Yangın ve doğal afet sigortası priminin Box-Jenkins modelleri ve yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi


Dilmen B., Arıkel F., Gencer Ş., Kayır Ş., Erdemir Ö. G.

İstatistikçiler Dergisi: İstatistik ve Aktüerya, cilt.15, sa.2, ss.60-71, 2022 (Hakemli Dergi)

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 15 Sayı: 2
  • Basım Tarihi: 2022
  • Dergi Adı: İstatistikçiler Dergisi: İstatistik ve Aktüerya
  • Derginin Tarandığı İndeksler: TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.60-71
  • Hacettepe Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Küresel ısınma ve iklim değişikliği nedeniyle tüm dünyada doğal afetlerin ve yangınların meydana gelme sıklığı artmıştır. Büyük maddi kayıplara neden olan doğal afet riskinin doğru belirlenmesi gerekmektedir. Doğal afet riskine karşı en iyi finansal korunma yöntemlerinden biri kuşkusuz doğal afet sigortalarıdır. Doğal afet sigortası kapsamında gelecekte meydana gelebilecek hasarın gerçeğe yakın tahmin edilmesi ve doğal afet riskinin doğru fiyatlandırılması önemlidir. Bu çalışmada Türkiye yangın ve doğal afet sigortası primlerinin gelecekteki öngörüsü için Box-Jenkins modelleri ve yapay sinir ağları ele alınmıştır. Bu amaçla Türkiye Sigorta Birliği tarafından yayınlanmış 2011-2021 yılları arasındaki yangın ve doğal afet sigortası prim istatistikleri kullanılmıştır. Her iki zaman serisi yöntemi ile iki yıllık prim öngörüsü yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Yapay sinir ağları ile elde edilen tahmini prim değerleri ile daha düşük hata kare ortalama ve ortalama mutlak yüzde hata değeri hesaplanmıştır.