Ausgleichsrechnungen mit Gauß Markow Modellen am Beispiel eines fiktiven Stornobestandes - Maria Heep-Altiner; Philipp Münchow; Vanessa Scuzzarello (Technische Hochschule Köln, Institut für Versicherungswesen (ivwKöln), 2014)
Die lineare Regression ist das bekannteste Verfahren zur Fehlerausgleichung, welches relativ einfach umgesetzt werden kann. Verallgemeinerte lineare Modelle sind eine zweckmas̈sige Erweiterung dieses Verfahrens, kon̈nen aber aufgrund ihrer hohen Komplexitaẗ i. d. R. nur mit spezieller Software gerechnet werden. Aus diesem Grund wird in dieser Arbeit anhand eines fiktiven Storno-bestandes illustriert, wie man Ausgleichsrechnungen auch mit Hilfe von Gauß Markow Modellen durchfuḧren kann, die mittels EXCEL und Visual Basic ebenfalls noch vergleichsweise einfach umsetzbar sind. – – Linear Regression is a well-known algorithm for error calibration being relatively easy to execute. Generalized linear models define a suitable enlargement of this algorithm. Normally, they can only be performed with special software packages according to their high complexity. Therefore, it will be illustrated in this paper how to carry out an error equalization for virtual lapse data by Gauss Markov models being relatively easy to implement in EXCEL and Visual Basic.
urn:nbn:de:hbz:832-cos-682
Keywords: 330; Versicherungswirtschaft; Versicherungsmathematik