Since the foundation of GLMs princi

Since the foundation of GLMs principles, the complexity and abundance of papers is remarkable, many authors and scientists succeeded to highlight, develop or improve the assumptions imposed by the practical application of these models in non-life insurance.

Among the precursors of GLMs approach as the main statistical tool in determining the insurance tariffs is noted Jean Lemaire (1985).

Resorting to these models, he aims to estimate the probability of risk occurrence in auto insurance, to establish the insurance premium and also to measure the effectiveness of the models used to estimate it.

In this area, a significant contribution goes also to Arthur Charpentier and Michel Denuit (2005) who have succeeded to cover, in a modern perspective, all the aspects of insurance mathematics.

Some recent studies have pointed out the contribution of Jong and Zeeler (2008), Kaas and al. (2009), Frees (2010), or Ohlsson and Johansen (2010), who have highlighted the GLMs particularities in non-life insurance risk modeling.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตั้งแต่รากฐานของหลัก GLMs ความซับซ้อนและความอุดมสมบูรณ์ของเอกสารน่าทึ่ง หลายผู้เขียนและนักวิทยาศาสตร์ที่ประสบความสำเร็จเน้น พัฒนา หรือปรับปรุงสมมติฐานที่กำหนด โดยโปรแกรมการปฏิบัติของรุ่นเหล่านี้ในประกันภัย ระหว่างสารตั้งต้นของ GLMs วิธีการเครื่องมือสถิติหลักในการกำหนดอัตราภาษีประกันดังที่ Jean ผสม (1985) เขา resorting การโมเดลเหล่านี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินความเป็นไปได้ของการเกิดความเสี่ยงในการประกันภัยรถยนต์ สามารถสร้างเบี้ยประกันภัย และ การวัดประสิทธิผลของแบบจำลองที่ใช้ในการประเมินก็ ในบริเวณนี้ ส่วนที่สำคัญไปยังชาร์ป็องตีเยอาเธอร์และมิเชล Denuit (2005) ที่ประสบความสำเร็จที่ครอบคลุม ในมุมมองทันสมัย ทุกด้านของคณิตศาสตร์ประกันภัย บางการศึกษาล่าสุดได้ชี้ให้เห็นผลงานของ Jong และ Zeeler (2008), Kaas และคณะ (2009), Frees (2010), หรือ Ohlsson และฮันเซน (2010), ที่ได้เน้นลักษณะเฉพาะ GLMs ในการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงภัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตั้งแต่พื้นฐานของหลักการ GLMs ที่ซับซ้อนและความอุดมสมบูรณ์ของเอกสารได้อย่างน่าทึ่งหลายคนเขียนและนักวิทยาศาสตร์ประสบความสำเร็จที่จะเน้นการพัฒนาหรือปรับปรุงสมมติฐานที่กำหนดโดยโปรแกรมการปฏิบัติของรูปแบบเหล่านี้ในประกันวินาศภัย.

ในบรรดาสารตั้งต้นของวิธีการ GLMs เป็น เครื่องมือทางสถิติหลักในการกำหนดอัตราภาษีประกันตั้งข้อสังเกตฌอง Lemaire (1985).

การหันไปใช้รูปแบบเหล่านี้เขามีจุดมุ่งหมายที่จะประเมินความน่าจะเป็นของการเกิดความเสี่ยงในการประกันรถยนต์เพื่อสร้างเบี้ยประกันและยังเพื่อวัดประสิทธิภาพของแบบจำลองที่ใช้ เพื่อประเมินมัน.

ในบริเวณนี้เป็นผลงานที่สำคัญไปยังอาร์เธอร์ Charpentier และมิเชล Denuit (2005) ที่ได้ประสบความสำเร็จเพื่อให้ครอบคลุมในมุมมองที่ทันสมัยทุกด้านของคณิตศาสตร์ประกันภัย.

บางการศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้ได้ชี้ให้เห็นผลงานของ Jong และ Zeeler (2008), และอัล Kaas (2009) ปลดปล่อย (2010) หรือโอลส์สันและฮันเซน (2010) ที่มีลักษณะเฉพาะที่ไฮไลต์ใน GLMs ไม่ใช่ชีวิตการสร้างแบบจำลองการประกันความเสี่ยง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตั้งแต่รากฐานของ glms หลักการ ความซับซ้อน และความอุดมสมบูรณ์ของเอกสารที่น่าทึ่ง ผู้เขียนและนักวิทยาศาสตร์ประสบความสำเร็จ เพื่อเน้น พัฒนา หรือปรับปรุงสมมติฐานที่กำหนดโดยการประยุกต์ใช้งานจริงของโมเดลเหล่านี้ไม่ใช่ประกันชีวิตของบรรพบุรุษของ glms เข้าใกล้สถิติหลักในการกำหนดภาษีศุลกากรประกันไว้ ฌอง เลอแมร์ ( 1985 )ใช้รุ่นนี้ เขามีวัตถุประสงค์เพื่อประมาณความน่าจะเป็นของการเกิดความเสี่ยงในการประกันโดยอัตโนมัติ , สร้างเบี้ยประกัน และวัดประสิทธิภาพของแบบจำลองที่ใช้ในการประมาณนั้นในพื้นที่นี้ เป็นส่วนสําคัญไปยังอาร์ charpentier และ Michel denuit ( 2005 ) ที่ประสบความสำเร็จเพื่อให้ครอบคลุมในมุมมองสมัยใหม่ทุกด้านคณิตศาสตร์ประกันภัยบางการศึกษาล่าสุดชี้ว่า ผลงานของ จอง และ zeeler ( 2008 ) , kaas และอัล ( 2009 ) อิสระ ( 2010 ) หรือ ohlsson และ Johansen ( 2010 ) ที่เน้น glms ยุทโธปกรณ์ในการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงไม่ใช่ประกันชีวิต