Autosklo Praha západ Ohrobec

přesunů nezáleží na tom, jak se daný jedinec do konkrétního stupně dostal. Pomocí Markovské analýzy je možné zjistit, jaká část Praha 12 řidičů se bude nacházet na kterém stupni Markovského řetězce. Markovská analýza také umožňje určit, jak efektivní bonus malus systém je ve stanovování výše pojistného v závislosti na rizikovosti řidiče Loimarantova efektivita. Matice přechodu Základním stavebním kamenem pro Markovskou analýzu je tvorba matice přechodu. Jak již název napovídá, jedná se o matici, jež obsahuje pravděpodobnosti přechodu z jednoho stupně na druhý. Nejdříve je tedy nutné určit pravděpodobnost těchto přechodů pro řidiče s parametrem nehodovosti Stanovení pravděpodobností přechodu Pro zjištění pravděpodobností nehod může být užito Poissonovo rozložení, o kterém učebnice Průvodce základními statistickými metodami hovoří následovně Náhodná veličina X udává počet událostí, které nastanou v jednotkovém časovém autosklech Ohrobcem intervalu resp. v jednotkové oblasti, přičemž k událostem dochází náhodně, jednotlivě a vzájemně nezávisle. Parametr je střední hodnota těchto událostí. Pro výpočet pravděpodobnosti různých počtů nehod v závislosti na střední hodnotě nehodovosti se proto užívá výměny autoskly Ohrobci následující vzorec kde x udává počet nehod a px pravděpodobnost nastání tohoto počtu nehod. KAAS, Rob, Marc GOOVAERTS, Jan DHAENE a Michel DENUIT. Modern Actuarial Risk Theory. USA Kluwer Academic Publishers, s. ISBN vlastní překlad DENUIT, Michel, Xavier MARÉCHAL, Sandra PITREBOIS a Praha 16

Jean Franois WALHIN. Actuarial Modelling of Claim Counts Risk Classification, Credibility and Bonus Malus systems. Chichester, England John Wiley Sons Ohrobci autosklu Ltd, s. a s. ISBN vlastní překlad CIPRA, Tomáš. Pojistná matematika Teorie a praxe. Praha EKOPRESS, s.r.o., s. ISBN BUDÍKOVÁ, Marie, Maria

Autosklo Ohrobec

KRÁLOVÁ a Bohumil MAROŠ. Průvodce základními statistickými metodami. Praha Grada Publishing, a.s., s. ISBN px x x e Sestrojení matice přechodu Na základě zjištěných pravděpodobností můžeme vytvořit matici přechodu. Objasnit sestrojení matice přechodu je nejsnadnější autosklo Ohrobec na příkladu. Uvažujme tedy, že chceme sestrojit bonus malus systém se třemi možnými stavy s výšemi pojistného t, u a v, přičemž t u v. Základní myšlenky tohoto systému si stanovme následovně Pokud pojištěný v pojistném období nenahlásí pojistnou událost, posune se o jednu úroveň výše z t na u, nebo z u na v Při nahlášení pojistné události se posune na nejnižší úroveň Jednotlivé řádky matice přechodu jsou tvořeny pravděpodobnostmi přechodu z daného stupně na stupeň jiný a pravděpodobností setrvání na stupni stejném. Stanovme si tedy, že pravděpodobnost nenahlášení pojistné události je q a pravděpodobnost nahlášení jedné nebo více událostí p. Vzhledem k tomu, že součty členů v jednotlivých řádcích jsou vždy rovny jedné součet pravděpodobností přechodu v jednom období je vždy roven jedné a Lahovičky tyto pravděpodobnosti nemohou být záporné, lze na tomto základě sestrojit matici přechodu P pravděpodobností přechodu pij pro přechod ze Zdiměřice stavu i do stavu j. Obecně V našem příkladě Stabilizované rozložení Z hlediska pojištěného a zejména pojišťovny je samozřejmě.