Hayat ve hayat dışı sigortalar için karar verme problemi

Year 2018, Volume: 20 Issue: 1, 572 - 588, 23.05.2018

Fatma Karaca Nihal Taş

https://doi.org/10.25092/baunfbed.426429

Cited By: 6

Abstract

Karar verme problemlerinde esnek küme ve bulanık esnek küme kavramları son zamanlarda oldukça popüler hale gelmiştir. Sigortacılık sektöründe kişinin özelliklerine göre sigorta türünün belirlenmesi de günümüzde bir problem olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada esnek küme ve bulanık esnek küme kavramları kullanılarak hayat ve hayat dışı sigortaların seçimi problemi ele alınmıştır. Bu problemde sigorta seçimine karar verebilmek için esnek küme ve bulanık esnek küme kavramları kullanılarak iki farklı matematiksel modelleme elde edilmiştir. İlaveten elde edilen bu matematiksel modellemeler dikkate alınarak sigorta seçimine yardımcı olacak bir yapay sinir ağı modeli önerilmiştir. Önerilen matematiksel modellemeler için çeşitli örnekler elde edilmiştir. Sigorta şirketleri kendi gerçek hayat verileri üzerinde bu modellemeleri kullandığında daha kesin sonuçların ortaya çıkacağı öngörülmektedir.

Keywords

Esnek küme , bulanık esnek küme , hayat sigortası , hayat dışı sigorta

Decision making problem for life and non – life insurances

Abstract

In decision making problems, the notions of soft set and fuzzy soft set have become popular recently. According to characteristics of person, determination of insurance type also emerges as a problem in insurance company nowadays. In this study, the selection problem of life and non-life insurances has been analyzed using the notions of soft set and fuzzy soft set. In this problem, in order to decision making of insurance, two mathematical models are obtained by using the notions of soft set and fuzzy soft set. In addition, a neural network model is proposed for insurance selection using these mathematical models. Various examples are obtained for proposed mathematical models. When insurance companies use these models on their own real dataset, it is thought that more certain results emerge.

Keywords

Soft set , fuzzy soft set , life insurance , non-life insurance

References

• Molodtsov, D., Soft set theory – first results, Computers & Mathematics with Applications, 37, 19-31, (1999).
• Maji, P.K., Biswas, R. ve Roy, A.R., Fuzzy soft sets, The Journal of Fuzzy Mathematics, 9, 589-602, (2001).
• Yüksel, Ş., Dizman, T., Yıldızdan, G. ve Sert, Ü., Application of soft sets to diagnose the prostate cancer risk, Journal of Inequalities and Applications, doi:10.1186/1029-242X-2013-229, (2013).
• Kalaichelvi, Dr.A. ve Malini, P.H., Application of fuzzy soft sets to investment decision making problem, International Journal of Mathematical Sciences and Applications, 1(3), 1583-1586, (2011).
• Özgür, N.Y. ve Taş, N., A note on application of fuzzy soft sets to investment decision making problem, Journal of New Theory, 7, 1-10, (2015).
• Taş, N., Özgür, N.Y. ve Demir, P., An application of soft set and fuzzy soft set theories to stock management, Süleyman Demirel University Journal of Natural and Applied Sciences, 21(3), 791-796, (2017).
• Çağman, N., Enginoğlu, S. ve Çıtak, F., Fuzzy soft set theory and its applications, Iranian Journal of Fuzzy Systems, 8(3), 137-147, (2011).
• Çağman, N., Enginoğlu, S., Soft matrix theory and its decision making, Computers & Mathematics with Applications, 59(10), 3308-3314, (2010).
• Feng, F., Jun, Y. B., Liu, X. ve Li, L., An adjustable approach to fuzzy soft set based decision making, Journal of Computational and Applied Mathematics, 234(1), 10-20, (2010).
• Sakarya, Ş. ve Aytekin, S., İMKB'de işlem gören mevduat bankalarının performansları ile hisse senedi getirileri arasındaki ilişkinin ölçülmesi: PROMETHEE: çok kriterli karar verme yöntemiyle bir uygulama, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 5(2), 99-109, (2013).
• Roy, A.R., Maji, P.K., A fuzzy soft set theoretic approach to decision making problems, Journal of Computational and Applied Mathematics, 203(2), 412-418, (2007).
• Kunreuther, H. ve Pauly, M., Insurance decision-making and market behavior., Foundations and Trends® in Microeconomics, 1(2), 63-127, (2006).
• Yücenur, G.N. ve Demirel, N.Ç., Group decision making process for insurance company selection problem with extended VIKOR method under fuzzy environment, Expert Systems with Applications, 39(3), 3702-3707, (2012).
• Diler, A.İ., İMKB Ulusal – 100 endeksinin yönünün yapay sinir ağları hata geriye yayma yöntemi ile tahmin edilmesi, İMKB Dergisi, 7, 25-26, (2003).
• Akcan, A. ve Kartal, C., İMKB sigorta endeksini oluşturan şirketlerin hisse senedi fiyatlarının yapay sinir ağları ile tahmini, Muhasebe ve Finansman Dergisi, (2011).
• Maji, P.K., Biswas, R. ve Roy, A.R., Soft set theory, Computers & Mathematics with Applications, 45, 555-562, (2003).
• Zadeh, L. A., Fuzzy sets, Information and Control, 8, 338-353, (1965).
• Chaudhuri, A., De, Dr.K. ve Chatterjee, Dr.D., Solution of the decision making problems using fuzzy soft relations, International Journal of Information Technology, 15(1), (2009).
• Maji, P.K., Roy, A.R. ve Biswas, R., An application of soft sets in a decision making problem, Computers & Mathematics with Applications, 44(8-9), 1077-1083, (2002).
• Matlab R2015a and Curve Fitting Toolbox (Version 8.5), The Mathworks, Inc., Natick, Massachusetts, United States (2015).