Türkiye’de Trafik Sigorta Primlerinin Harris Şahinleri Algoritması ile Tahmini

Abstract

Türkiye’de son yıllarda artan nüfus ve ekonomik gelişmeye paralel olarak araç sayısı da artmaktadır. Araç sayısının artışı ve karayollarında hareketlilikte yaşanan yoğunluk trafik kazalarına artış olarak yansımaktadır. Yaşanan kazalar maddi ve manevi hasarlar bırakmaktadır. Bu hasarların özellikle maddi hasarların telafisi için kara araçları zorunlu sorumluluk trafik sigortası bulunmaktadır. Türk Sigortacılık sektöründe hayat dışı branş toplam primlerinin yaklaşık olarak 1/3’ini trafik sigortaları primleri tarafından oluşmaktadır. Sektör içinde önemli bir paya sahip branşta toplanan primlere karşı verilen teminatlar ile meydana gelen trafik kazaları sonucunda oluşan maddi ve manevi hasarlar sigorta şirketleri tarafından ödemeler ile yapılmaktadır. Bu çalışma da Türkiye trafik sigorta brüt primlerinin (TSBP) metasezgisel Harris Şahinleri Algoritması (HŞA) ile tahmin edilmiştir. Tahmin için HŞA Liner (HŞA-L) tahmin modeli öne sürülmüştür. TSBP tahmini için giriş göstergeleri olarak 2009 ile 2020 yılları arası sırasıyla nüfus, araç sayısı ve kaza sayıları alınmıştır. HŞA-L tahmin sonuçları grafikle gösterilmiş ve tablolarda verilmiştir. HŞA-L tahmin metodu sonucu, çoklu liner regrasyon (ÇLR) tahmin sonucu ile kıyaslanmış ve min RMSE değerlerine göre HŞA-L tahmin sonucu 1.053975, ÇLR tahmin sonucu ise 1.12606 olarak hesaplanmıştır. Sonuç olarak, HŞA-L tahmin sonuçlarının güvenilir ve uygulanabilir olduğu tespit edilmiştir.

Keywords

• Zorunlu trafik sigortası
• Trafik sigorta prim tahmini
• Trafik kaza sayısı
• Araç sayısı
• Harris Şahinleri Algoritması
• Çoklu liner regrasyon.

Estimation of Traffic Insurance Premiums in Turkey with the Harris Hawks Algorithm

Abstract

The number of vehicles has been increasing in parallel with the increasing population and economic development in Turkey in recent years. The increase in the number of vehicles and the density experienced in the mobility on the highways are reflected as an increase in traffic accidents. Accidents cause material and moral damages. For the compensation of these damages, especially material damages, there is a compulsory liability traffic insurance for land vehicles. In the Turkish Insurance sector, approximately 1/3 of the total premiums for non-life branches are composed of traffic insurance premiums. The guarantees given against the premiums collected in the branch, which has a significant share in the sector, and the material and moral damages resulting from traffic accidents are paid by insurance companies. In this study, Turkey's traffic insurance gross premiums (TIGP) were estimated using the metaheuristic Harris Hawks Algorithm (HHA). For the estimation, the HHA Liner (HHA-L) estimation model has been proposed. The number of populations, the number of vehicles and the number of accidents between 2009 and 2020 were taken as input indicators for the TIGP estimation, respectively. HHA-L estimation results are shown in graphics and given in tables. The result of the HHA-L estimation method was compared with the multi-linear regression (MLR) estimation result, and according to the min RMSE values, the HHA-L estimation result was calculated as 1.053975 and the MLR estimation result as 1.12606. As a result, it has been determined that the HHA-L estimation results are reliable and applicable.

Keywords

• Traffic Insurance
• Traffic insurance premium estimation
• Number of traffic accidents
• Number of vehicles
• Harris Hawks Algorithm
• Multiple liner regression.

References

1. Abba, S. I., Najashi, B. u. G., Rotimi, A., Musa, B., Yimen, N., Kawu, S. J., . . . Dagbasi, M. (2021). Emerging Harris Hawks Optimization based load demand forecasting and optimal sizing of stand-alone hybrid renewable energy systems– A case study of Kano and Abuja, Nigeria. Results in Engineering, 12, 100260.
2. Baykal, K. B., & Bülbül, S. (2016). Türkiye’de trafik sigortalarında optimal ödül-ceza sistemi tasarımı: İyi risk/kötü risk modeli. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 8(14), 17. doi:10.14784/jfrs.95682
3. Bednarz, J. C. (1988). Cooperative Hunting Harris' Hawks (Parabuteo unicinctus). Science, 239(4847), 1525-1527. doi:doi:10.1126/science.239.4847.1525
4. Chechkin, A. V., Metzler, R., Klafter, J., & Gonchar, V. Y. (2008). Introduction to the Theory of Lévy Flights. In Anomalous Transport (pp. 129-162).
5. Çekici, M., & İnel, M. (2015). Türk Sigorta Sektörünün Direkt Prim Üretimlerinin Tahmin Teknikleri İle İncelenmesi. Marmara University Journal of Economic and Administrative Sciences, 34(1), 135-152.
6. Doğan, E., & Akgüngör, A. P. (2013). Forecasting highway casualties under the effect of railway development policy in Turkey using artificial neural networks. Neural Computing and Applications, 22(5), 869-877. doi:10.1007/s00521-011-0778-0
7. DSÖ. (2018). Global status report on road safety 2018. In. Retrieved from https://www.who.int/publications/i/item/9789241565684
8. Heidari, A. A., Mirjalili, S., Faris, H., Aljarah, I., Mafarja, M., & Chen, H. (2019). Harris hawks optimization: Algorithm and applications. Future Generation Computer Systems, 97, 849-872. doi:https://doi.org/10.1016/j.future.2019.02.028

9. Humphries, N. E., Queiroz, N., Dyer, J. R. M., Pade, N. G., Musyl, M. K., Schaefer, K. M., . . . Sims, D. W. (2010). Environmental context explains Lévy and Brownian movement patterns of marine predators. Nature, 465(7301), 1066-1069. doi:10.1038/nature09116
10. Kırkbeşoğlu, E. (2015). Risk Yönetimi ve Sigortacılık. Ankara: Gazi Kitabevi.
11. Korkmaz, E. (2017). Türkiye'de ekonomik krizlerin hayat dışı sigorta primlerine etkisi: Ekonometrik yaklaşım. (Yüksek Lisans Tezi), Gazi Üniversitesi.
12. Kurniawan, R., Setiawan, I. N., Caraka, R. E., & Nasution, B. I. (2022). Using Harris hawk optimization towards support vector regression to ozone prediction. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 36(2), 429-449. doi:10.1007/s00477-022-02178-2
13. Naeijian, M., Rahimnejad, A., Ebrahimi, S. M., Pourmousa, N., & Gadsden, S. A. (2021). Parameter estimation of PV solar cells and modules using Whippy Harris Hawks Optimization Algorithm. Energy Reports, 7, 4047-4063. doi:https://doi.org/10.1016/j.egyr.2021.06.085
14. Peden Margaret, Richard Scurfield, David Sleet, Dinesh Mohan, Adnan A. Hyder, Eva Jarawan, & Mathers, C. (2004). World Report on Road Traffic Injury Prevention. In. Retrieved from https://www.who.int/publications/i/item/world-report-on-road-traffic-injury-prevention
15. Tefek, M. F., & Arslan, M. (2022). Highway accident number estimation in Turkey with Jaya algorithm. Neural Computing and Applications. doi:10.1007/s00521-022-06952-9
16. Temur, A. (2018). Türkiye’de Trafik Sigortalarının Branş Karlılığını Etkileyen Faktörler ve Bu Faktörlerin Sigorta Sektörü Karlılığına Etkisi. Akademik Hassasiyetler, 5(10), 305-330.
17. TSB. (2022). Türkiye Sigortalar Birliği İstatistikler, Teknik Gelir Tabloları, . Retrieved from https://www.tsb.org.tr/tr/istatistikler
18. Turabieh, H., Azwari, S. A., Rokaya, M., Alosaimi, W., Alharbi, A., Alhakami, W., & Alnfiai, M. (2021). Enhanced Harris Hawks optimization as a feature selection for the prediction of student performance. Computing, 103(7), 1417-1438. doi:10.1007/s00607-020-00894-7
19. TÜİK. (2022). Türkiye İstatistik Kurumu. Retrieved from http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=istgosterge
20. Viswanathan, G. M., Afanasyev, V., Buldyrev, S. V., Havlin, S., da Luz, M. G. E., Raposo, E. P., & Stanley, H. E. (2000). Lévy flights in random searches. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 282(1), 1-12. doi:https://doi.org/10.1016/S0378-4371(00)00071-6
21. Yildirir Keser, H., Ay, S., & Çeti̇n, I. (2018). Ulaştırmada Karayolları: Türkiye’deki Gelecek Beklentileri. TESAM Akademi Dergisi, 63-93. doi:10.30626/tesamakademi.455999