In this study, VaR (Value-at-Risk) risk measure which is commonly used in financial sector in recent years, are
analyzed by minimizing cedent’s total risk of exposure using Monte Carlo Stochastic optimization method, with
calculating the optimal retention limit in terms of expected and standart deviation premium principles under
the stop loss reinsurance contract for the cedent. Thus, it is revealed that, in the circumstances, when analytic
solution is not achieved, the optimal retention limit can be achieved by Monte Carlo optimization method.
Reinsurance Stop loss Optimal retention limit Value-at-Risk (VaR) Monte Carlo optimization Stochastic optimization.
Bu çalmada, son yllarda finans sektöründe yaygn olarak kullanlan riske maruz de#er (Value-at-Risk,
VaR) risk ölçüsü ile toplam hasar fazlas reasürans yöntemi altnda beklenen ve standart sapma prim ilkeleri
açsndan sigortacnn maruz kalaca# toplam ödemeyi Monte Carlo stokastik optimizasyon yöntemi ile
minimize ederek sigortac için optimal saklama paynn hesaplanmas incelenmitir. Böylece analitik
çözümün elde edilemedi#i durumlarda optimal saklama paynn Monte Carlo stokastik optimizasyon yöntemi
ile elde edilebilece#i gösterilmitir.
Reasürans Toplam hasar fazlası Optimal saklama payı Riske maruz değer (VaR) Monte Carlo optimizasyon Stokastik optimizasyon.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 1 Mart 2011 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2011 Cilt: 4 Sayı: 1 |