GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2017 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
SİGORTACILIKTA RİSK MODELLERİ/İST-426
Dersin Adı: SİGORTACILIKTA RİSK MODELLERİ
Dersin Kredisi: 3 Ders AKTS : 5
Dersin Yarıyılı: 8 Ders Türü : Seçmeli
DERS BİLGİLERİ
 -- DERSİN DİLİ
  Türkçe
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
  Doç.Dr. Meral EBEGİL
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
  http://websitem.gazi.edu.tr/site/mdemirel
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
  mdemirel@gazi.edu.tr
 -- ÖĞRENME ÇIKTILARI
Sigoratcılıkta kullanılan bazı önemli kavramlar
Hayat dışı sigorta branşlarında kullanılan istatistiksel dağılımları öğrenme becerisi
Hasar sıklığı ve hasar tutarı modellemesi
Risk priminin hesaplanması becerisi
Kredibilite teorisini öğrenme becerisi




 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  Bu ders sadece yüz yüze eğitim şeklinde yürütülmektedir.
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
  Bu dersin önkoşulu yada eş koşulu bulunmamaktadır.
 -- ÖNERİLEN DERSLER
  Bu dersle ilişkili önerilen başka dersler bulunmamaktadır.
 --DERS İÇERİĞİ
1. Hafta  Sigortacılıkta ve kredilibite teorisinde kullanılan bazı önemli kavramlar
2. Hafta  Prim hesaplamasında kullanılacak bazı istatistiksel kavramlar
3. Hafta  Hayat dışı sigorta branşlarında prim hesaplamasında kullanılan istatistiksel dağılımlar
4. Hafta  Kredibilite kavramı,hedefe atış örneği
5. Hafta  Kredibilite kavramı,Zar-rulet örneği
6. Hafta  Kredibilite problemi ve kredibilite teorisine giriş
7. Hafta   Kredibilite teorisi için bayesçi yöntem
8. Hafta  Bayesci kredibilitede akraba önsel dağılımlar
9. Hafta  Ara sınav
10. Hafta  Kredibilite modelleri,sınırlı dalgalanmalı kredibilite modelleri,tam kredibilite
11. Hafta  Kredibilite modelleri sınırlı dalgalanmalı kredibilite modelleri,kısmi kredibilite
12. Hafta  Kredibilite modelleri,klasik Kredibilite modelleri,Bühlmann Kredibilite modeli
13. Hafta  Kredibilite modelleri,klasik Kredibilite modelleri,Bühlmann –Straub Kredibilite modeli
14. Hafta  Örnek veri üzerinde Bühlmann –Straub Kredibilite modeli kullanarak hasar tutarı modellemesi
15. Hafta  Örnek veri üzerinde Bühlmann –Straub Kredibilite modeli kullanarak hasar sayısı modellemesi
16. Hafta  Final Sınavı
 -- ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
  Klugman,S.A., Panjer,H. and Willmot, G.E.,Loss models: FRom Data to Decisions,John Wiley and Sons, U.S.A.,1998. Straub,E., Non-Life Insurance Mathematics, Springer Verlag, Berlin,1988. Herzog, T.N., Introduction to Credibility Theory, 1999.
 -- ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
  Anlatım, Soru-cevap, sunum
 -- STAJ / UYGULAMA
  Yok
 -- DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
1
40
 Ödev
0
0
 Uygulama
0
0
 Projeler
0
0
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Yıliçinin Başarıya Oranı (%)  
40
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
60
 -- İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
14
3
42
 Haftalık uygulamalı ders saati
3
5
15
 Okuma Faaliyetleri
4
4
16
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
0
 Materyal tasarlama, uygulama
0
 Rapor hazırlama
5
7
35
 Sunu hazırlama
0
 Sunum
0
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
1
7
7
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
1
10
10
 Diğer
0
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
125
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
5
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
5
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
1. İstatistik konusundaki güncel bilgileri içeren ders kitapları, uygulama araç-gereçleri ve diğer kaynaklarla desteklenen bilimsel yaklaşımı ön plana alacak şekilde lisans düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptir.X
2
2. Edindiği lisans düzeyindeki bilgi ve becerileri kullanarak, verileri modeller, çözümler, yorumlar ve karar verir.X
3
3. İstatistikte güncel teknolojik gelişmelere paralel sorunları tanımlar, analiz eder, araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirir.X
4
4. İstatistik konusunda edindiği lisans düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, güncel problemlere uygular ve aktarır.X
5
5. İstatistik alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim teknolojilerini kullanabilir.X
6
6. Disiplin içi ve disiplinler arası çalışmalarda bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alır.X
7
7. İstatistik konusundaki gelişmeleri takip edebilecek bilgi ve donanıma sahip olup, yaşamı boyu öğrenmeye ilişkin olumlu tutum geliştirir.X
8
8. İngilizceyi kullanarak, istatistik konusundaki bilgileri izleyebilir, meslektaşları ile iletişim kurabilir.X
9
9. İstatistik konusunda edindiği bilgileri mesleki anlamda uygularken toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahiptir.X
10
10. Toplumsal duyarlılık ve sosyalleşme becerisine sahiptir.X
11
11. Analitik düşünme yeteneği ile sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır.X