UYGULAMALI MATEMATİK (TÜRKÇE, TEZSİZ)
Yüksek Lisans TYYÇ: 7. Düzey QF-EHEA: 2. Düzey EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
AKB5001 Sigortacılıkta İstatistiksel Modeller Bahar 3 0
Bu dersin açılması ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: Tr
Dersin Türü: Must Course
Dersin Seviyesi: LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Dr. Öğr. Üyesi BAHAR KÖSEOĞLU
Dersin Amacı: Öğrenciyi hayat ve hayat dışı sigortalarında kullanılan istatistiksel modeller ile tanıştırmak.

Öğrenme Çıktıları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Öğrenciler bu dersin sonunda istatistiksel modellerin hayat ve hayat-dışı sigortalarda kullanımı konusunda yetkinlik kazanacak.Aynı zamanda yerli ve yabancı aktüerya sınavlarına hazırlanmış olacaklar.

Dersin İçeriği

Temel olasılık ve istatistik kavramlarının tekrarı. Frekans ve hasar tutarı dağılımları, karışım modelleri. Parametre tahmini ve veri uyumlama.
Enflasyon, muafiyet ve reasüransın hasar dağılımlarına etkisi. Toplam hasar tutarı dağılımının Normal dağılım yaklaşımı. Tek dönemlik iflas olasılığının hesaplanması.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Olasılık teorisinin tekrarı. Temel olasılık teorisi bilgileri.
2) Kesikli ve sürekli rastlantı değişkenleri ve dağılım fonksiyonları.
3) Hayat ve hayat dışı sigortalarında kullanılan istatistiksel dağılımlar.
4) Poisson, üstel, pareto,lognormal ve negative binom dağılımlarının aktüeryada uygulamaları.
5) Konum ve dağılma ölçümleri.Beklenen değer ve moment fonksiyonları.
6) Ortak olasılık dağılım fonksiyonları ve onların sigortacılıkta uygulanması.
7) İki boyutlu ve çok boyutlu rasgele değişkenler.
8) Çok boyutlu rasgele değışkenlerin dağılımı ve sigortacılıkta uygulama alanları.
9) Aktüerya sınavlarına yönelik hazırlık ve soru çözme.
10) Reasürans ve reasürans türleri.
11) Merkezi Limit Teoremi ve sigortacılıkta uygulanması.
12) Normal yaklaşım ve uygulamaları.
13) Uygulamalı örnekler.
14) Hipotez testleri ve sigortacılıkta uygulamaları.
15) Nokta tahmini ve aralık tahmini yöntemleri.
16) Final sivanları.

Kaynaklar

Ders Notları: Hossack, I.B., Pollard, J.H., Zehnerwith, B., Introductory statistics with applications in general insurance. S.A Klugman, H.H.Panjer, G.E. Willmot , ‘Loss Models:from data to decisions’, John Wiley 1998 SOA EXAM questions from SOA past exam library
Diğer Kaynaklar: Any basic book in Statistics and Probability.

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Devam % 0
Laboratuar % 0
Uygulama % 0
Arazi Çalışması % 0
Derse Özgü Staj % 0
Küçük Sınavlar 2 % 10
Ödev 4 % 20
Sunum % 0
Projeler % 0
Seminer % 0
Ara Sınavlar 1 % 30
Ara Juri % 0
Final 1 % 40
Rapor Teslimi % 0
Juri % 0
Bütünleme % 0
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 40
Toplam % 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Laboratuvar 0 0 0
Uygulama 0 0 0
Derse Özgü Staj 0 0 0
Arazi Çalışması 0 0 0
Sınıf Dışı Ders Çalışması 14 4 56
Sunum / Seminer 0 0 0
Proje 0 0 0
Ödevler 4 10 40
Küçük Sınavlar 2 10 20
Ara Juri 0 0 0
Ara Sınavlar 1 20 20
Rapor Teslimi 0 0 0
Juri 0 0 0
Final 1 22 22
Toplam İş Yükü 200

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Matematik ile ilgili kavramları özümseyebilme ve bu kavramları ilişkilendirebilme. 5
2) Temel matematiksel beceriler (problem çözme, akıl yürütme, ilişkilendirme, genelleme) ve bu becerilere dayalı yetenekler edinebilme. (Rasyonel düşünme tekniği kazandırabilme) 5
3) Eleştirel ve yaratıcı düşünmenin ve problem çözme becerilerinin gelişimi için uygun yöntem ve tekniklerle etkinlikler düzenleyebilme. 5
4) Çalışma hayatı ve sosyal yaşam ile ilgili konularda bireysel ve takım çalışmaları yapabilme. 4
5) Alanı ile ilgili konularda düşüncelerini ve konulara ilişkin çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilme. 5
6) Matematiksel bilgi birikimlerini teknolojide kullanabilme. 3
7) Gerçek dünya problemlerinde Matematiksel prensipleri uygulayabilme. 4
8) Farklı disiplinlerin yaklaşım ve bilgilerini Matematikte kullanabilme. 4
9) Matematik alanındaki bir problemi, bağımsız olarak kurgulayabilme, çözüm yöntemi geliştirebilme, çözebilme, sonuçları değerlendirebilme ve gerektiğinde uygulayabilme. 5
10) Gerçek dünya problemlerinde Matematiksel prensipleri uygulayabilme. 4
11) Yalnız veya bir ekibin elemanı olarak araştırma yapmak, bir projenin ilgili her adımında etkili olmak, karar verme süreçlerine katılmak, zamanı etkili kullanarak proje planlamak ve yürütmek. 5
12) Kendisini geliştirmek ve matematiğin kullanıldığı alanlarda modelleme yapabilecek seviyede gerekli bilgi birikimini elde etmek. 5