تطبيق النماذج المركبة في توفيق بيانات مطالبات التأمينات العامة

يهدف هذا البحث إلى استخدام النماذج المركبة للتوزيع اللوغاريتمي الطبيعي- باريتو  (Composite Lognormal-Pareto)  والنماذج المركبة لتوزيع وايبل - باريتو(Composite Weibull -Pareto) في نمذجة بيانات المطالبات في شركات التأمين، ثم المقارنة بين هذه النماذج لاختيار أفضلهم من خلال إيجاد المقاييس الإحصائية (NLL, AIC, BIC)، وبالتالي الوصول إلى أفضل نموذج، ثم محاولة تحسين هذا النموذج للوصول إلى قيمة (threshold point) المثلى التي تحقق أقل قيمة (AIC, BIC) في النموذج الأفضل.  وكانت أهم النتائج التي توصلت إليها الدراسة أن النموذج Composite Lognormal-Pareto الثالث هو الأفضل ملاءمة للبيانات لأنه يحقق أقل قيم لـ (NLL, AIC, BIC)  ، نماذج Composite Weibull-Pareto تؤدى أداءً جيدًا ولكنها ليست قوية مثل نموذج  Composite Lognormal-Pareto، وعند تحسين النموذج الثالث Composite Lognormal-Pareto ، كانت القيمة المثلى  ، وكانت AIC = 3093.282, BIC = 3104.721 ، أما عند تحسين النموذج الثالث Composite Weibull -Pareto ، كانت القيمة المثلى   وكانت AIC = 3255.723, BIC = 3267.162 ،  وهذا يشير إلى جودة ملاءمة النموذج، وإتفاق معيار BIC) (AIC, على نفس القيمة المثلى يعكس إستقرارالنموذج وقوته الإحصائية. وقد أوصت الدراسة باستخدام نموذج Composite Lognormal-Pareto الثالث لأنه النموذج الأفضل لنمذجة بيانات مطالبات التأمين، وأهمية استخدام توزيع باريتو المعمم في نمذجة مطالبات التأمين ذات الذيل الثقيل بدقة. وأيضا استخدام نماذج مركبة أخرى في نمذجة مطالبات التأمين، كما توصى الدراسة بالجمع بين النماذج المركبة وتقنيات التنقيب في البيانات (Data Mining) لتحليل بيانات المطالبات بشكل أعمق واستخلاص نتائج أكثر دقة.