Applying Bayesian networks in analysis of actuarial risks

Abstract

Bayesian methodology is considered as the most known modeling techniques that allows for reduce uncertainty. Networks can use statistical data and expert ratings. It gives an understanding of relationship between drivers of the process and in-cludes statistic, parametric and structural uncertainty. Models are fully compatible with human actions during decision-making. They can be applied in different areas, especially in finance. The implementation of this method includes defining the topological structure and probabilistic inference. The latter one is quite complicated, because of network structure. Different algorithms of probabilistic inference give different results. In this experiment LS-method was implemented.У байєсівських мережах статистичні дані та експертні оцінки можуть використовуватися для розуміння зв’язків між чинниками процесу та статистичної, параметричної й структурної невизначеності. Ці мережі повністю узгоджуються з діями людини під час прийняття рішень. Їх можна застосовувати в різних галузях, особливо у фінансовій. Цей метод передбачає визначення топологічної структури та ймовірнісного висновку. Останнє досить складно зробити через структуру мережі. Різні алгоритми ймовірнісного висновку дають різні результати. У дослідженні реалізовано LS-метод та використано реальні актуарні дані страхової компанії.