View More View Less
  • 1 Please ask the editor of the journal.
Restricted access

A tanulmány két komplementer, de gyakran egymást átfedő megközelítést hasonlít össze: az adatvezérelt és a modellvezérelt statisztikai analízist. A modellvezérelt módszerek valószínűségi vagy matematikai modelleken alapulnak, és a modell kidolgozása után az elemzések arra épülnek. Az adatvezérelt elemzések számítógép-igényesek, és kevesebb specifikus modellt használnak. Az adatvezérelt megközelítésnek három kategóriája létezik: az elsõ a feltáró vagy robusztus módszereket foglalja magában; a másodikba a bootstrap és a jacknife módszerek tartoznak; míg a harmadik típus hibakereső eszközöket alkalmaz.  A cikk az adatvezérelt, feltáró módszereket helyezi középpontba, és az európai biztosítási piac fejlődésének értékelését a főkomponens-elemzés alkalmazásain keresztül mutatja be. A biztosítási adatok három csoportja került összegyűjtésre, és ezeken egyenként végeztünk főkomponens-elemzést. A főkomponensek a biztosítási piac méretét, a biztosítások sűrűséget és relatív fontosságát mérték. A másodelemzésben ezen faktorok kombinációjaként kaptunk általános képet a biztosítási piac fejlettségéről.

  • Lee, E. T. (1992): Statistical Methods for Survival Data Analysis. New York: John Wiley & Sons.

    Statistical Methods for Survival Data Analysis. , ().

  • McCulloch, Ch. E. - Searle, Sh. R. (2001): Generalized, Linear, and Mixed Models. New York: John Wiley & Sons.

    Generalized, Linear, and Mixed Models. , ().

  • Sprent, P. (1998): Data Driven Statistical Methods. London: Chapman & Hall.

    Data Driven Statistical Methods. , ().

  • Virág M. (1996): Pénzügyi elemzés. Csödelörejelzés. Budapest: Kossuth Könyvkiadó.

    Pénzügyi elemzés. Csödelörejelzés. , ().

  • Parr, R. O. (2001): Data Mining Cookbook. Modeling Data for Marketing, Risk, and Customer Relatinship Management. New York: John Wiley & Sons.

    Data Mining Cookbook. Modeling Data for Marketing, Risk, and Customer Relatinship Management. , ().

    • Search Google Scholar
  • Wilcox, R. R. (2001): Fundamentals of Modern Statistical Methods. Substantially Improving Power and Accuracy. New York: Springer-Verlag.

    Fundamentals of Modern Statistical Methods. Substantially Improving Power and Accuracy. , ().

    • Search Google Scholar
  • Antal E. -Farkas R. -Kovács E. (2003): Európai biztosítási mozaik (1992-2000). Biztosítási Szemle 49(10): 3-12.

    'Európai biztosítási mozaik (1992-2000) ' () 49 Biztosítási Szemle : 3 -12.

  • Chikán A. (2001): Többváltozós statisztikai módszerek a vállalati hatékonyságelemzésben. In: Kovács E. (szerk.): Adat-modell-elemzés. Tanulmányok Meszéna György 70. születésnapja tisz-teletére. Budapest: AULA Kiadó.

    Adat-modell-elemzés. Tanulmányok Meszéna György 70. születésnapja tisz-teletére. , ().

    • Search Google Scholar
  • Erlich É. - Csorba M.-né - Pártos Gy. - Szarvas P.-né (1977): Fejlettségi szintek, arányok és szerke-zetek, I-II. füzet. Budapest: Országos Tervhivatal Tervgazdasági Intézet kiadványa.

    Fejlettségi szintek, arányok és szerke-zetek, I-II. füzet. , ().

  • Füstös L. (1995): Bootstrap becslési módszerek. Módszertani füzetek. Budapest: MTA Szociológiai Intézete.

    Módszertani füzetek , ().

  • Füstös L. - Meszéna Gy. - Simonné Mosolygó N. (1986): A sokváltozós adatelemzés statisztikai módszerei. Budapest: Akadémiai Kiadó.

    A sokváltozós adatelemzés statisztikai módszerei. , ().

  • Gray, R. -Kovács E. (2001): Az általánosított lineáris modell és biztosítási alkalmazásai. Statisztikai Szemle 79(8): 689-702.

    'Az általánosított lineáris modell és biztosítási alkalmazásai ' () 79 Statisztikai Szemle : 689 -702.

    • Search Google Scholar
  • Hankiss E. - Manchin R. - Füstös L. (1978): Életmód, életminöség és értékrendszer. Budapest: MTA Szociológiai Kutató Intézet, Értékszociológiai Mühely kiadványa.

    Életmód, életminöség és értékrendszer. , ().

  • Herzog, T. N. (1994): Introduction to Credibility Theory. Winsted, CT: ACTEX Publications.

    Introduction to Credibility Theory. , ().

  • Hidy P. - Kovács E. (1989): Élni Kaposváron. VárosTársadalmak sorozat. Budapest: Vita Kiadó.

    Élni Kaposváron. , ().

  • Hunyadi L. (2001): Statisztikai következtetéselmélet közgazdászoknak. Budapest: KSH.

    Statisztikai következtetéselmélet közgazdászoknak. , ().

  • Hunyadi L. - Mundruczó Gy. - Vita L. (1997): Statisztika. Budapest: AULA Kiadó

    Statisztika , ().

  • Johnson, D. E. (1998): Applied Multivariate Methods for Data Analysts. Pacific Grove, CA: Duxbury Press.

    Applied Multivariate Methods for Data Analysts. , ().

  • Kindler J. - Papp O. (1977): Komplex rendszerek vizsgálata. Budapest: Müszaki Könyvkiadó.

    Komplex rendszerek vizsgálata. , ().

  • Kirby, M. (2001): Geometric Data Analysis. An Empirical Approach to Dimensionality Reduction and the Study of Patterns. New York: John Wiley & Sons.

    Geometric Data Analysis. An Empirical Approach to Dimensionality Reduction and the Study of Patterns. , ().

    • Search Google Scholar
  • Kornai J. - Matits Á. (1987): A vállalatok nyereségének bürokratikus újraelosztása. Budapest: KJK.

    A vállalatok nyereségének bürokratikus újraelosztása. , ().

  • Kovács E. (1999): A biztosítás fejlettsége Magyarországon. Biztosítási Szemle 45(11-12): 36-45.

    'A biztosítás fejlettsége Magyarországon ' () 45 Biztosítási Szemle : 11 -12.

  • Kovács E. (2003): Adatvezérelt többváltozós elemzések biztosítási alkalmazásokkal. Habilitációs disszertáció. BKÁE, Budapest, 216 oldal.

    Adatvezérelt többváltozós elemzések biztosítási alkalmazásokkal. , ().

  • Krzanowski, W. J. (2000): Principles of Multivariate Analysis. A User's Perspective. Oxford: Oxford University Press.

    Principles of Multivariate Analysis. A User's Perspective. , ().