VILNIAUS UNIVERSITETAS FINANSIŠKAI STABILIOS BONUS MALUS SISTEMOS SUDARYMAS
|
|
- Sigita Nausėda
- prieš 3 metus
- Peržiūrų:
Transkriptas
1 VILNIAUS UNIVERSITETAS MATEMATIKOS IR INFORMATIKOS FAKULTETAS TIKIMYBIŲ TEORIJOS IR SKAIČIŲ TEORIJOS KATEDRA Tomas Antanaitis FINANSIŠKAI STABILIOS BONUS MALUS SISTEMOS SUDARYMAS Magistro baigiamasis darbas Leidžiu ginti... Darbo Vadovas doc. dr. G. Misevičius Vilnius, 9
2 Turinys Įvadas Bonus-malus sistemų aprašymai Tikimybiniai modeliai Neigiamas binominis skirstinys Sud tinis Puasono skirstinys Draud jų pasiskirstymas bonus-malus sistemoje Optimali bonus-malus sistema Optimali BMS su begaliniu klasių skaičiumi Optimali BMS su baigtiniu klasių skaičiumi BMS įvertis Išvados... 3 Summary... 3 Naudotos literatūros ir šaltinių sąrašas... 3 Priedas Nr. Parametrų įvertinimas momentų metodu Priedas Nr. Parametrų įvertinimas maksimalaus tik tinumo funkcijos metodu Priedas Nr. 3 Kvadratin s funkcijos minimizavimas... 35
3 Rezium Darbe konstruojame bonus-malus sistemas, kurios yra finansiškai stabilios b gant metams. Pasinaudodami sud tiniu Puasono skirstiniu randame begalin s bonus-malus sistemos koeficientus. Išsprendę kvadratinio minimizavimo uždavinį randame baigtin s bonus-malus sistemos koeficientus. Raktiniai žodžiai Bonus-malus sistema, neigiamas binominis pasiskirstymas, sud tinis Puasono pasiskirstymas, maksimalaus tik tinumo funkcija, Bajeso teorema, stacionarus pasiskirstymas 3
4 Įvadas Turbūt teisūs yra tie, kurie draudimo rinką vadina šalies ūkio (ekonomikos) veidrodžiu, tod l reikia nepamiršti, kad 6 ir 7 metai buvo itin s kmingi visam šalies ūkiui, sparčiai augo Lietuvos makroekonominiai rodikliai, did jo ir šalies gyventojų bei įmonių pajamos. Šiuo metu Lietuvos ūkis įženg į ekonominio vystymosi l t jimo fazę, tod l Lietuvos draudimo rinkos laukia nauji iššūkiai, siekiant ir toliau efektyviai vystyti draudimo verslą, esant ne tokioms palankioms makroekonomin ms sąlygoms. Pagrindinis aktuarų tikslas yra ir bus rūpestis, kad draudimo Įmon s veiklos sistema būtų patikima, veiksminga, saugi ir stabili. B gant metams, draudimo rinkoje vyksta ne tik kiekybiniai, bet ir kokybiniai pokyčiai, keičiasi ne tik draudimo verslo mastas, bet ir verslo aplinka, verslo kultūra, mentalitetas, kartu keičiasi ir aktuarų uždaviniai įgyvendinant pagrindinį jų tikslą. Savo kasdienin je veikloje jie remiasi aiškumo, nuoseklumo, skaidrumo principais. Pagrindinis draudimo principas kiekvienas apdraustasis draudimo kompanijai perduoda savo riziką. Tod l vienas pagrindinių aktuaro uždavinių sudaryti tokią draudimo kainodarą, kuri būtų teisinga prieš visus draud jus (už didesnę draudiko prisiimamą riziką draud jai mok tų daugiau, už mažesne riziką mažiau), padengtų veiklos kaštus ir neštų draudikui jo norimą pelną. Šiam tikslui pasiekti aktuarai dažnai grupuoja draud jus į klases su tam tikrais draud jų požymiais. Toje pačioje klas je mokama vienoda įmoka. Pirminiai požymiai pagal kuriuos draud jai skirstomi į klases praktikoje vadinami a priori požymiais (tai yra tokie požymiai, kurie gali būti ir yra nustatomi draudimo sutarties sudarymo momentu, dar prieš draud jui pradedant vairuoti). Transporto priemonių valdytojų civilin s atsakomyb s (toliau TPVA) draudime draud jai skirstomi pagal juridinį statusą, amžių, lytį, vietovę, transporto priemon s tipą, jos naudojimo pobūdį, kilometražą, kartais netgi pagal draud jo turimą transporto priemonių skaičių, šeimyninę pad tį. Nepaisant šio rūšiavimo, daug pakankamai svarbių faktorių negali būti įvertinti sutarties sudarymo metu (kiekvieno draud jo individualus reakcijos laikas, vairavimo būdas, agresyvumas ar vietov s kelių žinojimas). Galiausiai šios rizikų klas s vis dar yra pakankamai nehomogenin s. Pagrįsta būtų manyti, kad šiuos faktorius geriausiai atspindi draud jo sukeltų įvykių istorija (įvykių skaičius per tam tikrą (pakankamą) laiko periodą). Tokiu būdu draudimo įmoka yra nustatoma kiekvienais draudimo metais, priklausomai nuo draud jo praneštų įvykių skačiaus per pastaruosius metus. 4
5 Kainodaros sistema, kurioje draud jai yra baudžiami priemokomis už padarytus įvykius ir skatinami nuolaidomis už draudimo metus be įvykių yra naudojama daugelyje išsivysčiusių šalių. Draud jų rūšiavimas, pagal jau faktinius (a posteriori) draud jų požymius yra praktiškas būdas suskirstyti draud jus į klases su panašia draudiko prisiimama rizika. Neapsiribojant drausmingų vairuotojų paraginimu ir nedrausmingų nubaudimu, aktuarai siekia suskirstyti draudimo portfelį į klases su giminingomis savyb mis. Tokia kainodaros sistema vadinama nuolaidų priemokų sistema (bonusmalus system, toliau BMS). Tokioje sistemoje draudimo įmoka priklauso nuo draud jo klas s, jo įvykių istorijos, bei taisyklių, kuriomis grindžiama sistema. Dažniausiai praktikoje naudojamos BMS su baigtiniu klasių skaičiumi, kur draud jai esantys toje pačioje klas je, moka vienodą draudimo įmoką. Nauji draud jai pradeda dalyvauti sistemoje tam tikroje klas je (priklausomai nuo jų a priori savybių ar sistemos taisyklių). Šios klas s įmoka laikysime lygią %. Klas s žemiau % yra nuolaidų klas s ir jose taikomi nuolaidų koeficientai, klas s aukščiau % - priemokų klas s, kuriose taikomi priemokų koeficientai. Kiekvienais metais draud jai sistemos klas mis juda aukštyn arba žemyn, priklausomai nuo jų sukeltų įvykių skaičiaus ir sistemoje galiojančių taisyklių. Kiekvienoje klas je įmoka nustatoma prie bazin s įmokos pridedant priedus ar taikant nuolaidas priklausomai nuo klas s charakteristikų. Šiuo metu draudimo Įmon s tobulina savo rizikos vertinimo metodus ir klientų segmentavimo procesus, ieško optimalaus verslo valdymo modelio. Darbe aptarsime bei sukursime optimalią ir finansiškai stabilią draudimo kainodaros sistemą vienoje pagrindinių ne gyvyb s draudimo rūšių transporto priemonių valdytojų civilin s atsakomyb s privalomajame draudime. Naudodami Sud tinį Puasono skirstinį apskaičiuosime BMS parametrus. Minimizuodami kvadratinę funkciją, skirtumo tarp optimalios BMS su begaliniu klasių skaičiumi įmokos ir BMS su baigtiniu klasių skaičiumi įmokos, sudarysime finansiškai stabilią sistemą. 5
6 . Bonus malus sistemų aprašymai Siekiant kuo tikslesnių rezultatų ir atsižvelgiant į tai, kad įvykių skaičiaus intensyvumo apskaičiavimas: E [ N(t+) N(t) N(t) = k ] reikalauja pakankamai ilgo laikotarpio steb jimo duomenų, o tai šiuo metu neįmanoma Lietuvos TPVA draudimo rinkoje, darbe naudosime realius, 6 metų Įmon s duomenis. Atsižvelgiant į faktą, kad nagrin jami duomenys yra vienerių metų, sukursime įmokų nuolaidų/priemokų sistemą, kuri priklausys tik nuo bendro praneštų autoįvykių skaičiaus ir nepriklausys nuo laiko momento, kada tie įvykiai įvyko. Tokia sistema yra artima bonus malus sistemai su begaliniu klasių skaičiumi. Duomenys atrinkti pagal šiuos požymius: draud jas yra fizinis asmuo, draudžiama transporto priemon yra lengvasis automobilis, draudimo sutartis įsigaliojo 6 metais ir galiojo-erius metus, t.y. nebuvo nutraukta. Laikysime, kad iki 9 m. balandžio -os dienos visi įvykiai, įvykę pagal analizuojamas sutartis jau yra pranešti, t.y. įvykusių, bet nepraneštų, įvykių numatomų išmok jimų techninis atid jinys yra lygus nuliui ( IBNR = ). Apibr žkime tuo metu Įmon je galiojusią (šiandien nežymiai pakitusi) kainodaros sistemą: draudimo įmoka nustatoma atsižvelgiant į draud jo, automobilio, vietov s ir kt. charakteristikas, kurios nustatomos draudimo sutarties sudarymo metu (a priori požymiai), draudimo įmoka koreguojama papildomais koeficientais, kurie aprašomi sistema: s =,,3 8 klasių skaičius, čia mažiausios kainos klas ir 8 didžiausios kainos klas. Pradin sistemos klas yra 4-ta. Jei draud jas per draudiminius metus netur jo įvykių, t.y. jei draudimo kompanijai nepraneš apie draudiminius įvykius, tai jis pereina viena klase žemyn arba, jei jis buvo 6
7 priemokos klas je, tai iškart leidžiasi į 3 klasę. T.y. už įvykusį(-sius) įvykį(-ius) draud jas baudžiamas tik pirmais metais po įvykio(-ių). Jei įvykių buvo, tai už įvykį kyla aukštyn į 5 klasę, už į 6 klasę, o už 3 ir daugiau į 7 klasę. Į 8 klasę draud jas patenka, jei draudiminį įvykį suk l būdamas neblaivus. Į šį rodiklį darbe neatsižvelgsime, tod l laikysime, kad Įmon s sistema yra su 7-niomis klas mis. Priemokos ir nuolaidos (procentais) tuo metu buvo sekančios:. lentel. Įmon je galiojusios sistemos klasių įmokų koeficientai. i i Akivaizdu, kad kaina P, kurią draud jas mok s būdamas klas je i yra lygi:,, i P čia P - pradin įmoka. Apibr žkime darbe aptariamas bonus-malus sistemas: BMS : s =,,,3 8 klasių skaičius, čia mažiausios kainos klas ir 8 didžiausios kainos klas. Pradin sistemos klas yra 4-ta. Jei draud jas per draudiminius metus netur jo įvykių, t.y. jei draudimo kompanijai nepraneš apie draudiminius įvykius, tai jis pereina viena klase žemyn. Jei įvykių buvo, tai draud jas kyla aukštyn iškart į 8 klasę, nepaisant praneštų įvykių skaičiaus BMS : s =,,,3 klasių skaičius, čia mažiausios kainos klas ir didžiausios kainos klas. Pradin sistemos klas yra 6-ta. Jei draud jas per draudiminius metus netur jo įvykių, tai jis pereina viena klase žemyn. Jei įvykių buvo, tai draud jas už kiekvieną įvykį kyla aukštyn per penkias klases. 7
8 BMS 3: BMS 3 bus sistema su tokiomis pačiomis per jimo taisykl mis, kaip sistema BMS, bet su 9-ka klasių ir pradin sistemos klas bus -ta. Bendros visoms sistemoms taisykl s: kai pasiekiama žemiausia klas, tai nuolaida nebedid ja, nors ir nebuvo pranešta apie įvykius. kai pasiekiama aukščiausia klas, tai priemoka nebedid ja, nors ir pranešama apie įvykius. Sistema yra uždara, t.y. nauji draud jai neįeina į sistemą, o esantieji jos nepalieka, bent jau pirmus 4 metų, laikysime, kad toks yra vairavimo stažo vidurkis. B gant metams dauguma draud jų apsistoja ties žemiausiomis, t.y. didžiausių nuolaidų, klas mis. Bendra, Įmon s surenkama įmokų suma maž ja, nes priemokos neatperka suteikiamų nuolaidų. Po 3 metų, vienos pirmųjų Belgijos BMS vidutin metin TPVA įmoka nukrito iki 7%, o Japonijos - iki 4%. Mūsų tikslas - surasti tokius kiekvienos klas s priemokų/nuolaidų koeficientus (procentais), kad BMS b gant metams išliktų finansiškai stabili, t.y fii, čia f i - tikimyb, kad draud jas bus klas je i. i 8
9 . Tikimybiniai modeliai Jau įprasta, kad transporto priemonių avarijų skaičiaus aprašymui naudojamas Puasono skirstinys. Laikysime, kad kiekvieno draud jo, esančio portfelyje, avarijų skaičius pasiskirstęs pagal Puasono d snį, įvykio įvykimo dažniai nepriklauso vienas nuo kito ir yra atsitiktiniai dydžiai... Neigiamas binominis skirstinys Laikysime, kad tikimyb jog draud jas per t metų k kartų sukels avariją lygi: ( k, t ) k Λt ( Λt) Π Λ = e. k! Tada tikimyb, jog a.d. įgys reikšmę k per laikotarpį (,t] apskaičiuojama: ( ) ( t) k λ λ t Π k, t = e U ( λ) dλ, k, k! čia Λ atsitiktinis dydis pasiskirstęs su tankio funkcija U(λ ). Jei laikysime, kad Λ yra pasiskirstęs pagal gama 3 d snį su parametrais µ ir η, tai µ U λµ η = λ Γ ( η) η η λµ (, ) e, čiaλ >, η>. Tuomet a.d. įgys reikšmę k su tikimybe: Γ ( k+ η ) µ t P( Nt = k) =, k! Γ ( η ) t+ µ t+ µ čia k =,,,... η k 9
10 Kadangi mes nagrin jame tik vienerių metų duomenis, tai t =. Matome, kad tokiu atveju gaunamas neigiamas binominis pasiskirstymas (toliau NB): B µ η, + µ. Teorinius momentus sulyginę su empiriniais, įvertinsime parametrus η, µ. Rasime neigiamo binominio skirstinio teorinį vidurkį ir teorinę dispersiją. Pažym kime, užrašoma: µ p=, tada neigiamo binominio skirstinio tankio funkcija + µ Γ ( k+ η) η k P( N = k) = p ( p), k! Γ( η) čia k =,,,... Tuomet η Γ ( k+ η) p Γ ( k+ η) E( N) = p p = p k! Γ( η) Γ( η) k! η k k ( ) ( ). k= k= Pasinaudoję gama funkcijos savybe: Γ ( k+ η) = ( k+ η ) Γ ( k+ η ), gauname: η η p ( p) Γ ( k+ η ) p ( p) Γ ( k+ η ) E( N) = η p + p Γ( η) ( k )! Γ( η) ( k )! k k ( ) ( ). k= k= V l pasinaudoję gama funkcijos savybe: Γ ( k+ η ) = ( k+ η ) Γ ( k+ η ), gauname: η η p ( p) Γ ( k+ η ) k p ( p) Γ ( k+ η ) k E( N) = η ( p) + η ( p) + Γ( η) ( k )! Γ( η) ( k )! p p Γ k+ + η Γ( η) ( k 3)! k= k= η 3 ( ) ( η ) k 3. k= 3 ( p) ()
11 Remdamiesi šia gama funkcijos savybe procedūrą tęsiame toliau ir gauname begalinę eilutę. Pasinaudoję tuo, kad η p Γ ( l+ η) l ( p) =, Γ( η) l! l () eilutę užrašome taip: η ( p ( p) ( p)...). Kadangi < ( p) <, tai ši eilut konverguoja ir jos suma lygi: η( p), iš čia p E( N) = η. µ Suskaičiuokime teorinę dispersiją naudodamiesi formule: Var( N) E( N ) ( E( N)) =. Tiesioginis teorin s dispersijos radimo būdas yra gana neefektyvus, tam, kad jį palengvinti, pasinaudosime generuojančių funkcijų savyb mis. Pirmiausiai rasime NB skirstinio generuojančią funkciją ir pasinaudoję sąryšiu: E N čia ψ ( s) - generuojančioji NB funkcija. Rasime teorinę dispersiją. Ieškome NB generuojančios funkcijos: ( ) () E( N ) = ψ + (), η p Γ ( k+ η) k k ψ ( s) = ( p) s. Γ( η) k! k= Tam, kad rasti paprastesnę generuojančios funkcijos išraišką, sudarysime paprastąją diferencialinę lygtį, su pradine sąlyga, ir ją išspręsime. Diferencijuojame generuojančią funkciją pagal kintamąjį s:
12 ψ p Γ ( η+ k) Γ( η) ( k )! η k k ( s) = ( p) ( p) s = k= η η η p ( p) Γ ( η+ k ) k k sp ( p) Γ ( η+ k ) k k = ( p) s + ( p) s. Γ( η) ( k )! Γ( η) ( k )! k= k= Tęsdami šį procesą toliau, gausime: ( s) = ( p) ( s)( + ( p) s+ ( p) s +...). (3) ψ η ψ Su sąlyga s<, skliausteliuose esanti eilut konverguoja ir (3) perrašome: p ( p) ψ ( s) = ηψ ( s) ( p ) s, su pradine sąlyga ψ () =. Sprendžiame aukščiau gautą diferencialinę lygtį: ir gauname ψ ( s) η( p) = ψ ( s) ( p) s čia konstanta. ψ ( s) = ( p) s η, Konstantą randame iš pradin s sąlygos ψ () =. Gauname = p η. Iš čia generuojančioji NB funkcija: Randame: p ψ ( s) =. ( p) s η ( p) ( p) ψ = η + η p p (). Pasinaudoję generuojančios funkcijos savybe (), gauname:
13 p + µ Var( N) = =. η p η µ Teorinį vidurkį ir teorinę dispersiją sulyginame su empiriniais vidurkiu ir dispersija. Gauname lygčių sistemą: η =,65.., µ + µ η =, µ Iš čia µ, 44, η, 7. Lentel je pateikiame neigiamo binominio ir paprasto Puasono (su parametru Λ, 65 ) skirstinių realizacijas.... lentel. Darbe naudojamų duomenų pasiskirstymas ir realizacijos. Įvykių skaičius, kiekis Sutarčių skaičius Neigiamas Binominis Puasono su parametru Λ ,76 656, ,85 48,96,83 35,595 3,48,983 Jei portfelį suskaidysime į keletą grupių, su panašiomis draudimin mis rizikomis, tai tur sime sud tinį Puasono procesą. Šiame darbe jį panagrin sime detaliau... Sud tinis Puasono skirstinys Pasiūlysime naudoti sud tinį Puasono skirstinį ir laikysime, kad Λ tankio funkcija U ( λ ) n ra žinoma. Tokiu atveju, Simar metais parod, kad maksimalaus tik tinumo funkcijos įvertis yra geriausias, kai U ( λ) yra diskretus pasiskirstymas. Tuomet: 3
14 r j j Π ( k, t) = p je, k, k! j= j= k λ λ < λ < λ... < λ, r p j =, p. j r Simar 6 taip pat įrod, kad tokia funkcija U ( λ) yra vienintel, jei r tenkina šią sąlygą: u+ r min v,, čia apibr šime: r homogeninių rizikų klasių skaičius, u - maksimalus draud jo sukeltų avarijų skaičius, o v - klasių, kuriose praneštų įvykių skaičius nelygus, skaičius. Iš mūsų turimų duomenų gauname, kad r =. Parametrų λ, λ, p, p pradinius artinius apskaičiuosime pasinaudoję momentų 4 metodu ir juos patikslinsime pasinaudoję maksimalaus 4 tik tinumo funkcijos metodu. Iš pradinių teorinių momentų formul s: α N = k N λ λ k e k= k! ir sąryšių: k = ; k! ( k )! k = + ; k! ( k )! ( k )! 3 k 3 = + +, k! ( k 3)! ( k )! ( k )! užrašome pirmus tris pradinius teorinius momentus: α = pλ + p λ, α = pλ + p λ + pλ + p λ, α = pλ + p λ + 3( pλ + p λ ) + pλ + p λ
15 Teorinius pradinius momentus prilyginame empiriniams momentams ir gauname netiesinę lygčių sistemą su keturiais nežinomaisiais : λ p+ λ p = x, λ p+ λ p = x x, 3 3 λ p+ λ p = x3 3x+ x, p+ p =, čia xi, i=,,3 - pradiniai empiriniai momentai. Išsprendę randame pradinius artinius (detaliau žr. priedą nr. ): λ, 7%, λ 3, 68%, p 65,3%, p 34, 67%.... lentel. Duomenų atvaizdavimas sud tiniu Puasono skirstiniu. Įvykių skaičius, kiekis Sutarčių skaičius Sud tinis Puasono (momentu metodu) , ,69 3,94 3 8,735. Įvertinkime parametrus maksimalaus tik tinumo funkcijos metodu. Mūsų atveju maksimalaus tik tinumo funkcija L yra lygi: α α α α 3 k k k k3 L=Π k Π k Π k Π k (,) (,) (,) (,), čia k, k, k, k 3 yra i-ojo draud jo praneštų įvykių skaičius. Funkcija L logaritmuojame: 3 3 ki λ λ j j l= αk ln Π ( k,) ln. i i = αk p i je i= i= j= ki! Ieškome tokio sprendinioλ, λ, p, p, su kuriuo funkcija įgytų maksimalią reikšmę. Tam tikslui pasiekti reikia išspręsti sekančią lygčių sistemą: 5
16 l =, λ l =, λ l =, p l =. p Panaudoję pradinį sprendinio artinį (momentu metodu gautas parametrų reikšmes) Niutono Rafsono metodu randame maksimalaus tik tinumo funkcijos sprendinio įvertį. (detaliau žr. priedą nr. ): λ 3,6%, λ 4,93%, p 7,%, p 7,9%.... lentel. Duomenų atvaizdavimas sud tiniu Puasono skirstiniu. Įvykių skaičius, kiekis Sutarčių skaičius Sud tinis Puasono (didž. tik tin. metodu) , ,69,77 3 9,7. Matome, kad sud tinis Puasono skirstinys, kai parametrai įvertinami maksimalaus tik tinumo funkcijos metodu, tiksliausiai atvaizduoja realius duomenis...3. lentel. Duomenų atvaizdavimas tikimybiniais modeliais. Įvykių skaičius Sutarčių skaičius Neigiamas Binominis Puasono su parametru Λ Sud tinis Puasono momentų m. didž. tik tinumo m. 6.39, 6.44,7 6.56, , ,7 3.9, 3.875,85 4.8, ,69 3.9,69,,8 35,6 3,94,77 3,,5,98 8,74 9,3. 6
17 Sud tinis Puasono skirstinys suskaid mūsų portfelį į dvi dalis: 7% draud jų pasiskirstę su parametru λ, 36 ir 8% su parametru λ, lentel. Nuokrypio matas. Neigiamas binominis,79 Puasono su parametru Λ 59,839 Sud t. Puasono momentų m., Sud t. Puasono maks. tik tinumo f. M.,86 χ 3 kriterijaus,95 kvantilio reikšm 7,85. Iš lentel s matome, kad tik Puasono pasiskirstymas su parametru Λ neatitinka steb jimo duomenų. Tiksliausiai nagrin jamą portfelį aprašo sud tinis Puasono pasiskirstymas, kai parametrai įvertinti maksimalaus tik tinumo funkcijos metodu. 7
18 3. Draud jų pasiskirstymas bonus-malus sistemoje Tegu p( k ) - tikimyb, kad vairuotojas, esantis klas je s (su įvykių dažniu λ ), padaro k įvykių per metus. Šio vairuotojo, per jimo tarp klasių, tikimybių matrica Q mūsų aprašytose bonus-malus sistemose yra: 3.. lentel. Per jimo tarp klasių tikimybių matrica. BMS s p() p(k>=) p() p(k>=) p() p(k>=) 3 p() p(k>=) 4 p() p(k>=) 5 p() p(k>=) 6 p() p(k>=) 7 p() p(k>=) 8 p() p(k>=) BMS s p() p() p() p(k>=3) p() p() p() p(k>=3) p() p() p(k>=) 3 p() p() p(k>=) 4 p() p() p(k>=) 5 p() p() p(k>=) 6 p() p() p(k>=) 7 p() p(k>=) 8 p() p(k>=) 9 p() p(k>=) p() p(k>=) p() p(k>=) p() p(k>=) 8
19 BMS 3 s p() p() p() p(3) p(k>=4) p() p() p() p(3) p(k>=4) p() p() p() p(3) p(k>=4) 3 p() p() p() p(k>=3) 4 p() p() p() p(k>=3) 5 p() p() p() p(k>=3) 6 p() p() p() p(k>=3) 7 p() p() p() p(k>=3) 8 p() p() p(k>=) 9 p() p() p(k>=) p() p() p(k>=) p() p() p(k>=) p() p() p(k>=) 3 p() p(k>=) 4 p() p(k>=) 5 p() p(k>=) 6 p() p(k>=) 7 p() p(k>=) 8 p() p(k>=) Kiekvienai BMS sistemai turime nesuskaidomą Markovo grandinę 8, kuri neturi ciklų. Tuomet stacionarus tikimybių skirstinys yra: f ( λ) = f ( λ) lim Q n, n čia f ( ) λ žymi bet kokį pradinį vairuotojų pasiskirstymą bonus-malus sistemoje. Stacionarus tikimybių skirstinys yra nepriklausomas nuo f( λ ). Stacionarus tikimybių skirstinys taip pat gali būti rastas išsprendus: f ( λ) = f ( λ) Q su sąlyga s f ( i; λ) =, i= čia f ( i; λ) yra i-sis vektoriaus f ( λ) komponentas (mūsų atveju BMS klas ). Sud tinio Puasono skirstinio atveju: 9
20 r = i i. i= f p f ( λ ) Draud jų pasiskirstymas po T metų bonus malus sistemoje yra: ft ( λ) = Q T f ( λ). Kad vaizdžiau matytųsi draud jų pasiskirstymas tarp klasių, laikysime, kad pradinis draud jų skaičius yra,. Jei vairavimo stažo vidurkis - 4 metų, tai pagal mūsų duomenis ir BMS taisykles gauname: 3.. lentel. Stacionarus vairuotojų pasiskirstymas. BMS Klas \ T 3 4 f T , , , , , , , , ,684 BMS Klas \ T 3 4 f T , , , , , , , , , , , , ,46
21 BMS 3 Klas \ T 3 4 f T , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,869.
22 4. Optimali bonus malus sistema 4.. Optimali BMS su begaliniu klasių skaičiumi Kaip jau min ta, mūsų B-M sistema nepriklausys nuo to, kuriuo metu įvyko įvykis, tod l mes nagrin jame tik bendrą praneštų įvykių skaičių, neatsižvelgiant į tai, kada įvykiai įvyko. Naudodamiesi Bajeso teorema, galime užrašyti: ( λ ( ) ( ) = t,..., ( ) ( ) = ) du N t N t k N N k ( ) ( ) = t,..., ( ) ( ) = λ ( λ) ( ) ( ) =,..., ( ) ( ) = P N t N t k N N k du = P N t N t kt N N k λt k e λ t k = j= j λt k e λ t k j= j du du ( λ) ( λ), čia k t = k j. j= Pirmaisiais draud jo buvimo B-M sistemoje metais draudimo įmoka vertinama pagal pirminius (a priori) draud jo duomenis, nes n ra jokios praeities informacijos apie jo nešamą draudiminę riziką: E[ N()] = E[ Λ ]. Kadangi įvykių praeitis (įvykimo momentas) n ra svarbi, tai t -siais metais atsižvelgiame į informaciją, kuri susideda iš įvykių skaičiaus per pirmuosius t metų. Draud jų, kurie suk l k įvykių per pirmuosius t metų, tik tinas įvykių dažnis t+ ais metais apskaičiuojamas:
23 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) E N t+ N t N t = k = E Λ N t = k k+ =. t ( k+, t) ( k, t) Tariant, kad pirmoji sumok ta įmoka yra, (4) formul s 7 sudaryti BMS įmokų lentelę, priklausančią nuo k ir t : pagalba galime ( t, k ) ( k+, t) (, ) k+ = E Λ t k t. (4) Patikrinę žemiau pateiktas sąlygas įsitikinsime, kad aukščiau apibr žta bonusmalus sistema yra optimali:. Sistema yra finansiškai stabili kiekvienais metais ( ) ( k, t) E Λ N( t) = k = EΛ t k=.. Kuo daugiau draudiminių įvykių draud jas praneša draudikui, tuo didesn draudimo įmoka: ( ) ( ) E Λ N t = k+ > E Λ N t = k t,k. 3. Draudimo įmoka visada maž ja, kai nebepranešama apie naujus draudiminius įvykius: d E Λ N t k dt ( ) = t,k. Formul (4) gali būti perrašoma: ( k+, t) (, ) k+ = EΛ t k t EΛ m j= m j= p e j p e j λ jt k+ λ j λ jt λ k j. 3
24 Stacionari BMS įmoka laikui neapr žtai augant apskaičiuojama : m λ jt k+ p je λ j j= lim t m EΛ λ jt k p je λ j j= = minλ j λ j EΛ 4.. lentel. Optimali B-M sistema su begaliniu klasių skaičiumi, k 8. t k ,9 59,5 7,7 3,7 7,8 8,73 8,93 8,98 8,99 9,5 54,48 4,83 3,8 7,66 8,7 8,9 8,97 8, ,4 49,37,9,38 7,5 8,66 8,9 8,97 8, ,3 44,9 99,53,59 7,3 8,6 8,9 8,97 8,98 5 8,86 38,98 96,55,7 7, 8,57 8,9 8,97 8, ,93 33,77 93,34 9,75 6,88 8,5 8,89 8,97 8, , 8,6 89,89 8,68 6,63 8,47 8,87 8,96 8, ,7 3,5 86, 7,48 6,34 8,4 8,86 8,96 8,98 9 7,43 8,5 8,3 6,6 6, 8,33 8,84 8,96 8,98 68,33 3,66 78,7 4,7 5,66 8,5 8,83 8,95 8,98 5 6,37 9,8 54,65 4,9 3, 7,67 8,7 8,9 8,97 56,56 76,3 8,77 9, 8,7 6,64 8,47 8,87 8, ,76 65,73 4,6 69,43,38 4,8 8,6 8,78 8,94 3 5,5 59,7 85,5 44,54 99,73,65 7,33 8,6 8,9 35 5,5 55,7 7,58 8,85 8,57 6,6 6,4 8,33 8,85 4 5,73 53, 6,75 96,3 6, 7,39 3,77 7,8 8,73 5 5,9 5, 54,3 67,6 9,43 74,7 3,6 5,3 8,7 4.. Optimali BMS su baigtiniu klasių skaičiumi Dabar mes gal sime aproksimuoti mūsų analizuojamas bonus malus sistemas analogiškomis lentel mis. 8 lentel je pateiktos kiekvienos sistemos aproksimacijos koeficientų lentel s, kai k=,,, 3 ir t =,...,. Koeficientas i parodys įmokos P dalį, kuri turi būti mokama už draudiminę apsaugą, kai draudikui draud jas jau yra pranešęs k įvykių per laikotarpį t. Su šiomis k ir t reikšm mis yra ne viena klas, kur konkrečiu laiko momentu gali būti draud jas. Draud jo klas konkrečiu laiko momentu priklauso ne tik nuo jo praneštų įvykių skaičiaus, bet ir nuo laiko, kada tie įvykiai įvyko. Ne paslaptis, kad draud jui geriausia situacija, kai visi įvykiai įvyksta per vienerius metus, po tų blogų metų jis dažniausiai būna aukščiausioje klas je ir pasimokęs iš savo klaidų, kasmet lipa žemyn nuolaidų link. Jei ši situacija lemia, kad draud jo visų metų draudimo įmokų suma yra mažiausia, tai reiškia, kad tokia situacija yra pati nepalankiausia draudikui, nes žalos padaroma tiek pat, o įmokų gaunama mažiau. 4
25 Šiame darbe yra atstovaujami draudiko interesai, tod l imsime pačią nepalankiausią situaciją draudikui ir netgi tokiais atvejais reikalausime, kad įmokų sistema būtų stabili. Dažniau pasitaikanti problemin situacija susidaro, kai imamas ilgas laiko tarpas ir pasiekiama žemiausia klas. Šiame darbe vairavimo laikotarpį apribosime t =. 4.. lentel. BMS aproksimacijos koeficientai. BMS t \ k BMS t \ k
26 BMS 3 t \ k funkciją: Optimalioms koeficientų i reikšm ms apskaičiuoti minimizuosime kvadratinę fi( t, k ) ( i( t, k ) ( t, k ) ), (5) ( t, k ) čia i( t, k ) f tikimyb, kad draud jas bus klas je i(t,k), i( t, k ) ieškomas įmokos koeficientas, ( t, k ) įmokos koeficientas iš BMS su begaliniu klasių skaičiumi, i(t,k) indeksas, atitinkantis (t,k) koordinates iš aproksimuojančių koeficientų lentel s. Pavyzdžiui, nagrin jant BMS i(8,)=, o BMS i(8,)=5. Rastiems koeficientams i reikalausime:. Kad aukštesnę klasę atitiktų didesn kaina: i i, i = +,,..., k. Taikant praktikoje naudosime: i + i a, a = konst.. Pradin s klas s kaina, t.y. BMS: 4 =, BMS : 6 =, BMS3: =. 3. Kad užtikrinti sistemos finansinį stabilumą: fii. i 6
27 Minimizavę (5) ir suradę koeficientus, turime: 4.3. lentel. bonus malus sistemų klasių įmokos. klas BMS BMS BMS 3 Įmon s sistema BMS įvertis Praktikoje bonus malus sistemų palyginimui naudojami tam tikri koeficientai. Vienas pagrindinių ir svarbiausių koeficientų tai nusistov jusios vidutin s įmokos koeficientas RSAL 5 (relative stationary average premium level). Šis koeficientas, išreikštas procentais, apibr žia reliatyvią vidutinę draud jo poziciją. Apskaičiuojamas sekančiai: Vid. stac. įmoka Min. įmoka RSAL=, Maks. įmoka Min. įmoka čia: Vid. Stac. Įmoka vidutin įmoka, kuri nusistovi sistemoje po tam tikro metų skaičiaus; Min. įmoka minimali sistemos įmoka; Maks. įmoka maksimali sistemos įmoka. 7
28 Maža RSAL reikšm rodo didelę draud jų sankaupą maksimalių nuolaidų klas je. Aukšta kad reikalingas geresnis išsiskaidymas per klases. Idealiu atveju RSAL reikšm yra 5%, tačiau praktikoje naudojamose bonus malus sistemose prie tokios reikšm s kol kas priart ti nepavyko. Pirmasis -tukas analizuotų pasaulio 5 BMS pagal RSAL koeficientus atrodo taip: 4.4. lentel. Pasaulio BMS pagal RSAL koeficientus. Nr. BMS RSAL Kenijos 8,79% Ispanijos 5,67% 3 Malaizijos,7% 4 Suomijos (nauja) 6,4% 5 Švedijos 4,% 6 Danijos,78% 7 D. Britanijos,37% 8 Taivanio 9,55% 9 Suomijos (sena) 8,46% Honkongo 8,35% Mūsų pasiūlytoms 3 BMS atitinkamai RSAL koeficientai yra: RSAL =8,4%, RSAL =6,66%, RSAL 3=5,34%. Svarbu palyginti ir vidutinę sistemos įmoka po pirmųjų draudimo metų: čia laikyta, kad bazin įmoka P=. BMS = 3,53, BMS = 5,3, BMS 3 = 8,7, Matome, kad BMS draud jų sklaida tarp klasių po daugelio metų yra pakankamai gera ir geriausia iš nagrin jamų BMS, o ir pirmaisiais metais iš draud jų neimamos nepagrįstai didel s įmokos. Šio darbo tikslas sukurti finansiškai stabilią įmokų sistemą, bet tuo pačiu siekiant išlikti kuo teisingesniais draud jų atžvilgiu. Svarbu pasteb ti, kad BMS per visą laikotarpį išlieka ir stabili, ir pakankamai teisinga draud jų atžvilgiu. B gant metams šios sistemos vidutin įmoka svyruoja tarp 96,79% ir 5,9%, kai tuo tarpu BMS tarp 99,95% ir 3,7%, BMS 3 tarp 98,79% ir 53,5%. 8
29 4.5. lentel. BMS finansinis stabilumas b gant metams. BMS t t t t 3,53,, 3, 5,9,, 3, 3,4 3, 3, 33, 4 96,79 4, 4, 34, 5 98,3 5, 5, 35, 6 98,98 6, 6, 36, 7 99,68 7, 7, 37, 8, 8, 8, 38, 9, 9, 9, 39,,, 3, 4, BMS t t t t 5,3,6,45 3,3,93,,3 3,5 3 3,7 3, 3,3 33,5 4 8,8 4,4 4 99,95 34,3 5,95 5,45 5, 35, 6,5 6,5 6, ,98 7 4,54 7,5 7,5 37, 8 5, ,95 8, 38, 9 5,37 9,3 9,3 39, 4,5, ,97 4, BMS 3 t t t t 8,7 5,63 4, ,57 3,5 3,8 5,9 3,5 3 43,73 3 5,4 3,83 33,8 4 53,5 4 7, ,59 34,96 5 4,73 5 9,79 5, ,93 6,93 6,67 6, ,79 7 4,89 7 6,64 7, ,3 8 8,4 8,76 8, ,58 9,6 9,86 9, ,94,7 3,4 3 99,7 4, Atsižvelgiant į aukščiau išd stytą ir priimant d mesin, kad Lietuvos draudimo rinka yra pakankamai maža, o konkurencin situacija įtempta, siūlome taikyti pirmąją sistemą. 9
30 5. Išvados Taikydami sud tinį Puasono skirstinį TPVA draudiminių rizikų portfelį suskaid me į dvi dalis. Tai leido pakankamai tiksliai atvaizduoti realius Įmon s duomenis. Išsprendę kvadratinio minimizavimo uždavinį parod me kaip sudaryti bonus malus sistemą, kuri: Yra finansiškai stabili. B gant metams išlieka teisinga tiek draudiko tiek ir draud jo atžvilgiu. Yra nepriklausoma nuo draud jo asmeninių charakteristikų, kurių neįmanoma tiksliai įvertinti sutarties sudarymo metu. Tuo pačiu išsprendžiama aktuali draud jo diskriminacijos, d l vienokių ar kitokių jo savybių, problema. Nepaisant teigiamų sukonstruotos BMS savybių, turime pamin ti ir trūkumus: Darbe naudojami vienerių metų duomenys, tod l reik tų ilgesnio periodo duomenų, kad įvertinti gautą sistemą. Mūsų sistema yra su baigtiniu klasių skaičiumi, tod l ji tampa finansiškai stabili tik po kurio laiko, tačiau sistemos permokos atperka trūkumus. (žr. 4.5 lentelę) Laikome, kad sistema uždara, bet praktikoje draud jas kiekvienais metais gali laisvai rinktis draudimo įmonę. Darbas gali būti tęsiamas įvedant papildomų sąlygų, tokių kaip: Jei draud jo sukeltų avarijų žala viršija tam tikrą lygį, tai jis baudžiamas papildomomis baudomis. Įvesti draud jo startin s pozicijos priklausomybę nuo draud jo pradinių (a priori) duomenų (transporto priemon s eksploatavimo vietov s, darbinio tūrio, draud jo amžiaus ar kt.) Galima apriboti didžiausią nuolaidą ir didžiausią baudą, įvedant sąlygas: n A, B, čia A ir B tam tikros, iš anksto parinktos konstantos. Šios ir panašios sąlygos gali būti įtrauktos ir įtakoti bonus malus sistemos sudarymą, ypatingai užtikrinant jos finansinį stabilumą b gant metams. 3
31 onstruction of financially balanced bonus malus system Tomas Antanaitis Mixed Poisson fit is applied to a motor third party liability insurance portfolio in order to construct a bonus malus system with finite number of classes. The premiums for a bonus-malus system which stays in financial equilibrium over the years are calculated. This is done by minimizing a quadratic function of the difference between the premiums for an optimal BMS with an infinite number of classes and the premiums for a BMS with finite number of classes, weighted by the stationary probability of being in a certain class, and by imposing various constraints on the system. 3
32 Naudotos literatūros ir šaltinių sąrašas. Bagdonavičius V., Golokvosčius P., Kašuba R., Kubilius J., Kudžma R., Mackevičius V., Mačys J., Misevičius E., Rumšas P., Svecevičius B., Vaškas P. Matematikos terminų žodynas Mokslo ir enciklopedijų leidykla, oene G., Doray L.G. A financially balanced bonus-malus system Astin bulletin, Vol. 6, No., 7 6, Kruopis J. Matematin statistika V.: Mokslas, Kubilius J. Tikimybių teorija ir matematin statistika V.: Vilniaus univ., Lemaire J., Zi H., A comparative analysis of 3 bonus-malus systems - Astin bulletin, Vol. 4, No., 87 39, Simar L. Maximum likelihood estimation of a compound Poisson process The Annals of Statistics, Vol. 4, No. 6, 9, Walhin J.F., Paris J., Using mixed Poisson processes in connection with bonus-malus systems - Astin bulletin, Vol. 9, No., 8 99, Walhin J.F., Paris J., The true claim amount and frequency distributions within a bonus-malus system - Astin bulletin, Vol. 3, No., 39 43,. 3
33 Priedas Nr. Parametrų įvertinimas pasinaudojant momentų metodu > restart: x[]:= : x[]:= : x[3]:= : l:=x*p+x*p-x[]=: l:=(x)^*p+(x)^*p-x[]=: l3:=(x)^3*p+(x)^3*p-x[3]=: l4:=(x)^4*p+(x)^4*p-x[4]=: l7:=p+p-=:evalf(fsolve({l,l,l3,l7})): 33
34 Priedas Nr. Parametrų įvertinimas maksimalaus tik tinumo funkcijos metodu NIUTONO - RAFSONO METODAS > restart: with(linearalgebra):with(vectoralculus): PRADINES SALYGOS. > N[]:=639: N[]:=39: N[]:=: N[3]:=: N[4]:=: > F:=(x,lambda,lambda,n)->ln(x*exp(-lambda)*(lambda)^n+(- x)*exp(-lambda)*(lambda)^n): > S:=sum(N[n]*F(x,lambda,lambda,n),n=..4): x[]:= : lambda[]:= : lambda[]:= : Niteraciju:=: st:=time(): N-R iteraciju pradzia. > for i from by to Niteraciju do Matrix([[diff(S,x)],[diff(S,lambda)],[diff(S,lambda)]]): M:=unapply(%,(x,lambda,lambda)): f:=evalf(m(x[i],lambda[i],lambda[i])): Hessian(S,[x,lambda,lambda]): H:=unapply(%,(x,lambda,lambda)): HH:=evalf(H(x[i],lambda[i],lambda[i])): Theta:=MatrixInverse(HH): kappa:=matrixmatrixmultiply(theta,f): Dzeta:=Matrix([[x[i]],[lambda[i]],[lambda[i]]])-kappa: x[i+]:=dzeta[,]:lambda[i+]:=dzeta[,]:lambda[i+]:=dzeta[ 3,]:fIndex:=i+: end do: LAIKAS per kuri randamos iteracijos. > total:=(time()-st): REIKSMES SURASTOS N-R METODU. > x[findex]:lambda[findex]:lambda[findex]: 34
35 Priedas Nr. 3 Kvadratin s funkcijos fi( k, t) ( i ( k, t) ( k, t) ) minimizavimas ( k, t) BMS > restart: sqf:=[ , , , , , , , , ]: sq[]:=[ , , ,3.73]: sq[]:=[ , , ,3.85]: sq[3]:=[ , ,.939, ]: sq[4]:=[ , , , ]: sq[5]:=[ , , ,.7466]: sq[6]:=[ , , , ]: sq[7]:=[ ,8.6943, , ]: sq[8]:=[ , ,86.638, ]: sq[9]:=[7.4345,8.5395, , ]: sq[]:=[68.333,3.658,78.67,4.7]: for j from by to do f[j]:=sqf[j]:end do: for l from by to do for s from by to 4 do [s-,l]:=sq[l][s]: end do: end do: c[4]:=: P:=f[]*((c[]-[,4])^+(c[]-[,5])^+(c[]- [,6])^+(c[]-[,7])^+(c[]-[,8])^)+ f[]*((c[]- [,3])^+(c[]-[,8])^+(c[]-[,8])^+(c[]-[3,8])^)+ f[3]*((c[]-[,])^+(c[]-[,7])^+(c[]-[,7])^+(c[]- [3,7])^)+ f[4]*((c[3]-[,])^+(c[3]-[,6])^+(c[3]- [,6])^+(c[3]-[3,6])^)+ f[5]*((c[4]-[,5])^+(c[4]- [,5])^+(c[4]-[3,5])^)+ f[6]*((c[5]-[,4])^+(c[5]- [,4])^+(c[5]-[3,4])^)+ f[7]*((c[6]-[,3])^+(c[6]- [,3])^+(c[6]-[3,3])^)+ f[8]*((c[7]-[,])^+(c[7]- [,])^+(c[7]-[3,])^)+ f[9]*((c[8]-[,])^+(c[8]- [,])^+(c[8]-[3,])^): with(optimization): QPSolve(P,{c[8]-c[7]>=,c[7]-c[6]>=,c[6]- c[5]>=,c[5]-c[4]>=,c[4]-c[3]>=5,c[3]-c[]>=5,c[]- c[]>=,c[]- c[]>=5,f[]*c[]+f[]*c[]+f[3]*c[]+f[4]*c[3]+f[5]*c[4]+f[6]*c [5]+f[7]*c[6]+f[8]*c[7]+f[9]*c[8]>=},assume=nonnegative): 35
36 BMS > restart: sqf:=[ ,.38966, , ,.43739, , ,.93858,.94979, , , , ]: sq[]:=[95.93,59.498,7.67,3.73]: sq[]:=[9.5,54.48,4.833,3.8]: sq[3]:=[88.4,49.368,.9,.378]: sq[4]:=[85.6,44.88,99.53,.594]: sq[5]:=[77.9,45.98,6.3,6.49]: sq[6]:=[78.99,33.768,93.337,9.75]: sq[7]:=[76.8,8.6,89.89,8.676]: sq[8]:=[73.7,3.54,86.,7.48]: sq[9]:=[7.43,8.53,8.3,6.6]: sq[]:=[68.333,3.658,78.67,4.7]: for j from by to 3 do f[j]:=sqf[j]:end do: for l from by to do for s from by to 4 do [s-,l]:=sq[l][s]: end do: end do: c[6]:=: P:=f[]*((c[]- [,6])^+(c[]-[,7])^+(c[]-[,8])^)+ f[]*((c[]-[,5])^)+ f[3]*((c[]-[,4])^)+ f[4]*((c[3]-[,3])^)+ f[5]*((c[4]-[,])^+(c[4]-[,8])^)+ f[6]*((c[5]- [,])^+(c[5]-[,7])^+(c[5]-[,8])^+(c[5]-[3,8])^)+ f[7]*((c[6]-[,6])^+(c[6]-[,7])^+(c[6]-[3,7])^)+ f[8]*((c[7]-[,5])^+(c[7]-[,6])^+(c[7]-[3,6])^)+ f[9]*((c[8]-[,4])^+(c[8]-[,5])^+(c[8]-[3,5])^)+ f[]*((c[9]-[,3])^+(c[9]-[,4])^+(c[9]-[3,4])^)+ f[]*((c[]-[,])^+(c[]-[,3])^+(c[]-[3,3])^)+ f[]*((c[]-[,])^+(c[]-[,])^+(c[]-[3,])^)+ f[3]*((c[]-[,])^+(c[]-[3,])^): with(optimization): QPSolve(P,{c[]-c[]>=5,c[]- c[]>=5,c[]-c[9]>=5,c[9]-c[8]>=5,c[8]-c[7]>=5,c[7]- c[6]>=5,c[6]-c[5]>=3,c[5]-c[4]>=3,c[4]-c[3]>=3,c[3]- c[]>=3,c[]-c[]>=3,c[]- c[]>=3,f[]*c[]+f[]*c[]+f[3]*c[]+f[4]*c[3]+f[5]*c[4]+f[6]*c [5]+f[7]*c[6]+f[8]*c[7]+f[9]*c[8]+f[]*c[9]+f[]*c[]+f[]*c []+f[3]*c[]>=},assume=nonnegative): 36
37 BMS 3 > restart: sqf:=[ ,.89887,.39736, , ,.46, ,.46875, , ,. 383,.8778, ,.99377, , , ,.98467,.94539]: sq[]:=[95.93,59.498,7.67,3.73]: sq[]:=[9.5,54.48,4.833,3.8]: sq[3]:=[88.4,49.368,.9,.378]: sq[4]:=[85.6,44.88,99.53,.594]: sq[5]:=[77.9,45.98,6.3,6.49]: sq[6]:=[78.99,33.768,93.337,9.75]: sq[7]:=[76.8,8.6,89.89,8.676]: sq[8]:=[73.7,3.54,86.,7.48]: sq[9]:=[7.43,8.53,8.3,6.6]: sq[]:=[68.333,3.658,78.67,4.7]: for j from by to 9 do f[j]:=sqf[j]:end do: for l from by to do for s from by to 4 do [s-,l]:=sq[l][s]: end do: end do: c[]:=: P:=f[]*((c[]-[,])^)+ f[]*((c[]-[,9])^)+ f[3]*((c[]-[,8])^)+ f[4]*((c[3]-[,7])^)+ f[5]*((c[4]-[,6])^)+ f[6]*((c[5]-[,5])^)+ f[7]*((c[6]-[,4])^+(c[6]-[,])^)+ f[8]*((c[7]-[,3])^+(c[7]-[,9])^)+ f[9]*((c[8]-[,])^+(c[8]-[,8])^)+ f[]*((c[9]- [,])^+(c[9]-[,7])^+(c[9]-[,])^+(c[9]-[3,])^)+ f[]*((c[]-[,6])^+(c[]-[,9])^+(c[]-[3,9])^)+ f[]*((c[]-[,5])^+(c[]-[,8])^+(c[]-[3,8])^)+ f[3]*((c[]-[,4])^+(c[]-[,7])^+(c[]-[3,7])^)+ f[4]*((c[3]-[,3])^+(c[3]-[,6])^+(c[3]-[3,6])^)+ f[5]*((c[4]-[,])^+(c[4]-[,5])^+(c[4]-[3,5])^)+ f[6]*((c[5]-[,])^+(c[5]-[,4])^+(c[5]-[3,4])^)+ f[7]*((c[6]-[,3])^+(c[6]-[3,3])^)+ f[8]*((c[7]- [,])^+(c[7]-[3,])^)+ f[9]*((c[8]-[,])^+(c[8]- [3,])^): with(optimization): QPSolve(P,{c[8]-c[7]>=5,c[7]- c[6]>=5,c[6]-c[5]>=5,c[5]-c[4]>=5,c[4]-c[3]>=5,c[3]- c[]>=5,c[]-c[]>=5,c[]-c[]>=5,c[]-c[9]>=5,c[9]- c[8]>=5,c[8]-c[7]>=5,c[7]-c[6]>=5,c[6]-c[5]>=3,c[5]- c[4]>=3,c[4]-c[3]>=3,c[3]-c[]>=3,c[]-c[]>=3,c[]- c[]>=3,f[]*c[]+f[]*c[]+f[3]*c[]+f[4]*c[3]+f[5]*c[4]+f[6]*c [5]+f[7]*c[6]+f[8]*c[7]+f[9]*c[8]+f[]*c[9]+f[]*c[]+f[]*c []+f[3]*c[]+f[4]*c[3]+f[5]*c[4]+f[6]*c[5]+f[7]*c[6] +f[8]*c[7]+f[9]*c[8]>=},assume=nonnegative): 37
10 Pratybos Oleg Lukašonok 1
10 Pratybos Oleg Lukašonok 1 2 Tikimybių pratybos 1 Lema Lema 1. Tegul {Ω, A, P} yra tikimybinė erdvė. Jeigu A n A, n N, tai i) P (lim sup A n ) = P ( k=1 n=k A n ) = lim P ( n k n=ka n ), nes n=ka n monotoniškai
DetaliauLIETUVOS JAUNŲJŲ MATEMATIKŲ MOKYKLA 7. PAPRASČIAUSIOS DIFERENCIALINĖS LYGTYS ( ) Teorinę medžiagą parengė ir septintąją užduotį sudarė prof. d
LIETUVOS JAUNŲJŲ MATEMATIKŲ MOKYKLA 7 PAPRASČIAUSIOS DIFERENIALINĖS LYGTYS (07 09) Teorinę medžiagą parengė ir septintąją užduotį sudarė prof dr Eugenijus Stankus Diferencialinės lygtys taikomos sprendžiant
Detaliau* # * # # 1 TIESĖS IR PLOKŠTUMOS 1 1 Tiesės ir plokštumos 1.1 Lygtys ir taškų aibės Sferos lygtis Tarkime, kad erdvėje apibrėžta Dekarto stačiak
1 TIESĖS IR PLOKŠTUMOS 1 1 Tiesės ir plokštumos 1.1 Lygtys ir taškų aibės 1.1.1 Sferos lygtis Tarkime kad erdvėje apibrėžta Dekarto stačiakampė koordinačių sistema Sfera su centru taške ir spinduliu yra
DetaliauPATVIRTINTA Lietuvos banko valdybos 2011 m. rugsėjo 1 d. nutarimu Nr (Lietuvos banko valdybos 2015 m. gegužės 28 d. nutarimo Nr redakci
PATVIRTINTA Lietuvos banko valdybos 2011 m. rugsėjo 1 d. nutarimu Nr. 03-144 (Lietuvos banko valdybos 2015 m. gegužės 28 d. nutarimo Nr. 03-90 redakcija) ATSAKINGOJO SKOLINIMO NUOSTATAI I SKYRIUS BENDROSIOS
DetaliauMicrosoft Word - Apibendrinimas pagal skundus del asmens kodo _galutinis_ doc
APIBENDRINIMAS DöL ASMENS KODO TVARKYMO PAGAL PATEIKTUS ASMENŲ SKUNDUS I. Apibendrinimo tikslas Asmens kodas pirmiausia yra asmens duomuo. Jis n ra priskiriamas prie ypatingų asmens duomenų, priešingai
DetaliauAlgebra ir geometrija informatikams. Paskaitu¾ konspektas Rimantas Grigutis 7 paskaita Matricos. 7.1 Apibr eµzimas. Matrica A yra m eiluµciu¾ir n stul
lgebra ir geometrija informatikams. Paskaitu¾ konspektas Rimantas Grigutis 7 paskaita Matricos. 7. pibr eµzimas. Matrica yra m eiluµciu¾ir n stulpeliu¾turinti staµciakamp e lentel e su joje i¾rašytais
Detaliau9 paskaita 9.1 Erdvės su skaliarine daugyba Šiame skyriuje nagrinėsime abstrakčias tiesines erdves, kurioms apibrėžta skaliarinė daugyba. Jos sudaro l
9 paskaita 9.1 Erdvės su skaliarine daugyba Šiame skyriuje nagrinėsime abstrakčias tiesines erdves, kurioms apibrėžta skaliarinė daugyba. Jos sudaro labai svarbu normuotu ju erdviu šeimos pošeimį. Pilnosios
DetaliauTAIKOMOJI MATEMATIKA IR KIEKYBINIAI METODAI. Rašto darbas serija 3081 variantas Nustatykite funkcijos f(x) = x+2 x 6 cos ( 3x) apibrėžimo sritį.
00 Nustatykite funkcijos f() = +2 6 cos ( 3) apibrėžimo sritį (, 0) (0, 2) (2, + ) 2 (, 2) ( 2, + ) 3 (, 2] 4 [ 2, + ) 5 [2, ) 6 (, 2] 7 (, + ) 8 [ 2, 0) (0, + ) 0 (, 2) (2, + ) { a + b, kai 7, Raskite
DetaliauBusto pritaikymo pirkimo salygos 10 obj rekonstr
PATVIRTINTA Viešųjų pirkimų tarnybos prie Lietuvos Respublikos Vyriausyb s direktoriaus 2003 m. gruodžio 31 d. įsakymu Nr. 1S-121 (Viešųjų pirkimų tarnybos prie Lietuvos Respublikos Vyriausyb s direktoriaus
DetaliauMicrosoft Word - B AM MSWORD
25.11.2014 B8-0286/7 7 1 dalis 1. ragina valstybes nares ir Komisiją d ti tvarias pastangas įgyvendinti esamas taisykles ir užtikrinti, kad jų būtų laikomasi kaip visa apimančios strategijos dalį naikinti
DetaliauVMI TOLERANCIJOS KORUPCIJAI INDEKSO 2018 M. TYRIMO REZULTATAI BEI M. REZULTATŲ LYGINAMOJI ANALIZĖ 2018 m. III ketvirtį Valstybinėje mokesčių
VMI TOLERANCIJOS KORUPCIJAI INDEKSO 2018 M. TYRIMO REZULTATAI BEI 2016 2018 M. REZULTATŲ LYGINAMOJI ANALIZĖ 2018 m. III ketvirtį Valstybinėje mokesčių inspekcijoje prie Lietuvos Respublikos finansų ministerijos
DetaliauINVESTAVIMO TENDENCIJOS IR LIETUVOS INVESTICIJŲ INDEKSAS
1996-2016 INVESTAVIMO TENDENCIJOS IR LIETUVOS INVESTICIJŲ INDEKSAS FINANSINIS TURTAS LIETUVOS TENDENCIJOS 2016 M. LAPKRITIS Mlrd. eurų VIENAM GYVENTOJUI TENKANTIS TURTAS IŠAUGO 5,5 KARTO Šalies namu ūkių
DetaliauFinansų rinkos dalyvių veikla Lietuvos draudimo rinkos apžvalga 2019 / I ketv.
Finansų rinkos dalyvių veikla Lietuvos draudimo rinkos apžvalga 19 / LIETUVOS DRAUDIMO RINKOS APŽVALGA Serija Finansų rinkos dalyvių veikla 19 ISSN 2335-8335 (online) Santrumpos ES Europos Sąjunga TPVCAD
DetaliauMatricosDetermTiesLS.dvi
MATRICOS Matricos. Pagrindiniai apibrėžimai a a 2... a n a 2 a 22... a 2n............ a m a m2... a mn = a ij m n matrica skaičių lentelė m eilučių skaičius n stulpelių skaičius a ij matricos elementas
Detaliau(Microsoft Word - Pasiruo\360imas EE 10 KD-1)
-as kontrolinis darbas (KD-) Kompleksiniai skaičiai. Algebrinė kompleksinio skaičiaus forma Pagrindinės sąvokos apibrėžimai. Veiksmai su kompleksinio skaičiais. 2. Kompleksinio skaičiaus geometrinis vaizdavimas.
DetaliauPrinting AtvirkstineMatrica.wxmx
AtvirkstineMatrica.wxmx / Atvirkštinė matrica A.Domarkas, VU, Teoriją žr. [], 8-; []. Figure : Toliau pateiksime atvirkštinės matricos apskaičiavimo būdus su CAS Maxima. su komanda invert pavyzdys. [],
DetaliauPowerPoint Presentation
Valstybinės energetikos inspekcijos vartotojams teikiamų paslaugų kokybės, prieinamumo ir pasitenkinimo tyrimas užsakovas vykdytojas Kovas, 2016 metodologija 2 Tyrimo metodologija Visuomenės nuomonės ir
DetaliauMicrosoft PowerPoint - Presentation Module 1 Liudmila Mecajeva.ppt
MOKYMO PROGRAMA DARBO IR ŠEIMOS SUDERINAMUMAS: MOKYMAI VISAI ŠEIMAI Ši mokymo programa parengta pagal EK Mokymosi visą gyvenimą programos Grundtvig projektą Darbo ir šeimos suderinamumas: mokymai visai
Detaliau4 skyrius Algoritmai grafuose 4.1. Grafų teorijos uždaviniai Grafai Tegul turime viršūnių aibę V = { v 1,v 2,...,v N } (angl. vertex) ir briaun
skyrius Algoritmai grafuose.. Grafų teorijos uždaviniai... Grafai Tegul turime viršūnių aibę V = { v,v,...,v N (angl. vertex) ir briaunų aibę E = { e,e,...,e K, briauna (angl. edge) yra viršūnių pora ej
DetaliauES F ben dri Projekto kodas (Įrašoma automatiškai) 1 PROJEKTO SFMIS DUOMENŲ FORMA FORMAI PRITARTA m. Europos Sąjungos struktūrinės paramos a
ES F ben dri 1 PROJEKTO SFMIS DUOMENŲ FORMA FORMAI PRITARTA 2014-2020 m. Europos Sąjungos struktūrinės paramos administravimo darbo grupės, sudarytos Lietuvos Respublikos finansų ministro 2013 m. liepos
DetaliauMicrosoft Word - 8 Laboratorinis darbas.doc
Laboratorinis darbas Nr. 8 MOP (metalo sido puslaidininkio) struktūrų tyrimas aukštadažniu -V charakteristikų metodu Darbo tikslas: 1. Nustatyti puslaidininkio laidumo tipą. 2. Nustatyti legiravimo priemaišų
DetaliauVERSLO IR VADYBOS TECHNOLOGIJŲ PROGRAMA
PATVIRTINTA Lietuvos Respublikos švietimo ir mokslo ministro 2007 m. rugsėjo 6 d. įsakymu Nr. ISAK-1790 VERSLO IR VADYBOS TECHNOLOGIJŲ BENDROJI PROGRAMA MOKINIAMS, BESIMOKANTIEMS PAGAL VIDURINIO UGDYMO
Detaliau2013 m
2019 m. Finansų olimpiada Regioninis etapas I-asis Finansų olimpiados etapas. Finansų žinių testas. (Iš viso 50 balų) Klausimams nuo 1 iki 21 apibraukite vieną teisingą atsakymą. Klausimams nuo 22 iki
DetaliauZona_2009
2009 m. oro kokyb s tyrimų zonoje apžvalga Oro kokyb s vertinimui ir valdymui Lietuvos teritorijoje išskirtos Vilniaus ir Kauno aglomeracijos bei zona (likusi Lietuvos teritorija be Vilniaus ir Kauno miestų).
DetaliauIsvestiniu_taikymai.dvi
IŠVESTINIŲ TAIKYMAI Pagrindinės analizės teoremos Monotoninės funkcijos išvestinė Funkcijos ekstremumai Funkcijos didžiausia ir mažiausia reikšmės intervale Kreivės iškilumas Funkcijos grafiko asimptotės
DetaliauMicrosoft Word - Liuminescencija_teorija
2. BOLOGNŲ OBJEKTŲ LUMNESCENCJA. 2.1 Įvadas. Liuminescencijos reiškinys Daugelis fotofizikinių ir fotocheminių vyksmų yra šviesos sąveikos su bioobjektu pasekmės. Vienas iš pagrindinių šviesos emisijos
DetaliauVALSTYBINIO SOCIALINIO DRAUDIMO FONDO VALDYBOS
VALSTYBINIO SOCIALINIO DRAUDIMO FONDO VALDYBOS PRIE SOCIALINĖS APSAUGOS IR DARBO MINISTERIJOS DIREKTORIAUS Į S A K Y M A S DĖL ELEKTRONINĖS DRAUDĖJŲ APTARNAVIMO SISTEMOS NAUDOJIMO TAISYKLIŲ PATVIRTINIMO
DetaliauVALSTYB S MON REGISTR CENTRAS Juridini asmen registras, kodas , V. Kudirkos g. 18, LT Vilnius-9, tel. (8 5) , faks. (8 5) 268 8
VALSTYB S MON REGISTR CENTRAS Juridini asmen registras, kodas 124110246, V. Kudirkos g. 18, LT-03105 Vilnius-9, tel. (8 5) 268 8202, faks. (8 5) 268 8311, el. p. info@registrucentras.lt, atsisk. s sk.
DetaliauLIETUVOS RESPUBLIKOS FINANSŲ MINISTRAS ĮSAKYMAS DĖL FINANSŲ MINISTRO 2014 M. GRUODŽIO 30 D. ĮSAKYMO NR. 1K-499 DĖL METŲ EUROPOS SĄJUNGOS FON
LIETUVOS RESPUBLIKOS FINANSŲ MINISTRAS ĮSAKYMAS DĖL FINANSŲ MINISTRO 2014 M. GRUODŽIO 30 D. ĮSAKYMO NR. 1K-499 DĖL 2014 2020 METŲ EUROPOS SĄJUNGOS FONDŲ INVESTICIJŲ VEIKSMŲ PROGRAMOS STEBĖSENOS RODIKLIŲ
DetaliauMicrosoft Word - ccvista31971R1408-LT.doc
TARYBOS REGLAMENTAS d l socialin s apsaugos sistemų taikymo pagal darbo sutartį dirbantiems asmenims ir jų šeimos nariams, judantiems Bendrijoje (EEB) Nr. 1408/71 1971 m. birželio 14 d. Turinys I ANTRAŠTINö
DetaliauMokinių pasiekimai Vilniaus mieste. Tarptautinių ir nacionalinių tyrimų duomenys
NACIONALINIS EGZAMINŲ CENTRAS Mokinių pasiekimai Vilniaus mieste. Tarptautinių tyrimų duomenys Dr. Rita Dukynaitė Vilnius, 2015-10-07 Esminiai akcentai iš tarptautinių tyrimų Lygmuo Lytis Socialinis, ekonominis,
DetaliauKOMISIJOS REGLAMENTAS (ES) 2019/ m. vasario 21 d. - kuriuo iš dalies keičiamas Reglamentas (ES) Nr. 1408/ dėl Sutart
2019 2 22 L 51 I/1 II (Ne teisėkūros procedūra priimami aktai) REGLAMENTAI KOMISIJOS REGLAMENTAS (ES) 2019/316 2019 m. vasario 21 d. kuriuo iš dalies keičiamas Reglamentas (ES) Nr. 1408/2013 dėl Sutarties
DetaliauEUROPOS KOMISIJA Briuselis, COM(2015) 563 final KOMISIJOS ATASKAITA EUROPOS PARLAMENTUI IR TARYBAI 2013 m. valstybių narių pastangos pasiek
EUROPOS KOMISIJA Briuselis, 2015 11 11 COM(2015) 563 final KOMISIJOS ATASKAITA EUROPOS PARLAMENTUI IR TARYBAI 2013 m. valstybių narių pastangos pasiekti tvarią žvejybos pajėgumų ir žvejybos galimybių pusiausvyrą
DetaliauLietuvos draudimo rinkos apžvalga 2017 m. I III ketvirtis ISSN (ONLINE) Leidžiama perspausdinti švietimo ir nekomerciniais tikslais, jei nur
Lietuvos draudimo rinkos apžvalga 217 m. I III ketvirtis ISSN 2335-8335 (ONLINE) Leidžiama perspausdinti švietimo ir nekomerciniais tikslais, jei nurodomas šaltinis. Lietuvos bankas, 217 Gedimino pr. 6,
DetaliauVILNIAUS UNIVERSITETAS MATEMATIKOS IR INFORMATIKOS FAKULTETAS PROGRAMŲ SISTEMŲ KATEDRA Atsitiktinės paieškos optimizavimo algoritmų vertinimas Evaluat
VILNIAUS UNIVERSITETAS MATEMATIKOS IR INFORMATIKOS FAKULTETAS PROGRAMŲ SISTEMŲ KATEDRA Atsitiktinės paieškos optimizavimo algoritmų vertinimas Evaluation of Random Search Optimization Algorithms Magistro
DetaliauLietuvos mokinių matematikos olimpiada Rajono (miesto) etapo užduočių klasei sprendimai 2015 m. 1 uždavinys. Aistė užrašė skaičių seką: 1 (2 3)
Lietuvos mokinių matematikos olimpiada Rajono (miesto) etapo užduočių 11-12 klasei sprendimai 2015 m. 1 uždavinys. Aistė užrašė skaičių seką: 1 (2 3) 4, 4 (5 6) 7, 7 (8 9) 10,..., 2014 (2015 2016) 2017.
DetaliauAutomatinis skolinimas Automatinio skolinimo paslauga automatiškai teikia pasiūlymus paskolų prašymams pagal Jūsų pasirinkto portfelio rinkinio nustat
Automatinis skolinimas Automatinio skolinimo paslauga automatiškai teikia pasiūlymus paskolų prašymams pagal Jūsų pasirinkto portfelio rinkinio nustatymus. Automatinio skolinimo paslauga yra efektyvi priemonė
Detaliau(Microsoft Word - Versta i\360 angli\360ko vertimo i\360 dan\370 k.docx)
Versta iš angliško vertimo iš danų k. Neoficialus vertimo tekstas Žiniasklaidos atsakomybės įstatymas 1 dalis Taikymo sritys 1 straipsnis. Šis įstatymas taikomas šioms žiniasklaidos priemonėms: 1) nacionaliniams,
Detaliau479B-2018_Krka_Pravilnik_LT.cdr
SUKČIAVIMO PREVENCIJOS, NUSTATYMO IR TYRIMO TAISYKLĖS www.krka.biz Gyventi sveikai 3 4 5 6 8 9 10 11 Tikslai Aprėptis ir taikymas Nevienodų sąlygų taikymo ir sukčiavimo draudimas Sukčiavimo valdymo kontrolės
DetaliauLT Europos Sąjungos oficialusis leidinys L 79/11 DIREKTYVOS KOMISIJOS DIREKTYVA 2007/16/EB 2007 m. kovo 19 d. įgyvendinanti Tarybos direktyv
2007 3 20 Europos Sąjungos oficialusis leidinys L 79/11 DIREKTYVOS KOMISIJOS DIREKTYVA 2007/16/EB 2007 m. kovo 19 d. įgyvendinanti Tarybos direktyvą 85/611/EEB dėl įstatymų ir kitų teisės aktų, susijusių
Detaliauairbnb-pwc-taxguide-lithuania-lt
Šį vadovą parengė nepriklausoma apskaitos įmonė 2018 m. rugsėjo LIETUVA SU TRUMPALAIKE NUOMA SUSIJĘ MOKESČIŲ KLAUSIMAI Toliau pateikta informacija yra gairės, padėsiančios susipažinti su kai kuriais mokesčių
DetaliauDĖL APLINKOS IR SVEIKATOS MOKSLO KOMITETO ĮSTEIGIMO
LIETUVOS RESPUBLIKOS SVEIKATOS APSAUGOS MINISTRAS ĮSAKYMAS DĖL LIETUVOS RESPUBLIKOS SVEIKATOS APSAUGOS MINISTRO 011 M. KOVO D. ĮSAKYMO NR. V-199 DĖL LIETUVOS HIGIENOS NORMOS HN 80:011 ELEKTROMAGNETINIS
Detaliau1
KAUNO TECHNOLOGIJOS UNIVERSITETAS MATEMATIKOS IR GAMTOS MOKSLŲ FAKULTETAS MATEMATINIO MODELIAVIMO KATEDRA Mindaugas Bražėnas APROKSIMAVIMAS FAZINIAIS SKIRSTINIAIS BEI JŲ TAIKYMAS APTARNAVIMO SISTEMOMS
DetaliauLIETUVOS ŽEMĖS ŪKIO UNIVERSITETAS
ALEKSANDRO STULGINSKIO UNIVERSITETAS Agronomijos fakultetas Žemdirbystės katedra STUDIJŲ DALYKO APRAŠAS Dalyko kodas: AFŽEB07E Pavadinimas lietuvių kalba: Mokslinių tyrimų metodika Pavadinimas anglų kalba:
DetaliauMicrosoft Word - PISKISVĮ18 straipsnio atskleidimai - INVL Technology
Informacija asmenims, įsigyjantiems SUTPKIB INVL Technology išleistų nuosavybės vertybinių popierių, parengta pagal LR profesionaliesiems investuotojams skirtų subjektų įstatymo 18 straipsnio reikalavimus
DetaliauPatients rights have no borders Naudotis sveikatos priežiūros paslaugomis kitoje ES valstybėje narėje
Patients rights have no borders Aktyvaus pilietiškumo tinklas, norėdamas prisidėti prie Europos Sąjungos (ES) įgyvendinamos kampanijos Pacientų teisės neturi sienų, parengė šią informaciją apie Direktyvą
DetaliauLietuvos mobiliojo ryšio operatorių 30Mbit/s zonų skaičiavimo metodika
MOBILIOJO RYŠIO OPERATORIŲ 30 MB/S APRĖPTIES SKAIČIAVIMAI RRT atliktos analizės rezultatų viešas aptarimas, Susisiekimo ministerija 2015 10 19 Lietuvos respublikos ryšių reguliavimo tarnyba Direktoriaus
DetaliauMicrosoft Word ESMA CFD Renewal Decision (2) Notice_LT
ESMA35-43-1562 ESMA pranešimas Pranešimas apie ESMA sprendimo dėl produktų intervencinės priemonės, susijusios su sandoriais dėl kainų skirtumo, atnaujinimo 2019 m. sausio 23 d. Europos vertybinių popierių
DetaliauV.Jonusio_veiklos programa_2
Kandidato į Lietuvos automobilių sporto federacijos prezidentus LASF veiklos programa 2011-2014 metams Vilnius 2011 m. kovo 21 d. LASF veiklos programa 2011-2014 Tarptautin s automobilių federacijos (FIA)
DetaliauUAB AMEA Business Solutions Praktiniai IT Sprendimai smulkioms ir vidutin ms mon ms Direktor, Jurgita Vitkauskait , K
UAB AMEA Business Solutions Praktiniai IT Sprendimai smulkioms ir vidutin ms mon ms Direktor, Jurgita Vitkauskait j.vitkauskaite@amea.lt 2011.02.17, Kaunas +370 698 13330 Apie mus UAB AMEA Business Solutions
DetaliauUAB NAUJASIS TURGUS PREKYBOS VIETŲ KAINOS NUSTATYMO METODIKA UAB Naujasis turgus užsakymu parengė UAB Eurointegracijos projektai Vilnius,
UAB NAUJASIS TURGUS PREKYBOS VIETŲ KAINOS NUSTATYMO METODIKA UAB Naujasis turgus užsakymu parengė UAB Eurointegracijos projektai Vilnius, 2017 1 UAB NAUJASIS TURGUS PREKYBOS VIETŲ KAINOS NUSTATYMO METODIKA
DetaliauElektronu igreitejimo stipriame elektriniame lauke itaka fotolaidžios terahercu antenos savybems
Elektronu igreitejimo stipriame elektriniame lauke itaka fotolaidºios terahercu antenos savybems Gediminas lekas 2019 05 07 VGTU Matematinio Modeliavimo Katedros seminaras 1 / 42 Padeka Podoktorant uros
DetaliauVILNIAUS R. VAL NI VIDURIN S MOKYKLOS METODIN S TARYBOS VEIKLOS PLANAS M. M. Val vidurin s mokyklos metodin taryba darb organizuoja vadovaud
VILNIAUS R. VAL NI VIDURIN S MOKYKLOS METODIN S TARYBOS VEIKLOS PLANAS 2016-2017 M. M. Val vidurin s metodin taryba darb organizuoja vadovaudamasi Lietuvos Respublikos švietimo ir ministro 2005 m. rugpj
DetaliauSlide 1
PANEVĖŽIO MIESTO GATVIŲ APŠVIETIMO TINKLŲ MODERNIZAVIMAS PROJEKTO TIKSLAI Projekto įgyvendinimo tikslas yra užtikrinti kokybišką, efektyvų ir reikalavimus atitinkantį Savivaldybės gatvių apšvietimą. Projekto
DetaliauAlgoritmø analizës specialieji skyriai
VGTU Matematinio modeliavimo katedra VGTU SC Lygiagrečiųjų skaičiavimų laboratorija Paskaitų kursas. 5-oji dalis. Turinys 1 2 KPU euristiniai sprendimo algoritmai KPU sprendimas dinaminio programavimo
DetaliauPowerPoint Presentation
Algoritmai ir duomenų struktūros (ADS) 15 paskaita Saulius Ragaišis, VU MIF saulius.ragaisis@mif.vu.lt 2018-05-28 Grįžtamasis ryšys Ačiū visiems dalyvavusiems Daug pagyrimų Ačiū, bet jie nepadeda tobulėti.
DetaliauMicrosoft Word - 10 paskaita-red2004.doc
STATISTIKA FILOLOGAMS 10 paskaita STATISTINIAI KRITERIJAI 1. Statistiniai palyginimai ir statistinės hipotezės Jau ne kartą minėta, kad tyrinėtojui neretai prisieina ne vien tik aprašyti empirinius statistinius
DetaliauGinčo byla Nr LIETUVOS BANKO PRIEŽIŪROS TARNYBOS FINANSINIŲ PASLAUGŲ IR RINKŲ PRIEŽIŪROS DEPARTAMENTO DIREKTORIUS SPRENDIMAS DĖL K. R. IR
Ginčo byla Nr. 2017-01197 LIETUVOS BANKO PRIEŽIŪROS TARNYBOS FINANSINIŲ PASLAUGŲ IR RINKŲ PRIEŽIŪROS DEPARTAMENTO DIREKTORIUS SPRENDIMAS DĖL K. R. IR IF P&C INSURANCE AS GINČO NAGRINĖJIMO 2017 m. lapkričio
Detaliauinformacija_apie_banku_veikla_2012_m_pirmaji_ketvirti
1 INFORMACIJA APIE BANKŲ VEIKLĄ 2012 m. PIRMĄJĮ KETVIRTĮ 2012 m. pirmąjį ketvirtį šalies bankų sistema 1 veik sklandžiai, svarbesni jos pokyčiai buvo susiję su efektyvesn s turto ir įsipareigojimų struktūros
DetaliauL I E T U V O S D R A U D I M O R I N K O S A P Ž V A L G A / m. I I I k e t v i r t i s 1 Turinys I. DRAUDIMO RINKOS APŽVALGA... 3 II. DRAUDI
1 Turinys I. DRAUDIMO RINKOS APŽVALGA... 3 II. DRAUDIMO ĮMONIŲ FINANSINIŲ RODIKLIŲ APŽVALGA... III. DRAUDIMO TARPININKŲ RINKOS APŽVALGA....7 L I E T U V O S D R A U D I M O R I N K O S A P Ž V A L G A
DetaliauMergedFile
VALSTYBINĖ KAINŲ IR ENERGETIKOS KONTROLĖS KOMISIJA NUTARIMAS DĖL VALSTYBINĖS KAINŲ IR ENERGETIKOS KONTROLĖS KOMISIJOS 2015 M. SAUSIO 15 D. NUTARIMO NR. O3-3 DĖL ELEKTROS ENERGIJOS PERDAVIMO, SKIRSTYMO
DetaliauPirkimo salygos telefono ir interneto 2011
PATVIRTINTA Viešųjų pirkimų tarnybos prie Lietuvos Respublikos Vyriausyb s direktoriaus 2003 m. gruodžio 31 d. įsakymu Nr. 1S-121 (Viešųjų pirkimų tarnybos prie Lietuvos Respublikos Vyriausyb s direktoriaus
DetaliauPrinting triistr.wxmx
triistr.wxmx / Triįstrižainių lygčių sistemų sprendimas A.Domarkas, VU, Teoriją žr. []; [], 7-7; []. Pradžioje naudosime Gauso algoritmą, kuriame po įstrižaine daromi nuliai. Po to grįždami į viršų virš
Detaliau2010 m. Inspekcijos veiklos ataskaita
VALSTYBINö KELIŲ TRANSPORTO INSPEKCIJA PRIE SUSISIEKIMO MINISTERIJOS 2010 METŲ VEIKLOS ATASKAITA 2011-02-18 Nr. 21B-2 Vilnius 2 TURINYS I. ĮŽANGA...3 II. VYKDYTA VEIKLA IR PASIEKTI REZULTATAI...4 III.
DetaliauMicrosoft Word - KMAIK dėstytojų konkurso ir atestacijos aprašas (3)
PATVIRTINTA: Kauno miškų ir aplinkos inžinerijos kolegijos Direktoriaus 2011-05-19 įsakymu Nr. 1-119 KAUNO MIŠKŲ IR APLINKOS INŽINERIJOS KOLEGIJOS DĖSTYTOJŲ ATESTAVIMO BEI KONKURSŲ EITI PAREIGAS ORGANIZAVIMO
DetaliauProjektas LIETUVOS RESPUBLIKOS RYŠIŲ REGULIAVIMO TARNYBOS DIREKTORIUS ĮSAKYMAS DĖL RADIJO RYŠIO PLĖTROS MHz RADIJO DAŽNIŲ JUOSTOJE PLANO PAT
Projektas LIETUVOS RESPUBLIKOS RYŠIŲ REGULIAVIMO TARNYBOS DIREKTORIUS ĮSAKYMAS DĖL RADIJO RYŠIO PLĖTROS 3400 3800 MHz RADIJO DAŽNIŲ JUOSTOJE PLANO PATVIRTINIMO 2019 m. d. Nr. 1V- Vilnius Vadovaudamasis
Detaliauprkimu_taisykles_
1 VILKAVIŠKIO RAJONO SAVIVALDYBöS ADMINISTRACIJOS DIREKTORIUS ĮSAKYMAS DöL VILKAVIŠKIO RAJONO SAVIVALDYBöS ADMINISTRACIJOS VIEŠŲJŲ SUPAPRASTINTŲ PIRKIMŲ TAISYKLIŲ PATVIRTINIMO 2012 m. geguž s 23 d. Nr.
DetaliauVALSTYBINĖ KAINŲ IR ENERGETIKOS KONTROLĖS KOMISIJA NUTARIMAS DĖL AB ENERGIJOS SKIRSTYMO OPERATORIUS ELEKTROS ENERGIJOS PERSIUNTIMO PASLAUGOS KAINŲ IR
VALSTYBINĖ KAINŲ IR ENERGETIKOS KONTROLĖS KOMISIJA NUTARIMAS DĖL AB ENERGIJOS SKIRSTYMO OPERATORIUS ELEKTROS ENERGIJOS PERSIUNTIMO PASLAUGOS KAINŲ IR JŲ TAIKYMO TVARKOS PASKELBIMO 2018 m. lapkričio 16
DetaliauPrekių pirkimo pardavimo taisyklės
Kursų ir seminarų pirkimo pardavimo svetainėje sportoakademija.lt taisyklės 1. Sąvokos 1.1. Pardavėjas Lietuvos Respublikos VĮ Registrų centras, Juridinių asmenų registro Kauno filiale įregistruotas privatusis
Detaliau5_3 paskaita
EKONOMIKOS INŽINERIJA Parengė: doc. dr. Vilda Gižienė 4. PRODUKTO GAMYBOS TECHNOLOGIJA Temos: 4.7.Įmonės pelnas ir jo maksimizavimas 4.7.1. Konkuruojančios firmos pajamos. 4.7.2. Pelno maksimizavimas trumpuoju
DetaliauPowerPoint Presentation
Pagrindiniai Lietuvos ateities iššūkiai Klaudijus Maniokas ESTEP valdybos pirmininkas Trys akcentai Pripažinti ir nepripažinti iššūkiai: konsensuso link Struktūrinių apirbojimų sprendimas: intervencijos
DetaliauTAIKOMOJI MATEMATIKA. 1-ojo testo pavyzdžiai serija **** variantas 001 x x + 12 lim = x 4 2x 8 1 2; 3 0; 2 1 2; 5 1; 6 2; 7 ; riba nee
001 x 1 2 + x + 12 lim x 4 2x 1 2; 0; 2 1 2; 5 1; 6 2; ; 1 2 4 riba neegzistuoja; 14x 2 2 + 29 lim x 1x 2 + 4x + 9 1 1; 2 29 9 ; ; 4 0; 5 riba neegzistuoja; 6 1 14; 14 1; 14 x + 1 lim x 4 x 4 1 riba neegzistuoja;
DetaliauMicrosoft Word - SDH2.doc
PATVIRTINTA AB Lietuvos geleţinkeliai Geleţinkelių infrastruktūros direkcijos direktoriaus 2009-11-30 įsakymu Nr. Į (DI-161) SDH SĄSAJOS TECHNINIS APRAŠAS TURINYS I. BENDROJI DALIS... 4 II. TAIKYMO SRITIS...
DetaliauAB Linas Agro Group 2018 m. spalio 31 d. eilinio visuotinio akcininkų susirinkimo BENDRASIS BALSAVIMO BIULETENIS GENERAL VOTING BALLOT at Annual Gener
1 AKCININKAS SHAREHOLDER FIZINIS ASMUO / NATURAL PERSON Vardas, pavardė Name, surname Asmens kodas: Personal code: JURIDINIS ASMUO / LEGAL PERSON Juridinio asmens pavadinimas Name of legal person Juridinio
DetaliauGinčo byla Nr LIETUVOS BANKO PRIEŽIŪROS TARNYBOS FINANSINIŲ PASLAUGŲ IR RINKŲ PRIEŽIŪROS DEPARTAMENTO DIREKTORIUS SPRENDIMAS DĖL E. I. IR
Ginčo byla Nr. 2019-00163 LIETUVOS BANKO PRIEŽIŪROS TARNYBOS FINANSINIŲ PASLAUGŲ IR RINKŲ PRIEŽIŪROS DEPARTAMENTO DIREKTORIUS SPRENDIMAS DĖL E. I. IR ADB COMPENSA VIENNA INSURANCE GROUP GINČO NAGRINĖJIMO
DetaliauVerification Opinion Template
Nepriklausomos pagrįsto patikinimo patikros ataskaitos išvada apyvartinių taršos leidimų prekybos ES ATLPS metinių ataskaitų teikimas DUOMENYS APIE VEIKLOS VYKDYTOJĄ Veiklos vykdytojo pavadinimas: VĮ Visagino
DetaliauPAS30008
PATVIRTINTA Audito, apskaitos, turto vertinimo ir nemokumo valdymo tarnybos prie Lietuvos Respublikos finansų ministerijos direktoriaus 2017 m. gruodžio 22 d. įsakymu Nr. V1-307 ADMINISTRACINĖS PASLAUGOS,,DOKUMENTŲ
DetaliauLIETUVOS RESPUBLIKOS VALSTYBINIO SOCIALINIO DRAUDIMO ĮSTATYMO NR. I-1336 PAKEITIMO ĮSTATYMO IR LYDIMŲJŲ TEISĖS AKTŲ PROJEKTŲ AIŠKINAMASIS RAŠTAS 1. Įs
LIETUVOS RESPUBLIKOS VALSTYBINIO SOCIALINIO DRAUDIMO ĮSTATYMO NR. I-1336 PAKEITIMO ĮSTATYMO IR LYDIMŲJŲ TEISĖS AKTŲ PROJEKTŲ AIŠKINAMASIS RAŠTAS 1. Įstatymų projektų rengimą paskatinusios priežastys, parengtų
DetaliauINTERVIU CIKLAS DĖL PRAMONĖS 4.0 EKOSISTEMOS VYSTYMO PRIEMONIŲ KAS DALYVAVO? 20 6 apdirbamosios gamybos įmonių (t.y. 25 % Panevėžio regiono apdirbamos
INTERVIU CIKLAS DĖL PRAMONĖS 4.0 EKOSISTEMOS VYSTYMO PRIEMONIŲ KAS DALYVAVO? 20 6 apdirbamosios gamybos įmonių (t.y. 25 % Panevėžio regiono apdirbamosios gamybos įmonių, kurių apyvarta > 2 mln. Eur) švietimo
DetaliauAlgoritmai ir duomenų struktūros (ADS) 2 paskaita Saulius Ragaišis, VU MIF
Algoritmai ir duomenų struktūros (ADS) 2 paskaita Saulius Ragaišis, VU MIF saulius.ragaisis@mif.vu.lt 2016-02-15 Tiesinės duomenų struktūros Panagrinėsime keletą žinomų ir įvairiuose taikymuose naudojamų
DetaliauKAIP_APMOKESTINAMOS_2007_IR_VĖLESNIAIS_MOKESTINIAIS_LAIKOTARPIAIS_GAUTOS_TURTO_PARDAVIMO_PAJAMOS
KAIP APMOKESTINAMOS 2007 IR VöLESNIAIS MOKESTINIAIS LAIKOTARPIAIS GAUTOS TURTO PARDAVIMO PAJAMOS NE INDIVIDUALIOS VEIKLOS TURTO PARDAVIMO AR KITOKIO PERLEIDIMO NUOSAVYBöN PAJAMŲ APMOKESTINIMO YPATUMAI
DetaliauIndividualus projektas Programa TE-PM, TE-PS, TE-SL, TEstream 4, TEstream 6, TEstream 8, TEstreamOBD 4, TEstreamOBD 6, TEstreamOBD 8 sistemų naudotoja
Individualus projektas Programa TE-PM, TE-PS, TE-SL, TEstream 4, TEstream 6, TEstream 8, TEstreamOBD 4, TEstreamOBD 6, TEstreamOBD 8 sistemų naudotojams Alternatyvus valdymo pultas telefone ViPGaS programos
DetaliauPATVIRTINTA
PATVIRTINTA Vilniaus kolegijos Verslo vadybos fakulteto dekano 2018 m. gruodžio 19 d. įsakymu Nr. V-100 VILNIAUS KOLEGIJA VERSLO VADYBOS FAKULTETAS PRAKTIKŲ ORGANIZAVIMO TVARKA I. BENDROSIOS NUOSTATOS
Detaliau_SGD_SPRENDINIAI TARYBAI_AR SANTRAUKA_12005
1. ĮVADAS Suskystintųjų gamtinių dujų (toliau SkGD) terminalo, susijusios infrastruktūros ir dujotiekio statybos specialiojo teritorijų planavimo dokumentas rengiamas vadovaujantis Lietuvos Respublikos
DetaliauNuolatinė buveinė ir Europos teismų praktika Mokesčių planavimo (minimizavimo) politika įmonių grupėse, kurių verslas neapsiriboja viena šalimi, per p
Nuolatinė buveinė ir Europos teismų praktika Mokesčių planavimo (minimizavimo) politika įmonių grupėse, kurių verslas neapsiriboja viena šalimi, per pastaruosius metus darėsi vis agresyvesnė. Pasinaudodamos
DetaliauDIGIPASS DP 260 VARTOTOJO INSTRUKCIJA
DIGIPASS DP 260 VARTOTOJO INSTRUKCIJA Turinys 1. Kas tai yra DIGIPASS? 2. Kaip įjungti DIGIPASS, įvesti ir pakeisti PIN- kodą? 3.Kaip naudotis DIGIPASS? 1. Kas tai yra? - DIGIPASS 260 Kliento identifikavimo
DetaliauPrinting BaziniaiSprendiniai&KrastutiniaiTaskai.wxm
BaziniaiSprendiniai&KrastutiniaiTaskai.wxm / Baziniai sprendiniai ir kraštutiniai taškai (C) A.Domarkas, VU, 25 žr.: [] 2-252; [2] 9-98; [3] 33-; [] 89-98; [5] 6.3 Tegul tiesinių lygčių sistemos nežinomųjų
DetaliauSlide 1
Duomenų struktūros ir algoritmai 1 paskaita 2019-02-06 Kontaktai Martynas Sabaliauskas (VU MIF DMSTI) El. paštas: akatasis@gmail.com arba martynas.sabaliauskas@mii.vu.lt Rėmai mokykloje Rėmai aukštojoje
DetaliauMicrosoft Word - Biuletenis Nr 35 _8_.doc
ASMENS DUOMENŲ APSAUGOS NAUJIENŲ BIULETENIS Nr. 8 (35) VALSTYBINö DUOMENŲ APSAUGOS INSPEKCIJA tai Lietuvos Respublikos Vyriausyb s įstaiga, įkurta 1997 m. Lietuvos Respublikos Vyriausyb s 1996 m. spalio
DetaliauMicrosoft Word - XIII SKYRIUS Kulturos pav ter.doc
TURINYS I SKYRIUS. BENDROSIOS NUOSTATOS...2 II SKYRIUS. NUORODOS...2 III SKYRIUS. SANTRUMPOS... 3 IV SKYRIUS. ŽINIOS APIE BENDROVĘ...4 V SKYR1US. KOKYBĖS VALDYMO SISTEMA... 4 I SKIRSNIS. KOKYBĖS VALDYMO
Detaliau„This research is funded by the European Social Fund under the Global Grant masure“
VERSLUMO KOMPETENCIJOS POREIKIS IR RAIŠKA VEIKLOJE Tarptautinė konferencija - 2015 SUAUGUSIŲJŲ BENDRŲJŲ KOMPETENCIJŲ MOKSLINIAI TYRIMAI IR PLĖTRA/ RESEARCH AND DEVELOPMENT OF KEY COMPETENCES FOR ADULTS
DetaliauLIFE REWARDS PLAN Jūsų Life Rewards Plan vadovas EU_li LIETUVIŲ
LIFE REWARDS PLAN Jūsų Life Rewards Plan vadovas 101518 EU_li LIETUVIŲ Life Rewards Plan Šiame lankstinuke rasite informaciją apie tai, kaip Life Rewards Plan jums padeda užsidirbti. Be to, sužinosite
DetaliauVILNIAUS UNIVERSITETAS TEISĖS FAKULTETAS Teisė [6011KX002 ] Studijų programos planas TVIRTINU Programos komiteto pirmininkas Profesorius Dr. Jonas Pra
VILNIAUS UNIVERSITETAS TEISĖS FAKULTETAS Teisė [6011KX002 ] Studijų programos planas TVIRTINU Programos komiteto pirmininkas Profesorius Dr. Jonas Prapiestis Studijų pakopa: Studijų rūšis: Studijų forma:
DetaliauĮMONIŲ BANKROTO VALDYMO DEPARTAMENTO
PATVIRTINTA Audito, apskaitos, turto vertinimo ir nemokumo valdymo tarnybos prie Lietuvos Respublikos finansų ministerijos direktoriaus 2017 m. rugsėjo 27 d. įsakymu Nr. V1-236 ADMINISTRACINĖS PASLAUGOS,,DOKUMENTŲ
DetaliauLIETUVOS RESPUBLIKOS VYRIAUSIOSIOS RINKIMŲ KOMISIJOS POLITINIŲ PARTIJŲ IR POLITINIŲ KAMPANIJŲ FINANSAVIMO KONTROLĖS SKYRIAUS PAŽYMA DĖL PARTIJOS,,JAUN
LIETUVOS RESPUBLIKOS VYRIAUSIOSIOS RINKIMŲ KOMISIJOS POLITINIŲ PARTIJŲ IR POLITINIŲ KAMPANIJŲ FINANSAVIMO KONTROLĖS SKYRIAUS PAŽYMA DĖL PARTIJOS,,JAUNOJI LIETUVA 2017 M. FINANSINIŲ ATASKAITŲ RINKINIO IR
DetaliauSocialinio modelio įstatymų projektų įtaka Lietuvos ekonomikai, investicijoms į Lietuvos ūkį, darbuotojų sąlygų pagerinimui Socialinės apsaugos ir dar
Socialinio modelio įstatymų projektų įtaka Lietuvos ekonomikai, investicijoms į Lietuvos ūkį, darbuotojų sąlygų pagerinimui Socialinės apsaugos ir darbo ministerija Lietuvos socialinis modelis Valstybinio
DetaliauMicrosoft PowerPoint Dvi svarbios ribos [Read-Only]
Dvi svarbios ribos Nykstamųjų funkcijų palyginimas. Ekvivalenčios nykstamosios funkcijos. Funkcijos tolydumo taške apibrėžimas. Tolydžiųjų funkcijų atkarpoje savybės. Trūkiosios funkcijos. Trūko taškų
Detaliau24 VERSLO APSKAITOS STANDARTO MR
Audito, apskaitos, turto vertinimo ir nemokumo valdymo tarnyba PATVIRTINTA Audito, apskaitos, turto vertinimo ir nemokumo valdymo tarnybos prie Lietuvos Respublikos finansų ministerijos direktoriaus 2016
DetaliauUKĮ „Ottensten-Lietuva“
LYGIŲ GALIMYBIŲ KONTROLIERIUS PAŽYMA DĖL GALIMOS DISKRIMINACIJOS LYTIES PAGRINDU AB PREMIA KPC DARBO SKELBIME TYRIMO 2016-07-29 Nr. (16)SI-35)SP-80 Vilnius Agneta Lobačevskytė 2016 m. gegužės 24 d. gavo
DetaliauProjektą vykdančiojo personalo darbo užmokesčio ir savanoriško darbo įnašo fiksuotojo įkainio nustatymo tyrimo ataskaita 2016 m. birželio 8 d. redakci
Projektą vykdančiojo personalo darbo užmokesčio ir savanoriško darbo įnašo fiksuotojo įkainio nustatymo tyrimo ataskaita 2016 m. birželio 8 d. redakcija Lietuvos Respublikos vidaus reikalų ministerija
Detaliau