In this thesis a regression analysis of ten independent data sets is analysed in order toestimate losses and Key Risk Indicators (KRI). Each data set contains a list of objects,impacts that each object contains and revenue stream values (RSV) to each impact.The project investigates the data and simulate yearly losses as response variables in theregression modelling. The three regressors that influence the yearly losses are numberof objects, sum of revenue streams and expected aggregated losses. Given the responsevariable from each data set a percentage scale of KRI’s is determined indicating howlarge losses each set possess. / I denna avhandling analyseras en regressionsmodellering av tio oberoende mängderdata för att uppskatta förluster och Key Risk Indicators. Den givna dataupsättningeninnehåller en lista med objekt, påverkan varje objekt erhåller och vad respektiveobjekt omsätter. Projektet undersöker den givma datan och simulerar årliga förlustersom svarsvariabler i regressionsmodelleringen. De tre regressorerna som påverkarde årliga förlusterna är antalet objekt, summan av intäckterna och förvämtadesammanlagda förlusterna. Från den givna svarsvariabeln från varje datamängdbestäms en procentuell skala av KRIer som indikerar hur stora förluster varjeuppsättning har.