dc.description.abstract |
На сучасному етапі у зв’язку з переходом до ринкової економіки в Україні виникає інтерес до
класифікації та оцінки такої категорії як ризик. Обґрунтування природи його виникнення,
його класифікація та розробка заходів його попередження та мінімізації є важливим
моментом роботи страхового ринку. На теперішній час немає жодного однозначного
тлумачення ризику, що обумовлено тим, що ця категорія є достатньо новітньої. Найбільш
традиційним є представлення ризику як сукупності певної випадкової події та її
ймовірності. Для математичного моделювання ризику використовуються різноманітні
математичні моделі та методи. У даній статті розглядається задача пошуку шляхів
ефективного управління страховою компанією при умові великої кількості вхідних даних.
Обґрунтовано необхідність застосування статистичних методів, які найчастіше
використовуються для оцінки страхового ризику, який завжди треба аналізувати та
передбачати в роботі страхової компанії. Представлений підхід дозволяє провести оцінку діяльності компанії та обрати стратегію мінімізації ризиків |
en_US |
dc.description.abstractalt1 |
At the present stage, in view of the transition to a market economy in Ukraine, there is an interest in
the classification and assessment of risk categories. The substantiation of the nature of its
occurrence, its classification and the development of steps for its prevention and minimization are
important tasks for the insurance market. At present, there is no clear interpretation of risk, due to
the fact that this category is quite recent. The most traditional way to represent risk is to consider it
as a couple of a certain accidental event and its probability. Various mathematical models and
methods are used for mathematical risk modeling. Correct estimation of the size of risk is of great
importance in the practical work of insurers, because it determines the amount of the required
insurance fund, and therefore the possibility of compensation for losses insured in both ordinary
and particularly unfavorable years. Researching the level of risk of a particular asset being offered
for insurance reveals how much the risk level of a particular object differs from the level of risk that
is taken into account when calculating insurance rates. This paper examines the problem of finding
ways to effectively manage the insurance company with a large amount of input. An overview of
current probabilistic risk assessment methods has been performed. It is established that there is a
wide variety of risk assessment methods in insurance, including expert, mathematical and statistical
methods, as well as theoretical descriptions of risk events aimed at establishing the existing causal
relationships between the main variables. As for mathematical methods, the latter are based mainly
on regression analysis, estimation of distributions, application of methods of mathematical
analysis, etc. However, the Bayesian approach to data analysis is increasingly used today, covering
a wide range of probability models, nonlinear equations, and conditional multidimensional
probability distributions. This approach provides a number of over-substantiated needs for the use
of statistical methods, which are most often applied to assess insurance risk. Given the fact that the
amount of input is often limited, an analytical expression is proposed to evaluate the distribution
function that characterizes the likelihood of an insurance event. A comparative numerical analysis
of the obtained function and the known Poisson distributions, the normal distribution and the
distribution obtained with respect to the Anscombe transform are made. The presented approach
allows to evaluate the company's activities and to choose a strategy for minimizing risks. |
en_US |