ISSN 2415-363X

Show simple item record

dc.contributor.author Юрченко, М. Є.
dc.date.accessioned 2020-04-23T22:47:30Z
dc.date.available 2020-04-23T22:47:30Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://ir.stu.cn.ua/123456789/19366
dc.description Юрченко, М. Є. Моделювання страхових ризиків / М. Є. Юрченко Ефективна економіка. - 2020. - № 3. en_US
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.language.iso uk en_US
dc.publisher ТОВ "ДКС Центр" en_US
dc.subject страхування en_US
dc.subject неврегульовані угоди en_US
dc.subject імовірність en_US
dc.subject розподіл Пуассона en_US
dc.subject збитки en_US
dc.subject insurance en_US
dc.subject unadjusted contracts en_US
dc.subject probability en_US
dc.subject Poisson distribution en_US
dc.subject losses en_US
dc.title Моделювання страхових ризиків en_US
dc.title.alternative Modeling of insuranse risks en_US
dc.type Article 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


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record