Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ методов и моделей управления страховыми тарифами на промышленных предприятиях 10
1.1. Методы анализа и оценки риска страховых компаний 10
1.2. Анализ методов расчета страховых тарифов 17
1.2.1. Методологические подходы к определению страхового тарифа 18
1.2.2. Анализ структуры и назначения страхового тарифа 24
1.2.3. Методика расчета страховых тарифов 27
1.3. Статистические методы анализа страховой деятельности промышленных предприятий 31
1.3.1. Факторный анализ 32
1.3.2. Кластерный анализ 35
1.3.3. Множественная регрессия 36
3.4. Прогнозирование временных рядов 36
1.4. Методика имитационного моделирования управления страховыми тарифами 40
1.5. Анализ методов управления рисками в системе поддержки принятия
1.6. Методы повышения надежности систем аналитической обработки и передачи данных 54
Выводы по главе 1 58
2. Разработка методики выбора стратегии управления тарифами промышленных предприятий 59
2.1. Нечеткий метод оценки схемы выбора страховых компаний 59
2.2. Моделирование распределения страховых сумм 64
2.3. Формальная модель кластеризации предприятий по методикам финансовой устойчивости 70
2.4. Разработка методики расчета страховых тарифов 78
2.5. Оценка влияния основной нетто-ставки и рисковой надбавки на структуру тарифа 88
Выводы по главе 2 93
3. Разработка методов и моделей формирования открытой системы поддержки принятия решений по выбору страховых тарифов 84
3.1. Декомпозиция и параметризация приложений управления страховыми тарифами 94
3.1.1. Параметризация исполняемого приложения 94
3.1.2. Методика сборки и структуризации приложений 95
3.2. Схемы описаний элементарного приложения, структуры и сценария 96
3.2.1. Формализованное описание элементарного приложения 97
3.2.2. Перераспределение функций между инвариантной и предметной составляющей 100
3.2.3. Синхронизация процессов и согласование элементарных приложений поданным 102
3.2.4. Методика автоматизации модельных экспериментов 103
3.3. Методики анализа финансовой устойчивости и кластеризации предприятий промышленности и транспортного комплекса 105
3.3.1. Сценарий автоматизации экспериментов по качеству моделей прогнозирования и кластеризации 105
3.3.2. Элементарные приложения процедур прогнозирования и кластеризации 106
3.3.3. Апробация методик финансовой устойчивости, прогнозирования и кластеризации 111
Выводы по главе 3 121
4. Программная реализация системы подцержки принятия решений по управлению страховыми тарифами 122
4.1. Структура и функционал инструментальных средств 122
4.1.1. Конструкторы проектирования сценариев элементарных программных приложений 122
4.2. Перечень регистрируемых компонентов автоматизированной системы управления страховыми тарифами 126
4.2.1. Active-X компоненты интерфейсного взаимодействия с математическими пакетами 129
4.2.2. Механизмы синхронизации и блокировок приложений сценария 133
4.3. Интерфейс программных приложений системы финансового анализа и выбора страховых тарифов 134
4.3.1. Оценка эффективности разработанного метода 137
Выводы по главе 4 145
Основные выводы и результаты работы 146
Литература 147
- Методы анализа и оценки риска страховых компаний
- Нечеткий метод оценки схемы выбора страховых компаний
- Элементарные приложения процедур прогнозирования и кластеризации
- Active-X компоненты интерфейсного взаимодействия с математическими пакетами
Введение к работе
В результате процессов перераспределения страхового поля, конкурентной борьбы между страховыми компаниями, появления новых видов страхования, коренным образом отличающихся от существовавших ранее, практически все страховые организации оказались в ситуации, когда из-за изменения объемов страховой деятельности постоянно изменяются основные показатели, применяющиеся при расчете тарифов. При этом наблюдается не только территориальное разделение страхового портфеля, но также его постоянное перераспределение между страховыми компаниями, работающими на одной территории. В связи с этим в настоящее время при расчете страхового тарифа применяются двух- и трехкратные рисковые надбавки.
В мировой практике любая страховая компания при необходимости оценить риск обращается к штатному или привлеченному актуарию. Контроль осуществляется государственными органами, которые также имеют в своем штате специалистов по актуарной математике. В России институт актуариев пока еще не развит, поэтому каждая компания остается один на один с проблемой оценки риска. В лучшем случае страховая организация привлекает к оценке рисков специалистов по математической статистике, которые в силу незнания специфики страхования, особенностей деятельности страховой организации, не имеют четкого представления о том, какие последствия для страховой деятельности организации может вызвать тот или иной допуск при оценке риска. Поэтому исследования в данной области страхования являются актуальными в настоящее время.
В связи с этим актуальной становится задача разработки инструментальных средств представителям промышленных предприятий и страховых компаний для проведения собственных исследований выбора тарифных ставок.
Целью работы является автоматизация процесса принятия решений по выбору стратегий выбора и управления страховыми тарифами, а также разработка методики анализа в условиях динамичности рынка страхования.
Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:
• системный анализ методик расчета страхового тарифа;
• разработка методики перераспределения страховых сумм;
• разработка методов и моделей прогнозирования финансового состояния предприятий,
• формализованное представление компонентов системы поддержки принятия решений по выбору тарифов;
• реализация моделей и алгоритмов в виде программно-моделирующего комплекса.
При разработке формальных моделей компонентов системы поддержки принятия решений в диссертации использовались методы общей теории систем и классический теоретико-множественный аппарат. Системный анализ вопросов обеспечения надежности методов проводился на основе статистических данных страховых компаний. При разработке методики оценивания эффективности тарифных ставок использовался аппарат теории вероятностей, теории нечетких множеств, теории баз данных, математической статистики, исследования операций, теории случайных процессов с привлечением математических и статистических пакетов и др.
Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, моделей и методик.
Во введении обосновывается актуальность работы, приведено краткое содержание глав диссертации, определена цель и поставлены основные задачи исследований.
В первой главе диссертации проведен системный анализ особенностей корпоративных информационных систем связанных управлением страховыми тарифами. В работе показано, что неотъемлемой части моделирования процессов страхования является оценка финансовой устойчивости предприятий. Для решения задач анализа оценки стоимости предприятия в области финансового анализа существует множество аналитических пакетов (например MetaStocc и др.), однако они носят сугубо специализированный характер и для реализации методик необходим значительный объем программирования. В диссертации проведен анализ методов частных моделей и методов: чистой текущей стоимости NPV (Net Present Value), для которого используются модели анализа чувствительности к аннуитетам и дисконтным ставкам; модели аппроксимации; сетевой модели реализации этапов инновационных проектов в условиях стохастических и лингвистических неопределенностей; методик финансовой устойчивости и других.
Во второй главе диссертации разрабатываются формальные методы и модели выбора стратегии страхования. С одной стороны предприятие должно обеспечить себе максимальную выгоду, с другой страховая компания сталкивается с проблемой управления тарифами.
Для разработки эффективной и адекватной системы выбора и оценки проведен анализ риска и определены необходимые затраты на обеспечение страхования.
Для обоснования выбора страховой компании предполагается использование метода экспертных оценок.
При выборе объемов страхования на различные подструктуры промышленного предприятия предлагается классическая схема перераспределения, которая сводится к задаче статистических оценок целевой функции потерь.
В результате показано, что предложенный подход на основе формальной процедуры кластеризации главных компонентов сразу всех основных балансовых показателей дает удовлетворительный результат. Использование такого подхода дает значительный эффект, когда проводится сравнительный анализ большого количества. Для расчета страхового тарифа предлагается использовать следующие принципы. Тариф пересчитывать через каждый интервал, принятый для расчета. Это создает определенные неудобства, но позволяет сравнивать прогнозируемые данные с фактическими и вносить своевременные коррективы, применяя вновь появившиеся статистические данные и изменения в их достоверности. При расчете страхового тарифа предлагается использовать теорию доверительных оценок, которая дает возможность скорректировать рассчитанный основной тариф с учетом достоверности данных. Частота и размер требований рассматриваются отдельно. Априори предполагается, что в массовых рисках имущественного страхования число исков по портфелю распределяется по закону Пуассона, а размер отдельных выплат распределяется в соответствии с Гамма-распределением или распределением Парето. Возможно применение других распределений, но из практики известно, что процесс предъявления требований в имущественном страховании лучше всего описывается именно этими распределениями.
В третьей главе диссертации решаются задачи автоматизации системы поддержки принятия решений по выбору стратегий страхования. Так разработанные во второй главе методы прогнозирования и кластеризации представляют сценарий системы поддержки принятия решений.
Проведен анализ принципов создания СППР. Показано, что автоматизация процесса поддержки принятия решения, требует использования базы параметризуемых моделей, правил вывода и т.п.
Так для решения задач оценки финансового состояния на основе предложенной концепции реализована программная методика, включающая приложения: приложение моделирования временных рядов; расчета NPV; Active-X компонента интерфейса с пакетом Statistica; макрос для кластерного анализа; макрос для экспоненциального сглаживания; макрос для факторного анализа; обратное преобразование; сетевая модель инновационного проекта и другие.
В четвертой главе диссертации рассматриваются вопросы построения программного комплекса автоматизации и моделирования системы страхования. Разработана структура базы данных, интегрирующая статистические данные и данные вычислительных экспериментов. Приведен список программных приложений с описанием их основных функциональных возможностей.
В заключении представлены основные результаты работы.
В приложении приводятся акты внедрения результатов диссертационной работы.
Научная новизна работы состоит в разработке методов, моделей, алгоритмов и методики расчета страхового тарифа в условиях постоянного изменения условий рынка страхования в целях автоматизации процесса поддержки принятия решений страхованием промышленных предприятий.
На защиту выносятся:
• методика экспертной оценки выбора страховой компании;
• модель перераспределения страховых средств;
• модель прогнозирования финансового состояния промышленных предприятий;
• методика расчета страхового тарифа в условиях неопределенности.
Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей процессов. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения, совпадением статистических данных страховых компаний и данных полученных теоретически.
Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации предприятий промышленности.
Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде промышленных предприятий, а также используются при организации учебного процесса на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).
Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:
• на научно-методических конференциях (2004-2007г.г.);
• на заседании кафедры АСУ МАДЩГТУ).
Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации процесса принятия решений по выбору страховых тарифов промышленных предприятий в корпоративных автоматизированных информационных системах составляет актуальное научное направление.
По результатам выполненных исследований опубликовано 6 печатных работ.
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, опубликованных на 147 страницах машинописного текста, содержит 37 рисунков, 15 таблиц, список литературы из 117 наименований и приложения.
Методы анализа и оценки риска страховых компаний
Риск возникает в результате взаимодействия человека с природой, в процессе его производственной деятельности или жизнедеятельности. Каждое неблагоприятное проявление воздействия природы или несчастных случаев на производстве может рассматриваться как опасность для человека или предметов, его окружающих, в связи с чем появляется объект страховой защиты. Содержание риска и вероятность его наступления определяют наличие страхового интереса и объем страхового покрытия. Риск - это гипотетическая возможность наступления страхового события, так как оно может произойти, а может и не произойти. Наступление такого события влечет за собой отрицательные последствия, выражаемые в причиненных человеку или производству убытках. Под убытками, в соответствии со ст. 15 Гражданского кодекса РФ понимаются расходы, которые лицо, чье право нарушено, произвело или должно будет произвести для восстановления нарушенного права, утрата или повреждение его имущества (реальный ущерб), а также неполученные доходы, которые это лицо получило бы при обычных условиях гражданского оборота, если бы его право не было нарушено (упущенная выгода). Через страхование возможна защита от таких случайностей с помощью уменьшения или полной ликвидации ущерба, а также возмещение упущенной выгоды.
Для страхования риск имеет несколько понятий: конкретное явление или совокупность явлений, при наступлении которых производятся выплаты страхового возмещения; сам объект страхования и/или его стоимостная характеристика; вероятность гибели или повреждения объекта страхования. Для страхования риск - это событие, наступление которого не определено во времени и в пространстве, независимое от волеизъявления сторон, опасное и создающее вследствие этого стимул для страхования. Нельзя предвидеть наступление страхового случая для конкретного объекта страхования, но для совокупности объектов страхования можно предсказать вероятность его наступления. Насколько точно оценивается вероятность наступления страхового случая и его последствия, настолько достоверно можно оценить размер риска.
С точки зрения особенностей расчета страхового тарифа все виды страхования можно подразделить на страхование жизни и рисковые виды страхования (виды страхования иные, чем страхование жизни или non-life). Для видов, относящихся к страхованию жизни, расчет тарифных ставок и формирование резервов производится на основе таблиц смертности и норм доходности по инвестициям временно свободных средств резервов по страхованию жизни [23]. Рисковые виды страхования условно могут быть разделены на массовые виды и страхование редких событий и крупных рисков.
Под массовыми видами страхования понимаются виды страхования, охватывающие значительное число субъектов страхования и страховых рисков, характеризующихся однородностью объектов страхования и незначительными разбросами страховых сумм. Наличие большого количества объектов страхования предполагает достаточное количество статистических данных, что позволяет достаточно точно описать всю совокупность рисков с помощью среднего значения и дисперсии [23]. Чем больше неоднородность объектов страхования, тем менее точно будет описана совокупность рисков, при этом в первую очередь ошибки будут возникать при определении средних размеров ущерба и страховых сумм, так как частота случаев меньше зависит от однородности объектов.
Редкие события и крупные риски характеризуются низкой частотой страховых событий и большой возможной величиной ущерба. Количество объектов для таких видов страхования ограничено, а разброс страховых сумм велик. К таким видам страхования можно отнести страхование крупных промышленных предприятий, уникальных научно-технических комплексов, страхование авиационных и космических судов, а также страхование на случай природных катастроф, возможный ущерб от которых весьма значителен вследствие кумуляции мелких ущербов, причиненных одним страховым случаем. Поэтому для страхования редких и крупных событий необходимо использовать статистические данные за несколько лет, а также использовать не среднюю, а правдоподобную стоимость риска и учитывать необходимость перестрахования и его влияние, как на размер ущерба страховщика, так и на размер тарифа.
В отечественной практике было принято для расчета тарифа использовать тарифный период в 5 лет по массовым видам страхования и 10 лет по крупным рискам и редким событиям [23], что позволяло выравнивать статистические данные. В условиях конкурентной борьбы страховых компаний за клиента, время страхового цикла может не совпадать с тарифным периодом, что не позволит использовать тарифный период в 5 или 10 лет. К тому же, действия какой-либо компании или группы компаний по сознательному снижению и удержанию страхового тарифа при достаточности финансовых средств могут привести к изменению длительности страхового цикла, которая поэтому не будет постоянной величиной.
В результате процессов перераспределения страхового поля, конкурентной борьбы между страховыми компаниями, появления новых видов страхования, коренным образом отличающихся от существовавших ранее, практически все страховые организации оказались в ситуации, когда из-за изменения объемов страховой деятельности постоянно изменяются основные показатели, применяющиеся при расчете тарифов. При этом наблюдается не только территориальное разделение страхового портфеля, но также его постоянное перераспределение между страховыми компаниями, работающими на одной территории. В связи с этим в настоящее время при расчете страхового тарифа применяются двух- и трехкратные рисковые надбавки.
В мировой практике любая страховая компания при необходимости оценить риск обращается к штатному или привлеченному актуарию. Контроль осуществляется государственными органами, которые также имеют в своем штате специалистов по актуарной математике. В России институт актуариев пока еще не развит, поэтому каждая компания остается один на один с проблемой оценки риска. В лучшем случае страховая организация привлекает к оценке рисков специалистов по математической статистике, которые в силу незнания специфики страхования, особенностей деятельности страховой организации, не имеют четкого представления о том, какие последствия для страховой деятельности организации может вызвать тот или иной допуск при оценке риска. Поэтому исследования в данной области страхования являются актуальными в настоящее время.
Нечеткий метод оценки схемы выбора страховых компаний
Обеспечение повышенных требований к обеспечению надежности предполагает соответствующие мероприятия на всех этапах жизненного цикла информационных технологий. Планирование этих мероприятий производится по завершении этапа анализа рисков и выбора контрмер. Обязательной составной частью этих планов является периодическая проверка соответствия существующего режима ИБ политике безопасности, сертификация информационной системы (технологии) на соответствие требованиям определенного стандарта безопасности.
В завершение работ, можно будет определить меру гарантии безопасности информационной среды Заказчика, основанную на оценке, с которой можно доверять информационной среде объекта. Данный подход предполагает, что большая гарантия следует из применения больших усилий при проведении оценки безопасности. Адекватность оценки основана на: вовлечении в процесс оценки большего числа элементов информационной среды объекта Заказчика; глубине, достигаемой за счет использования при проектировании системы обеспечения безопасности большего числа проектов и описаний деталей выполнения; строгости, которая заключается в применении большего числа инструментов поиска и методов, направленных на обнаружение менее очевидных уязвимостей или на уменьшение вероятности их наличия. Для построения качественной системы информационной безопасности необходимо в первую очередь проанализировать риски, связанные с эксплуатацией информационных систем (ИС). Целью анализа рисков, является оценка угроз (т. е. условий и факторов, которые могут стать причиной нарушения целостности системы, ее конфиденциальности, а также облегчить несанкционированный доступ к ней) и уязвимостей (слабых мест в защите, которые делают возможной реализацию угрозы), а также определение комплекса контрмер, обеспечивающего достаточный уровень защищенности ИС. При оценивании рисков учитываются многие факторы: ценность ресурсов, значимость угроз, уязвимостей, эффективность имеющихся и планируемых средств защиты и многое другое.
Современные технологии анализа рисков в России используются сравнительно редко. Основная причина такого положения состоит в том, что в руководящих документах (РД Гостехкомиссии) не рассматриваются аспект рисков, их допустимый уровень и ответственность за принятие определенного уровня рисков. Информационная система, в зависимости от своего класса, должна обладать подсистемой безопасности с конкретными формальными свойствами. Анализ рисков, как правило, выполняется формально, с использованием произвольных методик. В развитых странах это не так. К примеру, в американском глоссарии по безопасности можно найти термин Designated Approving Authority — лицо, уполномоченное принять решение о допустимости определенного уровня рисков. Вопросам анализа рисков уделяется серьезное внимание: десятилетиями собирается статистика, совершенствуются методики.
Однако положение начинает меняться. Среди отечественных специалистов служб информационной безопасности (ИБ) зреет понимание необходимости проведения такой работы. В первую очередь это относится к банкам и крупным коммерческим структурам, т. е. к тем, которые серьезно заботятся о безопасности своих информационных ресурсов. Основные подходы к анализу рисков В настоящее время используются два подхода к анализу рисков — базовый и полный вариант. Выбор зависит от оценки собственниками ценности своих информационных ресурсов и возможных последствий нарушения режима информационной безопасности. В простейшем случае собственники информационных ресурсов могут не оценивать эти параметры. Подразумевается, что ценность ресурсов с точки зрения организации не является чрезмерно высокой. В этом случае анализ рисков производится по упрощенной схеме: рассматривается стандартный набор наиболее распространенных угроз без оценки их вероятности и обеспечивается минимальный или базовый уровень ИБ. Для нейтрализации угроз применяется типовой набор контрмер, а вопросы эффективности защиты не рассматриваются. Процедура анализа рисков Полный вариант анализа рисков применяется в случае повышенных требований к ИБ. В отличие от базового варианта в том или ином виде оцениваются ресурсы, характеристики рисков и уязвимостей. Как правило, проводится анализ соотношения стоимость/эффективность нескольких вариантов защиты. Таким образом, при проведении полного анализа рисков необходимо: определить ценность ресурсов; добавить к стандартному набору список угроз, актуальных для исследуемой информационной системы; оценить вероятность угроз; определить уязвимость ресурсов; предложить решение, обеспечивающее необходимый уровень ИБ. На основе проведенного анализа рисков предлагаются контрмеры и разрабатывается методика поддержания режима информационной безопасности на протяжении всего жизненного цикла.
Элементарные приложения процедур прогнозирования и кластеризации
Для реализации с пакетами Statistica, MatLab и GPSS разработаны Active-X компоненты, которые обеспечивают параметризацию запуска макросов, m-файлов и имитационных моделей и последующее внедрение OLE-объектов, сформированных в результате выполнения. ActiveX Statistica
Данный программный продукт предназначен для обработки с последующим статистическим анализом информации методами пакета Statistica и состоит из двух частей: пользовательской и администраторской. Пользователь Statlnt имеет возможность выбора из меню одной из реализованных администратором функций и получение результирующих форм, которые он может включить в сводный отчет функционирования предприятия. Пользовательская часть ActiveX выполняет следующие функции: обеспечивает открытие файла формата xls или sta для анализа данных; обеспечивает выбор статистического метода для анализа выбранного файла; обеспечивает задание параметров метода обработки данных; предлагает значения по умолчанию; проверяет правильность ввода параметров; восстанавливает значения параметров по умолчанию; обеспечивает отработку метода пакета Statistica (MatLab, GPSS) с заданными параметрами, сохранение промежуточных результатов, показ результатов; обеспечивает просмотр результатов; масштабирует графики; сохраняет нужные результаты под заданным именем файла; сохраняет все результаты под заданными именами файлов; обеспечивает переход к новому сеансу статистической обработки; Администратор Statlnt рассматривает запросы пользователей системы мониторинга по разработке новых методов аналитической обработки и визуализации данных. Отработка методики выполняется в пакете Statistica, после чего реализуется генерация макроса, обеспечивающего реализацию отработанной и функции, который включается в общую базу данных параметрически настраиваемых макросов. После включения макроса в базу данных соответствующая функция доступна всем пользователям Statint. Администраторская часть ActiveX выполняет функции: обеспечивает открытие файла формата xls или sta для анализа данных; пбеспечивает задание параметров метода обработки данных; предлагает значения по умолчанию; проверяет правильность ввода параметров; обеспечивает отработку метода пакета Statistica с заданными параметрами, сохранение промежуточных результатов, показ результатов; обеспечивает просмотр результатов; масштабирует графики; обеспечивает переход к новому анализу; обеспечивает добавление нового метода в базу данных; обеспечивает редактирование уже созданных методов; обеспечивает удаление существующих методов; обеспечивает добавление текста макроса из файла; обеспечивает просмотр текста отработавшего макроса; обеспечивает очистку параметров метода. ActiveX MatLab Данный программный продукт предназначен для обработки информации методами и функциями пакета MatLab и состоит из двух частей: пользовательской и администраторской. Пользовательская часть программного продукта обеспечивает выполнение следующие функций: выбор базы данных методов обработки данных; выбор методов для моделирования и анализа; задание параметров метода обработки данных, как с клавиатуры, так и из известных форматов (xls, mdb и txt); предлагать значения по умолчанию; проверять правильность ввода параметров; восстановливать значения параметров по умолчанию; отработку метода пакета Matlab с заданными параметрами, сохранение промежуточных результатов, показ результатов; просмотр результатов; сохранение нужного результата в буфер обмена или под заданным именем файла; сохранение всех результатов под заданными именами файлов; переход к новому сеансу обработки данных.
Active-X компоненты интерфейсного взаимодействия с математическими пакетами
Так же наблюдается разница в основных нетто-ставках Организаций Б и А, а рисковые надбавки Организации Б намного выше. В целом тариф для организации Б выше тарифа организации А. Это связано с тем, что в обоих случаях при расчете страхового тарифа в тарифный период попал момент роста объема страхового портфеля. А так как основой данного метода является применение линейного тренда, то изменение убыточности в связи с изменением объема деятельности влечет за собой большие рисковые надбавки, а также погрешности при вычислении основных нетто-ставок[17].
Общая нетто-ставка, рассчитанная для организации Б по методике I Росстрахнадзора при изменении портфеля сильно изменяется год от года, так как имеет место инерционность страхования. Если следовать таким изменениям в ставке, то при постоянно изменяющемся объеме портфеля необходимо следить за тем, чтобы данный вид при уменьшении тарифа не нанес компании убыток.
Применение методики II приводит к тому, что тариф организации Б будет намного выше, чем тариф организации А. Соответственно, условия страхования будут менее интересными, что в свою очередь приведет к уменьшению объема портфеля.
Лучше всего влияние изменения страхового портфеля на тарифную ставку заметно по изменению вероятности наступления страхового события, которая, являясь характеристикой риска, в соответствии с законом больших чисел, не должна сильно изменяться. В нашем же случае для организации А вероятность наступления страхового события остается относительно постоянной, а для организации Б происходит изменение вероятности наступления события в несколько раз.
Таким образом, видно, что применение методик Росстрахнадзора при изменении портфеля договоров не дает для организации Б даже относительно постоянной общей нетто-ставки.
В целом о применении на изменяющемся портфеле существующих методик можно сказать следующее. Общая нетто-ставка при наборе страхового портфеля будет меньше, чем фактическая нетто-ставка, а при уменьшении объема страхового портфеля - больше фактической, рисковая надбавка будет изменяться в зависимости от количества договоров и основной нетто-ставки. Также дополнительно на размер основной нетто-ставки будет влиять и неопределенность риска, усиливая погрешность.
Неправильно рассчитанный тариф особенно опасен для новых страховых компаний, которые могут еще не иметь резервов и собственных средств для обеспечения платежеспособности в случае, если страховой тариф окажется заниженным и собранных страховых взносов не хватит на обеспечение всех предъявленных требований.
Методика, предложенная в настоящей работе, позволяет рассчитать основную нетто-ставку и при этом учесть изменения объема страхового портфеля с тем, чтобы снизить их влияние на оценку характеристик риска, так как при расчете учитываются не только уже произошедшие выплаты, но и те требования, которые будут предъявлены как в количественном, так и в стоимостном выражении. Это приводит к тому, что при расчете тарифа обеспечивается необходимая финансовая устойчивость страховых операций, и, в то же время, тариф будет конкурентоспособен, а значит, будут соблюдены и интересы страхователей.
Расчет страхового тарифа предлагается делать на основании прогнозируемого размера страхового портфеля. При этом экономические и вероятностные характеристики риска предлагается оценивать на основании имеющихся статистических данных. Задав желаемую гарантию безопасности и долю нагрузки можно получить количество договоров, которые необходимо заключить для безубыточности данного вида страхования. Под безубыточностью страхования понимается эквивалент страховых платежей и выплат с учетом необходимых расходов страховой компании.
Предлагаемые в данной работе принципы позволяют избежать неоправданного снижения или завышения страхового тарифа организациям, имеющим существенные изменения в объеме страхового портфеля. В первую очередь это связано с тем, что при расчете страхового тарифа прогнозируются будущие выплаты по существующему страховому портфелю, что позволяет учесть их при расчете страхового тарифа. Предлагаемый подход позволит обеспечить заданную финансовую устойчивость страховых операций.
В общем случае вероятность разорения зависит от коэффициента вариации выплат, который, в свою очередь, зависит от количества договоров. Это приводит к тому, что при прогнозировании или планировании увеличения количества договоров в массовых рисковых видах страхования страховая организация планирует уменьшение вероятности разорения. И наоборот, при отказе от определенного вида страхования уменьшение страхового портфеля оказывает дестабилизирующее влияние на финансовую устойчивость компании, хотя в целом может оказаться более правильным с точки зрения прибыльности, долгосрочной перспективы и платежеспособности.
Применение предлагаемых подходов и методов позволит страховой копании рассчитать оптимальный страховой тариф на определенный период деятельности. Такой тариф необходимо будет пересчитать по окончании планируемого периода для уточнения в связи с определенными изменениями в структуре портфеля, вызванными предпринятыми шагами, а также для анализа соответствия факта и плана. Если существует несоответствие прогнозируемого и фактического портфеля, особенного если фактический портфель оказывается меньше прогнозируемого, пересчет страхового тарифа обязателен. Также он обязателен все время, пока объем страховых операций не стабилизируется.
Страховая компания должна определить, какое изменение тарифной ставки она будет считать существенным и относительно этого изменения рассчитать минимально необходимое количество договоров, обеспечивающих безубыточность вида страхования.
