Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Антимонопольное регулирование как объективная потребность рыночной экономики 9
1.1 Теоретические основы антимонопольного регулирования экономики 10
1.2. Сущность, формирование и эволюция государственной антимонопольной политики 36
1.3. Современные методы антимонопольного регулирования экономики 56
Глава 2 Цели, формы, противоречия антимонопольного регулирования страхового рынка России 74
2.1. Особенности страхового рынка России 77
2.2 Экономические предпосылки антимонопольного регулирования страхового рынка 86
2.3. Совершенствование форм и методов ограничения монополистической деятельности на страховом рынке 95
Заключение 115
Приложения 116
Список использованной литературы.. 127
- Теоретические основы антимонопольного регулирования экономики
- Сущность, формирование и эволюция государственной антимонопольной политики
- Особенности страхового рынка России
- Экономические предпосылки антимонопольного регулирования страхового рынка
Введение к работе
Актуальность работы. Обработка разнотипных данных, содержащих пропуски, всегда вызывала методологические и вычислительные трудности применения традиционных алгоритмов классификации. Подобные условия часто встречаются при решении задач в социологии, медицине, геологии, археологии и экономике.
Практически все методы многомерной классификации ориентированы на один тип переменных. Введение мер близости в пространстве разнотипных переменных связано с методологическими трудностями: при вычислении подобия (расстояния) между описаниями двух объектов приходится оперировать компонентами, которые являются результатами измерения очевидно несравнимых величин. В связи с этим, возникает необходимость в принципиально новом подходе к анализу эмпирической информации в условиях разнотипности переменных (Загоруйко Н.Г., 1999, Лбов Г.С., 1981, Журавлев Ю.И., 1971). Как правило, ищутся такие меры, которые удовлетворяли бы обычным аксиомам метрического пространства (непрерывности, симметричности и т.п.), были инвариантны к допустимым преобразованиям для данного типа шкалы и не зависели от состава изучаемых объектов. Разработано несколько универсальных в некотором роде алгоритмов, осуществляющих согласование разнотипных шкал на основе усиления, например, номинальных переменных до порядковых и количественных, и ослабления количественных переменных до порядковых и номинальных. Однако усиление и ослабление шкал вносят некоторое искажение информации, поэтому применение такого подхода нельзя считать обоснованным. К тому же подобные расчеты требуют немалых временных затрат. В связи с этим, актуальным является создание методов «обхода» проблемы вычисления расстояния (меры близости) между объектами, характеризующимися разнотипными признаками.
Требуют совершенствования методы решения задачи распознавания образов на основе выборок данных, содержащих пропуски тех или иных характеристик классифицируемых объектов (Загоруйко Н.Г., 1999, Лбов Г.С, 1999).
Непараметрические системы классификации представляют собой эффективное средство исследования сложных объектов при априорной неопределенности, позволяющее «обойти» перечисленные выше трудности. Применение таких методов классификации позволяет на основе накопленной информации прогнозировать закономерности изучаемых явлений и процессов без предварительного построения их детальных математических моделей.
Предлагаемые в настоящей работе непараметрические системы распознавания образов в условиях разнотипных данных, основанные на условно-последовательной процедуре принятия решений, обобщают традиционные локальные алгоритмы классификации.
Исследования выполнялись в рамках грантов РФФИ №00-01-00001, №03-01-00081.
Объект исследования - процессы классификации выборок разнотипных данных с пропусками.
Предмет исследования - непараметрические алгоритмы классификации разнотипных данных с пропусками, основанные на условно-последовательной процедуре распознавания образов, и их показатели эффективности.
Цель диссертации состоит в разработке методических, алгоритмических и информационных средств синтеза и анализа многоуровневых непараметрических систем классификации разнотипных данных с пропусками, обеспечивающих высокую вычислительную эффективность решения задач классификации, и преемственность результатов научных исследований.
Задачи исследования. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
Разработать и исследовать эффективные алгоритмы синтеза и анализа структуры многоуровневых систем распознавания образов в условиях выборок разнотипных данных, основанные на условно-последовательной процедуре классификации.
Разработать и исследовать новые непараметрические алгоритмы распознавания образов в пространстве дискретных, лингвистических и непрерывных переменных с учетом взаимосвязи между признаками, обобщающие традиционные локальные методы классификации.
Развить методику синтеза непараметрических алгоритмов распознавания образов при наличии обучающих выборок с пропусками данных.
Создать информационные средства автоматизации проектирования многоуровневых непараметрических систем распознавания образов в условиях обучающих выборок разнотипных данных, содержащих их пропуски.
Внедрить полученные научные результаты при исследовании эффективности учебного процесса и медико-биологических систем.
Основная идея диссертации состоит в применении условно-последовательной процедуры формирования решений, методов имитационного моделирования и непараметрической статистики для синтеза непараметрических систем классификации в условиях разнотипных данных с пропусками.
Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы непараметрической статистики, теории распознавания образов и статистического моделирования. Программная реализация алгоритмов синтеза и анализа многоуровневых
непараметрических систем распознавания образов осуществлялась в среде Microsoft Visual Basic 6.0.
Основные результаты:
методика синтеза и анализа многоуровневых непараметрических систем распознавания образов в пространстве разнотипных признаков классифицируемых объектов, основанная на условно-последовательной процедуре формирования решений;
новые непараметрические алгоритмы классификации в пространстве дискретных, лингвистических и непрерывных переменных с учетом взаимосвязи между признаками, составляющие структуру многоуровневых систем распознавания образов при разнотипных данных;
методика синтеза непараметрических алгоритмов распознавания образов при наличии обучающих выборок с пропусками данных, основанная на использовании принципов имитации систем;
комплекс программ, реализующий методику построения многоуровневых непараметрических систем распознавания образов в условиях выборок разнотипных данных с пропусками;
- результаты внедрения комплекса программ при исследовании
показателей эффективности учебного процесса и прогнозировании
исходов закрытой травмы сердца.
Научная новизна исследований заключается в "обходе" проблем синтеза непараметрических алгоритмов классификации разнотипных данных с пропусками за счет использования условно-последовательной процедуры принятия решений и имитационных методов заполнения пропусков данных.
Установлены свойства статистических оценок показателей эффективности разработанных непараметрических систем классификации в зависимости от объема, размерности обучающей выборки и параметров структуры изучаемых систем.
Разработана оригинальная методика распознавания объектов в пространстве дискретных признаков, основанная на непараметрическом подходе и позволяющая значительно сократить исходное количество признаков, а также уменьшить время распознавания.
Предложен алгоритм классификации лингвистических переменных, основанный на сочетании методов теории нечетких множеств и непараметрической статистики, позволяющий определять оптимальные значения функции принадлежности по каждому лингвистическому признаку и синтезировать надежные решающие правила распознавания образов при относительно небольшом возрастании времени классификации.
Разработана модификация непараметрического алгоритма распознавания образов в пространстве непрерывных переменных на основе введения дополнительного признака, учитывающего взаимосвязь между переменными в пределах классов, что приводит к значительному уменьшению ошибки классификации при сравнительно небольшом возрастании времени распознавания.
Предложен имитационный метод заполнения пропусков данных в обучающей выборке и новый непараметрический алгоритм классификации неоднородных данных. Определены условия асимптотической несмещенности и состоятельности оценки плотности распределения случайных неоднородных данных.
Значение для теории. Впервые с единых теоретических позиций разработаны методические и алгоритмические средства построения непараметрических систем классификации разнотипных данных с пропусками, обеспечивающие рациональный учет априорных сведений и значительно повышающие вычислительную эффективность решения задач распознавания образов. Создаются предпосылки решения актуальной проблемы кибернетики, связанной с созданием методологии комплексного исследования сложных систем в условиях априорной неопределенности на основе методов распознавания образов и непараметрической статистики.
Значение для практики. Создан комплекс программ синтеза структуры многоуровневых непараметрических систем классификации выборок разнотипных данных, который настраивается для решения задач распознавания в конкретной предметной области. Предложенная система допускает использование традиционных алгоритмов распознавания, что обеспечивает преемственность результатов научных исследований.
Имитационная модель заполнения пропусков данных и непараметрические алгоритмы распознавания образов в условиях неоднородных обучающих выборок обеспечивают эффективное использование ресурсов, затрачиваемых на получение исходных данных.
Разработанные в диссертации методические, алгоритмические и информационные средства распознавания образов открывают возможность решения широкого класса задач в социологии, образовании и медицине, условия исследования которых характеризуются наличием выборок разнотипных данных с пропусками.
Достоверность результатов работы подтверждается исследованием свойств предлагаемых непараметрических алгоритмов аналитически и с помощью методов статистического моделирования; их сравнением с традиционными классификаторами; успешным внедрением разработанных алгоритмов и программных средств при исследовании учебного процесса и медико-биологических систем.
Реализация результатов работы. Комплекс программ, реализующий методику построения многоуровневой непараметрической системы классификации разнотипных данных, был использован для исследования показателей эффективности учебного процесса (Краевой педагогический центр по работе с одаренными детьми и талантливой молодежью «Школа Космонавтики» и филиал Красноярского государственного педагогического университета, г. Железногорск); при прогнозировании исходов закрытой травмы сердца (Больница скорой медицинской помощи г. Красноярска и Красноярская государственная медицинская академия); при исследовании и
оптимизации рейтинговой системы оценки деятельности профессорско-преподавательского состава (Красноярский государственный технический университет). Результаты диссертационной работы использованы в учебном процессе подготовки студентов специальности 220200 — «Автоматизированные системы обработки информации и управления». Внедрение результатов диссертационной работы подтверждается соответствующими актами.
Апробация работы. Основные научные результаты работы
докладывались и обсуждались на следующих конференциях:
Международный конгресс «Математика в XXI веке. Роль ММФ НГУ в науке,
образовании и бизнесе» (г. Новосибирск, 2003); Межвузовская научная
конференция «Информатика ^информационные технологии» (г. Красноярск,
2003); Восьмая Всероссийская научно-практическая конференция
«Проблемы информатизации региона» (г. Красноярск, 2003); 10-ая
Российская научно-практическая конференция «Инновации в
профессиональном и профессионально-педагогическом образовании» (г. Екатеринбург, 2003); Первая краевая дистанционная научно-практическая конференция «Научно-педагогические исследования как ресурс развития образования Красноярского края» (г. Красноярск, 2004); Всероссийская научно-методическая конференция «Совершенствование систем управления качеством подготовки специалистов» (г. Красноярск, 2004); Международная научно-техническая конференция «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании» (г. Пенза, 2004); Международная научно-техническая конференция «Наука и образование» (г. Мурманск, 2004); 7-я Международная конференция «Распознавание образов и анализ изображений: Новые информационные технологии» (г. Санкт-Петербург, 2004); Краевая научно-практическая конференция «Информатизация краевого образования» (Красноярск, 2004). Результаты исследований докладывались на научных семинарах
Красноярского государственного технического университета и Института вычислительного моделирования СО РАН.
Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 12 научных работ.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав и заключения.
В первой главе рассматриваются классические задачи распознавания образов в вероятностной постановке, а также методики их решения на основе байесовых решающих правил. Обосновывается применение методов непараметрической статистики при синтезе алгоритмов распознавания образов в условиях априорной неопределенности. Анализируются возможности традиционных методов распознавания образов и алгоритмов классификации выборок разнотипных данных большой размерности. Рассматриваются сильные и слабые стороны этих алгоритмов. Формулируются задачи исследования методов классификации выборок разнотипных данных большой размерности, содержащих пропуски.
Во второй главе разрабатываются и исследуются новые непараметрические алгоритмы распознавания образов в пространстве разнотипных признаков — дискретных и лингвистических. Проводится и исследуется модификация непараметрических алгоритмов классификации непрерывных переменных с учетом взаимосвязи между признаками внутри классов. Предлагаются и исследуются алгоритмы заполнения пропусков данных на основе принципов имитации систем.
В третьей главе разрабатываются процедуры синтеза и анализа многоуровневых непараметрических систем распознавания образов в условиях выборок разнотипных данных большой размерности. Формулируется постановка задачи и описывается методика построения многоуровневых непараметрических систем классификации разнотипных данных. Методом статистического моделирования исследуются свойства оценок показателей эффективности разработанных систем классификации в
зависимости от объема исходной информации и параметров структуры изучаемой системы.
В четвертой главе описывается структура и функциональные возможности разработанного комплекса программ синтеза и анализа многоуровневых непараметрических систем распознавания образов в пространстве разнотипных переменных. Комплекс программ разработан в среде программирования Microsoft Visual Basic 6.0 и представляет собой стандартное приложение Windows.
В пятой главе приводятся результаты применения комплекса программ для исследования показателей эффективности учебного процесса на основе оценок личностных факторов школьников и студентов и при прогнозировании исходов закрытой травмы сердца на основе данных лабораторных анализов пациентов.
Теоретические основы антимонопольного регулирования экономики
Теория монополии в своём развитии прошла несколько этапов: 1) Период капитализма свободной конкуренции. Монополии ещё не были характерным явлением для капиталистической экономики, поэтому развёрнутой научной теории монополии в то время создано не было. Появились первые взгляды на монополию. 2) 1890-1910 гг. - период бурного развития монополистических объединений в промышленности. Создана развёрнутая теория монополии В.И.Лениным. Получили распространение альтернативные теории монополии. 3) 1920-1930 гг. - сформированы основные направления в исследовании теории и практики монополии. Наиболее ранние подходы к анализу монополии относятся к 40-годам 19 века. В работах К. Маркса и Ф. Энгельса этого периода впервые появились отдельные положения, относительно монополии, заложены научные предпосылки теории монополии. Ими была проанализирована диалектическая взаимосвязь между конкуренцией и монополией. К. Марксом были созданы основы теории монополии. Оценивая роль К. Маркса в этом вопросе, В.И. Ленин отмечал: «Полвека тому назад, когда Маркс писал свой «Капитал», свободная конкуренция казалась подавляющему большинству экономистов «законом природы». Казённая наука пыталась убить посредством заговора молчания сочинение Маркса, доказавшего теоретическим и историческим анализом капитализма, что свободная конкуренция порождает концентрацию производства, а эта концентрация на известной ступени своего развития ведёт к монополии. Теперь монополия стала фактом»1 В недрах капитализма свободной конкуренции К. Маркс нашёл важные тенденции монополизации. В качестве объекта исследования он рассматривал зародыши собственно капиталистической монополии. Явление монополии состоит в том, что та или иная фирма, предприятие или организация в силу определённых причин оказывается господствующей в отрасли производства или на рынке определённого товара. В условиях капитализма главной причиной такой ситуации является концентрация производства и капитала. Явление монополии наблюдалось не только в завершающей стадии развития капитализма. Монополии существовали и в докапиталистический период. Особенно развитыми они были на стадии зрелого феодализма. Феодальная монополия имеет только формальное сходство с капиталистической монополией. Они отличаются по своей сущности, за ними стоят различные производственные отношения. При переходе от феодализма к капитализму явление монополии сменяется явлением свободной конкуренции. Монопольная форма организации производства и обращения в эпоху феодализма была связана с низким уровнем развития производительных сил в этот период. Только использование искусственных приёмов защиты вроде цеховой системы или политики протекционизма давало возможность для развития слабой феодальной экономики. Собственно капиталистический способ производства своей адекватной формой имеет свободную конкуренцию. Об этом неоднократно писали К. Маркс и Ф. Энгельс. В своих ранних работах они впервые поставили вопрос о диалектике явлений монополии и конкуренции, ука- зывая, что эти формы организации производства сменяют друг друга. Ф. Энгельс, исследуя эту взаимосвязь, открыл, что «нетрудно увидеть, что эта противоположность в свою очередь... переходит в монополию. С другой стороны, монополия не может остановить поток конкуренции; больше того, она сама порождает конкуренцию»1 Важное значение для формирования научной теории монополии сыграла полемика К. Маркса с П. Прудоном по поводу взаимосвязи монополии и конкуренции. Прудон утверждал, что существует дилемма: или монополия или конкуренция. Он писал: «Монополия есть роковой предел конкуренции, которая порождает её беспрерывное отрицание самой себя. В этом происхождении монополии заключается уже её оправ-дание...»" К. Маркс, опровергая эту концепцию, указывал, что истинное взаимоотношение монополии и конкуренции определяется тем, что эти явления сосуществуют, не отрицают, а предполагают друг друга. «Синтез заключается в том, что монополия может держаться лишь благодаря тому, что она постоянно вступает в конкурентную борьбу»
Сущность, формирование и эволюция государственной антимонопольной политики
Исследование автором антимонопольной политики начиная с середины XIX века и до наших дней позволяет определить сущность государственной антимонопольной политики, антимонопольного регулирования и основные этапы эволюции, характеризующиеся различным курсом, в основе изменения которого находятся различные социальные, экономические и политические факторы развития общества.
Автор, исходя из вышесказанного, предлагает следующие определения государственной антимонопольной политики и антимонопольного регулирования.
Антимонопольная политика - это государственная деятельность, связанная с отношениями между субъектами рыночной системы, направленная на достижение оптимального для данного места и времени сочетания экономической эффективности и конкуренции.
Антимонопольное регулирование - это государственная функция, обеспечивающая реализацию антимонопольной политики.
Развитие антимонопольной политики тесно связано с развитием экономических теорий рынка. На первых стадиях разработки теории рынка отсутствовало однозначное определение рынка, так как классики политической экономии считали, что само понятие рынка, лежащее как бы на поверхности хозяйственных отношений, представляется достаточно очевидным, не требующим определений или выделения в особую теоретическую проблему.1 Можно выделить следующие этапы эволюции антимонопольной политики:
Первый этап -1876 год - ознаменован первыми проявлениями антимонопольной политики, в виде создания в нескольких штатах США регулирующих учреждений, наблюдающих за ценами и услугами.
Второй этап - 1890 год - характеризуется принятием конгрессом США первого акта антитрестовского законодательства - закона Шерма-на. В 1914 году произошло дальнейшее развитие законодательной базы: Конгресс сформировал Федеральную торговую комиссию и одобрил закон Клейтона.
Третий этап - 1933 год - связан с окончанием разрушительного экономического кризиса 1929 - 1933 гг. Главные перемены в антимонопольной политике связаны с исследованиями Джона Кейнса и решением проблемы преодоления кризисной цикличности рыночной экономики. Обоснование Д. Кейнсом необходимости государственного регулирования с целью обеспечения бесперебойного воспроизводства, генерирования капитала послужило толчком к решительному вмешательству государства в сфере антимонопольного регулирования.
Четвертый этап эволюции антимонопольной политики - 60-е годы, характеризуется сильным воздействием взглядов структуралистской экономической школы и проявляется в жесткой антимонопольной политике, особенно в отношении слияний и соглашений.
И, наконец, пятый этап связан с ориентацией на эффективность распределения, воздействием исследований "Чикагской школы", усилением международной конкуренции и характеризуется значительной либерализацией антимонопольной политики, особенно в отношении сотрудничества и заключения компаниями соглашений с целью проведения совместных исследований и разработок (80-е годы).
Итак, главным фактором возникновения государственной антимонопольной политики в конце XIX века в США явился высокий уровень концентрации производства этого периода, что предопределило появление монополий. Несомненно, концентрация как процесс была объективным велением времени, представляя собой основополагающий фактор повышения эффективности производства. Когда же возникли монополии в США?
Несколько разноречивые данные, приведенные А. Г. Аганбегяном, бесспорно свидетельствуют, что тресты как массовое явление стали возникать в США в конце 80—90-х годов XIX века.1 До этого времени в целях монополизации использовались пулы, которые стали возникать уже с 70-х годов.
Особенности страхового рынка России
Важной сферой антимонопольного регулирования является непосредственный контроль над монополистической деятельностью и ограничением конкуренции на рынке страховых услуг. Необходимой мерой при этом выступает предоставление страхователям (как физическим, так и юридическим лицам) права выбора любой коммерческой страховой компании, что способствует созданию условий конкуренции на страховом рынке.
Антимонопольное регулирование предопределяет необходимость проведения анализа рынка, в том числе и анализа страхового рынка. Приступая к анализу, прежде всего, необходимо решить ряд проблем, связанных с установлением географических границ и емкости страхового рынка, конкретных долей страховых компаний на федеральном и локальных страховых рынках. Все эти вопросы требуют экономико-правового решения.
Основной категорией антимонопольного регулирования и объектом государственного контроля, по нашему мнению, выступает доминирующее положение той или иной страховой компании на страховом рынке. Под доминирующим положением страховой организации мы понимаем ее исключительное положение на конкретном страховом рынке , дающее ей возможность оказывать решающее влияние на общие условия предоставления страховых услуг, в том числе на конкуренцию в области установления условий и тарифов страхования, затруднять доступ на рынок другим страховщикам или иным образом ограничивать свободу их экономической деятельности. Доминирующее положение страховой компании имеет количественную определенность, которая, как правило, превышает некоторую предельную величину. Например, такая предельная величина на товарных рынках в практике антимонопольного регулирования России составляет 35%. Исследование отечественного страхового рынка, проведенное автором, а также оценка опыта регулирования стран ЕС и США в данной области, позволяет утверждать, что решающее влияние на страховой рынок может оказывать компания, занимающая 20% этого рынка. Конечно, в отдельных случаях, при согласованных действиях на рынке страховых компаний, банков, инвестиционных компаний, при наличии контроля над акционерным капиталом компаний на товарном рынке, влияние конкретной страховой компании, входящей в подобную группу, значительно усиливается. Поэтому, на наш взгляд, недостаточно использовать только термин "доминирование на рынке". Целесообразно при анализе слияний компаний и приобретении акций и долей страховщиками установить некий "порог", например 15 % доли конкретной компании на страховом рынке, с которого бы в обязательном порядке инициировался более тщательный антимонопольныи контроль, чем, например, контроль за созданием новых страховых компаний.
По нашему мнению, географические границы рынков страховых услуг следует определять исходя из места предоставления таких услуг. Каждой области соответствует своя локальная емкость рынка страховых услуг. Мы предлагаем рассчитывать емкости этих рынков по месту нахождения страховых компаний как сумму страховых премий по определенному виду страхования независимо от места расположения страхователя за фиксированный отрезок времени - месяц, квартал, полугодие, год.
Такой подход к емкости рынка страховых услуг объясняется тем, что сложившаяся практика формирования страхового тарифа, а также выявление условий страхования осуществляется по мгесту нахождения страховой компании или ее филиала (дочерней компании). Новые страховые компании, как правило, образуются для удовлетворения потребностей конкретных клиентов в конкретных регионах. Наибольшая сосредоточенность страховщиков наблюдается уже на протяжении последних трех лет в Московском регионе - более 300 страховых компаний. Достаточно быстро шло формирование круга страховых компаний в крупнейших регионах России - Нижнем Новгороде, Ростовской области, Краснодарском и Красноярском краях, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и ряде других.
Количественной характеристикой объема страхового рынка является общий объем страховых премий (взносов), собранных на данном рынке всеми страховщиками в стоимостном выражении. При этом объем страховых премий автор предлагает разделять: на общий объем премий по всем видам страхования; объем премий по отдельным видам страхования.
Зная емкость рынка страховых услуг, можно вычислить конкретную долю отдельной страховой компании на нем по формуле
где Dis - индивидуальная доля страховой компании по всем видам страхования; Vs - объем страхового рынка по всем видам страхования; Vis -объем страховых премий отдельной страховой компании.
Экономические предпосылки антимонопольного регулирования страхового рынка
Под страховым рынком мы понимаем систему экономических отношений, составляющих сферу деятельности страховых организаций по оказанию соответствующих страховых услуг страхователям. Современный развитый страховой рынок представляет собой гибкую систему страховых услуг, приспосабливающуюся к интересам страхователей. Страхование - необходимый элемент общественных и производственных отношений, выражающий перераспределительные отношения по поводу возмещения ущерба. Существенные отличительные признаки страхования: наличие страхового риска; замкнутый характер перераспределительных отношений; раскладка ущерба во времени и в пространстве; принцип возвратности средств, предназначенных на выплаты.
Роль страхования в системе экономических отношений общества в значительной степени связана со структурой обязательств страховых организаций.
Внешние обязательства страховщика включают в себя страховые и нестраховые (прочие). Главная роль, безусловно, принадлежит страховым обязательствам, так как при их выполнении реализуется общественное назначение страховой деятельности, оказывается страховая услуга. Количественно страховые обязательства в нормально ориентированной страховой организации превалируют над прочими.
На развитом страховом рынке, например США, страховые организации выступают как финансовые посредники. Это в значительной мере повышает общественный и экономический статус страховщика, а также существенно усиливает значимость нестраховых обязательств , т. е. финансового и инвестиционного характера. Внутренние обязательства страховой организации не имеют большой специфики, их характер и объем определяются организационной формой страховщика, принятой системой оплаты труда и т.д. Исходя из существенно меняющейся роли страховых компаний с переходом экономики к рыночным отношениям необходимо, по нашему мнению, в антимонопольном регулировании уделять внимание всему спектру деятельности страховщиков, в том числе инвестиционной и финансовой.
В сравнении с Западной Европой и Соединенными Штатами Америки страхование в нашей стране распространялось шло очень медленно. Развитие страхового дела в России до 1917г. может быть поделено на ряд периодов: первый представляет собой такие предложения организации страхования, которые в дальнейшем серьезного развития не получили; второй период характеризуется действием акционерных страховых обществ, располагавших монополией, установленной правительством с целью поддержки в первое время их существования. По окончании этого монопольного периода наступает третий - период свободной конкуренции и обособленной деятельности компаний. Так, с 1880г. акционерные общества на основе взаимности начинают существенно расти и появляются тарифные соглашения, устанавливающие общие основания для выполнения страхования акционерными обществами.
Первый опыт представлял собою (по Закону о вдовьей казне 1771г.) вид страхования жизни, но он развития не получил. При учреждении в 1776 г. Государственного заемного банка ему предоставлено было право "принимать на свой страх каменные дома и фабрики", и в том же году при Заемном банке была учреждена страховая экспедиция. Несколько позже, в 1797г., при Государственном ассигнационном банке была открыта страховая контора для страхования товаров. Но, в общем, операции всех этих учреждений были крайне незначительны. Дальнейшие опыты были еще менее успешны: устройство в 1798 и 1799гг. в Москве и Петербурге при Камеральном Департаменте "Ассекуранц-Конторы" или "Фейер-Кадастра" для взаимного страхования от огня не оставило никаких следов. Когда в 1800г. был издан указ об учреждении страховой компании для кораблей и товаров, то желающих обратиться к этому предприятию не оказалось. Несколько позже, в царствование Александра I, составленный министром финансов Гурьевым проект Государственной страховой конторы так и не был реализован. Все эти попытки привели к тому, что некоторое время существовала идея совместной организации нового страхового учреждения правительством и частными лицами, но достаточно скоро она была отставлена.
Возникновение частного страхования в России связано с именем известного экономического деятеля барона Штиглица. Потерпев неудачу в основании "Санкт-Петербургского Феникса", он в 1827г. совместно с другими учредителями открывает на акционерных началах Первое российское страховое общество для страхования от огня. Момент для учреждения предприятия был выбран очень удачно, так как потребность в страховании к этому времени была очень велика. Правительство, со своей стороны, желая поддержать возникающее дело, предоставило обществу монополию по страхованию в важнейших губерниях на двадцатилетний срок. В 1835г. возникло на акционерных началах Второе российской общество страхования от огня, которое получило монополию на двенадцать лет в остальных сорока губерниях России. В том же 1835г. стало действовать первое акционерное общество страхования жизни в России, а именно: "Российское общество страхования капиталов и доходов», получившее также от правительства монополию на двадцать лет. Страхование жизни, распространившееся в это время в Западной Европе, не нашло в России подходящих условий развития. Одним из крупных затруднений было господство крепостного права. В конце этого периода проявляются стремления к организации транспортного страхования (первоначально на Черном море), и в 1847г. открывается компания "Надежда", занявшаяся страхованием транспорта. Этот период по финансовым результатам был выдающимся в отношении страхования от огня, которое приносило до 55% прибыли на основной капитал.
