Оптимизация стратегий перестрахования с использованием системы поддержки принятия решений

Цель работы заключается в исследовании существующих подходов к перестрахованию, направленному на моделирование распределения и минимизацию риска страхового портфеля, а также на формирование стратегии его оптимального перестрахования с использованием системы поддержки принятия решений (СППР). Предложен метод определения оптимальной стратегии перестрахования. Для этого выбраны статистические модели, которые соответствуют структуре, объему и количеству убытков страхового портфеля. При определении оптимального варианта перестрахования учтена зависимость коэффициента нагрузки от вида перестрахования. Коэффициент нагрузки учтен при расчете премии, а при сравнении различных форм перестрахования использованы одинаковые значения этого коэффициента. Выполнено численное исследование зависимости оптимальной формы перестрахования от переменного коэффициента нагрузки. Установлено, что с учетом переменного коэффициента нагрузки при определенных значениях капитала, которым готова рискнуть страховая компания, вариант stop-loss дает худшие результаты, чем другие формы перестрахования. Разработаны архитектура, функциональная схема, а также программное обеспечение СППР для решения задачи оптимизации перестрахования (программная платформа С#). Проиллюстрировано функционирование СППР, которая может обеспечить бизнес-аналитика критериями для руководства при принятии решений касательно выбора формы перестрахования страхового портфеля.
Ключевые слова: моделирование в перестраховании, оптимизация перестрахования, коэффициент нагрузки, система поддержки принятия решений, выбор стратегии перестрахования.

Год издания: 
2014
Номер: 
5
УДК: 
519.766.4
С. 46–54., Іл. 3. Бібліогр.: 7 назв.
Литература: 

1. K. Borch, “The utility concept applied to the theory of insurance”, ASTIN Bull., no. 1, pp. 245—255, 1991.
2. S.A. Klugman et al., Loss models: from data to decisions. New York: John Wiley and Sons, 2004, 688 p.
3. S.A. Klugman, Bayesian statistics in actuarial science. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1992, 243 p.
4. A.J. McNeil et al., Quantitative risk management. New Jersey: Princeton University Press, 2005, 554 p.
5. R.E. Beard et al., Risk Theory. London: Chapman and Hall, 1977, 191 pp.
6. Бондаренко Я.С., Турчин В.М., Турчин Є.В. Теорія ризику в страхуванні. — Донецьк: Донецький нац. ун-т, 2008. — 112 с.
7. Пилипчук A.A. Динамический подход к определению оптимального уровня собственного удержания для страховой компании // Финансы и бизнес. — 2008. — № 1. — С. 190—199.

Транслитерированый список литературы: 

1. K. Borch, “The utility concept applied to the theory of insurance”, ASTIN Bull., no. 1, pp. 245–255, 1991.
2. S.A. Klugman et al., Loss models: from data to decisions. New York: John Wiley and Sons, 2004, 688 p.
3. S.A. Klugman, Bayesian statistics in actuarial science. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1992, 243 p.
4. A.J. McNeil et al., Quantitative risk management. New Jersey: Princeton University Press, 2005, 554 p.
5. R.E. Beard et al., Risk Theory. London: Chapman and Hall, 1977, 191 pp.
6. Bondarenko I͡a.S., Turchyn V.M., Turchyn I͡e.V. Teorii͡a ryzyku v strakhuvanni. – Donet͡s′k: Donet͡s′kyĭ nat͡s. un-t, 2008. – 112 s.
7. Pilipchuk A.A. Dinamicheskiĭ podkhod k opredelenii͡u optimal'nogo urovni͡a sobstvennogo uderzhanii͡a dli͡a strakhovoĭ kompanii // Finansy i biznes. – 2008. – # 1. – S. 190–199.

Полнотекстовый документSize
2014-5-6.pdf284.03 KB