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.
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.
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 документ | Size |
---|---|
2014-5-6.pdf | 284.03 KB |