Магистерская диссертация на тему: Страхование является инструментом защиты интересов общества. Именно страхование повышает

Введение

Преддипломная практика является последним этапом подготовки выпускной квалификационной работы. Практика проходила в период с 11.05.2020 г. по 30.06.2020 г. Место проведения практики - АО "СОГАЗ".

Страхование является инструментом защиты интересов общества. Именно страхование повышает инвестиционный потенциал и дает возможность увеличить состояние и богатство нации, являясь стратегическим секторам экономики. В современных условиях, когда существует огромный спектр опасностей и угроз, именно страхование позволит сократить потери при наступлении страховых случаев. Ни одно физическое и юридическое лицо уже не может обойтись без страховых услуг, которые обеспечивают страховые гарантии при застрахованных рисках и способствуют укреплению материального благосостояния при различных обстоятельствах. []

Страховая организация является структурой, находящейся в рыночном окружении и использующей имеющиеся в ее распоряжении инструменты для выполнения своих целей. Целью ее функционирования является получение прибыли. Инструментом ее достижения является финансовая деятельность в рамках, разрешенных законом. Для повышения эффективности деятельности и минимизации риска банкротства каждая страховая компания должна регулярно проводить мониторинг и адекватную оценку своего финансового состояния.

Разработкой и модификацией моделей оценивания деятельности страховых компаний занимались У. Бивер (сделал попытку выявить финансовый показатель для прогнозирования риска развития банкротства), А. Винакор и Р. Смит (показали, что наиболее надежным признаком скорого банкротства предприятия является снижение коэффициента обеспеченности активов собственными оборотными средствами), П.Дж. Фитцпатрик (пришел к выводу, что снижение отношения прибыли к собственным оборотным средствам и снижение соотношения собственных оборотных средств и заемных средств приводят к скорому банкротству), К.Л. Мервин (показал, что симптомом кризисного финансового положения является отрицательная динамика коэффициента покрытия процентных выплат, коэффициента автономии и отношения собственных оборотных средств к сумме заемного капитала), Э. Альтман (создал пятифакторную дискриминантную модель, которая нашла широкое применение в мировой практике оценки вероятного банкротства предприятий), Дж.Г. Фулмер (модифицировал модель Альтмана, придя к точности прогнозов на год вперед в 98%, на два года - 81%). В российской практике разработкой методов рейтингового оценивания занимались Р.С. Сайфулин и Г.Г. Кадыков (предложили использовать для оценки экономического состояния предприятия рейтинговое число), М.И. Баканов и А.Д. Шеремет (в основе их метода лежит сравнение предприятий по каждому показателю экономического состояния с условным эталонным предприятием, имеющим наилучшие результаты по всем сравниваемым показателям) [1, 4, 12, 13, 15-19].

Вопросы управления страховой компанией и разработки методов расчета тарифов рассматривались в работах зарубежных и отечественных специалистов теории и практики страхования, среди которых Э. Штрауб (изучал актуарные расчеты в имущественном страховании), X. Гербер (изучал математические методы, лежащие в основе актуарных расчетов в сфере страхования жизни и пенсионных фондов), В.В. Шахов (автор многих учебников и научно-методологических работ по страхованию), Л.И. Рейтман (ввел в научный оборот понятие "страховая защита"), В.А. Сухов (начальник департамента страхового надзора Минфина), Н.А. Левант (принимала активное участие в становлении медицинского страхования), В.Ю. Балакирева (Заместитель директора департамента финансовой политики Министерства финансов РФ).

Применение методов эконометрического моделирования в страховании нашло отражение в работах С.А. Айвазяна (изучал экономические, финансовые и правовые аспекты социального страхования), В.Е. Бенинг (математическая теория страхования), Е.В. Бережной (методы оценки экономических рисков), Ю.П. Лукашина (Зав. сектором экономического моделирования Института мировой экономики и международных отношений РАН), В.С. Мхитаряна (прогнозирование продаж с помощью адаптивных статистических методов), Н.П. Тихомирова (член ряда научных обществ и общественных академий, включая Общество риск-анализа (США), Русское общество анализа риска при РСПП РФ) и ряда других специалистов.

Несмотря на достаточно широкий спектр работ в области страхования, следует отметить, что вопросы моделирования деятельности страховой компании с применением математических методов и инструментальных средств не нашли должного отражения в отечественной практике.

В одних работах отечественных ученых моделируется деятельность страховых компаний с учетом их финансового состояния, в других работах приводятся модели потребления самого продукта страхования, в то время как, деятельность страховой компании на рынке страхования необходимо рассматривать комплексно с точки зрения взаимодействия компании и потенциальных потребителей продуктов страхования жизни. Кроме того, неравномерное развитие самого рынка страхования зависит от социально-экономического положения в регионе, следовательно, при построении тарификационной системы, необходимо учитывать не только значимые индивидуальные характеристики страхового договора, но и региональные особенности.

Недостаточный уровень проработанности вопросов в области моделирования деятельности страховой компании позволили сформулировать цель и поставить задачи исследования.

Цель исследования - разработка математических моделей анализа и прогнозирования деятельности страховой компании (на примере АО "СОГАЗ").

Объектом исследования является страховая компания.

Предметом исследования являются модели анализа и прогнозирования показателей, характеризующих деятельность страховой компании.

В соответствии с поставленной целью необходимо решить следующие задачи:

1. Сравнительный анализ страховых компаний РФ по набору показателей, характеризующих их деятельность;

2. Прогнозирование поступлений страховых премий и выплат;

3. Моделирование вероятности наступления страхового случая.

Информационная база исследования - отчетность субъектов страховой деятельности в ЦБ РФ за январь-декабрь 2019 г.

Для выполнения расчетов, оформления ВКР применялось такое программное обеспечение, как Statistica и Stata, надстройка Excel "Анализ данных" и построение графиков, а также библиотеки языка программирования Python.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, проведен анализ ее проработанности. Сформулирована цель, поставлены задачи, указаны объект и предмет исследования.

В первой главе осуществлен обзор подходов к анализу и моделированию деятельности страховой компании.

Вторая глава носит практический характер. В рамках этой главы был проведен сравнительный анализ страховых компаний РФ, занимающихся страхованием ОСАГО и КАСКО, на основании отобранных признаков, который позволил оценить место, занимаемое страховой компанией АО "Страховое общество газовой промышленности" на рынке страховых услуг страхования ОСАГО и КАСКО. В рамках задачи "Моделирование и прогнозирование поступления страховых премий" были разработаны модели одномерного прогнозирования и модель с распределенным лагом на основании данных исследуемой страховой компании, которые позволили спрогнозировать уровень страховых премий на конец 2021 г. В рамках задачи "Моделирование вероятности наступления страхового случая" на основании кластерного анализа были получены две группы водителей: группа с низким риском возникновения убытка в течение действия страхового договора и группа водителей с риском попадания в аварийную ситуацию, возникшую по их вине.

В заключении приведены результаты по каждой главе, а также рекомендации для исследуемой страховой компании.

1 Теоретические аспекты математического моделирования деятельности компании на рынке страховых услуг

1.1 Страховая компания как объект математического моделирования

Деятельность по оказанию страховых услуг является особой отраслью предпринимательства - страховой бизнес, сфера деятельности которого - страховой рынок.

Рынок страховых услуг - особая социально-экономическая структура, определенная сфера денежных отношений, где объектом купли-продажи выступает страховая защита, формируются спрос и предложение на неё. На практике страховой рынок - это сложная интегрированная система, включающая в себя различные структурные звенья. Первичным звеном страхового рынка является страховое общество или страховая компания, в которой осуществляется процесс формирования и использования страхового фонда.

Устойчивое экономическое состояние страховой компании является результатом действия множества причин и их комплексного взаимодействия. Достижение и поддержание эффективного функционирования страховой компании должно опираться на множество различных факторов. Отслеживание соответствующих индикаторов имеет целью наблюдение динамики рынка страхования, эффективности использования ресурсов, прогнозирование тенденций изменений соответствующих показателей. Так как отдельные индикаторы часто свидетельствуют о противоречивых тенденциях, является актуальным поиск универсального обобщенного показателя, оценивающего экономическое состояние страховой компании по совокупности показателей.

Основной принцип функционирования страхового рынка заключается в том, что свободная игра спроса и предложения стимулирует появление таких страховых услуг, которые необходимы потенциальному страхователю. Свобода ценообразования, выраженная в тарифных ставках на те или иные страховые услуги, создает условия для конкуренции между страховщиками. Конкуренция на страховом рынке побуждает сотрудников страхового общество к постоянному поиску новых потенциальных клиентов, совершенствованию форм и методов страхового обслуживания. Физические и юридические лица, в свою очередь, хотят знать, каким именно компаниям можно довериться. Применение математических методов и инструментальных средств позволяет получить объективную оценку уровня надежности страховых компаний.

Приведем нескольких ключевых определений.

1) Страхование - это "совокупность особых замкнутых перераспределительных отношений между его участниками по поводу формирования за счет денежных взносов целевого страхового фонда, предназначенного для возмещения возможного чрезвычайного и иного ущерба предприятиям и организациям или для оказания денежной помощи гражданам". [22, стр. 15].

2) "Под страховой деятельностью, порядок лицензирования которой определяют настоящие условия, понимается деятельность страховых организаций и обществ взаимного страхования (страховщиков), связанная с формированием специальных денежных фондов (страховых резервов), необходимых для предстоящих страховых выплат" [23].

3) "Финансы - это денежные отношения, возникающие в процессе распределения и перераспределения стоимости валового общественного продукта и части национального богатства в связи с формированием денежных доходов и накоплений у субъектов хозяйствования и государства, и использованием их на расширенное воспроизводство, материальное стимулирование работающих, удовлетворение социальных и других потребностей общества" [24, стр. 11].

Из этих определений со всей очевидностью следует, что страхование является частью финансов. (Рассматривая данный вопрос, необходимо отметить, что некоторые авторы считают страхование самостоятельной экономической категорией, а не составной частью финансов. Сторонником такой точки зрения является, например, В.В. Шахов.)

Страхование - одна из древнейших категорий общественных отношений и видов деятельности. Зародившись в период разложения первобытно - общественного строя, оно постепенно стало непременным спутником общественного производства. Идея страхования заключается в солидарной замкнутой раскладке ущерба. Сущность страхования состоит в формировании определенного денежного (страхового) фонда и его распределении во времени и пространстве с целью возмещения возможного ущерба (убытков) его участникам при наступлении несчастных случаев, стихийных бедствий и других обстоятельств, приводящих к потере различных видов собственности и активов, предусмотренных договором страхования. Таким образом перераспределительные отношения, присущие страхованию, связаны, с одной стороны, с формированием страхового фонда с помощью заранее зафиксированных страховых платежей, с другой с возмещением ущерба из этого фонда участникам страхования. Специфичность финансовых отношений при страховании состоит в вероятностном характере этих отношений.

Страхование как защита имущественных интересов граждан, организаций и государства является необходимым элементом социально - экономической системы общества. Страхование предоставляет гарантии восстановления нарушенных имущественных интересов в случае непредвиденных природных, техногенных и других явлений, оказывает позитивное влияние на укрепление финансов государства.

Продолжают создаваться крупные страховые компании, способные адаптироваться к динамично меняющейся конъюктуре рынка. Но тем не менее весь объём страховых взносов в нашей стране сопоставим с аналогичными показателями лишь одной западной компании, замыкающей перечень ста крупнейших страховых компаний мира. Финансовые возможности национальных страховых компаний по покрытию крупных убытков остаются низкими. У большинства из них вкладами в уставной капитал являются права на имущество, другие низколиквидные средства, что не лучшим образом влияет на надежность и платёжеспособность страховых компаний.

В настоящее время на территории России страхование осуществляют около 2300 страховых компаний, внесённых в государственный реестр. Как и в других странах, страховое дело в России представлено множеством различных по масштабам и формам организации страховых обществ. По характеру страховых операций все фирмы, функционирующие на страховом рынке, можно разделить на две группы независимо от их организационно-правовой формы.

Первая - универсальные страховщики, которые ориентируются на оказание широкого спектра страховых услуг, осуществляют "все виды деятельности". У таких компаний наиболее распространено следующее страхование: жизни, от несчастных случаев, медицинское, имущества, грузов, наземного транспорта.

Вторая группа - страховые общества, специализирующиеся на определенном виде страхования (например, общества медицинского страхования).

Эффективность работы страховых компаний в значительной степени зависит от эффективности работы их организационных служб и от успешности деятельности страховых агентов. Одним из факторов, обеспечивающих выявление путей совершенствования этой деятельности является применение математических методов.

Страховая деятельность компании - как и деятельность всякой другой финансовой структуры - свое окончательное выражение находит в движении денежных средств, т.е. через образование, существование и расходование денежных фондов. Именно такое выражение страховой деятельности и будет объектом дальнейшего анализа. Весь производственный процесс, имеющий целью обеспечение качественной страховой защиты, и в то же время преследующий получение прибыли, в конечном счете можно представить в виде совокупности фондов и денежных потоков, их связывающих.

Специфика страховой деятельности проявляется в следующих особенностях реализации страхового продукта и организации процесса страхования.

Во-первых, продажа страхового продукта означает начало действия договора страхования и возникновение обязательств у страховщика. Покупая страховой продукт, страхователь авансирует страховщика путем уплаты страховой премии в начале действия договора страхования. Иначе говоря, страхованию присущ перевернутый экономический цикл.

Во-вторых, потребительская стоимость страхового продукта, состоящая в обеспечении страховой защиты, материализуется в случае наступления страхового события. Это означает, что обязательства страховщика по осуществлению страховой выплаты возникнут только при реализации страхового события у конкретного страхователя. Иначе говоря, вероятностный характер наступления страхового события определяет возможность реализации обязательств страховщика.

В-третьих, страховая премия (стоимость страховой услуги) в нетто части страхового тарифа отражает прогнозную среднестатистическую величину убытка. Это означает то, что она компенсирует не фактические расходы страховщика, а предназначена для финансирования потенциальных расходов, вытекающих из договора страхования. Формирование страховых резервов, предназначенных для обеспечения процесса страхования и обусловленное перевернутым экономическим циклом, происходит из страховых премий. Обязательства перед страхователями теоретически должны выполняться за счет средств страховых резервов, так как расчет страховой премии базируется на принципе равенства обязательств.

В соответствии с российским законодательством и принципами бухгалтерского учета выделяются следующие основные виды финансовой деятельности страховой компании:

1. Страховая деятельность.

2. Инвестиционная деятельность.

3. Прочая деятельность.

1. Страховая деятельность.

В соответствии с приведенным ранее нормативным определением, страховая деятельность - это "деятельность страховых организаций и обществ взаимного страхования (страховщиков), связанная с формированием специальных денежных фондов (страховых резервов), необходимых для предстоящих страховых выплат" [23].

Принципиально страхование делится на две большие области:

1. Накопительное страхование.

2. Рисковое страхование.

Различия между ними настолько значительны, что в развитых странах законодательно закреплен запрет на их совмещение в рамках одной страховой организации. В России такого запрета нет, однако принципиальные различия нашли свое отражение в нормативной базе, регулирующей страхование. В частности, органом страхового надзора утверждены различные типовые методики расчета страховых тарифов, введены определенные ограничения перестрахования риска дожития (относящегося к накопительному страхованию), различные правила формирования страховых резервов и т.д.

Используем определение, утвержденное нормативно.

"Под рисковыми в настоящих методиках понимаются виды страхования, относящиеся к видам страховой деятельности иным, чем страхование жизни:

- не предусматривающие обязательства страховщика по выплате

страховой суммы при окончании срока действия договора страхования;

- не связанные с накоплением страховой суммы в течение срока действия договора страхования." [25]

Менее формально основные различия между двумя подгруппами можно определить следующим образом.

При накопительном страховании жизни страховая услуга максимально сближена с банковской и основное понятие, определяющее обязательства страховщика - это норма доходности. Для страхователя она определяет доход, который он (или его наследники) получат через ряд лет, для страховщика - это расходы, по привлечению средств для инвестирования. Эта стоимость инвестиционных ресурсов должна быть перекрыта инвестиционным доходом. При страховании жизни страховые отношения между компанией и клиентом максимально индивидуализированы. Баланс взаимных обязательств переведен на самый низкий уровень - уровень отдельного договора. Каждому клиенту страховщик обязан выплатить сумму, равную сумме полученных от него взносов, увеличенной на норму доходности.

При проведении рисковых видов страхования на первый план выходит такое понятие, как вероятность наступления страхового случая - это видно уже из самого названия. В общем случае эта вероятность относительно мала и не зависит ни от страхователя, ни от страховщика, что и делает возможным само страхование.

Устойчивое проведение рискового страхования как основного бизнеса организации возможно только при наличии относительно большого числа застрахованных объектов - достаточного для раскладки убытков на части застрахованных между всеми и для получения прибыли в виде превышения суммы взносов над суммой выплат. В рисковом страховании взаимные обязательства компании и клиентов балансируются, в отличие от страхования жизни, на самом высоком уровне - между компанией и всеми клиентами как единым целым. В данном случае не столько важен баланс выплат и поступлений по отдельному договору, сколько конечные финансовые результаты всей страховой деятельности.

В том случае, если компания проводит несколько видов страхования, все вышесказанное может в полной мере относиться к каждому виду в отдельности - в той степени, в которой он является "центром прибыли", то есть ориентирован на самоокупаемость и доходность.

Необходимо еще раз подчеркнуть, что в основе рискового страхования лежит массовое проведение страховых операций и она же обусловливает возможность широкого применения математических методов при их исследовании. Рисковое страхование, не опирающееся на массовый охват, на соответствующие статистические закономерности, может существовать какое-то время, но не может считаться надежной основой страховой деятельности компании.

В силу такого принципиального различия страхования жизни и рискового страхования, более широких возможностей для применения математической методологии в рисковом страховании и вследствие специализации компании, на материалах которой предполагалось проведение апробации результатов исследования, рассматриваемая в настоящей работе страховая деятельность ограничена рисковыми видами страхования. В данном случае область применения математических методов - это процесс формирования и расходования денежных фондов при осуществлении рискового страхования, то есть страхования, характеризующегося замкнутой раскладкой ущерба.

2. Инвестиционная деятельность.

Это чрезвычайно важная область деятельности страховщика. Деятельность страховой компании основана на аккумуляции значительных ресурсов в денежной форме. Инверсия страхового цикла, получение премии в начале периода оказания страховой услуги определяет то, что у страховщика образуются временно свободные средства. Их размещение исходя из принципов инвестиционной политики компании и составляет инвестиционную деятельность страховщика. Эти принципы в свою очередь определяются характеристиками страховой деятельности. То, какой объем временно свободных средств имеется в распоряжении страховщика, на какой срок, какие денежные средства понадобятся в будущем для выполнения страховых обязательств (и когда именно) - все это обусловливает направления, сроки и условия размещения инвестиционных ресурсов. В связи с этим определение финансовых характеристик страховой деятельности (и их прогнозирование) является необходимым для выработки адекватной инвестиционной политики.

Инвестиционный доход является одним из самых важных источников доходов крупных страховых компаний. Однако из-за высокой степени риска инвестиционной деятельности требования к качеству проводимой страховыми компаниями инвестиционной политики очень высоки. Целью исследования является изучение структуры инвестиционного портфеля российских страховых компаний и оценка вероятности банкротства страховой компании вследствие выбора неверной инвестиционной стратегии.

Доход от вложений средств страховых резервов является одним из важных источников дохода страховой компании, но по причине рискованности инвестиционного процесса стратегия должна составляться максимально тщательно и с использованием всей необходимой актуальной информации о состоянии экономики и о правилах размещения резервов, действующих в конкретной стране.

Анализ финансовой отчетности российских страховых компаний показывает, что инвестиционную стратегию многих страховщиков можно назвать умеренной и консервативной, наиболее важной для них является собственная платежеспособность. Поэтому страховщики стремятся гарантировать получение некоторой целевой доходности, инвестируя в высоколиквидные активы с постоянной доходностью с минимальной степенью риска. К надежным инструментам относят банковские депозиты и долговые ценные бумаги, такие как векселя и облигации. Паи паевых инвестиционных фондов и акции считаются более рисковыми способами размещения средств. Согласно исследованию, проведенному РА Эксперт, по данным 100 страховых компаний, суммарная рыночная доля которых составила порядка 80%, в среднем по рынку треть инвестиций страховых компаний приходится на банковские депозиты, четверть активов содержится в виде денежных средств и их эквивалентов. На акции и облигации приходится по 10% инвестиций соответственно.

3. Прочая деятельность.

Как любая организация, страховая компания также может осуществлять иную деятельность, не являющуюся профильной (т.е. не страховую и не инвестиционную) и не запрещенную законодательством. В отдельные периоды функционирования страховщика она может принимать довольно большие масштабы. В качестве примера можно привести отвлечение больших финансовых ресурсов на строительство офиса, осуществление работы по реализации имущества, права на которое перешли к страховщику после выплаты возмещения и т.д. Эта деятельность также не является объектом настоящего исследования. Отметим, что и для ее регулирования могут использоваться результаты исследования страховой деятельности, например, указывающие на необходимость поиска дополнительных финансовых ресурсов, или на невозможность отвлечения средств на непрофильную деятельность.

В качестве объекта исследования выбрано непосредственно рисковое страхование. Схема финансовой деятельности страховой компании изображена на рис. 1.1.

Рисунок 1.1 - Схема страховой финансовой деятельности страховщика.

Прерывистой линией помечены расходные финансовые потоки, сплошной -доходные.

Перечислим их в соответствии с номерами, обозначенными на схеме:

1 -премия, уплаченная по перестрахованию;

2 - полученная перестраховочная комиссия;

3 - полученное возмещение от перестраховщиков;

4 - полученная премия по прямому страхованию;

5 - выплаченное возмещение по прямому страхованию;

6 - выплаченное агентское вознаграждение за привлеченных клиентов по прямому страхованию;

7 -полученная премия по перестрахованию;

8 - уплаченное комиссионное вознаграждение по перестрахованию;

9 - выплаченное возмещение по перестрахованию.

Финансовую деятельность страховщика, таким образом, можно обозначить как систему указанных финансовых потоков (отмечена затемненной областью).

Важнейшей проблемой успешной жизнедеятельности страховых компаний является ее выживание. Проблема выживания многоаспектна. В русле ее решения находятся исследования эффективной тарифной, кредитной, банковской, рекламной, информационной политике и т.д.

Далее целесообразно рассмотреть место исследования финансовой деятельности страховой компании в системе задач, решаемых с помощью экономико-математических методов.

1.2 Обзор основных подходов к анализу и моделированию деятельности страховой компании

В настоящее время вопросам сравнительного анализа деятельности страховых компаний посвящены следующие труды отечественных и зарубежных ученых.

В качестве отправной точки можно использовать классификацию задач, приводимую в книге Айвазяна С.А. и Мхитаряна В.С. [26]. В основу данной классификации положены критерии конечной прикладной цели, уровня иерархии и профиля анализируемой экономической системы.

1. По конечным прикладным целям.

1.1 Прогноз экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой систем

1.2 Имитация различных возможных сценариев развития анализируемой системы, когда статистически выявленные взаимосвязи используются для прослеживания того, как возможные изменения тех или иных управляемых параметров скажутся на значениях "выходных" характеристик.

1.3 Управление анализируемой системой.

2. По уровню иерархии.

2.1 Макроуровень - анализируется экономическая система на уровне государства и выше.

2.2 Мезоуровень - уровень регионов, отраслей, транснациональных корпораций.

2.3 Микроуровень - уровень отдельной семьи, отдельного предприятия.

3. По профилю исследования или кругу исследуемых проблем (в некоторых случаях не определяется): инвестиционный, финансовый, социальный и т.д.

Очевидно, что по уровню иерархии анализ страховой деятельности относится к микроуровню, так как исследуется отдельная страховая организация. (В научно-исследовательской работе рассматривается российская страховая компания - если взять для примера страховую корпорацию AIG с годовым сбором премии около 10 млрд. долл. и активами около 180 млрд. долл. и принять во внимание ее широкую географическую представленность, то необходимо будет признать, что это уже более высокий уровень.)

Моделирование страховой деятельности - это как раз тот случай, когда имеется профиль исследования, а именно - финансовый. Денежное выражение взаимоотношений с прочими участниками страхового рынка и совершенно четкое целевое назначение каждого денежного потока обусловливает определение страховой деятельности в качестве финансовой и ее рассмотрение как финансовой системы.

По цели исследования моделирование страховой деятельности можно полностью отнести к первой и второй целям - прогнозу и имитации и частично - к третьей - управлению. При этом, цели будут в значительной мере пересекаться. Так, прогноз развития страховых операций одновременно служит основой для управления компанией. В то же время, использование плановых заданий в качестве заданных параметров будет не чем иным, как имитацией развития данной системы. Кроме этого, для решения задач управления необходимо знать историю развития финансовой системы компании в прошлом. Эти сведения позволят оценить эффективность ранее принятых решений, то есть реализовать стадию контроля и оценки.

Моделирование деятельности страховой компании хорошо освещается в монографии Д.Д. Хэмптона [91]. И хотя в целом работа имеет несколько иной профиль - она относится, скорее, к области анализа финансовой документации страховых компаний, проблемам составления балансов и отчетов о прибылях и убытках, расчета резервов и т.д. Однако в отдельных вопросах она вплотную приближается к проблематике экономико-математического моделирования. Это относится, например, к затрагиваемой в данной книге проблеме прогнозирования убытков.

Автором, среди прочего, приводятся основы вероятностного анализа сумм убытков - их распределения, доверительные интервалы и т.п. Отдельно стоит остановиться на "распределении убытков по годам", как это обозначено у автора. Этот термин обозначает следующее. Выделяются три типа годов для отнесения страховых выплат к конкретному периоду: календарный год с 01.01 по 31.12, который "нужен для подготовки отчетов"; "полисный год", "соотносящий убытки с календарным годом, когда были выпущены соответствующие полисы"; "год страхового случая", используемый "для определения убытков от данного календарного года после их появления. Такое разделение интересно прежде всего тем, что оно отражает проблему возможного несоответствия финансовой картины страховой организации, создаваемой бухгалтерской отчетностью, и фактического соотношения имущества и обязательств страховщика, обусловленного состоянием его страхового и инвестиционного портфелей. Получив страховые взносы в данном периоде, сформировав страховые резервы, произведя страховые выплаты и оплатив расходы на ведение дела, страховая организация формально может определить прибыль от страховой деятельности данного периода. Однако, будет ли эта величина действительно прибылью в смысле разницы между выручкой и себестоимостью? Возможно, что нет, так как действие договоров страхования не прерывается точкой наступления нового года.

Точно также и урегулирование убытков может тянуться долгое время после окончания договора страхования. Это неизбежно поднимает проблему поиска методологии анализа, которая позволила бы учесть эту особенность страхования и стала бы логическим продолжением бухгалтерской отчетности. Представляется, что можно разделить подходы к анализу страховой деятельности на "бухгалтерский" и "небухгалтерский".

Теоретическая основа страхования - принятие компанией неизвестной (но прогнозируемой) величины обязательств за известную плату обусловливает вероятностную сущность страхования как экономической деятельности. Технологическая особенность страхования - получение страховых взносов вперед, в начале срока действия договора, а оплата убытков (выполнение обязательств по договору) в течение этого срока обусловливает инверсию производственного цикла страховщика. То есть сумма обязательств страховой компании по заключенным договорам страхования точно неизвестна в момент заключения договоров (момент принятия этих обязательств) и становится известной только по прошествии всего срока несения страховых обязательств по договору страхования.

В таком случаемы можно утверждать, что реальный финансовый результат страховой деятельности в данном периоде может быть точно определен только после завершения (или "прохождения") всех договоров страхования, заключенных в этом периоде. Очевидно, что этот временной лаг будет составлять время до окончания последнего договора, время исковой давности для предъявления требований и время урегулирования всех возможных претензий по страхованию. При таком подходе аналитик должен сначала привязать все денежные потоки, генерируемые договорами данного периода к данному периоду (и так на протяжении всего временного горизонта исследования), а затем рассматривать получившиеся ряды. При этом "в реальности" эти ряды не существуют, в финансовой и статистической отчетности показатели с теми же названиями будут составлены из других слагаемых. Такой анализ интересен тем, что он дает возможность определить "чистый" результат страховой деятельности, найти ту точку во времени, которая действительно означает существенные изменения закономерностей развития финансовой системы компании.

Этот подход наиболее близок принципу, принимаемому при расчете страховых тарифов - принципу замкнутой раскладки ущерба, поэтому назовем его "актуарным подходом". Но этот подход имеет и существенные недостатки. Он требует ведения обширного статистического учета, ориентированного прежде всего на его специфические требования (так как нормативные формы статистической отчетности должны содержать лишь сведения о денежных потоках данного периода). Кроме этого, теряется оперативность - из-за неизбежности временного лага для сбора информации, характеризующий каждый период. Это также в значительной степени снижает его ценность, так как время - один из важнейших ресурсов.

Второй подход основан на анализе взаимосвязи денежных потоков, относящихся к одному периоду. Так как принцип "за период" и "на отчетную дату" положен в основу составления бухгалтерской отчетности, то подход, основанный на этом принципе, может называться "бухгалтерским". Однако, в большинстве случаев на практике он сводится к тому, что результатом анализа является набор количественных показателей, отражающих доходы и расходы данного периода, их соотношения и темпы роста по сравнению с предыдущим периодом или аналогичным периодом прошлого года. При этом, такие отчеты делаются в одинаковой форме и за месяц, и за год. Преимущества этого метода - в его простоте, оперативности и понятности.

В качестве примера "бухгалтерского" методику "рейтинговой оценки страховой деятельности оперативных структурных подразделений".

Методика предполагает последовательное выполнение трех этапов:

I этап. "Сбор и аналитическая обработка исходной информации за оцениваемый период времени."

II этап. "Расчет показателей, используемых для рейтинговой оценки страховой деятельности оперативных подразделений, и их классификация."

III этап. "Расчет итоговой рейтинговой оценки, и ранжирование оперативных подразделений по рейтингу."

В качестве исходной информации используются данные об оборотах по соответствующим счетам и субсчетам бухгалтерского учета, переведенные в валютный эквивалент (доллары США) по курсу, действовавшему на день свершения соответствующей операции. Аналитическая обработка состоит в технической подготовке данных для анализа и их сведении в единый массив.

Для определения рейтинговой оценки применяются перечисленные ниже показатели.

1. Доля страховой премии в общем объеме страховой премии по всем оперативным подразделениям за отчетный период (в %%).

2. Рост страховой премии в валютном эквиваленте в расчете на одного сотрудника по сравнению с соответствующим периодом прошлого года (в %%). Если по оперативному подразделению за прошлый год отсутствуют данные, то для исключения искажения рейтинговой оценки значение этого показателя приравнивается к 100%.

3. Выполнение планового задания по сбору страховой премии в валютном эквиваленте за отчетный период (в %%).

4. Соблюдение запланированного норматива по расходам на ведение дела (отношение расходов на ведение дела к страховой премии по прямому страхованию). При расчете рейтинга берется отклонение фактического значения показателя от нормативного ("-" - экономия, "+" - перерасход).

5. Уровень рентабельности страховых операций - отношение финансового результата к страховой премии по прямому страхованию и рискам, принятым в перестрахование (в %%). В свою очередь, финансовый результат определяется как разница между доходами и расходами по страховой деятельности, включая расходы на ведение дела.

6. Уровень дебиторской задолженности, образовавшейся в отчетном периоде, в страховой премии, полученной за отчетный период.

В общем виде алгоритм рейтинговой оценки страховой деятельности оперативных подразделений представлен в виде последовательности следующих действий:

1. Исходные данные представляются в виде матрицы или таблицы, где по столбцам записаны номера показателей (), а по строкам - номера подразделений ().

2. По каждому показателю находится минимальное и максимальное значение, при этом формируется дополнительная строка условного эталонного подразделения (). По показателям, соответствующим критерию "чем больше, тем лучше", в строку эталонного подразделения заносится максимальное значение, а по показателям, соответствующим критерию "чем меньше, тем лучше" - соответственно минимальное значение."

3. Исходные показатели матрицы стандартизируются в соответствии со следующим принципом. Пусть - стандартизированные показатели деятельности -oгo подразделения. Тогда стандартизированный вид показателей, принцип ранжирования которых "чем больше, тем лучше", вычисляется как отношение разности исходного показателя и минимального среди всех подразделений к разности максимального и минимального среди всех подразделений. Стандартизированный вид показателей, принцип ранжирования которых "чем меньше, тем лучше", получается путем вычитания вышеуказанного отношения из единицы.

4. Для каждого анализируемого оперативного подразделения определяется значение его сводной рейтинговой оценки по формуле:

где - рейтинговая оценка для -oгo подразделения; - стандартизированные показатели -oгo анализируемого подразделения .

5. После определения сводной рейтинговой оценки для каждого подразделения она стандартизируется ("приводится" к единичному масштабу) путем деления разности данного подразделения и минимального среди всех подразделений на разность между максимальным и минимальным среди всех подразделений.

6. Все подразделения упорядочиваются (ранжируются) в порядке возрастания сводной рейтинговой оценки.

Наивысший рейтинг имеет подразделение со значением стандартизированной рейтинговой оценки, равным единице, а самый низший - с нулевым значением.

Очевидно, что вышеприведенная методика является типичной реализацией бухгалтерского подхода. Это обусловлено тем, что страховая деятельность рассматривается "за оцениваемый период времени", в качестве которого приказом установлены квартал, полугодие, 9 месяцев и год - то есть ежеквартально нарастающим итогом с начала года. При этом необходимо помнить, что ставилась цель оценить именно страховую деятельность, как это и отражено в названии самого документа. На самом же деле используемые показатели оценивают скорее уровень выполнения планового задания по сбору премии, уровень расходов на ведение дела и выработку (сумму взносов) на одного сотрудника. Непосредственно к страховой деятельности наиболее близкое отношение имеет показатель рентабельности страховых операций, так как в него интегрированы и страховые взносы, и выплаты.

Но "выделить" их из него для детальной оценки невозможно, и, кроме того, он характеризует соотношение расходов и доходов за один период, без учета инверсии цикла. Способ оценки деятельности подразделения путем сравнения с остальными представляется довольно спорным. Это имело бы смысл, если бы подразделения занимались хотя бы схожими видами страхования. В реальности вряд ли можно считать корректным сравнение показателей управления автострахования, имеющего десятки тысяч застрахованные объектов и управления авиационного страхования, имеющего таких объектов на три порядка меньше - несколько десятков.

Между тем, в силу вероятностной сущности ряда финансовых потоков и их распределенной во времени и неочевидно проявляющейся взаимосвязи, необходимо исследовать страховую деятельность как непрерывный во времени процесс, не обрывая его искусственно началом каждого периода. При этом нет необходимости построения новой системы статистического учета, возможно использовать те же данные бухгалтерского учета, так как он основан на непрерывности отражения соответствующих операций. Собрав эти данные в одну исходную информационную базу, исследователь получает материал, позволяющий применять методы, основанные на комбинации преимуществ актуарного и бухгалтерского подходов. Здесь также рассматриваются реальные денежные потоки в привязке к периодам их реального возникновения. Всегда можно определить реальный финансовый результат данного периода. Но при этом каждый год не начинается "с чистого листа", а рассматривается как продолжение страховых операций предыдущих периодов. Допускается, что влияние одних потоков на другие проявляется спустя некоторое время. Относительная протяженность временного горизонта дает нам возможность сгладить нехарактерные колебания и выявить существенные закономерности финансовой системы. Исследование ее развития в прошлом дает возможность охарактеризовать историю компании, определить переломные точки, приступить к поиску причин такого развития и таких, зафиксированных в ходе ретроспективного анализа закономерностей и соотношений.

Доцентами экономических наук, профессорами Крымского федерального университета имени В.И. Вернадского Воробьев Ю. Н. и Воробьева Е. И. опубликовано исследование [27], в котором проведена оценка деятельности двух страховых компаний ОАО СК "АльфаСтрахование" и ООО СК "ВТБ Страхование". Обе компании имеют достаточно высокий рейтинг и занимают верхние позиции по объемам страховых премий и страховых выплат. Основной целью исследования является выявление преимуществ и недостатков в деятельности крупных отечественных страховых организаций. Страховые компании сравнивались по ряду абсолютных и относительных показателей.

Сравнительный анализ финансово-хозяйственной деятельности страховых компаний показал, что первая страховая компания существенно превышает вторую по большинству абсолютных показателей. Вместе с тем, при расчете относительных показателей, преимущество получает вторая страховая компания, которая имеет и лучшие финансовые результаты. В исследовании было доказано, что размеры страховой компании не всегда определяют ее эффективность. Важны конечные результаты финансово-хозяйственной деятельности, которые характеризуют общую ситуацию в страховых компаниях.

Достоинством используемого метода сравнительного анализа можно считать достаточно глубокий анализ деятельности страховых компаний. Но этот метод достаточно трудоемкий и требует больших умственных и временных затрат, а также его сложность при сравнении большего числа компаний.

Кандидатом экономических наук, доцентом Хакасского технического института - филиал Сибирского федерального университета - Прокопьевой Е.Л опубликовано исследование [66], в котором представлена авторская методика - построение оценки эффективности развития страхования в регионах РФ с использованием индексного метода. В работе исследованы количественные показатели социально-экономического развития и страхования в субъектах РФ. Инструментарием явились статистические и экономико-математические методы, рейтинговая оценка. Значимость работы заключается в разработке методики оценки эффективности региональных страховых рынков. Методика доступна любому аналитику, так как основана на данных статистики.

В основе методики лежит построение интегрального показателя, аналогичного индексу человеческого развития, для определения рейтингов субъектов РФ, с его последующим использованием в качестве базы сравнения при оценке эффективности развития страхования в тех же субъектах РФ, так как должна существовать определенная зависимость между уровнем социально-экономического развития региона и спросом на страховые услуги.

В исследовании по этой методике необходимо использовать экономические показатели региона, так как страховой рынок, являясь отраслью инфраструктуры, не может быть эффективным без адекватной экономической базы. При определении набора критериев следует избегать тех показателей, которые формируются под влиянием государственного регулирования, поскольку они могут искажать реальное социально-экономическое положение и потенциал развития региона.

Предложенная методика оценки эффективности региональных страховых рынков позволяет дать количественную характеристику страховому рынку региона в двухмерном сравнении: с другими социально-экономическими показателями данного региона и со страховыми рынками других регионов.

Преимущество данной методики заключается в использовании формализованных и объективных критериев для оценки страхового сектора.

Поскольку методика является оригинальной, возможно, она потребует доработки в дальнейшем. Например, критического взгляда заслуживают: перечень показателей, использованных как для оценки рейтинга региона, так и для оценки рейтинга страхового рынка; установленные интервалы деления регионов на группы, взятые произвольно, так как аналогичных ориентиров в настоящее время нет.

1.3. Методы прогнозирования деятельности страховой компании посредствам трендов, временных рядов, алгоритмов

Кандидатом экономических наук, доцентом Крымского федерального университета имени В.И. Вернадского Цугунян А.М. опубликована статья [90], в котором представлен сравнительный анализ и оценка доходов страховых организаций России.

Целью статьи является сравнительный анализ и оценка доходов ведущих страховых компаний России, а также обоснование тенденций и перспектив их формирования в будущем. Исследование формирования доходов страховых организаций было осуществлено на материалах двух ведущих российских страховщиков: ОАО "АльфаСтрахование" и ООО "ВТБ Страхование". Эти страховые организации по параметрам страховой деятельности близкие, что позволило получить достаточно адекватные оценки при сравнении их доходов и перспектив их формирования в будущем.

Реализация цели исследования позволила раскрыть тенденции при формировании доходов и прибыли от страховой и инвестиционной деятельности двух крупных российских страховых организаций ОАО СК "АльфаСтрахование" и ООО СК "ВТБ Страхование".

В исследовании показано, что в результате конкурентной борьбы одна страховая организация постепенно сдает свои позиции, в то время как другая страховая компания наращивает финансово-экономические результаты. Это привело к тому, что первая страховая организация, ОАО "АльфаСтрахование", уменьшила свои доходы и прибыль по сравнению со второй страховой организацией - ООО "ВТБ Страхование". Общая сравнительная оценка формирования доходов и прибыли двух страховых организаций позволила утверждать, что ООО "ВТБ Страхование" имеет явные преимущества и будет наращивать финансово-экономические показатели в будущем. Прогнозируется, что ООО "ВТБ Страхование" будет и дальше повышать свою роль на рынке страхования, что позволит увеличить доходы и прибыль до налогообложения.

Достоинством используемой методики является исследование страховых компаний в динамике, что позволяется не только сравнить деятельность страховых компаний, но и строить прогнозы. К недостаткам относится сложность масштабирования на большее количество исследуемых компаний. Также к недостаткам можно отнести "однобокость" исследования - сравнение страховых компаний только по фактору прибыли.

В рамках задачи прогнозирования поступления страховых премий и выплат применяются различные критерии проверки наличия тенденции в ряду динамики.

Проверить гипотезу о наличии тренда математического ожидания можно с помощью параметрических критериев.

1) Критерий Стьюдента.

Для каждой из двух частей временного ряда определяются оценки и , и - выборочных математического ожидания и дисперсии переменной соответственно.

Если оценки дисперсии для обоих частей ряда не равны, значение критерия Стьюдента рассчитывается по формуле

2) Критерий Фишера

Интервал наблюдения может быть разделен на несколько частей (если количество наблюдений достаточно велико). Проверяется гипотеза о равенстве оценок средних значений ряда, рассчитанных на этих частях.

где п - число частей разбиения интервала (1,Т); Тj - число измерений переменной уt на j-й части; j=1,2,..., п; - среднее значение временного ряда в целом; - средняя дисперсия. При условии справедливости нулевой гипотезы статистика F распределена по закону Фишера с числом степеней свободы 1=п-1, 2=Т1+Т2+...+Тn-п. Если - нет тенденции, ряд стационарен.

Проверка гипотезы о наличии тренда математического ожидания с помощью непараметрических критериев:

1. Критерий ранговой корреляции Спирмена - если в ряду присутствует тренд, то коэффициент корреляции между значениями уровней ряда и соответствующими моментами времени будем значим

Нулевая гипотеза - отсутствие тренда (). Для ее проверки используется статистика (1.5), которая в случае справедливости нулевой гипотезы распределена по закону Стьюдента с числом степеней свободы N-3.

2. Критерий, основанный на медиане выборки - при нарушении одного из условий критерия делается вывод о наличии тренда

В критерии серий, основанный на медиане выборки выполняется проверка гипотез

посредством формирования серий "+" и "-" при сравнении значений исходного ряда с медианным значение, для которых определяются длина наибольшей серии и число серий , и выполняется проверка неравенств

3. Критерий восходящих и нисходящих серий - аналогично предыдущему критерию, при нарушении одного из условий критерия делается вывод о наличии тренда

В критерии "восходящих и нисходящих" серий проверяются аналогичные гипотезы, а серии "+" и "-" строятся нахождением первых разностей временного ряда. Проверка гипотез основана на том, что при условии случайности ряда протяженность самой длинной серии не должна быть слишком большой, а общее число серий не должно быть слишком маленьким.

где равно 5, если N<26; 6 для 26<N<153; 7 для 153<N<170.

Проверку критерия об отсутствии тренда дисперсии можно осуществить с помощью параметрического критерия, а именно двустороннего критерия Фишера.

Исходный ряд разбивается на 2 равные части и вычисляется наблюдаемое значение статистики Фишера (1.10)

где и - оценки дисперсии ряда на первой и второй частях соответственно с числом измерений Т1 и Т2.

Выявление наличия сезонности в ряду динамики предполагает сглаживание случайных и периодических колебаний, выявление тенденции в развитии процесса. Для этого можно применить один из методов фильтрации компонент временного ряда, а именно метод простой скользящей средней (СС).

В общем случае алгоритм сглаживания по простой скользящей средней может быть представлен в виде следующей последовательности шагов:

1. Определяют длину интервала сглаживания l=2р, включающего в себя l последовательных уровней ряда (l < n). При этом надо иметь в виду, что чем шире интервал сглаживания, тем в большей степени погашаются колебания, и тенденция развития носит более плавный, сглаженный характер. Чем сильнее колебания, тем шире должен быть интервал сглаживания.

2. Разбивают весь период наблюдения на участки, при этом интервал сглаживания как бы скользит по ряду с шагом, равным 1.

3. Рассчитывают средние арифметические из уровней ряда, образующих каждый участок.

4. Заменяют фактические значения ряда, стоящие в центре каждого участка, на соответствующие средние значения.

Процедура сглаживания приводит к полному устранению периодических колебаний, если длина интервала сглаживания равна или кратна циклу, периоду колебания. Для исследуемого ряда используется 4-х точечная скользящая средняя. Тогда сглаженное значение вычисляется по формуле (1.11)

Для проверки наличия сезонности во временных рядах можно воспользоваться критериями:

1. В критерии пиков и ям для проверки нулевой гипотезы - отсутствие сезонности строится t-статистика

где е - число экстремальных точек, удовлетворяющих условиям .

2. Критерий Краскелла-Уоллиса

От временного ряда осуществляется переход к ряду рангов , затем этот ряд записывается в матрицу размерности (год*сезон). Затем рассчитываются средние ранги по каждому столбцу матрицы (сезону) и средний ранг по всему временному ряду

и строится статистика , которая при верности нулевой гипотезы имеет распределение Пирсона с числом степеней свободы .

Одним из методов прогнозирования величины поступления страховых премий на основе одномерных временных рядов является использование адаптивной модели, основанной на экспоненциальном сглаживании.

Методы экспоненциального сглаживания предназначены для выравнивания уровней временного ряда. Их суть заключается в взвешивании уровней исходного временного ряда скользящей средней с экспоненциальным характером изменения весов. Реккуррентная формула расчета экспоненциальной средней имеет вид:

где - значение экспоненциальной средней, - параметр сглаживания, ; - параметр затухания.

Экспоненциальная средняя - взвешенная сумма всех уровней ряда, причем веса уровней убывают по мере их удаления в прошлое соответственно экспоненциальной функции. Она играет роль фильтра, поглощающего колебания ряда. В случае, когда в ряду присутствует тренд или сезонная составляющая, простое экспоненциальное сглаживание дает плохие результаты. В этом случае применяются адаптивные сезонные модели.

Множество комбинаций различных типов тенденций с периодическими колебаниями можно записать в виде одной обобщённой модели:

где и - аддитивный и мультипликативный показатели сезонности с периодом колебания к; t=к, к+1,...,Т; - начальные условия.

Таким образом, d1t представляет собой текущую оценку процесса , очищенную от сезонных колебаний (при их наличии) с помощью коэффициентов сезонности или , рассчитанных для предшествующего цикла.

где - коэффициент линейного роста; - коэффициент экспоненциального роста.

Адаптация всех перечисленных параметров осуществляется с помощью экспоненциального сглаживания:

где ; t=5, к+1,...,Т, - коррекция ошибок.

Также к методам одномерного прогнозирования относятся модели Бокса-Дженкинса.

Одним из широко распространенных подходов к прогнозированию является использование моделей авторегрессии (АR), скользящего среднего (МА) и смешанных моделей - авторегрессии скользящего среднего (ARMA). Их обобщением, пригодным для описания нестационарных временных рядов, выступают модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего (ARIMA).

Стохастический процесс называется процессом скользящего среднего порядка q, если в разложении Вольда присутствует только q слагаемых:

Процесс скользящего среднего стационарен для любых , так как в правой части стоит линейная комбинация белых шумов. Для обратимости требуется, чтобы все корни характеристического уравнения лежали вне круга единичной длины.

Процесс, значение которого определяется линейной комбинацией конечного числа его предыдущих значений и добавлений белого шума называется процессом авторегрессии порядка р:

Для того чтобы процесс авторегрессии был стационарен требуется, чтобы все корни характеристического уравнения лежали вне круга единичной длины, а условие обратимости выполняется всегда.

АКФ процесса авторегрессии затухает либо по экспоненте, либо по синусоиде, а ЧАКФ обрывается, начиная с коэффициента порядка р+1. Для процесса скользящего среднего АКФ имеет q-ненулевых коэффициентов автокорреляции, а ЧАКФ будет нулевой.

Модель процесса авторегрессии скользящего среднего имеет вид:

Стационарность ARMA-модели определяется стационарностью только АR-части, а обратимость определяется обратимостью СС-части.

При выполнении условий обратимости, конечный процесс ARMA(р,q) может быть представлен в виде бесконечного процесса . А при выполнении условий стационарности, конечный процесс ARMA(р,q) может быть представлен в виде бесконечного процесса .

Часто на практике возникают ситуации, когда получаются несколько адекватных моделей в силу двойственности. В таких случаях для выбора модели используются информационные критерии Акаике и Шварца. Оба критерия используют остаточную дисперсию и штраф за количество оцениваемых параметров. Выбирается модель, которая дает минимальное значение по информационному критерию.

Критерий Акаике:

Критерий Шварца:

Многие временные ряды, особенно в экономике, демонстрируют достаточно устойчивое повышение или понижение своего уровня во времени, то есть характеризуются наличием тренда, следовательно, являются нестационарными. Однако характер такой нестационарности не всегда одинаков. Различают два типа нестационарных процессов: TSP или ТS-ряды (time stationary process) и DSP или DS-ряды (difference stationary process).

Принципиальное различие между двумя классами рядов заключается в их приведении к стационарному виду. Для нестационарного ТS-ряда корректное исключение тренда заключается в оценивании соответствующего детерминированного тренда и его вычитание из исходного ряда (детерминирование). Для DS-ряда корректное исключение тренда состоит в переходе к разностям соответствующего порядка (интегрирование).

Существуют различные критерии проверки типа временного ряда. Наиболее распространенным является критерий Дики-Фуллера, в котором нулевая гипотеза состоит в том, что исследуемый ряд относится к типу DS-рядов.

В рамках задачи моделирования вероятности наступления страхового случая применялись методы классификации данных, основанные на алгоритме случайный лес, который очень хорошо реализован в библиотеке sklearn языка Python. В этой библиотеке находится большое количество алгоритмов для задач, связанных с классификацией и машинным обучением в целом.

Дерево решений - интуитивно понятная базовая единица алгоритма случайный лес. Можно рассматривать его как серию вопросов да/нет о входных данных. В конечном итоге вопросы приводят к предсказанию определённого класса (или величины в случае регрессии). Это интерпретируемая модель, так как решения принимаются так же, как и человеком: мы задаём вопросы о доступных данных до тех пор, пока не приходим к определённому решению (в идеальном мире).

Базовая идея дерева решений заключается в формировании запросов, с которыми алгоритм обращается к данным. При использовании алгоритма CART вопросы (также называемые разделением узлов) определяются таким образом, чтобы ответы вели к уменьшению загрязнения Джини (Gini Impurity). Это означает, что дерево решений формирует узлы, содержащие большое количество образцов (из набора исходных данных), принадлежащих к одному классу. Алгоритм старается обнаружить параметры со сходными значениями.

Деревья решений реализованы в классе sklearn.tree.DecisionTreeClassifier, который имеет следующие параметры:

- max_depth - максимальная глубина дерева;

- max_features - максимальное число признаков, по которым ищется лучшее разбиение в дереве (это нужно потому, что при большом количестве признаков будет "дорого" искать лучшее (по критерию типа прироста информации) разбиение среди всех признаков);

- min_samples_leaf - минимальное число объектов в листе. У этого параметра есть понятная интерпретация: скажем, если он равен 5, то дерево будет порождать только те классифицирующие правила, которые верны как минимум для 5 объектов.

Алгоритм построения бинарной классификации в пакете sklearn с помощью деревьев решений выглядит следующим образом:

1) считывание исходных данных из файла в программу;

2) разделение данных на обучающую и тестирующую выборки;

3) настройка параметров модели;

4) обучение модели на обучающей выборке;

5) оценка модели на тестирующей выборке.

К положительным характеристикам деревьев решений относятся:

- Порождение четких правил классификации, понятных человеку, например, "если возраст < 25 и интерес к мотоциклам, то отказать в кредите". Это свойство называют интерпретируемостью модели;

- Деревья решений могут легко визуализироваться, то есть может "интерпретироваться" как сама модель (дерево), так и прогноз для отдельного взятого тестового объекта (путь в дереве);

- Быстрые процессы обучения и прогнозирования;

- Малое число параметров модели;

- Поддержка и числовых, и категориальных признаков.

К отрицательным характеристикам относятся:

- У порождения четких правил классификации есть и другая сторона: деревья очень чувствительны к шумам во входных данных, вся модель может кардинально измениться, если немного изменится обучающая выборка (например, если убрать один из признаков или добавить несколько объектов), поэтому и правила классификации могут сильно изменяться, что ухудшает интерпретируемость модели;

- Разделяющая граница, построенная деревом решений, имеет свои ограничения (состоит из гиперплоскостей, перпендикулярных какой-то из координатной оси), и на практике дерево решений по качеству классификации уступает некоторым другим методам;

- Необходимость отсекать ветви дерева (pruning) или устанавливать минимальное число элементов в листьях дерева или максимальную глубину дерева для борьбы с переобучением. Впрочем, переобучение - проблема всех методов машинного обучения;

- Нестабильность. Небольшие изменения в данных могут существенно изменять построенное дерево решений. С этой проблемой борются с помощью ансамблей деревьев решений;

- Проблема поиска оптимального дерева решений (минимального по размеру и способного без ошибок классифицировать выборку) NР-полна, поэтому на практике используются эвристики типа жадного поиска признака с максимальным приростом информации, которые не гарантируют нахождения глобально оптимального дерева;

- Сложно поддерживаются пропуски в данных. Friedman оценил, что на поддержку пропусков в данных ушло около 50% кода CART (классический алгоритм построения деревьев классификации и регрессии - Classification And Regression Trees, в sklearn реализована улучшенная версия именно этого алгоритма);

- Модель умеет только интерполировать, но не экстраполировать (это же верно и для леса и бустинга на деревьях). То есть дерево решений делает константный прогноз для объектов, находящихся в признаковом пространстве вне параллелепипеда, охватывающего все объекты обучающей выборки.

Решающие деревья являются хорошим семейством базовых классификаторов для бэггинга, поскольку они достаточно сложны и могут достигать нулевой ошибки на любой выборке. Метод случайных подпространств позволяет снизить коррелированность между деревьями и избежать переобучения. Базовые алгоритмы обучаются на различных подмножествах признакового описания, которые также выделяются случайным образом.

Метод классификации случайного леса реализован в библиотеке машинного обучения scikit-learn классом RandomForestClassifier. Его основные параметры это:

- n_estimators - число деревьев в "лесу";

- criterion - критерий для разбиения выборки в вершине (функция, которая измеряет качество разбиения ветки дерева);

- max_features - число признаков, по которым ищется разбиение;

- min_samples_leaf - минимальное число объектов в листе, необходимое для разделения внутреннего узла;

- max_depth - максимальная глубина дерева.

Алгоритм реализации случайного леса аналогичен алгоритму деревьев решений.

К положительным характеристикам случайного леса относятся:

- имеет высокую точность предсказания, на большинстве задач будет лучше линейных алгоритмов; точность сравнима с точностью бустинга;

- практически не чувствителен к выбросам в данных из-за случайного сэмлирования;

- не чувствителен к масштабированию (и вообще к любым монотонным преобразованиям) значений признаков, связано с выбором случайных подпространств;

- не требует тщательной настройки параметров, хорошо работает "из коробки". С помощью "тюнинга" параметров можно достичь прироста от 0.5 до 3% точности в зависимости от задачи и данных;

- способен эффективно обрабатывать данные с большим числом признаков и классов;

- одинаково хорошо обрабатывает как непрерывные, так и дискретные признаки;

- редко переобучается, на практике добавление деревьев почти всегда только улучшает композицию, но на валидации, после достижения определенного количества деревьев, кривая обучения выходит на асимптоту;

- для случайного леса существуют методы оценивания значимости отдельных признаков в модели;

- хорошо работает с пропущенными данными; сохраняет хорошую точность, если большая часть данных пропущена;

- предполагает возможность сбалансировать вес каждого класса на всей выборке, либо на подвыборке каждого дерева;

- вычисляет близость между парами объектов, которые могут использоваться при кластеризации, обнаружении выбросов или (путем масштабирования) дают интересные представления данных;

- возможности, описанные выше, могут быть расширены до неразмеченных данных, что приводит к возможности делать кластеризацию и визуализацию данных, обнаруживать выбросы;

- высокая параллелизуемость и масштабируемость.

К отрицательным характеристикам относятся:

- в отличие от одного дерева, результаты случайного леса сложнее интерпретировать;

- нет формальных выводов (р-values), доступных для оценки важности переменных;

- алгоритм работает хуже многих линейных методов, когда в выборке очень много разреженных признаков (тексты, Bag оf words);

- случайный лес не умеет экстраполировать, в отличие от той же линейной регрессии (но это можно считать и плюсом, так как не будет экстремальных значений в случае попадания выброса);

- алгоритм склонен к переобучению на некоторых задачах, особенно на зашумленных данных;

- для данных, включающих категориальные переменные с различным количеством уровней, случайные леса предвзяты в пользу признаков с большим количеством уровней: когда у признака много уровней, дерево будет сильнее подстраиваться именно под эти признаки, так как на них можно получить более высокое значение оптимизируемого функционала (прироста информации);

- если данные содержат группы коррелированных признаков, имеющих схожую значимость для меток, то предпочтение отдается небольшим группам перед большими;

- больший размер получающихся моделей. Требуется памяти для хранения модели, где - число деревьев.

Каждый алгоритм имеет свои плюсы и минусы, а также один, более лучший по характеристикам алгоритм может дать более худшую классификацию, что зависит уже от самих начальных данных.

1.4 Структурно-динамический анализ деятельности страховой компании

Объективная необходимость оценки финансового состояния страховых компаний обусловлена высокой социальной значимостью. Оценка финансового состояния страховой компании позволяет выявить эффективность функционирования, недостатки деятельности экономического субъекта, причины их возникновения и позволяет на основе полученных результатов выработать конкретные рекомендации по оптимизации его деятельности. В силу того, что страховая деятельность обеспечивает страховую защиту общества, требования к финансовому состоянию страховых компаний значительно выше аналогичных требований к финансовому состоянию потребителей страховых услуг. Если для самих страховых компаний обеспечение финансовой устойчивости и платежеспособности выступает обязательным условием их существования на страховом рынке, то для потребителей страховых услуг устойчивое финансовое состояние страховых компаний является гарантией стабильности их хозяйственной деятельности. Поддержание стабильного финансового состояния страховых компаний служит способом разрешения противоречия между главной целью страхования - страховой защитой клиентов и его коммерческими целями как вида предпринимательской деятельности.

В основе оценки деятельности страховой компании лежит структурно-динамический анализ.

Для анализа структуры и динамики экономических показателей деятельности страховой организации необходимая информация может быть получена из бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах деятельности.

Горизонтальный анализ заключается в построении аналитических таблиц, в которых абсолютные балансовые показатели дополняются относительными темпами их изменения. При проведении горизонтального анализа рассчитывают базисные темпы роста показателей за ряд лет (смежных периодов), что позволяет анализировать изменение отдельных балансовых статей, а также прогнозировать их значения.

В ходе вертикального анализа проводят аналитические процедуры расчета относительных показателей, позволяющие определить удельный вес каждой статьи баланса в общем его итоге. Рассчитанные динамические ряды показателей позволяют проследить за структурными изменениями в составе активов и их источников покрытия и прогнозировать их изменение. Горизонтальный и вертикальный методы анализа взаимодополняют друг друга, поэтому для проведения анализа строят аналитические таблицы с информацией, характеризующей как структуру баланса, так и динамику его отдельных показателей. Для более детального анализа отчетности используются приемы, которые включают:

- составление сравнительных таблиц с выявлением абсолютного и относительного (в процентах) отклонения по основным показателям отчетности;

- исчисление относительных отклонений показателей в процентах по отношению к балансовому году за несколько лет;

- исчисление показателей за ряд лет в процентах к какому-либо итоговому показателю.

Показатели данной группы отражают удельный вес отдельных видов средств в их общем объеме (валюте баланса) и динамику абсолютных значений отдельных видов средств. Для расчета показателей используются данные актива баланса. Для анализа структуры баланса валюта баланса принимается равной 100% и определяется доля каждого раздела баланса, элемента (статьи) в общей сумме средств или источников страховой организации.

При проведении финансового анализа исчисляются темпы роста и прироста активов и их удельного веса (в процентах) в общем объеме средств страховой организации. Особое внимание необходимо уделить динамике абсолютных значений и удельного веса таких видов активов, как непокрытые убытки и дебиторская задолженность. Рост этих показателей является отрицательной тенденцией, так как активы в сумме непокрытых убытков не могут быть использованы для покрытия обязательств. Дебиторская задолженность обладает высоким риском в отношении возвратности средств и является активом, не приносящим доход.

В ходе анализа необходимо выявить виды средств, динамика которых в значительной степени отличается от динамики валюты баланса. Показатели динамики и структуры средств страховой организации целесообразно анализировать поквартально и по итогам года.

Анализ динамики и структуры активов страховой организации показывает тенденцию к снижению деятельности.

Анализ активов позволяет выявить динамику развития страховой организации в целом. Прирост активов может свидетельствовать о росте деловой активности компании, однако для такой оценки необходим еще и более углубленный анализ изменения структуры активов. Одновременно следует обратить внимание на величину дебиторской задолженности организации.

Если анализ деятельности страховщика за несколько периодов (например, кварталов) показал, что дебиторская задолженность имеет тенденцию к росту, то это может свидетельствовать как о неудовлетворительном состоянии внутреннего контроля за расчетами со страхователями и прочими дебиторами, так и об увеличении сбора премий. Если прирост активов обеспечивается именно за счет собранной премии, то можно сделать вывод, что деятельность организации эффективна.

По балансу можно выделить следующие виды средств, находящиеся в распоряжении страховой компании: нематериальные активы, инвестиционные активы, депо премии, доля перестраховщиков в страховых резервах, дебиторская задолженность, прочие активы.

При проведении финансового анализа исчисляются темпы роста перечисленных выше активов и их удельных весов (в процентах) в общем объеме средств страховой организации. Особое внимание необходимо уделить динамике абсолютных значений и удельных весов таких видов активов, как непокрытые убытки и дебиторская задолженность. Их рост является отрицательной тенденцией, так как активы в сумме непокрытых убытков не могут быть использованы для покрытия обязательств. Дебиторская задолженность (с учетом конкретных особенностей) обладает высоким риском в отношении возвратности средств и является активом, не приносящим доход.

В ходе анализа необходимо выявить виды средств, динамика которых в значительной степени отличается от динамики валюты баланса. Показатели динамики и структуры средств страховой организации подлежат анализу поквартально и по итогам года.

Денежные средства представляют наиболее ликвидные активы компании, поэтому рост их абсолютного значения и удельного веса означает повышение степени ликвидности имеющихся активов. Увеличение денежных средств на счетах в банке свидетельствует, как правило, об укреплении финансового состояния организации. Их сумма должна быть такой, чтобы обеспечить погашение всех первоочередных платежей. Наличие больших остатков денежных средств на протяжении длительного времени может быть результатом недостаточно рационального использования средств и вовлечения их в инвестиционную деятельность страховой организации.

В соответствии с отчетом о потоках денежных средств страховой организации АО "СОГАЗ" за 2017 г. ключевые операции, генерирующие основные денежные потоки, это:

- страховые премии по договорам страхования и перестрахования иного, чем страхование жизни: 2017 г. - 76,97%, 2016 г. - 75,58%

- проценты полученные: 2017 г. - 6,50%, 2016 г. - 5,24%

- поступления от продажи акций и долей участия в дочерних, ассоциированных, совместно контролируемых предприятиях: 2017 г. - 5,81%, 2016 г. - 0,28%.

- поступления от продажи финансовых активов, имеющихся в наличии для продажи: 2017 г. - 4,04%, 2016 г. - 6,01%.

Основные направления расходования денежных средств:

- выплаты по договорам страхования и перестрахования иного, чем страхование жизни, уплаченные: 2017 г. - 35,90%, 2016 г. - 36,49%.

- платежи в связи с приобретением финансовых активов, имеющихся в наличии для продажи: 2017 г. - 22,22%, 2016 г. - 3,88%.

- поступления за минусом платежей (платежи за минусом поступлений) от размещения и закрытия депозитов и прочих размещенных средств в кредитных организациях и банках-нерезидентах: 2017 г. - 5,69%, 2016 г. - 21,20%.

- страховые премии по договорам, переданным в перестрахование, уплаченные: 2017 г. - 11,59%, 2016 г. - 11,78%.

Структурно-динамический анализ денежных потоков АО "СОГАЗ" за период с 2016 г. по 2018 г. представлен в Табл.1.

Талица 1

Структурно-динамический анализ денежных потоков АО "СОГАЗ" за 2016-2017 гг.

Показатель

Сумма, тыс. руб.

Абсолютное отклонение, тыс. руб

Темп роста, %

Удельный вес, %

Оглавление

- Введение

- Выводы

- Список литературы

- Приложение

Заключение

Денежные средства, полученные:

- от текущей деятельности

- от инвестиционной деятельности

- от финансовой деятельности

Список литературы

Денежные средства, направленные на осуществление:

- от текущей деятельности

- от инвестиционной деятельности

- от финансовой деятельности

Расход денежных средств, итого

В результате структурного анализа денежных потоков выясняется, какой вид деятельности вызвал преобладающее поступление денежных средств, а на ведение какого вида деятельности в основном расходовались денежные ресурсы. Наибольший объем денежной массы обеспечивает текущая страховая деятельность. Ее доля в общей сумме поступления денежных средств составляет 93,59% в 2016 г. и 90,06% - в 2017 г., в общей сумме расходования денежных средств - 69,51% - в 2016 г. и 67,40% - в 2017г. Доля инвестиционной деятельности в общей сумме поступления денежных средств составляет 6,41% в 2016 г. и 9,94% - в 2017 г., в общей сумме расходования денежных средств - 26,70% - в 2016 г. и 28,55% - в 2017 г. Движения денежных средств в рамках ведения финансовой деятельности у АО "СОГАЗ" практически нет, как результат - абсолютная независимость от банковского кредитования.

Структуру денежного потока АО "СОГАЗ" за 2016-2017 гг. наглядно характеризуют рис. 1.2, 1.3.

Рис. 1.2. Структура положительного денежного потока

Рис. 1.3 Структура отрицательного денежного потока

Анализ данных, представленных в табл. 1, показывает, что объемы денежных потоков по текущей страховой деятельности в 2017 г. снизился на 2,11-3,53% по сравнению с данными за 2016 г. Однако темпы роста не превышают показателей инфляции, что свидетельствует больше о сохранении позиций, нежели о снижении масштабов страхового бизнеса АО "СОГАЗ". По инвестиционной деятельности, напротив, наблюдается увеличение объемов денежных потоков 1,85-3,53%.

Если говорить о денежном обороте в целом по компании, то видно, что объемы денежных поступлений и выплат выросли на 13-14%.

Примечателен тот факт, что в 2016 году наблюдается дефицитный денежный поток АО "СОГАЗ". При дефицитном денежном потоке снижаются ликвидность и уровень платежеспособности страховой компании, что приводит к проблемам при выплате страхового возмещения, к росту просроченной задолженности перед страхователями.

В 2017 году наблюдается обратная ситуация: на начало 2017 года остаток денежных средств составлял 2,8 млрд.руб., на конец периода - около 5 млрд.руб. При избыточном денежном потоке происходит потеря реальной стоимости временно свободных денежных средств в результате их инфляционного обесценения, замедляется оборачиваемость капитала, теряется часть потенциального дохода в связи с упущенной выгодой от прибыльного размещения денежных ресурсов в инвестиционном процессе.

Результаты структурно-динамического анализа движения денежных средств позволяют определить место страховой компании по критериям эффективности генерирования денежных потоков, результативности использования денежных средств в рамках различных видов деятельности, темпам наращивания денежной массы, темпам прироста денежного сальдо и др. Вместе с тем они не раскрывают взаимосвязи полученного конечного финансового результата (чистой прибыли или убытка) и изменения денежных средств на счетах организации.

Для этого используется косвенный метод формирования отчета о движении денежных средств страховщика и его анализа. Если рассуждать теоретически, то чистая прибыль страховой организации за отчетный период должна соответствовать величине прироста остатка денежных средств. Однако различие методов расчета этих показателей в практике ведения бухгалтерского учета и составления финансовой отчетности (чистая прибыль организации определяется методом начисления, а остаток денежных средств - кассовым методом) приводит к их значительному отличию друг от друга. В связи с этим необходимо проведение ряда корректировочных процедур, в результате которых величина чистой прибыли отчетного периода становится равной приросту денежных средств за этот период.

Такие корректировки условно подразделяются на три группы по характеру хозяйственных операций:

- корректировки, связанные с несовпадением времени отражения доходов и расходов в бухгалтерском учете с притоком и оттоком денежных средств по этим операциям;

- корректировки, связанные с операциями, не оказывающими непосредственного влияния на расчет показателя чистой прибыли, но вызывающими движение денежных средств (осуществление финансовых вложений, приобретение объектов основных средств, доходных вложений в материальные ценности, получение и погашение кредитов и т.д.);

- корректировки, связанные с операциями, оказывающими непосредственное влияние на расчет показателя прибыли, но не вызывающими движения денежных средств (начисление амортизации основных средств, доходных вложений в материальные ценности, нематериальных активов).

Корректировочные процедуры затрагивают практически все счета бухгалтерского учета и балансовые статьи, поэтому расчеты должны проводиться с учетом того, что увеличение сумм по статьям активов приводит к дополнительному оттоку денежных средств, а сокращение - к их притоку.

Методику косвенного анализа (для расчетов нужна величина отклонения того или иного показателя финансовой отчетности) денежных средств страховой организации рассмотрим на примере данных бухгалтерской финансовой отчетности АО "СОГАЗ" за 2017 г. Показатели бухгалтерского баланса страховщика представлены в табл. 2.

Таблица 2

Динамика статей актива и пассива бухгалтерского баланса АО "СОГАЗ" за 2017 г., тыс. руб.

Показатель

Отклонение

Раздел I. Активы

Денежные средства и их эквиваленты

Депозиты и прочие размещенные средства в кредитных организациях и банках-нерезидентах

Финансовые активы, оцениваемые по справедливой стоимости, изменение которой отражается в составе прибыли или убытка, в том числе:

Финансовые активы, имеющиеся в наличии для продажи, в том числе:

Дебиторская задолженность по операциям страхования, сострахования и перестрахования

Займы, прочие размещенные средства и прочая дебиторская задолженность

Доля перестраховщиков в резервах по страхованию иному, чем страхование жизни

Инвестиции в ассоциированные предприятия

Инвестиции в дочерние предприятия

Инвестиционное имущество

Нематериальные активы

Основные средства

Отложенные аквизиционные расходы

Требования по текущему налогу на прибыль

Отложенные налоговые активы

Прочие активы

Итого активов

Раздел II. Обязательства

Займы и прочие привлеченные средства

Кредиторская задолженность по операциям страхования, сострахования и перестрахования

Резервы по страхованию иному, чем страхование жизни

Отложенные аквизиционные доходы

Отложенные налоговые обязательства

Резервы - оценочные обязательства

Прочие обязательства

Итого обязательств

Раздел III. Капитал

Уставный капитал

Добавочный капитал

Резервный капитал

Резерв переоценки по справедливой стоимости финансовых активов, имеющихся в наличии для продажи

Резерв переоценки основных средств и нематериальных активов

Нераспределенная прибыль (непокрытый убыток)

Итого капитала

Итого капитала и обязательств

Остаток денежных средств АО "СОГАЗ" на конец 2017 года составил почти 5 млрд.руб., при этом чистая прибыль по итогам года составила 30,3 млн.руб. что свидетельствует о повышении эффективности использования денежных средств в организации. В первую очередь увеличение положительного денежного потока было связано с реализацией инвестиций в дочерние предприятия в сумме 13 157 198 тыс. руб. и ростом сумм страховых резервов по страхованию иному, чем страхование жизни на 29 800 115 тыс. руб.

Существенное отрицательное влияние на денежный поток оказало изменение величины финансовых активов, имеющихся в наличии для продажи (отток на 38 661 520 тыс. руб.), изменение доли перестраховщиков в страховых резервах по страхованию иному, чем страхование жизни (отток на 20 450 437 тыс. руб.), увеличение размера депозитов и прочих размещенных средств в кредитных организациях и банках-нерезидентах (отток на 11 760 206 тыс. руб.).

Таким образом, приведенная методика косвенного анализа денежных средств по данным публичной бухгалтерской отчетности позволила установить, какие факторы обусловили отличие величины чистой прибыли от суммы изменения денежных средств страховой организации за анализируемый период.

По статьям пассивов, наоборот, увеличение сумм приводит к дополнительному притоку денежных средств, а сокращение - к их оттоку. Поэтому, чтобы достичь соответствия между суммой прироста остатков денежных средств и скорректированной суммой чистой прибыли, необходимо чистую прибыль увеличивать на сумму приращения капитала и уменьшать на сумму приращения активов, и наоборот.

При проведении финансового анализа источников также рассчитываются темпы роста и прироста и их удельный вес (в процентах) в общем объеме средств страховой организации. Уделяется внимание динамике абсолютных значений и удельного веса таких видов источников, как непокрытые убытки, страховые резервы и кредиторская задолженность.

При проведении анализа структуры источников средств необходимо уделить особое внимание анализу собственных средств, так как изменение величины собственных средств характеризует положительную или отрицательную направленность деятельности страховой организации.

Так величина собственных средств АО "СОГАЗ" в 2017 году увеличилась на 22 млрд.руб. Увеличение собственных средств говорит о положительных результатах деятельности страховой организации. Если при анализе установлена отрицательная величина собственных средств, то это свидетельствует о наличии у страховой компании непокрытых убытков (это могут быть убытки прошлых лет или отчетного года), которые превышают величину уставного капитала.

Таким образом, в рамках первой главы были даны определения страхованию, рынку страховых услуг, перечислены основные виды финансовой деятельности страховой компании, рассмотрены основные принципы финансового положения страховой компании, рассмотрены основные подходы к анализу и моделированию деятельности страховой компании, а также проведена структурно-динамический анализ данных на основании финансовой отчетности АО "СОГАЗ", в частности анализ денежных потоков компании за 2016-2017 гг.

1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С., Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: Юнити, 1998. - 1022 с. с ил.

2. Алтынникова И. Формирование страховых резервов. М.: Агентство финансового маркетинга, 1995. - 208 с.

3. Альберт М. , Мескон А. , Хедоури М. Основы менеджмента. М.: Дело, 1992.-702 с.

4. Алякринский А.Л., Архангельская Т.А., Асабина С.Н. Аудит страховых компаний. М.: Финстатинформ, 1995. - 128 с.

5. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976. - 235 с. " ил.

6. Архипов А.П., Удалова К.Г. Управление страховой компанией в условиях кризиса платежеспособности "Финансы", 1996, № 11.

7. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория анализа хозяйственной деятельности. Финансы и статистика. М., 1993. 412 с.

8. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1996. - 192 с.

9. Башарин Г., Козлов К. Тарификация автотранспортного страхования с использованием современных статистических методов. "Страховое дело", 1996 г., № 11.

10. Башарин. Г., Коломин. Е. Теория построения индивидуальных тарифов с использованием системы бонус-малус. "Страховое дело", 1995 г., № 10.

11. Ю.Бессон Ж.-Л. Вероятность разорения. Пер с фр. - Кемерово: Институт сибирских актуариев, 1994. - 98 с. с ил.

12. Блохин А.Н. Некоторые проблемы страхования промышленных рисков в России. "Бизнес и страхование", 1997 г., № 2.

13. Боровиков В.П. Популярное введение в программу STATISTICA, М.: Компьютер-пресс, 1998. - 267 с. с ил.

14. Боровиков В.П., Ивченко Г.И., Прогнозирование в системе Statistica в среде Windows, М.: Финансы и статистика, 1999. - 384 с. с ил.

15. Н.Боумен К. Основы стратегического менеджмента. М., Банки и биржи, ЮНИТИ. 1997.-175 с.

16. Бочкарев Е, Никошов В. Стоимость перестраховочной защиты. "Страховое дело", 1999 г., №7.

17. Бравичева, О.С. Эконометрическое моделирование в пакете Views: методические указания к лабораторному практикуму и самостоятельной работе студентов / О.С. Бравичева, О.И. Стебунова. - Оренбург: ГОУ ОГУ. 2005. - 33 с.

18. Бурроу К. Основы страховой статистики. Пер с англ. - М.: Издательский центр Анкил, 1996. - 112 с. с ил.

19. Воронцов П.Г. Сравнительный анализ годовых отчетов крупнейших страховых компаний РФ за 2014 год. [Электронный ресурс] //Проблемы экономики и менеджмента. Экономика и экономические науки, 2016. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analiz-godovyh-otchetov-krupneyshih-strahovyh-kompaniy-rf-zа-2014-god

20. П.Глинский В.В, Ионин В.Г., Статистический анализ, М.: Филинъ, 1998. - 264 с. с ил.

21. Гришаев СП. Страхование в нормативных актах РФ и зарубежных стран. М.гЮКИС, 1993.- 127 с.

22. Группировки и корреляция в экономико-статистических исследованиях. Под. ред. Рябушкина Т.В. М.: Наука, 1982. - 360 с. с ил.

23. Гусейнов Е. Особенности российского страхового рынка "Страховое дело", 1994, №2.

24. Дойл П. Менеджмент: стратегия и тактика. Санкт-Петербург: Питер, 1999. - 560 с. - (Теория и практика менеджмента).

25. Доугерти К., Введение в эконометрику. Пер с англ. - М.: Инфра-М, 1999. -402 с. с ил.

26. Дубровина Т.А., Сухов В.А., Шеремет А.Д. Аудиторская деятельность в страховании: учебное пособие. М.: Инфра-М, 1997. - 384 с.

27. Воробьев Ю.Н., Воробьева Е.И. Оценка деятельности страховых компаний. [Электронный ресурс] // Научный вестник: Финансы, банки, инвестиции - 2016 - №3. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-deyatelnosti-strahovyh-kompaniy

28. Дюк В., Обработка данных на ПК в примерах. Санкт-Петербург: Питер, 1997.-240с. сил.

29. Езекиэл М., Фокс К. Методы анализа корреляций и регрессий. Пер. с англ. М.: Статистика, 1966. - 361 с. с ил.

30. Евсеева О.В. Возможности отслеживания инфляции в имущественных видах страхования. "Финансы", 1995 г., № 2.

31. Елисеева И.И., Рукавишников О.В. Логика прикладного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1987. - 239 с.

32. Журавлев Ю.М. Формы и методы проведения перестраховочных операций. М.:КЖИС, 1995.-404 с.

33. Журавлев Ю.М., Секерж И.Г. Страхование и перестрахование. М.: Анкил, 1993.-184 с.

34. Ингосстрах: опыт практической деятельности. Под. ред. Кругляка В.П. М.: Издательский дом Русанова, 1996. - 432 с.

35. Информация о деятельности страховых организаций за 1998 год. Информационный бюллетень ВСС. 1999, № 3(10).

36. Информация о структуре страхового рынка "Страховое ревю", 1998, № 2.

37. Казакова А.А. Сравнительный анализ современных продуктов страховых и инвестиционных компаний. [Электронный ресурс] //Финансовые исследования. Экономика и экономические науки, 2011. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analiz-sovremennyh-produktov-strahovyh-i-investitsionnyh-kompaniy

38. Кильдишев Т.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Статистика, 1973. - 254 с. с ил.

39. Ковалев Е.Е. Анализ уровней риска смерти для населения Российской Федерации. "Вопросы анализа риска", 1999, № 1.

40. Королев Ю.Г., Шмойлова Р.А. и др. Статистическое моделирование и прогнозирование. М.: МЭСИ, 1985. - 239 с.

41. Крамер Г. Математические методы статистики. Пер. с англ. М.: Наука, 1976. -654 с. сил.

42. Краснова И. Исследование страхового поля "Страховое ревю", 1997, № 12.

43. Краснова И.А. Страховые фонды и финансово-кредитные отношения. М.: Анкил, 1993.-78 с.

44. 38.Крастинь О.П. Изучение статистических зависимостей по многолетним данным. М.: Финансы и статистика, 1991. - 274 с.

45. Кульчев В. Экономические проблемы защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера. "Страховое дело", 1995, №8.

46. Лемер Ж. Автомобильное страхование. Актуарные модели. Пер. с англ. -М: Янус-К, 1998. - 319 с. с ил.

47. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979. - 294 с.

48. Майорова Н.А. Общие положения о страховании и обзор рынка страховых услуг: проблемы и перспективы. [Электронный ресурс] //Наука. Мысль: электронный периодический журнал. Экономика и экономические науки, 2016.

49. Малиновский В. Некоторые вопросы исследования платежеспособности страховых компаний. "Страховое дело", 1995 г., № 6.

50. Малиновский В. Расчет общего числа страховых выплат и предельные теоремы теории вероятностей. "Страховое дело", 1995 г., № 1.

51. Маркович Э.С. Курс высшей математики с элементами теории вероятностей и математической статистики. М.: Высшая школа, 1972. - 687 с. с ил.

52. Мельникова Ю.В. Современные тенденции на рынке страховых услуг РФ. [Электронный ресурс] //Наука. Мысль: электронный периодический журнал. Экономика и экономические науки, 2014. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-tendentsii-nа-rynke-strahovyh-uslug-v-rf

53. Методы и модели эконометрики. Часть 1. Анализ данных: учебное пособие / О.И. Бантикова, В.И.Васянина, Ю.А. Жемчужникова, А.Г.Реннер, Е.Н. Седова, О.И. Стебунова, Л.М. Туктамышева, О.С. Чудинова / под ред. А.Г. Реннера; Оренбургский гос. ун-т.- ISBN 978-5-7410-1331-1

54. Методика расчета тарифных ставок по рисковым видам страхования. Утверждена распоряжением Росстрахнадзора № 02-03-36 от 08.07.93 г.

55. Методики расчета тарифных ставок по рисковым видам страхования. Утверждены распоряжением Федеральной службы Российской Федерации по надзору за страховой деятельностью от 8 июля 1993 г. N 02-03-36

56. Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Статистические методы изучения связей экономических явлений. М: МЭСИ, 1983. - 347 с.

57. Новиков Б., Сухов В. Организация контроля за страхованием во Франции. "Страховое дело", 1993, № 7.

58. Общая теория статистики. Под ред. Спирина А.А., Башариной О.Э. М.: Финансы и статистика, 1996. - 296 с. с ил.

59. Опарин М.А. Ранжирование страховых программ разных страховых организаций при страховании КАСКО. [Электронный ресурс] //Вестник Московского университета МВД России. Экономика и экономические науки, 2012. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/v/ranzhirovanie-strahovyh-programm-raznyh-strahovyh-organizatsiy-pri-strahovanii-kasko

60. Оперативная информация о деятельности страховых организаций за первое полугодие 1998 года. Департамент страхового надзора Минфина РФ. М., 1998.

61. Орланюк-Малицкая Л.А. Платежеспособность страховой организации. М.: Анкил, 1994.- 152 с.

62. Панюков А.В., Тетин И.А. Особенности применения динамического финансового анализа на российском страховом рынке // Формирование стратегии инновационного развития экономических систем: сб. тр. Росс. конф. СПб.: Изд-во Политех. ун-та, 2008. С. 532-537.

63. Плешков А.П., Орлова И.В. Очерки зарубежного страхования. М.: Анкил, 1997.-200 с.

64. Плешков А.П., Орлова И.В. Проблемы западноевропейских страховщиков в 90-е годы. "Финансы", 1997, № 12.

65. Половников В.А., Горчаков А.А. Методы и модели экономического прогнозирования. М.: МЭСИ, 1980. - 261 с.

66. Построение рейтинга страховых компаний на основе многофакторных моделей. "Рынок страхования", 1999, № 2.

67. Прокопьева Е.Л. Оценка эффективности развития страхования в регионах РФ с использованием индексного метода. [Электронный ресурс] // Финансовые исследования №1 (54) 2017. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-effektivnosti-razvitiya-strahovaniya-v-regionah-rf-s-ispolzovaniem-indeksnogo-metoda

68. Пчелинцев А.Д., Пчелинцев В.А. Методы определения сравнительного рейтинга. [Электронный ресурс] //Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского, 2010, № 3 (2), с. 583-593. Режим доступа: http://www.unn.ru/pages/е-library/vestnik/99999999_West_2010_3(2)/37.pdf

69. Рейтинг российских 200 страховых компаний "Эксперт", № 17, 11.05.98.

70. Реннер, А. Г. Аппроксимация распределений совокупных исков к страховой компании / Реннер А. Г., Яркова О. Н. // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры : материалы Всерос. науч.-метод. конф. (с междунар. участием), 23-25 янв. 2019 г., Оренбург / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург : ОГУ,2019. - . - С. 2794-2797.

71. Реннер, А. Г. Математические модели формирования страховых тарифов (на примере имущественного страхования) / Реннер А. Г., Стебунова О. И., Погорелова П. В. // Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками : материалы V Междунар. молодеж. науч.-практ. конф., 9-12 нояб. 2016 г. Саратов / Саратов. нац. исследоват. гос. ун-т им. Н. Г. Чернышевского; Центральный банк Российской Федерации; Нац. исследоват. ун-т "Высшая школа экономики". - Электрон. дан. - Саратов: Научная книга,2016. - . - С. 96-101.

72. Реннер, А. Г. Моделирование тарификационной системы ОСАГО / Реннер А. Г., Яркова О. Н., Ефремова Е. А. // Наука и образование: фундаментальные основы, технологии, инновации : сб. материалов Междунар. науч. конф., посвящ. 60-лет. Оренбург. гос. ун-та, 15-17 сент. 2015 г, Оренбург / М-во образования и науки РФ, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. проф. образования "Оренбург. гос. ун-т". - Электрон. дан. - Оренбург: ИПК "Университет",2015. - Ч. 3. - С. 212-217.

73. Ржанов А. Российские страховщики: найди свою компанию. Интерфакс - АиФ № 22, 1 - 7.06.98.

74. Бюллетень "Рынок страхования". Пилотный выпуск. - Рейтинговое агентство "Эксперт-РА". Декабрь 1998. - 47 с.

75. Бюллетень "Рынок страхования". № 1. - Рейтинговое агентство "Эксперт-РА". 1999.-51 с.

76. Салин. В.Н., Абламская Л.В., Ковалев О.Н. Маетматико-экономическая методология анализа рисковых видов страхования. М.: Анкил, 1997. - 126 с, с ил.

77. Сафронов М.А. Проблемы емкости российского страхового рынка. "Финансы", 1994, №3.

78. Сведения о деятельности страховых организаций за 1997 год. Госкомстат РФ.М., 1998.53 с.

79. Сплетухов Ю.А. Обзор страхового рынка. "Экономика и жизнь", 1998, № 6.

80. Страхование от А до Я. Книга для страхователей. Под ред. Корчевской Л.И., Турбиной К.Е. - М.: Инфра-М, 1996. 624 с.

81. Страховой рынок России. Бизнес-справочник. Журнал "Эксперт", Рейтинговое агентство "Эксперт-РА". 1998. 458 с.

82. Среди экономических парадоксов. Интервью с В.В. Шаховым. "Финансы", 1994, №2.

83. Суворов, С.В. Математическое моделирование инвестиционно-финансовой деятельности страховой компании.: автореф. дис. … канд. экон. наук/ С.В. Суворов. - Москва, 2000

84. Сухов В.А. Государственное регулирование финансовой устойчивости страховщиков. М.: Анкил, 1995. - 80 с.

85. Сурков С.Н., Шоргин С.Я., Шухов А.Г. Анализ методики (II) Росстрахнадзора расчета тарифных ставок по рисковым видам страхования. "Финансы", 1995 г. №2.

86. Сурков С.Н., Шоргин С.Я., Шухов А.Г. Анализ методики Росстрахнадзора расчета тарифных ставок по рисковым видам страхования ("Методика(I)"). "Финансы", 1994 г., № 9, стр. 37-39.

87. Условия лицензирования страховой деятельности на территории РФ. Утверждены приказом Росстрахнадзора № 02-02/08 от 27.11.92.

88. Фалин Г.И. Математический анализ рисков в страховании. М.Российский юридический издательский дом, 1994. - 234 с. с ил.

89. Фестер Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. М.: Финансы и статистика, 1983. - 427 с. с ил.

90. Финансы. Под ред. Родионовой В.М., М.: "Финансы и статистика", 1993 г.

91. Хемптон Д.Д. Финансовое управление в страховых компаниях. - М.: Анкил, 1995. - 163 с.

92. Хеннекен П.Л., Тортра А. Теория вероятностей и некоторые ее приложения. Пер. с фр. М.: Наука, 1974. - 467 с. с ил.

93. Цугунян А.М. Сравнительный анализ и оценка доходов страховых организаций России. [Электронный ресурс] // Научный вестник: Финансы, банки, инвестиции - 2018 - №1. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analiz-i-otsenka-dohodov-strahovyh-organizatsiy-rossii

94. Чедбери Р., Купер. Д., Хаберман С. Актуарная математика-П (демография и страхование. Пер. с англ. - Кемерово: Кузбассвузиздат, 1994. - 106 с. с ил.

95. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977.-200 с. сил.

96. Шахов В.В. Введение в страхование: экономический аспект. М.: Финансы и статистика, 1992. - 192 с.

97. Шахов В.В. Страхование как самостоятельная экономическая категория, "Финансы", 1995., № 2, стр. 38-41.

98. Шоргин С.Я., Сурков С.Н. Методика вычисления страховой нетто-ставки, обеспечивающей устойчивость страховой деятельности для рисковых видов страхования. "Вестник РОСС", 1995. № 2.

99. Шоргин С.Я., Шухов А.Г. Задача оценки страховой нетто-ставки в условиях инфляции. "Финансы", 1995., № 1.

100. Штрауб Э. Актуарная математика имущественного страхования. Пер. с нем. - М: Крокус-Т, 1993. - 328 с. с ил.

101. Экономика страхования и перестрахования. М.: Анкил, 1996. - 224 с.

102. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С., Негалиев Е.В. Методика финансового анализа предприятия. М., 2000. 208 с.

103. Яркова, О. Н. Моделирование инвестиционного портфеля страховой компании в статике и динамике: монография / О. Н. Яркова, А. Г. Реннер, А. И. Буреш; Федер. агентство науч. орг., Сам. центр РАН ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Оренбург. гос. ун-т. - Самара: СамНЦ РАН, 2014. - 207 с.; 12,9 печ. л. - Библиогр.: с. 103-119.

105. Altman Е.I., Haldeman R.G., Narayanan Р. ZETA analysis: а new model tо identify bankruptcy risk оf corporations//Journal оf Banking & Finance. - Elsevier, ISSN 0378-4266. - Vol. 1.1977, 1, - р. 29-54

106. Beaver W.Н. Financial Rations аs Predictors оf Future. Empirical Research in Accounting, Selected Studies, 1966. 564 с.

107. FitzPatrick, Р. 1932. А comparison оf ratios оf successful industrial enterprises with those оf failed companies. The Certified Public Accountant (October, November, December): 598-605, 656-662, and 727-731, respectively

108. Merwin, С 1942 Financial small corporation in five manufacturing industries, 1926-1936. New York: National Bureau оf Economic Research

112. Бокс Дж., Дженкинс Г.М. Анализ временных рядов, прогноз и управление. М.: Мир, 1974. 406 с

113. Autoregressive conditional heteroskedasticity // The free encyclopedia "Wikipedia". Режим доступа: