<<
>>

УДК 31:33 ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ АВТОРЕГРЕССИИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТА МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ ОБЪЕКТА В ИМУЩЕСТВЕННОМ СТРАХОВАНИИ О.С. Балаш, В.А. Балаш Национальный исследовательский Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского e-mail: olgabalash@mail.ru

В статье рассматривается один из возможных способ учета территориального фактора при моделировании числа страховых случаев. Наряду с традиционными факторами риска в модель включается местоположение застрахованного объекта недвижимости.

Сравниваются результаты прогноза числа страховых случаев для двух Пуассоновских моделей _ с учетом и без учета расположения объекта.

A SPATIAL REGRESSION APPROACH FOR LOCATION RISK FACTOR IN INSURANCE

O.S. Balash, V.A. Balash Federal State-Funded Educational Institution of Higher Professional Education Saratov State University e-mail: olgabalash@mail.ru

The article describes the model of territorial dependence of risk factor of in­dividual insurance. The model reflect beside the traditional risk factor the location to each contract. We compare the prediction quality for the two spatial and non­spatial Poisson models.

На сегодняшний день объекты коммерческой недвижимости входят в число самых капиталоемких видов бизнеса. Эксплуатация их сопряжена с разными рисками, такими как пожар, потоп, взрыв газа, прочие риски. Стоимость страхования недвижимости зависит прежде всего от объекта недвижимости, а также от рисков, которые хочет застраховать клиент. Она рассчитывается в каждом отдельном случае в зависимости от характеристик страхуемого объекта.

Рассмотрим модель вероятности возникновения страхового случая в зависимости от наиболее важных факторов, влияющих на величину страхового тарифа и местоположения объекта недвижимости. Мы рассматривали следующие факторы, определяющие величину страховой премии: xj - тип программы страхования; х2 _ число комнат; х3 _ год постройки; х4 _ тип перекрытий; х5 _ тип внутренней отделки.

Традиционная модель предполагает, что вероятность числа страховых случаев подчиняется распределению Пуассона:

y^PoissonÇE^i),

где- обозначает число страховых случаев клиентов г-го типа в отчетный период,- ожидаемое число страховых случаев,где-

относительный риск района г.

Ее можно представить как обобщенную линейную модель вида:

где- эффект г-го района (местоположения). В этой постановке модели предполагается, что число страховых случаев в различных регионах взаимно независимы.

Если допустить, что вероятности возникновения страховых случаев в соседних районах взаимосвязаны, то более адекватной является модель условной пространственной автокорреляции ошибок:

когда предполагается, что ошибки коррелированны

причем корреляция тем выше, чем ближе регионы географически. Учесть пространственную корреляцию в модели возможно с помощью модели пространственного лагагде весовая матрица ^,_

определяет взаимосвязь числа страховых случаев в районах/ и г.

Элементы весовой матрицы отражают силу потенциальных взаимодействий между объектами. Выбор способа формирования весовой матрицы является ключевым, наиболее важным и трудным этапом применения большинства методов анализа территориально-распределенных данных страховых случаев.

В общем случае матрица пространственных весов определяется как симметричная матрица смежности, которая может быть построена на основе информации о близости, сопредельности объектов или расстояний между ними.

Проблема выделения однородных зон достаточно сложна, а субъективное и необоснованное определение границ приводит к ошибочным результатам. Исследуемая область может разделяться на однородные зоны с четкими или нечеткими границами. Для четких границ элемент весовой матрицы Ж полагают равным единице, если объекты г и/ попадают в одну и ту же зону, и нулю - в противном случае.

Нечеткие границы означают, что каждый объект с той или иной вероятностью имеет возможность попасть в любую зону. Обычно вероятность зависит от близости объекта к центру и с увеличением расстояния уменьшается. Тогда элементы матрицы весов представляют собой вероятности попадания в выбранный район или зону, и нулю в противоположном случае.

При анализе территориальных данных иногда элементы весовой матрицы определяют, учитывая близость или сопредельность областей. На основе такого критерия сопредельности, элемент весовой матрицы полагают равным единице, если объекты г и / являются соседними, и нулю - в противном случае.

Элементы весовой матрицы могут вычисляться как заданные функции расстояний между объектами. Согласно критерию расстояния элемент весовой матрицы определяют как некоторую функцию расстояния между объектами г

иесли расстояние больше ширины «окна пропускания» С, элемент полагают равным нулю. Ширина полосы пропускания и параметры весовой функции могут быть постоянными или адаптивно изменяться по территории. Если в основе построения матриц лежит расстояние, то можно определять веса по формуле:

где- расстояние между точками- параметр.

Достаточно часто в качестве весов используют экспоненциальную функцию расстояния:

Для таких представлений вес не равен нулю для всех пар точек или областей, но становится меньше с увеличением расстояния. Чем больше параметртем веса сильнее уменьшаются в зависимости от расстояния.

Не существует универсального способа определения весов, который может использоваться во всех задачах имущественного страхования.

При решении конкретной проблемы полезно сравнить результаты, полученные при разных вариантах, а затем выбирать наиболее адекватный.

Для предварительного анализа страховых случаев рассчитывается коэффициент пространственной автокорреляции Морана:

где — сумма весов пространственной матрицы W; e - остатки

модели; n - число регионов.

Коэффициент пространственной автокорреляции Морана показывает степень линейной взаимосвязи между фактическими значениями изучаемого признака и пространственно взвешенными значениями признака в соседних регионах. Разброс значений исследуемого признака относительно пространственного лага визуализируется пространственной диаграммой рассеяния. Первый и третий квадранты диаграммы характеризуются положительной пространственной автокорреляцией. Верхний правый (нижний левый) квадрант отражает кластеризацию районов с относительно высокими (низкими) значениями изучаемого в окружении районов с относительно высокой (низкой) частотой страховых случаев.

Результаты тестирования моделей показали существенное влияние пространственного взаимодействия числа страховых случаев.

Список литературы

1. Anselin L. Spatial Econometrics: Methods and Models // Kluwer Academic Publishers, Dordrecht. The Netherlands, 1988.

2. Le Sage J.P., Pace R. K. Introduction to spatial econometrics. CRC Press, Boca Raton, FL.

3. Балаш В.А., Балаш О.С., Харламов А.В. Эконометрический анализ геокодированных данных о ценах на жилую недвижимость // Прикладная эконометрика. 2011. № 2. С. 62-77.

<< | >>
Источник: Коллектив авторов. СОЦИАЛЬНАЯ РОЛЬ СИСТЕМЫ СТРАХОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ РЫНОЧНОЙ ЭКОНОМИКИ РОССИИ Сборник трудов XV Международной научно-практической конференции (Казань, 2-5 июня 2014 г.). 2014

Еще по теме УДК 31:33 ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ АВТОРЕГРЕССИИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТА МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ ОБЪЕКТА В ИМУЩЕСТВЕННОМ СТРАХОВАНИИ О.С. Балаш, В.А. Балаш Национальный исследовательский Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского e-mail: olgabalash@mail.ru:

  1. Динамичная модель стратегического менеджмента для МСП
  2.   Что представляет собой вар-модель Зейтгамла для оценки степени расхождения между параметрами качества логистического сервиса?
  3. Демонстрация применения модели САРМ
  4. Модели расчетов ценности для акционеров
  5. Бизнес-модели и стратегии для поставщиков коммуникационных услуг
  6. УДК 343.131 © Н. В. Ольховик канд. юр. наук, доцент, заместитель директора по научной работе, доцент кафедры уголовного права Юридического института, Национальный исследовательский Томский государственный университет Рецидивная преступность несовершеннолетних, осужденных к ограничению свободы
  7. УДК 336.648. ОСОБЕННОСТИ МНОГОУРОВНЕВОГО ФИНАНСИРОВАНИЯ РИСКОВ РАДИКАЛЬНЫХ И УЛУЧШАЮЩИХ ИННОВАЦИЙ С.В. Ермасов Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского, кафедра финансов и кредита, е-mail: ermasov@mail.ru
  8. УДК 347.4 К ВОПРОСУ О ЗЛОУПОТРЕБЛЕНИИ ПРАВОМ СТРАХОВЩИКОМ В ПРАВООТНОШЕНИЯХ ПО ДОБРОВОЛЬНОМУ ИМУЩЕСТВЕННОМУ СТРАХОВАНИЮ А.Т. Хусаинов Соискатель кафедры гражданского и предпринимательского права Казанского (Приволжского) Федерального университета
  9. УДК 368.1 СТРАТЕГИЧЕСКИЕ ЛИНИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ СТРАХО- ВАНИЯ В РОССИИ А.Н. Айриева, Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского, кафедра «Финансы и кредит», е-mail: Kafedra-fik@mail.ru
  10. УДК 368.89 ПРОБЛЕМЫ СТРАХОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННО- СТИ В СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ О.Ю. Красильников, Саратовский государственный университет, e-mail: ok-russia@yandex.ru
  11. УДК 368.972 ОСОБЕННОСТИ МЕДИЦИНСКОГО СТРАХОВАНИЯ В ТУРИЗМЕ Е.С. Милинчук, Саратовский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского, e-mail: solmirina@inbox.ru
  12. УДК 368.8 ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯОБЯЗАТЕЛЬНОГО СТРАХО- ВАНИЯ АВТОГРАЖДАНСКОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТИ В РЕГИОНЕ А.А. Натальин, Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарёва, e-mail: aanatalin@mail.ru
  13. УДК 368 СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ ОТЕЧЕСТВЕННОГО РЫНКА ИНТЕРНЕТ СТРАХОВАНИЯ Усманов Х.Г. Уфимский государственный университет экономики и сервиса, соискатель acvt@mail.ru
  14. УДК 368 (470+571) СТРАХОВОЙ РЫНОК РОССИИ: ОСОБЕННОСТИ РАЗВИТИЯ Т.В. Черевичко Саратовский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского cherevichko@inbox.ru
  15. УДК 31:33 ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ АВТОРЕГРЕССИИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТА МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ ОБЪЕКТА В ИМУЩЕСТВЕННОМ СТРАХОВАНИИ О.С. Балаш, В.А. Балаш Национальный исследовательский Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского e-mail: olgabalash@mail.ru
  16. УДК 368 ВЛИЯНИЕ ГЛОБАЛЬНОЙ СЕТИ ИНТЕРНЕТ НА ИМИДЖ СТРАХОВЫХ КОМПАНИЙ Е.С. Коротко ¡скан Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского e-mail: korotkovskaya@list.ru
  17. УДК 336.02:368(045) О РОЛИ НАЛОГОВЫХ ЛЬГОТ В РАЗВИТИИ СИСТЕМЫ СТРАХОВАНИЯ Т.И. Осипова, Н.Н. Никулина Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского e -mail: kafnlg@yandex. ru, nnniculina@yandex. ru
  18. ПОСТРОЕНИЕ МНОГОФАКТОРНЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ И ПРИБЫЛИ ОТ СТРАХОВЫХ ОПЕРАЦИЙ ПО СТРАХОВАНИЮ ИНОМУ, ЧЕМ СТРАХОВАНИЕ ЖИЗНИ А. В. Вериго Полоцкий государственный университет, Новополоцк, Республика Беларусь E-mail: anverigo@yandex.ru
- Регулирование и развитие инновационной деятельности - Антикризисное управление - Аудит - Банковское дело - Бизнес-курс MBA - Биржевая торговля - Бухгалтерский и финансовый учет - Бухучет в отраслях экономики - Бюджетная система - Государственное регулирование экономики - Государственные и муниципальные финансы - Инновации - Институциональная экономика - Информационные системы в экономике - Исследования в экономике - История экономики - Коммерческая деятельность предприятия - Лизинг - Логистика - Макроэкономика - Международная экономика - Микроэкономика - Мировая экономика - Налоги - Оценка и оценочная деятельность - Планирование и контроль на предприятии - Прогнозирование социально-экономических процессов - Региональная экономика - Сетевая экономика - Статистика - Страхование - Транспортное право - Управление затратами - Управление финасами - Финансовый анализ - Финансовый менеджмент - Финансы и кредит - Экономика в отрасли - Экономика общественного сектора - Экономика отраслевых рынков - Экономика предприятия - Экономика природопользования - Экономика труда - Экономическая теория - Экономический анализ -
Яндекс.Метрика