Главная » 2014»Июль»21 » Скачать Экономико-математическое моделирование деятельности страховых компаний методами нелинейной динамики. Комиссарова, Ксения бесплатно
06:55
Скачать Экономико-математическое моделирование деятельности страховых компаний методами нелинейной динамики. Комиссарова, Ксения бесплатно
Экономико-математическое моделирование деятельности страховых компаний методами нелинейной динамики
Диссертация
Автор: Комиссарова, Ксения Александровна
Название: Экономико-математическое моделирование деятельности страховых компаний методами нелинейной динамики
Справка: Комиссарова, Ксения Александровна. Экономико-математическое моделирование деятельности страховых компаний методами нелинейной динамики Дис. канд. экон. наук : 08.00.13 Ставрополь, 2006 c. :
Объем: стр.
Информация: Ставрополь, 2006
Содержание:
1 СФЕРА СОЦИАЛЬНОГО И ЛИЧНОГО СТРАХОВАНИЯКАК ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ И ПРОБЛЕМЫМОДЕЛИРОВАНИЯ ЕГО ДИНАМИКИ
11 Объект и предмет исследования
111 Экономическая сущность страхования
772 Основные понятия страхового дела, его функции и класси-фикация
713 Общая характеристика страхования жизни
714 Общая характеристика личного страхования
775 Состояние и перспективы развития личного страхования
775 Временные ряды страхования
12 Существующие трактовки управления риском в страховании
727 Сущность и функции риска
722 Управление страховыми рисками и способы их снижения
725 Классические методы оценки уровня риска и многокритери-альный подход к оценке риска
13 Новая статистика временных рядов и методы нелинейнойдинамики 59Выводы по разделу
2 ФРАКТАЛБНБ1Й АНАЛИЗ ВРЕМЕННБ1Х РЯДОВСТРАХОВАНИЯ
21 Фрактальный анализ как инструмент предпрогнозного анализавременных рядов
277 Переход от линейной парадигмы и нелинейной в экономико-математическом моделировании
272 Методы фрактального анализа для временных рядовстрахования
2727 Алгоритм нормированного размаха Херста
2122 Алгоритм последовательного RIS -анализа
2723 Алгоритм получения нечеткого множества глубины2памяти временного ряда в целом
22 Фрактальный анализ эталонных рядов
23 Предпрогнозный анализ конкретных временных рядовстрахования
231 Фрактальный анализ временных рядов личного страхования
232 Фрактальный анализ временного ряда социальногострахования 91Выводы по разделу
3 ПРЕДПРОГНОЗНЫЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА БАЗЕ АВТОМАТА И ФАЗОВЫХТРАЕКТОРШ
31 Прогнозная модель на базе инструментария нечетких множеств илинейных клеточных автоматов
311 Преобразование числового временного ряда влингвистический временной ряд
312 Построение прогноза в виде нечеткого мноэюества,верификация и валидация модели
313 Частотный анализ памяти лингвистического временногоряда личного страхования
314 Формирование прогнозных значений временных рядовстрахования
315 Получение числового прогноза и оценка его точности
32 Предпрогнозный анализ на базе фазовых тректорий икомбинированные подходы к прогнозированию
321 Основные понятия фазового анализа на примере временногоряда социального страхования ^^^
322 Предпрогнозный анализ временного ряда личногострахования женщин на базе фазовой траектории
323 Фазовая траектория временного ряда личного страхованиямуж;чин
33 Иерархичность фазовых траекторий временного ряда страхования 143Выводы по разделу
Введение:
Актуальность темы исследования. Страхование является одной из наиболее динамично развивающихся сфер российской экономики. В настоящеевремя в Российской Федерации около 2700 страховых организаций нолучилилицензии на нроведение страховой деятельности. Интересно, что в последниегоды более 50% общей суммы поступлений страховых платежей приходитсяна личное страхование, примерно 20% - на поступления по страхованиюимущества юридических и физических лиц, 16% - на обязательное страхова-ние и лишь 5% - на страхование ответственности. Несмотря на инфляцию,растут суммы взносов по личному страхованию и, особенно по накопитель-ному страхованию жизни и обязательному медицинскому страхованию. Та-ким образом, страхование является неотъемлемой частью единого денежногохозяйства страны, и его роль постоянно возрастает в условиях рыночной эко-номики.Функция государства в настоящее время должна заключаться в создании необходимых условий для успешного развития национального страхово-го рынка.Особенно остро встает вопрос управления рисками в регионах, относящихся к зонам рискового страхования. Это происходит из-за низкого уров-ня развития рыночных отношений, из-за слабой специальной подготовкизначительной части кадров, из-за нехватки статистических данных, позво-ляющих строить экономико-математические модели. А так же из-за того, чтосовременная теория оценки меры экономических рисков, прогнозирования иуправления ими далеко не совпадает с реальными потребностями практиче-ского страхового рынка.Таким образом в настоящее время необходимо использовать эффективно функционирующую в мировой практике систему оценки страховых рис-ков. Правильная политика страховых организаций должна стать основой дляпроведения страховых операций и финансовой устойчивости многочислен-ных российских страховщиков. Грамотное управление рисками предполагаетих применение на базе надежного прогнозирования.Прогнозирование в свою очередь предполагает научно обоснованное4суждение о возможных состояниях экономической системы в будущем, обальтернативных путях и сроках его осуществления, а также предполагает по-лучение качественных оценок этих состояний при помощи математических иинструментальных методов экономики.Тема настоящей диссертационной работы продиктована следующимобстоятельством. Как отмечено в книге математика-экономиста Э.Петерса',современная экономическая теория вступила в новую фазу своего развития.Это обусловлено несколькими факторами. Во-первых, усложнением и глобализацией мировой экономики. Во-вторых, вторжением в науку математиче-ских методов нелинейной динамики. И, наконец, рождением новейших ком-пьютерных технологий, сделавших возможным исследование сложных явле-ний и процессов, образно говоря, на экране дисплея. Добавим, что эти техно-логии реализуются через использование новейших математических инстру-ментов: фрактальная геометрия, теория хаоса, клеточные автоматы и другие,входящие составными частями в новую, нелинейную парадигму, точнее всовокупный инструментарий ее реализации. Суть термина «нелинейная па-радигма», образно говоря, можно выразить следующим заключением: длямногих реальных эволюционных процессов и систем малое изменение иливозмущение так называемого параметра порядка может кардинальным (ино-гда катастрофическим образом) изменить характер поведения этой системы.Для большей ясности добавим, что классическая (линейная) парадигма предполагает, что поведение наблюдаемого эволюционного процесса подчиняетсянормальному закону. Последнее обеспечивает выполнение принципа: малоевозмущение в малой степени отражается на характере поведения системы.Важно отметить, что классические методы прогнозирования экономическихВР базируются на математическом аппарате эконометрики, при этом, чтопринципиально важно, это базирование осуществляется в предположении,что наблюдения, составляющие прогнозируемый ВР, являются независимы-' Петере Э. Хаос и порядок ма рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчи-воеть рынка. - М.: Мир, 2000. - 333 с.ми, в силу чего выполняется необходимое подчинение нормальному закону.Последнее, однако, является скорее исключением, чем правилом для экономических ВР, которые обладают так называемой долговременной памятью. Кнастоящему времени отсутствуют сколь пи, будь завершенные теории про-гнозирования ВР с памятью и, таким образом, несомненно, актуальной явля-ется необходимость разработки адекватных методов для их прогпозирования.К вышесказанному следует добавить, что во многих реальных случаяхклассические методы прогнозирования сохраняют адекватность и обеспечи-вают эффективность, т.е. достаточную точность получаемых пропюзов. По-этому, речь идет об актуальной проблеме разработки и обоснования гибрид-ных моделей и методов прогнозирования, использующих подходы и методыкак линейной, так и нелинейной парадигмы.Степень разработанности проблемы. Исследование страхового рынка, атакже вопросов систематизации, структурирорования и методологии анализаэкономических рисков страховой деятельности отражено в научной литера-туре, в том числе в работах П.В. Акинина, А.Л. Алекринского,В,Д. Архангельского, СП. Гришаев, Л. Ефимова, Ю.М. Журавлева,М.Г. Камынкина, Т.А. Федорова, Д.А. Петрова, А.В. Постюшкова,К.И. Пылова, СЭ. Саркисова, В.А. Сухова, Г.И. Фалина, В.В. Шахова,М.Я. Шиминова, О.Ю. Шевченко, Т.А. Яковлева и др.Последнее десятилетие начали активно изучаться вопросы математического моделирования экономических рисков. Различные подходы в рисковыхэкономико-математических моделях представлены в монографиях и статьяхотечественных и зарубежных авторов: Е.Д. Вогана, П.Т. Верченко,В.В. Витлинского, A.M. Дуброва, Л.Г. Дугласа, М. Дж. Грубера,P.M. Качалова, И.Я. Лукасевича, Б.А. Лагошина, Ю.П. Лукашина,СИ. Паконечного, СА. Смоляк, А.Н. Первозванского, Е.В. Поповой,К. Рэдхэда, С Хьюса, В.Ф. Шарпа, Е.Дж. Элтона, О.И. Ястремского,И. Бернара, П. Винера, Д.Ж. Джонстона, Ж.-К. Колли, В.В. Леонтьева,К. Паррамоу, М. Песарана, М.Дж. Кендалла, Ю. Колека, Л. Слейтера и др.История развития продуктивной прикладной прогностики начинается с прогнозов Г. Ландсберга, Л. Фишмана, Дж. Фишера «Ресурсы в будущем Аме-рики. Потребности и возможности их удовлетворения в 1960-2000 г.г.», про-гноза Дж.Ф. Дыохорста, Дж.О. Коппока, П.Л. Йейста и др. «Потребности иресурсы Евроны» (1961 г.) - десятилетнего прогноза развития экономики 18западноевропейских стран; сборника (1962 г.) «Будущее Европы в цифрах»(прогноз до 1970 г., Бельгии - до 1975 г.) и др.В бывшем СССР проводились серьезные экономические прогностические исследования. Отметим труды известных советских и российских уче-ных: А.Г. Аганбегяна, А. Айвазяна, И.В. Бестужева-Лады,И.Г. Винтизенко, Г.В. Гореловой, А.А. Горчакова, А.С. Емельянова,Э.Б. Ершова, СВ. Жака, П.С. Завьялова, А.П. Ильченко, Б.В. Рязанова,В.И. Калиниченко, Л.В. Канторовича, В.А. Кардаша, В.В. Ковалева,Ф.М. Левшина, Ю.П. Лукашина, В.И. Максименко, А.В. Морозова,И.А. Наталуха B.C. Пемчинова, В.В. Повожилова, А.Л. Новоселова,В.А. Перепелицы, П.П. Федоренко, Г.П. Хубаева, Е.М. ЧетыркинаС.С. Шаталина, А.П. Ширяева, и др.Важно отметить, что последнее десятилетие - это начало активногоизучения и переосмысливание вопросов математического моделированияэкономических процессов. Пересматриваются законы линейной парадигмы,появляются публикации (Б.М. Фридман, Д.И. Лейсбон, Е.Д. Вейгель,А.Л. Тернер и др.), в которых отмечается, что многие экономические процес-сы не следуют нормальному закону распределения. Это в свою очередь ста-вит вопрос о неправомерности применения известных классических методовпрогнозирования эволюционных процессов. В контексте экономических тео-рий на базе методов нелинейной динамики появляется экономическая синер-гетика, как наука, занимающаяся изучением хаоса в предположении, что ус-тойчивой эволюционной экономической системы не существует. Исследова-нию этих вопросов посвящены работы как, в основном, зарубежных, так иотечественных авторов: А.Е. Андерсон, М. Барнсли, П. Грассберг, Дж. Грен-Дж, Грендмонт, В.-Б. Занг, Б, Мандельброт, Э. Петере, А.И. Пригожин,М.Д. Фейгенбаум, П. Чен, В.А. Долятовекий, СП. Курдюмов, Г.Г. Малинец-кий, В.А, Перепелица, Е.В. Попова и др.В контексте перехода на нелинейную парадигму возникла необходимость пересмотра классификации типичных экономических процессов и раз-работки принципиально новых подходов к анализу экономических времен-ных рядов, а также построению адекватных прогнозных моделей, подразуме-вая при этом использования в максимальной степени возможности системкомпьютерной математики, включая компьютерную реализацию и визуали-зацию.Цель и задачи исследования. Целью настоящей диссертационной работы является использование, адаптация и развитие на базе новых компьютер-ных технологий математических и инструментальных методов анализа ипрогнозирования социально-экономических временных рядов с памятью сприменением таких новых математических инструментов, как линейные кле-точные автоматы, фрактальная геометрия, теория детерминированного хаоса,нечеткие множества, фазовые траектории, на которых базируются методынелинейной парадигмы. В соответствии с поставленной целью работы реша-лись следующие задачи:- уточнить сущность характерных особенностей динамикиэволюционирования социально-экономических временных рядов с- пфар'Шфрвать перечень фундаментальных свойств, характеризующихдинамику временного ряда, для уровней которого не выполняются ус-ловия независимости (глубина долговременной памяти, персистент-ность или антиперсистентность, трендоустойчивость или реверсирова-ние чаще случайного, цвет шума) и сформулировать для каждого свой-ства его содержательную интерпретацию в контексте проблемы пред-прогнозного анализа и прогнозирования;- с целью предпрогнозного исследования временных рядов с намятьюиспользование и развитие функционально завершенную систему моде-лей и методов фрактального анализа и фазового анализа этих рядов;- экспериментальное исследование на персональной ЭВМ и подтвер-ждение применимости предложенных моделей и методов фрактальногоанализа на конкретных социально-экономических временных рядах дляполучения предпрогнозной информации и выявления особенностей по-ведения динамики рассматриваемых временных рядов;- развитие и адаптация известной клеточно-автоматной прогнозной мо-дели к рассматриваемому семейству социально-экономических вре-менных рядов;- экспериментальные исследования на персональной ЭВМ и оценка эф-фективности работы адаптированной прогнозной клеточно-автоматноймодели на рассматриваемых социально-экономических временных ря-дах;- построение, визуализация и использование фазовых траекторий вре-менных рядов для получения дополнительной предпрогнознойинформации.Объектом исследования настоящей работы является деятельность страховых компаний в области личного страхования, и финансовых учрежденийсоциального страхования, обслуживающих население на муниципальном ирегиональном уровнях.Предметом исследования являются временные ряды подневного количества застрахованных мужчин и женщин страхового агентства или страхо-вой компании, а также временные ряды движения денежных средств на рас-четном счете регионального отделения государственного внебюджетногофонда РФ,Методология и методы исследования. Теоретической и методологиче-ской основой исследования послужили фундаментальные концепции и при-кладные исследования, содержащиеся в работах отечественных и зарубеж-ных ученых, посвященные вопросам моделирования и прогнозирования, атакже содержательной экономической интерпретации прогнозных процессови результатов.В качестве аппарата исследования применялись методы системногоанализа, дискретной математики, теории нечетких множеств, статистическо-го анализа временных рядов, фрактального анализа, фазового анализа и кле-точных автоматов.Информационную базу исследования составили аналитические и статистические материалы одного страхового агентства «РОСГОССТРАХ -ЮГ», а также региональных отделений государственного внебюджетногофонда Российской Федерации.Диссертационная работа выполнена в соответствии с п, 1.8.«Математическое моделирование экономической конъюктуры, деловой ак-тивности, определение трендов, циклов и тенденций развития», и п. 1.9.-«Разработка и развитие математических методов и моделей анализа и про-гнозирования социально-экономических процессов общественной жизни:демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качестважизни населения и др.» Паспорта специальности 08.00.13 - математические иинструментальные методы экономики.Научная новизна работы. Научную новизну диссертационного исследования, а так же создание целостного теоретического, методологического иинструментального обеспечения для математического моделирования, анали-за и прогнозирования экономических временных рядов, содержат следующиеположения:1. Сформирован и апробирован перечень получаемых с помощью мето-дов нелинейной динамики предпрогнозных характеристик социально-экономических временных рядов (наличие памяти, нечеткая оценка ееглубины, оценки показателя Херста и трендоустойчивости, наличиециклов или квазициклов).102. Предложен многокритериальный подход к оценке трендоустойчивостисоциально-экономических временных рядов: первый критерий - глу-бина памяти, второй критерий - дифференцированный показатель Хер-ста.3. Адаптирована клеточно-автоматная прогнозная модель для временныхрядов социально-экономических показателей на базе использованияагрегирования и логарифмирования уровней этих рядов,4. Предложен метод получения дополнительной предпрогнозной инфор-мации на базе построения фазовых траекторий и разложения их наквазициклы.5. Выявлена и обоснована трехуровневая иерархическая структурациклической компоненты временных рядов личного страхования, наряду с краткосрочным прогнозированием, что обеспечило получениесреднесрочных и долгосрочных прогнозов.Практическая значимость полученных результатов. Практическая значимость работы определяется актуальностью поставленных задач и достиг-нутым уровнем разработки проблемы. Положения, развиваемые в диссерта-ционном исследовании, могут оказать практическую помощь при разработкемероприятий по прогнозированию страховой деятельности и снижению стра-ховых рисков. Практическое значение результаты диссертации могут иметьдля дальнейших исследований в области совершенствования математическихи инструментальных методов принятия решений с учетом факторов риска встраховании.Предложенные методы, алгоритмы, модели и программы подтвердилисвою адекватность в процессе апробации на реальных временных рядах лич-ного страхования страхового агентства «РОСГОССТРАХ - ЮГ» и экономи-ческих временных рядах районных отделений государственного внебюджет-ного фонда Российской Федерации (Карачаевский и Прикубанский районыКЧР),ИОбоснованность и достоверность научных положений, выводов и ре-комендаций подтверждается применением: математических и инструмен-тальных методов экономики, включая статистику, эконометрику, прогности-ку; построением информационных моделей, включая проверенные практикойметоды экспертных систем; теории нечетких множеств и теории клеточныхавтоматов; построением экономико-математических моделей, реализующихметоды анализа и прогнозирования на базе современных информационныхтехнологий; наглядной визуализацией результатов моделирования, анализа ипрогнозирования; документальным характером использованных данных пообъектам приложений разработанных моделей и методов.На защиту выносятся следующие основные положения:1. Концепция предпрогнозного исследования социально-экономическихвременных рядов личного страхования и экономических временныхрядов социального страхования, которая, реализована в виде целостнойсистемы моделей, методов, алгоритмов и программ, базирующихся наинструментарии фрактального анализа, фазового анализа, клеточныхавтоматов и теории нечетких множеств,2. Предложенная и апробированная методика реализации нового подходак оценке показателя Херста, деференцированного вдоль уровней рас-сматриваемого временного ряда.3. Адаптированная клеточно-автоматная нрогнозная модель для временных рядов социально-экономических показателей, включая предло-женную процедуру агрегирования и логарифмирования этих рядов.4. Метод получения дополнительной предпрогнозной информации на базе фазового анализа, включая выявленную трехуровневую иерархиче-скую структуру циклической компоненты временных рядов личногострахования.Апробация и внедрение результатов исследования. Результаты исследования и его положения докладывались и получили положительную оценку12на следующих конференциях и симнозиумах, проводимых различными ака-демическими учреждениями и высшими учебными заведениями России:- на V, VI Всероссийских симпозиумах «Математическое моделирова-ние и компьютерные технологии» (Кисловодск, 2002, 2004);- на VIII Международной конференции «Нелинейный мир» (Астрахань,2003);- на IX Всероссийской научно-практической конференции «Политиче-ские, правовые, социальные и экономические проблемы современного рос-сийского общества» (Ставрополь, 2003);- на III и IV Международной научно-практической конференции «Про-блемы регионального управления, экономики, права и инновационныхпроцессов в образовании» (Таганрог, 2003,2005);- на V Региональной научно-практической конференции «От фунда-ментальной науки - к решению прикладных задач современности» (Черкесск,2004);- на V Международной многопрофильной конференции молодых уче-ных и студентов «Актуальные проблемы современной науки» (Самара, 2004).- на II Всероссийской научно-практической конференции «Проблемыобеспечения экономического роста юга России» (Ростов-на-Дону, 2005).Результаты исследования, отдельные положения и рекомендации получили принципиальное одобрение «Генеральной страховой компании». От-дельные рекомендации, вытекающие из диссертации, приняты к внедрению встраховом агентстве «РОСГОССТРАХ - ЮГ». Разработанные модели фрак-тального анализа и прогнозирования включены в лекционный материал дис-циплин «Теория систем и системный анализ» для студентов специальности«Прикладная информатика в экономике» Ростовского государственного эко-номического университета «РИНХ» и «Экономическая кибернетика» длястудентов специальности «Прикладная математика» Карачаево-Черкесскойгосударственной технологической академии.13Публикации. Основные результаты диссертации были онубликованы в20 печатных работах общим объемом 7,02 п.л., в которых автору в совокуц-ности принадлежит 4,87 ц.л.Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, 3 разделов, заключения, списка использованной литературы, приложений. Текстдиссертации изложен на 167 страницах, включает 10 таблиц, 52 рисунков.Список использованной литературы состоит из 189 источников.Основные результаты, полученные в ходе исследований можно представить в виде следующего перечня:1. Проведен сопоставительный анализ существующих подходов к прогнози-рованию временных рядов, осуществлено обоснование факта ограничен-ной применимости классических методов прогнозирования для экономи-ческих временных рядов с памятью, составляющих предмет диссертаци-онного исследования.2. Сформулирована и развита авторская конценция фрактального анализаэкономических временных рядов как этапа получения предпрогнозной ин-формации, базирующейся на выявлении таких фундаментальных характе-ристик временного ряда, как глубина памяти, наличие свойства перси-стентности или, наоборот, реверсирование чаще случайного, а также ди-намики значения показателя Херста.3. Исследованы временные ряды с неограниченной глубиной памяти, для которых предложены адекватные подходы к предпрогнозпому анализу и реа-лизации прогнозирования на базе временных рядов их приращений.4. На примере временных рядов осуществлены фрактальный анализ и прогнозирование их остаточной нерегулярной компоненты уровня, получен-ного после вычленения компонент тренда, сезонности и цикличности.Осуществлено распространение и развитие гибридного подхода, реализованного в виде двух вариантов процесса прогнозирования: 1)совместноеиспользование Л/6'-анализа, клеточно-автоматной прогнозной модели ифазовых портретов; 2)использование классической декомпозиции времен-14ного ряда на детерминированные компоненты и последующее применениеклеточно-автоматной прогнозной модели к остаточной компоненте.Пользуясь возможностью, автор выражает глубокую благодарностьсвоему научному руководителю заведующему кафедрой прикладной матема-тики Карачаево-Черкесской государственной технологической академии,доктору физико-математических наук, профессору Виталию АфанасьевичуПерепелице, а также своим коллегам за внимание и поддержку в процессеисследования, посвященных данной тематике.
