Сучасні методи та моделі функціонування страхового ринку

Abstract

Показано та обґрунтовано необхідність використання сучасних методів Data Mining для моделювання різноманітних аспектів функціонування страхового ринку в умовах посилення конкуренції та збільшенням ризиків, зумовлених світовою фінансовою кризою. Наведено короткий огляд класичних моделей оцінки платоспроможності страхових компаній, указано на основні недоліки класичних моделей та проаналізовано еволюцію класичних моделей у бік їх удосконалення шляхом використання таких сучасних інструментів моделювання, як нейронні мережі, когнітивні карти, імітаційне моделювання, нечітка логіка та ін. Зокрема, узагальнено досвід використання нейронних мереж, а саме, карт Кохонена, що самоорганізуються, під час визначення фінансової стійкості страхових компаній.

The necessity of using modern Data Mining methods for modeling various functioning of the insurance market in conditions of increasing competition and increasing risks caused by the global financial crisis is shown and justified. The paper provides a brief overview of the classical models for assessing the solvency of insurance companies, and points out the main drawbacks of the classical models. Analyzed the evolution of classical models in the direction of their improvement by using such modern modeling tools as neural networks, cognitive maps, simulation modeling, fuzzy logic, etc. The experience of using neural networks, in particular, Kohonen self-organizing cards, for clustering the insurance market is summarized. Key words: insurance, actuarial calculations, mathematical modeling, Data Mining methods, neural network approach, Kohonen self-organizing maps