CC BY
49
РОССИЙСКОЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО
Том 18 • Номер 17 • сентябрь 2017 ISSN 1994-6937 Russian Journal of Entrepreneurship
^^^^ издательство
Креативная экономика
марковские цепи как инструмент оценки рисков страховых компаний, возникающих при передаче функций на аутсорсинг
Козьминых О.В. 1
1 Дальневосточный федеральный университет, г. Владивосток, Россия
АННОТАЦИЯ:_
На сегодняшний день, несмотря на большое количество качественных и количественных методов оценки рисков, у российских страховщиков существует целая группа рисков, управлению которой не уделяется должного внимания. Передавая свои функции на аутсорсинг разного рода посредникам, страховщик преследует цель в виде повышения эффективности своей профессиональной деятельности. Однако практика как российского, так и зарубежных страховых рынков демонстрирует, что посредники, принимающие на себя исполнение функции страховщика, генерируют дополнительные для них риски. В данной работе предлагается использование метода марковских цепей для оценки рисков, возникающих при передаче страховой компанией своих функций на аутсорсинг. Предполагается, что данный метод сможет наглядно продемонстрировать, стоит ли страховщику передавать свои функции посреднику на аутсорсинг или реализовывать их самостоятельно. Использование метода марковских цепей для внутреннего риск-менеджмента страховых организаций позволит сократить количество мошеннических выплат на страховом пространстве России и приведет к повышению качества предоставляемых страховщиками услуг.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: оценка рисков, страховые компании, посредники, аутсорсинг, марковские цепи.
Markov chains as a tool for risk assessment of insurance companies arising during the transfer of functions to outsourcing
Kozminyh O.V. 1
1 Far Eastern Federal University, Russia
Введение.
Риск-менеджмент, в том числе риск-менеджмент страховых организаций, является объектом изучения для многих экономических и междисциплинарных исследований. Данному направлению посвящали свои работы Т. Авен, М. Креле, Ж. Вулф [16, 17] (Aven Т., 2016; Kriele M., Wolf J., 2012). Тем не менее, несмотря на большое количество работ в области оценки рисков страховых организаций, на сегодняшний день у страховщиков существует целая группа рисков, остающаяся вне охвата теоретического осмысления.
Ранее мы писали, что страховые компании, передавая на аутсорсинг свои функции разного рода посредникам с целью повышения эффективности своей деятельности, сталкиваются с рисками, которые генерируют данные посредники. Непосредственно эти риски легли в предложенную нами классификацию посредников, осуществляющих свою профессиональную деятельность на рынке страховых продуктов [3] (Kozminyh O.V., Ostanin V.A., 2017). Посредники, являясь аутсорсерами, принимают на себя часть функций страховщика, что должно повысить эффективность страхового рынка, позволив страховым компаниям концентрироваться в первую очередь на реализации генеральной цели страхования в виде защиты интересов страхователей от реализации застрахованных событий, а также снизить операционные расходы страховщика [2] (Bespalova O.V., BespalovR.A., 2016). Однако, помимо положительных эффектов от аутсорсинга, к которым можно отнести высокий уровень посреднических продаж страховых полисов, существуют отрицательные эффекты, приобретающие все большую значимость на современном страховом рынке России. Отрицательные эффекты от посреднической деятельности в страховании связаны с тем, что как только посредник получает на свое управления функцию страховой компании, он получает определенные полномочия, которыми может злоупотреблять. Злоупотребление своими полномочиями порождает на страховом пространстве риски, которые ранее были определены нами как нефинансовые риски страховщика. Реализация данных
ABSTRACT:_
Today, despite a large number of qualitative and quantitative methods of risk assessment, Russian insurers have a big group of risks, the management of which they do not given proper attention. The insurer by transferring his functions to outsourcing to other intermediaries wants to increase the efficiency of his professional activities. However, the practice of Russian and foreign insurance markets demonstrates that intermediaries who take over the functions of the insurer generate additional risks for him. In this article we suggest to use Markov chain method for risk assessment arising during the transfer of insurance company's functions to outsourcing. We think that this method can visually demonstrate whether the insurer should transfer his functions to intermediary to outsourcing or implement them independently. The use of the Markov chain method for internal risk management of insurance companies will reduce the number of insurance fraud in Russia and will lead to quality improvement of services provided by insurers.
KEYWORDS: risk assessment, insurance companies, intermediaries, outsourcing, Markov chains JEL Classification: C50, D81, G22 Received: 17.08.2017 / Published: 16.09.2017
© Author(s) / Publication: CREATIVE ECONOMY Publishers For correspondence: Kozminyh O.V. (umbra1@mail.ru)
CITATION:_
Kozminyh O.V. (2017) Markovskie tsepi kak instrument otsenki riskov strakhovyh kompaniy, voznikayuschikh pri peredache funktsiy na autsorsing [Markov chains as a tool for risk assessment of insurance companies arising during the transfer of functions to outsourcing]. Rossiyskoe predprinimatelstvo. 18. (17). - 2491-2504. doi: 10.18334/rp.18.17.38258
рисков особенно ярко проиллюстрирована на российском рынке страховых продуктов данными юридической практики, согласно которой в среднем 10-15% от всех страховых выплат являются мошенническими. Мошеннические выплаты, огромную роль в реализации которых играют посредники, приводят к потере прибыли российскими страховщиками [4, 5] (Churilov Yu.Yu., 2014; Zhilkina M.S., 2005). Посредники, осуществляющие свою профессиональную деятельность на страховом пространстве России, становятся источниками деликтных рисков страховщиков [10] (Ostanin V.A., Rozhkov Yu.V., 2016).
На страховом рынке формируется необходимость управления рисками страховых компаний, возникающих при передаче своих функций на аутсорсинг. Процесс управления риском подразумевает его идентификацию, оценку и разработку мероприятий по снижению вероятности его реализации и размера ущерба, который возникнет в случае его реализации.
В данной работе предлагается использование цепей Маркова для оценки рисков, возникающих у страховщика при передаче своих функций на аутсорсинг посредникам. Рабочая гипотеза заключается в том, что данный количественный метод оценки риска будет эффективен при принятии решения о передаче функции страховщика посредникам.
Метод дискретного марковского анализа, основанный на использование последовательных зависимых величин, названных в последствии цепями, берет начало в работах русского математика Андрея Андреевича Маркова (старшего) [11, 12] (Markov A.A., 1924; Markov A.A., 1912).
Марковский анализ применим в ситуации, когда будущее состояние системы зависит только от ее текущего состояния. Данный метод обычно используют для анализа систем, именуемых ремонтопригодными, которые могут работать во многих режимах, а также в ситуациях, когда применение анализа надежности отдельных блоков системы нецелесообразно. В целом данный метод анализа является пригодным для оценивания надежности систем, в том числе экономических.
Метод оценивания риска, основанный на применении цепей Маркова, имеет сходства с традиционным анализом надежности, описанным Тержем Авеном в его работе «Основы анализа риска» [16] (Aven Т., 2016). Он использует диаграмму приня-
ОБ АВТОРЕ:_
Козьминых Ольга Валерьевна, аспирант кафедры «Финансы и кредит» (umbra10mai1.ru)
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Козьминых О.В. Марковские цепи как инструмент оценки рисков страховых компаний, возникающих при передаче функций на аутсорсинг // Российское предпринимательство. - 2017. - Том 18. - № 17. -С. 2491-2504. doi: 10.18334/rp.18.17.38258
тия решений, имеющую сходство с цепью Маркова, и описывает переход системы из одного состояния в другой с помощью бинарных переменных. Тем не менее, дискретный марковский анализ, рассматривающий вероятность переходасистемы из одного состояния в другое, представляет собой более наглядный способ оценивания рисков.
Также дискретныймарковский анализ аналогичен анализу сети Петри по возможности обеспечения мониторинга и наблюдения за состояниями системы. Однако, в отличие от сета Петри, данный методдопускает существованиенескольких состояний системы в одно и то же время.
Для наглядности рассмотрим применение дискретного марковского анализа на примере СПАО Ингосстрах:. Рассмотрим алгоритм оценки риска, возникающего при передаче на аутсорсинг функции продажи страхового полиса КАСКО:
1. Оценить, в какое состояние 0^+1) в момент временит 1к+1 может перейти функция продажи страхового полиса КАСКО из состояния ^к).
2. Рассчитать вероятность перехода функции из одного состояния в другое при передаче функции на аутсорсинг с птмощью маароцаг вероятностей Маркова.
3. Рассчитать размер потенциальной прибыли и убытков, которые возникнут у страховщика при передаче данной функции на аутсорсинг.
4. Рассчитать вероятность перехода функции продажи страхового полиса КАСКО из одного состояния в другое при самостоятельной реализации функции страховщиком с помощью матрицы вероятностей Маркова.
5. Рассчитать размер потенциальной прибыли и убытков, которые возникнут у страховщика при самостоятельной реализации функции страховщиком.
6. Принять решение о передаче функции на аутсорсинг или самостоятельной ее реализации на основании принятой модели риска как логической конъюнкции опасности и рероятности ее роализации.
Графически систему передачи функции продажи страхового продукта на аутсорсинг можно представить следующим образом, изображенным с помощью цепи Маркова на рисунке 1.
одного состояния в другое при передачи ее на аутсорсинг Источник: составлено автором на основ ании источников [11,12] (Markov A.A., 1924; MaricovA.A., 1912).
Si - начальное состояние функции продажи страхового продукта, когда он еще не продан страхователю, но передан посреднику на аутсорсинг.
51 - состояние функции страхования вслучае, если продажа страхового продукта прошла успешно. В этом случае страховщик получает страховую премию, страхователь - гарантию защиты своих интересов в случае, если застрахованный риск будет реализован, а посредник - свое комиссионное вознаграждение.
52 - состояние функции в случае, когда реализовался риск оппортунистического поведения посредника.
Si-1 - первоначальное состояние функции продажи страхового продукта, когда она еще не была передана на аутсорсинг, а находилась у страховой организации.
Состояние Si-1 не участвует в расчетах, потому что дискретный анализ Маркова предполагает, что будущее состояние системы (S1 либо S2) не зависит от ее прошлого состояния (Si-1), только от настоящего (Si).
Переход системы из состояния Si-1 в состояние S1 представляет собой самостоятельную продажу страховой компанией, страховой организацией полиса КАСКО. Переход системы из состояния Si-1 в собтояние Si - передсча данной функции на аутсорсинг. В рассматриваемом примере нас интересует только часть цепи Маркова, представленная на рисунке 2.
Теперь построим матрицу вероятоостей Маркова для оценки риска страховой организации при передаче на аутсорсинг функции продажи страхового полиса КАСКО. Сумма значений каждого столбца матрицы вероятностей должна быть равна единице. Каждый столбец рассматривает комбинацию вариаций перехода состояний из первоначального в любое другое, предусмотренное марковской цепью. Данные о вероятностях реализации перехода системыиз одного состояния в друге, представ ленные в таблице 1, получены на основании данных Банка России.
Рисунок 2. Цепь Маркова, демонстрирующая реализацию посредником переданной ему на аутсорсинг функции страховой компании Источник: составлено автором на основании источников [11, 12] (Markov A.A., 1924; Markov A.A., 1912).
Таблица 1
Матрица вероятностей Маркова для оценки риска страховой организации при передаче на аутсорсинг функции продажи страхового полиса КАСКО
Si S1 S2
Si 0,23 0,03 0,25
S1 0,69 0,96 0,01
S2 0,08 0,01 0,74
Источник: составлено автором на основании источника [7, 8, 15].
Как видно из данных таблицы 1, существуют следующие вероятности перехода системы из одного состояния в другое.
В первой строке первого столбца отражена вероятность того, что страховой полис КАСКО не будет продан посредником (Р81-з1), значение данной вероятности составляет 0,23. Данное значение основано на отчетах Банка России о развитии страхового рынка за 2012-2016 гг., согласно которым в среднем 23% всех страховых полисов не реализуются посредниками, а продаются либо через прямые продажи, либо через сеть Интернет [15].
Согласно марковскому анализу, сумма значений каждой строчки одного столбца должна быть равна единице. Следовательно, сумма значений второй и третей строчки первого столбца должна составлять 0,77. Именно такое количество страховых полисов КАСКО реализуется через посреднические продажи.
Во второй строке первого столбца таблицы 1 отражена вероятность успешной реализации продажи страхового полиса посредником (Рв1-в1). Данная вероятность составляет 0,69. Это значение было получено путем произведения всех посреднических продаж страховых продуктов (77% от всех проданных страховых продуктов) на коэффициент успешно проданных страховых полисов. Коэффициент успешно проданных полисов КАСКО составляет разницу между всеми проданными посредниками полисами КАСКО и теми полисами КАСКО, после продажи которых были возбуждены дела о мошенничестве. Согласно данным российского страхового рынка и независимого информационного источника тдиги, 10% страховых полисов КАСКО в среднем представляют собой страховые полисы, реализация которых была осуществлена с мошенническим умыслом [8, 15]. Следовательно, среднее значение успешно проданных посредниками страховых полисов равно 0,9. Произведение 0,77 и 0,9 составляет 0,69.
Третья строчка первого столба отражает вероятность оппортунистического поведения посредника (Рз1-з2). Данное значение было получено как произведение 77% всех проданных посредником страховых полисов на значение среднего количества страховых полисов, реализация которых осуществляется со злым умыслом, то есть на 0,1. Произведение 0,1 на 77% составляет около 8% (0,08).
Первая строчка второго столбца таблицы 1 отражает вероятность возврата проданного страхового продукта КАСКО (Р81-з1). Согласно Гражданскому Кодексу Российской Федерации, страхователь (или выгодоприобретатель) имеет право написать заявление о расторжении договора КАСКО в любой момент, и страховая компания обязана согласиться с его решением [1]. Также с 30 мая 2016 года страхователь имеет право отказаться от заключенного договора страхования и вернуть уплаченные за страхование деньги [14]. Приблизительно 3% страховых полисов КАСКО возвращаются во время «периода охлаждения» либо в других случаях, предусмотренных законодательством [7], именно это значение отображено в первой строчке второго столбца (0,03).
Согласно марковскому анализу, сумма значений каждой строки одного столбца должна составлять единицу. Следовательно, сумма второй и третьей строчки второго столбца равна 0,97. При этом, согласно марковскому анализу, матрица не должна содержать ячеек с нулевым значением, иначе будет невозможно решить систему полученных уравнений. Поэтому вероятность того, что успешно проданный страховой продукт КАСКО останется в этом состоянии (Рз1-в1) принимается со значением 0,96, а вероятность того, что после успешной продажи страхового полиса КАСКО посредник все же пойдет на незапланированное мошенническое действие (Рз1-з2) принимается со значением в 0,01.
В первой строке третьего столбца отражено значение вероятности, что риск оппортунистического поведения посредника был идентифицирован, а продажа страхового продукта КАСКО через него остановлена (Рз2-з1), данное значение составляет 0,25. По статистике, именно 25% случаев страхового мошенничества было идентифицировано на страховом рынке России в период за 2016 год [7].
Вторая строка третьего столбца таблицы 1 содержит вероятность того, что посредник, совершая действия оппортунистического характера, изменит свое решение и осуществит свою профессиональную задачу (Рз2-з1), крайне мала. Однако в случае, если рассматриваемый посредник почувствует угрозу того, что он может быть разоблачен и понести ответственность за свои действия, он может изменить свою стратегию. На сегодняшний день нет данных о том, какое количество страховых посредников, совершающих действие оппортунистического характера, почувствовав угрозу разоблачения, начинают вести честную политику, не нарушающих ничьих интересов на страховом рынке. Тем не менее, согласно марковскому анализу, матрица вероятностей не должна содержать отрицательных значений, поэтому примем вероятность данного исхода 0,01.
Третья строка третьего столбца матрицы вероятностей Маркова содержит значение вероятности того, что реализованный деликтный риск останется в своем неизменном состоянии (Рз2-з2). Согласно марковскому анализу, данное значение составляет разницу между единицей и значениями вероятностей в первой и второй строке третьего столбца (1 - (Рз2-з1+ Рз2-з2)). Данное значение составляет 0,74.
На основании значений, приведенных в таблице 2, составим систему уравнений:
Р1 = 0,23 Р1 + 0,03Р1 + 0,25 Р2, Р1 = 0,69 Р1 + 0,96 Р1 + 0,01 Р2, Р2 = 0,08 Р1 + 0,01 Р1 + 0,74 Р2.
Так как решение данной системы уравнений невозможно, добавим еще одно:
1= Р1 + Р1 + р2.
В результате решения данной системы уравнений получаем значения вероятностей возможных исходов при принятии СПАО Ингосстрах решения о передаче функции продажи страхового полиса на аутсорсинг страховому посреднику. Из трех возможных состояний системы она может находиться лишь в одном с разными значениями вероятностей. Значения данных вероятностей отражены в данных, приведенных в таблице 3.
Как видно из данных таблицы 3, вероятность того, что посредник окажется надежным и продаст страховой полис КАСКО, составляет 89%. Вероятность, что среднестатистический посредник, действующий на страховом рынке Росси, окажется ненадежным и станет источником деликтного воздействия на страховщика, составляет 5,6%. Данное значение даже несколько превышает вероятность того, что посредник окажется неспособен продать страховой полис КАСКО страхователю, что составляет в свою очередь 5,4%.
В данном исследовании риск рассматривается не только с вероятностной точки зрения, предложенной Ф. Найтом, но и как логическая конъюнкция опасности, включающая вероятность ее реализации, размер потенциального ущерба и ресурсов по ее управлению [13, 8] Г.КН., 2003). Перейдем к следующему этапу нашего ана-
лиза и рассмотрим, какие затраты несут страховщики при передачи своих функций
Таблица 3
Вероятность нахождения функции продажи страхового полиса КАСКО в том или ином состоянии при реализации ее через посредника
Si S1 S2
вероятность того, что посредник не продаст страхователю страховой полис КАСКО вероятность того, что посредник выполнит свои обязательства в полной мере и продаст полис КАСКО страхователю вероятность того, что посредник станет бенефициаром деликтного риска в процессе продажи страхового полиса КАСКО
5,4% 89% 5,6%
Источник: составлено автором.
на аутсорсинг. Для этого оценим размер страховой суммы, размер вознаграждения, которое выплачивается посреднику, и размер страховой премии на примере продажи страхового полиса КАСКО через страхового агента страховой организации СПАО Ингосстрах. Полученные данные были взяты на официальном сайте компании СПАО Ингосстрах и приведены в таблице 4.
На основании полученных данных рассмотрим соотношение затрат и доходов СПАО Ингосстрах при реализации одного из вариантов передачи функции продажи страхового полиса КАСКО через посредника, генерирующего для него деликтный риск. Данные о затратах и доходах представленны в таблице 5.
- затраты СПАО Ингосстрах при реализации продажи страхового полиса через посредника соответствуют вознаграждению посредника. Доходы при этом равны страховой премии за вычетом посреднического вознаграждения.
Б2 - затраты СПАО Ингосстрах при самом неблагополучном из сценариев, то есть реализации риска оппортунистического поведения посредником, не меньше суммы потенциальной страховой выплаты и посреднического вознаграждения. Доходы страховщика в этом случае равны размеру страховой премии за вычетом вознаграждения посредника.
- затраты и доходы страховой компании в случае, если посредник не смог осуществить переданную ему функцию продажи страхового полиса, практически сводятся к нулю. Страховая компания сталкивается с выбором: передать продажу данного страхового продукта на аутсорсинг другому посреднику или оставить данную функции на самостоятельную реализацию.
Таблица4
данные о продаже страхового полиса кАско страховой компании спАо ингосстрах через страхового посредника
страховая сумма (руб.) страховая премия (руб.) доля посредника от страховой премии (%) Размеравознагра-ждения посредника (руб.) премия, полученная страховщиком (руб.)
1637900 125779 15 18866,85 106912,15
Источник: [6, 7].
Таблица 5
соотношение затрат и доходов спао ингосстрах при передаче функции продажи страхового полиса кАско на аутсорсинг
состояние затраты доход вероятность
Б1 18866,85 106912,15 89%
Б2 >1656766,85 106912,15 5,60%
Б: 0 0 5,40%
Источник: составлено автором на основании источника [6].
Рисунок 3. Марковская цепь, иллюстрирующая переход функции продажи страхового полиса
КАСКО из одного состояние в другое при самостоятельной ее реализации страховщиком Источник: составлено автором на основании источников [11, 12] (Markov A.A., 1924; Markov A.A.,
1912).
Рассмотрим случай, когда страховая компания отказывается от посредника и использует форму отношений страховщик-страхователь. Графически это можно представить следующим образом (рис. 3).
Si-1 - функция продажи страхового полиса КАСКО находится у страховщика;
S1 - страховой полис КАСКО продан.
Как видно из данных: рисунка 3, при самостоятельной реализации функции продажи страхового продукта возможно два состояния: страховой продукт продан или не продан. Запишем вероятность перехода функции с помощью матрицы Маркова. Данные о вероятности нахождения системы в одном из описанных состояний приведены в таблице 6.
Таблица 6
Матрица переходов функции продажи страоааого полиса НАСКО при ее самостоятельной реализации страховой компанией СПАО Ингосстрах
Si-1 S1
Si-1 0,77 0,03
S1 0,33 0,97
Источник: составлено автором.
На основании данных таблицы 6 составляем следующую систему уравнений:
Р1-1 = 0,77Р1-1 +0,03Р1, Р1 = 0,33р1-1 + 0,97 Р1, 1 = Р1-1 + Р1.
На основании решенной системы уравнений, составленной по показателям развития страхового рынка России, получаем вероятность реализации продажи страхового полиса КАСКО страховой организацией самостоятельно.
Проведем сравнение затрат и доходов страховщика при самостоятельной продаже страхового полиса КАСКО и при передаче данной функции на аутсорсинг. Данные о
соотношении затрат и доходов страховой компании СПАО Ингосстрах при продаже рассматриваемого вида страхового продукта приведены в таблице 7.
Таблица 7
соотношение затрат и доходов спАо ингосстрах при самостоятельной продаже
страхового полиса кАско
состояние затраты (руб.) доход (руб.) вероятность (%)
Б1 18866,85 125779 8
Источник: составлено автором на основании источника [6].
Как видно из данных таблицы 7, затраты страховой организации СПАО Ингосстрах при самостоятельной реализации функции продажи страхового полиса КАСКО равны затратам на вознаграждение посредников. Это связано с тем, что структура страховой нагрузки предполагает включение в нее агентского вознаграждения. Вероятность самостоятельной реализации страхового полиса КАСКО при этом достаточно низкая.
Принимая решение об эффективности передачи отдельных функций на аутсорсинг, страховая компания сравнивает, насколько эффективно данное мероприятие по сравнению с самостоятельной реализацией данной функции.
Данные о соотношении затрат и доходов при самостоятельном осуществлении функции продажи страхового полиса КАСКО в сравнении с передачей ее посреднику, приведены в таблице 8.
заключение
1. Марковские цепи являются наглядным и простым в применении методом оценки рисков, возникающих у страховой организации в процессе передачи своих функций на аутсорсинг посредникам. Также данный метод оценки рисков может поучить широкое распространение для оценивания рисков, возникающих на разных этапах деятельности коммерческих организаций, в том числе страховых.
2. Для СПАО Ингосстрах с вероятностной точки зрения выгоднее передать функцию продажи страховых полисов КАСКО на реализацию посредникам, в рассматриваемом примере, страховому агенту, нежели осуществлять продажу данного страхового продукта самостоятельно.
3. СПАО Ингосстрах не получит существенной экономии своих денежных средств при отказе от посреднических продаж и самостоятельной реализации продаж страхового продукта КАСКО, но может потерять объем продаж страховых полисов.
4. Несмотря на то, что передача функции продажи страховых полисов КАСКО на аутсорсинг посреднику является выгодной сделкой для страховщика, существует риск, с вероятностью 5,6%, того, что посредник воспользуется своим положением в целях повышения собственного благополучия путем действий оппортунистического
Таблица 8
Соотношение доходов и затрат страховщика в случае передачи функции продажи страхового полиса КАСКО на аутсорсинг или ее самостоятельной реализации на примере СПАО Ингосстрах
Прогноз Аутсорсинг Самостоятельная реализация
Событие Затраты Доход Событие Затраты Доход
Пессимистичный сценарий реализация риска асимметрии информации, неисполнение обязательств посредником >1656767 106912,15 страховщик не реализовал функцию 0 0
Нейтральный сценарий посредник не выполнил переданную функцию, но обязательств не нарушил 0 0 Отсутствует
Оптимистичный сценарий посредник полностью выполнил свои обязательства 18866,85 106912,15 страховщик реализовал функцию 18866,8 125779
Источник: составлено автором.
характера. Данное обстоятельство позволяет нам предположить, что на сегодняшний день на страховом рынке России существует конфликт интересов между страховыми организациями и страховыми посредникам. Выявление причин конфликта интересов между ними и поиск путей его нивелирования является основным вопросом наших дальнейших исследований.
ИСТОЧНИКИ:
1. Гражданский кодекс Российской Федерации: часть вторая : [по состоянию на 2 фев-
раля 2017 г. : принят ГД 26 января 1996]. - КонсультантПлюс. - Режим доступа : http://base.consultant.ru
2. Беспалова О.В., Беспалов Р.А. Аутсорсинг в страховании // Научно-методический
электронный журнал «Концепт». - 2016. - № 15. - с. 1461-1465. - иг1: Ы1р://е-koncept.ru/2016/96211.htm.
3. Козьминых О.В., Останин В.А. Классификация посредников на рынке страховых продуктов в зависимости от рисков, которые они генерируют // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. - 2017. - № 3-1. - с. 86-90.
4. Чурилов Ю.Ю. Мошенничество в сфере страхования. - Ростов н/Д : Феникс, 2014. -
109 с.
5. Жилкина М.С. Страховое мошенничество. - М.: Волтерс, 2005. - 340 с.
6. Официальный сайт СПАО «Ингосстрах» https://www.ingos.ru
7. Официальный сайт независимого сервера портала о страховании http://www.inguru.ru
8. Официальный сайт Банка России https://www.cbr.ru
9. Останин В.А., Рожков Ю.В. «Шанс-менеджмент» и «риск- менеджмент» как диалек-
тические противоположности теории управления // Вестник ХГАЭП. - 2014. - № 6. - с. 4-11.
10. Останин В.А., Рожков Ю.В. Страхование деликтных рисков девиантного поведения в банковской системе России // Азимут научных исследований: экономика и управление. - 2016. - № 1. - с. 35-39.
11. Марков А.А. Исчисление вероятностей. - М.: Госиздат, 1924. - 618 с.
12. Марков А.А. Об испытаниях, связанных в цепь ненаблюдаемыми событиями // Известия Академии Наук. - 1912. - с. 551-572.
13. Найт Ф.Х. Риск, неопределенность и прибыль. - М.: Дело, 2003. - 360 с.
14. Указание Банка России от 20.11.2015 № 3854-У «О минимальных (стандартных) требованиях к условиям и порядку осуществления отдельных видов добровольного страхования»
15. Обзор ключевых показателей деятельности страховщиков № 4 2016 Информационно - аналитические материалы Банка России https://wwwxbr.ru/ finmarkets/files/supervision/review_insure_290617.pdf
16. Aven T. Risk assessment and risk management: Review of recent advances on their foundation // European Journal of Operational Research. - 2016. - № 1. - p. 1-13. - doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.12.023.
17. Kriele M., Wolf J. Value-Oriented Risk Management of Insurance Companies. - Springer Verlag Berlin Heidelberg, 2012. - 333 p.
REFERENCES:
Aven T. (2016). Risk assessment and risk management: Review of recent advances on their foundationEuropean Journal of Operational Research. 253 (1). 1-13. doi: https://doi.org/10.1016/jj.ejor.2015.12.023. Bespalova O.V., Bespalov R.A. (2016). Autsorsing v strakhovanii [Outsourcing in insurance]. Nauchno-metodicheskiy elektronnyy zhurnal «Kontsept». (15). 14611465. (in Russian).
Churilov Yu.Yu. (2014). Moshennichestvo v sfere strakhovaniya [Fraud in
insurance] Rostov-on-Don: Feniks. (in Russian). Kozminyh O.V., Ostanin V.A. (2017). Klassifikatsiya posrednikov na rynke strakhovyh produktov v zavisimosti ot riskov, kotorye oni generiruyut [Classification of intermediaries in the market ofinsurance products depending on the risks they generate]. Competitiveness in the global world: economy, science, technology. (3-1). 86-90. (in Russian).
Kriele M., Wolf J. (2012). Value-Oriented Risk Management of Insurance Companies Springer Verlag Berlin Heidelberg.
Markov A.A. (1912). Ob ispytaniyakh, svyazannyh v tsep nenablyudaemymi sobytiyami [On tests connected in a chain by unobserved events]. Izvestiya Akademii Nauk. 551-572. (in Russian).
Markov A.A. (1924). Ischislenie veroyatnostey [The Calculus of Probability] Moscow: Gosudarstvennoe izdatelstvo. (in Russian).
Nayt F.Kh. (2003). Risk, neopredelyonnost i pribyl [Risk, uncertainty and profit] Moscow: Izdatelstvo "Delo". (in Russian).
Ostanin V.A., Rozhkov Yu.V. (2014). «Shans-menedzhment» i «risk- menedzhment» kak dialekticheskie protivopolozhnosti teorii upravleniya ["Chance management" and "risk management" as dialectical opposites of management theory]. Vestnik KhGAEP. (6). 4-11. (in Russian).
Ostanin V.A., Rozhkov Yu.V. (2016). Strakhovanie deliktnyh riskov deviantnogo povedeniya v bankovskoy sisteme Rossii [Insurance of risks of deviant behavior in the russian banking system]. Azimuth of Research: Economics and Management. 5 (1). 35-39. (in Russian).
Zhilkina M.S. (2005). Strakhovoe moshennichestvo [Insurance fraud] Moscow: Volters Kluver. (in Russian).
