CC BY
51
УДК 368 Н.А. БАЛЫБЕРДИНА
ББК 65.9(2) аспирант Байкальского государственного университета
экономики и права, г. Иркутск e-mail: [email protected]
ОЦЕНКА УРОВНЯ РАЗВИТИЯ РЫНКА СТРАХОВАНИЯ В ЗАБАЙКАЛЬСКОМ КРАЕ*
Рассмотрены вопросы, касающиеся особенностей развития рынка страхования в ресурсном регионе. Изучены факторы, влияющие на развитие регионального рынка коммерческого страхования, и выявлена взаимосвязь между уровнем сборов страховых премий и показателями социально-экономического развития Забайкальского края. Построена модель, которая описывает динамику развития рынка добровольного страхования в регионе и может быть использована для среднесрочного и долгосрочного прогнозирования развития регионального рынка.
Ключевые слова: инвестиции, рынок коммерческого страхования, уровень развития страхования, ресурсный регион.
N.A. BALYBERDINA
post-graduate student, Baikal State University of Economics and Law, Irkutsk e-mail: [email protected]
ASSESSMENT OF DEVELOPMENT LEVEL OF INVESTMENT INSURANCE MARKET IN TRANSBAIKAL TERRITORY
The article deals with the issues related to the features of investment insurance market development in the resource region. The author studies the factors influencing the development of the regional commercial insurance market, shows the correlation between the level of insurance premiums and the indices of socioeconomic development of Transbaikal Territory, and makes a model that describes the dynamics of voluntary insurance market development in the region and can be used for medium- and longterm forecasting of the regional market development.
Keywords: investments, market of commercial insurance of investments, level of insurance development, resource region.
Оценка уровня развития рынка коммерческого страхования в ресурсном регионе является необходимым условием для поиска путей дальнейшего развития регионального рынка.
Развитие рынка коммерческого страхования любой территории обусловлено не только наличием спроса на услуги страховщиков и адекватного спросу предложения,
но и общим уровнем развития экономики. Так, на объемы страховых премий в регионе оказывают влияние экономические факторы, к которым традиционно относят уровень развития промышленного производства, объем инвестиций в экономику региона, уровень доходов населения, валовой региональный продукт, стоимость основных фондов и пр. Ряд факторов, перечисленных выше, под-
* Работа выполнена при финансовой поддержке проекта ФБ-10 «Теоретические аспекты стратегического управления социально-экономическим развитием Сибирского региона при переходе на инновационную модель экономики», реализуемого в рамках АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2009—2011 гг.)».
© НА. Балыбердина, 2011
лежит количественной оценке, другие же не могут быть учтены при рассмотрении их влияния на количественные изменения на страховом рынке. Это такие факторы, как страховая культура населения, уровень андеррайтинга, уровень качества оказываемых страховых услуг, квалификация сотрудников страховых организаций и пр. При этом необходимо учитывать, что некоторые факторы оказывают прямое влияние на уровень развития страхового рынка, воздействие же других можно определить как косвенное. Например, косвенное воздействие оказывают законодательные нормы, регулирующие страховую деятельность, концепции развития страхования в регионе и пр.
Для оценки уровня развития рынка страхования в регионе нами были определены количественные показатели, которые характеризуют факторы, максимально влияющие на прирост сумм поступления страховых взносов. С целью дальнейшего прогнозирования уровня развития рынка коммерческого страхования в регионе нами был проведен корреляционно-регрессионный анализ зависимости объемов поступления страховых премий Y от показателей макроэкономического развития региона.
Для построения уравнения регрессии нами на основе качественного теоретикоэкономического анализа было отобрано шесть факторных признаков:
- объем выданных физическим и юридическим лицам банковских кредитов Х1;
- объем инвестиций в нефинансовые активы Х2;
- объем валового регионального продукта Х3;
- стоимость основных фондов в экономике по полной учетной стоимости Х4;
- денежные доходы на душу населения в месяц Х5;
- сальдированный финансовый результат предприятий Х6.
Исходные статистические данные о предложенных факторных показателях представлены в табл. 1.
Поскольку сравнительный анализ не позволяет однозначно ответить на вопрос о количественной взаимосвязи рассматриваемых признаков и целесообразности включения фактора в модель, дальнейший отбор факторов был проведен путем составления матрицы показателей корреляции и определения /-статистики для параметров регрессии.
Первоначальное уравнение регрессии имеет вид
Y = -443,1 - 0,02 • Х1 + 0,02 • Х2 +
+ (-2,9 • Х3) + 2,8 • Х4 - 6,8 • Х5 +
+ 0,08 • Х6. (1)
Показатели качества регрессионной модели такого вида приняли следующие значения: коэффициент детерминации &2 = 0,92, множественный & = 0,96. Коэффициенты парной корреляции факторов, включенных в модель (1), представлены в табл. 2.
Значения коэффициентов указывают на весьма тесную связь объема страховых премий Y с выбранными для проверки гипотезы факторными показателями, следовательно, данные показатели могут быть использованы
Таблица 1
Количественные значения факторных признаков X и результативного показателя Y*
Период наблюдения Х1, млн р. Х2, млн р. Х3, млрд р. Х4, млрд р. Х5, тыс. р. Х6, млн р. У, млн р.
2000 676,9 6 810,4 30,024 125,252 1,405 650,3 9,20
2001 1 186,7 8 765,9 35,139 171,686 2,011 739,5 32,50
2002 1 773,8 6 905,1 44,556 226,267 2,993 1 200,3 150,10
2003 3 107,8 11 452,6 53,146 250,341 4,016 1 097,3 318,60
2004 6 373,9 15 660,0 61,262 260,582 4,780 1 414,3 625,73
2005 10 504,0 17 402,2 69,697 316,690 5,887 842,7 796,81
2006 16 874,5 22 420,7 90,731 384,530 7,081 1 756,3 876,51
2007 26 472,7 32 056,8 113,230 454,018 8,212 2 917,6 1 011,14
2008 36 377,7 47 065,6 140,866 512,955 10,972 830,4 1 110,26
2009 30 578,3 33 971,9 148,382 559,907 12,596 1 027,1 823,13
2010 38 586,4 39 429,3 166,010 570,301 13,436 3 176,7 938,73
* Составлена с использованием официальных данных Федеральной службы государственной статистики, Федеральной службы страхового надзора, Центрального банка Российской Федерации.
Матрица коэффициентов парной корреляции факторов*
Таблица 2
Y X1 X2 X3 X4 Х5 Х6
Y 1
X1 0,920 094 1
X2 0,899 387 0,990 152 1
X3 0,943 514 0,992 185 0,981 881 1
X4 0,953 106 0,971 433 0,954 072 0,991 325 1
Х5 0,941 154 0,968 824 0,961 684 0,989 504 0,989 788 1
Х6 0,607 889 0,548 793 0,459 505 0,552 378 0,550 195 0,518 285 1
* Составлена и рассчитана автором с использованием пакета анализа Excel.
для установления параметров уравнения множественной регрессии. Однако значительная мультиколлинеарность таких факторов, как объем выданных кредитов Х1, объем инвестиций в нефинансовые активы Х2, объем валового регионального продукта Х3, стоимость основных фондов Х4, среднедушевые денежные доходы населения Х5, требует исключить зависимые факторы, оставив для анализа регрессии только один из них. Действительно, уровень ВРП, являющийся одним из основных индикаторов макроэкономического развития территории, в значительной мере обусловлен перечисленными выше факторами. Так, например, чем больше объем инвестиций, тем выше стоимость произведенного общественного продукта. Это может быть не всегда справедливо, поскольку долгосрочные и среднесрочные инвестиции окупаются с некоторым временным лагом. Однако высокая степень зависимости двух показателей в данном случае означает преобладание в экономике Забайкальского края краткосрочных инвестиций, направляемых в оборот в текущем периоде. Зависимость уровня ВРП и объема выданных банковских кредитов также объяснима и связана с тесной зависимостью промышленного сектора экономики региона от заемных ресурсов банков. Этот вывод подтверждается и сокращением всех исследуемых показателей в период кризиса в 2008-2009 гг. либо в абсолютных значениях, либо их темпов роста. Так, в результате снижения объемов банковского кредитования произошло сокращение по остальным показателям экономического развития, не связанным напрямую с инфляционной составляющей.
Показателями, продемонстрировавшими рост в условиях экономического кризиса, были уровень среднедушевых доходов населения и стоимость основных фондов в эконо-
мике региона. Однако положительная динамика их значений в кризисный период обусловлена действием инфляционной составляющей, в связи с чем считаем целесообразным исключить данные факторы, поскольку их влияние необходимо учитывать наряду с влиянием ряда других, не включенных в модель факторов (динамика численности занятых в экономике, количество безработных и др.). Кроме того, корреляционная зависимость гХ4Х5 = 0,989 8, что превышает тесноту связи Х4 и Х5 с зависимым признаком У и требует исключить их из модели. Подобная ситуация наблюдается и для факторов Х1 и Х2, где межфакторная связь гХ1Х2 = 0,990 2 весьма тесная и превышает тесноту связи как Х2 с У, так и Х1 с У. Таким образом, для улучшения модели считаем целесообразным исключить при построении уравнения регрессии факторы Х1 (объем выданных банковских кредитов) и Х2 (объем инвестиций в нефинансовые активы) как факторы малоинформативные и недостаточно статистически надежные.
Вместе с тем следует сохранить фактор Х3 (объем валового регионального продукта), поскольку данный показатель является основной характеристикой уровня социально-экономического развития региона. Он зависит от других социально-экономических показателей, не учтенных в модели, и прогнозируется на среднесрочную перспективу. Исключив незначимые и статистически ненадежные факторные признаки, мы получили новое уравнение регрессии:
У = 6,12 • Х3 + 0,05 • Х6 - 102. (2)
Параметры полученного уравнения регрессии представлены в табл. 3.
Значение коэффициента множественной детерминации достаточно велико и составляет 0,904, что означает высокую тесноту связи вариации результативного признака
У с включенными в модель факторами Х3 и Х6. Однако использование для оценки параметров уравнения регрессии только коэффициента детерминации недопустимо. По результатам вычислений коэффициент эластичности параметра Х3 является статистически значимым, а коэффициент эластичности параметра Х6 сформировался под воздействием случайных величин. Об этом свидетельствует /-критерий для коэффициента эластичности фактора Х6, равный 0,94. Следовательно, данный фактор необходимо исключить как несущественный и неинформативный. На это же указывает и показатель вероятности случайных значений параметров регрессии модели (2). Так, р-значение для фактора Х6 = 0,307 6, что значительно превышает принятый уровень 0,1 (10%) и свидетельствует о случайной природе значения коэффициента эластичности Х6.
Таблица 3
Показатели качества регрессионной модели (2)
Показатель Значение
Множественный £ 0,951 002
Коэффициент детерминации £2 0,904 406
Коэффициент Стьюдента /-критерий по Х3 = 6,56 /-критерий по Х6 = 0,94
Количество наблюдений 11
Таким образом, множественная модель с факторами Х3 и Х6 содержит неинформативный фактор Х6. Исключив данный показатель, мы улучшим качество регрессионной модели, ограничившись более простым, хорошо детерминированным уравнением парной регрессии:
У = 6,6 • Х3 - 77,6. (3)
Показатели оценки качества модели представлены в табл. 4.
Таблица 4
Показатели качества регрессионной модели (3)
Показатель Значение
Множественный £ 0,943 514
Коэффициент детерминации £2 0,890 218
Нормированный £2 0,878 02
Критерий Фишера ^-критерий) Условие FрBcч > FTвбл выполнено, так как 72,98 > 3,24
Коэффициент Стьюдента /-критерий = 8,54
Количество наблюдений 11
По данным дисперсионного анализа Fрacч = 72,98. Вероятность случайно получить такое значение F-критерия составляет 0,000 013 1, что значительно меньше допустимого уровня значимости 0,05. Этот вывод подтверждается и показателем р-зна-чения = 0,000 013 05. Следовательно, полученное значение критерия Фишера неслучайно, оно сформировалось под влиянием существенного фактора, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи I?2 = 0,89.
Для проверки качества модели нами был проведен ретроспективный прогноз регрессионного уравнения. Для этого из наблюдаемого периода были исключены показатели 2010 г. Регрессионное уравнение приняло вид
У = 6,2 • Х3 - 58. (4)
Подставив в данное уравнение фактические значения фактора Х3 за 2010 г., мы получили значения результативного признака, представленные в табл. 5.
Таблица 5
Результаты ретроспективного анализа
модели (4
Период Х3 Y ' расч Y ' факт Откло- нение Ошибка аппроксимации, %
2010 166,01 971,26 938,726 35,536 3,79
Отклонение расчетных значений от фактических значений показателей обусловлено наличием ошибок в связи с действием не учтенных в модели факторов.
В результате анализа полученного уравнения регрессии были сделаны выводы о весьма значительном влиянии фактора Х3 на изменение исследуемого показателя. Так, коэффициент эластичности, который показывает, на сколько процентов в среднем изменится У при увеличении фактора на 1%, равен 6,6.
Таким образом, в ходе анализа реальных данных установлено, что эконометрическая регрессионная модель достаточно точно описывает динамику развития рынка добровольного страхования в регионе, поэтому есть основания использовать ее при долгосрочном прогнозировании. Фактор, включенный в модель, является доступным и прогнозируемым, что дает возможность прогнозировать уровень собираемости страховых премий по добровольному страхованию на территории Забайкальского края.
