Вероятностный анализ параметров субпортфелей на страховом рынке Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №8/2016 ISSN 2410-700Х_

Список использованной литературы:

1. Доктрина продовольственной безопасности Российской Федерации [Электронный ресурс]: Указ Президента Российской Федерации от 30 января 2010 г. № 120. URL: http://base.garant.ru/12172719/ (дата обращения 11.08.2016).

2. Костылева Т. Минсельхоз не собирается разрабатывать ИС с сфере обеспечения продовольственной безопасности « с нуля» URL: http://d-russia.ru/minselxoz-ne-budet-razrabatyvat-is-v-sfere-obespecheniya-prodovolstvennoj-bezopasnosti-s-nulya.html(дата обращения 11.08.2016).

3. Ильина О.В., Капустина И.В. Обоснование методических подходов к определению системы показателей продовольственной безопасности региона (на примере Санкт-Петербурга)// Проблемы современной экономики.-2015-.-№4-C. 211-214

© Капустина И.В.,2016

УДК 368.02

Кутлыбаева Диана Марсовна

Стерлитамакский филиал БашГУ, г. Стерлитамак E-mail: [email protected]

ВЕРОЯТНОСТНЫЙ АНАЛИЗ ПАРАМЕТРОВ СУБПОРТФЕЛЕЙ НА СТРАХОВОМ РЫНКЕ

Аннотация

В современном мире страхование является важнейшей предпосылкой стабильной и безопасной жизнедеятельности каждого отдельного человека, семьи, общества в целом. Оно стало одним из основных источников долгосрочных финансовых ресурсов экономически развитых государств. Страховые организации призваны аккумулировать в себе взносы клиентов и выплачивать компенсации по мере наступления страховых случаев. Клиент, заключая договор со страховой компанией, не избавляет себя от риска, соответственно, компания не «принимает» риск на себя. Она принимает ответственность за выплату денежного возмещения последствий риска данному клиенту, а взнос - цена такой ответственности.

Ключевые слова анализ, страхование, субпортфель.

Актуальность темы определяется значимостью страхования жизни в условиях рыночной экономики и недостаточной разработанностью анализа вероятностных параметров субпортфелей на страховом рынке.

Исследования вероятностных параметров субпортфелей на страховом рынке можно отнести к теории риска. В этой теории основным объектом исследования является модель случайного процесса, генерирующего случайные выплаты по портфелю или страховым полисам. При этом исследователя интересует прежде всего изменение объема портфеля в целом, а не индивидуальные полисы в отдельности. Причем наибольший интерес представляет вероятностное распределение, характеризующее возможность для такого процесса пересечь некоторый критический уровень текущего капитала - вероятность разорения.

В работе был создан программный модуль для определения параметров субпортфелей и вероятности разорения страховых компаний. Программа рассчитана на использование в страховых компаниях, использующих от одного до трех разных видов субпортфелей страховых договоров. Она может упрощать расчеты работников страховых компаний, ускорять принятие рациональных решений. Языком программирования данной программы являлся язык объектно-ориентированного программирования Delphi. Программа предназначена для актуарного расчета важных характеристик работы страховой компании при некоторых известных данных: количество договоров, страховая сумма, вероятность предъявления требований об оплате и т.д. С помощью полученных данных можно определить степень риска, вероятность

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №8/2016 ISSN 2410-700Х_

разорения, нетто-премию и другие важные характеристики для страховщика. При написании программы были использованы такие определения и величины как: количество договоров в субпортфеле (N); страховая сумма (S); вероятность (P); математическое ожидание (М(х) = N * р); дисперсия (D(x) = N *р * q);

JDTX)

степень риска для отдельных субпортфелей (K = м^х ); относительная надбавка (0 = К * £); нетто -

премия (НП = М(х) * (1 + 0)).

На форме сверху расположены величины, которые нужно задать (количество договоров, вероятность, страховая сумма) для субпортфелей, а снизу приводятся вычисления актуарных расчетов.

Модуль расчета

1н]

1 субпортфель

2 субпортфеля

Субпортфель 1

Количество договоров И ООО

Страховая сумма hg

3 субпортфеля

Вероятность |о,001

Субпортфель 2

14000

0,0005

Степень риска Субпортфель 1 100

Вероятность неразорения: Igg

Субпортфель 2

Портфель

71

58 %

Вероятность разорения: pf"

Относительная надбавка: И12

Нетто - премия:

33,915

Рассчитать

Рисунок 1 - Модуль расчета парметров двух субпортфелей

Модуль расчета

1 субпортфель

2 субпортфеля

Субпортфель 1

Субпортфель 2 Субпортфель 3

Количество договоров И Q00

Страковая сумма ид

3 субпортфеля

Вероятность 10,001

|юоо 4000 6000

10 3 15

0,0005

0,001

Степень риска Субпортфель 1 в 100 %

Вероятность неразорения: I95-

Субпортфель 2 Субпортфель 3

Портфель

71

41

33

Вероятность разорения: [5"

Относительная надбавка: 15Э,6

Нетто - премия:

169,187

Рассчитать

Рисунок 2 - Модуль расчета параметров трех субпортфелей

Полученный результат - это расчет рисковых параметров портфеля, который обеспечивает эквивалентность обязательств сторон - страховщика и страхователя.

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №8/2016 ISSN 2410-700Х_

Список использованной литературы:

1. Архипов А.П., Гомеля В.Б., Туленты Д.С. Страхование. Современный курс: Учебник / Под ред. Е.В.Коломина. -М.: Финансы и статистика, 2013. - 416 с.

2. Бауэрс Н., Гербер Х., Джонс Д., Несбитт С., Хикман Дж. Актуарная математика. Перевод с англ./Под ред. В.К. Малиновского. - М.: Янус-К, 2001.

3. Калашников В.В. Классический процесс риска. -М,: Финстатинформ, 2014. - 150с.

4. Четыркин Е.М. Финансовая математика. - М.: Дело, 2010.

© Кутлыбаева Д.М., 2016

УДК 332

Найденкова Ксения Владимировна

канд.экон.наук, декан социально-экономического факультета

ИАТЭ НИЯУ МИФИ, г. Обнинск, РФ Норкина Анна Николаевна канд.экон.наук, доцент НИЯУ МИФИ, Малых Андрей Дмитриевич магистр кафедры региональной и инновационной экономики,

НИЯУ МИФИ, г. Москва, РФ

РАЗВИТИЕ СИСТЕМЫ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ КАК ФАКТОР ФОРМИРОВАНИЯ И «ЗАКРЕПЛЕНИЯ» В ЗАТО ВЫСОКОКВАЛИФИЦИРОВАННОЙ РАБОЧЕЙ СИЛЫ

Аннотация

В статье охарактеризованы основные макрорегиональные проблемы формирования и развития инновационного потенциала территорий РФ. На примере ЗАТО «Новоуральск» проанализированы типовые социально-экономические проблемы территорий с «закрытым» статусом. Обоснована необходимость совершенствования системы дополнительного образования для повышения мотивации молодежи к получению образования по востребованным в ЗАТО направлениям подготовки.

Ключевые слова

Инновационный потенциал территории. ЗАТО. Система дополнительного образования.

В рамках проблематики региональной и муниципальной экономики одним из ключевых вопросов является типологизация и оценка факторов социально-экономического развития территорий, основным из которых, безусловно, являются человеческие ресурсы. Во многом именно качество трудовых ресурсов выступает определяющим фактором развития той или иной территории, особенно, если региональная стратегия предусматривает реализацию инновационного сценария развития. Следовательно, с точки зрения разработки стратегий и прогнозов социально-экономического развития территорий, а также с позиции необходимости своевременной корректировки территориальной государственной молодежной политики, наиболее интересным представляется изучение структуры и динамики молодого населения той или иной территории, а также факторов, способствующих «закреплению» молодежи на предприятиях соответствующей территории.

Отметим, что молодежь в возрасте от 14 до 29 лет по праву считается наиболее динамичной социально-демографической группой. Активно участвуя в жизнедеятельности общества, молодежь