Дипломная работа: Формирование прибыли и доходов страховых компаний

Таблица 3.1 Исходные данные

На графиках видно, что, в течение 12 кварталов данные показатели страховой компании имели значительные колебания: (динамика изменения показателей, и линия тренда достаточно, однако не максимально приближены друг к другу), это говорит о не достаточно сильной зависимости между временем и значениями страховой компании, что связано со сложившейся финансовой ситуацией в стране на фоне финансового кризиса. Деятельность страховых компаний в данных условиях претерпевала значительные колебания в спросе на финансовые услуги, в движении денежных потоков от страховой и инвестиционной деятельности, что в значительной степени и повлияло на финансовые результаты деятельности страховой компании.

Рис. 3.1. - Прогнозирование страховых премий СК «Индиго» на основе трендового анализа

Рис. 3.2 - Прогнозирование валовых расходов СК «Индиго» на основе трендового анализа

Рис. 3.3 - Прогнозирование валовых доходов СК «Индиго» на основании трендового анализа

Рис. 3.4 - Прогнозирование прибыли СК «Индиго»

Таблица 3.2 Прогнозные значения

Примечание:

- оптимистический прогноз - (прогноз, увеличенный на ср. ошибку прогноза)

- пессимистический прогноз - прогноз, уменьшенный на ср. ошибку прогноза

- средняя ошибка прогнозирования, % (100 - R * 100)

Исходя из результатов прогнозирования, важно отметить, что при использовании данного метода, наблюдается сложность прогнозирования развития страхования в связи с тем, что невозможность использовать длинные временные ряды. Это стало невозможным или трудно достижимым в связи с происшедшими за последние время экономико- геополитическими изменениями в стране, частыми сменами правительства, экономическим кризисом 2008 г., большим уровнем инфляции и т. д. Конечно, можно попытаться составить приведенный ряд, но при этом неизбежно снижение точности прогнозирования вследствие внесения помех. Поэтому не все модели позволяют добиться достаточно высокой точности на коротких временных рядах. Особенно актуальным этот вопрос становится при долгосрочном прогнозировании. Определенные сложности возникают также при наличии в коротких временных рядах значительной случайной составляющей. Это приводит к тому, что задача синтеза моделей долгосрочного прогнозирования становится некорректной. Поэтому страховые компании находятся в активном поиске методов и моделей эффективного прогнозирования и планирования.

3.3 Оптимизация и моделирование процесса формирования прибыли страховой компании «Индиго»

Для повышения эффективности управления страховыми операциями страховые компании должны осуществлять мероприятия, которые стимулировали бы страховую деятельность, увеличивали объем реализации страховых услуг и обеспечивали бы их доходность.

Ряд страховых компаний использует в своей деятельности метод научного управления, в основу которого положены экономико-математические методы. Это позволяет с помощью математических формул выразить цель, преследуемую страховой компании на конкретном этапе ее развития в увязке с ограничениями и требованиями, предъявляемыми или устанавливаемыми клиентами и законодательством Украины.

Однако вопросы прогнозирования в страховании освещены недостаточно. Поэтому не представляется возможным воспользоваться готовой математической моделью. Другая сложность прогнозирования развития страхования - невозможность использовать длинные временные ряды. Это стало невозможным или трудно достижимым в связи с происшедшими за последние время крупными геополитическими изменениями в стране, а также финансово-экономическими динамическими изменениями, большим уровнем инфляции и т. д. Конечно, можно попытаться составить приведенный ряд, но при этом неизбежно снижение точности прогнозирования вследствие внесения помех. Поэтому прогнозирование приходится проводить на коротком временном ряду. Однако не все модели позволяют добиться достаточно высокой точности на коротких временных рядах. Особенно актуальным этот вопрос становится при долгосрочном прогнозировании. Определенные сложности возникают также при наличии в коротких временных рядах значительной случайной составляющей. Это приводит к тому, что задача синтеза моделей долгосрочного прогнозирования становится некорректной.

Показатель объема страховых платежей имеет синтетический характер и формируется под влиянием целого ряда факторов, в том числе факторов первого и второго порядка. Практика страхового дела показывает, что динамические ряды показателей, выражающих эти факторы, довольно устойчивы. Устойчивость динамических рядов (стабильность темпов роста и прироста показателей) представляет собой объективную основу для планирования объема каждого из факторов, а затем и синтетического показателя объема платежей. На этих закономерностях построена в принципе вся методика планирования поступления страховых платежей.

В процессе прогнозирования и планирования важно помнить, что страховая организация может в своей работе использовать как типовые договоры, рассчитанные на массового потребителя, так и договоры с индивидуально разработанными условиями и страховой премией. В первом случае проявляется действие закона больших чисел, хорошо видны статистические закономерности, на основе анализа которых проводится планирование. Во втором случае планирование проводится по каждому договору в отдельности, с учетом его срока и особенностей.

Следует отметить, что страховой портфель, состоящий в основном из крупных индивидуализированных договоров, как правило, неустойчив и требует перестрахования, что предполагает дополнительные затраты. Требования повышения финансовой устойчивости подталкивают страховые организации к наращиванию количества договоров. Рост количества договоров, с одной стороны, и рационализация труда персонала страховой организации, с другой стороны, приводят к появлению элементов типизации договоров, а с ней и проявления закона больших чисел. В связи с этим портфель достаточно развитой страховой организации всегда поддается планированию.

Перспективный анализ предназначен для исследования финансово-хозяйственной деятельности СК с целью определения путей ее дальнейшего развития. Расчет основных параметров, характеризующих явления и процессы финансово-хозяйственной деятельности СК, с позиций будущего, позволяет осуществить проекцию постоянных элементов предыдущих периодов и, определить их следующие значения. Количественная оценка значений выбранных параметров СК помогает очертить прогнозное пространство, которое заполняется путем детализации предварительно определенных показателей.

Одним из методов прогнозирования финансовых показателей деятельности СК является прогнозирование на основе зависимости между объемом привлеченных СК средств от страховых операций и такими его финансовым показателям, как страховые премии, страховые выплаты и финансовый результат (прибыль). Есть разные способы оценивания параметров такой зависимости.

Одним из примеров может служить расчет зависимости показателей деятельности СК и объема от результатов страховых операций и отображения на ее основе линейной регрессионной математической модели. Описание модели и расчет представлены в п. 3.3.

Одним из методов прогнозирования финансовых показателей деятельности СК является прогнозирование на основе зависимости между объемом привлеченных СК средств от страховых операций и такими его финансовым показателям, как страховые премии, страховые выплаты и финансовый результат (прибыль). Есть разные способы оценивания параметров такой зависимости.

Одним из примеров может служить расчет зависимости показателей деятельности СК и объема валовых расходов и валовых доходов отображения на ее основе линейной регрессионной математической модели.

На основе имеющихся статистических данных за предыдущие отчетные периоды времени определить регрессионные модели для определения формирования финансового результата СК.

Модели зависимости финансового результата от валовых расходов и валовых доходов СК представлена ниже:

ЧП= а0+а1*Х1+а2*Х2,

где Х1 - валовые расходы СК

Х2 - валовые доходы СК

а0, а1 - неизвестные параметры модели

Далее с помощью имеющихся исходных данных необходимо решить систему линейных уравнений:

После определения коэффициентов уравнения регрессии необходимо рассчитать коэффициент множественной корреляции R, который характеризует тесноту связи между факторными и результативным признаками. Коэффициент множественной корреляции определяется по формуле

Чем ближе его величина к 1, тем более тесная связь между изучаемыми показателями.

Таблица 3.3 Исходные данные для экстраполяции чистой прибыли

Произведем расчет коэффициента корреляции и построим линейную модель множественной регрессии для ЧП

Таблица 3.4 Исходные данные расчета коэффициента корреляции и линейной модели множественной регрессии ЧП