Материал: Розробка моделі комплексної оцінки конкурентоспроможності страхової компанії

де  - конкурентоспроможність пропонованого варіанту;  - показник конкурентоспроможності базового аналога.

База порівняння постійно міняється через коливання кон'юнктури транспортного ринку, інноваційних процесів і т.п., унаслідок чого порівняння приймає динамічний характер.

В якості показника конкурентоспроможності може бути обраний груповий технічний, економічний або організаційний показник, що характеризує відповідність між потребами клієнтів та можливостями фірми (1.3):

, , ; , (1.3)

де , ,  - груповий технічний, економічний та організаційний показники;- одиничний показник по і-му параметру;

а - питома вага параметричного показника по відношенню до узагальненого задоволення потреб;- кількість параметрів, які підлягають оцінці.

2. Побудова моделі комплексної оцінки конкурентоспроможності страхової компанії

.1 Основні елементи моделі

Теорія нечітких множин (fuzzy sets theory) бере свій початок з 1965 року, коли професор Лотфі Заде (Lotfi Zadeh) з університету Берклі в США опублікував наукову роботу “Fuzzy Sets” у журналі “Information and Control”. Прикметник “fuzzy” (нечіткий, розмитий), введено в назву нової теорії з метою відокремлення її від традиційної чіткої математики й аристотелевої логіки, що оперують з чіткими поняттями:“належить - не належить”, “істина - хибність”.

Поняття нечіткої і лінгвістичної змінних використовується при описі об'єктів і явищ за допомогою нечітких множин.

Нечітка змінна - це теж саме, що і нечітке число, тільки з додаванням імені, яким формалізується поняття, що описується цим числом. Для людини зручніше задавати значення змінної не числами, а словами. Щодня ми приймаємо рішення на основі лінгвістичної інформації типу:“дуже висока температура”; “утомлива поїздка”; “швидка відповідь”; “красивий букет”; “гармонійний смак” і тому подібне. Психологи встановили, що в людському мозку майже вся числова інформація вербально перекодується і зберігається у вигляді слів.

Нечітка змінна характеризується трійкою <a, X, A>, де:- найменування змінної,- універсальна множина (область визначення a),- нечітка множина на X, що описує обмеження на значення нечіткої змінної a.

Лінгвістична змінна - в теорії нечітких множин, змінна, яка може приймати значення фраз з природного або штучної мови. Наприклад, змінна “швидкість автомобіля” може набувати значень “низька”, “середня”, “висока» і “дуже висока”. В цьому випадку лінгвістичною змінною є “швидкість автомобіля”, термами - лінгвістичні оцінки “низька”, “середня”, “висока” і “дуже висока”, які і складають терм-множину.

Поняття лінгвістичної змінної відіграє важливу роль в нечіткому логічному виведенні та в ухваленні рішень на основі наближених міркувань. Формально лінгвістична змінна описується наступною п’ятіркою:

<x, T, U, G, M>,

де x - ім’я змінної; T - терм-множина, кожен елемент якої задається нечіткою множиною на універсальній множині U; G - синтаксичні правила (часто у вигляді граматики), що породжують назву термів; М - семантичні правила, що задають функції приналежності нечітких термів, породжених синтаксичними правилами з G.

Терм-множина - це множина всіх можливих значень лінгвістичної змінної.

Терм - будь-який елемент терм-множини. У теорії нечітких множин терм формалізується нечіткою множиною за допомогою функції приналежності.

Функція приналежності вказує ступінь приналежності елемента U нечіткій підмножині A. Множину М називають множиною приналежностей. Якщо М={0, 1}, то нечітка підмножина A може розглядатися як чітка множина. Чітку множину А можна розглядати як граничний випадок нечіткої множини A, функція приналежності якої  набуває лише бінарних значень.

Нечіткий терм - це нечітка множина, яка має властивість, якій відповідає певне поняття.

Використовуваний різного роду експертних та керуючих системах механізм нечіткого виведення в своїй основі має базу знань, що формується фахівцями предметної області у вигляді сукупності нечітких предикативних правил вигляду:

:якщо х є , тоді y є ,

:якщо х є , тоді y є ,

…………………………….

:якщо х є , тоді y є ,

де х - вхідна змінна (ім’я для відомих значень даних), у - змінна виведення (ім’я для значення даних, яке буде обчислено); А і В - функції приналежності, визначені відповідно на х і y.

Виділяють три основних типи систем нечіткого виведення:

− 1-й тип:вихідне значення знаходиться як зважене середнє результатів виконання кожного правила, для кожного з яких дефазифікація проводиться окремо; для таких систем вихідні функції приналежності повинні бути монотонно-неспадаючими;

− 2-й тип:вихідне нечітке значення - це результат об’єднання нечітких виходів кожного правила; кожний нечіткий вихід зважено за допомогою ваг спрацьовування правил; чітке вихідне значення знаходиться в результаті дефазифікації об’єднаного нечіткого виходу;

− 3-й тип:система, побудована на правилах типа Сугено; вихідне значення є лінійною комбінацією вхідних значень плюс деяке постійне значення, загальний вихід є середнім зваженим всіх правил.

В загальному випадку в якості значень вхідних та вихідних змінних правил можна використовувати нечіткі множини, з якими не пов’язано ніяке поняття - оскільки при проведенні нечіткого виведення нечіткі терми все одно представляються нечіткими множинами і пов’язане з нечітким термом поняття не відіграє ніякої ролі.

Фазифікація (fuzzification) - це визначення ступеня виконання антецедентів правил. За допомогою фазифікації чіткому значенню ставляться у відповідність ступені його приналежності до нечітких множин.

Дефазифікація (defuzzification) - процедура перетворення нечіткої множини в чітке число за ступенем приналежності.

В системах нечіткого виведення функції консеквенти, отримані в результаті виконання правил, об’єднуються в одну функцію μ(y). Існують різні методи дефазифікації цієї об’єднаної функції приналежності.

2.2 Модель комплексної оцінки конкурентоспроможності СК

В роботі чітко розмежована сутність конкурентоспроможності суб’єкта економічних відносин (страхової компанії) та конкурентоспроможності об’єкта цих відносин (страхового продукту). Конкурентоспроможність страхового продукту - це сукупність його переваг перед іншими страховими продуктами, що роблять страховий продукт привабливим для клієнтів. Конкурентоспроможність СК полягає в її здатності створювати та реалізовувати конкурентні переваги (зростання попиту на страхові продукти СК, зниження рівня фінансового та підприємницького ризиків тощо). Якісні характеристики страхового продукту впливають на конкурентоспроможність СК але не можуть бути єдиним критерієм, що забезпечує СК лідируючі позиції на страховому ринку. Зміни у зовнішньому та внутрішньому середовищах СК призводять до зміни конкурентних переваг СК, тому конкурентоспроможність не є постійною характеристикою, а визначає здатність СК протистояти конкурентам у певний проміжок часу.

Введемо поняття критерію конкурентоспроможності СК як якісної або кількісної характеристики СК, що є основою для оцінки її конкурентоспроможності. По відношенню до кількості врахованих показників розрізняють одиничні та групові критерії конкурентоспроможності. При прийнятті стратегічних рішень керівництвом СК зручним у використанні є узагальнений показник оцінки конкурентоспроможності - рівень конкурентоспроможності Y. Чим більше значення Y, тим більша доля страхового ринку належить СК.

Модель оцінки конкурентоспроможності СК представляє собою

функціональне відображення виду (2.1):

, (2.1)

де  - частинні критерії конкурентоспроможності, які характеризують різні сторони діяльності СК і є найбільш важливими для оцінки конкурентоспроможності СК; N - кількість врахованих критеріїв.

Модель (2.1) представлена на рис. 2.1 у вигляді ієрархічного дерева логічного виведення, що визначає структуру моделі.

Рисунок 2.1 - Ієрархічне дерево логічного виведення

Елементи дерева інтерпретуються таким чином:

) корінь дерева - рівень конкурентоспроможності СК (Y);

) дуги графа, що виходять із нетермінальних вершин - частинні критерії конкурентоспроможності ();

) нетермінальні вершини (подвійні кола) - згортка  частинних критеріїв конкурентоспроможності  та згортки  частинних показників конкурентоспроможності , , , де N -кількість груп показників,  - кількість показників в i -й групі;

) термінальні вершини - частинні показники конкурентоспроможності.

Дереву логічного виведення (рис. 2.1) відповідає система відношень:

, (2.2)

, (2.3)

, (2.4)

…

. (2.5)

Значення Y та , , знаходяться за алгоритмом нечіткого логічного виведення Мамдані [3] з використанням нечітких баз знань, що апроксимують залежності (2.2) - (2.5). Частинні критерії конкурентоспроможності  та показники конкурентоспроможності  визначаються як лінгвістичні змінні, що задані на своїх універсальних множинах і оцінюються за допомогою нечітких термів. Чим більше термів має лінгвістична змінна, тим точніша її оцінка. Використання більше 9 термів недоцільно, бо в оперативній пам’яті людини одночасно утримується не більше 7 ± 2 понять-ознак [4].

Розглянемо основні етапи моделювання комплексної оцінки конкурентоспроможності СК.

Етап 1. Визначення факторів впливу на конкурентоспроможність

Критерії конкурентоспроможності ,  формуються експертом-страховиком. Пропонуються такі частинні критерії конкурентоспроможності СК:

)  - конкурентоспроможність страхових продуктів;

)  - фінансовий стан СК;

) - ефективність діяльності зі збуту та супроводу страхових продуктів;

)  - ефективність операційної діяльності;

)  - ефективність інвестиційної діяльності;

)  - ефективність управління;

)  - соціальна ефективність;

)  - імідж СК.

Для кожного групового критерію  експертом-страховиком формується набір показників конкурентоспроможності . Нижче представлений один із можливих варіантів групування показників конкурентоспроможності СК.

Рівень конкурентоспроможності страхових продуктів  може бути оцінений на основі розмірів тарифних ставок (), якості страхових продуктів (), рівня диференціації страхових продуктів (унікальності, інноваційності, відображення цінностей цільових груп клієнтів) ().

Фінансовий стан  може бути оцінений на основі показників рентабельності, платоспроможності, ділової активності та фінансової стійкості.

Ефективність діяльності зі збуту та супроводу страхових продуктів можна визначити на основі рентабельності продажу, ступеня диверсифікації каналів продажу, їх ефективності, рівня розвиненості регіональної мережі, рівня використання CRM-технологій.

Ефективність операційної діяльності  можна визначити на основі даних про собівартість страхових продуктів, розміру страхового портфеля, рівня андерайтингу та врегулювання збитків, користування послугами сторонніх організацій, ефективності автоматизованої інформаційної системи, рівня продуктивності праці та кваліфікації персоналу.

Ефективність інвестиційної діяльності  можна визначити на основі рівня дохідності, ліквідності, надійності, диверсифікації інвестиційних вкладів, розміру інвестиційного портфеля.

Ефективність управління  можна визначити на основі рівня організації управлінської праці, обґрунтованості управлінських рішень, оперативності роботи та економічності апарату управління, компетентності управлінського персоналу, оптимальності системи управління.

Соціальна ефективність  визначається на основі рівня плинності кадрів, умов і рівня оплати праці.