Моделювання фінансово-економічних страхових ризиків
У статті показано, що побудова сучасних моделей для управління фінансово-економічними страховими ризиками вимагає більш глибокого кількісного аналізу для оцінювання ризиків, пов’язаних з процесом ефективної (беззбиткової) економічної діяльності, а також формування нових методологічних підходів до по...
Збережено в:
| Дата: | 2013 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України
2013
|
| Назва видання: | Математичне моделювання в економіці |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/86332 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Моделювання фінансово-економічних страхових ризиків / В.В. Скрипниченко // Математичне моделювання в економіці: Зб. наук. пр. — 2013. — Вип. 1. — С. 109-115. — Бібліогр.: 11 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-86332 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-863322015-09-15T03:02:02Z Моделювання фінансово-економічних страхових ризиків Скрипниченко, В.В. Математичні та інформаційні моделі в економіці У статті показано, що побудова сучасних моделей для управління фінансово-економічними страховими ризиками вимагає більш глибокого кількісного аналізу для оцінювання ризиків, пов’язаних з процесом ефективної (беззбиткової) економічної діяльності, а також формування нових методологічних підходів до побудови моделей, які б враховували специфіку функціонування як виробництва, так і страхової сфери в сучасних умовах. В статье показано, что построение современных моделей для управления финансово-экономическими страховыми рисками требует более глубокого количественного анализа для оценивания рисков, связанных с процессом эффективной (безубыточной) экономической деятельности, а также формирования новых методологических подходов к построению моделей, которые бы учитывали специфику функционирования как производства, так и страховой сферы в современных условиях. The article is defined, that the construction of modern models for a management finance-economic insurance risks requires more deep quantitative analysis for the evaluation of risks, related to the process of effective (break-even) economic activity, and also forming of new methodological approaches, to the construction of models, which would take into account the specific of functioning of both production and insurance sphere, in modern terms. 2013 Article Моделювання фінансово-економічних страхових ризиків / В.В. Скрипниченко // Математичне моделювання в економіці: Зб. наук. пр. — 2013. — Вип. 1. — С. 109-115. — Бібліогр.: 11 назв. — укр. 2409-8876 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/86332 330.4:336.71 uk Математичне моделювання в економіці Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Ukrainian |
| topic |
Математичні та інформаційні моделі в економіці Математичні та інформаційні моделі в економіці |
| spellingShingle |
Математичні та інформаційні моделі в економіці Математичні та інформаційні моделі в економіці Скрипниченко, В.В. Моделювання фінансово-економічних страхових ризиків Математичне моделювання в економіці |
| description |
У статті показано, що побудова сучасних моделей для управління фінансово-економічними страховими ризиками вимагає більш глибокого кількісного аналізу для оцінювання ризиків, пов’язаних з процесом ефективної (беззбиткової) економічної діяльності, а також формування нових методологічних підходів до побудови моделей, які б враховували специфіку функціонування як виробництва, так і страхової сфери в сучасних умовах. |
| format |
Article |
| author |
Скрипниченко, В.В. |
| author_facet |
Скрипниченко, В.В. |
| author_sort |
Скрипниченко, В.В. |
| title |
Моделювання фінансово-економічних страхових ризиків |
| title_short |
Моделювання фінансово-економічних страхових ризиків |
| title_full |
Моделювання фінансово-економічних страхових ризиків |
| title_fullStr |
Моделювання фінансово-економічних страхових ризиків |
| title_full_unstemmed |
Моделювання фінансово-економічних страхових ризиків |
| title_sort |
моделювання фінансово-економічних страхових ризиків |
| publisher |
Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України |
| publishDate |
2013 |
| topic_facet |
Математичні та інформаційні моделі в економіці |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/86332 |
| citation_txt |
Моделювання фінансово-економічних страхових ризиків / В.В. Скрипниченко // Математичне моделювання в економіці: Зб. наук. пр. — 2013. — Вип. 1. — С. 109-115. — Бібліогр.: 11 назв. — укр. |
| series |
Математичне моделювання в економіці |
| work_keys_str_mv |
AT skripničenkovv modelûvannâfínansovoekonomíčnihstrahovihrizikív |
| first_indexed |
2025-07-06T13:46:35Z |
| last_indexed |
2025-07-06T13:46:35Z |
| _version_ |
1836905498277838848 |
| fulltext |
Розділ 2. Математичні та інформаційні моделі в економіці
109
УДК 330.4:336.71
© В.В. Скрипниченко
МОДЕЛЮВАННЯ ФІНАНСОВО-ЕКОНОМІЧНИХ
СТРАХОВИХ РИЗИКІВ
У статті показано, що побудова сучасних моделей для управління фінансово-
економічними страховими ризиками вимагає більш глибокого кількісного аналізу для оціню-
вання ризиків, пов’язаних з процесом ефективної (беззбиткової) економічної діяльності, а
також формування нових методологічних підходів до побудови моделей, які б враховували
специфіку функціонування як виробництва, так і страхової сфери в сучасних умовах.
Ключові слова: моделі для управління фінансово-економічними страховими ризиками,
ІАСБП, ефективна (беззбиткова) економічна діяльність.
У сучаснiй практицi оцiнювання фiнансових i, зокрема, страхових ризикiв широко за-
стосовуються методи стохастичного динамiчного моделювання. Стохастичне моделювання
вiдображає ймовiрнiснi процеси i подiї. У цьому випадку аналiзується ряд реалiзацiй випад-
кового процесу й оцiнюються середнi характеристики, тобто набiр однорiдних реалiзацiй [1].
Стохастичний аналiз направлений на вивчення непрямих зв'язкiв, тобто опосередкова-
них факторiв (у разi неможливостi визначення безперервного ланцюга прямого зв'язку).
З цього випливає важливий висновок про спiввiдношення детермiнованого i стохастичного
аналiзу: так як прямi зв'язки необхiдно вивчати в першу чергу, то стохастичний аналiз носить
допомiжний характер. Стохастичний аналiз виступає в якостi iнструменту поглиблення де-
термiнованого аналiзу факторiв, за якими не можна побудувати детермiновану модель. Сто-
хастичне моделювання факторних систем взаємозв'язкiв окремих сторiн господарської
дiяльностi спирається на узагальнення закономiрностей варiювання значень економiчних
показникiв – кiлькiсних характеристик факторiв та результатiв господарської дiяльностi.
Кiлькiснi параметри зв'язку виявляються на основi зiставлення значень дослiджуваних пока-
зникiв у сукупностi господарських об'єктiв або перiодiв. Таким чином, першою передумовою
стохастичного моделювання є можливiсть скласти сукупнiсть спостережень, тобто мож-
ливiсть повторно вимiряти параметри одного i того самого явища в рiзних умовах [2].
У стохастичному аналiзi, де сама модель складається на основi сукупностi емпiричних
даних, передумовою отримання реальної моделi є збiг кiлькiсних характеристик зв'язкiв у
розрiзi всiх вихiдних спостережень. Це означає, що варiювання значень показникiв повинно
вiдбуватися в межах однозначної визначеностi якiсної сторони явищ, характеристиками яких
є модельовані економiчнi показники (у межах варiювання не повинно вiдбуватися якiсного
стрибка у характерi явищ, що спостерігаються). Другою передумовою застосованостi
http://ua-referat.com/%D0%95%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D1%96%D0%BA%D0%B0
http://ua-referat.com/%D0%A5%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B5%D1%80
Математичне моделювання в економіці _____________________________
110
стохастичного пiдходу моделювання зв'язкiв є якiсна однорiднiсть сукупностi, що досліджу-
ється. У даному випадку закономiрнiсть змiни економiчних показникiв, що підлягають моде-
люванню, виступає у прихованому виглядi та переплiтається iз випадковими з точки зору
дослiдження компонентами варiацiї та коварiацiї показникiв. За законом великих чисел
тiльки у великiй сукупностi закономiрний зв'язок виступає стiйкiше випадкового збiгу на-
прямків варiювання. З цього випливає третя передумова стохастичного аналiзу – достатня
розмiрнiсть сукупностi спостережень, що дозволяє з достатньою надiйнiстю i точнiстю ви-
явити дослiджуванi закономiрностi. Рiвень надiйностi i точностi моделi визначається практи-
чними цiлями використання моделi в управлiннi виробничо-господарською дiяльнiстю. Чет-
верта передумова стохастичного пiдходу – наявнiсть методiв, що дозволяють виявити
кiлькiснi параметри економiчних показникiв з масових даних варiювання рiвня показникiв.
Математичний апарат застосовуваних методiв iнодi наводить специфiчнi вимоги до модельо-
ваного емпiричного матерiалу. Виконання даних вимог є важливою передумовою застосу-
вання методiв i достовiрностi отриманих результатiв [3].
Стохастичнi квазiградiєнтнi алгоритми для вирiшення задач не опуклої оптимiзацiї роз-
глядаються та дослiджуються вiдомим українським вченим, академiком Ю.М. Єрмольєвим
[4–6] та його колегами у Міжнародному Інституті прикладного системного аналізу (м. Лак-
сенбург, Австрія).
Так, у роботах [4, 7] вірогідність настання природних і створених людиною катастроф
залежить від їх географічного розташування та кластеризації властивостей у регіоні, тому
можливі заходи щодо пом’якшення наслідків вірогідних збитків шляхом поширення страхо-
вого покриття як у цьому регіоні, так і на інші території. Ймовірність настання майбутніх
втрат не можна розраховувати тільки через застосування політики історичного досвіду, тому
що закономірність виникнення катастрофи територіально в будь-якому конкретному місці –
це рідкість, а у різних місцях є більш вірогідним. З усіх цих причин моделювання щодо при-
йняття рішення про платоспроможність компанії, перестрахувальні вимоги, премії, ефекти
заходів з пом'якшення наслідків і диверсифікації покриттів залежить від виникнення різних
епізодів в регіоні і може бути здійснено шляхом комп'ютерної імітації таким же чином, як це
може відбуватися у дійсності. Для цього модель має бути географічно обумовленою та ста-
тистично достовірною.
Існуючі моделі для оцінки майбутньої катастрофи спираються на метод Монте-Карло,
який оперує великою кількістю катастроф. Якщо результати такого моделювання є незадові-
льними, то змінюється політика, і, знову ж, відповідно сценаріям катастроф моделюється їх
велика кількість тощо. Оскільки оцінка за методом Монте-Карло для кожної комбінації змін-
них політики займає багато часу і число таких комбінацій, як правило, нескінченно, такий
метод (проб і помилок) не може виробляти послідовність адекватних висновків про реагу-
вання на катастрофи. Тому ідея ґрунтується у демонстрації можливостей просторових стоха-
стичних моделей виникнення катастроф та оптимізації процедури підвищення географічної
диверсифікації страхових договорів для поліпшення стабільності страхової сфери та підви-
щення страхової прибутку і забезпечення фінансового захисту населення.
http://ua-referat.com/%D0%97%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%BD_%D0%B2%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D0%BA%D0%B8%D1%85_%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%B5%D0%BB
http://ua-referat.com/%D0%A7%D0%B5%D1%82%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE
http://ua-referat.com/%D0%A7%D0%B5%D1%82%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BE
http://ua-referat.com/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0
Розділ 2. Математичні та інформаційні моделі в економіці
111
Моделювання катастроф визначається високою кореляцією ризиків, які не можуть бути
диверсифіковані належним чином без співпраці між страховиками. У загальному випадку
залежність між можливими претензіями має комплексний характер і визначає просторові
структури подій та можливі зміни у політиці страховиків. Просторові моделі наявно імітують
ці залежності із стохастичними процедурами по оптимізації та створенню надійних політик
без точної оцінки всіх ризиків, пов'язаних з нескінченними комбінаціями можливих змінних
політики. Важливо, що ця оцінка вимагає приблизно такої ж кількість моделювань, як і оцін-
ка однієї комбінації змінних політики. Державне страхування розглядається як можливість
для фінансового захисту населення, і оптимальний розподіл покриття показує рівень держа-
вного втручання, необхідного для захисту від катастрофічних ризиків. У роботі [7] аналізу-
ються два підходи: детермінована апроксимація стохастичної моделі та використання стоха-
стичних процедур пошуку. Число змінних в моделі NМ, де N є число страхових випадків,
М являє собою кількість осередків сітки області (яка може бути досить великою). Детерміно-
ване наближення N S вимагає додаткових обмежень, де S – кількість сценаріїв. Припус-
кається, що S є великим для рідкісних подій, тому число змінних для детермінованих набли-
жень MN SN 2 є дуже великим. Крім того, такий підхід, як збільшення розмірності, взагалі
неможливо використовувати для динамічних моделей з неплатоспроможності або «банкрут-
ства» страхових компаній, які неявно залежать від змінних політики. Стохастичні квазігра-
дієнтні методи не збільшують розмір оригінальної моделі. Вони також дозволяють обходити
перешкоди у вирішенні динамічних моделей інтенсивного моделювання катастрофічних по-
дій і адаптивного коригування політики для випадкових результатів такого моделювання.
Найбiльш широко використовуються так званi дворiвневi лiнiйнi моделi стохастичного
програмування. В таких моделях виконується наступний алгоритм – на першому рiвнi моделi
приймається певне рiшення, яке має деякi невизначенi (випадковi) наслiдки, якi закономiрно
впливають на результати рiшення першого етапу. На другому етапi вiдбувається коригування
прийнятого рiшення, яке передбачає компенсування небажаних (негативних) наслiдкiв ри-
зикiв рiшення першого етапу. Оптимальним рiшенням для такої моделi є єдине рiшення
першого етапу та множина коригуючих рiшень (правил) другого етапу, якi визначають дiї,
що повиннi бути виконанi на другому етапi у вiдповiдь на кожний отриманий випадковий
результат (негативний наслiдок) невизначеностi.
Моделі, які пропонуються у [8], cтосуються страхування врожаю, коли рішення ферме-
рів про рівні охоплення страхуванням і вибір сільськогосподарських культур залишаються
незмінними, при цьому фермери отримують великі субсидії в рамках премії із фіксованими
платежами. Проте, зростання виплат за субсидіями, швидше за все, призводитиме до збіль-
шення рішень багатьох фермерів на перехід із страхування обсягів виробництва продукції на
страхування доходів. А стимулювання страхування агровиробництва може привести до збі-
льшення використання фермерами форвардних контрактів і поліпшення їх здатності витри-
мувати протягом року цінові шоки.
У роботах [6, 9] змодельовані ситуації, за якими страхові компанії традиційно працю-
ють на ринках, де ризики можуть бути об'єднані або диверсифіковані; ф'ючерси та опціони
Математичне моделювання в економіці _____________________________
112
ринків традиційно знаходяться в умовах, де ризик є системним. При цьому, врожайність
і відповідні доходи агровиробників від отриманого врожаю мають як системні (посухи
і зниження цін) і внутрішні (локалізований дефіцит врожаю) ризики. Фермери не можуть
локалізувати джерело доходу на спекулятивні ринки, і страхові компанії не приймають ри-
зик, який має системний компонент. В результаті на американських ринках розвинувся гіб-
ридний механізм страхування врожаю, коли федеральний уряд погоджується прийняти сис-
темний ризик таким чином, щоб приватні страхові компанії могли брати участь у продажах
застрахованого врожаю і використовувати частину доходу як страхування агровиробників.
Моделювання у рамках зазначеної постановки задачі полягає у деталізації загального ризику
страхової сфери і системних компонентів. Застосовується теорія опціонів та оцінюється мо-
жливість використання на спекулятивних ринках ціни і прибутковості для хеджування сис-
темного ризику, прийнятого федеральним урядом, а також страхових полісів.
За моделями, наведеними у роботі [10], із широкого вибору страхових і маркетингових
продуктів фермерам пропонується різні стратегії з мінімізації настання страхового ризику.
Комбінації інструментів управління ризиками мають різні ефекти відносно відповідальності
користувача щодо захисту навколишнього середовища. Фермери мають широкий спектр ви-
користання страхових продуктів у аграрній діяльності та інноваційних маркетингових стра-
тегій, з яких можна вибирати найоптимальнішу. Аналіз проводиться з використанням дина-
міки цін і прибутковості агровиробництва за даними з 1976 до 1999 року у п'яти округах
штату Айова (США). Результати моделювання показують переваги страхування врожаю, що
знижує ризик втрати доходу. Крім того, за умов форвардних контрактів агровиробники ма-
тимуть певні переваги на електронних ринках.
У роботі [4] розглядається модель управління катастрофічними ризиками, яка приймає
до уваги такі ризики, як: значні взаємозалежні втрати, відсутність достовірної інформації,
необхідність довготермінового географічного аналізу, а також участь економічних агентів,
страховиків та уряду. Як зразок наводиться моделювання оцінки економічних втрат внаслі-
док сейсмічної схильності у Тоскані (Італія) за програмами часткової компенсації постраж-
далим з боку центрального уряду і ризиків за допомогою пулу страховиків (на основі моделі
катастроф і стохастичних методів оптимізації).
У роботі [11] приділяється увага моделі страхування, в якій пов’язані такі фінансові ін-
струменти, як інвестиції, дотації, ціни на товари та страхові послуги, а також включений сто-
хастичний елемент у вигляді погодних (атмосферних) факторів.
Сільськогосподарський виробник максимізує очікуваний майбутній прибуток у часі:
max
Y ,X ,I
E tu((t))
t0
,
прибуток в одному періоді визначатиметься:
(t) Y (t)P ((t))C(Y (t)P ((t)),(t)) g(Y (t)P ((t)),(t)) X (t)W (t) r(t)I(t) a(X (t),K(t)))
при таких умовах:
Розділ 2. Математичні та інформаційні моделі в економіці
113
Виробнича функція:
M(Y (t),X (t),(t)) 0
Страховий ринок (ідеальні умови конкуренції):
0)))()),(()(())(),((( ttPtYCtKtXaE
Сільськогосподарські інвестиції:
K(t) K(t) K(t 1) I(t) K(t 1),
де:
I(t) – інвестиції в сільське господарство в момент часу t;
K(t) – капітал в момент часу t ( будинки, автотехніка, землі тощо);
X (t) =
(X1,(t),X2(t),X3(t),...)– обсяг витрат (паливо, насіння, зайнятість тощо);
W (t) =
(W1,(t),W2(t),W3(t),...)– ціни (ціни на паливо, насіння, зайнятість тощо);
Y (t) =
(Y1,(t),Y2(t),Y3(t),...) – обсяг випуску (виробництво пшениці, кукурудзи тощо);
C() – функція страхового відшкодування, що залежить від врожайності та інших факторів
погоди і ціни;
r(t) – ціна інвестицій (ставка за кредитами);
g() – функція субсидії державного страхування, що залежить від урожайності та інших фа-
кторів погоди та ціни;
a() – страхові виплати, які залежать від виробничих потужностей;
u() – функція корисності агробізнесу,
u 0,
u 0.
))(( tP
(P1,((t)),P2((t)),P3((t)),...) – ціни випуску (стохастична змінна);
(t) – погодна змінна (стохастична);
– коефіцієнт амортизації (від 0 до 1);
– дисконтний коефіцієнт часу (від 0 до 1).
У даній моделі припускається, що виробники сільськогосподарської продукції в Украї-
ні максимізують корисність свого прибутку, яку вони отримують протягом тривалого часу.
Таке припущення більш реалістичне, ніж просто максимізація прибутку.
Прибуток
(t) у будь-який період
t розраховується, як різниця між валовим доходом,
який складається із загальної виручки від продажу сільськогосподарської продукції (кукуру-
дза, пшениця, соняшник та ін.)
Y (t)P ((t)), страхових платежів, отриманих у разі неврожаю
C(Y (t)P ((t)),(t))) та державних субсидій на страхування
g(Y (t)P ((t)),(t))), та витрата-
ми, які складаються зі змінних витрат на виробництво
X (t)W (t) , інвестиційних витрат
r(t)I(t) та страхових виплат
a(X (t),K(t)) .
Сільськогосподарські виробники регулярно вносять платежі до страхових компаній
a(X (t),K(t)) . У моделі страхові виплати залежать від виробничих потужностей сільськогос-
подарських підприємств, оскільки результати виробництва і доходи не відомі на початку ви-
робничого циклу. Виробнича потужність вимірюється в термінах кількості капіталу
K(t) та
змінної витрат
X (t).
Математичне моделювання в економіці _____________________________
114
Страхові компанії виплачують компенсацію сільськогосподарським виробникам у ви-
падку, коли несприятливі погодні умови впливають на ціни, сільськогосподарську продук-
цію та виробництво згідно із функцією
C(Y (t)P ((t)),(t))). Компенсація передбачається
графіком і залежить від суми реалізованих доходів та рівня несприятливих погодних умов.
При цьому припускається, що страхові ринки знаходяться в умовах досконалої конку-
ренції, тому очікуваний прибуток страхових компаній дорівнює нулю. Це означає, що очіку-
вана вартість платежів, отриманих страховими компаніями від виробників сільськогосподар-
ської продукції
Ea() , має дорівнювати очікуваному значенню компенсації, отриманої від
страхових компаній
EC() виробниками сільськогосподарської продукції.
Сільськогосподарські виробники вкладають частину своїх доходів у майбутні виробни-
чі потужності. Цей процес моделюється через включення інвестиційного рівняння, яке свід-
чить, що зміна у потоках основного капіталу
K(t) (без амортизації) дорівнює обсягу вало-
вих інвестицій
I(t) мінус кількість залишкового капіталу
K(t 1).
Запропоновану модель доцільно використовувати для обчислення ефектів аграрного
страхування сільськогосподарського виробництва, інвестицій в сільське господарство, попи-
ту на продукцію аграрної сфери. Очікуваними результатами є позитивні наслідки від сільсь-
когосподарського страхування в інтересах сільськогосподарських виробників шляхом збіль-
шення виробництва та інвестицій. Розв’язок динамічної стохастичної системи покаже опти-
мальний рівень страхових виплат, очікуваних у разі страхування сільськогосподарської про-
дукції. До того ж модель є придатною для варіантного оцінювання наслідків фінансово-
економічної політики держави в аграрній сфері.
Побудова стохастичної моделі з урахуванням інтересів страхувальників є надзвичайно
актуальною стосовно формалізації належного покриття фінансово-економічних ризиків, тоб-
то премії, які мають бути регулярними навіть у несприятливі сільськогосподарські роки та
у період прояву кризових явищ.
Список використаної літератури
1. Лук’яненко І.Г. Сучасні економетричні методи у фінансах [Текст] / І.Г Лук’яненко,
Ю. А. Городніченко. – К.: Литера ЛТД, 2002. – 352 с.
2. Голодніков О.М. Моделювання сільськогосподарського виробництва з урахуванням ризи-
ків [Текст] / О.М. Голодніков / Методи комплексної оцінки та прогнозування стану соціаль-
но-економічної сфери України ; за ред. П.С. Кнопова, І.К. Цикунова ; НАНУ ; Ін-т кібернети-
ки – К., 2009. – С. 83–91.
3. Вітлінський В.В. Ризики, безпека, кризи і сталий розвиток в економіці (методології, моде-
лі, методи управління та прийняття рішень) [Текст] : монографія / В.В. Вітлінський та ін.; за
заг. ред. проф. С.К. Рамазанова. – Луганськ, 2012. – С. 70–91.
4. Ermolieva T. Risk-adjusted approaches for planning sustainable agricultural development
[Text] / T. Ermolieva, G. Fischer, Y. Ermoliev, L. Sun // Stochastic Environmental Research and
Risk Assessment. – Vienna: IIASA Journal, – 2008. – P. 1–10.
Розділ 2. Математичні та інформаційні моделі в економіці
115
5. Ermolieva T. The Design of Optimal Insurance Decisions in the Presence of Catastrophic Risks
[Електроний ресурс]. – Режим доступу: http://www.iiasa.ac.at/search/publication.php?.
6. Ermoliev Y. Numerical techniques of stochastic optimization [Text] / Y. Ermoliev, R. Wets //
Computational Mathematics. Berlin: Springer Verlag, 1988. P. 75–109.
7. Norkin V. Spatial Stochastic Model for Optimization Capacity of Insurance Networks Under
Dependent Catastrophic Risks [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.iiasa.
ac.at/search/publication.php?
8. Babcock B.A. Risk Management and the Environment: Agriculture in Perspective [Text] /
B. Babcock, R. Frazer, J. Lekakis ; Кluwer academic publishers. – London, 2003. – P. 67–75.
9. Mason C. Systemic Risk in U.S. Crop and Revenue Insurance Programs [Електронний ресурс]. –
Режим доступу : http://www.iiasa.ac.at.
10. Hart C. Rankings of Risk Management Strategies Combining Crop Insurance Products and
Marketing Positions [Електроний ресурс]. – Режим доступу: http://www.iiasa.ac.at/search/
publication.php?wherewrds1.
11. Skrypnychenko V. The role of insurance for sustainable development of agriculture in Ukraine:
robust managing weather, financial, economic risks [Text] / V. Skrypnychenko // YSSP IIASA
Journal. – 2010. [Електроний ресурс]. Режим доступу: http://www.iiasa.ac.at/Admin/YSP/yssp
2010/ysspabstracts_2010.pdf?sb=3.
Стаття надійшла до редакції 24.01.13 українською мовою
© В.В. Скрипниченко
МОДЕЛИРОВАНИЕ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СТРАХОВЫХ РИСКОВ
В статье показано, что построение современных моделей для управления финансово-
экономическими страховыми рисками требует более глубокого количественного анализа для
оценивания рисков, связанных с процессом эффективной (безубыточной) экономической
деятельности, а также формирования новых методологических подходов к построению
моделей, которые бы учитывали специфику функционирования как производства, так и
страховой сферы в современных условиях.
© V.V. Skryipnychenko
MODELING OF FINANCE-ECONOMIC INSURANCE RISKS
The article is defined, that the construction of modern models for a management finance-
economic insurance risks requires more deep quantitative analysis for the evaluation of risks, relat-
ed to the process of effective (break-even) economic activity, and also forming of new methodologi-
cal approaches, to the construction of models, which would take into account the specific of func-
tioning of both production and insurance sphere, in modern terms.
http://www.iiasa.ac.at/search/publication.php?
http://www.iiasa.ac.at/
http://www.iiasa.ac.at/search/%0bpublication.php?wherewrds1
http://www.iiasa.ac.at/search/%0bpublication.php?wherewrds1
http://www.iiasa.ac.at/Admin/YSP/yssp%0b2010/ysspabstracts_2010.pdf?sb=3
http://www.iiasa.ac.at/Admin/YSP/yssp%0b2010/ysspabstracts_2010.pdf?sb=3
|