FORECASTING INSURED EVENT BY NEURAL NETWORKS
Journal Title: Держава та регіони. Серія: Економіка та підприємництво - Year 2018, Vol 5, Issue 104
Abstract
The article is devoted to research and development of new types of risk management models of insurance companies. As a basis for them, artificial neural networks will be used. This approach will enable you to predict insurance cases with sufficient accuracy, so cases with too high risk will be denied. According to the results of the study, the theoretical and methodological provisions of the work implemented a software product for customer data analysis. The obtained results can be used in the practical activity of insurance organizations. The aim of the study is to find a better method for forecasting the probability of insured events, which will give an opportunity to abandon too risky operations. The risk has become an objective precondition for the emergence of an insurance business. The activities of insurance companies are largely linked and depend on risks. Insurance organizations, like other business entities, operate in a risk environment. But, unlike other business entities, they have a double load in terms of risk exposure. Since, in addition to the risks that affect the activities of any entity, insurance companies accumulate additional risks of other entities due to their specificity In insurance, the actual cost of service is always an accidental value. Therefore, when calculating insurance premiums, it is necessary to quantify the random phenomena. This requires the use of special approaches, based on the provisions of the theory of probabilities and its individual applications, such as the theory of risk. Historically, the development of these branches of mathematics and insurance was largely interconnected. Probability Theory allows analytically describing the laws of the functioning of the insurance fund. However, the necessity for such an approach objectively exists in nature, the probabilities of insurance cases and the parameters of the distribution of the magnitude of losses are unknown. They can be judged only on the basis of systematic observations – statistical data, but with the help of artificial neural networks, they can be determined with sufficiently high accuracy.
Authors and Affiliations
D. M. Kartolapov, N. M. Oliinyk
Keywords
Related Articles
- EP ID EP563472
- DOI -
- Views 101
- Downloads 0
ОСОБЛИВОСТІ ВІДОБРАЖЕННЯ ОПЕРАЦІЙ ЗІ СПИСАННЯ БЕЗНАДІЙНОЇ КРЕДИТОРСЬКОЇ ЗАБОРГОВАНОСТІ
У статті досліджено та проведено аналіз основних напрямів зі списання безнадійної кредиторської заборгованості та особливостей відображення цих операцій у бухгалтерському обліку, які пов’язані з визначенням доходів діяль...
МЕТОДОЛОГІСТИЧНИЙ ПІДХІД ДО МОДЕЛЮВАННЯ ЧАСОВИХ ПАРАМЕТРІВ РОЗВИТКУ СТРУКТУРИ ТА ВЛАСТИВОСТЕЙ МАЛОГО ПІДПРИЄМСТВА
У статті досліджено моделювання логістичної системи малого підприємства (МП) на основі моделей її складових. Запропоновано: модель логістики малого підприємства; модельне відображення інформаційних та матеріальних потокі...
INNOVATIVE DEVELOPMENT OF UKRAINE IN THE CONTEXT OF EUROPEAN INTEGRATION PROCESSES
The Association Agreement between the European Union and Ukraine gave impetus to the intensification of the innovation activity of Ukrainian commodity producers and to the increase of the volume of capital investments. T...
СУТНІСТЬ ТА СТРУКТУРА ЕКСПОРТНОГО ПОТЕНЦІАЛУ ПРОМИСЛОВИХ ПІДПРИЄМСТВ
У статті проаналізовано сучасні підходи до категорії “експортний потенціал”. Уточнено визначення поняття “експортний потенціал промисловості”. З’ясовано, що експортний потенціал промислових підприємств є підсистемою екон...
УПРАВЛІННЯ ВИТРАТАМИ ПІДПРИЄМСТВА ГОТЕЛЬНО-РЕСТОРАННОГО БІЗНЕСУ З УРАХУВАННЯМ КАДРОВОГО АСПЕКТУ
У статті науково обґрунтовано методичні підходи до визначення рівня мотивації персоналу, що має суттєве значення для розвитку науки управління кадрами підприємств сфери послуг, практики підвищення ефективності використан...