Статистика личного страхования
СОДЕРЖАНИЕ 1. СТАТИСТИКА СТРАХОВАНИЯ 1.1 Основные понятия статистики страхования 1.2 Статистика имущественного страхования 1.2.1 Основные абсолютные и относительные показатели 1.2.2 Расчет нетто-ставки 1.3 Статистика личного страхования 2. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ ВЫВОДЫ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ СТАТИСТИКА СТРАХОВАНИЯ Основные понятия статистики страхования
Страхование представляет систему экономических отношений по защите имущественных и неимущественных интересов юридических и физических лиц путём формирования денежных фондов, предназначенных для возмещения ущерба и выплаты страховых сумм при наступлении страховых событий. Страховое событие – потенциальный страховой случай, на предмет которого производится страхование (несчастный случай, болезнь и т.п.). Страховой случай – это свершившееся страховое событие, с наступлением которого возникает обязанность страховщика произвести оплату страхователю. При страховом случае с личностью страхователя выплата называется страховым обеспечением, а при страховом случае с имуществом - страховым возмещением. Статистика имущественного страхования Стихийные бедствия, их последствия и несчастные случаи нельзя предусмотреть в буквальном смысле. Закономерность этих событий можно проследить только в результате изучения массовой статистической информации, применяя соответствующие методы, основанные на теории вероятностей.
Основные абсолютные и относительные показатели Основу системы показателей составляют характеристики, получаемые непосредственно из наблюдения. Применяемые в имущественном страховании показатели делятся на 3 группы: объёмные показатели, средние и относительные.
Основные абсолютные показатели
Таблица 1.1. Основные относительные показатели имущественного страхования
Уровень убыточности страховых сумм - важнейший показатель имущественного страхования. Он зависит от: · количества заключённых договоров, N, · страховой суммы застрахованных объектов, S, · числа пострадавших объектов, , · полноты уничтожения застрахованных объектов, , · суммы выплат страхового возмещения, W. Таким образом, он является результатом взаимодействия пяти из семи основных объемных показателей.
Таблица 1.2 Средние показатели по совокупности объектов используются для изучения производственной и хозяйственной деятельности страховых организаций:
По данным текущей отчетности страховых компаний непосредственно исчислить можно лишь некоторые из перечисленных показателей (долю пострадавших объектов, показатель выплат страхового возмещения, уровень взносов по отношению к страховой сумме, показатель убыточности, а также средние величины). Для исчисления других показателей необходимо проведение специального статистического наблюдения, привлечение отчетности других организаций и ведомств (например, при исчислении показателя охвата страхового поля) или применение соответствующих статистических методов для возмещения неполноты учета.
Динамику среднего уровня убыточности можно изучать с помощью системы взаимосвязанных индексов переменного и постоянного состава, структурных сдвигов:
, ,
где - доля (удельный вес) страховой суммы отдельных видов имущества в общей страховой сумме Расчет нетто-ставки Одной из задач статистики в области страхования является обоснование уровня тарифной ставки. Тарифная ставка – ставка страхового платежа предназначена для возмещения ущерба, причинённого застрахованному имуществу страховым событием, а также для других расходов страховых организаций. Тарифная ставка, которую называют брутто-ставкой, U, состоит из двух частей: · нетто-ставки, U', которая составляет 90-91 % от брутто-ставки, · и нагрузки (надбавки). Нагрузка устанавливается в % к брутто – ставке, обычно составляет 9-11 % от нее.
U=U' + U ,
где f – доля нагрузки в брутто-ставке. Брутто-ставка рассчитывается по формуле:
Нетто-ставка, U', составляет основную часть тарифа (ставки страхового платежа) и предназначена для создания фонда на выплату страхового возмещения. Обеспечивает возмещение убытков страхователей. Нагрузка (надбавка) к нетто-ставке служит для образования резервных фондов содержания страховых органов, финансирования превентивных (предупреждение появления страховых событий) и репрессивных мероприятий (ликвидация наступивших последствий). В основу расчёта нетто – ставки, U', положен уровень убыточности имущества. Средний показатель убыточности рассчитывается по отчетным данным об убыточности за ряд лет:
= S q / n, где n - число лет, или на основании данных о размерах страховых возмещений и о страховых суммах:
.
Затем рассчитывается среднее квадратическое отклонение уровня убыточности от среднего значения:
Для того, чтобы нетто-ставка отражала наиболее вероятную величину, к ней добавляется среднее квадратическое отклонение, умноженное на коэффициент доверительной вероятности. Таким образом, расчёт нетто-ставки производят по формуле:
U' = + t s,
где t - коэффициент доверия в соответствии с принятой вероятностью наступления страховых событий (коэффициент Лапласа). Статистика личного страхования Расчеты в личном страховании основаны на таблицах смертности и средней продолжительности жизни населения и показателях доходности. В таблице смертности используются одногодичные возрастные группы от 0 (новорожденные) до 100 лет.
Таблица 1.3. Макет таблицы смертности и средней продолжительности жизни
Вероятность умереть в течение предстоящего года жизни, т.е. при переходе от возраста X к возрасту X+1 рассчитывается:
Вероятность дожить до следующего возраста можно определить как
Средний показатель доходности за период рассчитывается по стране в целом или как средняя арифметическая взвешенная по доходам от инвестиций конкретной страховой компании за предыдущие периоды:
,
где i – доходность по отдельному виду инвестиций, в долях от 1, f – объем инвестиций, n – число инвестиционных проектов. Расчет нетто-ставки при страховании лица в возрасте Х лет на дожитие n лет:
,
где - число лиц в начале срока страхования (из таблицы смертности), - число лиц, доживших до конца срока страхования (из таблицы смертности), - средняя доходность за период действия договора, FV –сумма страхового обеспечения, n – срок договора страхования.
ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ Исходные данные
Таблица 2.1. Показатели деятельности предприятия за отчётный период
1. Для того, чтобы провести аналитическую группировку с равными интервалами, необходимо определить оптимальное число групп, которое рассчитывается по формуле Стержесса:
m=1+3,321·lgN, (1)
где m – число групп, N – число единиц совокупности. m=1+3,321·lg16=4,999. Так как число групп должно быть целым, то выбираем m=5. 2. В качестве признака, по которому строится группировка, берётся факторный признак х – объём производства, от которого зависит результативный признак у – среднегодовая стоимость основных производственных фондов.
Зная число групп, рассчитываем величину интервала:
(2)
Величина интервала составляет:
Таблица 2.2. Вспомогательная таблица для построения группировки предприятий по объёму производства
На основании вспомогательной таблицы (таблица 2) и таблицы исходных данных (таблица 1), построим аналитическую группировку и представим её в статистической таблице (таблица 3).
Таблица 2.3. Аналитическая группировка предприятий по объёму производства для выявления взаимосвязи между показателями: объём производства и среднегодовой стоимости основных производственных фондов
100 |
12303 |
41,87 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
В среднем: |
768,94 |
2,617 |
В представленной таблице 3 показатель «Удельный вес группы предприятий» [УВ] для графы 2 рассчитывается на основании формулы:
, (3)
где f – частота i -ой группы, т.е. количество предприятий в каждой группе.
Из таблицы видно, что наибольший удельный вес имеет 5 группа – 37,5 %. При этом наблюдается рост среднего значения объёма производства и среднегодовой стоимости основных производственных фондов, что говорит о возможном наличии между данными положительной связи.
3. Для того, чтобы построить гистограмму распределения и кумуляту создадим вспомогательную таблицу.
Таблица 2.4. Вспомогательная таблица для построения графических характеристик
Группы предприятий по объёму производства, тонн | f, ед | s, ед. |
А | 1 | 2 |
280,6 – 433,2 | 2 | 2 |
433,2 – 585,8 | 2 | 4 |
585,8 – 738,4 | 2 | 6 |
738,4 – 891 | 4 | 10 |
891 – 1043,6 | 6 | 16 |
Итого: | 16 |
В таблице 4 в графе 2, представлена накопленная частота [s], которая показывает, сколько единиц совокупности имеют значения признака не больше, чем данное значение. Данный показатель вычисляется путём последовательного прибавления к частоте первого интервала частот последующих интервалов.
На рисунках 1 и 2 представлены соответственно гистограмма распределения и кумулята
Рис. 2.1. Гистограмма распределения
Рис. 2.2. Кумулята
При построении гистограммы (рис.1) на оси абсцисс (х) откладываются величины интервалов, а частоты изображаются прямоугольниками, построенными на соответствующих интервалах. Высота столбцов должна быть пропорциональна частотам.
При построении кумуляты (рис.2) интервального вариационного ряда по оси абсцисс (х) откладываются варианты ряда, а по оси ординат (s) накопленные частоты, которые наносят на поле графика в виде перпендикуляров к оси абсцисс в верхних границах интервалов. Затем эти перпендикуляры соединяют и получают ломаную линию, то есть кумуляту.
4. Факторный признак – объём производства. Среднее значение для данного признака можно определить двумя способами:
1 способ – для несгруппированных данных, с помощью простой средней:
, (4)
где n – количество значений ряда наблюдения.
тонн
2 способ – для вариационного ряда (таблица 3) с помощью формулы взвешенной средней:
, (5)
где – среднее значение i-ой группы, m – число групп.
тонн
Размах вариации [ R ] зависит от величины только двух крайних вариант и не учитывает степени колеблемости основной массы членной ряда:
, (6)
где , – соответственно максимальное и минимальное значение признака.
Размах вариации составляет:
R =1043,6 – 280,6 = 763
Среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение можно определить двумя способами.
Среднее линейное отклонение:
· для первичного ряда:
(7)
· для вариационного ряда:
(8)
Дисперсия:
· для первичного ряда:
(9)
· для вариационного ряда:
(10)
Среднее квадратическое отклонение:
· для первичного ряда:
(11)
· для вариационного ряда:
(12)
Используем способ вариационного ряда. Для расчёта по формулам (8), (10), (12) целесообразно построить вспомогательную таблицу расчёта.
Таблица 2.5. Вспомогательная таблица для расчёта показателей вариации
Группы предприятий по объёму производства, тонн | , тонн | , ед. | , тонн | , тонн | , тонн | , тонн |
А | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
280,6 – 433,2 | 351,2 | 2 | 417,7 | 835,48 | 174504,6 | 349009,2 |
433,2 – 585,8 | 514,7 | 2 | 254,2 | 508,48 | 64636,7 | 129273,4 |
585,8 – 738,4 | 628,9 | 2 | 140,03 | 280,08 | 19610,5 | 39221 |
738,4 – 891 | 856,05 | 4 | 87,11 | 348,45 | 7588,6 | 30354,4 |
891 – 1043,6 | 981,533 | 6 | 212,6 | 1275,58 | 45196,97 | 271181,8 |
Итого: | 16 |
3248,05 |
819039,8 |
На основании таблицы 5, получаем:
Зная среднее квадратическое отклонение и среднее значение признака, определяется коэффициент вариации:
, (13)
Получаем,
%
Так как коэффициент вариации превышает 25%, то вариация объёма производства сильная. Так как коэффициент вариации не превышает 33%, то это говорит об однородности информации.
5. В основе дисперсионного анализа лежит разделение дисперсии на части или компоненты. Данный анализ сводится к расчёту и анализу трёх видов дисперсий: общей, внутригрупповой и межгрупповой. Общая дисперсия измеряет вариацию результативного признака по всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию. Данный вид дисперсии рассчитывается на основании исходных несгруппированных данных по формуле:
, (14)
Для расчёта по формуле (14) построим вспомогательную таблицу расчёта.
Таблица 2.6 Вспомогательная таблица для расчёта общей дисперсии
№ п/п | , тонн | , млн. руб. | , млн. руб. | , (млн. руб) |
А | 1 | 2 | 3 | 4 |
1 | 978 | 3,52 | 0,9 | 0,81 |
2 | 1043,6 | 3,71 | 1,09 | 1,19 |
3 | 620,6 | 2,13 | -0,49 | 0,24 |
4 | 485,1 | 1,05 | -1,57 | 2,46 |
5 | 884,5 | 2,82 | 0,2 | 0,04 |
6 | 1020,4 | 4,1 | 1,48 | 2,19 |
7 | 872,3 | 2,73 | 0,11 | 0,01 |
8 | 421,8 | 1,5 | -1,12 | 1,25 |
9 | 280,6 | 0,89 | -1,73 | 2,99 |
10 | 851,8 | 3,04 | 0,42 | 0,18 |
11 | 637,2 | 2,37 | -0,25 | 0,06 |
12 | 815,6 | 2,56 | -0,06 | 0,004 |
13 | 921,7 | 3,2 | 0,58 | 0,34 |
14 | 544,3 | 1,64 | -0,98 | 0,96 |
15 | 915,1 | 3 | 0,38 | 0,14 |
16 | 1010,4 | 3,61 | 0,99 | 0,98 |
Итого |
12303 |
41,87 |
13,86 | |
Среднее |
768,94 |
2,62 |
0,866 |
На основании таблицы 6 определяем:
(млн. руб)
Межгрупповая дисперсия характеризует систематическую вариацию под воздействие признака – фактора, положенного в основание группировки. Она является мерой вариации частных средних по группам вокруг общей средней и определяется по формуле:
(15)
Для расчёта по формуле (12) построим вспомогательную таблицу расчёта.
Таблица 2.7 Вспомогательная таблица для расчёта межгрупповой дисперсии
Группы предприятий по объёму производства, тонн | , ед. | , млн. руб. | , млн. руб. | , (млн. руб) | , (млн. руб) |
А | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
280,6 – 433,2 | 2 | 1,195 | -1,425 | 2,03 | 4,06 |
433,2 – 585,8 | 2 | 1,345 | -1,275 | 1,63 | 3,25 |
585,8 – 738,4 | 2 | 2,25 | -0,37 | 0,14 | 0,27 |
738,4 – 891 | 4 | 2,788 | 0,168 | 0,03 | 0,11 |
891 – 1043,6 | 6 | 3,523 | 0,903 | 0,82 | 4,89 |
Итого: |
12,59 | ||||
В среднем: |
0,787 |
На основании таблицы 7 определяем:
Вариацию, обусловленную влиянием прочих факторов, характеризует в каждой группе внутригрупповая дисперсия :
, (16)
Соответственно внутригрупповая дисперсия определяется путём суммирования отдельных внутригрупповых дисперсий, взвешенных по частоте.
, (17)
Для расчёта общей внутригрупповой дисперсии построим вспомогательную таблицу расчёта:
Таблица 2.8 Вспомогательная таблица для расчёта внутригрупповой дисперсии
Группы предприятий по объёму производства, тонн | № предприятий, входящих в группу | , ед. | , млн. руб. | , млн. руб. | , (млн. руб.) | , (млн. руб.) | , (млн. руб.) |
280,6 – 433,2 | 8 | 2 | 1,5 | 1,195 | 0,0930 | 0,093 | 0,186 |
9 | 0,89 | 0,0930 | |||||
433,2 – 585,8 | 4 | 2 | 1,05 | 1,345 | 0,087 | 0,087 | 0,174 |
14 | 1,64 | 0,087 | |||||
585,8 – 738,4 | 3 | 2 | 2,13 | 2,25 | 0,014 | 0,014 | 0,029 |
11 | 2,37 | 0,014 | |||||
738,4 – 891 | 5 | 4 | 2,82 | 2,788 | 0,001 | 0,0299 | 0,1199 |
7 | 2,73 | 0,003 | |||||
10 | 3,04 | 0,064 | |||||
12 | 2,56 | 0,052 | |||||
891 – 1043,6 | 1 | 6 | 3,52 | 3,523 | 0 | 0,126 | 0,753 |
2 | 3,71 | 0,035 | |||||
6 | 4,1 | 0,339 | |||||
13 | 3,2 | 0,104 | |||||
15 | 3 | 0,274 | |||||
16 | 3,61 | 0,008 | |||||
Итого: | 16 |
41,87 |
1,26 | ||||
В среднем: |
0,079 |
На основании таблицы 8 определяем:
(млн. руб.)
Для проверки правильности найденных дисперсий воспользуемся правилом сложения дисперсий, согласно которому:
(18)
Подставим найденные значения в формулу (18):
0,866=0,787+0,079 (млн. руб.)
0,866=0,866 (млн. руб.)
Так как правило сложения дисперсий выполняется, то рассчитанные значения дисперсий определены верно.
Определим силу влияния группировочного признака на образование общей вариации, рассчитав эмпирический коэффициент детерминации :
, (19)
Получаем:
Так как полученный эмпирический коэффициент детерминации близок к единице, то это говорит о том, что связь между рассматриваемыми признаками достаточно сильная.
Эмпирическое корреляционное отношение определяется по формуле:
(20)
Получаем:
Так как >0,7, связь между признаками объём реализации и среднегодовая стоимость основных производственных фондов – сильная.
6. В рамках корреляционного анализа решается задача обнаружения линейной связи и оценки её уровня. Самый простой способ оценки связи – это графический способ. В этом случае строится поле корреляции, которое образует множество точек с координатами (), i =1,... N.
По виду корреляционного поля можно оценить связь. Достаточно построить на корреляционном поле вертикальную прямую х =