Диплом
.pdf41
Таблиця 2.5
Коваріаційна матриця портфелю страхових послуг
|
1 |
|
2 |
|
3 |
|
4 |
|
5 |
|
6 |
|
7 |
|
8 |
|
9 |
|
|||
1 |
0,0017 |
|
0,0145 |
|
0,0284 |
|
0,0069 |
|
0,0001 |
|
0,0018 |
|
-0,0033 |
|
-0,0001 |
|
0,0023 |
|
|||
2 |
0,0145 |
|
|
0,1556 |
|
0,2686 |
|
0,0441 |
|
0,0170 |
|
0,0058 |
|
-0,0177 |
|
0,0298 |
|
0,0437 |
|
||
3 |
0,0284 |
|
0,2686 |
|
0,7141 |
|
0,0537 |
|
-0,0681 |
|
0,0270 |
|
-0,0153 |
|
0,0267 |
|
0,0874 |
|
|||
4 |
0,0069 |
|
0,0441 |
|
0,0537 |
|
|
0,0428 |
|
0,0121 |
|
0,0097 |
|
-0,0230 |
|
-0,0130 |
|
-0,0060 |
|
||
5 |
0,0001 |
|
0,0170 |
|
-0,0681 |
|
0,0121 |
|
0,0399 |
|
-0,0065 |
|
-0,0070 |
|
0,0141 |
|
0,0010 |
|
|||
6 |
0,0018 |
|
0,0058 |
|
0,0270 |
|
0,0097 |
|
-0,0065 |
|
|
0,0046 |
|
-0,0052 |
|
-0,0086 |
|
-0,0034 |
|
||
7 |
-0,0033 |
|
-0,0177 |
|
-0,0153 |
|
-0,0230 |
|
-0,0070 |
|
-0,0052 |
|
0,0127 |
|
0,0089 |
|
0,0059 |
|
|||
8 |
-0,0001 |
|
0,0298 |
|
0,0267 |
|
-0,0130 |
|
0,0141 |
|
-0,0086 |
|
0,0089 |
|
0,0279 |
|
0,0217 |
|
|||
9 |
0,0023 |
|
0,0437 |
|
0,0874 |
|
-0,0060 |
|
0,0010 |
|
-0,0034 |
|
0,0059 |
|
0,0217 |
|
0,0235 |
|
Пошук оптимального портфелю страхових послуг здійснено із застосуванням функції MS Excel 2010 «Пошук рішення» із пакету «Аналіз»
(рис. 2.1- 2.3). При цьому були введені обмеження згідно моделі (2.6) за виключенням того, що значення питомої ваги конкретного виду страхування було обмежено 20%, що, на нашу думку, дасть можливість включити максимальну кількість обраних страхових послуг. Сам пошук рішення був здійснений для класу нелінійних задач методом узагальненого зведеного градієнту (УЗГ).
Рис. 2.1 Вихідні дані
42
Рис.2.2 параметри «пошуку рішень»
Рис. 2.3 Результат «пошуку рішень» Ще однією особливістю моделі, яка використовується, є той факт, що
ми повинні задавати конкретне значення ризику під який і буде формуватись оптимальний портфель страхових послуг. Схильність до ризику різних осіб
43
може суттєво відрізнятись, тому отриманий варіант оптимального портфелю для кожної особи буде свій. Саме тому розрахунок буде здійснено для одного значення ризику, яке обрано на рівні 5%. Отримані результати представлені в табл. 2.6.
Таблиця 2.6
Оптимальний портфель страхових послуг видів страхування при 5%-му рівні ризику і встановлених максимальних обмеженнях частки одного виду
страхування на рівні 20%.
|
|
Середнє |
|
Ефективна |
|
№ |
Вид страхування |
значення |
Ризик |
структура |
|
|
|
прибутковості |
|
портфелю |
|
1 |
Страхування від нещасних випадків |
72,67% |
4,16% |
20,00% |
|
|
|
|
|
|
|
2 |
Медичне страхування |
52,88% |
39,45% |
1,29% |
|
|
|
|
|
|
|
3 |
Страхування здоров’я на випадок хвороби |
37,25% |
84,5% |
0,63% |
|
|
|
|
|
|
|
4 |
Страхування наземного транспорту |
32,78% |
20,69% |
1,62% |
|
|
|
|
|
|
|
5 |
Страхування вантажів та багажу |
86,34% |
19,97% |
20,00% |
|
|
|
|
|
|
|
6 |
Страхування від вогневих ризиків та ризиків |
77,35% |
6,77% |
20,00% |
|
стихійних явищ |
|||||
|
|
|
|
||
7 |
Страхування іншого майна |
60,77% |
11,26% |
2,29% |
|
|
|
|
|
|
|
8 |
Страхування іншої відповідальності перед |
72,27% |
16,71% |
15,43% |
|
третіми особами |
|||||
|
|
|
|
||
9 |
Страхування кредитів |
75,28% |
15,32% |
18,74% |
|
|
|
|
|
|
|
|
Разом |
|
|
100,00% |
|
|
|
|
|
|
|
|
Загальний ризик портфелю страхових послуг (фіксована величина) |
5% |
|||
|
|
|
|||
|
Оптимальна дохідність сформованого портфелю страхових послуг |
82,72% |
|||
|
|
|
|
|
Отримані результати, можуть бути застосовані керівництвом НАСК
«Оранта» для розробки стратегії розвитку страхової компанії.
44
РОЗДІЛ 3 ПРОГНОЗУВАННЯ ОСНОВНИХ ПОКАЗНИКІВ ДІЯЛЬНОСТІ НАСК «ОРАНТА»
Прогноз – це спроба визначити стан якогось явища чи процесу в майбутньому. Процес складання (розробки) прогнозу називають прогнозуванням. Прогнозування розвитку (стану) підприємства або організації – це наукове обґрунтування можливих кількісних та якісних змін його (її) стану (рівня розвитку в цілому, окремих напрямків діяльності) в
майбутньому, а також альтернативних способів і строків досягнення очікуваного стану [15].
Першочерговими заходами у напрямі поліпшення усієї системи фінансового управління має стати послідовний комплексний підхід до процедури управління, основою якої є планування та прогнозування.
Ефективне фінансове планування передбачає розробку системи прогнозних документів стратегічного та оперативного характеру, що включає цільові взаємопов’язані й взаємообумовлені кількісні та якісні параметри зміни фінансових потоків підприємства, а також часові та ресурсні обмеження, що забезпечують ці зміни [16].
Процес прогнозування завжди базується на певних принципах.
Головними з них є такі:
-цілеспрямованість – змістовий опис поставлених дослідницьких
завдань;
-системність – побудова прогнозу на підставі системи методів і моделей, що характеризуються певною ієрархією та послідовністю;
-наукова обґрунтованість – усебічне врахування вимог об’єктивних законів розвитку суспільства, використання світового досвіду;
-багаторівневий опис – опис об’єкта як цілісного явища і водночас як елемента складнішої системи;
-інформаційна єдність – використання інформації на однаковому рівні узагальнення й цілісності ознак;
45
-адекватність об’єктивним закономірностям розвитку – виявлення та оцінка стійких взаємозв’язків і тенденцій розвитку об’єкта;
-послідовне вирішення невизначеності – ітеративна процедура просування від виявлення цілей та умов, що склалися, до визначення можливих напрямків розвитку;
-альтернативність – виявлення можливості розвитку об’єкта за умови різних траєкторій, різноманітних взаємозв’язків і структурних співвідношень.
Розробка прогнозу повинна здійснюватися у чіткій послідовності:
1)збір даних;
2)редукція даних;
3)побудова моделі та її оцінка;
4)екстраполяція обраної моделі (фактичний прогноз);
5)оцінка отриманого матеріалу.
Методи прогнозування поділяються на методи, в яких кожен показник прогнозується окремо, враховуючи його індивідуальну динаміку та методи,
які враховують існування взаємозв’язку між окремими показниками. Різні статті повинні змінюватися узгоджено, адже вони характеризують одну єдину економічну систему. Найпопулярнішими вважають такі методи економічного прогнозування: метод експертних оцінок, методи обробки часових, просторових і просторово-часових сукупностей. [17].
На розглянутих методах зокрема базується спосіб прогнозування фінансових результатів діяльності підприємства через розробку прогнозних фінансових документів – майбутніх проектів звіту про фінансові результати,
звіту про грошові потоки та бухгалтерського балансу.
Прогнозний звіт про фінансові результати та звіт про грошові потоки являють собою робочий план для всього підприємства в цілому, а
прогнозний бухгалтерський баланс відображає сумарний вплив передбачуваних майбутніх управлінських рішень на фінансовий стан підприємства. В рамках алгоритму даного підходу передбачено розробку
46
механізмів утворення додаткових фондів, аналіз вартості джерел формування капіталу та фінансування зворотного живлення.
Загальна процедура використання методу складається з наступних дій:
прогнозування потреб в активах на наступний період, проектування зобов’язань та власного капіталу за нормальних умов діяльності, визначення обсягів необхідних додаткових фондів (AFN). В рамках стратегічного планування можна розробляти песимістичний, нейтральний та оптимістичний прогнози.
Під час розроблення моделі прогнозування припускають, що ситуація в майбутньому не буде значно відрізнятися від теперішньої. Вважається, що всі важливі фактори, або враховані в моделі прогнозування, або не будуть змінюватися протягом певного періоду часу, в якому вона використовуватиметься.
Точність і ефективність побудованої моделі прогнозу будуть безпосередньо залежати від правильності підбору даних. Використовуючи модель, варто пам’ятати про існування факторів, що свідомо або несвідомо не включені в неї, які мають істотний вплив на стан підприємства в майбутньому [18]. Таким чином, можна навести ряд рекомендацій щодо процесу прогнозування фінансових результатів діяльності на підприємстві:
–щоб якісно оцінити тенденції майбутнього періоду потрібен великий масив інформації про результати діяльності підприємства у минулому. Це дасть можливість підвищити точність прогнозу.
–прогнозування результатів діяльності підприємства обов’язково має здійснюватися з подальшим проведенням перспективної фінансової діагностики, адже прогноз не має зводитися тільки до розрахунку орієнтирів,
що мають кількісне вираження. Під ним також потрібно розуміти метод пошуку оптимальних стратегічних дій для підприємства.
Для зменшення величини похибки прогнозування слід враховувати ймовірні зміни у зовнішньому середовищі підприємства і інші чинники, які впливають на діяльність фірми і не можуть бути нею усунені чи послаблені
47
(наприклад, темпи інфляції, зміни в податковому і митному законодавстві,
активні дії конкурентів тощо.)
При прогнозуванні доцільно використовувати метод сценаріїв та розглядати не лише найбільш ймовірне значення певного показника, але й те значення, що матиме місце при крайньому несприятливому та крайньому сприятливому стані середовища.
При прогнозуванні не можливо передбачити події зі стовідсотковою точністю, а отже, неможливо усунути певний ступінь ризику. Тому дуже важливо навіть при дуже сприятливих результатах прогнозів мати певний план виходу із кризових станів та резерви на випадок непередбачуваних ситуацій.
Для прогнозування діяльності НАСК «Оранта» використовуємо дані таблиці 3.1.
|
|
|
|
|
|
Таблиця 3.1 |
|
|
|
Вихідні дані тис. грн. |
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
№ |
Показники |
|
|
Роки |
|
|
|
|
|
2009 |
2010 |
2011 |
2012 |
|
2013 |
1 |
Статутний фонд |
175 032 |
775 125 |
775 125 |
775 125 |
|
775 125 |
2 |
Власний капітал |
411 139 |
775 308 |
801 922,6 |
819 664 |
|
830 184 |
3 |
Страхові резерви |
405 946 |
335 050 |
261 568,8 |
253 137 |
|
260 488 |
4 |
Частка |
(103 728) |
(39 755) |
(17 982,4) |
(25 304) |
|
(26 250) |
|
перестраховиків у |
|
|
|
|
|
|
|
страхових |
|
|
|
|
|
|
|
резервах |
|
|
|
|
|
|
5 |
Страхові премії, |
999 286,8 |
715 485,2 |
643 888,3 |
637 076,4 |
|
566 050,7 |
|
без урахування |
|
|
|
|
|
|
|
премій по ДООС |
|
|
|
|
|
|
6 |
Премії, передані у |
236 823,9 |
198 420,6 |
63 936 |
52 862,1 |
|
50 955,8 |
|
перестрахування, в |
|
|
|
|
|
|
|
т.ч.: |
|
|
|
|
|
|
7 |
Резидентам |
182 292,9 |
158 858,1 |
42 106,1 |
34813,3 |
|
33630,9 |
8 |
Нерезидентам |
54 531 |
39 562,5 |
21 829,9 |
18048,8 |
|
17324,9 |
9 |
Страхові виплати, |
389 183,5 |
343 042,8 |
290 509,3 |
213 120,8 |
|
219 256,7 |
|
без урахування |
|
|
|
|
|
|
|
премій по ДООС |
|
|
|
|
|
|
10 |
Виплати, отримані |
105 432,5 |
11 913 |
26 657,6 |
30 874 |
|
15 855 |
|
від |
|
|
|
|
|
|
|
перестраховиків |
|
|
|
|
|
|
11 |
Чистий прибуток |
7 466 |
(236 972) |
8 570,4 |
466 |
|
553 |
48
Одним з найбільш поширених засобів прогнозування є побудова ліній тренда засобами MS Excel на основі точкової діаграми за фактичними даними минулих періодів. Ті чи інші якісні властивості розвитку виражають різні рівняння трендів. MS Excel пропонує різноманітні типи апроксимуючої залежності: лінійна, логарифмічна, поліноміальна, степенева, експонентна,
лінійна фільтрація. Однак, спроба реалізувати запропоновані моделі призводить до значно різних чисельних результатів, які до того ж, як правило, мають різний напрямок розвитку. Це призводить нас до завдання оцінки можливості використання тієї чи іншої моделі прогнозування.
Першим кроком оцінки повинно бути теоретичне обґрунтування обраних залежностей відповідно до фактичного ряду. Після побудови ліній тренду на базі теоретично придатних залежностей, кожний результат пропонується оцінити шляхом ранжування за кількома критеріями, які характеризують достовірність, відповідність, надійність та інші параметри прогнозу.
Для визначення достовірності прогнозу можна використати значення похибки апроксимації (R2). Чим ближче значення (R2) до одиниці, тим точніше обрана модель відбиває тенденцію розвитку, тобто, тим більше можна довіряти результатам прогнозування.
Зазначені вище чисельні значення відповідних показників (таблиця 3.1)
та їх прогноз на 2014 рік наведено у таблиці 3.1.
Таблиця 3.2
Тренди змін економічних показників діяльності НАСК «Оранта» у 2009– 2013 рр. і прогноз їх чисельних значень на 2014 рік
№ |
Найменува- |
Вид функції |
Рівняння тренду |
Коеф. |
Прогноз |
|
з.п. |
ння |
Тренду |
детерм. |
2014 р. |
||
|
||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
|
|
лінійна |
y = 120019x + 295051 |
0,5 |
|
|
|
Статутний |
ступенева |
y = 247381x0,882 |
0,7094 |
|
|
1. |
експоненційна |
y = 235705e0,2976x |
0,5 |
|
||
|
фонд |
|
|
|
|
|
|
логарифмічна |
y = 355674ln(x) + 314549 |
0,7094 |
|
||
|
|
|
||||
|
|
поліноміальна |
y = -85728x2 + 634384x - 305042 |
0,8571 |
415 054 |
49
Продовження таблиці 3.2
|
|
лінійна |
y = 88245x + 462910 |
0,6134 |
|
|
|
Власний |
ступенева |
y = 470867x0,4213 |
0,7837 |
|
|
2. |
капітал |
експоненційна |
y = 454696e0,1461x |
0,5835 |
|
|
|
|
логарифмічна |
y = 252086ln(x) + 486271 |
0,8087 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
поліноміальна |
y = -51155x2 + 395175x + 104824 |
0,902 |
634 294 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
лінійна |
y = -37283x + 415087 |
0,7882 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Страхові |
ступенева |
y = 401372x-0,311 |
0,9159 |
|
|
3. |
експоненційна |
y = 422859e-0,117x |
0,7973 |
|
||
резерви |
|
|||||
|
|
логарифмічна |
y = -1E+05ln(x) + 399247 |
0,921 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
поліноміальна |
y = 15825x2 - 132230x + 525858 |
0,987 |
302 178 |
|
|
Частка |
лінійна |
y = 16941x - 93426 |
0,5836 |
|
|
|
ступенева |
- |
|
- |
|
|
|
перестрахо- |
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
експоненційна |
- |
|
- |
|
|
4. |
виків у |
|
|
|||
логарифмічна |
y = 49104ln(x) - 89621 |
0,7922 |
|
|||
страхових |
|
|||||
|
|
|||||
|
резервах |
поліноміальна |
y = 4048x3 - 47784x2 + 180587x - |
0,9985 |
(3 232) |
|
|
|
240898 |
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
Страхові |
лінійна |
y = -94488x + 995822 |
0,7825 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
премії, без |
ступенева |
y = 960119x-0,333 |
0,9498 |
528 |
|
5. |
урахування |
експоненційна |
y = 1E+06e-0,125x |
0,8343 |
|
|
премій по |
логарифмічна |
y = -3E+05ln(x) + 957075 |
0,9249 |
|
||
|
|
|||||
|
|
|
|
|||
|
ДООС |
|
|
|
|
|
|
поліноміальна |
y = 35024x2 - 304632x + 1E+06 |
0,933 |
|
||
|
|
|
||||
|
Премії, |
лінійна |
y = -51729x + 275788 |
0,8307 |
|
|
|
ступенева |
y = 275731x-1,103 |
0,8685 |
|
||
|
передані у |
|
||||
6. |
експоненційна |
y = 358336e-0,44x |
0,853 |
|
||
перестрахув |
|
|||||
|
логарифмічна |
y = -1E+05ln(x) + 247616 |
0,8825 |
|
||
|
ання, в т.ч. |
|
||||
|
поліноміальна |
y = 14029x2 - 135903x + 373990 |
0,9162 |
63 616 |
||
|
|
|||||
|
|
лінійна |
y = -42137x + 216751 |
0,8154 |
|
|
|
Резидентам |
ступенева |
y = 219360x-1,227 |
0,8486 |
|
|
7. |
експоненційна |
y = 294523e |
-0,49x |
0,8372 |
|
|
|
|
|
||||
|
|
логарифмічна |
y = -1E+05ln(x) + 193318 |
0,8581 |
|
|
|
|
поліноміальна |
y = 10997x2 - 108121x + 293733 |
0,8931 |
40 899 |
|
|
|
лінійна |
y = -9592,6x + 59037 |
0,8655 |
|
|
|
Нерезиден- |
ступенева |
y = 57477x-0,784 |
0,9501 |
|
|
8. |
експоненційна |
y = 68337e-0,308x |
0,9073 |
|
||
там |
|
|||||
|
логарифмічна |
y = -25105ln(x) + 54298 |
0,9577 |
|
||
|
|
|
||||
|
|
поліноміальна |
y = 3031,5x2 - 27781x + 80258 |
0,9866 |
22 706 |
|
|
Страхові |
лінійна |
y = -46978x + 431955 |
0,9367 |
|
|
|
виплати, без |
ступенева |
y = 413468x-0,396 |
0,8909 |
|
|
9. |
урахування |
експоненційна |
y = 460454e-0,162x |
0,9257 |
|
|
|
премій по |
логарифмічна |
y = -1E+05ln(x) + 402452 |
0,9286 |
|
|
|
ДООС |
поліноміальна |
y = 5692,7x2 - 81134x + 471804 |
0,9559 |
189937,2 |
50
Продовження таблиці 3.2
|
Виплати, |
лінійна |
y = -16019x + 86205 |
0,4351 |
|
|
ступенева |
y = 62804x-0,854 |
0,4172 |
|
|
|
отриманівід |
|
|||
10. |
експоненційна |
y = 64942e-0,284x |
0,2851 |
|
|
перестрахо- |
|
||||
|
логарифмічна |
y = -47517ln(x) + 83644 |
0,6185 |
|
|
|
виків |
|
|||
|
поліноміальна |
y = 10462x2 - 78793x + 159441 |
0,695 |
63 315 |
|
|
|
||||
|
|
лінійна |
y = -4008,7x + 11214 |
0,7419 |
|
|
Чистий |
ступенева |
y = 6448,3x-2,678 |
0,8293 |
|
11. |
експоненційна |
y = 20183e-1,37x |
0,7033 |
|
|
прибуток |
|
||||
|
логарифмічна |
y = -7771ln(x) + 7837,7 |
0,8604 |
|
|
|
|
|
|||
|
|
поліноміальна |
y = 4095,7x2 - 20392x + 24866 |
1 |
49 959,2 |
Таким чином, наведені вище розрахунки свідчать, що найбільш прийнятна для прогнозування модель – це поліноміальна. Як показують тренди, тенденцію щодо зростання мають такі показники: страхові резерви;
частка перестраховиків у страхових резервах; премії, передані у перестрахування; виплати, отримані від перестраховиків; чистий прибуток.
Дослідивши динаміку економічних показників за допомогою графіків
(трендів), виявлено тенденцію зміни у часі та проведено прогноз даних показників на один наступний період.