Научный журнал
Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований

ISSN 1996-3955
ИФ РИНЦ = 0,580

МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТРАХОВЫХ РЫНКОВ ЕАЭС НА СРЕДНЕСРОЧНЫЙ ПЕРИОД РАЗВИТИЯ

Сембеков А.К. 1
1 Карагандинский экономический университет Казпотребсоюза
В настоящей статье рассматриваются основные показатели страховых рынков Евразийского Экономического Союза (ЕАЭС). В этом контексте проведен анализ страховых рынков ЕАЭС. По результатам анализа страховых рынков ЕАЭС осуществлен прогноз доли страховых премий к ВВП стран ЕАЭС до 2020 гг., рассчитываемый на базе авторегрессионных моделей. Результаты прогнозных расчетов показывают, что к 2020 году доли участия страховых компаний в ВВП в странах ЕАЭС будут иметь незначительные тенденции роста. С учетом полученных данных, авторами предложены основные рекомендации развития страховых рынков ЕАЭС. Проведенный прогноз сформирован на основе статистических данных за предшествующие периоды. Результаты прогнозных расчетов показывают, что к 2020 году доли участия страховых компаний в ВВП в странах ЕАЭС будут иметь незначительные тенденции роста: в Армении – 0,8, в Беларуси – 1,16, в Казахстане – 0,9, в Кыргызстане – 0,28, в России – 1,5. Полученные прогнозные показатели показывают, что в ближайшей перспективе в странах ЕАЭС не будет наблюдаться активное развитие страховых рынков. Это связано с низкими темпами развития страхования, низким потенциалом национальных страховых рынков стран ЕАЭС.
страхование
страховой рынок
конкурентоспособность
интеграция
страховая отрасль
страховой потенциал
методы прогнозирования
1. Методы прогнозирования в условиях рынка: Учебное пособие / Э.Е. Тихонов. – Невинномысск, 2006. – С. 13–15.
2. Финансовые организации в Евразийском экономическом союзе // Статистический сборник Евразийской экономической комиссии. – 2016. – С. 15–19.
3. Поспелова Е.С. Совершенствование регулирования экономики региона: На примере Самарской области: дис…. канд. эконом, наук. – Москва, 2006. – С. 117–118.

В современных условиях основной задачей интеграции является создание эффективного и конкурентоспособного единого страхового рынка ЕАЭС, способного реагировать на различные финансовые вызовы и угрозы. Конкурентоспособность страхового рынка обеспечивает его финансовый и инвестиционный потенциал. Потенциал для развития страховой отрасли, безусловно, определяется ее макроэкономическими условиями. В этой связи потенциал страховых рынков ЕАЭС можно оценить, обратившись к анализу динамики внутреннего валового продукта страны, поскольку утверждается, что при его росте, скорее всего, будет увеличиваться и доля страхования в ВВП.

Для определения конкурентных перспектив национальных страховых рынков стран ЕАЭС необходимо определить уровень их экономического развития по отобранным показателям и составить их прогноз. Попытаемся спрогнозировать развитие рынка на среднесрочный период. Прогноз будет основываться на зависимости между размерами рынка страхования и развитием национальной экономики – в частности ростом ВВП.

Для составления прогноза развития показателя доли страховых премий в ВВП нами использованы статистические данные, характеризующие уровень развития страховых рынков стран ЕАЭС за 2011–2015 годы (табл. 1).

Таблица 1

Показатели развития страховых рынков ЕАЭС

Показатели

2011

2012

2013

2014

2015

Армения

страховые премии

48

64

74

64

63

ВВП

10 142,1

9 956,9

11 122,1

11 610,06

10 529,5

доля страховых премий в ВВП, в %

0,47

0,64

0,66

0,55

0,59

Беларусь

страховые премии

422

518

741

708

513

ВВП

51 463,4

64 750

90 365,8

68 076,9

55 161,2

доля страховых премий к ВВП, в %

0,82

0,80

0,82

1,04

0,93

Казахстан

страховые премии

1 197

1 418

1 664

1 319

1187

ВВП

192 627,6

208 002,1

236 633,3

221 417,7

184 387,0

доля страховых премий к ВВП, в %

0,62

0,68

0,70

0,59

0,64

Кыргызстан

страховые премии

15

18

20

16

17

ВВП

6 238,4

6 645,1

7 319,8

7 436,2

6 512,3

доля страховых премий к ВВП, в %

0,24

0,27

0,27

0,21

0,26

Россия

страховые премии

22 825

26 118

28 513

26 025

16 765

ВВП

1 755 769,2

2 009 076,9

2 193 307,6

2 001 923,08

1 197 500

доля страховых премий к ВВП, в %

1,3

1,3

1,3

1,3

1,4

Примечание. Составлено по данным статистического сборника ЕЭК.

Таблица 2

Временной ряд тренда показателей, доля страховых премий к ВВП стран ЕАЭС, расчетные значения тренда, отклонения от тренда в абсолютном выражении

T

Yt

semb14.wmf

Vt

εt-1

ε2

εt .εt-1

εt-12

1

2

3

4

5

6

7

8

1

0,470

0,640

–0,17

0,00

0,029

0,000

0,000

2

0,640

0,660

–0,02

–0,17

0,000

0,003

0,029

3

0,660

0,550

0,11

–0,02

0,012

–0,002

0,000

4

0,550

0,590

–0,04

0,11

0,002

–0,004

0,012

5

0,590

0,450

0,14

–0,04

0,020

–0,006

0,002

Итого:

0,020

–0,120

0,063

–0,009

0,043

По нашему мнению, из существующих методов среднесрочного прогнозирования наиболее приемлемым является метод трендовых прогнозных расчетов. При всех методах сглаживания временных рядов с целью выявления основной тенденции исходят, прежде всего, из фактического развития динамики в течение рассмотренного времени. Наиболее распространенным способом сглаживания временных рядов является метод наименьших квадратов. Математический аппарат метода наименьших квадратов подробно описан в научной литературе [2, с. 15–19].

Метод экстраполяции применяется при кратко- и среднесрочном прогнозировании. Его преимущества состоят в том, что он не требует обширной информационной базы и предполагает ее анализ с точки зрения информационной ценности различных членов временной последовательности.

Однако если временной ряд можно разложить на детерминированную составляющую и случайный компонент, то прогнозирование можно производить отдельно по обеим составляющим. Общий прогноз будет складываться из результатов этих двух прогнозов. В качестве модели прогноза случайного компонента мы выбрали авторегрессионную модель. При выборе вида тренда использовалась следующая методика. Критерием для выборки вида тренда служила величина среднеквадратической ошибки. В случае, когда среднеквадратические ошибки двух функций мало отличались друг от друга, предпочтение отдавалось функции более простого вида. При выборе аппроксимирующей функции также учитывалась информация о перспективах развития экономических субъектов в целом. [1, с. 13–15].

Нами предлагается механизм расчета прогноза показателей, доля страховых премий к ВВП стран ЕАЭС, на период 2016–2020 гг., рассчитываемый на базе авторегрессионных моделей.

Основывая свое решение на том, что если временной ряд можно разложить на детерминированную составляющую и случайный компонент, то прогнозирование можно производить отдельно по обеим составляющим. Общий прогноз будет складываться из результатов этих двух прогнозов. В качестве модели прогноза случайного компонента мы выбрали авторегрессионную модель [3, с. 117–118].

Для описания представленного временного ряда был выбран линейный тренд – показателей, доля страховых премий к ВВП стран ЕАЭС:

semb01.wmf (1)

semb02.wmf (2)

Из (1) получаем

semb03.wmf semb04.wmf semb05.wmf

или

semb06.wmf

semb07.wmf

Тогда

semb08.wmf

Из этого следует модель прогноза:

semb09.wmf

semb10.wmf

semb11.wmf

Вычисление доверительного интервала:

semb12.wmf (3)

semb13.wmf (4)

Используя метод наименьших квадратов, были определены численные значения коэффициентов уравнения:

Y(t) = 0,464 + 0,027 t + Et.

Отклонения от тренда могут быть достаточно точно аппроксемированы авторегрессионной моделью:

et = 0,130et-1 + Ut.

В результате соответствующих преобразований получили следующую модель прогноза тренда показателей, доля страховых премий к ВВП стран ЕАЭС:

Yt* = 0,651Yt-1 + 0,024t + 0,407.

Таблица 3

Прогноз показателей, доля страховых премий к ВВП стран ЕАЭС, на период 2016–2020 гг.

Страна

Год

Прогноз

Верхний доверительный интервал

Нижний доверительный интервал

Армения:

Доля страховых премий к ВВП,

в %

Уравнение модели:

Yt* = 0,651Yt-1 + 0,024t + 0,407

Среднеквадратическая ошибка: Sy = 0,070

Коэффициент детерминации: R2 = 0,650

Коэффициент Фишера: F-критерий = 1,838

2016

0,651

0,662

0,640

2017

0,683

0,693

0,672

2018

0,711

0,721

0,700

2019

0,738

0,749

0,728

2020

0,766

0,776

0,755

Беларусь:

Доля страховых премий к ВВП,

в %

Уравнение модели:

Yt* = –0,526Yt-1 + 0,060 t + 1,091

Среднеквадратическая ошибка: Sy = 0,065

Коэффициент детерминации: R2 = 0,561

Коэффициент Фишера: F-критерий = 2,750

2016

1,023

1,033

1,014

2017

1,034

1,044

1,025

2018

1,089

1,098

1,079

2019

1,120

1,130

1,112

2020

1,164

1,173

1,154

Казахстан:

Доля страховых премий к ВВП,

в %

Уравнение модели:

Yt* = – 0,684Yt-1 + 0,059t + 0,900

Среднеквадратическая ошибка: Sy = 0,073

Коэффициент детерминации: R2 = 0,448

Коэффициент Фишера: F-критерий = 1,504

2016

0,733

0,744

0,722

2017

0,872

0,883

0,861

2018

0,836

0,847

0,825

2019

0,920

0,931

0,909

2020

0,922

0,933

0,911

Кыргызстан:

Доля страховых премий к ВВП, в %

Уравнение модели:

Yt* = 0,001Yt-1 + 0,005t + 0,227

Среднеквадратическая ошибка: Sy = 0,027

Коэффициент детерминации: R2 = 0,174

Коэффициент Фишера: F-критерий = 0,160

2016

0,259

0,264

0,255

2017

0,264

0,268

0,260

2018

0,268

0,273

0,264

2019

0,273

0,277

0,269

2020

0,278

0,282

0,273

Россия:

Доля страховых премий к ВВП, в %

Уравнение модели:

Yt* = –0,334Yt-1 + 0,029t + 1,637

Среднеквадратическая ошибка: Sy = 0,028

Коэффициент детерминации: R2 = 0,668

Коэффициент Фишера: F-критерий = 4,838

2016

1,371

1,375

1,366

2017

1,409

1,413

1,405

2018

1,425

1,429

1,421

2019

1,448

1,452

1,445

2020

1,469

1,473

1,465

Примечание. Таблица составлена на основе данных расчета.

sembek1.wmf

Рис. 1. Армения: Доля страховых премий к ВВП, в %

sembek2.wmf

Рис. 2. Беларусь: Доля страховых премий к ВВП, в %

sembek3.wmf

Рис. 3. Казахстан: Доля страховых премий к ВВП, в %

sembek4.wmf

Рис. 4. Кыргызстан: Доля страховых премий к ВВП, в %

sembek5.wmf

Рис. 5. Россия: Доля страховых премий к ВВП, в %

Проведенный нами расчет прогноза сформирован на основе статистических данных за предшествующие периоды. Результаты прогнозных расчетов показывают, что к 2020 году доли участия страховых компаний в ВВП в странах ЕАЭС будут иметь незначительные тенденции роста: в Армении – 0,8, в Беларуси – 1,16, в Казахстане – 0,9, в Кыргызстане – 0,28, в России – 1,5. Полученные нами прогнозные показатели показывают, что в ближайшей перспективе в странах ЕАЭС не будет наблюдаться активное развитие страховых рынков. Это связано с низкими темпами развития страхования, низким потенциалом национальных страховых рынков стран ЕАЭС. Активизация страхования возможна только вслед за общим оживлением экономической конъюнктуры. Дальнейшее развитие страхового рынка также во многом будет зависеть от прямой поддержки государства процессов интеграции отечественных страховщиков, предоставление особо благоприятного налогового режима, совершенствования бизнес-процессов страховых компаний, а именно использование современных форм страхового маркетинга, активного внедрения новых страховых услуг и продуктов.


Библиографическая ссылка

Сембеков А.К. МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТРАХОВЫХ РЫНКОВ ЕАЭС НА СРЕДНЕСРОЧНЫЙ ПЕРИОД РАЗВИТИЯ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2017. – № 10-2. – С. 325-330;
URL: http://www.applied-research.ru/ru/article/view?id=11914 (дата обращения: 01.03.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074