|
статистике аварий. Таким образом, исходя из цели задачи сравнения — оценивания риска р по характеристикам страхователя и предмета страхования Х{ — {ху} требованием к представлению исходных данных, используемых для решения этой задачи, является согласование шкалы измерения характеристик страхователя с величиной риска. Назовем процедуру по согласованию шкал измерения данных и страхового риска факторизацией исходных данных —* т.с. представлением и интерпретацией их как факторов (оценок) страхового риска. Факторизация исходных данных сводится к тому, что если, например, в векторе X* большее значение характеристики соответствует увеличению страхового риска, то она оставляется без изменений, в противном случае указывается величина, обратная значению характеристики. Обозначим матрицу факторизованных исходных данных как X . Для характеристик, имеющих качественную природу, можно указать балльную оценку, значение которой получают на основе статистических данных. Например, из статистики угонов автомашин по соотношению процентов угонов в зависимости от вида парковки и типа сигнализации. И все же, несмотря па высокую достоверность и точность этой информации, для нее характерны относительно небольшие размеры выборки однородных данных (по однородным характеристикам страхователя и предметов страхования), разнородность, обусловленная различной природой характеристик, большая вариабельность их значений. В силу этих особенностей непосредственное использование этих данных для оценивания рисков, как правило, встречает большие трудности. В таких условиях метод построения обобщенных показателей риска страхователя по частным характеристикам должен обеспечивать возможность использования всей имеющейся информации с минимальным субъективизмом. 108 |
Для решения задачи сравнительной оценки страхователей по уровню страхового риска необходимо данные об объектах сравнения (страхователях) представить в виде факторов риска. Характеристику ху страхователя можно рассматривать как фактор риска, в том смысле, что ее значение содержит определенную информацию об уровне риска. Например, высокая цена и «молодой» возраст автомобиля являются факторами высокого риска ее угона. В первом приближении (на качественном уровне) характер связи между некоторой количественной характеристикой страховщика Ху и величиной страхового риска р( (например, попадания страховщика-автомобилиста в аварийную ситуацию) в [11] предлагается характеризовать следующим образом. Очевидно, что у /-го водителя (страховщика) такиеу'-е характеристики ху, как возраст до определенного его значения и стаж вождения, связаны с величиной риска аварии р( обратно пропорциональной зависимостью, т.е. А«(3.3) Возраст машины выражает фактор риска непосредственно (т.е. имеет прямо пропорциональную зависимость). Связь других количественных характеристик (для автомобиля, например, мощность двигателя), фиксируемых при заключении договора, с риском р не столь очевидна. К сожалению, в настоящее время установление характера связи качественных характеристик (например, цвета автомобиля), с величиной риска возможна только по апостериорным данным по статистике аварий. Таким образом, исходя из цели задачи сравнения оценивания риска р по характеристикам страхователя и предмета страхования Л#= { х,у } требованием к представлению исходных данных, используемых для решения этой задачи, является согласование шкалы измерения характеристик страхователя с величиной риска. Назовем процедуру по согласованию шкал измерения данных и страхового риска ф а к т о р и з а ц и е й исходных данных т.е. представлением и интерпретацией их как факторов (оценок) страхового риска. 117 Факторизация исходных данных сводится к тому, что если, например, в векторе X/ большее значение характеристики соответствует увеличению страхового риска, то она оставляется без изменений, в противном случае указывается величина, обратная значению характеристики. Обозначим матрицу факторизованных исходных данных как X. Для характеристик, имеющих качественную природу, можно указать балльную оценку, значение которой получают на основе статистических данных. Например, из статистики угонов автомашин по соотношению процентов угонов в зависимости от вида парковки и типа сигнализации. И все же, несмотря на высокую достоверность и точность этой информации, для нее характерны относительно небольшие размеры выборки однородных данных (по однородным характеристикам страхователя и предметов страхования), разнородность, обусловленная различной природой характеристик, большая вариабельность их значений. В силу этих особенностей * непосредственное использование этих данных для оценивания рисков, как * правило, встречает большие трудности. В таких условиях метод построения обобщенных показателей риска страхователя по частным характеристикам должен обеспечивать возможность использования всей имеющейся информации с минимальным субъективизмом. 4.2.3 Метод решения задачи В настоящее время отсутствуют строгие формальные процедуры, которые позволяли бы использовать результаты сравнительной оценки страхователей, описываемых их характеристиками, как прогнозную информацию при расчетах * и экономических обоснованиях тарифных ставок по страхованию рисков жизни . и имущества. Расчет таких тарифов осуществляется на основе [52] и информация о страховом риске, содержащаяся в характеристиках страхователей, явно никак нс используется при прогнозировании страховых случаев. Но поскольку эта информация имеется, представляется целесообразным использовать ее для построения оценок страховых рисков. 118 |