|
Оттенкам и переходным цветам коды присваивались по преобладающему цвету. Основой методики оценивания страховых рисков страхователей по их характеристикам является математическая модель определения обобщенных показателей качества систем, формализованным описанием которой является выражение (3.4). В среде математического пакета МАТЬАВ была написана программа, реализующая итерационный алгоритм вычисления функционала (3.5), последующую обработку оценок страховых рисков и визуализацию результатов. Вычисления проводились в последовательности, соответствующей методике эксперимента, приведенной в гл. 3. Программа после вычисления значений оценок уровня страхового риска для всех страхователей испытательной выборки осуществляла их сортировку по возрастанию. Таким же образом сортировались данные контрольной выборки. Эти данные визуализировались для анализа характера изменения зависимостей. На первом этапе проверялась непротиворечивость модели страхового риска. Проверка непротиворечивости модели и возможности классификации страхователей по уровню риска заключалась в следующем. Формировалась частная испытательная выборка из массива (ИД1, затем ИД2), включающая страхователей с минимальными значениями оценок страхового риска, с числом элементов, равным числу не имеющих ДТП страхователей в контрольном массиве с данными о ДТП. После этого для каждого массива был определен процент не имеющих ДТП страхователей в частной испытательной выборке путем сравнения совпадающих индексов элементов испытательной и контрольной выборок. Для различных вариантов состава характеристик страхователей по проценту не имеющих ДТП страхователей был определен вариант набора характеристик, которые лучше других соответствовали модели страхового риска. 1 !8 |
вождения и возраст страхователя, см. табл. 4.5) в выборках имели обратные значения. Каждой частной выборке страхователей соответствовала контрольная выборка, содержащая число ДТП страхователей (см. графу «311М» табл. 4.4) Характеристика 5 (цвет машины) была оцифрована набором целых чисел (от 1 до 8) в предположении, что с точки зрения риска ДТП менее заметные и менее «тревожные» нейтральные цвета (серый, синий, зеленый, коричневый и др.) имеют больший уровень риска по сравнению с цветами заметными на дороге и ассоциирующимися с тревогой (красный, желтый, оранжевый и др.). В соответствии с таким предположением цветам всех автомобилей был присвоен код, который представлен в таблице 4.8. Таблица 4.8 Кодировка цветов автомобилей как факторов риска ДТП Цветовая гамма Красный Оранжевый Желтый Зеленый Голубой Синий Фиолетовый Белый, Черный, Серый Код 1 2 3 4 5 6 7 8 Оттенкам и переходным цветам коды присваивались по преобладающему цвету. 4.2.5. Программная реализация метода и порядок расчетов обобщенного показателя (оценки) страхового риска Основой методики оценивания страховых рисков страхователей по их характеристикам является математическая модель определения обобщенных показателей качества систем, формализованным описанием которой является выражение (3.4). В среде математического пакета МЛТЛЛБ была написана программа, реализующая итерационный алгоритм вычисления функционала (3.5), последующую обработку оценок страховых рисков и визуализацию результатов. Вычисления проводились в последовательности, соответствующей методике эксперимента, приведенной в п. 3.2.4. 127 Программа после вычисления значений оценок уровня страхового риска для всех страхователей испытательной выборки осуществляла их сортировку по возрастанию. Таким же образом сортировались данные контрольной выборки. Эти данные визуализировались для анализа характера изменения зависимостей. На первом этапе проверялась непротиворечивость модели страхового риска. Проверка непротиворечивости модели и возможности классификации страхователей по уровню риска заключалась в следующем. Формировалась частная испытательная выборка из массива (ИД1, затем ИД2), включающая страхователей с минимальными значениями оценок страхового риска, с числом элементов, равным числу не имеющих ДТП страхователей в контрольном массиве с данными о ДТП. После этого для каждого массива был определен процент не имеющих ДТП страхователей в частной испытательной выборке путем сравнения совпадающих индексов элементов испытательной и контрольной выборок. Для различных вариантов состава характеристик страхователей по проценту не имеющих ДТП страхователей был определен вариант набора харакгеристик, которые лучше других соответствовали модели страхового риска. Расчеты по определению критерия классификации страхователей на классы высокого и низкого уровня риска и оценивание устойчивости результатов классификации страховых рисков проводились с использованием всех частных выборок. 4.2.6. Результаты расчетов и их анализ Расчеты с использованием программы построения обобщенного показателя (оценки) страхового риска позволили получить следующие результаты. 128 |