استخدام نموزج الشبکات العصبية للتنبؤ بمعدل الاحتفاظ فى التأمينات العامة

نوع المستند : تجاریة کل ما یتعلق بالعلوم التجاریة

المؤلفون

1 قسم الرياضة والإحصاء والتأمين، کلية التجارة ، جامعة الزقازيق، مصر

2 کلية التجارة - جامعة الزقازيق

المستخلص

يعتبر التنبؤ بمعدل الاحتفاظ من الأدوات الرئيسية عن تخطيط السياسة الاکتتابية والاستثمارية فى شرکات التأمين. وکذلک عند وضع برنامج إعادة التأمين حيث تتحدد مسئولية الشرکة على قدر احتفاظها. يهدف هذا البحث إلى التوصل إلى نموذج کمى يمکن من خلاله التنبؤ بمعدل الاحتفاظ ويأخذ فى إعتباره معظم العوامل الکمية المؤثرة على معدل الاحتفاظ. وذلک من خلال المفاضلة بين نموذج الشبکات العصبية بأستخدام کافة المتغيرات المستقلة المؤثرة على معدل الاحتفاظ وبين نموذج الشبکات العصبية باستخدام أفضل المتغيرات الناتجة عن نموذج الانحدار المتعدد. وقد تمت المفاضلة باستخدام معايير القياس: معامل متباينة ثايل (Theil's Coefficient of Inequality) ، متوسط القيم المطلقة للخطأ (MAE)، متوسط مربعات الخطأ (MSE)، جذر متوسط مربعات الخطأ (RMSE) ، المتوسط النسبى للخطأ المطلق (MAPE). وقد تم تطبيق البحث على شرکتين هما: شرکة مصر للتأمين (ممثلة للقطاع العام)، شرکة قناة السويس للتأمين (ممثلة للقطاع الخاص)، وذلک بالتطبيق على فرع الحريق خلال الفترة من 2002/2003 إلى 2018 / 2019 وقد توصل البحث إلى أن نموذج الشبکات العصبية باستخدام کافة المتغيرات المستقلة المؤثرة على معدل الاحتفاظ أکثر دقة وکفاءة فى التنبؤ بمعدل الاحتفاظ وذلک وفقاً لمعايير القياس.

الكلمات الرئيسية

الموضوعات الرئيسية