
تعداد نشریات | 163 |
تعداد شمارهها | 6,877 |
تعداد مقالات | 74,134 |
تعداد مشاهده مقاله | 137,854,447 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 107,232,410 |
کاربردهای منحنی لورنز و ضریب جینی تعمیمیافته در بیمه | ||
تحقیقات مالی | ||
دوره 27، شماره 3، 1404، صفحه 718-741 اصل مقاله (1.16 M) | ||
نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/frj.2025.367198.1007530 | ||
نویسنده | ||
محمد میرباقری جم* | ||
استادیار، گروه اقتصاد، دانشکده مهندسی صنایع و مدیریت، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران. | ||
چکیده | ||
هدف: منحنی لورنز و ضریب جینی ابتدا بهعنوان یک ابزار سنجش نابرابری توزیع ثروت مطرح بوده است. کاربردهای روزافزون این ابزارها و نسخههای تعمیمیافتۀ آن در علوم مختلف، باعث انجام مطالعات بسیاری در خصوص منحنی لورنز و کاربردهای آن شده است. هدف اصلی این پژوهش، معرفی و بومیسازی کاربردهای منحنی لورنز و ضریب جینی تعمیمیافته در صنعت بیمه، برای مدیریت ریسک پرتفوی بیمه، رتبهبندی عوامل ریسک بیمهگری، قیمتگذاری منصفانۀ بیمهنامهها و انتخاب مدل مناسب قیمتگذاری است. روش: برای اعتبارسنجی تحقیق، با توجه به اهمیت نسبی رشتۀ فعالیت بیمۀ درمان تکمیلی در صنعت بیمه، از ریزدادههای خسارت و حقبیمههای در دسترس مربوط به قراردادهای بیمۀ درمان تکمیلی شرکت بیمۀ دی استفاده شده است. آغاز این قراردادها، در بازۀ زمانی ۱/۱۱/۱۳۹۶ تا ۲۲/۰۲/۱۳۹۷ بوده است. تحلیل ریسک بیمهگری با مقایسۀ شاخص نسبیت (خسارت پرداختی به حق بیمه دریافتی) پرتفوی بیمه، به تفکیک ویژگیهای بیمهشدگان انجام یافته است. اهمیت نسبی عوامل در میزان پرداخت خسارت به بیمهشدگان با محاسبۀ ضریب تمرکز و ترسیم منحنیهای لورنز و تمرکز مربوطه تعیین شده است. مدلهای قیمتگذاری متعددی برپایۀ مشخصات بیمهشدگان، بهروش حداقل مربعات تعمیمیافته (GLM) برآورد شده و مدل مناسب، بر اساس معیار ABC (مساحت محصور بین منحنیهای لورنز و تمرکز) انتخاب شده است. یافتهها: نتایج نشان داد که شاخص نسبیت پرتفویهای بیمه، برحسب مشخصات بیمهشدگان (مثل جنسیت، سن، استان محل سکونت) یکسان نیست. زیان بیمهگری شرکت بیمه، از پوشش بیمهای ۳۷۱۴۰۳ نفر در قراردادهای بیمۀ درمان تکمیلی طی دورۀ مدنظر، بیش از ۱۲۷ میلیارد ریال بوده است. ۲۸ درصد مبلغ زیان، به بیمۀ جنسیت مذکر (مردان) و ۷۲ درصد باقیمانده، به جنسیت مؤنث (گروه زنان) مربوط است. پرتفوی بیمهای متشکل از سن صفر تا ۲۱ سال برای شرکت بیمه، سودده و برای سنین بالای ۶۸ سال زیانده بوده است. نسبیت در پنج استان کشور (قم، هرمزگان، آذربایجان شرقی، خراسان رضوی و کردستان) کمتر از ۱ و در سایر استانها بزرگتر از ۱ بوده است. زیان شرکت بیمه از هر بیمهشده در استان گیلان با نسبیت 046/3 بیشتر از سایر استانها است. وابستگی خسارت پرداختی به سطح پوشش قراردادهای بیمه، بیشتر از وابستگی آن به مشخصات بیمهشدگان است. عامل جنسیت و استان محل سکونت بیمهشده، اثر غیریکنواختی بر خسارت پرداختی و ریسک بیمهگری داشته است. در مدل قیمتگذاری منتخب، اثر همۀ مشخصات بیمهشدگان مورد بررسی معنادار بهدست آمده است. اثر سن بر ریسک شرکت بیمهگر، بیشتر از اثر جنسیت بیمهشدگان شد؛ در حالیکه اثر عامل استان محل سکونت در برخی استانها، بیشتر از اثر عوامل سن و جنسیت بود نتیجهگیری: براساس معنادار شدن ضریب هر سه عامل جنسیت، سن و استان محل سکونت، در مدل قیمتگذاری منتخب و یکسان نشدن شاخص نسبیت پرتفویهای بیمه برحسب مشخصات بیمهشدگان، نتیجه گرفتیم که برای کاهش زیان بیمهگری شرکت بیمه در رشتۀ فعالیت بیمۀ درمان تکمیلی، اعمال سیاستهای تبعیض قیمت از نوع سنی، جنسی و غیره ضرورت دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
انتخاب مدل؛ بیمۀ درمان تکمیلی؛ نرخگذاری بیمهنامهها؛ مشخصههای بیمهشده؛ منحنی لورنز تعمیمیافته | ||
مراجع | ||
اعلائی، محبوبه؛ صفرزاده، اسماعیل؛ ابراهیمنژاد، خدیجه (1402). قیمتگذاری اوراق مبادله بیمه عمر در بازار ثانویه با استفاده از رویکردهای قطعی، احتمالی و تصادفی برای ایران. تحقیقات مالی، 25(2)، 255-274.
ایزدی، مریم؛ آشتاب، علی؛ زواری رضایی، اکبر (1403). بررسی و تطبیق قدرت تخمین مدلهای یادگیری ماشین و مدلهای آماری در پیشبینی جهت تغییرات اجزای سود و انتخاب مدل بهینه. تحقیقات مالی، 27(1)، 31- 57.
حیدری، مهدی؛ امیری، حمیدرضا (1401). بررسی قدرت مدلهای مبتنی بر هوش مصنوعی در پیشبینی روند قیمت سهام بورس اوراق بهادار تهران. تحقیقات مالی، 24(4)، 602-623.
ستایشی، سعید؛ طهرانی یزدی، نگار؛ واعظی، رضا؛ رئیسی وانانی، ایمان (1403). پیشبینی تعهدات آتی شرکتهای بیمه با استفاده از مدل حافظه بلند مدت-کوتاه مدت. تحقیقات مالی، 26(4)، 854- 879..
صحت، سعید و اسماعیلی، محمدحسین (1386). عوامل مؤثر بر عدم توسعه بیمههای تکمیلی درمان گروهی از نظر خبرگان صنعت بیمه. پژوهشنامه بیمه، 22(4)، 61.
References Aalaei, M., Safarzadeh, E. & Ebrahimnejad, K. (2023). Life Settlements Pricing in Iran’s Secondary Market Using Deterministic, Probabilistic, and Stochastic Approaches. Financial Research Journal, 25(2), 255-274. doi: 10.22059/frj.2023.347258.1007375 Ahlberg, F. (2019). Application of the Ordered Lorenz Curve in the Analysis of a Non-Life Insurance Portfolio. Alonso-Villar, O. & Del Río, C. (2013). Concentration of economic activity: An analytical framework. Regional Studies, 47(5), 756–772. Atkinson, A. B. (2008). More on the measurement of inequality. The Journal of Economic Inequality, 6(3), 277–283. Bajgar, M., Berlingieri, G., Calligaris, S., Criscuolo, C. & Timmis, J. (2019). Industry concentration in Europe and North America. Botchkarev, A. (2019). A new typology design of performance metrics to measure errors in machine learning regression algorithms. Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge, and Management, 14, 045–076. Ceriani, L. & Verme, P. (2012). The origins of the Gini index: Extracts from Variabilità e Mutabilità (1912) by Corrado Gini. The Journal of Economic Inequality, 10, 421–443. Cuhadaroglu, T. (2023). Evaluating ordinal inequalities between groups. The Journal of Economic Inequality, 21(1), 219–231. Davies, J., Hoy, M. & Zhao, L. (2022). Revisiting comparisons of income inequality when Lorenz curves intersect. Social Choice and Welfare, 58(1), 101–109. Davis, L. & Orhangazi, Ö. (2021). Competition and monopoly in the US economy: What do the industrial concentration data show? Competition & Change, 25(1), 3–30. Denuit, M. & Trufin, J. (2021). Lorenz curve, Gini coefficient, and Tweedie dominance for autocalibrated predictors (No. 2021036). Université catholique de Louvain, Institute of Statistics, Biostatistics and Actuarial Sciences (ISBA). Denuit, M. & Trufin, J. (2023). Model selection with Pearson’s correlation, concentration and Lorenz curves under autocalibration. European Actuarial Journal, 1-8. Denuit, M., Hainaut, D. & Trufin, J. (2020). Other Measures for Model Comparison. In M. Denuit, D. Hainaut & J. Trufin (Eds.), Effective Statistical Learning Methods for Actuaries II: Tree-Based Methods and Extensions (pp. 175–228). Springer International Publishing. Denuit, M., Sznajder, D. & Trufin, J. (2019). Model selection based on Lorenz and concentration curves, Gini indices and convex order. Insurance: Mathematics and Economics, 89, 128–139. Frees, E. W., Meyers, G. & Cummings, A. D. (2011). Summarizing insurance scores using a Gini index. Journal of the American Statistical Association, 106(495), 1085–1098. Frees, E. W., Meyers, G. & Cummings, A. D. (2014). Insurance ratemaking and a Gini index. Journal of Risk and Insurance, 81(2), 335–366. Furman, E., Kye, Y. & Su, J. (2019). Computing the Gini index: A note. Economics Letters, 185, 108753. Germano, F. (2022). Entropy, directionality theory and the evolution of income inequality. Journal of Economic Behavior & Organization, 198, 15–43. Gini, C. (1912). Variabilità e mutabilità: Contributo allo studio delle distribuzioni e delle relazioni statistiche. [Fasc. I.]. Tipogr. di P. Cuppini. Giudici, P. & Raffinetti, E. (2019). Lorenz zonoid measures to compare predictive accuracy. Journal of Classification, 37(2). DOI:10.1007/s00357-019-09358-w Haye, R. L. & Zizler, P. (2020). The Lorenz Curve in the Classroom. The American Statistician, 75(2), 217–225. Heidari, M. & Amiri, H. (2022). Inspecting the Predictive Power of Artificial Intelligence Models in Predicting the Stock Price Trend in Tehran Stock Exchange. Financial Research Journal, 24(4), 602-623. doi: 10.22059/frj.2022.320064.1007149 (in Persian) Izadi, M., Ashtab, A. & Zavari Rezaei, A. (2024). Reviewing and matching the estimated power of Machine Learning Models and Statistical Models in Predicting Changes in Profit Components and Selecting the Optimal Model. Financial Research Journal, 27(1), 31-57. doi: 10.22059/frj.2024.373472.1007580 (in Persian) Kakwani, N. C. (1977). Applications of Lorenz curves in economic analysis. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 719–727. Kimeldorf, G. & Sampson, A. R. (1978). Monotone Dependence. The Annals of Statistics, 6(4), 895–903. Lorenz, M. O. (1905). Methods of measuring the concentration of wealth. Publications of the American Statistical Association, 9(70), 209–219. Mirbagherijam, M. (2022). House Pricing/Price Prediction Model Selection Based on Lorenz and Concentration Curves: Empirical Evidence from Tehran House Market. Iranian Economic Review, 27(4), 1285-1306. doi: 10.22059/ier.2023.317878.1007092 Moothathu, T. (1990). Lorenz curve and Gini index. Calcutta Statistical Association Bulletin, 40(1–4), 307–324. Muliere, P. & Petrone, S. (1992). Generalized Lorenz curve and monotone dependence orderings. Metron, 50(3–4), 19–38. Nembrini, S., König, I. R. & Wright, M. N. (2018). The revival of the Gini importance? Bioinformatics, 34(21), 3711–3718. Njanike, K. & Chisasa, J. (2021). Determinants of the use of medical insurance cover in Zimbabwe. African Journal of Business and Economic Research, 16(1), 227–247. Pham-Gia, T. (1995). Some applications of the Lorenz curve in decision analysis. American Journal of Mathematical and Management Sciences, 15(1–2), 1–34. Raffinetti, E. & Giudici, P. (2013). Lorenz Zonoids and Dependence Measures: A Proposal. In N. Torelli, F. Pesarin & A. Bar-Hen (Eds.), Advances in Theoretical and Applied Statistics (pp. 51–60). Springer. Sehat, S. & Esmaili, M. (2016). Factors affecting the non-development of group therapy supplementary insurances according to insurance industry experts. Insurance Research Quarterly, 22(4), 61-90. (in Persian) Setayeshi, S., Tehraniyazdi, N., Vaezi, R. & Raeesi Vanani, I. (2024). Predicting the Future Commitments of Insurance Companies Using Long-Short Term Memory (LSTM) Model. Financial Research Journal, 26(4), 854-879. doi: 10.22059/frj.2024.367421.1007532 Sitthiyot, T. & Holasut, K. (2023). An Alternative Functional Form for the Lorenz Curve with Empirical Applications. Thailand and The World Economy, 41(1), 106–125. Yitzhaki, S. & Schechtman, E. (2013). The Gini methodology: A primer on a statistical methodology. Springer. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 660 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 40 |