Оценка вероятности банкротства страховых компаний - Дипломная работа

За это время было создано огромное количество моделей, позволяющих спрогнозировать финансовый крах различных компаний. В свое время банкротство прогнозировали такие известные американские экономисты, как Бивер[19], Альтман[16], Олсон[26], Таффлер, Тишоу[10] и другие. В других странах экономисты также занимаются вопросом прогнозирования банкротства. Модели Минусси[24], Лина-Пьессе (Великобритания)[22], Аргенти (Италия)[10], Грущински (Польша)[20], Нама-Джина (Южная Корея)[25], Сирираттанафонкуна-Паттаратаммаса (Тайланд)[27] признаны научным сообществом, как достойные модели оценки вероятности банкротства. Стоит отметить, что, несмотря на то, что на сегодняшний день существует огромное количество моделей, применимых для компаний различных сфер деятельности, вопрос оценки вероятности банкротства страховых компаний освещен довольно слабо.На сегодняшний день в России доминируют обязательные виды страхования, такие как, к примеру, Обязательное Страхование Гражданской Ответственности (ОСАГО) или Обязательное Медицинское Страхование (ОМС). Односторонняя направленность страхового рынка (перекос в сторону обязательных видов страхования) обусловлена большим числом факторов. К примеру, Бермас и Ярулин[5] утверждают, что первоочередной задачей для развития института страхования в России является возрождение доверия населения к страховым компаниям. От 23.04.18) «О несостоятельности/банкротстве»[1] основаниями для применения мер по предупреждению банкротства финансовых организаций, которыми являются и страховые компании, могут быть: - неоднократный отказ в течение календарного месяца в погашении кредиторской задолженности организации, которая включает в себя страховые выплаты, выплаты страховой суммы, возврат части премии, выплату выкупной суммы и другие требования кредиторов; Если вышеуказанные основания для применения мер по предупреждению банкротства возникают у субъекта страхового дела, он обязан известить об этом контрольный орган, который в свою очередь принимает решение о том, целесообразно ли назначение временной администрации, целью которой является восстановление платежеспособности организации и защита ее имущества, или выездная проверка деятельности страховщика.Модель Эдварда Альтмана - одна из первых моделей, позволяющих рассчитать вероятность банкротства той или иной фирмы. Модель представляет собой линейную комбинацию независимых переменных вида: Z= v1*x1 v2*x2 … vn*xn, где: Z - значение, позволяющее классифицировать наблюдения по группам; Несмотря на то, что модель была разработана полвека назад, она и ее модификации до сих пор являются одними из самых точных моделей предсказания банкротства[16]. Модель, известная сейчас как модель Таффлера была построена на выборке из 80 компаний. Модель, разработанная ученым, имеет вид: Z=-1.3-0.4 X1 0.6X2-1.4X3 0.1X4-2.4X5-1.8X6 0.3X7-1.7X8-0.5X9, где: X1-ln(Активы / Дефлятор ВНП);На основе проведенного анализа публикаций на тему оценки вероятности банкротства организаций было принято решение использовать логистический регрессионный анализ в качестве инструмента моделирования, так как данный метод зарекомендовал себя, как один из наиболее точных инструментов предсказания банкротства. Для того, чтобы получить адекватную модель, способную предсказывать банкротство, необходимо выполнить ряд задач, направленных на улучшение предсказательных качеств модели. Значения данного критерия для каждой переменной рассчитываются следующим образом[15]. В данном случае эта величина означает вероятность ошибочно отвергнуть нулевую гипотезу об однородности выборки. Переменные, средние значения которых значимо отличаются у банкротов и небанкротов могут быть включены в модель, однако, чтобы избежать мультиколлинеарности, необходимо исключить наличие в модели переменных, сильно коррелирующих с другими факторами.Данные для построения модели были получены с использованием систем FIRA PRO[12] и SPARK-INTERFAX[13]. 72 из них были признаны банкротами по решению арбитражного суда в период с 2011 по 2017 год включительно. Учитывая тот факт, что годовая бухгалтерская отчетность в общем доступе появляется, как правило, не ранее марта следующего года, для компаний, ставших банкротами в 2017 году, переменными являются показатели за 2015 год, которые стали доступны только в 2016 году. Соответственно, для страховщиков, обанкротившихся в период с 2011 по 2016 год, в качестве переменных используются показатели за 2009-2014 годы. В случае, если страховая компания - банкрот, переменная принимает значение «1», в противном случае «0».Для получения наиболее точных результатов полученная выборка делится на обучающую (training set) и контрольную (test set) выборки.AR W = 2332, p-value = 0.1216 Нулевая гипотеза не отвергается AP W = 2163, p-value = 0.02807 Нулевая гипотеза отвергается S W = 2575.5, p-value = 0.1112 Нулевая гипотеза не отвергается PREMIUMS W = 2703.5, p-value = 0.2553 Нулевая гипотеза не отвергается CA W = 2574.5, p-value = 0.1104 Нулевая гипотеза не отвергаетсяВ целях избежания мультиколлинеа

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА СТРАХОВЩИКОВ

1.1 Особенности страховой деятельности в России. Законодательная характеристика банкротства

1.2 Обзор существующих методов оценки риска банкротства компаний

ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ БАНКРОТСТВА

2.1 Описание инструментария и процедуры моделирования

2.2 Описание выборки для исследования

ГЛАВА 3. разработка модели оценки вероятности банкротства для российских страховщиков

3.1 Разделение на обучающую и контрольную выборки

3.2 Тестирование гипотезы о равенстве средних

3.3 Корреляционный анализ независимых переменных

3.4 Разработка логит-модели

3.5 Оценка вероятности банкротства действующих страховых компаний

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение №1. Результаты корреляционного анализа

Приложение №2. Значения коэффициентов для модели Хайдаршиной