+7(495) 989 9610
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Экономический анализ: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Кластерный анализ в контроле деятельности страховых компаний

Купить электронную версию статьи

т. 19, вып. 3, март 2020

Получена: 13.02.2020

Получена в доработанном виде: 21.02.2020

Одобрена: 03.03.2020

Доступна онлайн: 30.03.2020

Рубрика: ЭФФЕКТИВНОСТЬ БИЗНЕСА

Коды JEL: G22, M41, М42, M49

Страницы: 541–563

https://doi.org/10.24891/ea.19.3.541

Тургаева А.А. кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической безопасности, Астраханский государственный технический университет (АГТУ), Астрахань, Российская Федерация 
a_turgaeva@mail.ru

https://orcid.org/0000-0002-8374-1706
SPIN-код: 8718-4901

Предмет. Кластеризация страховых компаний, как один из видов информатизации экономики, для практического применения в системе внутреннего контроля.
Цели. Представить кластеры и дать их интерпретацию для страховых компаний в аспекте внутреннего контроля. Выявить возможность применения кластеризации с использованием платформы Deductor Studio, разработанной компанией Base Group, для системы внутреннего контроля.
Методология. Применялись приемы статистического исследования и обработки данных, использованы математические методы, методы группировки, кластерного анализа.
Результаты. Представлены кластеры по нескольким показателям страховых компаний. Выявлена неоднородность в результатах распределения по рейтингу компаний в разрезе различных показателей. Подтверждена необходимость применения кластерного анализа в системе внутреннего контроля.
Выводы. Кластерный анализ позволяет системе внутреннего контроля учитывать все данные вне зависимости от их количества, избегать такого метода, как выборка данных, что снижает уровень погрешностей в результатах анализа и контроля.

Ключевые слова: кластерный анализ, внутренний контроль, страховая компания, сети и карты Кохонена, программа Data Mining

Список литературы:

  1. Тургаева А.А. Эволюция становления страхового дела в России и за рубежом // Менеджмент в России и за рубежом. 2020. № 1. С. 101–106.
  2. Морозов М.М. Оценка компаний рынка медицинского страхования с использованием метода кластерного анализа данных // Вестник Российского нового университета. Сер.: Человек и общество. 2009. № 3. С. 115–117.
  3. Домашова Д.В., Широбокова Е.А. Моделирование отзыва лицензии у страховых компаний // Вестник Российской академии естественных наук. 2017. Т. 17. № 3. С. 49–54. URL: Link.pdf
  4. Аксянова А.В., Александровская Ю.П. Исследование структуры клиентов рынка автострахования на основе многомерного статистического анализа // Экономика и предпринимательство. 2016. № 10-3. С. 338–341.
  5. Садовникова Н.А., Юдинцева Е.А. Статистический анализ и прогнозирование развития филиальной сети страховой компании // Иновации и инвестиции. 2016. № 6. С. 109–114.
  6. Корунова Н.В. Нечеткая нейросетевая кластеризация информационных ресурсов проектного репозитария // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2010. № 4-2. С. 469–475. URL: Link
  7. Калинина В.В. Современные подходы к оценке промышленного комплекса региона // Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика. 2011. № 2. С. 62–69. URL: Link
  8. Пестунов И.А., Синявский Ю.Н. Алгоритмы кластеризации в задачах сегментации спутниковых изображений // Вестник Кемеровского государственного университета. 2012. № 2. С. 110–125. URL: Link
  9. Солдатова О.П., Чайка П.Д. Исследование эффективности решения задачи классификации гибридными сетями Кохонена // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2015. № 2-5. С. 1147–1152. URL: Link
  10. Тургаева А.А. Внутренний контроль: процесс участия страховой компании в исполнении обязательств по государственным контрактам // Проблемы экономики и юридической практики. 2019. Т. 15. № 6. С. 75–82.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8725 (Online)
ISSN 2073-039X (Print)

Свежий номер журнала

т. 19, вып. 11, ноябрь 2020

Другие номера журнала