КОЕФИЦИЕНТЪТ НА ВАРИАЦИЯ КАТО ВЪЗМОЖНОСТ ЗА АНАЛИЗ НА ПАЗАРА И УСТАНОВЯВАНЕ НА НЕОБХОДИМОСТТА ОТ ПРЕЗАСТРАХОВАТЕЛНА ЗАЩИТА ПРИ ИМУЩЕСТВЕНИТЕ ЗАСТРАХОВКИ В БЪЛГАРИЯ

Автори

Ключови думи
имуществено застраховане, презастраховане, квота на щетите.

Резюме
Обектът на разработката е състоянието на пазара на имуществено застраховане в България. Предметът е свързан с изложеността на риск при имуществените застраховки, а целта е да се установи необходимостта от използване на презастрахователна защита при отделните такива. Един от пътищата за установяване на тази необходимост е изчисляването на коефициента на вариация по отношение на изплатените обезщетения, нето квотата на щетите и вероятността за настъпване на застрахователния случай при отделните имуществени застраховки. В резултат от изследването е постигната целта, тъй като получените резултати доказват и аргументират необходимостта от презастрахователна защита по някои от имуществените застраховки, предлагани на застрахователния пазар в България.

JEL Класификатор: G22.
Кодове на научна квалификация:
Страници: 17
Цена: 1 Точки

Още статии от този брой

  • ПРЕДИЗВИКАТЕЛСТВА ПРЕД ОМНИКАНАЛНОТО БАНКИРАНЕ

    Омниканалното банкиране е форма за предоставяне на банкови услуги, чиято задача е да комбинира различни канали за продажба, така че клиент, започнал покупка например в банков клон, да може да я завърши дигитално навсякъде другаде с помощта на телефон, таблет или лаптоп. Изследването има за цел да посочи линията между онлайн банкирането и ...

  • ЦЕНОВА ДИНАМИКА НА ЖИЛИЩНИЯ ПАЗАР В БЪЛГАРИЯ

    В разработката е представено изследване на факторите, които влияят върху динамиката на цените на българския жилищен пазар. Българският жилищен пазар претърпя значителни колебания в цените на имотите през последното десетилетие. Това изследване има за цел да проучи и анализира множеството фактори, влияещи върху динамиката на цените на българския ...

  • МАШИННО САМООБУЧЕНИЕ ПРИ VAR КАТО ОЦЕНКА ЗА ПАЗАРНИЯ РИСК ‒ ПРЕДИМСТВА И НЕДОСТАТЪЦИ

    Изследването прави опит да изведе основните предимства и предизвикателства пред Deep Autoregressive (DeepAR) като един от модерните алгоритми за машинно самообучение (ML) както при неговото приложение за анализ на времеви редове, така и вчастност за извеждане на оценка за стойност под риск Value at Risk (VaR). Анализът включва и оценка посредством ...