
Яковлєва Аліна, слухачка секції «Статистика», учениця 11 класу Великосеверинівського ліцею Великосеверинівської сільської ради Кропивницького району.
Науковий керівник:
Акбаш Катерина, доцент кафедри математики та методики її навчання Центральноукраїнського державного університету імені Володимира Винниченка, кандидат фізико-математичних наук.
«ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ БАГАТОВИМІРНОЇ КЛАСИФІКАЦІЇ ДЛЯ ОЦІНКИ РИЗИКІВ В АВТОСТРАХУВАННІ»
За даними AUTO-Consulting, станом на 2021 рік в Україні на 1 тисячу жителів налічувалося 245 автомобілів. Станом на 1 вересня 2022 року на ринку працює 140 страховиків, які займаються страхуванням у тому числі автомобілів. Тобто потреба у наданні послуг автострахування з роками зростає, так як збільшується кількість автомобілів у країні. Наша робота присвячена важливій проблемі, а саме оцінці ризиків потенційного клієнта скористатися страховим полісом. Такі не складні розрахунки можуть допомогти будь-якій страховій компанії оцінити суму за всіма страховими випадками у наступному році.
У відповідності до мети були сформульовані наступні завдання: дослідити теорію кластерного та дискримінантного аналізу та сфери їх застосування; зібрати реальні дані водіїв-клієнтів страхових компаній за допомогою Google форми; провести багатовимірну класифікацію отриманих даних методами кластерного аналізу та виділити три групи клієнтів за рівнем настання страхового випадку (низький, середній, високий); за допомогою дискримінантного аналізу продемонструвати яким чином можна класифікувати довільного потенційного клієнта до однієї із виділених груп ризику; автоматизувати процес класифікації нових клієнтів за групами ризику засобами програми Excel; сформулювати рекомендації для експертів страхових компаній щодо оцінки ризиків у процесі автострахування.
У роботі методами кластерного аналізу були виокремлені групи ризику клієнтів на основі отриманої клієнтської бази. Звичайно, для страхової компанії доцільно проробити цю процедуру на великому наборі даних, де будуть сотні або тисячі клієнтів. Тоді градація на групи ризику буде чіткіша і цікавіша. Але і в даному випадку ми змогли продемонструвати принцип поділу клієнтів на групи ризику.
Ключові слова: методи багатовимірної класифікації, кластерний аналіз, дискримінантний аналіз, страховий поліс, оцінка ризику, потенційний клієнт.