Научно-методический журнал спецвыпуск №1 2021

ИтотгВИс
90
ятностную модель взносов и выплат и оценить ожидае-
мый прирост.
Страховые резервы можно разделить на резервы 
убытков (РУ) и резервы незаработанной премии (РНП). 
Способы нормативного расчета страховых резервов 
подробно представлены в правилах формирования 
страховых резервов. Однако предлагаемые модели 
опираются на актуарную математику и достаточно 
сложны для использования их в финансовом прогнози-
ровании. Кроме того, нас интересует динамика резер-
вов, которая необходима при нахождении показателя 
NCF (формула 1). Показатель ΔIR можно представить 
в виде суммы показателей ΔРУ и ΔРНП. Следует отме-
тить, что каждый из оцениваемых показателей подда-
ется анализу с позиции финансового менеджмента, ко-
торый, в свою очередь, позволяет представить в виде 
относительных статистических факторов движение де-
нежных потоков организации.
Поставим задачу спрогнозировать показатель 
ΔРНП. Идея метода состоит в нахождении зависимости 
между относительным показателем, учитывающим ве-
личину ΔРНП, и другим показателем, прогнозирование 
которого представляет собой более простую задачу. 
Зависимость предполагается отыскать методом регрес-
сионного анализа [5].
Регрессионный анализ — набор статистических ме-
тодов исследования влияния одной или нескольких не-
зависимых переменных 
X
на зависимую переменную 
Y
. 
Независимые переменные иначе называют регрессо-
рами или предикторами, а зависимые переменные — 
критериальными.
Перечислим цели регрессионного анализа.
1. Определение степени детерминированности ва-
риации критериальной (зависимой) переменной пре-
дикторами (независимыми переменными).
2. Предсказание значения зависимой переменной с 
помощью независимой.
3. Определение вклада отдельных независимых пе-
ременных в вариацию зависимой.
Результат анализа позволяет выделять приоритеты 
и, основываясь на главных факторах, прогнозировать, 
планировать развитие приоритетных направлений, 
принимать управленческие решения.
В качестве независимой переменной предлагает-
ся выбрать 
темп прироста страховых брутто-пре-
мий
К
1
. Выбранная факторная переменная обладает тем 
преимуществом, что ее прогнозирование представляет 
собой более простую задачу, чем прогнозирование ве-
личины ΔРНП. В качестве 
зависимой переменной
будет 
выступать 
К
2
:
К
2
= ΔРНП / брутто-премия, 
(2)
где ΔРНП — (уменьшение) прирост резервов незарабо-
танной премии.
Регрессионный анализ будем проводить на базе 
статистики страховой организации ЗАСО «ТАСК». На ос-
нове имеющейся информации о деятельности данной 
компании найдем вариационные ряды выбранных пе-
ременных (табл.).
Для регрессионного анализа подбирается соответ-
ствующий тип математического уравнения, которое 
наилучшим образом отражает характер изучаемой свя-
зи. Коэффициент детерминации больше при степенной 
функции и составляет 
R
2
= 0,963, поэтому выбираем ее.
Степенную зависимость характеризует уравнение 
прямой:
 Y
= 
a 
∙
 x
b
, (3)
где 
Y
— результативный показатель; 
а
— постоянная 
величина результативного показателя, которая не свя-
зана с изменением данного фактора; 
х
— факторный 
показатель; 
b
— показывает среднее изменение ре-
зультативного показателя.
Таким образом, рассчитав темп прироста основного 
денежного потока (страховых премий), можно предпо-
ложить, что показатель ΔРНП (или «производный» от 
ΔРНП коэффициент 
К
2
) изменяется в некоторой от него 
зависимости.
Полученные показатели регрессионной статистики 
свидетельствуют о приемлемых значениях 
R
2
, также вы-
полняются критерии Фишера и Стьюдента. Величина 
R
2
, 
равная 0,96, означает, что полученная регрессионная 
модель способна объяснить 96 % разброса значений 
коэффициента 
R
2
(рис.).
Из графика следует, что уравнение множественной 
регрессии в степенной форме за счет значимого факто-
ра имеет следующий вид:
К
2
= 0,0081 
К
1
0,5893
. (4)
Рассчитанный коэффициент детерминации 
R
2
равен 
0,963. Как мы можем отметить, данное значение близко