Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Моделювання фінансового стану страхової компанії із застосуванням апарату нечіткої логіки

Modeling the Financial State of an Insurance Company Using the Apparatus of Fuzzy Logic

DOI:

10.33111/nfmte.2013.119

Анотація: Запропоновано систему показників діяльності страхових компаній, яка базується на принципах прозорості, повноти, доступності, наявності статистичної бази та дозволяє діагностувати страховиків, що працюють стабільно, і чий фінансовий стан наближується до критичного. Обґрунтовано необхідність подальшого удосконалення методологічних та інструментальних основ моделювання фінансового стану страхових компаній, що зводиться до розробки системи реагування, яка найбільшою мірою відповідала б вимогам конкретної ситуації, чим і аргументований вибір інструментарію нечіткої логіки як математичного підґрунтя для побудови відповідних моделей. Побудовано економіко-математичну модель діагностування банкрутства, яка дає можливість класифікувати страхові компанії на стабільно функціонуючі та страховики-банкрути з урахуванням експертних знань у страховій справі, водночас володіючи здатністю до налаштування власних параметрів на реальних даних. Запропоновано алгоритм налаштування моделі на базі методу зворотного поширення помилки, адаптованого для моделей на нечіткій логіці. У результаті проведення настройки на існуючому статистичному матеріалі вдається оптимізувати параметри моделі, які дозволяють функціонально пов’язати вхідні змінні (показники діяльності страхової компанії) із значенням результуючої змінної (одним із класів: фінансово стабільних страховиків чи потенційних банкрутів).
Abstract: It’s proposed in the article the system of indices of activity of insurance companies, which is based on the principles of transparency, comprehensiveness, accessibility, availability of statistical databases, and allows to diagnose insurers, which are stable, and whose financial condition is close to critical. It’s grounded the necessity of further improvement of methodological and instrumental bases of modeling the financial condition of insurance companies, which consist in developing of response system that best meets the requirements of a particular situation. It is the reason of choice of fuzzy logic tools as mathematical basis for the construction of appropriate models. Built economic and mathematical model of bankruptcy diagnosis allows to classify the insurance companies into stable and potential bankrupts taking into account expert knowledge on insurance business, and provides the possibility to optimize their own parameters on real data. It’s proposed the algorithm for tuning the models, based on error-back-propagation method adapted for fuzzy logic models. As a result of tuning on statistical data it’s possible to optimize the parameters of the model, which allow functionally link the input variables (indicators of the insurance company) with the value of the result variable (the classes of financially stable insurers or potential bankrupts).
Ключові слова: Страхова компанія, фінансовий стан, моделювання, нечітка логіка, діагностика банкрутства, функція належності, фаззифікація, нечітка база знань.
Key words: Insurance company, financial state, modeling, fuzzy logic, diagnosis of bankruptcy, membership function, fuzzification, fuzzy knowledge base.
УДК: 368+330.4
UDC: 368+330.4
To cite paper
In APA style
Olkhovska, O. (2013). Modeling the Financial State of an Insurance Company Using the Apparatus of Fuzzy Logic. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 2, 119-134. http://doi.org/10.33111/nfmte.2013.119
In MON style
Ольховська О. Моделювання фінансового стану страхової компанії із застосуванням апарату нечіткої логіки. Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці. 2013. № 2. С. 119-134. http://doi.org/10.33111/nfmte.2013.119 (дата звернення: 22.02.2024).
With transliteration
Olkhovska, O. (2013) Modeliuvannia finansovoho stanu strakhovoi kompanii iz zastosuvanniam aparatu nechitkoi lohiky [Modeling the Financial State of an Insurance Company Using the Apparatus of Fuzzy Logic]. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, no. 2. pp. 119-134. http://doi.org/10.33111/nfmte.2013.119 [in Ukrainian] (accessed 22 Feb 2024).
# 2 / 2013 # 2 / 2013
60
Views
1
Downloads
0
Cited by