be5.biz

Международный экономический форум 2014

Д.э.н., проф. Пенюгалова А.В., к.э.н., преп. Шкуренко А.И.

Кубанский государственный университет, Россия

АНО "Научно-исследовательский институт «Аналитика», Россия

Динамическая модель страхового рынка

Экономика – специфичная наука, которая в зависимости от поставленного вопроса может быть отнесена и к точным наукам (например, закон спроса и предложения столь же объективен, сколь и закон гравитации), и к гуманитарным (формирование маркетинговой стратегии организации).  Это касается и финансов, в частности страхования. Так, расчет страховых тарифов опирается на теорию вероятности и объективные законы и закономерности частоты наступления тех или иных явлений (землетрясения, пожары и пр.). В то же время организация финансовой и страховой инфраструктуры региона – это больше задача гуманитарного характера, поскольку обращает внимание в первую очередь не на объективные законы, а на особенности сформировавшегося социально-экономического общества и площадки реализации тех или иных проектов.Примечательно, что одним из немногих эффективных методов, применяемых для решения как тех, так и других задач, является моделирование. Оно позволяет абстрагироваться от ряда конкретных случаев (например, конкретных договоров страхования определенных страхователей) и посмотреть на ситуацию в целом. Именно моделирование страховой системы региона – центральный вопрос исследования. Рассмотрим несколько подходов к пониманию сути процесса моделирования и работы с моделями.

Модель – это «1) устройство, воспроизводящее, имитирующее строение и действие какого-либо другого («моделируемого») устройства в научных, производственных (при испытаниях) или спортивных целях; 2) в широком смысле – любой образ, аналог (мысленный или условный: изображение, описание, схема, чертеж, график, план, карта и т.п.) какого-либо объекта, процесса или явления («оригинала» данной модели), используемый в качестве его «заместителя», «представителя»; 3) в математике и логике моделью какой-либо системы аксиом называют любую совокупность (абстрактных) объектов, свойства которых и отношения между которыми удовлетворяют данным аксиомам, служащим тем самым совместным (неявным) определением такой совокупности» [8].

В экономике под моделью понимается «упрощенная система, используемая для имитирования определенных аспектов реальной экономики» [6].

Моделирование –  «метод исследования объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих предметов и явлений и конструируемых объектов для определения либо улучшения их характеристик, рационализации способов их построения, управления ими и т. п.» [5]. Существует более 15 видов различного моделирования: информационное, компьютерное, математическое, математико-картографическое, молекулярное, цифровое, логическое, педагогическое, психологическое, статистическое, структурное, физическое, экономико-математическое, имитационное, динамическое, эволюционное, графическое и геометрическое. В рамках нашего исследования  при построении модели страхового рынка нас интересует только динамическое и имитационное моделирование. Динамическое моделирование (системная динамика) – «информационная имитация структуры и функции, сложных процессов и явлений во времени» [9]. Важной особенностью динамического моделирования является возможность реализации непрерывных процессов в модели. Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) –  «это воспроизведение на модели той или иной реальной ситуации, ее исследование и в конечном счете, нахождение наиболее удачного решения. Собственно имитационное моделирование состоит из конструирования математической модели реальной системы и постановки на ней экспериментов, чтобы оценить  различные стратегии, обеспечивающие достижение цели данной системы» [6].

Имитационное (программное) моделирование – это моделирование, «при котором логико-математическая модель исследуемой системы представляет собой алгоритм функционирования системы, программно-реализуемый на компьютере» [2]. Смысл компьютерного моделирования состоит в получении количественных и качественных результатов на имеющейся модели. Качественные результаты анализа выявляют неизвестные ранее свойства сложной системы: ее структуру, динамику развития, устойчивость, целостность и др. Количественные результаты обычно носят характер анализа изучаемой системы или прогноза будущих значений некоторых переменных.

Имитационное моделирование является частью математического моделирования. Имитация – это проведение эксперимента с моделью, познание сути какого-либо явления во времени путем замены изучаемого реального объекта (системы) на модель, которая достаточно точно имитирует реальный объект. Цель такого моделирования – воссоздание поведения изучаемого объекта на основе результатов анализа взаимосвязей между элементами реальной системы.

Основоположником имитационного динамического моделирования в экономике считается Дж. Форрестер. Цель построения любой модели – предусмотреть все возможные варианты событий, снизить влияние негативных событий и улучшить результат будущих.

Простейшим имитационным моделированием можно назвать метод Монте-Карло, который был создан Джоном фон Нейманом и Станиславом Уламом. Годом создания данного метода принято считать 1949 г., когда была опубликована статья Метрополиса и Улама «Метод Монте-Карло». Впервые метод был применен в области ядерной физики, причем настолько успешно, что им стали пользоваться и в других областях, в том числе и в экономике. Однако свое практическое использование метод получил лишь с появлением ЭВМ. Конечно, существовало и докомпьютерное моделирование. Так, в древние времена люди рисовали на стенах модели мироздания, пытались спроектировать и отобразить ту или иную ситуацию (например, процесс жертвоприношения), полководцы приказывали строить модели осаждаемых городов и крепостей, чтобы отрепетировать атаку. С развитием цивилизации и науки совершенствовались и модели, появлялись другие  методы моделирования. В 1970–1980-х гг. впервые для анализа экономических процессов Т. Нейлор применил метод имитационного  моделирования.

Для работы имитационной модели необходимо специальное программное обеспечение, т.е. система, которая будет включать в себя определенную технологию, набор языковых средств, сервисных программ, приемов моделирования. В 1970-х гг. таковой была система GPSS, в 1980-е гг. – системы GASP-IV, SIMULA-67, GPSS-V и SLAM-II. Однако у всех этих систем было много недостатков. В 1990–2000-е гг. получают распространение следующие системы: Process Charter-1.0.2, Powersim-2.01, Ithink-3.0.61, Extend+BPR-3.1, ReThink, Pilgrim [1].

В СССР имитационные модели получили широкое распространение в 1960–1980-е гг. Именно тогда зарождается российская школа имитационного моделирования Н.П. Бусленко. Ученый пишет и публикует первые книги и пособия по имитационному моделирования в СССР. Он и его ученики И.Н. Коваленко, Д.И. Голенко, И.М. Соболь, Ю.А. Шрейдер, В.Н. Бусленко,  В.А.Абчук, И.Я. Динер, В.В. Калашников, Л.A. Емельянов, Ф.А.Матвейчук, Н.Б. Кобелев,  Ю.М. Снапелев, В.А. Старосельский, Е.И. Яковлев стали развивать не столько математические аспекты имитационного моделирования, сколько методику и методологию имитационного моделирования [1]. Самая главная заслуга российской школы имитационного моделирования Н.П.Бусленко – использование системного подхода: системного анализа и синтеза объектов модели.

Авторами при моделировании страхового рынка региона России применяется именно системный подход и строится имитационная динамическая модель. Используемая динамическая модель – отражение  социально-экономического процесса в виде модели, учитывающей множество взаимосвязей между количественными и качественными характеристиками и способной прогнозировать результат взаимодействия этих факторов во времени. Динамическая модель страхового рынка, предложенная авторами, спроектирована на основе методов системного мышления и смоделирована в программе iThink компании isee systems (http://www.iseesystems.com).

Еще Аристотель и Платон дали определения некоторых терминов, на которых базируется метод системного мышления. Однако попытка разработать методологию и технологию системного мышления впервые была предпринята во время Второй мировой войны. Тогда же появились системный анализ и операционные исследования, направленные на повышение эффективности радаров, целью которых было обнаружение боевых ракет. Системное мышление использовалось и в других областях. В целом процесс системного мышления выглядит следующим образом: определение и постановка цели, усовершенствование поиска: использование минимума ресурсов; поиск и определение основных участников процесса, которые имеют интерес к деятельности системы, а также поиск определенного консенсуса между ними для решения стоящих проблем и изменения самой системы.  По ходу решения проблемы возможны самые разные мнения, взгляды и идеи. Нахождение окончательного решения протекает в форме «гегелевского диалектического конфликта между тезисом, антитезисом, в результате завершающегося синтезом, который в свою очередь может выступить в качестве тезиса или антитезиса для нового конфликта» [7].

Сущность системного мышления заключается в «отображении процессов  в форме взаимосвязанных круговых диаграмм, которые позволяют раскрыть в графической форме смысл и содержание сложных явлений. Примечательно то, что в таких диаграммах практически все элементы прямо или косвенно связаны друг с другом и изучаются в комплексе» [3].

С помощью метода системного мышления можно разработать наиболее точную имитационную динамическую модель страхового рынка, которая позволит спрогнозировать стратегию развития различных видов страхования, объем страховых выплат и премий в будущем.

Для построения динамической модели страхового рынка необходимо: во-первых, сформировать систему количественных и качественных показателей в их взаимосвязи со страховой деятельностью; во-вторых, увязать эти показатели в единую динамическую модель в программном обеспечении iThink.

Для наглядности рассмотрим пример – фрагмент такой системы  (рис. 1, 2), которую можно читать в обоих направлениях.

С одной стороны, при условии верно рассчитанного страхового тарифа рост количества заключенных договоров позволяет страховой организации создать достаточные резервные фонды; данные фонды, в свою очередь, дают возможность осуществлять большее количество справедливых выплат (в рамках договора); чем больше объем справедливых выплат, тем выше доверие потенциальных и реальных страхователей к системе страхования в целом и, следовательно, тем больше новых договоров они захотят заключить, т.е. у них появится желание страховаться. В приведенном примере описан успешный круг (virtuous loop) системы, или положительная отдача (positive feedback).

С другой стороны, систему можно прочитать и в обратном направлении: чем меньше количество заключенных договоров страхования при условии корректного тарифа, тем меньше будет размер фондов страховой компании, так как страховщик не сможет сформировать достаточный резервный фонд, что приведет к уменьшению количества справедливых выплат и соответственно к снижению доверия страхователей, а значит, повлечет за собой  еще большее сокращение объема страховых сделок (заключаемых договоров).

Данный пример является описанием порочного круга системы (vicious loop), или негативной отдачи (negative feedback).

Вследствие того что система читается в оба направления, можно говорить об усиливающемся явлении (reinforcing loop) (рис. 1).

Это означает, что в будущем ситуация будет либо постепенно улучшаться, либо ухудшаться, всё зависит от ее первоначальной устремленности. Такие системы зарождаются в условиях, когда внутри круга существует четное количество отрицательных взаимосвязей. Следует отметить, что отсутствие такого рода связей считается четным. Существуют также и балансирующие системы (balancing loop), в которых есть круги с нечетным количеством отрицательных взаимосвязей (рис. 2). Прежде всего, такие системы отличаются наличием «противостояния» между элементами круга. Рассмотрим фрагмент модели страховой системы региона, где балансирующая система стремится минимизировать объем справедливых выплат путем проведения превентивных мероприятий. Превентивные меры способствуют снижению количества страховых случаев и соответственно увеличению выплат. В балансирующих системах можно точно определить те элементы, которые способны перенаправить всю модель с порочного круга на успешный.

В некоторых взаимосвязях нашей системы знак влияния («+» или «–») между явлениями не указывался. Это связано с тем, что не всегда представляется возможным определить, положительно или отрицательно одно явление влияет на другое. Например, рассмотрим влияние страховых посредников на мошенничество в сфере страхования. Положительным здесь является то, что страховой агент может помочь своему клиенту в выборе более надежной страховой компании и тем самым снизить влияние мошенничества; отрицательным то, что брокер может не предупредить своего клиента о трудностях страховой компании и продолжить заключение договоров. Однако знак такого влияния может быть определен в условиях отдельно изучаемого региона [3].

Моделировать страховой рынок на всю территорию России нецелесообразно. Данная динамическая модель изначально предполагает изучение рынка страховых услуг на уровне регионов. Моделированием страховой системы региона занимались Е.Ф. Казакова, А.Ф. Бакиров, Л.М. Кликич, однако они ограничились моделированием потоков по полученным премиям и осуществляемым выплатам по ряду ключевых страховых продуктов. При этом модель не учитывала особенности общеэкономического характера, а также геоклиматическую и культурно-демографическую специфику региона. Модель, включающая в той или иной степени факторы напрямую, казалось бы, не влияющие на страхование, позволит разрабатывать стратегию развития страхового сектора посредством различных инструментов регулирования.Фактически на сегодняшний день в России не существует унифицированного, научно обоснованного подхода к формированию стратегии работы страховщика и оптимальной организации  страхового дела на региональном уровне. Другими словами, нет методики определения, какая стратегия более эффективна и целесообразна для населения, ориентированного на семейные традиции и ценности, а какая – для обособленных жителей мегаполисов. В связи с этим необходимо изучение и научное обоснование увязки между географическими, природными, культурными, политическими и экономическими особенностями регионов и системой страхования [10]. До тех пор, пока отсутствует эта увязка между реальной жизнью людей и страхованием, действительной экономической и социальной отдачи от страхового сектора, по нашему мнению, не будет.

Созданная авторами модель позволит подобрать оптимальное сочетание различных особенностей страховой деятельности с учетом специфических характеристик региона.

Все характеристики региона можно разделить на количественные и качественные. Количественные характеристики региона – это факторы, отражающие демографическое, частично урбанистическое  и экономическое положение региона, а также описывающие сложившийся уровень страхового оборота (величина страховых сборов, выплат в разрезе страховых продуктов). Качественные характеристики региона – это факторы, отражающие культурные, географические, климатические и частично урбанистические характеристики региона, которые не могут быть напрямую оценены количественно, однако оказывают существенное влияние на организацию страховой деятельности в регионе. Результаты анализа количественных и качественных характеристик территории служат исходными данными динамической модели. Так, преобладающая система ценностей оказывает постоянное влияние на восприятие будущего и необходимости или отсутствия таковой защитить себя от возможных неблагоприятных событий. В этом случае влияние не меняется с течением времени, становится своего рода константой, однако есть и другие особенности, которые подвержены постоянному изменению. Примером переменного влияния может служить средняя готовность населения потратить часть доходов на страхование, представленная в виде доли дохода. Это значение, зависящее как от экономического уровня развития, так и от расширения страхового сектора в регионе. Другими словами, данный фактор во времени опосредованно положительно влияет сам на себя: чем выше финансовая готовность приобретать страховые продукты, тем более развита отрасль страхования, а чем более развито страхование, тем больше люди соглашаются приобретать полисы страховщиков.Динамическая модель позволяет учитывать эту цикличность в совокупности и рассчитывать адекватный результат во времени (снижение социальной нагрузки, социальная удовлетворенность населения, страховые сборы), т.е. последовательно за каждый год, месяц, квартал или другой временной промежуток.Часть данных (количественная составляющая), необходимых для полноценной работы данной модели, находится в открытом доступе на сайтах Федеральной службы статистики, Федеральной службы по финансовым рынкам и Центробанка РФ. Вторую часть информационной базы, которая является в большей степени качественной и касается культурных особенностей, сложившейся в регионе системы ценностей, политической направленности и ряда других характеристик, можно получить путем проведения полевых работ непосредственно внутри социума с помощью таких методов исследования, как интервью, наблюдение, социологические опросы, наблюдение и запрос информации у специализированных служб и администрации региона. Итак, динамическая модель рынка страховых услуг, предложенная авторами, состоит из пяти отдельно взятых блоков, каждый из которых представляет собой систему каких-либо региональных факторов. В данной модели в каждом отдельном блоке учтены на первый взгляд второстепенными особенности регионов: например, внутрисемейные традиции, климат территории, особенности геополитического расположения. Это сделано в связи с тем, что учет лежит в основе эффективных отношений и глубокого взаимопонимания между страхователем и страховщиком, выгодных как обеим сторонам, так и государству, социуму и положительно влияющих на экономическое развитие страны (в первую очередь через инвестиционную деятельность страховщиков). Для реализации данной задачи необходимо изучить влияние указанных факторов на сам процесс страхования в регионе и взаимосвязи между ними. Важно отметить, что несмотря на объективность модели, в ней есть отдельные субъективные элементы. При этом объективность дополняется определенной универсальностью: модель позволит изучить страховые рынки любого из регионов России при условии заполнения ее данными соответствующего субъекта Федерации. То есть, подставляя в модель данные различных регионов, можно быстро и эффективно подбирать наиболее оптимальные решения, оценивать их влияние на страхователей, страховщиков и политику государства. Модель системы взаимосвязей позволит рассматривать различные стратегии организации страхового дела в регионе и, следовательно, получать их количественную и качественную оценку во времени.

Рассмотрим модель страховой системы региона подробнее (рис. 3). Поскольку модель включает в конечном итоге более ста взаимосвязей, отобразить все их на рисунке и сохранить хорошее качество изображения не представляется возможным, в связи с чем ряд факторов авторы вынуждены были опустить в изображении, однако в описании присутствуют все элементы системы.

Первый блок, называемый «Страхование», включает следующие элементы:

Во второй блок, называемый «Бюджет региона», входят следующее элементы:

Третий блок, посвященный демографическим факторам, составляют следующие элементы:

Четвертый блок учитывает воздействие геоклиматических и культурно-исторических, социальных факторов на страхование. В него соответственно входят следующие элементы:

И последний пятый блок нашей модели страховой системы региона называется «Экономические факторы». Он включает такие элементы, как:

Взаимосвязь как указанных блоков между собой, так и отдельных факторов реализована с учетом специфики системного мышления и динамического моделирования. Все взаимосвязи обозначены на карте факторов и имеют как собственное значение, так и силу влияния на другие факторы, а также во многих случаях сами изменяются с течением времени под влиянием других показателей. Целенаправленное изменение показателей модели, например искусственное увеличение финансовой грамотности на 10%, позволит оценить влияние изменения этого фактора на всю систему страхования в регионе. Серия подобных искусственных изменений призвана выявить наиболее значимые и существенные рычаги влияния на систему страхования всего региона.

Литература:

1. Кобелев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем.  М., 2003. 

2. Лычкина Н.Н. Имитационное моделирование экономических процессов: учеб. пособие для слушателей программы e‑MBI. М., 2005.

3. Пенюгалова Л.А. Системное мышление в моделировании страховой системы региона // Тез. докл. Краснодар, 2011.

4. Сенге П. Пятая дисциплина. Искусство и практика самообучающей организации: пер. с англ. М., 2003.

5.   Философский энциклопедический словарь / гл. ред. Л.Ф. Ильичёв, П.Н. Федосеев, С.М. Ковалёв, В.Г. Панов. М., 1983.

6. Экономика. Толковый словарь / общ. ред. И.М. Осадчая. М., 2000.

7. Электронный ресурс: О ситуации в России. Восток: альманах. 2005. Вып. №100. URL: http://www.situation.ru/app/j_art_1052.htm.

8. Электронный ресурс: Современная энциклопедия. 2000. Словари и энциклопедии на Академике. URL:  http://dic.academic.ru.

9. URL: http://www.nlr.ru/cat/edict/EcoDict/index1.htm. Терминологический словарь библиотекаря по социально-экономической тематике. СПб., 2011.

10. URL:  http://www.inthink.ru/Guide.