التنبؤ بمخصص التعويضات تحت التسوية باستخدام شبكات الانحدار العصبية المعممة (GRNN) في التأمين البحري (فرع النقل البحري) | ||||
| مجلة البحوث المالية والتجارية | ||||
| Volume 26, Issue 2 - Serial Number 1, April 2025, Page 115-183 PDF (1.76 MB) | ||||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||||
| DOI: 10.21608/jsst.2024.336375.1908 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Author | ||||
سماح سيد بيومي خليل 
| ||||
| كلية التجارة - جامعو السادس من اكتوبر | ||||
| Abstract | ||||
| يعد مخصص التعويضات تحت التسوية من أهم المخصصات لشركات التأمين، حيث يرتبط ارتباطًا وثيقًا بسياسات الاكتتاب، والتسعير، وتسوية المطالبات، بالإضافة إلى تأثيره الكبير على عمليات الاستثمار وإعادة التأمين. يهدف هذا البحث إلى تطبيق نموذج شبكات الانحدار العصبية المعممة (GRNN) لتقدير مخصص التعويضات تحت التسوية في فرعي التأمين البحري على البضائع، باستخدام بيانات شركة مصر لتأمينات الممتلكات والمسؤوليات خلال الفترة من (2008/2007) إلى (2022/2023). وقد أظهرت نتائج الدراسة أن النموذج حقق دقة عالية في التنبؤ بمخصص التعويضات تحت التسوية، حيث أظهرت مقاييس الأداء نتائج ممتازة، فقد بلغ MSE (متوسط مربع الخطأ) 10,755,960، مما يشير إلى دقة النموذج في التنبؤ حيث يعكس هذا المقياس متوسط مربعات الفروق بين القيم الفعلية والمتنبأ بها. كما كان RMSE (جذر متوسط مربع الخطأ) 3,279.63، وهو مقياس يعكس حجم الخطأ بوحدات البيانات نفسها، ويعد مؤشرًا على دقة النموذج في التنبؤ. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت الدراسة أن MAPE (النسبة المئوية للخطأ المطلق المتوسط) بلغ 0.76%، مما يشير إلى أن نسبة الخطأ في التنبؤ كانت منخفضة جدًا، وهو ما يعكس الأداء الممتاز للنموذج. أما R2 (معامل التحديد) فقد بلغ 0.9958، مما يشير أن النموذج الجديد قادر على تفسير 99.58% من التباين في القيم الفعلية، مما يجعله أكثر ملاءمة وفعالية للتنبؤ بمخصصات التعويضات. وعليه، أوصت الدراسة بضرورة الاعتماد على نموذج شبكات الانحدار العصبية المعممة لما له من مزايا في سرعة التدريب، وبساطته، ودقته في تقدير مخصص التعويضات تحت التسوية، مما يسهم في تحسين استراتيجيات شركات التأمين في إدارة احتياطاتها. | ||||
| Keywords | ||||
| شبكات الانحدار العصبية المعممة; مخصص التعويضات تحت التسوية; التأمين البحري فرع النقل البحري | ||||
|
Statistics Article View: 66 PDF Download: 70 |
||||
