استخدام نموزج الشبکات العصبية للتنبؤ بمعدل الاحتفاظ فى التأمينات العامة | ||||
| مجلة البحوث التجارية | ||||
| Article 13, Volume 44, Issue 1, January 2022, Page 511-562 PDF (1.33 MB) | ||||
| Document Type: تجاریة کل ما یتعلق بالعلوم التجاریة | ||||
| DOI: 10.21608/zcom.2021.81729.1058 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Authors | ||||
حاتم السيد سمري1; ايمان عماد  2
| ||||
| 1قسم الرياضة والإحصاء والتأمين، کلية التجارة ، جامعة الزقازيق، مصر | ||||
| 2کلية التجارة - جامعة الزقازيق | ||||
| Abstract | ||||
| يعتبر التنبؤ بمعدل الاحتفاظ من الأدوات الرئيسية عن تخطيط السياسة الاکتتابية والاستثمارية فى شرکات التأمين. وکذلک عند وضع برنامج إعادة التأمين حيث تتحدد مسئولية الشرکة على قدر احتفاظها. يهدف هذا البحث إلى التوصل إلى نموذج کمى يمکن من خلاله التنبؤ بمعدل الاحتفاظ ويأخذ فى إعتباره معظم العوامل الکمية المؤثرة على معدل الاحتفاظ. وذلک من خلال المفاضلة بين نموذج الشبکات العصبية بأستخدام کافة المتغيرات المستقلة المؤثرة على معدل الاحتفاظ وبين نموذج الشبکات العصبية باستخدام أفضل المتغيرات الناتجة عن نموذج الانحدار المتعدد. وقد تمت المفاضلة باستخدام معايير القياس: معامل متباينة ثايل (Theil's Coefficient of Inequality) ، متوسط القيم المطلقة للخطأ (MAE)، متوسط مربعات الخطأ (MSE)، جذر متوسط مربعات الخطأ (RMSE) ، المتوسط النسبى للخطأ المطلق (MAPE). وقد تم تطبيق البحث على شرکتين هما: شرکة مصر للتأمين (ممثلة للقطاع العام)، شرکة قناة السويس للتأمين (ممثلة للقطاع الخاص)، وذلک بالتطبيق على فرع الحريق خلال الفترة من 2002/2003 إلى 2018 / 2019 وقد توصل البحث إلى أن نموذج الشبکات العصبية باستخدام کافة المتغيرات المستقلة المؤثرة على معدل الاحتفاظ أکثر دقة وکفاءة فى التنبؤ بمعدل الاحتفاظ وذلک وفقاً لمعايير القياس. | ||||
| Keywords | ||||
| معدل الاحتفاظ; إعادة التأمين; الشبکات العصبية | ||||
|
Statistics Article View: 242 PDF Download: 240 |
||||
