التنبؤ بمخصص التعويضات تحت التسوية بفرع تأمين البترول باستخدام نموذج الشبكات العصبية المواءم بالفازية ANFIS | ||||
| المجلة العلمية لکلية التجارة (أسيوط) | ||||
| Article 3, Volume 43, Issue 77 - Serial Number 1, March 2023, Page 15-45 PDF (970.5 K) | ||||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||||
| DOI: 10.21608/sjcf.2023.193660.1038 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Authors | ||||
أسماء خلف سيد محمد  1; نادية على محمد شعيب2; محمد عبد المحسن محمد أحمد2
| ||||
| 1كليه تجارة، جامعه اسيوط | ||||
| 2قسم الإحصاء، كلية التجارة، جامعة أسيوط | ||||
| Abstract | ||||
| يعد مخصص التعويضات تحت التسوية من العوامل المؤثرة في التأمينات العامة حيث يرتبط بالعديد من السياسات الهامة في شركة التأمين تلك المتعلقة بالأكتتاب والتسعير وتسوية المطالبات والأستثمار وإعادة التأمين, يتوقف علي كفاءة تلك السياسات قدرة الشركة علي تحقيق أهدافها وبالتالي تتضح أهمية التنبؤ الدقيق بقيمة المخصص لذا يتمثل هدف البحث في إستخدام نموذج الشبكات العصبية المواءم بالفازية ANFIS))Adaptive Neuro – Fuzzy Inference System في التنبؤ بمخصص التعويضات تحت التسوية لفرع تأمين البترول بشركة مصر للتأمين خلال الفترة من 2000 – 2019 وتقييم النتائج من خلال مقاييس دقة التنبؤ, ويتميز نموذج ANFIS)) بأنه يجمع بين مزايا المنطق الفازي ومزايا الشبكات العصبية ومن ثم الوصول لنتائج أفضل وأكثر دقة حيث أن أستخدام نموذج يجمع بين أكثر من أسلوب من الأساليب الإحصائية يكون أفضل لإنه يتلافي عيوب كل منهما ويحمل أقل نسبة خطأ. ومن أهم مزايا النموذج المقترح القدرة علي التعرف علي أنماط المدخلات الجزئية أو غير الواضحة والتي يصعب توصيفها بدقة وبشكل قاطع وتحتوي علي قدر من الغموض مما يسبب نوعا من عدم التأكد, كما أن نموذج الشبكات العصبية المواءم بالفازية لا يتطلب وجود إفتراضات قوية عن نوعية البيانات والعلاقة بين المتغيرات كما في النماذج الإحصائية الأخري,ويتميز النموذج أيضا انه يتعامل بشكل جيد مع السلاسل الزمنية القصيرة ويتعامل مع كافة أنواع البيانات الخطية وغير الخطية. | ||||
| Keywords | ||||
| التعويضات تحت التسوية; العوامل المؤثرة; التأمينات العامة | ||||
|
Statistics Article View: 158 PDF Download: 159 |
||||
