logo logo


Статистичний аналіз діяльності страхових компаній України інструментарієм кластерного аналізу

НазваСтатистичний аналіз діяльності страхових компаній України інструментарієм кластерного аналізу
Назва англійськоюStatistical analysis of activity of insurance companies of Ukraine by cluster analysis tools
АвториАртим-Дрогомирецька З., Гарматій Н., Крицька Л., Гарматій С.
Принадлежність Львівський національний університет імені Івана Франка, Львів, Україна Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя,Тернопіль Україна
Бібліографічний описАртим-Дрогомирецька З., Гарматій Н., Крицька Л., Гарматій С. Статистичний аналіз діяльності страхових компаній України інструментарієм кластерного аналізу. Галицький економічний вісник. 2022. Том 74. № 1. С. 7-15.
Bibliographic description (trans):Artym-Drohomyretska, Z., Harmatiy, N., Krytska, L. and Harmatii, S. (2022). Statistical analysis of activity of insurance companies of Ukraine by cluster analysis tools. Galician economic journal, vol. 74, no 1, pp. 7-15.
Bibliographic description:Artym-Drohomyretska, Z., Harmatiy, N., Krytska, L. and Harmatii, S. (2022). Statistical analysis of activity of insurance companies of Ukraine by cluster analysis tools. Galician economic journal, vol. 74, no 1, pp. 7-15.
UDC:

336

DOI https://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2022.01.007
Ключові слова

фінансова діяльність страхових компаній, кластерний аналіз, матриця нормованих значень, дендрограма.

 

Короткий опис

Проаналізовано фінансово-економічну діяльність провідних страхових компаній України, оскільки світова пандемія COVID-19 внесла суттєві корективи у діяльність без перебільшення всіх компаній як національного масштабу, так і в світовому. Тому аналіз діяльності страхових компаній національної економіки є досить актуальним питанням, оскільки акумулювання фінансових ресурсів страхових компаній може бути використано як внутрішні інвестиції національної економіки. Досліджувані страхові компанії «Альянс», «Аска», «Арсенал страхування», «Альфа-страхування», «Уніка» під час кризового періоду 2019–2021 років зуміли втримати позиції на ринку надання страхових послуг та навіть покращити свої фінансові результати, оскільки послуги страхування зараз актуальні як ніколи. Розвиток фінансових ресурсів страхових компаній може бути одним із важелів фінансування та інвестування стратегічно важливих аспектів життя споживачів, такі, як медицина страхова, як в локальних масштабах (громади, регіони), так і в більш глобальному національному масштабі, це страхування життя загалом та страхування, наприклад, ризикових професій, таких, як медики, в тому числі первинної ланки, рятувальники, військові. На нашу думку, більш глибокі наукові дослідження страхового ринку національної економіки дозволять підготування зміну законодавчо-юридичної бази та структурувати економічну діяльність і кооперацію національних страховиків з метою покращення діяльності та моніторингу державних регулятивних інституцій. Для цього ми пропонуємо використовувати інструментарій кластерного аналізу з використанням сучасного програмного забезпечення з елементами штучного інтелекту. Досліджено фінансові результати основних національних страхових компаній та, використовуючи сучасний інструментарій кластерного аналізу, здійснено кластеризацію досліджуваних страхових компаній, використовуючи сучасні інформаційні програми Matlab, здійснено розрахунки у зручному інтерфейсі програми, побудовано дендрограму, яка наочно представляє утворені кластери. Моделювання на основі кластерного аналізу дозволяє об’єднати провідні страхові компанії у кластери за фінансовими показниками діяльності, що дозволить та посилить синергетичний зв’язок між національними страховиками, що, в свою чергу, дозволить посилити обмін напрацюванням, досвідом та можливо клієнтськими базами між діючими страховими компаніями. Та й інвесторам зручно розглядати компанії, об’єднані в страхову групу з метою вкладення інвестиційних ресурсів.

ISSN:2409-8892
Перелік літератури
  1. Біла Л. М., Ліснічук О. А. Формування фінансових ресурсів підприємницьких кластерів: світовий досвід та вітчизняна практика. Інноваційна економіка. 2017. № 3–4. С. 191–196. URL: http: //ir.nusta.edu.ua/bitstream/doc/1423/1/1281_IR.pdf.
  2. Васильєва Л. В. Методика розв’язання задачі групування багатомірних об’єктів за допомогою кластерного аналізу. Фізико-математична освіта: науковий журнал. 2017. Вип. 3 (13). С. 31–34. URL:https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-rozv-yazannya-zadachi-grupuvannya-bagatomirnih-ob-ektiv -za-dopomogoyu-klasternogo-analizu/viewer.
  3. Rogatynskyi R., Garmatiy N., Khymych I. Modern Management:Economy and Administration. Monograph.Opole: The Academy of Management and Administration in Opole, 2018. P. 128–134. ULR: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/27847.
  4. Harmatiy N., Riznyk N., Harmatiy S. Economic analysis of activities of companies of Ukraine and Poland and clusterization of the insurance market of the national economy. Business Risk in Changing Dynamics of Global Village 2. Р. 244–252. 2019. ULR: http://elartu.tntu.edu.ua/bitstream/lib/29507/1/Monograph_ BRCDGV%202019.pdf#page=244.
  5. Кирій В. В., Любічева О. І. Дослідження можливостей формування кластерів з огляду на розвиток секторів економіки України. Економічний журнал Одеського політехнічного університету. 2019. № 8. С. 26–33. URL: https://openarchive.nure.ua/bitstream/document/11374/1/Odessa_2019_08.pdf.
  6. Лотиш О. Я. Кластерний аналіз в сегментації галузі. Вісник Одеського національного університету. Економіка. 2019. Том 24. Вип. 5 (78). С. 37–42. URL: https://doi.org/10.32782/2304-0920/5-78-6.
  7. Пономаренко І. В., Бойко Д. Ю. Методичні засади використання кластерного аналізу. Східна Європа: економіка, бізнес та управління. 2018. Вип. 5 (16). С. 267–270. URL: http://www. easterneurope-ebm.in.ua/index.php/16-2018-ukr.
  8. Рейтинг страхових компаній 2021. URL: https://mind.ua/publications/20228044-rejting-strahovih-kompanij-2021.
  9. Akogul Serkan, Murat Erisoglu. An Approach for Determining the Number of Clusters in a Model-Based Cluster Analysis. Entropy. 2017. Vol. 19 (9). URL: https://doi.org/10.3390/e19090452.

 

References:
  1. BilaL l. M., Lisnichuk O. A., Formuvannia finansovykh resursiv pidpryiemnytskykh klasteriv: svitovyi dosvid ta vitchyzniana praktyka. Innovatsiina ekonomika. 2017. No. 3–4. P. 191–196. URL: http://ir. nusta.edu.ua/ bitstream/doc/1423/1/1281_IR.pdf.
  2. Vasylieva L. V. Metodyka rozviazannia zadachi hrupuvannia bahatomirnykh obiektiv za dopomohoiu klasternoho analizu. Fizyko-matematychna osvita: naukovyi zhurnal. 2017. Vyp. 3 (13). P. 31–34.
    URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-rozv-yazannya-zadachi-grupuvannya-bagatomirnih-ob-ektiv-za-dopomogoyu-klasternogo-analizu/viewer.
  3. Rogatynskyi R., Garmatiy N., Khymych I. Modern Management: Economy and Administration. Monograph.Opole: The Academy of Management and Administration in Opole. P. 128–134. 2018. ULR: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/27847.
  4. Harmatiy N., Riznyk N., Harmatiy S.Economic analysis of activities of companies of Ukraine and Poland and clusterization of the insurance market of the national economy. Business Risk in Changing Dynamics of Global Village 2. 2019. Р. 244–252. ULR http://elartu.tntu.edu.ua/bitstream/lib/29507/1/Monograph_ BRCDGV%202019.pdf#page=244
  5. Kyrii V. V., Liubicheva O. I. Doslidzhennia mozhlyvostei formuvannia klasteriv z ohliadu na rozvytok sektoriv ekonomiky Ukrainy. Ekonomichnyi zhurnal Odeskoho politekhnichnoho universytetu. 2019. No. 8. Р. 26–33. URL: https://openarchive.nure.ua/bitstream/document/11374/1/Odessa_2019_08.pdf.
  6. Lotysh O. Ia. Klasternyi analiz v sehmentatsii haluzi. Visnyk Odeskoho natsionalnoho universytetu. Ekonomika. 2019. Tom 24. Vyp. 5 (78). Р. 37–42. URL: https://doi.org/10.32782/2304-0920/5-78-6.
  7. Ponomarenko I. V., Boiko D. Yu. Metodychni zasady vykorystannia klasternoho analizu. Skhidna Yevropa: ekonomika, biznes ta upravlinnia. 2018. Vyp. 5 (16). Р. 267–270. URL: http://www. easterneurope-ebm.in.ua/index.php/16-2018-ukr.
  8. Reitynh strakhovykh kompanii 2021. URL: https://mind.ua/publications/20228044-rejting-strahovih-kompanij-2021.
  9. Akogul Serkan, Murat Erisoglu. An Approach for Determining the Number of Clusters in a Model-Based Cluster Analysis. Entropy. 2017. Vol. 19 (9). URL: https://doi.org/10.3390/e19090452.

 

Завантажити

Всі права захищено © 2019. Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя.