Методические аспекты прогнозирования спроса на страховые продукты с покрытием на случай потери работы

Степанова М. Н. Методические аспекты прогнозирования спроса на страховые продукты с покрытием на случай потери работы // Вестник Бурятского государственного университета. Экономика и менеджмент. 2024. № 4. С. 125–133.

Введение. Стратегия социально-экономического развития региона «должна интегрировать различные стороны управляемого объекта» [1, с. 91] и предполагать исследование потенциала региональной экономики в различных ее сегментах [2; 3], включая рынок страховых услуг, особенно в той его части, где концентрируется страховая защита, обеспечивающая финансовую стабильность домохозяйств региона. Неразрывным образом это связано с прогнозированием и моделированием, в частном случае предполагающим выявление предикторов активности потенциальных носителей риска в заключении договоров страхования. «Зависимость точности прогноза от степени изученности исследуемого явления или процесса» определена в качестве базовых концепций управления рисками [4, с. 2971]. При этом «корректировка разрабатываемых региональных программ и реализуемых мероприятий с учетом особенностей развития территорий» [5] предполагает наличие общего сценарного прогноза, дающего представление о национальных тенденциях развития отраслевых рынков. В фокусе внимания исследователя рынок страхования на случай потери работы как стратегически важный сегмент страхового рынка, формирующий основы обеспечения финансовой стабильности частных домохозяйств. Актуальность методологических и методических разработок, направленных на совершенствование страхования финансовых рисков, в рамках которого в настоящее время осуществляется страхование на случай потери работы (потери доходов), связывается с двумя основными аспектами. Во-первых, значимостью задачи обеспечения страховой защиты населения как элемента экономической безопасности. Во-вторых, слабой освещенностью вопросов прогнозирования активности домохозяйств в соответствующем сегменте. Автор продолжает серию публикаций, освещающих отдельные аспекты оценки влияния факторов, определяющих объем сделок на локальных рынках страховых услуг [6, 7], при этом цель настоящего исследования связывается с необходимостью выявления факторов, оказывающих значимое влияние на активность населения в заключении договоров страхования на случай потери работы, и оценкой возможности их использования для целей прогнозирования.

Материалы и методы исследования. Была выдвинута следующая гипотеза: объем сделок по страхованию на случай потери работы ( у ) зависит от макроэкономических факторов, факторов финансового характера и субъективной оценки потенциальными страхователями ситуации на рынке труда, что позволяет построить прогнозную модель количества ожидаемых к заключению договоров. Поскольку объектом прогнозирования является рынок специфических страховых интересов, обслуживаемых в рамках узкоспециализированного сегмента, к макроэкономическим факторам отнесем численность занятых в экономике (фактор х 1 ) и уровень безработицы (фактор х 2 ); к факторам финансового характера — прирост у населения финансовых активов (фактор х 3 ), объем предоставляемых в рамках системы социального обеспечения пособий и материальной помощи по безработице (фактор х₄ ), а также объем задолженности населения по кредитам (фактор х₅ ). Фактор х₅ фактически является императивным, поскольку в отдельных случаях страхование на случай потери дохода — это не зрелое самостоятельное решение страхователя, а выполнение условия кредитной сделки с целью обеспечения лояльности кредитования. В силу проявляемых особенностей влияния обособим данный фактор от группы финансовых факторов и исследуем его индивидуальное воздействие на спрос.

Фактически выбранные для целей исследования факторы являются объективными по своей сути и поддерживают следующие предположения:

х 1 — чем выше численность трудозанятых, тем больше потенциальных страхователей и страховых контрактов, заключаемых в отношении рисков занятости, и наоборот;

х 2 — чем выше наблюдаемый уровень безработицы, тем больше заинтересованность в дополнительных финансовых гарантиях на случай реализации риска и выше спрос на соответствующие страховые продукты, и наоборот (отражает допущение о влиянии оценки ситуации на рынке труда на принятие решения о страховании на случай потери работы);

х 3 — образующееся у домохозяйств положительное финансовое сальдо дает возможность оплаты страховых контрактов, тем самым повышая вероятность принятия решения о страховой защите;

х 4 — на принятие решения о создании подушки финансовой безопасности на случай потери работы за счет внешних источников влияет оценка государственного участия в решении финансовых проблем, связанных с вынужденным увольнением (если оно воспринимается как недостаточное, то это стимулирует спрос на страховое покрытие, предлагаемое страховыми компаниями);

х 5 — чем активнее кредитуется население, тем более востребованным становится страхование на случай потери работы, больше выступающее в роли банковского инструмента дополнительных гарантий возврата погашения задолженности, чем способа индивидуальной защиты бюджета частного домохозяйства.

Дополним, что для целей исследования отбор прошли только те факторы объективного характера, по которым может быть получена информация в виде количественной оценки за выбранный период наблюдений.

В качестве субъективного фактора предлагается рассмотреть частный индекс ожидаемого населением изменения числа безработных в стране через год (фактор х 6 ). Предполагаем, что при принятии решения о страховании на случай потери работы на уровне домохозяйства оценивается ситуация на рынке труда и риски, связанные с неблагоприятными изменениями на нем: чем неблагоприятнее прогноз, тем выше стимул к страховой защите. Несмотря на то, что спектр неэкономических факторов достаточно широк и их действие в отдельных случаях более существенно [8], во внимание принимался только один субъективный фактор, так как только по нему доступна информация в виде количественных оценок за выбранный для целей исследования период 10 лет.

Формализованно представленное выше принимает следующий вид: OF =< IF, FF, IIF>, IF= { x 1 , х₂ } , FF= { х₃, х₄ } , IIF= { x₅ } , SF=6>, где OF — множество объективных факторов; SF — множество субъективных факторов; IF — факторы макроэкономического характера; FF — факторы финансового характера; IIF — императивный фактор.

В соответствии с предложенной моделью был произведен сбор статистических данных за 2012–2021 гг. Отметим, что значение индекса ожидаемого изменения числа безработных на 2021 г. было принято на уровне 2020 г. ввиду отсутствия соответствующих данных на момент проведения исследования. Зависимость количества заключаемых договоров страхования финансовых рисков от выделенных факторов исследовалась с помощью пакета «Анализ данных» MS Excel. На первом этапе оценке подлежали общероссийские значения (табл. 1), на втором этапе проводился анализ по каждому федеральному округу в отдельности.

Таблица 1

Значения исходных данных для проведения корреляционного анализа за 2012–2021 гг., в целом по Российской Федерации*

у	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021
	4 497 817	7 059 111	5 720 647	5 444 071	13 892 748	21402 439	18564622	20139955	15505986	24845528
х1	67 968,3	67 901,0	6 7813,3	72 424,9	72 065,2	71 842,7	71 561,7	71 064,5	69 550,3	70 817,9
х2	5,5	5,5	5,2	5,6	5,5	5,2	4,8	4,6	5,8	4,8
х 3	10,5	10,8	8,4	15,2	6,6	4,8	1,8	1,5	6,2	1,1
х4	35 724	31 993	30 675	35 846	37 590	32 690	28 164	48 337	193 016	72 791
х5	5 218 033	7 474 221	96 98 947	11005284	10 366 829	10619209	12035737	14752662	17489335	19864464
х6	-23	-28,0	-34,0	-46	-36	-30	-35	-32	-50	-50

Источник: составлено автором по данным Официального портала Росстата Российской Федерации. URL:

Результаты и обсуждение. Наличие и силу связи между количеством заключаемых домохозяйствами договоров страхования финансовых рисков и выделенными факторами позволяет провести корреляционный анализ: полученная автором соответствующая корреляционная матрица представлена в таблице 2.

Таблица 2

Коэффициенты корреляции

	у	х 1	х 5	х 3	х 2	х4	х6
у	1
х 1	0,54	1
х 5	0,74	0,37	1
х 3	-0,89	-0,27	-0,62	1
х 2	-0,63	-0,25	-0,36	0,77	1
х 4	0,23	-0,09	0,62	-0,16	0,36	1
х 6	-0,33	-0,38	-0,82	0,13	-0,09	-0,63	1

Полученные данные позволили сделать предварительный вывод о высокой положительной зависимости количества индивидуально заключаемых договоров страхования финансовых рисков от уровня задолженности по кредитам физических лиц и высокой отрицательной зависимости от прироста финансовых активов в секторе домашних хозяйств. Фактически это означает, что основным стимулом к страховой защите на случай потери работы является необходимость выполнения устанавливаемого банками условия, а наличие страхового контракта фактически рассматривается как сопровождение кредитной сделки, обеспечивающее более лояльные условия кредитования. Как отмечает О. А. Рябущенко, страхователи фактически « вынуждены заключать договоры страхования» [9], несмотря на их «пониженную потребительскую ценность» [10]. Очевидно, что по мере улучшения финансового состояния домохозяйств потребность в страховании снижается и это приводит к «затуханию их активности» в соответствующем страховом секторе.

Наиболее слабо проявилась зависимость количества заключаемых страховых договоров от оценки размера пособий и материальной помощи по безработице, осуществляемых за счет внешних источников — в числе прочего это может свидетельствовать об отсутствии учета влияния всех возможных источников, включая предоставляемые в форме обязательного социального обеспечения, на бюджетное равновесие домохозяйства, что сказывается на привлечении дополнительных инструментов нивелирования выпадающих доходов.

Также была исследована связь количества заключенных договоров страхования финансовых рисков и выделенных факторов с использованием инструмента «Регрессия»: высокое значение множественной корреляции, зафиксированное на уровне 0,98 п., подтвердило правильность выбора факторов, оказывающих влияние на количество заключаемых договоров страхования финансовых рисков, а значение коэффициента детерминации показало на то, что в 96 % случаев именно они выступают детерминантами страховых сделок.

Проведенный дисперсионный анализ показал, что регрессионная модель лучше соответствует данным, чем модель без учета влияния факторов, то есть модель отсутствия влияния каких-либо факторов ( значение F зафиксировано на уровне 13,01 п., значимость F при ориентире 0,05 — на уровне 0,03 п.).

Таким образом, можно представить оценочное уравнение регрессии для данной модели, которое принимает следующий вид:

у = -118 802 116,68 + 1 054,01% ! + 2,41%₄ - 971 791,28%₃ + 11 934 490,08%₂ -69,98%₅ + 618 361,75%₆                                                           (2)

Полученные результаты показали: при комплексном оценивании влияния всех факторов на количество заключаемых домохозяйствами договоров страхования финансовых рисков ни один из них не проявляет статистической значимости (табл. 3).

Таблица 3

Степень значимости каждого из выделенных факторов в модели регрессии

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-значение
у	-118 802 116,68	47 426 208,57	-2,50	0,09
х 1	1 054,01	639,36	1,65	0,20
х2	11 934 490,08	7 906 423,53	1,51	0,23
х 3	-971 791,29	509 290,88	-1,91	0,15
х 4	-69,98	57,72	-1,21	0,31
х 5	2,41	1,24	1,95	0,15
х6	618 361,75	378 124,97	1,64	0,20

Ввиду изложенного выше зависимость числа страховых сделок в исследуемом сегменте выявлялась в отношении каждой группы факторов отдельно. Это позволило получить следующие результаты:

• 1)    в отношении группы факторов макроэкономического характера (IF) — представлены в таблице 4.

Таблица 4

Результаты определения значений показателей «R-квадрат», «Значимость F» и «P-Значение» в отношении зависимости от макроэкономических факторов

Регрессионная статистика		df		Дисперсионный анализ		Значимость F
Множественный R	0,74			SS       MS	F
R-квадрат	0,55	Регрес-	2
Нормированный R-	0,43	сия		284 067 238 030 822 142 033 619 015 411	4,35	0,06
квадрат Стандартная ошибка	5 713 779,2	Остаток	7	228 530 912 581 775   32 647 273 225 968
Наблюдения	10	Итого	9	512 598 150 612 596

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
у	-51 520 311,89	85 465 122,71	-0,60	0,57
х1	1 672,47	1 070,57	1,56	0,16
х 2	-9 971 178,41	4 909 867,69	-2,03	0,08

Как видно из таблицы 4, 55 % вариаций значений количества заключаемых в целом по стране договоров страхования финансовых рисков можно объяснить влиянием выделенных макроэкономических факторов. Однако оценка значения показателя «Значимость F» дает основания утверждать, что эта связь не проявляет себя статистически значимой, «P-Значение» свидетельствуют о низкой статистической значимости каждого показателя из данной группы факторов. Оценочное уравнение регрессии имеет следующий вид:

у = -51 520 311,89 + 1 672,47% ! - 9 971 178,41%₂               (3)

• 2)    в отношении группы факторов финансового характера (FF) — представлены в таблице 5.

Таблица 5 Результаты определения значений показателей «R-квадрат», «Значимость F» и «P-Значение» в отношении зависимости от финансовых факторов

Регрессионная статистика Множественный R     0,90 R-квадрат              0,81 Нормированный 0,75 R-квадрат Стандартная        3 742 804,82 ошибка Наблюдения          0,90		Дисперсионный анализ df         SS               MS Регрессия    2   414 538 035 228 982  207 269 017 614 491 Остаток      7    98 060 115 383 615   14 008 587 911 945 Итого       9   512 598 150 612 596		F 14,8	Значимость F 0,00
у х 3 х 4	Коэффициенты 22 581 202,31 -1 436 575,78 13,47	Стандартная ошибка 2 722 679,24 273 054,57 25,11	t-статистика 8,29 -5,26 0,54		P-Значение 0,00 0,00 0,61

По результатам проведенных расчетов можно сделать вывод о существенной зависимости количества заключаемых физическими лицами договоров страхования финансовых рисков от влияния факторов прямого финансового воздействия: порядка 81 % сделок может быть объяснено изменениями значений рассматриваемой пары факторов, однако статистически значим только показатель «прирост финансовых активов». Оценочное уравнение регрессии для данной модели имеет вид:

у = 22 581 202,31 - 1 436 575,78%₃ + 13,47%₄ (4)

• 3)    в отношении императивного фактора (IIF) результаты представлены в таблице 6.

Таблица 6

Результаты определения значений показателей «R-квадрат», «Значимость F» и «P-Значение» в отношении зависимости от кредитных сделок

Регрессионная статистика Множественный R         0,74 R-квадрат                   0,55 Нормированный            0 50 R-квадрат                     , Стандартная ошибка     5 358 437,5 Наблюдения               10	Дисперсионный анализ Значимость df       SS            MS      F        F Регрессия    1     282 895 327 997 167  282 895 327 997 167  9,9        0,01 Остаток      8     229 702 822 615 429   28 712 852 826 929 Итого        9    512 598 150 612 596
Коэффициенты у               -1 290 558,85 х 5                    1,27	Стандартная ошибка             t-статистика         P-Значение 5 069 657,72                          -0,25                    0,81 0,40                               3,14                     0,01

Как видно по данным таблицы 6, 55 % заключенных с домохозяйствами сделок по страхованию финансовых рисков объясняется изменением значений показателя х 5 , то есть связано с ростом (снижением) задолженности по кредитам, и именно этот показатель статистически значим для прогнозирования их количества. Оценочное уравнение регрессии для данной модели имеет вид:

у = -1 290 558,85 + 1,27x₅                        (5)

• 4)    в отношении субъективного фактора (SF) — представлены в таблице 7

Таблица 7 Результаты определения значений показателей «R-квадрат», «Значимость F» и «P-Значение» в отношении зависимости от ожидаемого населением изменения числа безработных через год после наблюдений

	Регрессионная статистика			Дисперсионный анализ
	Множественный R	0,33			df	SS	MS	F	Значимость F
				Регрессия	1	56 837 095 846 513	56 837 095 846 513	1,0	0,35
	R-квадрат	0,11		Остаток	8	455 761 054 766 083	56 970 131 845 760
	Нормированный R-квадрат	0,00		Итого	9	512 598 150 612 596
	Стандартная ошибка	7 547 856
	Наблюдения	10

Коэффициенты            Стандартная ошибка            t-статистика         P-Значение у                3 883 963,33                    10 120 310,04                       0,38                   0,71

х 6                  -269 871,68                        270 187,33                          -1,00                     0,35

Согласно полученным результатам, представленным в таблице 7, только 11 % вариаций количества индивидуальных договоров страхования финансовых рисков может быть объяснено ожидаемыми населением изменениями на рынке труда. Статистическая значимость данного фактора в модели низкая.

Промежуточные выводы. Таким образом, на данном этапе исследования национального сегмента рынка индивидуального страхования на случай потери работы выявлены факторы, оказывающее наибольшее влияние на спрос со стороны населения — они отражают текущее финансовое положение домохозяйств и фактически не связаны с оценкой риска и среды. Полученные уравнения регрессии позволяют давать предварительную приближенную оценку будущего положения на конкретном сегменте рынка страховых услуг, но для целей максимально точного прогнозирования необходимо учитывать территориальную локацию и строить прогнозные модели в отношении региональных рынков, поскольку проведенные ранее исследования подтвердили гипотезу о неоднородности страхового поведения населения, определяемую территорией проживания «розничных» страхователей.