Прогнозирование количества сделок по страхованию на случай потери работы с учетом территориальной сегментации страхового рынка

Степанова М. Н. Прогнозирование количества сделок по страхованию на случай потери работы с учетом территориальной сегментации страхового рынка // Вестник Бурятского государственного университета. Экономика и менеджмент. 2024. № 4. С. 134–141.

Введение. В первой части исследования была выдвинута гипотеза о том, что 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 были отнесены численность занятых в экономике

(фактор х 1 ) и уровень безработицы (фактор х 2 ); к факторам финансового характера — прирост у населения финансовых активов (фактор х₃), объем предоставляемых в рамках системы социального обеспечения пособий и материальной помощи по безработице (фактор х₄), а также объем задолженности населения по кредитам (фактор х 5 ). Фактор х 5 фактически является императивным, поскольку в отдельных случаях страхование на случай потери работы — это не зрелое самостоятельное решение страхователя, а выполнение условия кредитной сделки с целью обеспечения лояльности кредитования. В силу проявляемых особенностей влияния данный фактор был обособлен от группы финансовых факторов, исследовалось его индивидуальное воздействие на спрос.

Промежуточным результатом исследования, представленным автором ранее, был вывод о том, что для целей максимально точного прогнозирования необходимо учитывать зоны локаций домохозяйств, формирующих спрос на страховые услуги в рамках региональных страховых рынков. Автора интересовало, сохраняются ли выявленные ранее зависимости (они представлены в первой части публикации) в каждом из федеральных округов Российской Федерации, то есть оказывает ли влияние на потребительскую активность в секторе страхования финансовых рисков территория местонахождения домохозяйства с присущими ей социально-экономическими характеристиками и параметрами. Также необходимо принимать во внимание факт того, что «рассмотрение потенциала региона в отрыве от других регионов не позволяет получить объективной картины» [1] и требует соответствующих параметрических сравнений, которые невозможны, если ограничиваться факторным анализом, проведенным исключительно по общим данным национального рынка.

Поскольку в рамках данного этапа исследования ранее представленный методологический подход не корректировался и условные обозначения переменных не менялись, представим полученные результаты, не повторяя раздел «Методы и методология исследования».

Результаты и обсуждение. На первом этапе была рассмотрена модель вида 〈 OF, SF 〉 → у, описывающая одновременное влияние объективных и субъективных факторов на количество заключаемых договоров страхования финансовых рисков. Обобщенные результаты приведены в таблице 1.

Таблица 1

Коэффициенты корреляции и данные регрессионной статистики

	РФ	ЦФО*	СЗФО	ЮФО	СКФО	ПФО	УФО	СФО	ДВФО
у– х 1	0,54	0,74	-0,29	0,17	-0,64	0,05	0,15	-0,52	0,83
у– х 5	0,74	0,73	0,72	0,46	-0,62	-0,53	0,75	0,57	0,81
у– х 3	-0,89	-0,78	-0,78	-0,71	0,51	-0,27	-0,79	-0,58	-0,79
у– х 2	-0,63	0	-0,44	-0,74	0,42	-0,08	-0,89	-0,50	-0,37
у– х 4	0,23	0,19	0,46	0,41	-0,21	-0,12	0,30	0,59	0,50
у– х 6	-0,33	-	-	-	-	-	-	-	-
R	0,98	0,93	0,98	0,91	0,85	0,83	0,94	0,94	0,91
R-квадрат	0,96	0,87	0,96	0,83	0,73	0,69	0,88	0,88	0,82
Значимость F	0,03	0,06	0,01	0,10	0,24	0,29	0,06	0,05	0,12

* здесь и далее используются общепринятые сокращения названий федеральных округов Российской Федерации.

Согласно данным таблицы 1 имеет место территориальная гетерогенность страхового поведения в сегменте страхования финансовых рисков: сила зависимости количества заключаемых сделок от разных факторов в данной модели для каждого субъекта различна как по величине, так и по знаку. Вместе с тем для страны в целом и для Северо-Западного федерального округа, в частности, более 90% вариаций количества заключаемых договоров страхования финансовых рисков может быть объяснено совокупностью выделенных объективных и субъективных факторов. Для Приволжского федерального округа значение параметра «Значимость F» максимальное (0,29), а значение параметра «R-квадрат» минимальное (0,83) — это свидетельствует о том, что для этого федерального округа рассматриваемая модель имеет низкую статистическую значимость. Статистически значимая зависимость численности занятых и объема материальной помощи по безработице наблюдается только в Сибирском федеральном округе.

Для каждого федерального округа получены следующие оценочные уравнения регрессии, устанавливающей зависимость количества заключаемых договоров страхования финансовых рисков от выделенных для целей исследования факторов в отношении модели (OF, SF) ^ у:

• -    у = -55976872,24 + 2503,82^ + 0,67х₅ - 1131437,13х₃ + 6261017,87х₂ -107,42^ 4 (ЦФО);

• -    у = 1576532,21 - 123,73х ! + 0,06х₅ - 4736,96х₃ - 35164,46х₂ + 2,37х₄ (СЗФО);

• -    у = 1667132,45 + 11,32х_г - 0,21х₅ + 1459,08х₃ - 224395,99х₂ + 14,7х₄ (ЮФО);

• -    у = -192368,79 + 17,33% ! - 0,14х₅ - 1549,24х₃ + 21644,98х₂ - 2,26х₄ (СКФО);

• -    у = 912534,52 - 7,4х_г - 0,18х₅ - 11592,46х₃ + 965,05х₂ + 4,11х₄ (ПФО);

• -    у = 3410106,58 - 364,88х_г + 0,28х₅ + 3523,19х₃ - 205104,1х₂ - 4,79х₄ (УФО);

• -    у = -1882818,34 + 365,48х_г + 0,12х₅ - 24000,14х₃ - 148236,85х₂ + 24,41х₄ (СФО);

• -    у = 1033402 + 558,56х_г - 0,46х₅ + 7951,12х₃ - 431351,91х₂ + 31,64х₄ (ДВФО).

Представим модель вида IF = {х 1 , х ₂ } ^ у, соответствующую гипотезе исключительного влияния на количество заключаемых договоров таких макроэкономических факторов, как численность трудозанятого населения и уровень безработицы. Обобщение результатов анализа приведено в таблице 2.

Регрессионная статистика (макроэкономические факторы)

Таблица 2

	РФ	ЦФО	СЗФО	ЮФО	СКФО	ПФО	УФО	СФО	ДВФО
Множественный R 0,74		0,75	0,48	0,75	0,65	0,12	0,89	0,57	0,89
R-квадрат	0,55	0,56	0,23	0,57	0,42	0,01	0,79	0,32	0,80
Значимость F	0,06	0,06	0,40	0,05	0,15	0,95	0,00	0,26	0,00
	P-Значения (макроэкономические факторы)
у	0,57	0,06	0,12	0,03	0,22	0,86	0,17	0,05	0,77
х 1	0,16	0,02	0,58	0,53	0,13	0,83	0,64	0,42	0,00
х 2	0,08	0,61	0,29	0,02	0,72	0,79	0,00	0,51	0,10

Согласно данным таблицы 2 в отношении каждого федерального округа и страны в целом отмечается положительная зависимость между выделенными макроэкономическими факторами и активностью в заключении индивидуальных договоров страхования финансовых рисков, при которой рост численности трудозанятого населения в стране и повышение уровня безработицы влекут за собой увеличение количества страховых контрактов, заключаемых на случай потери работы. Однако только в Центральном, Южном, Уральском, Дальневосточном федеральных округах влиянием данных факторов может быть объяснено более 50 % случаев заключения соответствующих страховых контрактов.

Статистически значима зависимость количества заключаемых договоров страхования финансовых рисков от численности занятых в экономике только в Центральном и Дальневосточном федеральных округах; от уровня безработицы — только в Южном и Уральском федеральных округах.

Для каждого федерального округа получены следующие оценочные уравнения регрессии для модели IF = {x i , х ₂ } ^у:

• -    у = -82449135,91 + 5081,3% ! - 3046259,73%₂ (ЦФО);

• -    у = 1311365,24 - 62,85% ! - 57677,8%₂ (СЗФО);

• -  у = 1302639,4 - 26,89% i - 141236,96%₂ (ЮФО);

• -  у = 279844,88 - 71,28%₁ + 2675,88%₂ (СКФО);

• -  у = 235496,47 + 22,75%₁ - 29530,97%₂ (ПФО);

• -  у = 2677482,42 - 126,54%₁ - 276632,77%₂ (УФО);

• -    у = 1516398,95 + 84,81%₁ - 59211,5%₂ (СФО);

• -    у = -154454,83 + 337,43%₁ - 134524,79%₂ (ДВФО).

Представим также модель вида FF = { х₃, х₄} ^ у, описывающую процесс влияния на количество сделок по страхованию финансовых рисков исключительно таких финансовых факторов, как прирост финансовых активов у домохозяйств и объем оказываемой материальной помощи по безработице. Соответствующие результаты по федеральным округам Российской Федерации представлены в таблице 3.

Регрессионная статистика (финансовые факторы)

Таблица 3

	РФ	ЦФО	СЗФО	ЮФО	СКФО	ПФО	УФО	СФО	ДВФО
Множественный R	0,9	0,80	0,87	0,77	0,52	0,34	0,81	0,74	0,84
R-квадрат	0,8	0,65	0,75	0,59	0,27	0,11	0,65	0,55	0,71
Значимость F	0,00	0,03	0,01	0,04	0,33	0,65	0,02	0,06	0,01
		P-Значения (финансовые факторы)
у	0,00	0,00	0,00	0,00	0,50	0,00	0,00	0,01	0,01
х 3	0,00	0,01	0,01	0,03	0,19	0,40	0,01	0,12	0,01
х 4	0,61	0,41	0,08	0,27	0,73	0,59	0,52	0,11	0,20

Согласно результатам, представленным в таблице 3, наиболее высокая зависимость между финансовыми факторами и количеством страховых сделок наблюдается только в Северо-Западном и Дальневосточном федеральных округах.

ВЕСТНИК БУРЯТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА.

В Северо-Кавказском и Приволжском федеральных округах эта зависимость, наоборот, проявляет себя как очень слабая.

Статистическая значимость зависимости количества заключаемых договоров страхования финансовых рисков от оценки объема материальной помощи на случай безработицы отсутствует, а зависимость количества страховых контрактов на случай потери работы от прироста финансовых активов, наоборот, значима (исключение составляют лишь три федеральных округа — СевероКавказский, Приволжский и Сибирский).

Для каждого федерального округа получены следующие оценочные уравнения регрессии для модели FF = {х₃, х₄} ^у:

• -    у = 16382709,02 - 1302058,52х₃ + 137,51х₄ (ЦФО);

• -  у = 656791,07 - 10204,56х₃ + 5,01х₄ (СЗФО);

• -  у = 283932,46 - 13122,23х₃ + 5,26х₄ (ЮФО);

• -  у = 18477,41 + 2360,64х₃ - 0,49х₄ (СКФО);

• -  у = 485612,65 - 6095,71х₃ - 2,17х₄ (ПФО);

• -  у = 711693,79 - 45961,92х₃ + 7,33х₄ (УФО);

• -  у = 392090,75 - 13011,38х₃ + 10,66%₄ (СФО);

• -  у = 346285,43 - 18694,12%₃ + 16,27%₄ (ДВФО).

Представим модель влияния уровня задолженности по кредитам, предоставленным кредитными организациями физическим лицам, как фактора возможного императивного влияния на активность заключения страховых контрактов на случай потери работы: IIF = {х₅} ^у. Результаты приведены в таблице 4.

Таблица 4

Регрессионная статистика (фактор императивного влияния)

	РФ	ЦФО	СЗФО	ЮФО	СКФО	ПФО	УФО	СФО	ДВФО
Множественный R	0,74	0,73	0,72	0,46	0,62	0,53	0,75	0,57	0,81
R-квадрат	0,55	0,53	0,51	0,21	0,38	0,28	0,57	0,32	0,66
Значимость F	0,01	0,02	0,02	0,18	0,06	0,12	0,01	0,09	0,00
P	-Значения (фактор императивного влияния)
у	0,81	0,79	0,00	0,07	0,00	0,00	0,43	0,69	0,30
х5	0,01	0,02	0,02	0,18	0,06	0,12	0,01	0,09	0,00

Согласно данным, представленным в таблице 4, влияние объемов кредитования на объем страховых сделок статистически значимо для четырех федеральных округов — Центрального, Северо-Западного, Уральского, Дальневосточного, однако лишь от 51 до 66 % вариаций значений количества заключенных договоров страхования финансовых рисков может быть объяснено меняющимися значениями уровня задолженности по кредитам. Эти данные подтверждаются результатами, представленными в блоке « P-значения».

Для каждого федерального округа получены следующие оценочные уравнения регрессии для модели IIF = {х₅} ^у:

• -    у = -1242483,08 + 3,68%₅ (ЦФО);

• -    у = 519814,84 + 0,08%₅ (СЗФО);

• -    у = 158284,71 + 0,11х₅ (ЮФО);

• -    у = 87918,48 - 0,12х₅ (СКФО);

• -    у = 583201,97 - 0,09х₅ (ПФО);

• -    у = -142233,53 + 0,4х₅ (УФО);

• -    у = 69910,93 + 0,21х₅ (СФО);

• -    у = -89927,18 + 0,41х₅ (ДВФО).

Проведенный анализ показал: при прогнозировании активности домохозяйств в секторе страхования финансовых рисков необходимо учитывать территорию, для которой оно осуществляется, а далее продолжать работу по выявлению иных факторов, под воздействием которых может приниматься решение о заключении страховых контрактов (скорее всего, это будут поведенческие факторы, достаточно сложно поддающиеся прогнозам [2]). Вероятно, низкие показатели зависимости количества заключаемых договоров страхования финансовых рисков от выделенных факторов по округам связаны с отсутствием данных по факторам субъективной оценки — возможно, именно их вклад в модель {OF, SF) ^ у в большинстве субъектов будет весомым.

Выводы. «Вопрос качества управления личными финансами» [3; 4] косвенным образом находит свое отражение в анализе факторов, имеющих наибольшее значение при принятии финансовых решений в пользу страхования. В настоящее время в секторе домашних хозяйств основным мотивирующим фактором к формированию страховой защиты на случай снижения доходов является участие в кредитных сделках, которые предполагают включение условия о страховании на случай потери работы в качестве искусственного императива, предопределяя названную В. А. Слеповым взаимным донорством взаимосвязь страхового и кредитного рынков [5].

К сожалению, в большинстве случаев активность страхователей в сегменте страхования финансовых рисков не детерминирована оценкой ситуации на рынке труда, ожиданиями безработицы и пониманием ограниченности объема гарантируемой государством материальной помощи по безработице. Прирост финансовых активов приводит к уменьшению числа заключаемых договоров страхования и наоборот: несовпадение «желания страхователя с его финансовыми возможностями» [6] стимулирует спрос на страховую защиту.

Доказана территориальная неоднородность страхового поведения домохозяйств в сегменте страхования финансовых рисков, которую необходимо учитывать как при прогнозировании объема страховых сделок, так и при формировании финансовых стратегий участников рынка страховых услуг.

Исследование показало, что на объем формируемой страховой защиты в рамках данного вида страхования оказывает влияние восприятие вероятности риска и собственных финансовых обстоятельств, но оно имеет пролонгированный эффект. Гетерогенность, определяемая зоной локации домохозяйств в отношении страхования, подтверждена. Полученные уравнения регрессии позволяют давать предварительную приближенную прогнозную оценку будущего положения на отдельном сегменте рынка страховых услуг.