Экономико-статистические модели оценки рисков страховых компаний

Краткое описание

Год:

2009

Автор научной работы:

Пилипчук, Александр Александрович

Ученая cтепень:

кандидат экономических наук

Место защиты диссертации:

Москва

Код cпециальности ВАК:

08.00.12

Специальность:

Бухгалтерский учет, статистика

Количество cтраниц:

186

Оглавление диссертациикандидат экономических наук Пилипчук, Александр Александрович

ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. ПОНЯТИЕ РИСКАСТРАХОВЫХКОМПАНИЙ И СУЩЕСТВУЮЩИЕ ПОДХОДЫ К ЕГО ОЦЕНКЕ.
1.1. Определение области исследования и уточнениерисков, входящих в модель рисковогокапитала
1.2. Анализ существующих подходов к оценке и моделейоценкириска страховых компаний.
Развитие подходов к оценке рисков страховыхкомпаний.
Обзор и критический анализ подходов и моделей, используемых надзорными органами.
Обзор существующих подходов к построению внутренних экономико-статистических моделей оценки рисков.
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ТЕОРЕТИЧЕСКОЙМОДЕЛИОЦЕНКИ РИСКОВ СТРАХОВОЙ КОМПАНИИ
2.1. Обоснование общего подхода к оценкерисковогокапитала.
Уточнение принципов оценкиактивови обязательств страховой компании.
Количественные методы оценки рискового капиталастраховойкомпании.
Определение временного горизонта для оценки рискового капитала.
Определение допустимой вероятности разорения.
Общий подход к оценке рискового капитала.
2.2 Описание статистических методик оценки рыночных рисков страховой компании.
Выбор и обоснование статистической методики оценки рискаакцийстраховой компании.
Обзор основных подходов и выбор методики оценкипроцентногориска страховой компании.
Методика оценкивалютногориска страховой компании.
2.3 Описание статистических методик оценки страховых рисков.
Методика оценки рискаценообразования.
Методика прогноза страховыхубытков.
2.4. Статистическая методика оценкикредитногориска.
2.5. Общая структура модели и входящие в нее переменные.
2.6 Определение и описание параметров для модуляперестрахования.
ГЛАВА 3. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ ОЦЕНКИ РИСКОВ СТРАХОВОЙ КОМПАНИИ.
3.1. Анализ полноты идостаточностиисходных статистических и финансовых данных.
Анализ форм официальнойотчетности, предоставляемых компанией.
Анализ данныхстраховогопортфеля компании.
Анализ данных инвестиг/ионногопортфелякомпании.
Анализвалютнойструктуры портфеля компании.
3.2 Статистическая оценка рискарезервирования.
Оценка рискового капитала без учетадиверсификации.
Исследование корреляций между периодами происшествия и оценка рискового капитала с учетом диверсификации.
3.3. Статистическая оценка риска ценообразования.
Анализ данных и построение моделисовокупногоубытка для КАСКО иОСАГО.
Анализ данных и построение модели совокупногоубыткадля страхования имущества ЮЛ.
3.4. Статистическая оценка процентного риска.
Исследование структуры данных и выбор модели для динамикипроцентныхставок.
Построениеденежныхпотоков компании, расчет рискового капитала.
3.5. Статистическая оценка кредитного риска.
3.6. Статистическая оценка валютного риска.
3.7. Статистическая оценка рыночного риска.
Исследование структуры данных, анализволатилъностиприращений индекса РТС.
Построение статистической модели для динамики индекса РТС и оценка рискового капитала.
3.8. Расчет оптимального уровня собственного удержания.
3.9. Расчет итогового рискового капитала.

Введение диссертации (часть автореферата)На тему "Экономико-статистические модели оценки рисков страховых компаний"

Актуальность темы и направленность исследования обусловлена необходимостью разработки и внедрения в практику экономико-статистических методов управления рискамистраховыхкомпаний, специализирующихся на страховании ином, чемстрахованиежизни.
Способность в любой момент и в полном объеме выполнять свои финансовыеобязательств, безусловно, является одним из ключевых факторов не толькоконкурентоспособностистраховой компании, но и самой возможности ведениястраховогобизнеса. Поэтому тема оценки рисков и обеспеченияплатежеспособностикомпаний является особенно актуальной для российского рынкастрахования, все еще находящегося в условиях становления. Существующие проблемы усугубляются финансовымкризисом. За последние годы как государством, так и бизнес-сообществом сделано многое, но сегодня для безопасного развитиястраховымкомпаниям необходимо внедрять в практику работы и развивать процедуры управления рисками в процессе принятияуправленческихрешений, направленные на обеспечение финансовой устойчивости.
Динамичныйрост страховой отрасли приводит к обострениюконкурентнойборьбы. Для обеспечения конкурентоспособного предложения по некоторым видам страхования компании вынуждены назначатьтарифы, не обеспечивающие достаточную маржуприбыли. Без адекватного прогноза суммарногоубытканевозможно обеспечить положительный финансовый результат, компенсировав потери за счет прибыли по другим видам страхования.
Российская экономика с каждым годом все сильнее интегрируется в глобальную экономику, и этот процесс будет продолжаться. Вступление России вВТОприоткроет рынок страхования иностраннымстраховщикамеще сильнее. При этом иностранные компании имеют больший опыт ведения страховых операций и активно применяют новейшие экономико-статистические методики оценки и управления рисками. В России же практика управления рискамистраховойкомпании не распространена, что делает результаты настоящего исследования актуальными и имеющими практическое значение.
Развитие страховогобизнесасвязано с привлечением инвестиций. В этих условияхменеджменткомпаний сталкивается с трудной задачей: с одной стороны, онизаинтересованыв привлечении дополнительного капитала для развития и повышения надежности бизнеса, с другой -инвесторытребуют доход на вложенныйкапитал, не меньший, чем могут принести альтернативныеинвестиции. Следовательно, чтобы ответить на вызов, нужно иметь возможность рассчитывать оптимальный размер привлекаемогокапитала, адекватно соответствующего рискам компании.
Разработка методов, позволяющих оптимизировать инвестиционную стратегию, является актуальной проблемой развития российского страхового рынка, решение которой также нашло отражение в исследовании.
Взаимодействие с крупными иностраннымиперестраховщикамии брокерами требует от российских компаний получения высокихрейтинговмеждународных агентств. Развитие внутренней системы управления и оценки рисков позволит российским компаниям претендовать на более высокую оценку ихрейтинга.
В работе проанализирована эффективность и применимость используемых в мировой практике методов и моделей управления рисками страховых компаний, что также определяет актуальность проведенной работы.
Разработанность проблемы. Исследование экономико-статистического аппарата оценки рисков страховых компаний нашло отражение в трудах отечественных и зарубежных ученых.
Теоретические и практические аспекты этой темы освещены в работах отечественных ученых. Теоретическая сторона проблемы рассмотрена в работах: С.С.Айвазяна, В.Н. Баскакова, И.И. Елисеевой, А.Н. Зубца, И.Б.Котлобовского, В.К. Малиновского, B.C. Мхитаряна, В.И.Рябикина,
Г.И.Фалина, Е.В.Чепурина, Р.Т. Юлдашева и др. Практическим аспектам посвящены исследования: Е.В.Коломина, А.Ю. Лайкова, А.С. Миллермана, JI.A. Орланюк-Малицкой, В.Н.Салина, К.Е. Турбиной, В.В. Шахова и др.
Существенный вклад в исследование проблем оценки и анализа рисков страховых компаний внесли зарубежные ученые: Д. Уилки, Дж. Кокс, Дж.Ингерсолл, С. Росс, У. Шарп, К. Дейкин, М. Песонен, Р. Горветт, С. Компейн, П.Майерсон, Т. Пентикайнен, Я. Ранталла и др.
Вместе с тем в известных работах не достаточно полно освещен вопрос о практическом применении теоретических моделей, как для оценки отдельных рисков, так и для комплексной оценки рисков страховых компаний. Кроме того, слабо проработаны и вопросы практического примененияперестрахованияв качестве одного из важнейшихинструментовминимизации рисков страховых компаний, его влияния на капитал страховых организаций и методов выбора оптимальнойперестраховочнойзащиты на основе анализа рисков. Не выявлены проблемы и недостатки информационной базы, доступной страховым компаниям, что особенно актуально для российского рынка страхования.
Цель и задачи исследования. Целью исследования является разработка экономико-статистической модели оценки рисков страховой компании, занимающейся видами страхования иными, чем страхование жизни, и применение ее на практике для решения конкретных задач.
В соответствии с выбранной целью в диссертации были поставлены и решены следующие основные задачи:
• проведен анализ развития подходов к оценке рисков страховых компаний в российской практике и практике передовых экономик мира;
• определен перечень финансовых рисков страховых компаний, которые целесообразно включить в соответствующую экономико-статистическую модель;
• уточнены принципы оценки финансовыхактивови обязательств страховой компании для расчетарисковогокапитала;
• построена экономико-статистическая модель для оценки рисков страховой компании;
• разработаны методики оценки различных финансовых рисков страховых компаний при помощью экономико-статистических моделей;
• проанализированы основные финансовые риски, актуальные для компании, занимающейсястрахованиеминым, чем страхование жизни;
• проведен анализ информационной базы страховой компании, занимающейся страхованием иным, чем страхование жизни.
Объектом исследования является финансово-экономическая деятельность страховых компаний, занимающихся страхованием иным, чем страхование жизни.
Предметом исследования - статистические методы анализа и их практическое применение для оценки рисков страховых компаний.
Теоретическая основа и методологическая основа исследования. В процессе научного исследования для доказательства основных положений работы в качествеинструментариябыли выбраны следующие методы научного познания: метод научной абстракции; методы анализа и синтеза; методы причинно-следственных связей индукции и дедукции; методы экономико-статистического моделирования. В целях аргументации позиции, изложенной в исследовании, широко использовалась статистическая методология. Результаты наблюдений, накопленные в ходе практической деятельности, были использованы при разработке предложений по решению проблем оценки рисков страховых компаний.
Информационная база исследования была сформирована в основном за счет следующих источников: статистические материалы Федеральной службы государственной статистики,фондовойбиржи РТС, расчеты спот-ставки специалистов Московскоймежбанковскойвалютной биржи (ММВБ), а также статистическая информация, которой располагают российскиестраховыекомпании.
Расчеты проводились в программных пакетах Ewievs 5.0 и Matlab R2007.b. Реализация экономико-статистической модели осуществлялась на Microsoft Excel 2003.
Диссертация соответствует положениям п. 3.3 и п. 3.7 паспорта специальности 08.00.12 — «Бухгалтерскийучет, статистика».
Научная новизна исследования заключается в построении комплекса экономико-статистических моделей оценки рисков страховых компаний и расчете рискового капитала страховой компании на основе разработанной методики.
В процессе проведенного исследования получены следующие новые научные результаты:
• проведен отбор рисков, наиболее актуальных для российских страховых компаний с точки зрения оценки их платежеспособности;
• разработана методика оценки финансовых рисков страховой компании, включая такие риски, как рискакций, процентный риск, валютный риск,кредитныйриск, риск резервирования, рискценообразования;
• построена комплексная экономико-статистическая модель, позволяющая датьинтегрированнуюоценку рисков страховой компании;
• проанализирована информационная база российских страховых компаний на предметдостаточностидля построения на ее основе экономико-статистической модели и предложены способы замены отсутствующих данных, в том числе за счет экспертных оценок;
• на основе предложенной методики проведен экономико-статистический анализ финансовых рисков страховой компании и рассчитана величина рискового капитала, необходимого для обеспечения платежеспособности страховой компании;
• на основе предложенной экономико-статистической модели поставлена и решена задача оптимизации собственного удержания страховой компании, занимающейся страхованием иным, чем страхование жизни.
Теоретическая значимость исследования.
Теоретическую значимость имеют следующие положения диссертации:
• предложенные методики оценки рисков страховой компании;
•интегрированнаяэкономико-статистическая модель оценки рисков страховой компании, занимающейся страхованием иным, чем страхование жизни.
Отдельные части диссертации могут быть применены в учебном процессе финансово-экономических вузов в рамках учебных дисциплин «Статистика страхования», «Моделирование финансовых рынков» и др.
Практическую значимость исследования имеют следующие положения диссертации:
• алгоритмизированные методики оценки отдельных рисков страховых компаний;
• комплексная экономико-статистическая модель оценки рисков страховой компании;
• предложенные подходы к формированию информационной базы для моделирования рисков страховых организаций в условиях российского информационного пространства.
В совокупности полученные результаты можно интерпретировать как дальнейшее развитие экономико-статистической методологии оценки рисков страховых компаний. Результаты диссертации могут быть использованыстраховымикомпаниями, занимающимися страхованием иным, чем страхование жизни,перестраховочнымикомпаниями, рейтинговыми агентствами и Федеральной службой страхового надзора для оценки рисков страховых компаний.
Апробация и внедрение результатов исследования. Научное исследование проведено в рамкахНИРФГОУ ВПО «Финансовая академия при Правительстве Российской Федерации» в соответствии с комплексной темой «Пути развития финансово-экономическогосектораРоссии».
Основные результаты диссертации докладывались на международной научно-практической конференции «Статистика в диалоге общества и власти» (Санкт-Петербург, «Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов», январь 2008), международной научно-методической конференции «Совершенствование системы статистических показателей развития финансового сектора экономики» (Москва,Финакадемия, март 2008).
Результаты выполненного исследования, в частности, методики оценки отдельных видов рисков, например, ценообразования ирезервирования, а также предложенный в диссертации подход к оптимизации собственного удержания компании, успешно применяются в практической деятельности организацийОАОСК «РОСНО» и ОСАО «Ингосстрах».
Материалы диссертации используются в учебном процессе кафедрой «Статистика»ФГОУВПО «Финансовая академия при Правительстве Российской Федерации» при преподавании следующих дисциплин: «Статистика страхования», «Моделирование финансовых рынков».
Публикация результатов исследования. Основные положения диссертации опубликованы в четырех научных работах общим объемом 1,8 п.л., авторский объем 1,5 п.л., в том числе двух статьях объемом 1,1 п.л. — в журналах, определенныхВАКРФ.
Структура работы. Совокупность изучаемых проблем, цели и задачи исследования определили структуру диссертационной работы. Она состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.

Список литературы

Заключение диссертациипо теме "Бухгалтерский учет, статистика", Пилипчук, Александр Александрович

Заключение
В ходе проведенного исследования получены следующие новые научные результаты:
• проведен отбор рисков, наиболее актуальных для российскихстраховыхкомпаний с точки зрения оценки ихплатежеспособности.
В диссертации обосновано, что большое значение для российских страховых компаний имеют рискиценообразования, а также резервирования. В работе отражено влияниемировогофинансового кризиса на страховую отрасль, что вместе с возрастающими инвестиционными возможностями страховых компаний обусловливают необходимость оценки рыночного,валютногои кредитного рисков страховых компаний. В то же время проведенный анализ позволил сделать вывод о нецелесообразности включения в модель операционного риска российских страховых компаний. Отсутствие информационной базы для статистической оценки идинамичныеизменения в бизнес-процессах российских страховых организаций делают его статистическую оценку нецелесообразной.
• разработана методика оценки финансовых рисковстраховойкомпании, включая такие риски, как рискакций, процентный риск, валютный риск,кредитныйриск, риск резервирования, риск ценообразования.
Оценка рисков заключается в определении значениярисковогокапитала, с заданной вероятностью покрывающего всеубытки, возникающие при колебаниях исследуемых величин. Разработанные в диссертации методики подразумевают общий для всех рисков подход к оценке рисковогокапитала. Суть этого подхода состоит в построении функции распределения исследуемой величины, реализация которой характеризует наступление того или иного риска, и определения ее квантили на заданном уровненеразорения. В рамках данного подхода рассматривается также зависимость между различными рисками и видамистрахованияи возникающий эффект диверсификации. В работе также обоснован вывод о необходимости проведения оценкиобязательствкомпании по их рыночной стоимости.
Именно рыночная стоимость позволяет оценить реальныйубыток, который может понести компания в случае реализации того или иного риска. Если оценкаактивовпо их рыночной стоимости является довольно распространенным и понятным подходом, то рыночная стоимость обязательств не имеет однозначного определения. Для получения данной оценки использованодисконтированиерезервов страховой компании.
Каждая из методик для оценки рисков в модели характеризуется набором переменных на входе и на выходе. В диссертации разработаны методики оценки риска ценообразования, рискарезервирования, риска акций, процентного риска,кредитногои валютного рисков.
Построение функции распределения в ряде случаев осуществляется с использованием стохастического моделирования, что позволяет получать совместное распределение нескольких величин без использования сложных сверток и преобразований. Методики оценки, разработанные для каждого из включенных в модель рисков, алгоритмизированы и унифицированы.
Таким образом, в диссертации разработаны и алгоритмизированы методики оценки риска ценообразования, риска резервирования, риска акций,процентногориска, кредитного и валютного рисков. • построена комплексная экономико-статистическая модель, позволяющая датьинтегрированнуюоценку рисков страховой компании.
Построенная в диссертации комплексная модель позволяет рассчитатьрисковыйкапитал, необходимый для обеспечения платежеспособности страховой организации с заданным уровнем вероятности, и включает в себя оценку риска акций,процентныйриск, кредитный риск, риск резервирования, риск ценообразования,валютныйриск, а также эффектдиверсификациимежду рисками.
В качестве одного из подмодулей разработанной экономико-статистической модели построена модель для расчета оптимального уровня собственного удержания страховой компании. Использование этой модели позволяет сравнивать различные вариантыперестраховочнойзащиты и находить наиболее оптимальный из них.
Ключевое отличие построенной в настоящей диссертации экономико-статистической модели от существующих распространенных моделей заключается в еекомплексностии максимальном приближении к реальной картине рисков страховой компании. Такой подход обуславливает не только ее теоретическую значимость, но и возможность широкого практического применения. Важное значение при практическом использовании разработанной модели имеет полнота и качество статистической информации, которой располагаютстраховыекомпании. • проанализирована информационная база российских страховых компаний на предметдостаточностидля построения на ее основе экономико-статистической модели и предложены способы замены отсутствующих данных, в том числе за счет экспертных оценок.
В диссертации обосновано, что данных, предоставляемых компаниями в рамках официальной статистическойотчетности, недостаточно для детального изучения и анализа рисков. В ходе исследования в качестве внутреннего источника информации использованы статистические данные и финансовые показатели российских компаний, занимающихсястрахованиеминым, чем страхование жизни. В работе рассматриваются три вида деятельности страховых компаний:КАСКО, ОСАГО, страхование имущества юридических лиц (ЮЛ).
Выделен ряд проблем, обуславливающих недостаточность статистических данных для экономико-статистического моделирования. Во-первых, сотрудники компаний систематически завышаютрезервызаявленных, но неурегулированных убытков. Для устранения этой проблемы в работе выработаны рекомендации по использованию средних статистических-оценокубытков, обновляемых ежеквартально.
Во-вторых, отсутствует детальная информация обубыткахстраховщиков в г^елом по рынку. В работе предложено использовать опыт стран Европейского Союза, где публикуютсяагрегированныеданные по множеству показателей, вплоть до усредненных коэффициентов развития убытков.
В-третьих, ограничена статистика наступления крупных убытков пострахованиюимущества ЮЛ.
В-четвертых, не всеоблигации, представленные в портфеле компаний, обладаюткредитнымрейтингом. В отсутствие кредитногорейтингаоблигациям по умолчанию может быть присвоенрейтинг«ССС» по шкале агентства Standard & Poors.
В-пятых, при оценке процентного риска на российском финансовом рынке отсутствуют данные оспрэдахпо облигациям с различнымирейтингами. Для восполнения недостающей статистической базы использованы оценкиагентстваStandard & Poors. Однако в силу того, что они базируются на статистике американских и европейских рынков необходима экспертнаякорректировкаиспользуемых данных. Корректировки были получены на основе проведенного анкетирования сотрудников страховой компании.
В-шестых, отсутствует статистика по движению индексовнедвижимости, позволяющая оценить их волатильность. В этих условиях также обосновано применение экспертных оценок.
В-седьмых, недостаточно доступной информации по различным вариантам перестраховочной защиты. Для восполнения недостатка статистической информации применена математическая интерполяция данных, что позволило получить требуемое количество сценариев для модели и, таким образом, решить проблему информационного обеспечения соответствующей экономико-статистической модели.
В работе доказано, что при внедрении предложенных автором рекомендаций по замене недостающих данных, статистические данные начинают отвечать критерию достаточности для практического применения построенной экономико-статистической модели.
• на основе предложенной методики проведен экономико-статистический анализ финансовых рисков страховой компании и рассчитана величина рискового капитала, необходимого для обеспечения платежеспособности страховой компании.
Величина итогового рискового капитала рассматриваемой страховой компании, рассчитанная с помощью построенной в работе экономико-статистической модели, составляет 2,15 млрд руб.
Данный расчет показывает, что наиболее актуальными для рассматриваемой компании является риск ценообразования, рыночный риск и риск резервирования.
Более детальный анализ риска ценообразования позволил сделать вывод о том, что, несмотря на наибольшую абсолютную величину рискового капитала по страхованию КАСКО наиболеерискованнымс точки зрения ценообразования являетсястрахованиеимущества ЮЛ. Полученный результат определяет актуальность и необходимость использованияперестрахованиядля названного вида страхования.
Аналогичный анализ был проведен и в отношении риска резервирования. Как и в случае ценообразования, наибольший риск представляет собой страхование имущества ЮЛ.
Проведенный анализ позволяет сделать вывод о том, что по сравнению сОСАГОи имуществом ЮЛ наименее рискованным с точки зрения платежеспособности компании является активное развитие страхования КАСКО.
• на основе предложенной экономико-статистической модели поставлена и решена задача оптимизации собственного удержания страховой компании, занимающейся страхованием иным, чем страхование жизни.
Анализ рисков по видам страхования показал актуальность использования перестрахования при заключении договоров страхования имущества ЮЛ. Важнейшей задачей, которую необходимо решить при этом, является определение оптимального уровня собственного удержания. В качестве перестраховочной защиты рассматривается договор перестрахования на основеэксцедентасумм.
Оценка эффективности перестраховочной защиты для каждого из вариантов собственного удержания производилась путем расчета показателя RoCaR{Return on Capital at Risk), который равен отношению среднего ожидаемого дохода крисковомукапиталу. Полученный результат означает, что наиболее эффективным для компании является уровень собственного удержания в 43,8 млн руб.
На основе практического применения построенной в исследовании экономико-статистической модели сделаны следующие рекомендации для рассматриваемой компании:
1) для обеспечения платежеспособности на уровне 95% компании необходимо зарезервироватькапиталв размере 2,5 млрд руб.;
2) исключитьакциииз инвестиционного портфеля компании;
3) использоватьперестрахованиедля страхования имущества ЮЛ, при этом установить собственное удержание на уровне 43,8 млн руб.;
4) развивать страхование КАСКО, при этом активно управлятьценообразованием;
5) следовать выбранной стратегии формированиявалютнойструктуры портфеля;
6) произвести детальный анализконтрагентовкомпании с точки зрения ихкредитоспособности, вывести средства из наиболеерискованныхактивов.
В нынешних условиях глобального финансовогокризисапроведенный анализ и выработанные на его основе рекомендации позволят компании усилить своиконкурентныепреимущества и существенным образом повысить уровень гарантий, предоставляемыхклиентам.

Список литературы диссертационного исследованиякандидат экономических наук Пилипчук, Александр Александрович, 2009 год

1. «Страхование», под редакцией Федоровой Т.А., Магистр, Москва, 2009;
2.ХохловН.В., «Управление риском», Юнити-Дана, Москва, 2001;
3. Приказ Министерства финансов РФ от 8 августа 2005 г. № 100н «О правилахразмещениястраховщиками средств страховых резервов».
4. Frachot A., Georges P., Roncalli Т., "Loss Distribution Approach for Operational Risk", Working paper, Groupe de Recherche Opirationnelle, Credit Lyonnais, 2001;
5. Chernobai A., Menn C., Truck S., Rachev S.T., "A note on the estimation of the frequency and severity distribution of operational losses", Mathematical Scientist 30(2), 2005;
6. King J.L., "Operational Risk: Measurement and Modelling"^ Wiley, Chichester UK, 2001;
7. Swiss Re, "Asset-liability management for insurers", Sigma, No. 6; 2000;
8. Basel Committee on Banking Supervision, "A New Capital Adequacy Framework", BIS, Basel, 1999;
9. J.P. Morgan, "RiskMetricsTechnical Document", Morgan Guaranty Trust Company, New York, 1995;
10. Ryan, J. P., "Application of Simulation Techniques to Solvency Testing for a Non-life Office", Transactions of the 22nd International Congress of Actuaries, Vol. 3, 1984;
11. Daykin C.D., "Assessing the Solvency and Financial Strength of a General Insurance Company", Journal of the Institute of Actuaries, Vol. 114, Part 2, 1987;
12. Casualty Actuarial Society Valuation and Financial Analysis Committee Subcommittee on DFA Handbook, "Dynamic financial analysis handbook", Casualty Actuarial Society Forum, 1996;
13. Casualty Actuarial Society Valuation and Financial Analysis Committee Subcommittee on DFA Handbook, "Dynamic financial analysis research book", Casualty Actuarial Society Forum, 2000;
14. Kaufmann, R., Gadmer, A., Klett, R., "Introduction to Dynamic Financial Analysis", Astin Bulletin, Vol. 31, (1), 2001;
15. Blum, P., Dacorogna, M., "DFA—Dynamic Financial Analysis", Encyclopedia of Actuarial Science, John Wiley & Sons, New York, 2004;
16. Philbrick, S. W., Painter, R. A., "DFA Insurance Company Case Study, Part II: Capital Adequacy and Capital Allocation", Casualty Actuarial Society Forum, 2001;
17. Swiss Re, "Ricasso: Risk, Capital Management and Reinsurance", Swiss Re, 2001;
18. Научные статьи на Интернет-ресурсе компании ReMetrics Financial Consulting: www.benfieldgroup.com;
19.МалиновскийB.K., «Некоторые вопросы исследованияплатежеспособностистраховых компаний», Страховое дело, № 6, 1995;
20. Орланюк-Малицкая JI.A. "Платежеспособностьстраховой организации", АНКИЛ, Москва, 1994;
21.БаскаковВ.Н., Рябикин В.И., Тихомиров С.Н., «Страхование иактуарныерасчеты», под ред. В.И.Рябикина, Экономистъ, Москва, 2006;
22.КотлобовскийИ.Б., Лайков А.Ю., Рыбаков С.И.,ТретьяковК.И., «К вопросу о стратегии развития отечественногострахования», Страховое дело, №6, 2007;
23.ФалинГ.И., Фалин А.И., «Актуарная математика в задачах», Физматлит, Москва, 2003;
24.БорисовБ.И., «Динамический метод анализа и управления деятельностьюстраховойкомпании», Дис. канд. Экон. Наук: 08.00.13,РГБ, Москва, 2007;
25. Научные статьи на Интернет-ресурсе http://www.icnz.org.nz;
26. Standard and Poor's, "S&P Insurance Ratings Criteria Property/Casualty; Edition", http://www2.standardandpoors.com;
27. Научные статьи на Интернет-ресурсе: www.fitchratings.com/prism;
28. The European Parliament and the Council, "Solvency requirements for non-life insurers", First Council Directive 73/239/EEC, 1973;
29. The European Parliament and the Council, "Solvency requirements for life insurers", First Council Directive 79/267/EEC, 1979;
30. European Commission, "Considerations on the design of a future prudental supervisory system in the EU — Recommendations by the Commission Services", MARKT/2535/02, Brussels, 2002;
31. National Assotiation of Insurance Companies, "RBC Forecasting Kit-Property/Casualty", 2004, доступна на Интернет-ресурсе http://www.naic.org/storepubaccounting reporting.htm
32. A.M. Best Company, Inc., "Understanding BCAR, A.M. Best's Capital Adequacy Ratio for Р/С Insurers And Its Implications for Ratings", A.M. Best Company publications, 2003;
33. YOUNG, S. D., "Eva and Value Based Management: A Practical Guide to Implementation", McGraw Hill Education, 2001;
34. German Insurance Association, "Rechnungslegung und Solvency II", 2005, доступна на Интернет-ресурсе http://www.gdv.de;
35. Cummins J. D., Grace M., Phillips R. D., "Regulatory Solvency Prediction in Property-Liability Insurance: Risk-Based Capital, Audit Ratios, and Cash Flow Simulation", Journal of Risk and Insurance, 66(3), 1999;
36. Sharma P., "Prudential Supervision of Insurance Undertakings", Report prepared by Head of the Prudential Risks Department of the UK's Financial Services Authority, 2002;
37. European Commission, "Design of a Future Prudential Supervisory System in the EU—Recommendations by the Commission Services", Markt/2509/03,Working Paper, Brussels, 2003;
38. Filipovic D., Rost D., "Benchmarking Study of Internal Models", Chief Risk Officer Forum, 2005 доступна на Интернет-ресурсе http://www.croforum.org/publications.ecp7inlog:;
39. IAIS, «Guidance paper on use of internal models for regulatory capital purposes», Guidance Paper No. 2.2.x, Draft, 2008;
40. Ernst & Young, "ERM Comes of Age", Presentation to AIFA Luncheon by Jean Pierre Berliet and Doug French, 2006;
41. Moody's, "Company Built Internal Capital Models Expected To Play Greater Part In Moody's Insurance Rating Process", Moody's Special Comment, 2006:
42. Barth, M. M., "A Comparison of Risk-Based Capital Standards Under the Expected Policyholder Deficit and the Probability of Ruin Approaches", Journal of Risk and Insurance, 67(3), 2000;46. "Modern Risk Management, A History", Risk Waters, London, 2003;
43. Conway T. P., McCluskey, "Property/Casualty Insurer Economic Capital Using a VaR Model", SOA/CAS ERM Symposium Call for Papers, 2006;48. "VAR: Understanding and Applying Value-at-Risk", Risk Waters, London, 1997;
44. Albert, P., Bahrle, H., Konig, A., "Value-at-Risk: a risk theoretical perspective with focus on applications in the insurance industry", Contribution to the 6th AFIR International Colloquium, Nurnberg, 1996;
45. Panning, William, "The strategic uses of value at risk: long-term capital management for Property/Casualty insurers", North American Actuarial Journal 3(2), Illinois, 1999;
46. Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J., Heath, D., "Coherent Risk Measures", Mathematical Finance 9, 1999;
47. Finkelstein G., Hoshino Т., Ino R., Morgan E., "Economic Capital Modeling: Practical Considerations", MILLIMAN INC., 2006;
48. Blum, P., Dias, A., Embrechts, P., "The ART of Dependence Modeling: The Latest Advances in Correlation Analysis", Risk Books, London2002;
49. Embrechts P., Lindskog P., McNeil A., "Modeling Dependence with Copulas and Applications to Risk Management", Handbook of Heavy Tailed Distributions in Finance, Elsevier, Amsterdam, 2001;
50. Nelsen, R. В., "An Introduction to Copulas", Springer, New York, 1999;
51. Dave R.D., Stahl G., "On the Accuracy of VaR Estimates Based on the Variance-Covariance Approach", Zurich: Olsen & Associates, 1996;
52. Farton W., "Calculating Value-at-Risk", Philadelphia: Wharton School, 1996;
53. Bollerslev Т., "Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity", Journal of Econometrics 31, 1986;
54.АйвазянС. А., Мхитарян В. С., «Прикладная статистика. Основыэконометрики», в 2 томах, Юнити-Дана, Москва, 2001;
55. Tagliafichi R. A., "The estimation of Market VaR using Garch models and a heavy tail distributions", ASTIN Colloquium International Actuarial Association, Brussels, 2003;
56. Ibragimov I.A., Has'minskii R.Z., "Statistical Estimation". New York: Springer, 1981;
57. Embrechts P., Kluppelberg C., Mikosch Т., "Modeling Extremal Events forinsurance and finance", Springer, 1997;
58. Reiss R. D., Thomas M., "Statistical Analysis of Extreme Values", Birkhauser Verlag, 2001;
59. С.Дробышевский, «Обзор современной теории временной структурыпроцентныхставок.Основные гипотезы и модели», Научные труды № 14 Р, Москва, 1999;
60. Сох, J., Ingersoll J., Ross S. "A theory of the term structure of interest rates", Econometrica, 53, 1985;
61. Но Т., Lee S., "Term structure movements and pricing interest rate contingent claims", Journal of Finance, 41, 1986;
62. Hull, J., White A., "Pricing interest-rate-derivative securities", Review of Financial Studies, 3, 1990;
63. Vasicek, O., "An equilibrium characterization of the term structure", Journal of Financial Economics, 5, 1977;
64. Cox, J., Ross S., "The valuation of options for alternative stochastic processes", Journal of Financial Economics, 3, 1976;
65. Black, F., Karasinski P., "Bond and option pricing when short rates are lognormal", Financial Analysts Journal, July August, 1991;
66. Hull, J., White A., "One-factor interest-rate models and the valuation of interest-rate derivative securities", Journal of Financial and Quantitative Analysis, 28, 1993;
67. CEIOPS, "QIS3 Calibration of the underwriting risk, market risk and MCR", Technical paper, FS-14/07, 2007;
68. Kaufmann R., Gadmer A., Klett R., "Introduction to Dynamic Financial Analysis", ASTIN Bulletin, 31(1), 2001;
69. Klugman S., Panjer H., Willmot G., "Loss Models: From Data to Decisions", John Wiley & Sons, 1998;
70. Kampen V.,Charles E., "Estimating the Parameter Risk of a Loss Ratio Distribution", Casualty Actuarial Society Forum Casualty Actuarial Society, Arlington, Virginia, 2003;
71. Hewitt, C., "Loss Ratio Distributions-A Model," PCAS LIV, 1967;
72. Heckman P., Meyers G., "The Calculation of Aggregate Loss Distributions from Claim Severity Distributions and Claim Count Distributions", PCAS LXX, 1983;
73. Mack Т., "Distribution free calculation of the standard error of chain ladder reserve estimates", ASTIN Bulletin, 23 (2), 1993;
74.РуденкоA.B., «Модели оценки резервовубытковпо рисковым видам страхования», Дис. канд.Экон. Наук: 08.00.13, РГБ, Москва, 2007;
75. England P., Verrall R., "Stochastic Claims Reserving in General Insurance", Journal of the Institute of Actuaries 129, 2002;
76. Crouhy M., Galai D., Mark R., "A comparative analysis of current credit risk models", Journal of Banking & Finance 24, 2002;
77. Basel Committee on Banking Supervision, "Credit risk modelling: current practices and applications", BIS, Basel, 1999 доступна на Интернет-ресурсе http://www.bis.org;
78. J.P.Morgan, "CreditMetrics Technical Document", Morgan Guaranty Trust Company, New York, 1997 доступна на Интернет-ресурсе http://www.riskmetrics.com/research.html;
79.ИвлиевС.В., Полушкина Г.К., «Управление финансовыми рисками в банке», Банки и технологии, №4, 2003 доступна на Интернет-ресурсе http://www.prognoz.ru/companv/publications 10.asp.htm;
80. Научные статьи на Интернет-ресурсе компании KMV http://www.moodyskmv.com/research:
81. Научные статьи на Интернет-ресурсе компании Kamakura Со. http://www.kamakuraco.com/research/ori research.asp;
82. Материалы доступны на Интернет-ресурсе www.rts.ru;
83. Материалы доступны на Интернет-ресурсе www.micex.ru/analytics/:
84. Материалы доступны на Интернет-ресурсе www.cbr.ru;
85. Приказ Министерства финансов РФ от 2 ноября 2001 г. № 90н «Положения о порядке расчетастраховщикаминормативного соотношения активов и принятых имистраховыхобязательств»;
86. Приказ Министерства финансов РФ от 11 июня 2006 г. № 51н «Правила формирования страховыхрезервовпо видам страхования иным, чем страхование жизни»;
87. Материалы доступны на Интернет-ресурсе www.CEIOPS.com;
88. Гамбаров Г., Шевчук И., Балабушкин А., Никитин А., «Криваябескупоннойдоходности на рынке ГКО-ОФЗ», доступна по ссылке www.micex.ru;