| LEADER |
06476nam a22002777a 4500 |
| 001 |
1831618 |
| 024 |
|
|
|3 10.21608/jsst.2020.35357.1082
|
| 041 |
|
|
|a ara
|
| 044 |
|
|
|b مصر
|
| 100 |
|
|
|a زايد، محمد عبداللطيف
|g Zayed, Mohmmad
|e مؤلف
|9 232369
|
| 245 |
|
|
|a استخدام الشبكات العصبية والنماذج المختلطة متعددة المستويات في تقدير الطلب على التأمين بالتطبيق على الدول العربية
|
| 246 |
|
|
|a Using Neural Networks and Multilevel Mixed Models to Estimate Insurance Demand with Application to Arab Countries
|
| 260 |
|
|
|b جامعة بورسعيد - كلية التجارة
|c 2020
|g يوليو
|
| 300 |
|
|
|a 912 - 951
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|b The growth of insurance sector is considered an important factor in economic and social development in any country. This study aims to predict the demand for insurance in Arab countries based on identifying the most important factors affecting it. This study enriches applied Arabic studies in the field of applications of multivariate cross-sectional time series models and artificial neural network models for forecasting insurance demand. To achieve the aim of this study, a variety of statistical methods were used, the most important of which are Kao test for cointegration, Granger causality test, linear regression models, ARIMA models, multi-level mixed effects models, and artificial neural networks, based on the annual data on insurance activity and a set of economic, social and demographic indicators for a group of Arab countries during the time period from 1990 to 2018. The results indicated a statistically significant correlation, at 5% significance level, between economic, financial, social and cultural factors included in the study and the demand for insurance, and that the total insurance premiums in the countries under study is expected to reach approximately 48.3 billion dollars in 2023 compared to 39 billion in 2018 (with an average growth rate of 4.8% annually), and that the proportion of life insurance premiums is also expected to increase to approximately 22% in 2023 compared to 19% in 2018. The most important recommendations were to continue studying the factors and phenomena affecting the demand for insurance whether as a result of natural development or unusual circumstances, and to expand the use of statistical models and data science algorithms to model various insurance sector indicators and predict their future development.
|
| 520 |
|
|
|a يعد نمو قطاع التأمين عاملا هاما في التنمية الاقتصادية والاجتماعية في أي دولة، وتهدف هذه الدراسة إلى التنبؤ بالطلب على التأمين في الدول العربية بناء على تحديد أهم العوامل المؤثرة فيه، كما تسهم في إثراء الدراسات العربية في مجال تطبيقات نماذج السلاسل الزمنية المقطعية متعددة المتغيرات ونماذج الشبكات العصبية الاصطناعية في تقدير الطلب على التأمين. ولتحقيق الهدف من هذه الدراسة، تم استخدام مجموعة متنوعة من الأساليب الإحصائية من أهمها اختبار Kao للتكامل المشترك للسلاسل الزمنية المقطعية، اختبار سببية Granger، نماذج الانحدار الخطي، نماذج السلاسل الزمنية ARIMA، نماذج الآثار المختلطة متعددة المستويات MLME Models، والشبكات العصبية الاصطناعية ANNs، وذلك بالاعتماد على البيانات السنوية عن نشاط التأمين ومجموعة من المؤشرات الاقتصادية والاجتماعية والديموغرافية لمجموعة من دول الوطن العربي خلال الفترة الزمنية من عام 1990 إلى عام 2018. وأشارت النتائج إلى وجود علاقة ارتباط ذات دلالة إحصائية، عند مستوى دلالة 5%، بين جميع العوامل الاقتصادية والمالية والاجتماعية والثقافية التي شملتها الدراسة والطلب على التأمين، وأن إجمالي أقساط التأمين في الدول محل الدراسة يتوقع أن تصل قيمتها عام 2023 إلى 48.3 مليار دولار تقريبا ب 39 مليار عام 2018(بمتوسط معدل نمو 4.8% سنويا)، وكذلك يتوقع أن تزيد نسبة أقساط تأمين الحياة من إجمالي الأقساط في 2023 إلى 22% تقريبا مقابل 19% عام 2018. وتمثلت أهم التوصيات في استمرار دراسة العوامل والظواهر المؤثرة في تغير مستويات الطلب على التأمين سواء كانت نتيجة تطورات طبيعية أو نتيجة ظروف وظواهر غير اعتيادية، والتوسع في استخدام النماذج الإحصائية وخوارزميات علم البيانات لنمذجة مختلف مؤشرات قطاع التأمين والتنبؤ بتطورها في المستقبل.
|
| 653 |
|
|
|a التنمية الاقتصادية
|a التنمية المستدامة
|a المزايا التنافسية
|a شركات التأمين
|a الوطن العربي
|
| 692 |
|
|
|a نماذج ARIMA
|a البيانات المقطعية
|a أقساط التأمين
|a سببية جرانجر
|a المربعات الصغري المجمعة
|a التنبؤ خارج العينة
|b ARIMA Models
|b Panel Data
|b Insurance Premiums
|b Granger Causality
|b Pooled OLS
|b Out of Sample Forecasting
|
| 700 |
|
|
|a حسن، هبة الله عبدالصبور أمين
|g Hassan, Hebatalh Abdel Sabour Amin
|e م. مشارك
|9 211520
|
| 773 |
|
|
|4 الاقتصاد
|4 إدارة الأعمال
|6 Economics
|6 Business
|c 023
|e The Financial & Commercial Researches Journal
|f Maǧallaẗ Al-Buḥūṯ Al-Mālīyyaẗ wa Al-Tugariyyaẗ
|l 003
|m ع3
|o 0475
|s مجلة البحوث المالية والتجارية
|v 021
|x 2090-5327
|
| 700 |
|
|
|a الأشقر، السيد الشربيني
|g El-Ashkar, El-Sayed
|e م. مشارك
|9 454700
|
| 856 |
|
|
|n https://jsst.journals.ekb.eg/article_106538.html
|u 0475-021-003-023.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 999 |
|
|
|c 1090646
|d 1090646
|
