ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام نماذج ARIMA في التنبؤ...>الوصف

استخدام نماذج ARIMA في التنبؤ بالأقساط المستهدفة لتأمين الحريق والسطو بشركات التأمين المصرية

العنوان المترجم: Using ARIMA Models to Predict Target Premiums for Fire and Burglary Insurance in Egyptian Insurance Companies
المصدر: مجلة الدراسات المالية والتجارية
الناشر: جامعة بني سويف - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: حافظ، محمد محمد السيد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Hafez, Mohamed Mohamed Elsayed
المجلد/العدد: ع2
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2022
الصفحات: 541 - 579
DOI: 10.21608/mosj.2022.254500
ISSN: 1687-3440
رقم MD: 1311738
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
شركات التأمين | إدارة المخاطر | حماية الممتلكات | التأمين ضد الحريق
كلمات المؤلف المفتاحية:
الأقساط المستهدفة | الحريق والسطو | نماذج بوكس جنكينز | Target Premiums | Fire and Burglary | BOX | Jenkins Models
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

21

حفظ في:
المستخلص: تهدف هذه الدراسة إلى التنبؤ بتحديد حجم المستهدف من الأقساط بشركات التأمينات العامة بفرع الحريق والسطو باستخدام نماذج بوكس -جينكنز وكذلك تحديد العوامل المؤثرة في تحديد حجم المستهدف من الأقساط منها نتائج الأعمال السابقة ومعدل نمو السوق والحصة السوقية ورأس ما الشركة وخبرة المكتتبين بالإضافة إلى عدد من العوامل الأخرى وتم استخدام نماذج بوكس -جينكنز في التنبؤ بحجم الأقساط وتبين أن أفضل النماذج للحريق هي ARIMA (0,1,1) والسطو هيARIMA (0,1,2) .

This study aims to predict the determination of the target size of the premiums in the general insurance companies in the fire and burglary branch using the Box-Jenkins models, as well as determining the factors affecting the determination of the target size of the premiums, including the results of previous business, market growth rate, market share, company capital and underwriters’ experience in addition to a number of factors The other Boxes-Jenkins models were used to predict the size of the premiums. It was found that the best models for fire are ARIMA (0,1,1) and burglary is ARIMA (0,1,2)
ISSN: 1687-3440

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.