кандидат экономических наук, доцент кафедры системного анализа и обработки информации факультета прикладной информатики
Candidate of Economics, an associate professor of the Department of System Analysis and Information Processing, Faculty of Applied Informatics
кандидат экономических наук, доцент кафедры системного анализа и обработки информации факультета прикладной информатики
Candidate of Economics, an associate professor of the Department of System Analysis and Information Processing, Faculty of Applied Informatics
Наиболее активно развивающаяся сфера российской экономики – страхование. Разрешение на оказание услуг по страхованию на 2019 год, из практикующих в России, имеют 213 страховых компаний. Показателем постоянно возрастающей роли страхования в рыночной экономике Российской Федерации является явный рост поступлений страховых платежей, который пропорционален росту инфляции в стране.
В статье приведены классические модели прогнозирования временных рядов страхования, которые подчиняются нормальным законам, основаны на математических и инструментальных методах, и базируются на наблюдениях составляющих прогнозируемые временные ряды. Представленные временные ряды, обладая долговременной памятью, является исключением из правил. Необходимость разработки методов и моделей прогнозирования временных рядов страхования с приращением, а так же для их прогнозирования, является актуальной темой для нашего времени, так как до сих пор отсутствие конкретных методов и моделей, создает проблемы прогнозирования временных рядов с приращением. На практике классические методы прогнозирования дают хорошие результаты, тем самым показывая, необходимость использования линейных методов парадигмы.
Исходя из вышеизложенного, использование, как линейной парадигмы, так и нелинейной парадигмы актуальны, что дает нам возможность использования их в смешанном виде.
The most actively developing area of the Russian economy is insurance. 213 insurance companies practicing in Russia have permission to provide insurance services for 2019. A clear-cut ascendancy in insurance premiums, which is proportional to inflation in the country, is an indicator of the increasing role of insurance in the market economy of the Russian Federation.
The article presents classic models for forecasting insurance time series, which obey normal laws, based on mathematical and instrumental methods, and on observations of the components of the predicted time series. The presented time series, possessing a long-term memory, is an exception to the rule.
The need to develop methods and models for forecasting time series of insurance with increments, as well as for their forecasting, is an urgent topic, since the lack of specific methods and models still creates problems for predicting incremental time series. In practice, classical forecasting methods give good results, thereby showing the necessity of using linear paradigm methods. As follows, the use of both a linear paradigm and a nonlinear paradigm is relevant, which gives us the opportunity to use them in a mixed form.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.