Repository logo
  • English
  • Yкраї́нська
  • Log In
    or
    New user? Click here to register.Have you forgotten your password?
Repository logo
  • Communities & Collections
  • All of DSpace
  • English
  • Yкраї́нська
  • Log In
    or
    New user? Click here to register.Have you forgotten your password?
Інституційний репозитарій Київського національного економічного університету імені Вадима Гетьмана ISSN 2411-4383
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Oglih, Valentyna"

Now showing 1 - 1 of 1
Results Per Page
Sort Options
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Item
    Рейтингова оцінка страхових компаній України на засадах нейро-нечіткого моделювання
    (ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2013-08-23) Огліх, В. В.; Oglih, Valentyna; Бесчастна, Г. О.; Beschastna, Halyna
    Дана стаття містить результати дослідження в сфері рейтингування страхових компаній, зокрема аналіз існуючих принципів та розробку ефективного підходу до вибору страхових партнерів комерційними банками задля підвищення рівня фінансової надійності та прибутковості останніх на засадах економіко-математичного моделювання. Аналіз результатів проведених експериментів виявив невідповідність традиційних підходів реальним умовам функціонування банків і страхових компаній. Запропонований підхід, який базується на принципах нейро-нечіткого моделювання та експертних методах, поєднує сценарні розрахунки з урахуванням якісних і кількісних показників, експертні знання у предметній області. Це дозволяє досягти топологічної впорядкованості об’єктів, провести групування та проаналізувати динаміку розвитку страховиків. Апробація мо-делей взаємовідносин банків і страхових компаній, проведена на даних щодо діяльності страховиків Україні у період 2008—2012 рр., підтвердила ефективність запропонованого математичного інструментарію для отримання адекватних рейтингових оцінок страхових компаній.

irKNEU copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Cookie settings
  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Send Feedback