Решающее правило:

Для того, чтобы верно принять решение, необходимо присвоить каждому параметру весовой коэффициент w так, чтобы сумма всех весовых коэффициентов равнялась 1.

Тогда имеем:

F = w₁x₁ + w₂x₂ + … + w_nx_n

w₁ + w₂ + …+ w_n = 1

Затем, после нахождения функции F, необходимо найти порог. Если сумма взвешенных значений равна или больше порога, то автомобиль стоит страховать, если ниже порога – не страховать.

Имеем:

F = w₁x₁ + w₂x₂ + … + w_nx_n >= P – страховать

F = w₁x₁ + w₂x₂ + … + w_nx_n < P – не страховать,

Где P - порог.

Сравниваем с историческими данными, в которых заложен риск, вероятность того, что, как показывает практика, этот автомобиль страховать не стоит.

Выводы

В результате проведения исследования были разработаны две модели- механизма для страховой компании по минимизации рисков при принятии решения о страховании или отказе от страхования личного транспорта граждан. Данные модели были созданы на основе скоринговой модели и модели бинарного выбора. При сравнении этих моделей можно сделать вывод о том, что более предпочтительной моделью является скоринговая, так как и при проверке и при обучении она дала меньший процент ошибок, чем модель бинарного выбора. Скоринговая модель так же предпочтительна и тем, что процесс ее построения и решения менее трудоемкий, чем процесс построения модели бинарного выбора.

Список использованной литературы

1. Лекции по дисциплине «Математические методы и модели исследования операций в экономике»

2. Лекции по дисциплине «Математические методы исследования»

3. «Страхование: конспект лекций: пособие для подготовки к экзаменам» М.И. Басаков, Изд. 2-е, 2005 г.

Приложения