عناصر مشابهة
نموذج انحداري موائم بالشبكات العصبية لتقدير معدل السعر للتأمينات العامة
| العنوان بلغة أخرى: | A Regression Neural Networks Mixed Model for General Insurance Ratemaking |
|---|---|
| المصدر: | مجلة الدراسات المالية والمحاسبية والإدارية |
| الناشر: |
جامعة العربي بن مهيدي أم البواقي - مخبر المالية، المحاسبة، الجباية والتأمين
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| المجلد/العدد: | مج7, ع2 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: | الجزائر |
| التاريخ الميلادي: | 2020 |
| الصفحات: | 150 - 169 |
| DOI: | 10.35392/1772-007-002-008 |
| ISSN: | 2352-9962 |
| رقم MD: | 1156629 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | Arabic |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
|
| المستخلص: | يهدف هذا البحث إلى استخدام نموذج شبكات الانحدار العصبية المعممة (GRNN) في تسعير أخطار قروض الائتمان المصرفي كأحد منتجات التأمينات العامة التي تصدر في السوق المصري، وفي سبيل تحقيق هدف البحث تم تطبيق الدراسة على شركة مصر للتأمين وشركة ضمان مخاطر الائتمان، من خلال سلسلة زمنية مقدارها 10 سنوات بالنسبة لشركة ضمان مخاطر الائتمان و8 سنوات بالنسبة لشركة مصر للتأمين. وقد توصلت الدراسة إلى أن السعر الحالي المطبق مغالي فيه مقارنة مع السعر المقترح وفقاً لنتائج الدراسة التطبيقية، وإن سعر التأمين التجاري المقترح باستخدام نموذج الشبكات العصبية يكون لشركة مصر للتأمين 1.62% أي حوالي (16 في الألف)، ويكون لشركة ضمان مخاطر الائتمان 1.47% أي حوالي (15 في الألف). The Main Objective of this Paper is to Using General Regression Neural Networks in Pricing the Risks of Bank Credit Loans in the Egyptian Market. In order to Achieve the Objective of the Research, The Study was Applied to Misr Insurance Company and Credit Risk Guarantee Company, Through a 10 year Time Series for Credit Guarantee Company and 8 years for Misr Insurance. The Study's Recommendations Indicated that the Current Price is Excessive in Comparison to the Proposed Price According to the Results of the Applied Study. The Proposed Commercial Insurance Rate Using the Neural Networks Model is Misr Insurance Company 1.62% which is about (16 per thousands) and the Credit Risk Guarantee Company 1.47% which is about (15 per thousand). |
|---|
