Analysis and Forecasting of Sales Volumes of the Regional Insurance Company: The Russian Experience
Notice bibliographique
Résumé
The article describes the main types of insurance services provided by one of the largest insurance companies of Primorsky Krai in the border areas, determines the methods of analysis of insurance activity and analyzes the size of insurance premiums received during the period of 2012-2014 in order to develop forecasting and risk minimization models. The main value of the study lies with using a well-known methodology in the activities of the regional insurance organization in order to increase its effectiveness (adapting existing methods of forecasting time series with respect to forecasting sales volumes of the insurance company). Forecasting sales volumes using a Holt-Winters multiplicative model of exponential smoothing gives good results and a certain idea about the events of the future. The models obtained in the course of the study and data calculated on them can be used in the future to generate control and management of sales volumes in the regional insurance company, as well as to calculate the coefficients of the financial condition of the company, which will allow to track the decline in yield. Thus, the proposed algorithm for the analysis of sales volumes based on the methods of comparison, selection of bottlenecks, method of dynamic range and economic analysis allows to control the dynamics of sales and the development of measures that ensure its successful growth, which has practical relevance to the insurance company of any scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».