Turkish Insurance Companies’ Risk Management Strategies and Structures: A Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
Insurance industry is one of the cornerstones of both the financial system and the economy as it undertakes global risks and minimizes losses. The compensation of major losses by insurance companies means rapid recovery and resumption for investors. The insurance sector is very important for the development of the country's economy as it contributes premium volume and its support to investors as for compensation of the losses. However, the insurance sector faces a great deal of risks. Therefore, it is of importance for insurance companies to have a robust risk management system to constitute a basis for the growth of economy. Risk management enables insurance companies to identify measuring and analyzing risks, safeguard their assets, minimize potential risks and take them under control. The aim of this study is the evaluation of the risks assumed by insurance companies in Turkey and their risk management perspectives to struggle such major risks through a survey. This survey makes an evaluation about how insurance companies’ risk management departments are structured, risks that insurance companies foresee, their strategies to deal with such risks. Among the important findings of the survey; Top 10 risks for insurance companies are: “interest rate and foreign exchange rate fluctuation, political risks, economic slowdown, economic crisis, regulations, cyber-attacks, incompliance with the applicable legislation, increasing competition, digitalization/insurtech, business continuity interruption” and the second finding is Turkish insurance industry’s risk management set-up has a robust structure even though it has a small share in global insurance market and Turkish financial sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».