Developing a Model of Insurance Securitisation in Iranian Environmental Conditions
Notice bibliographique
Résumé
As a growing industry in Iran, the insurance industry has dramatically grasped researchers’ and managers’ attention. Among the various issues in this industry, measuring and evaluating the efficiency and performance of its units and branches has always been considered by relevant experts because such evaluation can help us take adequate steps to improve this area. Through securitisation, insurance companies may mitigate the cost of their capital, increase the return on equity, and improve other metrics that affect their operating performance. Securitisation increases capital productivity in the insurance industry. Therefore, the present study was conducted in 2020 to review and develop a model of insurance securitisation in Iran. The present study is exploratory research. Thus, 13 experts and commentators in insurance securities were interviewed. Second, based on the theme analysis, the content of the interviews was analysed, and a proposed model was developed. Then, according to the obtained model, a questionnaire was designed and distributed among insurance industry experts. Two concepts of validity and reliability were used to validate the questionnaire. Based on the model, 10 main factors were identified as influencing insurance securitisation. Insurance securitisation, management of Iran’s environmental conditions, the role of the capital market in insurance, financing, economic development, optimal risk management, risk transfer process in insurance securitisation, investment culture, support of regulatory bodies and facilities in the securities issuance process, utilisation of technical knowledge and specialised human resources are the factors identified in the research. The results showed that all these factors identified from the interviews were confirmed, and the model was sufficiently valid.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».