ASSESSMENT OF UNPROFITABILITY OF COMPULSORY EMPLOYEE ACCIDENT INSURANCE TARIFFS IN KAZAKHSTAN
Notice bibliographique
Résumé
Compulsory insurance of employees against industrial accidents is an important social protection tool in Kazakhstan, but the current rates are insufficiently stable and do not cover the actual risks, which leads to financial imbalances among insurers and reduces the level of compensation for employees. The purpose of this study is to identify the reasons for the unprofitability of existing rates and to develop proposals for their modernization based on modern risk assessment methods. The study used actuarial calculations, including analysis of loss ratios, payments, and total expenses, as well as the construction of linear trends to forecast future losses. In addition, statistical modeling methods were used, including probability distributions and Markov chains, which made it possible to justify the introduction of a differentiated tariff system and a bonus-malus mechanism for enterprises depending on the level of industrial injuries. The results of the analysis showed an increase in the loss ratio from 11.87 percent in 2020 to 35.33 percent in the second quarter of 2024 and an increase in the aggregate loss ratio from 65.6 to 73.1 percent. The calculations determined a new base rate of 0.6842 percent compared to the current level of 0.59 percent, reflecting the need to revise insurance rates to ensure the financial stability of the system. A two-tier tariff model has been proposed, taking into account industry and occupational risks, as well as a bonus-malus mechanism that creates economic incentives for employers to invest in improving occupational safety and reducing the number of accidents. The practical significance of the study lies in the possibility of applying the results obtained by insurers, government agencies, and employers in forming a balanced and sustainable compulsory insurance system capable of simultaneously strengthening the financial stability of the insurance market and increasing the social protection of workers.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».