Моля, използвайте този идентификатор за цитиране или линк към този публикация:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/38704
Заглавие: | Статистичний аналіз діяльності страхових компаній України інструментарієм кластерного аналізу |
Други Заглавия: | Statistical analysis of activity of insurance companies of Ukraine by cluster analysis tools |
Автори: | Артим-Дрогомирецька, Зоряна Гарматій, Наталія Михайлівна Крицька, Лілія Гарматій, Сергій Васильович Artym-Drohomyretska, Zoryana Harmatiy, Nataliya Krytska, Lilia Harmatii, Serhii |
Affiliation: | Львівський національний університет імені Івана Франка, Львів, Україна Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя,Тернопіль Україна Ivan Franko National University of Lviv, Lviv,Ukraine Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ternopil, Ukraine |
Bibliographic description (Ukraine): | Статистичний аналіз діяльності страхових компаній України інструментарієм кластерного аналізу / Зоряна Артим-Дрогомирецька, Наталія Гарматій, Лілія Крицька, Сергій Гарматій // Галицький економічний вісник. — Т. : ТНТУ, 2022. — Том 74. — № 1. — С. 7–15. — (Економіка). |
Bibliographic description (International): | Artym-Drohomyretska Z., Harmatiy N., Krytska L., Harmatii S. (2022) Statystychnyi analiz diialnosti strakhovykh kompanii Ukrainy instrumentariiem klasternoho analizu [Statistical analysis of activity of insurance companies of Ukraine by cluster analysis tools]. Galician economic journal (Tern.), vol. 74, no 1, pp. 7-15 [in Ukrainian]. |
Is part of: | Галицький економічний вісник, 1 (74), 2022 Galician economic journal, 1 (74), 2022 |
Journal/Collection: | Галицький економічний вісник |
Issue: | 1 |
Volume: | 74 |
Дата на Публикуване: | 22-Фев-2022 |
Submitted date: | 4-Яну-2022 |
Date of entry: | 7-Сеп-2022 |
Издател: | ТНТУ TNTU |
Place of the edition/event: | Тернопіль Ternopil |
DOI: | https://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2022.01.007 |
UDC: | 336 |
Ключови Думи: | фінансова діяльність страхових компаній кластерний аналіз матриця нормованих значень дендрограма financial activity of insurance companies cluster analysis matrix of normalized values dendrogram |
Number of pages: | 9 |
Page range: | 7-15 |
Start page: | 7 |
End page: | 15 |
Резюме: | Проаналізовано фінансово-економічну діяльність провідних страхових компаній
України, оскільки світова пандемія COVID-19 внесла суттєві корективи у діяльність без перебільшення
всіх компаній як національного масштабу, так і в світовому. Тому аналіз діяльності страхових
компаній національної економіки є досить актуальним питанням, оскільки акумулювання фінансових
ресурсів страхових компаній може бути використано як внутрішні інвестиції національної економіки.
Досліджувані страхові компанії «Альянс», «Аска», «Арсенал страхування», «Альфа-страхування»,
«Уніка» під час кризового періоду 2019–2021 років зуміли втримати позиції на ринку надання страхових
послуг та навіть покращити свої фінансові результати, оскільки послуги страхування зараз актуальні
як ніколи. Розвиток фінансових ресурсів страхових компаній може бути одним із важелів фінансування
та інвестування стратегічно важливих аспектів життя споживачів, такі, як медицина страхова, як
в локальних масштабах (громади, регіони), так і в більш глобальному національному масштабі, це
страхування життя загалом та страхування, наприклад, ризикових професій, таких, як медики, в тому
числі первинної ланки, рятувальники, військові. На нашу думку, більш глибокі наукові дослідження
страхового ринку національної економіки дозволять підготування зміну законодавчо-юридичної бази та
структурувати економічну діяльність і кооперацію національних страховиків з метою покращення
діяльності та моніторингу державних регулятивних інституцій. Для цього ми пропонуємо
використовувати інструментарій кластерного аналізу з використанням сучасного програмного
забезпечення з елементами штучного інтелекту. Досліджено фінансові результати основних
національних страхових компаній та, використовуючи сучасний інструментарій кластерного аналізу,
здійснено кластеризацію досліджуваних страхових компаній, використовуючи сучасні інформаційні
програми Matlab, здійснено розрахунки у зручному інтерфейсі програми, побудовано дендрограму, яка
наочно представляє утворені кластери. Моделювання на основі кластерного аналізу дозволяє об’єднати
провідні страхові компанії у кластери за фінансовими показниками діяльності, що дозволить та
посилить синергетичний зв’язок між національними страховиками, що, в свою чергу, дозволить
посилити обмін напрацюванням, досвідом та можливо клієнтськими базами між діючими страховими
компаніями. Та й інвесторам зручно розглядати компанії, об’єднані в страхову групу з метою вкладення
інвестиційних ресурсів. The financial and economic activity of the leading insurance companies of Ukraine is analyzed, as the global pandemic COVID-19 has made significant adjustments in the activities without exaggeration of all companies, both nationally and globally. Therefore, the analysis of the insurance companies of the national economy is very important issue, because the accumulation of financial resources of insurance companies can be used as domestic investment in the national economy. The surveyed insurance companies: Alliance, Asuka, Arsenal Insurance, Alpha Insurance, Uniqa during the crisis period of 2019–2021, managed to maintain their position in the market of insurance services, and even improved their financial results, because insurance services are now more relevant than ever. The development of financial resources of insurance companies can be one of the levers of financing and investing in strategically important aspects of consumer life, such as health insurance, both locally (communities, regions) and more globally nationally, such as life insurance in general and insurance for example risky professions such as medics, including primary care, rescuers, military. In our opinion, more in-depth research of the insurance market of the national economy will make it possible to prepare the change in legislation and structure the economic activities and cooperation of national insurers, in order to improve the activities and monitoring of state regulatory institutions. In order to do this, in this paper we propose to use the tools of cluster analysis, using modern software with elements of artificial intelligence. The financial results of the main national insurance companies are studied, and due to modern tools of cluster analysis, we have clustered the studied insurance companies, using modern information programs Matlab, have made calculations in user-friendly interface. and have constructed the dendrogram that clearly represents the clusters formed. Modeling based on cluster analysis makes it possible to combine leading insurance companies into clusters of financial performance, which will allow and strengthen synergies between national insurers, which in turn will strengthen the exchange of experience, and possibly customer bases between existing insurance companies, and it is convenient for investors to consider companies united in insurance groups in order to invest investment resources. |
URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/38704 |
ISSN: | 2409-8892 |
Copyright owner: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2022 |
URL for reference material: | http://ir.nusta.edu.ua/bitstream/doc/1423/1/1281_IR.pdf https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-rozv-yazannya-zadachi-grupuvannya-bagatomirnih-ob-ektiv-za-dopomogoyu-klasternogo-analizu/viewer http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/27847 http://elartu.tntu.edu.ua/bitstream/lib/29507/1/Monograph_BRCDGV%202019.pdf#page=244 https://openarchive.nure.ua/bitstream/document/11374/1/Odessa_2019_08.pdf https://doi.org/10.32782/2304-0920/5-78-6 http://www.easterneurope-ebm.in.ua/index.php/16-2018-ukr https://mind.ua/publications/20228044-rejting-strahovihkompanij-2021 https://doi.org/10.3390/e19090452 https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-rozv-yazannya-zadachi-grupuvannya-bagatomirnih-obektiv-za-dopomogoyu-klasternogo-analizu/viewer |
References (Ukraine): | 1. Біла Л. М., Ліснічук О. А. Формування фінансових ресурсів підприємницьких кластерів: світовий досвід та вітчизняна практика. Інноваційна економіка. 2017. № 3–4. С. 191–196. URL: http://ir.nusta.edu.ua/bitstream/doc/1423/1/1281_IR.pdf. 2. Васильєва Л. В. Методика розв’язання задачі групування багатомірних об’єктів за допомогою кластерного аналізу. Фізико-математична освіта: науковий журнал. 2017. Вип. 3 (13). С. 31–34. URL:https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-rozv-yazannya-zadachi-grupuvannya-bagatomirnih-ob-ektiv-za-dopomogoyu-klasternogo-analizu/viewer. 3. Rogatynskyi R., Garmatiy N., Khymych I. Modern Management:Economy and Administration. Monograph.Opole: The Academy of Management and Administration in Opole, 2018. P. 128–134. ULR: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/27847. 4. Harmatiy N., Riznyk N., Harmatiy S. Economic analysis of activities of companies of Ukraine and Poland and clusterization of the insurance market of the national economy. Business Risk in Changing Dynamics of Global Village 2. Р. 244–252. 2019. ULR: http://elartu.tntu.edu.ua/bitstream/lib/29507/1/Monograph_BRCDGV%202019.pdf#page=244. 5. Кирій В. В., Любічева О. І. Дослідження можливостей формування кластерів з огляду на розвиток секторів економіки України. Економічний журнал Одеського політехнічного університету. 2019. № 8. С. 26–33. URL: https://openarchive.nure.ua/bitstream/document/11374/1/Odessa_2019_08.pdf. 6. Лотиш О. Я. Кластерний аналіз в сегментації галузі. Вісник Одеського національного університету. Економіка. 2019. Том 24. Вип. 5 (78). С. 37–42. DOI: https://doi.org/10.32782/2304-0920/5-78-6 7. Пономаренко І. В., Бойко Д. Ю. Методичні засади використання кластерного аналізу. Східна Європа: економіка, бізнес та управління. 2018. Вип. 5 (16). С. 267–270. URL: http://www.easterneurope-ebm.in.ua/index.php/16-2018-ukr. 8. Рейтинг страхових компаній 2021. URL: https://mind.ua/publications/20228044-rejting-strahovihkompanij-2021. 9. Akogul Serkan, Murat Erisoglu. An Approach for Determining the Number of Clusters in a Model-Based Cluster Analysis. Entropy. 2017. Vol. 19 (9). DOI: https://doi.org/10.3390/e19090452 |
References (International): | 1. BilaL l. M., Lisnichuk O. A., Formuvannia finansovykh resursiv pidpryiemnytskykh klasteriv: svitovyi dosvid ta vitchyzniana praktyka. Innovatsiina ekonomika. 2017. No. 3–4. P. 191–196. URL: http://ir.nusta.edu.ua/bitstream/doc/1423/1/1281_IR.pdf. 2. Vasylieva L. V. Metodyka rozviazannia zadachi hrupuvannia bahatomirnykh obiektiv za dopomohoiu klasternoho analizu. Fizyko-matematychna osvita: naukovyi zhurnal. 2017. Vyp. 3 (13). P. 31–34. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-rozv-yazannya-zadachi-grupuvannya-bagatomirnih-obektiv-za-dopomogoyu-klasternogo-analizu/viewer. 3. Rogatynskyi R., Garmatiy N., Khymych I. Modern Management: Economy and Administration. Monograph.Opole: The Academy of Management and Administration in Opole. P. 128–134. 2018. ULR:http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/27847. 4. Harmatiy N., Riznyk N., Harmatiy S.Economic analysis of activities of companies of Ukraine and Poland and clusterization of the insurance market of the national economy. Business Risk in Changing Dynamics of Global Village 2. 2019. P. 244–252. ULR http://elartu.tntu.edu.ua/bitstream/lib/29507/1/Monograph_BRCDGV%202019.pdf#page=244 5. Kyrii V. V., Liubicheva O. I. Doslidzhennia mozhlyvostei formuvannia klasteriv z ohliadu na rozvytok sektoriv ekonomiky Ukrainy. Ekonomichnyi zhurnal Odeskoho politekhnichnoho universytetu. 2019. No. 8. P. 26–33. URL: https://openarchive.nure.ua/bitstream/document/11374/1/Odessa_2019_08.pdf. 6. Lotysh O. Ia. Klasternyi analiz v sehmentatsii haluzi. Visnyk Odeskoho natsionalnoho universytetu. Ekonomika. 2019. Tom 24. Vyp. 5 (78). Р. 37–42. DOI: https://doi.org/10.32782/2304-0920/5-78-6 7. Ponomarenko I. V., Boiko D. Yu. Metodychni zasady vykorystannia klasternoho analizu. Skhidna Yevropa: ekonomika, biznes ta upravlinnia. 2018. Vyp. 5 (16). Р. 267–270. URL: http://www.easterneurope-ebm.in.ua/index.php/16-2018-ukr. 8. Reitynh strakhovykh kompanii 2021. URL: https://mind.ua/publications/20228044-rejting-strahovihkompanij-2021. 9. Akogul Serkan, Murat Erisoglu. An Approach for Determining the Number of Clusters in a Model-Based Cluster Analysis. Entropy. 2017. Vol. 19 (9). DOI: https://doi.org/10.3390/e19090452 |
Content type: | Article |
Показва се в Колекции: | Галицький економічний вісник, 2022, № 1 (74) |
Файлове в Този Публикация:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
GEB_2022v74n1_Artym-Drohomyretska_Z-Statistical_analysis_7-15.pdf | 3,5 MB | Adobe PDF | Изглед/Отваряне | |
GEB_2022v74n1_Artym-Drohomyretska_Z-Statistical_analysis_7-15.djvu | 265,34 kB | DjVu | Изглед/Отваряне | |
GEB_2022v74n1_Artym-Drohomyretska_Z-Statistical_analysis_7-15__COVER.png | 1,15 MB | image/png | Изглед/Отваряне |
Публикацияте в DSpace са защитени с авторско право, с всички права запазени, освен ако не е указно друго.