OECD ülkelerinin sigorta pazar paylarının çok değişkenli istatistiksel yöntemlerle incelenmesi
Examining of the insurance market share of OECD countries by multivariate statistical methods
Yazar: MERVE ESRA GÜLCEMAL
Danışman: DOÇ. DR. ERKAN ARI
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Sigortacılık = Insurance ; İstatistik = Statistics
Dizin: Diskriminant analizi = Discriminant analysis ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; OECD ülkeleri = OECD countries ; Piyasa payı = Market share ; Sigorta = Insurance ; Sigorta sektörü = Insurance sector ; Sigortacılık = Insurance ; Çok boyutlu ölçekleme = Multidimensional scaling

Özet:
Son yıllarda dünyada sigortacılık sektörü dinamik bir hal almaya başlamıştır. Özellikle gelişmekte olan ülkelerde sigortalanabilir pek çok kapasitenin boş olması, gelişmiş ülkeleri kendisine çekmektedir. Türkiye'nin, sigorta pazar payı açısından diğer OECD ülkeleri ile kıyaslandığında geride kaldığı söylenebilir. Sigorta pazar payını arttırabilmek için toplumun, sigortacılık faaliyetlerinin hem ülke ekonomisine hem de topluma olan faydaları konusunda bilgilendirilmesi gerekmektedir. Bunun yanı sıra, toplumda zorunlu sigortalar ve sağlık sigortaları gibi yaygın sigortaların yanında diğer sigorta branşlarının da yaygınlaşması için yapılacak olan pazarlama çalışmaları da sigorta pazar payını arttıracaktır.

Bu çalışmanın amacı, OECD ülkelerinin 2016 yılı sigorta pazar payını, makro ekonomik ve sigortacılık göstergeleri yardımıyla değerlendirmektedir. Bu amaçla ikincil verilerden yararlanılarak kümeleme analizi ile ülkeler belirlenen göstergeler açısından sınıflandırılmış, diskriminant analiziyle, kümeleme analizinde yapılan sınıflandırmanın doğruluğu araştırılmış ve çok boyutlu ölçekleme analiziyle de ülkelerin benzerlik durumları incelenmiştir. Çalışmanın sonucunda, ülkeler 4 kümede toplanmış olup kümelenmenin doğruluk oranı %100 olarak bulunmuştur. Pazar payı açısından Türkiye'nin üç boyutlu uzaydaki konumu, diğer OECD ülkelerine uzaktır. Türkiye'ye en çok benzeyen ülke hem hayat sektörü için hem de hayat dışı sektör için Yeni Zelandadır. Türkiye'ye en benzemeyen ülkeler ise hayat sektörü için Macaristan iken hayat dışı sektör için Lüksemburgdur.

Anahtar Kelimeler: Sigortacılık, Kümeleme Analizi, Diskriminant Analizi, Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi

Abstract:
In recent years, the insurance sector has started to be dynamic in the world. Especially in developing countries, the lack of insurable capacity attracts developed countries to those countries. It can be said that Turkey is lagging behind in terms of insurance market share compared to other OECD countries. In order to increase the insurance market share, the society needs to be informed about the benefits of insurance activities both to the country's economy and to the society. In addition to this, marketing activities to be carried out for the expansion of other branches of insurance in addition to widespread insurance such as compulsory insurance and health insurance in the society will increase the insurance market share.

The aim of this study is to evaluate the insurance market share of OECD countries in 2016 with the help of macroeconomic and insurance indicators. For this purpose, the countries are classified with respect to same indicators determined by clustering analysis using secondary data, the accuracy of the classification of clustering analysis has been investigated with discriminant analysis, and the similarity of the countries were examined by multidimensional scale analysis. As a result of the study, countries are grouped in 4 clusters and the accuracy of clustering is found to be 100%. In terms of market share, Turkey's position in three-dimensional space is far from other OECD countries. The country that is the most similar to Turkey is in New Zealand for both the life sector and for the non-life sector. The countries that are not the most similar to Turkey are Hungary for the life sector and Luxembourg for the non-life sector.

Keywords: Insurance, Clustering Analysis, Discriminant Analysis, Multidimensional Scaling Analysis