Вопросы статистической оценки инвестиционного потенциала страховых компаний

ВОПРОСЫ СТАТИСТИЧЕСКОМ ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА СТРАХОВЫХ КОМПАНИЙ

Т.В. ТИМОФЕЕВА, кандидат экономических наук, доцент кафедры статистики и экономического анализа

Е.В. МАЗАНОВА

Оренбургский государственный аграрный университет

Страхование является одним из важнейших элементов системы рыночных отношений. В России длительное время преобладало мнение, что основная задача страхования заключается в сокращении рисков и минимизации возможных потерь в сфере социально-экономических отношений на основе финансовой защиты. Но в настоящее время становится очевидным, что роль страхования значительно шире. Это связано с тем, что страховые компании обладают значительными финансовыми ресурсами, это позволяет им выступать в качестве крупных инвесторов.

По мнению ряда экспертов, страховые компании России стоят на первом месте среди российских институциональных инвесторов по критериям надежности и эффективности инвестиций. Однако доля этих инвестиций составляла в 2000 — 2004 гг. 2 — 3 % в структуре инвестиций в российскую экономику. Тогда как доля иностранных страховщиков во внутренних инвестициях достигает 70 %. Мировая практика показывает, что от инвестиционной деятельности западные страховые компании получают до 20 % своего дохода. Инвестиции страховых компаний оказывают мощное стабилизирующее влияние на экономику и фондовый рынок, а объемы аккумулируемых через страховые компании и пенсионные фонды средств порой превосходят капиталы сберегательных учреждений. Наибольшим инвестиционным потенциалом обладают компании, занимающиеся страхованием жизни, особенно компании, которые заключают договора на длительное время — 10 лет и более.

Незначительные инвестиционные вливания отечественных страховых компаний в экономику связаны не только с низкой инвестиционной привлекательностью инвестиционных инструментов и недостатком государственных гарантийных механизмов, но и с неспособностью многих стра-

ховщиков оптимально сформировать свой инвестиционный потенциал.

Формирование инвестиционного потенциала как одного из условий активизации инвестиционной деятельности страховщиков должно опираться на достоверные и точные оценки параметров совокупности финансовых ресурсов страховых компаний, которые могут быть получены только при помощи комплексного экономико-статистического анализа.

Учитывая, что современная российская экономика остро нуждается в инвестиционных ресурсах, вопросы оценки инвестиционного потенциала отдельных секторов экономики, в том числе страхования, являются на сегодняшний момент весьма актуальными. Проблемам статистической оценки процессов формирования и использования инвестиционных ресурсов страховых компаний посвящена настоящая работа.

Рассматривая инвестиционный потенциал страховых компаний как экономическую категорию, прежде всего следует учитывать: из каких финансовых ресурсов образуется данный потенциал, какие факторы влияют на его изменение, какими законодательными актами и нормативными документами регулируется в целом инвестиционная деятельность страховых компаний.

Образование финансовых ресурсов страховщиков несколько отличается от образования аналогичных ресурсов других предприятий. Это связано с принципом аккумулирования и последующего распределения значительных денежных потоков, предопределяющих состав и структуру капитала страховой компании.

Финансовые ресурсы страховщика образуют его финансовый потенциал, который формируется за счет собственных и привлеченных источников. Для инвестирования страховая компания может ис-

пользовать только часть своих финансовых ресурсов, т. е. ту совокупность средств, которая является временно и относительно свободной от страховых обязательств. Эти средства и составляют инвестиционный потенциал страховых компаний.

Таким образом, под инвестиционным потенциалом в настоящем исследовании следует понимать совокупность денежных ресурсов страховой компании независимо от источников их образования, свободную от страховых и долговых обязательств и предназначенную для осуществления инвестиционных вложений в целях получения дополнительного дохода [1].

Показатель инвестиционного потенциала страховщика имеет как качественную, так и количественную характеристики. Качественная характеристика инвестиционного потенциала отражает его экономическую сущность, количественная характеристика инвестиционного потенциала есть величина, выраженная в денежных единицах.

Основной методологической проблемой является количественная оценка инвестиционного потенциала страховых компаний, так как данная категория является величиной переменной и складывается под влиянием многих факторов. Например, существуют большие различия между инвестиционным потенциалом страховых компаний, занимающихся страхованием жизни, и инвестиционным потенциалом компаний, специализирующихся на рисковых видах страхования.

Проведенное исследование позволило при обосновании системы показателей инвестиционного потенциала страховой компании выделить две группы показателей: прямые и косвенные (рис. 1). В свою очередь прямые показатели были подразделены на показатели, определяющие размер инвестиционного потенциала, и показатели, корректирующие размер инвестиционного потенциала.

К косвенным показателям были отнесены показатели, которые не участвуют прямо в образовании инвестиционного

потенциала, но при определенных условиях могут оказать положительное или отрицательное воздействие на его величину.

При этом значимость выделенных показателей определяется многочисленными внутренними и внешними факторами, сгруппированными в табл. 1. Влияние указанных факторов на инвестиционный потенциал проявляется неравноценно и зависит от видов предоставляемых страховых услуг, адекватности финансового менеджмента, финансовой устойчивости страховой компании и прочего.

Применение разработанной системы показателей в дальнейшем исследовании дало возможность наиболее комплексно оценить инвестиционный потенциал российских страховых компаний с учетом факторов внутренней и внешней среды.

Для оценки наличия инвестиционных ресурсов страховщика был предложен показатель уровня инвестиционного потенциала страховой компании. Показатель, характеризующий уровень инвестиционного потенциала (УИП), рассчитываемый как отношение суммы страховых резервов (СР) и собственных средств (СС), за вычетом дебиторской

Система показателей, характеризующих уровень инвестиционного потенциала страховой компании

Прямые

' г ' >

Определяющие Корректирующие

1. Объем 1.Объем страховых

страховых премий, собираемых

резервов: страховой

• резервы по компанией

страхованию 2.Объем страховых

жизни; выплат по договорам

• резервы по страхования

страхованию 3. Структура

иному, чем страхового портфеля

страхование страховой компании

жизни 4. Сроки страховых

договоров

2. Объем 5. Размер дебиторской

собственных задолженности

средств страховой 6. Достаточность

компании капитала страховой

компании

7. Рентабельность

капитала страховой

компании

1. Число заключенных договоров

2. Страховая сумма по заключенным договорам

3. Число филиалов страховой компании

4. Рейтинг страховой компании

5. Уровень налоговой нагрузки

6. Ставки доходности финансового рынка

7. Эффективность секторов экономики

8. Уровень жизни населения

9. Чистый доход от инвестиций

Рис. 1. Система показателей инвестиционного потенциала страховой компании

Таблица 1

Классификация факторов, влияющих на показатели, характеризующие уровень инвестиционного потенциала

страховой компании

Показатели, определяющие величину инвестиционного потенциала Факторы, влияющие на показатель

Внутренние факторы Внешние факторы

Прямые показатели

Страховые резервы 1. Размер страховой компании 2. Сумма собранных премий 3. Сбалансированность или дисбаланс страхового портфеля 4. Размер произведенных выплат 5. Инвестиционная политика страховщика 1. Условия формирования страховых резервов 2. Катастрофы природного, техногенного и иного характера

Собственные средства 1. Размер страховой компании 2. Величина уставного капитала страховой компании 3. Финансовая устойчивость страховой компании 1. Государственное регулирование деятельности страховой компании 2. Требования, предъявляемые законодательством к размерам уставного капитала страховой компании 3. Налоговая нагрузка страховой компании

Объем страховых премий 1. Уровень квалификации персонала 2. Размер страховых тарифов с учетом интересов страховщика 1. Психология страхователя 2. Размер страховых тарифов с учетом интересов страхователя 3. Развитие филиальной сети «известность» и «авторитетность» страховой компании 4. Платежеспособность населения

Объем страховых выплат по договорам страхования 1. Уровень убыточности отдельных видов страхования 2. Структура страхового портфеля 3. Действия страховщика по минимизации убытков 1. Форс-мажорные обстоятельства 2. Криминогенная обстановка

Структура страхового портфеля 1. Специализация страховой компании; 2. Количество страховых договоров 3. Доходность отдельных видов страхования 4. Распределение во времени страховых случаев в общем количестве договоров 1. Спрос на страховом рынке на определенных виды страховых продуктов 2. Демографическая ситуация и уровень жизни населения 3. Уровень рентабельности отдельных отраслей экономики 4. Эффективность рекламы и популяризация предпочтительных для компании видов страховых услуг

Сроки страховых договоров 1. Структура страхового портфеля 2. Психология страховщика 3. Система сбыта страховых продуктов 1. Стабильность экономической ситуации 2. Психология страхователя (физические лица) 3. Эффективность рекламы различных видов страхования

Размер дебиторской задолженности 1. Договорная политика 2. Оборачиваемость средств в расчетах 1. Несоблюдение сроков оплаты страхователем

Достаточность капитала 1. Величина собственных средств страховой компании 2. Стоимость нематериальных активов страховой компании 1. Задолженность акционеров 2. Дебиторская задолженность, сроки по которой истекли

Рентабельность капитала 1. Величина собственных средств страховой компании 2. Инвестиционная политика страховщика 3. Действия страховщика по минимизации убытков 1. Доходность ценных бумаг 2. Уровень инфляции

Окончание табл. 1

Показатели, определяющие величину инвестиционного потенциала Факторы, влияющие на показатель

Внутренние факторы Внешние факторы

Косвенные

Количество заключенных договоров 1. Политика страховой компании в области формирования тарифов 2. Выгодные условия договора 3. Размер страховой компании 4. Система сбыта страховых продуктов 5. Филиальная сеть 1. Уровень доходов населения 2. Спрос на страховые услуги 3. Экономическая ситуация в стране и конкретно в регионе 4. Рейтинг компании и эффективность ее рекламы 5. Конкуренция на страховом рынке

Страховая сумма по заключенным договорам 1. Принципы оценки страховой стоимости 2. Вид страхования 1. Физические качества страхового объекта 2. Приоритеты страхователя

Количество филиалов страховой компании 1. Размеры страховой компании 2. Финансовое состояние страховой компании 3. Уровень квалификации менеджмента 1. Конкуренция на страховом рынке 2. Демографическая ситуация 3. Концентрация населения в регионе 4. Криминогенная обстановка

Рейтинг страховой компании 1. Размер страховой компании 2. Величина уставного капитала и собственных средств 3. Финансовая устойчивость 1. Деловая репутация компании 2. Методика рейтинговой оценки

Уровень налоговой нагрузки 1. Элементы учетной политики 2. Эффективность страховой деятельности 3. Стоимость активов 1. Налоговая ставка 2. Методы определения налоговой базы

Ставка доходности финансового рынка - 1. Макроэкономическая стабильность 2. Уровень инфляции 3. Состояние денежного обращения

Эффективность секторов экономики 1. Организация производственного процесса 1. Политика, проводимая государством в области экономики

Уровень жизни населения 1. Экономическая активность населения 2. Уровень профессионализма 1. Экономическая ситуация в стране 2. Социальная государственная политика

Чистый доход от инвестиций 1. Инвестиционная политика страховой компании 2. Объем инвестиций 1. Размер учетной годовой ставки рефинансирования ЦБ РФ 2. Доходность активов, в которые были инвестированы средства страховщика

задолженности по операциям страхования, сострахования и перестрахования (ДЗ ), к совокупным активам страховой компании (ЕАСК):

У =

^ ип

(СС + СР) - ДЗСТ

100%.

С экономической точки зрения, чем выше значение показателя, тем большим объемом финансовых ресурсов располагает страховая компания для инвестирования и, соответственно, тем выше инвестиционный потенциал.

При расчете уровня инвестиционного потенциала страховые компании могут также учитывать в числителе (1) резерв предупредительных мероприятий как источник инвестиционных ресурсов (в настоящее время данный резерв не относится к страховых резервам и формируется за счет прибыли страховой компании [2]).

Для выявления сложившихся закономерностей в процессах формирования инвестиционного

потенциала российских страховых компаний предложенная система статистических показателей оценки уровня инвестиционного потенциала была положена в основу многомерной классификации страховщиков.

Анализ проводился по данным за первое полугодие 2005 г. на основе составленного Центром экономического анализа «Интерфакс» («Интер-факс-ЦЭА») аналитико-статистического обзора, содержащего информацию о деятельности 170 страховых компаний России. В обзоре комплексно отражены основные показатели деятельности крупнейших, а также средних и малых страховых компаний России на основании трех форм отчетности (формы 1, 2, 1-С), полученных «Интер-факс-ЦЭА» непосредственно от страховщиков. Совокупная доля собранных страховых премий рассматриваемых компаний составляет 64 % от общей суммы собранных страховых премий всех страховых компаний России (по данным Феде-

ральной службы страхового надзора — ФССН по состоянию на 01.07.2005 г. в государственном реестре страховщиков было зарегистрировано 1206 страховых организаций) [3].

Для проведения классификации страховых компаний по уровню инвестиционного потенциала был выбран метод кластерного анализа. Выбор данного метода связан с тем, что позволяет производить разбиение объектов не по одному параметру, а по целому набору признаков. Кроме того, кластерный анализ в отличие от большинства математико-статистических методов не накладывает никаких ограничений на вид рассматриваемых объектов и позволяет рассматривать множество исходных данных практически произвольной природы.

Анализируемые страховые компании были разделены на две группы по видам страховой деятельности, по каждой из которых была проведена кластеризация исходных данных и верификация полученных результатов. В первую группу вошли 78 страховых компаний, оказывающих услуги по всем видам страхования; вторую группу образовали 92 страховые компании, в страховом портфеле которых отсутствуют операции по страхованию жизни.

Следует отметить, что в настоящее время в соответствии с действующим законодательством страховщики вправе осуществлять или только страхование объектов личного страхования (страхование жизни), или только страхование объектов имущественного и личного (страхование от несчастных случаев и болезней, медицинское страхование) страхования [4]. То есть группу, в которую входят страховые компании, предлагающие все виды страховых услуг, составляют страховые общества, страховые группы и т. д., имеющие в своем составе страховую компанию, занимающуюся личным страхованием (страхованием жизни).

Для классификации страховых компаний по величине инвестиционного потенциала применялся иерархический алгоритм кластерного анализа. При этом метрическим расстоянием является расстояние городских кварталов (манхэттоновское расстояние) [5]:

Рт (Хр X) = - хк}т]1/т, (2) где Хк, Хк. — значение к-го признака объектов.

Расстояние между кластерами определялось по принципу «дальнего соседа», так как метод является наиболее распространенным. В качестве иерархического алгоритма использовался метод Уорда. Данный метод построен таким образом, чтобы оптимизировать минимальную дисперсию внутри кластеров. Эта целевая функция известна

как внутригрупповая сумма квадратов, или сумма квадратов отклонений (СКО):

СКО = х2 — 1/п

где Ху — значение признака у-го объекта.

Согласно данному алгоритму на первом шаге каждый кластер состоит из одного объекта и СКО = 0. По методу Уорда объединяются те группы или объекты, для которых СКО получает минимальное приращение. Метод имеет тенденцию к созданию кластеров равных размеров [4].

На основании полученных данных были получены две матрицы из 11 и 9 признаков, которые затем были преобразованы в матрицы манхэттон-новских расстояний между наблюдениями. В целях избежания негативных влияний различных единиц измерения рассматриваемых показателей на результаты кластерного анализа для проведения анализа использовались относительные показатели.

Каждая страховая компания первой группы (наблюдение) была представлена вектором в 11 -мерном пространстве факторов и характеризовалась следующими количественными показателями (табл. 2):

У — уровень инвестиционного потенциала страховой компании, %;

Х1 — отношение дебиторской задолженности по операциям страхования, сострахования, перестрахования к активам, %;

Х2 — отношение собственного капитала к имуществу, %;

Х3 — рентабельность капитала, %;

Х4—достаточность капитала (отношение фактических размеров свободных активов к нормативному размеру свободных активов), раз;

Х5 — доход от инвестиций (чистый), %;

Х6 — отношение страховых резервов по страхованию жизни к имуществу, раз;

Х7 — отношение страховых резервов по страхованию иному, чем страхование жизни, раз;

Х8 — коэффициент выплат по страхованию жизни, %;

Х9 — коэффициент выплат по личному, имущественному страхованию и страхованию ответственности, %;

Х10 — коэффициент выплат по обязательному страхованию, %.

Кластерный анализ проводился с использованием прикладной программы STATISTIСA 6.0. Результаты кластерного анализа по нормированным исходным данным для страховых компаний первой группы показали, что исследуемая совокупность образует сложную иерархическую структуру (рис. 2) с выделением двух мегакластеров.

Таблица 2

Матрица парных коэффициентов корреляции показателей, влияющих на уровень инвестиционного потенциала

16 страховых компаний первого мегакластера

Переменные Y Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10

Y 1,000

Х1 -0,571 1,000

Х2 0,651 -0,704 1,000

Х3 0,054 -0,177 -0,003 1,000

Х4 0,264 -0,494 0,594 -0,350 1,000

Х5 0,491 -0,216 0,214 -0,057 0,432 1,000

Х6 0,007 -0,352 0,071 0,864 -0,199 -0,004 1,000

Х7 -0,126 0,714 -0,546 -0,315 -0,363 -0,160 -0,582 1,000

Х8 -0,075 -0,210 0,134 -0,062 0,171 -0,078 -0,127 -0,267 1,000

Х9 -0,115 -0,310 0,004 0,858 -0,175 -0,107 0,974 -0,509 -0,155 1,000

Х10 -0,057 0,150 -0,380 0,019 -0,288 -0,323 -0,204 0,485 -0,294 -0,096 1,000

Мегакластер 1 Мегакластер 2

(16 страховых (62 страховые

компаний) компании)

Рис. 2. Иерархическая многомерная группировка страховых компаний, занимающихся всеми видами страховой деятельности по уровню инвестиционного потенциала

Первый мегакластер представлен 16 достаточно сильными страховыми компаниями РФ, такими как «Сургутнефтегаз», БАСК, «Спасские ворота», «Энергополис», МАКС, СОГАЗ и др. Для данного кластера характерны меньший размах вариации и достаточно равномерное распределение внутри групп практически по всем факторам. Существенным отличием мегакластера 1 от мегакластера 2 является значение коэффициента выплат по страхованию жизни. Наибольший уровень выплат, составляющий 19301 %, отмечен у страховой компании «АмурДаск».

Столь высокий уровень выплат при положительных значениях показателей отношения собственного капитала к имуществу (65,2 %), достаточности капитала (отношение фактического размера маржи платежеспособности к нормативному 29,7 %) и уровня доходов от инвестиций (17,02 %) наводит на мысль об использовании «серых схем» в данном виде страхования. Такая же тенденция наблюдается и у других страховых компаний, входящих в данный мегакластер.

Входящие в первый мегакластер кластеры А («Сургутнефтегаз», «Дженерал резерв», «МРСК»,

«АмурДаск») и Б (БАСК, Согласие, МАКС, СОГАЗ и др.) также имеют заметные различия по основным параметрам деятельности. В кластер А вошли компании, которые имеют значительно меньшую величину дебиторской задолженности по операциям страхования, сострахования, перестрахования. Для компаний данного кластера характерны более высокие размеры собственного капитала, рентабельности и достаточности капитала. Компании кластера А обладают меньшим, чем компании кластера Б объемами страховых резервов, но имеют существенно большие размеры выплат по операциям страхования жизни. Вместе с тем уровень инвестиционного потенциала в компаниях кластеров А и Б оказался приблизительно одинаков.

Во второй мегакластер вошли 62 страховые компании. Для этого кластера характерен существенный размах вариации по многим показателям. Мегакластер 2 состоит из двух кластеров В (23 страховые компании — «Омск-АСКО», «Союз», «Шексна-ЭКО», «Гарантия», «КапиталЪ Ре» и др.) и Г (39 страховых компаний — «КапиталЪ Медст-рах», «Панацея», «АСК-Мед», «Спасские воротаМ», ЖАСО, РОСНО, «Ренессанс Страхование», «УралСиб», АСКО и др.).

Кластер В объединяет компании с более низким размером дебиторской задолженности. Компании этого кластера имеют также более низкие значения рентабельности и достаточности капитала, нежели компании кластера Г. Для компаний кластера В характерны и более низкие коэффициенты выплат по всем видам страхования.

Общим отрицательным моментом для всех компаний изучаемой группы является высокая доли дебиторской задолженности в структуре активов компаний, так как чем больше размер дебиторской задолженности по операциям страхования, сострахования, перестрахования, тем искаженнее картина о действительном размере страховых резервов. К моменту закрытия годовой отчетности страховые компании, как правило, ликвидируют значительные размеры дебиторской задолженности, но в течение календарного года многие страховщики предоставляют рассрочки по платежам своим страхователям, что негативно сказывается на величине страховых резервов, так как они оказываются существующими только «на бумаге».

Результаты кластеризации по второй группе страховых компаний, не оказывающих услуги по страхованию жизни, позволили получить сходные результаты:

— при использовании метода кластерного анализа было получено два мегакластера, включающих в себя по 41 и 51 страховым компаниям соответственно;

— основными факторами влияния в первом мегакластере стали дебиторская задолженность, доля собственных средств в имуществе компании и достаточность капитала, во втором — дебиторская задолженность, отношение собственных средств к имуществу страховщика, а также величина страхо -вых резервов по страхованию иного, чем страхование жизни, и отрицательным фактором является значительный показатель коэффициента выплат по личному страхованию, страхованию имущества и ответственности.

Общие результаты кластерного анализа позволили получить группы схожих объектов в выборке данных, по которым далее на основе моделей множественной линейной регрессии была дана количественная оценка степени воздействия отдельных факторов, определяющих уровень инвестиционного потенциала страховых компаний с учетом направлений страховой деятельности.

Для анализа причинно-следственных связей между несколькими независимыми переменными (регрессорами) и зависимой переменной была использована регрессионная модель, определяемая уравнением множественной регрессии:

Y = а + РЛ + р2х2 +... + в х ы +

где Y — результирующий показатель;

х1 , х к1 — факторы, влияющие на прогнозируемый показатель;

в1 в к1 — коэффициенты регрессии; а — свободный член уравнения; е — ошибка модели.

Использование корреляционного анализа позволило получить количественную характеристику взаимосвязи уровня инвестиционного потенциала ^ и факторов, влияющих на его формирование (х1 х2 х10 х11). Исследования проводились отдельно по каждому полученному мегакластеру. Результаты исследования по каждому кластеру первой группы компаний представлены в корреляционных матрицах (табл. 2 — 5), переменными которых выступают факторы, описанные ранее.

Результаты корреляционного анализа (см. табл. 2), проведенного для первого мегакластера, показали, что существует различная степень влияния на инвестиционный потенциал включенных в корреляционную матрицу факторов, но в целом коэффициент множественной корреляции равен 75 % и свидетельствует об относительно тесной

связи между факторами и результативным признаком. Коэффициент показывает, что на 63 % вариация результативного признака объясняется факторными признаками.

Наиболее значимыми факторами для компаний первого мегакластера оказались уровень дебиторской задолженности (Лу, х1=-0,571), доля собственного капитала в имуществе (Лу, х2=0,651) и отдача инвестиций (Лу, х5=0,491). Несмотря на наличие тесной связи между отдельными факторными признаками, что указывает на наличие муль-тиколлинеарности в регрессионных моделях, мы считаем нежелательным их исключение на первом

шаге анализа, поскольку будет нарушена реальная картина, характеризующая процесс формирования инвестиционного капитала у компаний данного кластера.

В отличие от первого мегакластера в мегаклас-тере 2 тесная взаимосвязь между уровнем инвестиционного потенциала наблюдается не со всеми факторами (см. табл. 4). Как и в мегакластере 1, обратная взаимосвязь отмечена с уровнем дебиторской задолженности по операциям страхования, сострахования и перестрахования (Лух1=-0,680). Положительно коррелированно с результативным признаком отношение собственного капитала к

Таблица 3

Результат регрессионного анализа страховых компаний первого мегакластера по уровню инвестиционного

потенциала страховых компаний

Регрессионная статистика

Множественный Л 0,755

Л-квадрат 0,630

Нормированный 0,462

Л-квадрат

Стандартная ошибка 0,124

Наблюдения 16

Дисперсионный анализ

SS MS F Значимость F

Регрессия 3 0,2439 0,0813 5,3004 0,0147

Остаток 12 0,1841 0,0153

Итого 15 0,4280

Коэффициенты Стандартная ошибка ^статистика Р-Значение Нижние 95 % Верхние 95 % Нижние 95,0 % Верхние 95,0 %

Y-пересечение 0,5631 0,1408 4,0001 0,0018 0,2564 0,8698 0,2564 0,8698

Х1 -0,0037 0,0056 -0,6641 0,5192 -0,0160 0,0085 -0,0160 0,0085

Х2 0,0054 0,0032 1,6821 0,1184 -0,0016 0,0125 -0,0016 0,0125

Х5 0,0118 0,0065 1,8326 0,0918 -0,0022 0,0259 -0,0022 0,0259

Таблица 4

Матрица парных коэффициентов корреляции показателей, влияющих на уровень инвестиционного потенциала

62 страховых компаний второго мегакластера

Переменные Y Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10

Y 1,000

Х1 -0,680 1,000

Х2 0,408 -0,346 1,000

Х3 0,041 -0,127 0,018 1,000

Х4 0,080 -0,112 0,093 0,693 1,000

Х5 0,078 -0,193 -0,063 0,716 0,777 1,000

Х6 0,145 -0,036 -0,366 0,092 0,242 0,138 1,000

Х7 -0,005 0,251 -0,274 -0,138 -0,311 -0,120 -0,638 1,000

Х8 -0,045 -0,138 0,012 -0,182 -0,187 -0,190 -0,211 0,110 1,000

Х9 0,028 0,193 -0,101 0,357 0,526 0,433 0,312 -0,125 -0,267 1,000

Х10 -0,154 0,454 -0,286 0,185 0,181 0,111 0,181 0,136 -0,093 0,491 1,000

Дисперсионный анализ

Таблица 5

Результат регрессионного анализа страховых компаний второго мегакластера по уровню инвестиционного

потенциала страховых компаний

Регрессионная статистика

Множественный 0,704

R

R-квадрат 0,596

Нормированный 0,479

R-квадрат

Стандартная ошибка 0,122

Наблюдения 62

df SS MS F Значимость F

Регрессия 2 0,8657 0,4329 29,0299 0,0001

Остаток 59 0,8798 0,0149

Итого 61 1,7455

Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95 % Верхние 95 % Нижние 95,0 % Верхние 95,0 %

Y-пересечение 0,7885 0,0467 16,8710 0,0000 0,6950 0,8820 0,6950 0,8820

Х1 -0,0103 0,0017 -6,2087 0,0000 -0,0136 -0,0070 -0,0136 -0,0070

Х2 0,0019 0,0010 1,9929 0,0509 0,0000 0,0039 0,0000 0,0039

имуществу страховщика (Лух2=0,274), остальные факторы не оказывают заметного влияния на уровень инвестиционного потенциала компаний данного мегакластера.

Анализ корреляционных матриц позволил исключить незначимые факторы и с помощью программы EXCEL осуществить построение моделей уравнений множественной регрессии для мегакластера 1 и мегакластера 2.

Для первого мегакластера было получено уравнение регрессии (см. табл. 3):

Y = 0,5631-0,0037^+0,0054 х2 +0,0118 х5. (5) Таким образом, увеличение уровня инвестиционного потенциала на 1 руб. будет связано с уменьшением доли дебиторской задолженности на 0,3 %, увеличением собственного капитала в имуществе страховой организации на 0,54 % и увеличением чистого дохода от инвестиций на 1,18 %. Из уравнения видно, что в мегакластере 1 наибольшую роль в повышении уровня инвестиционного потенциала играет доход от инвестиционной деятельности как фактор эффективности вложений.

Значимость полученного уравнения регрессии была оценена с помощью ^-критерия Фишера и критического значения коэффициента детерминации. Для тестирования на уровне 5 % в случае n = 16 страховых компаний и k = 5 переменных критическое значение коэффициента детерминации составит 0,624, или 62,4 %. То есть для того,

чтобы уравнение было значимым на уровне 5 %, Х-переменные должны объяснять 62,4 % вариации изменения уровня инвестиционного потенциала. Так как фактическое значение коэффициента детерминации (63 %) больше критического, регрессию следует признать значимой.

Для компаний, предоставляющих все виды страховых услуг, но менее успешных в ведении страхового дела, отличающихся худшими показателями финансовой устойчивости (мегакластер 2), были получены следующие результаты регрессионного анализа (см. табл. 5): коэффициент детерминации равен 59 %, связь менее тесная между факторным и результативным признаками, нежели в мегаклас-тере 1, но тоже достаточно заметная.

Уравнение регрессии для второго мегакластера имеет вид:

Y = 0,788-0,0103^+0,0019 х2. (6) В данном случае для того, чтобы увеличить уровень инвестиционного потенциала на 1 руб., величина дебиторской задолженности в активах должна снизиться на 1,03 %, а уровень собственных средств страховых компаний в активах должен увеличиться на 0,19 %.

Данное уравнение также признано в целом значимым, однако основными факторами влияния в отличие от первого мегакластера являются только источники формирования финансовых ресурсов. Доходность вложений не является опреде-

ляющей в связи с меньшим объемом финансовых потоков, контролируемым компаниями данного мегакластера.

Таким образом, можно сделать следующий вывод: в зависимости от масштабов и структуры страховой деятельности уровень инвестиционного потенциала формируется под влиянием различных факторов.

Общими факторами влияния, присутствующими во всех уравнениях регрессий, являются отношение дебиторской задолженности по операциям страхования, сострахования и перестрахования (чем ниже значение данного фактора в уравнении, тем выше величина уровня инвестиционного по-

Литература

тенциала) и доля собственных средств в имуществе компании (чем выше значение данного фактора в уравнении, тем выше величина уровня инвестиционного потенциала).

В заключение следует отметить, что построение подобных эконометрических моделей позволяет выявить для каждой страховой компании факторы, которые в большей степени положительно или отрицательно влияют на уровень ее инвестиционного потенциала, что позволяет осуществлять адекватный финансовый менеджмент и получать прогнозы при положительных или отрицательных тенденциях развития бизнеса с более высокой степенью точности.

1. янов В. Э. Инвестиционная деятельность страховых компаний: принципы организации, регулирование и оптимизация: Диссерт. на соискание ученой степени к. э. н., С. -Петербург, 2001.

2. Правила формирования страховых резервов по страхованию иному, чем страхование жизни, утверждены приказом Министерства финансов РФ от 11.06.2002 № 52н.

3. Интерфакс-ЦЭА // Крупнейшие страховые компании России. Итоги 1-полугодия 2005 г. — Ноябрь, 2005.

4. Кендалл М. Дж, Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. — М.: Наука, 1976.

5. Дубров А. М, Мхитарян В. С., Трошин Л. И. Многомерные статистические методы: для экономистов и менеджеров. — М.: Финансы и статистика, 2000.

6. Страховое дело/Под ред. Л. И. Рейтмана: Учебник. — М.: Банковский и биржевой научно-консультационный центр, 1992.

7. Закон РФ от 27.11.1992 № 4015-1 «Об организации страхового дела в РФ» (в ред. федеральных Законов от 21.12.1997 № 157-ФЗ; от 20.11.1999 № 204-ФЗ; от 21.03.2002 № 31-ФЗ; от 25.04.2002 № 41-ФЗ; от 10.12.2003 № 172-ФЗ.

Не успели оформить

подписку на 2007 год?

оформить подписку на журналы издательского дома «Финансы и кредит» можно с любого номера в редакции или в одном из агентств альтернативной подписки.

Полный список агентств альтернативной подписки можно посмотреть на сайте : www.financepress.ru.

Тел./факс: (495) 621 -69-49, Http://www.financepress.ru

(495) 621-91 -90 Е-таМ: post@financepress.ru