Научные записки молодых исследователей, 2014, № 4

слово редактора

П

оздравляю вас с началом нового 
учебного года и Днем знаний! Желаю удачи, здоровья и отличного 
настроения! Пусть наступивший учебный 
год станет для вас временем плодотворной учебы, новых открытий и достижений, 
уверенным шагом на пути к заветной цели 
профессиональной компетентности и карьерного роста.
Поздравляю первокурсников, которые 
прошли непростые испытания, успешно 
сдав вступительные экзамены, доказали 
свое право учиться в престижном московском вузе, которому в этом году исполнилось 95 лет.
Поздравляю всех, кто, получив диплом 
бакалавра, решил продолжить учебу по 
одной из многих магистерских программ.
Поздравляю тех, кто будет учиться в аспирантуре, избрав нелегкую дорогу преподавательской и научной работы.
8 сентября мы отмечаем День финансиста России. Напомню, что этот день был 
выбран не случайно: Указом Императора 
Александра I именно 8 сентября 1802 г. 
образовано Министерство финансов России. Поздравляю с нашим профессиональным праздником, уважаемые читатели!
Тем, кто еще не пробовал свои силы 
в подготовке научных статей или уже имеет определенный опыт, напоминаю: наш 
журнал открыт для сотрудничества с молодыми авторами Финансового университета. Условия публикации вы найдете на 
сайте fa.ru в разделе «Наш университет» 
(рубрика «Издательство и научные журналы»). Лучшие статьи мы опубликуем.
Желаю вам творческих успехов!

Уважаемые читатели!

О. В. Карамова, 
главный редактор журнала, 
доктор экономических наук, 
научный руководитель 
Научного студенческого общества

Научные записки молодых исследователей № 4/2014
2

содержание

Учредитель
ФГоБУ «Финансовый 
университет 
при Правительстве 
российской Федерации»

Главный редактор
о. в. карамова,
д-р экон. наук

Заведующий редакцией 
научных журналов
в. а. Шадрин

Выпускающий редактор
а. а. войнов

Корректор
е. в. Маурина

Верстка
с. М. ветров

Мнение редакции 
и членов редколлегии 
может не совпадать 
с мнением авторов.

Письменное 
согласие редакции 
при перепечатке, ссылки 
при цитировании статей 
журнала «Научные 
записки молодых 
исследователей» 
обязательны.

Подписной индекс 
в объединенном каталоге 
«Пресса России» — 42136. 
По вопросам подписки 
и приобретения журнала 
в редакции звонить 
(499) 943-93-31.

Почтовый адрес редакции: 
125993, Москва, ГПС-3, 
Ленинградский проспект, 
51, корп. 3, комн. 104. Тел.: 
(499) 943-99-09.

http://www.fa.ru/dep/
scinotes/journal/Pages/
Default.aspx
E-mail: nzmu@mail.ru

Подписано в печать: 
15.09.2014
Формат 60 × 84 1/8
Заказ № 91 от 15.09.2014
Отпечатано 
в ООП Издательства 
Финуниверситета
(Настасьинский пер.,
д. 3, стр. 1)

Журнал зарегистрирован 
в Федеральной службе по 
надзору за соблюдением 
законодательства в сфере 
массовых коммуникаций 
и охране культурного 
наследия.

свидетельство 
о регистрации 
Пи № Фс77-54333 
от 29 мая 2013 г.

ТЕМА НОМЕРА: СТРАХОВАНИЕ КАК СОЦИАЛЬНОЕ БЛАГО

Крук С. И., Чарышкина О. В.
оценка и анализ адекватности резервов убытков страховой компании . . . . . . . . . .5

Витзон А. М.
CRM-аналитика в страховой сфере . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11

ЭКОНОМИКА

Переверзева А. А.
теоретико-игровой анализ взаимодействия государства  
и офшорных компаний . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15

Кузнецов В. Д.
анализ моделей развития телекоммуникационного рынка . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .20

Чашин М. О.
совершенствование процедур планирования  
в системах управления проектами. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24

Ложков А. В.
Методика оценки надежности вычислительной сети . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .28

ФИНАНСЫ

Кафанова А. В.
Привлечение внебюджетных средств в высшее образование.  
новые финансовые инструменты  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .32

Черкунов Л. А.
особенности внедрения лимитной системы в универсальном банке . . . . . . . . . . . .40

УПРАВЛЕНИЕ

Хазова Д. С.
квалитативное моделирование развития устойчивого туризма . . . . . . . . . . . . . . . . .47

Ситкова М. А.
ERP-платформы для малых и средних предприятий  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .55

ПРАВО

Кожина А. М.
общая характеристика системы государственного управления . . . . . . . . . . . . . . . . .59

Гольцов Д. В.
ограничение неперсонифицированных платежей: 
причины и возможные последствия . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .64

СОЦИУМ

Шалумова С. Я.
основные направления современных статистических исследований . . . . . . . . . . . .67

Зинченко А. А.
использование бинарной регрессии для оценки кандидатов 
при приеме на работу . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .72

НАУЧНЫЕ ЗАПИСКИ
Молодых исследователей

Научные записки молодых исследователей № 4/2014
3

Contents

редакционный 
совет

Председатель 
совета — 
М. а. Эскиндаров, 
ректор Финансового 
университета;

а. Г. аксаков,  
научный  
руководитель 
кредитноэкономического 
факультета;

М. в. Мишустин, 
научный 
руководитель 
факультета  
налогов 
и налогообложения;

в. к. сенчагов, 
научный  
руководитель 
факультета 
анализа рисков 
и экономической 
безопасности;

в. и. соловьев, 
научный  
руководитель 
факультета 
прикладной 
математики 
и информационных 
технологий;

Г. а. тосунян,  
научный руководитель 
юридического 
факультета;

а. в. трачук,  
научный руководитель 
факультета 
менеджмента;

в. в. Федоров, 
научный руководитель 
факультета 
социологии 
и политологии;

л. З. Шнейдман, 
научный  
руководитель 
факультета 
учета и аудита.

THE MAIN THEME

Kruck S. I., Tcharyshkina O. V.
Evaluation and analysis of the adequacy of the reserves  
of the insurance company . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .8

Vitzone A. M.
CRM analyst in the insurance sector . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11

ECONOMY

Pereverzeva A. A.
Game-theoretic analysis of interaction  
of the state interests and offshore companies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15

Kuznetsov V. D.
The analysis models the development  
of the telecommunications market . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .20

Tchashin M. O.
Improvement of planning procedures in project management systems  . . . . . . . . . . . .24

Lozhkov A. V.
Methodology of reliability evaluation of area network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .28

FINANCE

Kafanova A. V.
Mobilization of extrabudgetary resources in higher education.  
New financial instruments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .32

Cherkunov L. A.
Features the introduction of a limit system in the universal Bank . . . . . . . . . . . . . . . . .40

MANAGEMENT

Khazova D. S.
Qualitative modeling of sustainable tourism development . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .47

Sitkova M. A.
ERP — platform for small and medium enterprises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .55

LAW

Kozhina A. M.
General characteristics of the system of state management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .59

Goltsov D. V.
The restriction of unidentified payments:  
the reasons and possible consequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .64

SOCIETY

Shalumova S. Y.
Main directions of modern statistical researches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .67

Zinchenko A. A.
The application of binary regression  
for the appraisal of candidates for the job . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .72

Научные записки молодых исследователей № 4/2014
4

о.в. карамова, председатель 
редколлегии, научный 
руководитель Научного 
студенческого общества, 
главный редактор;

л.и. Гончаренко,  
научный редактор;

н.и. Пушкарская, заместитель 
председателя редколлегии, 
заместитель главного редактора;

М. а. абрамова, заведующая 
кафедрой «Денежно-кредитные 
отношения и монетарная 
политика», руководитель 
Департамента банков, 
монетарной политики 
и финансовых рынков;

в. и. авдийский, декан 
факультета анализа 
рисков и экономической 
безопасности;

е. в. арсенова, декан факультета 
менеджмента;

е. р. Безсмертная, декан кредитноэкономического факультета;

в. а. дмитриев, декан факультета 
международных экономических 
отношений;

в. н. Засько, декан факультета 
налогов и налогообложения;

а. н. Зубец, профессор кафедры 
«Прикладная социология», 
руководитель Департамента 
социологии;

а. и. ильинский, декан 
международного 
финансового факультета;

а. Я. капустин, заведующий 
кафедрой «Международное право», 
руководитель Департамента 
международного и частного права;
л. в. клепикова, декан  
факультета учета и аудита;

и. и. климова, заведующая 
кафедрой «Иностранные языки-4», 
руководитель Департамента языковой 
подготовки;

а. н. лебедев, заведующий кафедрой 
«Прикладная психология»;

р. М. нуреев, заведующий 
кафедрой «Макроэкономика», 
руководитель Департамента 
экономической теории;

М. р. Пинская, директор Института
налоговой политики и налогового 
администрирования, руководитель
Департамента налогов
и налогового права;

в. Ю. Попов, заведующий 
кафедрой «Прикладная 
математика», руководитель 
Департамента математики 
и информатики;

с. а. Посашков, декан 
факультета прикладной 
математики и информационных 
технологий;

с. н. сильвестров, проректор, 
руководитель Департамента 
мировой экономики 
и международных финансовых 
отношений;

к. в. симонов, заведующий  
кафедрой «Прикладная  
политология», руководитель 
Департамента политологии;

в. н. сумароков,  
декан международного  
экономического  
факультета;

т. в. Филатова, декан  
факультета государственного 
и муниципального  
управления;

а. Б. Шатилов, декан  
факультета социологии 
и политологии;

н. т. Шестаев,  
декан юридического  
факультета;

р. в. Фаттахов, директор 
Института региональных 
исследований и проблем 
пространственного 
развития, руководитель 
Департамента региональной 
экономики;

а. а. Фатьянов,  
директор Института 
проблем эффективного 
государства и гражданского 
общества, руководитель 
Департамента публичного  
права;

М. а. Федотова, проректор, 
руководитель Департамента 
корпоративных финансов;

а. н. Чумаков, заведующий  
кафедрой «Философия»;

в. Ф. Шаров, 
директор Института
финансово-экономических
исследований, руководитель
Департамента общественных
финансов.

редакционнаЯ коллеГиЯ

вы Можете оФорМить ПодПискУ на жУрнал  
«наУЧные ЗаПиски Молодых исследователей»

•  В любом отделении связи «Почта России».  
Подписной индекс по объединенному каталогу  
«Пресса России» 42136

•  В редакции по адресу: Москва, Ленинградский проспект, 51, 
корп. 3, комн. 103. 
Тел.: (499) 943-93-31 
Менеджер Ратникова Ирина Юрьевна

Научные записки молодых исследователей № 4/2014
5

введение
Страхование сегодня является актуальным социальным благом, сущность которого состоит в предоставлении людям и их имуществу страховой защиты 
от опасностей различного характера.
Для того чтобы в случае неблагоприятного события страховая компания гарантированно смогла 
покрыть обязательства по отношению к страхователю, формируются страховые резервы. Данная статья 
посвящена резервам убытков. Вычисление их величины является важнейшей задачей для страховой 
компании. Поэтому одна из задач авторов статьи — 

исследование методов оценивания резервов убытков в общем страховании.
Для того чтобы рассчитать резервы, применяется большое количество методов. Их разница может 
заключаться в выборе различных когорт претензий, 
коэффициентов и факторов развития или корректировки, применяемой для учета инфляции.
Когорта претензий — это группа претензий, имеющих общий период зарождения [1]. Существуют три 
основных способа объединения полисных данных:
• по году инцидента — все страховые события, 
произошедшие в заданный период;
• по полисному году— все претензии по договорам, заключенным в течение заданного периода 
времени;
• по году заявления — все претензии, предъявленные в течение заданного периода времени.
• Резервы, просчитанные с использованием разных методов, будут различаться в зависимости от 
того, как в данных о претензиях учитываются следующие факторы:
• расходы на урегулирование претензий;
• ожидаемое возмещение от перестраховщиков 
и третьих лиц;
• предположения о будущей инфляции.
Ни один из методов для расчета резервов убытков не является универсальным, поскольку не по
УДК 368.027.3
оценка и анализ адекватности 
резервов убытков страховой 
компании

Аннотация. В статье представлен обзор двух наиболее известных методов оценки резервов убытков 
в рисковом страховании: метода цепной лестницы и метода Борнхьюеттера–Фергюсона. Оба метода базируются на данных по ранее оплаченным убыткам, которые понесла страховая компания. В основе методов 
лежат принципы оценки параметров и проецирования полученных результатов на будущее. Важной частью 
актуарной оценки является анализ адекватности резервов.
Ключевые слова: страхование; резервы убытков; метод цепной лестницы; метод Борнхьюеттера–Фергюсона; анализ адекватности.
Abstract. This article represents two most known methods of loss reservation in risk insurance: the chain ladder 
method and the Bornhuetter-Ferguson method. Both methods are based on information of prepaid losses which were 
suffered by insurance company. The principles of estimation of parameters and projection of the received results on 
the future are the basis of the methods. Important part of the actuarial estimating is run-off analysis of reserves.
Keywords: insurance; loss reserve; Chain ladder method; Bornhuetter-Ferguson method; run-off analysis.

теМа ноМера: страхование как социальное БлаГо

Крук С. И.,  
студентка магистратуры 
Финансового университета* 
 kruk.svetlana@gmail.com 

Чарышкина О. В.,  
студентка магистратуры 
Финансового университета** 
 olga17–07@mail.ru 

 * Научный руководитель: Касимов Ю. Ф., доцент кафедры «Прикладная математика».
** Научный руководитель: Аль-Натор М.С., доцент кафедры «Прикладная математика и информатика».

Научные записки молодых исследователей № 4/2014
6

зволяет получить надежную оценку при любых обстоятельствах. Поэтому задача актуария — расчет 
оценок резервов несколькими методами и выбор 
актуарной наилучшей оценки, которая соответствует 
условиям бизнеса страховой компании.
Целью работы является краткий обзор и иллюстрация результатов применения двух наиболее распространенных методов оценки резервов 
убытков: метода цепной лестницы (Chain ladder 
method, CLM) и метода Борнхьюеттера–Фергюсона 
(Bornhuetter–Ferguson), а также проведение анализа 
адекватности полученных оценок резервов.

исходные данные
В рассматриваемых методах используются данные 
об оплаченных убытках, представленные в виде 
треугольника развития. Строки обозначают кварталы, в которые произошли страховые случаи. Столбцы относятся к кварталам, в которых страховые 
случаи были урегулированы. Для расчета была взята статистика по портфелю договоров страхования 
средств автотранспорта («Автокаско») реальной 
страховой компании. Для удобства данные, представленные в табл. 1, приведены в тыс. руб.

Метод цепной  
лестницы
Метод основан на подходе, который заключается 
в проецировании опыта прошлых периодов страховых событий на последующие периоды событий. 
В рассматриваемом методе предполагается, что 
в течение интересующего периода не происходят 
изменения структуры формируемого портфеля 
страховых договоров и порядка урегулирования 
убытков.
В данном методе используется треугольник развития в кумулятивной форме: строки — кварталы 
наступления убытков, столбцы — кварталы развития убытков (первый квартал развития совпадает 
с кварталом события, вторым кварталом развития является календарный квартал, следующий за 
кварталом события, и т. д.). В таком правом верхнем 
треугольнике оплаченные убытки представлены по 
кварталам страховых событий накопленным итогом 
к концу каждого квартала развития, как это показано в табл. 2, где оплаченные убытки представлены 
в тыс. руб.
Допустим, что убытки урегулируются в течение 
n кварталов развития, т. е. по истечении этого периода все убытки одного квартала события полностью известны. Тогда сумма этих убытков представляет собой совокупный оплаченный убыток i-го 
квартала события. Предполагаем, что для самого 

оценка и анализ адекватности резервов убытков страховой компании

Таблица 1

Кварталы страхового 
события

Кварталы оплаты
2010
2011
2012
2013

Кв-л1
Кв-л2
Кв-л3
Кв-л4
Кв-л1
Кв-л2
Кв-л3
Кв-л4
Кв-л1
Кв-л2
Кв-л3
Кв-л4
Кв-л1
Кв-л2
Кв-л3
Кв-л4

2010

Кв-л1
18 152
86 389
24 542
5 130
2 170
2 194
1 079
449
514
110
737
39
4
112
0
36
Кв-л2
 
19 449
73 770
19 371
4 596
3 488
1 665
1 222
524
206
1 296
493
49
91
78
0
Кв-л3
 
 
16 848
66 418
26 474
11 505
7 382
2 585
1 304
1 673
820
295
0
0
0
0
Кв-л4
 
 
 
24 910
100 060
49 542
22 707
7 073
2 682
1 042
3 725
849
32
28
204
120

2011

Кв-л1
 
 
 
 
35 650
155 565
67 999
15 710
4 740
1 804
1 567
818
112
693
88
606
Кв-л2
 
 
 
 
 
45 144
173 219
58 810
12 615
4 228
2 078
2 361
1 619
594
704
831
Кв-л3
 
 
 
 
 
 
66 019
202 826
44 720
25 290
9 013
4 008
810
2 732
384
2 200
Кв-л4
 
 
 
 
 
 
 
71 866
192 792
92 539
28 137
11 839
7 529
2 683
2 104
868

2012

Кв-л1
 
 
 
 
 
 
 
 
68 019
221 085
83 526
21 482
6 938
5 089
1 918
2 774
Кв-л2
 
 
 
 
 
 
 
 
 
80 814
229 472
95 693
26 310
10 147
9 936
4 288
Кв-л3
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
74 381
275 551
75 484
20 894
12 071
8 791
Кв-л4
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
78 668
254 967
98 477
38 539
22 218

2013

Кв-л1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
58 379
229 952
86 086
61 945
Кв-л2
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
49 505
201 918
93 009
Кв-л3
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
65 064
260 164
Кв-л4
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
73 430

Научные записки молодых исследователей № 4/2014
7

раннего квартала зарождения убытки урегулированы в полном объеме. Однако, как это видно из 
кумулятивного треугольника развития, для кварталов события, начиная со второго, от совокупного 
убытка на текущий момент известна только часть. 
Цель метода цепной лестницы — оценить неизвестную часть, определяющую требуемый размер резерва убытков.
Для оценки развития убытков в будущем, согласно методу цепной лестницы, необходимо вычислить 
коэффициенты развития, которые определяются 
как отношения оплаченных убытков в последовательные периоды развития. На основе полученных 
коэффициентов осуществляется прогноз развития 
оплаченных убытков накопленным итогом.
При вычислении коэффициентов развития в методе цепной лестницы необходимо обращать внимание на крупные единичные состоявшиеся убытки, 
размер которых не характерен для данного типа 
страхования или портфеля договоров и искажает 
общую картину. При этом актуарий должен установить уровень, характеризующий границу крупного 
убытка. Также следует решить вопрос о целесообразности включения старых данных в статистику 
для расчета оценок и установить временной предел, до которого предыдущие убытки не будут взяты 
в рассмотрение.
Следует отметить, что расширение бизнеса по 
портфелю договоров какого-либо вида страхования, 
следовательно, и увеличение объемов заработанной премии, скорее всего, будут вести к росту числа 
страховых случаев по данному портфелю, а также 
к росту суммы урегулированных убытков. Поэтому 
при оценке коэффициентов развития необходимо 
учитывать динамику заработанной премии за интересующий период.
В некоторых случаях статистики, необходимой 
для построения адекватной актуарной оценки резервов, может быть недостаточно. В первую очередь 
данное обстоятельство имеет место в отношении 
отдельных срезов по линиям бизнеса страховой 
компании. Например, расчет резервов убытков по 
конкретным управленческим продуктам, отдельным 
филиалам или клиентам, по которым за рассматриваемый период имеются лишь единичные данные 
об оплаченных убытках. Во-вторых, это может касаться новых направлений бизнеса, т. е. появления 
новых страховых продуктов, партнеров или видов 
страхования, по которым страховые случаи еще не 
наступили или не были урегулированы. В этих случаях актуарий может воспользоваться при построении наилучшей оценки мнением эксперта по урегулированию убытков соответствующего страхового 

теМа ноМера: страхование как социальное БлаГо

Таблица 2

Квартал наступления убытков
Квартал (оплаты) развития убытков
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

2010

Кв-л1
18 152
104 541
129 083
134 214
136 384
138 578
139 657
140 106
140 620
140 730
141 466
141 505
141 509
141 621
141 621
141 657
Кв-л2
19 449
93 220
112 590
117 186
120 675
122 339
123 561
124 085
124 291
125 587
126 081
126 130
126 221
126 299
126 299
 
Кв-л3
16 848
83 266
109 740
121 245
128 627
131 212
132 515
134 189
135 008
135 304
135 304
135 304
135 304
135 304
Кв-л4
24 910
124 970
174 512
197 219
204 292
206 974
208 016
211 741
212 590
212 623
212 650
212 854
212 974

2011

Кв-л1
35 650
191 215
259 214
274 925
279 665
281 469
283 035
283 854
283 965
284 658
284 746
285 352
Кв-л2
45 144
218 363
277 173
289 788
294 016
296 094
298 455
300 074
300 667
301 372
302 203
Кв-л3
66 019
268 845
313 565
338 855
347 869
351 876
352 686
355 418
355 802
358 002
 
Кв-л4
71 866
264 658
357 197
385 334
397 173
404 702
407 385
409 488
410 356
 

2012

Кв-л1
68 019
289 105
372 631
394 113
401 050
406 139
408 057
410 831
Кв-л2
80 814
310 286
405 979
432 288
442 435
452 372
456 660
 
Кв-л3
74 381
349 932
425 415
446 309
458 381
467 172
 
Кв-л4
78 668
333 635
432 113
470 652
492 870

2013

Кв-л1
58 379
288 331
374 417
436 362
Кв-л2
49 505
251 423
344 432
Кв-л3
65 064
325 228
 
Кв-л4
73 430

Научные записки молодых исследователей № 4/2014
8

продукта о вероятном прогнозе развития данных 
убытков.

Метод Борнхьюеттера–Фергюсона
Совмещает в себе оценку коэффициента убытков 
с методом прогнозирования, как правило, базовым методом цепной лестницы. Здесь так же, как 
и в предыдущем методе, используется кумулятивный треугольник оплаченных убытков.

Коэффициент убытков определяется как отношение, например, оплаченных или заявленных убытков к заработанной премии. Коэффициенты убытков 
для каждого периода страхового случая являются 
довольно устойчивыми, если не происходят какиелибо события, искажающие их, например катастрофы, и существенно не изменяются ставки премий. 
Поэтому коэффициент убытков, базирующийся на 
тренде статистики за предыдущие периоды, может 
использоваться для оценки окончательной величины убытка.

В данном методе, как и в методе цепной лестницы, находятся коэффициенты развития убытков, 
характеризующие относительное увеличение совокупной величины оплаченных убытков от одного 
квартала развития к последующему [2]. На основе 
полученных коэффициентов вычисляются факторы 
развития убытков, которые соответствуют относительному росту совокупной величины оплаченных 
убытков. Факторы запаздывания определяются как 
обратные величины к факторам развития. Для каждого квартала наступления убытков вычисляются 
коэффициенты оплаченных убытков с учетом их 
последующего развития, а их среднее значение 
является ожидаемым коэффициентом произошедших убытков. На основе ожидаемого коэффициента 
произошедших убытков для каждого из кварталов 
наступления убытков рассчитывается ожидаемая 
величина произошедших убытков. Далее определяются суммарные величины произошедших, но 
не оплаченных на отчетную дату убытков с учетом 
факторов запаздывания. Резервом убытков на отчетную дату является сумма полученных убытков 
для каждого квартала событий.
Преимуществом описываемого метода является 
то, что он менее подвержен искажениям и ошибкам 
в данных за прошлые периоды, поскольку частично 
базируется на независимой оценке. Метод Борнхьюеттера–Фергюсона надежнее простого использования коэффициента убытков, так как учитывает 
информацию о недавнем развитии структуры уре
Таблица 3

Резерв убытков (тыс. руб.)

Отчетная дата
31.12.12
31.03.13
30.06.13
30.09.13
31.12.13

Метод цепной лестницы
686 724
574 500
512 909
592 512
719 134

Метод Борнхьюеттера-Фергюсона
604 379
567 570
558 867
596 901
674 688

0

100 
  000

200 
  000

300 
  000

400 
  000

500 
  000

600 
  000

1 
  кв 
  
2010
2 
  кв 
  
2010
3 
  кв 
  
2010
4 
  кв 
  
2010
1 
  кв 
  
2011
2 
  кв 
  
2011
3 
  кв 
  
2011
4 
  кв 
  
2011
1 
  кв 
  
2012
2 
  кв 
  
2012
3 
  кв 
  
2012
4 
  кв 
  
2012
1 
  кв 
  
2013
2 
  кв 
  
2013
3 
  кв 
  
2013
4 
  кв 
  
2013

Динамика 
  заработанной 
  премии

Заработанная 
  премия 
  (тыс. 
  руб.)

оценка и анализ адекватности резервов убытков страховой компании

для оценки развития убытков 
в будущем, согласно методу цепной 
лестницы, необходимо вычислить 
коэффициенты развития, которые 
определяются как отношения оплаченных 
убытков в последовательные периоды 
развития

Научные записки молодых исследователей № 4/2014
9

Таблица 4

Отчетная дата
31.12.12
31.03.13
30.06.13
30.09.13
31.12.13

Резерв убытков на отчетную дату (тыс. руб.)
686 724
574 500
512 909
592 512
719 134

Выплачено накопленным итогом

в течение одного квартала
373 852
371 491
354 031
457 851

в течение двух кварталов
515 392
523 605
551 718

в течение трех кварталов
581 419
628 282

в течение четырех кварталов
624 151

Остаток резерва по событиям,  
произошедшим до отчетной даты

через один квартал
264 617
233 020
215 212
277 233

через два квартала
104 000
102 023
121 966

через три квартала
53 972
71 293

через четыре квартала
43 305

Переоцененный резерв на отчетную дату

через один квартал
638 469
604 512
569 243
735 084

через два квартала
619 392
625 627
673 684

через три квартала
635 391
699 574

через четыре квартала
667 456

Избыток/недостаток резерва
19 269
–125 074
–160 774
–142 573

Избыток/недостаток резерва  
в % от первоначальной оценки
3%
–22%
–31%
–24%

Таблица 5

Отчетная дата
31.12.12
31.03.13
30.06.13
30.09.13
31.12.13

Резерв убытков на отчетную дату (тыс. руб.)
604 379
567 570
558 867
596 901
674 688

Выплачено накопленным итогом

в течение одного квартала
373 852
371 491
354 031
457 851

в течение двух кварталов
515 392
523 605
551 718

в течение трех кварталов
581 419
628 282

в течение четырех кварталов
624 151

Остаток резерва по событиям,  
произошедшим до отчетной даты

через один квартал
238 424
221 332
228 632
269 932

через два квартала
98 503
99 575
122 593

через три квартала
52 513
67 056

через четыре квартала
41 316

Переоцененный резерв на отчетную дату

через один квартал
612 277
592 823
582 663
727 783

через два квартала
613 895
623 180
674 311

через три квартала
633 931
695 338

через четыре квартала
665 467

Избыток/недостаток резерва
–61 087
–127 768
–115 444
–130 882

Избыток/недостаток резерва  
в % от первоначальной оценки
–10%
–23%
–21%
–22%

теМа ноМера: страхование как социальное БлаГо

Научные записки молодых исследователей № 4/2014
10

гулирования. Но добавление при этом ожидаемого 
коэффициента убытков к методу прогнозирования 
отражает некоторую устойчивость к искажениям 
структуры развития.

анализ адекватности резервов  
(run-off-анализ)
Важным аспектом деятельности актуария является 
проведение ретроспективного анализа адекватности оцененных резервов убытков. Результатом 
данного анализа является вычисление погрешности оценки резервов. Найденное отклонение называется показателем точности оценки, который 
характеризует дефицит или избыток резервов, отнесенный к первоначальной величине оценки резервов.
При проведении анализа адекватности необходимо правильно интерпретировать полученные 
результаты. Особенно это касается случаев систематической переоценки или недооценки первоначальной величины резервов убытков.

результаты  расчетов
На основе статистических данных об оплаченных убытках двумя описанными выше методами 
были получены оценки резервов убытков на пять 
отчетных дат. Результаты расчетов представлены 
в табл. 3.

Как отмечалось ранее, методы основаны на 
принципе сохранения порядка урегулирования 
убытков в течение рассматриваемого периода. Исследование структуры платежей страховой компании по портфелю договоров страхования средств 
автотранспорта показывает, что в среднем 13% всех 
выплат по страховым случаям приходятся на квартал, в который эти случаи происходят, 54% — в течение следующего квартала, 19% — в течение третьего 
квартала, остальная доля урегулируется в течение 
последующих кварталов.
На рисунке изображена динамика заработанной премии по портфелю договоров страхования 
средств автотранспорта за период с 1-го квартала 
2010 г. по 4-й квартал 2013 г.: наблюдаются неболь
шие колебания на фоне общего роста заработанной 
премии.

динамика заработанной премии
Указанные выше обстоятельства были учтены при 
расчете резервов убытков.
Далее для проведения анализа адекватности 
оценок резервов убытков, полученных по каждому 
из методов, необходимо сформировать две части 
таблицы с проверкой достаточности резервов. Первая часть — исторические выплаты, вторая — остатки 
резервов.
Для метода цепной лестницы и метода Борнхьюеттера–Фергюсона полученные данные представлены в табл. 4 и 5 соответственно.
Величины в части переоцененных резервов на 
отчетную дату получаются путем суммирования значений в соответствующих ячейках построенных таблиц выплат и остатков резерва. Для определения 
избытка или недостатка резерва необходимо вычесть из исторической оценки резерва переоцененный резерв на последнюю отчетную дату, т. е. число 
на нижней диагонали. Для наглядности вычисляется процентное соотношение отклонения резерва от 
первоначальной оценки.
Таким образом, анализируя полученные результаты, можно заключить, что исследуемые методы 
для рассматриваемого портфеля договоров страхования средств автотранспорта демонстрируют 
систематическую недооценку резервов. Однако 
в случае метода цепной лестницы на первую отчетную дату оценка резерва убытков соответствует 
оптимальной. Поэтому для окончательных выводов 
необходимо в дополнение к проведенным расчетам 
рассмотреть ретроспективу оцененных резервов 
более ранних периодов.

литература

1. 
Материалы Лондонского института актуариев, 303. Общее стра
хование: пер. с англ., подготовлено компанией ActEd. М.: IFE, 

2006.

2. 
Приказ Минфина РФ от 11.06.2002 № 51н (ред. от 08.02.2012) 

«Об утверждении Правил формирования страховых резервов по 

страхованию иному, чем страхование жизни» (зарег. в Минюсте 

РФ 16.07.2002 № 3584).

3. 
Klaus D. Schmidt. Modèles et Méthodes de Réservation

4. Закон РФ от 27.11.1992 № 4015–1 (ред. от 30.11.2011) «Об орга
низации страхового дела в Российской Федерации» (с изм. и доп., 

вступающими в силу с 01.01.2012).

5. Фридланд Ж. FCAS, FCIA, MAAA, FCA, KPMG LLP. Базовые методы 

оценки неоплаченных претензий, 2009.

6. Мак Т. Математика рискового страхования / пер. с нем. М.: Олимп- 

Бизнес, 2005.

оценка и анализ адекватности резервов убытков страховой компании

При проведении анализа 
адекватности необходимо правильно 
интерпретировать полученные результаты. 
особенно это касается случаев 
систематической переоценки или 
недооценки первоначальной величины 
резервов убытков

Научные записки молодых исследователей № 4/2014
11

Л

юбая компания стремится к максимизации 
прибыли. Чтобы реализовать это стремление, необходимо правильно организовать 
работу, опираясь на бизнес-стратегии, которые могут принести наибольшую прибыль при наименьших затратах.
В настоящее время все больше компаний страховой сферы стараются придерживаться клиентоориентированной стратегии, потому что успех деятельности напрямую зависит от степени достоверности 
и доступности информации о клиентах. Главными 
объектами анализа при таком подходе являются клиент и механизмы воздействия на него. Данная стратегия получила название CRM — Customer Relationship 
Management.
Каждая современная страховая компания имеет 
одну или более внедренных CRM-систем, предназначенных для автоматизации сбора и систематизации 
данных о клиентах. Системы данного типа, к сожалению, практически не обладают развитыми средствами анализа, в то время как для эффективного 
управления и развития бизнеса современным страховым компаниям необходимо рассматривать любую 
возникающую ситуацию под разными углами, оперативно принимать управленческие решения и иметь 
возможность анализировать большое количество 

различной клиентской информации. Решающую 
роль в этих процессах играет наличие достоверной, 
консолидированной, эталонной информации — разноплановой отчетности по клиентам. Из-за игнорирования анализа CRM-данных страховщики порой 
даже не подозревают о существенных закономерностях поведения клиентов. А между тем знание подобных закономерностей и их учет могут принести 
значительную практическую пользу.

Одним из современных подходов к решению 
проблем, возникающих в страховом бизнесе, является использование платформ Business Intelligence 
(BI). Популярность BI-решений постоянно растет, поскольку растет потребность в них. На рынке появляются принципиально новые, зачастую более удобные 
и доступные BI-платформы, предоставляющие бизнесу новые возможности для анализа данных. При 
этом, в отличие от остальных классов бизнес-приложений, эффект от внедрения BI-решений становится 
очевиден буквально с первых дней работы системы. 
Даже в случае сложных и нетривиальных задач, возникающих в компаниях самых разных отраслей, BI 
часто позволяют быстро получать ответы на многие 
непростые вопросы и находить верные решения [1].

УДК 004 (368)
CRM-аналитика в страховой сфере

Аннотация. Статья посвящена анализу эффективности использования продуктов Business Intelligence 
для проведения анализа клиентских данных и получения консолидированной эталонной клиентской информации на примере внедрения в страховой компании.
Ключевые слова: клиент; страхование; взаимоотношения с клиентами; CRM; бизнес-процессы страховой 
компании; бизнес-анализ; BI; анализ данных.
Abstract. Article is devoted to the analysis of efficiency of use of products of Business Intelligence for the analysis 
of client data and obtaining consolidated reference client information on the example of introduction in insurance 
company.
Keywords: customer; insurance; customer relationship; CRM; business processes in insurance company; Business 
Intelligence; BI; data analysis.

Витзон А. М.,  
студентка магистратуры  
Финансового университета 
 annavitzon@gmail.com 

Научный руководитель: Рыжко А. Л., кандидат экономических наук, доцент.

теМа ноМера: страхование как социальное БлаГо

в настоящее время все больше 
компаний страховой сферы стараются 
придерживаться клиентоориентированной 
стратегии, потому что успех деятельности 
напрямую зависит от степени 
достоверности и доступности информации 
о клиентах

Научные записки молодых исследователей № 4/2014
12

Основная цель внедрения продуктов Business 
Intelligence предельно проста: преобразовать исходные данные в полезную информацию, которую 
можно использовать для принятия правильных 
и своевременных решений. На практике многие организации не используют все имеющиеся данные как 
источник получения необходимых знаний о бизнесе 
и клиентах для принятия решений и реакции на изменения ситуации. Чаще всего информация, которая 
действительно способна дать необходимые знания, 
не лежит на поверхности, а скрыта глубоко в данных, 
хранящихся во внутрикорпоративных системах. Для 
своевременного использования такой информации 
компании нуждаются в инструменте, который бы 
позволил осуществить оптимизацию, фильтрацию 
и объединение всех необходимых данных, а также 
провести их полный и быстрый анализ даже неопытным пользователям.

Так как любая страховая компания по определению является клиентоориентированной, за время 
своей деятельности она накапливает большой объем 
различной информации о клиентах. Из всех подходов к управлению взаимоотношениями с клиентами 
на данный момент компании наибольшее внимание 
уделяют операционному уровню CRM-систем.

Задача повышения лояльности клиента решается 
в процессе контакта с ним. Все данные, полученные 
при общении, накапливаются и просматриваются перед следующим контактом или используются 
для построения статичных отчетов. Низкая эффективность таких отчетов обусловлена быстрой сменой актуальности CRM-информации и отсутствием 
анализа причин тех или иных результатов. Анализ 
большого объема CRM-данных — это длительный 
и дорогостоящий процесс, который зачастую может препятствовать своевременному принятию ре
шений или значительно увеличивать трудозатраты, 
необходимые для решения задач, с которыми BIплатформа справляется за считанные секунды. Все 
это в будущем может помешать развитию страховой 
компании. Именно поэтому внедрение BI-решений 
для анализа клиентских данных становится все актуальней.
BI-инструмент достигает пика эффективности, 
когда располагает обширными данными для анализа, 
например информацией, хранящейся в системе CRM. 
Суть дела в том, что BI-инструменты помогают компаниям организовывать и управлять данными о клиентах и операциях сверху донизу, путем улучшения 
стратегических решений. Специально разработанные BI-инструменты, такие как QlikView и Microsoft BI 
Analytics, предназначены для того, чтобы извлекать 
информацию из различных бизнес-систем и организовывать ее в виде «приборных панелей» (Business 
Dashboard). Dashboard-панели используют для анализа и визуального представления актуальных, «живых» данных, полученных из CRM-системы, в режиме 
реального времени и отображения ключевых показателей эффективности (KPI) или ключевых финансовых показателей (KFIs), которые являются датчиками того, как организация выполняет поставленные 
перед собой задачи [2].
Каждая организация имеет свой набор аналитических потребностей и проблем при использовании 
CRM-систем. Тем не менее есть некоторые типичные 
главнейшие цели интеграции BI- и CRM-систем, которые могут быть сгруппированы следующим образом.
сбор и консолидация данных. Хранение данных 
в одном месте для маркетинга, продаж и обслуживания клиентов. Благодаря интеграции BI и CRM, нужная информация может быть захвачена и добавлена 
в центральное хранилище.
дублирование данных. Это общая проблема 
с приложениями CRM. Многие организации рассматривают вопросы интеграции BI-инструментов с CRM 
для сокращения дублирования данных [3].
Целью данной статьи является оценка эффективности использования продуктов Business Intelligence 
для проведения анализа клиентских данных и получения консолидированной эталонной клиентской 
информации на примере внедрения в страховой 
компании.
Задачами в ходе данной работы являются:
• анализ деятельности компании;
• описание внедренного BI-решения;
• анализ результатов внедрения BI-решения.
В качестве примера была рассмотрена модель 
ведения клиентской базы в страховой компании. 
Данные о клиентах в рассматриваемой компании 

CRM-аналитика в страховой сфере

основная цель внедрения продуктов 
Business Intelligence предельно проста: 
преобразовать исходные данные 
в полезную информацию, которую можно 
использовать для принятия правильных 
и своевременных решений

анализ большого объема CRM-данных — 
это длительный и дорогостоящий процесс, 
который зачастую может препятствовать 
своевременному принятию решений или 
значительно увеличивать трудозатраты