Исследование страховых рынков 31 страны на базе страховых показателей и выявление места России в кластерной иерархии с помощью кластерного анализа в среде R

Abstract

Статья направлена на исследование страховых рынков 31 выбранной страны на основе страховых показателей с помощью кластерного анализа с использованием современных методов научных исследований. Цель статьи состоит в том, чтобы разделить на кластеры 31 страну для определения уровня развития страховой отрасли в этих странах в среде R на базе анализа выбранных страховых показателей и интерпретировать полученные кластеры. Для кластерного анализа были использованы статистические данные Организации Экономического Сотрудничества и Развития (ОЭСР) для 31 страны за период с 1992 по 2015 год. Для кластеризации стран с точки зрения их страховых показателей были взяты следующие факторы: глубина страхования, плотность страхования, ВВП, общая сумма страховых премий за указанный ранее период по странам. В итоге кластерного анализа в среде R было выявлено 5 кластеров. Россия попадает в кластер стран с низким уровнем развития страховой отрасли, наряду с Турцией и Мексикой, но обладает большим потенциалом развития в связи с тем, что относится с развивающимся рынкам, где культура страхования пока находится на более низком уровне, чем в странах более высоких кластеров, которые относятся к развитым рынкам страхования. Кластерный анализ позволяет увидеть схожесть страховых рынков. Авторы выдвинули гипотезу о том, что страховой рынок России по своей структуре, используемым страховым инструментам и принципам функционирования соответствует модели восточно-европейских стран, что позволяет совершенствовать страховой механизм страны в рамках тенденций стран именно такой типологии страхового рынка, но данная гипотеза была опровергнута в результате исследования. Авторы попытались сделать сравнительный анализ страховых систем, проблем страхования и инструментов управления рисками, используемых на рынках стран одного кластера. Приведенные алгоритмы исследования в R могут быть использованы с другими данными в разных сферах.