ПОТЕНЦИАЛ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ПРОГРАММ ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО СТРАХОВАНИЯ В РОССИИ // DEVELOPMENT POTENTIAL OF REGIONAL PARAMETRIC INSURANCE PROGRAMS IN RUSSIA
I. Kotlobovskii B.,
M. Budanova M.,
E. Lukash N.,
И. Котлобовский Б.,
М. Буданова М. and
Е. Лукаш Н.
Additional contact information
I. Kotlobovskii B.: Lomonosov Moscow State Universityy
M. Budanova M.: Lomonosov Moscow State University
E. Lukash N.: Lomonosov Moscow State University
И. Котлобовский Б.: Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова
М. Буданова М.: Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова
Е. Лукаш Н.: Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова
Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice // Finance: Theory and Practice, 2018, vol. 22, issue 2, 106-123
Abstract:
The subject of the research is the study of Russian and international experience in the use of index insurance. It is revealed that parametric insurance is used both in developed and developing insurance markets. The aim of the study is to propose an index insurance model based on two parameters: temperature and precipitation — with the possibility of using this model for regional index insurance programs inRussia. The authors put forward a hypothesis that the model of index insurance of crops against drought can be based on two parameters for a more accurate determination of the amount of insurance premiums. The study is built on the basis of statistical data from 85 subjects of theRussian Federationon precipitation, temperature, yields for the period from 1996 to 2015.We used the method of correlation analysis to select the region for the model. To test the model, one region was chosen —Bryanskregion, where the greatest correlation between the parameters was found. The study proved the economic feasibility of index insurance model based on one subject of theRussian Federationin comparison with the insurance program with state support. It is proved that the calculation of the model with two parameters has a lower level of risk than the calculation of the model with one parameter. It makes possible reduction of the net premium rate and competition with insurers programs drawn up with the support of the state. The authors highlight the existing problems of insurance with state support and identified the need to create regional insurance programs for various crops to protect against catastrophic risks, such as drought, frost, floods and others on the basis of meteorological data. We conclude that the proposed model makes possible to expand the insurance of farmers’ risks, creation of several programs with different sets of insurance risks, and reduction of the risk of fraud by more accurate calculation of the insurance premium.
В статье анализируется российский и международный опыт применения индексного страхования. Выявлено, что параметрическое страхование применяется как на развитых, так и на развивающихся страховых рынках. Цель исследования состоит в том, чтобы предложить модель индексного страхования на основе двух параметров: температуры и осадков — с возможностью применения этой модели для региональных программ индексного страхования в России. Авторами выдвинута гипотеза о том, что модель индексного страхования урожая от засухи может быть основана на двух параметрах для более точного определения суммы страховой премии. Исследование построено на основе статистических данных 85 субъектов РФ по осадкам, температуре, урожайности за период с 1996 по2015 г. В исследовании использован метод корреляционного анализа для выбора региона для модели. Для апробации модели выбран один регион — Брянская область, где найдена наибольшая корреляция между параметрами. По результатам исследования доказана экономическая целесообразность модели индексного страхования на основе одного субъекта РФ в сравнении с программой страхования с господдержкой. Доказано, что расчет модели по двум параметрам имеет меньший уровень риска, чем при расчете модели с одним параметром. Это дает возможность страховщикам сократить нетто-ставку премии и конкурировать с программами, составленными при поддержке государства. Авторами выделены существующие проблемы страхования с государственной поддержкой и выявлена необходимость создания региональных программ страхования различных сельскохозяйственных культур для защиты от катастрофических рисков, таких как засуха, заморозки, наводнения и других, на основе метеорологических данных. Выводы исследования состоят в том, что предложенная модель дает возможность расширить практику страхования рисков фермеров, создать несколько программ с различными наборами страховых рисков, уменьшить риск мошенничества за счет более точного расчета суммы страховой премии.
Keywords: risks of disasters; financing; insurance markets; parametric insurance; index-based insurance; financing the regions after a disaster; insurance against drought; calculation of the premium for index insurance; regional insurance program; losses from catastrophes in the Russian economy; риски катастроф; инструменты финансирования; страховые рынки; параметрическое страхование; индексное страхование; финансирование регионов после катастроф; страхование от засухи; расчет премии для индексного страхования; региональные программы страхования; ущерб от катастроф экономике России (search for similar items in EconPapers)
Date: 2018-05-26
References: View references in EconPapers View complete reference list from CitEc
Citations:
Downloads: (external link)
https://financetp.fa.ru/jour/article/viewFile/649/483.pdf (application/pdf)
Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.
Export reference: BibTeX
RIS (EndNote, ProCite, RefMan)
HTML/Text
Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:financ:y:2018:i:2:p:106-123
Access Statistics for this article
More articles in Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice // Finance: Theory and Practice from ФГОБУВО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации // Financial University under The Government of Russian Federation
Bibliographic data for series maintained by Алексей Скалабан ().