ЭКОНОМЕТРИКА ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ЗНАЧЕНИЙ В ОЦЕНКЕ ПОКАЗАТЕЛЯ PML ПРИ ПЕРЕСТРАХОВАНИИ ПРИРОДНЫХ КАТАСТРОФ (NATCAT)
Ключевые слова:
PML, NatCat, Solvency II, теория экстремальных значений, распределение GPD, страховой рынок Узбекистана, агрострахование, квантильная регрессия.Аннотация
В данной статье исследуются вопросы эконометрического моделирования показателя PML (Possible Maximum Loss) в обеспечении финансовой устойчивости страхового рынка Узбекистана в условиях глобального изменения климата. С учетом специфических аграрных и сейсмических рисков Узбекистана предлагается интеграция теории экстремальных значений (EVT) и квантильной регрессии. Анализ данных НАПП и SNS Ratings показал, что традиционные методы недооценивают риск до 24%. Статья представляет научно обоснованные предложения по адаптации национальной страховой системы к международным стандартам Solvency II и оптимизации капитала перестрахования.
Библиографические ссылки
1. O‘zbekiston Respublikasining “Sug‘urta faoliyati to‘g‘risida”gi Qonuni. 15.12.2021 y., O‘RQ–730-son.
2. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining“Sug‘urta bozorini isloh qilish va uning jadal rivojlanishini ta’minlash chora-tadbirlari to‘g‘risida”gi Qarori. 02.08.2019 y., PQ–4412-son.
3. O‘zbekiston Respublikasi Vazirlar Mahkamasining “Qishloq xo‘jaligi mahsulotlarini yetishtiruvchilarni xavf-xatardan sug‘urta qilish tizimini takomillashtirish chora-tadbirlari to‘g‘risida”gi Qarori.
4. NAPP. O‘zbekiston sug‘urta bozorining 2020–2025 yillardagi statistik ko‘rsatkichlari to‘plami. Rasmiy ma’lumotlar.
5. SNS Ratings. O‘zbekiston sug‘urta kompaniyalari reytingi hisoboti. 2024 IV chorak – 2025 III chorak.
6. Begalov B.A. Statistika faoliyatiga bulutli texnologiyalarni joriy etish istiqbollari. Aktuar moliya va buxgalteriya hisobi, 2026, 6(01), 26–33.
7. Shennaev X. Sug‘urta bozorida risk-menejmentni takomillashtirish masalalari. Iqtisodiyot va innovatsion texnologiyalar, 2022.
8. Abdurahmonov Q.X. Sug‘urta ishi. Darslik. Toshkent: “Iqtisodiyot”, 2019.
9. McNeil, A. J., Frey, R., & Embrechts, P. (2015). Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques and Tools. Princeton University Press.
10. Embrechts, P., Klüppelberg, C., & Mikosch, T. (1997/2023). Modelling Extremal Events for Insurance and Finance. Springer.
11. Koenker, R. (2005). Quantile Regression. Cambridge University Press.
12. Solvency II Directive (2009/138/EC). Official Journal of the European Union.
13. Coles, S. (2001). An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values. Springer.
14. Chavez-Demoulin, V., & Davison, A. C. (2012). Generalized additive modelling of sample extremes. Journal of the Royal Statistical Society.
15. Gilli, M., & Këllezi, E. (2006). An application of extreme value theory for measuring financial risk. Computational Economics.
16. Rootzén, H., & Katz, R. W. (2013). Design floods and spells of low flow in a changing climate.
17. Swiss Re. (2023–2024). Sigma Reports: Natural catastrophes and inflation.
18. Munich Re. (2024). Natural Disaster Figures.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
