ما در حوزه انجام تحقیقات، ارائه مشاوره و طراحی انواع محصولات بیمه ای و اعتباری، تدوین مستندات و دستورالعمل های مدیریت ریسک سازمانی و تحلیل داده و طراحی انواع داشبوردهای مدیریتی می توانیم به شما کمک کنیم.
همچنین سفارش انجام انواع تحلیل آماری پایان نامه در انواع رشته ها با نرم افزارهای Amous، Smart pls، Spss، Eviews و R پذیرفته می شود.
چکیده
در این حوزه یکی از چالش های موجود، نحوهی محاسبه و برآورد ارزش منصفانه بر اساس فرضیات واقع بینانه میباشد. در این مقاله به مهمترین روشهای برآورد ارزش منصفانه به همراه مزایا و محدودیت های هر روش پرداخته شده است. روش های برآورد ارزش منصفانه باید تا حد ممکن ساده و قابل فهم بوده و برآوردهای پایدار و معتبر ارائه دهند. به طور کلی انتخاب روش مناسب برای برآورد ارزش منصفانه در صنعت بیمه به ویژگی های خاص دارایی یا بدهی مورد نظر بستگی دارد. اغلب، ترکیبی از این روشها برای دستیابی به ارزشگذاری دقیق تر و جامع تر استفاده می شود.
واژگان کلیدی: ارزش منصفانه، رضایت مشتری، توانگری مالی، مدیریت ریسک
Pyliferisk یک کتابخانه باز است که در پایتون برای محاسبات قراردادهای زندگی و اکچوئری بر اساس متدولوژی های رایج بین اکچوئری ها (International Actuarial Notation) نوشته شده است،.
این کتابخانه میتواند تمام ریسکهای احتمالی زندگی را پوشش دهد (از آنجایی که فرمول‌های اکچوئری از نشانه‌گذاری بین‌المللی اکچوئری پیروی می‌کنند)، و همچنین از محصولات اصلی بیمه زندگی مانند مدت معین، تمام عمر، مستمری‌ها و عمر و سرمایهگذاری پشتیبانی میکند. علاوه بر این، این کتابخانه را می توان به راحتی با هر مشخصات خاص یا داخلی تنظیم کرد، زیرا پایتون یک زبان بسیار صریح است.
این کتابخانه نه تنها برای اهداف آکادمیک بلکه برای استفاده حرفه ای توسط اکچوئرها (پیادهسازی ماژول های حق بیمه و ذخایر) یا توسط حسابرسان (اعتبارسنجی ذخایر یا مدل های ریسک سرمایه) ایده آل است.
این کتابخانه به عنوان یک ماژول مجزا توزیع شده است و هیچ وابستگی دیگری به جز کتابخانه استاندارد پایتون ندارد، که آن را به طرز شگفت انگیزی سریع میکند. علاوه بر این، این بسته شامل چندین جدول مرگ و میر زندگی (pyliferisk.mortalitytables) است که عمدتاً از کتابهای درسی دانشگاهی استخراج شده است.
Big Data به مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ و پیچیده اطلاق می‌شود که به طور سنتی با ابعاد، حجم، تنوع و سرعت بالای آن شناخته می‌شود. این داده‌ها معمولاً از منابع متنوعی مانند سنسورها، دستگاه‌های متصل به اینترنت (IoT)، رسانه‌های اجتماعی، سیستم‌های آنلاین، دیتابیس‌های بزرگ و غیره بدست می‌آیند. مهمترین ویژگی‌های Big Data عبارتند از:
1. حجم (Volume): داده‌های بزرگی که باید تحت تحلیل قرار گیرند و معمولاً به حجمی بسیار بزرگ می‌رسند. این داده‌ها می‌توانند در حجم پتابایت یا بیشتر باشند.
2. سرعت (Velocity): داده‌ها با سرعت بالا و به صورت پیوسته تولید می‌شوند و باید در زمان واقعی پردازش و تحلیل شوند. نمونه‌ای از این نوع داده‌ها میتواند جریان داده‌های سنسورهای IoT باشد.
3. تنوع (Variety): داده‌های بزرگ می‌توانند در قالب‌های مختلفی مانند متن، تصویر، صوت، ویدئو، داده‌های جغرافیایی، داده‌های شبکه‌های اجتماعی و غیره باشند. همچنین، این داده‌ها ممکن است از منابع مختلف و با ساختارهای متفاوت باشند.
برای خلق ارزش از Big Data و بهره‌گیری بهینه از آن، روشها متنوعی در حوزه تحلیل داده‌ها وجود دارد. از جمله روشها مورد استفاده در تحلیل Big Data می‌توان به ماشین لرنینگ، استخراج اطلاعات، شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های تکراری، تحلیل شبکه‌های اجتماعی، تحلیل متن و غیره اشاره کرد.
استفاده از Big Data در مختلف صنایع و حوزه‌ها از جمله تجارت، بهداشت و درمان، حمل و نقل، تولید، مالیات، بازاریابی و غیره، بهبود تصمیم‌گیری‌ها، شناسایی الگوها و روندها، کشف رویدادهای ناگوار و بهبود عملکرد سازمان‌ها را ممکن می‌سازد.
