Sigorta şirketlerinde finansal başarının ölçülmesi ve bir uygulama

Abstract

Sigorta şirketleri, bireylerin sınırlı tasarruflarını verimli yatırımlara kanalize ederek tüm dünyada sermaye piyasasının gelişmesinde önemli bir role sahiptir. Bu çalışmanın amacı, sigortacılık sektöründe başarısızlık öngörüsünde bulunmak için finansal oranların yeteneğini analiz eden bir yaklaşım geliştirmektir. Sigortacılık sektöründe öngörü modellerinin başlıca amacı, sağlıklı bir rekabet sürdürmek ve başarısızlığı önlemek için şirketlerin finansal durumlarındaki değişiklikleri teşhis etmektir. Bilgisayarlı tahmin sisteminde, tahmin modelleri problemli şirketleri ortaya çıkarmakta ve şirketlerin problemlerini daha hızlı belirlemektedir. Bilgisayar sistemi, aynı zamanda özel problem alanlarını teşhis etmeye yardım etmekte böylece, ilgili alanlarda araştırmanın yoğunlaşmasını sağlamaktadır. Çalışma, yeni öngörü model teknikleri belirlemek ve bunları mevcut yaklaşımlarla karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Tez, sigorta şirketlerinin öngörü performansı altında, çoklu diskriminant analizi ve çoklu regresyon analizinin yeterliliğini karşılaştırmaktadır. Diskriminant ve regresyon analizi SPSS programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Araştırma, 45 sigorta şirketini kapsamaktadır. Araştırmadaki veriler, sigorta şirketlerinin 1992 ve 2004 yılları arasındaki finansal tablolarından elde edilmiştir. Sonuçlar iki model arasında karşılaştırılarak, sınıflandırma doğruluğu ve modelin nasıl öngörüde bulunduğu gösterilmiştir. Regresyon ve diskriminant modelleri firmaların verilerine uygulandığında, öngörü gücü sağlamaktadır. Öngörü modelleri riskli bir firmanın iflasına yakın erken uyarı vermektedir ve karar vericilerin politikalarını belirlemelerinde ve kayıplardan kaçınmak için düzeltici önlemleri almalarında yardımcı olmaktadır. Sonuç olarak, öngörü modeli ilgililere yararlı olacaktır.

Insurance companies have an important role in the improvement of capital markets all over the world by gathering the individuals’ limited savings and orienting to high productive investments. The objective of the study was to develop a univariate approach to investigate the ability of financial rations to predict failure. The primary purpose of prediction models in insurance sector, regardless of the methodology used, is to identify changes in the financial condition of the institutions to prevent failures and maintain healthy competition. In prediction monitoring systems and prediction models, allow the agencies to allocate examination resources more efficiently among problems and emerging with problems institutions. The monitoring systems also help to identify specific problem areas, thus aiding off- site analysis and helping to focus examinations towards major areas of concern. This dissertation addressed this issue by exploring new prediction model techniques and comparing them to existing approaches. and compared the ability of multiple discriminant analysis and multiple regression analysis to predict insurance firm underperformance. The research is based on 45 insurance company. The data used in the analysis has obtained from financial statements of the insurance company for the period of 1992-2004. The analyse were performed through the use of SPSS program and included regression analysis and discriminant analysis. The results were compared between two models and indicated how well the model estimated from the retailing industry could have improved the classification accuracy. The success of Diskriminant and Regression’s models indicated that the models maintain the stability in predicting bankruptcy even when applied to the case of firms. Prediction model have provided an early warning of impending bankruptcy risk for a firm and helped decision makers to evaluate their policies and to take corrective action to avoid the losses. As a result, prediction model have benefit a variety of interested groups.