Logit and probit model for prediction the financial health of insurance company

Abstract

В роботі розроблено модель прогнозування фінансового стану страхових компаній. Досліджено існуючий світовий і український досвід прогнозування фінансового стану фінансових посередників – банків і страхових компаній, який засвідчив, що одним із найбільш використовуваних методів для вирішення цієї задачі є застосування різного виду регресійних рівнянь – лінійного, логіт і пробіт. Враховуючи, що в Україні в результаті фінансової кризи 2015 р. деякі страхові компанії припинили свою діяльність та були позбавлені ліцензії, для розробки моделі прогнозування фінансового стану було досліджено їх фінансову звітність та визначено 31 показник їхньої діяльності груп ліквідності, платоспроможності та фінансової стійкості, рентабельності, ділової активності, а також до групи специфічних показників тестів раннього попередження. Відбір страховий компаній України, що нормально працюють та були виведені з ринку, було здійснено на основі відкритих джерел, адже відкритого реєстру страхових компаній та їх фінансової звітності фінансовим регулятором не створено. Для відбору предикторів, що будуть включені в модель прогнозування фінансового стану страхових компаній було застосовано двовибірний F-тест для дисперсій, алгоритм Фаррара –Глобера та метод парної кореляції. До рівнянь лінійної, логіт- і пробіт-регресії було включено три фактори – валова рентабельність капіталу, оборотність активів та показник змін у капіталі. Перевірку якості лінійного рівняння регресії здійснено із використанням коефіцієнта детермінації, F-критерія та p-статистики, logit та probit регресійних рівнянь – рівня значущості (критерію максимальної правдоподібності), випадків передбачених банкрутств, суми квадратів залишків. На основі даних фінансової звітності страхових компаній України отримано лінійне, логіт- і пробіт-рівняння регресії, що можуть бути використані для оцінювання впливу факторів на майбутній фінансовий стан та визначати вірогідність банкрутства страхових компаній та перспективний фінансовий стан.

В роботе разработана модель прогнозирования финансового состояния страховых компаний. Исследован существующий мировой и украинский опыт прогнозирования финансового состояния финансовых посредников - банков и страховых компаний, который показал, что одним из самых используемых методов для решения этой задачи является применение различного вида регрессионных уравнений - линейного, логит и пробит. Учитывая, что в Украине в результате финансового кризиса 2015 некоторые страховые компании прекратили свою деятельность и были лишены лицензии, для разработки модели прогнозирования финансового состояния были исследованы их финансовая отчетность и определено 31 показатель их деятельности групп ликвидности, платежеспособности и финансовой устойчивости, рентабельности, деловой активности, а также к группе специфических показателей тестов раннего предупреждения. Отбор страховой компаний Украины, которые нормально работают и были выведены с рынка, было осуществлено на основе открытых источников, ведь открытого реестра страховых компаний и их финансовой отчетности финансовым регулятором не создано. Для отбора предикторов, которые будут включены в модель прогнозирования финансового состояния страховых компаний были применены двовыборной F-тест для дисперсий, алгоритм Фаррара -Глобера и метод парной корреляции. Уравнениям линейной, логит- и пробит-регрессии были включены три фактора - валовая рентабельность капитала, оборачиваемость активов и показатель изменений в капитале. Проверка качества линейного уравнения регрессии осуществлена с использованием коэффициента детерминации, F-критерия и p-статистики, logit и probit регрессионных уравнений - уровня значимости (критерия максимального правдоподобия), случаев предусмотренных банкротств, суммы квадратов остатков. На основе данных финансовой отчетности страховых компаний Украины получено линейное, логит- и пробит-уравнение регрессии, могут быть использованы для оценки влияния факторов на будущий финансовое состояние и определять вероятность банкротства страховых компаний и перспективное финансовое состояние.

A model for prediction the financial health of insurance company has been developed. The existing leading world and Ukrainian experience of prediction the financial health of financial intermediaries − banks and insurance companies − has been investigated. It was shown that for this need one of the most commonly used methods is the different types of regression equations − linear, logit and probit. As a result of the financial crisis 2015 in Ukraine, some insurance companies have ceased their activities and were deprived of their licenses. Therefore, the financial statements of these companies have been investigated in order to develop a model for prediction their financial health. This analysis was determined 31 indicators of their activities for the groups of liquidity, solvency and financial stability, profitability, business activity, as well as for the group of specific indicators of early warning tests. The selection of normally operated insurance companies and those that were withdrawn in Ukraine was made based on open sources, since an open register of insurance companies were not created by the financial regulator. For the screening of predictors to be included in the model for prediction the financial health of insurance companies, a two-choice test for variance, the Farrar-Glauber algorithm and the pair correlation method were applied. Three factors were included in the linear, logit and probit regression equations − gross return on equity, asset turnover, and indicator of changes in equity. The quality of the linear regression equation was checked using the coefficient of determination, criterion and statistics, logit and probit regression equations − level of significance (maximum likelihood estimator), bankruptcy cases, the residual sum of squares (RSS). Based on the financial statements of Ukrainian insurance companies, linear, logit and probit regression equations have been obtained, which can be used to assess the contributions of various factors to the future financial position of insurance companies, determine the probability of bankruptcy and prospective financial health.