Самарская страховая компания "ПАРИ" - компания, которая обеспечивает покрытие в виде компенсации в результате утраты, повреждения, травм, лечения, в обмен на премиальные выплаты. Компания рассчитывает риск возникновения, затем определяет стоимость замены, потери для определения премии суммы. Она, как правило, состоят из нескольких страховых агентов.

СК "ПАРИ" основана в 1992 году, компания предлагает на рынок широкий спектр страховых услуг по различным видам страхования: ДМС, автострахование, ипотечное, страхование ответственности и другие. Компания постоянно наращивает собственные средства, крупные риски перестраховывает в надежных перестраховочных компаниях, что позволят говорить о её надежности и финансовой устойчивости.

Зарегистрировано акционерное общество закрытого типа "Страховая компания "ПАРИ". В 1993 году страховщик перерегистрировался в ОАО и начал страховую деятельность по временной лицензии на пять видов страхования. В настоящее время компания осуществляет 49 видов страхования.

Основными акционерами общества являются банки и предприятия страны. Генеральный директор ОАО СК "ПАРИ" - Александр Михайлович Кудряков.

Компания "ПАРИ" начинает продажи полисов обязательного страхования автогражданской ответственности. Центральный офис СК "ПАРИ" находится в Москве. Филиалы компании работают в следующих крупных городах: Санкт-Петербург, Новосибирск, Ростов-на-Дону, Рязань, Нижний Новгород, Самара.

Страховая компания "ПАРИ" имеет рейтинг "А+" (очень высокий уровень надёжности), присвоенный рейтинговым агентством "Эксперт РА". В 2014 году по объёму сборов компания заняла 53 строчку в рейтинге страховщиков России.

Страховая компания "ПАРИ" аккредитована для выполнения специальных проектов Федерального Агентства по ипотечному жилищному кредитованию, энергетического комитета Москвы, ипотечной корпорации Московской области, региональной строительной ассоциации "Рестра" и многих других организаций.

ОАО "ПАРИ" состоит во Всероссийском союзе страховщиков, Российском Союзе Автостраховщиков, Национальной страховой гильдии, Российском книжном союзе, Московской Торгово-Промышленной Палате, Поволжской логистической ассоциации и Некоммерческом партнерстве по защите прав и законных интересов перевозчиков "Поволжье". [1]

Страхование автомобиля является юридическим требованием. Как ответственный водитель, каждый без сомнения, знает, что наличие страховки для автомобиля является обязательным, но, из - за терминологии, используемых страховщиками, водители не могут иметь полное понимания того, что именно это и зачем это надо.

Все автомобилисты должны по закону, застраховать свои автомобили. Проще говоря, это обеспечивает финансовую защиту в случае инцидента, который причиняет вред или ущерб другого лица, автомобиль, имущество или животное. В зависимости от типа политики, это может быть или может не включать в себя расходы на ремонт за повреждение собственного транспортного средства в результате инцидента, угон транспортного средства и повреждения автомобиля, вызванного другими причинами.

Страховая компания является одной из тех организаций, которые имеют широкое распространение операции по всей стране. Поэтому очень важно выполнять все операции через иерархически организованную структуру сотрудников для достижения организационных целей. Иерархия в страховой компании в основном классифицирует людей, работающих в любой страховой компании, в зависимости от норм, которые могут включать в свою власть в компании, их роли, обязанности и принятия решений органом.

Самарская СК "ПАРИ" можно рассматривать как многоуровневую иерархическую систему.

Структура организации - это способ построения взаимосвязи между уровнями управления и функциональными областями, обеспечивающий оптимальное при данных условиях достижение целей организации, т.е. "организационная структура управления" - одно из ключевых понятий менеджмента, тесно связанное с целями, функциями, процессом управления, работой менеджеров и распределением между ними полномочий. В рамках этой структуры протекает весь управленческий процесс (движение потоков информации и принятие управленческих решений), в котором участвуют менеджеры всех уровней, категорий и профессиональной специализации. Структуру можно сравнить с каркасом здания управленческой системы, построенным для того, чтобы все протекающие в ней процессы осуществлялись своевременно и качественно. Внимание, которое руководители организаций уделяют принципам и методам построения структур организаций, выбору их типов, изучению тенденций изменения и оценкам соответствия задачам организаций [2].

В централизованной структуре, верхний слой управления имеет большую часть принятия решений власти и имеет жесткий контроль над отделами и подразделениями. В децентрализованной структуре принятие решений власти распространяется и отделы и отделы могут иметь разную степень независимости.

Существуют три отдела иерархии в страховой компании: административный отдел, организационный отдел, исполнительный отдел.

Административный отдел

Это самый высокий отдел в страховой компании, достигаемый профессионалом в страховом секторе. Эти специалисты главного отдела, которые управляют администрированием всей страховой компании. Они имеют полное принятие решений власти и вести сотрудников работать для роста компании.

Исполнительный отдел.

Профессионалами этого отдела в страховой компании являются средними должностными лицами. Они в основном заботятся о, управлении и обращении с командой страховых сподвижников для работы. Они должны иметь большой опыт работы в страховом секторе, чтобы попасть в этот отдел. В основном эти специалисты начинают с организационного отдела, и со временем получают повышение до более высоких уровней

Организационный отдел.

Специалисты на этом уровне иерархии в страховой компании являются профессиональными, которые выступают в качестве прямого представителя. Они могут быть с опытом работы или без этой области. Их работа связанна с продажей страховки жизни для людей, наряду с завершением бумажной работы и т.д.

Организационная структура представлена на рис.1.1

Рассмотрим подробнее организационную структуру

Директор страховой занимает высшее звено в организации, наделённый возможностями выбора стратегии становления организации, работы с кадрами, определения денежных струй фирмы.

Главный менеджер страхований - менеджер, который ответственный за контроль операций в страховой практике. Управляет организацией и производительности труда в страховой компании. Минимизирует риск финансовых потерь.

Руководитель отдела - начальник отдела, который контролирует полностью работу страховых агентов. Руководитель отдела страхования находится в подчинении директора.

Актуарный менеджер - менеджер, который анализирует статистические данные, такие как смертность, несчастные случаи, болезнь, инвалидность и пенсионные ставки и строит вероятностные таблицы для прогнозирования риска и ответственности за оплату будущих выплат. Может установить, ставки страховых взносов, денежные резервы, необходимые для обеспечения выплаты будущих выгод. Сотрудничает с программистами, андеррайтерами, счетами, экспертами, и высшим руководством, чтобы помочь компаниям в разработке планов для новых направлений бизнеса или улучшения существующего бизнеса.

Менеджер по работе с клиентами - оказывают помощь и консультирование клиентам по услугам компании. Так же разрабатывает процедуру обслуживания, политику и стандарты компании.

Оценщик - специалисты, которые оценивают стоимость застрахованных предметов и оценки страховых требований. Они решают, должна ли страховая компания выплачивать претензии, и если да, то сколько. Большинство страховых оценщиков работают полный рабочий день. Они часто работают вне офиса, осмотр поврежденных зданий и автомобилей.

Актуарный аналитик - аналитики, которые работают в страховой отрасли используют статистические модели для анализа данных и расчета вероятности и затрат, связанные с определенными событиями, такие как отказ продукта, несчастные случаи, повреждение имущества, травма и смерть. Они используют результаты для разработки и страхования ценовой политики. Они также оценивают вероятность катастрофических событий, таких как ураганы, землетрясения, пандемии и террористами атак, а также оценить воздействие рисков страховых компаний.

Административный помощник, который иногда называют в качестве офисного клерка, секретаря или регистратора, это тот, кто выполняет рутинные и организационные задачи. Они организовывают файлы, черновики сообщений, расписание встреч и поддержки других сотрудников.

Аудитор (ревизор), также известные как страховая премия аудиторы, изучают политику и процедуру ответственности, налоговые документы, а также различные другие финансовые отчеты страховых полисов. Они гарантируют, что соответствующие страховые тарифы и страховые взносы осуществляются, и что соответствующие страховые и акционерные законы соблюдаются страхователями. В дополнение к этим обязанностям, страховые аудиторы могли бы контролировать качество между страховыми компаниями и страхователями.

Аналитик, также известные как страховые андеррайтеры, анализируют и обрабатывают бумаги и электронные приложения для страховой компанией. Они играют важную роль в процессе предварительной оценки риска. Аналитики взаимодействуют со страховыми агентами, чтобы помочь потенциальным клиентам выбрать безопасные страховые продукты и услуги.

Секретарь - широко известный как административный помощник. Его работа состоят из ввода данных, обработки текстов, делопроизводство, подготовка документов и подачи, создание презентаций, а также выполнение задач бухгалтерского учета основной офис.

Маклер является независимым консультантом и посредником страхования, который не подчиняется какой-либо страховой компании. Независимый страховой маклер может работать исключительно на благо клиента, ищет оптимальный страховой продукт.

Аджастер исследует страховые требования, путем опроса истца и свидетелей, консультации полиции и больничные записей и проверки повреждения имущества, чтобы определить степень ответственности компании.

Менеджер по работе счетов клиентов продвигает страховые продукты компании для тех, кто будет непосредственно продавать их, обычно брокер и независимые финансовые консультанты. Они имеют подробную информацию о счете работодателя продукции и развивают продажи продукции и бизнес-счета.

Администратор управляет страховыми полисами, имея дело с документами и деталями договоров страхования на ежедневной основе.

Менеджер по маркетингу является тот, кто управляет маркетингом бизнеса или продукта. Они могут быть ответственны за несколько услуг или продуктов, или быть ответственным за один продукт. Менеджер по маркетингу должен иметь исходящий, стадный, и спонтанный характер. В согласии с этими чертами, он должен быть очень сосредоточенным, предметно-ориентированным, и очень добросовестным.

Офис-менеджером является лицо, которое несет полную ответственность за все операции конкретного офиса. Он управляет сотрудниками в решении требования клиентов и зачислении новых клиентов путем установления целевых показателей, давая оценку производительности, а также предоставления сотрудников с возможностями обучения и руководством.

Управляющий рисками - являются люди, анализирующие аварии, инциденты и катастрофы, чтобы узнать, как и почему эти вещи случаются, и что можно сделать, чтобы уменьшить риск их снова происходит. Другими словами, управляющий рисками определяет способы уменьшить вероятность потери от любого страхового случая.

Агент по продажам помогает компании генерировать новый бизнес, связавшись с потенциальными клиентами и продаже одного или нескольких видов страхования. Агент объясняет различные страховые полисы и помогает клиентам выбрать услуги, которые подходят для них.

Андеррайтинг менеджер является агентом только страховщика. Другие посредники могут выполнять двойную роль агентства при выполнении посреднических услуг. Менеджер андеррайтинг всегда работает как расширение страховщика. Несмотря на то, что он является отдельным юридическим лицом, он, как правило, выполняет функции по отношению к определенному риску, что страховщик, как правило, выполняет внутри.

Консультант - это профессионал, который специализируется на оказании помощи предприятиям и частным лицам в оценке их потребностей страхования и создание плана страхования, который будет удовлетворять эти потребности.

Менеджер по подбору персонала - это человек, который отвечает за поиск кандидатов на работу, управление кандидатских связи и облегчения процесса найма.

Клерк - это страховой служащий, который несет ответственность за сохранение файлов и записей, относящихся к жизни, здоровья, дома, бизнеса, пожара и страхование автомобиля. Эти документы обычно включают в себя информацию об условиях политики, деятельности счета и требований. Клерка регулярно просят помочь в общих задачах службы поддержки. Обязанности страхового клерка обычно включают отслеживание даты продления политики и контактирование клиентов.

Андеррайтеры используются страховыми компаниями, чтобы помочь застраховать жизнь, медицинское страхование, коммерческое страхование ответственности и домовладельцев страхования, среди других. Страховщики используют компьютерные программы и актуарные данные для определения вероятности и величин в тяжбах выплат в течение срока действия полиса. Оценка риска страховщика до срока действия полиса и при возобновлении является жизненно важной функцией андеррайтера.

Страховой агент - это не просто продавец услуги, миссия агента - нести страховую культуру населению России. Страховые продукты, которые предлагает агент, дают человеку чувство защищенности и уверенности в своем материальном благополучии.

Существуют три вида бизнес-процессов:

Управляющие - бизнес-процессы, те, кто управляют функционированием системы. Примером управляющего процесса может служить Корпоративное управление и Стратегический менеджмент.

Операционные - бизнес-процессы, которые составляют основной бизнес компании и создают основной поток доходов. Примерами операционных бизнес-процессов являются Снабжение, Производство, Маркетинг, Продажи и Взыскание долгов.

Обеспечивающие - бизнес-процессы, которые обслуживают основной бизнес. Например, Бухгалтерский учет, Подбор персонала, Техническая поддержка, административно-хозяйственный отдел.

В работе рассматриваемой СК "ПАРИ" можно выделить основные бизнес-процессы, которые представлены на Рис.1.2:

1) Основные бизнес-процессы:

- Подпроцесс подготовки автомобиля;

- Подпроцесс подготовки документации;

- Подпроцесс оплаты страхового продукта;

- Урегулирование убытков;

- Управление маркетингом и рекламой;

- Управление агентами;

1) Обеспечивающие процессы:

- Юридическое управление

- Аудит страховой компании;

- Управление информационной системы;

- Финансовый мониторинг;

2) Управляющие процессы:

- Стратегическое управление;

- Управление финансами;

- Управление персоналом;

- Управление рисками;

Рис.1.2 - Общая схема бизнес-процесс

1.2 Идентификация предметной области

Этап идентификации проблемной области включает определение назначения и сферы применения экспертной системы, подбор экспертов и группы инженеров по знаниям, выделение ресурсов, постановку и параметризацию решаемых задач.

Начало работ по созданию экспертной системы инициируют руководители компаний (предприятий, учреждений). Обычно необходимость разработки экспертной системы в той или иной сфере деятельности связана с затруднениями лиц, принимающих решение, что сказывается на эффективности функционирования проблемной области. Эти затруднения могут быть обусловлены недостаточным опытом работы в данной области, сложностью постоянного привлечения экспертов, нехваткой трудовых ресурсов для решения простых интеллектуальных задач, необходимостью интеграции разнообразных источников знаний [3]. Как правило, назначение экспертной системы связано с одной из следующих областей:

? обучение и консультация неопытных пользователей;

? распространение и использование уникального опыта экспертов;

? автоматизация работы экспертов по принятию решений;

? оптимизация решения проблем, выдвижение и проверка гипотез.

Начальной задачей для достижения поставленной цели являлась идентификация законов распределения. Ключами данных в большой степени являлись регламенты работы в компании.

Авто страхованием является вид страховой защиты, купленная владельцами транспортных средств для снижения затрат, полученных в автомобильной аварии. В случае аварии, чтоб не платит самому за причинённый ущерб другому владельца, люди платят ежегодные взносы на автомобиль в страховой компании, для того чтобы компания оплачивала все или большую часть расходов, связанные с автомобильной аварией или другим повреждением транспортного средства.

Авто страхование защищает от финансовых потерь, если водитель попал в аварию. Это договор заключается между владельцем ТС и страховой компанией. Владелец ТС сперва должен внести оплату за полис ОСАГО, и страховая компания обязуется оплатить убытки, как это определено в политике. Авто страхование обеспечивает собственность, ответственность и медицинское страхование:

? Платит за ущерб или кражи вашего автомобиля.

? Страхование ответственности платит за юридическую ответственность перед другими за нанесение телесных повреждений или материального ущерба.

? Медицинское страхование оплачивает стоимость лечения травм, реабилитации и иногда потерянной заработной платы и расходы на похороны.

Если вы ответственны за причинение аварии или повреждения других транспортных средств, ваша страховка обычно покрывает расходы на ремонт, оплату юридических услуг и медицинского страхования для тех, кто получил травмы в результате аварии. Страховые полисы также покрывают расходы, если автомобиль был украден.

1.3 Постановка задачи имитационного моделирования

1.3.1 Схема и описание бизнес-процесса, подлежащего моделированию

Бизнес-процесс "обслуживание клиентов" изучается с целью выявления и устранения недостатков, влияющих на эффективность деятельности оформления всех документов. На бизнес-процесс влияет большое количество случайных факторов, которые делают этот процесс слабо предсказуемым. Какими должны быть оптимальные условия для оформления договора.

Предметом исследования является обслуживание клиентов страховой компании. Рассматривается работа всех сотрудников, которые учувствуют в оформления полиса.

В достаточной степени учесть влияние случайных факторов на функционирование процесса возможно с помощью метода имитационного моделирования. Построив имитационную модель, можно спрогнозировать будущие состояния бизнес-процесса, например, при каком количестве сотрудников регистратуры обслуживание клиентов происходило бы быстро, не создавая огромных очередей, которые оказывает существенное влияние на эффективность обслуживания клиента в целом. И при наличии всех документов на начальном этапе.

Решаемые задачи при построении имитационной модели:

- разработка и исследование имитационной модели бизнес процесса "обслуживание клиентов" и определение путей повышения эффективности и качества управления на основе результатов моделирования;

- программная реализация разработанной имитационной модели бизнес-процесса в среде моделирования AnyLogic;

- проведение эксперимента с разработанной имитационной моделью и выработка рекомендаций по повышению эффективности и быстрота оформления всех документов для продажи и покупки автомобиля.

Таким образом, разрабатываемая имитационная модель имеет цель повысить эффективность и скорость обслуживания клиентов страховой компании за счет использования ее как средства поддержки принятия решений.

В работе рассмотрен процесс "обслуживание клиентов СК "Пари" в г. Самара".

В компании внедрена информационная система, доступ которой имеет каждый сотрудник страховой компании. Через информационную систему любой сотрудник может подать заявку на полную информацию о владельце автомобиле и о самом автомобиле. При поступлении заявки на оформления полиса, консультанты распределяют их. Затем заявками занимается менеджер, который заключает договор с владельцем автомобиля.

Регистрация транспортного средства осуществляется в течение 10 дней с момента заключения договора купли-продажи автомобиля.

Что бы оформить полис, водителю нужно:

Пройти техосмотр (при отсутствии годной диагностической карты);

Оформить заявку на получение страхового полиса ОСАГО;

Поставить автомобиль на регистрационный учёт в ГИБДД.

Прежде чем начать процесс оформление страховки, страхователь должен предоставить следующие документы:

Паспорт владельца ТС;

Водительское удостоверение, если предусматривается управление автотранспортным средством третьих лиц, то паспорта и водительские удостоверения этих лиц, а так же доверенность на вождение от владельца ТС;

ПТС и свидетельство о регистрации ТС.

Если ТС приобретен в кредит, нужен кредитный договор с банком и договор залога [4].

При оформлении страховки нового автомобиля, приобретенного в салоне, нужно предоставить договор купли-продажи и акт приема - передачи автомобиля.

Страховая компания может отказать в обслуживании клиента, если стаж водителя слишком мал, либо не полный пакет документов.

Далее проверяется автомобиль на наличие дефектов, с помощью визуального осмотра. После чего делается страховым агентом фото отчет автомобиля. Когда у автомобиля повреждены кузовные детали, то страховка на них не распространяется.

После того как клиент прошел вышеперечисленные пункты, он переходит к этапу оформление полиса ОСАГО с помощью менеджера. После чего менеджер делает расчет полиса ОСАГО и отправляет клиента в бухгалтерию для оплаты полиса.

После получения полиса ОСАГО, покупатель сможет зарегистрировать автомобиль в ГИБДД. После этого процедуру оформления купли-продажи авто можно считать законченной, и машиной можно пользоваться без каких-либо ограничений. Настоящие полисы изготавливаются на специализированных бланках и обычно хорошо защищены от подделывания. Бизнес-процесс обслуживание клиентов в СК "Пари" представлен на рис.1.3.

Рис.1.3 - Бизнес-процесс обслуживание клиентов в СК "Пари"

1.3.2 Определение состава исходных данных

Одной из основных особенностей имитационного моделирования является учёт случайных факторов, а точнее - их влияния на результаты протекания бизнес-процессов. Практически все бизнес-процессы социальной и экономической сферы подвержены влиянию случайных факторов, оказывающих негативное влияние на управление этими процессами. [5]

На исследуемый бизнес-процесс обслуживание клиентов страховой компании влияет множество случайных факторов. Чтобы учесть влияние этих факторов, необходимо подробно расписать их с помощью метода имитационного моделирования.

С учётом абстрагирования от несущественных подробностей выделим непрерывные (НСВ) и дискретные (ДСВ) случайные величины оказывающие воздействие на обслуживание клиентов страховой компанией:

СВ1 - Количество заявок на оформление страховки (НСВ);

СВ2 - Время между поступающими заявками (НСВ);

СВ3 - Длительность проверки данных о владельце ТС (НСВ);

СВ4 - Длительность принятие заявления на оформление ОСАГО (НСВ);

СВ5 - Вероятность принятие заявления (ДСВ);

СВ6 - Длительность проверки всех данных о ТС карты (НСВ);

СВ7 - Вероятность проверки всех данных (ДСВ);

СВ8 - Длительность проверки автомобиля на наличие дефектов (НСВ);

СВ9 - Вероятность отсутствие дефектов (ДСВ);

СВ10 - Вероятность ущерба превышающий суммы дефектовки (ДСВ);

СВ11 - Длительность оформление полиса ОСАГО (НСВ);

СВ12 - Вероятность оформление полиса (ДСВ);

СВ13 - Длительность оплаты в бухгалтерии (НСВ);

СВ14 - Длительность выдачи полиса ОСАГО (НСВ);

Таким образом, с поддержкой статистического метода имитационного моделирования возможно принимать во внимание воздействие случайных факторов на функционирование процесса. Построив имитационную модель, можно спрогнозировать будущие состояния бизнес-процесса, к примеру, при каком количестве сотрудников страховой компании - выполнение работ происходило бы быстро, без затраты времени на не нужные действия старшими специалистами, которые оказывает существенное влияние на скорость работы по оформление страховки.

2. Проектная часть

2.1 Статистическое исследование бизнес-процессов, подлежащих моделированию

Имитационное моделирование является эффективным аппаратом исследования стохастических систем, динамика которых зависит от случайных факторов. Входные и выходные переменные стохастической модели, как правило, - случайные величины, векторы, функции, случайные процессы. Необходимость статистического анализа при сборе и анализе входных данных связана с задачами определения вида функциональных зависимостей, описывающих входные данные, оценкой конкретных значений параметров этих зависимостей, а также проверкой значимости параметров. Для подбора теоретических распределений случайных величин, в рамках данной работы применяются известные методы математической статистики. Такие методы основаны на определении параметров эмпирических распределений и проверке статистических гипотез, с использованием критериев согласия о том, согласуются ли имеющиеся эмпирические данные с известными законами распределения на статистически приемлемом доверительном уровне [6].

Основные задачи имитационного моделирования:

? дать лицам, принимающим решения, а также исследователям социально-экономических систем эффективные инструменты для поиска решений в организации взаимодействия людей, отвечающих современным вызовам;

? создание средств и механизмов для поддержания деятельности людей в скоординированном состоянии, нетривиальность которой определяют такие факторы, как: большое количество и/или быстрое увеличение количества взаимодействующих участников и увеличение интенсивности изменений в возможностях/намерениях участников и в общих условиях для деятельности, которые необходимо согласовывать в реальном времени [7].

Статистическое моделирование представляет собой метод получения с помощью ЭВМ статистических данных о процессах, происходящих в моделируемой системе. Для получения представляющих интерес оценок характеристик моделируемой системы с учетом воздействий внешней среды статистические данные обрабатываются и классифицируются с использованием методов математической статистики.

Статистическое моделирование - численный метод решения математических задач, при котором искомые величины представляют вероятностными характеристиками какого-либо случайного явления, это явление моделируется, после чего нужные характеристики приближённо определяют путём статистической обработки "наблюдений" модели.

Статистическое моделирование - молодое и перспективное научное направление, получившее развитие в середине двадцатого века в связи с ростом возможностей вычислительной техники. Рассматриваемое научное направление имеет массу приложений в разных областях знания (биология, химия, физика, экономика и др.), что делает его изучение особенно актуальным.

В результате статистического моделирования системы получается серия частных значений искомых величин или функций, статистическая обработка которых позволяет получить сведения о поведении реального объекта или процесса в произвольные моменты времени. Если количество реализаций достаточно велико, то полученные результаты моделирования системы приобретают статистическую устойчивость и с достаточной точностью могут быть приняты в качестве оценок искомых характеристик процесса функционирования системы.

Сущность метода статистического моделирования сводится к построению для процесса функционирования исследуемой системы некоторого моделирующего алгоритма, имитирующего поведение и взаимодействие элементов системы с учетом случайных входных воздействий и воздействий внешней среды, и реализации этого алгоритма с использованием программно-технических средств. Имея репрезентативную выборку случайной величины, можно сделать предположение о законе ее распределения, рассчитать его основные параметры и проверить выдвинутую гипотезу о виде закона распределения. Для этого необходимо вычислить теоретические частоты предполагаемого закона распределения и сравнить их с полученными эмпирическими значениями, руководствуясь одним из критериев согласия (например, критерием согласия Пирсона). [8]

Выбор критерия для проверки статистических гипотез может осуществляться на основании различных принципов. Чаще всего для этого пользуются принципом отношения правдоподобия, который позволяет построить критерий, наиболее мощный среди всех возможных критериев. Суть его сводится к выбору такого критерия К с известной функцией плотности f (k) при условии справедливости гипотезы Н ₀, чтобы при заданном условии значимости можно было бы найти критическую точку К_кр распределения f (k), которая распределила бы область допустимых значений, в которой результаты выборочного наблюдения выглядят наиболее правдоподобными, и критическую область, в которой результаты выборочного наблюдения выглядят менее правдоподобными в отношении нулевой гипотезы Н ₀.

Если такой критерий К выбран, и известна плотность его распределения, то задача проверки статистической гипотезы сводится к тому, чтобы при заданном уровне значимости рассчитать по выборочным данным наблюдаемое значение критерия К_набл и определить, является ли оно наиболее или наименее правдоподобным в отношении нулевой гипотезы Н ₀.

Проверка каждого типа статистических гипотез осуществляется с помощью соответствующего критерия, являющегося наиболее мощным в каждом конкретном случае.

Критерий Пирсона эффективен при значительном числе наблюдений (N ? 50), причем частоты всех интервалов должны насчитывать не менее пяти единиц, а число интервалов должно быть (l > 5) поскольку оценка зависит от числа степеней свободы.

Критерий Пирсона x_кр^2эффективен при значительном числе наблюдений (N ? 50), причем частоты всех интервалов должны насчитывать не менее пяти единиц, а число интервалов должно быть (l > 5) поскольку оценка зависит от числа степеней свободы.

2.2 Идентификация законов распределения

На основе собранной статистической информации для моделирования значений СВ процесса необходимо произвести идентификацию законов распределения и оценку параметров распределения таких величин. Проверка статистических гипотез осуществляется с использованием электронных таблиц MS Excel. Относительно простым и эффективным подходом к идентификации законов распределения СВ является подход описанный в [9] и предполагающий выполнение следующих этапов идентификации:

1) Сбор и первичная обработка (расчет выборочного среднего, максимального и минимального значения выборки, размаха выборки) статистической выборки для каждой СВ.

2) Разбиение выборки на интервалы (например, с использованием формулы Стерджесса).

3) Построение гистограммы частот попадания значений непрерывной СВ в полученные интервалы и выдвижение на основе полученной гистограммы гипотезы о соответствии распределения значений СВ одному из известных законов распределения (нормальному, экспоненциальному и т.д.).

4) Проверка гипотезы одним из известных критериев согласия (Хи-квадрат Пирсона, критерий Колмогорова, Хи-квадрат Никулина, Андерсона-Дарлинга и т.д.).

5) Принятие или опровержение выдвинутой гипотезы на основе рассчитанного значения критерия согласия.

6) Выдвижение новой гипотезы о соответствии распределения СВ одному из известных законов (в случае опровержения гипотезы на предыдущем шаге). В результате обработки статистического материала, получим законы распределения случайных величин, а также параметры этих распределений.

Рассмотрим СВ 2 - время между поступления заявок.

Проверим основную гипотезу о распределении случайной величины по нормальноиу закону по критерию x^2 при заданном уровне значимости б. б это есть вероятность совершить ошибку первого рода. Это значит вероятность того, что будет отвергнута правильная гипотеза (H0). Наиболее часто уровень значимости принимают равным 0,05 или 0,01.

Для проверки выдвинутой гипотезы H0 произведем выборку объемом n. В результате первичной обработки данной выборки получим интервальный статистический ряд. [8]

В качестве первого приближения разбиения имеющейся выборки на интервалы используется формула Стерджесса:

(2.1)

где I - число интервалов;

N - число наблюдений.

В нашем случае число интервалов:

I = 1 + 1,3,332 * lg100 = 5,

где количество годовой выборки 100 показателей.

Найденные значения частот попадания случайной величины СВ2 время между поступающими заявками (X_i; X_i+1) представлены в табл.2.1.

Таблица 2.1. Результат статистического исследования для СВ 2 - время между поступления заявок

№	Нижняя граница, Xi	Верхняя граница, Xi+1	Частота, Mi	Частость, Wi	Центр интервала, XЇi	Среднее выборочное, XЇв	Откл. от ср. выб., XЇi-XЇв	Кв. откл., (XЇi-XЇв) І	Дисперсия
1	37	43,75	1	0,01	40,38	40,38	-24,84	617,03	617,03
2	43,75	50,5	6	0,06	47,13	282,75	-18,09	327,25	1963,49
3	50,5	57,25	12	0,12	53,88	46,5	-11,34	128,6	1543,15
4	57,25	64	32	0,32	60,63	1940	-4,59	21,07	674,18
5	64	70,75	20	0,2	67,38	137,5	2,16	4,67	93,31
6	70,75	77,5	16	0,16	74,13	1186	8,91	79,39	1270,21
7	77,5	84,25	9	0,09	80,88	77,88	15,66	245,24	2207,12
8	84,25	91	4	0,04	87,63	350,5	22,41	502,21	2008,83
Итого			100	1		651,5			1077,32

На основе данных из таблицы 2.1 выявлены следующие параметры теоретического распределения:

Значение выборочной средней: = 6,21.

Значение дисперсии: D=10,77.

Значение среднего квадратического отклонения: у = 10, 19.

Значение параметра равно значению средней выборочной : а=6,5

где - средняя выборочная;

Mi - частота;

- центр интервала;

N - число наблюдений.

Значение дисперсии D рассчитывается по формуле:

где D - дисперсия;

M_i - частота;

Xi - нижняя граница интервала;

- средняя выборочная;

N - число наблюдений.

Значение среднего квадратического отклонения у рассчитывается по формуле:

где у - среднее квадратическое отклонение;

D - дисперсия.

Для более наглядного представления построим гистограмму эмпирического распределения случайной величины.

Полученное распределение частот Мi интервального ряда для случайной величины СВ2 - время между поступившими заявками в страховую компанию иллюстрирует частоту распределения, приведённый на рис.2.1.

Вид графика позволяет предположить, что исследуемая случайная величина подчиняется закону Пуассона с параметром а=6,5. Для проверки данной гипотезы воспользуемся критерием согласия Пирсона . В таблице 2.2 приводятся расчетные данные, отражающие результаты этой проверки.



Рис.2.1 - Гистограмма частот M_i для СВ2 - время между поступившими заявками

Таблица 2.2. Теоретические значения вероятности Р_i для СВ2 - время между поступлениями заявок

Номер	xi-xcp. выб.	xi+1-xcp. выб.	zi	zi+1	Ф (zi)	Ф (zi+1)	Рi=Ф (zi+1) - Ф (zi)	Мi'=N*Pi
1	-28,22	-21,47	-2,77	-2,11	-0,4972	-0,4824	0,01	1,47
2	-21,47	-14,72	-2,11	-1,44	-0,4824	-0,4257	0,06	5,67
3	-14,72	-7,97	-1,44	-0,78	-0,4257	-0,2829	0,14	14,28
4	-7,97	-1,22	-0,78	-0,12	-0,2829	-0,0475	0,24	23,54
5	-1,22	5,54	-0,12	0,54	-0,0475	0, 2066	0,25	25,4
6	5,54	12,29	0,54	1,21	0, 2066	0,3861	0,18	17,95
7	12,29	19,04	1,21	1,87	0,3861	0,4692	0,08	8,31
8	19,04	25,79	1,87	2,53	0,4692	0,4943	0,03	2,52
							0,99

где M_i - эмпирические частоты распределения;

N - число наблюдений;

Pi - теоретическая вероятность попадания значений СВ в заданный интервал;

- теоретические частоты;

I - число интервалов.

Теоретическая вероятность для закона Пуассона определяется по формуле:

где P_{i -} теоретическая вероятность;

а - параметр закона Пуассона;

- нижняя граница интервала.

Для нахождения найдем число степеней свободы (m) исходя из формулы:

(2.7)

где I - число интервалов (в нашем случае I = 9)

s - число связей. Так как нормальное распределение оценивается двумя параметрами СКО и МАТ, то s = 2.

Отсюда получаем m = 6.

Значение = 6,67 необходимо сравнить с критическим значением , найденным по таблице распределений Стьюдента (Приложение А).

Выбрав уровень значимости =0,1 и учитывая, что в данном случае число степеней свободы m=6, находим в таблице распределений Стьюдента значение =7,9. Поскольку , делаем вывод о том, что выдвинутая статистическая гипотеза принимается. Следовательно, полученные данные не противоречат предположению о нормальном законе с параметрами у=10, 19, = 65.

Аналогичным путём было установлено, что также нормальному закону распределения подчиняются случайные величины СВ3 Длительность проверки данных о владельце ТС (НСВ); СВ6 Длительность проверки всех данных о ТС (НСВ); СВ14 Длительность выдачи полиса ОСАГО (НСВ).

Рассмотрим СВ11 Длительность оформление полиса ОСАГО (НСВ). Первичные данные были обработаны методом математической статистики, в результате чего был построен интервальный статистический ряд с чиcлом интервалов I=8; объём выборки 100 показателей. В табл.2.3 представлены рассчитанные значения частот попадания случайной величины в каждый из интервалов X_i; X_i+1, а также найденные значения выборочной средней , дисперсии D, среднего квадратического отклонения у и параметра экспоненциального закона.

Рассмотрим СВ5 - вероятность принятие заявления. Для того чтобы определить вероятность наступления события необходимо определить значение вероятности успеха. В результате первичной обработки выборки получили, что из 106 заявлений было принято 32 заявления. Рассчитаем вероятность наступления p (1) благоприятного события по формуле:

где р (А) - вероятность наступления события А;

N - сумма всех наступивших событий;

А - число наступивших события А.

Подставив значения в формулу, получим вероятность того, будет принято заявление составляет 0,3. Аналогичным образом были рассчитаны вероятности наступления события для СВ7 - Вероятность проверки всех данных; СВ9 - Вероятность отсутствие дефектов; СВ10 - Вероятность ущерба превышающий суммы дефектовки; СВ12 - Вероятность оформление полиса.

Рассмотрим СВ11 - длительность оформление полиса ОСАГО. Результаты статистического исследования представлен в таб.2.3

Таблица 2.3. Результаты статистического исследования для СВ11 - Длительность оформление полиса ОСАГО

№	Нижняя граница, Xi	Верхняя граница, Xi+1	Частота, Mi	Частость, Wi	Центр интервала, XЇi	Среднее выборочное, XЇв	Откл. от ср. выб., XЇi-XЇв	Кв. откл., (XЇi-XЇв) І	Дисперсия
1	2	7	47	0,47	4,5	211,5	-9,6	92,16	4331,52
2	7	12	15	0,15	9,5	142,5	-4,6	21,16	317,4
3	12	17	13	0,13	14,5	188,5	0,4	0,16	2,08
4	17	22	10	0,1	19,5	195	5,4	29,16	291,6
5	22	27	8	0,08	24,5	196	10,4	108,16	865,28
6	27	32	4	0,04	29,5	118	15,4	237,16	948,64
7	32	37	2	0,02	34,5	69	20,4	416,16	832,32
8	37	42	1	0,01	39,5	39,5	25,4	645,16	645,16
Итого			100	1		1160			8234

Полученное распределение наглядно иллюстрирует гистограмма частот М_i интервального ряда, показанная на рис.2.2.

Вид гистограммы позволяет предположить, что исследуемая случайная величина подчиняется экспоненциальному закону с параметром =0,364.

Для проверки данной гипотезы воспользуемся критерием согласия Пирсона . При этом необходимо рассчитать значения теоретических вероятностей P_i значение .

Теоретическая вероятность для экспоненциального закона определяется по формуле:

где P_{i -} теоретическая вероятность;

- параметр закона Пуассона;

- граница интервалов.

Рис.2.2 - Гистограмма частот M_i для СВ11 длительность оформление полиса ОСАГО

Вычисленные теоретические вероятности попадания значений исследуемой СВ в заданные интервалы приведены в табл.2.4.

В табл.2.5 приведены значения критерия .

Приведённое с таблице значение = 11,08 необходимо сравнить с критическим значением найденным по таблице распределений Стьюдента (Приложение А).

Выбрав уровень значимости =0,05 и учитывая, что в данном случае число степеней свободы m=6, находим в таблице распределений Стьюдента значение =12,59. Поскольку , делаем вывод о том, что выдвинутая статистическая гипотеза принимается. Следовательно, полученные данные не противоречат предположению о экспоненциальном законе с параметром =0,086.

Таблица 2.4. Теоретические вероятности Pi для СВ11 - Длительность оформление полиса ОСАГО

Номер	Xi	Xi+1	L*Xi	L*Xi+1	e-L*xi	e-Lxi+1	Pi	Мi'=N*Pi
1	2	7	-0,172	-0,6	0,8416	0,5469	0,29471	29,4708
2	7	12	-0,603	-1	0,5469	0,3554	0, 19151	19,1512
3	12	17	-1,034	-1,5	0,3554	0,231	0,12445	12,4452
4	17	22	-1,466	-1,9	0,231	0,1501	0,08087	8,0873
5	22	27	-1,897	-2,3	0,1501	0,0975	0,05255	5,2554
6	27	32	-2,328	-2,8	0,0975	0,0634	0,03415	3,4152
7	32	37	-2,759	-3,2	0,0634	0,0412	0,02219	2,2193
8	37	42	-3, 19	-3,6	0,0412	0,0268	0,01442	1,4422
							0,8148666	81,486663

Таблица 2.5. Результаты расчета значения

<...

Номер	Мi	Мi'	Мi-Мi'	(Мi-М'i) ^2	(Мi-М'i) ^2/Мi'
1	47	29,4708	17,5292	307,2715	10,42629
2	15	19,1512	-4,1512	17,2327	0,89982
3	13	12,4452	0,5548	0,3078	0,02474
4	10	8,0873	1,9127	3,6583	0,45235
5	8	5,2554	2,7446	7,5326	1,4333
6	4	3,4152	0,5848	0,342	0,10015

Страница:

•  1 
•  2 

дипломная работа "Разработка имитационной модели в сфере обслуживания на" скачать

Подобные документы

• Разработка модуля имитационного моделирования элементов транспортной инфраструктуры Межрайонной Инспекции Федеральной Налоговой Службы №7 по Чувашской Республике

  Разработка имитационной модели "Перекресток" для анализа бизнес-процессов предприятия и принятия решения в сложных условиях. Алгоритм построения имитационной модели на основе CASE-средств. Обзор программного обеспечения для имитационного моделирования.
  
  дипломная работа [2,6 M], добавлен 22.11.2015
  

• Построение имитационной модели "Терапевтическое отделение"

  Специфика работы терапевтического отделения. Разработка имитационной модели в среде AnyLogic. Выбор средств моделирования. Описание схемы моделирующего алгоритма. Организация вычислительного эксперимента над математической моделью, анализ его результатов.
  
  курсовая работа [1,2 M], добавлен 10.06.2015
  

• Построение имитационной модели системы массового обслуживания

  Направления деятельности ООО "Тирион" и разработка модели "AS-IS" функционирования магазина по обслуживанию покупателей. Возможности табличного процессора MS Excel. Описание интерфейса и физической структуры программного обеспечения имитационной модели.
  
  курсовая работа [990,6 K], добавлен 13.12.2011
  

• Прикладная теория систем массового обслуживания

  Математическое описание имитационной модели. Описание блок-схемы алгоритма. Анализ полученных результатов имитационного моделирования. Сопоставление полученных результатов для разработанных моделей. Математическое описание аналитического моделирования.
  
  курсовая работа [306,5 K], добавлен 25.03.2015
  

• Разработка имитационной модели организации работы маршрутных микроавтобусов

  Терминологическая база для построения модели, имитирующей работу маршрутных микроавтобусов. Обоснование выбора программного средства. Алгоритм работы имитационной модели, особенности ее функционирования. Анализ результатов работы имитационной модели.
  
  курсовая работа [1,1 M], добавлен 29.04.2014
  

• Разработка имитационной модели процессов в Департаменте стратегического планирования

  Понятие стратегического планирования, разработка схем программных блоков и основной программы. Структурная схема имитационной модели, создание модели на языке моделирования General Purpose Simulation System. Математическое описание моделируемой системы.
  
  дипломная работа [2,6 M], добавлен 12.08.2017
  

• Построение концептуальной имитационной модели

  Построение концептуальной модели и метод имитационного моделирования. Определение переменных уравнений математической модели и построение моделирующего алгоритма. Описание возможных улучшений системы и окончательный вариант модели с результатами.
  
  курсовая работа [79,2 K], добавлен 25.06.2011
  

• Разработка имитационной модели на языке GPSS

  Процесс моделирования имитационной модели функционирования класса персональных компьютеров на языке GPSS World. Поиск линейной зависимости и оценка полученного уравнения. Отчет по результатам работы имитационной модели. Листинг разработанной программы.
  
  курсовая работа [49,2 K], добавлен 07.09.2012
  

• Создание модели системы массового обслуживания

  Методика системного исследования реальной динамической сложной системы посредством разработки ее имитационной модели. Разработка программы реализации алгоритма имитационного моделирования системы массового обслуживания "Интернет-провайдерская фирма".
  
  курсовая работа [2,0 M], добавлен 20.01.2010
  

• Разработка имитационной модели грузоперевозок

  Определение основных параметров грузоперевозок, их организационная структура. Виды и функции имитационного моделирования. Разработка концептуальной модели перевозки грузов, ее представление в виде системы массового обслуживания и программная реализация.
  
  курсовая работа [761,6 K], добавлен 22.01.2012
  

• Система имитационного моделирования Arena

  Основы технологии моделирования Arena. Построение простой имитационной модели. Моделирование работы системы обслуживания покупателей на кассе супермаркета. Построение модели IDEF3. Анализ результатов имитационного моделирования и аналитического решения.
  
  курсовая работа [659,1 K], добавлен 24.03.2012
  

• Разработка имитационной модели

  Ознакомление с современными концепциями построения моделирующих систем. Характеристика основных приемов имитационного моделирования. Перевод алгоритма на язык программирования. Понятие и этапы верификации: установления правильности машинной программы.
  
  курсовая работа [422,1 K], добавлен 30.03.2011
  

• Разработка имитационной модели программного обеспечения информационной системы "Центр обслуживания абонентов"

  Моделирование вариантов объектно-ориентированных программных систем. Проектирование статический структуры, интерфейса, диаграмм компонентов и архитектуры приложения для разработки имитационной модели информационной системы "Центр обслуживания абонентов".
  
  дипломная работа [951,4 K], добавлен 24.10.2010
  

• Разработка средств моделирования систем

  Понятие, основные задачи и функции общей теории систем как науки. Формулирование требований к системе, разработка концептуальной модели системы на примере системы массового обслуживания (СМО). Проектирование имитационной модели, ее реализация и испытание.
  
  курсовая работа [131,3 K], добавлен 27.12.2010
  

• Создание программы для составления расписания в школе

  Составление математической модели расписания в школе. Назначение и область применения программного продукта. Обоснование выбора инструментальных средств. Описание разработки, алгоритмов и методов решения, форматов данных и пользовательского интерфейса.
  
  курсовая работа [1,6 M], добавлен 18.01.2012
  

• Разработка имитационной модели системы массового обслуживания

  Практические навыки системного исследования реальной динамической сложной системы на основе построения ее имитационной модели. Автоматизация работы по расчету эффективности системы массового обслуживания с понятным интерфейсом. Выбор алгоритма решения.
  
  курсовая работа [1,0 M], добавлен 18.08.2009
  

• Разработка имитационной модели деятельности ателье "Вита"

  Общая характеристика ателье "Вита", схема модели рабочего процесса. Исследование заданной системы с помощью моделирования динамических рядов, модели типа "система массового облуживания". Построение имитационной модели деятельности данного ателье.
  
  курсовая работа [1,4 M], добавлен 01.06.2016
  

• Построение имитационной модели процесса обслуживания пользователей компьютерного зала в среде AnyLogic

  Оптимальное время для обслуживания пользователей как основная цель работы компьютерного зала библиотеки. Построение модели деятельности подписного отдела с помощью средства имитационного моделирования AnyLogic. Описание процессов и построение сценария.
  
  курсовая работа [1,9 M], добавлен 19.06.2015
  

• Разработка базовой имитационной модели склада

  Характеристика практической разработки имитационной модели при помощи инструментального прикладного программного продукта (ППП) Visual Imitak. Анализ этапов деятельности складского хозяйства с использованием основных блоков моделирования и функции quant.
  
  отчет по практике [1,2 M], добавлен 29.05.2014
  

• Разработка программного продукта "Станция взвешивания чугуна" для ЧерМК ПАО "Северсталь"

  Общее описание разрабатываемого программного обеспечения, требования к его функциональности и сферы практического применения. Выбор инструментальных средств разработки. Проектирование структур баз данных и алгоритмов, пользовательского интерфейса.
  
  дипломная работа [3,1 M], добавлен 19.01.2017
  

Другие документы, подобные "Разработка имитационной модели в сфере обслуживания на"

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам