Процедура формирования статистики при страховании продуктовых инноваций

В современных условиях эффективным способом развития российской экономики является активизация инновационной деятельности по созданию наукоемкой продукции, способной успешно конкурировать с зарубежными аналогами. Однако реализация таких проектов является дорогостоящим и высокорискованным мероприятием. Одним из перспективных путей минимизации проектных рисков и привлечения дополнительных инвестиций в данную сферу выступает использование инструментов страхования, которое позволяет минимизировать ущерб от возникновения различных неблагоприятных событий для заказчика, инвестора и разработчика инноваций. В основе страхования лежит необходимость формирования специального фонда за счет уплачиваемых страхователем страховых взносов, определяемых на основе страхового тарифа для конкретного вида страхования, который, в свою очередь, рассчитывается на основе статистических данных (количество страховых случаев, страховая сумма, ущерб при наступлении страхового случая и т.д.). Однако для инновационных проектов достаточно сложно сформировать такую статистику ввиду уникальности разрабатываемого продукта. Для решения указанной проблемы предложен новый подход к формированию статистики для расчета страхового тарифа при страховании продуктовых инноваций, отличающий учетом степени новизны разрабатываемого продукта (в частности, модификационной, улучшающей или радикальной инновации) и основанный на поиске аналогов с применением различных мер сходства объектов. Выбор конкретной метрики осуществляется исходя из типа данных (количественных, категориальных или смешанных) используемых сравнительных признаков. Применение страховщиками предложенного подхода должно повысить доступность страховых услуг для инновационно активных предприятий, что, в свою очередь, позволит повысить привлекательность реализуемых проектов.

1. Булыгина О.В., Емельянов А.А., Росс Г.В., Яшин Е.С. Инвестиции, инновации, импортозамещение: имитационное моделирование с элементами искусственного интеллекта в управлении про" ектными рисками. Прикладная информатика. 2020. Т. 15. № 1. С. 68–102.

2. Булыгина О.В., Емельянов А.А., Яшин Е.С. НЕ-факторы, темпоральная логика и нечетко-логические инструменты в гибридных моделях управления рисками импортозамещения. Прикладная информатика. 2020. Т. 15. № 4. С. 5–43.

3. Индикаторы инновационной деятельности – 2022: статистический сборник / В.В. Власова, Л.М. Гохберг, Г.А. Грачева и др. – М.: НИУ ВШЭ, 2022.

4. Габова Е.А. Страхование как метод управления рисками. Экономика и социум. 2016. № 6. С. 480–483.

5. Крапивина Е.Н., Иода Ю.В. Тенденции развития рынка страховых услуг в России. Социально" экономические явления и процессы. 2018. Т. 13. № 104. С. 168–174.

6. Яшин Е.С. Модель организации процесса страхования инновационной продукции. Ученые записки Российской Академии предпринимательства. 2018. № 3. С. 33–37.

7. Шерстюк А.Е. Взаимное страхование как инструмент развития конкуренции на рынке страхования строительно-монтажных рисков (на примере сегмента страхования рисков транспортного инфраструктурного строительства). Современная конкуренция. 2018. Т. 12. № 2-3. С. 83–95.

8. Яшин Е.С., Росс Г.В. Экономико-математические инструменты формирования страхового тарифа для различных типов продуктовых инноваций. Путеводитель предпринимателя. 2018. № 40. С. 295–302.

9. Касьяненко Т.Г., Маховикова Г.А. Оценка стоимости машин и оборудования. – М.: Издательство Юрайт, 2021.

10. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: пер. с англ. / Дж. -О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка и др.; под ред. И.С. Енюкова. – М.: Финансы и статистика, 1989.

11. Брюс П., Брюс Э. Практическая статистика для специалистов Data Science: пер. с англ. – СПб.: БХВ-Петербург, 2018.