- Выпуск 6
- Информационное обеспечение страхового рынка
Информационное обеспечение страхового рынка
Наймушин В.В.
Яненко Е.А.
Независимый актуарный информационно-аналитический центр
Наряду с разработкой математических моделей, которые являются одним из инструментов проведения актуарной экспертизы. Независимый актуарный информационно-аналитический центр активно занимается созданием программ, направленных на обеспечение информационной поддержки страхового рынка и прежде всего — рынка пенсионного и социального страхования.
Никого не надо убеждать, сколь остро стоит вопрос нехватки статистической информации, необходимой для проведения анализа в сфере социального и пенсионного страхования. Доступная статистика фрагментарна, разобщена, плохо обобщается и анализируется, малодоступна для потребителей, и вследствие этого недостаточно используется в практической деятельности. Не существует единых правил и единого органа, который аккумулирует и систематизирует существующую информацию. Вследствие этого она хранится в различных форматах, зачастую устаревших или трудно понятных и доступных пользователю. Решить обозначенные проблемы можно было бы путем создания единого информационного хранилища.
Независимый актуарный информационно-аналитический центр приступил к созданию такого информационного хранилища. Однако его организация требует немало времени, а также значительных финансовых и информационных ресурсов.
Параллельно с этим Центр на основе Excel-технологий создает небольшие прикладные программы, которые позволяют производить оперативную выборку и анализ статистической информации, находящейся в определенной информационной базе.
Выбор Excel в качестве стержневой программы обусловлен массовостью, доступностью и достаточно широкими возможностями данного программного продукта. Использование встроенного интерпретатора Visual Basic for Applications (VBA) создает большие возможности для автоматизации рутинных операций, а широкая распространенность и известность обеспечивает возможность быстрого ознакомления с прикладными программами, поддерживаемыми VBA.
Безусловно, для проведения сложных форм анализа целесообразно использовать специальные прикладные программы статистической обработки, например, SAS, SPSS и др., тем не менее, существует целый класс задач, для которых достаточно возможностей, предоставляемых Excel. Наличие исходной информации в известном и доступном формате позволит существенно сократить время прикладных исследований, где значительные временные затраты связанные с поиском и подготовкой исходных данных.
Людям, работающим в сфере социального и пенсионного страхования, часто приходится использовать в своей работе форму 94-собес «Сведения о численности пенсионеров и суммах назначенных им месячных пенсий». Форма 94-собес содержит важную информацию о численности пенсионеров, общей сумме назначенных им пенсий, их среднем размере, а также о пенсионерах, пенсия которым была назначена в отчетном году; статистическая информация дифференцируется по типу пенсии и по регионам.
Сложность работы с формой 94-собес заключается в том, что до 2000 года информация, содержащаяся в ней, хранилась в формате DOS; данные за 2000 год были помещены в Access, а с 2001 года статистику стали собирать в Excel.
Такое разнообразие использованных форматов серьезно осложняет анализ данных. Сотрудники Центра перевели данные формы 94-собес в Excel, причем вся информация хранится в одном файле, вместо сотен использовавшихся ранее. Далее на VBA была создана прикладная программа, которая позволяет делать запросы на выборку статистической информации по различным видам пенсий, регионам, просматривать динамику изменения показателей по годам.
Отобранные данные помещаются на отдельный лист Excel, и затем пользователь может анализировать их всеми доступными Excel способами, либо экспортировать в специализированные программы для более сложного анализа.
Многие наслышаны о богатстве информации, представленной в RLMS (RLMS — Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения, проводимый Центром народонаселения Университета Северной Каролины (США) и Институтом питания РАМН), но немногие могут использовать эти данные в своих исследованиях — из-за специальный знаний, требующихся для работы с SPSS — программой, в которой эти данные расположены. Поэтому сотрудниками Центра результаты опросов RLMS также были переведены в Excel.
Для упрощения работы в Excel c данными RLMS был разработан пользовательский интерфейс, позволяющий получить описательные статистики и построить таблицы сопряженности. В качестве примера, были разработаны три управляющие формы:
— описательная статистика;
— анализ дискретных переменных;
— анализ непрерывных переменных.
Использование формы описательной статистики дает представление об общих характеристиках рассматриваемого вопроса, таких как: количество ответов, количество пропущенных значений; если возможно — выдает статистические показатели ответа: среднее значение, минимальное и максимальное значение, дисперсию и т.д.
Формы анализа дискретных и непрерывных переменных позволяют построить таблицы сопряженности и регрессию.
Для более глубокого анализа имеющейся статистики Центр использует SAS-технологии. SAS является очень дорогим и наукоемким программным продуктом, но его возможности по хранению, визуализации и анализу статистической информации практически неограниченны. Поэтому параллельно с разработкой Excel-технологий Центр развивает SAS-технологии, которые позволяют оперативно производить расчеты любого уровня сложности.
Описанные прикладные программы могут быть предоставлены пользователям, например на CD, вместе с исходными данными RLMS и 94-собес.
