Офіційний веб сайт

Цикл наукових праць "Розробка паралельної інформаційної технології розв’язання задач багатокритеріальної стохастичної оптимізації та оцінки ризиків у страхуванні"

м8

Представлено  Інститутом кібернетики імені В.М.Глушкова НАН України.

Автор: Норкін Б.В., к.ф.-м.н.

Цикл наукових праць складається з 24 наукових статей, опублікованих протягом 2002-2014 років. Створено комплекс моделей та методів оптимізації та оцінки ризиків у галузі страхування майна, розроблено основи паралельної інформаційної технології розв’язання задач багатокритеріальної стохастичної оптимізації та оцінки багатокомпонентних ризиків у страхуванні. Розроблено та досліджено функціональний метод послідовних наближень для розв’язання інтегральних рівнянь актуарної математики та систем таких рівнянь для узагальнених процесів ризику у разі відсутності стискуючій властивості оператора рівнянь. Розроблено паралельну та стохастичну версії метода послідовних наближень для числового розв’язання інтегральних рівнянь актуарної математики на багатоядерних та розподілених обчислювальних системах. Досліджено необхідні та достатні умови існування і єдності розв’язків інтегральних рівнянь актуарної математики. Розроблено нові імітаційні та оптимізаційні моделі страхового бізнесу на основі даних офіційної страхової звітності, що дозволяють проводити незалежний об’єктивний аналіз роботи страхових компаній та багатокритеріальну оптимізацію їх діяльності. Цикл наукових праць містить пріоритетні результати досліджень у галузі інтегральних рівнянь актуарної математики, а також у постановці та розв’язанні оптимізаційних задач страхової математики. Запропоновано нові підходи до стохастичного моделювання та стохастичної оптимізації страхового бізнесу на основі реальних даних. Результати циклу мають значення для розвитку, вдосконалення та підвищення надійності ведення страхової справи.

Кількість публікацій: 42, в т.ч. за тематикою роботи 24 статті ( 9 - у зарубіжних виданнях). Загальна кількість посилань на публікації авторів складає 40 (згідно з базою даних Scopus), h- індекс = 3.