ارزیابی کارایی و پیشرفت شرکتهای برتر صنعت بیمه ایران با استفاده از روش تحلیل پوششی دادهها (DEA) و شاخص مالمکوئیست طی سالهای 1403-1402
چکیده
هدف: صنعت بیمه نقش مهمی در توسعه اقتصادی، مدیریت ریسک و پایداری نظام مالی ایفا میکند. هدف این پژوهش ارزیابی کارایی و بررسی تغییرات بهرهوری شرکتهای برتر بیمه ایران شامل ایران، آسیا، دانا، البرز و دی طی سالهای ۱۴۰۲ و ۱۴۰۳ است.
روششناسی پژوهش: این پژوهش از روش تحلیل پوششی دادهها (DEA) با مدل BCC خروجیمحور برای سنجش کارایی شرکتها و از شاخص مالمکوئیست برای اندازهگیری تغییرات بهرهوری استفاده کرده است. دادههای مورداستفاده شامل تعداد کارکنان، میزان دارایی و تعداد بیمهنامهها بهعنوان ورودی و حق بیمه صادره، خسارت پرداختی و ضریب خسارت بهعنوان خروجی هستند.
یافتهها: نتایج نشان داد که بین شرکتهای موردبررسی از نظر کارایی و بهرهوری تفاوت معناداری وجود دارد. همچنین تحلیل شاخص مالمکوئیست بیانگر بهبود بهرهوری برخی شرکتها در نتیجه ارتقای فرایندهای داخلی و مدیریت موثرتر منابع و ریسک بوده است.
اصالت/ارزش افزوده علمی: این پژوهش با ترکیب روش DEA و شاخص مالمکوئیست، تصویری جامع از وضعیت کارایی و روند تغییرات بهرهوری شرکتهای منتخب صنعت بیمه ایران ارایه میدهد و میتواند مبنایی برای تصمیمگیریهای مدیریتی و بهبود تخصیص منابع در این صنعت باشد.
کلمات کلیدی:
تحلیل پوششی دادهها، BCC، شاخص مالمکوئیست، صنعت بیمه، کارایی، مدیریت ریسک، ضریب خسارتمراجع
- [1] Pourkazemi, M. H., Samsami, H., & Ebrahimi Ghavamabadi, K. (2011). Measuring the efficiency and productivity of public and private insurance companies using data envelopment analysis technique and Malmquist index. Quarterly journal of insurance research, 26(4), 1-26. (In Persian). https://civilica.com/doc/835832/
- [2] Alirezaei, M. R., & Cheraghali, Z., & Rakhshan, F. (2016). Measuring the efficiency of selected insurance companies using two-stage models combined with window analysis in data envelopment analysis. Quarterly journal of insurance research, 31(4), 1-24. (In Persian). https://civilica.com/doc/835985/
- [3] Yakob, R., Yusop, Z., Radam, A., & Ismail, N. (2014). Two-stage DEA method in identifying the exogenous factors of insurers’ risk and investment management efficiency. Sains malaysiana, 43(9), 1439–1450. http://www.ukm.edu.my/jsm/pdf_files/SM-PDF-43-9-2014/20 Rubayah.pdf
- [4] Banker, R. D., Charnes, A., & Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management science, 30(9), 1078–1092. https://doi.org/10.1287/mnsc.30.9.1078
- [5] Omrani, H., Emrouznejad, A., Shamsi, M., & Fahimi, P. (2022). Evaluation of insurance companies considering uncertainty: A multi-objective network data envelopment analysis model with negative data and undesirable outputs. Socio-economic planning sciences, 82, 101306. https://doi.org/10.1016/j.seps.2022.101306
- [6] Ghobadi, S., Jahanshahloo, G. R., Lotfi, F. H., & Rostamy-Malkhalifeh, M. (2014). Dynamic inverse DEA in the presence of fuzzy data. Advances in environmental biology, 8(24), 139–151. https://www.aensiweb.net/AENSIWEB/aeb/aeb/December 2014/139-151.pdf
- [7] Malmquist, S. (1953). Index numbers and indifference surfaces. Trabajos de estadística, 4(2), 209–242. https://doi.org/10.1007/BF03006863
- [8] Färe, R., Grosskopf, S., Norris, M., & Zhang, Z. (1994). Productivity growth, technical progress, and efficiency change in industrialized countries. American economic review, 84(1), 66–83. https://file.lianxh.cn/Refs/TE/Zhang/Fare_1994_AER.pdf
- [9] Central Insurance of the Islamic Republic of Iran. (1403). Statistical yearbook of the Iranian insurance industry. https://www.centinsur.ir/fa-IR/Portal/5531/page/
- [10] Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European journal of operational research, 2(6), 429–444. https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8
- [11] Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Tone, K. (2007). Data envelopment analysis. In A comprehensive text with models, applications, references and dea-solver software: second edition (Vol. 2, pp. 1–490). Springer New York, NY. https://doi.org/10.1007/978-0-387-45283-8
- [12] Cummins, J. D., & Weiss, M. A. (2013). Analyzing firm performance in the insurance industry using frontier efficiency and productivity methods. In Handbook of insurance (pp. 795–861). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-0155-1_28
- [13] Coelli, T. J., Prasada Rao, D. S., O’Donnell, C. J., & Battese, G. E. (2005). An introduction to efficiency and productivity analysis. Springer. https://doi.org/10.1007/b136381
- [14] Paradi, J. C., Sherman, H. D., & Tam, F. K. (2018). Data envelopment analysis in the financial services industry. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-69725-3
- [15] Tone, K. (2001). A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis. European journal of operational research, 130(3), 498–509. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(99)00407-5
- [16] Soleimani-Chamkhorami, K., Hosseinzadeh Lotfi, F., Jahanshahloo, G. R., & Rostamy-Malkhalifeh, M. (2020). Preserving cost and revenue efficiency through inverse data envelopment analysis models. INFOR: information systems and operational research, 58(4), 561–578. https://doi.org/10.1080/03155986.2019.1627780
- [17] Peykani. P., & Mohammadi, E. (2017). Robust data envelopment analysis with hybrid uncertainty approaches and its applications in stock performance measurement. 14th international conference on industrial engineering, Tehran, Iran, Civilica. (In Persian). https://civilica.com/l/8738/

