Solution of negative consequences of risks by the means of insurance

Cílem předloženého článku bylo prezentovat postup výběru rizik podnikatelských subjektů pro krytí jejich negativních následků prostřednictvím pojištění. Prezentovaný postup byl sestaven autorkou a to díky poznatkům získaných studiem odborné literatury a na základě zkušeností získaných pozorováním a analyzováním několika desítek podnikatelských subjektů. U zkoumaných podnikatelských subjektů byl tento postup pro pojistná řešení negativních důsledků rizik také úspěšně aplikován.Postup výběru rizik podnikatelských subjektů pro krytí jejich negativních následků prostřednictvím pojištění představuje čtyři dílčí kroky. Obsahem prvního kroku je identifikace všech rizik, která negativně ovlivňují činnost podnikatelského subjektu a poté jejich zařazení do zvolených klasifikací, přičemž jsou využity klasifikace rizik podle míry ovlivnitelnosti a klasifikace rizik podle jejich výskytu. Pro analytické účely je využita i klasifikace rizik podle podnikových činností. Druhý krok prezentovaného postupu je dán vymezením velikosti identifikovaných rizik a zde je využita klasifikace rizik podle jejich velikosti, a to doporučený třístupňový systém. K vyjádření pravděpodobnosti výskytu škodní události je možné využít tzv. subjektivní způsob, kde mezi číselnými hodnotami a slovními popisy subjektivních pravděpodobností existuje určitý vztah. Ve třetím kroku je nutné, aby identifikovaná rizika spadající do pásem středních a velkých rizik byla zařazena do pojistného portfolia, přičemž se očekává, že cena pojištění se bude přibližovat finančním možnostem podnikatelského subjektu. Čtvrtý krok předloženého postupu se zabývá vymezením kritérií pro výběr komerční pojišťovny a pojistného portfolia, přičemž výběr srovnávacích kritérií a poté jejich hodnocení závisí vždy na osobě hodnotitele.Obsah příspěvku by mohl znamenat přínos pro oblast rizikového managementu, pro pojišťovnictví jako navazující obor a také pro oblast manažerské ekonomiky.

Abstract licence: CC BY-NC-ND

A person counts once a day per paper. We keep no cookie and no address: a reader is a hash that changes every day. Any month under five reads shows no number.