解码肯尼亚医疗保险领域的财务健康状况：数据驱动的聚类分析
计算金融
2025-03-20 v2
摘要
本研究使用先进的聚类技术分析医疗领域保险公司的财务表现和报告趋势，以识别不同的模式。通过分析财务比率和时间序列数据，识别出四个聚类，每个聚类代表了独特的财务表现和报告一致性的组合。研究采用动态时间规整（DTW）和 KMeans 聚类来捕捉时间变化，并揭示公司行为的关键洞察。研究结果表明，表现稳健的公司持续进行报告并具备财务稳定性，使其成为投保人的可靠选择。相比之下，表现不佳的公司和存在报告空白的聚类突显了运营挑战以及与数据一致性相关的问题。这些洞察强调了透明度和及时报告对于确保该行业韧性的重要性。本研究通过将时间序列分析整合到财务聚类中，为文献做出了贡献，并为改善保险行业的数据治理和财务稳定性提供了实用建议。未来的研究可进一步调查非财务指标，并探索替代的聚类方法，以更深入地理解绩效动态。
引用
@article{arxiv.2502.17072,
title = {Decoding Financial Health in Kenyas' Medical Insurance Sector: A Data-Driven Cluster Analysis},
author = {Evans Kiptoo Korir and Zsolt Vizi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.17072},
year = {2025}
}