فصلنامه علمی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع و سیستم ها، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران

2 استادیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی کامپیوتر و صنایع، دانشگاه صنعتی بیرجند، بیرجند، ایران

3 استاد، گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع و سیستم ها، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران

چکیده

پیشینه و اهداف: همکاری میان دولت و شرکت‌های بیمه به‌عنوان یکی از مهم‌ترین موضوعات در بهینه‌سازی خدمات بیمه‌ای و سیاست‌گذاری‌های کلان اقتصادی مطرح است. تصمیمات کلیدی مانند قیمت‌گذاری، اعمال تخفیف و سطح خدمت‌دهی می‌تواند نقشی اساسی در سودآوری شرکت‌های بیمه، رضایتمندی مشتریان و منافع دولت ایفا کند. با وجود تحقیقات پیشین در زمینة ساختارهای همکاری و بازی‌های اقتصادی، مطالعات کمتری به مقایسة ساختار بازی نش و بازی استکلبرگ در تصمیم‌گیری‌های مشترک میان دولت و شرکت‌های بیمه پرداخته‌اند. هدف این مطالعه بررسی این همکاری در چهارچوب بازی‌های اقتصادی و تعیین میزان بهینة تخفیف و قیمت‌گذاری برای افزایش سودآوری و رضایتمندی مشتریان است.
روش‌شناسی: این مطالعه با استفاده از رویکرد استنتاج پس‌رو انجام شد. ابتدا مسئلة شرکت‌های بیمه با فرض تصمیم‌گیری هم‌زمان و مستقل در قالب بازی نش تحلیل شد. سپس نتایج حاصل به‌عنوان ورودی در ساختار بازی استکلبرگ میان دولت و شرکت‌های بیمه استفاده شد. جامعة پژوهش شامل دو شرکت بیمه در تعامل با دولت است که با تصمیم‌گیری دربارة قیمت‌گذاری، تخفیف و سطح خدمت‌دهی مواجه‌اند. داده‌ها با استفاده از مدل‌های ریاضی و تحلیل‌های نظری در بازی‌های اقتصادی جمع‌آوری و پردازش شدند. ابزارهای محاسباتی شامل تحلیل‌های عددی برای بررسی سود بهینه و میزان رضایتمندی مشتریان بود.
یافته‌ها: نتایج نشان داد که در ساختار بازی نش، شرکت‌ها به‌دنبال به حداکثر رساندن سود خود به‌صورت مستقل هستند، درحالی‌که در بازی استکلبرگ، هماهنگی میان دولت و شرکت‌های بیمه به نتایج بهتری منجر می‌شود. بهینه‌سازی میزان تخفیف در بازی استکلبرگ باعث افزایش سود شرکت‌های بیمه و دولت شد. محاسبات نشان داد که با هماهنگی بیشتر، می‌توان قیمت تمام‌شدة بیمه‌نامه‌ها را کاهش داد که این امر به افزایش سطح رضایتمندی مشتریان منجر شد.
نتیجه‌گیری: این مطالعه نشان داد که همکاری و هماهنگی میان دولت و شرکت‌های بیمه از طریق ساختار بازی استکلبرگ می‌تواند به نتایج بهینه‌تری نسبت به تصمیم‌گیری‌های مستقل در بازی نش منجر شود. به‌کارگیری تخفیف بهینه نه‌تنها سود طرفین (دولت و شرکت‌های بیمه) را افزایش می‌دهد، بلکه موجب افزایش رضایتمندی مشتریان از قیمت خدمات بیمه‌ای می‌شود. پیشنهاد می‌شود در سیاست‌گذاری‌های کلان بیمه‌ای، توجه بیشتری به ساختارهای هماهنگی و تخفیف بهینه شود. از محدودیت‌های پژوهش می‌توان به نبود داده‌های واقعی در برخی از مراحل اشاره کرد که می‌تواند در مطالعات آتی تکمیل شود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

A Game Theoretic Approach for Premium Pricing in a Two-Level Chain Considering the Level of Service and Discount

نویسندگان [English]

  • Farinaz Aghaei 1
  • Mohammad-Ali Eghbali 2
  • Morteza Rasti-Barzoki 3

1 Master’s Student, Department of Industrial Engineering, Faculty of Industrial and Systems Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran

2 Assistant Professor, Department of Industrial Engineering, Faculty of Computer and Industrial Engineering, Birjand University of Technology, Birjand, Iran

3 Professor, Department of Industrial Engineering, Faculty of Industrial and Systems Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran

چکیده [English]

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Collaboration between governments and insurance companies is a crucial issue in optimizing insurance services and relevant macroeconomic policymaking. Currently, key decisions such as pricing, discount strategies, and service levels significantly influence the profitability of insurance companies, customer satisfaction, and alignment with government interests. These decisions can benefit both governments and insurance companies, thereby creating better conditions for customers. Despite numerous studies on cooperation frameworks and economic games, less attention has been given to comparing and analyzing Nash and Stackelberg game structures in joint decision-making between governments and insurance companies. This research aims to analyze this collaboration using economic game frameworks and simulate interactions between governments and insurance companies. The study specifically focuses on determining optimal discount levels and pricing strategies that can maximize the profitability of insurance companies and customer satisfaction. In other words, the goal of this research is to demonstrate how effective and coordinated collaboration between governments and insurance companies can lead to more optimal results compared to independent decision-making within the Nash game framework.
METHODS: This study employed a backward induction methodology to dissect the complexities of the interactions between insurance companies and the government. The analytical process began with a detailed examination of the insurance companies' strategic decision-making. This initial phase was grounded in the assumption that the insurance companies operate autonomously and concurrently, engaging in independent decision-making processes. To model this scenario, the Nash game framework was utilized. This framework allowed for a rigorous analysis of the companies' behaviors under the circumstances of simultaneous and independent strategic choices. The outcomes and insights derived from this Nash game analysis served as crucial inputs for the subsequent stage of the research. Building upon the foundation established by the Nash game, the study then progressed to analyze the relationships within a Stackelberg game structure.
FINDINGS: The study's results clearly distinguished the differing outcomes generated by the Nash and Stackelberg game structures. Within the Nash game environment, companies operated autonomously, each prioritizing the maximization of their profits. This independent pursuit, however, led to outcomes that were demonstrably less efficient overall. Conversely, the Stackelberg game structure, characterized by a coordinated approach involving both the government and insurance companies, yielded notably superior results. Specifically, the optimization of discount levels implemented under the Stackelberg framework had a positive impact, increasing the profitability for both the participating insurance companies and the government entities involved. Furthermore, the numerical analyses conducted provided additional support for these findings. These analyses clearly illustrated that enhanced coordination between the government and insurance companies proved effective in reducing the ultimate cost of insurance policies for consumers. This reduction in costs, in turn, led to a considerable and statistically significant increase in the levels of satisfaction reported by customers. The Nash game's lack of coordination created suboptimal financial results for all the parties, while the Stackelberg approach allowed for a mutually beneficial outcome. Customer satisfaction was directly linked to the coordinated efforts to lower insurance costs.
CONCLUSION: The findings strongly suggest that when governments and insurance firms coordinate their policies and actions, they can unlock more favorable outcomes than if they operate in isolation, each pursuing their self-interest without considering the other's actions. The implementation of carefully designed discount strategies emerges as a key driver of success, not only enhancing the financial performance of both the government and the insurance companies but also leading to increased customer satisfaction. These optimal discount strategies effectively lower the overall cost of insurance services for customers, making insurance more accessible, inclusive, and affordable. By reducing the financial burden on policyholders, these strategies contribute to a more positive perception of insurance and improve the overall customer experience. Therefore, policymakers are strongly encouraged to prioritize the adoption of coordinated decision-making frameworks in the formulation and implementation of macro-level insurance strategies. Furthermore, they should pay closer attention to the determination of optimal discount levels, as these discounts play a crucial role in achieving a delicate equilibrium between the profitability of insurance operations and the level of satisfaction experienced by customers. Striking this balance is essential for fostering a sustainable and beneficial insurance ecosystem that serves the interests of all stakeholders, including the government, insurance companies, and the insured population.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Discount
  • Fire insurance
  • Game theory
  • Government
  • Pricing
  • Service level
باقری، ف.، و زیارت بان، م. ( 1391)، افزایش سهم بازار و مدیریت ارتباط با مشتری در شرکت های بیمه با استفاده از خوشه‌بندی k-maen [مقاله کنفرانسی]. یازدهمین کنفرانس سراسری سیستم های هوشمند، تهران. https://civilica.com/doc/214649
بهنامیان، ج.، و بشر، م.م. (1396). مدل‌سازی چندمرحله‌ای مسئله زنجیره تأمین سه‌سطحی غیرهمکارانه با در نظر گرفتن تخفیف در شرایط عدم قطعیت. پژوهش‌های نوین در تصمیم‌گیری، 2(3)، 49-75. https://journal.saim.ir/article_28675.html?lang=fa
بهنامیان، ج.، و بشر، م.م. (1399). طراحی زنجیره تأمین چندسطحی فازی همکارانه با در نظر گرفتن تخفیف و هزینه بازاریابی: رویکرد تئوری بازی‌ها. مطالعات مدیریت صنعتی، 18(56)، 51-86. https://doi.org/10.22054/jims.2018.20762.1726
زارع مهرجردی، ی.، و خانی، ر. (1403). ارائۀ مدل دینامیکی برای ‎‍بررسی ارتباطات فیمابینی مصرف، قیمت و تولید دارو: با تمرکز بر ‎‍نقش دولت و شرکت‌های بیمه در کنترل قیمت‌ها. پژوهش در مدیریت تولید و عملیات، 15(3)، 91-113. https://doi.org/10.22108/pom.2024.136331.1489
شاه آبادی، ا.، احمدی، م.، و مرادی، ع. (۱۳۹۷). تأثیر متقابل توسعه مالی و آزادی اقتصادی بر ضریب نفوذ بیمه در کشورهای منتخب ناموفق در توسعه صنعت بیمه. تحقیقات مدلسازی اقتصادی، ۹(۳۱) :۴۱-۶۸. http://dx.doi.org/10.29252/jemr.8.31.41
شیرافکن لمسو، ح.، غلامی.، ا.، و احمدی، س.م. (1402). شناسایی نحوه عملکرد ریسک‌های سیستماتیک بر توانگری مالی صنعت بیمه در طی زمان. تحقیقات مدلسازی اقتصادی،۱۴(۵۲) :۱۳۹-187. http://jemr.khu.ac.ir/article-1-2301-en.html
قاسمی، م.، راستی برزکی، م.، و زارعی، ح. (1399). رویکرد نظریه بازی برای قیمت‌گذاری محصول در یک زنجیره‌ تأمین دوسطحی با در نظر گرفتن تخفیف‌های مقداری و سیاست بازگشت. مهندسی صنایع و مدیریت، 36 (1-1)،39-29. https://doi.org/10.24200/j65.2019.51905.1928 
مبینی، آ.، و محمدی تبار، د. (1402). یک رویکرد نظریه بازی‌ها در مسئله انتخاب تأمین‌کننده با در نظر گرفتن دو سناریوی همکاری و قرارداد تخفیف. پژوهشنامه بازرگانی، 28(109)، 147-175. https://doi.org/10.22034/ijts.2023.2014803.3918
مهرآرا، م.، و سهیلی احمدی، ح. (1397). پویایی‎های ورود معامله‎گران مطلع و نامطلع به بورس تهران. تحقیقات مالی، 20(3)، 265-288. https://doi.org/10.22059/frj.2018.253001.1006616

Asadi, H., Sadjadi, S., & Sadeghian, R. (2019). Pricing, service & discount policies for substitutable products in a supply chain with the game theoretical approach. International Journal of Supply & Operations Management, 6(3), 245-263. https://dx.doi.org/10.220342019.3.5/
Asimit, V., & Boonen, T. J. (2018). Insurance with multiple insurers: A game-theoretic approach. European Journal of Operational Research, 267(2), 778-790. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.12.026
Bagheri, F., & Ziyaratban, M. (2012). Market share growth & customer relationship management in insurance companies using k-means clustering [Conference presentation]. In 11th national conference on intelligent systems. https://civilica.com/doc/214649/ [In Persian]. 
Behnamian, J., & Bashar, M.M. (2017). Multi-stage modeling for non-cooperative multi-echelon supply chain management problem with discount under uncertainty. Modern Research in Decision Making, 2(3), 49-75. https://journal.saim.ir/article_28675.html?lang=fa [In Persian].
Behnamian, J. & Bashar, M. M. (2020). Designing a Cooperative Multi-Echelon Fuzzy Supply Chain Considering Discount & Marketing Costs: a Game Theory Approach. Industrial Management Studies, 18(56), 51-86. doi: 10.22054/jims.2018.20762.1726 [In Persian].
 
Della Bitta, A. J., Monroe, K. B., & McGinnis, J. M. (1981). Consumer perceptions of comparative price advertisements. Journal of Marketing Research, 18(4), 416-427. https://doi.org/10.1177/002224378101800402
Buehler, S., & Gärtner, D. L. (2013). Making sense of nonbinding retail-price recommendations. American Economic Review, 103(1), 335-359. https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.103.1.335
Buratto, A., Cesaretto, R., & De Giovanni, P. (2019). Consignment contracts with cooperative programs & price discount mechanisms in a dynamic supply chain. International Journal of Production Economics, 218, 72-82. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.04.027
Cao, J., Li, D., Young, V. R., & Zou, B. (2022). Stackelberg differential game for insurance under model ambiguity. Insurance: Mathematics & Economics, 106, 128-145. https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2022.06.003
D'arcy, S. P. (2014). Financial Pricing of Insurance. Wiley StatsRef: Statistics Reference Online. https://doi.org/10.1002/9781118445112.stat04725
Del Rio Olivares, M. J., Wittkowski, K., Aspara, J., Falk, T., & Mattila, P. (2018). Relational price discounts: consumers’ metacognitions & nonlinear effects of initial discounts on customer retention. Journal of Marketing, 82(1), 115-131. https://doi.org/10.1509/jm.16.0267
Feng, S., Xiong, Z., Niyato, D., & Wang, P. (2018). Competitive security pricing in cyber-insurance market: A game-theoretic analysis [Conference presentation]. In 2018 IEEE 88th Vehicular Technology Conference (VTC-Fall), (pp. 1-5). IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8690762
Ghasemi, M. , RastI Barzoki, M. & Zarei, H. (2020). A game theoretic approach for product pricing in a two echelon supply chain considering quantitative discounts & return policies. Sharif Journal of Industrial Engineering & Management, 36(1.1), 29-39. https://doi.org/10.24200/j65.2019.51905.1928 [In Persian].
Gong, M., Mao, Z., Zhang, D., Ren, J., & Zuo, S. (2023). Study on Bayesian skew-normal linear mixed model & its application in fire insurance. Fire Technology, 59(5), 2455-2480. https://doi.org/10.1007/s10694-023-01436-1
Beltrán Hernández, A. I. (2017). Essays on the economic valuation of flood risk [Doctoral unpublished dissertation]. University of Birmingham. https://etheses.bham.ac.uk/id/eprint/7174/
Junhai, M., & Junling, Z. (2012). Research on the price game & the application of delayed decision in oligopoly insurance market. Nonlinear Dynamics, 70, 2327-2341. https://doi.org/10.1007/s11071-012-0566-0
Keller, A., Vogelsang, M., & Totzek, D. (2022). How displaying price discounts can mitigate negative customer reactions to dynamic pricing. Journal of Business Research, 148, 277-291. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.04.027
Kizaki, K., Saito, T., & Takahashi, A. (2024). A multi-agent incomplete equilibrium model & its applications to reinsurance pricing & life-cycle investment. Insurance: Mathematics & Economics, 114, 132-155. https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2023.11.006
Kong, E., Layton, T., & Shepard, M. (2024). Adverse selection & (un) natural monopoly in insurance markets (No. w33187). National Bureau of Economic Research. https://www.nber.org/papers/w33187
Li, D., Li, B., & Shen, Y. (2021). A dynamic pricing game for general insurance market. Journal of Computational & Applied Mathematics, 389, 113349. https://doi.org/10.1016/j.cam.2020.113349
Li, X., Gao, J., & Bian, Y. (2023). Return freight insurance strategies for the online retailer & insurance company. International Journal of Production Economics, 256, 108752. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2022.108752
Martín-Herrán, G., Taboubi, S., & Zaccour, G. (2012). Dual role of price & myopia in a marketing channel. European Journal of Operational Research, 219(2), 284-295. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2011.12.015
Mehrara, M. & Soheyli Ahmadi, H. (2018). Arrival Dynamics of Informed & Uninformed Traders into Tehran Stock Exchange. Financial Research Journal, 20(3), 265-288. https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.10248153.1397.20.3.1.3 [In Persian].
Mobini, A. & Mohammaditabar, D. (2024). A Game Theory Approach in Supplier Selection Problem Considering Two Scenarios of Cooperation & Discount Contract. Iranian Journal of Trade Studies, 28(109), 147-175. https://doi.org/10.22034/ijts.2023.2014803.3918 [In Persian].
Modak, N. M., P&a, S., & Sana, S. S. (2016). Pricing policy & coordination for a distribution channel with manufacturer suggested retail price. International Journal of Systems Science: Operations & Logistics, 3(2), 92-101. https://doi.org/10.1080/23302674.2015.1053828
Mouminoux, C., Dutang, C., Loisel, S., & Albrecher, H. (2021). On a Markovian game model for competitive insurance pricing. Methodology & Computing in Applied Probability, 1-31. https://doi.org/10.1007/s11009-021-09906-1
Mourdoukoutas, F., Boonen, T. J., Koo, B., & Pantelous, A. A. (2024). Optimal premium pricing in a competitive stochastic insurance market with incomplete information: A Bayesian game-theoretic approach. Insurance: Mathematics & Economics, 119, 32-47. https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2024.07.006
Ortega, M., Quintanilla, J., Ong, E. R., Ramos, R. M., & Trinidad, C. J. (2023). Asfalis: A Web-based System for Customer Retention Strategies Optimization of a Car Insurance Company Using Cohort & Churn Analysis [Conference presentation]. In 2023 International Conference on Inventive Computation Technologies (ICICT), (pp. 1065-1072). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICICT57646.2023.10134149
Putra, B. A. (2024). The politics of countering climate change in Southeast Asia. Frontiers in Environmental Science, 12, 1486796. https://doi.org/10.3389/fenvs.2024.1486796
Putri, L. D., & Firdaus, M. R. (2024). Pure Premium Modeling for Property Fire Insurance Using Monte Carlo Method. International Journal of Mathematics, Statistics, & Computing, 2(4), 169–177. https://doi.org/10.46336/ijmsc.v2i4.144
Saha, S., & Goyal, S. K. (2015). Supply chain coordination contracts with inventory level & retail price dependent dem&. International Journal of Production Economics, 161, 140-152. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2014.12.025
Saxena, P., Sonwani, S., Juhola, S., & Louis, F. (2024). Towards 2030: a sustainable cities perspective on achieving sustainable development goal 13–climate action. Frontiers in Sustainable Cities, 6, 1466952. https://doi.org/10.3389/frsc.2024.1466952
Shahabadi, A., Ahmadi, M., & Ali Moradi, A.M. (2018). The interaction of financial development & economic freedom on insurance penetration unsuccessful countries in the development of the insurance industry. Journal of Economic Modeling Research, 9(31), 41-68. http://dx.doi.org/10.29252/jemr.8.31.41 [In Persian].
Shirafkan Lamso, H., Gholami, A., & Ahmadi, S.M. (2023). Identifying the function of systematic risks on the financial prosperity of the insurance industry over Time. Journal of Economic Modeling Research, 14(52), 139-187. https://jemr.khu.ac.ir/article-1-2301-en.html [In Persian].
Tebaldi, P. (2025). Estimating equilibrium in health insurance exchanges: Price competition & subsidy design under the aca. Review of Economic Studies, 92(1), 586-620. https://doi.org/10.1093/restud/rdae020
Treacy, S. (2024). The impact of wildfire smoke on solar photovoltaic power generation in Alberta, Canada [Master's unpublished thesis]. Universidade de Lisboa. https://www.proquest.com/openview/dfb0900032a4a10df0653d34cde83b53/1?pq-origsite=gscholar&cbl=2026366&diss=y
Upadhyay, M. P. (2024). Impact of Relationship Marketing on Customers Loyalty. Nepalese Journal of Management Research, 4(1), 7-10. elibrary.tucl.edu.np/JQ99OgQIizUxyjI9nB0on9OyLkqsGIf4/api/core/bitstreams/6a0f918d-00b4-4a3a-af21-09667ae9e1dd/content
Wang, N., Zhang, N., Jin, Z., & Qian, L. (2021). Reinsurance–investment game between two mean–variance insurers under model uncertainty. Journal of Computational & Applied Mathematics, 382, 113095. https://doi.org/10.1016/j.cam.2020.113095
Yang, Y., Wang, G., & Yao, J. (2024). Time-consistent reinsurance-investment games for multiple mean-variance insurers with mispricing & default risks. Insurance: Mathematics & Economics, 114, 79-107. https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2023.11.004
Yue, J., Austin, J., Wang, M. C., & Huang, Z. (2006). Coordination of cooperative advertising in a two-level supply chain when manufacturer offers discount. European Journal of Operational Research, 168(1), 65-85. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2004.05.005
Zare Mehrjerdi, Y. & Khani, R. (2024). A System Dynamics Approach for Modelling Interrelationships among Drug Pricing, Production, & Consumption, Considering the Government & Insurance Companies Roles in Price Controlling. Research in Production & Operations Management, 15(3), 91-113. https://doi.org/10.22108/pom.2024.136331.1489 [In Persian].
Zhang, X., Ghosh, A., & Ali, D. A. (2024). Research on Marketing Strategy Management based on Customer Retention. Academic Journal of Management & Social Sciences, 6(2), 66-70. https://doi.org/10.54097/rdcx2907
 

نامه به سردبیر


سردبیر نشریه پژوهشنامه بیمه، هرگونه پیشنهاد و انتقاد دیگر نویسندگان و خوانندگان را در خصوص نقد و بررسی این مقاله مندرج در سامانه نشریه را ظرف مدت 3 ماه از تاریخ انتشار آنلاین مقاله در سامانه و قبل از انتشار چاپی نشریه، به منظور اصلاح و نظردهی امکان پذیر نموده است.، البته این نقد در مورد تحقیقات اصلی مقاله نمی باشد.
توجه به موارد ذیل پیش از ارسال نامه به سردبیر لازم است در نظر گرفته شود:
[1] نامه هایی که شامل گزارش آماری، واقعیت ها، تحقیقات یا نظریه پردازی ها هستند، لازم است همراه با منابع معتبر و مناسب همراه باشد، اگرچه ارسال بیش از زمان 3 نامه توصیه نمی گردد.
[2] نامه هایی که بجای انتقاد سازنده به ایده های تحقیق، مشتمل بر حملات شخصی به نویسنده باشند، توجه و چاپ نمی شود.
[3] نامه ها نباید بیش از 300 کلمه باشد.
[4] نویسندگان نامه لازم است در ابتدای نامه تمایل یا عدم تمایل خود را نسبت به چاپ نظریه ارسالی نسبت به یک مقاله خاص اعلام نمایند.
[5] به نامه های ناشناس ترتیب اثر داده نمی شود.
[6] شهر، کشور و محل سکونت نویسندگان نامه باید در نامه مشخص باشد.
[7] به منظور شفافیت بیشتر و محدودیت حجم نامه، ویرایش بر روی آن انجام می پذیرد.


 

CAPTCHA Image