선물 위험과 보험의 관계는

위험 관리는 위험의 부정적인 영향을 줄이기 위한 위험 식별, 위험 추정, 위험 평가 및 위험 통제를 위한 의사 결정 및 조치 프로세스입니다. 사회 발전과 과학 기술의 진보에 따라 현실 생활의 위험 요소가 갈수록 많아지고 있다. 기업이든 가정이든 위험 관리의 필요성과 긴박성을 점점 더 인식하고 있다. 사람들은 위험에 대처할 수 있는 여러 가지 방법을 생각해 냈다. 그러나 어떤 방법을 사용하든 위험 관리의 일반적인 원칙 중 하나는 가장 낮은 비용으로 최대한의 보호를 받는 것입니다. -응?

순위험을 처리하는 방법에는 위험 회피, 위험 방지, 위험 유지, 위험 이전 등 네 가지가 있습니다. -응?

(1) 위험 회피 위험 회피는 능동적으로 손실을 피할 수 있는 가능성을 말한다. 수영할 때 물에 빠져 수영을 하지 않는 것과 같이 손실 확률이 높고 손실 정도가 높은 위험을 처리하기에 적합하다. 위험을 피하면 근본적으로 숨겨진 위험을 없앨 수 있지만, 이 방법은 분명히 큰 한계가 있다. 그것의 한계는 모든 위험을 피할 수 있거나 피해야 하는 것은 아니라는 것이다. 예를 들어, 의외의 인신상해, 아무리 조심하더라도 이런 위험은 영원히 완전히 없앨 수 없다. 또 다른 예는 사고 두려움 때문에 버스 타기를 거부한다는 것이다. 사고 발생 위험은 완전히 피할 수 있지만 일상생활에 큰 불편을 끼칠 수 있고, 실제로 실현 가능하지 않다. -응?

(2) 위험예방위험예방은 예방조치를 취해 손실의 가능성과 정도를 낮추는 것을 말한다. 수리건설을 하면 보호림을 건설하는 것이 전형적인 예이다. 위험 예방에는 현재 비용과 잠재적 손실의 비교가 포함됩니다. 잠재적 손실이 예방 조치를 취하는 비용보다 훨씬 클 경우 위험 예방 조치를 취해야 합니다. 댐 건설을 예로 들면 건설 비용은 높지만 홍수 바늘로 인한 거대한 재해를 고려하는 것은 매우 필요하다. -응?

(3) 자유 위험 자유 위험은 비이성적이거나 이성적으로 자발적으로 위험을 부담하는 것을 말한다. 비이성' 이란 요행심리가 존재하거나 잠재적 손실의 정도를 과소평가하여 위험에 노출되는 것을 말한다. 이성' 은 정확한 분석을 거쳐 잠재적 손실이 감당 범위 내에 있으며 자신이 전체 또는 일부 위험을 부담하는 것이 보험을 사는 것보다 더 경제적이라고 생각하는 것을 말한다. 따라서' 이성적' 선택을 할 때, 자존적 위험은 일반적으로 발생 확률이 낮고 손실 정도가 낮은 위험을 처리하는 데 적합하다. -응?

(4) 위험 이전 위험 이전은 어떤 조치를 통해 자신이 직면한 위험의 전부 또는 일부를 상대방에게 이전하는 것을 말한다. 위험을 이전하여 보증을 받는 것은 가장 널리 사용되고 효과적인 위험 관리 수단이다. 보험은 위험을 이전하는 위험 관리 방법 중 하나입니다. -응?

위험 관리와 보험은 이론과 실천 모두에서 밀접한 관계가 있다. 이론적 연원으로 볼 때, 먼저 보험이 나타난 다음 위험관리가 나타났다. 보험의 보험 본질 이론은 위험 관리 이론의 기초에서 중요한 부분이 아니며, 위험 관리의 발전은 보험에 대한 심층 연구 덕분이다. 그러나, 위험관리의 후속 발전도 보험 이론과 실천의 발전을 끊임없이 추진하고 있다.

실제로 보험은 위험 관리에서 가장 중요하고 일반적으로 사용되는 방법 중 하나입니다.

반면 위험 식별 수준을 높이면 위험을 보다 정확하게 평가할 수 있으며, 위험 관리의 발전은 보험 기술 향상에 중요한 역할을 합니다. -응?

위험 관리 수준을 높이는 가장 중요한 부분은 위험 인식 수준을 높이는 것이다. 확률론의 발전은 위험에 대한 인식을 심화시키고, 위험을 정량화하고, 위험 관리 수준을 높이는 과학적 방법을 제공한다. 순보험료를 계산하기 위한 전제는 잠재적 손실의 확률 분포를 아는 것이다. 실제로 확률론에 근거하여 경험 데이터를 이용하여 사고의 확률 분포를 추정한다. 따라서 확률론은 보험의 수학적 기초이다. -응?

대수의 법칙' 은 확률론에서 중요한 법칙으로, 일정한 조건 하에서 반복되는 대량의 무작위 현상이 일정한 규칙성이나 안정성을 나타낸다는 법칙을 보여준다. 예를 들어, 질량이 고르게 분포된 동전을 던질 확률은 0.5 라는 것을 알고 있지만, 50 번의 실험을 할 경우, 헤드업 횟수는 기대치 25 번과 크게 다를 가능성이 높다. 즉, 빈도 (양수 횟수를 실험 수로 나눈 값) 와 객관적인 확률 사이에는 큰 차이가 있을 수 있습니다. 그러나 만약 당신이 10,000 번 이상의 실험을 한다면, 통계 빈도와 객관적 확률의 차이는 매우 작을 것이다. 대수의 법칙' 으로 인해 대량의 무작위 요인의 전반적인 효과는 반드시 개별 무작위 사건에 의존하지 않는 결과로 이어질 것이다. 이 법칙은 보험 관리에 중요한 의의가 있다. 우리는 보험 행위가 분산의 불확실성을 집중시켜 손실을 분담하기 위해 대략적인 확실성으로 바꾸는 것임을 알고 있다. 대수의 법칙에 따르면 보험 대상이 동질일수록 실제 손실 결과가 예상 손실 결과에 더 가까워진다. 그래서 보험회사가 받는 보험료와 손해배상 등의 비용은 기본적으로 균형을 잡을 수 있다.