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MARCOS technique under intuitionistic fuzzy environment for determining the COVID-19 pandemic performance of insurance companies in terms of healthcare services
Applied Soft Computing ( IF 5.472 ) Pub Date : 2021-02-18 , DOI: 10.1016/j.asoc.2021.107199
Fatih Ecer; Dragan Pamucar

Assessing and ranking private health insurance companies provides insurance agencies, insurance customers, and authorities with a reliable instrument for the insurance decision-making process. Moreover, because the world’s insurance sector suffers from a gap of evaluation of private health insurance companies during the COVID-19 outbreak, the need for a reliable, useful, and comprehensive decision tool is obvious. Accordingly, this article aims to identify insurance companies’ priority ranking in terms of healthcare services in Turkey during the COVID-19 outbreak through a multi-criteria performance evaluation methodology. Herein, alternatives are evaluated and then ranked as per 7 criteria and assessments of 5 experts. Experts’ judgments and assessments are full of uncertainties. We propose a Measurement of Alternatives and Ranking according to the Compromise Solution (MARCOS) technique under an intuitionistic fuzzy environment to rank insurance companies. The outcomes yielded ten insurance companies ranking in terms of healthcare services in the era of COVID-19. The payback period, premium price, and network are determined as the most crucial factors. Finally, a comprehensive sensitivity analysis is performed to verify the proposed methodology’s stability and effectiveness. The introduced approach met the insurance assessment problem during the COVID-19 pandemic very satisfactory manner based on sensitivity analysis findings.



中文翻译:

直觉模糊环境下的MARCOS技术,用于确定医疗服务方面保险公司的COVID-19大流行绩效

对私人健康保险公司进行评估和排名为保险机构,保险客户和当局提供了用于保险决策过程的可靠工具。此外,由于在COVID-19爆发期间,世界保险业遭受私营医疗保险公司评估的空白,因此显然需要可靠,有用和全面的决策工具。因此,本文旨在通过多标准绩效评估方法确定在COVID-19爆发期间土耳其在医疗保健服务方面的保险公司优先级。在此,对替代方案进行评估,然后根据7条标准和5位专家的评估进行排名。专家的判断和评估充满不确定性。我们建议在直觉模糊环境下根据妥协解决方案(MARCOS)技术对替代方案和等级进行衡量,以对保险公司进行排名。结果表明,在COVID-19时代,有10家保险公司在医疗保健服务方面排名第一。投资回收期,溢价和网络是最关键的因素。最后,进行了全面的敏感性分析,以验证所提出方法的稳定性和有效性。引入的方法基于敏感性分析结果,非常令人满意地解决了COVID-19大流行期间的保险评估问题。结果表明,在COVID-19时代,有10家保险公司在医疗保健服务方面排名第一。投资回收期,溢价和网络是最关键的因素。最后,进行了全面的敏感性分析,以验证所提出方法的稳定性和有效性。引入的方法基于敏感性分析结果,非常令人满意地解决了COVID-19大流行期间的保险评估问题。结果表明,在COVID-19时代,有10家保险公司在医疗保健服务方面排名第一。投资回收期,溢价和网络是最关键的因素。最后,进行了全面的敏感性分析,以验证所提出方法的稳定性和有效性。引入的方法基于敏感性分析结果,非常令人满意地解决了COVID-19大流行期间的保险评估问题。

更新日期:2021-02-22
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