17
Пт, мая

3. Расчет абсолютной величины совокупного собственного удержания

 

3. Расчет абсолютной величины совокупного собственного удержания

Возникает вопрос как могут быть тем или иным способом представлены в виде чисел с использованием актуарных методик такие переменные, как “флуктуации финансового результата”, “финансовая слабость”, “корпоративная склонность к риску”, “выигрыш от договора перестрахования”, “стоимость договора перестрахования”. И в каких взаимоотношениях эти переменные находятся.

В действительности в настоящее время нет универсального ответа на этот вопрос, пригодного во всех случаях. Имеется лишь множество моделей из теории риска, из которых вытекают более или менее различные правила определения собственного удержания. В дальнейшем мы будем пользоваться простойформулой, предназначенной чтобы объяснить один из вполне пригодных с нашей точки зрения способов квантифицирования вышеотмеченного подхода. Мы должны отослать заинтересованного читателя к теоретической формуле полного риска, из которой наша формула выводится так, как это показано вприложении.

Потребность в перестраховании, которая напрямую определяет удержание, можно, в первом приближении, принять равной произведению финансовой слабости, потенциальных флуктуаций финансового результата и склонности компании к риску.

Финансовая слабость. Сразу становится ясно, что изолированное утверждение вида: “Компания обладает капиталом в 100 млн. CHF”, очень мало способно помочь при определении финансовой силы компании, поскольку эта сумма слишком велика для маленькой компании, но она может оказаться слишком мала для большой компании. Чтобы рассматривать эту фразу в соответствующем контексте нужно иметь какую-то меру величины компании, например премии брутто-перестрахование. Наиболее нейтральной мерой однако будет не какая-нибудь коммерческая величина премий (заработанные, собранные или подписанные), а величина суммарной рисковой премии, т.е. средняя величина убытков, которая вытекает из долгосрочного ожидания величины убытков. Этот естественный параметр позволяет, надо сказать, сравнивать страховые портфели и компании по размеру. Поэтому мы будем измерять финансовую слабость, применяя соотношение “рисковые премии брутто-перестрахование к собственному капиталу”.

Но что нужно понимать под термином “собственный капитал”? Капитал из разных финансовых отчетов? Необходимый операционный капитал? Реальный капитал, включающий не раскрываемые в финансовой отчетности резервы? Или активы, которые можно реализовать в случае опасности? Простой ответ на этот вопрос: “Капитал есть то, что компания в соответствии со своей склонностью риску готова или способна потерять при наихудшем из возможных сценариев развития ситуации”. Другими словами, менеджерам компании нужно прийти к решению о том, что они будут считать величиной своего капитала.

Затем мы должны численно оценить будущие потенциальные флуктуации финансового результата брутто-перестрахование. Традиционно здесь применяетсядисперсия, т.е. ожидаемое среднее квадратичное отклонение совокупной величины убытка от ее долгосрочного среднего. Здесь также нужно быть осторожным: дисперсия в 20 млн. CHF в квадрате представляет существенную опасность для небольшой компании, но в некоторых случаях, она может быть легко поглощена компанией крупной. Корректным взвешивающим числом в этом случае будет “рисковая премия брутто-перестрахование в квадрате”. Т.о. мы получается относительная мера флуктуаций.

 

Мы можем построить возможный будущий финансовый результат, опираясь на статистику прошлых периодов. ( В простейшем случае – на данные о суммарных убытках за период; при более сложном подходе – на данные о числе убытков и величинах отдельных убытков. ) Однако нужно напомнить, что некритический анализ данных прошлых периодов влечет за собой опасность недооценки вариации, поскольку в меняющейся обстановке будущие флуктуации могут намного больше, чем наблюдавшиеся до того. В экстремальном случае, компания, для которой один или несколько видов страхования новые, не имеет никакой статистики убытков, хотя такая компания как раз больше всего нуждается в определении потенциальных флуктуаций. В подобных случаях вариация должна определяться другими способами, в частности за счет привлечения рыночной статистики, но и ее нельзя использовать в слепую, а только в части, которая будет оставаться репрезентативной в будущем.

И наконец, как измерить склонность компании к риску? Уже отмечалось, что компания, согласная поставить на кон весь свой капитал, должна полагаться желающей подвергать себя риску, и поэтому она обладает повышенной склонностью к риску. Отсюда следует, что чем выше “вероятность разорения”, устраивающая менеджеров компании, тем выше склонность компании к риску. Однако, термин “разорение”, традиционно используемый актуариями, не совсем подходит, поскольку он относится к ситуации, когда капитал и накопленная прибыль, предназначенные для обеспечения рисков некоторого класса, оказываются недостаточными, чтобы оплатить убыток из этого класса. Однако это не означает, что произойдет банкротство всей компании.

iskusstvennyy intellektАдам Деннингер, лидер по страховой отрасли в Capgemini, в своем интервью Reinsurance news подчеркнул решающую роль интеграции искусственного интеллекта в практике андеррайтинга, одновременно признав вероятный осторожный подход страховщиков из-за различных проблем и рисков.

Адам Деннингер: несмотря на риски, ИИ играет решающую роль для андеррайтеров

Kerimbayev AzamatАзамат Керимбаев, эксперт с 17-летним опытом работы в страховой отрасли, в своем блоге на Телеграм-канале KerimbayevOnline, рассуждает о насущной теме – залоговое автокаско, которое в последнее время показывает взрывной рост. Вот что пишет автор.

Азамат Керимбаев: «плюсы» и «минусы» залогового автокаско в Казахстане