Базовые методы оценки неоплаченных претензий
ГЛАВА 8 – МЕТОД ОЖИДАЕМЫХ ПРЕТЕНЗИЙ
жүктеу/скачать 1.54 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Ключевое допущение
- Распространенные области применения метода ожидаемых претензий
- Механизм метода ожидаемых претензий
- Вид страхования Риск
- Страховщик XYZ
- Когда метод ожидаемых претензий работает и когда не работает
- Влияние изменяющейся среды на метод ожидаемых претензий
| ГЛАВА 8 – МЕТОД ОЖИДАЕМЫХ ПРЕТЕНЗИЙ
Страховщики часто пользуются методом ожидаемых претензий39 при открытии новых видов страхования или когда начинают работать на новой территории. Многие актуарии также используют этот метод для оценки неоплаченных претензий наиболее неразвитых периодов. Ожидаемые претензии являются важным компонентом в нескольких других методах, включая метод Бронхуттера-Фергюсона и метод «Трескового Мыса», которые обсуждаются в Глава 9 и 10. Ключевое допущение Ключевым допущением метода ожидаемых претензий является то, что актуарий может лучше оценить общие неоплаченные претензии на основании априорной (или исходной) оценки, чем на основании статистики претензий, наблюдаемой до последней даты. В некоторых ситуациях статистика заявленных претензий на последнюю дату может дать мало информации об окончательных претензиях, особенно в сравнении с предыдущей оценкой. Распространенные области применения метода ожидаемых претензий Актуарии могут использовать метод ожидаемых претензий во всех видах страхования. Однако этот метод чаще применяется в видах страхования с моделями более долгого возникновения и урегулирования. В этом методе могут использоваться данные с разбивкой по годам происшествия, годам заявления, полисным годам, андеррайтинговым годам и даже по календарным годам. Метод ожидаемых претензий зачастую используется, когда:
Механизм метода ожидаемых претензий Существует множество способов, которыми актуарии могут определить априорную оценку ожидаемых претензий. Одни подходы математически просты, а другие подразумевают сложное статистическое моделирование. Подход, чаще всего используемый коммерческими страховщиками, относительно прост. Актуарии коммерческих страховщиков часто применяют метод коэффициента претензий, в котором окончательные претензии периода анализа равны выбранному коэффициенту ожидаемых претензий, умноженному на заработанные премии. Такой подход неявно полагается на точность ценообразования и андеррайтинга полисов. В качестве примера сложного подхода можно привести сложную симуляционную модель, которая строится для прогнозирования ожидаемых претензий кэптивного страховщика, страхующего ответственность за ошибки и упущения в случае возможных заболеваний крови. Выбор переменных для использования в такой модели может потребовать получения мнения экспертного совета врачей, юристов и прочих практиков со всего мира. Сложная стохастическая модель также может потребовать детального анализа частоты претензий и, возможно, стоимость каждой потенциальной претензии. В данной главе мы обсуждаем только основанные на рисках методы определения ожидаемых претензий. Для получения более подробной информации читатели могут обратиться к исследованию рабочей группы CAS, посвященному исходным ожидаемым убыткам, рассчитанным по методу Борнхуттера-Фергюсона. Целью этой рабочей группы является написание статьи на тему ожидаемых убытков (т.е ожидаемых претензий). Во многих отношениях метод, основанный на рисках метод определения ожидаемых претензий заключается в очень простых расчетах. Актуарии рассчитывают ожидаемые претензии, умножая заранее определенную базу риска на выбранную меру претензий на единицу риска (известную как чистая премия или уровень риска).Оценка неоплаченных претензий представляет собой разницу прогнозных ожидаемых претензий и оплаченных претензий. Основными трудными задачами, связанными с методом ожидаемых претензий является определение соответствующей базы риска и оценка меры претензий относительно данной базы риска. Для коммерческих страховщиков (и перестраховщиков) наиболее распространенной базой риска является заработанная премия, а наиболее распространенной мерой претензий является коэффициент претензий. В таком случае ожидаемые претензии равны произведению заработанных премий и коэффициента ожидаемых претензий. Организации самострахования обычно не собирают премии таким же способом, как страховщики. В результате актуарии, работающие с организациями самострахования, обычно используют такие базы рисков, которые, как они считают, тесно связаны с риском, а значит и с возможностью возникновения претензий, и данные по которым легко наблюдаются и имеются в наличии. В следующей таблице приведены примеры типов рисков, по видам страхования, которыми актуарии часто пользуются при анализе неоплаченных претензий организаций самострахования.
Для организаций самострахования ожидаемые претензии равны произведению риска и чистой премии на единицу риска. Как отмечалось выше, одна из трудностей метода ожидаемых претензий, с которыми сталкивается актуарий, работающий со страховщиками (перестраховщиками) или организациями самострахования, связана с определением коэффициента претензий или чистой премии, соответственно. Зачастую актуарии начинают с анализа исторических претензий и статистики рисков. Мы приводим два примера метода ожидаемых претензий в Приложении I, Таблицах 1 и 2. В этих двух примерах мы применяем метод ожидаемых претензий для оценки неоплаченных претензий только для 2008-го года происшествия. В расчетах мы пользуемся историческими данными заявленных и оплаченных претензий, а также данными рисков каждой организации. Пошаговый пример – «Страховщик Auto BI» В приложении I, Таблице 1, мы определяем оценку неоплаченных претензий страховой компании, занимающейся страхованием на случай причинения телесных повреждений в ДТП в единственной юрисдикции («Страховщик Auto BI»). В примере «Страховщика Auto BI» мы располагаем историческими данными претензий и премий за девять лет происшествия (2000 -2008 гг.). Мы обобщили прогнозные данные развития заявленных и оплаченных претензий в столбцах (2) - (7). Сначала мы представляем последние диагонали треугольников заявленных и оплаченных претензий по состоянию на дату оценки 31 декабря 2008 г. (столбцы (2) и (3)). Факторы развития совокупных претензий, выбранные на основе статистики «Страховщика Auto BI», обобщены в столбцах (4) и (5). Затем мы рассчитываем прогнозные окончательные претензии в столбцах (6) и (7) с использованием метода развития на основании заявленных и оплаченных претензий, соответственно. В данном примере мы определяем исходную (априорную) оценку окончательных претензий в столбце (8) на основании средних прогнозных значений развития заявленных и оплаченных претензий. До этого момента анализ проводится так же, как описывалось в предыдущей главе, посвященной методу развития. Однако теперь мы переходим на новую территорию. Нашей целью является определение коэффициента ожидаемых претензий для 2008-го года происшествия. Коэффициент претензий будет базироваться на исторических данных претензий и премий «Страховщика Auto BI». В наших расчетах нам нужно, чтобы и премии, и претензии находились на уровнях стоимости, ожидаемых в 2008 г. Сначала корректируем премии. Мы доводим премии до текущего уровня для того, чтобы учесть изменения ставок, произошедшие в течение девятилетнего периода анализа. Нам необходимо пересчитать все премии каждого календарного года от 2000 до 2007 гг. так, как если бы ставки 2008 г. действовали в каждом соответствующем году. Такие пересчитанные премии также известны как премии на текущем уровне ставок. В столбце (9) содержится информация о премиях на текущем уровне ставок «Страховщика Auto BI». Далее мы корректируем исторические претензии с учетом изменений, которые окажут влияние на претензии 2008-го года происшествия. Первой корректировкой в нашем примере является корректировка с учетом тренда. Актуарии зачастую пользуются термином «тренд» для обозначения инфляционных и иных систематических влияний на претензии или премии, либо на те и другие одновременно. В данном пример единственным трендом является инфляция претензий. При помощи факторов тренда мы корректируем исторические претензии с учетом экономической стоимости, которая будет заявлена, если та же самая претензия возникнет в 2008-м году происшествия. Иными словами, корректировка с учетом тренда состоит в пересчете стоимости исторических претензий в ценах 2008-го года. В нашем примере мы применяем ставку годового тренда претензий в размере 14.5% для претензий по страхованию ответственности за причинение телесных повреждений в ДТП. Этот тренд включает в себя и тренд частоты и тренд степени тяжести претензий для данного вида страхования в данной юрисдикции. Ставки тренда могут значительно варьироваться по видам страхования и регионам. Тренды могут иметь отрицательное значения для некоторых видов страхования и превышает 20% в других видах страхования. Тренды могут сильно варьироваться по периодам времени внутри периода анализа. Если актуарий собирается использовать статистику страховщика для определения коэффициента ожидаемых претензий, важно также включить в анализ эффект тренда претензий. Вторая корректировка в нашем примере «Страховщика Auto BI» связана с гражданско-правовыми изменениями. В штатах и провинциях не так уж редко меняется законодательная база исков по ДТП с участием частных автомобилей. В таких ситуациях исторические претензии необходимо пересчитывать, как если бы они возникли в условиях новой законодательной базы. В нашем примере в 2004 г. произошли значительные законодательные изменения. За счет умножения исторических претензий на фактор корректировки с учетом законодательных изменений, равный 0.67, мы убираем 33% претензий самых ранних лет в периоде анализа. В сущности, это значит, что если в 2008 г. возникали претензии того же типа, что и в 2000-2003 гг., они стоили бы на 33% меньше. Поскольку изменение в законодательство были внесены в 2004 г., фактор пропорциональной корректировки для 2004 г. равен только 0.75, что означает сокращение на 25%. Этот пример демонстрирует значительный эффект корректировок с учетом тренда (например, инфляции) и законодательных изменений на стоимости претензий. Вернемся к Приложению I. Прогнозные претензии в столбце (12) корректируются с учетом как фактора тренда, так и фактора изменений в законодательстве. В столбце (13) мы представляем коэффициенты претензий, скорректированных с учетом тренда, которые равны скорректированным с учетом тренда претензиям, разделенным на заработанные премии на текущем уровне ставок. Затем мы рассчитываем различные средние значения коэффициентов претензий в строке (14). Мы видим, что факторы развития претензий до окончательного уровня как заявленных, так и оплаченных претензий имеют сильный эффект левереджа в самые последние годы происшествия. Факторы развития заявленных претензий до окончательного уровня в 2007-м и 2008-м годах происшествия равны 2.90 и 4.00, соответственно; а факторы развития оплаченных претензий до окончательного уровня для 2007-го и 2008-го лет происшествия равны 15.00 и 90.00. Изучаем различные средние значения, которые не включают статистику самых последних лет. В строке (15) мы выбираем коэффициент претензий 80% на основе анализа индивидуальных коэффициентов прогнозных претензий в столбце (13) и средних значений в строке (14). Последние два шага в нашем примере состоят в прогнозировании ожидаемые претензии 20008-го года происшествия и определении оценок неоплаченных претензий. Ожидаемые претензии в размере $49.6 миллионов (строка (16)) равны произведению выбранного коэффициента претензий, равного 80%, и заработанной премии в размере $62 миллионов. Рассчитываем оценку неоплаченных претензий как разницу ожидаемых претензий и оплаченных претензий 2008-го года происшествия. Оценка общих неоплаченных претензий включает как заявленный неурегулированный убыток, так и широкое определение ПНУ. Оценочные ПНУ равны разнице ожидаемых претензий и заявленных претензий. Пошаговый пример – организация самострахования «GL Self-Insurer» В Приложении I, Таблица 2, мы представляем такой же расчет на примере государственного организации, которая осуществляет самостоятельное страхование общей ответственности («GL Self-Insurer»). Мы вновь начинаем с методов развития заявленных и оплаченных претензий и выбираем исходную оценку окончательных претензий на основании среднего значения двух прогнозов развития претензий (столбец (8)). В данном примере мы используем в качестве базы риска население; исторические значения обобщены в столбце (9) Приложения I, Таблицы 2. Если бы использовали чувствительную к инфляции базу риска, такую как ФЗП или продажи, нам нужно было бы учитывать эффект инфляции в течение периода анализа и, возможно, использовать тренд рисков для корректировки всех рисков с целью их приведения к экономической стоимости рисков 2008 г. В примере « GL Self-Insurer» мы допускаем, что единственной необходимой корректировкой является корректировка с учетом тренда и что ставка годового тренда претензий составляет 7.5%. Этот тренд также включает и тренд степени тяжести и тренд частоты убытка в данной юрисдикции. Альтернативой раздельной корректировке претензий и рисков с учетом тренда в случае чувствительных к инфляции рисков является использование ставки тренда остаточных чистых премий. Например, в страховании ответственности работодателя в США актуарии часто пользуются трендом остаточных чистых премий, который представляет собой превышение тренда претензий над трендом ФЗП. После анализа скорректированных с учетом тренда чистых премий в столбце12) различных средних значений в строке (13), мы выбираем чистую премию 2008 года происшествия в размере $3.50 на человека. Рассчитываем ожидаемые претензии в размере $2,765,000 как произведение выбранной чистой премии в размере $3.50 на население 2008 года (790,000). Оценка общих неоплаченных претензий равна разнице ожидаемых претензий и оплаченных претензий, а оценочные ПНУ равны разнице ожидаемых претензий и заявленных претензий. Пошаговый пример – «Автострахование в США» В Приложениях II – V мы продолжаем рассматривать примеры, представленные в Главе 7. В Приложении II содержатся прогнозные данные ожидаемых претензий для агрегированных результатов страхования частного пассажирского транспорта в США (т.е., «Автострахования в США». Мы используем выбранные факторы развития заявленных и оплаченных претензий из Главы 7 для целей первоначального выбора окончательных претензий. В столбцах (2) - (7) представлены детальные расчеты прогнозных значений развития заявленных и оплаченных претензий. Мы получаем исходные выбранные окончательные претензии в столбце (8) на основании среднего значения прогнозов развития заявленных и оплаченных претензий. Затем мы делим исходные выбранные окончательные претензии на заработанную премию каждого года с целью определения оценочного коэффициента претензий (столбец 10). Поскольку данные в Приложении II представляют консолидированные результаты по всему страховому сектору США, у нас нет детальной информации об изменениях ставок и, таким, образом, мы не можем скорректировать премии и привести их к текущему уровню. Пример в Приложении II несколько отличается от двух предыдущих примеров в данной главе в части периода времени к данным которого применяется метод ожидаемых претензий. В этих двух примерах мы пользуемся исторической статистикой для выбора коэффициента ожидаемых претензий и ожидаемой чистой премии только для 2008-го года происшествия. Таким образом, мы корректируем риски и претензии каждого года в периоде анализа к уровню стоимости 2008-го года. В пример «Автострахования в США» мы прогнозируем окончательные претензии каждого года в периоде анализа на основании метода ожидаемых претензий. Таким образом, нам нужно привести коэффициент претензий к уровню стоимости, ожидаемому в каждом году периода анализа. Хотя для самых недавних лет рекомендуется анализировать оценочные коэффициенты претензий относительно предыдущих лет с корректировкой с учетом тренда, многие актуарии в большой степени полагаются на собственное суждение при выборе коэффициентов ожидаемых претензий. В нашем примере мы выбираем коэффициенты ожидаемых претензий в размере 75% для лет происшествия с 1998-го по 2002-й и 65% для 2003-2007 лет происшествий. Опираясь на актуарное суждение выбираем два различных коэффициента претензий су тем чтобы учесть изменение в статистике, которое очевидно присутствует между более ранними годами происшествия и более недавними годами происшествия. (См. столбец (10) Приложение II, Таблицы 1.) В Приложении II, Таблице 2, мы рассчитываем оценочные ПНУ и оценку общих неоплаченных претензий. Оценочные ПНУ в столбце (6) равны разнице ожидаемых претензий в столбце (4) и заявленных претензий в столбце (2). Затем мы рассчитываем оценку общих неоплаченных претензий как разницу между ожидаемым претензиями и оплаченными претензиями, или как сумму заявленного неурегулированного убытка и ПНУ. Интересно отметить, что в этом примере оценочные ПНУ имеют отрицательное значение в 2000, 2001 и 2003 годах происшествия. Хотя отрицательное значение ПНУ и возможно, в частности, в страховании первого лица, в котором предусматривается возмещение от реализации спасенного имущества и суброгация, интуитивно мы считаем, что в «Автостраховании в США» это маловероятно. Помните, что ключевое допущение метода ожидаемых претензий состоит в том, что общие претензии зависят от априорной оценки, а не от действительного движения претензий на последнюю дату. Иногда это является преимуществом метода ожидаемых претензий, как в настоящем примере, а иногда это является его недостатком. Отрицательная величина ПНУ подразумевает, что выбранный коэффициент априорных претензий может быть слишком низким в определенные года происшествия. В качестве альтернативного подхода, при котором ПНУ не будут иметь отрицательного значения, можно использовать коэффициент претензий в размере 65% только для 2005-2007 лет происшествия и использовать коэффициенты оценочных претензий в столбце (10) для всех предыдущих лет (т.е., 1998-2004 лет происшествия). Иными словами, ограничить применение метода ожидаемых претензий 2005 – 2007 годами происшествия. Поскольку ожидаемые претензии, незаявленные и неоплаченные в более ранних годах, относительно небольшие, методы развития претензий вполне вероятно представляют собой надежные методы прогнозирования. (Заметьте, что для 2004-го года происшествия процентная доля претензий, не заявленных на 31 декабря 2007 г., составляет только 2%, а процентная доля неоплаченных 8%.) Страховщик XYZ В Приложении III представлен метод коэффициента ожидаемых претензий для Страховщика XYZ. В предыдущей главе мы указывали на возможные недостатки метода развития претензий для данного страховщика. Исходное допущение метода развития состоит в том, что будущие претензии ведут себя так же, как исторические претензии. Ввиду различных изменений, которые претерпел Страховщик XYZ, маловероятно, что это допущение останется верным. Мы можем рассмотреть несколько альтернатив при выборе коэффициентов ожидаемых претензий для Страховщика XYZ Insurer. Во-первых, мы можем обратиться к статистике страхового рынка за ориентирными значениями коэффициентов претензий. В случае данной юрисдикции и данного страхового покрытия мы знаем, что коэффициенты окончательных претензий по агрегированной статистики страхового рынка составляют примерно 50%. Поскольку коэффициенты не достигших зрелости заявленных претензий Страховщика XYZ (т.е. отношение текущей стоимости заявленных претензий до их развития к заработанным премиям) превышают 70% в шесть из семи самых ранних лет периода анализа, использование коэффициента претензий, принятого в целом по сектору, не кажется разумным. Другой альтернативой является использование метода развития нескорректированных заявленных и оплаченных претензий в качестве отправной точки. В Приложении III мы используем методы заявленных и оплаченных претензий для определения исходной оценки окончательных претензий. В столбцах (2) - (8) представлены эти расчеты. Для 1998-2003 лет происшествия, которые являются самыми зрелыми годами периода анализа, мы выбираем коэффициент ожидаемых претензий на основе среднего значения коэффициентов оценочных претензий в столбце (10). Для самых недавних лет происшествия, 2004 – 2008 гг., мы выбираем коэффициенты ожидаемых претензий в Приложении III, Таблице 2. Столбцы (3) - (7) содержат факторы трендов, которые позволят корректировать с учетом инфляции; мы предполагаем, что годовая ставка тренда претензий равна 3.425% (значение получено на основании годового тренда частоты возникновения претензий в размере -1.50% и годового тренда степени тяжести претензий в размере 5.00%). Мы доводим исходные окончательные претензии каждого года периода анализа с использованием этих факторов до уровня стоимости каждого отдельного рассматриваемого года (2004-2008). Например, фактор тренда 0.874, который находится внизу столбца (3), позволяет корректировать претензии 2008-го года происшествия с учетом уровня инфляции, ожидавшийся в 2004 году происшествия (1.03425(2004-2008)). Таким же образом, фактор тренда 1.070, который находится наверху столбца (3), служит для корректировки претензий 2002-го года происшествия с учетом уровня инфляции, ожидающегося в 2004-м году происшествия (1.03425(2004-2002)). Мы включаем в столбцы (8)-(12) второй тип корректировок окончательных претензий с использование факторов корректировки с учетом законодательной реформы. Эти факторы служат для корректировки окончательных претензий каждого года происшествия в периоде анализа с учетом законодательной среды конкретного года происшествия. В дополнение к корректировке претензий мы должны скорректировать заработанные премии с учетом изменения уровней ставок. В Главе 6 мы обобщили заработанные премии и изменения исторических уровней ставок для «Страховщика XYZ». В столбцах (14) - (18) мы представляем факторы приведения на текущих уровень ставок, который служит для приведения заработанных премий, обобщенных в столбце (13), на уровень ставок конкретного года происшествия. Иными словами, эта корректировка помогает пересчитать премию, как если бы риски были подписаны по ставкам, которые действовали в каждом конкретном году. В столбцах (19) - (23) мы представляем скорректированных с учетом тренда и приведенные на текущий уровень ставок коэффициенты претензий. Эти коэффициенты претензий равны произведению исходной оценки окончательных претензий и факторов тренда и факторов корректировки с учетом законодательных изменений, разделенному на заработанные премии, приведенные на текущий уровень ставок каждого года. Анализируем различные средние значения коэффициентов претензий по годам и выбираем коэффициенты ожидаемых претензий в строке (25) Приложения III, Таблицы 2. В Приложении III, Таблице 1 ожидаемые претензии в столбце (12) рассчитываются как произведение выбранных коэффициентов ожидаемых претензий в столбце (11) и заработанных премий в столбце (9). Оценочные ПНУ и оценочные общие неоплаченные претензии рассчитываются в Приложении III, Таблице 3. Мы сравниваем результаты метода ожидаемых претензий с результатами метода развития претензий в Приложении III, Таблице 4 (прогнозные окончательные претензии) и в Приложении III, Таблице 5 (оценочные ПНУ). В дальнейших главах мы обсуждаем другие методы выбора ожидаемых претензий для «Страховщика XYZ". Когда метод ожидаемых претензий работает и когда не работает Как указывалось прежде, метод ожидаемых претензий часто используется, когда страховщик открывает новый вид страхования или приступает к работе на новой территории. Если статистика исторических претензий отсутствует, актуарий может воспользоваться ориентирными показателями страхового сектора для коэффициентов претензий, чистых премий и моделей развития претензий. Актуарии также пользуются методом ожидаемых претензий наиболее недавних лет периода анализа, когда факторы развития претензий имеют сильный эффект левереджа. Кроме того, метод ожидаемых претензий часто используется, когда страховщик претерпевает значительные изменения по причине внутренних факторов или внешних влияний. Например, страховщик может решить воспользоваться методом коэффициентов ожидаемых претензий последних лет в периоде анализа после крупных изменений в законодательной среде. Повышение порога лимитов подачи претензий или расширение страхового покрытия в результате судебных решений являются примерами изменения в законодательной среде, которые могут оказать влияние на обязательства страховщика по претензиям. Конечно, важным допущением при использовании метода коэффициентов ожидаемых претензий является то, что актуарий может оценить надежную величину коэффициента ожидаемых претензий с учетом таких изменений в законодательной среде, касающихся страхового покрытия. Поскольку действительные претензии не включаются в расчеты, метод ожидаемых претензий имеет преимущество сохраняющейся с течением времени стабильности. Оценка неоплаченных претензий не изменяется, если только не изменяются допущения в отношении рисков или коэффициента претензий (или чистой премии). Хотя существует потенциальное преимущество стабильности прогнозов, имеется и потенциальный недостаток, который заключается в недостаточной чувствительности к недавней статистики. Поскольку в данном методе игнорируется статистика действительных претензий, этот метод нечувствителен, когда статистика действительных претензий отличается от первоначальных ожиданий. Это проявляется в примере «Автострахования в США», представленном ранее в настоящей главе. Однако порой актуарий, полагая, что изменяются либо ценообразование, либо андеррайтинговые процедуры, либо то и другое, на собственное усмотрение корректирует коэффициенты претензий на основе исторической статистики. В таких ситуациях актуарий может скорректировать априорные ожидания не дожидаясь того, когда данные изменения полностью проявятся в данных. В таких обстоятельствах метод ожидаемых претензий может оказаться более чувствительным, чем методы, зависящие от данных. Влияние изменяющейся среды на метод ожидаемых претензий В предыдущей главе, посвященной методу развития, мы обсуждали то, как работает метода развития, когда происходят изменения. В данном разделе мы продолжим рассматривать эти примеры с использованием метода ожидаемых претензий. Сценарий 1 – «Автострахование в США в условиях устойчивой среды» В примере для Сценария 1 мы предполагаем, что коэффициент ожидаемых претензий равен 70%, как и коэффициент окончательных претензий. Таким образом, метод ожидаемых претензий выдает соответствующую оценку ПНУ в условиях устойчивой среды. Это также верно для метода развития в условиях устойчивой среды. Мы представляем детальные расчеты для этого сценария в верхней части Приложения IV, Таблицы 1. Сценарий 2 – «Автострахование в США в условиях увеличения коэффициентов претензий» Недостатком метода ожидаемых претензий является недостаточная чувствительность к статистике действительных претензий. Прогнозное значение окончательных претензий изменяется только в том случае, когда актуарий изменяет допущение относительно ожидаемых претензий. Таким образом, в Сценарии 2, если только актуарий не изменит допущение, что коэффициент ожидаемых претензий равен 70%, прогнозные окончательные претензии останутся такими же, как в Сценарии 1. Поскольку претензии в Сценарии 2 растут, оценочные ПНУ будут ниже, чем действительные ПНУ, если актуарий оценивает неоплаченные претензии по методу ожидаемых претензий без изменения коэффициента ожидаемых претензий. Это крайний пример, и маловероятно, что актуарий будет продолжать пользоваться этим методом без существенного изменения коэффициента претензий. Можно провести один простой тест, чтобы оценить адекватность коэффициента ожидаемых претензий, для чего нужно сравнить коэффициент заявленных претензий по состоянию на последнюю дату с выбранным коэффициентов претензий. Проведя такой тест, актуарий может быть предупрежден о том, что в 2004-2008 годах происшествия коэффициенты заявленных претензий уже превышают коэффициент ожидаемых претензий. В результате такого теста могут быть выбраны более высокие значения коэффициента ожидаемых претензий для наиболее недавних лет происшествия, чтобы избежать отрицательных значений ПНУ, наблюдаемых в столбце (6) Приложения IV, Таблицы 1 (нижняя часть). Сценарий 3 – «Автострахование в США в условиях повышения адекватности заявленного неурегулированного убытка» Мы представляем расчеты для Сценария 3 в верхней части Приложения IV, Таблицы 2. Метод ожидаемых претензий выдает точную оценку ПНУ для этого сценария. Изменения адекватности заявленного неурегулированного убытка не влияет на метод коэффициента ожидаемых претензий, поскольку статистика действительных претензий не включается в расчеты. Сценарий 4 – «Автострахование в США в условиях увеличения коэффициентов претензий и повышения адекватности заявленных неурегулированных убытков» Как и в Сценарии 2, ПНУ, рассчитанные по методу метода ожидаемых претензий, в этом сценарии в условиях увеличения коэффициентов претензий и повышения адекватности заявленных неурегулированных убытков не соответствуют действительным ПНУ, что показано в нижней части Приложения IV, Таблицы 2. Действительные ПНУ и оценочные ПНУ отличаются на ту же сумму для Сценариев 2 и 4. Без намеренного изменения допущения относительно коэффициента ожидаемых претензий, метод ожидаемых претензий не обеспечит соответствующей реакции на изменения коэффициентов претензий. «Автострахование в США в условиях устойчивой среды (структура портфеля не меняется) В верхней части Приложения V обобщены расчеты для примера комбинированного портфеля частного автострахования и коммерческого автострахования без изменения структуры портфеля. Мы предполагаем, что сможем соответствующим образом оценить коэффициент ожидаемых претензий для комбинированного портфеля. Это гораздо легче сделать, когда пропорции этих категорий остается неизменной с течением времени. В Приложении V мы показываем, что метод ожидаемых претензий выдает правильное требования ПНУ в условиях отсутствия изменений. «Автострахование в США в условиях изменения структуры портфеля» В последнем примере мы предполагаем, что объем коммерческого автострахования растет быстрее, чем объем частного автострахования. Поскольку в коммерческом автостраховании коэффициенты окончательных претензий выше, актуарию нужно будет изменить допущение относительно коэффициента ожидаемых претензий. В нижней части Приложения V показано, что без изменения коэффициента ожидаемых претензий метод ожидаемых претензий выдаст неадекватную оценку ПНУ. жүктеу/скачать 1.54 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|