¿Qué es el modelado actuarial?

El modelado actuarial es el nombre de un conjunto de técnicas utilizadas en la industria de seguros. Estos modelos están compuestos por ecuaciones que representan el funcionamiento de las compañías de seguros, que representan las probabilidades de los eventos cubiertos por las pólizas y los costos que cada evento presenta a la compañía. Ayudan a las empresas a decidir qué políticas adoptar y a establecer primas en función de los reclamos proyectados que tendrán que pagar. Son importantes porque las compañías de seguros los usan para mantener solventes a las compañías; Los modelos predicen los fondos que las empresas tendrán que pagar, para que sepan cuánto dinero tienen que tomar para cubrir sus costos.

Las compañías de seguros son organizaciones que permiten a los asegurados compartir riesgos entre sí. La compañía acepta pagos, llamados primas, a cambio de la garantía de que dará dinero al titular de la póliza de algún evento específico. En efecto, todos los asegurados están dividiendo el costo de los eventos que ocurren en cada período para que nadie tenga que pagar el gasto completo.

Un actuario es una persona que trabaja para una compañía de seguros y se asegura de que cobre las primas suficientes para cubrir los gastos generales y las reclamaciones que presentan los asegurados. Los actuarios utilizan enfoques científicos que combinan la teoría de la probabilidad, la teoría económica y otras disciplinas. Utilizan supuestos de comportamiento derivados de estas teorías para crear sistemas de ecuaciones que representan los eventos que suceden en el mundo real. Esta práctica se llama modelado actuarial.

Los dos tipos básicos de modelos utilizados en el modelado actuarial son modelos deterministas y modelos estocásticos. Los modelos deterministas son los más simples de los dos, y fueron los primeros en ser utilizados. Utilizan estimaciones de probabilidades para cada evento, y predicen el número de eventos que sucederán realmente en función de estas estimaciones. Los modelos estocásticos permiten más aleatoriedad, pero requieren más potencia computacional. Una computadora simula los eventos durante un período cientos o miles de veces y, en función de los resultados de sus simulaciones, predice cuántos eventos sucederán.

El tipo de modelo utilizado es de poca importancia si el actuario no tiene buena información sobre los eventos que está prediciendo. En el modelado actuarial, la probabilidad de cada evento y las ecuaciones que describen el comportamiento de las personas son cruciales para el éxito del modelo. Los actuarios revisan constantemente los modelos para que generen mejores predicciones.