保険数理率とは何ですか？

保険数理率は、分析に基づいて予測される将来の損失率です。 これには、過去の損失および将来の金融イベントで役割を果たす可能性のあるさまざまな要因の評価が必要です。 見積もりは、保険プール、年金制度、およびその他のプログラムへの資金提供に関する決定を行うために使用されます。 精度に影響を与える可能性のある着信情報を反映するために定期的に調整され、可能な限り現実に近づけることを目標としています。

保険数理トレーニングを受けた人々は、統計と分析を財務データに適用して、リスクレベルを判断します。 彼らが保険数理率を計算するとき、情報の1つのソースは履歴レコードです。 たとえば、保険プランには、過去の支払い額に関する記録があります。 アクチュアリーは、正確な推定値を導き出すために、特定の母集団を評価してリスクについてさらに学習することもできます。 人口統計情報は、高齢化して保険や年金の請求をする人の数に関する情報を提供する可能性があるため、役立ちます。

この調査から得られた情報を使用して、保険数理率を導き出し、将来どの程度損失するかを見積もることができます。 この情報は計画に使用されます。 たとえば、保険料や福利厚生への貢献に影響を与える可能性があります。 保険会社は、将来的に保険を提供できるようにするために、より多くのお金を集める必要があるかもしれません。また、年金制度が完全に資金を供給し続けるために、より多くの寄付を必要とするかもしれません。

保険数理レートの精度はさまざまです。 分析フェーズで利用可能な情報が多いほど、推定値が正しい可能性が高くなります。 リスク分析は複雑になる可能性があり、このプロセスのエラーまたは逸脱も保険数理率の不均衡の一因となる場合があります。 たとえば、アクチュアリーは、複数の投資が失敗するリスクを適切に説明できず、年金基金が予想よりも早く枯渇する可能性があります。 これにより、義務を果たせなくなる可能性があります。

保険数理の専門家は、過去の予測に関する情報を使用して将来の予測を知らせます。 過去の精度のレベルを評価して、特定のエラーについてさらに学習し、それらを防止できるかどうかを判断できます。 アクチュアリーは、たとえば、既存の計算がもはやニーズに適さないことが明らかになった場合、使用する平均寿命式を変更する場合があります。 また、過去に役立つ情報に基づいてこの決定を下し、見積もりの​​精度を高めるために新しいデータソースを検討することもできます。