보험 계리 율이란 무엇입니까?

보험 계리 율은 분석을 기반으로 예측 된 미래의 손실률입니다. 이를 위해서는 역사적 손실과 미래의 금융 사건에 영향을 줄 수있는 다양한 요인에 대한 평가가 필요합니다. 이 추정치는 기금 모금 보험, 연금 계획 및 기타 프로그램에 대한 결정을 내리는 데 사용됩니다. 가능한 한 현실에 가깝게 유지하기 위해 정확성에 영향을 줄 수있는 들어오는 정보를 반영하도록 정기적으로 조정됩니다.

보험 계리 교육을받은 사람은 재무 데이터에 통계 및 분석을 적용하여 위험 수준을 결정합니다. 보험 계리 율을 계산할 때 정보의 한 출처는 기록입니다. 예를 들어, 보험 계획에는 과거에 지불 한 금액에 대한 기록이 있습니다. 보험 계리사는 정확한 추정치를 도출하기 위해 특정 인구를 평가하여 위험에 대해 자세히 알아볼 수도 있습니다. 인구 통계 학적 정보는 노후화 및 보험 또는 연금 청구를 할 사람들의 수에 대한 정보를 제공 할 수 있으므로 도움이 될 수 있습니다.

이 연구의 정보를 사용하여 보험료율을 계산하여 향후 손실 될 금액을 추정 할 수 있습니다. 이 정보는 계획에 사용됩니다. 예를 들어 보험료와 보험료 납부에 영향을 줄 수 있습니다. 보험 회사는 미래에 보험 적용을 제공 할 수 있도록 더 많은 돈을 모아야 할 수도 있고, 연금 계획이 완전히 자금을 유지하기 위해 더 큰 기부금을 요구할 수도 있습니다.

보험 계리 율의 정확성은 다를 수 있습니다. 분석 단계에서 사용 가능한 정보가 많을수록 추정치가 정확할 가능성이 높아집니다. 위험 분석은 복잡 할 수 있으며이 프로세스의 오류 또는 편차도 보험 계리 율의 불균형에 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어 보험 계리사는 여러 투자가 실패 할 위험을 적절히 설명하지 못하여 연금 기금을 예상보다 빨리 고갈시킬 수 있습니다. 이로 인해 의무를 이행하지 못할 수도 있습니다.

보험 계리사 전문가는 과거 예측에 대한 정보를 사용하여 미래 예측을 알려줍니다. 과거의 정확도 수준을 평가하여 특정 오류에 대해 자세히 알아보고 오류를 방지 할 수 있는지 판별 할 수 있습니다. 보험 계리사는 기존 계산이 더 이상 필요에 적합하지 않다는 것이 밝혀지면 사용하는 기대 수명 수식을 변경할 수 있습니다. 또한 과거에 도움이되었던 정보를 바탕으로이 결정을 기반으로 추정의 정확성을 높이기 위해 새로운 데이터 소스를 고려할 수도 있습니다.