Co to jest modelowanie aktuarialne?

Modelowanie aktuarialne to nazwa zestawu technik stosowanych w branży ubezpieczeniowej. Modele te składają się z równań, które reprezentują funkcjonowanie zakładów ubezpieczeń, uwzględniając prawdopodobieństwo zdarzeń objętych polisami oraz koszty, jakie każde zdarzenie przedstawia firmie. Pomagają firmom decydować, które polityki przyjąć i ustalać premie na podstawie przewidywanych roszczeń, które będą musieli zapłacić. Są ważne, ponieważ firmy ubezpieczeniowe używają ich do wypłacalności firm; modele przewidują fundusze, które firmy będą musiały wypłacić, aby wiedzieli, ile pieniędzy muszą wziąć na pokrycie swoich kosztów.

Firmy ubezpieczeniowe to organizacje, które pozwalają ubezpieczającym na dzielenie się ryzykiem. Firma przyjmuje płatności, zwane składkami, w zamian za gwarancję, że przekaże pieniądze ubezpieczającemu na określone zdarzenie. W efekcie wszyscy ubezpieczający dzielą koszty zdarzeń, które mają miejsce w każdym okresie, aby nikt nie musiał płacić za cały wydatek.

Aktuariusz to osoba, która pracuje dla firmy ubezpieczeniowej i zapewnia, że ​​pobiera wystarczające składki na pokrycie kosztów ogólnych i roszczeń zgłaszanych przez ubezpieczających. Aktuariusze stosują podejścia naukowe łączące teorię prawdopodobieństwa, teorię ekonomii i inne dyscypliny. Wykorzystują założenia behawioralne wywodzące się z tych teorii, aby tworzyć układy równań, które reprezentują zdarzenia zachodzące w świecie rzeczywistym. Ta praktyka nosi nazwę modelowania aktuarialnego.

Dwa podstawowe typy modeli stosowanych w modelowaniu aktuarialnym to modele deterministyczne i modele stochastyczne. Modele deterministyczne są prostsze z tych dwóch i były pierwszymi, które zostały zastosowane. Używają oszacowań prawdopodobieństwa dla każdego zdarzenia i na podstawie tych szacunków przewidują liczbę zdarzeń, które faktycznie się wydarzą. Modele stochastyczne pozwalają na większą losowość, ale wymagają większej mocy obliczeniowej. Komputer symuluje wydarzenia setki lub tysiące razy, a na podstawie wyników swoich symulacji przewiduje, ile zdarzeń się wydarzy.

Rodzaj zastosowanego modelu ma małe znaczenie, jeśli aktuariusz nie ma dobrych informacji o przewidywanych przez siebie zdarzeniach. W modelowaniu aktuarialnym prawdopodobieństwo każdego zdarzenia i równania opisujące zachowania ludzi mają kluczowe znaczenie dla powodzenia modelu. Aktuariusze stale aktualizują modele, aby uzyskać lepsze prognozy.