Что такое страховая математика?

Страховая математика - это область прикладной математики, которая изучает различные риски для отдельных лиц, имущества и предприятий и способы управления этими рисками. Страховая математика в значительной степени опирается на исчисление, вероятность, статистику и теорию интересов. Эти дисциплины используются в страховании для интерпретации данных прошлых событий и для моделирования будущих событий. Некоторые приложения математики страхования включают оценку страховых полисов, определение денежных резервов для покрытия понесенных требований и моделирование сценариев распределения основных фондов.

Страховая математика является одним из многих инструментов, используемых в актуарной науке для оценки риска. По определению, риск - это возможность возникновения опасности. Люди подвержены таким рискам, как болезнь, инвалидность и смерть. Имущество может быть украдено, уничтожено в результате пожара или наводнения. Предприятия могут быть прерваны стихийными бедствиями или понесут убытки от судебных исков.

Страховая математика используется для лучшего определения и управления этими рисками. Страхование жизни защищает физических лиц, а другое страхование защищает имущество и бизнес, снижая финансовое воздействие непредвиденных событий. Теория риска используется для определения вероятности того, что опасность действительно произойдет, и для измерения финансового воздействия угрозы.

Страховая математика опирается на многие области математики. Исчисление является основой большинства страховых математики. Вероятность является еще одним фундаментальным предметом при определении неопределенности опасностей. Статистика важна для изучения прошлых событий. Теория интересов и другие финансовые математические темы важны при определении текущей стоимости будущих платежей.

Чтобы лучше предсказать будущее, прошлое изучается и сочетается с хорошим суждением для моделирования рисков. Статистические методы, такие как модели регрессии и временных рядов, используются для извлечения полезной информации из исторических данных. Эта информация используется для создания моделей для прогнозирования будущих событий. Некоторые часто используемые модели - это модели выживания, модели цепей Маркова, модели частоты и серьезности, агрегированные модели, эмпирические модели и параметрические модели.

Как только страховая математика используется для моделирования будущих событий, эта модель может быть применена к страховой деятельности. Ожидаемое количество и серьезность претензий могут быть использованы для оценки страховых полисов. Модель также может быть использована для определения того, сколько денежных средств будет необходимо для покрытия будущих требований и расходов. Модели используются для анализа сценариев корпоративного финансирования, которые часто содержат производные финансовые инструменты, с целью хеджирования различных видов риска активов. Используя теорию или моделирование, изучаются различные инвестиционные стратегии, требующие глубоких знаний финансовой математики.