QIS 3 tapasztalatai a nem-élet területen

1. QIS 3 tapasztalatai a nem-élet területen Malicskó László Gábor (malicsko@allianz.hu)

2. Vázlat • Standard modell vázlatos felépítése • U/W kockázat: Díj, tartalék és katasztrófa • Cégspecifikus adatok figyelembe vétele • Viszontbiztosítás hatása a díjkockázatra: katasztrófa kockázatok kezelése, „belső” modell példa • Piaci kockázatok: VB hitelkockázat • Kitekintés a QIS 4- re: hitel és CAT kockázat változás • Eredmények, Solvency I-II összehasonlítás • Kitöltés nehézségei, időszükséglet • Tapasztalatok – belső modell motiváció

3. Standard modell – QIS3 • Nem-élet releváns kockázat kategóriák • Díj és tartalékolási (U/W) • Katasztrófa • Piaci • Hitelkockázat (VB) • Működési kockázat (csalás, jogi kockázatok stb.)

4. U/W kockázat • Nettó díjjal és a nettó tartalékokkal arányos, üzletágfüggő faktor alapú szorzó • A faktor értéke feltételezi, hogy a nettó kárráfordítás lognormális eloszlású, melynek szórását piaci adatokból merítik • A díjhoz kapcsolódó faktorok megfelelő hosszúságú kártörténet alapján módosíthatók (súlyozás) • Katasztrófák: természeti és „man-made”, nettó hatás • Korrelációs mátrix alapú aggregáció

5. U/W kockázat II • VB hatása leginkább a CAT-en keresztül érvényesül • XL típusú VB szerződések hatása marginális lehet a nettó díjra és a tartalékokra • Cégspecifikus paraméterek: 10% SCR csökkenés! • Lényeges a CAT jellegű kockázatok kiszűrése a díj és tartalék kockázatok közül; persze ez megfelelően hosszú kártörténetet feltételez • Belső modellekben szimulációs alapú VB hatáselemzés ill. aktuális VB struktúra alkalmazása a bruttó kártörténetre

6. CAT elkülönítése - VB hatás • Díjtétel: biztosítási összeg 1%-a, 0,5% az 5% alatti károkra + 0,5% 200 évenkénti 100% CAT kárra • A direkt biztosító VB struktúrája: • XL az 5% feletti károkra -> VB díj 0,5%; ekkor a Gross/Net SCR_díj = 2, pedig SCR_CAT estén ez az arány 20! • 5%-95% QS -> SCR_díj=SCR_CAT! • Nem megfelelő elemzés esetén félrevezető SCR eredmény, ami a hitelkockázat értékelésnél tovább gyűrűzhet • Probléma: több XL szerződés esetén az összefüggések kezelése (jelenleg a korreláció 0 v. 1)

7. Belső modell – VB optimalizáció

8. VB hitelkockázat értékelés • „Replacement cost” (RC_i): partnerre eső VB tartalék+ helyettesítési költség • Probléma: amennyiben nem volt kár ez év végén 0 lehet! • „Probability of default” (PD_i): Pl. S&P rating alapján • Def_i : SCR követelmény • Probléma: kitettséghez képest jelentősen alulbecsülheti a hitelkockázatot • Katasztrófa esetén még a vb-re képzett tartalékkal együtt sem lehet elég, ha nem diverzifikált a vb portfolió

9. QIS 4 kitekintés – néhány változás • CAT kockázatok kezelése: többszintű modell, bár az újonnan bevezetett első szint „büntető” jellegű • Tűz és elemi kockázatok esetében gyk. 75% nettó díj alapú SCR követelmény csak a CAT-re – (CAT VB díj 10-20% között jelentős védelmi szint különbség, ez nem tükröződik)! • VB hitelkockázat: jelentős változás, mivel a vb tartalékokon felül a bruttó és nettó U/W SCR közötti különbséget (CAT-tel együtt!!) tekinti kitettségnek • Reálisabb kép, (jóval) nehézkesebb számítás • Hitelkockázat jelentősége erőteljesen nőhet, mivel a faktorok változatlanok, de a vetítési alap nagyságrendekkel nőtt!

10. QIS 3 eredmények Solvency I vs. II • Tőkemegfelelési mutató Solvency I-ben mértnek kb. 80%-a (de így is >1, tehát szolvens maradt a cég); • A tőkekövetelmény kb. kétszeres; • A tartalékok szintje kb. 20%-kal csökkent

11. QIS 3 eredmények II.

12. Kitöltés nehézségei, időigény • Nettó adatok előállítása – főleg hosszabb időtávra – körülményes lehet • Pl. U/W year alapú vb elszámolás, de kárbekövetkezés időpont alapú bruttó adatok; • LoB bontás eltérhet • Időigény: kb. 2 emberhét (jelentősen csökkent a QIS 2-ben már megszerzett tapasztalatoknak köszönhetően)

13. Összefoglaló – a részvétel előnyei • Gyakorlat szerzés • „Gap analysis” • Felkészülés az összetettebb belső modellek használatára: • Kockázatok pontosabb modellezése, kockázati kultúra fejlődése • QIS 3 study: ~25% csökkenés a standard modellhez képest • Standard modell u/w kockázati modul: 10 éves kártörténet alapján a saját paraméterek figyelembe vétele önmagában ~10% csökkenést hozhat • Nem-élet: • az u/w kockázat kb.70%-a az alapvető tőkeszükségletnek (élet ~75% piaci kockázat) • Stabil (ritkábban igényel újraszámolást, proxy-k használata) • Nagy nyereség várható • Diverzifikáció ~20%, belső modellel javítható

14. Köszönöm a figyelmet!