|
|
 |
 |
|
 |
 |
|
 |
|
Какие данные нужны для разработки новых страховых продуктов
|
|
|
|
|
| 30 Апрель 2008 г. |
|
Обсуждаем с коллегами какие данные нобходимы для разработки новых страховых продуктов для аграрного сектора. В принципе, необходимо сначала получить данные по урожайности культур. Массива данных по административным регионам за 25-30 достаточно. Некоторые компании устанавливают тарифные ставки по области, но скорее всего в этом случае используются индикативные тарифные ставки перестраховщиков и экспертная оценка (анализ исторических убытков). Этого может быть достаточно для установления базовых ставок с последующей корректировкой после 2-4 сезонов страхования.
Проблемма с данными по урожайности культур состоит в том, что часто мы имеем просто индикацию по снижению урожайности, но не по отдельным рискам. Для мультириска это приемлемо, хотя тоже может давать значительную погрешность (uncertainty load). Конечно, значительное отклонение урожайности часто совпадает с наступлением катастрофических рисков (например засуха или избыточные осадки, недостаток эффективных температур), но для этого необходимо наложить данные по урожайности на массив погодных данных.
Лучше всего получить данные по убыткам с разбивкой по рискам, но этих данных часто нет. По крайней мере, пока я СНГ я не встречал достоверных массивов данных по убыткам по рискам, которые можно было бы использовать в работе страховщиков. Некоторые могут аргументировать, что страховые компании не будут открывать доступ к своим данным другим сторонам. Контр-аргумент - практически все страховые компании в СНГ имеют разбалансированные страховые портфели по регионам и культурам. Основной причиной являются классические проблеммы агро страхования - антиселекция (страхуются в первую очередь клиенты, которые ожидают убытки), моральный вред (застраховавшийся клиент меняет практику производства культур, поскольку считает, что культуры застрахованы и страховая компания должна будет покрыть убытки), а также ассиметрия информации и мягкое урегулирование убытков.
В настоящее время наиболее достоверными являются данные по урожайности и погодные данные. Данные по урожайности требуют де-трендинга и очистки, но это можно решить с помощью стандартных методик. Данные по погоде, в основном, имеют более высокое качество и могут использоваться для анализа и расчета тарифных ставок без очистки массива данных. Так, несколько лет назад использовались массивы данных по погоде за 30 ет для одной из южных областей Украины - по данным мы смогли сразу установить факты перемещения станций (подтверждено гидромет службой) и региональные аномалии.
В целом данных за 25-30 лет должно быть достаточно для проведения анализа данных и расчета тарифных ставок. Меньше, особенно за последние 10-15 - точно недостаточно из-за значительного влияния субъективных факторов на производство культур (это касается данных по урожайности культру). Что до погоды - то метеорологи утверждают, что современный климат характеризуется последними 20-30 годами (то что нам нужно), но в тоже время даже специалисты мало знают о долгосрочных климатических циклах. Примером тому является феномен Эль Ниньо, которые только недавно был описан учеными-климато-метеорологами.
В общем, для расчета тарифных ставок для страхования культур рекомендуется использовать массивы данных за 25-30 лет. Этого в основом достаточно для индексного страхования (урожайности и погоды), а также для мультириска. Методики расчета тарифных ставок в ближайшее время рассмотрим в публикациях на нашем сайте.
Роман Шинкаренко |
|
|
|
Автор: agroinsurance @ среда, Апрель 30, 2008
|
Комментарии: 0
Ссылки на это сообщение
|
|
|
|
|
|
|
|
| Предыдущие сообщения |
|
|
|
|
Подпишитесь на каналы
Сообщения [Atom]
|
|
