Шаблон:Знаете ли вы, что:30-07
| Инфо | |
 |
Английское слово"Underwriting" переводится как "подписание под" чем-либо, под какими-либо условиями. Позволим себе напомнить читателям историю возникновения этого понятия. Когда в XVII веке центр морской торговли переместился из Италии в Лондон, ломбардские купцы перенесли в эту северную столицу и привычный для них ритуал заключения морских и торговых сделок в уличных кафе. Одно из таких кафе близ Тауэра в Лондоне, посещаемое преимущественно моряками, принадлежало некоему Эдуарду Ллойду.
Пользуясь сведениями, полученными от посетителей, Ллойд в 1696 году начал выпускать три раза в неделю специальный листок под названием "Новости Ллойда", в котором помещал сведения о приходе и уходе морских судов, цены на колониальные товары, котировки страховых ставок и другую полезную для моряков и страховщиков информацию. Это издание под названием "Lloid's list" с 1734 года стало ежедневным и выходит по сей день. Со временем постоянные посетители кафе объединились в своеобразную организацию и стали совместно участвовать в покрытии морских рисков, подписывая под полисом ту сумму, в размере которой каждый из них нес ответственность. Это и были первые в истории нашей планеты "подписчики", или "андеррайтеры".
С этого уличного кафе началась история известнейшей корпорации "Ллойд". Но об этом – разговор отдельный. Сейчас нас интересует андеррайтинг. Андеррайтинг как экономическая категория в современной отечественной научной и экономической литературе используются в трех разных контекстах.
Во-первых, как способ продажи товаров, работ, услуг, например, по каталогу или периодических изданий – подписка на газеты, журналы.
Во-вторых, в инвестиционном бизнесе он представляет собой способ облигаторного или факультативного размещения ценных бумаг андеррайтерами, в роли которых выступают инвестиционные дилеры, крупные банки.
В-третьих, в страховом бизнесе это процесс сбора сведений, их анализа, обработки альтернатив решения, принимать риск или нет, и если да, то как страховать и его дальше размещать.
В данной статье андеррайтинг рассматривается как категория из сферы страхования. В экономической теории существует несколько определений страхового андеррайтинга. Приведем некоторые из них: Андеррайтинг – комплекс мероприятий, направленный на определение степени отклонения риска от среднестатистического, в целях обеспечения возможности предложения страховой услуги по параметрам договора, удовлетворяющим страховщика и страхователя, а также защиты страхового портфеля по виду страхования; сопоставление набора предлагаемых рисков, размера возможного ущерба с прогнозным финансовым состоянием компании (в целом, либо по виду страхования, либо по продукту) и установление/согласование на основании этого условий договора страхования (принимаемые на страхование риски, величина тарифа, размер франшизы).
Андеррайтинг – процесс анализа рисков; принятие рисков на страхование (перестрахование) или отклонение, включающий: их оценку; классификацию на страховые или нестраховые; определение сроков, условий и размеров покрытия; расчет размеров премии. В личном страховании андеррайтинг подразделяется на медицинский и финансовый. Андеррайтинг – процесс рассмотрения предложений на страхование и анализ информации, в них содержащейся. Эти определения показывают суть андеррайтинга как процесса анализа рисков и определения условий приемлемости их для страховщика. Андеррайтинг также можно представить как механизм трансформации общих рисков в страховые, носящие признаки вероятности и случайности наступления.
С точки зрения страхователя андеррайтинг представляется системой знаний по управлению рисками, от качества и профессионализма обладания которой зависит его выбор того или иного страховщика. К сожалению, прямых конкретных индикаторов, показывающих страхователю уровень качества андеррайтинга, у страховщика нет. Косвенные показатели представлены репутацией, т.е историей и профессиональным и финансовым рейтингом, наличием системы управления качества по стандартам ISO–9000, партнерскими связями с опытными перестраховщиками, имеющими высокие рейтинги надежности. С точки зрения страховщика, высококачественный андеррайтинг влечет за собой сбалансированные страховой и перестраховочный портфели, наиболее близкий к прогнозируемому уровень убыточности, обосновано рассчитанные и применяемые страховые тарифы.
Андеррайтинг для страховщика имеет два аспекта: теоретический и практический. Теоретически андеррайтинг представляется как бизнес-процесс, который формализован и описан в положении об андеррайтинговом центре, должностных инструкциях андеррайтеров, сценариях проведения андеррайтинга. Практический аспект связан с высоким профессионализмом и компетенцией андеррайтера как наиболее значимого специалиста страховщика, его умениями и навыками по обработке и анализу сведений о рисках объекта, превращению их в информацию и знания, которые можно применять на практике, определяя, заключать договор страхования или нет, и если да, то на каких условиях.
В основу расчета страховой премии по любому договору страхования положен принцип эквивалентности обязательств сторон. Страховщик, формулируя условия договора и производя на их основе расчет страховой премии, стремится не только обеспечить защиту экономических интересов клиента, но и соблюсти собственные экономические интересы. Чем точнее будет оценен принимаемый на страхование риск или совокупность рисков, тем легче будет соблюсти принцип эквивалентности обязательств сторон, а значит, оптимизировать их (сторон) расходы по договору страхования. Оценка риска страховщиком заключается в адекватном определении базовых и индивидуальных тарифов по виду страхования. От этого будет зависеть в конечном итоге финансовая устойчивость страховой компании. Рассмотрим задачу оценки вероятности разорения страховой компании, которая может выступать в качестве функционала для оценки страховых тарифов. Динамика финансового состояния страховой компании G(t) может быть записана в виде уравнения: G(t)=G(0)+Q(t)+Y(t), где G(0) – финансовое состояние в начальный момент времени; Q(t) – доход компании за период времени [0, t]; Y(t) – суммарные выплаты компании за период времени [0, t]. Схематически динамика состояния может быть представлена в виде ломаной кривой, где скачки функции в моменты времени ti представляют собой выплаты по страховым случаям. Доход компании зависит от числа заключенных договоров, страховых сумм и тарифов страхования и с некоторой долей условности может считаться детерминированной величиной. В простейшем случае, когда компания имеет однородный портфель (все объекты страхования являются относительно идентичными, например, личный автотранспорт), доход может быть оценен следующим выражением: Q(t)=N·Ŝ·ā, где N – ожидаемое число договоров страхования; Ŝ – средняя страховая сумма; ā – средний страховой тариф. Наибольшую сложность представляет оценка суммарных выплат Y(t). Трудности вызваны необходимостью оценки как числа страховых случаев, так и размера ущерба от каждого случая. Оба показателя являются случайными величинами, причем закон их распределения не всегда известен, либо сложен для аналитических расчетов. Для получения численных значений данных показателей наиболее часто используется метод Монте-Карло, схема реализации которого отличается для дискретной и непрерывной случайных величин. Идея метода состоит в искусственном воспроизведении случайных чисел или процессов для заданных функций распределения любой сложности (дискретные, непрерывные, смешанного типа). В обоих случаях схема имитации включает два этапа: генерация псевдослучайного числа ξ, равномерно распределенного на интервале [0, 1]; вычисление случайной переменной, имеющей заданный вид распределения F(x). Данные этапы повторяются определенное число раз (испытаний), чтобы достичь требуемой точности в имитации случайной переменной. Чем меньше вероятность реализации случайного события, связанного со случайной переменной x (в нашем случае такими переменными являются число страховых случаев и размер ущерба), тем больше испытаний следует проводить. Псевдослучайные числа, равномерно распределенные на интервале [0, 1], берутся из таблиц, или используются функции генерации псевдослучайных чисел, доступных в любом языке программирования (Pascal, Basic, C++ и др.) или в пакетах прикладных программ персонального компьютера (например, Excel). Имитация непрерывной случайной величины на втором этапе описанной схемы осуществляется через построение обратной функции распределения случайной величины x для псевдослучайного числа ξ. Дискретное распределение обычно задается набором пар "случайное событие (xi) – вероятность реализации (pi)". В этом случае имитация случайной величины представляет собой случайную последовательность реализации событий из заданного набора i. Под вероятностью разорения Pp понимается вероятность того, что финансовое состояние страховой компании в некоторый момент времени будет ниже граничного значения G* (барьера разорения). Применив описанный выше алгоритм получения реализаций случайной величины ущерба от страховых случаев, получаем возможность оценки суммарного ущерба Y(t) и динамики финансового состояния компании G(t). Если методом Монте-Карло произведено всего L испытаний, то численная оценка вероятности разорения страховой компании равна: Pp = Lp/L, где Lp – число испытаний, в которых финансовое состояние компании было ниже барьера разорения. Использование описанной выше модели позволяет оценить поведение вероятности разорения в зависимости от различных параметров, например, размера страхового тарифа, числа договоров страхования, франшизы и др. Выбор метода оценки страховых тарифов зависит от наличия и качества статистических данных, требуемой точности оценки, вида страхуемого риска и ряда других условий. Построение и анализ графиков на основе приведенных выше расчетов показывает, что чем выше количество договоров в портфеле компании, тем ниже вероятность ее разорения, даже при невысоких тарифах. Нельзя не отметить, что с целью оптимизации расходов сторон по договору страхования следует различать риск страхователя и риск страховщика (величину выплачиваемого по договору возмещения). Риск страховщика, профессионально занимающегося накоплением и распределением резервного фонда, оказывается, как мы покажем ниже, значительно меньше, чем риск страхователя. Это и лежит в основе самой идеи страхования. В противном случае (при равенстве рисков страховщика и страхователя) понятие страхования не имело бы смысла. Расходы страхователя заключаются в уплате им страховой премии, а расходы страховщика – в выплате возмещения по договору. Таким образом, страховщик должен предложить страхователю такие условия договора, в соответствии с которыми совокупные выплаты по конкретному договору страхования не будут содействовать увеличению значения средней убыточности по портфелю конкретного вида страхования, а совокупная премия по застрахованным объектам договора окажется для страхователя приемлемой по размеру. То есть расходы на страхование (страховая премия) будут меньше непредвиденных расходов на самостоятельное (без участия страховщика) покрытие вероятного ущерба.
Рассмотрим последствия заключения договора страхования для сторон. Клиент обратился в страховую компанию, заключил договор (например, о страховании автомобиля), заплатил первый взнос. Началась ответственность страховщика. Страхователь, таким образом, зафиксировал свои убытки на уровне страхового взноса. Если случая не будет, он потеряет эту сумму (взнос), а если случай произойдет, ему выплатят возмещение, тогда его потери также равны взносу, т.е. его проблема полностью решена. Для принятия решения о целесообразности (или нецелесообразности) страхования ему достаточно оценить математическое ожидание своего возможного ущерба. Проделаем это. Оценим вероятные расходы страхователя, например, по договору страхования парка автотранспортных средств. Для этого необходимо оценить математическое ожидание µ возможного ущерба, который может наступить в результате эксплуатации парка транспортных средств по рискам "ДТП", "Злоумышленные действия третьих лиц", "Опрокидывание или падение", "Действие непреодолимой силы (стихийное бедствие)", "Пожар", включая полную гибель транспортного средства по этим причинам, а также !Угон (хищение)" транспортного средства. Другими словами, необходимо определить среднее значение такой случайной величины, как размер затрат на компенсацию ущерба транспортному средству в процессе его эксплуатации в течение года. Формат статьи, к сожалению, не позволяет нам привести здесь всю цепочку математических рассуждений. Проведенные расчеты показывают, что для парка размером n автотранспортных средств, поскольку выполняется свойство линейности математического ожидания, средний совокупный размер затрат на компенсацию ущерба, который может наступить в результате эксплуатации этого парка в течение года (для периода 2005–2008 годов), равен 35% от совокупной стоимости транспортных средств, составляющих парк. Таким образом, страхователь, оценивая необходимость страхования принадлежащего ему парка автотранспортных средств, может принимать решение о возможности принятия предложения страховщика, сравнивая предлагаемую им котировку (размер совокупной страховой премии за принятие на удержание риска по страхованию парка автотранспортных средств) со своими потенциальными затратами. В отличие от страхователя (интересующегося лишь своим договором, и следовательно, только математическим ожиданием своего возможного ущерба), страховщика интересует и возможный разброс величины ущерба в договоре относительно (ожидаемого) среднего значения. При этом страховщика интересует не только (а возможно, и не столько) отдельный договор, сколько весь его портфель. То есть страхователь рассматривает принцип эквивалентности обязательств сторон только для своего полиса, а страховщик – применительно ко всему портфелю. Таким образом, страховой бизнес построен не на принципе самофинансирования каждого отдельного договора, а на требовании самофинансирования всего страхового портфеля.
Если объем портфеля велик (число однородных договоров достаточно велико), то на страховщика "начинает работать" закон больших чисел. Согласно этому закону, увеличение числа одинаково распределенных независимых случайных величин приводит к тому, что сумма реализаций всех этих величин ведет себя все более устойчиво, т.е. все меньше отклоняется от своего ожидаемого (среднего) значения.
Строго говоря, из теории вероятностей известно, что и математическое ожидание, и дисперсия суммы одинаково распределенных независимых случайных величин растут пропорционально росту числа n этих величин. Но интерес представляет не только величина абсолютного отклонения возможного (фактического) значения от ожидаемого, но и относительное отклонение. В статистике это коэффициент вариации К, который убывает с ростом n. Для страховщика это означает повышение устойчивости страхования. За счет уменьшения относительного отклонения он несколько меньше зарабатывает при благоприятном развитии процесса, но значительно меньше рискует разориться при неблагоприятном повороте событий. Большое превышение фактического ущерба над ожидаемым становится маловероятным.
В этот день родились:
Касимова Ольга Артемьевн,
Ташлыкова Светлана Николаевна,
