Co to jest modelowanie aktuarialne?

Modelowanie aktuarialne to nazwa zestawu technik stosowanych w branży ubezpieczeniowej.Modele te składają się z równań, które reprezentują funkcjonowanie firm ubezpieczeniowych, uwzględniając prawdopodobieństwo zdarzeń objętych polisą i kosztami każdego zdarzenia dla firmy.Pomagają firmom decydować, które zasady należy wziąć i ustalić składki na podstawie prognozowanych twierdzeń, które będą musieli zapłacić.Są one ważne, ponieważ firmy ubezpieczeniowe używają ich do utrzymania rozpuszczalnika firm;Modele przewidują fundusze, które firmy będą musiały wypłacić, więc wiedzą, ile pieniędzy muszą zabrać na pokrycie swoich kosztów.

Firmy ubezpieczeniowe to organizacje, które pozwalają ubezpieczającym na podział ryzyka.Firma przyjmuje płatności, zwane składkami, w zamian za gwarancję, że da pieniądze ubezpieczającemu z niektórych określonych zdarzeń.W efekcie wszyscy ubezpieczający dzieli koszty zdarzeń, które występują w każdym okresie, aby nikt nie musiał płacić za cały koszt.

AkuaryWystarczające składki do pokrycia kosztów ogólnych i roszczeń, które składają ubezpieczające.Actuaries stosują podejścia naukowe, które łączą teorię prawdopodobieństwa, teorię ekonomiczną i inne dyscypliny.Używają założeń behawioralnych pochodzących z tych teorii do tworzenia systemów równań reprezentujących wydarzenia, które zdarzają się w prawdziwym świecie.Praktyka ta nazywa się modelowaniem aktuarialnym.

Dwa podstawowe typy modeli stosowanych w modelowaniu aktuarialnym są modele deterministyczne i modele stochastyczne.Modele deterministyczne są prostsze i jako pierwsze, które zostały użyte.Używają szacunków prawdopodobieństwa dla każdego zdarzenia i przewidują liczbę zdarzeń, które faktycznie nastąpi na podstawie tych szacunków.Modele stochastyczne pozwalają na większą losowość, ale wymagają większej mocy obliczeniowej.Komputer symuluje wydarzenia w ciągu setek lub tysięcy razy, a na podstawie wyników swoich symulacji przewiduje, ile zdarzeń się wydarzy.

Rodzaj zastosowanego modelu ma niewielkie znaczenie, jeśli aktuariusz nie ma dobrych informacjio wydarzeniach, które przewiduje.W modelowaniu aktuarialnym prawdopodobieństwo każdego zdarzenia i równania opisujące zachowanie ludzi są kluczowe dla sukcesu modelu.Aktuariusze stale zmieniają modele, więc dają lepsze prognozy.