Skip to main content

อัตราคณิตศาสตร์ประกันภัยคืออะไร?

อัตราคณิตศาสตร์ประกันภัยเป็นอัตราการสูญเสียในอนาคตที่คาดการณ์ไว้ตามการวิเคราะห์สิ่งนี้ต้องการการประเมินผลการสูญเสียในอดีตและปัจจัยต่าง ๆ ที่อาจมีบทบาทในเหตุการณ์ทางการเงินในอนาคตการประมาณการใช้ในการตัดสินใจเกี่ยวกับการระดมทุนกลุ่มประกันแผนบำเหน็จบำนาญและโปรแกรมอื่น ๆมันได้รับการปรับเป็นระยะเพื่อสะท้อนข้อมูลที่เข้ามาซึ่งอาจมีผลกระทบต่อความถูกต้องโดยมีเป้าหมายในการรักษาความเป็นจริงให้ใกล้เคียงที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เมื่อพวกเขาคำนวณอัตราคณิตศาสตร์ประกันภัยหนึ่งแหล่งข้อมูลคือบันทึกประวัติศาสตร์ตัวอย่างเช่นแผนประกันภัยมีบันทึกว่าจ่ายเท่าไหร่ในอดีตนักคณิตศาสตร์ประกันภัยยังสามารถประเมินประชากรที่เฉพาะเจาะจงเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความเสี่ยงเพื่อที่จะได้รับการประเมินที่ถูกต้องข้อมูลทางประชากรศาสตร์มีประโยชน์เนื่องจากอาจให้ข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนคนที่จะแก่ชราและทำประกันหรือการเรียกร้องเงินบำนาญ

การใช้ข้อมูลจากการวิจัยนี้เป็นไปได้หายไปในอนาคตข้อมูลนี้ใช้ในการวางแผนมันสามารถมีอิทธิพลต่อพรีเมี่ยมและการมีส่วนร่วมในแผนผลประโยชน์เช่นบริษัท ประกันภัยอาจจำเป็นต้องเก็บเงินมากขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาจะสามารถให้ความคุ้มครองในอนาคตหรือแผนเงินบำนาญอาจต้องมีส่วนร่วมที่มากขึ้นในการยังคงได้รับเงินทุนอย่างเต็มที่

ความแม่นยำของอัตราคณิตศาสตร์ประกันภัยอาจแตกต่างกันไปยิ่งมีข้อมูลมากขึ้นในระหว่างขั้นตอนการวิเคราะห์โอกาสที่จะถูกต้องด้วยการประมาณการการวิเคราะห์ความเสี่ยงอาจมีความซับซ้อนและข้อผิดพลาดหรือการเบี่ยงเบนในกระบวนการนี้อาจนำไปสู่ความไม่สมดุลในอัตราคณิตศาสตร์ประกันภัยตัวอย่างเช่นนักคณิตศาสตร์ประกันภัยอาจล้มเหลวในการพิจารณาความเสี่ยงที่เพียงพอที่การลงทุนหลายครั้งอาจล้มเหลวทำให้กองทุนบำเหน็จบำนาญลดลงเร็วกว่าที่คาดไว้สิ่งนี้อาจทำให้ไม่สามารถปฏิบัติตามข้อผูกพันได้

ผู้เชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์ประกันภัยใช้ข้อมูลเกี่ยวกับการคาดการณ์ที่ผ่านมาเพื่อแจ้งให้ทราบถึงอนาคตระดับความแม่นยำในอดีตสามารถประเมินได้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อผิดพลาดเฉพาะและพิจารณาว่าสามารถป้องกันได้หรือไม่นักคณิตศาสตร์อาจเปลี่ยนสูตรอายุขัยที่พวกเขาใช้ตัวอย่างเช่นหากเห็นได้ชัดว่าการคำนวณที่มีอยู่นั้นไม่เหมาะสมกับความต้องการของพวกเขาอีกต่อไปพวกเขายังสามารถพิจารณาแหล่งข้อมูลใหม่เพื่อความแม่นยำมากขึ้นในการประมาณการของพวกเขาเนื่องจากการตัดสินใจเกี่ยวกับข้อมูลที่จะเป็นประโยชน์ในอดีต