Neste meu artigo final sobre modelos CAT, gostaria de passar algum tempo falando sobre o resultado dos modelos CAT, como eles são usados, interpretados e, o mais importante, mal interpretados. Gostaria também de informar o leitor sobre a direção que este campo está tomando e adicionei uma seção de Recursos Adicionais para maior edificação do leitor.
Em primeiro lugar, para recapitular, os modelos CAT são simulações computadorizadas que utilizam modelos físicos derivados cientificamente para estimar onde ocorrerão eventos catastróficos, quão graves serão, quantos danos causarão às propriedades e quais serão as consequências financeiras para todas as partes interessadas. uma apólice de seguro patrimonial. A grande ideia é que essas simulações NÃO tentem prever o futuro. Estas simulações são representações realistas de qualquer período de 12 meses. Outra forma de pensar sobre isto é que um modelo CAT examina o que poderá acontecer nos próximos 12 meses, milhares e milhares de vezes, e não o que poderá acontecer daqui a mil anos.
A saída de um modelo CAT é mais ou menos assim:
Isso continua por milhares e às vezes milhões de ciclos. Quanto mais simulações você executar, maior será a probabilidade de encontrar o evento do cisne negro; o evento ultra-raro cujo impacto é superconsequencial. Por vezes, a nossa compreensão científica do risco é limitada e acontecimentos como o 11 de Setembro ou o terramoto e tsunami no Japão em 2011 chocam toda a gente.
É claro que executar mais simulações tem suas desvantagens. Será que olhar para um milhão de anos de simulações realmente fornecerá muito mais informação do que examinar 10.000 anos? Quanto tempo levará para executar essas simulações (tempo é dinheiro, certo?)? Temos o poder computacional para lidar e gerenciar quantidades tão grandes de dados?
As melhores práticas, desenvolvidas ao longo de uma geração de uso do modelo CAT, geralmente recomendam que algo entre 10.000 e 100.000 anos de simulação sejam adequados, dependendo do perigo, para gerenciar a precificação, a subscrição e o gerenciamento de risco para uma seguradora imobiliária típica. Para tornados, granizo e tempestades de inverno, 10.000 anos de simulação deveriam ser suficientes. Para ciclones tropicais, 50.000 anos de simulação deverão capturar os eventos extremamente raros, mas consequentes. Para terremotos, provavelmente não obteremos muitas informações adicionais se executarmos mais de 100.000 anos de simulação.
A análise dos resultados da simulação ano após ano traz muitas vantagens para as seguradoras. Dois dos resultados estatísticos mais comumente usados ​​nessas simulações são a Perda Média Anual e a Perda Máxima Provável.
Perda Média Anual
A Perda Anual Média é a média simples de todas as iterações da simulação. Também conhecida como AAL, prêmio puro ou perda esperada, essa métrica é a mais fácil de compreender e de usar indevidamente.
Considere o resultado de uma simulação de 10 anos para as 2 políticas a seguir para um edifício de US$ 100.000:
Se apenas compararmos os AAL de cada uma destas duas políticas, seríamos enganados ao pensar que estas duas políticas são riscos equivalentes. No entanto, a simulação de uma política mostra perdas consistentes e previsíveis, enquanto a outra é muito mais volátil. Os resultados da modelagem na tabela à esquerda exigirão mais prêmio para suportar o risco em comparação com a tabela acima à direita. O problema ao trabalhar com médias simples é que a forma como elas foram construídas fica mascarada. Os modelos CAT calculam desvios padrão, mas, pela minha experiência, eles raramente são usados. Deveriam ser porque acrescentam informações sobre o risco que faltam apenas no AAL. Em nosso exemplo acima, a tabela à esquerda tem um desvio padrão de US$ 30.000, enquanto a tabela à direita tem um desvio padrão de US$ 0. Isto confirma a suspeita de que a primeira política é mais arriscada que a segunda. Sugiro que, se você for usar AALs na tomada de decisões, é aconselhável levar em consideração de alguma forma o desvio padrão. Tenho visto fórmulas de precificação que adicionam uma porcentagem do desvio padrão ao AAL como uma proxy para sinistros futuros. Isto não só acrescenta uma margem de segurança ao prémio caso o modelo deturpe o risco, mas também distinguirá e compensará corretamente a seguradora entre riscos com AALs semelhantes, mas com gravidades de perdas diferentes.
Uma métrica melhor a ser usada ao tentar entender a gravidade das perdas é a Perda Máxima Provável.
A provável perda máxima
A Perda Máxima Provável é um termo usado há muito tempo na história do seguro, mas ironicamente é um termo que se adapta melhor à era moderna da modelagem. Antes da modelagem, uma Perda Máxima Provável era o melhor palpite do subscritor sobre qual poderia ser a grande perda mais razoável. Por exemplo, um subscritor que assegura uma carteira de propriedades de mil milhões de dólares em toda a costa leste dos EUA sabe instintivamente que não haveria uma única perda total de mil milhões de dólares nesta carteira. Então, que perda esse subscritor deveria esperar que fosse a maior que poderia razoavelmente ocorrer? Sem um modelo apropriado, essa é uma decisão extremamente difícil e com consequências. As implicações afetam o consumo de capital e os critérios de compra de resseguros, que se refletem no preço real da apólice. Esses PMLs foram muitas vezes decididos com base em uma estranha combinação de análise atuarial rigorosa e intuição.
Por outro lado, ao descrever o resultado da modelagem, a Perda Máxima Provável, também conhecida como PML ou probabilidade de excedência (EP), é a probabilidade ou probabilidade de exceder um valor de perda especificado.
Por exemplo, uma seguradora imobiliária que cobre a carteira de mil milhões de dólares acima mencionada pode querer saber qual é a probabilidade de uma perda de 100 milhões de dólares ou mais. Ou uma agência de classificação ou regulador pode querer saber o que é o PML com uma probabilidade de 1%. A abordagem de simulação utilizada pelos modelos CAT pode fornecer a saída necessária para calcular as probabilidades de todos os níveis de perda. Aqui está uma tabela comum usada para resumir PMLs:
Então, o que esta tabela nos diz? Para começar, aquela “tempestade de 1 em 100 anos” provavelmente causará uma perda de US$ 47 milhões OU MAIOR. Uma agência de classificação que usa o PML de 0,4% para calcular uma pontuação de risco incluiria US$ 59 milhões nesse cálculo. Se o seu tratado CAT tiver um anexo de US$ 50 milhões, então um PML de aproximadamente 1% começará a ceder perdas a esse tratado. E assim por diante.
Além disso, existem algumas ideias-chave que você precisa ter em mente quando se trata de usar esta tabela
- “Ou Maior” – você deve se acostumar e insistir que as palavras “ou maior” sejam adicionadas a cada perda citada nesta tabela. Se perguntado qual é o meu PML de 1 em 100 anos, a resposta desta tabela seria US$ 47 milhões OU MAIOR!
- Uma perda de 1 em 100 anos não significa literalmente que esta perda (ou maior) acontecerá uma vez em 100 anos. É por isso que devemos sempre adicionar a porcentagem de probabilidade de excedência à tabela. O que a perda de 1 em 100 anos significa é que há 1% de chance (1 ano dividido por 100 anos) de que esse evento possa ocorrer em qualquer período de 12 meses. Isso pode acontecer hoje, amanhã ou daqui a 50 anos. E se acontecer amanhã, ainda existe a probabilidade de que aconteça novamente nos próximos 12 meses!
- Estas são probabilidades de perdas e não eventos
- As tabelas PML podem ser criadas para estruturas corporativas inteiras, linhas de negócios, regiões geográficas, contas, políticas e até propriedades individuais.
- Os PML não são aditivos. A perda de 1 em 100 anos de uma empresa somada à perda de 1 em 100 anos de outra será menor que a soma das duas. Este é outro benefício da modelação CAT, na medida em que consegue captar e quantificar eficazmente os benefícios da diversificação.
Ampliando o uso de modelos CAT
Esperamos que agora você possa apreciar o que esta ferramenta inovadora fez pela indústria. Isso nos mudou de um ambiente muito “instintivo” e arbitrário de preços e gerenciamento de risco para algo com muito mais rigor.
E é precisamente para este ponto que penso que a indústria deve continuar a avançar. Deveríamos substituir as velhas regras práticas arbitrárias pelo rigor que vem da modelagem:
- A capacidade não deve ser alocada com base em limites arbitrários de agregação (essencialmente a perda total assumindo uma perda de 100% para cada apólice dentro de uma região como a Flórida). Por que não usar os resultados da modelagem para calcular a probabilidade de perda e alocar capacidade com base nessas descobertas?
- Os prémios técnicos devem ser construídos desde o início, com base em estimativas de perdas provenientes de modelos CAT para cada risco individual.
- Todos os resseguros de propriedade devem ser adquiridos utilizando dados de modelos CAT. Usar qualquer outra coisa é adivinhar.
- A modelagem preditiva e a modelagem CAT devem se fundir em um processo contínuo para a tomada de decisões em toda a empresa. Por exemplo, um modelo preditivo pode usar os resultados de um modelo CAT para ajudar os subscritores a pontuar quais submissões devem priorizar, quais contas se beneficiariam de um novo produto ou quais contas valem a pena subscrever mesmo com prejuízo. Do lado dos sinistros, os modelos preditivos podem ajudar os departamentos de sinistros a priorizar as nomeações dos avaliadores e as opções de liquidação para acelerar o processo e satisfazer os clientes com mais eficiência.
Inovação Futura em Modelos CAT
Já se passaram 25 anos desde que os primeiros modelos CAT estavam disponíveis comercialmente. Percorremos um longo caminho, mas em muitos aspectos ainda estamos longe de onde precisamos estar.
Este artigo do CAT é o mais longo que já postamos, então aqui está uma linda foto de um gato para recompensá-lo por chegar até aqui!
Os problemas ainda são abundantes. A modelagem CAT provou seu valor ao fornecer as ferramentas necessárias para que as (res)seguradoras gerenciem seus negócios. Eles são muito melhores do que as regras práticas que usávamos antes de sua invenção.
Mas os próprios modelos ainda não foram comprovados em muitos casos. Os modelos continuam a abrigar muita incerteza sobre questões críticas que pairam sobre a indústria. Ainda não sabemos se um furacão CAT 5 poderia atingir Nova York. Sabemos que as perdas seriam surpreendentes e teriam consequências para qualquer seguradora que subscrevesse uma cobertura patrimonial significativa. Também não temos informações suficientes nos modelos CAT para nos sentirmos totalmente confiantes de que podem estimar as perdas resultantes de um evento grave. Quantos dados de sinistros de terremotos graves poderíamos ter para ter confiança de que o modelo pode estimar a perda de um grande complexo de apartamentos em Los Angeles? Não muito! Muitas dessas questões podem exigir décadas e mais eventos para serem resolvidas.
A qualidade dos dados ainda é confusa. Com todos os bancos de dados de propriedades e ferramentas geoespaciais disponíveis, os dados de exposição que passamos para os modelos ainda são de baixa qualidade. Há espaço considerável para melhorias. Se não podemos confiar nos dados que alimentamos nos modelos, também não podemos confiar nos dados que resultam deles. Lixo entra – lixo sai!
Estamos finalmente começando a ver a primeira geração de modelos de inundações interiores entrar no mercado. Como os outros modelos, provavelmente encontraremos muitos problemas com eles, mas este é um avanço incrível na tecnologia. Os mapas de inundações não são fiáveis ​​e a utilização de um modelo CAT para estimar o risco de inundações melhorará enormemente o acesso aos produtos de inundação para os proprietários, uma vez que as novas seguradoras se sentem confiantes para utilizar estas ferramentas para oferecer o seu capital.
Finalmente, o resultado da modelagem CAT pode ser melhorado para fornecer informações adicionais. AALs e PMLs foram um bom começo, mas muitas vezes levam a mais perguntas do que respostas. Karen Clark & ​​Co (Karen fundou a primeira empresa de modelagem CAT disponível comercialmente, AIR-Worldwide) desenvolveu o conceito de Evento Característico. Este conceito procura simplificar a PML, concentrando-se num único período de retorno (como o evento de 1 em 100 anos) e dando às seguradoras uma visão sobre os eventos reais que poderiam razoavelmente ocorrer. Sua empresa está focada em traduzir informações sobre eventos que causam perdas aos tomadores de decisão em um formato baseado em eventos. Os eventos são mais fáceis de compreender do que as probabilidades e este pode ser um passo útil para uma melhor tomada de decisões. Esses Eventos Característicos também ajudam a responder à questão “ou maior” que paira sobre as PMLs. O que significa “ou maior” em termos de perda máxima? Esses Eventos Característicos são úteis para responder a essas perguntas.
Estamos em uma nova era de seguros. A tecnologia e a inovação estão lentamente invadindo nossas atividades diárias. Será que tudo isto significa que cada um de nós deve tornar-se atuários, cientistas, analistas de dados, subscritores, profissionais de sinistros e vendedores em tempo parcial, tudo num só? Esperemos que sim!
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