Параметричне страхування: базовий ризик та стратегії його зниження

Олександр Віргатц з PwC розглядає деякі кроки, які можна зробити для вирішення проблеми базисного ризику в параметричному покритті.

В умовах, коли збитки, пов'язані з погодними умовами, зростають, а розрив у захисті збільшується до 172 мільярдів доларів у 2023 році, за оцінками Swiss Re, страхова галузь продовжує шукати нові способи виконання свого призначення. Однією з помітних і цікавих інновацій стало впровадження параметричного (або індексного) страхування.

На відміну від традиційного страхування, що базується на виплаті страхового відшкодування, параметричне страхування передбачає виплату страхового відшкодування в разі настання заздалегідь визначеної події, наприклад, погодного явища, кібератаки, терористичного акту або пандемії, незалежно від фактично понесених збитків. Незалежна третя сторона визначає, чи досягнуто або перевищено порогове значення параметра або індексу, щоб з'ясувати, чи є збиток наслідком страхової виплати.

Параметричне страхування має низку переваг над традиційним покриттям, що базується на виплаті страхового відшкодування, включаючи прискорену виплату страхових відшкодувань, більшу визначеність і прозорість виплат, можливість страхування ризиків, які важко застрахувати, а також гнучкість у створенні індивідуальних покриттів, пристосованих до конкретних потреб. Однак це також створює певні проблеми, деякі з яких притаманні і звичайним договорам страхування. Однією з найбільш значущих є базисний ризик.

Розуміння базисного ризику

Базисний ризик виникає, коли параметричний показник не ідеально корелює з фактичним збитком, якого зазнав страхувальник. Це може призвести або до меншої виплати, ніж очікувалося (негативний базисний ризик), або до більшої виплати, ніж фактичний збиток (позитивний базисний ризик). На виникнення базисного ризику впливають кілька факторів:

1. Кореляція індексів: Індекс, який використовується для здійснення виплат (наприклад, рівень опадів, сейсмічна активність, швидкість вітру), може не повністю відповідати фактично понесеним збиткам.
2. Якість даних: Неточні або недостатні історичні дані можуть призвести до невідповідності між індексом та фактичними втратами. У регіонах з нерозвиненою інфраструктурою нестача даних може призвести до того, що індекси погано відображатимуть місцеві умови. Крім того, історичні дані можуть не давати надійного прогнозу майбутніх умов.
3. Точність моделі: якщо моделі, що прогнозують збитки на основі індексу, не є точними, виплати можуть не відображати реальних збитків – навіть невеликі помилки можуть призвести до значного базисного ризику.
4. Географічна невідповідність: Індекс може не відображати локальні втрати, якщо географічна територія, яку він охоплює, є надто великою або не відповідає фактичній площі втрат. Наприклад, такі локальні події, як град або повінь, можуть бути неадекватно представлені ширшим параметричним індексом.
5. Невідповідність у часі: Період, що використовується індексом, може не співпадати з періодом збитків, особливо у випадках сезонних коливань.
6. Нефізичні тригери: Зміни в базових показниках, таких як коливання валютних курсів або політична нестабільність, не завжди можуть прямо корелювати зі збитками страхувальників, що спотворює ефективність індексу.

Стратегії мінімізації базисного ризику

Хоча базисний ризик неможливо повністю усунути, його можна зменшити за допомогою кількох стратегій:

1. Підвищення якості даних: Використання надійних джерел даних, таких як супутникові знімки високої роздільної здатності та датчики Інтернету речей, може підвищити точність даних, уточнити індекси та зменшити базисний ризик.
2. Індивідуальні тригери: Розробка тригерів для конкретного регіону або місцевості, які враховують унікальні характеристики та ризики, може точніше відображати інтенсивність ризикової події, забезпечуючи точну виплату страхового відшкодування.
3. Кілька або багаторівневі тригери: Використання декількох тригерів збільшує ймовірність виплат і пропонує ширший спектр переваг. Наприклад, страхування на основі індексу врожаю може використовувати кілька параметрів (наприклад, врожайність, якість і ціна на товар), щоб мінімізувати вплив одного параметра. Аналогічно, страхування від посухи може враховувати не лише рівень опадів, але й вологість £рунту та температуру для здійснення виплат.
4. Гібридні моделі: Поєднання параметричного страхування з традиційними продуктами, що базуються на відшкодуванні, може покрити прогалини та зменшити загальний базовий ризик.
5. Географічна точність: Використання джерел даних, географічно ближчих до застрахованого ризику, наприклад, місцевих метеостанцій для сільськогосподарського страхування, може звести до мінімуму географічні розбіжності.
6. Часове узгодження: Забезпечення того, щоб час спрацьовування тригерів якомога ближче відповідав періоду ризику, можливо, шляхом аналізу історичних даних для визначення найбільш релевантних часових рамок для конкретних ризиків (наприклад, для відображення сезонності).
7. Складне моделювання: Розробка більш досконалих моделей, які враховують різні фактори, що впливають на ризикові події, може підвищити точність. Наприклад, моделі страхування від землетрусів можуть враховувати місцеві будівельні норми і склад £рунту, а також сейсмічну активність.

Майбутнє параметричного страхування

Параметричне страхування продемонструвало, як дані та технології можуть змінити можливості страхового сектору для кращого заповнення прогалин та задоволення потреб, що змінюються.

Хоча базисний ризик є складною проблемою, багатогранний підхід може значно зменшити його шляхом підвищення точності моделі, уточнення індексних тригерів, забезпечення високої якості даних та розробки політики, яка максимально наближена до справжнього профілю ризику страхувальника.

З підвищенням якості даних і вдосконаленням моделювання параметричне страхування обіцяє покрити ризики, які раніше було важко застрахувати, і навіть нові ризики, які наразі не підлягають страхуванню.

Таким чином, вона може реалізувати свій широкий потенціал і, поряд із традиційним страхуванням та іншими новими формами передачі ризиків, відіграти ключову роль у подоланні прогалин у захисті та підвищенні стійкості суспільства до зовнішніх впливів.

Джерело: The Insurer