Моделируйте распределения убытков, рассчитывайте тарифы и перестрахование и держите капитал под убыток, который случается раз в 200 лет.
Среди наших клиентов в отрасли
На каждом этапе решение принимается до того, как известны факты. Нажмите на этап, чтобы перейти к вопросу.
Каждый ответ дается с вероятностью, а не одним числом, поэтому его можно обосновать перед руководством, инвесторами и регулятором. Цифры в примерах условные.
Оба договора ожидают 10 млн руб. убытков в год, но убытки по имуществу гораздо волатильнее. С учетом капитала, который связывает каждый договор, рисковая надбавка по имуществу должна быть почти в полтора раза выше.
Три распределения одинаково хорошо описывают 250 убытков и расходятся в разы на убытке раз в тысячу лет. МоделРиск подбирает распределения, сравнивает их по критериям согласия и учитывает неопределенность самих параметров.
При 25 годах истории событие раз в 200 лет лежит далеко за пределами данных. Теория экстремальных значений по крупным событиям дает оценку почти вдвое выше логнормального распределения по всем событиям.
Сравните программы на одних и тех же смоделированных убытках. Эксцедент и квота вместе заметно улучшают результат худшего года из двухсот и высвобождают капитал.
Капитал зависит от того, как риски ухудшаются вместе. С t-копулой, которая допускает совпадение плохих лет, нужно меньше, чем сумма капиталов по каждому риску, но заметно больше, чем при независимых рисках.
По наилучшим оценкам смертности, расторжений и инвалидности портфель почти никогда не убыточен. Если учесть, что эти оценки сами получены по небольшому опыту, вероятность убытка составляет 15 %.
Ответы связаны: риски, которые сдвигают сроки, увеличивают и стоимость, а цены влияют и на выручку, и на финансирование. Поэтому все считается в одной модели, а не в отдельных таблицах.
Частота и размер, подбор распределений.
Экстремальные значения и сценарии.
Условия программ на одних и тех же убытках.
Копулы между видами страхования.
Квантиль раз в 200 лет и его чувствительность.
Можно начать с программы и обучения, а можно поручить нам первую модель и затем вести ее самостоятельно.
МоделРиск. Все включены в Реестр российского ПО, работают на одной методологии, и их результаты можно объединять.
Курсы по количественному анализу рисков на примерах из Вашей отрасли: от экспертных оценок и выбора распределений до объяснения результатов руководству.
Построим модель на Ваших данных вместе с Вашей командой, проверим существующие модели и подготовим обоснование для инвестиционного комитета или банка.
Да, МоделРиск применяется для внутренних моделей капитала: подбор распределений, копулы, агрегирование, квантили и ожидаемые потери за порогом. Модель остается в Excel и проходит аудит.
Оптимистичный, базовый и пессимистичный сценарии не говорят, насколько каждый из них вероятен, и почти никогда не совпадают с реальным разбросом. Симуляция Монте-Карло перебирает тысячи сочетаний исходных данных и показывает вероятность любого результата: например, что бюджет будет превышен с вероятностью 35 %.
Нет. МоделРиск работает в Вашей модели Excel: неопределенные оценки заменяются распределениями, остальные формулы не меняются. Тамара импортирует существующий план из Primavera P6 или Microsoft Project и не изменяет исходный файл.
Чаще всего используются экспертные оценки: минимум, наиболее вероятное и максимум. Если есть история, МоделРиск подбирает распределение по данным и показывает, насколько хорошо оно описывает выборку. На обучении мы разбираем, как проводить экспертные опросы и не занижать неопределенность.
Покажем на Ваших данных хвост распределения убытков и капитал на 1 раз в 200 лет. Онлайн-демонстрация бесплатна и ни к чему не обязывает.
