Anhäufung von Katastrophen
Was ist Katastrophenakkumulation?
In der Versicherungsbranche bezeichnet der Begriff „Katastrophenakkumulation“ die Summe der Schäden, die zu zahlen wären, wenn eine oder mehrere Katastrophen in einer ganzen Region eintreten. In diesem Sinne ist die Katastrophenakkumulation eine Art Abschätzung möglicher Schäden durch Katastrophen wie Erdbeben oder Unwetter.
Die zentralen Thesen
- Eine Katastrophenakkumulation ist eine Schätzung des potenziellen Risikos einer Versicherungsgesellschaft, wenn eine oder mehrere Katastrophen in einer bestimmten Region eintreten sollten.
- Es wird von Versicherungsunternehmen verwendet, um ihre Risiken zu managen.
- Je nach Ausmaß der Katastrophenhäufigkeit können Versicherungsunternehmen die Prämien erhöhen oder Rückversicherungen abschließen.
Wie Katastrophenakkumulation funktioniert
Das grundlegende Geschäftsmodell für Versicherungsunternehmen besteht darin, Prämien von einer großen Anzahl von Versicherungsnehmern einzuziehen, wobei die berechneten Prämien hoch genug sind, um die Ansprüche zu stützen, die wahrscheinlich gegen diese Policen geltend gemacht werden. Steigen die Schäden jedoch über das erwartete Niveau, kann die Versicherungsgesellschaft die Schäden möglicherweise nicht durch die zuvor eingezogenen Versicherungsprämien finanzieren, was zu einem Schaden und einer möglichen Insolvenz führt.
Diese grundsätzliche Herausforderung ist im Umgang mit Katastrophenrisiken wie Erdbeben oder Hurrikans besonders akut. Anders als bei den meisten Versicherungsverträgen, bei denen die Wahrscheinlichkeit, dass ein Versicherungsnehmer einen Anspruch geltend macht, nicht davon abhängt, ob ein zweiter oder dritter Versicherungsnehmer dies tut, können Katastrophen für Versicherer viel gefährlicher sein. Dies liegt daran, dass ein einzelnes Ereignis potenziell Versicherungsnehmer in einer ganzen Region betreffen und zu einer Kaskade von Versicherungsschäden gleichzeitig führen könnte. Aus Sicht des Versicherungsunternehmens ist dies eine Art „Worst-Case-Szenario“, da der Gesamtwert dieser Ansprüche die für diese Policen erhobenen Prämien bei weitem übersteigen könnte.
Um dieses Risiko zu bewältigen, verfolgen Versicherungsunternehmen die potenziellen Verluste im Zusammenhang mit solchen Katastrophen und gruppieren diese Schätzungen für jede Region oder für das gesamte Unternehmen. Versicherungsunternehmen bezeichnen diese laufende Summe als ihren Katastrophenakkumulation, da es sich im Wesentlichen um die Kumulation des Risikos einer möglichen Katastrophe handelt. Zum Beispiel könnte ein Hausratversicherungsanbieter, der gegen Erdbeben versichert, seine Katastrophenhäufigkeit für einen bestimmten Staat oder eine Stadt verfolgen, die besonders anfällig für Erdbeben ist. Abhängig von der Höhe der Katastrophenhäufung, die sie verzeichnen, muss die Versicherungsgesellschaft möglicherweise ihre Versicherungsprämien erhöhen oder eine Rückversicherung abschließen, um ihr Risiko zu managen.
Reales Beispiel für die Anhäufung von Katastrophen
Versicherungen bewerten die Risiken im Zusammenhang mit dem Versicherungs eine neue Politik durch die mögliche Schwere der Prüfung und die Häufigkeit von Verlusten. Der Schweregrad und die Häufigkeit hängen von der Art der Gefahr, dem Risikomanagement und den vom Versicherten angewandten Reduktionstechniken sowie anderen Faktoren wie der geografischen Lage ab. Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Feuerversicherung einen Schaden erleidet, hängt beispielsweise davon ab, wie nahe Gebäude beieinander stehen, wie weit die nächste Feuerwache entfernt ist und welche Brandschutzmaßnahmen das Gebäude getroffen hat.
Nach Berücksichtigung dieser Faktoren könnte die Versicherungsgesellschaft versuchen, ihr Worst-Case-Szenario durch Berechnung ihres wahrscheinlichen maximalen Schadens (PML) abzuschätzen. Beispielsweise könnte ein Versicherungsunternehmen, das feuerbedingten Risiken ausgesetzt ist, eine Tabelle erstellen, die die jährliche aggregierte PML für Waldbrände über einen Zeitraum von 100 Jahren modelliert. Da katastrophale Ereignisse von Natur aus selten sind, können lange Zeiträume wie diese erforderlich sein, um sicherzustellen, dass eine ausreichend große Anzahl vergangener Ereignisse im Datensatz enthalten ist.