Glaubwürdigkeitstheorie - KamilTaylan.blog
25 Juni 2021 10:00

Glaubwürdigkeitstheorie

Was ist Glaubwürdigkeitstheorie?

Die Glaubwürdigkeitstheorie bezieht sich auf Werkzeuge, Richtlinien und Verfahren, die von Versicherungsmathematikern bei der Untersuchung von Daten zur Risikoabschätzung verwendet werden. Die Glaubwürdigkeitstheorie verwendet mathematische Modelle und Methoden, um erfahrungsbasierte Schätzungen vorzunehmen, wobei sich „Erfahrung“ auf historische Daten bezieht.

Credibility Theorie hilft Aktuare die Risiken im Zusammenhang mit der Bereitstellung verstehen Abdeckung und ermöglicht Versicherungsgesellschaften ihre Exposition gegenüber Ansprüche und Verluste zu begrenzen.

Die zentralen Thesen

  • Die Glaubwürdigkeitstheorie bezieht sich auf Werkzeuge, Richtlinien und Verfahren, die von Versicherungsmathematikern bei der Untersuchung von Daten zur Risikoabschätzung verwendet werden.
  • Die Glaubwürdigkeitstheorie verwendet mathematische Modelle und Methoden, um erfahrungsbasierte Schätzungen vorzunehmen.
  • Die Glaubwürdigkeitstheorie hilft Versicherungsmathematikern, die Risiken zu verstehen, die mit der Bereitstellung von Versicherungsschutz verbunden sind, und ermöglicht es Versicherungsunternehmen, ihr Verlustrisiko zu begrenzen.

Glaubwürdigkeitstheorie verstehen

Versicherungsunternehmen und Aktuare entwickeln Modelle auf Basis historischer Schäden, wobei das Modell eine Reihe von Annahmen berücksichtigt, die auf ihre Glaubwürdigkeit statistisch überprüft werden müssen.

Beispielsweise untersucht ein Versicherungsunternehmen Verluste, die zuvor aus der Versicherung einer bestimmten Gruppe von Versicherungsnehmern entstanden sind, um abzuschätzen, wie viel es in Zukunft kosten könnte, eine ähnliche Gruppe zu versichern.

Bei der Erstellung einer Schätzung wählen Versicherungsmathematiker zunächst eine Basisschätzung aus. Beispielsweise kann ein Lebensversicherer eine Sterbetafel als Rückgrat seiner Basisschätzung wählen, da Ansprüche erst entstehen, wenn der Versicherte stirbt. Versicherungsmathematiker verwenden eine Vielzahl von Basisschätzungen, um die verschiedenen Aspekte der Art der Police abzudecken, einschließlich der Preise, die die Versicherungsgesellschaft normalerweise für die Deckung berechnet.

Wie Glaubwürdigkeitstheorie Versicherungsmathematikern hilft

Sobald eine Basisschätzung erstellt wurde, wird ein Versicherungsmathematiker die historischen Erfahrungen der Versicherungsgesellschaft von Police zu Police durchgehen. Der Aktuar wird diese historischen Daten untersuchen, um festzustellen, inwiefern sich die Erfahrung des Versicherers von der Erfahrung anderer Versicherungsunternehmen unterscheidet. Die Untersuchung ermöglicht es dem Aktuar, unterschiedliche Gewichte basierend auf Abweichungen zu erstellen.

Zum Beispiel könnte es Autofahrer nach Alter, Geschlecht und Autotyp aufteilen; ein junger Mann, der ein schnelles Auto fährt, wird als hohes Risiko eingestuft, und eine alte Frau, die einen Kleinwagen fährt, wird als niedriges Risiko eingestuft. Die Aufteilung erfolgt unter Abwägung der beiden Anforderungen, dass die Risiken in jeder Gruppe ausreichend ähnlich und die Gruppe ausreichend groß sind, damit eine aussagekräftige statistische Analyse der Schadenerfahrung zur Berechnung der Prämie durchgeführt werden kann.

Dieser Kompromiss bedeutet, dass keine der Gruppen nur identische Risiken enthält. Das Problem besteht dann darin, eine Möglichkeit zu finden, die Erfahrung der Gruppe mit der Erfahrung des individuellen Risikos zu kombinieren, um eine angemessenere Prämie zu erzielen. Die Glaubwürdigkeitstheorie bietet eine Lösung für dieses Problem.

Die Glaubwürdigkeitstheorie beruht letztlich auf der Kombination von Erfahrungsschätzungen aus historischen Daten sowie Basisschätzungen, um Formeln zu entwickeln. Die Formeln werden verwendet, um vergangene Erfahrungen zu replizieren und werden dann mit tatsächlichen Daten getestet. Versicherungsmathematiker können bei der Erstellung einer ersten Schätzung einen kleinen Datensatz verwenden, aber letztendlich werden große Datensätze bevorzugt, da sie eine größere statistische Signifikanz haben.