Erwartete Verlustquote – Definition der ELR-Methode - KamilTaylan.blog
17 Juni 2021 11:51

Erwartete Verlustquote – Definition der ELR-Methode

Was ist die erwartete Verlustquote – ELR-Methode?

Die Methode der Expected Loss Ratio (ELR) ist eine Methode zur Bestimmung der prognostizierten Schadenhöhe im Verhältnis zu den verdienten Prämien. Die Methode der Expected Loss Ratio (ELR) wird verwendet, wenn einem Versicherer aufgrund von Änderungen seines Produktangebots die entsprechenden Daten zu früheren Schadenereignissen fehlen und wenn ihm eine ausreichend große Datenstichprobe für Long-Tail-Produktlinien fehlt.

Die Formel für die ELR-Methode lautet

Berechnung der erwarteten Verlustquote – ELR-Methode

Um die Methode der erwarteten Schadenquote zu berechnen, multiplizieren Sie die verdienten Prämien mit der erwarteten Schadenquote und subtrahieren Sie dann die bezahlten Verluste.

Was sagt Ihnen die ELR-Methode?

Die Versicherer beiseite legen einen Teil ihrer Prämien aus dem Versicherungs neue Richtlinien, um für zukünftige Ansprüche zu zahlen. Die erwartete Verlustquote wird verwendet, um zu bestimmen, wie viel sie zurücklegen. Es ist auch wichtig zu beachten, dass die Häufigkeit und Schwere der Ansprüche, die sie erwarten, ebenfalls eine Rolle spielen. Versicherer verwenden verschiedene Prognoseverfahren, um Schadenreserven zu ermitteln.

In bestimmten Fällen, beispielsweise bei neuen Geschäftszweigen, kann die ELR-Methode die einzige Möglichkeit sein, die erforderliche Höhe der erforderlichen Schadenreserven zu ermitteln. Das ELR-Verfahren kann auch verwendet werden, um die Schadenrückstellung für bestimmte Geschäftsbereiche und Versicherungsperioden festzulegen. Die erwartete Schadenquote, multipliziert mit der entsprechenden verdienten Prämie, ergibt die geschätzten Endschäden (bezahlt oder eingetreten). Doch für bestimmte Sparten, staatliche Vorschriften können die Mindestniveaus diktieren Schadenreserven erforderlich.



  • Wird verwendet, um die voraussichtliche Schadenhöhe im Verhältnis zu den verdienten Prämien zu bestimmen.
  • Die Versicherer legen einen Teil der Prämien aus den Policen zurück, um zukünftige Schäden zu bezahlen – die erwartete Schadenquote bestimmt, wie viel sie zurücklegen.
  • ELR wird für Unternehmen oder Geschäftsbereiche verwendet, in denen Daten aus der Vergangenheit fehlen, während die Chain-Ladder-Methode für stabile Unternehmen verwendet wird.

Beispiel für die Verwendung der Expected Loss Ratio (ELR)-Methode

Versicherer können auch die Expected Loss Ratio zur Berechnung der Incurred but not Reported (IBNR) Reserve und der Gesamtreserve verwenden. Die erwartete Schadenquote ist das Verhältnis von Endschaden zu verdienten Prämien. Die Endschäden können als verdiente Prämie multipliziert mit der erwarteten Schadenquote berechnet werden. Die Gesamtreserve wird als Endschaden abzüglich bezahlter Verluste berechnet. Die IBNR-Reserve errechnet sich aus der Gesamtreserve abzüglich der Barreserve.

Ein Versicherer hat beispielsweise Prämien von 10.000.000 US-Dollar und eine erwartete Schadenquote von 0,60 verdient. Im Laufe des Jahres wurden Verluste in Höhe von 750.000 USD und Barreserven in Höhe von 900.000 USD gezahlt. Die Gesamtreserve des Versicherers würde 5.250.000 USD (100.000.000 USD * 0,60 – 750.000 USD) betragen und seine IBNR-Rücklage würde 4.350.000 USD (5.250.000 USD – 900.000 USD) betragen.

Der Unterschied zwischen der ELR-Methode und der Chain-Ladder-Methode (CLM)

Sowohl die ELR als auch die Chain Ladder Methode (CLM) messen Schadenreserven, wobei das CLM Daten aus der Vergangenheit verwendet, um vorherzusagen, was in der Zukunft passiert. Während die Expected Loss Ratio (ELR) verwendet wird, wenn nur wenige Daten aus der Vergangenheit vorliegen, wird CLM für stabile Geschäfte und Geschäftsbereiche verwendet.

Einschränkungen bei der Verwendung der ELR-Methode

Die Höhe der Schadenrückstellungen, die ein Versicherer bilden sollte, wird durch versicherungsmathematische Modelle und Prognoseverfahren bestimmt. Versicherer verwenden die erwartete Schadenquote häufig anhand der Menge und Qualität der verfügbaren Daten. Sie ist in den frühen Stadien der Prognose oft nützlich, da sie die tatsächlich gezahlten Verluste nicht berücksichtigt, aber in späteren Phasen macht diese mangelnde Sensibilität für Änderungen der gemeldeten und gezahlten Verluste sie weniger genau und damit weniger nützlich.

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