10. Метод измерения относительных показателей риска. Какое значение они имеют в страховании?

Относительные показатели отражают степень воздействия риска на объект. Относительные показатели представляют собой результат обработки отчетности - отношение одних абсолютных показателей к другим в виде процентов или коэффициентов. Преимуществом явл. то, что относительные показатели используются там, где нельзя применить абсолютные. С пом. таких показателей можно получить инф-цию о стр-ре рассматриваемого явления. Так для сравнения аварийности автомобилей в разных автопарках абсолютные показатели не применимы. Например, в автопарке №1 произошло в прошлом году 10 аварий, а в автопарке №2-20 аварий. На основе приведенных данных нельзя сделать вывод о том, что аварийность в первом автопарке ниже. Все зависит от числа автомобилей в автопарке №1. Если в автопарке №1- 1000 автомобилей, а в автопарке №2-4000 автомобилей, то относительная аварийность составит 1% в автопарке № 1 и 0,5% в автопарке №2. Для сравнения здесь использовался относительный показатель уровня риска- частота риска q: q= m/n, где m-абсолютный показатель риска, n- общее число рисковых и безрисковых событий. К недостаткам относит. показателей можно отнести сложность расчетов, необходимость использования большого числа точных данных.

Преимущество: Относительные показатели риска можно использовать для сопоставления уровня воздействия разных рисков. Например, некоторые авторы считают, что риски можно выделить по силе влияния: небольшие до 30%; средние - до 60%; большие - выше 60%. Следует отметить, что вероятность оценки рисков явл. надежной только при очень большом числе рисковых событий. Напр, показатель смертности по РФ более надежен и стабилен, чем показатель смертности в отдельно взятом населенном пункте, т.к. эта оценка зависит от большого числа индивидуальных факторов. Преимущество: На основе относительных показателей осуществляется андеррайтинг – процесс анализа рисков; принятие рисков на страхование (перестрахование) или отклонение, включающий: их оценку; классификацию на страховые или не страховые; определение сроков, условий и размеров покрытия; расчет размеров премии.

11.С какой целью применяются показатели колеблемости риска? Методы измерения колеблемости риска. Какой из методов является более точным почему?

Для оценки риска в страховой практике используют различные методы, из них наиболее известны следующие. Метод индивидуальных оценок применяется только в отношении рисков, которые невозможно сопоставить со средним типом риска. Страховщик делает произвольную оценку, отражающую его профессиональный опыт и субъективный взгляд. Для метода средних величин характерно подразделение отдельных рисковых групп на подгруппы. Тем самым создается аналитическая база для определения размера по рисковым признакам (например, балансовая стоимость объекта страхования, суммарные производственные мощности, вид технологического цикла и т.д.). Метод процентов представляет собой совокупность скидок и надбавок (накидок) к имеющейся аналитической базе, зависящих от возможных положительных и отрицательных отклонений от среднего рискового типа. Используемые скидки и надбавки выражаются в процентах (иногда в промилле) от среднего рискового типа.

При очень большом числе рисковых событий в практике производятся индивидуальные расчеты показателей колеблемости рисков, показатель среднеквадратичного отклонения: σ =√(∑I(x-xcp)2/(n-1)), где х,- текущее значение риска;

Xcp=(∑xi)/(n-1) - среднее значение риска; n - число фиксированных значений риска; I - значение риска в фиксированный момент. Для определения рисковой надбавки, которая является частью нетто-ставки, предназначенной для формирования страхового фонда, используют формулу СКО фактических значений убыточности от выравненных значений. Расчет показателя СКО является трудоемким и поэтому в страховой практике часто используется расчет среднеквадратичного отклонения на основе биномиального распределения в форме: σ бин= √(р*(1-р)/n), где р - вероятность наступления страхового случая; п- число событии. Биномиальным распределением описывается число бракованных изделий, число невыполненных договоров, число невозвращенных банку кредитов и т.д. В процессе страхования важно обеспечить гарантию того, что страховые выплаты из страхового фонда не превысят определенного уровня. Известно из статистической теории, что с вероятностью 98% значение риска не превысит границы +-2δ. Пример. Коммерческий банк выдал 100 кредитов по 1 млн. руб. каждый и должен создать резервный фонд исходя из того, что % невозврата кредита составляет 20% (р=0,2). σ = 0,04 = 4%. Тогда резервный фонд Рф = р+2δ = 28% или 28 млн. руб.

Вышеперечисленные показатели обладают одним общим недостатком – это абсолютные показатели, значения которых предопределяют абсолютные значения исходного фактора. Гораздо удобней поэтому использовать коэффициент вариации. Важным показателем колеблемости риска является коэффициент вариации, который служит относительной мерой рисков V = δо/А. Он дает возможность определить относительную колеблемость разнородных рисков с резким средним значением. Чем выше коэффициент вариации, тем сильнее колеблемость признака. Установлена следующая оценка коэффициентов вариации: до 10% - слабая колеблемость; 10-25% - умеренная колеблемость; свыше 25% - высокая колеблемость. Среднеквадратическое отклонение уменьшается при увеличении числа страхуемых объектов.