4.4 Риск – менеджмент в страховой деятельности

В мировой практике существует множество финансовых инструментов управления рисками. Они включают развитие соответствующей корпоративной политики и процедур, использование количественных методов измерения рисков, оценку продуктов и услуг согласно их рискам, установление пределов и управление рисками посредством диверсификации и хеджирования, создания «подушки безопасности» для поглощения убытков. Применение этих инструментов зависит от вида риска и от надзорного контроля.

Страховые организации устанавливают политику и процедуры для опознания рисков и определения методов управления ими. Главная цель политики управления рисками всей компании состоит в определении возможности принятия тех или иных рисков и установления подходов для их исполнения и управления. Измерение любого риска кредитного, ликвидности, технического (операционного) зависит от трех факторов и степени (масштаба) подверженности, вероятности потери и размера потери. Эти компоненты являются неопределенными и рассматриваются статистическими подходами. Использование количественных (на базе статистики) является важным элементом измерения ключевых рисков.

Для оценки рисков используются методы, основанные на статическом или динамическом регулировании и детерминированных или стохастических подходах.

Статическое моделирование подразумевает анализ влияния риск-факторов в определенной точке времени, тогда как динамическое моделирование принимает во внимание события по некоторому периоду времени. Детерминированные модели исследуют финансовое воздействие, если этот сценарий происходит, тогда как стохастические модели принимают во внимание вероятность различного появления сценариев. Простым примером статического детерминированного моделирования является ситуация, при которой страховщик при определении уровня капитала исследует эффект убыточности на его бухгалтерский баланс. Убыточность – это переменная риска и воздействие на чистые активы. Такие испытания не принимают во внимание фактические вероятности различного появления убыточности.

Стохастические модели – более сложные методы. Они базируются на вероятностях, которые предсказывают, как ключевые финансовые параметры взаимодействуют друг с другом через какое-то время и производят распределение результатов, основанных на моделировании этих параметров в будущем. Одно из преимуществ стохастического моделирования – это то, что оно обеспечивает определение диапазона различного появления финансовых результатов. Это необходимо при достижении определенного уровня уверенности в платежеспособности. Примером стохастической модели измерения риска является Value at Risk (VaR). VaR-модели часто используются в банках для выявления границы потерь на основе вероятности указанного периода владения портфелем ценных бумаг (например, 10 дней к 1—летнему) и уровня уверенности. TailVar (также известный как Policyholder’s Expected Shortfall) часто используется для моделирования катастрофических событий. Однако статические модели типа VaR ограничены способностью точно захватить то, что случается при исключительных обстоятельствах или чрезвычайных событиях, так как статистический вывод неточен без достаточного числа наблюдений и в любом случае базируется на экстраполяции прошлого опыта в неизвестное будущее.