Методы оценки страховых рисков

Теория и практика оперируют различными методами оценки риска, многообразие которых вызвано множеством рисков и рисковых ситуаций.

Анализ существующих методов оценки риска позволяет выделить следующие их группы:

1. Экономико-математические, статистические методы:

¦ теория игр;

¦ теория статистических решений;

2. Теоретическое описание систем (процессов) и построение причинно-следственных связей. К ним относятся:

¦ морфологический подход;

¦ метод построения деревьев.

• 3. Экспертные методы. Применяются при оценке индивидуальных, специфических рисков, открытии новых рынков, т. е. во всех отраслях экономики при отсутствии аналогов, высоком риске; оценивают количественные и качественные стороны риска.
• 4. Другие методы:

¦ сравнительный, основанный на сравнении отдельных рисковых групп:

• * метод индивидуальных оценок;
• * метод средних величин;
• * метод процентов;

Применение экономико-математических методов позволяет провести качественный и количественный анализ экономических явлений, дать количественную оценку значения риска и рыночной неопределенности и выбрать наиболее эффективное (оптимальное) решение. Математические методы и модели позволяют имитировать различные хозяйственные ситуации и оценивать последствия при выборе решений, обходясь без дорогостоящих экспериментов.

Методы экономико-математического анализа, являясь регулятором экономической деятельности в единстве внешних и внутренних неопределенностей, обеспечивая выбор оптимальных решений, позволяют так же математически анализировать, измерять значение и возможные минимизации, программирования риска с целью наилучшего управления риском на основе повышения и эффективности и качества хозяйственной деятельности, сокращения неопределенности.

Теория игр — это теория математических моделей принятия оптимальных решений в условиях неопределенности, противоположных интересов различных сторон, конфликта. Задачей этой теории выработать реакции по рациональному образу действий участников конфликта. При этом строят упрощенную модель конфликтной ситуации, называемая игрой. С позиции теории игр можно рассматривать вопросы централизации и децентрализации управления производством, оптимальное планирование по нескольким показателям, планирование в условиях неопределенности, порождаемой, например, техническим прогрессом и т. д. 13].

По степени полноты информации игры подразделяют на:

• 1. Статистические — игра в условиях частичной неопределенности, которая происходит в рамках так называемых «игр с природой», где сознательно действует только один из участников, в большинстве случаев называемый игроком 1. Игрок 2 (природа) сознательно против игрока 1 не действует, а выступает как не имеющий конкретной цели и случайным образом выбирающий очередные «ходы» партнер по игре.
• 2. Стратегические — игра в условиях полной неопределенности.

Методы принятия решений в условиях риска также разрабатываются и обосновываются в рамках так называемой теории статистических решений. Суть статистического метода заключается в том, что анализируется статистика потерь и прибылей, имевших место на данном или аналогичном предприятии, устанавливается величина и частность получения того или иного экономического результата и составляется наиболее вероятный прогноз на будущее. Недостатком статистического подходя к измерению риска является тот факт, что он основывается на имеющихся статистических данных прошлых периодов, в то время как оценка риска относится к будущим событиям. Это снижает ценность данного подхода в условиях быстро меняющейся экономической обстановки. В то же время достоинством данного подхода к измерению риска является его объективностью.

Важнейшие оценочные показатели риска:

• * вероятность его наступления, или частота ущерба;
• * ожидаемая величина ущерба.

Вероятность, или частота ущерба р оценивается чаще всего на основе статистических данных о числе случаев ущерба на совокупность объектов, подверженных данному риску.

Ожидаемое значение ущерба Е (х).

Если х1 и х2 — два возможных результата, имеющие соответственно вероятности р1 и р2, то Е (х) = р1×1+р2×2.

Кроме того, страховщику необходимо знать максимальную величину ущерба. Этот показатель определяется для портфеля договоров страхования, чтобы установить максимально возможный размер денежного требования к страховщику в случае наступления страхового события.

Вероятностный характер страхуемых событий определяет возможность отклонения фактической статистики ущербов от ожидаемой. От степени этих отклонений зависят финансовые результаты страхования. Если фактическая частота ущерба будет выше ожидаемой, заложенной в расчет страховых тарифов, то страховщику может не хватить собираемых средств для страховых выплат. Для корректировки страховых выплат, страховые компании постоянно рассчитывают показатели отклонений фактических результатов от ожидаемых. Разброс или степень изменчивости различных результатов оцениваются показателями дисперсии стандартного отклонения и вариации.

Дисперсия (у2) определяется как средневзвешенная из квадратов отклонений действительных результатов от ожидаемых:

у2 = р1| х1 — Е (х)|2+ р2|х2 — Е (х)|2.

Стандартное отклонение определяется как корень квадратный из показателей дисперсии:

у = V р1| х1 — Е (х)|2+ р2|х2 — Е (х)|.

Коэффициент вариации показывает отношение стандартного отклонения к ожидаемому значению, т. е. степень рассеяния фактических результатов:

Var = у/ Е (х) * 100%.

Соотношение между частотой и величиной ущерба может быть различным для разных рисков. Наиболее часто встречаются два типа их сочетания.

Первый тип, свойственный для большинства рисковых ситуаций, характеризуется относительно высокой частотой и небольшими размерами ущербов. Это риски потерь или уничтожения имущества, производственного травматизма и т. п. Второй тип сочетает низкую частоту и значительную величину ущерба. Примером могут служить авиационные и морские катастрофы. Их вероятность незначительно, но если эти события происходят, то они приводят к очень большим ущербам. Для постоянного отслеживания динамики рисков страховые компании используют показатель страховой статистики, которые рассчитывают по итогам каждого хозяйственного периода (табл. 1).

Таблица 1 Основные показатели страховой статистики.

Наиболее эффективными методами для оценки рисков редких или уникальных событий является теоретическое описание систем (процессов) и построение причинно-следственных связей, которое нацелено на оценку качественных и количественных характеристик риска. Например, дерево решений — это графическое изображение последовательности решений и состояний среды с указанием соответствующих вероятностей и выигрышей для любых комбинаций альтернатив и состояний среды. 14].

Оценка риска с помощью дерева решений (позиционных игр) — приведенные игры с природой, таблицы решений в условиях неопределенности и отсутствия информации удобно использовать в задачах, имеющих одно множество решений и одно множество состояний среды. Многие задачи, однако, требуют анализа последовательности решений и состояний среды, когда одна совокупность стратегий игрока и состояний природы порождает другое состояние подобного типа. Если имеют место два или более последовательных множества решений, причем последующие решения основываются на результатах предыдущих, и/или два или более множества состояний среды (т.е. появляется целая цепочка решений, вытекающих одно из другого, которые соответствуют событиям, происходящим с некоторой вероятностью), используется дерево решений. В зависимости от отношения к риску решение задачи может выполняться с позиций так называемых «объективистов» и «субъективистов», определяемых по размеру безусловного денежного эквивалента. Безусловный денежный эквивалент (БДЭ) игры — максимальная сумма денег, которую лицо, принимающее решение (ЛПР), готово заплатить за участие в игре, или, что-то же, та минимальная сумма денег, за которую он готов отказаться от игры. Каждый индивид имеет свой БДЭ. Индивида, для которого БДЭ совпадает с ожидаемой денежной оценкой (ОДО) игры, т. е. со средним выигрышем в игре, условно называют объективистом, индивида, для которого БДЭ? ОДО, — субъективистом. Ожидаемая денежная оценка рассчитывается как сумма произведений размеров выигрышей на вероятности этих выигрышей. Если субъективист склонен к риску, то его БДЭ > ОДО, если не склонен, БДЭ <�ОДО. Вопрос отношения к риску в своей основе более содержательный и подробно рассматривается в тематической литературе.

Страховое общество должно постоянно следить за развитием риска: ведутся соответствующие статистический учет, анализ и обработка собранной информации. Исходя из полученной информации о возможном развитии риска страховщик делает его оценку, которая заключается в анализе всех рисковых обстоятельств, характеризующих параметры риска. Выделяют соответствующие группы риска, которые служат мерой и критерием оценки. Каждая группа содержит объекты страхования, обладающие примерно одинаковыми признаками (гомогенная группа).

По результатам оценки принимаются решения, к какой рисковой группе следует отнести тот или иной объект, какая тарифная ставка наилучшим образом соответствует данному риску. Средняя величина рисковых обстоятельств есть средний рисковый тип группы, которая используется в качестве меры сравнения.

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. Внедрение достижений научно-технической революции в различные отрасли промышленности и сельского хозяйства, создание крупномасштабных объектов с высокой стоимостью и уникальностью технологий все больше делают необходимым использование этого метода при заключении договоров страхования.

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.