Statistika koristi u određivanju osiguranja stope

Sadržaj:

Anonim

Iako je statistika važna u mnogim vrstama poslovanja, ona je posebno važna za industriju osiguranja. Statistika se koristi za određivanje rizika koji osiguranik predstavlja za osiguravajuće društvo, koliki će postotak polica vjerojatno isplatiti i koliko novca tvrtka može očekivati ​​da će isplatiti potraživanja.

aktuari

Aktuar je osoba obučena u strategijama ulaganja i statističkim alatima. Aktuari moraju poznavati investicijske strategije u osiguranju zbog raznolikosti proizvoda u području osiguranja. Primjerice, aktuar može raditi s mirovinama i mirovinama pod kišobranom životnog osiguranja. Od aktuara se zahtijeva da polože teške ispite u gotovo svakoj zemlji kako bi pokazali da imaju dobro poznavanje vjerojatnosti i statistike.

Donošenje odluka

Statistika nije egzaktna znanost: aktuari pregledavaju statističke podatke i najbolje pretpostavljaju što im podaci govore. Kako bi se pripremili za donošenje odluka, aktuari proučavaju teoriju odlučivanja, podskup matematike i statistike koja uključuje teoriju igara. Teorija igara pomaže aktuaru da shvati što osoba može učiniti i zašto. Na primjer, ako auto osiguranik polica ide u dug, on svibanj biti više vjerojatno da će podnijeti lažni zahtjev na svoje vozilo kako bi novac. Ne postoje određene brojke za ovu vrstu ljudskog ponašanja; odluku o naplati veće premije za određene rizike donosi aktuar na temelju svoje baze znanja.

Distribucije gubitaka

Distribucija gubitka može dati aktuaru sliku ponašanja potraživanja u određenom razdoblju ili pokazati kako se kategorije potraživanja međusobno slažu. Na primjer, aktuar može izgraditi histogram, vrstu stupčastog grafikona koji uspoređuje kategorije. Na grafikonu se može vidjeti kako se potraživanja odnose na dobne skupine za životno osiguranje. Aktuar će moći pogledati trendove i provjeriti jesu li veće premije za određene dobne skupine opravdane.

Linearni modeli

Linearni model može se koristiti da se vidi je li jedna kategorija ili stavka povezana s drugom. Primjer linearnog modela je linearna regresija: podatkovne točke se iscrtavaju na grafu kako bi se vidjelo imaju li linearni odnos; drugim riječima, može li se koristiti pravac za predstavljanje podataka. Ako se može nacrtati ravna crta, to znači da postoji veza između ove dvije kategorije. Linearni model može se koristiti za pronalaženje informacija o tome kako se dob, spol, plaća i druge karakteristike odnose na veličinu polaganja prava.

Modeli vremenske serije

Model vremenske serije je mjesto gdje aktuar proučava kako određena stavka funkcionira tijekom vremena. Na primjer, oni mogu pogledati kako se povijest osiguranja potraživanja vlasnika polica s vremenom mijenja kako bi se utvrdilo koliko će se naplatiti za određene karakteristike vlasnika polica, ili se može proučiti uspješnost ulaganja tijekom određenog vremenskog razdoblja kako bi se utvrdile stope za naplatu polica cjelokupnog životnog osiguranja.