Determining the Value of Risk in Non-Life Insurance Company

• Autorzy: Viera Pacakova

Warianty tytułu

Określanie wartości ryzyka w zakładzie ubezpieczeń działu II

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This article deal with quintile-based risk measures for insurance business. Value at Risk (VaR) is probably one of the most widely used measures of risk in financial sector. Simply speaking, the VaR of a loss variable X is the minimum value of the distribution such that the probability of the loss larger than this value is not more than a given probability. We have determined VaR of the exponential, lognormal and Pareto loss distributions in insurance practice. We also explained methods of determination of the conditional VaR and mean shortfall. These risk measures may be constructed in insurance business for the determination of economic capital or for the setting of insurance premium. Example of application presents computation of the above mentioned risk measures based real data from insurance company using statistical packages SAS and Statgraphics Centurion XV for loss variable that is difference between collective risk S and risk premium RP. The paper is product part of the research project GACR 402/09/1866: Modelling, simulation and management of insurance risks. (original abstract)

Artykuł omawia miary ryzyka oparte na analizie kwantylowej. Wartość narażona na ryzyko (VaR) jest jedną z najczęściej używanych miar w sektorze finansowym. Zmienna X w wartości narażonej na ryzyko szkody to wartość minimalna dystrybucji, a więc prawdopodobieństwo straty większej niż ta wartość jest, nie większa niż to prawdopodobieństwo. W artykule określono wartość narażoną na ryzyko dla rozkładu szkód wykładniczego, logarytmicznie normalnego i Pareto w ubezpieczeniach. Wyjaśniono również sposoby określania warunkowej wartości narażonej na ryzyko i jej średniego spadku. Wspomniane pomiary ryzyka mogą być stosowane w dziedzinie ubezpieczeń dla określania kapitału przedsiębiorstwa lub ustalania wysokości składki. Aby ukazać ich zastosowanie, przedstawiono obliczenia wspomnianych pomiarów ryzyka na podstawie autentycznych danych pochodzących z firm ubezpieczeniowych z użyciem pakietów analiz statystycznych SAS i Statgraphics Centurion XV dla zmiennej szkód (czyli różnicy pomiędzy zbiorczym ryzykiem S i składką wyliczoną na bazie ryzyka RP). Artykuł ten jest częścią projektu badawczego GACR 402/09/1866: Modelowanie, symulacja i zarządzanie ryzykiem w ubezpieczeniach. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Risk; Insurance risk; Insurance company; Financial sector; Risk measures

PL

Ryzyko; Ryzyko w ubezpieczeniach; Towarzystwa ubezpieczeniowe; Sektor finansowy; Pomiar ryzyka

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
• Rocznik: 2011
• Numer: nr 182
• Strony: 254--262

Twórcy

autor

Viera Pacakova

• University of Pardubice, Czech Republic

Bibliografia

• Boland, P.J., 2007, Statistical and Probabilistic Methods in Actuarial Science, Chapman&Hall/CRC, London.
• Horakova, G., Mucha, V., 2006, Teoria rizika v poisteni, Vydavatel'stvo EKONOM, Bratislava.
• Pacakova, V, 2004, Aplikovana poistna statistika, IURA EDITION, Bratislava.
• Pacakova, V., 2007, Modelovanie a simulacia rizik v nezivotnom poisteni. E+M- Ekonomie a Management, Technicka univerzita v Liberci, nr 3, rocz. X, s. 109-121.
• Tse, Y.K., 2009, Nonlife Actuarial Models, University Press, Cambridge.