MODELLI PREVISIONALI PER I RISCHI CATASTROFALI
Fredrik Thuring
Social Science Research Network
www.ssrn.com
La crescente frequenza di eventi distruttivi - naturali e non – hanno alimentato una domanda di coperture a cui sono legati sinistri potenziali di importi rilevantissimi. Per il mondo assicurativo, questo nuovo scenario si traduce in nuove opportunità di mercato ma anche in nuove sfide per gestire rischi di grande entità.
Dal punto di vista tecnico, la sfida si gioca sulla capacità di definire un modello efficiente di previsione dei sinistri.
Un modello efficace permette di prevedere in modo affidabile il volume e il costo complessivo relativo ai sinistri, in modo da poter costruire politiche tariffarie sostenibili per l’impresa assicurativa.
Le serie storiche di lungo periodo sono un utile riferimento in questo senso, ma sono applicabili solo a tipologie di rischio già da tempo osservate e per le quali - a fronte di una numerosità di sinistri più o meno elevata - corrispondano oneri per sinistro più o meno prevedibili e, mediamente, non ingentissimi.
Lo scenario è ben diverso nel caso di sinistri legati ad eventi catastrofali. Serie storiche meno ricche ed entità potenzialmente molto elevate rendono molto più difficoltosa la previsione di tali eventi – e dei relativi oneri per sinistri - e la conseguente definizione delle politiche tariffarie da parte delle compagnie.
Lo studio considera tre possibili modelli previsionali di distribuzione della probabilità di sinistri di grandi dimensioni, potenzialmente utilizzabili come base per la formulazione delle politiche tariffarie.
Lo studio confronta l’efficacia dei tre modelli alternativi e pone in evidenza ciò che rende un modello preferibile rispetto agli altri: non tanto la sua capacità predittiva quanto la sua adeguatezza rispetto allo scenario in esame (ossia la capacità di prendere in considerazione il maggior numero di fattori determinanti il contesto stesso e che possano avere un peso nella valutazione probabilistica dell’evento).