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Im ersten Teil dieser Publikation wurde unter nicht allzu restriktiven Anforderungen hergeleitet, dass man auch für Versicherungen approximativ das mikroökonomische Produktionsmodell anwenden kann. Dies liefert eine andere Sichtweise im Hinblick auf die Unternehmenssteuerung. In diesem zweiten Teil werden weitere Anwendungen dieses Modells diskutiert.
Der Aufbau der Standardformel ist relativ komplex, wobei für die Befüllung des QIS 5 Berechnungstools in der Regel intensive Vorarbeiten benötigt werden. In dieser Ausarbeitung werden die wichtigsten Berechnungsschritte an Hand des durchgängigen Datenmodells der „IVW Privat AG“ durchgeführt, um so einen vollständigen Überblick über die wesentlichen Zusammenhänge zu ermöglichen. Dieses vergleichsweise einfache Datenmodell eignet sich dabei nicht allein für die Berechnung der Standardformel, sondern auch für weitere Anwendungen in diesem Zusammenhang.
Die lineare Regression ist das bekannteste Verfahren zur Fehlerausgleichung, welches relativ einfach umgesetzt werden kann. Verallgemeinerte lineare Modelle sind eine zweckmäßige Erweiterung dieses Verfahrens, können aber aufgrund ihrer hohen Komplexität i. d. R. nur mit spezieller Software gerechnet werden. Aus diesem Grund wird in dieser Arbeit anhand eines fiktiven Storno-bestandes illustriert, wie man Ausgleichsrechnungen auch mit Hilfe von Gauß Markow Modellen durchführen kann, die mittels EXCEL und Visual Basic ebenfalls noch vergleichsweise einfach umsetzbar sind.
Für Schadenreserven existieren keine hinreichend fungiblen Märkte und somit auch keine Marktpreise im klassischen Sinn. Für eine Fair Value Bewertung bedarf es also eines geeigneten Modellansatzes. In der Schadenversicherung wird üblicher- weise der Transaktionswert modelliert, wobei hier die korrekte Modellierung der Kapitalkosten einer der zentralen Punkte ist. Der Fair Value der zedierten Reserven kann als Differenz zwischen dem Fair Value der Bruttoreserven und dem Fair Value der Nettoreserven angesetzt werden. Dieser Ansatz berücksichtigt allerdings nicht das Bonitätsrisiko des Rückversicherers. Eine adäquate Anpassung des Bewertungsmodells ist demnach erforderlich.
Für eine angemessene Modellierung von Nat Cat Risiken (beispielsweise im Zusammenhang mit einer Rückversicherungsoptimierung) verwendet man üblicherweise Event Loss Tabellen, die von professionellen externen Anbietern mit regelmäßigen Aktualisierungen zur Verfügung gestellt werden. Diese Modelle sind i. d. R. sehr kostspielig, so dass sie oft nur von Rückversicherern oder Rückversicherungsmaklern für die Anwendung auf die eigenen Kundenportfolios lizenziert werden. Alternativ dazu kann mit öffentlich verfügbaren Informationen eine (wenn auch im Vergleich zu professionellen externen Modellen) vereinfachte Nat Cat Modellierung durchgeführt werden, die Erkenntnisse für eine Rückversicherungsoptimierung ermöglicht.
Die Solvency II Standardformel erlaubt zusätzlich zum Ansatz einer Verlust- absorbierung durch Rückstellungen auch den Ansatz einer Verlustabsorbierung durch latente Steuern. Die Verlustabsorbierung durch latente Steuern hängt davon ab, wie werthaltig aktivierte latente Steuern in einer Marktwertbilanz für einen vordefinierten Verlustfall sind. Hier gibt die Standardformel keine klaren Vorgaben, sondern verlangt für den Ansatz einer Verlustabsorbierung und damit einhergehend einer Minderung des Solvenzkapitalbedarfs eine Einschätzung der Werthaltigkeit aktivierter latenter Steuern.