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Der MCEV stellt nicht nur in der Lebensversicherung, sondern auch in der Schadenversicherung einen alternativen Ansatz dar, um den ökonomischen Wert eines Unternehmens zu ermitteln. Dabei ist die Ermittlung des MCEV in der Schaden-versicherung durchaus weniger komplex als in der Lebensversicherung, da das Phänomen der Stochastik in der Stochastik i. d. R. nicht auftritt. In dieser Arbeit ist für die Schadenversicherung ein vereinfachtes Formelwerk für den MCEV ohne Renewals dargestellt, mit dem die wichtigsten Auswirkungen des Embedded Values in der Scha-denversicherung getestet werden kann.
Aufgrund der aktuellen gesetzlichen Rahmenbedingungen können Energieversorger von erneuerbaren Energien (Windkraft, Sonnenenergie, Geothermie) relativ stabile Erträge über längere Zeiträume generieren, so dass eine Investition in erneuerbare Energien für ein Versicherungsunternehmen eine attraktive Anlage darstellen kann. In dieser Arbeit soll daher mit einem vereinfachten Modell analysiert werden, wie eine solche Kapitalanlage sich auf das allgemeine ALM eines Versicherungsunternehmens auswirkt.
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.
Nicht nur seit den jüngsten Flutereignissen ist das Thema „Naturkatastrophen“ bekanntlich in aller Munde. Auch jüngere Mitmenschen haben inzwischen schon relativ häufig sogenannte „Jahrhundert-Fluten“ erlebt. Ob es sich dabei wirklich um Auswirkungen eines weltweiten Klimawandels handelt, ist unter rein wissenschaftlichen Gesichtspunkten über die relativ kurzen Beobachtungszeiträume schwer beweisbar. Fakt ist allerdings, dass Elementarereignisse sich kaum noch in unberührten Gegenden ereignen, so dass die Schadenaufwendungen im Vergleich zur Vergangenheit angestiegen sind. Hier stellt sich also in jedem Fall die Frage nach der generellen Versicherbarkeit. Aber es gibt noch andere Katastrophenereignisse, die die Versicherungsindustrie treffen können.
Die mikroökonomische Produktionstheorie beschreibt ein Produktionsmodell des Outputs als Funktion des Inputs und leitet aus der Grenzkostenfunktion das Angebot her. Überträgt man die-ses Modell auf Versicherungen, so ergibt sich hier der Output im Wesentlichen als Funktion der beiden wichtigsten Inputfaktoren Arbeit und Kapital, wobei diese Sichtweise im Rahmen der wertorientierten Steuerung von Versicherungsunternehmen aber eher unüblich ist. Dennoch ergeben sich aus der mikroökonomischen Sichtweise durchaus auch alternative Erkenntnisse, so dass in dieser Ausarbeitung das mikroökonomische Produktionsmodell unter einigen vereinfachenden Annahmen auf das Produkt Versicherung übertragen und mit der wertorientierten Sichtweise verglichen wird.
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.
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.
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.
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.
Mit Hilfe von internen Modellen kann man in der Schadenversicherung das Risiko / Rendite Profil einer Neugeschäftsstrategie bewerten und Entscheidungen daraus ableiten. Dabei kann man i. d. R. nur einzelne Strategien miteinander vergleichen, aber kein allgemein gültiges Optimum herleiten. Unter bestimmten Voraussetzungen ist es allerdings möglich, für das (Brutto) Neugeschäft auch geschlossene Lösungen für diese Fragestellung zu finden. Selbst wenn diese Voraussetzungen in der Reinform meistens kaum vorliegen, ergeben sich doch aus diesem Ansatz einige interessante Implikationen für die Unternehmenssteuerung. Insbesondere können solche Ansätze dafür verwendet werden, bessere „Startwerte“ zu finden, die dann mit internen Modellen getestet werden können.