1 METODOLOGÍAS Y PRÁCTICAS EN RESERVAS TÉCNICAS PARA SEGUROS DE SALUD Y SEGUROS GENERALES LIMA - 31 DE MAYO, 2007 APESEG Presentado por: APESEG & Milliman,

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1 1 METODOLOGÍAS Y PRÁCTICAS EN RESERVAS TÉCNICAS PARA SEGUROS DE SALUD Y SEGUROS GENERALES LIMA - 31 DE MAYO, 2007 APESEG Presentado por: APESEG & Milliman, Inc. Ventajas y Limitaciones Ventajas y Limitaciones

2 2 Métodos de Reservas en la Práctica Source: Claims Reserving Working Party Paper

3 3 Análisis Exploratorio de Data Tasa de Desarrollo Ajuste del Desarrollo Presencia (ausencia) of siniestros grandes Pérdidas Volumen de Data

4 4 Análisis Exploratorio de Data Metodologías de proyección apropiadas Anomalías en la data Preguntas para la gerencia relacionadas con resultados manifestados en la data

5 5 Responsabilidades del Analista Reconocer niveles normales de fluctuación aleatoria Reconocer aberraciones en los patrones de siniestros Reconocer tendencias en patrones de siniestros Hacer preguntas a la gerencia con relación a los patrones Identificar causas ocultas de aberraciones Hacer ajustes/correcciones necesarias

6 6 Tests de Sensitividad Selección optimista/pesimista de factores de desarrollo Selección optimista/pesimista de factores de cola Selección optimista/pesimista de Bornhuetter- Fergunson ELRS Pesos relativos entre métodos

7 7 Cuando las Cosas Salen Mal La gerencia revisa la valuación actuarial del año anterior y despide al gerente de siniestros porque las reservas de siniestros aumentan cada año El nuevo gerente da instrucciones de reservar con base en el máximo pago probable Esto resulta en un incremento del 10% en el promedio de las reservas abiertas a lo largo de la última diagonal ¿Qué ocurrirá con el método para siniestros incurridos?

8 8 Comparación de Antes y Después El fortalecimiento tuvo un efecto mayor sobre las reservas. Estas están sobre-estimadas en un 14%

9 9 Cuando las Cosas Salen Mal La gerencia presiona al departamento de siniestros para negociar y concluir más siniestros En 2006, el departamento concluyó un 10% más de siniestros (pagando en promedio el valor abierto + la reserva de IBNR) ¿Qué ocurrirá con el método para siniestros incurridos?

10 10 Comparación entre Antes y Después La aceleración de negociación y cierre de siniestros ha incrementado las reservas en un 31%!

11 11 Ratio de Pérdida Supuesto Implícito Ratio de Pérdida se conoce o se puede estimar razonablemente Pérdida última es proporcional a la exposición (primas) Fortalezas Simplicidad Requisitos de data básicos Puede usar supuestos de tarificación referentes al ratio de pérdida Debilidad Depende enteramente de la calidad del estimado del ratio de pérdida

12 12 Desarrollo de Pérdida Pagada Supuesto Implícito Las pérdidas se pagan a la misma tasa sin consideración del año accidente Fortalezas Simplicidad Requisitos de data básicos No depended de las reservas de siniestros Proporciona un test objetivo del desarrollo de pérdidas incurridas Debilidades Sensible a cambios en el patrón de negociación y cierre Resultados para año inmaduro pueden ser erráticos

13 13 Desarrollo de Pérdida Incurrida Supuesto Implícito La solidez de la reserva de siniestros depende solamente de la demora desde la fecha de accidente Fortalezas Simplicidad Requisitos de data básicos Converge a último más rápido que método de pérdida pagada Puede ser mejor que método de pérdida pagada para años inmaduros Debilidades Sensible a cambios en las reservas de siniestros

14 14 BORNHUETTER-FERGUSON Supuesto Implícito La reserva depende del ratio de pérdida, exposición y patrones de desarrollo Fortalezas Combina método de ratio de pérdida con método de desarrollo Evita problema con el método de desarrollo referente a años inmaduros Bueno para usar con data errática Debilidades Depende de la calidad de el ratio de pérdida Requiere data de exposiciones y data de triángulos

15 15 Fortalezas / Debilidades Métodos son intuitivos. Una vez organizada la data en triángulos, los patrones son obvios No se requiere matemática sofisticada Hojas de Cálculo Requerimientos de data razonables Dependen de supuestos implícitos – pueden no ser adecuados Falla en supuestos implícitos pueden llevar a resultados incorrectos Muchos parámetros – puede resultar en alto grado de varianza en resultados Sin información disponible en cuanto confianza del calce o distribución de error No se ha modelado realmente el proceso Fortalezas Debilidades