SYM:Рейтинги прогнозируемой платежеспособности

Библиотека
Инструменты
Все Страховщики
Рейтинги
Доп.Инфо
Законодательство
Ссылки.
Советы
Магазин

Прогноз базового рейтинга платежеспособности

Как и в при построении базового рейтинга текущей платежеспособности показателем для сравнения компаний служит отношение капитала компании к стоимоти ее активов. Точно также, как в базовом рейтинге компании упорядочиваются по убыванию показателя и никакое разбиение на классы не вводится. Т.е. вид рейтинга аналогичен виду базового рейтинга платежеспособности, но вместо значения показателя за прошлый год указывается место в базовом рейтинге и значение показателя в базовом рейтинге.

Однако, когда мы строим прогнозный рейтинг, мы не можем напрямую вычислить отношение капитала к стоимости активов, ибо эти величины пока неизвестны. Вместо этого мы вычисляем показатель исходя из отчетности по которой стоился базовый рейтинг и опыта прошлых лет. Из всей предоставляемой в отчетах информации мы выбираем ту, которая предоставляется подавляющим большинством страховщиков и при этом описавает различные стороны бизнеса. Мы остановили наш выбор на следующих пяти величинах:

Капитал,

Стоимость всех активов, присутствие этих двух величин обязательно, ибо они используются в базовом рейтинге;

Стоимость всех инвестиций, как величина отражающая политику фирмы при размещении имеющихся средств;

Величина заработанных премий,в качестве характеристики активности фирмы на страховом рынке;

Убыточность, как отражение андеррайтинговой политики;

Инвестиционный доход, для отражения эффективности управления инвестиционным портфелем.
Но для анализа мы берем несколько другие величины, стараясь получить величины независимые и безразмерные:

Отношение капитала к стоимости активов;

Капитал;

Отношение стоимости инвестиций к стоимости всех активов;

Отношение заработанных премий к капиталу;

Убыточность;

Отношение инвестиционного дохода к стоимости инвестиций.

На основе данных о значениях этих величин на начало года (за прошедшие годы) и значения отношения капитала к стоимости активов на конец года строится модель, которая и используется для прогноза. В настоящий момент нами используется линейная регрессинная модель с добавлением квадратичной зависимости от отношения капитала к стоимости активов. Если наблюдается недостаточность данных, то можно либо спрогонозировать их исходя из истории, либо заменить на средние по всем компаниям.

Согласно полученным нами результатам наибольшее влияние на будущее значение отношения капитала к стоимости активов оказывают текущее значение этого показателя, а также величина убыточности. Четыре других показателя имеют меньшее значение, и коэффициенты при этих показателях демонстрируют низкую устойчивость.

Построенный таким образом рейтинг прогнозируемой платежеспособности отражает основные тенденции развития страховой компании; он демонстрирует снижение платежеспособности у высокоплатежеспособных фирм и ее рост у низкоплатежеспособных. Кроме того, данный рейтинг демонстрирует развитие страховой компании в нормальной ситуации и подходит скорее для партнеров фирмы и инвесторов, а не для страхователей, для которых более важна платежеспособность страховщика в случае неблагоприятного развития ситуации. Однако и данный рейтинг небезынтересен, ибо опираясь на него можно выделить те фирмы, которые при низкой платежеспособности не стремятся ее нарастить, то есть фирмы потенциально опасные в качестве долгосрочных партнеров.

Недостатки и преимущества данного сходны с недостатками базового рейтинга текущей платежеспособности, а кроме того, связаны со способом прогнозирования. Итак, преимущества данного рейтинга:

Минимальное количество требуемой информации;

Не нужны дополнительные предположения о текущем состоянии фирмы;

Не нужны дополнительные предположения о развитии ситуации в будущем;

Простота модели позволяет определить коэффициенты даже при недостаточном количестве информации;

Простота и универсальность прогнозируемого показателя;

и недостатки:

Не учтена структура активов и обязательств;

Не учитываются интересы различных групп пользователей;

Простота модели не может гарантировать тосного прогноза;

Не учитывается то, что наиболее важна способность страховщика платить даже при неблагоприятном развитии ситуации.

Исходя из недостатков можно предположить несколько путей модификации рейтинга: 1) уточнение прогнозируемого показателя; 2) увеличение количества переменных, по которым строится прогноз; 3) уточнение модели, за счет видоизменения формы зависимостей; 4) построение прогнозов платежеспособности для случаев неблагоприятного развития ситуации.

Прогноз базового рейтинга платежеспособности при неблагоприятном развитии ситуации.

Данный рейтинг мы будем строить аналогично тому как мы строили предыдущий ретинг, то есть мы будем использовать тот же самый прогнозируемый показатель, те же самые переменные и линейную модель для построения прогноза.
Однако, если выше мы строили прогноз не делая каких-либо предположений о будущем развитии ситуации, а теперь мы будем предполагать неблагоприятное развитие ситуации.

Исходя из тех величин, на которых базировался прогноз при построении предыдущего рейтинга возможны такие варианты неблагоприятного развития ситуации:

В наступившем году возрастет убыточность;

Рост собранных страховых премий будет быстрее, чем в среднем по отрасли;

Возросшая убыточность не будет скомпенсирована снижением сбора премий.
Таким образом нам нужно построить модель включающую зависимость показателя платежеспособности от собираемых в наступившем году премий и осуществляемых выплат.

Итак, из имеющейся отчетности извлекаются следующие величины:

Капитал страховой компании на начало некоторого года;

Стоимость всех ее активов и

Всех ее инвестиций на тот же момент времени;

Величина премий заработанных за предшествующий рассматриваемому год;

Суммарный размер страховых выплат за тот же год;

Величина премий заработанных за рассматриваемый год;

Суммарный размер выплат за рассматриваемый год.
По этим данным определяются значения переменных использованных при построении прогноза базового рейтинга платежеспособности плюс еще двух переменных:

Отношения заработанных в рассматриваемом году премий к премиям премиям заработанным в предшествующем году;

Отношения убыточностей рассматриваемого и предшествующего ему годов.
По всей полученной статистике подобного рода строится линейная регрессионная модель определяющая связь между показателем платежеспособности на конец рассматриваемого года и значениями переменных, по которой и производится прогнзирование.

Построенная линейная модель может быть использована для построения прогноза платежеспособности, и соответственно рейтинга, при любом предположении о будущих премиях и выплатах.(Попробуйте построить свой рейтинг!) Но в нашем рейтинге приводятся значения показателя платежеспособности лишь в трех случаях:

Убыточность и рост заработанных премий предполагались такими, что уменшение показателя платежеспособности (по сравнению со случаем, когда убыточность и рост премий равны среднему) было бы равно среднему по всем случаям, когда значение показателя платежеспособности было меньше, чем его значение при условии, что убыточность и рост премий равны среднему.

Величина убыточности бралась равной среднему из тех случаев, когда она была больше средненей, а рост заработанных премий принимался равным среднему.

Рост премий принимался равным среднему из случаев, когда он был больше среднего, а убыточность принималась равной среднему.

Преимущества и недостатки данного рейтинга определяются выбором показателя платежеспособности (отношение капитала к стоимости всех активов), выбором переменных для построения модели, линейностью модели и тем, что предложено всего три пути неблагоприятного развития ситуации.

Данный рейтинг уже позволяет судить о том какие компании в будущем могут оказаться неплатежеспособными. (В рейтинге они отмечены красным цветом.) Однако использовать его для этой цели надо с осторожностью, поскольку он отражает специфику фирм с низкой платежеспособностью, равно как и не учитывает влияния размера фирмы на подвижность убыточности или сбора премий. Эти недостатки суть недостатки линейной модели и на них не нужно дополнительно останавливаться. И они не мешают видеть менее устойчивые страховые компании.