Métodos Determinísticos de Estimativa para Provisões
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Métodos determinísticos de estimativa para provisões:
Apresentamos os dois principais métodos determinísticos para realizar estimativas de provisões:
Método: Chain Ladder (CLM).
O método Chain-Ladder (“escada em cadeia”) é um dos métodos mais utilizados no mundo. Ele usa apenas os dados históricos de perdas para projetar as perdas futuras. A hipótese fundamental no “CLM” é que as indenizações de sinistros registradas até a data base continuarão a se desenvolver de maneira semelhante no futuro.
Ele é melhor usado nas seguintes condições:
1- Quando houver dados históricos em grandes volumes e confiáveis sobre perdas.
2- O método é particularmente adequado para alta frequência e baixa severidade e avisos regulares dos sinistros as seguradoras.
3- Quando a presença ou ausência de grandes sinistros não distorcer os dados.
Limitações na aplicação do método Chain-Ladder.
1- O método Chain-Ladder pode ser usado apenas se o padrão de desenvolvimento de perdas no passado continuar no futuro.
2- Os dados dos sinistros passados devem ser precisos.
3- Não pode ser usado se houver alterações nas operações da seguradora: (por exemplo, uma alteração na franquia do segurado).
4- As mudanças ambientais também podem invalidar a suposição primária da técnica de desenvolvimento.
Método Bornhuetter-Ferguson (BF):
O método Bornhuetter-Ferguson é um dos métodos mais extensos (no sentido do custo computacional), perdendo apenas para o método Chain-Ladder. O método “BF” é essencialmente uma mistura dos métodos “Chain-Ladder” e taxa de perda esperada. O método Bornhuetter-Ferguson pressupõe que indenizações de sinistros não relatadas se desenvolverão com base nas indenizações esperadas.
Ele é melhor usado nas seguintes condições:
1- Se tem poucos dados e ou se os dados apresentam volatilidade. (nova linha de negócios)
2- Se os sinistros reportados não necessariamente fornecem um bom indicador do IBNR.
3- Para linhas de seguro de cauda longa.
Limitações na aplicação no método Bornhuetter-Ferguson:
1- Exigir dados históricos para fatores de desenvolvimento.
2- Altamente dependente da taxa de perda esperada ou do prêmio puro.
3- A taxa de perda esperada é crítica.
by Jardel Monti – Sócio da Company Prime