Search citation statements
Paper Sections
Citation Types
Year Published
Publication Types
Relationship
Authors
Journals
Az értekezés tudományága a modern aktuáriustudomány (biztosításmatematika). A dolgozatban ismertetésre kerül a biztosítási kockázat fogalma, az élet- és nem-életbiztosítások definíciói, és röviden a biztosításmatematika hagyományos technikái. Az alapfogalmakból továbblépve bemutatásra kerülnek az utóbbi évtizedekben lezajlott változások, amelyek során gyökeres átalakuláson mentek keresztül a biztosítási konstrukciók mind az élet-, mind a nem-életbiztosítások esetében. A kockázatok felmérése egyre összetettebb modellek segítségével kezdett megvalósulni, aminek révén létrejöttek az újszerű biztosítások. A kockázati szemléletmód átalakulásához a módszertani és informatikai háttér fejlődése is elengedhetetlen volt, ami a modern aktuáriustudományok megszületését hozta magával. Ezek az eljárások magukba foglalják az összetett kockázatok árazását, de ezen túlmenően a biztosítási fedezetvállalással összefüggő bizonytalan jövőbeli pénzmozgások (cash flow-k) modellezését is, ami az újszerű szemléletet tükröző tartalékszámítás alapja. Több szabályozói rezsim is kialakításra került az utóbbi bő egy évtizedben, amik szorosan összekapcsolódnak az újabban használt szemléletmóddal, ilyen például a Szolvencia II, a kockázatok valós természetén alapuló tőkekövetelmény keretrendszere, avagy az IFRS 17 a biztosítási szerződések komplex szabványa. A dolgozat logikai fonalát végigkíséri a módszertan ismertetése és annak gépi megvalósítása, e két terület modern biztosításmatematikában összeérő szimbiózisának egyes szeleteit dolgozza fel az értekezés. Az értekezés az élet- és a nem-élet biztosítások vonatkozó kapcsolódási területei közül vonja vizsgálat alá az alábbi kutatási témákat. Az életbiztosítások esetén az elsődlegesen vizsgált téma a modern cash flow modellezés, annak alkalmazásai, továbbá bizonyos módszertani vonatkozásai (pl. a befektetési hozamok, a költségek, a halandóság, az ügyfélviselkedés modellezési technikái), mindezeknél szem előtt tartva az informatikai megvalósítást is. Monte Carlo szimulációk, idősorelemzési és többváltozós statisztikai eljárások, részletes érzékenységvizsgálati elemzések is alkalmazásra kerülnek. A nem-élet biztosítások esetén az újabban használt díjszámítás releváns kihívásai kerülnek górcső alá, különböző statisztikai és gépi tanulási algoritmusok (általánosított lineáris modell, döntési fák és véletlen erdők, neurális hálók) biztosítási károk modellezésére kerülnek alkalmazásra. Az értekezés esettanulmányok formájában dolgozza fel saját és társszerzős tanulmányok eredményeit, de emellett átfogó képet is ad az életbiztosítási cash flow modellezés és az újszerű nem-életbiztosítási árazás témáiról, azok részletes módszertani hátterével. A legfontosabb vizsgált kutatási hipotézisek az alábbiak: 1) Sztochasztikus módszerek révén számszerűsíthetővé válik a technikai kamatláb által nyújtott garancia értéke, amely különösen az alacsony hozamkörnyezetben jelentős hatással lehet a kötelezettségek értékére. 2) A veszteséges szerződéseknek jelentős kihatása van az IFRS 17-beli kezdeti megjelenítéskor a pénzügyi eredménnyel kapcsolatos mutatókra, ami optimalizálható a modell költségekre vonatkozó feltételezéseinek kalibrálásával vagy a díjkalkulációs és valóságbeli költségstruktúra hosszú távú konzisztenssé tételével. 3) Hagyományos folyamatos díjas életbiztosítások esetén releváns biztosítói adatokból nem kimutatható, hogy ha a referencia hozamok meghaladják a technikai kamatláb értékét, akkor megnő a törlési ráta. 4) Befektetési fókuszú egyszeri díjas életbiztosítási konstrukciók esetén viszont kimutatható releváns biztosítói adatokból a külső vagy belső kamatkörnyezettől való függés. Ha más befektetési formák magasabb hozamot kínálnak, vagy az adott szerződésen belül csökken az elérhető kamat szintje, akkor az adott szerződéscsoport tulajdonságaitól is függően megnőhetnek a törlési arányok. 5) Empirikus adatokon bizonyítható, hogy a gépi tanulási módszerek, illetve azok kombinálásai alkalmasak lehetnek rá, hogy felhasználásukkal az általános lineáris modellnél jobb előrejelző eszköz jöjjön létre a nem-életbiztosítási kármodellezésben, és bizonyos közelítésekkel formalizálhatók is ezek a modellek, a magyarázó erő egy részének elvesztése árán.
Az értekezés tudományága a modern aktuáriustudomány (biztosításmatematika). A dolgozatban ismertetésre kerül a biztosítási kockázat fogalma, az élet- és nem-életbiztosítások definíciói, és röviden a biztosításmatematika hagyományos technikái. Az alapfogalmakból továbblépve bemutatásra kerülnek az utóbbi évtizedekben lezajlott változások, amelyek során gyökeres átalakuláson mentek keresztül a biztosítási konstrukciók mind az élet-, mind a nem-életbiztosítások esetében. A kockázatok felmérése egyre összetettebb modellek segítségével kezdett megvalósulni, aminek révén létrejöttek az újszerű biztosítások. A kockázati szemléletmód átalakulásához a módszertani és informatikai háttér fejlődése is elengedhetetlen volt, ami a modern aktuáriustudományok megszületését hozta magával. Ezek az eljárások magukba foglalják az összetett kockázatok árazását, de ezen túlmenően a biztosítási fedezetvállalással összefüggő bizonytalan jövőbeli pénzmozgások (cash flow-k) modellezését is, ami az újszerű szemléletet tükröző tartalékszámítás alapja. Több szabályozói rezsim is kialakításra került az utóbbi bő egy évtizedben, amik szorosan összekapcsolódnak az újabban használt szemléletmóddal, ilyen például a Szolvencia II, a kockázatok valós természetén alapuló tőkekövetelmény keretrendszere, avagy az IFRS 17 a biztosítási szerződések komplex szabványa. A dolgozat logikai fonalát végigkíséri a módszertan ismertetése és annak gépi megvalósítása, e két terület modern biztosításmatematikában összeérő szimbiózisának egyes szeleteit dolgozza fel az értekezés. Az értekezés az élet- és a nem-élet biztosítások vonatkozó kapcsolódási területei közül vonja vizsgálat alá az alábbi kutatási témákat. Az életbiztosítások esetén az elsődlegesen vizsgált téma a modern cash flow modellezés, annak alkalmazásai, továbbá bizonyos módszertani vonatkozásai (pl. a befektetési hozamok, a költségek, a halandóság, az ügyfélviselkedés modellezési technikái), mindezeknél szem előtt tartva az informatikai megvalósítást is. Monte Carlo szimulációk, idősorelemzési és többváltozós statisztikai eljárások, részletes érzékenységvizsgálati elemzések is alkalmazásra kerülnek. A nem-élet biztosítások esetén az újabban használt díjszámítás releváns kihívásai kerülnek górcső alá, különböző statisztikai és gépi tanulási algoritmusok (általánosított lineáris modell, döntési fák és véletlen erdők, neurális hálók) biztosítási károk modellezésére kerülnek alkalmazásra. Az értekezés esettanulmányok formájában dolgozza fel saját és társszerzős tanulmányok eredményeit, de emellett átfogó képet is ad az életbiztosítási cash flow modellezés és az újszerű nem-életbiztosítási árazás témáiról, azok részletes módszertani hátterével. A legfontosabb vizsgált kutatási hipotézisek az alábbiak: 1) Sztochasztikus módszerek révén számszerűsíthetővé válik a technikai kamatláb által nyújtott garancia értéke, amely különösen az alacsony hozamkörnyezetben jelentős hatással lehet a kötelezettségek értékére. 2) A veszteséges szerződéseknek jelentős kihatása van az IFRS 17-beli kezdeti megjelenítéskor a pénzügyi eredménnyel kapcsolatos mutatókra, ami optimalizálható a modell költségekre vonatkozó feltételezéseinek kalibrálásával vagy a díjkalkulációs és valóságbeli költségstruktúra hosszú távú konzisztenssé tételével. 3) Hagyományos folyamatos díjas életbiztosítások esetén releváns biztosítói adatokból nem kimutatható, hogy ha a referencia hozamok meghaladják a technikai kamatláb értékét, akkor megnő a törlési ráta. 4) Befektetési fókuszú egyszeri díjas életbiztosítási konstrukciók esetén viszont kimutatható releváns biztosítói adatokból a külső vagy belső kamatkörnyezettől való függés. Ha más befektetési formák magasabb hozamot kínálnak, vagy az adott szerződésen belül csökken az elérhető kamat szintje, akkor az adott szerződéscsoport tulajdonságaitól is függően megnőhetnek a törlési arányok. 5) Empirikus adatokon bizonyítható, hogy a gépi tanulási módszerek, illetve azok kombinálásai alkalmasak lehetnek rá, hogy felhasználásukkal az általános lineáris modellnél jobb előrejelző eszköz jöjjön létre a nem-életbiztosítási kármodellezésben, és bizonyos közelítésekkel formalizálhatók is ezek a modellek, a magyarázó erő egy részének elvesztése árán.
Placing a value on life insurance liabilities is not easy. The issues are not new: we can go back to 1864, when the British Prime Minister William Gladstone referred in Parliament to the accounts of the Prudential Assurance Company: ‘As it stands, it presents a balance of £41,000 in favor of the society; but it has been examined by actuaries, and those gentlemen, proceeding upon principles which are no more open to question than a proposition of Euclid, say, that instead of a balance of £41,000 in favor of, there is one of £31,000 against the society’. In the twenty‐first century we still have debates on how to value the liabilities arising from life insurance policies, notably with the work of the International Accounting Standards Board in its effort to design an international financial reporting standard for insurance contracts, to be used in insurers' accounts. Key questions are what are the estimated future cash flows from a life policy? and what discount rate should be applied to the cash flows to derive a present value? Closely linked with these questions are how should the uncertainty about the cash flows be reflected in the valuation? and how can we ensure consistency of the valuation of the liabilities with the valuation of the insurers' assets?
Placing a value on life insurance liabilities is not easy. The issues are not new: we can go back to 1864, when the British Prime Minister William Gladstone referred in Parliament to the accounts of the Prudential Assurance Company: ‘As it stands, it presents a balance of £41,000 in favor of the society; but it has been examined by actuaries, and those gentlemen, proceeding upon principles which are no more open to question than a proposition of Euclid, say, that instead of a balance of £41,000 in favor of, there is one of £31,000 against the society’. In the twenty‐first century we still have debates on how to value the liabilities arising from life insurance policies, notably with the work of the International Accounting Standards Board in its effort to design an international financial reporting standard for insurance contracts, to be used in insurers' accounts. Key questions are what are the estimated future cash flows from a life policy? and what discount rate should be applied to the cash flows to derive a present value? Closely linked with these questions are how should the uncertainty about the cash flows be reflected in the valuation? and how can we ensure consistency of the valuation of the liabilities with the valuation of the insurers' assets?
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.