Gestionando riesgos de seguros a través de la titulización

En el mundo de los seguros, manejar los riesgos es una tarea clave. Una forma de manejar estos riesgos es a través de un proceso llamado "securitización". Este término se refiere a convertir riesgos de seguros en productos financieros que se pueden vender a inversores. Este proceso tiene dos etapas principales: entender las pérdidas pasadas y modelar acuerdos para riesgos futuros. Este artículo te explicará cómo funciona este proceso de manera sencilla.

#Entendiendo el Proceso de Securitización

El primer paso para securitizar riesgos de seguros es el modelado de pérdidas. Aquí es donde miramos datos del pasado para estimar posibles pérdidas futuras. Queremos saber no solo cuánto dinero se perdió en el pasado, sino también cuánto tiempo tomó para que esas pérdidas se desarrollaran. Los resultados de esta etapa informan la siguiente, que es la etapa de modelado de acuerdos. En esta etapa, los aseguradores y los inversores negocian términos basados en la información derivada de los datos de pérdidas.

Aunque ambas etapas son importantes, este artículo se centrará principalmente en el modelado de pérdidas.

#Modelado de Pérdidas Explicado

El modelado de pérdidas se trata de analizar datos relacionados con reclamos pasados. Hay varios métodos que los actuarios (expertos en riesgo) usan para entender estas pérdidas. Algunos métodos miden directamente los cambios en las pérdidas acumulativas a lo largo del tiempo, mientras que otros usan modelos estadísticos que predicen cómo crecerán o disminuirán las pérdidas.

Un método común se llama el "modelo de razón de enlace", que es bastante efectivo para el desarrollo temprano de pérdidas. Sin embargo, puede tener dificultades con pérdidas en etapas posteriores debido a datos limitados. Otros modelos, conocidos como modelos paramétricos, tienden a funcionar mejor para proyecciones pero carecen de la flexibilidad necesaria para datos anteriores.

Para abordar los problemas presentados por ambos modelos, algunos expertos combinan aspectos de ambos en un solo modelo que puede manejar de manera diferente datos tempranos y tardíos. Este enfoque permite una representación más precisa del desarrollo de pérdidas a lo largo del tiempo.

#Modelando el Desarrollo de Pérdidas

Para hacer predicciones precisas sobre reclamos futuros, analizamos los datos históricos en lo que se llama un "triángulo de desarrollo de pérdidas". Este triángulo muestra reclamos a lo largo de diferentes años de accidente y cómo esos reclamos se desarrollan con el tiempo.

El objetivo aquí es predecir cuánto costará en última instancia cada año de accidente. Esto implica crear un modelo que pueda manejar tanto el "cuerpo" del triángulo (pérdidas tempranas) como la "cola" (pérdidas tardías). El cuerpo se ocupa de reclamos más inmediatos, mientras que la cola trata las pérdidas que se desarrollan más lentamente y que pueden tardar años en resolverse por completo.

Para las predicciones iniciales, los actuarios a menudo utilizan el modelo de cadena de escaleras. Sin embargo, este modelo se ajusta para tener en cuenta diferentes niveles de incertidumbre en las predicciones. A medida que pasa el tiempo, las pérdidas tienden a estabilizarse, lo que significa que los reclamos anteriores podrían fluctuar más que los reclamos posteriores. Reconocer esta variación es esencial para crear pronósticos realistas.

#Previendo Pérdidas Futuras

Una vez que tenemos una buena comprensión de las pérdidas pasadas, la próxima tarea es pronosticar pérdidas futuras. Esta predicción es crucial porque guía cómo los aseguradores fijarán precios en sus productos y manejarán riesgos en adelante.

Para pronosticar pérdidas futuras, a menudo cambiamos nuestro enfoque de pérdidas totales a ratios de pérdidas. Un ratio de pérdidas es una comparación de las pérdidas con las primas recaudadas. Nos ayuda a ver cuánto de la prima se está consumiendo con reclamos, lo que facilita pronosticar el rendimiento futuro.

Un modelo sencillo para esto es el modelo de caminata aleatoria. Este modelo permite predecir ratios de pérdidas futuros basados en datos pasados, pero introduce algo de aleatoriedad para tener en cuenta variaciones imprevistas. Esta aleatoriedad refleja las incertidumbres del mundo real que enfrentan los aseguradores.

#Agregando Complejidad para Mejores Predicciones

A veces, se añaden mecanismos más complejos al modelo de caminata aleatoria para mejorar la precisión. Por ejemplo, se puede incluir un factor de reversión a la media. Esto significa que si el ratio de pérdidas se aleja demasiado de un objetivo predefinido, se empuja de nuevo hacia ese objetivo. Esto ayuda a simular el comportamiento de los aseguradores que podrían ajustar sus prácticas en respuesta a las tendencias de pérdidas con el tiempo.

Además, en escenarios de la vida real, los ratios de pérdidas reales no se conocen al hacer pronósticos futuros. En cambio, dependemos de las predicciones de nuestros modelos de desarrollo de pérdidas. Esta incertidumbre necesita ser incorporada en nuestros modelos de pronóstico.

Para abordar esto, se puede añadir un enfoque de error de medición. Esto tiene en cuenta la diferencia entre los ratios de pérdidas reales y los estimados, permitiendo una predicción más robusta.

#Estableciendo Predicciones Sensatas

Al construir modelos, un gran desafío es establecer puntos de partida razonables, conocidos como priors. Estos priors pueden afectar significativamente las predicciones futuras. En casos donde hay pocos datos, como en nuevos programas de seguros, unos priors mal elegidos pueden llevar a pronósticos muy inciertos.

Para combatir esto, podemos utilizar una técnica llamada análisis bayesiano jerárquico. Este enfoque nos permite agrupar programas de seguros similares y derivar priors informados basados en datos históricos. Al confiar en grupos de programas similares, podemos hacer predicciones más precisas incluso cuando los conjuntos de datos individuales son escasos.

#Validando los Modelos

Una vez que se construyen los modelos, el siguiente paso es validar su efectividad. Esto es crucial ya que un modelo puede desempeñarse bien durante el desarrollo pero no dar predicciones precisas al aplicarse a nuevos datos.

Uno de los principales métodos de validación se llama calibración basada en simulación. En este método, creamos conjuntos de datos simulados basados en los modelos y luego verificamos si las predicciones del modelo se alinean con los datos simulados. Si las predicciones son precisas, podemos confiar en que los modelos son fiables.

Otro método para la validación es a través de chequeos predictivos previos y posteriores. Esto implica comparar las predicciones realizadas bajo el modelo con datos pasados reales para ver qué tan bien el modelo replica los resultados observados.

#Pruebas retrospectivas de los Modelos

Incluso si un modelo pasa sus validaciones, es esencial realizar pruebas a gran escala con datos reales para evaluar su rendimiento. Este proceso se conoce como pruebas retrospectivas.

Las pruebas retrospectivas implican examinar cómo se desempeña el modelo en diferentes conjuntos de datos. A menudo utilizamos una técnica llamada validación cruzada dejando fuera el futuro, donde el modelo se entrena con datos pasados y se prueba con la información más reciente disponible para ver qué tan bien puede predecir pérdidas futuras.

Los datos utilizados para estas pruebas son típicamente reclamos históricos de varias líneas de negocio, lo que ayuda a asegurar una comprensión amplia de cómo podrían desempeñarse los modelos en diferentes situaciones.

#Combinando Modelos para Mejores Predicciones

Después de las pruebas retrospectivas, podemos tomar los resultados de rendimiento y combinar modelos para mejorar las predicciones. Este método se conoce como apilamiento.

El apilamiento implica mezclar predicciones de múltiples modelos para llegar a un pronóstico general más preciso. Al hacer esto, podemos aprovechar las fortalezas de diferentes modelos mientras mitigamos sus debilidades.

Por ejemplo, si un modelo funciona bien para un tipo particular de seguro mientras que otro destaca en un contexto diferente, combinarlos puede proporcionar un resultado óptimo.

#Evaluando el Rendimiento del Modelo

Para evaluar qué tan bien funcionan nuestros modelos, podemos usar varias métricas de rendimiento. Dos métricas importantes son la densidad predictiva puntual logarítmica esperada (ELPD) y el error cuadrático medio (RMSE).

• ELPD da una idea de cuán probables son los valores predichos en comparación con los resultados reales. Valores más altos indican mejor rendimiento.
• RMSE proporciona una medida de cuán alejadas están las predicciones de los resultados reales, siendo valores más bajos una indicación de mejor precisión.

Evaluar modelos usando múltiples métricas ayuda a capturar una imagen más completa de su rendimiento en diferentes contextos.

#Diagnóstico de Calibración

Una parte crucial de la evaluación del modelo implica revisar qué tan bien las predicciones coinciden con las pérdidas reales, un proceso conocido como calibración. Si las predicciones son sistemáticamente demasiado altas o demasiado bajas, eso indica un problema de calibración.

Por ejemplo, si los modelos sobrestiman sistemáticamente las pérdidas en ciertas líneas de negocio, es posible que no sean fiables para tomar decisiones informadas. Es fundamental asegurarse de que los modelos proporcionen pronósticos precisos con la cuantificación adecuada de la incertidumbre, especialmente cuando se utilizan para fijar precios en transacciones financieras.

#Conclusión

Manejar con éxito el riesgo de seguros de responsabilidad civil a través de la securitización implica un proceso estructurado cuidadosamente que abarca tanto el modelado de pérdidas pasadas como la previsión de pérdidas futuras. Al usar diversos modelos estadísticos y combinarlos a través de técnicas como el apilamiento, los aseguradores pueden producir predicciones más fiables.

Sin embargo, es esencial que estas predicciones estén validadas y calibradas adecuadamente para asegurarse de que sean útiles en la práctica. Como el seguro es un campo en constante evolución, el perfeccionamiento continuo de estos modelos ayudará a asegurar la efectividad en la gestión de riesgos y la optimización de la toma de decisiones para aseguradores e inversores por igual.