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Naturkatastrophen-Risiken: Fast ein Fall für Big Data

17.06.2016 – Big_Data_ClolourboxDie Bemessung, Bewertung und Preisfindung von weltweiten Naturkatastrophen-Risiken erfordert eine riesige Datenmenge und eine schnelle Verarbeitung der Daten. Dies gilt für die Erstversicherungen, aber vor allem auch für die Rückversicherungen. Die Hannover Rück, weltweit drittgrößter Rückversicherer hat insgesamt global 21.914 Verträge zur Rückversicherung von Schäden durch Naturkatastrophen im Bestand.

Naturkatastrophen können eine existenzbedrohende Gefahr sowohl für Erst- als auch für Rückversicherer darstellen. Wichtig ist es daher wie Kai Haseloh vom Group Risk Management der Hannover Rück auf dem 3. Weiterbildungstag der Deutschen Gesellschaft für Versicherungs- und Finanzmathematik (DGVFM) in Hannover erklärte, eine Überexponierung bei Großkatastrophen zu vermeiden und die Kapitalbasis zu schützen.

Die Kernaufgabe besteht nach seinen Worten darin, die Balance zu finden und das Kapital optimal einzusetzen. Den 150 Underwritern bei Hannover Rück sind Limits gesetzt. Mit einer Matrix verschiedener Stürme (Hurricans, Winterstürme in Europa und andere Naturkatastrophen) wird die Zeichnung in den einzelnen Marktbereichen begrenzt. Hilfe erhalten die Underwriter von einem zentralen System, dem Nat-Cat-Risikomanagement in Echtzeit.

Wie dieses Projekt auf der Schwelle zu Big Data bei der Hannover Rück aussieht, das mit Ausnahme einiger noch notwendiger Ergänzungen abgeschlossen ist und zufriedenstellend funktioniert, zeichnete Haseloh in seinem Vortrag nach. Dabei knüpfte er zunächst an den Datenbestand der Erstversicherer an. Sie liefern Informationen über Art und Inhalt der einzelnen Versicherungsverträge. Als gut bezeichnete Haseloh die Datenlage der US-Erstversicherer, weniger gut sei sie in Asien. So fehlten oft Angaben beispielsweise über Deckungsrückstellungen für die Folgen verschiedener Ereignisse u.a. bezüglich Arbeiterunfallhaftpflicht oder Geschäftsausfall.

Zu den Werkzeugen der Versicherer gehören die Naturgefahrenmodelle verschiedener Plattformen, wobei den Standards großer Modellhersteller die größte Bedeutung zukommt. Für ein realistisches Abbild der Gefährdung reichen historische Kataloge der Katastrophen nicht aus. Benötigt werden stochastische Modelle, die u.a. Auskunft darüber geben, wo die Stürme entstehen, wohin sie ziehen und wie hoch die Windgeschwindigkeit ist. Dazu bedarf es nach den Worten von Haseloh Heerscharen von Naturwissenschaftlern.

Daraus entsteht ein simuliertes Even-Set, das durchaus Ähnlichkeit mit historischen Modellen hat. Diese umfassen jedoch nur einen Zeitraum von 25 Jahren (1980 bis 2005), während durch den stochastischen Ansatz jetzt 10.000 bald sogar 100.000 simulierte Katastrophenjahre zur Verfügung stehen. Sie sind die Grundlage für die Risikobewertung und geben Informationen über die Eintrittswahrscheinlichkeit von Naturkatastrophen und die mögliche Schadenhöhe.

Derartige Modelle kauft die Hannover Rück ein, wobei es immer wieder Lücken gibt, wie bei der Gefahrenabdeckung im Fall der Buschfeuer in Kanada in diesem Jahr. Für mittelgroße Naturgefahren baut die Hannover Rück daher auch eigene Modelle, so im Fall des Wintersturms in Japan 2014. Finden muss der Rückversicherer laut Haseloh ein Risikomaß für die einzelnen Verträge, und das weltweit. Value at Risk (VaR) allein hat laut Haseloh Nachteile, Eine bessere Annäherung bietet Tail Value at Risk (TvaR).

Er ist definiert als der erwartete Verlust für den Fall, dass der VaR tatsächlich überschritten wird. Somit ist er der wahrscheinlichkeitsgewichtete Durchschnitt aller Verluste, die den VaR-Wert übertreffen. Es wird nicht nur ein Fall, sondern es werden mehrere Ereignisse einbezogen. Haseloh bezeichnete dies als guten Risikomaßstab, wenn ein Vertrag zum Bestand hinzukommt.

Allerdings hat dies auch seine Tücken, denn die Datenbank braucht Zeit zur Berechnung, die bei den Vertragserneuerungsrunden kaum vorhanden ist. Um schneller einen Vertrag zum Portefeuille hinzufügen zu können, gebe es aber einen Kunstgriff: die Reduzierung auf die schlimmsten 100 Jahre. Passt der Vertrag ins Portefeuille, ist jedoch die Kapazität schon weitgehend ausgeschöpft, dann gibt es für den Underwriter in Absprache noch die Möglichkeit der Umschichtung oder des Tausches. Bei nicht modellierbaren Vertragstypen lohnt es sich eigene Modelle zu bauen, im schlimmsten Fall muss man auf Schätzungen zurückgreifen. (cs)

Bildquelle: Colourbox

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