ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО
ОБРАЗОВАНИЯ
«РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ
УНИВЕРСИТЕТ ТУРИЗМА И СЕРВИСА»
(ФГОУВПО «РГУТиС»)
ИНСТИТУТ ТУРИЗМА И ГОСТЕПРИИМСТВА
(г. Москва) (филиал)
Методы оценки рисков в страховании
Выполнила:
Студентка 3 курса
Э3
Кузьмина Надежда
Москва
2013
Введение
Каждый год на Земле отмечается множество
природных явлений: около 100 тыс. гроз,
10 тыс. наводнений, тысячи землетрясений,
оползней и ураганов, сотни извержений
вулканов, тропических циклонов. Аварии
и катастрофы наносят немалый материальный
ущерб. В США, например, прямые убытки от
природных катастроф в среднем за десять
лет составили 1--2% национального дохода.
Каждое стихийное бедствие и несчастный
случай рассматриваются как опасность,
затрагивающая предметы труда, в связи
с чем возникает страховое отношение,
т.е. объект страховой защиты. Предпосылкой
возникновения страховых отношений служит
риск. Без наличия соответствующего риска
нет страхования, поскольку нет страхового
интереса. Содержание риска и степень
вероятности его определяют содержание
и границы страховой защиты. Риск существует
на всем протяжении действия договора
страхования.
Целью контрольной работы будет изучение
риска в страховании и его оценка.
Риск - величина непостоянная.
Его изменения во многом обусловлены изменениями
в экономике, а также рядом других факторов.
Страховое общество должно постоянно
следить за развитием риска: ведутся соответствующие
статистический учет, анализ и обработка
собранной информации. Исходя из полученной
информации о возможном развитии риска
страховщик делает его оценку, которая
заключается в анализе всех рисковых обстоятельств,
характеризующих параметры риска. По
результатам оценки принимаются решения,
к какой рисковой группе следует отнести
тот или иной объект, какая тарифная ставка
наилучшим образом соответствует данному
риску. Средняя величина рисковых обстоятельств
есть средний рисковый тип группы, которая
используется в качестве меры сравнения.
Оценка объекта страхования необходима
для установления страховой суммы, которая
определяет меру обязательства со стороны
страховщика или максимальный предел
возмещения ущерба в форме вознаграждения.
Величина страхового вознаграждения определяется
степенью понесенного ущерба и может совпадать
или быть меньше страховой суммы в зависимости
от видов и условий страхования. Кроме
того, страховая сумма определяет возможность
или невозможность принятия на страхование
конкретного риска. Для оценки риска в
страховой практике используют количественные
и качественные методы.
Задачей качественного анализа
риска является выявление источников
и причин риска, этапов и работ, при выполнении
которых возникает риск, то есть:
- определение потенциальных
зон риска;
- выявление рисков, сопутствующих
деятельности предприятия;
- прогнозирование практических
выгод и возможных негативных последствий
проявления выявленных рисков.
Основная цель данного этапа
оценки — выявить основные виды рисков,
влияющих на финансово-хозяйственную
деятельность. Преимущество такого подхода
заключается в том, что уже на начальном
этапе анализа руководитель предприятия
может наглядно оценить степень рискованности
по количественному составу рисков и уже
на этом этапе отказаться от претворения
в жизнь определенного решения.
Итоговые результаты качественного
анализа риска, в свою очередь, служат
исходной информацией для проведения
количественного анализа, то есть оцениваются
только те риски, которые присутствуют
при осуществлении конкретной операции
алгоритма принятия решения.
На этапе количественного анализа
риска вычисляются числовые значения
величин отдельных рисков и риска объекта
в целом. Также выявляется возможный ущерб
и дается стоимостная оценка от проявления
риска и, наконец, завершающей стадией
количественной оценки является выработка
системы антирисковых мероприятий и расчет
их стоимостного эквивалента.
Количественный анализ можно
формализовать, для чего используется
инструментарий теории вероятностей,
математической статистики, теории исследования
операций. Наиболее распространенными
методами количественного анализа риска
являются статистические, аналитические,
метод экспертных оценок, метод аналогов.
Количественная оценка вероятности и последствий (или
распределения случайных величин, с помощью
которых моделируется рисковая ситуация)
может осуществляться разными методами.
Выбор того или иного способа зависит,
в первую очередь, от объема доступной,
в т.ч. статистической, информации о риске
и требуемой точности оценок. Также приходится
учитывать фактический уровень риска.
Чем меньше вероятность наступления, тем
труднее измерить риск.
Общий принцип при выборе методов измерения
сводится к максимально возможному использованию
доступных статистических данных. Если
их нет, они недостаточны или неприменимы,
фактический материал заменяется теоретическими
гипотезами или экспертными оценками.
Всего можно выделить четыре группы методов
количественной оценки рисков:
Статистические методы.
Вероятностно-статистические.
Теоретико-вероятностные.
Экспертные.
Статистические методы
В основе данных методов лежит
оценка вероятности наступления случайного
события исходя из относительной частоты
появлений данного события в серии наблюдений.
Данные методы являются наиболее предпочтительными,
поскольку, во-первых, они достаточно просты,
и, во-вторых, их оценки базируются на фактических
данных (а, практика, как известно, является
критерием истины).
Но статистические методы не
применимы там, где нет достаточного объема
наблюдений. Для корректной оценки рисков
редких событий требуется очень больший
объем статистических данных. Кроме того,
сбор и обработка таких массивов информации
может оказаться слишком долгой и дорогой.
Пример:
Отдельный узел сложной
технической системы разработан уже давно,
производится и эксплуатируется достаточно
длительный период. За это время накоплено
большое число статистических данных,
которые позволяют рассчитать частоту
отказа данного узла, которая служит несмещенной
оценкой вероятности реализации риска
отказа.
Вероятностно-статистические
методы
Если имеющаяся статистическая
информация недостаточно полная, то иногда
возможно восполнить имеющиеся пробелы
за счет анализа дополнительных косвенных
данных или за счет логических рассуждений.
Использование комбинации статистических
данных и теоретических гипотез для оценки
риска составляет основную идею вероятностно-статистических
методов. Это расширяет область применения
данной группы методов, но надежность
полученных результатов может оказаться
ниже, чем при использовании статистических
методов.
Пример:
У страховой компании
имеется достаточно большой объем статистических
данных о заявленных убытках по страхованию
гражданской ответственности. За все время
наблюдений не было ни одного убытка, превышающего
некоторую сумму. Однако возможность их
наступления существует. Чтобы оценить
вероятность убытков, превышающих эту
сумму, актуарий страховой компании должен
по имеющимся статистическим данным построить
теоретическое распределение убытка и
на его основе оценить вероятность убытков
в той области, о которой еще нет фактических
данных.
Теоретико-вероятностные
методы
Две предыдущие группы методов
требуют наличия достаточного или хотя
бы ограниченного объема статистических
данных об исследуемом явлении. Однако
при управлении рисками приходится сталкиваться
с необходимостью оценки редких событий,
которые допускают очень тяжелые последствия.
В прошлом данные события могли вообще
не происходить в силу их "редкости"
(т.е. малой вероятности) или уникальности
рассматриваемых объектов. В этом случае
статистика либо вообще отсутствует, либо
относится к другим объектам, которые
существенно отличаются от исследуемого.
Это делает невозможным применение статистических
и вероятностно-статистических методов.
Приходится использовать теоретико-вероятностные
методы, в основе которых лежит построение
математической модели изучаемого риска
и теоретической оценки его параметров.
Данные методы очень трудоемки и имеют
относительно невысокую точность, но в
ряде случаев являются единственным возможным
научно-обоснованным способом оценки.
В частности, они применяются при разработке
деклараций промышленной безопасности
предприятий.
Пример:
Разрабатывается
новый уникальный технический объект.
Статистики по отказам для него, разумеется,
нет. В этом случае можно составить принципиальную
схему функционирования объекта. На ее
основе вывести аналитическую формулу
для расчета вероятности отказа через
вероятности отказа на каждом этапе (звене).
Оценивать вероятность отказа отдельных
звеньев, как правило, легче, т.к. некоторые
используются в других объектах и для
них есть статистика, для некоторых - можно
оценить по аналогии или экспертным путем.
В результате расчета по общей аналитической
формуле получают оценку вероятности
отказа для сложного объекта в целом.
В отличие от статистического
метода, где объект рассматривается как
"черный ящик", в приведенном примере
изучается структура объекта и влияние
каждого его элемента на вероятность реализации
риска. Но при использовании подобных
теоретических методов полученное абсолютное
значение вероятности может быть неточно,
т.к. оно зависит от правильности определения
вероятности отказа всех звеньев. Зато,
если модель адекватна, то хорошо учитывается
влияние изменения схемы (структуры) объекта.
Поэтому теоретико-вероятностные методы
лучше работают при сравнении надежности
различных схем, чем при абсолютной оценке
степени их безопасности.
Экспертные
методы
В ситуации, когда нет ни статистики,
ни возможности построить математическую
модель, остается использование опыта
и знаний экспертов. Это имеет место при
исследовании объектов с неопределенными
параметрами или неизученными свойствами.
Количественная оценка риска происходит
на основе обработки ответов специально
отобранных экспертов. При этом большое
внимание должно уделяться процедуре
отбора экспертов и формированию шкал
оценок. Для организации процесса может
использоваться так называемый метод
Дельфи. Однако и он не дает гарантии достоверности
результатов.
Область применения
методов измерения риска
Особенности рассмотренных
методов количественной оценки рисков
определяют области их применения в зависимости
от имеющихся статистических данных и
возможности построения теоретических
моделей
Следует также отметить, что
поскольку в подавляющем большинстве
случаев понятие риска относится к будущим
событиям, то при любом методе количественной
оценки приходится учитывать возможное
изменение существующего уровня риска,
то есть делать прогноз. Выбор метода прогнозирования
также является сложной задачей.
Области применения методов измерения
риска.
Заключение
Несмотря на объективную природу
большинства рисков, история развития
человечества доказывает, что рисками
можно и должно управлять.
Особенно актуально управление
рисками в современную эпоху стремительного
роста сложности социальных, экономических,
производственных, технологических систем.
Управление рисками, как и управление
другими процессами, включает выбор цели,
планирование способов ее достижения
(риск-маркетинг или выбор «инструментов»
управления рисками), реализацию выбранных
способов (риск-менеджмент или поддержание
баланса в треугольнике «люди-цели-ресурсы»)
и контроль результатов. Управление рисками
вследствие сильной зависимости от способности
субъекта риска принять правильное решение
при недостатке информации является наукой
и искусством одновременно.
Список литературы:
1. Страховое дело: Учебник/ Под.ред.
Э.М. Короткова. - М.: ИНФРА - М, 2004.- 432 .
2. Балабанов И.Т. Страхование: Учебник
- СПб.: Питер,2003 - 139 с.
3. Гиреев В.Н. Финансовое право.
Практикум: Учеб. пособие - М.: ИНФРА-М, 2002
- 456 с.
4. Зайцева М.А. Страховое дело: учебн.
пособие - Минск: БГЭУ, 2001. - 489 с.
5. Крутик А.Б. Организация Страхового
дела: Учебное пособие, - СПб 2004 - 256 с.
6. Рейтмаи Л.И. Страховое дело - М.: Банк
и биржевой науч.-консультационный центр.
2003 - 315 с.