Стохастическое моделирование финансового результата перестраховщика по договору перестрахования эксцедента убытка на языке программирования Python и расчёт величины ожидаемого дефицита перестраховщика (ОДП) в соответствии с требованиями положения Центрального банка России

Бесплатный доступ

Одной из существующих проблем регулирования российского страхового рынка является исключение возможности использования для смягчения требований к величине капитала страховщиков договоров так называемого финансового перестрахования, то есть таких перестраховочных договоров, целью которых является не передача страхового риска, а перераспределение денежных средств между перестраховщиком и перестрахователем. Такие договоры характеризуются особыми условиями, которые способствуют тому, чтобы финансовый результат для перестраховщика по договору был заранее предопределён и не зависел от наступления страховых событий по перестрахованным договорам. Договоры финансового перестрахования часто заключаются с целью достижения определенных значений регуляторных нормативов, при этом передачи страхового риска фактически не происходит. Для решения этой проблемы в Положении Банка России от 16.11.2021 № 781-П (ред. от 22.09.2022) «О требованиях к финансовой устойчивости и платежеспособности страховщиков» было введено условие, предусматривающее расчёту для договоров непропорционального перестрахования показателя ОДП - ожидаемого дефицита перестраховщика, который должен превышать установленный норматив для признания договора передающим страховой риск. В данной статье предложен способ решения задачи расчёта ОДП с применением механизма имитационного моделирования на языке программирования Python на основе возможностей модуля scipy.stats библиотеки scipy.

Еще

Одп, перестрахование, стохастическое моделирование, python, scipy.stats

Короткий адрес: https://sciup.org/142239757

IDR: 142239757   |   DOI: 10.17513/vaael.3161

Список литературы Стохастическое моделирование финансового результата перестраховщика по договору перестрахования эксцедента убытка на языке программирования Python и расчёт величины ожидаемого дефицита перестраховщика (ОДП) в соответствии с требованиями положения Центрального банка России

  • Положение Банка России от 16.11.2021 № 781-П (ред. от 22.09.2022) “О требованиях к финансовой устойчивости и платежеспособности страховщиков”.
  • Balbás A., Balbás B., Balbás R., Heras A. Risk transference constraints in optimal reinsurance // Insurance: Mathematics and Economics. 2022. Т. 103. P. 27-40.
  • Götze T., Gürtler M. Risk transfer beyond reinsurance: the added value of cat bonds // The Geneva Papers on Risk and Insurance. 2022. Т. 47, № 1. P. 125-171.
  • Huang Y., Yin C. A unifying approach to constrained and unconstrained optimal reinsurance // Journal of Computational and Applied Mathematics. 2019. Т. 360. P. 1-17.
  • Li D., Rong X., Zhao H., Wang Y. Equilibrium excess-of-loss reinsurance and investment strategies for an insurer and a reinsurer // Communications in Statistics – Theory and Methods. 2021.
  • Tang Q., Tong Z., Xun L. Portfolio risk analysis of excess of loss reinsurance // Insurance: Mathematics and Economics. 2022. Т. 102. P. 91-110.
  • Tian Y., Sun Zh., Guo Ju. Optimal mean-variance investment-reinsurance strategy for a dependent risk model with ornstein-uhlenbeck process // Methodology and Computing in Applied Probability. 2022. Т. 24, № 2. P. 1169-1191.
  • Yang L., Zhang Ch., Zhu H. Robust stochastic stackelberg differential reinsurance and investment games for an insurer and a reinsurer with delay // Methodology and Computing in Applied Probability. 2022. Т. 24, № 1. P. 361-384.
  • Zanotto A., Clemente G.P. An optimal reinsurance simulation model for non-life insurance in the solvency ii framework // European Actuarial Journal. 2022. Т. 12, № 1. P. 89-123.
  • Zhu Sh., Shi J. Optimal reinsurance and investment strategies under mean-variance criteria: partial and full information // Journal of Systems Science and Complexity. 2022. Т. 35. № 4. P. 1458-1479.
  • Алексеева Е.В., Усманова Н.С. Проблемы и перспективы развития системы перестрахования в россии // Наука среди нас. 2019. № 5 (21). С. 343-348.
  • Бекетнова Ю.М. Анализ типологий отмывания доходов в сфере страхования // Экономика и предпринимательство. 2020. № 12 (125). С. 1430-1434.
  • Газин Г.И. Непропорциональное страхование: перестрахование на базе эксцедента убытка // Пути повышения результативности современных научных исследований: сборник статей Международной научно-практической конференции. Том 1. Омега сайнс. 2019. С. 53-55.
  • Дедиков С.В. Договорно-правовое регулирование перестрахования: тенденции последнего времени // Хозяйство и право. 2020. № 4 (519). С. 69-92.
  • Еремич Л. Институциональный инвестор на финансовом рынке – финансовое перестрахование и риск // Актуальные проблемы экономического развития: сборник докладов IX Международной научно-практической конференции. 2018. С. 183-187.
  • Жегалова Е.В. Перестрахование в россии: новые задачи в современных условиях // Проблемы развития предприятий: теория и практика. 2022. № 1-2. С. 151-155.
  • Иванова С.А. Проблемы и перспективы развития законодательства российской федерации о перестраховании // Государство и право. 2019. № 12. С. 85-92.
  • Калайда С.А., Чернова Г.В. Оценка платежеспособности страховой организации в соответствии с положением № 781-П // Страховое дело. 2023. № 7 (364). С. 3-13.
  • Кареева Ю.Ю., Николаев П.П., Николаева И.В., Шиховцов Ю.В. Стохастическое моделирование – эффективный метод исследования // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. 2016. № 11 (141). С. 74-82.
Еще
Статья научная