Ocena efektu dywersyfikacji ryzyka w Solvency II aspekty metodyczny i praktyczny - PDF Free Download (2023)

Transkrypt

1 Ocena efektu dywersyfikacji ryzyka w Solvency II Stanisław Wanat Ocena efektu dywersyfikacji ryzyka w Solvency II aspekty metodyczny i praktyczny W artykule rozważana jest problematyka właściwego rozpoznania struktury zależności w procesie szacowania efektu dywersyfikacji, będącego wynikiem wyznaczania kapitałowych wymogów wypłacalności w Solvency II. Scharakteryzowano w nim od strony metodologicznej i praktycznej standardową procedurę wyznaczania SCR, zaprezentowano i omówiono wybrane wyniki badania QIS5 dotyczące efektu dywersyfikacji ryzyka uzyskanego w wyniku stosowania tej procedury. Zwrócono uwagę, że efekt ten w znacznym stopniu wpływa na obniżenie kapitałowego wymogu wypłacalności, a wykorzystana do jego oszacowania metoda wariancji-kowariancji, uwzględniająca tylko zależności liniowe, może prowadzić do jego przeszacowania lub niedoszacowania. Wpływ wybranych struktur zależności na efekt dywersyfikacji zilustrowano przykładem, w którym do modelowania zależności wykorzystano kopule. Słowa kluczowe: Solvency II, kapitałowy wymóg wypłacalności, struktura zależności, efekt dywersyfikacji. Wprowadzenie System Solvency II (Wypłacalność II) jest najważniejszą od ponad 30 lat zmianą regulacyjną unijnego rynku ubezpieczeń 1. Jego celem jest wprowadzenie nowych, jednolitych dla wszystkich krajów UE wymogów w zakresie zarządzania ryzykiem i określania wypłacalności, zwiększających bezpieczeństwo funkcjonowania zakładów ubezpieczeń. Analogicznie do umowy kapitałowej 1. Regulacje te zostały wprowadzone dyrektywą Wypłacalność II uchwaloną w 2009 r. i opublikowaną w Dzienniku Urzędowym Unii Europejskiej (seria L) z dnia 17 grudnia 2009 r., jako Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady 2009/138/WE z dnia 25 listopada 2009 r. w sprawie podejmowania i prowadzenia działalności ubezpieczeniowej i reasekuracyjnej (Wypłacalność II) (wersja przekształcona) (Tekst mający znaczenie dla EOG). Z kolei 11 marca 2014 r. Parlament Europejski przyjął tzw. dyrektywę Omnibus II, która modyfikuje przepisy dyrektywy Wypłacalność II w zakresie m.in. wyceny rezerw techniczno-ubezpieczeniowych, uprawnień Europejskiego Organu Nadzoru Ubezpieczeń i Pracowniczych Programów Emerytalnych (EIOPA), równoważności pozaunijnych systemów nadzorczych, sprawozdawczości do organów nadzoru. Ponadto wprowadza delegacje do wydania aktów 2. i 3. poziomu do dyrektywy Wypłacalność II oraz zawiera szereg przepisów przejściowych związanych z wdrażaniem systemu Wypłacalność II. 115

2 Wiadomości Ubezpieczeniowe 3/2014 Bazylea II, został oparty na strukturze trzech wzajemnie powiązanych ze sobą filarów, którym przyporządkowano odrębne kategorie ryzyka związanego z prowadzoną przez ubezpieczyciela działalnością. Filar I obejmuje kwantyfikowalne rodzaje ryzyka, na które narażony jest zakład ubezpieczeń. W jego ramach określa się minimalne wymogi kapitałowe (MCR) i wymagany kapitałowy wymóg wypłacalności (SCR), sposób uwzględniania zależności przy wyznaczaniu SCR, reguły szacowania rezerw techniczno-ubezpieczeniowych, strukturę wyposażenia kapitałowego oraz zasady działalności inwestycyjnej zakładu ubezpieczeń. Obejmuje on także zasady i zakres stosowania tzw. wewnętrznych modeli oceny ryzyka zakładu ubezpieczeń. Z kolei Filar II koncentruje się na tych rodzajach ryzyka zakładu ubezpieczeń, których nie uwzględniono w Filarze I, oraz zawiera standardowe procedury nadzoru. Obejmuje on narzędzia efektywnego monitorowania i kontroli ryzyka ubezpieczyciela, zarówno te wewnętrzne, jak i stosowane przez organy nadzorcze. Zgodnie z założeniami Filaru II ocena wypłacalności powinna uwzględniać indywidualne cechy konkretnego zakładu ubezpieczeń, w tym również te o charakterze jakościowym. W strefie zainteresowań Filaru II znajduje się m.in. jakość zarządzania przedsiębiorstwem, kontrola wewnętrzna i audytu, jak również reguły sprawowania i harmonizacji standardów nadzoru oraz zasady współpracy między nadzorami. Natomiast Filar III obejmuje narzędzia samoregulacji rynku poprzez tworzenie warunków jego transparentności, określenie obowiązków informacyjnych oraz wypracowanie standardów w zakresie rachunkowości. Wejście w życie regulacji systemu Solvency II 2 spowoduje istotne zmiany w funkcjonowaniu zakładów ubezpieczeń, m.in. w obszarze zarządzania ryzykiem, w gospodarce finansowej oraz w sposobie określania wypłacalności. Skutki tych zmian po stronie samych zakładów, jak również pośrednie przełożenie na ubezpieczających, ubezpieczonych, uposażonych i uprawnionych z umów ubezpieczenia są przedmiotem dyskusji zarówno środowiska praktyków, jak i naukowców Jako termin wejścia w życie nowego systemu Komisja Europejska proponuje 1 stycznia 2016 r. 3. Jako przykład można tutaj wskazać dyskusję toczącą się na łamach Miesięcznika Ubezpieczeniowego (np. M. Biełasiewicz-Fuszara, A. Wnęk, SOLV NCY II. Funkcja compliance, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień 2014; G. Darkiewicz-Moniuszko, M. Krzykowski, Masowa restrukturyzacja?, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, czerwiec 2011; W. Florczak, SOLV NCY II. Funkcja aktuarialna, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień 2014; W. Florczak, Solvency II. Funkcja zarządzania ryzykiem, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, maj 2014; A. Fornalik, K. Jasiński, P. Woźniak, Solvency II a życiówka. Czy tylko wymóg kapitałowy?, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, marzec 2011; M. Herbich, Solvency II a życiówka. Nowe standardy, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, marzec 2011; T. Jagła, R. Fuchs, Solvency II. Wyzwanie dla obszarów IT, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, maj 2012; M. Kawiński, SOLV NCY II. Solvency II po kryzysie, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień 2014; Z. Kostkiewicz, Solvency II a majątek. Rewolucja na rynku, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień 2011; M. Krzykowski, M. Lis, Solvency II a życiówka. fekty zmian, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, marzec 2011; M. Lis, G. Darkiewicz-Moniuszko, SOLV NCY II. Ostatnia prosta?, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień 2014; M. Molęda, Underwriting a Solvency II, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, czerwiec 2011; R. Onisk, SOLV NCY II. Czy jest się czym martwić?, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień 2014; K. Przewalska, Solvency II a majątek. Problem implementacji, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień 2011; M. Truszkowski, Solvency II. Trzy filary, trzy prędkości, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, maj 2014; A. Sitarek, Solvency II a majątek. Intensywne przygotowania, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień 2011; T. Wolanin, A. Słonecka, SOLV NCY II. Dokumentacja Solvency II staje się faktem, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień 2014) i Wiadomości Ubezpieczeniowych (np. T. Czerwińska, Profil ryzyka portfela inwestycji zakładów ubezpieczeń w świetle nowych wymogów kapitałowych Solvency II, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2013 nr 3; A. Jędrzychowska, Ocena płynności i wypłacalności zakładów ubezpieczeń z polskiego rynku, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2009 nr 4; R. Kurek, Informacja jako dobro publiczne a nadzór nad działalnością zakładów ubezpieczeń, 116

3 Ocena efektu dywersyfikacji ryzyka w Solvency II W dalszej części artykułu uwagę skoncentrowano na omówieniu zagadnień dotyczących oceny efektu dywersyfikacji ryzyka i ściśle z tym związanym problemie modelowania zależności przy wyznaczaniu kapitałowych wymogów wypłacalności. W systemie Solvency II w obszarze dotyczącym modelowania ryzyka i określania wypłacalności przyjęto rozwiązania, w których wymogi kapitałowe związane z całkowitym ryzykiem ubezpieczyciela wyznacza się na drodze agregacji wymogów kapitałowych z tytułu rozpoznanych czynników ryzyka, na które jest on narażony. W procesie agregacji podstawowym problemem jest ocena efektu dywersyfikacji ryzyka, który w praktyce sprowadza się do ustalenia, czy agregacji podlegają wymogi kapitałowe z tytułu ryzyk zależnych, czy też niezależnych, a jeżeli ryzyka są zależne, to z kolei należy określić właściwy sposób modelowania zależności między nimi. Zależność między ryzykami już dawno została rozpoznana jako integralny czynnik wpływający na proces agregacji. Jednak w przeszłości w praktyce mało było prób wprowadzenia struktury zależności do tego procesu. Zależność albo ignorowano, dodając wymogi kapitałowe z tytułu agregowanych ryzyk, co prowadziło do przeszacowania łącznych wymogów kapitałowych (nie uwzględniano efektu dywersyfikacji), albo zakładano, że ryzyka są niezależne, co z kolei prowadziło do ich niedoszacowania (przyjmowano maksymalny efekt dywersyfikacji 4 ). W standardowym rozwiązaniu systemu Solvency II efekt dywersyfikacji jest szacowany na różnych poziomach agregacji, przy założeniu liniowych struktur zależności między agregowanymi kapitałowymi wymogami wypłacalności 5. Wpływ takiego rozwiązania na wysokość kapitałowego wymogu wypłacalności zakładów ubezpieczeń z krajów Unii Europejskiej oceniono w piątym ilościowym badaniu wpływu (QIS5). Wynika z niego, że efekt dywersyfikacji w znacznym stopniu wpływa na obniżenie kapitałowych wymogów wypłacalności, łącznie dla ubezpieczycieli solo i grup kapitałowych biorących udział w badaniu. Z tego tytułu wymogi były niższe o 35,1 proc. (466 mld euro). Należy w tym miejscu podkreślić, że tak wyraźną obniżkę uzyskano przy wykorzystaniu metody wariancji-kowariancji, narzędzia modelowania zależności w procesie agregacji. Powstaje zatem pytanie, czy to jest właściwa metoda i w jakim stopniu założenie liniowych zależności wpływa na szacowany efektu dywersyfikacji, tzn. o ile może on się różnić od efektu oszacowanego w przypadku uwzględnienia poprawnej struktury zależności między agregowanymi wymogami kapitałowymi? Zasadność tego pytania wynika zarówno z rozważań teoretycznych, jak i badań empirycznych, w których stwierdza się, że w większości przypadków struktury zależności między agregowanymi rodzajami ryzyka są na tyle złożone, że trudno je opisać kilkoma liczbami ujętymi Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2010 nr 4; R. Kurek, Koncepcja informacji użytecznej a nadzór nad zakładami ubezpieczeń, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2010 nr 1; R. Kurek, Równoważność nadzoru ubezpieczeniowego krajów spoza U, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2011 nr 4; R. Kurek, Środki własne zakładów ubezpieczeń ujęcie w Solvency II, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2011 nr 2; M. Lament, Wybrane aspekty wyceny aktywów i pasywów zakładów ubezpieczeń i zakładów reasekuracji dla potrzeb bilansowych oraz oceny wypłacalności, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2011 nr 1; J. Monkiewicz, International regulatory agenda in insurance in a context of current financial crisis. Are we on the right track?, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2009 nr 2; D. Ryngwelska, Model wewnętrzny w systemie Wypłacalność II droga do jego zatwierdzenia, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2010 nr 1; J. Wartini, Aspekty jakościowe modeli wewnętrznych w badaniu QIS5, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2011 nr 2) oraz inne (np. M. Chmielowiec-Lewczuk, Wpływ wymagań Solvency II na koszty działalności ubezpieczeniowej, Zarządzanie i Finanse, Wydział Zarządzania Uniwersytetu Gdańskiego, ( )). 4. Przy założeniu, że ryzyka nie charakteryzują się ujemną zależnością. 5. Strukturę zależności modeluje się przez wykorzystanie metody wariancji-kowariancji. 117

(Video) The Building Blocks of Risk Management (FRM Part 1 – Book 1 – Chapter 1)

4 Wiadomości Ubezpieczeniowe 3/2014 w macierzy korelacji. W szczególności, gdy ryzyka nie mają rozkładu normalnego, podlegają rozkładom silnie asymetrycznym, czy też wykazują wprost zależności nieliniowe. Celem artykułu jest dyskusja na temat poprawności (od strony metodologicznej) stosowania metody wariancji-kowariancji oraz zwrócenie uwagi, że zastosowanie jej bez sprawdzenia założeń może prowadzić do niedoszacowania lub przeszacowania kapitałowego wymogu wypłacalności. Implikuje to konieczność prowadzenia badań nad metodami rozpoznawania struktur zależności i sposobami ich uwzględniania przy szacowaniu SCR, które można byłoby stosować zamiast metody wariancji-kowariancji (gdyby jej założenia nie były spełnione). W artykule rozważana jest problematyka właściwego rozpoznania struktury zależności w procesie wyznaczania kapitałowych wymogów wypłacalności w Solvency II. Scharakteryzowano w nim od strony metodologicznej i praktycznej standardową procedurę wyznaczania SCR, zaprezentowano i omówiono wybrane wyniki badania QIS5 dotyczące efektu dywersyfikacji ryzyka uzyskanego w wyniku stosowania tej procedury. Następnie, wykorzystując metodę symulacji, przeanalizowano wpływ wybranych struktur zależności na rozkład agregowanych rodzajów ryzyka i efekt dywersyfikacji. 1. Agregacja ryzyka i efekt dywersyfikacji w Solvency II podejście standardowe W Solvency II zasadniczą rolę w procesie oceny wypłacalności zakładu ubezpieczeń odgrywa kapitałowy wymóg wypłacalności, którego definicję i zasady wyznaczania podano w ramach Filaru I 6. Zgodnie z tą definicją kapitałowy wymóg wypłacalności (SCR Solvency Capital Requirement) jest poziomem kapitału, który powinien zapewnić bezpieczeństwo ubezpieczonym w przypadku pojawienia się nieprzewidzianych strat. Obliczany jest przynajmniej raz w roku oraz gdy nastąpiła istotna zmiana profilu ryzyka ubezpieczyciela. Z założenia kapitał ten powinien z prawdopodobieństwem 0,995 gwarantować, że ubezpieczyciel przez 12 miesięcy będzie w stanie wypełniać swe zobowiązania, co odpowiada wartości narażonej na ryzyko podstawowych środków własnych na poziomie ufności 0,995 w okresie jednego roku. Inaczej mówiąc, zakłada się, że gdy podstawowe środki własne są równe SCR, wówczas prawdopodobieństwo niewypłacalności w ciągu następnego roku wynosi 0,005. Kapitałowy wymóg wypłacalności zakład ubezpieczeń może obliczyć dzięki zastosowaniu: formuły standardowej, modeli wewnętrznych, pełnych lub częściowych, parametrów własnych (dla wybranych modułów), formuły standardowej z uproszczeniami. Musi on uwzględniać wszystkie mierzalne rodzaje ryzyka, na które narażony jest ubezpieczyciel. 6. Innym elementem oceny wypłacalności zakładu ubezpieczeń jest określony również w ramach Filaru I minimalny wymóg kapitałowy MCR, który powinien gwarantować poziom minimalny, poniżej którego środki finansowe nie powinny spaść. Ten poziom minimalny powinien być obliczany za pomocą prostego wzoru, z dolnym i górnym progiem określonym na podstawie kapitałowego wymogu wypłacalności opartego na ryzyku, by możliwe było narastające stopniowanie działań nadzorczych, oraz w oparciu o weryfikowalne dane (zob. Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady 2009/138/WE z dnia 25 listopada 2009 r. w sprawie podejmowania i prowadzenia działalności ubezpieczeniowej i reasekuracyjnej, Dziennik Urzędowy Unii Europejskiej (seria L) z dnia 17 grudnia 2009 r.). 118

5 Ocena efektu dywersyfikacji ryzyka w Solvency II W standardowej formule całkowity SCR wyznaczany jest w oparciu o SCR-y określone dla zdywersyfikowanego ryzyka ubezpieczyciela na moduły, podmoduły i nośniki ryzyka. Można wyróżnić cztery poziomy, na których jest wyznaczany (por. rys. 1): 1) Na pierwszym, najwyższym poziomie sumuje się tzw. podstawowy kapitałowy wymóg wypłacalności (Basic Solvency Capital Requirement BSCR), który uzyskuje się przez zagregowanie SCR-ów z drugiego poziomu oraz kapitałowego wymogu wypłacalności dla ryzyka operacyjnego (SCR Op ) i wynik koryguje się zdolnością pokrywania strat z rezerw techniczno-ubezpieczeniowych i podatków odroczonych (Adj TP/DT), czyli (por. rys. 1a): SCR = BSCR + Adj TP/DT + SCR Op. (1) 2) Na drugim poziomie (por. rys. 1b) wyznacza się podstawowy kapitałowy wymóg wypłacalności BSCR na drodze agregacji wymogów kapitałowych: SCR mkt dla ryzyka rynkowego (Market) 7, SCR def dla ryzyka niewykonania zobowiązania przez kontrahenta (Couterp.), SCR life dla ryzyka ubezpieczeniowego w ubezpieczeniach na życie (Life), SCR health dla ryzyka ubezpieczeniowego w ubezpieczeniach zdrowotnych (Health), SCR nl dla ryzyka ubezpieczeniowego w ubezpieczeniach innych niż na życie (Non-Life), SCR intang dla ryzyka aktywów niematerialnych (Intang), wykorzystując następującą formułę BSCR = SCR CORR SCR T + SCR intang, (2) gdzie: SCR = [SCR mkt, SCR health, SCR def, SCR life, SCR NL ], CORR macierz korelacji (zob. tab.1). Tablica 1. Macierz korelacji CORR między modułami ryzyka wykorzystywana do wyznaczenia BSCR Market Couterp. Life Health Non-Life Market 1 0,25 0,25 0,25 0,25 Couterp. 0,25 1 0,25 0,25 0,50 Life 0,25 0,25 1 0,25 0 Health 0,25 0,25 0, Non-Life 0,25 0, Źródło: Załącznik IV Dyrektywy Parlamentu Europejskiego i Rady 2009/138/WE z dnia 25 listopada 2009 r. w sprawie podejmowania i prowadzenia działalności ubezpieczeniowej i reasekuracyjnej. 3) Na poziomie trzecim wyznacza się wymogi kapitałowe dla modułów ryzyka; na przykład dla ryzyka ubezpieczeniowego w ubezpieczeniach innych niż na życie za pomocą odpowiedniej macierzy korelacji agreguje się wymogi dla ryzyka składki i rezerw, ryzyka rezygnacji i ryzyka katastroficznego (por. rys. 1c). 4) Na poziomie czwartym wyznacza się kapitałowe wymogi wypłacalności dla poszczególnych nośników ryzyka. W przypadku ubezpieczeń innych niż na życie stosuje się metodę czynniko- 7. W nawiasach podano skróty odpowiednich modułów, które w dalszej części pracy będą wykorzystane do prezentacji wyników badań QIS5 (w tabelach i na rysunkach). 119

6 Wiadomości Ubezpieczeniowe 3/2014 wą, w której uwzględnia się efekt dywersyfikacji ryzyka składki i rezerw różnych linii biznesu (grup ubezpieczeń) oraz efekt dywersyfikacji geograficznej 8 (por. rys. 1d). 5) Zastosowana metoda wyznaczania kapitałowego wymogu wypłacalności, polegająca na agregacji wielu rodzajów ryzyka ubezpieczyciela, które nie wszystkie realizują się w tym samym czasie, sprawia, że całkowity kapitał potrzebny do zabezpieczenia się przed nimi jest na ogół mniejszy od sumy kapitałów potrzebnych do zabezpieczenia się przed każdym z nich z osobna (lub równy tej sumie). Jest to znane jako efekt (korzyść) dywersyfikacji i stanowi kluczowy element w procesie zarządzania ryzykiem zakładu ubezpieczeń. Można powiedzieć, że dywersyfikacja odgrywa dwie zasadnicze role. Po pierwsze, dzięki niej ubezpieczyciel może realizować swoją podstawową usługę, którą jest zapewnienie wspólnoty ryzyka, czyli łączenie jednostek narażonych na to samo ryzyko w portfele umożliwiające redukcję ewentualnych niekorzystnych dla jednostki skutków finansowych indywidualnej ekspozycji na to ryzyko. Po drugie, umożliwia zakładowi ubezpieczeń zarządzanie różnymi rodzajami ryzyka (i ich liczbą), na które narażone są jego portfele ubezpieczeń, linie biznesu, portfele inwestycyjne. Można zatem powiedzieć, że funkcjonowanie zakładów ubezpieczeń w głównej mierze zależy od właściwej oceny korzyści z dywersyfikacji. Rysunek 1. Poziomy agregacji ryzyka w Solvency II a b c d Źródło: opracowanie własne. 8. S. Wanat, Modelowanie współczynnika szkodowości zależnych grup ubezpieczeń z wykorzystaniem funkcji połączeń, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2010 nr 106; S. Wanat, Modelowanie zależności w kontekście agregacji kapitałowych wymogów wypłacalności w Solvency II, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2011 nr

7 Ocena efektu dywersyfikacji ryzyka w Solvency II 2. Efekt dywersyfikacji w świetle wyników ilościowego badania wpływu QIS5 Badania ilościowe, tzw. QIS-y (Quantitative Impact Study), zostały zaproponowane przez CEIOPS Committee of European Insurance and Occupational Pensions Supervisors (od 1 stycznia 2011 r. EIOPA European Insurance and Occupational Pensions Authority) i mają za zadanie określać wpływ nowych rozwiązań Solvency II na funkcjonowanie ubezpieczycieli i całego rynku ubezpieczeń. Pierwsze badanie ilościowe (QIS1), przeprowadzone w okresie wrzesień grudzień 2005 r., dotyczyło rezerw techniczno-ubezpieczeniowych. W okresie maj lipiec 2006 r. odbyło się drugie badanie, QIS2, i dotyczyło m.in. porównania lokalnych sposobów wyceny aktywów i pasywów, oraz postaci nowych mierników służących wyznaczaniu wymogów kapitałowych (SCR i MCR). Badanie QIS3 dotyczyło alternatywnych metod wyznaczania MCR i SCR, zbadania praktyczności obliczeń tych mierników, a także modelu oceny wypłacalności grup kapitałowych. Badanie to odbyło się między kwietniem a czerwcem 2007 r. Z kolei w 2008 r. przeprowadzono czwarte badanie, QIS4, którego tematem była kalibracja standardowej formuły SRC oraz MRC, a także możliwość stosowania uproszczonych metod wyznaczania rezerw techniczno- ubezpieczeniowych. Piąte badanie, QIS 5, przeprowadzono między lipcem a listopadem 2010 r. Miało ono na celu ocenę wykonalności, skutków i wpływu określonych metod wyceny aktywów i pasywów zakładów ubezpieczeń i reasekuracji, a także metod wyznaczania poziomu kapitału w ramach Solvency II. W szczególności dotyczyło oceny efektu dywersyfikacji ryzyka uzyskanego w wyniku zastosowania formuły standardowej. W badaniu wzięło udział prawie 70 proc. zakładów ubezpieczeń i reasekuracji, które zostaną objęte dyrektywą Solvency II. Uczestniczyło w nim 50 ubezpieczycieli z Polski (24 zakłady ubezpieczeń na życie 89 proc. udziału w rynku, i 26 zakładów ubezpieczeń Działu II 89 proc. udziału w rynku). Wyniki badania opublikowano w sprawozdaniu IOPA Report on the fifth Quantitative Impact Study (QIS5) for Solvency II, ( ). Z raportu wynika, że w rezultacie zastosowania standardowego podejścia suma wymogów kapitałowych (łączne ryzyko) dla wszystkich nośników ryzyka 9 zakładów biorących udział w badaniu wynosi 1328 mld euro, przy czym efekt dywersyfikacji oszacowano na poziomie 466 mld euro (35,1 proc.), a zdolności pokrywania strat z rezerw techniczno-ubezpieczeniowych i podatków odroczonych na poziomie 314 mld euro (23,7 proc.). Dało to oszacowanie kapitałowego wymogu wypłacalności (SCR) dla badanych zakładów na poziomie 547 mld euro, co stanowiło około 41,2 proc. łącznego ryzyka (por. rys. 2). 9. Standardowe metody wyznaczania wymogów kapitałowych dla poszczególnych nośników ryzyka zawiera specyfikacja techniczna badania QIS5 (por. QIS5 Technical Specifications, Brussels, European Commission, ( )) z odpowiednimi załącznikami. 121

(Video) Hazard Identification, Risk Assessment and Determining Controls – Foundation Stone of OHSAS 18001

8 Wiadomości Ubezpieczeniowe 3/2014 Rysunek 2. Wpływ dywersyfikacji i zdolności absorbowania strat na SCR (ubezpieczyciele solo i grupy kapitałowe) Łączne ryzyko: 1328 mld EURO -466(-35.1%) SCR: 547(41.2%) -314(-23.7%) Efekt dywersyjny Mld EURO Źródło: opracowanie własne na podstawie IOPA Report on the fifth Quantitative Impact Study (QIS5) for Solvency II, ( ). Strukturę SCR dla ubezpieczycieli solo (bez grup kapitałowych) przedstawiono na rys. 3. W wyniku zastosowania standardowej metody wariancji-kowariancji do agregacji wymogów kapitałowych dla głównych modułów ryzyka (czyli na drugim poziomie) efekt dywersyfikacji wynosi 32 proc., tzn. łączne wymogi kapitałowe dla tych modułów są o 32 proc. niższe od ich sumy 10. Z kolei rys. 4 prezentuje odpowiednie wyniki dla polskich zakładów ubezpieczeń biorących udział w badaniu QIS5. Rysunek 3. Struktura SCR (w %) ubezpieczyciele solo UE 200% 180% % 140% 120% % 80% 60% 40% 20% 0% DIVERSIFICATION Market Counterp. Life Health Non-Life DIVERS Intang. BSCR SCR Op Adj TP/DT RFF SCR Źródło: opracowanie własne na podstawie IOPA Report on the fifth Quantitative Impact Study (QIS5) for Solvency II, ( ). 10. Dla grup kapitałowych efekt dywersyfikacji na drugim poziomie wynosi 46 proc. 122

9 Ocena efektu dywersyfikacji ryzyka w Solvency II Rysunek 4. Struktura SCR (w %) ubezpieczyciele solo Polska 160% 140% 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% 54 Market 6 Counterp. 21 Life 8 Health Non-Life DIVERSIFICATION DIVERS Intang BSCR SCR Op SCR = 19,33 Mld PLN 8-16 Adj TP/DT Źródło: opracowanie własne na podstawie IOPA Report on the fifth Quantitative Impact Study (QIS5) for Solvency II, ( ). W tab. 2 przedstawiono efekt dywersyfikacji uzyskany przy wyznaczaniu wymogów kapitałowych dla poszczególnych modułów ryzyka 11 (trzeci poziom agregacji) ubezpieczycieli solo i grup kapitałowych z Unii Europejskiej. Z kolei na rys. 5 ukazano strukturę SCR (w proc.) dla ryzyka ubezpieczeniowego w ubezpieczeniach innych niż na życie zakładów solo (z UE). Tablica 2. Efekt dywersyfikacji na poziomie 3 dla ubezpieczycieli solo i grup kapitałowych Moduł ryzyka Solo Grupa Market 36% 46% Life 36% 55% Health 8% 10% Non-Life 20% 20% Źródło: opracowanie własne na podstawie IOPA Report on the fifth Quantitative Impact Study (QIS5) for Solvency II, ( ). RFF SCR 11. Tych modułów, dla których wymogi kapitałowe są wyznaczane na drodze agregacji wymogów kapitałowych dla odpowiednich podmodułów za pomocą metody wariancji-kowariancji. 123

10 Wiadomości Ubezpieczeniowe 3/2014 Rysunek 5. Struktura SCR (w %) dla ryzyka ubezpieczeniowego w ubezpieczeniach innych niż na życie UE (ubezpieczyciele solo) 140% % % 80% 70 60% 40% 20% 0% Premium & Reserve Catastrophe Lapse DIVERSIFICATION Gross Non-Life Underwriting Risk Źródło: opracowanie własne na podstawie IOPA Report on the fifth Quantitative Impact Study (QIS5) for Solvency II, ( ). 3. Ocena efektu dywersyfikacji aspekt metodologiczny Formalnie efekt dywersyfikacji można wyrazić w sposób bezwzględny, jako: lub względny, za pomocą tzw. współczynnika dywersyfikacji: k D = κ(x i ) κ(x), (3) i=1 d = 1 k i=1 κ(x) gdzie: k(x i ) wymogi kapitałowe z tytułu agregowanych rodzajów ryzyka, k(x) wymóg kapitałowy z tytułu łącznego ryzyka X = X X k. κ(x i ), (4) Widać więc, że kluczową rolę w wyznaczaniu efektu dywersyfikacji, oprócz zastosowanej metody wyznaczania wymogów kapitałowych k(x i ), odgrywa procedura szacowania wymogów kapitałowych z tytułu łącznego ryzyka, która w głównej mierze zdeterminowana jest sposobem modelowania struktury zależności między agregowanymi rodzajami ryzyka. W opisanym standardowym rozwiązaniu w przypadku poziomu drugiego i trzeciego zaproponowano metodę wariancji-kowariancji, polegającą na: Wyznaczeniu wymogów kapitałowych dla indywidualnych rodzajów ryzyka: k(x 1 ),, k(x k ). Wykorzystaniu macierzy korelacji do agregacji indywidualnych wymogów kapitałowych: SCR = W RW T = SCR = i,j ρ ij κ(x i ) κ(x j ), (5) 124

11 Ocena efektu dywersyfikacji ryzyka w Solvency II gdzie: W = [k(x 1 ),, k(x k )], 1 ρ 21 ρ k1 ρ 12 ρ k2 ρ 1k ρ 2k R = 1. 1 Od strony metodologicznej taki sposób postępowania jest poprawny, gdy rodzaje ryzyka X 1,, X k mają wielowymiarowy rozkład normalny, a wymogi kapitałowe dla poszczególnych rodzajów ryzyka k(x 1 ),, k(x k ) i łącznego ryzyka k(x) są określane odpowiednio na podstawie formuł: gdzie: κ(x i ) = F X -1 (q) μ i i, (6) κ(x) = F X -1 (q) μ, (7) F X -1 (q) i jest kwantylem rzędu q rozkładu zmiennej losowej X i, F X -1 (q) jest kwantylem rzędu q rozkładu zmiennej losowej X = X X k. Wykorzystanie do szacowania kapitałowych wymogów wypłacalności tylko współczynników korelacji liniowej potrafi prowadzić do błędnych wyników, gdyż opisują one w sposób jednoznaczny zależności o charakterze liniowym. W ogólnym przypadku taka sama wartość korelacji może odpowiadać różnym strukturom zależności, co prowadzi do różnych oszacowań wymaganych kapitałów. Fakt ten ilustruje poniższy przykład, w którym rozważanych jest sześć dwuwymiarowych zmiennych losowych (oznaczanych symbolami: N, A, B, C, D, E) o odpowiednio takich samych rozkładach brzegowych (X 1 : N(1; 0,5), X 2 : N(1; 0,9)), takich samych współczynnikach korelacji liniowej (ρ = 0,5), ale różnych łącznych rozkładach (określonych przez różne kopule). Funkcje gęstości oraz przykładowe realizacje tych rozkładów przedstawiono odpowiednio na rys. 6 i 7 (rozkład oznaczony symbolem N jest dwuwymiarowym rozkładem normalnym). W wyniku agregacji ryzyka X 1 i X 2 z wykorzystaniem zaproponowanej w Solvency II standardowej metody wariancji-kowariancji (5) i przy założeniu, że wymogi kapitałowe dla X 1 i X 2 są wyznaczone na podstawie formuły (6) na poziomie ufności q = 0,995 (k(x 1 ) = 1,287915, k(x 2 ) = 2,318246), efekt dywersyfikacji wynosi D = 0,441; odpowiednio współczynnik dywersyfikacji d = 12,23 proc. (oznacza to, że w wyniku agregacji ryzyka wymogi kapitałowe [SCR = 3,165232] są o 12,23 proc. niższe niż suma wymogów kapitałowych dla X 1 i X 2 ). Ponieważ w metodzie tej do agregacji wymogów kapitałowych wykorzystuje się tylko wymogi dla indywidualnych rodzajów ryzyka i współczynnik korelacji między nimi, dla wszystkich rozważanych struktur zależności N, A, B, C, D, E otrzymujemy takie same wyniki (rozkłady brzegowe i współczynnik korelacji w przypadku każdej ze struktur są takie same). 125

(Video) PMBOK® Guide (6th Edition) – Chapter 11 – Risk Management

12 Wiadomości Ubezpieczeniowe 3/2014 Rysunek 6. Funkcje gęstości i wykresy konturowe rozważanych rozkładów dwuwymiarowych Kopula Gaussa (ρ = 0,5) N Kopula Studenta (df = 2, ρ = 0,5) A Kopula Gumbelaa (θ = 1,5) B Kopula Franka (θ = 3,68) C 126

13 Ocena efektu dywersyfikacji ryzyka w Solvency II Kopula Claytona (θ = 1,01) D Kopula Galambos (θ = 0,76) E Źródło: opracowanie własne. Rysunek 7. Diagramy korelacyjne przedstawiające realizacje dwuwymiarowych zmiennych losowych o odpowiednio takich samych rozkładach brzegowych i współczynnikach korelacji liniowej, ale różnych łącznych rozkładach N A B C D E Źródło: opracowanie własne. Jeżeli przyjmiemy (co wydaje się rozsądne), że wymogi kapitałowe dla łącznego ryzyka X powinny być wyznaczane za pomocą takiej samej metody, jak dla agregowanych rodzajów ryzyka (między innymi 127

14 Wiadomości Ubezpieczeniowe 3/2014 na takim samym poziomie ufności), czyli z wykorzystaniem wzoru (7), to wówczas dla każdej z rozważanych struktur otrzymujemy inne wartości k(x) (por. tab. 3, kolumna 2). Wynika to z różnych rozkładów zagregowanej zmiennej ryzyka X, które są determinowane różnymi strukturami zależności między X 1 i X 2 (różnymi dwuwymiarowymi rozkładami X 1 i X 2 ). Wartość k(x) jest równa SCR tylko dla dwuwymiarowego rozkładu normalnego, czyli dla struktury N. Różnice (w proc.) między k(x) dla danej struktury zależności a SCR wyznaczonym standardowo podano w tab. 3 (kolumna 3) oraz przedstawiono na rys. 8. Oczywiście różne wartości łącznych wymogów kapitałowych k(x) implikują różne efekty dywersyfikacji (por. tab. 3, kolumna 4 i 5). W analizowanym przykładzie różnice są znaczne (por. tab. 3, kolumna 6 i rys. 9). W przypadku struktury B (zależność modelowana za pomocą kopuli Galambos z zależnością w górnym ogonie) efekt dywersyfikacji jest o 69,92 proc. mniejszy niż wyznaczony metodą standardową, natomiast dla struktury D (zależność modelowana za pomocą kopuli Claytona z zależnością w dolnym ogonie) jest o 80,08 proc. wyższy. Rysunek 8. Różnica (w %) między k(x) dla danej struktury zależności a SCR wyznaczonym standardowo 15,00% 10,00% 5,00% 0,00% -5,00% -10,00% -15,00% Źródło: obliczenia własne. 0,00% N 5,77% 7,52% A B (Studenta) (Gumbela) C (Franka) -5,96% D E (Claytona) (Galambos) -11,16% 9,74% Rysunek 9. Różnica (w %) między D dla analizowanej struktury zależności a D wyznaczonym standardowo 100,00 80,00 60,00 40,00 20,00 0,00 0,00 N -20,00-40,00-60,00-80,00 Źródło: obliczenia własne. A B (Studenta) (Gumbela) -41,39-53,95 42,77 C (Franka) 80,08 D E (Claytona) (Galambos) -69,92 128

15 Ocena efektu dywersyfikacji ryzyka w Solvency II Tablica 3. Wyniki analizy Struktura zależności* N Podejście standardowe, kopula Gaussa r = 0,50 λ L = λ U = 0 A Studenta (df = 2) r = 0,50 λ L = λ U = 0,3910 B Gumbela θ = 1,5 λ L = 0 λ U = 0,4126 C Franka θ = 3,68 λ L = λ U = 0 D Claytona θ = 1,10 λ L = 0,5034 λ U = 0 E Galambos θ = 0,76 λ L = λ U = 0,4017 k(x) Różnica (w %) między k(x) dla danej struktury zależności a SCR (wyznaczonym standardowo) D d (w %) Różnica (w %) między D dla danej struktury zależności a D wyznaczonym standardowo 3,165 0,00 0,441 12,23 0,00 3,348 5,77 0,258 7,17-41,39 3,403 7,52 0,203 5,63-53,95 2,977-5,96 0,630 17,46 42,77 2,812-11,16 0,794 22,02 80,08 3,474 9,74 0,133 3,68-69,92 * Występujące w opisie struktury zależności symbole λ L i λ U oznaczają współczynniki zależności w ogonach rozkładu (odpowiednio dolnym i górnym). Źródło: obliczenia własne. Podsumowanie Przedstawione wyniki badania QIS5 pokazują, że efekt dywersyfikacji w znaczącym stopniu może wpływać na obniżenie kapitałowego wymogu wypłacalności zakładu ubezpieczeń. Zaproponowane rozwiązanie, w którym jest on uwzględniany w procesie wyznaczania SCR, stanowi z jednej strony jeden z elementów nagradzania w ramach systemu Solvency II dobrych systemów zarządzania ryzykiem, ale z drugiej wymaga od zarządzających opracowania właściwych metod agregacji ryzyka. Z wzorów (3) i (4) wynika, że ocena efektu dywersyfikacji jest zdeterminowana sposobem modelowania zależności agregowanych rodzajów ryzyka. Zastosowana w standardowych rozwiązaniach metoda wariancji-kowariancji posiada kilka zalet, m.in.: jest stosunkowo prosta i intuicyjnie przejrzysta; ułatwia konsensus dotyczący modelowania typowych zależności między zdywersyfikowanymi rodzajami ryzyka; 129

16 umożliwia łatwe dodanie kolejnych rodzajów ryzyka (np. z nowego nośnika, nowej linii biznesu, nowej jednostki zależnej); korelacja jest powszechnie znaną metodą uwzględniania zależności, co ułatwia komunikację z osobami niebędącymi specjalistami. Z drugiej strony, przedstawiony w poprzednim rozdziale przykład, jak również wyniki innych badań dotyczących wpływu struktur zależności na kapitałowe wymogi wypłacalności dla ryzyka ubezpieczeniowego w ubezpieczeniach innych niż na życie 12 wskazują, że zastosowana metoda wariancji-kowariancji uwzględniająca tylko zależności liniowe może prowadzić do błędnej oceny efektu dywersyfikacji. Struktury zależności między agregowanymi rodzajami ryzyka mogą być na tyle złożone, że do ich opisu nie wystarczy kilka liczb ujętych w macierzy korelacji (mogą być nieliniowe, charakteryzować się silniejszymi zależnościami w ogonach rozkładów, itp.). Ponadto, ze względu na brak wystarczającej liczby wiarygodnych danych dla wielu rodzajów ryzyka, zastosowane w standardowych formułach współczynniki korelacji w większości przypadków są ustalane metodą ekspercką (są zatem uzależnione od indywidualnej opinii ekspertów). W procesie agregacji ryzyka należy zatem zadbać o jak najdokładniejsze rozpoznanie struktury zależności, a uzyskane informacje uwzględnić w odpowiednim modelu. Do modelowania zależności powinno się wykorzystać narzędzie bardziej precyzyjne od współczynnika korelacji. Stąd potrzeba prowadzenia badań koncentrujących się na poszukiwaniu nowych metod rozpoznawania i modelowania struktur zależności oraz sposobach uwzględniania ich w modelach wypłacalności. Dyrektywa Solvency II, w ramach tzw. modeli wewnętrznych (pełnych lub częściowych) lub parametrów własnych, dopuszcza, a nawet zachęca, do prowadzenia tego typu badań i wdrażania niestandardowych rozwiązań do modeli wypłacalności. Nowe metody muszą być zaakceptowane przez regulatora rynku. Wykaz źródeł Biełasiewicz-Fuszara M., Wnęk A., SOLV NCY II. Funkcja compliance, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień Chmielowiec-Lewczuk M., Wpływ wymagań Solvency II na koszty działalności ubezpieczeniowej, Zarządzanie i Finanse, Wydział Zarządzania Uniwersytetu Gdańskiego, pl/nauka/index.php?i=27&o=23,27 ( ). Czerwińska T., Profil ryzyka portfela inwestycji zakładów ubezpieczeń w świetle nowych wymogów kapitałowych Solvency II, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2013 nr 3. Darkiewicz-Moniuszko G., Krzykowski M., Masowa restrukturyzacja?, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, czerwiec IOPA Report on the fifth Quantitative Impact Study (QIS5) for Solvency II, eu ( ). 12. S. Wanat, Modelowanie współczynnika szkodowości zależnych grup ubezpieczeń z wykorzystaniem funkcji połączeń, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2010 nr 106; S. Wanat, Modelowanie zależności w kontekście agregacji kapitałowych wymogów wypłacalności w Solvency II, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2011 nr 228; S. Wanat, Modele zależności w agregacji ryzyka ubezpieczyciela, Wydawnictwo UEK, Kraków 2012.

17 Ocena efektu dywersyfikacji ryzyka w Solvency II Florczak W., SOLV NCY II. Funkcja aktuarialna, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień Florczak W., SOLV NCY II. Funkcja zarządzania ryzykiem, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, maj Fornalik A., Jasiński K., Woźniak P., Solvency II a życiówka. Czy tylko wymóg kapitałowy?, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, marzec Herbich M., Solvency II a życiówka. Nowe standardy, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, marzec Jagła T., Fuchs R., Solvency II. Wyzwanie dla obszarów IT, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, maj Jędrzychowska A., Ocena płynności i wypłacalności zakładów ubezpieczeń z polskiego rynku, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2009 nr 4. Kawiński M., SOLV NCY II. Solvency II po kryzysie, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień Kostkiewicz Z., Solvency II a majątek. Rewolucja na rynku, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień Krzykowski M., Lis M., Solvency II a życiówka. fekty zmian, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, marzec Kurek R., Koncepcja informacji użytecznej a nadzór nad zakładami ubezpieczeń, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2010 nr 1. Kurek R., Informacja jako dobro publiczne a nadzór nad działalnością zakładów ubezpieczeń, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2010 nr 4. Kurek R., Środki własne zakładów ubezpieczeń ujęcie w Solvency II, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2011 nr 2. Kurek R., Równoważność nadzoru ubezpieczeniowego krajów spoza U, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2011 nr 4. Lament M., Wybrane aspekty wyceny aktywów i pasywów zakładów ubezpieczeń i zakładów reasekuracji dla potrzeb bilansowych oraz oceny wypłacalności, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2011 nr 1. Lis M., Darkiewicz-Moniuszko G., SOLV NCY II. Ostatnia prosta?, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień Molęda M., Underwriting a Solvency II, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, czerwiec Monkiewicz J., International regulatory agenda in insurance in a context of current financial crisis. Are we on the right track?, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2009 nr 2. Onisk R., SOLV NCY II. Czy jest się czym martwić?, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień Podsumowanie wyników badania QIS5 w Polsce, Komisja Nadzoru Finansowego, gov.pl/ ( ). Przewalska K., Solvency II a majątek. Problem implementacji, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień QIS5 Technical Specifications, Brussels, European Commission, p?option=content&task=view&id=732 ( ). Ryngwelska D., Model wewnętrzny w systemie Wypłacalność II droga do jego zatwierdzenia, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2010 nr 1. Sitarek A., Solvency II a majątek. Intensywne przygotowania, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień Truszkowski M., Solvency II. Trzy filary, trzy prędkości, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, maj Wanat S., Modelowanie współczynnika szkodowości zależnych grup ubezpieczeń z wykorzystaniem funkcji połączeń, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2010 nr

18 Wiadomości Ubezpieczeniowe 3/2014 Wanat S., Modelowanie zależności w kontekście agregacji kapitałowych wymogów wypłacalności w Solvency II, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2011 nr 228. Wanat S., Modele zależności w agregacji ryzyka ubezpieczyciela, Wydawnictwo UEK, Kraków Wartini J., Aspekty jakościowe modeli wewnętrznych w badaniu QIS5, Wiadomości Ubezpieczeniowe, 2011 nr 2. Wolanin T., Słonecka A., SOLV NCY II. Dokumentacja Solvency II staje się faktem, Miesięcznik Ubezpieczeniowy, kwiecień Assessment of the diversification effect in Solvency II practical and methodological aspects The paper briefly characterizes the Solvency II regime, presents the standard procedure for determining the Solvency Capital Requirement and presents and discusses selected results of QIS5 study relating to the diversification effect. This effect greatly reduces the Solvency Capital Requirement. The variancecovariance methodology which is used to estimate the diversification effect can over or underestimate it. Therefore the paper suggests the need for research into methods for modeling the dependence structure of the Solvency Capital Requirements. Keywords: Solvency II, Solvency Capital Requirement, dependence structure, diversification effect. Dr hab. Stanisław Wanat adiunkt w Katedrze Statystyki Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie. 132

Top Articles
Latest Posts
Article information

Author: Horacio Brakus JD

Last Updated: 02/05/2023

Views: 6719

Rating: 4 / 5 (71 voted)

Reviews: 86% of readers found this page helpful

Author information

Name: Horacio Brakus JD

Birthday: 1999-08-21

Address: Apt. 524 43384 Minnie Prairie, South Edda, MA 62804

Phone: +5931039998219

Job: Sales Strategist

Hobby: Sculling, Kitesurfing, Orienteering, Painting, Computer programming, Creative writing, Scuba diving

Introduction: My name is Horacio Brakus JD, I am a lively, splendid, jolly, vivacious, vast, cheerful, agreeable person who loves writing and wants to share my knowledge and understanding with you.