¿Cómo elegir el método de reservas adecuado?

Las aseguradoras, ¿se preguntan constantemente: ¿Cómo sé si los métodos de reservas que estoy utilizando actualmente son los “mejores”? ¿Cómo decido cuándo cambiar de método?
Aprende a elegir el método adecuado para cada situación y optimiza tus provisiones. 

En este artículo, hablaremos sobre los cuatro métodos de reservas universalmente conocidos y utilizados en el mundo actuarial que deben dominar: Chain Ladder, Bornhuetter-Ferguson, Costo Medio (Average Cost) y De Vylder.

• Descripción: El método Chain-Ladder es la técnica de reservas más utilizada en los seguros de Propiedad y Casualidad (P&C), aplicable a datos de siniestros, primas y comisiones.

• Por qué es importante: Aprovecha la experiencia histórica para predecir resultados futuros, lo que lo hace versátil y valioso en diversos contextos.

•  Beneficio clave: Altamente efectivo para estimar reservas mediante el análisis de patrones de datos pasados, lo que lo convierte en un método indispensable para los actuarios.

• Descripción: Desarrollado para líneas de negocio más riesgosas y volátiles, como seguros financieros o seguros de Directores y Gerentes (D&O), donde el método Chain-Ladder podría producirresultados inconsistentes.

• Por qué es importante: Combina datos históricos con ratios de pérdidas esperadas para reducir la volatilidad.

• Beneficio clave: Proporciona estimaciones estables y confiables de reservas, especialmente para períodos recientes e impredecibles.

• Descripción Estima la siniestralidad final multiplicando la matriz de siniestralidad final por la matriz de costes medios finales, teniendo en cuenta explícitamente la inflación de los siniestros.

• Por qué es importante: Utiliza un enfoque de frecuencia x gravedad para identificar tendencias en la inflación de los siniestros.

• Beneficio clave: Útil para seguir las tendencias de inflación en siniestros de alta frecuencia con costos crecientes año tras año.

• Descripción: Desarrollado por F.E. de Vylder para realizar reservas cuando los períodos de origen son desconocidos o los datos son escasos e inestables.

• Por qué es importante: Ofrece una solución para estimar reservas en escenarios complejos con datos incompletos.

• Beneficio clave: Mejora la precisión en entornos inciertos o con pocos datos, proporcionando una herramienta crítica para conjuntos de datos desafiantes.