¿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?

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.