On flood risk management across socioeconomic environments

• Weihong Ni ^[1] ; Kira Henshaw ^[2] ; Wei Zhu ^[2] ; Jing Wang ^[2] ; Maoqi Hu ^[2] ; Corina Constantinescu ^[2]
  1. [1] Arcadia University

     Arcadia University

     Township of Abington, Estados Unidos

     
  2. [2] University of Liverpool

     University of Liverpool

     Reino Unido

     
• Localización: Anales del Instituto de Actuarios Españoles, ISSN 0534-3232, Nº 26, 2020, págs. 71-102
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Gestión del riesgo por inundaciones en países con distintas características socioeconómicas
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• Resumen
  • español

    En este artículo se analiza el seguro en caso de inundación en diferentes países con diferentes niveles socio-económicos combinando sus exposiciones al riesgo, en primer lugar, a nivel continental y luego a nivel global. Después de juntar las regiones según su número de inundaciones durante el último siglo, agrupamos los países en función de estimaciones de su valor en riesgo, minimizando el valor total en riesgo de todos los grupos, como en Prettenthaler, Albrecher, Asadi, and Köberl, (2017). Utilizando distribuciones de colas pesadas para modelar las pérdidas (presentadas como porcentajes del PIB y ajustadas a la inflación), buscamos una estrategia óptima de agrupación de riesgos entre países, independientemente de su situación socioeconómica. Los beneficios económicos de dicha distribución de riesgos, tanto a nivel continental como mundial, se cuantifican mediante los correspondientes valores en riesgo con o sin agrupación. Recomendamos esta agrupación de riesgo para todos los países, como un mecanismo para reducir las primas de riesgo y aumentar la eficiencia en la respuesta a desastres.

  • English

    In this paper, we discuss the insuring of flood losses across socio-economic environments, by pooling their risk exposures at continental and global levels.

    Grouping regions by their flood count over the last century, we cluster countries based on estimations of their value-at-risk, minimising the total value-at-risk from all clusters, as in Prettenthaler, Albrecher, Asadi, and Köberl (2017). Using heavy-tailed distributions to model the losses (presented as percentages of GDPs and adjusted to inflation), we seek an optimal risk pooling strategy across countries, irrespective of their socio-economic status. The financial benefits for such risk sharing, both at the continental and global levels, are quantified by the overall corresponding values-at-risk with or without pooling. We advocate this risk partner- ship across socio-economic environments, as a mechanism for reducing risk premiums and increasing efficiency in disaster response.