Modelo mixto interno de gestión de la solvencia aseguradora
- Autores: Aitor Barañano Abásolo
- Directores de la Tesis: Rafael Moreno Ruiz (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Málaga ( España ) en 2021
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Domingo García Pérez de Lema (presid.), Julio Diéguez Soto (secret.), Antonio Partal Ureña (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Economía y Empresa por la Universidad de Málaga
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: RIUMA
- Resumen
Durante las últimas décadas se han producido importantes cambios en la forma de medir los riesgos del sector asegurador, pasando de una medición de riesgos basados en el volumen de primas a sistemas basados en el riesgo.
Hasta el 31 de diciembre de 2015, las entidades aseguradoras estaban obligadas a calcular una cuantía mínima de margen de solvencia y verificar que el patrimonio propio no comprometido o el patrimonio libre era superior a dicha cuantía mínima. Este sistema de cálculo de dicha cuantía mínima de la entidad aseguradora, más conocido como Solvencia I, se basaba fundamentalmente en los siguientes métodos: • Margen de solvencia en seguros no vida: Se calculaba en función de un índice de primas o de siniestros (el mayor) teniendo en cuenta la tasa de retención de negocio frente al reaseguro.
• Margen de solvencia en seguros de vida: Se calculaba en función de las provisiones matemáticas y capitales en riesgo (se suman ambas partidas) teniendo en cuenta la tasa de retención de negocio frente al reaseguro.
Por este trabajo de investigación, conjuntamente con nuestra experiencia profesional, se aprecia que esta cuantificación del margen de solvencia que se realizaba en Solvencia I no se ajusta al perfil de riesgos de las entidades, y como muestra de ello exponemos el siguiente ejemplo: Supongamos una entidad A cuyo activo está compuesto únicamente por bonos del Gobierno Alemán (que se considera libre de riesgo) y otra entidad B cuyo activo viene determinado por activos de renta variable. Pues bien, bajo el supuesto de que ambas compañías disponen del mismo pasivo, acorde a Solvencia I, tanto la entidad A como la entidad B tendrían los mismos requerimientos de capital. Es claro que esta cuantificación no tiene mucho sentido puesto que el riesgo (volatilidad) en que incurre una entidad que invierte en renta variable es superior a otra entidad que invierte en deuda pública alemana.
Este es solo un ejemplo de algunos aspectos que se abordan a lo largo de este trabajo en relación con las entidades aseguradoras, las cuales están expuestas a múltiples situaciones de riesgo y deben estar cubiertas frente a los mismos en base a los nuevos requerimientos de Solvencia II.
Éste es el nuevo estándar a seguir: el capital económico basado en el riesgo. La regulación europea Solvencia II busca armonizar y modernizar la regulación del sector asegurador.
Uno de los objetivos principales de Solvencia II es la protección de los asegurados e incrementar la estabilidad del sistema financiero europeo. Esta normativa es el resultado de varios factores: la insatisfacción producida por la normativa anterior, Solvencia I, la influencia de Basel II, el procedimiento Lamfalussy para la elaboración de la regulación europea y la colaboración de otras organizaciones internacionales contables y actuariales.
Para poder valorar y calibrar adecuadamente los riesgos, la Directiva de Solvencia II ofrece la alternativa de que las entidades aseguradoras bien apliquen una fórmula estándar (común para todas las entidades de los distintos países de la UE) o bien que cada entidad haga un análisis de sus riesgos y elabore un modelo interno (parcial o completo) o aplique parámetros específicos (USP ) para la calibración de los distintos módulos de riesgos. La Ciencia Actuarial aplica sus herramientas condicionada a la existencia de bases de datos numerosas tanto en cantidad como en calidad. En este sentido, siempre que se disponga de datos históricos suficientes y de calidad, será preferible el desarrollo y empleo de modelos internos parciales o, en su defecto aplicar parámetros específicos (USP), debido a que ello es lo que permite a cada entidad aseguradora medir sus riesgos de acuerdo a la experiencia propia. De carecer de ellos, (bien por motivo de falta de cantidad y/o calidad) se facilita una formulación estándar que permite la valoración de los riesgos.
Este trabajo se centra en proponer modelos internos parciales en aquellos módulos de riesgo en los que se considera que la fórmula estándar (común para todas las entidades aseguradoras que lo aplican) no refleja adecuadamente la calibración del riesgo. Esto nos ofrecerá una mayor claridad y exactitud en los resultados.
El objetivo final o global de la presente Tesis Doctoral, por tanto, es diseñar un modelo de gestión y control de riesgos dentro de una entidad aseguradora dentro del marco europeo de Solvenica II.
Con la finalidad de conseguir el objetivo final de la presente Tesis Doctoral, se define la siguiente estructura en la Tesis Doctoral: • CAPÍTULO 1 – MARCO CONCEPTUAL Y REVISIÓN DE LA LITERATURA: En este capítulo se establece el marco conceptual de la tesis llevando a cabo una revisión de la literatura.
• CAPÍTULO 2 – VALORACIÓN DE ACTIVOS Y PASIVOS: En este capítulo se asignará un valor, tanto al activo como al pasivo, coherente con el mercado, es decir, se tratará de pasar de un balance contable a un balance económico.
En relación al activo, en defecto de disponer de un valor de mercado, se propondrá un modelo de valoración coherente con el mercado.
En cuanto al pasivo, en las que la partida más relevante de cualquier entidad aseguradora son las provisiones técnicas, se propone simulación estocástica para determinar el valor coherente de mercado de las provisiones técnicas. En concreto, se aplicará: - Simulación Monte Carlo: Provisiones de primas en seguros generales y provisiones Vida (seguros vida ahorro y vida riesgo) - Bootstrapping: Provisión de siniestros (BEL Siniestros) en seguros generales Tal y como se expone en las conclusiones de la presente tesis doctoral, se detallan los motivos y ventajas que ofrece la simulación estocástica.
• CAPÍTULO 3 – FONDOS PROPIOS: La diferencia entre activo y pasivo del enfoque de balance económico respecto al balance contable que serán valorados en el Capítulo 2 compondrá el valor de mercado del capital disponible, o fondos propios a valor de mercado. Dichos fondos propios supondrán el capital disponible para hacer frente al Requerimiento de Capital de Solvencia. La normativa de Solvencia II no permite emplear todos los fondos propios, salvo que se cumplan determinadas premisas. En este capítulo, analizaremos dichas premisas.
• CAPÍTULO 4 – REQUERIMIENTO CAPITAL DE SOLVENCIA (SCR): Se establecerá una metodología para calcular el SCR mediante la medida del VaR (siglas de Value at Risk, en lengua inglesa) acorde a los riesgos inherentes en cada entidad. El SCR resultante debería ser menor que los fondos propios que determinaremos en el Capítulo 3. En caso contrario, la entidad tendría que tomar alguna medida, bien modificando la estructura de activo-pasivo en aras de disminuir el SCR, o bien incrementando los fondos propios mediante una ampliación de capital. Para dar cumplimiento al objetivo de establecer un modelo mixto interno, en este capítulo se desarrollarán modelos propios/internos de valoración sobre aquellos riesgos que consideramos que el modelo interno se ajusta mejor al perfil de riesgos que la fórmula estándar. En concreto, se propone aplicar modelo interno de valoración de riesgo y, por ende, aplicación de simulación estocástica sobre los siguientes riesgos: I. Riesgo de Spread II. Riesgo Renta Variable e Inmuebles III. Riesgo Prima – Seguros Generales IV. Riesgo Reserva – Seguros Generales V. Riesgo Mortalidad – Seguros de Vida VI. Riesgo Longevidad – Seguros de Vida VII. Riesgo Caídas – Seguros de Vida VIII. Riesgo Gastos – Seguros de Vida • CAPÍTULO 5 – ANÁLISIS CUALITATIVO – CONTROL DEL RIESGO: Una vez medido el riesgo (SCR) acorde a un valor coherente con el mercado y ajustado al perfil de riesgos de la entidad, se propondrán métodos para controlar dichos riesgos.
Todas las valoraciones cuantitativas que se hacen en este trabajo se realizan en base a la información real suministrada por una entidad aseguradora cuyo nombre prefiere preservarlo en el anonimato. La información suministrada por la entidad aseguradora es la siguiente: bases de datos con un histórico de 5 años que incluyen todos los datos económicos de cada póliza de varios productos que comercializa la entidad, detalle de la cartera de activos financieros parcial que disponía la entidad aseguradora a 31/12/2019 incluyendo el valor contable y valor de mercado de los mismos, notas técnicas de los productos y los estados financieros de la entidad.
Tras el desarrollo y análisis de los capítulos anteriores en los respectivos capítulos, hemos obtenido las siguientes principales conclusiones que a continuación se describen de forma resumida: CONCLUSIÓN PRIMERA: En la actualidad las entidades aseguradoras que siguen la fórmula estándar no hacen ninguna concesión por el perfil de riesgo específico de la entidad. En determinados módulos de riesgos, simplemente se aplica un parámetro fijo sobre una cuantía.
CONCLUSIÓN SEGUNDA: En el momento que la entidad disponga de una estimación del riesgo asumido acorde a su perfil de riesgo (modelo interno), podrá tomar decisiones estratégicas, particularmente respecto a los nuevos riesgos (por ejemplo, nuevas inversiones en activos financieros) en los cuales puede incurrir.
Para ello, se propone aplicar los correspondientes test de estrés con la finalidad de cuantificar el impacto del nuevo riesgo que se pretenda integrar, y por consiguiente, si la entidad puede/quiere asumir el citado riesgo.
CONCLUSIÓN TERCERA: Los riesgos asumidos por una entidad aseguradora se controlan poniendo límites a los mismos, midiéndolos y verificando su cumplimiento tal y como se ha mostrado en la presente Tesis Doctoral.
CONCLUSIÓN CUARTA: Los límites estratégicos de exposición y riesgos en general son válidos para todas las clases de carteras de una entidad. El establecimiento de límites estratégicos de exposición y riesgos permite reconocer de forma casi inmediata cuándo se están poniendo en peligro los objetivos estratégicos y, por consiguiente, la posibilidad de poner en marcha los mecanismos de ajuste adecuados que ayudan en la gestión de la empresa y dan mayores beneficios a los accionistas al comprometer en la mayoría de los casos un menor capital.
CONCLUSIÓN QUINTA: Los organismos reguladores de todo el mundo, los accionistas e inversores y las agencias de calificación crediticia, entre otros, evalúan cada vez más a las entidades aseguradoras con enfoques basados en el riesgo. Una empresa con una buena gestión de riesgos necesita menos capital para mantener su negocio.
CONCLUSIÓN SEXTA: Por sus ventajas puestas de manifiesto en este trabajo, se propone la aplicación de la simulación estocástica para cuantificar riesgos. Mediante la simulación estocástica se obtienen resultados de tipo probabilístico a diferencia del análisis determinista o “estimación de un solo punto”. De esta manera, mediante la simulación estocástica, los resultados muestran, además de lo que puede suceder, lo probable que es el resultado obtenido.
CONCLUSIÓN SÉPTIMA: Se ha diseñado un modelo de gestión de riesgos utilizando un modelo mixto interno que corresponde con el objetivo global o final de la Tesis Doctoral.
De modo que el objetivo principal de este trabajo de investigación, diseñar un modelo de gestión y control de riesgos dentro de una entidad aseguradora dentro del marco europeo de Solvenica II.
Fruto del trabajo que se ha ido desarrollando en esta Tesis Doctoral y que ha dado lugar a su culminación, se han presentado comunicaciones en congresos internacionales y se han publicado artículos en revistas de impacto, lo cual nos ha permitido debatir con otros colegas, así como reafirmarnos en el modelo de gestión mixto que presentamos en la presente tesis doctoral.
Concretamente, en nuestra publicación en revista indexada en JCR que avala la presentación de esta tesis se propone un modelo interno para valorar el riesgo de mercado de inmuebles y calcular el capital requerido para garantizar la adecuada cobertura de las pérdidas derivadas de dicho riesgo, utilizando simulación estocástica de Monte Carlo para estimar el Value at Risk. El modelo desarrollado puede ser empleado por entidades aseguradoras que mantienen inmuebles en su activo en sus procesos de decisión, de manera que en los mismos tengan en cuenta el verdadero riesgo asumido en sus carteras de activos inmobiliarios.
