1 / 37

A Szolvencia II harmadik mennyiségi hatástanulmányának (QIS3) eredményei

A Szolvencia II harmadik mennyiségi hatástanulmányának (QIS3) eredményei. Gaálné Kodila Diána 2008. március 20. Előkészítő helyszíni tanulmány (Preparatory Field Study, PFS) 2005. április – szeptember

oni
Download Presentation

A Szolvencia II harmadik mennyiségi hatástanulmányának (QIS3) eredményei

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. A Szolvencia II harmadik mennyiségi hatástanulmányának (QIS3) eredményei Gaálné Kodila Diána 2008. március 20.

  2. Előkészítő helyszíni tanulmány (Preparatory Field Study, PFS) 2005. április – szeptember cél: felkészülés a hatástanulmányokra; nem számszerű eredmények, hanem a változás irányának megismerése csak életbiztosítókra eszközök és kötelezettségek piaci alapú értékelése stressz tesztek Első mennyiségi hatástanulmány (Quantitative Impact Study 1, QIS1) 2005. október – 2006. március biztosítástechnikai tartalékok piaci alapú értékelésére fókuszált Legjobb Becslés+Kockázati Ráhagyás (BE+RM) RM: különböző (75, 90 és 60%-os) megbízhatósági szintek Korábbi hatástanulmányok

  3. Második mennyiségi hatástanulmány (Quantitative Impact Study 2, QIS2) 2006. május – december Célja: az alábbiak tesztelése: biztosítástechnikai tartalékok piaci alapú értékelése, ahol a kockázati ráhagyás (RM) számítása: 75%-os megbízhatósági szinten tőkeköltség (Cost of Capital, CoC) alapú megközelítéssel szavatoló tőkeszükséglet minimális tőkeszükséglet Megjegyzés: QIS2 során csak előzetes kalibráció a paraméterekre; kalibráció tesztelése a QIS3 során. Korábbi hatástanulmányok

  4. Teljes pénzügyi helyzetre vonatkozó eredmények Élet ág: a tőke-megfelelési helyzetben bekövetkező átlagos változások cégenként lényegesen eltértek egymástól általánosságban: a biztosítástechnikai tartalékok lecsökkentek, míg az „alap” SZTSZ és a rendelkezésre álló tőke megnőtt 11 országban a tőke-megfelelési arány a legtöbb élet ági résztvevő esetén lecsökkent ugyan, de 100% felett maradt, míg 6 országban megnőtt néhány résztvevő esetében a SZTSZ megközelítette a nullát, sőt egyes esetekben az alá is csökkent A QIS2 eredményei - SZTSZ

  5. Teljes pénzügyi helyzetre vonatkozó eredmények Nem-élet ág: általánosságban: a biztosítástechnikai tartalékok lecsökkentek, míg a rendelkezésre álló tőke és az „alap” SZTSZ megnőtt 16 országban a tőke-megfelelési arány a legtöbb nem-élet ági résztvevő esetén lecsökkent ugyan, de 100% felett maradt az életbiztosítókhoz képest sokkal több nem-élet ági biztosító tőke-megfelelési aránya került 100% alá, sőt 2 országban a résztvevők kb. felénél került ez az arány 100% alá A QIS2 eredményei - SZTSZ

  6. MTSZ tőke-megfelelési arány majdnem minden életbiztosító és a legtöbb nem-életbiztosító esetén 100% felett volt. MTSZ és SZTSZ kapcsolata: sok esetben a két szint túl közel van egymáshoz 13 országban minden résztvevő vagy legalább a többségük esetében az MTSZ értéke kisebb volt az SZTSZ 75%-ánál. 4 ország esetében a résztvevők jelentős részénél az MTSZ szintje meghaladta az SZTSZ 75%-át. Ennek legfőbb okai: „k-faktor” és a nem-élet ági várható nyereségek vagy veszteségek kockázati elemek, mivel ezek az SZTSZ-t csökkentik, az MTSZ-t viszont nem. A QIS2 eredményei - MTSZ

  7. Tartalékok kockázati ráhagyásának meghatározásához: tőkeköltség alapú megközelítés bizonyos előfeltételezések keretirányelvben való rögzítése fő paraméterek és feltételezések szabályozása 3. szintű részletszabályokban hosszú-kifutású nem-élet ági termékek esetében további elemzés Megjegyzés/figyelemfelhívás: a tőkeköltség alapú megközelítéssel számított tartalékok értéke függ a szavatoló tőkeszükséglet számításának módszertanától és paramétereitől. CEIOPS-javaslat a QIS2 tapasztalatai alapján

  8. Harmadik mennyiségi hatástanulmány (QIS3) 2007. április – november (publikálás: 2007. november 21.) Célja: az alábbiak tesztelése: biztosítástechnikai tartalékok piaci alapú értékelése, ahol a kockázati ráhagyás (RM) számítása: tőkeköltség (Cost of Capital, CoC) alapú megközelítéssel szavatoló tőkeszükséglet számítása standard formulával belső modellel minimális tőkeszükséglet csoportszintű számítások

  9. Összesen 28 EEA-ország 1027 solo biztosítója => közel 100%-os növekedés a QIS2-höz képest. Az 1027 biztosító közül: 330 életbiztosító 511 nem-életbiztosító 158 kompozit biztosító 28 viszontbiztosító Közülük: egyesület: 251 egészségbiztosító: 56 Magyarországról 13 résztvevő: 4 életbiztosító 3 nem-életbiztosító (közülük: 1 egyesület) 6 kompozit biztosító Részvételi minta a QIS3-ban

  10. Részvételi minta nagyság szerint Az 1027 solo biztosító közül: 422 kis biztosító 418 közepes biztosító 187 nagy biztosító Magyarország részéről: 8 kis biztosító 5 közepes biztosító Ahol a méretosztályok határai: 100, illetve 1000 millió € bruttó díjbevétel nem-életbiztosítók esetében; 1 000, illetve 10 000 millió € bruttó technikai tartalék életbiztosítók esetében.

  11. Technikai tartalék = Legjobb becslés (BE)+ Kockázati ráhagyás (RM) ahol a kockázati ráhagyást a tőkeköltség alapú megközelítéssel (Cost of Capital, CoC) kellett kiszámolni, amely azon megközelítésre épül, hogy egy biztosítónak a legjobb becslésen felül annyi tartalékkal kell még rendelkeznie, mint amennyi egy esetleges állomány-átruházás esetén szükséges szavatoló tőke költsége. Technikai tartalékok „új” értékelése

  12. Átértékelés hatása a technikai tartalékokra – élet ág

  13. Átértékelés hatása a technikai tartalékokra – nem-élet ág

  14. Átértékelés hatása a technikai tartalékokra – kompozitok

  15. időhorizont: 1 év kockázati mérték, biztonsági szint: 99,5%-os VaR számítás elvégzése: standard formulával belső modellel SZTSZ standard formula: moduláris megközelítés, ahol a fő kockázati modulok: piaci kockázat életbiztosítási kockázat nem-életbiztosítási kockázat egészségbiztosítási kockázat nemfizetési kockázat működési kockázat (alap SZTSZ-en kívül, legfelső szinten) SZTSZ alapelvek  QIS3

  16. ahol L alacsony, ML közepes-alacsony, M közepes, és MH közepes-magas korrelációt jelöl. Korrelációs mátrix a fő kockázatok között – QIS2

  17. Korrelációs mátrix a fő kockázatok között-QIS3

  18. SZTSZ aránya a jelenlegihez – élet ág

  19. SZTSZ aránya a jelenlegihez – nem-élet ág

  20. SZTSZ aránya a jelenlegihez - kompozitok

  21. Mérleg összetételét és méretét tekintve a Szolvencia I-hez képest nincs nagy változás EU szinten, bár az egyes tagállamok között vannak eltérések. A technikai tartalékok átlagosan lecsökkentek az átértékelés hatására; ez persze megnöveli arendelkezésre álló tőkét; ám ez nem ellensúlyozza az SZTSZmegnövekedését; így a tőke-megfelelési arány a legtöbb résztvevő esetében lecsökkent a jelenlegi tőke-megfelelési arányhoz képest. A szabad tőke (azaz az SZTSZ-en felüli tőkerész) cégek 30%-ánál: több, mint 50%-kal nőtt cégek 34%-ánál: több, mint 50%-kal csökkent cégek 16%-ánál: tőkét kellene emelni, hogy teljesíteni tudja a szavatoló tőkeszükségletet Szolvencia II hatása a pénzügyi helyzetre

  22. A jövőbeni nyereségrészesedés kockázatcsökkentő hatása – élet ág

  23. A jövőbeni nyereségrészesedés kockázatcsökkentő hatása – kompozitok

  24. A diverzifikáció hatása – élet ág

  25. A diverzifikáció hatása – nem-élet ág

  26. A diverzifikáció hatása – kompozitok

  27. Először vizsgálta a CEIOPS. A résztvevőknek mindössze 13%-a nyújtott belső modellből származó eredményeket. Részleges belső modellek általában: részvénypiaci kockázatra kamatlábkockázatra ingatlanpiaci kockázatra Hatalmas különbségek adódtak a belső modellek és a standard formula eredményei között; általánosságban leszűrhető: Magasabb SZTSZ-rész a hitelezési kockázatra, mint a standard formulával. A nem-életágban a teljes SZTSZ jelentősen (átlagosan 25%-kal) kisebb lett, mint a standard formulával, mely főként a nem-életbiztosítási kockázati komponensnek volt köszönhető. Belső modellek

  28. MTSZ kockázati moduljai: piaci kockázat életbiztosítási kockázat nem-életbiztosítási kockázat egészségbiztosítási kockázat Majd ezt lehetett csökkenteni a jövőbeni nyereségrészesedést figyelembe véve. És végül figyelembe kellett venni egy abszolút minimum padlót. A piaci kockázati modulra két alternatíva: egy egyszerű faktor alapú; és egy sokkal kifinomultabb faktor alapú. Gyakorlatilag tesztelve lett a CEA-megközelítés is: MCR = 0,33 * SCR Kalibráció: 90%-os VaR, 1 éves időhorizonttal MTSZ QIS3-beli kalkulációja

  29. Nem-élet ág esetén mindkét alternatíva esetén az MTSZ viszonylag jó összhangot mutatott az SZTSZ-szel. Élet-ág és a kompozit biztosítók esetén: nagyon széles sávban mozogtak az eredmények, a legtöbb országban nem volt megfelelő az összhang az SZTSZ-szel, és nemcsak az országok, hanem az egyes cégek között is hatalmas eltéréseket tapasztaltak. MTSZ és SZTSZ közötti nem megfelelő összhang lehetséges okai: MTSZ és SZTSZ inkonzisztens a jövőbeni nyereségrészesedés figyelembevételében; az élet ági SZTSZ-ben minden jelentős kockázati modul szcenárió-alapon számolódik, így azt nehéz összhangba hozni az MTSZ egyszerű faktor-alapú megközelítésével MTSZ eredmények

  30. MTSZ 1. alternatíva aránya az SZTSZ-hez – nem-élet ág

  31. MTSZ 2. alternatíva aránya az SZTSZ-hez – nem-élet ág

  32. MTSZ 1. alternatíva aránya az SZTSZ-hez – élet ág

  33. MTSZ 2. alternatíva aránya az SZTSZ-hez – élet ág

  34. MTSZ 1. alternatíva aránya az SZTSZ-hez – kompozitok

  35. MTSZ 2. alternatíva aránya az SZTSZ-hez – kompozitok

  36. Először vizsgálta a CEIOPS. Cél: csoportszintű diverzifikáció hatásainak vizsgálata; információk szerzése a csoport-specifikus kockázatokról és különösen a működési kockázatról. Probléma: nagyon kevés csoport vett részt a tanulmányban. Ennek ellenére néhány következtetés levonható: a csoporton belüli diverzifikációs előnyök nagyban függnek azok forrásától, illetve mennyiségétől; a diverzifikáció szintje csoportonként eléggé eltérő. A csoporton belüli szabad tőke mértékére jelenleg nem látható általános trend. A QIS3 nem tudott megoldást nyújtani a csoportok kezelésére. Csoportszintű eredmények

  37. Köszönöm a figyelmet!

More Related