Стресс-тестирование в страховании

 

В начале июля 2011 г. Financial Times опубликовала статью Ральфа Аткинса (Ralph Atkins) из Франкфурта и Пола Дэвиса (Paul Davies) из Лондона "Каждый десятый европейский страховщик провалил тест". Речь шла о проведении европейскими страховщиками стандартных стресс-тестов, которые выявляют потенциальную уязвимость и предостерегают страховщиков об опасностях.
Эти стресс-тесты были проведены Европейским страховым и пенсионным надзором на основе требований страхового регулирования (Solvency II), которые должны вступить в силу в 2014 г. (Важно отметить, что Европейский страховой и пенсионный надзор не рассматривает стресс-тестирование как метод расчета и оценки уровня минимального капитала). Более 50% страховщиков каждой европейской страны участвовали в тестировании, что составило около 60% всего европейского страхового рынка.

Компаниям был предложен ряд стрессовых сценариев с целью: (1) выявить, удовлетворяют ли компании требованиям минимального уровня капитала (MCR) в шоковых ситуациях; (2) понять, как изменится уровень капитала страховой компании в стрессовой ситуации; (3) определить общий уровень стабильности в европейском страховом секторе.
Результаты тестирования (EIOPA. The results of its second European insurance stress test) показали, что (1) в целом европейский страховой рынок достаточно устойчив; (2) 10% европейских страховщиков не удовлетворяют требованиям по минимальному уровню капитала при неблагоприятном тесте; (3) в целом дефицит платежеспособности находится на приемлемом уровне по сравнению с уровнем капитала в секторе; (4) основными рыночными рисками являются риски изменения курса акций, процентной ставки и государственных облигаций; (5) основными страховыми рисками являются риск роста числа заявленных убытков и катастрофические риски.

Широкое внедрение стресс-тестирования сначала в банковском секторе, а теперь и в страховом обязано развитию компьютерного моделирования, которое на современном уровне развития технологий позволяет весьма достоверно описывать реальную ситуацию.
Для финансовых компаний компьютерное моделирование сегодня становится все более важным инструментом риск-менеджмента, ведь нельзя построить макет, например, страховой компании и тестировать ее деятельность в реальном мире. Лишь компьютерная модель деятельности компании сможет ответить на вопрос "Что будет, если...?".
В банковском секторе в соответствии с решениями Базельского комитета по банковскому надзору "банки, использующие модель внутренних рейтингов, должны осуществлять тщательное стресс-тестирование для оценки достаточности капитала" (Basel Committee on Banking Supervision "International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards", 2004).

Требования страхового регулирования Solvency II обяжут европейские страховые компании регулярно проводить стресс-тесты для проверки адекватности капитала принятым обязательствам. В некоторых европейских странах проведение стресс-тестов уже является действующим требованием регулятора.
Особый интерес к стресс-тестированию начал появляться во времена азиатского финансового кризиса 1997 г. и российских событий после августа 1998 г. На сегодняшний день почти все крупные зарубежные страховые организации используют метод стресс-тестирования как неотъемлемую часть своей программы по риск-менеджменту.
В России стресс-тестирование применяется не столь широко. Для банковского сектора предложения Банка России по этому вопросу носят рекомендательный характер, а в страховом законодательстве РФ на сегодняшний день нет упоминаний о применении этого инструмента.
Согласно определению Банка международных расчетов "стресс-тестирование - термин, описывающий различные методы, которые используются финансовыми институтами для оценки своей уязвимости по отношению к исключительным, но возможным событиям" (Blaschke W., Jones T., Majnoni G., Peria S-M. "Stress Testing of Financial Systems: An Overview of Issues, Methodologies, and FSAP Experience", IMF Working Paper, 2001).

Техника стресс-тестирования может определить влияние на портфель страховщика изменения одного фактора риска (однофакторный анализ, тест на чувствительность - sensitivity test) или одновременного изменения набора факторов (многофакторный анализ, сценарный анализ - scenario analysis). Оба этих метода используют уже имеющуюся статистическую информацию (historical scenarios) или могут основываться на гипотетических, экспертных данных (hypothetical scenarios).
При проведении однофакторных тестов рассматривается влияние изменения одного из факторов риска на стоимость портфеля при сохранении неизменными прочих условий. Например, падение валютного курса при сохранении уровня процентных ставок и котировок ценных бумаг - достаточно абстрактное исследование, однако технически простое и наглядное. Это и определяет широкое распространение данного метода. Проблема заключается в том, что при реальных стрессовых ситуациях изменению подвергаются и остальные факторы риска, поэтому если рассматривать изменение только одного из них, то можно получить некорректные результаты.
Многофакторные стресс-тесты позволяют использовать различные типы сценариев: основанные на исторических данных (изменения факторов риска, которые уже происходили в прошлом) (Основным недостатком этого метода является то, что он не учитывает характеристики страховых рисков, рынка и институциональных структур, которые меняются со временем ) и гипотетические экспертные сценарии (экспертные оценки, учитывающие как исторические данные, так и текущие страхуемые риски, конъюнктуру рынка).

Преимущество гипотетического вида стресс-теста перед историческим заключается в более гибкой формулировке возможных событий. Такие сценарии могут применяться для определения возможных событий, по отношению к которым рассматриваемый портфель наиболее уязвим (Например, существует такой феномен, как "flight to quality", когда при стрессовых ситуациях резко возрастает спрос на высоконадежные ценные бумаги, тогда же как на остальные ценные бумаги спрос резко падает). Но часто бывает очень трудно определить вероятность событий, никогда до этого не происходивших.

Гипотетические сценарии, в свою очередь, могут быть систематическими и несистематическими. К несистематическим видам гипотетических сценариев относят сценарии построения наихудшей ситуации на рынке и сценарии субъективные.
Суть стресс-теста, основанного на наихудшем сценарии, исходя уже из его названия, заключается в том, что все рассматриваемые факторы риска принимают свои наихудшие значения (за определенный исторический период). На основе этих значений и происходит переоценка портфеля. Несмотря на простоту и привлекательность такого подхода, в нем не учитывается корреляция между факторами риска и возможны некорректные результаты. Поэтому Базельский комитет по банковскому надзору не рекомендует банкам проводить такое стресс-тестирование.
В случае использования субъективного сценария масштаб изменения факторов риска зависит, естественно, от мнения экспертов (актуариев, трейдеров, топ-менеджеров компании и т.д.).
Метод анализа максимальных потерь, который заключается в поиске наиболее убыточных комбинаций изменения страховых и рыночных факторов (worst-case scenario), относится к несистематическим видам стресс-тестирования, если поиск ведется экспертным путем. Если при анализе используется статистическое моделирование, тогда его относят к систематическим видам гипотетических сценариев. Риск-менеджеры отмечают, что этот анализ полезен для понимания ситуации в целом, результаты получаются наглядными и удобными для практического использования.
К систематическим видам гипотетических сценариев (systematic stress testing) относят такие методы построения сценариев, как метод корреляций, метод Монте-Карло и теория экстремальных значений.
Метод корреляций позволяет решить один из самых сложных вопросов, возникающих при проведении стресс-тестирования: как должны измениться одни факторы риска при определенном изменении значений других?
Метод Монте-Карло допускает моделирование сложных сценариев поведения рынков (например, меняющихся корреляций между факторами риска) и использование любых распределений вероятностей факторов риска.
Теория экстремального значения - специальный инструмент для анализа исключительных событий. Обычное распределение вероятностей достаточно для описания события, относящиеся к "телу" распределения. Теория экстремального значения позволяет получить наилучшую оценку подверженности риску исключительных, но возможных уровней убыточности и рыночных условий - так называемых хвостовых областей распределения. Существуют некоторые сложности использования этой техники ((1) сложность верификации прогнозов ввиду редкости наступления экстремальных событий; (2) отсутствие параметрических моделей прогнозирования экстремальных событий для многомерных распределений (которые необходимы для оценки потерь по позициям, подверженным более чем одному фактору риска); (3) невозможность статистического прогнозирования корреляций в наступлении экстремальных событий), поэтому она используется незначительным количеством страховых компаний за рубежом.

Наиболее качественный анализ дают комплексные стресс-сценарии, сочетающие страховые факторы, факторы финансовых рынков и макроэкономической конъюнктуры. По данным МВФ (Аналитический материал МВФ - Stress testing Financial system: what to do when the governor calls), для участников финансового рынка основными факторами риска являются процентные ставки и курсы валют.

В идеале набор сценариев для стресс-тестирования должен максимально соответствовать индивидуальным особенностям портфеля и учитывать: (1) непротиворечивые изменения факторов одновременно на нескольких рынках; (2) возможные последствия кризиса в виде роста страховых выплат, неликвидности рынка и изменения валютного регулирования; (3) возможные проявления одновременно нескольких видов риска.
К сожалению, на практике стресс-тестирование не удовлетворяет этим критериям, что объясняется либо высокой вычислительной сложностью задачи, либо просто недостатком статистических данных.
Сценарии, основанные на исторических данных, используют шоковые ситуации, которые копируют события, уже происходившие в какой-либо момент в прошлом (например, увеличение кредитного риска осенью 1998 г.), и определяют значение портфеля при уровне факторов риска, фиксированных на какую-либо конкретную дату или на выделенный во времени период в прошлом.
Тот факт, что уровень убыточности страховой деятельности и рыночные изменения, которые используются в стресс-тестировании, основываются на реальных исторических событиях (следовательно, вполне могут повториться вновь), является серьезным аргументом для руководителя компании в процессе принятия решения. Одно из преимуществ такого вида стресс-тестирования - это прозрачность результатов: они доступны для понимания и достаточно наглядны.
Гипотетические сценарии позволяют дополнить исторический опыт основанными на интуиции суждениями экспертов относительно механизма зарождения и характера протекания возможных в будущем кризисов. Такие сценарии могут быть построены путем варьирования значений и волатильности отдельных факторов риска, их корреляции друг с другом и "конструирования" на их основе более сложных событий.
Сценарное прогнозирование не является жестко формализованным методом, поэтому возможны различные подходы к разработке гипотетических сценариев для проведения стресс-тестирования.
Главным требованием к гипотетическим сценариям, никогда не наблюдавшимся ранее в реальности, является их правдоподобие (likelihood, plausibility), которое можно истолковать как логико-эмпирическую непротиворечивость совместных изменений факторов риска, прогнозируемых в таких сценариях. В отличие от вероятности в ее статистическом понимании правдоподобие является весьма субъективным понятием. Достоверность стресс-тестирования, таким образом, будет целиком зависеть от компетентности и опыта экспертов, привлеченных к разработке сценариев. Тем не менее правдоподобие используемых сценариев является непременным условием стресс-тестирования.
При построении сценария для стресс-теста необходимо задать масштаб и временной горизонт изменений набора факторов риска, чему придается особое значение, так как кризисы могут сильно различаться по продолжительности (в том числе и вследствие расхождения в определении событий, признаваемых кризисом). Выбор временного горизонта для кризисного сценария существенно зависит от ликвидности портфеля.
Стадии стресс-тестирования - это: (1) идентификация уязвимостей - стадия идентификации, когда аналитик выявляет существенные факторы риска; (2) конструирование сценариев - построение сценария, который будет формировать основу стресс-теста; (3) проверка шоков; (4) интерпретация; (5) публикация результатов.
Европейский страховой и пенсионный надзор, например, весной 2011 г. предложил европейским страховым компаниям провести ряд стресс-тестов (Press release European Insurance and occupational pensions authority of 4 July 2011).

Стрессовые сценарии включали три теста: базовый (строгий тест), неблагоприятный (более резкое ухудшение основных макроэкономических параметров) и инфляционный (рост инфляции, повлекший за собой рост процентной ставки). Тестирование подразумевало стресс-тесты рыночных, кредитных (Предложены Европейским центральным банком) и страховых рисков.

В качестве дополнительного теста был предложен стресс-тест оценки подверженности риску государственных облигаций. Стресс-тесты основывались на гипотетических сценариях и не являлись прогнозом вероятных будущих событий (табл. 1).

Таблица 1

 

Базовый

Неблагоприятный

Инфляционный

Рыночные риски

 

 

 

Процентная ставка <
3 млн евро

-40 б. п.

-125 б. п.

+125 б. п.

Процентная ставка >
3 млн евро

-20 б. п.

-62,5 б. п.

+62,5 б. п.

Изменение курса
акций

-7,5%

-15%

0%

Жилая недвижимость

-3,8%

-11,6%

0%

Коммерческая
недвижимость

-12,5%

-25%

0%

Кредитные риски

 

 

 

Риск увеличения
спреда

Спред растет как
функция от
рейтинга компании
(от AAA до B)
от 0,125 до 1,5%

Спред растет как
функция от
рейтинга компании
(от AAA до B)
от 0,25 до 3%

 

Инвестиционный
уровень

+15,7%

+31,4%

0%

Высокая доходность

+19,15%

+38,3%

0%

 

 

 

 

Страховые риски

 

 

 

Страхование иное,
чем страхование
жизни

Максимум
- наибольшие потери от одного из 200 стихийных
бедствий (PML), где 70% потерь будут возмещены
перестраховщиком;
- дефицит резерва заявленных убытков при условии +2%
к наилучшей оценке роста числа заявленных убытков
без учета перестрахования

Страхование жизни

Максимум
- уровень смертности +0,15% пунктов (1,5 смерти на
1000), предполагая, что последует пандемический
эффект и 50% от потерь будут возмещены двумя
крупными перестраховщиками;
- рост уровня смертности на 23%; факторинг при
наилучшей оценке, без учета перестрахования

Риск
неплатежеспособности
суверенного
государства

Страновая кривая доходности определяется на основе
базисных макроэкономических показателей ЕС,
Норвегии, Исландии, Швейцарии и Лихтенштейна. Для
каждой страны фиксируется неблагоприятное развитие
уровня доходности, отражая перспективы данной
страны. Такой уровень доходности влияет на стоимость
государственных облигаций, которые являются частью
активов страховщика.
Для стран ЕС были применены макроэкономические
предположения Европейского центрального банка, а для
стран европейской экономической зоны - предположения
Европейской ассоциации бизнеса для рыночных рисков
долгосрочных ценных бумаг

Агрегирование рисков

 

Рыночные
и кредитные
риски

Страхование
жизни

Страхование
иное, чем
страхование
жизни

 

Рыночные и
кредитные риски

1

 

 

 

Страхование
жизни

0,25

1

 

 

Страхование
иное, чем
страхование
жизни

0,25

1

1


Результаты этого стресс-тестирования показали, что в целом европейский страховой рынок достаточно хорошо подготовлен к шоковым ситуациям, которые предполагались в тестовых сценариях. Однако около 10% (13) участников тестирования не соответствовали требованиям минимального уровня капитала при реализации неблагоприятного сценария и 8% (10) - при инфляционном сценарии (табл. 2).

Таблица 2

Сценарии

Число страховщиков,
не прошедших тест

Число страховщиков,
не прошедших тест, в %

Базовый сценарий

11

9

Неблагоприятный сценарий

13

10

Инфляционный сценарий

10

8

Тест подверженности
риску государственных
облигаций

6

5


По данным на 31 декабря 2010 г., суммарный капитал европейских страховщиков, которые участвовали в тестировании, до проведения тестирования превышал минимальный уровень на 425 млрд евро (табл. 3).

Таблица 3

 

В млрд евро

В %

Общий уровень платежеспособности

577

 

Минимальный уровень капитала (MCR) перед
тестированием

152

 

Профицит платежеспособности

425

 

Коэффициент покрытия MCR

 

380

Коэффициент покрытия MCR при базовом сценарии

 

320

Коэффициент покрытия MCR при неблагоприятном сценарии

 

281

Коэффициент покрытия MCR при инфляционном сценарии

 

342


В тесте с неблагоприятным сценарием уровень платежеспособности упал до 275 млрд евро (на 150 млрд евро), а после инфляционного теста - до 367 млрд евро (на 58 млрд евро) (табл. 4).

Таблица 4

Влияние на уровень
платежеспособности

В млрд
евро

В % от начального
уровня
платежеспособности

Дефицит капитала до
минимального уровня
(MCR), в млрд евро

Базовый сценарий

92

15,9

2,6

Неблагоприятный сценарий

150

26,0

4,4

Инфляционный сценарий

58

10,0

2,5

Тест подверженности
риску государственных
облигаций

33

5,6

3,4


У страховых компаний, уровень капитала которых был ниже минимально допустимого, дефицит составил 4,4 млрд евро при неблагоприятном сценарии и 2,5 млрд евро - при инфляционном тесте.
Было выявлено, что основными рисками, приводящими к неблагоприятному развитию событий, оказались риски изменения курса акций, процентной ставки и государственного рыночного долга. Что касается страховых обязательств, наиболее значимыми были риски страхования иного, чем страхование жизни. Эти риски стимулируются ростом числа заявленных убытков и природных катаклизмов.
Подверженность риску государственных облигаций была изучена при дополнительном тестировании. Результаты шоков государственных облигаций показали, что около 5% (6) участников не удовлетворили бы требованию к размеру минимального капитала, а уровень платежеспособности упал бы до 392 млрд евро (на 33 млрд евро) при таком тесте.
В тестировании участвовала 221 компания: страховые, перестраховочные компании и группы, управляющие компании которых зарегистрированы в ЕС, в Исландии, Лихтенштейне, Норвегии и Швейцарии. Результаты тестирования были опубликованы лишь 71 страховой компанией и 58 группами.
Одна из функций стресс-тестирования - упростить диалог между риск-менеджерами и стратегами компании и сделать результаты стресс-теста понятными всем участникам дискуссии. Благодаря своей наглядности стресс-тесты способствуют конструктивному диалогу между риск-менеджерами и руководством компании при обсуждении стратегических вопросов и степени риска, который компания могла бы взять на себя, а также способов мониторинга и управления этими рисками (Стресс-тестирование призвано дать ответ на вопрос "Сколько может быть потеряно?", а не "Сколько, вероятно, будет потеряно?").

Стресс-тестирование позволяет менеджерам компании отслеживать уровень подверженности риску, связанному с изменением уровня убыточности страховой деятельности и рыночной конъюнктурой. Риск-менеджер компании заранее осведомляет руководство о последствиях агрессивной политики, о последствиях принятия на себя большого риска и о величине потерь, с которыми компания может столкнуться в случае исключительных, но возможных событий. Таким образом, руководство и риск-менеджмент компании по результатам стресс-тестирования могут решить вопрос о принятии риска или уклонении от него.
Итак, стресс-тестирование можно использовать как: (1) набор инструментов, используемых высшим руководством при создании интегрированной стратегии страховой компании, управлении риском и принятии решений по планированию капитала; (2) инструмент коммуникации между высшим руководством компании и сферами ее деятельности (регулярная отчетность): демонстрация связи потенциальных убытков с конкретным набором событий; (3) в перспективе планируется, что итоги стресс-тестирования будут использоваться как надзорный документ для оценки достаточности капитала отдельных компаний и национальных систем.
Процесс интеграции стресс-тестирования в системы риск-менеджмента страховых компаний идет по двум направляющим: "снизу вверх" (в результате осознания участниками рынка необходимости данного инструмента управления рисками) и "сверху вниз" (по мере определения регуляторами требований и/или рекомендаций по стресс-тестам). Причем роль регуляторов крайне важна как при внедрении инструмента стресс-тестирования, так и для повышения его эффективности: централизованное определение стресс-сценариев делает тесты понятными внешним пользователям и сопоставимыми для различных участников рынка.



Автострахование

Личное страхование

Страхование имущества

Страхование ответственности