35 Jahre (aktuarielle) Modellierung und kein bisschen weiser? Ein Beispiel aus der Krankenversicherung

Transkript

1 Modell und Wirklichkeit FaRis & DAV Symposium, Köln, 06. Dezember Jahre (aktuarielle) Modellierung und kein bisschen weiser? Ein Beispiel aus der Krankenversicherung Vorstand Deutsche Aktuarvereinigung / B&W Deloitte GmbH, Senior Manager

2 Agenda Modellierung in der Lebensversicherung Modellierung in der Krankenversicherung Ein Praxisbeispiel

3 Agenda Modellierung in der Lebensversicherung Modellierung in der Krankenversicherung Ein Praxisbeispiel

4 Modellierung in der Lebensversicherung Allianz: Finanzierung der Überschussbeteiligung (Sollzins Istzins Verfahren) UK: Resilience Reserve/Resilience Testing Der Aktuar, Heft 4/97 Verfahren zur Bestimmung des Höchstrechnungszinses GenRe: Adlon Lebensversicherung (Asset Liability Management) DAV Ausschuss Finanzmathematik: Investmentmodelle für das Asset Liability Modelling von Versicherungsunternehmen

5 Modellierung in der Lebensversicherung Schweiz: Start des Swiss Solvency Test Projektes DAV AG: Stochastischer Embedded Value GDV: Solvency II Modellierung (Discussion Paper for a Solvency II Compatible Standard Approach (Pillar I)) IAA: Stochastic Modeling Theory and reality from an actuarial perspective IAIS: IAIS Commits to Develop by 2016 a Global Insurance Capital Standard (risk based) EU: Start von Solvency II ab 2016 Lit.: Dörner, D.: Die Logik des Misslingens Strategisches Denken in komplexen Situationen. 11. Auflage, Reinbeck 2003.

6 Agenda Modellierung in der Lebensversicherung Modellierung in der Krankenversicherung Ein Praxisbeispiel

7 Anwendungen von Szenarioanalysen zur wert und risikoorientierten Steuerung Simulationen eines Versicherungsunternehmens in die Zukunft Vollständige Bilanz und GuV Projektion: Modellierung des gesamten Bestandes: Versicherungstarife und Kapitalanlagen Interaktionen zwischen Aktiv und Passivseite der Bilanz simulierbar ( Managemententscheidungen und Kundenverhalten ) Weitere Kennzahlen wie die versicherungsgeschäftliche Ergebnisquote, Schadenquote, Prämienanstieg, können ermittelt werden Heutige Anwendung: Verwendung eines Krankenversicherungsmodells zur Messung der Auswirkungen einer hohen Beitragsanpassung auf die Unternehmensergebnisse und Überprüfung der Wirksamkeit von möglichen Gegenmaßnahmen

8 Daten und Fakten Struktur des PKV Unternehmens Start Volumen an Beiträgen: 1 Mrd. ( mittleres PKV Unternehmen*) Aufteilung der Beiträge Startbilanz Aktiva (in Mio. ) Passiva (in Mio. ) Bonds Eigenkapital 145 Aktien & Math. Reserve Beteiligungen Immobilien 150 RfB 350 Kasse 50 Aktiva Gesamt Passiva Gesamt *Pflegepflichtversicherung außer Betracht

9 Annahmen hinsichtlich der zukünftigen Entwicklung Grundstruktur Kostenannahmen: Verwaltung: 3% Abschluss: 3% Regulierung: 5% Kosteninflation: 2% Steuersatz: 30% Bestandsentwicklung inkl. Neugeschäft Hochrechnungszeitraum: 12 Jahren Passivseite Entwicklung Medizin. Infl.: 4,5% Keine Rückversicherung Sonst. Ergebnis: 1,5% Managementregeln Überschussverwendungsquote: 88% Entnahme RfB: letzte 3 Zuführungen verbleiben in RfB Anteil Beitragsrückerstattung an Entnahme RfB: 30% Jährliche Beitragsanpassung Aktivseite Assetklassen: Quoten beibehalten Bonds: Neuanlage 100% in Staatsanleihen Auflösung Stille Reserven um Zielnettoverzinsung zu erreichen (Marge > Rechnungszins)

10 Das Basisszenario lässt eine gesunde Entwicklung des Unternehmens erwarten Anpassung des Rechnungszinses in 2019 führt zu Knick im Jahresüberschuss und RfB, sonst: sehr positive Entwicklung des Jahresüberschusses

11 Szenarioanalyse überdurchschnittliche Beitragsanpassung im Jahr 2014 Hohe Beitragsanpassung Reaktionen der Versicherungsnehmer: überdurchschnittliches Storno bzw. Wechsel in günstigere Tarife Analyse der Fragen Welche Auswirkung hat die Beitragsanpassung auf meinen Bestand und meine Jahresergebnisse? Können durch bestimmte Maßnahmen die Effekte abgefedert werden und in welchem Maße? 1. Gezielte Ansprache bestimmter wechselwilliger Bestandsgruppen Bestandsmanagement? 2. Höherer Einsatz von Limitierungsmitteln?

12 Die erhöhte Beitragsanpassung führt zu leichten Einbrüchen in den Jahresüberschüssen sowie zu späteren Antiselektionseffekten Erhöhte Beitragsanpassung führt zu Stornoanstieg niedrigere Jahresüberschüsse Beitragsanstieg durch veränderte Bestandsstruktur sowie geringere Limitierungsmittel Gibt es Möglichkeiten zur Dämpfung der Effekte der späteren Jahre?

13 Maßnahme 1 Bestandsmanagement : Aktivierung des Vertriebs, sodass weniger Versicherungsnehmer das Unternehmen verlassen Geringer Jahresüberschuss in 2014 durch Sonderaufwand wird in Folgejahren überkompensiert langfristig: niedrigere Beitragsanpassungen, deutliche Milderung der Antiselektionseffekte Gezieltes Bestandsmanagement führt aufgrund der Reduktion des Sonderstornos langfristig zu Beitragsstabilität

14 Maßnahme 2: Vermeidung des Antiselektionseffekts durch Einsatz von RfB Mitteln ( Limitierungsmitteln ) Beiträge mittelfristig auf niedrigerem Niveau, kein Sonderstorno der Versicherten; ABER: nach wenigen Jahren ebenfalls deutlicher Anstieg aufgrund geringerer zukünftiger Limitierungsmittel Kosten für Vermeidung des Antiselektionseffekts bedenklich hoch

15 Szenarioanalyse Was sagen uns die Modellergebnisse? Auswirkungen: Eine hohe Beitragsanpassung kann merkliche Auswirkungen auf meine Bestandsstruktur haben ( Antiselektion ) und damit auch deutliche Auswirkungen auf die späteren Jahresüberschüsse Maßnahmen: 1. Maßnahmen zur Kundenbindung ( Bestandsmanagement ) können helfen, die Effekte aus der Antiselektion zu mildern JEDOCH: Sind diese Maßnahmen in der Realität umsetzbar? 2. Der Einsatz von Limitierungsmitteln hilft möglicherweise, die Beitragsanpassung zu vermeiden JEDOCH: Das Aufbrauchen der RfB führt zu fehlenden Puffern in der Zukunft! Aktuarielle Hochrechnungen können Hilfestellung bieten, ABER notwendig: Diskussion mit den betroffenen Geschäftsbereichen (Vertrieb, Leistungsmanagement, Strategie ) zur Verfeinerung der Szenarien und endgültigen Entscheidungsfindung