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Estudios de Caso


@RISK ahorra tiempo y recursos, especialmente durante el desarrollo del modelo. Su interfaz a través de Excel nos permitió usar una herramienta con la cual los actuarios de seguros se sienten muy cómodos e introduce los procedimientos estocásticos de simulación sin tener que recurrir a la programación. Escribir código de programación para simular procesos económicos, incorporar correlaciones y generar resultados, habría sido una tarea formidable. @RISK nos permitió desarrollar estas funciones rápida y fácilmente.
Kevin Ahlgrim
Illinois State University
Los analistas de pensiones y seguros desarrollan un modelo en @RISK para predecir índices clave

¿Qué valor tendrán los ahorros de la jubilación cuando cumpla los 65? Una simple hoja de cálculo puede proporcionar una cifra pero, ¿cuál es la exactitud de esa cifra? El modelo varía según se modifican las presuposiciones para las tasas de crecimiento de las acciones, bonos, propiedades y dinero efectivo. Y no olvide tener en cuenta los efectos de la inflación sobre sus ahorros. ¿Cómo se pueden predecir con exactitud estos índices económicos clave para hacer estimaciones exactas de lo que tiene?

Modelación de índices económicos
Los actuarios de seguros se enfrentan diariamente a cuestiones similares cuando calculan los requisitos de los fondos de pensiones, seguros de vida o cuidados médicos a largo plazo. Un estudio reciente realizado por tres reconocidas autoridades en este campo proporciona un modelo que hace previsiones de índices económicos como las tasas de interés, los niveles de precios de las acciones, las tasas de inflación, las tasas de desempleo y los niveles de precios de bienes raíces. Ese modelo está ahora disponible en dos páginas web de la sociedad de actuarios de seguros. El objetivo de los investigadores no era simplemente crear un modelo, sino ayudar a los actuarios profesionales a actualizar sus teorías y prácticas de modelación y establecer la base para futuros avances.

El proyecto de investigación
Combinando su experiencia en ciencia actuarial, finanzas y matemáticas, Kevin Ahlgrim, de la Illinois State University; y Stephen D’Arcy y Richard Gorvett, ambos de la University of Illinois Champaign-Urbana, colaboraron en el estudio y en el modelo, patrocinados por la Sociedad de Actuarios de Seguros y la Sociedad de Actuarios de Seguros de Accidente. Inicialmente realizaron una amplia búsqueda de literatura académica sobre relaciones entre variables económicas, especialmente las relacionadas con las tasas de interés, inflación y rendimiento de acciones, y crearon resúmenes de esa información en las páginas web de las sociedades. A continuación, repasaron las más modernas técnicas de modelación de la industria de los seguros para identificar los métodos y sistemas más modernos y la forma de avanzar esos métodos y sistemas.

El modelo del escenario financiero
El modelo proporciona un marco integrado para la toma de muestras de situaciones financieras futuras que genera una aproximación razonable a los valores históricos (ver gráfico). Este modelo produce resultados de tasas de interés, inflación y rendimiento de acciones y bienes, así como de dividendos y desempleo. El modelo se creó utilizando Microsoft Excel y @RISK, de Palisade. Las funciones de probabilidad, matrices de correlación y resultados de simulación de @RISK fueron esenciales para el estudio. El modelo será útil para diferentes aplicaciones en la industria de los actuarios, como el análisis dinámico financiero (DFA), el análisis dinámico de condiciones financieras, las opciones de precios fijos de los contratos de seguros, las pruebas de solvencia y la planificación de operaciones. Según Stephen D’Arcy, la industria de los seguros “ha usado el DFA desde hace años para generar previsiones combinadas de resultados financieros que combinan los componentes de seguros e inversión de los negocios. Muchas firmas de actuarios han desarrollado sus propios modelos DFA exclusivos. La diferencia entre los modelos existentes y el que nosotros hemos creado para las sociedades es que nuestro modelo es de acceso público”.

“@RISK aprovecha la simplicidad”
Al analizar estos escenarios, el modelo de @RISK permite correlacionar variables como el comportamiento de las acciones y bonos, del mercado de la vivienda y de los desastres naturales con las tasas de interés, inflación y desempleo. Al capturar la interrelación entre estas variables se crea un modelo mucho más preciso. D’Arcy asegura que la industria de los seguros se beneficia porque “los sucesos imprevistos pueden crear el caos en las tasas de los seguros, y los programas de modelación de mejor calidad permiten que las compañías de seguros estén preparadas y los precios sean más regulares para el comprador de seguros”.

El informe, titulado Modelación de series económicas coordinadas con escenarios de tasas de interés, explica la razón por la que el equipo decidió usar @RISK. En la sección dedicada al software, el informe dice: “@RISK aprovecha la simplicidad de las hojas de cálculo e integra eficaces herramientas de análisis que ayudan generar aleatoriamente escenarios futuros que permiten el examen del riesgo en un entorno estocástico”. El informe continúa: “@RISK permite que las variables introducidas tengan distribuciones explícitas definidas por el usuario que pueden capturar fácilmente la correlación entre variables dependientes. Además, una de las ventajas más significativas de @RISK es su capacidad para capturar, estudiar y generar informes de los resultados de una simulación”.

Ahorro de tiempo y recursos
¿Es necesario el uso de un programa de simulaciones Monte Carlo como @RISK para la previsión de escenarios económicos futuros como los precios de los seguros, la planificación de jubilaciones o la asignación de activos de inversión? El equipo cree que “aprovechar un programa existente y ampliamente disponible de simulación en hojas de cálculo es la forma más eficaz”. Ahlgrim señala: “Desde nuestra perspectiva, @RISK ahorra tiempo y recursos, especialmente durante el desarrollo del modelo. Su interfaz a través de Excel nos permitió usar una herramienta con la cual los actuarios de seguros se sienten muy cómodos e introduce los procedimientos estocásticos de simulación sin tener que recurrir a la programación. Escribir código de programación para simular procesos económicos, incorporar correlaciones y generar resultados, habría sido una tarea formidable. @RISK nos permitió desarrollar estas funciones rápida y fácilmente”. El informe también señala: “Creemos sinceramente que cualquier organización verdaderamente interesada en generar escenarios económicos y financieros debe dedicar sus recursos a la compra y conocimiento de dicho programa”.

Pruebe el modelo usted mismo
El informe, que se puede usar en presentaciones, y el modelo están disponibles en la página web de la Casualty Actuary Society o en la de la Society of Actuaries. El modelo es gratuito y se puede ser utilizado por cualquier persona interesada. La Sociedad de Actuarios de Seguros (Society of Actuaries) es una organización educativa, profesional y de investigación dedicada al servicio del público y de los miembros de la sociedad. La Sociedad de Actuarios de Seguros está formada por 16,000 actuarios de seguros que trabajan en seguros de vida, sistemas de jubilación, sistemas de prestaciones sanitarias y administración de finanzas e inversiones. La Sociedad de Actuarios de Seguros de Accidente (Casualty Actuarial Society) es una sociedad profesional cuyo objetivo es el avance de los conocimientos de la ciencia actuarial aplicados a propiedades, accidentes y exposiciones similares al riesgo. La Sociedad de Actuarios de Seguros de Accidente tiene más de 4,000 miembros.

» Sociedad de Actuarios de Seguros de Accidente
» Sociedad de Actuarios de Seguros
» Obtenga el informe y el modelo: Modelación de series
   económicas coordinadas con escenarios de tasas de interés

» Más información sobre @RISK



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