위험회피도 추정에 의한 최적 재보험구조 선택

• 영문명: Optimal Reinsurance Structure Selection by Risk Aversion Estimation
• 발행기관: 한국리스크관리학회
• 저자명: 조재훈
• 간행물 정보: 『리스크관리연구』26권 4호, 101~124쪽, 전체 24쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2015.12.31

국문 초록

출재사가 보유를 증대하기 위해 특약의 형태로 체결된 기존의 재보험계약을 변경하려 할 때 재보험조건의 변경에 따라 출재사가 부담해야할 보험금이 얼마나 증가할것인지 추정하는 것은 재보험전략 선택의 중요한 기준이다. 본 연구는 비례 또는 비비례 재보험특약을 체결한 출재사가 기존의 재보험구조를 변경함에 따라 변동하게 되는 보험금을 추정하는 기법을 제안하고 재보험구조와 재보험금 무차별곡선을 대응시킴으로써 최적의 재보험구조를 선택하는 기준을 제시하였다. 재보험금 무차별곡선의 계산을 위해 위험조정의 반영이 필수적임을 강조하며 위험측도를 이용한 위험조정율 계산방법을 제시하였다. 재보험계약 하에 출재사 또는 재보험자가 부담하는 보험금의 기댓값을 추정하기 위해 부트스트랩핑 기법을 활용하였으며 실증자료를 이용한 결과치를 함께 제공하였다. 연구결과의 응용으로서 출재사의 RBC 가용자본과 요구자본을 이용하여 보유수준 상향을 위한 재보험구조 변경의 적정성에 대한 판단기준을 제시하였다.

영문 초록

The expected increment of net incurred loss is a major concern of a ceding company when it plans to increase the level of retention by modifying its’ reinsurance structure. This paper considers a statistical method for estimating the risk-adjusted net incurred loss increments of ceding companies due to the modified condition of new reinsurance contracts. By mapping each reinsurance structure to an indifferent curve of net incurred loss, the ceding company is able to select the optimal reinsurance structure among possible choices. We emphasize the importance of the risk-adjustment associated with the increased uncertainty of a higher level of retention for the ceding company and provide a method to estimate the risk-aversion coefficient under the mean-variance risk measure. A bootstrapping is adopted for the statistical estimation and a numerical example is provided for the purpose of practical application throughout this paper. As an application, we propose a strategic standard of reinsurance structure reorganization, associated with the available risk-based capital when a ceding company wishes to increase its own retention.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 보유보험금 기대손해액의 추정

Ⅲ. 위험조정 보유보험금 기대손해액 추정

참고문헌

키워드

재보험 최적보유한도 위험회피도 부트스트랩핑 Reinsurance Optimal retention Optimal reinsurance structure Risk-adjustment Bootstrapping