Pojistněmatematická věda - co to je, definice a pojem

Pojistněmatematická věda studuje finanční a pojistná rizika prostřednictvím složitých matematických modelů a algoritmů. Ty interpretují fungování ekonomiky prostřednictvím pravděpodobnosti výskytu určitých událostí.

Pojistní matematici jsou plně obeznámeni s IT a systémy řízení rizik, stejně jako s proměnnými obsaženými ve finančních modelech a testech prováděných ve stresových situacích.

Modely musí být realistické as velmi vysokou úspěšností. Kromě toho musí být definovány formy opatření v případě, že prognóza selže, a protokoly, které umožňují čelit složitým situacím mimo navrhované scénáře.

Proto jsou pro tuto vědu zásadní neustálé analytické a zátěžové testy, stejně jako investice do technologie, která umožňuje přístup k informacím ze složitých sítí, kde jsou modely tvořeny několika proměnnými, které je třeba vzít v úvahu.

Vývoj pojistněmatematické vědy

Pojistněmatematická věda se musí neustále vyvíjet. To proto, že podmínky na trhu se mění s předáváním zkušeností v době krize.

Přístup k těmto informacím je velmi obtížný, protože každá finanční společnost vyvíjí své vlastní modely, aby našla ty nejlepší výsledky, které jim umožní získat ty největší výhody.

Na druhou stranu se modely musí zaměřovat na ekonomickou realitu a nesmí vycházet pouze z důkazů z minulosti. Musí proto předvídat možné budoucí výsledky a situace, které mohou v nadcházejících letech nastat, aby se kryly a učinily příslušná opatření.

Dále musí být modely deterministické a kvantifikovat objem rizik s dobře definovanými procenty pravděpodobnosti s nízkými chybami.

Je třeba také poznamenat, že je nezbytné určit, které proměnné se nepodařilo zahrnout do finančních modelů v předchozích finančních krizích.

V současné době existuje velká poptávka po pojistně matematických odbornících. To proto, že společnosti potřebují profesionály se skvělými analytickými schopnostmi. K tomu vyžadují inženýry, matematiky, fyziky nebo ekonomy specializované na odvětví kvantitativní ekonomiky. Všichni, se skvělými znalostmi v oblasti analýz všeho druhu, zejména při výpočtu pravděpodobností událostí a rizikových scénářů.