Ratio de pertes attendues – Définition de la méthode ELR

Qu'est-ce que le Ratio de Perte Attendue – Méthode ELR ?

La méthode du taux de sinistres attendus (ELR) est une technique utilisée pour déterminer le montant prévisionnel des sinistres, rapport aux primes acquises. La méthode du taux de sinistres attendus (ELR) est utilisée lorsqu'un assureur ne dispose pas des données appropriées sur les sinistres passés à fournir en raison de modifications apportées à ses offres de produits et lorsqu'il manque d'un échantillon de données suffisamment important pour les gammes de produits à longue traîne.

La formule de la méthode ELR est

​Méthode ELR=EP ∗ ELR −Pertes payéesoù :EP =Primes acquises​

Comment calculer le ratio de perte attendue - Méthode ELR

Pour calculer la méthode du taux de sinistres attendus, multipliez les primes acquises par le taux de sinistres attendus, puis soustrayez les sinistres payés.

Que vous dit la méthode ELR ?

Les assureurs mettent de côté une partie de leurs primes pour souscrire de nouvelles polices afin de payer les sinistres futurs. Le ratio de perte attendu est utilisé pour déterminer combien ils mettent de côté. Il est également important de noter que la fréquence et la gravité des sinistres auxquels ils s'attendent jouent également un rôle. Les assureurs utilisent diverses méthodes de prévision pour déterminer les provisions pour sinistres.

Dans certains cas, tels que les nouveaux secteurs d'activité, la méthode ELR peut être le seul moyen possible de déterminer le niveau approprié de réserves de perte requis. La méthode ELR peut également être utilisée pour définir la provision pour pertes pour des lignes d'activité et des périodes d'assurance particulières. Le taux de sinistralité attendu, multiplié par le chiffre approprié de la prime acquise, produira les pertes finales estimées (payées ou subies). Cependant, pour certains secteurs d'activité, les réglementations gouvernementales peuvent dicter les niveaux minimaux de réserves de perte requis.

• Utilisé pour déterminer le montant prévisionnel des sinistres, rapport aux primes acquises.
• Les assureurs mettent de côté une partie des primes des polices pour payer les sinistres futurs – le ratio de sinistres prévu détermine le montant qu'ils mettent de côté.
• L'ELR est utilisé pour les entreprises ou les secteurs d'activité qui manquent de données passées, tandis que la méthode de l'échelle à chaînes est utilisée pour les entreprises stables.

Exemple d'utilisation de la méthode du ratio de pertes attendues (ELR)

Les assureurs peuvent également utiliser le ratio de sinistralité attendue pour calculer la réserve encourue mais non déclarée (IBNR) et la réserve totale. Le ratio de sinistralité attendu est le rapport entre les pertes ultimes et les primes acquises. Les pertes ultimes peuvent être calculées comme la prime acquise multipliée par le taux de perte attendu. La réserve totale est calculée comme les pertes ultimes moins les pertes payées. La réserve IBNR est calculée comme la réserve totale moins la réserve en espèces.

Par exemple, un assureur a gagné des primes de 10 $, 000, 000 et un ratio de sinistralité attendu de 0,60. Au cours de l'année, il a payé des pertes de 750 $, 000 et des réserves de trésorerie de 900 $, 000. La réserve totale de l'assureur serait de 5 $, 250, 000 (10 $, 000, 000 * 0,60 - 750 $, 000), et sa réserve IBNR serait de 4 $, 350, 000 (5 $, 250, 000 - 900 $, 000).

La différence entre la méthode ELR et la méthode Chain Ladder (CLM)

L'ELR et la méthode de l'échelle en chaîne (CLM) mesurent les réserves de sinistres, où le CLM utilise des données passées pour prédire ce qui se passera dans le futur. Alors que le taux de perte attendu (ELR) est utilisé lorsqu'il y a peu de données passées à exploiter, CLM est utilisé pour les entreprises et les métiers stables.

Limites de l'utilisation de la méthode ELR

Le montant des provisions pour sinistres qu'un assureur doit constituer est déterminé par des modèles actuariels et des méthodes de prévision. Les assureurs utilisent souvent le ratio de sinistralité attendu sur la quantité et la qualité des données disponibles. Il est souvent utile dans les premières étapes de la prévision car il ne prend pas en compte les pertes réelles payées, mais à des stades ultérieurs, ce manque de sensibilité aux changements dans les pertes déclarées et payées le rend moins précis et donc, moins utile.

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