Informe JLT RE

JLT RE ha presentado un nuevo Viewpoint Report sobre ‘Modelos de catástrofe: En el ojo de la tormenta’. El documento examina la precisión de las estimaciones de las pérdidas de mercado modelizadas para huracanes significativos desde 2004 y que proporciona una perspectiva única a la hora de evaluar el proceso de estimación de pérdidas en tiempo real de las empresas de modelización.

  • Desde el bróker se destaca que “se observa un mayor rendimiento del modelo cuando se anticipan y contienen pérdidas. Asimismo, la precisión se ve afectada cuando los acontecimientos traen consecuencias imprevistas (y a menudo no modeladas)”. Además, detalla el informe que la precisión ha mejorado con el tiempo, pero las empresas de modelización pueden ayudar aún más al mercado con una mayor transparencia en torno a los supuestos subyacentes.

    Tal y como se muestra en los gráficos, se ofrece una visión general  de cómo evolucionan las estimaciones modeladas de las pérdidas del mecado de seguros durante el período de estimación de estas pérdidas. David Flandro, Global Head of Analytics de JLT RE, detalló que “esta instantánea explica en parte por qué las estimaciones de pérdidas de la industria proporcionadas por las empresas de modelización de catástrofes han llevado a un escepticismo general en el mercado de los seguros y reaseguros durante los últimos 15 años más o menos. A primera vista, hay una tendencia predominante hacia una subestimación significativa de las pérdidas (aparte de los huracanes de 2017), y ni siquiera es evidente de inmediato que el rango de las estimaciones de pérdidas se reduzca durante la vida útil de las tormentas, o que siempre sean más precisas”.

    Sin embargo, el desglose de las estimaciones de pérdidas de la industria por grupos de tormentas con características similares revela algunos puntos de vista interesantes sobre el rendimiento del modelo, añade el informe.

    El estudio de JLT RE muestra que los modelos de estos proveedores se han desempeñado históricamente relativamente bien para eventos eólicos que incurrieron en pérdidas moderadas, independientemente de la ubicación del aterrizaje. O, en otras palabras, los eventos convencionales de huracanes que no asumen características son típicamente capturados adecuadamente por los modelos de catástrofe de los proveedores. Los modelos, sin embargo, no han funcionado tan bien para eventos de huracanes donde las pérdidas se extienden más allá del viento en áreas que no son modeladas o bien entendidas.

    Dificultades inherentes a la modelización

    Josh Darr, meteorólogo de JLT RE, añade que “esto pone de manifiesto las dificultades inherentes a la modelización que enfrentan las empresas para predecir las pérdidas por eventos huracanados complejos que azotan áreas urbanas altamente pobladas. Este tipo de eventos a menudo traen consecuencias imprevistas que causan pérdidas en espiral. Los resultados de los huracanes Katrina, Ike y Sandy muestran que los modelos de catástrofe han tenido dificultades para generar rangos precisos de pérdidas en tales circunstancias. En cada caso, los componentes de la pérdida no modelizados representaban una proporción significativa (si no la mayoría) del coste total. En los últimos años, las empresas proveedoras han aprovechado importantes lecciones aprendidas durante estos eventos para recalibrar sus modelos e incorporar toda una serie de peligros no modelados anteriormente”.

    Los huracanes Harvey, Irma y María (HIM) fueron por lo tanto una prueba importante para la última generación de modelos comerciales de huracanes. Mientras que la precisión de las pérdidas modeladas liberado para ÉL en 2017 fue mixto, algunos resultados tomados aisladamente revelaron algunos signos alentadores dados los niveles de complejidad involucrados. La gran cantidad de datos recolectados durante HIM, junto con los avances tecnológicos, probablemente llevará a una mejor precisión en el futuro, remarca el informe.