విశ్వసనీయత సిద్ధాంతం అంటే ఏమిటి?
విశ్వసనీయత సిద్ధాంతం ప్రమాదాన్ని అంచనా వేయడానికి డేటాను పరిశీలించేటప్పుడు యాక్చువరీలు ఉపయోగించే సాధనాలు, విధానాలు మరియు విధానాలను సూచిస్తుంది. విశ్వసనీయత సిద్ధాంతం అనుభవ-ఆధారిత అంచనాలను రూపొందించడానికి గణిత నమూనాలు మరియు పద్ధతులను ఉపయోగిస్తుంది, దీనిలో “అనుభవం” చారిత్రక డేటాను సూచిస్తుంది.
విశ్వసనీయత సిద్ధాంతాన్ని ఎందుకు ఉపయోగించాలి?
విశ్వసనీయత సిద్ధాంతం కవరేజీని అందించడంలో కలిగే నష్టాలను అర్థం చేసుకోవడానికి యాక్చువరీలకు సహాయపడుతుంది మరియు ఇది క్లెయిమ్‌లు మరియు నష్టాలకు గురికావడాన్ని పరిమితం చేయడానికి బీమా కంపెనీలను అనుమతిస్తుంది. భీమా సంస్థలు మరియు యాక్చువరీలు చారిత్రక నష్టాల ఆధారంగా మోడళ్లను అభివృద్ధి చేస్తాయి, మోడల్ అవి ఎంత విశ్వసనీయమైనవి అని నిర్ధారించడానికి గణాంకపరంగా పరీక్షించాల్సిన అనేక ump హలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటాయి. ఉదాహరణకు, భవిష్యత్తులో ఇలాంటి సమూహానికి బీమా చేయడానికి ఎంత ఖర్చవుతుందో అంచనా వేయడానికి ఒక నిర్దిష్ట పాలసీదారుల సమూహానికి బీమా చేయడం ద్వారా గతంలో జరిగిన నష్టాలను భీమా సంస్థ పరిశీలిస్తుంది.
అంచనాను అభివృద్ధి చేస్తున్నప్పుడు, యాక్చువరీలు మొదట బేస్ అంచనాను ఎన్నుకుంటాయి. ఉదాహరణకు, జీవిత బీమా సంస్థ మరణాల పట్టికను దాని మూల అంచనా యొక్క వెన్నెముకగా ఎంచుకోవచ్చు, ఎందుకంటే బీమా మరణించినప్పుడు మాత్రమే దావాలు తలెత్తుతాయి. పాలసీ రకం యొక్క విభిన్న అంశాలను కవర్ చేయడానికి యాక్చువరీలు వివిధ రకాల బేస్ అంచనాలను ఉపయోగిస్తాయి, భీమా సంస్థ సాధారణంగా కవరేజ్ కోసం వసూలు చేసే ధరలతో సహా.
విశ్వసనీయత సిద్ధాంతం యాక్చువరీలకు ఎలా సహాయపడుతుంది
బేస్ అంచనా స్థాపించబడిన తర్వాత, పాలసీ-బై-పాలసీ ప్రాతిపదికన భీమా సంస్థ యొక్క చారిత్రక అనుభవాలను ఒక చట్టం చూస్తుంది. భీమా యొక్క అనుభవం ఇతర భీమా సంస్థల అనుభవానికి భిన్నంగా ఎలా ఉందో చూడటానికి ఈ చారిత్రక డేటాను ఈ చట్టం అధ్యయనం చేస్తుంది. పరీక్ష యాక్చువరీ వైవిధ్యాల ఆధారంగా వేర్వేరు బరువులు సృష్టించడానికి అనుమతిస్తుంది.
ఉదాహరణకు, ఇది వాహనదారులను వయస్సు, లింగం మరియు కారు రకం ఆధారంగా విభజించవచ్చు; వేగవంతమైన కారును నడుపుతున్న ఒక యువకుడు అధిక ప్రమాదంగా పరిగణించబడ్డాడు మరియు ఒక చిన్న కారు నడుపుతున్న ఒక వృద్ధ మహిళ తక్కువ ప్రమాదంగా పరిగణించబడుతుంది. ప్రతి సమూహంలోని నష్టాలు తగినంతగా సమానమైన రెండు అవసరాలను సమతుల్యం చేస్తూ ఈ విభాగం తయారు చేయబడింది మరియు ప్రీమియంను లెక్కించడానికి క్లెయిమ్‌ల అనుభవం యొక్క అర్ధవంతమైన గణాంక విశ్లేషణ చేయగలిగే సమూహం తగినంత పెద్దది. ఈ రాజీ అంటే సమూహాలలో ఏదీ ఒకేలాంటి నష్టాలను మాత్రమే కలిగి ఉండదు. సమూహం యొక్క అనుభవాన్ని వ్యక్తిగత రిస్క్ యొక్క అనుభవంతో మరింత సరైన ప్రీమియానికి చేరుకోవడానికి ఒక మార్గాన్ని రూపొందించడం సమస్య. విశ్వసనీయత సిద్ధాంతం ఈ సమస్యకు పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది.
విశ్వసనీయత సిద్ధాంతం చివరికి సూత్రాలను అభివృద్ధి చేయడానికి చారిత్రక డేటా నుండి అనుభవ అంచనాల కలయికతో పాటు బేస్ అంచనాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. గత అనుభవాలను ప్రతిబింబించడానికి సూత్రాలు ఉపయోగించబడతాయి మరియు తరువాత వాస్తవ డేటాకు వ్యతిరేకంగా పరీక్షించబడతాయి. ప్రాధమిక అంచనాను సృష్టించేటప్పుడు యాక్చువరీలు ఒక చిన్న డేటా సెట్‌ను ఉపయోగించవచ్చు, కాని పెద్ద డేటా సెట్‌లు చివరికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడతాయి ఎందుకంటే అవి ఎక్కువ గణాంక ప్రాముఖ్యతను కలిగి ఉంటాయి.
