1 A Szolvencia II harmadik mennyiségi hatástanulmányának (QIS3) eredményei Gaálné Kodila Diána 2008. március 20.

Az előadások a következő témára: "1 A Szolvencia II harmadik mennyiségi hatástanulmányának (QIS3) eredményei Gaálné Kodila Diána 2008. március 20."— Előadás másolata:

1 1 A Szolvencia II harmadik mennyiségi hatástanulmányának (QIS3) eredményei Gaálné Kodila Diána 2008. március 20.

2 2 Előkészítő helyszíni tanulmány (Preparatory Field Study, PFS) 2005. április – szeptember  cél: felkészülés a hatástanulmányokra; nem számszerű eredmények, hanem a változás irányának megismerése  csak életbiztosítókra  eszközök és kötelezettségek piaci alapú értékelése  stressz tesztek Első mennyiségi hatástanulmány (Quantitative Impact Study 1, QIS1) 2005. október – 2006. március  biztosítástechnikai tartalékok piaci alapú értékelésére fókuszált  Legjobb Becslés+Kockázati Ráhagyás (BE+RM)  RM: különböző (75, 90 és 60%-os) megbízhatósági szintek Korábbi hatástanulmányok

3 3 Második mennyiségi hatástanulmány (Quantitative Impact Study 2, QIS2) 2006. május – december Célja: az alábbiak tesztelése:  biztosítástechnikai tartalékok piaci alapú értékelése, ahol a kockázati ráhagyás (RM) számítása: 75%-os megbízhatósági szinten tőkeköltség (Cost of Capital, CoC) alapú megközelítéssel  szavatoló tőkeszükséglet  minimális tőkeszükséglet Megjegyzés: QIS2 során csak előzetes kalibráció a paraméterekre; kalibráció tesztelése a QIS3 során. Korábbi hatástanulmányok

4 4 Teljes pénzügyi helyzetre vonatkozó eredmények Élet ág:  a tőke-megfelelési helyzetben bekövetkező átlagos változások cégenként lényegesen eltértek egymástól  általánosságban: a biztosítástechnikai tartalékok lecsökkentek, míg az „alap” SZTSZ és a rendelkezésre álló tőke megnőtt  11 országban a tőke-megfelelési arány a legtöbb élet ági résztvevő esetén lecsökkent ugyan, de 100% felett maradt, míg 6 országban megnőtt  néhány résztvevő esetében a SZTSZ megközelítette a nullát, sőt egyes esetekben az alá is csökkent A QIS2 eredményei - SZTSZ

5 5 Teljes pénzügyi helyzetre vonatkozó eredmények Nem-élet ág:  általánosságban: a biztosítástechnikai tartalékok lecsökkentek, míg a rendelkezésre álló tőke és az „alap” SZTSZ megnőtt  16 országban a tőke-megfelelési arány a legtöbb nem-élet ági résztvevő esetén lecsökkent ugyan, de 100% felett maradt  az életbiztosítókhoz képest sokkal több nem-élet ági biztosító tőke-megfelelési aránya került 100% alá, sőt 2 országban a résztvevők kb. felénél került ez az arány 100% alá A QIS2 eredményei - SZTSZ

6 6 MTSZ tőke-megfelelési arány majdnem minden életbiztosító és a legtöbb nem-életbiztosító esetén 100% felett volt. MTSZ és SZTSZ kapcsolata: sok esetben a két szint túl közel van egymáshoz  13 országban minden résztvevő vagy legalább a többségük esetében az MTSZ értéke kisebb volt az SZTSZ 75%-ánál.  4 ország esetében a résztvevők jelentős részénél az MTSZ szintje meghaladta az SZTSZ 75%-át. Ennek legfőbb okai: „k-faktor” és a nem-élet ági várható nyereségek vagy veszteségek kockázati elemek, mivel ezek az SZTSZ-t csökkentik, az MTSZ-t viszont nem. A QIS2 eredményei - MTSZ

7 7 Tartalékok kockázati ráhagyásának meghatározásához:  tőkeköltség alapú megközelítés  bizonyos előfeltételezések keretirányelvben való rögzítése  fő paraméterek és feltételezések szabályozása 3. szintű részletszabályokban  hosszú-kifutású nem-élet ági termékek esetében további elemzés Megjegyzés/figyelemfelhívás: a tőkeköltség alapú megközelítéssel számított tartalékok értéke függ a szavatoló tőkeszükséglet számításának módszertanától és paramétereitől. CEIOPS-javaslat a QIS2 tapasztalatai alapján

8 8 Harmadik mennyiségi hatástanulmány (QIS3) 2007. április – november (publikálás: 2007. november 21.) Célja: az alábbiak tesztelése:  biztosítástechnikai tartalékok piaci alapú értékelése, ahol a kockázati ráhagyás (RM) számítása: tőkeköltség (Cost of Capital, CoC) alapú megközelítéssel  szavatoló tőkeszükséglet számítása standard formulával belső modellel  minimális tőkeszükséglet  csoportszintű számítások

9 9 Összesen 28 EEA-ország 1027 solo biztosítója => közel 100%-os növekedés a QIS2-höz képest. Az 1027 biztosító közül: 330 életbiztosító 511 nem-életbiztosító 158 kompozit biztosító 28 viszontbiztosító Közülük: egyesület: 251 egészségbiztosító: 56 Magyarországról 13 résztvevő: 4 életbiztosító 3 nem-életbiztosító (közülük: 1 egyesület) 6 kompozit biztosító Részvételi minta a QIS3-ban

10 10 Részvételi minta nagyság szerint Az 1027 solo biztosító közül: 422 kis biztosító 418 közepes biztosító 187 nagy biztosító Magyarország részéről: 8 kis biztosító 5 közepes biztosító Ahol a méretosztályok határai: 100, illetve 1000 millió € bruttó díjbevétel nem-életbiztosítók esetében; 1 000, illetve 10 000 millió € bruttó technikai tartalék életbiztosítók esetében.

11 11 Technikai tartalék = Legjobb becslés (BE)+ Kockázati ráhagyás (RM) ahol a kockázati ráhagyást a tőkeköltség alapú megközelítéssel (Cost of Capital, CoC) kellett kiszámolni, amely azon megközelítésre épül, hogy egy biztosítónak a legjobb becslésen felül annyi tartalékkal kell még rendelkeznie, mint amennyi egy esetleges állomány-átruházás esetén szükséges szavatoló tőke költsége. Technikai tartalékok „új” értékelése

12 12 Átértékelés hatása a technikai tartalékokra – élet ág

13 13 Átértékelés hatása a technikai tartalékokra – nem-élet ág

14 14 Átértékelés hatása a technikai tartalékokra – kompozitok

15 15 időhorizont: 1 év kockázati mérték, biztonsági szint: 99,5%-os VaR számítás elvégzése: –standard formulával –belső modellel SZTSZ standard formula: moduláris megközelítés, ahol a fő kockázati modulok: –piaci kockázat –életbiztosítási kockázat –nem-életbiztosítási kockázat –egészségbiztosítási kockázat –nemfizetési kockázat –működési kockázat (alap SZTSZ-en kívül, legfelső szinten) SZTSZ alapelvek  QIS3

16 16 Korrelációkpiacihiteléletegészségnem-életműködési piaci1 hitelMH1 életML 1 egészségML 1 nem-életMLMLL1 működésiMML M1 ahol L alacsony, ML közepes-alacsony, M közepes, és MH közepes-magas korrelációt jelöl. Korrelációs mátrix a fő kockázatok között – QIS2

17 17 korrelációkpiacinemfizetésiéletegészségnem-élet piaci1 nemfizetési0.251 élet0.25 1 egészség0.25 1 nem-élet0.250.5001 Korrelációs mátrix a fő kockázatok között- QIS3

18 18 SZTSZ aránya a jelenlegihez – élet ág

19 19 SZTSZ aránya a jelenlegihez – nem-élet ág

20 20 SZTSZ aránya a jelenlegihez - kompozitok

21 21 Mérleg összetételét és méretét tekintve a Szolvencia I-hez képest nincs nagy változás EU szinten, bár az egyes tagállamok között vannak eltérések. A technikai tartalékok átlagosan lecsökkentek az átértékelés hatására; ez persze megnöveli a rendelkezésre álló tőkét; ám ez nem ellensúlyozza az SZTSZ megnövekedését; így a tőke-megfelelési arány a legtöbb résztvevő esetében lecsökkent a jelenlegi tőke-megfelelési arányhoz képest. A szabad tőke (azaz az SZTSZ-en felüli tőkerész) –cégek 30%-ánál: több, mint 50%-kal nőtt –cégek 34%-ánál: több, mint 50%-kal csökkent –cégek 16%-ánál: tőkét kellene emelni, hogy teljesíteni tudja a szavatoló tőkeszükségletet Szolvencia II hatása a pénzügyi helyzetre

22 22 A jövőbeni nyereségrészesedés kockázatcsökkentő hatása – élet ág

23 23 A jövőbeni nyereségrészesedés kockázatcsökkentő hatása – kompozitok

24 24 A diverzifikáció hatása – élet ág

25 25 A diverzifikáció hatása – nem-élet ág

26 26 A diverzifikáció hatása – kompozitok

27 27 Először vizsgálta a CEIOPS. A résztvevőknek mindössze 13%-a nyújtott belső modellből származó eredményeket. Részleges belső modellek általában: –részvénypiaci kockázatra –kamatlábkockázatra –ingatlanpiaci kockázatra Hatalmas különbségek adódtak a belső modellek és a standard formula eredményei között; általánosságban leszűrhető: –Magasabb SZTSZ-rész a hitelezési kockázatra, mint a standard formulával. –A nem-életágban a teljes SZTSZ jelentősen (átlagosan 25%-kal) kisebb lett, mint a standard formulával, mely főként a nem-életbiztosítási kockázati komponensnek volt köszönhető. Belső modellek

28 28 MTSZ kockázati moduljai: –piaci kockázat –életbiztosítási kockázat –nem-életbiztosítási kockázat –egészségbiztosítási kockázat Majd ezt lehetett csökkenteni a jövőbeni nyereségrészesedést figyelembe véve. És végül figyelembe kellett venni egy abszolút minimum padlót. A piaci kockázati modulra két alternatíva: –egy egyszerű faktor alapú; és –egy sokkal kifinomultabb faktor alapú. Gyakorlatilag tesztelve lett a CEA-megközelítés is: MCR = 0,33 * SCR Kalibráció: 90%-os VaR, 1 éves időhorizonttal MTSZ QIS3-beli kalkulációja

29 29 Nem-élet ág esetén mindkét alternatíva esetén az MTSZ viszonylag jó összhangot mutatott az SZTSZ-szel. Élet-ág és a kompozit biztosítók esetén: –nagyon széles sávban mozogtak az eredmények, –a legtöbb országban nem volt megfelelő az összhang az SZTSZ-szel, és –nemcsak az országok, hanem az egyes cégek között is hatalmas eltéréseket tapasztaltak. MTSZ és SZTSZ közötti nem megfelelő összhang lehetséges okai: –MTSZ és SZTSZ inkonzisztens a jövőbeni nyereségrészesedés figyelembevételében; –az élet ági SZTSZ-ben minden jelentős kockázati modul szcenárió-alapon számolódik, így azt nehéz összhangba hozni az MTSZ egyszerű faktor-alapú megközelítésével MTSZ eredmények

30 30 MTSZ 1. alternatíva aránya az SZTSZ-hez – nem-élet ág

31 31 MTSZ 2. alternatíva aránya az SZTSZ-hez – nem-élet ág

32 32 MTSZ 1. alternatíva aránya az SZTSZ-hez – élet ág

33 33 MTSZ 2. alternatíva aránya az SZTSZ-hez – élet ág

34 34 MTSZ 1. alternatíva aránya az SZTSZ-hez – kompozitok

35 35 MTSZ 2. alternatíva aránya az SZTSZ-hez – kompozitok

36 36 Először vizsgálta a CEIOPS. Cél: –csoportszintű diverzifikáció hatásainak vizsgálata; –információk szerzése a csoport-specifikus kockázatokról és különösen a működési kockázatról. Probléma: nagyon kevés csoport vett részt a tanulmányban. Ennek ellenére néhány következtetés levonható: –a csoporton belüli diverzifikációs előnyök nagyban függnek azok forrásától, illetve mennyiségétől; –a diverzifikáció szintje csoportonként eléggé eltérő. A csoporton belüli szabad tőke mértékére jelenleg nem látható általános trend. A QIS3 nem tudott megoldást nyújtani a csoportok kezelésére. Csoportszintű eredmények

37 37 Köszönöm a figyelmet!