Schäden - E+S Rück

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Schäden - E+S Rück

Überschwemmungen und Fluten:
Gefahreneinschätzung und Risikomanagement
durch Rückversicherung
Jörg Steffensen, Group Risk Management - Modelling
Stefanie Busch, Technisches Underwriting - MB 51
Hannover Forum
Hannover, 21. Juni 2011
Rückblick | Einschätzung | Modellierung | Internes Flutmodell | Beispiel Starkregen |
Überschwemmungen in Brisbane, Australien
Januar 2011: Großraum Brisbane stark betroffen
Ereignis
Teil einer Flutserie
Gesamtüberschwemmungsgebiet größer als
Deutschland und Frankreich zusammen
Größte Schäden im Zentrum von Brisbane
Flußhöhe 4.46m über mittlerem Pegel
Schäden
1
Versicherter Schaden: 2,5 Mrd. USD
>20.000 Häuser betroffen
Stark unterschiedliche Betroffenheit bei
Versicherern durch uneinheitliche
Flutdefinitionen bzw. -ausschlüsse
Erhöhte Auftretenswahrscheinlichkeit durch
La Niña-Großwetterlage
Wiederkehrperiode: ca. 30 Jahre bezogen
auf die Pegelstände in Brisbane
Überschwemmungen und Fluten: Gefahreneinschätzung und Risikomanagement durch Rückversicherung
Überschwemmungen in Pakistan
...geringe Versicherungsdichte und -schäden
Ereignis
20 % des Landes überflutet,
entspricht ca. 70 % der Fläche von
Deutschland
20 Mio. Einwohner betroffen
Folgen
> 2.000 Tote
USD 10 Milliarden ökonomischer
Schaden
> 1,6 Millionen Häuser zerstört
2
Flut Europa 2002
Betroffene Flüsse: Elbe, Donau
Ereignis
Ursache: Vb-Wetterlage "Ilse" =>
Starkregen
Elbe 9,4 m über mittlerem Pegel
Die Elbe führte 14 mal soviel Wasser
wie in normalen Zeiten
Schäden
Ökonomische Schäden > EUR 10 Mrd.
Versicherter Schaden ~ EUR 3,4 Mrd.
Zahlungen an die Flutopfer durch Bund
und Länder EUR 8,7 Mrd.
3
Naturgefahrenereignisse und Ihre Wiederkehrperiode
Die teuersten Versicherungsschäden seit 1980
Ereignis
Hurrikan Katrina
Tohoku-Erdbeben
Hurrikan Andrew
Hurrikan Ike
Northridge Erdbeben
Hurrikan Ivan
Hurrikan Wilma
Hurrikan Rita
Hurrikan Charley
Chile Erdbeben
Gefahr
Hurrikan
Erdbeben
Hurrikan
Hurrikan
Erdbeben
Hurrikan
Hurrikan
Hurrikan
Hurrikan
Erdbeben
Jahr Opfer
2005 1.383
2011 14,416
1992
43
2008
170
1994
61
2004
125
2005
42
2005
10
2004
36
2010
24
Flut Europa
Flut Europa
Flut Europa
Flut Europa
Flut Europa
Flut Europa
Flut
Flut
Flut
Flut
Flut
Flut
2002
2005
1997
1995
1993
2000
…
1)
2)
5
…
…
178
11
118
28
14
38
Betroffenes Land
USA
Japan
USA, Karibik
USA, Karibik
USA
USA, Karibik
USA, Mexico, Karibik
USA, Mexico, Karibik
USA, Karibik
Chile
Versicherter
Schaden
( Mio. USD)
62.000
ca. 30.000
29.000
19.000
17.000
15.000
14.000
14.000
9.000
8.000
D,A,CH, CZ, H, MD, SLO
D,A,CH, F, H, SLO
D,A, CZ, PL, SK
D, NL, F, B, L
D, F, NL, B, L
Italien
3.400
1.400
750
700
700
560
…
…
Inflationiert, Quelle: NatCatSERVICE Munich Re, Geo Risks Research, Inflationsannahmen
In Jahren, bezogen auf das betroffen Hauptland und die Gefahr, Quelle: AIR v12.5
Modellierte
2)
WKP
33
ca. 60
12
8
30
6
6
6
4
125
…
1000 ?
100 ?
100 ?
100 ?
100 ?
100 ?
Naturkatastrophen
Voraussetzungen für die Versicherbarkeit
Bewertbarkeit / Währung
• Ereignisfrequenz und Ereignisintensität müssen mit hinreichender Genauigkeit
"objektiv unabhängig" einschätzbar sein
Risikogerechte Prämien
• Die Prämien müssen ausreichen, um den technischen Schadenbedarf plus
Unsicherheiten, Kapitalbedienung und Verwaltungskosten zu decken
Risikomanagement
• Die von den Marktteilnehmern bereitgestellten Kapazitäten (Haftungen) dürfen ihre
Risikotragfähigkeit nicht übersteigen (ausreichendes Solvenzkapital)
Datenverfügbarkeit
• Höchste Transparenz über die zwischen den Marktteilnehmern zu transferierenden
Risiken ist gerade für die Gefahr Flut Voraussetzung
6
Besondere Herausforderungen in der Bewertung...
der Gefahr Flut
Europäische Ereignisse erfordern eine länderübergreifende Beurteilung und
Risikomanagement
Fluten und Überschwemmungen haben unterschiedliche Ursachen
• Sturmflut, Starkregen, extreme Winter mit Schneeschmelze (Temperaturanstieg)
Topographie als eine weitere Dimension
• Hochauflösende digitale Geländemodelle (DTM) müssen zur Beurteilung der
Höhenlage der zu versichernden Objekte eingesetzt werden
Berücksichtigung von Schutzmaßnahmen
• Deiche, Schutzwälle, -mauern (mobil, immobil), Ad Hoc-Maßnahmen
Versicherungsdichte: Unterschiede pro Land, Privat vs. Gewerbe / Industrie
Datenverfügbarkeit
• Höchste Transparenz über die zwischen den Marktteilnehmern zu transferierenden
Risiken ist gerade für die Gefahr Flut Voraussetzung (detaillierteste Geokodierung)
7
Risikomanagement für Naturkatastrophen
Problemstellung: Bewertbarkeit
Die "geringe" Anzahl an historischen Ereignissen liefert keine Basis für die
Anwendung von mathematisch-statistischen Methoden für Prämienberechnung
und Risikomanagement
•
Die Ereignishistorie erlaubt keine verlässlichen Aussagen / Hochrechnungen zur
Ereignisfrequenz (Wiederkehrperiode)
•
Die Ereignishistorie ist nicht repräsentativ bezüglich möglicher Ereignisintensitäten
•
Die geographische Betroffenheit von Regionen durch eingetretene historische Ereignisse
ist nicht repräsentativ
•
Änderungen der Exponierung, z.B. in der Bebauungsdichte, können nicht berücksichtigt
werden
•
Änderungen der Vulnerablitäten, z.B. durch geänderte Bauweisen können in
mathematisch-statistischen Methoden nicht berücksichtigt werden
Wissenschaftliche Naturkatastrophensimulationsmodelle für EV/RV
8
Hersteller von Naturgefahrensimulationsmodellen
und weitere Initiativen von Marktteilnehmern
AIR Worldwide Corporation (Applied Insurance Research)
www.air-worldwide.com
RMS, Inc. (Risk Management Solutions, Inc.)
www.rms.com
EQECAT, Inc.
www.eqecat.de
OECD-Initiative "Global Earthquake Model" (GEM)
Universitäten, Forschungseinrichtungen fokussiert auf nationale
Modellentwicklungen
Modellentwicklungen der großen Rückversicherungsmakler
AON Benfield, Guy Carpenter, Willis u.a.
Eigenentwicklung von Modellen bei Rückversicherern wie z.B.
ESHagelt und ESFlutet der E+S Rück
9
Komponenten eines Naturgefahrensimulationsmodells
Naturgefahren
Vulnerabilitäten
EreignisGenerierung
Frequenz
Abschätzung des
monetären Schadens
Intensität
Berechnung lokaler
Intensitäten
SchadenAbschätzung
ExposureDatenbanken
Berechnung der
versicherten Schäden
Validierung
VertragsKonditionen
10
Interdisziplinäres Vorgehen erforderlich
Qualifikation bei den Modellentwicklern
Expertisen bei Modellhersteller und entwickelnden Marktteilnehmern
Geophysiker
Seismologen
Meteorologen
Hydrologen
(Bau-) Ingenieure
Mathematiker, Statistiker
Informatiker, Programmierer
Wirtschaftswissenschaftler
Erst- und Rückversicherungsexperten
11
Meteorologische und Hydrologische Gefahren
Numerische Wettervorhersage-Modelle (NWP)
Die globalen physikalischen Gesetzmäßigkeiten und Änderungen des
atmosphärischen Geschehens werden durch "nicht lineare partielle
Differenzialgleichungen" beschrieben
Der NWP-Modellierungsprozess:
Globale Datenerhebung
Physikalische Prozesse
Numerische Prozeduren
begrenzt durch Rechenleistung
12
Numerische Wettervorhersage-Modelle (NWP)
Umfangreiche Berücksichtigung der realen lokalen Verhältnisse
Vertikale Elemente innerhalb eines Sturmes beeinflussen die oberflächennahen Windverhältnisse
NWP-Modelle bilden die Basis für die Modellierung von Starkregen
Tropopause
Troposphäre
Planetare
Grenzschicht
Oberfläche
13
AIR: General Circulation (GCM) und NWP-Modelle kombiniert
Die Modellhersteller berücksichtigen die
neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse, um
die Gefahren möglichst realistisch abzubilden
• die Korrelationen sämtlicher meteorologischer
Parameter zu berücksichtigen
• die Unsicherheiten der Naturgefahrensimulation
aufzuzeigen und zu reduzieren
•
14
Fortschrittliche "Downscaling"-Ansätze
...liefern realistische Niederschlagsmuster
15
Vorteile der Nutzung einer Kombination von GCM und NWP
AIR hat erstmalig einen
physikalisch basierten
Ereigniskatalog im großen
Maßstab entwickelt mit
ausreichend hoher Auflösung
Separierte Ergebnisausgabe
erlaubt die Modellierung
weiterer "Wetter"-Gefahren
Korrelationen der Gefahren
können physikalisch modelliert
werden
16
Details zum AIR Flut-Modell für Europa
Erste Version für Deutschland ab Juli 2011 verfügbar
Basiert auf einem globalen Klimamodell gekoppelt mit einem numerischen
Wettervorhersagemodell über Europa
Technische Spezifikationen
• Auflösung vom Niederschlag: 8 x 8km
• Auflösung des "Digital Terrain Models": 25m
• Flussnetzwerk: 160.000 km incl. Zuflüssen aus dem Ausland
• Beinhaltet Vb-Wetterlagen
• Beinhaltet Korrelationen zwischen Niederschlag und Schneeschmelze
• Berücksichtigt ortspezifische Dammhöhen
• Modellierbare Branchen: Privat- und Gewerbe, Industrie, Landwirtschaftliche Risiken,
KFZ-Kasko
• Modellierung von Gebäuden, Inhalt und Betriebsunterbrechung
• Diverse flutspezifische Modifikatoren
17
Naturgefahrenmodellierung und Solvency II
Herausforderung: Transparenz
21
Das Solvency II-Standardmodell ist für die Bestimmung der Risikokapitalbindung
für Naturgefahrenrisiken von Rückversicherungsunternehmen kaum geeignet =>
Solvency II wird die Nachfrage nach lizensierbaren Naturgefahrenmodellen
weiter erhöhen
Artikel 126 RL SII fordert für externe Modelle die gleichen Anforderungen an die
Modelltransparenz wie für intern entwickelte Modelle
Die Modellhersteller haben sich verpflichtet, sämtliche Annahmen transparent zu
dokumentieren und geforderte Modellvalidierungen durch den Lizenznehmer
aktiv zu unterstützen
Ich sehe was, das Du nicht siehst...
Kennen Sie das?
Wir nennen es Black-Box
22
Überschwemmungsrisiken
Von der Europäischen Gesamtsicht zum Detail
Das interne Flutmodell für Deutschland ES FluteT
Warum ein intern entwickeltes Flut-Modell?
Volle Transparenz über wissenschaftliche Annahmen und Parametersetzungen
Bisher keine vollständige Zufriedenheit mit den vorhandenen Modellen
Einholen einer zweiten Meinung
Vollständig anderes konzeptionelles Vorgehen
E+S verfolgt im Deutschen Markt eine Service-Strategie
Keinerlei Lizenzproblematik
23
Von der Europäischen Gesamtsicht ins Detail
ES FluteT® basiert auf den hydraulisch/hydrologischen Modellierungen, die
auch Grundlage des HQ Kumul Projektes sind
Eng angelehnt an ZÜRS
Es werden Pegelstatistiken verwendet und über geostatistische Methoden in
den Raum übertragen
Simulation von 6.880 Ereignisjahren
Berechnung auf PLZ-Basis möglich
Berücksichtigung der Gefährdungsklassen gegeben
Disaggregierung der Versicherungssummen auf bebaute Flächen
Im nächsten Update separate Betrachtung von Starkregen möglich
24
ES FluteT ® wurde speziell für den deutschen Markt entwickelt
• Berücksichtigung der Marktgegebenheiten (↔ Amerikanischer Ansatz)
Betrachtung von VGV-Risiken (für die Berechnung von VHV-Risiken liegen
keine ausreichenden Daten vor)
Modell ist nicht länderübergreifend
• Dadurch keine Notwendigkeit, globales Klimamodell zu verwenden
Analyse der Gefahr Starkregen über Radardaten in 5-minütiger Auflösung
• Auflösung 1 km x 1 km, bzw. 4 km x 4 km
• Für größere Gebiete ist diese Möglichkeit kaum gegeben
• Kein Downscaling von 90 km x 90 km auf 8 km x 8 km nötig
Augenmerk liegt auf Kundenservice
Durch Solvency II Bedürfnis hoch, sich eine Zweitmeinung einzuholen
25
Spätestens seit ZÜRS sind Überschwemmungsflächen in Gesamt-Deutschland
ausgewiesen
• Vorher bereits an ausgewählten Flüssen, z.B. Rheinatlas
Keine Baugenehmigung mehr in hohen Gefährdungsklassen
Versicherungen orientieren sich an den Gefährdungsklassen
Starkregenzellen orientieren sich nicht an Grenzen
• Theoretisch ist jedes Gebäude gefährdet
• Bisherige Starkregenanalysen beziehen sich auf Punktstatistiken
• KOSTRA (Koordinierte StarkregenRegionalisierungsAnalyse)
26
Begriffserläuterung
Fluvial und pluvial
Es gibt zwei Arten von Überschwemmungen:
Stehende oder fließende Gewässer treten über die Ufer
• Auslöser lang anhaltende Niederschläge mit mittlerer Intensität
fluvial
• Gefährdete Risiken befinden sich in der Nähe eines Gewässers
Witterungsniederschläge sind so stark, dass der Untergrund die
Niederschlagsmengen nicht aufnehmen kann
• Auslöser meist kurze lokale Starkniederschläge
pluvial
• potentiell ist jedes Risiko gefährdet
27
Berücksichtigung von Starkregen
Anzahl gemeldeter Schäden
250
entweder pluvial
heavy precipitation
Starkregen
200
150
100
oder fluvial
50
0
0
200
400
600
800
1000
river flooding
Überflutung
Untersuchung an 935 Tagen zwischen 2002 und 2009
Starkregen häufiger, dafür wesentlich lokaler und weniger teuer (Ø 3.000 Euro)
Überschwemmungen: größere Anzahl an Schäden und teurer (Ø 5.600 Euro)
28
KOSTRA
Koordinierte Starkregen Regionalisierungs-Analyse
15 Minuten und 24 Stunden Niederschlag, Jährlichkeit 1
mm Regen
wenig
viel
29
KOSTRA
stark an Topographie orientiert
24Minuten
Stunden
•• 15
Basiert auf Punktstatistiken
Es können keine Ereignissen abgeleitet werden!
mm Regen
wenig
viel
30
Das Gefahrenmodul
realitätsnahe Abbildung möglicher Ereignisse
31
Analyse historischer Ereignisse
Ableitung von Gesetzmäßigkeiten
Berücksichtigung von Abhängigkeiten
Simulation synthetischer Ereignisse
Extraktion von Niederschlagszellen
aus Radarbildern
1. Mai 2004
32
Zentroid und Orientierung
jeder Zelle wurde extrahiert
Algorithmus angewandt, um
Zellen als Ellipsen zu
approximieren
Lange und kurze Halbachse
so gewählt, dass die
Ausdehnung der Zelle
flächentreu bleibt
Import der Ellipsen in ein
Geographisches
Informationessystem zur
Weiterverarbeitung
Auswertung der Muster
Anpassen von Verteilungsfunktionen
Musteranalyse
•
•
•
•
täglich
monatlich
pro Saison
jährlich
Vorherrschende Windrichtung
# der Ereignisse und ∅ IED
Anpassung von Verteilungsfunktionen an:
•
•
•
•
•
•
33
Niederschlagsvolumen
Dauer
Zuggeschwindigkeit
Vorherrschende Windrichtung
Einsetzen der Maximalintensität
u.v.m.
Berücksichtigung der Abhängigkeiten
nahezu nie linear
Z. B. abhängige Parameter:
• Dauer (x) und Niederschlagsmenge (y)
• Visualisiert durch eine empirische Copula
34
Simulation von Einzelereignissen
Simulation synthetischer
Ereignisse
Große Anzahl notwendig, um
Deutschland komplett
abzudecken
…und, um alle möglichen
Realisationen zu erfassen
35
Vulnerabilitätsmodul
vom Naturereignis auf den Schaden schließen
36
Bestimmung der
schadenbeeinflussenden
Faktoren
Individuelle Berechnung für
das jeweiligen
Zedentenportfolio
Berechnung der Schäden
unter Berücksichtigung der lokalen Beschaffenheiten
Schadenbeeinflussende Faktoren:
• Wiederkehrzeit des Niederschlages
– Abhäng. Intensität, Dauer, Ausdehnung
etc.
• Dimensionierung des Kanalsystems
• Hangneigung, Bodenbeschaffenheit
• Siedlungsfläche u.v.m.
Hintergrundkarte KOSTRA
• Jährlichkeit einer
Niederschlagsmenge von
33,7mm in 2 h
37
Raum München:
kein Extremereignis
Ruhrgebiet: seltener als alle 50
Jahre
WKP
Das aktuarische Modul
Berechnung der Überschreitungswahrscheinlichkeitskurve
b
38
unter Hinzunahme der
Vertragskondition Berechnung des versicherten
Schadens
Berücksichtigung von
Selbstbehalten
Ermittlung einer Schadenüberschreitungswahrscheinlichkeitskurve (EP-Curve)
diese geht in das hausweite
Risikomanagement ein
Das Resultat
die Überschreitungswahrscheinlichkeitskurve (EP-Kurve)
Gibt Auskunft über den zu erwartenden Schaden innerhalb einer gewählten
Wiederkehrzeit
Verwendung dieser Information bei der Preisfindung und im Risikomanagement
39
Zusammenfassung und Fazit
Der Einsatz von probabilistischen Naturgefahrensimulationsmodellen im
Risikomanagement (Quotierung und Aggregatkontrolle) von Erst- und
Rückversicherern ist "State of the Art"
Insbesondere Rückversicherungsunternehmen benötigen ein länderübergreifendes Risikomanagement für alle Branchen und alle Gefahren inklusive
der Berücksichtigung von Korrelationen
Das Aufbrechen der Strukturen bis ins Detail, die Einbringung/Aneignung von
Know-How für aktuelle Problemstellungen und ständige Weiterentwicklungen
sorgen für optimierten Kundenservice.
Je intensiver wir uns mit einer Gefahr auseinandersetzen, desto besser
können wir deren Auswirkung auf Zedentenportfolios und letztendlich unsere
Bücher bewerten
40
Überschwemmungen und Fluten:
Gefahreneinschätzung und Risikomanagement
durch Rückversicherung
Jörg Steffensen, Group Risk Management - Modelling
Stefanie Busch, Technisches Underwriting - MB 51
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Hannover, 21. Juni 2011

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