Kindlustusmatemaatika uurib finants- ja kindlustusriske keeruliste matemaatiliste mudelite ja algoritmide abil. Need tõlgendavad majanduse toimimist teatud sündmuste toimumise tõenäosuse kaudu.
Aktuaarid tunnevad täielikult IT- ja riskijuhtimissüsteeme, samuti finantsmudelites sisalduvaid muutujaid ja stressitingimustes läbi viidud teste.
Mudelid peavad olema realistlikud ja väga suure edukusega. Lisaks tuleb määratleda toimimisvormid, juhul kui prognoos ebaõnnestub, ja protokollid, mis võimaldavad keeruliste olukordadega silmitsi seista väljaspool pakutavaid stsenaariume.
Seetõttu on selle teaduse jaoks hädavajalik pidev analüüs ja stressitestid, samuti investeerimine tehnoloogiasse, mis võimaldab juurdepääsu teabele keerukatest võrkudest, kus mudelid koosnevad mitmest muutujast, mida tuleb arvesse võtta.
Kindlustusmatemaatilise teaduse areng
Kindlustusmatemaatiline teadus peab pidevalt arenema. Seda seetõttu, et turutingimused muutuvad kriisiajal kogetud kogemuste möödumisel.
Sellele teabele juurdepääs on väga keeruline, kuna iga finantsettevõte töötab välja oma mudelid, et leida parimad tulemused, mis võimaldaksid neil saada suurimat kasu.
Teisest küljest peavad mudelid keskenduma majanduslikule tegelikkusele ega pea põhinema ainult mineviku tõenditel. Seega peavad nad ennetama võimalikke tulevasi tulemusi ja olukordi, mis lähiaastatel võivad tekkida, et end katta ja asjakohased sätted teha.
Lisaks peavad mudelid olema deterministlikud ja kvantitatiivselt määratlema riskide maht hästi määratletud tõenäosusprotsentidega madalate veamarginaalidega.
Samuti tuleb märkida, et on hädavajalik kindlaks teha, millised muutujad ei suutnud eelmistes finantskriisides neid finantsmudelitesse kaasata.
Praegu on kindlustusmatemaatiliste ekspertide järele suur nõudlus. Seda seetõttu, et ettevõtted vajavad suurepäraste analüüsioskustega spetsialiste. Selleks vajavad nad kvantitatiivse majanduse harudele spetsialiseerunud insenere, matemaatikuid, füüsikuid või majandusteadlasi. Kõigil neil on suurepärased teadmised igasuguste analüüside küsimustes, eriti sündmuste tõenäosuse ja riskistsenaariumite arvutamisel.
