Регулирование структуры страхового портфеля как механизм снижения рисков деятельности страховых компаний

А.В. Ларионов,
младший научный сотрудник Центра развития государственной службы,
старший преподаватель Департамента мировой экономики,
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»,
Москва, Россия
Мир новой экономики
№2 2018

Введение

Представленное исследование направлено на изучение влияния структуры страхового портфеля на вероятность отзыва лицензии у страховой компании. Банк России, являясь мегарегулятором, осуществляет надзор за участниками финансового рынка, в том числе за страховыми компаниями. В связи с усилением требований к страховым компаниям значительно сократилось количество тех из них, чья деятельность не соответствует требованиям национального законодательства. В частности, количество страховых компаний в 2014 г. составляло 391, а 2016 г. - уже 251¹.

¹ Обзор рынка страхования в России, KPMG, 2017.

К основным причинам отзыва лицензии у страховых компаний в России относятся: неоднократное непредставление в Банк России отчетности, установленной страховым законодательством, нарушение страхового законодательства в части размещения страховых резервов и собственных средств, несоблюдение требований финансовой устойчивости и платежеспособности в части формирования страховых резервов, добровольный отказ от страховой деятельности, а также неисполнение иных предписаний Банка России. При этом наиболее частыми причинами отзыва лицензии у страховых компаний являются нарушение законодательства в части размещений страховых резервов, а также несоблюдение требований финансовой устойчивости. Другие причины также, вероятно, отражают ситуацию нарушения устойчивости функционирования.

Вопросы размещения страховых резервов и несоблюдение требований финансовой устойчивости находятся в тесной взаимосвязи с операционными процессами страховой компании, с деятельностью по осуществлению операций страхования, а также с инвестированием страховых резервов. Поэтому в данной работе рассмотрены только случаи отзыва лицензии в связи с нарушением финансовой устойчивости.

С позиции риск-менеджмента под источниками риска следует понимать деятельность, которая в общем случае для страховых компаний делится на инвестиционную и страховую [1]. Наибольшей угрозой для страховщиков является сама страховая деятельность. При этом Банк России в настоящий период времени в большей степени регулирует инвестиционную деятельность страховых компаний, уделяя внимание структуре распределения инвестиционных ресурсов. Во многом это связано с тем, что ресурсы страховых компаний могут выступать механизмом накопления инвестиционных ресурсов. В свою очередь, регулирование структуры страхового портфеля фактически отсутствует. Во многом такой подход оправдан, так как в европейской практике регулирование структуры страхового портфеля компаний является их личным решением по оптимизации своих бизнес-процессов. В то же время в США внедрены индикаторы наблюдения за страховыми компаниями, в том числе с учетом изменения структуры страхового портфеля. С учетом российских особенностей функционирования страхового рынка именно структура страхового портфеля может влиять на успешность деятельности российских страховых компаний.

Методологические аспекты построения модели отзыва лицензии у страховых компаний по причине нарушения финансовой устойчивости

Как уже было отмечено, существуют два основных источника риска для страховых компаний, связанных с деятельностью по страхованию, а также с инвестиционной деятельностью. При этом в отечественной практике ключевую роль играет именно деятельность, связанная непосредственно со страхованием. Данный факт предполагает детальный анализ страхового портфеля страховщика и изучение его структуры. Встает закономерный вопрос о целесообразности регулирования структуры страхового портфеля страховой компании.

При построении модели отзыва лицензии кредитной организации чаще всего используют систему показателей, рассчитанных на основе финансовой отчетности².

² К примеру, финансовые показатели банков представлены на сайте http://kuap.ru/ (Финансовый анализ банков).

Указанные показатели также возможно использовать при анализе финансовой устойчивости страховых компаний. При этом построение модели отзыва лицензии у страховой компании в значительной степени отличается от моделирования банкротства кредитных организаций. Указанная особенность заключается в том, что страховой бизнес является в большей степени региональным, чем банковский. Во многом это связано с особенностями организации страхового бизнеса. Для оценки рисков при страховании страховая компания в большинстве случаев исследует страхуемый объект. К примеру, при страховании АВТОКАСКО происходит осмотр автомобиля на предмет повреждений с целью их фиксации. В этой связи, если компания находится в Москве, то для страхования автомобиля во Владивостоке необходимо открыть филиал во Владивостоке. Однако для этого необходимо нанять штат сотрудников, что приведет к значительным издержкам. Малые и средние страховые компании не могут себе этого позволить. Таким образом, включение в модель региональных макропеременных в большей степени оправдано, нежели в случае построения модели банкротства с кредитными организациями.

Структуру страхового портфеля можно рассмотреть с позиции баланса доходов и расходов, представленных премиями и выплатами соответственно. В то же время нагрузку страховой компании можно изучить в зависимости от распределения страховых сумм по договорам. Указанные суммы фактически представляют распределение максимального размера обязательств, которые должна будет покрыть страховая компания по заключенным договорам страхования. Распределение обязательств отражает ориентацию страховой компании на определенные направления деятельности (см. рисунок).

Источник: построено автором.

Распределение страховых обязательств в зависимости от представленных видов страхования ляжет в основу модели, которая тестирует факторы, влияющие на отзыв лицензии у страховой компании. В случае если подходы к построению модели окажутся верными, то будут подтверждены два ключевых предположения: возможность рассматривать структуру портфеля для моделирования вероятности нарушения финансовой устойчивости страховой компании, а также возможность применения региональных макроэкономических показателей, отражающих среду функционирования страховщиков. При этом результаты представленной модели могут лечь в основу дальнейшего развития регулирования страхового рынка.

В документе «Основные направления развития финансового рынка Российской Федерации на период 2016-2018 годов» обращается внимание на то, что страховой рынок будет развиваться в соответствии с международной практикой, и, в частности, с принципами, заложенными в Директиве 2009/138/ЕС «Об организации и осуществлении деятельности страховых и перестраховочных организаций (Solvency II)» (далее — Директива ЕС). Директива ЕС внедряет количественные требования к страховым компаниям, качественные показатели, а также основные требования к раскрытию информации. Банк России, применяя указанную Директиву, намерен внедрить систему индикаторов в деятельность страховых компаний³.

³ Информационное письмо Банка России о Директиве 2009/138/ЕС Европейского Парламента и Совета Европейского союза от 25.11.2009 «Об организации и осуществлении деятельности страховых и перестраховочных организаций (Solvency II)» от 08.09.2016 № ИН-015-53/64.

Важным элементом Директивы ЕС выступает соблюдение принципа соразмерности, который учитывает, что требования к различным по размеру компаниям должны быть разными. Также Директива ЕС предполагает, что ее положения не должны значительно влиять на компании, специализирующиеся на определенном виде страхования. Во многом такой подход связан с необходимостью эффективного управления риском. Таким образом, если в модель включить показатели долей в общем объеме обязательств, то принцип соразмерности будет соблюден.

Директива устанавливает, что органы страхового надзора должны быть ответственными за контроль финансового состояния страховых компаний и перестраховочных организаций. Ключевым элементом контроля страховой компании должны быть требования к капиталу. При этом надзорные органы должны обладать полномочиями в случае необходимости назначить дополнительные требования, которые возможно изменить при устранении причин, побудивших ввести такие требования. Для малых и средних страховых компаний возможно разрабатывать упрощенные требования к расчету достаточности капитала. Таким образом, целесообразно применение различных подходов к требованиям к страховым компаниям в зависимости от их категории. Если модель подтвердит, что структура страхового портфеля оказывает влияние на стабильность страховой компании, то на основе подходов Директивы ЕС возможно внедрить дифференцируемые предложения для разных категорий страховых компаний.

Построение модели отзыва лицензии у страховых компаний

В данную модель были включены случаи отзыва лицензии, связанные с невыполнением требований финансовой устойчивости⁴. Для того чтобы выборка была сбалансированной, в модель включили стабильные компании, страховые премии которых были приблизительно равны страховым премиям компаний, у которых отозвали лицензии. В методе построения модели использовалась логистическая регрессия.

⁴ Факт причины отзыва лицензии был установлен с помощью информации из приказов, опубликованных на сайте banki.ru.

На страховую деятельность также оказывает серьезное воздействие внешняя среда. Успешность страховой деятельности, с учетом опыта построения моделей банкротства банков, вероятно, будет различаться в зависимости от региона [2]. Более того, страховой бизнес является в большей степени региональным, в связи с чем существует привязка к конкретному региону. Таким образом, в модель предсказания отзыва лицензии необходимо включить два основных типа переменных: макроэкономические переменные, которые измеряют среду функционирования страховых компаний, а также показатели страхового портфеля (табл. 1).

Таблица 1. Описание переменных, используемых для построения модели отзыва лицензии у страховых компаний

Название переменной	Описание переменной	Источник
Показатели структуры страхового портфеля страховщика
Добровольное страхование
Sum_dob_zhizni_dummy	Компания занимается страхованием жизни (1), не занимается (0) — дамми-переменная	Банк России
Sum_lichnoe_ratio	Страховые суммы по договорам добровольного личного страхования (кроме страхования жизни) / общий объем страховых сумм (среднее значение — 0,287518)	Банк России
Sum_grazhd_ratio	Страховые суммы по договорам добровольного страхования гражданской ответственности / общий объем страховых сумм (среднее значение — 0,125095)	Банк России
Sum_imuzhestvo_ratio	Страховые суммы по договорам добровольного страхования имущества / общий объем страховых сумм по договорам (среднее значение — 0,381402)	Банк России
predprim_risk_dummy	Занимается ли компания страхованием предпринимательских рисков — 1 (да), 0 — (нет)	Банк России
Sum_fin_ratio	Страховые суммы по договорам страхования финансовых рисков / общий объем страховых сумм (среднее значение — 0,032404)	Банк России
Обязательное страхование
Sum_lichno_obiaz_ratio	Страховые суммы по договорам обязательного личного страхования / общий объем страховых сумм (среднее значение — 0,009049)	Банк России
Sum_grazhd_obiz_ratio	Страховые суммы по договорам обязательного страхования гражданской ответственности / общий объем страховых сумм (среднее значение — 0,000104)	Банк России
Макроэкономические показатели
lnprimii_macro	Логарифм показателя страховых премий в регионе	Росстат
lnviplatipo dogovor_macro	Логарифм выплат в регионе	Росстат

Источник: составлено автором.

При этом для расчета маржинальных эффектов необходимо определить средние значения, характеризующие состояние отрасли. Отклонения от указанных средних значений демонстрируют, на сколько структура портфеля компании отличается от среднего значения отрасли. Именно данные отклонения от средних значений были включены в расчет финальной модели.

В качестве характеристики портфеля будет рассмотрен показатель, показывающий распределение максимальных обязательств страховой компании по разным видам страхования — страховая сумма по договорам страхования (максимальный размер обязательств). При этом показатель страховой суммы по договору для определенного вида страхования будет взят, как отношение к общей страховой сумме по всем договорам страхования за определенный период (за 1 год). Следует отметить, что некоторые компании, работающие в добровольном страховании жизни или в страховании предпринимательских рисков, представлены в рассматриваемой выборке недостаточно. В этой связи для них были взяты дамми-переменные, отражающие факт наличия обязательств страховых компаний по данным видам. Всего в выборку попали 112 компаний.

Представленные расчеты включают полную регрессию. После построения полной регрессии была выбрана лучшая модель со значимыми переменными. При этом для правильной интерпретации коэффициентов в бинарной модели были построены средние маржинальные эффекты (табл. 2).

Таблица 2. Построение модели отзыва лицензии страховой компании

	Полная модель	Модель со значимыми переменными	Средние маржинальные эффекты
Sum_dob_zhizni_dummy	-1,969764
Sum_lichnoe_ratio	-1,95748**
Sum_grazhd_ratio	-0,5615666
Sum_imuzhestvo_ratio	0.9193156	2,166726***	0,4153397***
Sumprim_risk_dummy	-3,012158**	-2,565029**	-0,4916903**
Sum_fin_ratio	-3,822368
Sum_lichno_obiaz_ratio	-4,666423
Sum_grazhd_obiz_ratio	-2207,98
lnprimii_macro	34,88837**	36,03174**
Ln2primii_macro	-1,514201**	-1,593605**
lnviplatipo dogovor_macro	-31,06984**	-31,93436**
Ln2viplatipo dogovor_macro	1,449314**	1,520519***
C	-33,83394*	-35,35079**
Количество наблюдений	112	112	112
Pseudo R2	0,2778	0,1859

Примечание: * — p-value < 0,1; ** — p-value < 0,05; *** — p-value < 0,01.

Источник: составлено автором

Полученная модель со значимыми переменными обладает хорошей прогнозной силой. В частности, AUC (расшифровка) составляет 0,7898. Модель прогнозирует правильно в 73,87% случаев. В качестве основных результатов построенной модели можно отметить следующие:

1. при отклонении доли обязательств по обязательному имущественному страхованию от среднего значения по выборке на 1% происходит увеличение вероятности отзыва лицензии у страховой компании на 41,5%;
2. при осуществлении страхования предпринимательской деятельности происходит снижение вероятности отзыва лицензии на 49,1%;
3. при включении макроэкономических параметров наблюдается квадратичная зависимость.

Полученные результаты являются релевантными с позиции практического опыта проведения страховых операций. Таким образом, было подтверждено, что ориентация страховой компании на определенные сегменты может отрицательно повлиять на ее финансовую устойчивость. В этой связи необходимо разработать новые подходы к обеспечению сбалансированной структуры страхового портфеля.

Возможности банка России по организации системы наблюдения за страховыми компаниями

Указанием Банка России от 10.07.2014 № 3316-У «О требованиях к заявлению, сведениям, документам, представляемым для получения лицензии на осуществление деятельности субъектов страхового дела, а также об установлении их типовых форм» определяется, что при подаче заявления о предоставлении лицензии на осуществление страхования можно самостоятельно выбрать аспекты страхования, которые планирует осуществлять страхования компания. Практика организации страхового дела демонстрирует возможность специализации страховой компании на определенных видах страхования, так как компания должна обладать возможностью самостоятельно выбрать свою стратегию деятельности.

В то же время результаты модели демонстрируют, что структура страхового портфеля определяет успешность функционирования страховой компании. В частности, концентрация бизнеса на добровольном имущественном страховании может привести к нарушению устойчивости функционирования. Данный факт может выступать индикатором для Банка России в части организации наблюдения за деятельностью страховых компаний. При этом введение ограничений на структуру страхового портфеля является неэффективным. Во многом это связано с тем, что страховая компания должна самостоятельно определить наиболее перспективные направления рынка.

Но если применять принцип соразмерности, заложенный в Директиве ЕС, можно воздействовать на структуру страхового портфеля для наиболее крупных игроков страхового рынка. Прямое регулирование может снизить возможности страховой компании на рынке. Однако можно использовать практику наблюдения, применяемую Банком России при регулировании субъектов национальной платежной системы. В частности, Банк на регулярной основе проводит оценку соответствия платежных систем документу Банка международных расчетов «Принципы для инфраструктур финансового рынка». После чего публикует результаты оценки в открытом доступе с тем, чтобы потенциальные пользователи могли выбрать наиболее стабильную платежную систему. Указанный подход можно использовать для страховых компаний.

Расчет средних значений для страховых компаний может позволить определить состояние структуры страховых портфелей по всему рынку. Соответственно, Банк России путем проведения соответствующих оценок может рассчитать показатели «идеального страхового портфеля» для каждой страховой компании. В представленном исследовании был продемонстрирован подход по расчету влияния отклонений от средних значений отрасли на стабильность деятельности страховых компаний. При расширении объема выборки, а также применении других методов расчета (к примеру, панельных бинарных регрессий) есть возможность улучшить точность полученных результатов. Впоследствии, зная значения коэффициентов, а также устанавливая целевое значение объясняемой переменной, можно решить обратную регрессионную задачу по поиску индивидуального оптимального страхового портфеля компании. Банк России, определив оптимальный страховой портфель для отрасли, сможет подготовить систему рекомендаций с конкретными числовыми значениями, позволяющими страховым компаниям стремиться к улучшению состояния их страхового портфеля. Решение указанной задачи возможно за счет решения оптимизационной задачи минимизации изменений структуры страхового портфеля. В конечном счете может быть подготовлен соответствующий нормативно-правовой акт, определяющий правила организации системы наблюдения в страховой отрасли.

Развитие механизма наблюдения за страховыми компаниями предполагает, что Банк России может на регулярной основе мониторить структуру страхового портфеля, после чего публиковать обзоры на своем сайте. Соответственно рекомендации по структуре страхового портфеля не будут носить обязательный характер, однако они будут стимулировать страховые компании лучше распределять обязательства в своем страховом портфеле. За счет этого будет обеспечиваться снижение вероятности отрицательного воздействия несбалансированной структуры страхового портфеля на вероятность отзыва лицензии у страховой компании. В конечном счете развитие системы регулирования страховых компаний в сторону организации системы наблюдения является оправданным и может быть реализовано с учетом опыта применения указанной политики Банком России при развитии платежных систем.

Заключение

Представленное исследование продемонстрировало, что структура страхового портфеля оказывает непосредственное воздействие на функционирование страховой компании. Поэтому для развития системы регулирования страховых компаний в России можно внедрить механизмы, определяющие сбалансированную структуру страхового портфеля компаний. Указанное воздействие можно осуществить за счет развития механизма наблюдения, применяемого Банком России в национальной платежной системе.

Развитие данного исследования возможно за счет включения в представленную модель более детальной информации по структуре портфеля в зависимости от типа страхования. Также улучшить качество оценок можно за счет применения моделей бинарных панельных регрессий. Необходимо оценить средние значения по структуре страховых портфелей для всей отрасли. Построение расширенных моделей позволит сделать больше выводов об оптимальной структуре страховых портфелей, а также подробнее изучить положительные стороны от организации системы наблюдения за страховыми компаниями в России.

Список источников

1. Масино М.Н., Ларионов А.В. Методика организации процесса риск-менеджмента в платежной системе. Управление финансовыми рисками. 2016;(4):288-297.

2. Белоусова В.Ю., Козырь И.О. Как макроэкономические переменные влияют на прибыльность российских банков. Журнал Новой экономической ассоциации. 2016:30(2):72-103.

3. Бирюкова О.В. Участие России на международном рынке страховых услуг. Вестник Университета (Государственный университет управления). 2010:(9):129-131.

4. Sharpe I.G., Stadnik A. Financial Distress in Australian General Insures. Journal of Risk and Insurance. 2007;74(2):377-399.

5. Stoyanova R., Gruendl H. Solvency II: A Driver for Mergers and Acquisitions? Geneva papers on Risk and Insurance-issues and practice. 2014;39(3):417-439.

6. Liebenberg A. P., Sommer D. W. Effects of Corporate Diversification: Evidence from the Property-Liability Insurance Industry. Journal of Risk and Insurance. 2008;75(4):893-919.

7. Rebel C.A., Qiongbing Wu. Is hazard or probit more accurate in predicting financial distress? Evidence from U.S. bank failures. 2009. Munich Personal RePEc Archive. URL: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/29182/

8. Rajan U., Seru A., Vig V. The failure of models that predict failure: Distance, incentives, and defaults. Journal of financial economics. 2015;115(2):237-260.

9. Kobayashi S. Insurance and financial stability, Implications of the Tsunami view for regulation and supervision of insures. Journal of Financial Regulation and Compliance. 2017;25(1).

10. Chien-Chiang Lee, Chun-Wei Lin, Jhih-Hong Zeng. Financial liberalization, insurance market, and the likelihood of financial crisis. Journal of International Money and Finance. 2016;(62):25-51.