Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/46463
Title: การวิเคราะห์ความเหมาะสมที่สุดของการประกันภัยต่อสำหรับการประกันภัยความเสี่ยงภัยทุกชนิด
Other Titles: AN ANALYSIS OF REINSURANCE OPTIMIZATION FOR INDUSTRIAL ALL RISKS INSURANCE
Authors: พัชรวรรณ พันธุ์ปกรณ์
Advisors: ฐิติวดี ชัยวัฒน์
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี
Advisor's Email: Thitivadee.C@Chula.ac.th,Thitivadee@gmail.com
Subjects: ความเสี่ยง (ประกันภัย)
การหาค่าเหมาะที่สุดเชิงคณิตศาสตร์
ประกันภัย -- คณิตศาสตร์
Risk (Insurance)
Mathematical optimization
Insurance -- Mathematics
Issue Date: 2557
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์รูปแบบการทำสัญญาประกันภัยต่อที่เหมาะสมที่สุด ภายใต้สัญญาประกันภัยต่อแบบอัตราส่วน และสัญญาประกันภัยต่อแบบอัตราส่วนผสมส่วนเกิน และหาค่าสัดส่วนที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการรับความเสี่ยงภัยไว้เอง จากนั้นประเมินเงินกองทุนทางเศรษฐศาสตร์ด้วยวิธีมูลค่าความเสี่ยงและวิธีค่าเฉลี่ยความเสียหายส่วนเกิน ณ ระดับความเชื่อมั่นที่ต่างกัน พร้อมทั้งเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงของเงินกองทุนทางเศรษฐศาสตร์สำหรับการรับความเสี่ยงภัยไว้เองในระดับที่ต่างกัน ข้อมูลที่ใช้ในงานวิจัยนี้คือ ข้อมูลกรมธรรม์ประกันภัยประเภทเบ็ดเตล็ด กลุ่มการประกันความเสี่ยงภัยทุกชนิด ของบริษัทประกันวินาศภัยแห่งหนึ่ง ระหว่างปี พ.ศ. 2551-2556 ผลการวิจัยพบว่า สัญญาประกันภัยต่อแบบอัตราส่วนผสมส่วนเกินมีความเหมาะสมมากกว่าสัญญาประกันภัยต่อแบบอัตราส่วน เมื่อพิจารณาอัตราส่วนผลตอบแทนต่อเงินกองทุนที่ปรับระดับความเสี่ยง ณ ระดับส่วนรับเสี่ยงภัยสุทธิเดียวกัน เนื่องจากสัญญาประกันภัยต่อแบบอัตราส่วนผสมส่วนเกินทำให้อัตราส่วนผลตอบแทนต่อเงินกองทุนที่ปรับระดับความเสี่ยงมีค่าสูงกว่า ซึ่งเมื่อประเมินเงินกองทุนทางเศรษฐศาสตร์จะพบว่า วิธีค่าเฉลี่ยความเสียหายส่วนเกินจะทำให้เงินกองทุนทางเศรษฐศาสตร์ของความเสียหายในส่วนบริษัทประกันภัยต้องรับผิดชอบสูงกว่าวิธีมูลค่าความเสียหายในทุกระดับของความเชื่อมั่น เนื่องจากวิธีค่าเฉลี่ยความเสียหายส่วนเกินเหมาะสำหรับความเสี่ยงขนาดใหญ่ เช่น กลุ่มอุตสาหกรรมและกลุ่มศูนย์การค้า ดังนั้นหากบริษัทประกันภัยต้องการดำรงเงินกองทุนไว้เพื่อรองรับความเสียหายขนาดใหญ่ควรใช้วิธีค่าเฉลี่ยความเสียหายส่วนเกิน แต่ถ้าหากบริษัทประกันภัยต้องการดำรงเงินกองทุนไว้สำหรับภัยขนาดเล็ก อาทิ กลุ่มที่อยู่อาศัยและกลุ่มพาณิชยกรรม ควรใช้วิธีมูลค่าความเสี่ยงเพื่อประเมินเงินกองทุนทางเศรษฐศาสตร์
Other Abstract: The purpose of research is to analyze treaty reinsurance optimization between Quota Share Treaty and Combined Quota Share and Surplus Treaty and find maximum retention limit of each treaty. Moreover, this research aims to access economic capital of ceding company in each difference confidence level by 2 approaches; 1.) Value at Risk (VaR) and 2.) Expected Shortfall (ES). The observed data are Industrial all risk policy by transaction from 2008 to 2013 of a non-life insurance company. The result shows that Combined Quota Share and Surplus Treaty is suitable more than Quota Share Treaty, by considering Risk-Adjusted Return on Capital (RAROC), due to RAROC of Combined Quota and Surplus Treaty is higher than RAROC of Quota Share Treaty at the same retention level. Furthermore, evaluating economic capital of Ceded’s aggregate loss by Economic Shortfall method is higher than Value at Risk method at the same confidence level. Because Expected Shortfall is suitable for large risk exposure so Ceding Company should consider using Expected Shortfall to access economic capital for large risk exposure such as industrial group or department store group. Moreover Value at Risk method is appropriate for small risk exposure such as residential group or commercial group.
Description: วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2557
Degree Name: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: การประกันภัย
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/46463
URI: http://doi.org/10.14457/CU.the.2014.1249
metadata.dc.identifier.DOI: 10.14457/CU.the.2014.1249
Type: Thesis
Appears in Collections:Acctn - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
5481626026.pdf7.19 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.