श्रृंखला सीढ़ी विधि – सीएलएम
श्रृंखला सीढ़ी विधि क्या है?
चेन लैडर विधि (सीएलएम) एक बीमा कंपनी के दावों की आवश्यकता की गणना के लिए एक विधि है । श्रृंखला सीढ़ी विधि का उपयोग बीमाकर्ताओं द्वारा उन भंडार की मात्रा का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, जिन्हें भविष्य के दावों को भविष्य में अनुभव करके अनुमानित भविष्य के दावों को कवर करने के लिए स्थापित किया जाना चाहिए। सीएलएम केवल इसलिए काम करता है जब भविष्य में नुकसान के पूर्व पैटर्न को जारी रखा जाता है। जब बीमाकर्ता के वर्तमान दावे किसी कारण से परिवर्तन का अनुभव करते हैं, तो श्रृंखला-सीढ़ी विधि उचित समायोजन के बिना सटीक अनुमान नहीं लगाएगी।
यह बीमांकिक विधि बीमा कंपनियों द्वारा उपयोग की जाने वाली सबसे लोकप्रिय आरक्षित विधियों में से एक है। श्रृंखला सीढ़ी विधि की तुलना बीमा कंपनी भंडार की गणना के लिए बोर्नहुटर-फर्ग्यूसन तकनीक और अपेक्षित हानि अनुपात (ईएलआर) विधि के साथ की जा सकती है।
चाबी छीन लेना
- श्रृंखला सीढ़ी विधि (सीएलएम) एक लोकप्रिय तरीका है जो बीमा कंपनियां अपने आवश्यक दावा भंडार का अनुमान लगाती हैं।
- सीएलएम की गणना की जाती है, लेकिन रन-ऑफ त्रिकोण के माध्यम से रिपोर्ट नहीं की गई (आईबीएनआर) नुकसान, एक संभाव्य द्विपद वृक्ष जिसमें वर्तमान वर्ष के साथ-साथ प्रीमियम और पूर्व हानि अनुमानकों के लिए नुकसान शामिल हैं।
- श्रृंखला सीढ़ी पद्धति की अंतर्निहित धारणा यह है कि पिछले दावों का अनुभव भविष्य के परिणामों का एक अच्छा भविष्यवक्ता है।
चेन सीढ़ी विधि
श्रृंखला सीढ़ी विधि की गणना की गई है, लेकिन रिपोर्ट नहीं की गई है (आईबीएनआर) नुकसान का अनुमान है, भुगतान किए गए नुकसानों के रन-ऑफ त्रिकोण का उपयोग करते हुए और नुकसान का भुगतान किया, भुगतान हानि और मामले के भंडार की राशि का प्रतिनिधित्व करता है। बीमा कंपनियों को अपने अंडरराइटिंग गतिविधियों से प्राप्त प्रीमियम के एक हिस्से को अलग-अलग सेट करने की आवश्यकता होती है, ताकि भविष्य में दायर किए जाने वाले दावों का भुगतान किया जा सके। दावा किए गए दावों की राशि के साथ-साथ वास्तव में भुगतान किए जाने वाले दावों की मात्रा निर्धारित करती है कि बीमाकर्ता अपने वित्तीय दस्तावेजों में कितना लाभ कमाएगा।
रन-ऑफ त्रिकोण (या विलंब त्रिकोण) दो आयामी मैट्रिक्स हैं जो समय की अवधि में दावा डेटा जमा करके उत्पन्न होते हैं। दावा डेटा स्वतंत्रता की कई डिग्री की अनुमति के बाद रन-ऑफ मैट्रिक्स बनाने के लिए एक स्टोकेस्टिक प्रक्रिया के माध्यम से चलाया जाता है।
मुख्य धारणा
इसके मूल में, श्रृंखला सीढ़ी विधि इस धारणा के तहत काम करती है कि अतीत में दावों की गतिविधियों में पैटर्न भविष्य में देखा जाएगा। धारण करने के लिए इस धारणा के लिए, पिछले नुकसान के अनुभवों से डेटा सटीक होना चाहिए। कई कारक सटीकता को प्रभावित कर सकते हैं, जिसमें उत्पाद प्रसाद में परिवर्तन, नियामक और कानूनी परिवर्तन, उच्च गंभीरता के दावों की अवधि और दावों के निपटान की प्रक्रिया में परिवर्तन शामिल हैं। यदि मॉडल में बनाई गई धारणाएं देखे गए दावों से भिन्न हैं, तो बीमाकर्ताओं को मॉडल में समायोजन करना पड़ सकता है।
अनुमान बनाना मुश्किल हो सकता है क्योंकि दावों के आंकड़ों में एक छोटे से उतार-चढ़ाव और एक छोटे डेटा सेट के परिणामस्वरूप त्रुटियों का पूर्वानुमान लगाया जा सकता है। इन समस्याओं को सुचारू करने के लिए, बीमाकर्ता उद्योग में डेटा के साथ कंपनी के दावों के डेटा को सामान्य रूप से जोड़ते हैं।
चेन सीढ़ी विधि को लागू करने के लिए कदम
जैकलीन फ्रीडलैंड के अनुसार ” बेसिक तकनीकों का उपयोग करने के लिए अवैतनिक दावों का अनुमान लगाना, ” श्रृंखला-सीढ़ी पद्धति को लागू करने के सात चरण हैं:
- संकलन एक विकास त्रिकोण में डेटा का दावा करता है
- आयु-आयु कारकों की गणना करें
- आयु-से-आयु के कारकों की औसत गणना करें
- दावा विकास कारकों का चयन करें
- पूंछ कारक का चयन करें
- संचयी दावा विकास कारकों की गणना करें
- परियोजना के अंतिम दावे
आयु-आयु कारक, जिसे हानि विकास कारक (LDFs) या लिंक अनुपात भी कहा जाता है , एक मूल्यांकन तिथि से हानि मात्राओं के अनुपात का प्रतिनिधित्व करते हैं, और उनका उद्देश्य समय के साथ घाटे के विकास पैटर्न को पकड़ना है। इन कारकों का उपयोग प्रोजेक्ट करने के लिए किया जाता है जहां अंतिम नुकसान की राशि बस जाएगी।