Статья: Опыт обоснования изменения коэффициента возраста и стажа водителя в ОСАГО

Risk level calculation results depending on the age and experience

Источник / Source: данные АИС ОСАГО и расчеты авторов / AIS MTPL data and authors' calculations.

Полученные результаты можно сопоставить с действующей системой тарификации, как представлено в табл. 4.

В целях повышения наглядности зеленые зоны обозначают сектора, где значение коэффициента КВС может быть снижено, а в красных зонах, где значение КВС должно быть увеличено.

Визуально можно отметить несколько зон: возрастная категория 22-24 года, где текущие коэффициенты необходимо увеличить в 1,4-1,9 раза, и возрастные категории старше 40 лет, где действующие коэффициенты можно понизить на 15-35%.

Таблица 4/ Table 4

Оценка отклонений фактического уровня риска в зависимости от возраста и стажа водителя с действующей системой тарификации ОСАГО (%% к действующей системе) / Assessment of deviations of the actual risk level depending on the age and experience based on the current MTPL rating system (%% of the current system)

Источник / Source: данные АИС ОСАГО и расчеты авторов / AIS MTPL data and authors' calculations.

Также отчетливо выделяются водители со стажем вождения 3-6 лет, что дает чрезмерную уверенность в своих навыках. В данном случае целесообразно сосредоточиться на профилактической работе с водителями, направленной на предупреждение повышения аварийности.

Предложенный подход по сегментации риска при расчете коэффициента возраст-стаж не может рассматриваться в отрыве от коэффициента КО (поправочный коэффициент, учитывающий неограниченное число лиц, допущенных к управлению данным транспортным средством).

В среднем за период 2014-2018 гг. 1/2 доля полисов «без ограничения» составила 11,7%, а средневзвешенное значение КВС + КО составляет 1,13.

При переходе на иную систему тарификации коэффициента КВС необходимо будет установить значение для коэффициента КО большим (или хотя бы равным) коэффициенту риска в самой рисковой группе КВС. В таком случае не будет возникать регуляторный арбитраж, когда группа самых высокорисковых водителей начнет мигрировать в сторону заключения договоров «без ограничения» числа допущенных лиц.

При этом необходимо сохранить интегральное общее значение обсуждаемой пары коэффициентов КО и КВС.

Рис. 9/Fig. 9. Доля полисов ОСАГО «без ограничения» числа допущенных граждан к управлению ТС / The share of “without limitation” insurance certificate holders to the total number of drivers

Источник / Source: данные АИС ОСАГО и расчеты авторов / AIS MTPL data and authors' calculations.

Вместе с тем четкая сегментация водителей по уровню риска и наличие высокого (условно заградительного) значения для коэффициента КО, скорее всего, ускорит миграцию водителей в сторону заключения договоров на индивидуальных условиях (без применения опции «неограниченного числа допущенных лиц» к управлению ТС).

Следует подчеркнуть, что расширение лимитов ответственности в 2015 г. привело к заметному росту средней премии по ОСАГО, что вынудило большинство водителей перейти к рациональному выбору структуры страховой защиты -- в два раза больший отказ от заключения договоров ОСАГО «без ограничения числа допущенных лиц к управлению» и более внимательное отношение к своейстраховой истории (коэффициент бонус-малус).

Данный переход сопровождался обилием жалоб в Банк России в связи с неверным (неполным учетом истории) расчетом коэффициента бонус-малус, что потребовало от регулятора активного вмешательства в деятельность участников рынка.

Выводы

В целом развитие российского ОСАГО повторяет путь данного вида страхования в экономически развитых странах мира. Можно предположить, что и оно также придет к либерализации тарифов, когда страховщик сможет устанавливать их в зависимости от всех факторов риска.

В 2019 г. реформа ОСАГО, направленная на индивидуализацию тарифа, привела за счет конкуренции на рынке и введения электронного полиса ОСАГО к снижению средней стоимости полиса и повышению проникновения страхования в крупных городах, где полисы приобрели 99% автовладельцев. В первом квартале 2020 г. средняя страховая премия снизилась в 53 регионах России, в которых проживает более 72% населения нашей страны. Однако данные результаты будут испытывать серьезную инфляцию в связи с экономическим кризисом, интенсифицированным пандемией COVID-19. Это подчеркивает важность уточнения тарифов ОСАГО для их обоснованного снижения и повышения при необходимости.

Накопленные сведения в базе АИС ОСАГО позволяют математически точно и актуарно обоснованно рассчитать значения любых коэффициентов, входящих в формулу расчета тарифа ОСАГО. Но обсуждаемое расширение факторов тарификации должно базироваться на предположениях, основанных, в том числе, на статистике добровольного страхования КАСКО.

Проведенное исследование позволило проверить теоретические предположения и выявило наличие прямых математических закономерностей коэффициента возраст-стаж от составляющих его данных.

Важно отметить, в значительном числе случаев в полисе ОСАГО указано несколько водителей, что не позволяет абсолютно точно определить закономерности использования автотранспорта в зависимости от возраста и стажа водителя. В настоящее время точный учет возможен при применении телематических приборов, используемых в России достаточно редко. На качество данных может оказывать влияние недогруз части выплат страховыми компаниями или, наоборот, дублирование информации по страховым случаям из-за ошибки в корректировке первоначальной информации. По нашим оценкам, погрешность может достигать 5-7%, и наибольшую опасность проблема представляет для сегментов с малой экспозицией. Другой характерной ошибкой является предоставление некорректных атрибутов договора или страхового случая, что может повлиять на выводы и ухудшает точность прогнозирования. В расчетах авторы учитывали данные погрешности.

В ходе исследования предложена группировка значений по целевым группам, позволяющим обоснованно распределить риски между гражданами нашей страны в зависимости от возраста и стажа водителя. Показано, что есть группы населения с переоцененным риском (водители среднего и старше возраста со стажем вождения более 10 лет), для которых можно понизить тариф ОСАГО, и страхователи с опытом вождения 3-6 лет (из них, в особенности, в возрасте 22-29 лет), для которых тариф недооценен практически в два раза.

Наибольшую важность результаты исследования представляют для обсуждения вопросов ценовой доступности полисов ОСАГО для водителей старшего возраста (в том числе пенсионного), которые получают математически обоснованный фундамент для пересмотра дальнейших подходов в ценообразовании ОСАГО. Показано, что существует возможность и целесообразность введения дополнительных категорийводителей с учетом изменения демографической ситуации и повышения пенсионного возраста.

Обоснованное снижение тарифов позволит увеличить финансовую доступность страховых услуг в первую очередь для лиц старшего поколения и сформирует дополнительный фактор социализации страховых услуг.

В период самоизоляции, направленной на снижение негативных последствий пандемии COVID-2019, снизилось пользование личным автотранспортом, сократилось число аварий и, соответственно, выплат по ОСАГО и КАСКО. По сути, существенное количество автомашин простаивало, что говорит о фактическом перерыве в использовании ОСАГО. В дальнейшем выплаты вырастут, так как транспорт вернется на автодороги, а стоимость ремонта вырастет из-за девальвации рубля. Но это можно учесть в рамках либерализации тарифов ОСАГО. Также необходимо учесть данное обстоятельство в скидках для низко- и высокоаварийных водителей.

Признанная большинством населения справедливость тарифов по наиболее распространенному виду страхования, несомненно, окажет позитивное влияние на развитие страховых отношений в России.

Список источников

1. Коломин Е. В. Раздумья о страховании. М.: Страховое Ревю; 2006. 384 с.

2. Юлдашев Р. Т. Организационно-экономические основы страхового бизнеса. М.: Анкил; 2002. 248 с.

3. Гомелля В. Б. Генезис страхования. М.: Ун-т Синергия; 2016. 477 с.

4. Гомелля В. Б. Очерки экономической теории страхования. М.: Финансы и статистика; 2010. 352 с.

5. Maslow A. H. Motivation and personality. New York: HarperCollins; 1954. 411 p.

6. Mill J. S. Principles of political economy with some of their applications to social philosophy. 7th ed. London: Longmans, Green and Co.; 1909. 808 p. URL: http://oll.libertyfund.org/titles/101

7. Зубец А. Н. Оценка качества работы страховщиков при продаже полисов ОСАГО и при страховых выплатах (по данным социологических исследований). Страховое дело. 2020;(1):42-47.

8. Лемер Ж. Автомобильное страхование: Актуарные модели. 2-е изд. Пер. с англ. М.: Янус-К; 2003. 306 с.

9. Юргенс И. Ю., Клейменов В. Д., Кондрашова Н. В. и др. ОСАГО в эпоху перемен. М.: Бослен; 2016. 157 с.

10. Зубриський С. Г., Красавин П. А., Тупицын И. И. Желаемые результаты реформирования ОСАГО для каждого участника этой системы. Universum: технические науки. 2017;(4):50-56.

11. Языков А. Д., Цыганов А. А., Кириллова Н. В., Яненко Е. А. Общие показатели рынка ОСАГО 2015-2018 гг. Страховое дело. 2019;(4):32-44.

12. Цыганов А. А., Баскаков В. Н., Языков А. Д., Шепарнев Н. В., Яненко Е. А., Грызенкова Ю. В. Влияние системы бонус-малус на тарифообразование при обязательном страховании ответственности владельцев транспорта в России (ОСАГО). Прикладная эконометрика. 2019;(4):123-141. DOI: 10.24411/1993-7601-2019-10020

13. Красавин П. А., Тупицын И. И., Катаев М. В. Автопарк Российской Федерации. Состояние и проблемы. О мерах по повышению безопасности дорожного движения на среднесрочный период планирования (20182023 годы): сб. докладов семинара. М.: МАДИ; 2017:72-80.

14. Цыганов А. А., Кириллова Н. В. Страховой рынок Российской Федерации: Региональный аспект. Экономика региона. 2018;14(4):1270-1281. DOI: 10.17059/2018-4-17

15. Чернова Г. В. Анализ влияния внешних факторов на стратегическую роль российского страхования. Экономический анализ: теория и практика. 2014;(29):8-15.

16. Anderson D. et al. A practitioner's guide to generalized linear models. Arlington, VA: Watson Wyatt; 2005. 116 p.

17. Chavas J.-P. Risk analysis in theory and practice. San Diego, CA: Academic Press; 2004. 247 p.

18. Cizek P., Hardle W. K., Weron R., eds. Statistical tools for finance and insurance. 2nd ed. Berlin, Heidelberg: SpringerVerlag; 2011. 424 p.

19. Crocker K. J., Snow A. The theory of risk classification. In: Dionne G., ed. Handbook of insurance. Dordrecht: Springer-Verlag; 2000:245-276. DOI: 10.1007/978-94-010-0642-2_8

20. De Jong P., Heller G. Z. Generalized linear models for insurance data. Cambridge, New York: Cambridge University Press; 2008. 208 p.

21. Just R. E., Just D. R. Global identification of risk preferences with revealed preference data. Journal of Econometrics. 2011;162(1):6-17. DOI: 10.1016/j.jeconom.2009.10.004

22. Porrini D. Risk classification efficiency and the insurance market regulation. Risks. 2015;3(4):445-454. DOI: 10.3390/risks3040445

23. Dionne G., Rothschild C. G. Risk classification and health insurance. CIRRELT-2011-67. URL: https://repository. wellesley.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1000&context=economicsfaculty

24. Каас Р., Гувертс М., Дэнэ Ж., Денут М. Современная актуарная теория риска. Пер. с англ. М.: Янус-К; 2007. 376 с.

25. Кудрявцев А. А. Методология актуарного анализа. СПб.: СПбГУ; 2010. 202 с.

References

1. Kolomin E. V. Reflections on insurance. Moscow: Strakhovoe Revyu; 2006. 384 p. (In Russ.).

2. Yuldashev R. T. Organizational and economic foundations of the insurance business. Moscow: Ankil; 2002. 248 p. (In Russ.).

3. Gomellya V. B. Genesis of insurance. Moscow: Synergy University; 2016. 477 p. (In Russ.).

4. Gomellya V. B. Essays on the economic theory of insurance. Moscow: Finansy i statistika; 2010. 352 p. (In Russ.).

5. Maslow A. H. Motivation and personality. New York: HarperCollins; 1954. 411 p.

6. Mill J. S. Principles of political economy with some of their applications to social philosophy. 7th ed. London: Longmans, Green and Co.; 1909. 808 p. URL: http://oll.libertyfund.org/titles/101

7. Zubets A. N. Assessment of the quality of work of insurers in the sale of OSAGO policies and in insurance payments (according to sociological research). Strakhovoe delo = Insurance Business. 2020;(1):42-47. (In Russ.).

8. Lemaire J. Automobile insurance: Actuarial models. Dordrecht: Springer Netherlands; 1985. 250 p. (Russ. ed.: Lemaire J. Avtomobil'noe strakhovanie: Aktuarnye modeli. 2nd ed. Moscow: Yanus-K; 2003. 306 p.).

9. Yurgens I. Yu., Kleimenov V. D., Kondrashova N. V. et al. Third party liability insurance in the era of change. Мoscow: Boslen; 2016. 157 p. (In Russ.).