Modellunsicherheit treibt Hurrikan-Versicherungsprämien in Florida
Eine neue Studie des Federal Reserve Board zeigt: Eine größere Streuung der Hurrikan-Risikomodelle führt zu höheren Prämien für Hausbesitzer in Florida. Erik Heitfield quantifiziert diesen Effekt empirisch.
Modellstreuung erhöht Kosten für Hausbesitzer
Die Studie von Erik Heitfield vom Federal Reserve Board untersucht, wie Modellunsicherheit die Preise für Katastrophenschutzversicherungen beeinflusst.
Er nutzt einzigartige Daten von sieben von Regulierungsbehörden genehmigten Hurrikan-Risikomodellen, die für die Festlegung von Immobilienversicherungsprämien in Florida verwendet werden.
Durch die Kombination dieser Daten mit neuen Informationen über lokale Immobilienversicherungsmärkte konnte Heitfield empirisch den Zusammenhang zwischen Modellunsicherheit und Versicherungsprämien über Postleitzahlen und Zeit hinweg testen.
Die Ergebnisse zeigen eine starke empirische Unterstützung für die Hypothese, dass eine größere Streuung der Modellprognosen zu höheren Hausbesitzerversicherungsprämien führt.
Hätte die Modellstreuung 2021 zehn Prozent niedriger gelegen, hätte ein typischer Hausbesitzer in Florida jährlich 50 bis 90 US-Dollar an Prämien gespart.
Epistemische Risiken und Versicherungsmarkt
Die Unsicherheit bei der Prognose zukünftiger Katastrophenereignisse lässt sich in aleatorische und epistemische Komponenten unterteilen.
Aleatorische Unsicherheit ist systeminhärent, während epistemische Unsicherheit aus mangelndem Wissen entsteht und reduzierbar ist.
Modellunsicherheit ist eine Manifestation dieser epistemischen Unsicherheit, da verschiedene Katastrophenrisikomodelle unterschiedliche Verlustverteilungen prognostizieren können.
Die Studie zeigt signifikante Streuung unter Modellprognosen, die auf unterschiedliche Annahmen zurückzuführen ist.
Ein stilisiertes Modell erklärt, wie diese Streuung zu höheren Prämien führen kann, was empirisch bestätigt wird.
Teure Unstimmigkeit
Diese Studie beleuchtet einen entscheidenden, oft übersehenen Faktor in der Preisgestaltung von Versicherungen.
Sie unterstreicht die Notwendigkeit größerer Transparenz und Konvergenz in der Risikomodellierung, um die Kosten für Verbraucher zu senken.
Regulierungsbehörden könnten diese Erkenntnisse nutzen, um auf standardisiertere oder transparentere Modellannahmen hinzuwirken.