Usage-based Insurance/cs

Pojištění vozidel: Chování trhu při zavedení možnosti „pay as you drive“ (usage-based insurance)

=Definice problému= V některých zemích, například ve Velké Británii, umožňují pojišťovny alternativní model platby za povinné ručení, známý jako "Pay as You Drive" (PAYD). Pokud se klient rozhodne tento model využít, je mu do automobilu nainstalován GPS tracker snímající veškeré použití vozidla. Na základě dat z tohoto trackeru je poté vypočtena výše pojistného: obvykle jako paušální částka (pronájem zařízení) + variabilní složka dle najetých kilometrů. Tento systém může být rozšířen o penalizaci rizikového chování (například jízdy v noci, uvažuje se i o alkoholtesteru jako součásti záznamového zařízení) či odlišné tarifikace různých typů vozovek.

Cílem semestrální práce je simulovat reakci trhu povinného ručení na zavedení možnosti platit pojištění za ujeté kilometry místo pevné částky. Výsledky budou zkoumány zejména s ohledem na dynamiku chování (jak dlouho trvá modelu přechod do nového rovnovážného stavu, zda dochází k prudkým výkyvům) a typ výsledného rovnovážného stavu (atraktoru).

Předpokládaně chování modelu
Možnosti platby za ujeté kilometry budou zpočátku využívat (zejména) majitelé vozidel s výrazně podprůměrnou ročně ujetou vzdáleností, tedy i nehodovostí. (kteří na současném systému prodělávají). Tím odčerpají peníze ze systému klasického pojištění, na což pojišťovny musí zareagovat zvednutím výše pojistného. Při vyšší ceně pojistného se platba za ujeté kilometry stane výhodnou pro více pojištěnců, kteří odčerpají další peníze atd.

Pro určité vstupní parametry bude výše naznačený cyklus trhem tlumen (a ve výsledném rovnovážném stavu budou existovat zároveň oba systémy pojištění, Při dostatečně nízké ceně PAYD však dojde ke změně atraktoru, trh nedokáže cyklus brzdit a všichni klienti (až na jednoho posledního) přejdou k novému systému pojistného.

Výzkumné problémy
Jakým způsobem závisí podíl PAYD pojištěnců (po ustálení) na fixní a variabilní částce pojistného (při ostatních parametrech neměnných)?

Jaký je průběh vývoje trhu (v čase) pro vybrané vstupní parametry?

=Metoda= Pro určení vhodné metody byla provedena analýza dle otázek, které jsou součástí Agentology metodologie:

Are there entities that can make decisions?
 * Ano, pojištěnci i pojišťovny.

Are there many kinds of decision-making entities or many kinds of decisions?
 * V simulaci existují dva, respektive tři (pokud uvažujeme každý typ pojišťovny samostatně) druhy subjektů. Rozhodnutí jsou poměrně jednoduchá, v případě pojištěnců jde o volbu mezi dvěma typy pojištění, u pojišťoven o stanovení ceny pojistného tak, aby vyhověly požadavkům zákona (Pojistitel je povinen stanovit výši pojistného tak, aby zabezpečil trvalou splnitelnost závazků vzniklých provozováním pojištění odpovědnosti a úhradu příspěvků Kanceláři) a odolaly konkurenčním subjektům.

Does it look like the system will have dynamic characteristics (its former states influence the future states)?
 * Ano.

We do not feel a need to treat an overall behavior of the whole system on macro-level.
 * Pojišťovny se rozhodují na základě makro-dat, které lze ale jednoduše agregovat z dat o jednotlivých objektech.

Is it difficult to describe the whole situation as a process diagram or state-and-transition diagram?
 * Situaci lze zachytit jako state-and-transition diagram s poměrně mnoha prvky, ale málo vazbami.

''Is it difficult to “count up” the entities into lump sums and then work solely with such amounts? It means, are there many different entities that we cannot treat together?''
 * Při jistém zjednodušení modelu (zejména absolutní racionalita pojištěnců a abstrahování od elasticity poptávky, viz kapitola Předpoklady a omezení modelu) lze simulovat i s agregovanými daty. Pro některá navrhovaná rozšíření jsou tato omezení nepřijatelná, poté by byl pravděpodobně vhodnější agentní model.

Are spatial factors of the environment important for the simulation?
 * Ne

Na základě uvedených otázek byla jako vhodná metoda zvolena diskrétní simulace. Z odpovědí ale vyplývají i omezení, která je třeba respektovat v dalších fázích modelování.

Jako prostředí byl zvolen tabulkový kalkulátor MS Excel ve verzi 2010, zejména z důvodů jeho dostupnosti, známému prostředí, matematickým schopnostem, možnostem doprogramovat další potřebné funkce pomocí VBA a poměrně dobrým možnostem analýzy a prezentace dat.

=Model=

Předpoklady a omezení modelu

 * Rovnováha na trhu: Do uvedení možnosti platby PAYD je trh v dokonalé rovnováze. Vlivem konkurence pojišťovny negenerují zisk, vybrané pojistné přesně kryje náklady na úhradu pojistných událostí.
 * Absolutní racionalita pojištěnců: Pojištěnec se rozhoduje vždy pro variantu přinášející mu nejvyšší zisk. Nemá žádné transakční náklady, takže se ke změně pojištění rozhodne i ve chvíli, kdy je pro něj výhodnější jen o několik haléřů. Toto zjednodušení obvykle ve skutečnosti platí až v dlouhém čase. Toto omezení lze chápat také tak, že simulace dává odhad maximálního možného efektu, kterého zavedení pojištění při daných parametrech dosáhne.
 * Cenová diskriminace: Model abstrahuje od různých cen pro různé objemy motoru, "bonusu dobrého řidiče" apod. Ceny vyjadřují průměrnou hodnotu. Předpokládá se, že i při použití modelu PAYD bude cena odstupňována (například podle hmotnosti vozidla, objemu motoru) podobně jako klasického pojištění.
 * Počet vozidel, najetých km, nehodovost: se v čase simulace nemění.


 * Počet ujetých kilometrů na automobil: Rozložení je dáno Gamma rozdělením, jeho parametry budou v modelu odhadnuty na základě dostupných dat.
 * Doba trvání pojistných smluv: Pojistné smlouvy se uzavírají vždy na dobu určitou 12 měsíců. Objem smluv v čase je rozložen rovnoměrně, takže každý kalendářní měsíc sochází k uzavření jedné dvanáctiny z celkového objemu pojistných smluv.

Relevantní data

 * Počet osobních vozidel v ČR (data za rok 2009): 4435000
 * Průměrná roční kilometráž na osobní vozidlo/dodávku: 9570/rok
 * Elasticita poptávky po dopravě osobním automobilem: viz rešerše zahraničních i českých výzkumů

Implementace
Simulace je provedena v prostředí MS Excel jako sled iterativně prováděných diskrétních operací, prováděných jednou za měsíc.

Konstanty (vstupní parametry) modelu
Model pracuje s následujícími konstantami (vstupními parametry):



Proměnné modelu
Pro každé období se sleduje 12 proměnných, způsob jejich výpočtu je naznačen v následující tabulce:

najetychkm(hranicniprocento)
Funkce vrací počet kilometrů, které ročně souhrnně najede skupina nejméně jezdících automobilů (hranice je dána parametrem hranicniprocento). Jde o integrál kumulativní distribuční funkce gama rozdělení (s parametry danými konstantami Alpha a Beta), vynásobený počtem celkově najetých kilometrů (počet automobilů * průměr najetých kilometrů na automobil)

Public Function najetychkm(hranicniprocento) 'najetychkm = hranicniprocento If (hranicniprocento <= 0.995) Then i = 2 Do While Worksheets(2).Cells(i, 1) <= hranicniprocento i = i + 1 Loop 'najetychkm = Worksheets(2).Cells(i - 1, 4) najetychkm = (Worksheets(2).Cells(i, 4) * (hranicniprocento - Worksheets(2).Cells(i - 1, 1)) + Worksheets(2).Cells(i - 1, 4) * (Worksheets(2).Cells(i, 1) - hranicniprocento)) / (Worksheets(2).Cells(i, 1) - Worksheets(2).Cells(i - 1, 1)) Else najetychkm = Range("aut").Value * Range("kmrocne_prumer").Value / 12 End If End Function

Integrál je počítán numericky jako plocha pod křivkou. Pro urychlení výpočtu a zjednodušení kódu je pro každý krok o konstantní velikosti 1% (lze použít libovolný krok) spočítán na druhém listu tabulky. Makro tedy pouze za pomoci cyklu nalezne dvě nejbližší vypočítané hodnoty, ze kterých vypočítá vážený průměr.



Uživatelské rozhraní
Vstupní parametry se zadávají (ručně nebo například pomocí tabulky dat) do oranžově označených polí v horní části tabulky. Ostatní pole se při běžném použití simulace nevyplňují. V hlavní (výsledkové) části listu, označené jednoduchou čarou, je vypočten vývoj proměnných v čase. Čára pod prvními dvanácti měsíci znázorňuje konec zahřívacího období a zároveň spuštění možnosti platit pojištění metodou PAYD.

Možná rozšíření
Při setrvání u použité metody jsou možnosti rozšíření modelu ve smyslu odstranění omezení, resp. zmírnění předpokladů velmi omezené. Větší možnosti by umožnilo použití jiné metody, například multiagentní simulace. Vytvoření jiného modelu stejného problému a následná konfrontace výsledků obou modelů by navíc umožnilo ověření správnosti výsledků.

Další možné rozšíření se týká vstupních parametrů. V prezentovaném modelu jsou určeny deterministicky, pro reálnou aplikaci by bylo vhodné umožnit určitou nejistotu, použít metodu Monte Carlo, a to buď s využitím v excelu dostupných prostředků, nebo s jinými nástroji, například Oracle Crystal Ball.

=Výsledky= Kapitola přináší odpovědi na výzkumné problémy. Pokud není uvedeno jinak, vstupní parametry jsou následující:

Závislost podílu PAYD pojištěnců na fixní a variabilní částce pojistného
Veškeré výsledky byly změřeny jako roční výnos za třetí rok. Výpočtem variačního koeficientu pro jednotlivé měsíce bylo ověřeno, že se jedná o ustálenou hodnotu. Písmeno Z značí, že hodnota není přípustná (při daných parametrech není možné udržet celkovou výši vybraného pojistného).

Průběh vývoje trhu (v čase) pro vybrané vstupní parametry
Pro většinu parametrů se model ustálí během krátké doby (do 18 měsíců). Při zadání hodnot způsobujícím blízké přiblížení k 100% podílu PAYD pojištěnců ale dochází k výrazným oscilacím. Toto chování přisuzuji chybám v modelu (zaokrouhlování).

=Závěr=

Výsledky ukazují, že při vhodném nastavení cen nedojde k postupnému odchodu všech pojištěnců k novému systému pojištění. Model je možné zobecnit i pro jiné případy opt-outu, například přechod z průběžného systému spoření na penzi na fondový po důchodové reformě.

=Přílohy= Soubor se simulací ke stažení (.xlsm, pro Office 2010):

=Reference=

=Seznam literatury=
 * (BRŮHOVÁ-FOLTÝNOVÁ, 2007) BRŮHOVÁ-FOLTÝNOVÁ, Hana. Centrum pro otázky životního prostředí, UK v Praze. Analýza každodenního dopravního chování dospělého městského obyvatelstva a nástroje regulace dopravy: Přehledová studie: Rešerše literatury 2.1. Praha, 2007. Dostupné z: http://www.czp.cuni.cz


 * (Eurostat, 2012) EUROSTAT. Passenger cars, by age [online]. 06-03-2012. [cit. 2012-05-30].


 * (OECD, 2010) OECD. IRTAD Annual Report 2009. 2010.


 * (Šalamon, 2011) Šalamon, Tomáš (2011). Design of Agent-Based Models : Developing Computer Simulations for a Better Understanding of Social Processes. Řepín, Czech Republic: Bruckner Publishing


 * (168/1999 Sb.) 168/1999 Sb.: Zákon o pojištění odpovědnosti za škodu způsobenou provozem vozidla a o změně některých souvisejících zákonů. In: 57/1999. Dostupné z: http://portal.gov.cz/app/zakony