financeФинансы: теория и практика/Finance: Theory and PracticeFinance: Theory and Practice2587-56712587-7089Financial University under The Government of Russian Federation10.26794/2587-5671-2020-24-4-31-46finance-1041Research ArticleСТРАХОВАНИЕINSURANCEОпыт обоснования изменения коэффициента возраста и стажа водителя в ОСАГОInterpreting the Change of the Age and Experience Coefficient in Motor Third-Party Liability Insurancehttps://orcid.org/0000-0001-8572-3248ЦыгановА. А.TsyganovA. A.

Александр Андреевич Цыганов — доктор экономических наук, профессор, руководитель Департамента страхования и экономики социальной сферы.

Aleksandr A. Tsyganov — Dr. Sci. (Econ.), Prof., Head of Department of Insurance and Social Sphere Economics.

Moscow

tsyganov@list.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4306-080XЯзыковА. Д.YazykovA. D.

Андрей Дмитриевич Языков — кандидат экономических наук, ведущий научный сотрудник Департамента страхования и экономики социальной сферы.

Andrei D. Yazykov — Cand. Sci. (Econ.), Leading Researcher, Department of Insurance and Social Sphere Economics.

ADYazykov@fa.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2507-1334ЯненкоЕ. А.YanenkoE. A.

Евгений Александрович Яненко — ответственный актуарий, генеральный директор.

Evgenii A. Yanenko — Responsible Actuary, General Director.

yanenko@iaac.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3387-468XГрызенковаЮ. В.GryzenkovaYu. V.

Юлия Викторовна Грызенкова — кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры ипотечного жилищного кредитования и финансовых инструментов рынка недвижимости.

Москва

Yuliya V. Gryzenkova — Cand. Sci. (Econ.), Assoc. Prof., Department of Housing Mortgage Lending and Financial Instruments of the Real Estate Market.

gryzenkova@yandex.ruФинансовый университетРоссияFinancial UniversityRussian FederationМеждународная актуарная компания, OOOРоссияInternational Actuarial CompanyRussian Federation2020170820202443146Copyright © Цыганов А.А., Языков А.Д., Яненко Е.А., Грызенкова Ю.В., 20202020Цыганов А.А., Языков А.Д., Яненко Е.А., Грызенкова Ю.В.Tsyganov A.A., Yazykov A.D., Yanenko E.A., Gryzenkova Y.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://financetp.fa.ru/jour/article/view/1041

Авторы рассматривают влияние фактора справедливости на страховые отношения на примере развития коэффициента возраст/стаж в обязательном страховании гражданской ответственности автовладельцев (ОСАГО). Цель работы - исследование изменения уровня риска в автостраховании в зависимости от возраста и стажа водителя. Методологической основой исследования стал анализ первичных данных по договорам и убыткам ОСАГО, полученных из базы данных автоматизированной информационной системы обязательного страхования автогражданской ответственности (АИС ОСАГО). В результате установлено, что уровень риска зависит от каждого из параметров. В частности, водители более старшего возраста при одинаковом опыте вождения с молодыми водителями будут формировать меньший уровень риска. Это позволяет построить двумерную таблицу оценки уровня риска, где его значение между отдельными ячейками будет отличаться более, чем в пять раз. Представлены и проанализированы актуарные расчеты, положенные в основу изменения практики тарификации ОСАГО в 2018 г.* Даны рекомендации по совершенствованию тарификации ОСАГО в рамках современной модели и в случае либерализации страховых тарифов. Проведенное исследование позволило проверить теоретические предположения и выявило наличие прямых математических закономерностей коэффициента возраст-стаж от составляющих его данных. Сделан вывод, что существует возможность и целесообразность введения дополнительных категорий водителей с учетом изменения демографической ситуации и повышения пенсионного возраста. Результаты исследования могут быть применены в целях повышения ценовой доступности полисов ОСАГО в рамках практической деятельности автостраховщиков при переходе к индивидуальным тарифам, а также могут использоваться в рамках обсуждения предложений по реформе подходов к расчету коэффициента возраст-стаж (КВС), установленного ст. 9 Федерального закона от 25.04.2002 № 40-ФЗ «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств».

The article highlights the influence of the equity factor in the insurance industry on the example of the age and driving experience coefficient development in the motor third-party liability insurance (MTPL). The aim of the research is to study risk level variation in the car insurance industry depending on the age and experience of a driver. The authors consider the Automated Information System (AIS) data of MTPL as a methodological basis of the article. The results show that the risk level depends on each of the parameters, in particular, risk levels for older drivers are lower by comparison with younger drivers with the same level of driving experience. On this basis, the authors design a two-dimensional table to assess risk levels where the risk level between separate cells differ in five times. The study presents and analyses the actuarial calculations which served as a foundation for the MTPL policy change in 2018* 1. The article provides recommendations on improving MTPL tariffing within the modern model framework and motor tariff liberalization. The study allowed the authors to verify theoretical assumptions and find direct mathematical relations between the age and experience coefficient and its constituent data. The authors concluded that it is reasonable to introduce additional categories of drivers taking into consideration demographic changes and retirement age increase. The results of the research may improve MTPL affordability and have practical utility for motor insurers in transition to individual tariffs. They also can help to address discussions and approaches to estimate a coefficient of age and experience (CAE) set by Article 9 of the Federal law of 25.04.2002 No. 40-FZ “About obligatory insurance of civil liability of owners of vehicles”.

страхованиеОСАГОтарифпоправочный коэффициентактуарный расчетобщая линейная моделькоэффициентвозрастстажполinsuranceMTPLratecorrection factoractuarial calculationGLM-modelcoefficientagedriving experience levelgenderReferencesКоломин Е. В. Раздумья о страховании. М.: Страховое Ревю; 2006. 384 с.Kolomin E. V. Reflections on insurance. Moscow: Strakhovoe Revyu; 2006. 384 p. (In Russ.).Юлдашев Р. Т. Организационно-экономические основы страхового бизнеса. М.: Анкил; 2002. 248 с.Yuldashev R. T. Organizational and economic foundations of the insurance business. Moscow: Ankil; 2002. 248 p. (In Russ.).Гомелля В. Б. Генезис страхования. М.: Ун-т Синергия; 2016. 477 с.Gomellya V. B. Genesis of insurance. Moscow: Synergy University; 2016. 477 p. (In Russ.).Гомелля В. Б. Очерки экономической теории страхования. М.: Финансы и статистика; 2010. 352 с.Gomellya V. B. Essays on the economic theory of insurance. Moscow: Finansy i statistika; 2010. 352 p. (In Russ.).Maslow A. H. Motivation and personality. New York: HarperCollins; 1954. 411 p.Maslow A. H. Motivation and personality. New York: HarperCollins; 1954. 411 p.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/101Mill 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/101Зубец А. Н. Оценка качества работы страховщиков при продаже полисов ОСАГО и при страховых выплатах (по данным социологических исследований). Страховое дело. 2020;(1):42-47.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.).Лемер Ж. Автомобильное страхование: Актуарные модели. 2-е изд. Пер. с англ. М.: Янус-К; 2003. 306 с.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.).Юргенс И. Ю., Клейменов В. Д., Кондрашова Н. В. и др. ОСАГО в эпоху перемен. М.: Бослен; 2016. 157 с.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.).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.Zubris’kii S.G., Krasavin P. A., Tupitsyn I. I. Targeted results of third party liability insurance for every participant of this system. Universum: tekhnicheskie nauki = Universum: Technical Sciences. 2017;(4):50-56. (In Russ.).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.Yazykov A. D., Tsyganov A. A., Kirillova N. V., Yanenko E. A. General indicators of the third party liability insurance market for 2015-2018 in Russia. Strakhovoe delo = Insurance Business. 2019;(4):32-44. (In Russ.).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: 10.24411/1993-7601-2019-10020Tsyganov A. A., Baskakov V. N., Yazykov A. D., Sheparnev N. V., Yanenko E. A., Gryzenkova Yu. V. The impact of the bonus-malus system on the insurance ratemaking in the system of compulsory insurance of the responsibility of transport owners in Russia. Prikladnaya ekonometrika = Applied Econometrics. 2019;(4):123-141. (In Russ.). DOI: 10.24411/1993-7601-2019-10020Красавин 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.Krasavin P. A., Tupitsin I. I., Kataev M. V. Car fleet of the Russian Federation: State and problems. In: On measures to improve road safety for the medium-term planning period (2018-2023): Workshop reports. Moscow: MADI; 2017:72-80. (In Russ.).Цыганов А. А., Кириллова Н. В. Страховой рынок Российской Федерации: Региональный аспект. Экономика региона. 2018;14(4):1270-1281. DOI: 10.17059/2018-4-17Tsyganov A. A., Kirillova N. V. Regional aspect of the Russian insurance market. Ekonomika regiona = Economy of Region. 2018;14(4):1270-1281. (In Russ.). DOI: 10.17059/2018-4-17Чернова Г. В. Анализ влияния внешних факторов на стратегическую роль российского страхования. Экономический анализ: теория и практика. 2014;(29):8-15.Chernova G. V. Analysis of the influence of external factors on the strategic role of Russian insurance. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika = Economic Analysis: Theory and Practice. 2014;(29):8-15. (In Russ.).Anderson D. et al. A practitioner’s guide to generalized linear models. Arlington, VA: Watson Wyatt; 2005. 116 p.Anderson D. et al. A practitioner’s guide to generalized linear models. Arlington, VA: Watson Wyatt; 2005. 116 p.Chavas J.-P. Risk analysis in theory and practice. San Diego, CA: Academic Press; 2004. 247 p.Chavas J.-P. Risk analysis in theory and practice. San Diego, CA: Academic Press; 2004. 247 p.Cizek P, Hardle W. K., Weron R., eds. Statistical tools for finance and insurance. 2nd ed. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag; 2011. 424 p.Cizek P., Hardle W. K., Weron R., eds. Statistical tools for finance and insurance. 2nd ed. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag; 2011. 424 p.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_8Crocker 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_8De Jong P., Heller G. Z. Generalized linear models for insurance data. Cambridge, New York: Cambridge University Press; 2008. 208 p.De Jong P., Heller G. Z. Generalized linear models for insurance data. Cambridge, New York: Cambridge University Press; 2008. 208 p.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.2009.10.004Just 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.2009.10.004Porrini D. Risk classification efficiency and the insurance market regulation. Risks. 2015;3(4):445-454. DOI: 10.3390/risks3040445Porrini D. Risk classification efficiency and the insurance market regulation. Risks. 2015;3(4):445-454. DOI: 10.3390/risks3040445Dionne G., Rothschild C. G. Risk classification and health insurance. CIRRELT-2011-67. URL: https://repository.wellesley.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1000&context=economicsfacultyDionne G., Rothschild C. G. Risk classification and health insurance. CIRRELT-2011-67. URL: https://repository.wellesley.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1000&context=economicsfacultyКаас Р., Гувертс М., Дэнэ Ж., Денут М. Современная актуарная теория риска. Пер. с англ. М.: Янус-К; 2007. 376 с.Kaas R., Goovaerts M., Dhaene J., Denuit M. Modern actuarial risk theory. Boston, Dordrecht: Kluwer Academic Publishers; 2001. 328 p. (Russ. ed.: Kaas R., Goovaerts M., Dhaene J., Denuit M. Sovremennaya aktuarnaya teoriya riska. Moscow: Yanus-K; 2007. 376 p.).Кудрявцев А. А. Методология актуарного анализа. СПб.: СПбГУ; 2010. 202 с.Kudryavtsev A. A. Actuarial analysis methodology. St. Petersburg: St. Petersburg University Publ.; 2010. 202 p. (In Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.