Loss Reserves and the Employment Status of the Appointed Actuary
Notice bibliographique
Résumé
Property/casualty (P/C) insurers are required to establish loss reserves for unpaid losses at the time that the loss has occurred or is reasonably expected to have occurred. We examine factors that may impact the accurate setting of loss reserves.These include the level of rate regulation faced by the insurer and the incentives to underestimate or overestimate reserves to improve financial ratios or improve solvency scores, to reduce earnings, to defer taxes, or to smooth earnings volatility in order to meet shareholder expectations.The employment status of the Appointed Actuary, that is, whether the Appointed Actuary is an employee of the firm or a consultant, may also impact reserve accuracy. Using a variety of regression models with data from 1995 to 201'8 we examine the impact of these factors on the accuracy of reserves posted by Canadian P/C insurers. Our results provide no evidence of systematic differences in the magnitude or direction of loss reserve errors between insurers that use company actuaries versus those that use consultant actuaries. However, we find that for both consultant and company actuaries positive reserve errors are associated with increasing global stock market returns and decreases in unanticipated inflation. The insurance market cycle impacts reserve errors for company actuaries and not consultant actuaries. As well, our results indicate that as the proportion of short-tailed business increases in a company, consultant actuaries are more likely to over-reserve. Similar to many previous studies using U.S.data, we do not find strong evidence regarding insurers' incentives to deliberately overstate or understate reserves: Loss reserves are relatively unbiased estimates of the true losses paid. Thus these findings should be welcome news to the actuarial profession in Canada and to the prudential regulator: The Appointed Actuary, regardless of employment status, provides objective and unbiased estimates of insurers' largest liability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».