Are Counterparty Arrangements in Reinsurance a Threat to Financial Stability?
Notice bibliographique
Résumé
Interconnectedness among insurers and reinsurers at a global level is not well understood and may pose a significant risk to the sector, with implications for the macroeconomy. Models of the complex interactions among reinsurers and with other participants in the financial system and the real economy are at a very early stage of development. Parts of the market remain opaque to both regulators and market participants, particularly the counterparty arrangements among reinsurers through retrocession agreements. The authors create several plausible networks to model these relationships, each consistent with the financial statement data of the reinsurer. These networks are stress-tested under a series of severe but plausible catastrophic-loss scenarios. This analysis contributes to the literature by (i) applying a network-model approach common in the banking literature to the insurance industry; (ii) assessing the interconnections among reinsurers through potential claims rather than premiums; and (iii) investigating the most opaque part of the global insurance market, namely, counterparty arrangements among global reinsurers (retrocession). The authors find that contagion in the global reinsurance market is plausible and that the size of the potential market disruption is sensitive to (i) the distribution of risk among counterparties, (ii) the trigger for financial distress, (iii) the time horizon for claims resolution and (iv) the degree of loss netting. The findings suggest that further study of industry practices in these four areas would improve our ability to assess risk in the insurance sector and promote financial stability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».