Aunque las estadísticas son importantes en muchos tipos de negocios, es particularmente importante para la industria de seguros. Las estadísticas se utilizan para determinar el riesgo que un asegurado representa para una compañía de seguros, qué porcentaje de pólizas es probable que pague y cuánto dinero puede esperar pagar una compañía en reclamaciones.
Actuarios
Un actuario es una persona entrenada en estrategias de inversión y herramientas estadísticas. Los actuarios deben conocer las estrategias de inversión en seguros debido a la amplia gama de productos en el campo de los seguros. Por ejemplo, un actuario puede estar trabajando con pensiones y jubilaciones bajo un paraguas de seguro de vida. Se requiere que los actuarios aprueben exámenes rigurosos en casi todos los países para demostrar que tienen un conocimiento sólido de probabilidad y estadísticas.
Tomando decisiones
Las estadísticas no son una ciencia exacta: los actuarios miran los datos estadísticos y hacen una mejor estimación de lo que los datos les están diciendo. Para prepararse para tomar decisiones, los actuarios estudian la teoría de la decisión, un subconjunto de matemáticas y estadísticas que incluye la teoría de juegos. La teoría de juegos ayuda a un actuario a comprender qué es probable que una persona haga y por qué. Por ejemplo, si el titular de una póliza de seguro de automóvil se endeuda, es más probable que presente un reclamo falso en su vehículo para ganar dinero. No hay figuras definidas para este tipo de comportamiento humano; La decisión de cobrar una prima más alta por ciertos riesgos es tomada por el actuario en base a su base de conocimiento.
Distribuciones de pérdida
Una distribución de pérdidas puede dar a un actuario una imagen del comportamiento de la reclamación durante un período determinado o mostrar cómo las categorías de reclamaciones se comparan entre sí. Por ejemplo, un actuario podría construir un histograma, un tipo de gráfico de barras que compara categorías. El gráfico de barras puede mostrar cómo se relacionan las reclamaciones con los grupos de edad para el seguro de vida. El actuario podrá observar las tendencias y ver si se justifican primas más altas para ciertos grupos de edad.
Modelos lineales
Se puede utilizar un modelo lineal para ver si una categoría o elemento está relacionado con otro. Un ejemplo de un modelo lineal es la regresión lineal: los puntos de datos se trazan en una gráfica para ver si tienen una relación lineal; en otras palabras, se puede usar una línea recta para representar los datos. Si se puede dibujar una línea recta, esto indica que existe una relación entre las dos categorías. Se puede usar un modelo lineal para obtener información sobre cómo la edad, el sexo, el salario y otras características se relacionan con el tamaño de la reclamación.
Modelos de series de tiempo
Un modelo de serie de tiempo es donde un actuario observa cómo un elemento en particular se desempeña a lo largo del tiempo. Por ejemplo, pueden ver cómo el historial de reclamos de los asegurados cambia con el tiempo para determinar cuánto cobrar por las características específicas de los asegurados o pueden estudiar el desempeño de las inversiones durante un período de tiempo para determinar las tasas a cobrar por las pólizas de seguro de vida.
