Investor's wiki

체인 사다리 방식 – CLM

체인 사다리 방식 – CLM

체인 사닀리 λ°©μ‹μ΄λž€?

CLM(Chain Ladder Method)은 λ³΄ν—˜ νšŒμ‚¬μ˜ μž¬λ¬΄μ œν‘œ μ—μ„œ 청ꡬ μ€€λΉ„κΈˆ μš”κ±΄μ„ κ³„μ‚°ν•˜λŠ” λ°©λ²•μž…λ‹ˆλ‹€. 체인 λž˜λ” 방법은 λ³΄ν—˜μ‚¬κ°€ κ³Όκ±° 청ꡬ κ²½ν—˜μ„ 미래둜 μ˜ˆμΈ‘ν•˜μ—¬ μ˜ˆμƒλ˜λŠ” 미래 청ꡬλ₯Ό μΆ©λ‹Ήν•˜κΈ° μœ„ν•΄ μ„€μ •ν•΄μ•Ό ν•˜λŠ” μ€€λΉ„κΈˆ κΈˆμ•‘μ„ μ˜ˆμΈ‘ν•˜λŠ” 데 μ‚¬μš©λ©λ‹ˆλ‹€. λ”°λΌμ„œ CLM은 μ΄μ „μ˜ 손싀 νŒ¨ν„΄μ΄ λ―Έλž˜μ—λ„ μ§€μ†λœλ‹€κ³  κ°€μ •ν•  λ•Œλ§Œ μž‘λ™ν•©λ‹ˆλ‹€. λ³΄ν—˜μ‚¬μ˜ ν˜„μž¬ 청ꡬ κ²½ν—˜μ΄ μ–΄λ–€ 이유둜 λ³€κ²½λ˜λ©΄ 연쇄 사닀리 방법은 μ μ ˆν•œ μ‘°μ • 없이 μ •ν™•ν•œ μΆ”μ •μΉ˜λ₯Ό μ‚°μΆœν•˜μ§€ μ•ŠμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

이 λ³΄ν—˜κ³„λ¦¬μ  방법은 λ³΄ν—˜ νšŒμ‚¬μ—μ„œ κ°€μž₯ 많이 μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 적립 방법 쀑 ν•˜λ‚˜μž…λ‹ˆλ‹€. 체인 λž˜λ” 방법은 λ³΄ν—˜ νšŒμ‚¬ μ€€λΉ„κΈˆμ„ κ³„μ‚°ν•˜κΈ° μœ„ν•œ Bornhuetter-Ferguson Technique 및 ELR( Expected Loss Ratio ) 방법과 비ꡐ할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

체인 사닀리 방식

체인 λž˜λ” 방법 은 μ§€λΆˆλœ 손싀과 μΌ€μ΄μŠ€ μ€€λΉ„κΈˆμ˜ 합계λ₯Ό λ‚˜νƒ€λ‚΄λŠ” μ§€λΆˆλœ 손싀 및 λ°œμƒλœ μ†μ‹€μ˜ 유좜 μ‚Όκ°ν˜•μ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ λ°œμƒν–ˆμ§€λ§Œ λ³΄κ³ λ˜μ§€ μ•Šμ€(IBNR) 손싀 μΆ”μ •μΉ˜λ₯Ό κ³„μ‚°ν•©λ‹ˆλ‹€. λ³΄ν—˜ νšŒμ‚¬λŠ” λ―Έλž˜μ— 제기될 수 μžˆλŠ” 청ꡬ λΉ„μš©μ„ μ§€λΆˆν•˜κΈ° μœ„ν•΄ 인수 ν™œλ™ μ—μ„œ λ°›λŠ” λ³΄ν—˜λ£Œμ˜ 일뢀λ₯Ό λ”°λ‘œ λ–Όμ–΄ 놓아야 ν•©λ‹ˆλ‹€ . μ‹€μ œλ‘œ μ§€λΆˆλœ 청ꡬ κΈˆμ•‘κ³Ό ν•¨κ»˜ 예츑된 청ꡬ κΈˆμ•‘μ— 따라 λ³΄ν—˜μ‚¬κ°€ 재무 λ¬Έμ„œμ— κ²Œμ‹œν•  이읡이 κ²°μ •λ©λ‹ˆλ‹€.

유좜 μ‚Όκ°ν˜•(λ˜λŠ” 지연 μ‚Όκ°ν˜•)은 일정 κΈ°κ°„ λ™μ•ˆ 청ꡬ 데이터λ₯Ό λˆ„μ ν•˜μ—¬ μƒμ„±λ˜λŠ” 2차원 ν–‰λ ¬μž…λ‹ˆλ‹€. 청ꡬ λ°μ΄ν„°λŠ” λ§Žμ€ μžμœ λ„λ₯Ό ν—ˆμš©ν•œ ν›„ 유좜 맀트릭슀λ₯Ό μƒμ„±ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ ν™•λ₯ μ  ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€λ₯Ό 톡해 μ‹€ν–‰λ©λ‹ˆλ‹€.

μ£Όμš” κ°€μ •

기본적으둜 체인 λž˜λ” 방법은 과거의 청ꡬ ν™œλ™ νŒ¨ν„΄μ΄ λ―Έλž˜μ—λ„ 계속 λ‚˜νƒ€λ‚  κ²ƒμ΄λΌλŠ” κ°€μ • ν•˜μ— μž‘λ™ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 가정이 μœ μ§€λ˜κΈ° μœ„ν•΄μ„œλŠ” κ³Όκ±° 손싀 κ²½ν—˜μ˜ 데이터가 μ •ν™•ν•΄μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€. μ œν’ˆ 제곡 λ³€κ²½, 규제 및 법적 λ³€κ²½, 심각도가 높은 청ꡬ κΈ°κ°„, 청ꡬ ν•΄κ²° ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€μ˜ λ³€κ²½ λ“± μ—¬λŸ¬ μš”μΈμ΄ 정확성에 영ν–₯을 쀄 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λͺ¨λΈμ— κ΅¬μΆ•λœ 가정이 κ΄€μ°°λœ 청ꡬ와 λ‹€λ₯Έ 경우 λ³΄ν—˜μ‚¬λŠ” λͺ¨λΈμ„ μ‘°μ •ν•΄μ•Ό ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

청ꡬ 데이터와 μž‘μ€ 데이터 μ„ΈνŠΈμ˜ λ¬΄μž‘μœ„ λ³€λ™μœΌλ‘œ 인해 예츑 였λ₯˜κ°€ λ°œμƒν•  수 μžˆμœΌλ―€λ‘œ 좔정을 μƒμ„±ν•˜λŠ” 것이 μ–΄λ €μšΈ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ 문제λ₯Ό μ™„ν™”ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ λ³΄ν—˜μ‚¬λŠ” 두 νšŒμ‚¬ 청ꡬ 데이터λ₯Ό 업계 일반 데이터와 κ²°ν•©ν•©λ‹ˆλ‹€.

체인 λž˜λ” 방식 적용 단계

Jacqueline Friedland의 "κΈ°λ³Έ 기법을 μ‚¬μš©ν•œ 미지급 청ꡬ μΆ”μ •"에 λ”°λ₯΄λ©΄ μ‚¬μŠ¬ 사닀리 방법을 μ μš©ν•˜λŠ” 7λ‹¨κ³„λŠ” λ‹€μŒκ³Ό κ°™μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

  1. 개발 μ‚Όκ°ν˜•μ—μ„œ 청ꡬ 데이터 컴파일

  2. μ—°λ Ή λŒ€ μ—°λ Ή μš”μΈ 계산

  3. μ—°λ Ή λŒ€ μ—°λ Ή μš”μΈμ˜ 평균 계산

  4. ν΄λ ˆμž„ λ°œμƒ μš”μΈ 선택

  5. ν…ŒμΌ νŒ©ν„° 선택

  6. λˆ„μ  ν΄λ ˆμž„ λ°œμƒ μš”μΈ 계산

  7. ν”„λ‘œμ νŠΈ μ΅œμ’… ν΄λ ˆμž„

손싀 λ°œμƒ μš”μΈ ) λ˜λŠ” μ—°κ²° λΉ„μœ¨ 이라고도 ν•˜λŠ” μ—°λ Ή λŒ€ μ—°λ Ή μš”μΈ 은 ν•œ 평가 λ‚ μ§œμ—μ„œ λ‹€λ₯Έ 평가 λ‚ μ§œκΉŒμ§€μ˜ 손싀 κΈˆμ•‘ λΉ„μœ¨μ„ λ‚˜νƒ€λ‚΄λ©° μ‹œκ°„ 경과에 λ”°λ₯Έ μ†μ‹€μ˜ μ„±μž₯ νŒ¨ν„΄μ„ ν¬μ°©ν•˜κΈ° μœ„ν•œ κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ μš”μ†ŒλŠ” μ΅œμ’… 손싀 κΈˆμ•‘μ΄ 해결될 μœ„μΉ˜λ₯Ό μ˜ˆμΈ‘ν•˜λŠ” 데 μ‚¬μš©λ©λ‹ˆλ‹€.

ν•˜μ΄λΌμ΄νŠΈ

  • 연쇄 사닀리 λ°©λ²•μ˜ κΈ°λ³Έ 가정은 κ³Όκ±° 청ꡬ κ²½ν—˜μ΄ 미래 κ²°κ³Όλ₯Ό 잘 μ˜ˆμΈ‘ν•œλ‹€λŠ” κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€.

  • CLM은 ν˜„μž¬ μ—°λ„μ˜ 손싀과 프리미엄 및 이전 손싀 μΆ”μ •κΈ°λ₯Ό ν¬ν•¨ν•˜λŠ” ν™•λ₯ λ‘ μ  이항 트리인 유좜 μ‚Όκ°ν˜•μ„ 톡해 λ°œμƒν–ˆμ§€λ§Œ λ³΄κ³ λ˜μ§€ μ•Šμ€(IBNR) 손싀을 κ³„μ‚°ν•©λ‹ˆλ‹€.

  • 체인 λž˜λ” 방법(CLM)은 λ³΄ν—˜ νšŒμ‚¬κ°€ ν•„μš”ν•œ 청ꡬ μ€€λΉ„κΈˆμ„ μΆ”μ •ν•˜λŠ” 인기 μžˆλŠ” λ°©λ²•μž…λ‹ˆλ‹€.