Identyfikacja i pomiar systemowych zagrożeń sektora ubezpieczeniowego wynikających z ryzyka klimatycznego w świetle polityki zrównoważonego rozwoju: nowe narzędzia bazujące na metodach uczenia maszynowego

Agenda na rzecz zrównoważonego rozwoju 2030, przyjęta przez wszystkie 193 państwa członkowskie ONZ, zawiera 17 celów a wśród nich pięć obszarów: ludzie, planeta, dobrobyt, pokój i partnerstwo. Cele obejmują szeroki zakres wyzwań, takich jak ubóstwo, głód, zdrowie, edukacja, równość płci, zmiany klimatu, zrównoważony rozwój, pokój, sprawiedliwość społeczna. W prezentowanym projekcie rozważmy zagadnienie zmian klimatycznych. Od porozumienia w 2019 r. Komisja Europejska wdraża strategię wzrostu gospodarczego, dzięki której Europa ma stać się neutralna klimatycznie do 2050 r. Dlatego kolejne zmiany legislacyjne wspierające realizację celów zrównoważonego rozwoju, stawiają przed sektorem ubezpieczeń duże wyzwanie, szczególnie ze względu na brak wypracowanej praktyki rynkowej. Dla lepszego zrozumienia wpływu zmian klimatycznych na sektor ubezpieczeniowy, ustalamy narzędzia ilościowe, które pozwalają na identyfikację, opis i pomiar ryzyka systemowego sektora ubezpieczeniowego wynikającego z ryzyka klimatycznego.

W niniejszym projekcie analizujemy kontekst ryzyka klimatycznego fizycznego związanego z ryzykiem katastroficznym w celu ustalenia wynikających z niego zagrożeń w całym sektorze ubezpieczeniowym. Dla całego systemu ubezpieczeniowego istotny jest kontekst wzajemnych powiązań w sektorze oraz kanały zarażania potencjalnymi niepożądanymi zdarzeniami finansowymi i ich skutkami. Skupiamy się na ustaleniu sieci powiązań między ubezpieczycielami i wpływem ryzyka klimatycznego na tę strukturę zależności. Proponujemy nowe hybrydowe konstrukcje sieci zależności, w których łączymy narzędzia matematyczne, ekonometryczne oraz statystyczne wraz z metodami uczenia maszynowego.

Cele projektu:

1. Wyodrębnienie kluczowych mechanizmów, które należy uwzględnić w skutecznych narzędziach wczesnej identyfikacji i oceny ryzyka systemowego w sektorze ubezpieczeń.
2. Opracowanie nowych metod konstrukcji sieci pozwalających na analizę różnych aspektów ryzyka systemowego w sektorze ubezpieczeń w świetle ryzyka klimatycznego.
3. Opracowanie nowych hybrydowych modeli pozwalających na analizę dynamiki struktury sieci powiązań i ryzyka systemowego w sektorze ubezpieczeń, łączących narzędzia statystyczno-ekonometryczne z narzędziami modelowania sieciowego i analizy predykcyjnej.

Postawiono następujące hipotezy:

1. Globalne, ściśle i quasi lokalne sieciowe miary skonstruowanych sieci można wykorzystać jako predyktory danego aspektu ryzyka systemowego.
2. Podejście hybrydowe poprawia zarówno moc objaśniającą jak i predykcyjną modeli służących do analizy dynamiki struktury sieci powiązań i ryzyka systemowego w sektorze ubezpieczeń i ułatwia identyfikację czynników wpływających na możliwość wystąpienia zdarzenia systemowego i ocenę jego skutków finansowych.
3. Zastosowanie podejścia hybrydowego dostarcza decydentom odpowiedzialnym za politykę makroostrożnościową więcej informacji potrzebnych do monitorowania narastania i ilościowej oceny ryzyka systemowego w sektorze ubezpieczeń, niż dotychczas stosowane metody.

Zrealizowanie badań związanych z powyższymi celami pozwoli na:

1. Podanie konkretnych propozycji nowych hybrydowych metod modelowania i prognozowania struktury sieci powiązań i ryzyka systemowego w sektorze ubezpieczeń.
2. Zidentyfikowanie zakładów ubezpieczeń charakteryzujących się podobnym poziomem znaczenia systemowego ze względu na ryzyko klimatyczne.
3. Sformułowanie odpowiednich rekomendacji kształtowania polityki makroostrożnościowej.