Hoci štatistika je dôležitá pre mnohé typy podnikov, je obzvlášť dôležité pre poisťovníctvo. Štatistika sa používa na určenie toho, aké riziko predstavuje poistený poisťovni, aké percento pravidiel bude pravdepodobne vyplácať a koľko peňazí môže spoločnosť očakávať v nárokoch.
znalci
Poistný matematik je osoba vyškolená v investičných stratégiách a štatistických nástrojoch. Poistní zamestnanci potrebujú poznať investičné stratégie v poisťovníctve kvôli rôznorodému sortimentu produktov v oblasti poistenia. Napríklad poistný matematik môže pracovať s dôchodkami a dôchodkami pod záštitou životného poistenia. Poistní zamestnanci sú povinní absolvovať náročné skúšky takmer vo všetkých krajinách, aby preukázali, že majú dobré vedomosti o pravdepodobnosti a štatistike.
Robiť rozhodnutia
Štatistika nie je presná veda: poistní matematici sa pozerajú na štatistické údaje a najlepšie odhadujú, čo im tieto údaje hovoria. S cieľom pripraviť sa na rozhodovanie, aktuárske štúdium teórie rozhodovania, podmnožina matematiky a štatistiky, ktorá zahŕňa teóriu hry. Teória hry pomáha poistnej matematike pochopiť, čo človek pravdepodobne urobí a prečo. Napríklad, ak sa držiteľ poistenia auto poistky dostane do dlhu, môže byť pravdepodobnejšie, že podá falošnú pohľadávku na svoje vozidlo, aby zarobila peniaze. Neexistujú žiadne definitívne čísla pre tento typ ľudského správania; rozhodnutie o vymeraní vyššej prémie za určité riziká vykonáva poistný matematik na základe jeho vedomostnej základne.
Strata distribúcie
Distribúcia strát môže poskytnúť aktuárovi obraz o správaní poistného plnenia v priebehu určitého obdobia alebo ukázať, ako sa kategórie nárokov striedajú proti sebe. Napríklad poistný matematik môže vytvoriť histogram, typ stĺpcového grafu, ktorý porovnáva kategórie. Stĺpcový graf môže zobraziť, ako sa nároky vzťahujú na vekové skupiny pre životné poistenie. Poistný matematik bude môcť sledovať trendy a zistiť, či sú zaručené vyššie prémie pre určité vekové skupiny.
Lineárne modely
Lineárny model sa môže použiť na zistenie, či jedna kategória alebo položka súvisí s inou kategóriou. Príkladom lineárneho modelu je lineárna regresia: dátové body sa vykresľujú na grafe, aby zistili, či majú lineárny vzťah; inými slovami, môže sa na zobrazenie údajov použiť priama čiara. Ak je možné nakresliť priamku, znamená to, že medzi týmito dvoma kategóriami existuje vzťah. Lineárny model sa môže použiť na zistenie informácií o tom, ako sa týka veku, pohlavia, platu a iných charakteristík.
Modely časových radov
Model časového radu je situácia, keď poistný matematik skúma, ako určitá položka prebieha v priebehu času. Napríklad sa môžu pozrieť na to, ako sa história poistných udalostí poistencov v priebehu času mení, aby sa určilo, koľko sa účtuje za konkrétne charakteristiky poistníkov, alebo sa môžu študovať výkonnosť investícií počas určitého časového obdobia s cieľom určiť sadzby, ktoré sa majú účtovať za celé životné poistky.
