Jean Paul：佛罗里达公共飓风损失模型

  第二届亚洲巨灾风险保险国际会议于2009年12月8日、9日在北京召开。本次会议汇聚国内外风险研究领域著名学者、保险和再保险公司人员、相关政府部门官员等，针对亚洲巨灾风险、风险模型化、巨灾保险、中国自然灾害风险等主题，开展专题报告和讨论，提出风险解决方案。搜狐理财独家直播了此次会议。

佛罗里达理工学院 Jean-Paul PINELLI

　　Jean Paul：大家好，我们看这么一个模型？有什么样的经验？就是在佛罗里达州，实际上昨天方老师也提到了这一点，就是说要开发这样一些开源的模型，所以这里我想简单地来谈一下，为什么我们有这样一个模型？就是佛罗里达公共飓风损失模型？还有Karl JONES教授今天早上所提到了这样一部分的问题。我们这个模型的本身是由佛罗里达的保监会所给予这样一个资金的。那么它也是由这样一个国际飓风研究中心的管理，这个中心在佛罗里达的理工学院，他的项目管理经理是（英语）。我们这样一个模型它的目标是什么呢？大家如果看这张地图的话，可以看到历史上在佛罗里达所出现的飓风。大家看到佛罗里达在飓风方面是一个飞机敏感的地区，而且也是飓风高发的地区，所以我们的目的就是要通过这么一个模型来判断飓风带来的风险，同时也去寻找一个比较合适的保险水平和监管。

　　这样的话就像我们今天和昨天讨论的问题那样，我们需要给予一个比较合适的佣金的水平，这样可以刺激更多的保险消费。我们的这样一个模型的目标：

　　第一个就是要评估飓风的风险。

　　第二个需要去估测对于整个的住宅房产所损失是多少？

　　第三个我们要提供在保费制定过程中的一些帮助。

　　同时我们还要提供最新的、透明的风灾脆弱性，还有这样的模型给予公共使用。另外我们还要去帮助评估再保险的风险。还有就是我们人为的一些减灾措施的效果。

　　下面我们在模型当中也有一些不确定性，不同的模型会得出不同的结果，所以我们也很难非常准确地去预测什么东西。但是通过这么一个模型的话，可以预测出一个大的趋势。所以我们大的趋势叫做开放式的风险分析，有些讲者已经提到了这一点，同时还可以提供透明公开的方法，这样的话可以让我们更好地去理解这种过程当中所存在的不确定性。

　　下面我们来谈一下我们的结构和组织。跟任何的模型都一样，我们有三个主要的模块。其中有气象模块，是模拟飓风的。另外我们还有工程学的模块，还有精算的模块。所以我个人来说，是一个结构工程学家，所以我主要是领导工程这块，所以我主要是来关注工程学模块。

　　下面非常简单地过一下内容，看看我们在开发这个模型当中需要哪些步骤？首先最重要的问题，是要明确暴露程度。那在我们这样一个模型当中，我们首先是把它称为叫做暴露程度这样一个元素，或者称为工程学的元素方法，也就是我们使用这样一种结构性的数据，来看建筑在多大程度上受到飓风的影响？这样的话我们可以去评估它的脆弱性。

　　另外，我们还要去定义一些常见的这样一种建筑的类型，以便看在飓风的情况下它们会受到怎样的影响？我们从哪里获得数据来看在佛罗里达暴风的损失。我们在各个县都有财产税的评估数据库，那么在这个数据库里面有很多的数据可以为我们所用，所以我们就可以获得大概有29个县的数据，这些数据可以给我们提供很好建模的基础和数据输入。

　　另外就是我们的模型它主要是有三个主要的建筑类型：

　　第一个是单个的家庭。

　　第二个是一些生产性的或者是移动性的家庭。

　　第三个是公寓，包括低层和高层。

　　如果你定义他的暴露程度的话，这里我们就得来看一下不同的建筑结构的情况，看看飓风对于这个不同的结构会产生什么样的影响？风速、风向等等，就是要把风速转化为对于房屋的压力和冲击力。比如说我们把它称为叫做风负荷，我们可以根据我们具体的数据做一些调整。在我们有了这么一个模型之后，我们还需要做下一步工作，就是我们要看一下这些模型它们的好处在什么地方？所以这里面我们要看一下模型主要的特征。在这个模型当中我们会对房屋做一个评估，看看房屋不同的组成部分，会有多大的脆弱程度？有多大程度上能够抗飓风的侵袭。

　　所以这里面是我们分析，比如屋顶、屋盖、墙之类的。然后我们就需要看一下模拟的情况，我们用的是（英语）模拟引擎。那么在这个模拟当中，我们首先要创造这么一个典型的房屋，然后我们把飓风的风负荷给它加进去，然后我们再来研究这个风负荷对他所造成的冲击。在另外一方面我们也会做损失的预测，通常来说我们会设立一个损失的举证，举证里面我们用的是41个风速8个方向，还有5000次的模拟。这样的话我们可以看到模拟，可以让我们非常量化我们所造成的损失，我们就把它进行了这样一个比较。比较了比如在几个阶段：

　　第一个阶段我们没有外部的损伤是怎样的？

　　第二个部分可能有内部的损伤，内部用品的损伤，这里面有一些水、电、或者其他设施的损伤。

　　第三个部分我们去看内容的损伤，还有一些额外的生活费用等等，根据这个来确定我们的保费覆盖的范围。

　　所以这里面都是一些非常物质的一些东西，就是物质财产方面的具体标准。我们最后所得出来的一些结果，就是通过我们的模拟得出的结果全部列在了这里。那么在这里面这么一个举证当中，每一个数据都是要对应相应的风速，以及其他的一些概率。

　　从这图上我们可以看到它的脆弱曲线，这里是石结构的脆弱曲线，这都是我们曾经做过研究的。很明显我们有很多的不确定性，这个不确定性都是存在着不同阶段都有。比如说在数据当中，比如说在我们产生的模型当中，比如说对风力评估都会存在着很多不确定性。它的这样的损失分布，我们也是包含在我们考察的范围之内，我们知道有很多的损失都是内部用具的损失，这个用具主要是由于风速的影响会比较大，所以我们就可以看到这个对内部的损害比外部的损害更可怕。

　　另外我们下面来看一个公共模型的回顾，我可以说因为这个模型是由佛罗里达州，州政府牵头去做的，所以他所研究的，不仅仅是说飓风造成什么样的损失？而且还要考虑造成损失之后保险的赔付问题。所以在这么一个模型当中，对于这些损失，从一个比较综合全面的角度来看，然后将它的损失考虑到保险设立过程中。同时我们也会对风速在我们的模拟当中进行模拟，我们的下一代产品会有更多的保险数据的输入，同时我们也可以根据这些信息来做出明智的决策。同时我们还有一些其他的精算模型当中的一些关键的假设。如果你对这些细节感兴趣的话，你们可以上这个网上去看，这个网上有所有的关于这个模型的信息。

　　所以我们怎么做呢？我们可以做两种类型的分析。我们可以做一个情景的分析，在这个情景的分析当中，我们可以模拟这个情景，比如我们按照以前的飓风或者其他的飓风，我们把它的一些信息和数据收集起来，然后做一些计算，计算之后可以计算出大概的损失。比如我们用最大风速的情况下损失多少？同时你还可以做概率的分析，这里是我们随机的选择一些飓风，比如在5.4万年，30，651的飓风，然后我们对它们进行模拟，模拟也是有两种方法，这里我就不再细谈了。

　　所以就像我前面所提到的那样，有很多的问题都是存在于保险的组合当中，前面有几位发言人已经提到这一点了。但是我们想说的一点，很多时候这些数据不存在，所以我们必须要做一些假设。假设在我们这样一个保险组合当中，应该包括的建筑。另外就是我们需要对于这样一个暴露程度的研究，做非常大的强调。

　　所以这样的话，我们就考虑到了在一个精算模型当中，所存在的这样一些不确定性。在保险计算模型中的不确定性是来自保险数据，因为保险数据是不完整的。同样不完整性还来自我们气象和工程模型上有很大的不确定性。我们事实上保单的价值是未知的，所以我们只能假设一个和被保的值相等。同样我们要考虑到可扣除项。

　　那么我们接下来谈一下模型的情景分析，可能会出现哪些情景呢？比如说我们会假设发生了30个假设性的气候事件，自然灾害事件，或者说一个到五个的飓风，这个飓风是处在不同的位置。我们同样又假设这个飓风是从内陆来转到我们的海岸。大家在这张图上可以看到，我们推动这一系列的情景分析，所得出的一些结果损失是多少？然后经过可扣除项目之后损失是多少？大家可以看到，通过这两种不同的计算法，是有着很大的区别。

　　大家看到第一栏比较大的一个数字是负81%。我们再来看一下加入这个可扣除项的话，对整体损失会带来什么样的影响？这个图上反映的是，每一个灾害事件我们的净损失。我们现在谈一下模型的验证，或者说确认问题。当然了这个模型当中，很多误差以及不确定性是来自不同模型之间，有不同的兼容性，但是我们有这个验证的过程，就可以确保这个模型的信度。同样我们还针对这种模型和这个真实发生的事件，有一个对比。通过以前事件的对比，我们可以对我们的模型再进行进一步的验证。

　　因为我们很多的数据是无法获得的，所以说在数据上同样也是非常重要的一个方面，才能够确保我们整个验证过程是有效的。大家在刚才的图上还看到了比如说04年索赔的一些数据，同样我们还把这个数据得到的一个结果，做成这个模型，做了一个比较。当然了我们这个研究也是一个不断地进程，我们这个项目受到了佛罗里达州的补贴。我们和学界也有着很好的合作，确保我们模型设计当中有比较高的透明度。

　　非常重要的一点就是我们能够获得支持，能够获得保险业界的支持，只有获得这样支持的话，我们才能够获得有必要的数据，获得这些数据对模型进行比较好的验证。只有这样我们才能够在长远看到可持续的发展，因为我们知道这个模型在未来可以得到很好的应有。再说一句，我们是受到佛罗里达州政府的支持，再次感谢大家！谢谢！