Регрессионные модели являются основным рабочим инструментом актуария при анализе влияния различных факторов на риск страхования. От качества выбора признаков (переменных) и корректности валидации модели зависит точность тарифов и адекватность резервов. В условиях доступности больших объемов данных (Big Data), актуарии сталкиваются с необходимостью отбора наиболее значимых характеристик, чтобы модель была не только точной, но и интерпретируемой, устойчивой к изменениям.

Андеррайтинг — это процесс оценки и принятия рисков, в котором страховая компания должна постоянно балансировать между стремлением к росту портфеля и необходимостью поддержания его прибыльности. Конкуренция на страховом рынке превращает андеррайтинг в стратегическую игру, где решение об установлении тарифа зависит от действий конкурентов. Применение теории игр позволяет моделировать такие стратегические взаимодействия и находить оптимальные равновесия, учитывающие поведение других участников рынка.

Трансфертное ценообразование в страховых группах — это сложная область, требующая баланса между требованиями налогового законодательства и необходимостью корректного распределения капитала и рисков внутри структуры. При передаче рисков между дочерними компаниями и головным офисом, например, в рамках внутригруппового перестрахования, необходимо обосновать экономическую справедливость установленных тарифов, чтобы избежать налоговых рисков и обеспечить прозрачность управления капиталом.

Инвестиционный доход является одним из главных источников прибыли страховых компаний, особенно в продуктах с длительным сроком действия, таких как накопительное страхование жизни и аннуитеты. В условиях рыночной волатильности детерминированный прогноз доходности становится крайне ненадежным инструментом. Актуарный анализ требует использования стохастических методов моделирования, позволяющих оценить распределение вероятностей будущих инвестиционных результатов и их влияние на платежеспособность компании.