RMS ist weltweit führender Anbieter von Lösungen rund um das Risikomanagement von Naturgefahren. Auf Basis europaweiter Karten und Marktdaten von GfK GeoMarketing haben die Spezialisten für Risikomodellierungen ein Sturmmodell entwickelt. Interview mit den Chef-Risikomodellierern von RMS, Tina Thomson und Barbara Page.

Wie funktioniert das Sturmmodell?

Das RMS® Europa Sturmmodell bewahrt versicherte Haushalte und andere Versicherungsnehmer davor, dass ihre Versicherungen Pleite gehen, wenn ein großer Sturm durch Europa fegt. Es gab in den letzten Jahren mehrere starke Stürme - etwa Lothar in 1990, Kyrill in 2007 und Emma in 2008. Wissenschaft und historische Aufzeichnungen sagen, dass es sogar noch stärkere Stürme als diese geben könnte. Das Modell ist angelegt, über die historischen Aufzeichnungen hinaus den schlimmstmöglichen Sturm hochrechnen zu können - samt einer Vielzahl anderer Szenarien - und auch vorherzusagen, wie oft solche Ereignisse eintreten könnten.

Das Modell basiert auf wissenschaftlichen Grundprinzipien, sowie u. a.auch meteorologischen Vorhersagemodellen und globalen Klimawandelmodellen. Diese sind kombiniert mit einem dichten Netzwerk an Windmessungsdaten, um die Schadenswahrscheinlichkeit verschiedenster Sturmszenarien für alle Orte in 15 europäischen Ländern abzuschätzen.

RMS hat dafür vier Modellkomponenten entwickelt:
1) 30.000 mögliche Sturmereignisse, die Europa treffen könnten.
2) Ein meteorologisches Modell, das die Sturmspitzengeschwindigkeiten für jeden Ort und jedes Sturmszenario abschätzt.  
3) Funktionen, die die Sturmstärke ins Verhältnis zum Schadenspotenzial an Gebäuden verschiedenster Baujahre, -typen und -größen setzen.
4) Finanzielle Verluste, die dadurch jeweils bei den Versicherungsnehmern und Versicherern entstehen würden.
 
Wie genau ist das Modell kalibriert?

Der Hauptnutzen des Modells liegt darin, dass es eine höchst objektive Schätzung des Schadenspotenzials im gesamten Risikoportfolio eines Versicherers erlaubt. Bei einem starken Sturm, der Europa großflächig trifft, kann es passieren, dass ein Versicherer - wenn er sein Gefahrenpotenzial nicht vollständig kennt - nicht genug Rücklagen hat, um alle seine Versicherungsnehmer auszuzahlen.

Das Modell ist sehr flexibel. In der Umgebung von Städten oder an Küstengebieten, wo die Unterschiede in Topografie und Umwelt sehr plötzliche Umschwünge in der Windgeschwindigkeit verursachen können und wo das Risiko dadurch am höchsten ist und sich am schnellsten ändert, berechnet das Modell für jedes Sturmereignis die Spitzengeschwindigkeiten in einem Bereich von 1 km²-Zellen. Um die Berechnungszeiten zu optimieren, verwendet RMS größere Zellen mit bis zu 10 km² Größe für Gebiete, wo sich die raumbezogenen Risiken nicht so sehr verändern.

Sofern die Anwender den genauen Standort und die Baueigenschaften eines Gebäudes innerhalb einer Zelle kennen, kann das Modell die zu erwartenden Verluste für dieses Gebäude berechnen. Umgekehrt kann das Modell auch mit aggregierten Daten arbeiten: Ein Versicherer kann so die Zahl der Versicherungsobjekte innerhalb einer bestimmten Postleitzahl oder eines Bezirks sowie die Summe der versicherten Werte ablesen.

Welche Daten fließen ein?

Die Anwender des Modells - meist Versicherungsunternehmen, aber auch Rückversicherer und Versicherungsmakler - geben die Position, den Wert und Gebäudeeigenschaften der versicherten Objekte ein, zusammen mit Selbstbehalt-Angaben zu den Verträgen, also wie viel der Versicherte selbst zahlen muss, bevor die Versicherung einspringt. Um die potenziellen Gesamtmarktverluste im Schadensfall zu berechnen, können die Anwender auf die RMS-eigene Datenbank zu versicherten Schadensrisiken zugreifen.

Die Daten von GfK GeoMarketing waren für diese "RMS Industry Exposure Database" eine grundlegende Quelle. Unsere Datenbank bietet eine detaillierte Bestandsaufnahme aller versicherten Objekte in allen PLZ-gebieten Europas. RMS verwendet diese Angaben auch bei der Kalibrierung des Sturmmodells - etwa um das Modell zu validieren, indem die auf Basis der Datenbank prognostizierten Gesamtverluste mit denen, die das Modell bei einem bestimmten Szenario vorhersagt, verglichen werden.

Die GfK-Daten, die für alle europäischen Länder unseres Modells vorliegen, bieten entscheidende Kennziffern und das mit einheitlichem Datenstand, räumlicher Auflösung und Format. RMS hat u. a. die Daten zu Einwohnern und Haushalten in Kombination mit den passenden PLZ-Karten verwendet, um die Ortsbestimmung von Wohngebäuden nachzuvollziehen. Das ist besonders in Ländern entscheidend, in denen die statistischen Ämter keine Daten mit Ortsbezug haben, oder um gröbere Daten (etwa die Zahl der Einfamilienhäuser je Region) auf eine feinere Ebene herunterzubrechen. RMS hat auch die GfK Kaufkraft eingesetzt, um die Schadensmodellierung zu verfeinern. Z. B. wurde in Paris damit unterschieden zwischen wohlhabenden Gebieten mit entsprechend hohen Wiederaufbaukosten und ärmeren Wohngegenden, in denen die Wohngebäude weniger Versicherungswert haben. Auch die GfK-Daten zur Firmenverteilung in Deutschland waren für uns wichtig, um die Verteilung von gewerblich genutzten Gebäuden zu verstehen.

Bild: In einigen Regionen Europas, etwa in Paris, zeigte sich, dass die Werte der versicherten Immobilien eng mit der Höhe der Kaufkraft korrelieren. Für das Sturmmodell wurden auch die "GfK Bevölkerungsstrukturdaten" und die "GfK Firmen" verwendet, um die versicherten Risiken für verschiedene Sturmszenarien zu berechnen.

Wie nutzen die Kunden Ihr Modell?

Die Anwender müssen nur die Position, Gebäudeeigenschaften und Versicherungssummen ihrer Versicherungsobjekte kennen. Sobald diese Informationen eingegeben sind, kann unser Modell beliebige Analysen durchrechnen. Anwender, die über mehr Informationen verfügen, etwa zusätzlich die Gebäudeart, Selbstbehalte und Entlastungseffekte kennen, können diese zusätzlich eingeben und so bewerten, wie diese Parameter sich im Schadensmodell auswirken. Man kann zwischen verschiedensten Analysetypen wählen, unter anderem "Worst-Case"-Szenarios oder Analysen wie "Was würde es kosten, wenn das Sturmereignis XY jetzt einträte?"

Der Hauptnutzen des Modells liegt übrigens in Wahrscheinlichkeitsvorhersagen. Diese benötigen mehr Rechenzeit, erlauben aber eine vollständige Vorhersage der möglichen Verluste für den gesamten Bestand eines Versicherers.

Das erlaubt den Versicherern eine genaue Abschätzung der möglichen Verluste innerhalb eines Geschäftsjahres - etwa indem sie ausrechnen, dass es eine 5%ige Wahrscheinlichkeit für Gesamtverluste von 300 Millionen € gibt, aber auch ein 1%iges Risiko, dass die Schadenssumme 700 Millionen € erreicht. Dies erlaubt es den Versicherern, ihr verfügbares Kapital für die Auszahlung möglicher Schadenssummen effizient zu managen.

RMS

RMS ist der weltweit führende Anbieter von Produkten, Dienstleistungen und Expertise für das Katastrophen-Risikomanagement. RMS wurde im Jahr 1988 gegründet und bietet Technologie und Dienstleistungen zum Management von Risiken durch Naturgefahren wie Erdbeben, Hurrikanen und Stürmen. RMS bietet auch Lösungen für das Unternehmensrisikomanagement und den Transfer von Versicherungsrisiken auf die Finanzmärkte. RMS ist auch marktführend im Bereich Risikomodellierung für menschenverursachte Katastrophen wie Terrorismus oder Infektionskrankheiten. Mehr als 900 Mitarbeiter arbeiten in den Vereinigten Staaten, Bermuda, Großbritannien, Frankreich, der Schweiz, China, Indien und Japan. Mehr als 400 führende Kunden aus den Bereichen Versicherung und Rückversicherung ebenso wie Handelsgesellschaften und Finanzinstitute stützen sich auf Modelle von RMS, um Risiken zu messen, zu managen und zu transferieren.

Dr. Barbara Page

Dr. Marie-Kristina Thomson

Risk Management Solutions, London
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