Актуарні науки вивчають фінансові та страхові ризики за допомогою складних математичних моделей та алгоритмів. Вони інтерпретують функціонування економіки через ймовірність настання певних подій.
Актуарії повністю знайомі з ІТ та системами управління ризиками, а також зі змінними, включеними у фінансові моделі та тести, що проводяться в стресових ситуаціях.
Моделі повинні бути реалістичними та з дуже високим рівнем успіху. Крім того, повинні бути визначені форми дій на випадок невдалого прогнозу та протоколи, що дозволяють стикатися зі складними ситуаціями поза запропонованими сценаріями.
Отже, для цієї науки необхідні постійна аналітика та стрес-тести, а також інвестиції в технології, що дозволяють отримати доступ до інформації із складних мереж, де моделі складаються з безлічі змінних, які необхідно враховувати.
Еволюція актуарної науки
Актуарна наука повинна постійно розвиватися. Це, оскільки ринкові умови змінюються з переходом досвіду, пережитого в кризові часи.
Доступ до цієї інформації дуже важкий, оскільки кожна фінансова компанія розробляє власні моделі для того, щоб знайти найкращі результати, що дозволяють отримати найбільші вигоди.
З іншого боку, моделі повинні орієнтуватися на економічну реальність, а не базуватися лише на свідченнях минулого. Таким чином, вони повинні передбачити можливі майбутні результати та ситуації, які можуть виникнути в найближчі роки, щоб охопити себе та зробити відповідні положення.
Крім того, моделі повинні бути детермінованими та кількісно визначати обсяг ризиків з чітко визначеними відсотками ймовірності з низьким рівнем помилок.
Слід також зазначити, що важливо визначити, які саме змінні не змогли включити їх у попередні фінансові кризи у фінансові моделі.
В даний час існує великий попит на актуарних експертів. Це, оскільки компанії потрібні професіонали, що володіють великими аналітичними навичками. Для цього їм потрібні інженери, математики, фізики чи економісти, що спеціалізуються на галузях кількісної економіки. Усі вони, маючи великі знання у питаннях усіх видів аналізу, особливо в обчисленні ймовірностей подій та сценаріїв ризику.
