Versicherungsmathematisch fortgeschrittenes und marktbasiertes Prognoseverfahren

Dieser Artikel wurde veröffentlicht in Expert Focus

Schwankungen der Verpflichtung im IFRS-Abschluss werden je nach Ursache entweder in der Erfolgsrechnung oder im sonstigen Ergebnis erfasst. Prognosen dieser Variabilität der Verpflichtung könnten mit stochastischer Modellierung gestützt auf historische Erfahrungen realitätsnah und marktkonform erstellt werden. Resultate unterstützen finanzielle Unternehmensführung.

Prognosen des IFRS-Abschlusses für die nächsten zwei bis drei Jahre geben Finanzchefs der Unternehmungen einen vertieften quantitativen Einblick in die potenzielle kurzfristige Entwicklung aller IFRS-Kennzahlen. Es lohnt sich daher, regelmässig die Kennzahlen der IFRS-Abschlüsse mit den stochastischen Prognosen zu vergleichen. Dies ergibt einen vertieften Einblick in die Qualität des umgesetzten Prognoseverfahrens. Zusätzlich kann der Einfluss der Änderungen von demografischen und finanziellen Annahmen, von Szenarien der Personalpolitik und von damit verbundenen Bestandsmutationen auf die IFRS-Kennzahlen bewertet werden.

Die Implementierung der Risk-Sharing-Modelle 1.0 und 2.0 sowie der Asset-Ceiling-Verfahren, je nach Deckungsgrad während der Projektionsperiode, kann problemlos im Rahmen der stochastischen Prognose der IFRS-Abschlüsse umgesetzt werden. Prognosen für Abschlüsse nach IPSAS und US GAAP sind mit diesem Verfahren erstellbar.

Die Erstellung stochastischer Prognosen bietet sich gerade in der heutigen unsicheren Situation an, da die Marktzinssätze enorm volatil und gleichzeitig auf einem historisch tiefen Niveau sind. Andererseits spielen Bestandsmutationen sowie Abweichungen von der zu erwartenden Entwicklung der Vorsorgeverpflichtungen gestützt auf die Annahmen des Vorjahres eine grosse Rolle. Viele Marktparameter sind miteinander verbunden und können je nach Ablauf auch die Unternehmensführung beeinflussen. Auch in dieser Konstellation kann sich die Erstellung stochastischer Prognosen als hilfreich erweisen.