Publicação
Climate change impact on non-life insurance liabilities : The River Flood case
| dc.contributor.advisor | Pereira, Carla Sá | |
| dc.contributor.advisor | Oliveira, Carlos | |
| dc.contributor.author | Neves, José Filipe Gordo | |
| dc.date.accessioned | 2022-12-21T14:50:52Z | |
| dc.date.available | 2022-12-21T14:50:52Z | |
| dc.date.issued | 2022-10 | |
| dc.description | Mestrado Bolonha em Actuarial Science | pt_PT |
| dc.description.abstract | The climate change effects on the frequency and severity of extreme weather events are proving to be a challenge to insurance companies. Since August 2022, the European Insurance and Occupational Pensions Authority (EIOPA) demands the inclusion of the prospective climate risks that the insurers expect to impact their businesses in the Own Risk and Solvency Assessment Report (ORSA) under the Solvency II directive. This study focuses on the assessment of the effects of climate change on the specific event of river flooding and the consequent impact on the property insurance portfolio of an insurance company in mainland Portugal. The approach is divided into two moments: (i) the determination of the probability of occurrence of flooding events under three climate scenarios (RCP 2.6, 4.5 and 8.5) and for three time periods (2022-2032, 2032-2050, 2050-2100), using the public data from the Copernicus program; (ii) and the estimation of the vulnerability to floods for the different geographical areas, using data from the Environmental, Planning, Investigation and Cartography WebGIS freely available spatial data infrastructure. The probability of occurrence is given by the variation of the joint return period of precipitation and river discharge for future scenarios based on historical data. The joint probability is investigated by fitting the Clayton, Frank and Gumbel copulas to the data where the margins follow mainly Gamma, Weibull and Generalized Pareto distributions. The analysis shows an expected increase in the probability of occurrence of floods under the RCP 2.6 scenario while decreasing for the other scenarios. The classification random forest algorithm is applied to explain the vulnerability of an area to floods based on the historically flooded areas and their geographical characteristics. According to the computed Gini Importance, elevation and slope are the most important characteristics. The product of the probabilities of occurrence, vulnerability to floods and the sum insured of the property portfolio constitutes the measure of risk to which each area is exposed. Each area is identified by the first two digits of the zip code. The zip codes in proximity to the main Portuguese rivers are the ones that experience a greater risk of losses. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Os efeitos das alterações climáticas na frequência e magnitude em eventos climáticos extremos estão a revelar-se um desafio para as companhias de seguros. Desde agosto de 2022, a European Insurance and Occupational Pensions Authority (EIOPA) exige a inclusão dos riscos climáticos que as seguradoras esperam que tenham impacto nos seus Own Risk and Solvency Assessment Report (ORSA) ao abrigo da Directiva Solvência II. Este estudo centra-se na avaliação dos efeitos das alterações climáticas sobre o evento específico das inundações fluviais e consequente impacto na carteira de seguros de propriedade de uma companhia de seguros em Portugal Continental. A abordagem está dividida em dois momentos: (i) a determinação da probabilidade de ocorrência de inundações em três cenários climáticos (RCP 2.6, 4.5 e 8.5) e por três períodos (2022-2032, 2032-2050, 2050-2100), utilizando os dados públicos do programa Copernicus; (ii) e a estimativa da vulnerabilidade às inundações para as diferentes áreas geográficas, utilizando a infraestrutura de dados espaciais disponíveis gratuitamente na Environmental, Planning, Investigation and Cartography WebGIS. A probabilidade de ocorrência é dada pela variação do período de retorno conjunto de precipitação e descarga fluvial para os cenários climáticos futuros, com base nos dados históricos. A probabilidade conjunta foi determinada para as cópulas de Clayton, Frank e Gumbel em que as margens seguem principalmente distribuições Gama, Weibull e Pareto Generalizado. A análise mostra um aumento da probabilidade de ocorrência de cheias no cenário RCP 2.6, enquanto diminui para os outros cenários. O algoritmo de classificação de floresta aleatória é aplicado para explicar a vulnerabilidade de uma área a inundações com base nas áreas históricas inundadas e suas características geográficas. De acordo com a importância de Gini, a elevação e a inclinação são as características mais importantes. O produto das probabilidades de ocorrência, vulnerabilidade a inundações e a soma dos montantes segurado da carteira constitui a medida do risco a que cada área está exposta. Cada área é identificada pelos dois primeiros dígitos do código postal. Os códigos postais na proximidade dos principais rios portugueses são os que apresentam maior risco de perdas. | pt_PT |
| dc.description.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | pt_PT |
| dc.identifier.citation | Neves, José Filipe Gordo (2022). “Climate change impact on non-life insurance liabilities : The River Flood case”. Dissertação de Mestrado. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.5/26540 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.publisher | Instituto Superior de Economia e Gestão | pt_PT |
| dc.subject | Climate Change | pt_PT |
| dc.subject | Floods | pt_PT |
| dc.subject | Vulnerability | pt_PT |
| dc.subject | ORSA | pt_PT |
| dc.subject | Copulas | pt_PT |
| dc.subject | Random Forest | pt_PT |
| dc.subject | Alterações Climáticas | pt_PT |
| dc.subject | Cheias | pt_PT |
| dc.subject | Vulnerabilidade | pt_PT |
| dc.subject | Cópulas | pt_PT |
| dc.subject | Florestas Aleatória | pt_PT |
| dc.subject | Alterações Climáticas; Cheias; Vulnerabilidade; ORSA; Cópulas; Florestas Aleatória | pt_PT |
| dc.title | Climate change impact on non-life insurance liabilities : The River Flood case | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |