巨灾杂谈

程堃，2014年

巨灾，代表巨大的灾害，英文是catastrophe。

每时每刻，全世界都有一些地方发生各类巨灾，有自然导致的也有非自然导致的。究竟什么是巨灾？巨灾是没有固定定义的，但是对于这些名词，都会有一系列的阐述用于辅助理解这个词的含义。巨灾具有以下几个特点：第一，巨灾会造成庞大的损失，包括财产和生命的损失；第二，巨灾影响范围大，不仅指地理范围，也指时间范围；第三，巨灾不是频发事件，属于小概率事件，由于重现期比较长，历史数据就非常有限。以上的解释也可以作为定义某一次事件为巨灾事件的广义根据。根据这些依据，不难发现，近年可以称得上是巨灾事件的有2011年的日本地震，2011的泰国洪水，2008年的中国汶川地震等，这几次都是大自然导致的巨灾。事实上凡是符合以上特征的事件都可以归纳为巨灾，比如911恐怖袭击，SARS等大规模流行性疾病。正因为这些事件看似不常发生，一旦发生却足以在一定时间内毁灭一个地区的社会生活、经济生产、农业耕作。在全球经济一体化的大环境下，蝴蝶振翅都能影响产业震动的例子屡见不鲜，何况是这么巨大的灾难。例如泰国发生了大规模洪水，直接影响到国际微芯片的生产供应和产品组装，导致各类下游制造商的供应链中断，消费者因此也付出了更高的价格，保险业也付出了大额的营业中断赔付。这也就是在巨灾特征中的那个时间影响跨度长的特点的典型反映。这也给保险市场以及再保险市场当面对巨灾时，在快速灾损评估、理赔速度、现金流等方面提出了更高的挑战和要求。

每当巨灾发生的时候，全行业都会处于一种紧张状态，因此对量化巨灾的影响的需求也日益高涨。当你在2013年回顾2012台风季的时候，并不会觉得与别的年份有什么显著区别，全年的台风总数、登陆数量等指标都与历史平均数据很接近。但是当您身处2012年8月底时，当达维、苏拉、海葵相继形成并登陆中国东部地区，你会不会想“今年的台风会不会比往年多呢？”。加之从历史上看，短时间内形成三个台风并且均以台风级或强台风登陆东部地区，就不常见。所以一时间，咨询电话、电邮、座谈纷纷开展，想弄清楚的问题就是2012年在是不是一个台风大年，也就是说是不是会有更多的台风形成并影响中国。这是个世界级的问题。就算是专家，也不敢在台风季刚过了一半的时候斩钉截铁的预测今年是大年或者小年或是与往年相当。因此在灾害足以对日渐深入和繁荣的制造业、居民生活、农业生产、保险业、金融业、物流业等社会活动造成影响，同时人们也意识到这些天灾人祸造成的损失可以通过保险方式得到补偿保障的时候，全社会对灾害科学，对损失评估的需求就会越来越大。巨灾分析以及巨灾模型就是诞生在这个背景之下的。这个诞生于上个世纪80年代的行业和工具在之后北美地区连续几年经历过大规模巨灾损失的时候才真正被行业接受。

可以这样说，巨灾和巨灾分析是一对好朋友。人类对地球的认识还不透彻，所有的分析都是基于对历史观测的统计总结和对现阶段发现的灾害研究。只要有巨灾发生，就一定有巨灾分析人员做各方面的研究，所以每发生一次显著事件的时候巨灾分析在精度和广度上就会更上一层楼。这是由于现有的模型里多了一个新数据源用于矫正，久而久之，用来分析量化损失的巨灾模型（catastrophe model）会越来越精确。

巨灾模型仅仅对当下可能造成的损失进行估计，而不能用于预测未来。没有人知道未来是什么样的。就像天气预报，人们总是觉得不准确，而且时间跨度越长越不准确。预报天气的背后却隐藏了很多高深的学问，比如大气科学、天气动力学等。从大尺度看来空气会按照一些规律运动交流，一旦研究缩到小尺度，太多的参数和不确定性的引入则导致难以把天气预报准确。加上现在人类的活动越来越多的影响着大气运动，所以未来的天气预测则越来越有挑战性。天气尚如此，何况本来就不常见的巨灾活动。

对于普通百姓来说，巨灾是个陌生的词汇，但是对于一些特殊行业，尤其是保险业来说，巨灾是一个非常敏感的词汇。对日益深入的商业、民居财产保险来说，保险公司承担了保障范围内的所有投保建筑物外观、内部财务，以及前面提及的营业中断导致的损失。在一个影响范围广、时间跨度长的事件面前，保险公司的赔款往往就是天价。1992年在美国南部登陆的飓风安德鲁就造成了多家保险公司破产。这样有代表性的例子，在历史上有很多。再一次用2011年泰国洪水做例子，长时间洪水的淹没导致了一些公司由于赔付率过高，从而被国际评级机构降低了信用评级，接着撤出亚洲市场。至此，市场对洪水损失模型的需求大增。模型公司，经纪公司，再保险公司纷纷发力，都在研究洪水风险地图或者洪水情景模型。

巨灾损失及为应对巨灾后赔付所要预留的准备金自然是多数公司高层讨论的最多的话题之一，因为这关系到公司的现金流命脉。巨灾风险也是一个保险企业需要考虑的主要风险，而如何应对巨灾事件、如何降低巨灾袭来时造成的损失则是风控团队的主要课题。

那么究竟如何对巨灾进行量化呢？市场上的建模方法有两种，一种是自上而下，通过对市场、行业数据的统计，做出损失的估计，叫综合模型；另一种就是自下而上，通过对灾害科学、工程科学、经济学等知识的融合，估计出灾害可能造成的损失，叫精细模型。不难看出，后一种在理论上更加精确。但也不可否认，无论从建模复杂度、模型大小、输入数据等方面看，后一种建模过程都是一个非常复杂的过程。在实际使用过程中，两种建模各有优缺点。前一种模型建模快速，运行快速。对于一个新市场、一个期望展业的地区来说，在没有详细输入数据时，这种方法无疑是很好的选择。当开展业务有一段时间，有了很多实际数据时，为了更好的了解监控自身风险，精细模型则是最好选择。

巨灾不是神秘事件，巨灾模型也不是黑箱。巨灾的发生可以通过各种先进的技术手段监控探测，巨灾的影响是可以通过各种工程、管理、人力方法来降低和转移。巨灾虽然不可预测，防御巨灾却刻不容缓。