Nachfragemodellierung & Marktprognose
Die Marktgrößenbestimmung und -prognose verwendet einen dualen Methodikansatz, der Top-down- und Bottom-up-Schätzungen kombiniert und durch mehrstufige Datentriangulation über Primärdaten, regulatorische Einreichungen und makroökonomische Indikatoren weiter validiert wird.
Top-Down-Ansatz: Beginnt mit den gesamten globalen Bruttoprämien (GWP) der Versicherungsbranche, die aus statistischen Berichten der IAIS und EIOPA stammen, und wird anschließend nach Versicherungsart (Kfz, Sach, Feuer, Haftpflicht, Spezial, Sonstige), Vertriebskanal (online vs. offline) und Geografie über alle definierten Regionen hinweg disaggregiert.
Bottom-Up-Ansatz: Konstruiert die Marktgröße aus grundlegenden betrieblichen Kennzahlen auf Versicherer- und Segmentebene, einschließlich:
- Direktgeschriebene Prämien (DWP) pro Versicherer nach Sparte – aggregiert aus gesetzlichen Einreichungen und NAIC/EIOPA-Datenbanken, um Segmentgesamtwerte nach Versicherungsart und Region zu bilden
- Schadenquoten- & Combined-Ratio-Benchmarks – werden verwendet, um die Zeichnungsrentabilität nach Segmenten zu bewerten und die Kapazität des Versicherers sowie die Nachhaltigkeit des Marktwachstums abzuleiten
- Durchdringungsrate des Online-Kanals (% der GWP über digitale/direkte Plattformen) – abgeleitet aus Umfragen zur digitalen Akzeptanz von Versicherern und InsurTech-Finanzierungsdaten, um die Aufteilung zwischen Online- und Offline-Kanälen zu bestimmen
- Wachstumsrate der Versicherungsnehmer nach Region – berechnet unter Verwendung von zugelassenen Fahrzeugzulassungen, Eigentumsindizes und BIP-pro-Kopf-Wachstumstrajektorien als Nachfrageindikatoren in Nordamerika, dem asiatisch-pazifischen Raum, Europa, Südamerika und MEA
Mehrstufige Datentriangulation: Alle Bottom-up-Schätzungen werden gegengeprüft mit: (1) Top-down-Makroversicherungs-Pool-Allokationen, (2) Primärforschungskonsens aus CUO- und Aktuariatsdirektoren-Interviews und (3) veröffentlichten regulatorischen Marktstatistiken von NAIC, EIOPA und IAIS. Abweichungen, die einen definierten Toleranzschwellenwert überschreiten, lösen eine zusätzliche Runde von Expertenkonsultationen vor der Finalisierung aus.
Prognosen für den Zeitraum 2026–2034 werden unter Verwendung einer Kombination aus Regression der durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR), szenariogewichteter Monte-Carlo-Simulation für katastrophenexponierte Segmente (Feuer, Sach) und S-Kurven-Modellierung der digitalen Akzeptanz für Online-Kanalprognosen modelliert.