Eiropas finanšu sistēma stabila cauri vētrām un plūdiem

Augot klimata pārmaiņu un ar to saistīto fizisko klimata risku aktualitātei, šie riski tiek arvien vairāk pētīti arī centrālajās bankās. Postošas dabas katastrofas ietekmē ne tikai iedzīvotājus, uzņēmumus un valsts sektoru, bet arī apdrošinātājus, bankas un citus finanšu sektora dalībniekus. Tādēļ ir svarīgi izprast, kā dabas katastrofas var ietekmēt finanšu sektoru un vai arī turpmāk varam paļauties, ka finanšu sistēma būs noturīga. Kā noticēt nākotnei, ja šobrīd situācija šķiet stabila? Bet vai ir stabila? Šajā rakstā vairāk par to, kas jau ir pieredzēts un zināms Eiropā.

Finanšu stabilitātes pārskati – ir, kur rakt

Kur meklēt informāciju par jebkādu notikumu ietekmi uz finanšu stabilitāti? Centrālo banku publicētajos finanšu stabilitātes pārskatos [1] angļu valodā!

Ietekme uz apdrošināšanas sektoru

Noteikti nebūs pārsteigums, ka pirmie, kas izjūt lielu dabas katastrofu ietekmi, ir apdrošinātāji un pārapdrošinātāji. Gan Latvijā, gan citviet Eiropā ir ierasta prakse, ka daļu apdrošināto zaudējumu uzņemas “parastie” apdrošinātāji, bet atlikušo daļu – pārapdrošinātāji. Tādējādi no apdrošinātāju līdzekļiem segto zaudējumu apmērs ir limitēts, nodrošinot to darbības stabilitāti, bet pārapdrošinātāju iesaiste ir nepieciešama tikai lielāku katastrofu gadījumā. Viss gan atkarīgs no apdrošinātāju un pārapdrošinātāju noslēgtajiem līgumiem.

Var papildināt, ka arī pārapdrošinātāju iesaiste zaudējumu segšanā nav bezgalīga. Zaudējumi tiek segti līgumos noteiktu limitu ietvaros. Tādēļ lielāku katastrofu gadījumā palīdzīga roka ir jāsniedz arī no pašvaldību un/vai valsts budžeta vai pat Eiropas Savienības (ES) līdzekļiem. Piemēram, Čehijā 2024. gadā tika palielināti valsts budžeta izdevumi, lai palīdzētu novērst plūdu radītos postījumus. Polijā pēc 2024. gada plūdiem iedzīvotājiem tika sniegta palīdzība no Aizņēmēju atbalsta fonda. Slovēnijā 2012. gada novembra plūdu radīto zaudējumu segšanai tika piesaistīti arī ES solidaritātes fonda līdzekļi, bet finanšu stabilitāte necieta.

Viss kļūst vēl sarežģītāks, ja gada laikā ir notikušas vairākas lielas dabas katastrofas. Parasti pārapdrošināšanas līgumi ir noslēgti par noteiktu dabas katastrofu skaitu gadā. Ja šis skaits ir sasniegts, tad “parastajam” apdrošinātājam:

• jāmaksā iepriekš noteikta līguma atjaunošanas prēmija,
• līgums jāslēdz no jauna,
• vai apdrošinātājam visi riski jāuzņemas pašam [2].

Tātad jebkurā gadījumā apdrošinātājiem ir jārēķinās ar lielākām izmaksām vai jāriskē, cerot, ka tuvākajā laikā lielākas katastrofas ies secen.

Līdz šim gan apdrošinātāji, gan pārapdrošinātāji ir veiksmīgi tikuši galā ar dabas katastrofu zaudējumiem. Izmaksātās atlīdzības šajos gadījumos aug, tomēr pārsvarā tās līdzsvaro klientu maksājumi (prēmijas). Šeit jāatceras, ka apdrošināšanā būtiska ir ilgtermiņa stratēģija – pakāpeniska rezervju veidošana. Šāda stratēģija ir pamats tam, ka zaudējumi kādā laika periodā nerada kritiskas maksātspējas problēmas.

Lūk, daži piemēri, kas parāda pārapdrošinātāju noturību pret dabas katastrofu riskiem. Eiropas Apdrošināšanas un aroda pensiju iestāde (European Insurance and Occupational Pensions Authority, EIOPA) atzīmē, ka 2011. gads pārapdrošinātājiem bijis viens no smagākajiem, tomēr tie pamanījušies gūt nelielu peļņu. Līdzīga situācija atkārtojās 2017. gadā. 2021. gadā daļa pārapdrošinātāju cieta zaudējumus, tomēr to spēcīgā kapitāla bāze palīdzēja saglabāt sektora noturīgumu. Izaicinošs bija arī 2022. gads ar lielo sausumu (man atmiņā saglabājušies izžuvušās Reinas skati) un 2023. gads, tomēr pārapdrošinātājiem izdevās saglabāt maksātspēju. Savukārt Vācijas centrālā banka raksta, ka 2007. gadā piedzīvotā vētra Kirils un plūdi Lielbritānijā pārapdrošinātājiem ir radījusi zaudējumus.

Attiecībā uz apdrošinātājiem finanšu stabilitātes pārskatos centrālās bankas dažkārt pauž bažas par lielāku dabas katastrofu negatīvo ietekmi uz apdrošinātāju maksātspēju, īpaši attiecībā uz mazākiem apdrošinātājiem. Tomēr jau pēc pusgada vai gada tiek atzīts, ka šoks ir izturēts pārdomātu pārapdrošināšanas programmu dēļ. Polijā šāda situācija tika aktualizēta pēc 2010. gada, bet Slovēnijā – pēc 2023. gada plūdiem.

Dabas katastrofu ietekme uz apdrošinātājiem saistīta arī ar polišu iegādes aktivitāti. Austrijas centrālā banka pēc 2002. gada augusta plūdiem nenovēro lielu ietekmi uz apdrošinātājiem, jo daudzi iedzīvotāji savus īpašumus nav apdrošinājuši tieši pret plūdu risku. Līdzīgi Latvijas Banka atzīmē, ka 2017. gada ilgstošās lietavas un plūdi parādīja to, ka ne visos sektoros apdrošināšana tiek izmantota, īpaši mazo un vidējo uzņēmumu segmentā. EIOPA 2023. gada Eirobarometra rezultāti rāda, ka 30 % respondentu no Latvijas īpašums nav apdrošināts pret dabas katastrofu riskiem. Vēl lielāks šādu respondentu īpatsvars ir no Itālijas, Grieķijas, Bulgārijas, Horvātijas un Maltas.

Kas notiek ar apdrošināšanas polišu cenām?

Novērots, ka pēc lielām dabas katastrofām pārapdrošināšanas cenas aug. Piemēram,  EIOPA norāda, ka 2021. gada plūdos skartajās zonās, tas ir, Vācijā, Šveicē, Austrijā un Beļģijā pārapdrošināšanas cenas pieauga vairāk nekā par 50 %, bet citur Eiropā – vidēji par 5 %. Savukārt “mierīgajos” gados jeb periodos, kad netiek novērotas nozīmīgas dabas katastrofas, pārapdrošināšanas cenas pakāpeniski samazinās. Šo sakarību varam novērot arī 1. attēlā, kur pēc postošām katastrofām 2000., 2001., 2005., 2008., 2011., 2017., 2021. un 2022. gadā cenas strauji pieauga, bet pēc tam atkal samazinājās.

Dabas katastrofas gan nav vienīgais apdrošināšanas cenu ietekmējošais faktors. Būtisks faktors ir arī īpašuma atjaunošanas izmaksas un konkurence jeb apdrošinātāju skaits, kas piedāvā līdzīgus pakalpojumus. Pēdējos gados apdrošinātājiem piesaistīt papildu kapitālu un samazināt cenas ļauj katastrofu obligāciju emisijas iespējas.

Vai cenas ir vienīgais, ko maina apdrošinātāji?

Pārapdrošinātāji, līdzīgi kā apdrošinātāji, var arī samazināt savu piedāvājumu. Pieaugot iedzīvotāju blīvumam un attīstoties apbūvei augsta riska teritorijās, Vācijā radās lieli vētru postījumi 2005. gadā. Pēc tam Vācijas apdrošinātājiem bija ierobežotāka pieeja pārapdrošināšanas produktiem un pieejamais segums nebija tik visaptverošs kā iepriekš.

Runājot par pārapdrošinātājiem, jāpiemin arī fakts, ka tos ietekmē ne tikai dabas katastrofas konkrētā valstī, bet arī Eiropā kopumā un pat citos kontinentos, īpaši ASV. Tas tādēļ, ka pārapdrošinātāji parasti savu darbību izvērš plašāk, diversificējot savus riskus.

Kā ar finanšu stabilitāti plašākā mērogā?

Iepriekš minētie piemēri rāda, ka centrālās bankas kopumā apzinās lielo dabas katastrofu ietekmi tieši uz apdrošināšanas sektoru. Tomēr centrālo banku vidū vēl nav vienota viedokļa par apdrošinātāju sistēmisko ietekmi uz finanšu sektoru. Piemēram, Lietuvas centrālā banka 2021. gadā atzīmē, ka apdrošinātājiem nav lielas sistēmiskas nozīmes, tādēļ dabas katastrofas finanšu stabilitāti būtiski ietekmēt nevar. No otras puses raugoties, ja apdrošināšanas līmenis ir zems, tad paveras citi dabas katastrofu ietekmes kanāli uz finanšu sektoru.

Un patiešām, ietekmi var redzēt arī banku sektorā. Tas galvenokārt skar kredītu piespiedu pārvērtēšanu un zaudējumu atzīšanu [3], un ienākumus nenesošo kredītu (INK) īpatsvara izmaiņas. Tomēr šeit ietekme ir ierobežota – pamatā tiek skartas atsevišķas nozares. Tā Latvijā pēc 2005. gada janvāra vētras INK īpatsvars pieauga koka un kokrūpniecības produktu ražošanā, bet riski bija paaugstināti arī lauksaimniecības, medniecības un mežsaimniecības nozarē. Savukārt Dānijā 2018. gadā sausuma periods kaitēja lauksaimniekiem, kā rezultātā bankām palielinājās kredītu piespiedu pārvērtēšanas izmaksas.

Vairākos gadījumos pēc nozīmīgām katastrofām novērots arī kreditēšanas apjomu pieaugums. Būtisku postījumu gadījumā mājsaimniecībām un uzņēmumiem var nepietikt ar saviem līdzekļiem, lai atjaunotu īpašumus un saimniecisko darbību. Jauni kredīti var būt vajadzīgi arī tad, ja īpašums ir apdrošināts, bet atlīdzības maksājumi kavējas. Kredītu apjoma pieaugums novērots Austrijā pēc 2002. gada augusta plūdiem. Slovēnijā pēc 2023. gada augusta plūdiem kredītu apjoms pieauga nedaudz. Slovēnijas bankas šajā gadījumā bija aizņēmējiem labvēlīgas un izsludināja moratoriju, tomēr tas nebija plaši izmantots. Liela nozīme ir arī adaptācijas pasākumiem – ja īpašums ir atbilstoši sagatavots, tad postījumi nav tik lieli un vajadzība pēc kredītiem var nerasties.

Pārskatos bija minēti arī vairāki piemēri, kad dabas katastrofas ietekmējušas ekonomiku, nevis finanšu stabilitāti tiešā veidā. Austrijā 2006. gadā pēc sausuma perioda, kas būtiski kaitēja lauksaimniecībai, pieauga inflācija. Pāris gadus vēlāk tika atzīmēts, ka sausuma periods un mežu ugunsgrēki palēnināja iekšzemes kopprodukta (IKP) izaugsmi Krievijā 2010. gadā, tādējādi ietekmējot Austrijas ekonomisko sadarbību ar šo valsti.

Vai iemesls īsam dabas katastrofu ietekmes uzskaitījumam ir dažāds katastrofu mērogs dažādās valstīs?

Tā gluži nav. Meklējot informāciju EM-DAT [4] datubāzē par Eiropas valstīm [5], kas Latvijas Bankas pētījumos izmantota jau iepriekš, atklājās, ka finanšu stabilitātes pārskatos pieminētās dabas katastrofas nebūt nav tās lielākās un postošākās [6].

Ko tas varētu nozīmēt? 

• Apdrošinātāji līdz šim tik veiksmīgi tikuši galā ar zaudējumu segšanu, ka pārējie finanšu sektora dalībnieki negatīvās sekas uz savas ādas nav izjutuši? 
• Varbūt katastrofas bieži ir tik lokāls un ātri pārejošs fenomens, ka nedaudz ilgākā un plašākā mērogā skatoties nekādu būtisku ietekmi neredz?

Paraksimies mazliet dabas katastrofu datos, lai saprastu, cik līdzīgas vai atšķirīgas ir Eiropā pieredzētās kataklizmas [7]. To labi parāda klasteru analīze [8].

Latvijā un Eiropā būtiski ir plūdi un vētras. Svarīgi ir arī karstuma viļņi, sausuma periodi un meža ugunsgrēki, tomēr par šiem katastrofu veidiem nav pieejama tik plaša informācija, tādēļ šie analīzē nav iekļauti.

Absolūtos skaitļos bilde ir viennozīmīga – jo lielāka un bagātāka valsts, jo lielāki katastrofu radītie zaudējumi. Tādēļ salīdzināšanai parasti izmanto dažādas attiecības jeb relatīvos rādītājus – zaudējumi pret IKP, cietušo skaits uz 10 000 iedzīvotāju u.tml. Šajā analīzē izmantoti 15 rādītāji [9], no kuriem aprēķinātas galvenās komponentes jeb galvenās kopīgās iezīmes [10].

Neliela atkāpe par galveno komponentu analīzi

Gadījumos, kad ir pieejams liels datu apjoms, bieži tiek izmantotas metodes šo datu “konsolidēšanai”. Citiem vārdiem sakot, sākotnējie dati tiek pārveidoti tā, lai, piemēram, 100 dažādu rādītāju vietā varētu analizēt tikai 10, kas ietver sākotnējo datu galvenās īpašības.

Iedomāsimies šādu analoģiju: mums pieder kāds īpašums, kurā gribam izveidot pārgājienu takas. Lai šīs pārgājienu takas būtu interesantākas, tām ir pēc iespējas jāietver visa īpašuma daudzveidība – meži, pļavas, krūmāji utt. Un, protams, mūsu iespējas nav neierobežotas – mums ir ierobežots laiks un finanses, ko veltīt taku veidošanai.

Šo darbiņu varam veikt vairākos veidos. Šajā rakstā gan minēšu tikai divus.

• Varam izstaigāt īpašumu krustu šķērsu un atzīmēt tās vietas, kuras noteikti gribētu tūristiem parādīt un pēc tam mēģināt šo visu iezīmēt takas formātā. Mazā īpašumā šāda metode varētu būt piemērota, bet lielāka īpašuma gadījumā mēs ne tikai zaudētu daudz laika, bet varbūt pat riskētu apmaldīties procesa gaitā. Šāda pieeja atbilstu visu 100 pieejamo rādītāju analīzei.
• Otrs variants – varam vispirms iegūt īpašuma karti, bet pēc tam šajā kartē iezīmēt izvēlēto taciņu skaitu. Attiecībā uz mums pieejamajiem 100 rādītājiem tas nozīmētu rādītāju vērtību pārveidošanu tādā veidā, lai tās būtu līdzīgas [11]. Pēc tam šiem rādītājiem tiek atrastas galvenās kopīgās pazīmes, kas veido galvenās komponentes. 

Vēl var papildināt, ka ir iespējams redzēt, no kādiem rādītājiem tiek veidotas galvenās komponentes. Grafiski parasti parāda pirmās divas, kas ir vissvarīgākās. Savukārt aprēķinos var izmantot arī vairāk nekā divas komponentes.

Atgriežoties pie dabas katastrofām

Ja mēs skatāmies uz Eiropu un aptveram galvenos dabas katastrofu radīto zaudējumu rādītājus, tad dati neparāda lielas atšķirības starp dažādām valstīm. Citiem vārdiem sakot, nav tā, ka vienā valstu grupā varam novērot līdzīga raksturojuma katastrofas, bet citā valstu grupā tās būtiski atšķiras.

To parāda arī iegūtie klasteri: grupējot dabas katastrofas pēc dažādiem parametriem, katra no iegūtajām grupām jeb klasteriem ietver katastrofas no visdažādākajām valstīm.

Kā redzams 2. attēlā, pirmajā un ceturtajā klasterī ir sagrupētas visas vētras, bet otrajā un trešajā klasterī – plūdi. Šāds dalījums ir loģisks, jo EM-DAT datubāzē atšķirīgi tiek norādīti dabas katastrofu mērogi. Plūdu gadījumā tiek norādīta applūdusī teritorija, bet vētru gadījumā – vēja ātrums [12].

Ar ko atšķiras pirmais no ceturtā un otrais no trešā klastera jeb kā viena plūdu grupa atšķiras no otras un viena vētru grupa – no otras? 2. attēlā redzams, ka lielākas vai mazākas atšķirības redzamas dažādos rādītājos. Dabas katastrofu ilgums kopumā nav būtiski atšķirīgs. Zināmas atšķirības redzamas kopējo zaudējumu apmērā % no IKP. Galvenais dažādu katastrofu atšķirības noteicošais rādītājs ir apdrošināto zaudējumu īpatsvars.

Ja ieskatāmies citos – Eiropas Vides aģentūras (European Environment Agency, EEA) datos par 2000.-2023. gadu, tad zināmas atšķirības valstu starpā var novērot (sk. 4. attēlu). Šie dati aptver vētras, plūdus, karstuma un aukstuma viļņus, sausuma periodus un meža ugunsgrēkus. Vidēji nozīmīgāki zaudējumi reģistrēti Slovēnijā, Bulgārijā, Čehijā, Portugālē, Rumānijā, Latvijā un Horvātijā. Savukārt tādās valstīs kā Zviedrija, Īrija, Francija, Dānija, Malta, Luksemburga, Nīderlande, Norvēģija un Somija zaudējumu apmērs ir neliels.

Šie dati gan neparāda pilnīgu ainu par esošo situāciju, jo dažādām dabas katastrofām ir atšķirīgi ietekmes veidi un ilgums. Tomēr šie dati liecina, ka dabas katastrofas spēj būtiskāk kaitēt mazākām, ekonomiski atvērtām valstīm ar straujāku attīstību. Sekmīga apdrošināšanas sektora darbība līdz šim ir palīdzējusi visai finanšu sistēmai noturēt stabilitāti, piedzīvojot dabas katastrofas.

Tomēr laiki mainās, klimats mainās, dabas katastrofas sagaidāmas arvien nopietnākas. Vai apdrošinātāji arī turpmāk tiks galā? Vai finanšu sistēma arī turpmāk tiks galā? Vai par nākotni jādomā katrai valstij atsevišķi, vai tomēr nepieciešama cieša sadarbība?

Jautājumu ir daudz, bet tie nav atstāti bez ievērības. Finanšu stabilitātes pārskatos centrālās bankas arvien biežāk analizē klimata un dabas riskus un to iespējamo ietekmi uz finanšu sektoru. Bet par to jau citā rakstā…

[1] Šajā pētījumā izmantoti ECB, EIOPA, Austrijas, Beļģijas, Horvātijas, Čehijas, Dānijas, Igaunijas, Francijas, Vācijas, Grieķijas, Ungārijas, Īrijas, Itālijas, Latvijas, Lietuvas, Maltas, Nīderlandes, Norvēģijas, Polijas, Portugāles, Rumānijas, Slovākijas, Slovēnijas, Spānijas, Zviedrijas, Šveices un Lielbritānijas Finanšu stabilitātes pārskati angļu valodā. Netika pētītas citas publikācijas, kas ietver finanšu stabilitātes jautājumus, vai finanšu stabilitātes pārskati citās valodās.

[2] Sk. https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/fsr/financialstabilityreview200412en.pdf un https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/fsr/financialstabilityreview201605.en.pdf

[3] Piemēram, klients ar bankas kredītu ir iegādājies māju, bet tā vētras laikā tiek gandrīz sagrauta. Šajā gadījumā pastāv risks, ka klients nespēs ne māju saremontēt, ne atdot kredītu atbilstoši norunātajam maksājumu grafikam. Sliktākajā gadījumā pēc kāda laika klients kļūs maksātnespējīgs un bankai tādēļ nāksies ciest zaudējumus, jo vismaz daļa kredīta netiks atmaksāta. Lai bankai šādā gadījumā nerastos problēmas ar savu saistību izpildi, kredītu iespējamais vērtības samazinājums tiek novērtēts jau iepriekš un bilances aktīvu vērtība tiek samazināta par attiecīgām aprēķinātajām izmaksām.

[4] Ārkārtas notikumu datubāze, ko uztur Lēvenas Katoļu universitātes (UCLouvain) Katastrofu epidemioloģijas pētniecības centrs (CRED); sk. www.emdat.be. Šajā datubāzē ir iekļautas katastrofas, kas atbilst vismaz vienam no trim kritērijiem: 10 nāves gadījumu (ieskaitot bez vēsts pazudušos), 100 ietekmētu cilvēku (tai skaitā ievainotu vai bez pajumtes palikušu) vai ir lūgums sniegt starptautisku palīdzību vai izsludināta ārkārtas situācija.

[5] Austrija, Beļģija, Bulgārija, Čehija, Dānija, Francija, Grieķija, Horvātija, Igaunija, Itālija, Īrija, Kipra, Latvija, Lietuva, Luksemburga, Nīderlande, Polija, Portugāle, Rumānija, Slovākija, Slovēnija, Spānija, Šveice, Ungārija, Vācija, Zviedrija

[6] Ja skatāmies EM-DAT datus par vētrām un plūdiem, tad, piemēram, Vācijas centrālās bankas pieminētā 2007. gada vētra (Kirils) radīja mazākus zaudējumus (% no IKP) nekā 2021. gada plūdi, kas finanšu stabilitātes pārskatos netika pieminēti.

[7] EM-DAT datubāzes veidotāji iesaka tendenču analīzei izmantot datus, sākot no 2000. gada, lai izvairītos no nepamatotiem secinājumiem. Tādēļ šeit izmantoti dati par 2000.-2023. gadu. Detalizētāk sk. https://doc.emdat.be/docs/known-issues-and-limitations/specific-biases/

[8] Analizējamo objektu grupēšana. Šajā gadījumā izmantoju k-vidējo metodi, kas dabas katastrofas sagrupē tā, lai pēc noteiktiem raksturlielumiem tās atrastos pēc iespējas tuvāk attiecīgo grupu centram.

[9] Katastrofas ilgums; skarto reģionu īpatsvars; sniegtā palīdzība, apdrošinātie zaudējumi, kopējie zaudējumi % no IKP; apdrošinātie zaudējumi un kopējie zaudējumi uz vienu teritorijas vienību; apdrošināto zaudējumu īpatsvars; mirušo skaits, ievainoto skaits, ietekmēto personu skaits, bez pajumtes palikušo iedzīvotāju skaits uz 10 000 iedzīvotāju, kopējie zaudējumi uz vienu ietekmēto personu, vēja ātrums un plūdu teritorija pret kopējo valsts sauszemes teritoriju.

[10] Galvenās komponentes tiek iegūtas galveno komponentu analīzes (principal components analysis) ietvaros. Metode ļauj samazināt modelī iekļaujamo mainīgo skaitu no sākotnēji lielas rādītāju kopas, veidojot mazāku skaitu ar kompozītajiem mainīgajiem, kas ir sākotnējo rādītāju lineāras kombinācijas. Iegūtie kompozītie mainīgie ir savstarpēji nesaistīti, un tie saglabā lielāko daļu informācijas no sākotnējo mainīgo kopas.

[11] Visbiežāk šim nolūkam izmanto standartizēšanu – rādītāju vērtību pārrēķināšanu tādā veidā, lai to vidējā vērtība būtu vienāda ar 0, bet svārstības ap vidējo vērtību nepārsniegtu vienas standartkļūdas vērtību.

[12] Lai klasteru veidošanā varētu izmantot gan vēja ātrumu, gan katastrofas skarto teritoriju, tika pieņemts, ka plūdu gadījumā vēja ātrums ir 5 km/h, bet attiecībā uz vētru darbības teritoriju pieņemta viena vērtība, kas ir mazāka nekā plūdu gadījumā.