Aktuarinis mokslas tiria finansinę ir draudimo riziką, naudodamas sudėtingus matematinius modelius ir algoritmus. Tai interpretuoja ekonomikos funkcionavimą per tam tikrų įvykių atsiradimo tikimybę.
Aktuaristai yra gerai susipažinę su IT ir rizikos valdymo sistemomis, taip pat kintamaisiais, įtrauktais į finansinius modelius ir testus, atliktus esant stresinėms situacijoms.
Modeliai turi būti realistiški ir labai sėkmingi. Be to, reikia apibrėžti veiksmų formas, jei prognozė nepavyksta, ir protokolus, leidžiančius susidurti su sudėtingomis situacijomis už siūlomų scenarijų ribų.
Todėl šiam mokslui būtina nuolatinė analizė ir testavimas nepalankiausiomis sąlygomis, taip pat investicijos į technologijas, leidžiančias prieigą prie informacijos iš sudėtingų tinklų, kur modelius sudaro keli kintamieji, į kuriuos būtina atsižvelgti.
Aktuarinio mokslo raida
Aktuarinis mokslas turi būti nuolat tobulinamas. Tai įvyko, nes krizės metu patirtos patirtys keičiasi rinkos sąlygomis.
Prieiga prie šios informacijos yra labai sudėtinga, nes kiekviena finansų įmonė kuria savo modelius, siekdama rasti geriausius rezultatus, kurie leistų joms gauti didžiausią naudą.
Kita vertus, modeliai turi būti sutelkti į ekonominę tikrovę, o ne tik pagrįsti praeities įrodymais. Taigi jie turi numatyti galimus ateities rezultatus ir situacijas, kurios gali atsirasti ateinančiais metais, kad apsisaugotų ir parengtų atitinkamas nuostatas.
Be to, modeliai turi būti deterministiniai ir kiekybiškai įvertinti rizikos dydį su tiksliai apibrėžtais tikimybės procentais ir mažomis klaidų ribomis.
Taip pat reikėtų pažymėti, kad būtina nustatyti, kurie buvo kintamieji, kurių nepavyko pasiekti ankstesnėse finansinėse krizėse, norint juos įtraukti į finansinius modelius.
Šiuo metu aktuarijų ekspertų paklausa yra didelė. Tai, nes įmonėms reikalingi specialistai, turintys puikių analitinių įgūdžių. Tam reikia inžinierių, matematikų, fizikų ar ekonomistų, kurie specializuojasi kiekybinės ekonomikos srityse. Visi jie, turintys puikių žinių visų rūšių analizės klausimais, ypač apskaičiuojant įvykių tikimybę ir rizikos scenarijus.