sigma explorer (sigma-explorer.com) je velice užitečným datovým nástrojem vytvořeným a spravovaným světově největší zajišťovnou Swiss Re. Hlavními výhodami je volná přístupnost, jednoduchost ovládání. možnosti exportu výstupů v nejčastěji užívaných formátech a přehlednost obsažených informací.
Již půl století vydává Swiss Re institute pro odbornou veřejnost články, publikace, data sety, pořádá konference, skrze něž prezentuje výsledky analýz a výzkumu v oblastech statistiky, modelování rizika pro podporu rozhodování risk managementu nejen vlastních klientů. Všechny články i publikace jsou dohledatelné na webových stránkách Swiss Re institutu swissre.com/institute/
Procházet všechny jednotlivé publikace a články je samozřejmě zdlouhavé a nepohodlné. Proto Swiss Re vytvořilo nástroj sigma explorer, který výstupní data zobrazuje v jednom integrovaném grafickém rozhraní s mnoha interaktivními možnostmi.[1]
Po pravé straně homepage se nachází výběr hlavních tematických skupin časových řad, které sigma explorer nabízí. Tyto skupiny jsou: 1. Catastrophes, 2. World Insurance premiuns, 3. Macroeconomic resilience index, 4. Insurance resilience index and protection gap
Vzhledem k široké variaci možných výstupů budu prezentovat od některých skupiny možné grafické datové výstupy odpovídající na jednoduchou otázku, na níž v rámci každé kategorie budu hledat odpověď.
Otázka: Je pravdivé tvrzení, že změna klimatu dochází k častějším přírodním katastrofám?
Odpověď nalezneme v kategorii řad Catastrophes. Nejvhodnější zobrazení bude Line Chart, Data Set – Number of events a Peril type – Natural Catstrophes:
Výstup bude vypadat takto:
Vzestupný trend počtu přírodních je na časové řadě od roku 1970 zřetelně vidět. Nástroj nabízí možnost exportu grafu ve formátech .png, .jpg, .pdf
Otázka: Jaká zemětřesení byla za posledních 30 let v Asii nejsmrtelnější?
Pro porovnání jednotlivých katastrof je sigma explorer nejlepším nástrojem, který je bezplatně a neomezeně přístupný. Nabízí možnosti vizualizace na mapu světa, výběr příčiny katastrofy, lze zvolit region a srovnávací měřítko, jak je vidět na obrázku níže:
Samotný výstup je na obrázku níže, kde velikost zabarveného kruhů odpovídá počtu obětí. Pokud bychom ve výběru možností zvolili jiný Data set, velikost kruhů by odpovídala Data setu a v případě volby zobrazení více Perils najednou budou kruhy odlišeny i barevně.
Jak je vidět na obrázku, tak v počtu obětí byla nejničivější zemětřesení v Indonésii a střední Číně. Pokud klikneme na kruh vybrané katastrofy, zobrazí se výstup poskytující stručný popis události a základní statistiky. Pro srovnání uvádím hned dva pod sebou:
Otázka: Jaký je rozdíl v penetraci životního pojištění na vyspělých a rozvojových trzích
Penetrací pojištění můžeme rozumět jako relativním výdajům na pojistnou ochranu k HDP dané země. Je třeba upozornit, že nelze bez dalšího vyvozovat závěry o úrovni ochrany pojištěných v dané zemi, protože každá země má jinak nastavený daňový systém, kde mnohde jsou rezervotvorná životní různými formami podporována, sociální systém a jinou demografii. Výstup pak můžeme zvolit na světové mapě takto:
Samotný výstup je níže, kdy můžeme měnit posuvníkem v horní části rok, za který chceme data zobrazit:
Každá země je barevně rozlišena podle intervalu výše procentních výdajů na HDP své ekonomiky. Můžeme také vidět, že některé méně vyspělé trhy nejsou zastoupeny vůbec, protože Swiss Re nemá dostatečná nebo žádná data.
Po rozkliknutí vybrané země se nám zobrazí výstup shrnující základní relevantní statistiky pojistného trhu, kde můžeme zvolit mezi zobrazením pro jeden rok nebo časovou řadou. Po najetí kurzoru myši na bod na křivce zobrazené v grafu se zobrazí konkrétní výše hodnoty pro daný rok.
Dalšími kategoriemi jsou Macroeconomic resilience index a Insurance resilience index and protection gap, které jsou srozumitelné jen pro odbornou veřejnost se znalostí metodologie a kontextu. Rozhodl jsem se proto je zde neuvádět.
Zdroj:
[1] Kompletní metodologie dat je dostupná na https://www.sigma-explorer.com/documentation/Methodology_sigma-explorer.com.pdf
