În actuariat, fiecare model poartă două limite fundamentale: limita ontologică și limita epistemologică.
Prima ține despre ce este lumea; a doua, despre ce putem noi ști despre lume. Diferența pare subtilă, dar ignorarea ei produce modele incoerente, rezultate puțin credibile și — mai grav — o încredere falsă în robustețea indicatorilor utilizați în decizii.

Un actuar trebuie să distingă riguros între cele două. Altfel, riscă să explice zgomotul ca fiind structură, sau să trateze incertitudinea ca pe un simplu deficit de date.

Constrângerea ontologică: când realitatea însăși este modelată greșit Link spre

Limita ontologică se referă la faptul că lumea are o structură proprie, independentă de datele noastre. Exemple:

  • distribuția severităților are cozi reale care nu pot fi ignorate prin plafonare și recalibrare ulterioară asumând greșit aditivitatea;
  • comportamentul portofoliului este determinat de mecanisme cauzale, nu doar de corelații temporare.

Un model care ignoră limitele ontologice produce ficțiuni elegante. Un tipar des întâlnit: distribuția normală este folosită pentru că merge bine, dar lumea nu este normală, iar această simplificare este un semn clar că am tăiat din realitatea lumii, nu că am înțeles-o.

Incertitudinea epistemologică: ce putem afla, nu ce e de aflat Link spre

Limita epistemologică ține de informația disponibilă — calitatea datelor, lungimea seriilor, granularitatea, erorile de raportare. Aici apar confuzii frecvente: se penalizează modelul pentru ceea ce nu se poate afla nici măcar în principiu. Exemplu clasic: Tarifarea RCA pe culoarea mașinii sau severitatea funcție de PF/PJ – arată absența noimei: dacă am permite așa ceva, din acel moment modelul nu mai are noimă actuarială, ci eventual doar normă birocratică.

Consecințe asupra modelelor interne și asupra evaluării riscului Link spre

Confundarea celor două limite conduce sistematic la:

  1. Modele calibrate cu încredere excesivă. Parametrii sunt estimați ca și cum procesul ar fi stabil epistemic, deși el este instabil ontologic.

  2. Indicatori de risc care induc în eroare. De exemplu, o valoare la risc care arată calm doar pentru că limita epistemologică a ignorat salturile reale și valorile extreme.

  3. Încredere instituțională artificială. Cultura organizațională confundă nu știm cu nu există, ducând la decizii fragile.

Acesta este defectul structural al multor modele din cadrul Solvency II: realitatea este forțată într-un cadru standardizat, chiar și în zonele unde fenomenul nu poate fi redus în mod legitim la o structură standardizată.
Ironia este că regimul însuși prezintă modelul standard ca soluție provizorie, acceptabilă doar până la dezvoltarea unui model intern adecvat — însă practica a inversat rolurile, instalând o falsă siguranță acolo unde, în mod epistemic, nu există suficientă cunoaștere.

Concluzie Link spre

Actuariatul nu este doar despre formule și calibrări, ci despre înțelegerea corectă a frontierelor cunoașterii. Modelul nu poate depăși lumea și nu poate depăși nici datele — dar poate deveni coerent dacă nu amestecăm aceste două limite.

Limita ontologică ne spune până unde merge realitatea. Limita epistemologică ne spune până unde ajunge cunoașterea științifică.

Confundarea lor este sursa celor mai elegante erori din profesie — erori pe care doar un actuar atent, lucid și dispus să expună inconvenientele le poate preveni.

Această abordare definește practic domeniul Matematicii Actuariale, în special prin teoria credibilității. test Nu este necesar să stăpânești toate detaliile—doar găsește cel mai bun actuar certificat care să construiască modelul adecvat!