La Calculadora de la Tasa de Modificación de Experiencia (EMR) es una herramienta especializada que utilizan las empresas para estimar las primas de sus seguros de compensación laboral. La EMR refleja el historial de seguridad laboral de una empresa comparando las pérdidas reales con las esperadas. Las aseguradoras utilizan esta cifra para ajustar las primas: una EMR más baja implica primas más bajas e indica un mejor desempeño en seguridad.
Esta calculadora ayuda a los empleadores a mantenerse informados y proactivos. Al comprender su historial médico electrónico (HME), las empresas pueden trabajar para mejorar la seguridad laboral y reducir los costos relacionados con las lesiones laborales. Es un componente vital de la planificación financiera en sectores con un alto nivel de mano de obra física, como la construcción, la manufactura y la logística.
Fórmula de la calculadora de la tasa de modificación de la experiencia (EMR)
EMR = (Pérdidas reales + Valor estabilizador) / (Pérdidas esperadas + Valor estabilizador)
Lugar:
- EMR Es la tasa de modificación de la experiencia. Es una cifra adimensional, que suele expresarse con tres decimales (como 0.95).
- Pérdidas reales son el total de reclamaciones presentadas durante el período de experiencia, divididas en:
- Pérdidas primarias: Reclamaciones de menor gravedad, limitadas a un límite establecido
- Pérdidas en exceso: La parte de los reclamos grandes que exceden el límite principal
- Pérdidas esperadas son lo que se espera que pierda una empresa, según la industria, el tamaño y la clase de riesgo
- Valor estabilizador es una constante que reduce las oscilaciones de EMR debido al tamaño pequeño de las empresas
Subfórmulas:
Pérdidas reales = Σ (Pérdidas primarias + Pérdidas en exceso)
Pérdidas esperadas = Nómina × Tasa de pérdida esperada
Esto nos da la fórmula completamente expandida:
EMR = [(Σ Primario + Pérdidas Excedentes) + Valor Estabilizador] / [(Nómina × Tasa de Pérdida Esperada) + Valor Estabilizador]
Cada parte se determina utilizando datos de la industria y registros de nómina, y los valores generalmente se calculan con la ayuda de agencias de calificación de seguros como NCCI.
Tabla de puntos de referencia clave de EMR
Valor de EMR | Interpretación | Impacto en las primas |
---|---|---|
0.80 | Excelente historial de seguridad | 20% de descuento en seguros |
1.00 | Promedio industrial | Estándar premium |
1.20 | Peor que el promedio | Aumento del 20% en la prima |
1.50+ | Perfil de alto riesgo | Prima significativamente más alta |
Término | Descripción |
---|---|
Límite de pérdida primaria | Valor máximo para que una reclamación se considere primaria |
Tasa de pérdida esperada | Estimación de pérdidas por cada $100 de nómina |
Periodo de experiencia | Ventana de 3 años excluyendo el año más reciente |
Ejemplo de calculadora de tasa de modificación de la experiencia (EMR)
Imaginemos una empresa con los siguientes datos:
- Nómina: $2,000,000
- Tasa de pérdida esperada: 0.02 (o $2 por cada $100 de nómina)
- Pérdidas primarias reales: $30,000
- Pérdidas excedentes reales: $10,000
- Valor estabilizador: $5,000
Paso 1: Calcular las pérdidas esperadas
Pérdidas esperadas = 2,000,000 × 0.02 = $40,000
Paso 2: Calcular las pérdidas reales totales
Pérdidas reales = 30,000 + 10,000 = $40,000
Paso 3: Inserte la fórmula
EMR = (40,000 + 5,000) / (40,000 + 5,000) = 1.00
Esta compañía tiene un EMR de 1.00, lo que significa que está exactamente en línea con el promedio del sector. Si reducen las pérdidas, su EMR bajará de 1.00 y sus primas podrían disminuir.
Preguntas frecuentes más comunes
Esta calculadora de seguros comerciales le ayuda a determinar el modificador de riesgo de su compensación laboral. Es especialmente útil para pequeñas y medianas empresas en sectores de alto riesgo.
Sí. Un EMR por debajo de 1.00 muestra que su empresa es más segura que el promedio, lo que a menudo conduce a primas de seguro más bajas.
Por supuesto. Puede mejorar su HCE reduciendo los accidentes laborales, informando las reclamaciones con precisión e implementando un programa de seguridad sólido.