Schlechte Aussichten

Swiss Re rechnet mit weiteren Naturkatastrophen-Schäden - Aktie tiefer


Swiss Re rechnet mit weiteren Naturkatastrophen-Schäden - Aktie tiefer

Die verheerenden Waldbrände in Los Angeles und andere Naturgefahren könnten der Versicherungsbranche laut einer Studie in diesem Jahr versicherte Schäden von 145 Milliarden US-Dollar einbrocken.

Werte in diesem Artikel

Von 2023 auf 2024 sei die Summe bereits von 115 auf 137 Milliarden Dollar gestiegen, heißt es in einer am Dienstag veröffentlichten Studie des weltweit zweitgrößten Rückversicherers Swiss Re. Wenn ein schwerer Hurrikan oder ein starkes Erdbeben ein dicht besiedeltes Stadtgebiet trifft, könnten es in einem Spitzenjahr sogar 300 Milliarden Dollar oder mehr werden.

Werbung

Im Schnitt der vergangenen zehn Jahre lagen die versicherten Schäden durch Naturkatastrophen der Swiss Re zufolge lediglich bei 98 Milliarden Dollar. Im Januar hatten die Waldbrände in Los Angeles jedoch schon immense Zerstörungen angerichtet. Die Schäden dürften die Erst- und Rückversicherer nach Einschätzung der Swiss Re etwa 40 Milliarden Dollar kosten.

Die sogenannten primären Gefahren wie Hurrikane und Erdbeben stellen laut der Studie zwar weiterhin die größten Risiken dar. Dass die versicherten Schäden in diesem Jahr weiter steigen dürften, erklärt die Swiss Re jedoch vor allem mit sekundären Gefahren wie schweren Gewittern, Überschwemmungen und Waldbränden.

Die Swiss Re-Aktie notiert an der Schweizer Börse zeitweise 0,52 Prozent tiefer bei 144,10 CHF.

ZÜRICH (dpa-AFX)

Bildquellen: Swiss Re, Swiss Re

Aktuelle Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft Aktie News

Werbung

Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft Analysen

Um die Übersicht zu verbessern, haben Sie die Möglichkeit, die Analysen für Münchener Rückversicherungs-Gesellschaft nach folgenden Kriterien zu filtern.

Alle: Alle Empfehlungen

Buy: Kaufempfehlungen wie z.B. "kaufen" oder "buy"
Hold: Halten-Empfehlungen wie z.B. "halten" oder "neutral"
Sell: Verkaufsempfehlungn wie z.B. "verkaufen" oder "reduce"