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ICA LIVE: Workshop "Diversity of Thought #14
Italian National Actuarial Congress 2023 - Plenary Session with Frank Schiller
Italian National Actuarial Congress 2023 - Parallel Session on "Science in the Knowledge"
Italian National Actuarial Congress 2023 - Parallel Session with Lutz Wilhelmy, Daniela Martini and International Panelists
Italian National Actuarial Congress 2023 - Parallel Session with Kartina Thompson, Paola Scarabotto and International Panelists
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actuview
En moins de deux ans après la pandémie de covid 19, le contexte économique a considérablement évolué. Il est marqué au 31/12/2022 par une forte inflation, une remontée rapide des taux d’intérêts et une forte volatilité sur les marchés financiers. Les compagnies d’assurance-vie ne sont pas insensibles à ce changement brusque. Elles doivent revoir leurs politiques d’investissement afin d’assurer leurs solvabilités et leurs rentabilités. Concrètement, ces politiques d’investissement visent à trouver l’allocation du portefeuille d’actifs à détenir afin de maximiser la richesse finale du portefeuille, et à minimiser le risque pris pour cela. La nature de l’activité amène les assureurs-vie à utiliser des modèles complexes de gestion actif/passif ou modèles ALM tout en respectant les normes prudentielles. L’une des contraintes prudentielles auxquelles est soumis l’assureur-vie est justement le provisionnement d’une charge en capital SCR pour assurer sa solvabilité sur un an avec une probabilité de 99.5%. L'immobilisation de cette charge en capital s’avère être coûteuse pour l’assureur qui a tout intérêt à l’amenuiser le plus possible. Les assureurs doivent donc ajouter au problème de maximisation/minimisation énoncé précédemment, une contrainte de SCR, en lien avec son appétence au risque. Cependant, de fortes contraintes opérationnelles complexifient la mise en œuvre d’un tel processus calculatoire, notamment les limites en ressources de calculs (serveurs externes etc.…), ressources humaines limitées, délais de production courts et incompressibles etc. Ce mémoire propose une approche de prise en compte du SCR dans la détermination de l’allocation stratégique optimale d’actifs ; elle consiste à calibrer un proxy du SCR en fonction de l’allocation d’actifs.
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