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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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La gestion des actifs et des passifs constitue un enjeu majeur pour les compagnies d’assurance, nécessitant une modélisation avancée à travers les modèles ALM. La Directive Solvabilité 2 précise que l’évaluation de ces engagements doit se faire en calculant la meilleure estimation des flux futurs, en tenant compte des garanties financières et des options incluses dans les contrats d’assurance, modélisées à l’aide de trajectoires stochastiques. Dans ce contexte, l’importance du Générateur de Scénarios Economiques (GSE) est soulignée, permettant de prendre en compte les flux asymétriques résultant des mécanismes de participation aux bénéfices et des garanties financières. Toutefois, la nécessité de réduire le nombre de simulations dans le modèle ALM est un sujet actuel, notamment pour les activités d’assurance vie où les interactions entre l’actif et le passif sont complexes. Sur le marché, plusieurs méthodes de réduction de temps de calcul ont été explorées, en particulier celles basées sur la granularité des passifs ou la réduction du nombre de scénarios économiques. Dans le cadre de ce mémoire, différentes méthodes de réduction de simulations ont été développées et testées se basant sur les méthodes proposées par l’EIOPA et des recherches de Y. Chueh sur la mesure de « significativité ». Indépendamment des méthodes retenues, les résultats montrent que l’utilisation d’un générateur de nombres aléatoires hybride permet d’améliorer la précision des estimations. La méthode de cross-validation s’est révélée robuste dans divers environnements économiques et adaptée à un large éventail de portefeuilles d’assurance vie. En conclusion, cette approche offre une approximation précise de la VIF en utilisant un nombre réduit de scénarios, tout en garantissant la fiabilité des résultats dans des conditions variées.
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