Optimisation de l’étape de régression de l’approche Least Square Monte Carlo

L'Institut des actuaires a le plaisir de vous inviter à la présentation du mémoire de Marine Chéret sur le thème : Optimisation de l’étape de régression de l’approche Least Square Monte Carlo.

Cette présentation aura lieu mercredi 18 mai à 12h30.

Vous pouvez vous inscrire ICI

Assister à cette conférence vous permettra d'ajouter 6 points à votre score de Perfectionnement Professionnel Continu (PPC).

Résumé :
Dans le cadre de l’utilisation d’un modèle interne, le SCR peut être calculé par projection de la distribution des Fonds Propres stressés.
Pour projeter la distribution du BE stressé, il est possible d'adopter l’approche de Least Square Monte Carlo (LSMC), visant à construire une fonction paramétrique du BE stressé en fonction des facteurs de risques identifiés.
Cette étude a cherché à challenger la calibration de cette fonction proxy du BE par des modèles de Machine Learning. Pour cela 4 modèles ont été calibrés, puis leurs performances ont été comparées à l’approche actuelle. Puis, nous avons analysé l’impact sur le SCR qu’aurait un changement de la fonction paramétrique du BE dans le calcul du SCR.