Mémoires d'Actuariat
Allocation stratégique d'actifs sous contrainte de SCR - Construction d'un proxy du SCR en fonction de l'allocationcible d'actifs par des modèles de régression
Auteur(s) DETCHINLI B.
Société WTW
Année 2023
Résumé
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.
Abstract
In less than two years since the covid 19 pandemic, the economic context has changed considerably. By 12/31/2022, it was marked by high inflation, a rapid rise in interest rates and high volatility on the financial markets. Life insurance companies are not immune to this sudden change. They need to review their investment policies to ensure their solvency and profitability. In concrete terms, these investment policies aim to find the right allocation of the portfolio of assets to be held in order to maximize the portfolio's ultimate wealth, and to minimize the risk taken in doing so. The nature of the business requires life insurers to use complex asset/liability management or ALM models, while complying with prudential standards. One of the prudential constraints to which life insurers are subject is precisely the provisioning of an SCR capital charge to ensure solvency over one year with a probability of 99.5%. This capital charge is costly for the insurer, who has every interest in reducing it as much as possible. Insurers therefore need to add an SCR constraint to the maximization/minimization problem described above, in line with their risk appetite. However, the implementation of such a computational process is hampered by severe operational constraints, notably limited computational resources (external servers etc....), limited human resources, short and incompressible production lead times, etc. This thesis proposes an approach for taking into account the SCR in determining the optimal strategic asset allocation; it consists in calibrating a proxy of the SCR as a function of the asset allocation.
Mémoire complet
Auteur(s) DETCHINLI B.
Société WTW
Année 2023
Résumé
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.
Abstract
In less than two years since the covid 19 pandemic, the economic context has changed considerably. By 12/31/2022, it was marked by high inflation, a rapid rise in interest rates and high volatility on the financial markets. Life insurance companies are not immune to this sudden change. They need to review their investment policies to ensure their solvency and profitability. In concrete terms, these investment policies aim to find the right allocation of the portfolio of assets to be held in order to maximize the portfolio's ultimate wealth, and to minimize the risk taken in doing so. The nature of the business requires life insurers to use complex asset/liability management or ALM models, while complying with prudential standards. One of the prudential constraints to which life insurers are subject is precisely the provisioning of an SCR capital charge to ensure solvency over one year with a probability of 99.5%. This capital charge is costly for the insurer, who has every interest in reducing it as much as possible. Insurers therefore need to add an SCR constraint to the maximization/minimization problem described above, in line with their risk appetite. However, the implementation of such a computational process is hampered by severe operational constraints, notably limited computational resources (external servers etc....), limited human resources, short and incompressible production lead times, etc. This thesis proposes an approach for taking into account the SCR in determining the optimal strategic asset allocation; it consists in calibrating a proxy of the SCR as a function of the asset allocation.
Mémoire complet
