Mémoires d'Actuariat
Réduction du nombre de simulations risque-neutre dans un modèle ALM
Auteur(s) TONIN A.
Société Milliman
Année 2024
Résumé
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. Mots clés : ALM, VIF, TVOG, réduction de simulations, générateur de scénarios économiques, générateur de nombres aléatoires
Abstract
Asset and Liability Management is a major challenge for insurance companies, requiring advanced modelling using ALM models. The Solvency 2 Directive specifies that the estimation of the liabilities must take into account financial options and guarantees included in insurance contracts, modelled using stochastic trajectories. In this context, the importance of the Economic Scenario Generator (ESG) is emphasised, enabling asymmetric cash-flows resulting from profit-sharing mechanisms and financial guarantees to be taken into account. However, the need to reduce the number of simulations in the ALM model is a current issue, particularly for life insurance business where the interactions between assets and liabilities are complex. On the market, several methods of reducing run time have been explored, in particular those based on the granularity of liabilities or the reduction in the number of economic scenarios. In this report, various simulation reduction methods have been developed and tested, based on the methods proposed by the EIOPA and the research of Y. Chueh on the measure of “significance”. Regardless of the methods used, the results show that the use of a hybrid random number generator improves the precision of the estimates. The cross-validation method proved to be robust in various economic environments and suitable for a large variety of life insurance portfolios. In conclusion, this approach offers an accurate approximation of the VIF using a reduced number of scenarios, while guaranteeing the accuracy of the results under a variety of conditions. Keywords: ALM, VIF, TVOG, reduction of simulations, economic scenario generator, random number generator.
Mémoire complet
Auteur(s) TONIN A.
Société Milliman
Année 2024
Résumé
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. Mots clés : ALM, VIF, TVOG, réduction de simulations, générateur de scénarios économiques, générateur de nombres aléatoires
Abstract
Asset and Liability Management is a major challenge for insurance companies, requiring advanced modelling using ALM models. The Solvency 2 Directive specifies that the estimation of the liabilities must take into account financial options and guarantees included in insurance contracts, modelled using stochastic trajectories. In this context, the importance of the Economic Scenario Generator (ESG) is emphasised, enabling asymmetric cash-flows resulting from profit-sharing mechanisms and financial guarantees to be taken into account. However, the need to reduce the number of simulations in the ALM model is a current issue, particularly for life insurance business where the interactions between assets and liabilities are complex. On the market, several methods of reducing run time have been explored, in particular those based on the granularity of liabilities or the reduction in the number of economic scenarios. In this report, various simulation reduction methods have been developed and tested, based on the methods proposed by the EIOPA and the research of Y. Chueh on the measure of “significance”. Regardless of the methods used, the results show that the use of a hybrid random number generator improves the precision of the estimates. The cross-validation method proved to be robust in various economic environments and suitable for a large variety of life insurance portfolios. In conclusion, this approach offers an accurate approximation of the VIF using a reduced number of scenarios, while guaranteeing the accuracy of the results under a variety of conditions. Keywords: ALM, VIF, TVOG, reduction of simulations, economic scenario generator, random number generator.
Mémoire complet
