Mémoires d'Actuariat
Best-Estimate S2 : Quelle approche pour les arbitrages en assurance-vie?
Auteur(s) BARTNIG G.
Société Assurances du Crédit Mutuel
Année 2024
Confidentiel jusqu'au 06/12/2026
Résumé
Les contrats d’assurance-vie multisupports offrent aux investisseurs la possibilité de diversifier leurs placements en investissant à la fois dans un support sécurisé, le fonds Euros, garantissant l'épargne investie, et dans des supports risqués, les unités de compte (UC). L'option d’arbitrage permet aux assurés de réorienter une partie de leur épargne entre le support sécurisé et les supports risqués, selon leurs préférences et les conditions du marché. L’option d’arbitrage a un impact sur le passif de l'assureur, dans la mesure où les besoins en fonds propres varient en fonction des choix d'investissement des assurés, d’autant plus dans le contexte actuel de crises économiques et de fluctuation des taux d'intérêts. L'objectif principal de ce mémoire est de comprendre les facteurs qui influencent les arbitrages des assurés et de proposer une nouvelle modélisation pour tenir compte de cette dynamique. Cette exploration s’appuie sur différentes méthodes statistiques, allant des recherches graphiques plus simples aux séries temporelles. Les variables classiques, telles que l’âge, l’ancienneté, la taille du contrat, la famille de produit ou encore la part d’UC au sein du contrat n’ont pas permis d’identifier de sous-populations avec des comportements d’arbitrages différents, ce qui amène à conclure sur l’absence d’arbitrages structurels. La suite, focalisée sur les liens entre les données de marché et la décision d’arbitrage, ne permet pas plus de construire de relation explicite. Enfin, faute de pouvoir prévoir l’évolution des arbitrages, nous avons testé la modélisation de taux d’arbitrages aléatoires, mais sans résultats probants. La modélisation des arbitrages finalement est remise en question.
Abstract
Multisupport life insurance policies offer investors the opportunity to diversify their investments by allocating funds to both a secure option, the Euro fund, ensuring invested savings, and riskier options, the Unit-Linked accounts (UL). The arbitrage option allows policyholders to reallocate a portion of their savings between the secure and risky options based on their preferences and market conditions. The arbitrage option has an impact on the insurer's liability, as capital requirements vary depending on policyholders' investment choices, especially in the current context of economic crises and interest rate fluctuations. The main objective of this thesis is to understand the factors influencing policyholders' arbitrages and to propose a new model to account for this dynamic. This exploration relies on various statistical methods, ranging from simpler graphical analyses to time series studies. Classical variables such as age, seniority, contract size, product family, or the share of UC within the contract did not identify sub-populations with different arbitration behaviors, leading to the conclusion of the absence of structural arbitrages. The subsequent focus on the links between market data and arbitrage decisions also failed to establish an explicit relationship. Lastly, in the absence of predicting arbitration trends, we tested modeling random arbitration rates without conclusive results. The modeling of arbitrages is ultimately being called into question.
Auteur(s) BARTNIG G.
Société Assurances du Crédit Mutuel
Année 2024
Confidentiel jusqu'au 06/12/2026
Résumé
Les contrats d’assurance-vie multisupports offrent aux investisseurs la possibilité de diversifier leurs placements en investissant à la fois dans un support sécurisé, le fonds Euros, garantissant l'épargne investie, et dans des supports risqués, les unités de compte (UC). L'option d’arbitrage permet aux assurés de réorienter une partie de leur épargne entre le support sécurisé et les supports risqués, selon leurs préférences et les conditions du marché. L’option d’arbitrage a un impact sur le passif de l'assureur, dans la mesure où les besoins en fonds propres varient en fonction des choix d'investissement des assurés, d’autant plus dans le contexte actuel de crises économiques et de fluctuation des taux d'intérêts. L'objectif principal de ce mémoire est de comprendre les facteurs qui influencent les arbitrages des assurés et de proposer une nouvelle modélisation pour tenir compte de cette dynamique. Cette exploration s’appuie sur différentes méthodes statistiques, allant des recherches graphiques plus simples aux séries temporelles. Les variables classiques, telles que l’âge, l’ancienneté, la taille du contrat, la famille de produit ou encore la part d’UC au sein du contrat n’ont pas permis d’identifier de sous-populations avec des comportements d’arbitrages différents, ce qui amène à conclure sur l’absence d’arbitrages structurels. La suite, focalisée sur les liens entre les données de marché et la décision d’arbitrage, ne permet pas plus de construire de relation explicite. Enfin, faute de pouvoir prévoir l’évolution des arbitrages, nous avons testé la modélisation de taux d’arbitrages aléatoires, mais sans résultats probants. La modélisation des arbitrages finalement est remise en question.
Abstract
Multisupport life insurance policies offer investors the opportunity to diversify their investments by allocating funds to both a secure option, the Euro fund, ensuring invested savings, and riskier options, the Unit-Linked accounts (UL). The arbitrage option allows policyholders to reallocate a portion of their savings between the secure and risky options based on their preferences and market conditions. The arbitrage option has an impact on the insurer's liability, as capital requirements vary depending on policyholders' investment choices, especially in the current context of economic crises and interest rate fluctuations. The main objective of this thesis is to understand the factors influencing policyholders' arbitrages and to propose a new model to account for this dynamic. This exploration relies on various statistical methods, ranging from simpler graphical analyses to time series studies. Classical variables such as age, seniority, contract size, product family, or the share of UC within the contract did not identify sub-populations with different arbitration behaviors, leading to the conclusion of the absence of structural arbitrages. The subsequent focus on the links between market data and arbitrage decisions also failed to establish an explicit relationship. Lastly, in the absence of predicting arbitration trends, we tested modeling random arbitration rates without conclusive results. The modeling of arbitrages is ultimately being called into question.
