Mémoires d'Actuariat
Utilisation de l'apprentissage statistique à des fins de sélections de trajectoires économiques pour le calcul du Best Estimate
Auteur(s) BOURDON A.
Société Exiom Partners
Année 2024
Confidentiel jusqu'au 23/04/2026
Résumé
Nous étudions l’impact de la sélection de trajectoires économiques risque-neutre à des fins de valorisation du Best-Estimate. Le modèle ALM pouvant être sensible à certains scénarios extrêmes, nous basons notre méthode de sélection sur une notion vraisemblance sous la probabilité historique. Nous construisons donc un critère de rejet à l’aide d’un Wassertein Generative Adversarial Network Bidirectionnal qui permet de quantifier la vraisemblance d’une observation sous une loi de référence en grande dimension. Afin de tester l’efficacité de cette méthode, nous étudions d’abord dans un premier temps l’impact d’une telle sélection sur les hypothèses de martingalité et de market-consistency, où le facteur de risque action est modélisé avec le modèle d’Heston. Dans un second temps, nous appliquons cette méthode à une table de scénarios, nous basons notre sélection sur le facteur de risque action uniquement, où celui-ci est modélisé avec le modèle TVDV. Étant donné la faible granularité des scénarios (pas temporel annuel) et la faible profondeur de l’historique nécessaire à l’entraînement, nous faisons le choix de nous intéresser qu’aux 8 premières années de projection, étant la duration moyenne de notre portefeuille épargne. Nous testons l’impact de la sélection sur les hypothèses de martingalité et de market-consistency, mais étudions également son impact sur l’estimation du Best-Estimate.
Abstract
We study the impact of selecting risk-neutral economic trajectories for Best-Estimate valuation purposes. As the ALM model can be sensitive to certain extreme scenarios, we base our selection method on a notion of likelihood under the historical probability. We therefore construct a rejection criterion using a Wassertein Generative Adversarial Network Bidirectional. To test the effectiveness of this method, we first study the impact of such a selection on the martingality and market-consistency hypotheses, where the equity risk factor is modelled with the Heston model. We then apply this method to a table of scenarios, basing our selection on the equity risk factor alone, where this is modelled using the TVDV model. Given the low granularity of the scenarios (annual time step) and the shallowness of the historical data required for training, we have chosen to focus only on the first 8 years of the projection, which is the average duration of our savings portfolio. We test the impact of selection on the martingality and market-consistency assumptions, but also study its impact on the Best-Estimate.
Auteur(s) BOURDON A.
Société Exiom Partners
Année 2024
Confidentiel jusqu'au 23/04/2026
Résumé
Nous étudions l’impact de la sélection de trajectoires économiques risque-neutre à des fins de valorisation du Best-Estimate. Le modèle ALM pouvant être sensible à certains scénarios extrêmes, nous basons notre méthode de sélection sur une notion vraisemblance sous la probabilité historique. Nous construisons donc un critère de rejet à l’aide d’un Wassertein Generative Adversarial Network Bidirectionnal qui permet de quantifier la vraisemblance d’une observation sous une loi de référence en grande dimension. Afin de tester l’efficacité de cette méthode, nous étudions d’abord dans un premier temps l’impact d’une telle sélection sur les hypothèses de martingalité et de market-consistency, où le facteur de risque action est modélisé avec le modèle d’Heston. Dans un second temps, nous appliquons cette méthode à une table de scénarios, nous basons notre sélection sur le facteur de risque action uniquement, où celui-ci est modélisé avec le modèle TVDV. Étant donné la faible granularité des scénarios (pas temporel annuel) et la faible profondeur de l’historique nécessaire à l’entraînement, nous faisons le choix de nous intéresser qu’aux 8 premières années de projection, étant la duration moyenne de notre portefeuille épargne. Nous testons l’impact de la sélection sur les hypothèses de martingalité et de market-consistency, mais étudions également son impact sur l’estimation du Best-Estimate.
Abstract
We study the impact of selecting risk-neutral economic trajectories for Best-Estimate valuation purposes. As the ALM model can be sensitive to certain extreme scenarios, we base our selection method on a notion of likelihood under the historical probability. We therefore construct a rejection criterion using a Wassertein Generative Adversarial Network Bidirectional. To test the effectiveness of this method, we first study the impact of such a selection on the martingality and market-consistency hypotheses, where the equity risk factor is modelled with the Heston model. We then apply this method to a table of scenarios, basing our selection on the equity risk factor alone, where this is modelled using the TVDV model. Given the low granularity of the scenarios (annual time step) and the shallowness of the historical data required for training, we have chosen to focus only on the first 8 years of the projection, which is the average duration of our savings portfolio. We test the impact of selection on the martingality and market-consistency assumptions, but also study its impact on the Best-Estimate.
