Mémoires d'Actuariat
Intégration du risque mortalité dans un générateur de scénarios économiques : évaluation et retraitement de l'impact de la COVID-19 sur la mortalité
Auteur(s) AUTER F.
Société Milliman
Année 2023
Résumé
Un générateur de scénarios économiques (GSE) est un ensemble de modèles (taux, actions, spreads de crédit, inflation, etc.) permettant de simuler aléatoirement des scénarios d’évolution possibles des marchés financiers, qui ont une incidence sur la valeur et les performances de l’actif d’un organisme d’assurance. Néanmoins, en général les GSE n’intègrent pas le risque de mortalité, qui représente un risque majeur en assurance vie. Dans la première partie du mémoire, le risque de mortalité est intégré à un GSE monde-réel. Pour cela, les interactions entre le risque de mortalité et les risques de marché sont étudiées. L'intégration de la mortalité permet la génération de tables de scénarios économiques simulant conjointement les différents facteurs de risque, incluant la mortalité. La seconde partie du mémoire porte sur la modélisation de la mortalité en considérant différents facteurs de risque. La surmortalité exceptionnelle des années 2020 et 2021 due à la pandémie de la COVID-19 suscite des interrogations pour les assureurs et réassureurs, notamment dans le cadre de l'utilisation de leurs modèles internes. Ce mémoire propose des méthodes de retraitement des taux de mortalité impactés par la COVID-19. Par ailleurs, on se propose également dans cette partie d’étendre une approche de modélisation de la mortalité en considérant le facteur de risque climatique. En dernière partie du mémoire, les tables de mortalité générées par le GSE sont testées en entrée d’un modèle de gestion actif-passif (ALM) afin de discuter l’intérêt de l’usage d’une table de mortalité stochastique par rapport à une table déterministe.
Abstract
An economic scenario generator (ESG) is a set of models (interest rates, equities, credit spreads, inflation, etc.) used to randomly simulate possible financial market scenarios that have an impact on the value and performance of an insurance company's assets. However, ESG do not generally include mortality risk, which is a major risk in life insurance. In the first part of the dissertation, mortality risk is integrated into a real-world ESG. To this end, the interactions between mortality risk and market risks are studied. The integration of mortality allows the generation of economic scenario tables that simulate the different risk factors jointly. The second part of the dissertation deals with the modelling of mortality considering different risk factors. The exceptional excess mortality in 2020 and 2021 due to the COVID-19 pandemic raises questions for insurers and reinsurers, particularly when using their internal models. This dissertation proposes methods for adjusting mortality rates impacted by COVID-19. In addition, this section also proposes to extend a mortality modelling approach by considering the climatic risk factor. In the final part of the dissertation, the mortality tables generated by the ESG are tested as inputs to an asset liability management (ALM) model in order to discuss the benefits of using a stochastic mortality table compared with a deterministic table.
Mémoire complet
Auteur(s) AUTER F.
Société Milliman
Année 2023
Résumé
Un générateur de scénarios économiques (GSE) est un ensemble de modèles (taux, actions, spreads de crédit, inflation, etc.) permettant de simuler aléatoirement des scénarios d’évolution possibles des marchés financiers, qui ont une incidence sur la valeur et les performances de l’actif d’un organisme d’assurance. Néanmoins, en général les GSE n’intègrent pas le risque de mortalité, qui représente un risque majeur en assurance vie. Dans la première partie du mémoire, le risque de mortalité est intégré à un GSE monde-réel. Pour cela, les interactions entre le risque de mortalité et les risques de marché sont étudiées. L'intégration de la mortalité permet la génération de tables de scénarios économiques simulant conjointement les différents facteurs de risque, incluant la mortalité. La seconde partie du mémoire porte sur la modélisation de la mortalité en considérant différents facteurs de risque. La surmortalité exceptionnelle des années 2020 et 2021 due à la pandémie de la COVID-19 suscite des interrogations pour les assureurs et réassureurs, notamment dans le cadre de l'utilisation de leurs modèles internes. Ce mémoire propose des méthodes de retraitement des taux de mortalité impactés par la COVID-19. Par ailleurs, on se propose également dans cette partie d’étendre une approche de modélisation de la mortalité en considérant le facteur de risque climatique. En dernière partie du mémoire, les tables de mortalité générées par le GSE sont testées en entrée d’un modèle de gestion actif-passif (ALM) afin de discuter l’intérêt de l’usage d’une table de mortalité stochastique par rapport à une table déterministe.
Abstract
An economic scenario generator (ESG) is a set of models (interest rates, equities, credit spreads, inflation, etc.) used to randomly simulate possible financial market scenarios that have an impact on the value and performance of an insurance company's assets. However, ESG do not generally include mortality risk, which is a major risk in life insurance. In the first part of the dissertation, mortality risk is integrated into a real-world ESG. To this end, the interactions between mortality risk and market risks are studied. The integration of mortality allows the generation of economic scenario tables that simulate the different risk factors jointly. The second part of the dissertation deals with the modelling of mortality considering different risk factors. The exceptional excess mortality in 2020 and 2021 due to the COVID-19 pandemic raises questions for insurers and reinsurers, particularly when using their internal models. This dissertation proposes methods for adjusting mortality rates impacted by COVID-19. In addition, this section also proposes to extend a mortality modelling approach by considering the climatic risk factor. In the final part of the dissertation, the mortality tables generated by the ESG are tested as inputs to an asset liability management (ALM) model in order to discuss the benefits of using a stochastic mortality table compared with a deterministic table.
Mémoire complet
