Mémoires d'Actuariat
Mise en place d'un outil d'aide à la décision pour l'optimisation de la réassurance des assureurs non-vie
Auteur(s) BOIDI K. E.
Société Exiom Partners
Année 2023
Résumé
La réassurance se définit comme le processus par lequel un assureur direct transfère une partie de ses risques à un réassureur, contre le paiement d’une prime de réassurance. Ce mécanisme permet de réduire l'exposition aux risques de fréquence et de sévérité, mais aussi d'optimiser la gestion du capital et la solvabilité dans le cadre de la réglementation Solvabilité II. La réassurance constitue ainsi un levier stratégique pour le pilotage des risques et des résultats techniques des compagnies d’assurance. Ce mémoire présente une méthodologie pour évaluer l’efficacité de différents types de traités de réassurance (proportionnels et non-proportionnels) et sélectionner ceux qui maximisent l’efficience en termes de protection contre la sinistralité. Il prend en compte des projections "as-if", des facteurs externes tels que l'inflation, et une modélisation précise de la sinistralité à travers des techniques de simulations stochastiques, notamment les simulations Monte-Carlo, afin d’établir la frontière efficiente des traités. L’étude inclut également une revue des approches de résolution des problèmes multi-objectifs, telles que les méthodes heuristiques, pour identifier l’ensemble des solutions optimales. L'utilisation de l'algorithme d'optimisation par essaims particulaires est explorée afin de parcourir l’univers des traités de réassurance disponibles, tout en assurant une convergence vers une solution optimale. Enfin, l’analyse se penche sur la diversification des risques inter-lignes de business et l’impact de la corrélation entre ces dernières sur les indicateurs de performance globale d’un portefeuille, améliorant ainsi l’efficience des couvertures de réassurance.
Abstract
Reinsurance refers to the process by which a primary insurer transfers a portion of its risks to a reinsurer in exchange for a reinsurance premium. This mechanism serves to mitigate exposure to both frequency and severity risks, while optimizing capital management and solvency under Solvency II regulations. As such, reinsurance acts as a strategic tool for managing risk and enhancing the technical results of insurance companies. This thesis proposes a methodology for evaluating the effectiveness of various types of reinsurance treaties (both proportional and non-proportional) and selecting those that maximize efficiency in terms of loss protection. The approach incorporates "as-if" projections, external factors such as inflation, and precise loss modeling using stochastic simulation techniques, particularly Monte Carlo simulations, to identify the efficient frontier of reinsurance treaties. Additionally, the study reviews multi-objective problem-solving approaches, including heuristic methods, to identify the set of optimal solutions. The use of particle swarm optimization algorithms is explored to navigate the universe of available reinsurance treaties while ensuring convergence toward an optimal solution. Finally, the analysis addresses the diversification of risks across business lines and examines the impact of inter-line correlations on the overall portfolio's performance indicators, thereby enhancing the efficiency of reinsurance coverage.
Mémoire complet
Auteur(s) BOIDI K. E.
Société Exiom Partners
Année 2023
Résumé
La réassurance se définit comme le processus par lequel un assureur direct transfère une partie de ses risques à un réassureur, contre le paiement d’une prime de réassurance. Ce mécanisme permet de réduire l'exposition aux risques de fréquence et de sévérité, mais aussi d'optimiser la gestion du capital et la solvabilité dans le cadre de la réglementation Solvabilité II. La réassurance constitue ainsi un levier stratégique pour le pilotage des risques et des résultats techniques des compagnies d’assurance. Ce mémoire présente une méthodologie pour évaluer l’efficacité de différents types de traités de réassurance (proportionnels et non-proportionnels) et sélectionner ceux qui maximisent l’efficience en termes de protection contre la sinistralité. Il prend en compte des projections "as-if", des facteurs externes tels que l'inflation, et une modélisation précise de la sinistralité à travers des techniques de simulations stochastiques, notamment les simulations Monte-Carlo, afin d’établir la frontière efficiente des traités. L’étude inclut également une revue des approches de résolution des problèmes multi-objectifs, telles que les méthodes heuristiques, pour identifier l’ensemble des solutions optimales. L'utilisation de l'algorithme d'optimisation par essaims particulaires est explorée afin de parcourir l’univers des traités de réassurance disponibles, tout en assurant une convergence vers une solution optimale. Enfin, l’analyse se penche sur la diversification des risques inter-lignes de business et l’impact de la corrélation entre ces dernières sur les indicateurs de performance globale d’un portefeuille, améliorant ainsi l’efficience des couvertures de réassurance.
Abstract
Reinsurance refers to the process by which a primary insurer transfers a portion of its risks to a reinsurer in exchange for a reinsurance premium. This mechanism serves to mitigate exposure to both frequency and severity risks, while optimizing capital management and solvency under Solvency II regulations. As such, reinsurance acts as a strategic tool for managing risk and enhancing the technical results of insurance companies. This thesis proposes a methodology for evaluating the effectiveness of various types of reinsurance treaties (both proportional and non-proportional) and selecting those that maximize efficiency in terms of loss protection. The approach incorporates "as-if" projections, external factors such as inflation, and precise loss modeling using stochastic simulation techniques, particularly Monte Carlo simulations, to identify the efficient frontier of reinsurance treaties. Additionally, the study reviews multi-objective problem-solving approaches, including heuristic methods, to identify the set of optimal solutions. The use of particle swarm optimization algorithms is explored to navigate the universe of available reinsurance treaties while ensuring convergence toward an optimal solution. Finally, the analysis addresses the diversification of risks across business lines and examines the impact of inter-line correlations on the overall portfolio's performance indicators, thereby enhancing the efficiency of reinsurance coverage.
Mémoire complet
