Mémoires d'Actuariat
Optimisation de stratégie d’allocation d’actifs en ALM à l’aide de la méta-modélisation et de l’optimisation bayésienne
Auteur(s) PEILLERON T.
Société Nexialog Consulting
Année 2024
Confidentiel jusqu'au 09/07/2026
Résumé
Face aux défis de gestion des portefeuilles d'assurance vie, ce travail se concentre sur l'élaboration de stratégies visant à concilier la maximisation du rendement et la minimisation du risque, en mettant l'accent sur deux métriques spécifiques : la Value in Force (VIF) pour évaluer le rendement, et le Capital de Solvabilité Requis (SCR) pour mesurer le risque. L'application de la méta-modélisation et de l'optimisation bayésienne émerge comme une solution innovante, offrant une approche plus efficace et moins chronophage par rapport aux méthodes traditionnelles d'optimisation des allocations stratégiques d'actifs. Ces techniques avancées permettent une modélisation plus précise des interactions complexes entre actifs et passifs, et facilitent la prise de décision dans un environnement financier de plus en plus volatil et réglementé. À travers une analyse rigoureuse, ce mémoire vise à démontrer comment la méta-modélisation et l'optimisation bayésienne peuvent transformer la gestion des portefeuilles d'assurance vie en optimisant la VIF tout en contrôlant le SCR. L'étude s'appuie sur des simulations et des analyses quantitatives pour évaluer l'efficacité de ces approches, offrant ainsi aux acteurs de l'assurance des perspectives nouvelles pour améliorer la performance financière tout en maîtrisant le risque associé à leurs portefeuilles. Mots-clés : Value in Force (VIF), Solvency Capital Requirement (SCR), méta-modélisation, optimisation bayésienne, allocation stratégique.
Abstract
Faced with the challenges of managing life insurance portfolios, this work focuses on the development of strategies aimed at reconciling the maximization of return and the minimization of risk, with an emphasis on two specific metrics: Value in Force (VIF) to assess return, and Solvency Capital Requirement (SCR) to measure risk. The application of meta-modeling and Bayesian optimization is emerging as an innovative solution, offering a more efficient and less time-consuming approach than traditional methods of optimizing strategic asset allocations. These advanced techniques enable more accurate modeling of the complex interactions between assets and liabilities and facilitate decision-making in an increasingly volatile and regulated financial environment. Through rigorous analysis, this thesis aims to demonstrate how meta-modeling and Bayesian optimization can transform the management of life insurance portfolios by optimizing VIF while controlling SCR. The study uses simulations and quantitative analysis to assess the effectiveness of these approaches, offering insurance players new perspectives for improving financial performance while controlling the risk associated with their portfolios.
Auteur(s) PEILLERON T.
Société Nexialog Consulting
Année 2024
Confidentiel jusqu'au 09/07/2026
Résumé
Face aux défis de gestion des portefeuilles d'assurance vie, ce travail se concentre sur l'élaboration de stratégies visant à concilier la maximisation du rendement et la minimisation du risque, en mettant l'accent sur deux métriques spécifiques : la Value in Force (VIF) pour évaluer le rendement, et le Capital de Solvabilité Requis (SCR) pour mesurer le risque. L'application de la méta-modélisation et de l'optimisation bayésienne émerge comme une solution innovante, offrant une approche plus efficace et moins chronophage par rapport aux méthodes traditionnelles d'optimisation des allocations stratégiques d'actifs. Ces techniques avancées permettent une modélisation plus précise des interactions complexes entre actifs et passifs, et facilitent la prise de décision dans un environnement financier de plus en plus volatil et réglementé. À travers une analyse rigoureuse, ce mémoire vise à démontrer comment la méta-modélisation et l'optimisation bayésienne peuvent transformer la gestion des portefeuilles d'assurance vie en optimisant la VIF tout en contrôlant le SCR. L'étude s'appuie sur des simulations et des analyses quantitatives pour évaluer l'efficacité de ces approches, offrant ainsi aux acteurs de l'assurance des perspectives nouvelles pour améliorer la performance financière tout en maîtrisant le risque associé à leurs portefeuilles. Mots-clés : Value in Force (VIF), Solvency Capital Requirement (SCR), méta-modélisation, optimisation bayésienne, allocation stratégique.
Abstract
Faced with the challenges of managing life insurance portfolios, this work focuses on the development of strategies aimed at reconciling the maximization of return and the minimization of risk, with an emphasis on two specific metrics: Value in Force (VIF) to assess return, and Solvency Capital Requirement (SCR) to measure risk. The application of meta-modeling and Bayesian optimization is emerging as an innovative solution, offering a more efficient and less time-consuming approach than traditional methods of optimizing strategic asset allocations. These advanced techniques enable more accurate modeling of the complex interactions between assets and liabilities and facilitate decision-making in an increasingly volatile and regulated financial environment. Through rigorous analysis, this thesis aims to demonstrate how meta-modeling and Bayesian optimization can transform the management of life insurance portfolios by optimizing VIF while controlling SCR. The study uses simulations and quantitative analysis to assess the effectiveness of these approaches, offering insurance players new perspectives for improving financial performance while controlling the risk associated with their portfolios.
