Mémoire d'actuariat

Allocation d\'actifs sous contrainte de SCR
Auteur(s) BRACH Loïc
Société HSBC Global Asset
Année 2016

Résumé
Dans un contexte de gestion d'actifs, ce mémoire propose de développer la méthode de calcul et d'optimisation du module Marché de l'indicateur de SCR (Solvency Capital Requirement). Dans un premier temps, l'application de la méthode standard définie par le régulateur européen nous a ainsi permis de mettre en évidence deux impacts majeurs de l'entrée en vigueur de la réforme Solvabilité II : d'une part une incitation forte à l'investissement en obligations souveraines et d'autre part, une concentration des allocations sur la zone euro. Afin de confirmer ces intuitions, nous avons développé une méthodologie d'optimisation statique sous contrainte de SCR permettant de construire des stratégies d'allocation d'actifs spécifiques aux assureurs. En comparant cette approche à une optimisation moyenne-variance, nous avons pu confirmer les conclusions effectuées au chapitre précédent tout en mettant en évidence la possibilité de générer un surplus de rentabilité pour un niveau de SCR donné. Cependant cette approche, fondée sur la mesure Standard du SCR fournie par l'EIOPA, présente également des limites et se révèle parfois contre-intuitive dans son application de gestion des risques extrêmes. Ainsi nous présentons la construction d'un modèle de simulations stochastiques des actifs obligatoires souverains, actions et crédits permettant le calcul du SCR à partir de stress-scénarios. Ce proxy de modèle interne nous permet ainsi de simuler le comportement de nos portefeuilles dans le cas d'événements extrêmes de marché et de reformuler notre optimisation sous contrainte de SCR.

Abstract
Applied to asset management, this master thesis proposes to develop calculation and optimization methods for Market SCR (Solvency Capital Requirement). Using first the standard SCR formula provided by EIOPA, your analysis highlighted how insurers' allocation would favor investments into Eurozone government bond asset to lower their SCR at the expense of a more robust diversification and a higher return. To confirm these intuitions, we developed a methodology for a static optimization under SCR constraint and provided an optimized asset allocation which fits the usual risk features of an insurer benchmark portfolio. Comparing our results with the standard Mean-Variance approach, confirms our first conclusions while demonstrating the ability to generate a surplus of profitability for a given level of SCR. We also highlighted the limitations of the standard SCR formula to better take into account unexpected risks. To do so, we built a stochastic simulations model to generate different market scenarios and their associated SCR. This proxy of internal model gives us the double opportunity to simulate the behavior of our portfolios in cases of extreme market events, and to determine the shape of the optimal asset allocation that maximizes return for a given level of SCR.

Mémoire complet