Mémoire d'actuariat

Générateur de scénarios économiques : Approche par Bootstrapt avec prise en compte des dépendances de queues
Auteur(s) MZOUGHI Karim
Société Predica
Année 2017

Résumé
Depuis la réforme de Solvabilité 2, entrée en vigueur le 1er janvier 2016, le principe d'évaluation économique a conduit les entreprises d'assurance à s'intéresser particulièrement à l'évolution des grandeurs économico-financières qui conditionnent le prix des actifs financiers de leur bilan. Ces grandeurs déterminent également indirectement l'évaluation de leur passif via les interactions actif-passif principalement en assurance Vie. La variation dans le temps des prix des actifs a donc un impact sur la richesse des entreprises d'assurance qui ont dû développer l'outil de simulation : le Générateur de Scénarios Economiques, afin de mieux appréhender leur pilotage financier et de mieux maîtriser les risques inhérents. L'objet de ce mémoire est de décrire la construction d'un GSE via l'outil statistique du Bootstrap sous probabilité historique en intégrant la structure de dépendance des extrêmes des facteurs de risque. La technique du Bootstrap, déviée de son premier usage statistique, permet de générer de nouvelles trajectoires de séries temporelles financières. La méthodologie présentée offre l'avantage d'avoir une structure de simulation indépendante du choix économétrique de chaque actifs et du nombre d'actifs modélisés.

Abstract
Solvency 2 reform, that came into effect on 1st January 2016, required insurers to account for their assets at their fair values. This means that insurers need to focus on economic and financial quantities that determine the price of their assets. These quatities also determine indirectly their liabilities estimates through asset-liabilities interactions mainly in life insurance. Time variation of asset prices therefore has an impact on the wealth of insurance companies which had to develop a simulation tool - an Economic Scenarios Generator - to be in a better position to improve their financial guidance and risk management. In this memorandum, we will describe the process to elaborate ESG using Bootstrap statistical tool under historical probability taking into account dependency structures of risk factors extremes. We will present the Bootstrap not as a statistical tool but as a simulation tool. Our approach is robust in the sense that we can modify the time series model and the number of considered variables without changing the whole simulation structures.

Mémoire complet