Mémoires d'Actuariat
Etude de l'impact de l'agrégation de Model-points sur la précision des résultats d'un prototype ALM et sur le temps de calcul
Auteur(s) MAAROUF O.
Société Groupama Gan Vie
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 15/11/2023
Résumé
La modélisation ALM (Asset Liability Management ou gestion Actif-Passif) ne cesse de s’imposer dans les secteurs bancaires et les compagnies d’assurances. En effet, elle est nécessaire dans la mesure où elle aide à appréhender les risques de marché et ceux du passif dans le but de se couvrir contre ces différents risques. Les calculs ALM peuvent être complexes et prennent beaucoup de temps. Ainsi, la modélisation ALM s’est orientée vers des approches innovantes afin de pallier au problème du temps de calcul. Une de ces approches est l’approche de flexing. Cette approche a pour principal avantage un gain de temps de calcul. Cependant, la déformation des flux qui en résulte rend parfois les sorties de modèle difficiles à analyser. C’est dans cette perspective que s’inscrit le développement du prototype ALM. Il s’agit d’un modèle simplifié dont le but est d’obtenir des résultats plus faciles à analyser. Le développement de ce prototype présente un problème qui est le temps de calcul. Ainsi, le principal objectif de ce mémoire consiste à optimiser ce temps. Il s’agit de proposer d’autres alternatives qui permettent de réduire le temps du calcul mais en même temps permettent de faire des analyses plus fines au niveau du passif que ne le permet le modèle avec flexing. Dans un premier temps, il a été question de proposer des techniques d’agrégation de Model-points puisque le temps de calcul est proportionnel à leur taille. En effet, il a fallu explorer plusieurs techniques afin de permettre une réduction significative mais sans perte importante d’information. La dernière étape consiste à comparer les sorties issues des deux Model-points et à identifier les écarts éventuels. Les analyses menées ont permis d'identifier une principale source pour ces écarts qui vient de certaines caractéristiques des produits modélisés (option de conversion en rente). Ainsi, une adaptation de ces méthodes d'agrégation a été nécessaire pour essayer de réduire ces écarts. Afin de pouvoir tester la robustesse des résultats face aux différents chocs, des tests de choc ont été menés pour mesurer l'impact sur la précision des résultats.
Abstract
ALM (Asset Liability Management) modelling continues to gain ground in banking sectors and insurance companies. Indeed, it is necessary insofar as it helps to apprehend market risks and those of liabilities in order to hedge against these different risks. ALM calculations can be complex and time consuming. Thus, ALM modelling has turned towards innovative approaches in order to overcome the problem of computing time. One of these approaches is the flexing approach. The main advantage of this approach is that it saves computation time. However, the resulting distortion of the flows makes the model outputs difficult to analyse. It is in this perspective that the development of the ALM prototype takes place. This is a simplified model with the goal of obtaining results that are easier to analyse. The development of this prototype presents a problem which is the computing time. Thus, the main objective of this thesis is to optimize this time. It is a question of proposing other alternatives which make it possible to reduce the computation time but at the same time make it possible to make finer analyses at the liability level than the model with flexing allows. First, it was a question of proposing Model-point aggregation techniques since the computation time is proportional to their size. Indeed, it was necessary to explore several techniques in order to allow a significant reduction but without significant loss of information. The last step is to compare the outputs from the two Model-points and identify any deviations. The analyses carried enable to identify a main source for these differences which comes from certain characteristics of the modelled products (option of conversion into an annuity). Thus, an adaptation of these aggregation methods was necessary to take them into account. In order to be able to test the robustness of the results to different shocks, shock tests were carried out to measure the impact on the accuracy of the results.
Mémoire complet
Auteur(s) MAAROUF O.
Société Groupama Gan Vie
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 15/11/2023
Résumé
La modélisation ALM (Asset Liability Management ou gestion Actif-Passif) ne cesse de s’imposer dans les secteurs bancaires et les compagnies d’assurances. En effet, elle est nécessaire dans la mesure où elle aide à appréhender les risques de marché et ceux du passif dans le but de se couvrir contre ces différents risques. Les calculs ALM peuvent être complexes et prennent beaucoup de temps. Ainsi, la modélisation ALM s’est orientée vers des approches innovantes afin de pallier au problème du temps de calcul. Une de ces approches est l’approche de flexing. Cette approche a pour principal avantage un gain de temps de calcul. Cependant, la déformation des flux qui en résulte rend parfois les sorties de modèle difficiles à analyser. C’est dans cette perspective que s’inscrit le développement du prototype ALM. Il s’agit d’un modèle simplifié dont le but est d’obtenir des résultats plus faciles à analyser. Le développement de ce prototype présente un problème qui est le temps de calcul. Ainsi, le principal objectif de ce mémoire consiste à optimiser ce temps. Il s’agit de proposer d’autres alternatives qui permettent de réduire le temps du calcul mais en même temps permettent de faire des analyses plus fines au niveau du passif que ne le permet le modèle avec flexing. Dans un premier temps, il a été question de proposer des techniques d’agrégation de Model-points puisque le temps de calcul est proportionnel à leur taille. En effet, il a fallu explorer plusieurs techniques afin de permettre une réduction significative mais sans perte importante d’information. La dernière étape consiste à comparer les sorties issues des deux Model-points et à identifier les écarts éventuels. Les analyses menées ont permis d'identifier une principale source pour ces écarts qui vient de certaines caractéristiques des produits modélisés (option de conversion en rente). Ainsi, une adaptation de ces méthodes d'agrégation a été nécessaire pour essayer de réduire ces écarts. Afin de pouvoir tester la robustesse des résultats face aux différents chocs, des tests de choc ont été menés pour mesurer l'impact sur la précision des résultats.
Abstract
ALM (Asset Liability Management) modelling continues to gain ground in banking sectors and insurance companies. Indeed, it is necessary insofar as it helps to apprehend market risks and those of liabilities in order to hedge against these different risks. ALM calculations can be complex and time consuming. Thus, ALM modelling has turned towards innovative approaches in order to overcome the problem of computing time. One of these approaches is the flexing approach. The main advantage of this approach is that it saves computation time. However, the resulting distortion of the flows makes the model outputs difficult to analyse. It is in this perspective that the development of the ALM prototype takes place. This is a simplified model with the goal of obtaining results that are easier to analyse. The development of this prototype presents a problem which is the computing time. Thus, the main objective of this thesis is to optimize this time. It is a question of proposing other alternatives which make it possible to reduce the computation time but at the same time make it possible to make finer analyses at the liability level than the model with flexing allows. First, it was a question of proposing Model-point aggregation techniques since the computation time is proportional to their size. Indeed, it was necessary to explore several techniques in order to allow a significant reduction but without significant loss of information. The last step is to compare the outputs from the two Model-points and identify any deviations. The analyses carried enable to identify a main source for these differences which comes from certain characteristics of the modelled products (option of conversion into an annuity). Thus, an adaptation of these aggregation methods was necessary to take them into account. In order to be able to test the robustness of the results to different shocks, shock tests were carried out to measure the impact on the accuracy of the results.
Mémoire complet
