Mémoires d'Actuariat
Méthode de compression d’un portefeuille de contrats d’assurance vie dans une approche Full ALM
Auteur(s) KOUYATE C. O.
Société Allianz
Année 2022
Confidentiel jusqu'au 15/03/2024
Résumé
La directive Solvabilité 2 a généralisé l’utilisation des modèles ALM (Asset Liability Management) pour l’évaluation des provisions des produits d’assurance vie avec assez peu de contraintes sur la maille de projection. Cela a poussé les compagnies à opter pour des modélisations ALM avec l’approche Flexing qui permet d’avoir rapidement des résultats, mais à une large maille de calcul donc approximative. Mais, avec l’entrée en vigueur de la norme IFRS 17 et sa nouvelle définition de segmentation de portefeuilles, Allianz France a pour ambition de migrer de son modèle en Flexing vers un nouveau modèle basé sur l’approche Full ALM dont l’un des défis majeurs est le temps de calcul nécessaire pour obtenir les résultats. Une solution a été envisagée et reste conforme au Règlement Délégué de la commission européenne qui stipule qu’il est possible de faire des regroupements de polices dès lors que les polices considérées et les risques sous-jacents sont similaires et que l’utilisation de ces regroupements de polices (model points) ne fausse pas les résultats. L’objet de notre étude a résidé donc dans la construction de ces Model Points. En d’autres termes, il s’agit de transformer le portefeuille assurantiel géré par Allianz France en de nouvelles tables de données représentant le plus fidèlement possible ces portefeuilles. Pour atteindre nos objectifs, nous avons recouru à une méthodologie basée sur un algorithme assez répandu de classification statistique avec comme nouvelle variable d’agrégation les probabilités de sortie. Il s’agit d’une procédure en deux étapes. La première étape consiste à créer des groupes homogènes de contrats. La seconde étape permet la définition d’un contrat représentatif ou ”moyen” pour chacune des classes. Grâce à cette approche, nous sommes parvenu à un taux de compression du portefeuille de 87% avec une erreur relative de moins de 9 euros pour 10 000.
Abstract
The Solvency 2 directive has generalized the use of ALM (Asset Liability Management) models for the valuation of reserves for life insurance products with relatively few constraints on the projection grid. This has led companies to opt for ALM modeling with the Flexing approach, which allows them to obtain results quickly, but at a large scale of calculation, which is therefore approximate. However, with the entry into force of IFRS 17 and its new definition of portfolio segmentation, Allianz France’s ambition is to migrate from its Flexing model to a new model based on the Full ALM approach, one of the major challenges of which is the calculation time required to obtain the results. A solution has been envisaged and remains in line with the Delegated Regulation of the European Commission, which stipulates that it is possible to group policies as long as the policies considered and the underlying risks are similar and that the use of these policy groupings (model points) does not distort the results. The purpose of our study was therefore to construct these Model Points. In other words, the aim was to transform the insurance portfolio managed by Allianz France into new data tables representing these portfolios as faithfully as possible. To achieve our goal, we have used a methodology based on a common statistical classification algorithm with probabilities of exit as the aggregation variable. This is a two-step procedure. The first step consists in creating homogeneous groups of contracts. The second step allows the definition of a representative or "average" contract for each class. With this approach, we achieved a portfolio compression rate of 87% with a relative error of less than 9 euros per 10,000.
Mémoire complet
Auteur(s) KOUYATE C. O.
Société Allianz
Année 2022
Confidentiel jusqu'au 15/03/2024
Résumé
La directive Solvabilité 2 a généralisé l’utilisation des modèles ALM (Asset Liability Management) pour l’évaluation des provisions des produits d’assurance vie avec assez peu de contraintes sur la maille de projection. Cela a poussé les compagnies à opter pour des modélisations ALM avec l’approche Flexing qui permet d’avoir rapidement des résultats, mais à une large maille de calcul donc approximative. Mais, avec l’entrée en vigueur de la norme IFRS 17 et sa nouvelle définition de segmentation de portefeuilles, Allianz France a pour ambition de migrer de son modèle en Flexing vers un nouveau modèle basé sur l’approche Full ALM dont l’un des défis majeurs est le temps de calcul nécessaire pour obtenir les résultats. Une solution a été envisagée et reste conforme au Règlement Délégué de la commission européenne qui stipule qu’il est possible de faire des regroupements de polices dès lors que les polices considérées et les risques sous-jacents sont similaires et que l’utilisation de ces regroupements de polices (model points) ne fausse pas les résultats. L’objet de notre étude a résidé donc dans la construction de ces Model Points. En d’autres termes, il s’agit de transformer le portefeuille assurantiel géré par Allianz France en de nouvelles tables de données représentant le plus fidèlement possible ces portefeuilles. Pour atteindre nos objectifs, nous avons recouru à une méthodologie basée sur un algorithme assez répandu de classification statistique avec comme nouvelle variable d’agrégation les probabilités de sortie. Il s’agit d’une procédure en deux étapes. La première étape consiste à créer des groupes homogènes de contrats. La seconde étape permet la définition d’un contrat représentatif ou ”moyen” pour chacune des classes. Grâce à cette approche, nous sommes parvenu à un taux de compression du portefeuille de 87% avec une erreur relative de moins de 9 euros pour 10 000.
Abstract
The Solvency 2 directive has generalized the use of ALM (Asset Liability Management) models for the valuation of reserves for life insurance products with relatively few constraints on the projection grid. This has led companies to opt for ALM modeling with the Flexing approach, which allows them to obtain results quickly, but at a large scale of calculation, which is therefore approximate. However, with the entry into force of IFRS 17 and its new definition of portfolio segmentation, Allianz France’s ambition is to migrate from its Flexing model to a new model based on the Full ALM approach, one of the major challenges of which is the calculation time required to obtain the results. A solution has been envisaged and remains in line with the Delegated Regulation of the European Commission, which stipulates that it is possible to group policies as long as the policies considered and the underlying risks are similar and that the use of these policy groupings (model points) does not distort the results. The purpose of our study was therefore to construct these Model Points. In other words, the aim was to transform the insurance portfolio managed by Allianz France into new data tables representing these portfolios as faithfully as possible. To achieve our goal, we have used a methodology based on a common statistical classification algorithm with probabilities of exit as the aggregation variable. This is a two-step procedure. The first step consists in creating homogeneous groups of contracts. The second step allows the definition of a representative or "average" contract for each class. With this approach, we achieved a portfolio compression rate of 87% with a relative error of less than 9 euros per 10,000.
Mémoire complet
