Mémoires d'Actuariat
Partage de la valeur et comparaison multinormes
Auteur(s) PEREZ L.
Société Natixis Assurances
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 13/01/2022
Résumé
Ce mémoire a été écrit afin de répondre à plusieurs objectifs. Le premier était la description et l'explication du partage de la valeur pour un bancassureur. En effet, cette répartition de la valeur permet de représenter la manière dont la rentabilité d'un contrat d'assurance est partagée entre l'apporteur d'affaires, la banque, et l'assureur. Ainsi, il est nécessaire de comprendre ce que sont le Produit Net Assurance et le Produit Net Bancaire, respectivement indicateurs de la rentabilité de l’assureur et de la banque, chez Natixis Assurances. Pour que le partage entre ces deux indicateurs de rentabilité soit équitable, le ratio PNA/PNB doit être proche de 1. En outre, afin de comparer ces deux indicateurs par tête, nous avons d’abord construit une base de données qui nous a également permis de créer des modèles de Machine Learning afin de prédire le PNA à un an et de le comparer au PNA réel. Nous avons donc été amenés à faire tourner différents types de modèles, du simple arbre de décision au XGBoost en passant par l'algorithme Random Forest et le Generalized Linear Model. De nos jours, beaucoup de normes sont présentes pour permettre aux compagnies d'assurance d'établir des comptes de résultat, sous French GAAP et bientôt sous IFRS 17, mais également pour assurer leur pérennité grâce à la norme prudentielle Solvabilité 2. Dans le cadre de ce mémoire, nous avons calculé le résultat IFRS 17 grâce à la méthode Premium Allocation Approach, puis, nous avons été amenés à comparer les trois normes via différents éléments. Nous avons comparé les Return On Equity obtenus pour Solvabilité 2 et pour IFRS 17 et nous avons comparé le résultat net obtenu sous French GAAP et sous IFRS 17. Dès lors, nous avons pu comparer ces trois normes deux à deux.
Abstract
This thesis has been written to meet several objectives. The first was the description and explanation of value sharing for a bankinsurer. Indeed, this distribution of value makes it possible to represent the way in which the profitability of an insurance contract is shared between the business provider, the bank, and the insurer. Thus, it is necessary to understand what the Net Insurance Income and the Net Banking Income, respectively indicators of the insurer and bank’s profitability, are, at Natixis Assurances. In order for the sharing between these two profitability indicators to be fair, the NII/NBI ratio must be close to 1. To confront these two indicators per capita, we, first, created a database which also permitted to create Machine Learning models in order to predict the NII at one year and to compare it to the real NII. We, therefore, had to run different types of models, from the simple decision tree to the XGBoost, including the Random Forest algorithm and the Generalized Linear Model. Nowadays, many standards are present to allow insurance companies to draw up income statements, under French GAAP and soon under IFRS 17, but also to ensure their sustainability thanks to the Solvency 2 prudential standard. In the context of this thesis, we computed the IFRS 17 result thanks to the Premium Allocation Approach, then, we compared the three standards via different elements. We compared the Return On Equity obtained for Solvency 2 and for IFRS 17 and we compared the net result obtained under French GAAP and under IFRS 17. We were, therefore, able to compare these three standards two by two.
Mémoire complet
Auteur(s) PEREZ L.
Société Natixis Assurances
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 13/01/2022
Résumé
Ce mémoire a été écrit afin de répondre à plusieurs objectifs. Le premier était la description et l'explication du partage de la valeur pour un bancassureur. En effet, cette répartition de la valeur permet de représenter la manière dont la rentabilité d'un contrat d'assurance est partagée entre l'apporteur d'affaires, la banque, et l'assureur. Ainsi, il est nécessaire de comprendre ce que sont le Produit Net Assurance et le Produit Net Bancaire, respectivement indicateurs de la rentabilité de l’assureur et de la banque, chez Natixis Assurances. Pour que le partage entre ces deux indicateurs de rentabilité soit équitable, le ratio PNA/PNB doit être proche de 1. En outre, afin de comparer ces deux indicateurs par tête, nous avons d’abord construit une base de données qui nous a également permis de créer des modèles de Machine Learning afin de prédire le PNA à un an et de le comparer au PNA réel. Nous avons donc été amenés à faire tourner différents types de modèles, du simple arbre de décision au XGBoost en passant par l'algorithme Random Forest et le Generalized Linear Model. De nos jours, beaucoup de normes sont présentes pour permettre aux compagnies d'assurance d'établir des comptes de résultat, sous French GAAP et bientôt sous IFRS 17, mais également pour assurer leur pérennité grâce à la norme prudentielle Solvabilité 2. Dans le cadre de ce mémoire, nous avons calculé le résultat IFRS 17 grâce à la méthode Premium Allocation Approach, puis, nous avons été amenés à comparer les trois normes via différents éléments. Nous avons comparé les Return On Equity obtenus pour Solvabilité 2 et pour IFRS 17 et nous avons comparé le résultat net obtenu sous French GAAP et sous IFRS 17. Dès lors, nous avons pu comparer ces trois normes deux à deux.
Abstract
This thesis has been written to meet several objectives. The first was the description and explanation of value sharing for a bankinsurer. Indeed, this distribution of value makes it possible to represent the way in which the profitability of an insurance contract is shared between the business provider, the bank, and the insurer. Thus, it is necessary to understand what the Net Insurance Income and the Net Banking Income, respectively indicators of the insurer and bank’s profitability, are, at Natixis Assurances. In order for the sharing between these two profitability indicators to be fair, the NII/NBI ratio must be close to 1. To confront these two indicators per capita, we, first, created a database which also permitted to create Machine Learning models in order to predict the NII at one year and to compare it to the real NII. We, therefore, had to run different types of models, from the simple decision tree to the XGBoost, including the Random Forest algorithm and the Generalized Linear Model. Nowadays, many standards are present to allow insurance companies to draw up income statements, under French GAAP and soon under IFRS 17, but also to ensure their sustainability thanks to the Solvency 2 prudential standard. In the context of this thesis, we computed the IFRS 17 result thanks to the Premium Allocation Approach, then, we compared the three standards via different elements. We compared the Return On Equity obtained for Solvency 2 and for IFRS 17 and we compared the net result obtained under French GAAP and under IFRS 17. We were, therefore, able to compare these three standards two by two.
Mémoire complet
