Mémoires d'Actuariat
Le Générateur de Scénarios Économiques comme outil d'aide à la prise de décisions stratégiques financières
Auteur(s) MAHFOUFI S.
Société Tutélaire
Année 2021
Résumé
Mots clés : Prévoyance – Solvabilité 2 – Générateur de Scénarios Économiques – Modélisation stochastique (Vasicek; Hull & White; Black & Scholes; Merton; Ornstein-Uhlenbeck) – Processus économétriques (ARIMA; GARCH) – Allocation stratégique d’actifs – Optimisation rendement - risque - SCR de marché – Algorithme génétique. Caractérisée par un cycle de production inversé, l’activité assurantielle accorde une place prépondérante aux investissements réalisés sur les marchés financiers. Ceux-ci ne sont néanmoins pas sans risque et l’assureur se doit d’établir une politique d’investissement dans le respect de la norme réglementaire en vigueur, des engagements contractés envers ses assurés, des valeurs éthiques de son organisme et enfin en accord avec la réalité économique. Cette politique doit notamment contenir la fixation d’une appétence au risque et détailler la façon dont l’assureur intervient sur les différents marchés financiers. La gestion de cette intervention et du portefeuille d’actifs qui en découle porte le nom de gestion de portefeuilles dont l’un des principes fondamentaux est l’allocation d’actifs. En vertu d’un environnement marqué par des évolutions réglementaires, des rendements obligataires de plus en plus bas et des crises économiques et sociales aux impacts non négligeables, l’allocation d’actifs est devenue un sujet au centre des préoccupations des assureurs. Ces derniers se voient, en effet, dans le besoin de revoir régulièrement leur stratégie financière pour maintenir un niveau de rendement suffisant. D’un point de vue quantitatif, ceci passe notamment par la conception, ou par la refonte, d’outils prédictifs des trajectoires futures des marchés financiers. C’est dans ce cadre que ce mémoire a été écrit. En effet, celui-ci propose dans un premier temps, la construction d’un outil de projection d’indices économiques et financiers : le générateur de scénarios économiques. Et dans un second temps, il s’attardera sur le développement d’un modèle d’allocation d’actifs permettant de déterminer, en fonction des projections réalisées, la composition idéale d’un portefeuille d’actifs sous contraintes.
Abstract
Keys words: Protection – Solvency 2 – Economic Scenario Generator – Stochastic modelling (Vasicek; Hull & White; Black & Scholes; Merton; Ornstein-Uhlenbeck) – Econometrics processes (ARIMA; GARCH) – Strategic asset allocation – Return-Risk optimizatio - Market SCR – Genetic algorithm. Characterized by a reversed production cycle, the insurance activity gives a preponderant place to investments made in the financial markets. However, these are not without risk and the insurer must establish a investment policy in compliance with the regulatory standard in force, the commitments made to its policyholders, the ethical values of its organization and finally in line with economic reality. This policy must in particular contain the setting of a risk appetite and detail the way in which the insurer operates in the various financial markets. The management of this intervention and of the resulting portfolio of assets is called portfolio management, which one of the fundamental principles is asset allocation. Under an environment marked by regulatory changes, increasingly low bond yields and economic and social crises with significant impacts, asset allocation has become a central concern of insurers. The latter see themselves in the need to regularly review their financial strategy to maintain a sufficient level of return. From a quantitative point of view, this involves in particular the design, or the overhaul, of tools able to predict the future trajectories of financial markets. It is within this framework that this memory was writed. In fact, it firstly proposes the construction of a tool for projecting economic and financial indices: the economic scenario generator. And secondly, it will focus on the development of an asset allocation model in order to determine, given the projections made, the ideal composition of a portfolio of assets under constraints.
Mémoire complet
Auteur(s) MAHFOUFI S.
Société Tutélaire
Année 2021
Résumé
Mots clés : Prévoyance – Solvabilité 2 – Générateur de Scénarios Économiques – Modélisation stochastique (Vasicek; Hull & White; Black & Scholes; Merton; Ornstein-Uhlenbeck) – Processus économétriques (ARIMA; GARCH) – Allocation stratégique d’actifs – Optimisation rendement - risque - SCR de marché – Algorithme génétique. Caractérisée par un cycle de production inversé, l’activité assurantielle accorde une place prépondérante aux investissements réalisés sur les marchés financiers. Ceux-ci ne sont néanmoins pas sans risque et l’assureur se doit d’établir une politique d’investissement dans le respect de la norme réglementaire en vigueur, des engagements contractés envers ses assurés, des valeurs éthiques de son organisme et enfin en accord avec la réalité économique. Cette politique doit notamment contenir la fixation d’une appétence au risque et détailler la façon dont l’assureur intervient sur les différents marchés financiers. La gestion de cette intervention et du portefeuille d’actifs qui en découle porte le nom de gestion de portefeuilles dont l’un des principes fondamentaux est l’allocation d’actifs. En vertu d’un environnement marqué par des évolutions réglementaires, des rendements obligataires de plus en plus bas et des crises économiques et sociales aux impacts non négligeables, l’allocation d’actifs est devenue un sujet au centre des préoccupations des assureurs. Ces derniers se voient, en effet, dans le besoin de revoir régulièrement leur stratégie financière pour maintenir un niveau de rendement suffisant. D’un point de vue quantitatif, ceci passe notamment par la conception, ou par la refonte, d’outils prédictifs des trajectoires futures des marchés financiers. C’est dans ce cadre que ce mémoire a été écrit. En effet, celui-ci propose dans un premier temps, la construction d’un outil de projection d’indices économiques et financiers : le générateur de scénarios économiques. Et dans un second temps, il s’attardera sur le développement d’un modèle d’allocation d’actifs permettant de déterminer, en fonction des projections réalisées, la composition idéale d’un portefeuille d’actifs sous contraintes.
Abstract
Keys words: Protection – Solvency 2 – Economic Scenario Generator – Stochastic modelling (Vasicek; Hull & White; Black & Scholes; Merton; Ornstein-Uhlenbeck) – Econometrics processes (ARIMA; GARCH) – Strategic asset allocation – Return-Risk optimizatio - Market SCR – Genetic algorithm. Characterized by a reversed production cycle, the insurance activity gives a preponderant place to investments made in the financial markets. However, these are not without risk and the insurer must establish a investment policy in compliance with the regulatory standard in force, the commitments made to its policyholders, the ethical values of its organization and finally in line with economic reality. This policy must in particular contain the setting of a risk appetite and detail the way in which the insurer operates in the various financial markets. The management of this intervention and of the resulting portfolio of assets is called portfolio management, which one of the fundamental principles is asset allocation. Under an environment marked by regulatory changes, increasingly low bond yields and economic and social crises with significant impacts, asset allocation has become a central concern of insurers. The latter see themselves in the need to regularly review their financial strategy to maintain a sufficient level of return. From a quantitative point of view, this involves in particular the design, or the overhaul, of tools able to predict the future trajectories of financial markets. It is within this framework that this memory was writed. In fact, it firstly proposes the construction of a tool for projecting economic and financial indices: the economic scenario generator. And secondly, it will focus on the development of an asset allocation model in order to determine, given the projections made, the ideal composition of a portfolio of assets under constraints.
Mémoire complet
