Mémoires d'Actuariat
Modélisation ALM et mesures par sensibilités pour le nouveau produit PER
Auteur(s) BOUHEDDOU E.
Société CNP Assurances
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 04/05/2023
Résumé
Depuis le 1er octobre 2019, un nouveau produit de retraite a été commercialisé : le PER. Ce produit doit remplacer les anciens produits de retraite supplémentaire et doit être le produit de retraite phare des compagnies d’assurance. Ce produit apporte beaucoup plus de flexibilité et de variété à la retraite supplémentaire, cependant il comporte de nombreuses caractéristiques qui n’étaient pas présentes dans les anciens produits de retraite, qui doivent être modélisées et qui ont de forts impacts sur la rentabilité et l’exposition au risque de l’assureur. Le transfert de l’épargne, le rachat dans le cas de l’acquisition de la résidence principale, la grande flexibilité dans la répartition entre rente et capital à la liquidation en font partie. En effet, le comportement des assurés représente un enjeu majeur pour les assureurs, puisque ces derniers doivent simuler le plus précisément possible afin d’estimer leurs engagements et de les projeter. Ces simulations permettent alors d’estimer leur rentabilité future et à quelle hauteur ils sont exposés au risque. Ce mémoire a donc comme objectif d’estimer la rentabilité, au travers de la VIF, et l’exposition au risque, via le BSCR, de l’assureur pour ce produit et de mesurer l’impact de certaines caractéristiques du produit sur ces métriques via des mesures de sensibilité. Pour ce faire, nous proposons une modélisation ALM du produit PER et construisons diverses hypothèses en input afin de réaliser nos projections et ainsi calculer le VIF et le BSCR selon divers scénarios.
Abstract
Since October 1, 2019, a new retirement product has been on the market: the PER. This product is intended to replace the old supplementary pension products and is to be the flagship pension product for insurance companies. This product brings much more flexibility and variety to supplementary retirement, but it has many features that were not present in previous pension products, which need to be modeled and have strong impacts on the insurer’s profitability and risk exposure. These include the transfer of savings, the buyback in the case of the purchase of one’s principal residence, and the great flexibility in the division between annuity and capital on liquidation. Indeed, the behavior of the insured represents a major issue for insurers, since they must simulate as accurately as possible in order to estimate their commitments and project them. These simulations then enable them to estimate their future profitability and the extent to which they are exposed to risk. Therefore, goal of this memorandum is to estimate the profitability, via VIF, and the risk exposure, via BSCR, of the insurer for this product and to measure the impact of certain product features on these metrics via sensitivity measures. For this purpose, we propose an ALM modeling of the PER product and build various assumptions in input of the latter in order to carry out our projections and thus calculate the VIF and the BSCR according to various scenarios.
Mémoire complet
Auteur(s) BOUHEDDOU E.
Société CNP Assurances
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 04/05/2023
Résumé
Depuis le 1er octobre 2019, un nouveau produit de retraite a été commercialisé : le PER. Ce produit doit remplacer les anciens produits de retraite supplémentaire et doit être le produit de retraite phare des compagnies d’assurance. Ce produit apporte beaucoup plus de flexibilité et de variété à la retraite supplémentaire, cependant il comporte de nombreuses caractéristiques qui n’étaient pas présentes dans les anciens produits de retraite, qui doivent être modélisées et qui ont de forts impacts sur la rentabilité et l’exposition au risque de l’assureur. Le transfert de l’épargne, le rachat dans le cas de l’acquisition de la résidence principale, la grande flexibilité dans la répartition entre rente et capital à la liquidation en font partie. En effet, le comportement des assurés représente un enjeu majeur pour les assureurs, puisque ces derniers doivent simuler le plus précisément possible afin d’estimer leurs engagements et de les projeter. Ces simulations permettent alors d’estimer leur rentabilité future et à quelle hauteur ils sont exposés au risque. Ce mémoire a donc comme objectif d’estimer la rentabilité, au travers de la VIF, et l’exposition au risque, via le BSCR, de l’assureur pour ce produit et de mesurer l’impact de certaines caractéristiques du produit sur ces métriques via des mesures de sensibilité. Pour ce faire, nous proposons une modélisation ALM du produit PER et construisons diverses hypothèses en input afin de réaliser nos projections et ainsi calculer le VIF et le BSCR selon divers scénarios.
Abstract
Since October 1, 2019, a new retirement product has been on the market: the PER. This product is intended to replace the old supplementary pension products and is to be the flagship pension product for insurance companies. This product brings much more flexibility and variety to supplementary retirement, but it has many features that were not present in previous pension products, which need to be modeled and have strong impacts on the insurer’s profitability and risk exposure. These include the transfer of savings, the buyback in the case of the purchase of one’s principal residence, and the great flexibility in the division between annuity and capital on liquidation. Indeed, the behavior of the insured represents a major issue for insurers, since they must simulate as accurately as possible in order to estimate their commitments and project them. These simulations then enable them to estimate their future profitability and the extent to which they are exposed to risk. Therefore, goal of this memorandum is to estimate the profitability, via VIF, and the risk exposure, via BSCR, of the insurer for this product and to measure the impact of certain product features on these metrics via sensitivity measures. For this purpose, we propose an ALM modeling of the PER product and build various assumptions in input of the latter in order to carry out our projections and thus calculate the VIF and the BSCR according to various scenarios.
Mémoire complet
