Mémoires d'Actuariat
Optimisation du ratio de solvabilité, pour les contrats d'épargne, en contexte de taux bas
Auteur(s) AOUDI T.
Société CNP Assurances
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 15/11/2023
Résumé
Depuis le 1er janvier 2016, date d’entrée en vigueur de Solvabilité II, les compagnies d’assurances ont l’obligation de calculer et de mettre en place un capital réglementaire correspondant au montant minimum des ressources exigées pour la pratique des opérations d’assurance. La charge de ce capital s’est alourdie pour les assureurs, qui font face à une concurrence accrue sur le marché et à des exigences de rentabilité assez élevées de la part des actionnaires. Le but de ce mémoire est de trouver des leviers permettant d’améliorer le ratio de solvabilité d’une compagnie d’assurance vie (formule standard). Nous nous intéresserons à un portefeuille d’épargne euro. Le besoin en capital de ce portefeuille sera mesuré et étudié. L’impact sera par la suite optimisé selon des management actions. Un intérêt particulier sera accordé à la revue réglementaire de 2020. Finalement, une approche basée sur des méthodes d’apprentissage automatique (Machine Learning) sera utilisée pour proposer une optimisation du capital de solvabilité requis.
Abstract
Since January 1st 2016, insurance companies have been required to calculate a regulatory capital corresponding to the minimum amount of resources required for the practice of insurance operations. This capital has grown heavier for insurers, who face increased competition in the market in a difficult economic context, with rates at historically low levels. The purpose of this thesis is to find levers to improve the solvency ratio of a life insurance company (standard formula). We will focus on a particular portfolio. The capital requirement of this portfolio will be measured and studied. The impact will be optimized through management action. We will also look at the 2020 review of Solvency II. Finally, an approach based on machine learning methods will be used to propose an optimization of the solvency capital requirement
Mémoire complet
Auteur(s) AOUDI T.
Société CNP Assurances
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 15/11/2023
Résumé
Depuis le 1er janvier 2016, date d’entrée en vigueur de Solvabilité II, les compagnies d’assurances ont l’obligation de calculer et de mettre en place un capital réglementaire correspondant au montant minimum des ressources exigées pour la pratique des opérations d’assurance. La charge de ce capital s’est alourdie pour les assureurs, qui font face à une concurrence accrue sur le marché et à des exigences de rentabilité assez élevées de la part des actionnaires. Le but de ce mémoire est de trouver des leviers permettant d’améliorer le ratio de solvabilité d’une compagnie d’assurance vie (formule standard). Nous nous intéresserons à un portefeuille d’épargne euro. Le besoin en capital de ce portefeuille sera mesuré et étudié. L’impact sera par la suite optimisé selon des management actions. Un intérêt particulier sera accordé à la revue réglementaire de 2020. Finalement, une approche basée sur des méthodes d’apprentissage automatique (Machine Learning) sera utilisée pour proposer une optimisation du capital de solvabilité requis.
Abstract
Since January 1st 2016, insurance companies have been required to calculate a regulatory capital corresponding to the minimum amount of resources required for the practice of insurance operations. This capital has grown heavier for insurers, who face increased competition in the market in a difficult economic context, with rates at historically low levels. The purpose of this thesis is to find levers to improve the solvency ratio of a life insurance company (standard formula). We will focus on a particular portfolio. The capital requirement of this portfolio will be measured and studied. The impact will be optimized through management action. We will also look at the 2020 review of Solvency II. Finally, an approach based on machine learning methods will be used to propose an optimization of the solvency capital requirement
Mémoire complet
