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Dans cet article, sont abordées certaines des questions de stabilité soulevées par le système d’évaluation de la réglementation européenne de l’assurance-vie.

A travers une étude approfondie du cadre dit de valorisation économique, façonné par le contrat de cohérence marché, sont soulignés tout d’abord l’intérêt pratique de l’une des propositions d’El Karoui, Loisel, Prigent & Vedani (2017) pour renforcer la stabilité de les dates limites utilisées comme données d’entrée pour calibrer les modèles actuariels. Cela a conduit à délégitimer l’argument de l’opportunité de non-arbitrage comme critère réglementaire pour encadrer la valorisation, et comme opposition à l’approche précédemment présentée.

Ensuite, sont présentés des outils pour améliorer la convergence des estimations de valeur économique que ce soit le VIF ou le SCR, en utilisant les méthodes habituelles de réduction de variance et un travail spécifique sur les germes de simulation. Grâce à diverses implémentations sur un portefeuille et un modèle d’évaluation spécifiques, la variance des estimateurs est diminuée de plus de 16 fois.

Virginie Gastine Menou
RISQUES ET VOUS
http://www.risquesetvous.fr/
https://www.linkedin.com/company/risques-et-vous

Publié le 5 octobre 2020 par

Kelly

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A travers une étude approfondie du cadre dit de valorisation économique, façonné par le contrat de cohérence marché, sont soulignés tout d’abord l’intérêt pratique de l’une des propositions d’El Karoui, Loisel, Prigent & Vedani (2017) pour renforcer la stabilité de les dates limites utilisées comme données d’entrée pour calibrer les modèles actuariels. Cela a conduit à délégitimer l’argument de l’opportunité de non-arbitrage comme critère réglementaire pour encadrer la valorisation, et comme opposition à l’approche précédemment présentée.

Ensuite, sont présentés des outils pour améliorer la convergence des estimations de valeur économique que ce soit le VIF ou le SCR, en utilisant les méthodes habituelles de réduction de variance et un travail spécifique sur les germes de simulation. Grâce à diverses implémentations sur un portefeuille et un modèle d’évaluation spécifiques, la variance des estimateurs est diminuée de plus de 16 fois.

Virginie Gastine Menou
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