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Risque de longévité et “Longevity megafunds”

par Frédéric Planchet

Les assureurs “retraite” et les fonds de pension sont soumis à un risque de longévité dont la mesure est délicate (cf. Debonneuil et al. [2016]).
La couverture de ce risque peut être envisagée de différentes manières : souscription de couvertures de réassurance, titrisation, diversification avec le risque de décès, etc.
Le développement de fonds mutualisant des recherches médicales constitue une nouvelle approche, initialement développée pour le financement de la recherche sur le cancer et qui connaît maintenant des variantes spécifiques pour les recherches sur la longévité, au travers des “longevity megafunds”.
La capacité de ce nouvel outil de financement à fournir un instrument de couverture efficace du risque de longévité est étudiée dans Debonneuil et al. [2017] : la conclusion est assez prometteuse, il reste à voir comment intégrer ces outils dans le calcul du besoin en capital pour le risque de souscription dans Solvabilité 2.

Références
Debonneuil E., Loisel S., Planchet F. [2017] « Conditions of interest of a longevity megafund for pension funds » , Document de travail, ISFA.
Debonneuil E., Loisel S., Planchet F. [2016] « Do actuaries believe in longevity deceleration? » , Insurance: Mathematics and Economics, to appear.

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Tables de mortalité best estimate : une approche de crédibilité pour les portefeuilles de petite taille

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Par Yahia Salhi et Pierre Thérond

L’avènement du nouveau régime prudentiel des assureurs européens a considérablement renforcé l’intérêt pour ceux-ci de disposer d’hypothèses de mortalité les plus pertinentes et proches de l’expérience possible. En effet, l’utilisation de tables de mortalité trop prudentes (par exemple celles imposées par la réglementation locale dans la tarification des produits d’assurance vie, en France) pour l’évaluation des provisions techniques Solvabilité II conduit à un double effet :

  • Augmentation des provisions techniques best estimate (et donc diminution des fonds propres permettant de couvrir les exigences de capitaux),
  • Augmentation de l’assiette servant au calcul de la charge de capital du risque de mortalité (scénario d’augmentation de 15 % des taux conditionnels de décès dans la formule standard)

tables-mortalite2Néanmoins un certain nombre d’acteurs se heurtent à des problématiques techniques liées à la taille de leurs portefeuilles et leur hétérogénéité en termes de garanties (pour un même risque). Par exemple, en termes de risque en cas de décès, un assureur peut disposer de quelques dizaines de milliers d’assurés bénéficiant de contrats de prévoyance décès, de garanties plancher sur des contrats en unités de comptes et de contrats d’assurance de prêt. Dans de tels contextes, il est délicat de construire des tables de mortalité au moyen de la seule expérience de chaque type de produit. D’autant plus que la révision dans le temps de celles-ci risque d’induire des impacts significatifs dans l’évolution des provisions techniques.

Dans  ce contexte les travaux de Yahia Salhi et Pierre Thérond, proposent une approche de crédibilité consistant à réviser, au fur et à mesure que de nouvelles observations arrivent, les paramètres d’un ajustement Makeham ou encore d’un modèle de lissage non-paramétrique basé sur la vraisemblance locale. Dans le premier cas, un tel ajustement permet en effet de rajouter de la structure ce qui s’avère utile lorsque les portefeuilles sont de taille limitée et le processus de révision proposé intègre la bonne représentation aux différents âges, ce qui est un point crucial compte tenu de la fréquente hétérogénéité du coût des prestations décès en fonction de l’âge. Dans le second cas, la méthode du lissage appliquée à des portefeuilles de petite taille ne parvient généralement pas à proposer une table d’expérience suffisamment lisse ni pertinente compte tenu du peu de décès observés. La méthode de crédibilité développée par Yahia Salhi et Pierre Thérond permet dans ce cas également de proposer une table d’expérience qui pondère l’information provenant des différents portefeuilles ou contrats en fonction de la pertinence des différentes informations sous-jacentes.

Liens vers les articles :

Yahia Salhi, Pierre-E. Thérond, Julien Tomas. A Credibility Approach of the Makeham Mortality Law. European Actuarial Journal, 2016, 6 (1), pp.61-96. <lire l’article>

Yahia Salhi, Pierre-E. Thérond. Age-Specific Adjustment of Graduated Mortality. Working paper ISFA, 2016. <lire l’article>

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Article “décryptage” l’actuariel : De l’importance d’un bon suivi des hypothèses actuarielles

y-salhiSi l’élaboration des hypothèses actuarielles doit répondre à certaines obligations d’objectivité, de réalisme et de mesure, leur actualisation constitue également un enjeu majeur. Car la vocation d’une hypothèse actuarielle est claire : permettre d’évaluer au mieux les risques. Décryptage d’une méthodologie optimale et robuste.

Cet article est basé sur les travaux de recherche de Yahia Salhi avec Nicole El Karoui et Stéphane Loisel

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Le livre “Modelling in Life Insurance : A Management Perspective” est disponible !

ouvrageCet ouvrage s’appuie sur les travaux de la chaire durant sa première période et propose un ensemble de réflexions sur l’utilisation des modèles dans la gestion des entreprises d’assurance vie.

  • Quels apports des modèles dans la prise de décisions ?
  • Quelles limites / biais dans l’utilisation des modèles ?

Rédigé conjointement par des chercheurs en sciences actuarielles, en finance et en gestion et par des praticiens, ce livre s’adresse à un large public et donne à se faire une idée du rôle des modèles, leur pertinence et le recul nécessaire pour une juste appréciation de leurs résultats (qualité des données, volatilité des résultats, processus de calcul…)

Cet ouvrage est disponible sur le site de l’éditeur Springer.

TABLE DES MATIERES

1- LIFE INSURANCE CONTEXT

PARADIGMS IN LIFE INSURANCE
ABOUT MARKET CONSISTENT VALUATION IN INSURANCE

2- DESIGN AND IMPLEMENTATION OF LIFE INSURANCE MODELS

CASH FLOW PROJECTION MODELS
ECONOMIC SCENARIO GENERATORS
FROM INTERNAL TO ORSA MODELS
BUILDING A MODEL: PRACTICAL IMPLEMENTATION

3- MODEL VALIDATION AND STEERING PROCESSES

EX-ANTE MODEL VALIDATION AND BACK-TESTING
THE THREAT OF MODEL RISK FOR INSURANCE COMPANIES
META-MODELS AND CONSISTENCY ISSUES

4- MODELS AND BUSINESS PROCESSES

MODEL FEEDING AND DATA QUALITY
THE ROLE OF MODELS IN MANAGEMENT DECISION-MAKING
MODELS AND BEHAVIOUR OF STAKEHOLDERS

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