Dans une vision économique du bilan, le calcul des provisions (BE) repose sur la projection stochastique des flux d’engagement net de l’assureur. Ces projections sont réalisées à l’aide d’un modèle ALM et sont généralement coûteuses en temps de calcul. De plus, pour des exercices réglementaires (calcul SCR modèle interne, formule standard, exercices ORSA, calculs IFRS 17) ou pour des besoins internes, le calcul des éléments du bilan (BE, Actif, NAV, EOF) doit être répété à des dates régulières.

Pour remédier à ces différents problèmes, nous proposons une approche qui permet de répondre aux préoccupations suivantes :

  • Comment quantifier l’incertitude sur l’estimation de la fonction BE, sachant que l’estimation du BE est entachée de 2 sources d’incertitude (Simulation Monte Carlo + régression) ?
  • Comment exploiter l’information issue des calculs aux dates d’évaluation précédentes pour rendre plus efficace l’estimation du BE aux dates d’évaluation futures ?

Proposer une approche basée sur la régression par processus gaussien plus particulièrement le Krigeage stochastique c’est l’objectif de ce webinar ! 

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