Alcune considerazioni per l’implementazione del modello SCR ARTURO RODRIGUEZ
Moody ’s Analytics offre software, ricerca, formazione e strumenti di analisi a più di 1.400 aziende a livello globale 2
Operazioni globali di Barrie & Hibbert e la base clienti • Il 60% delle compagnie assicurative di Global Fortune 500 utilizzano i prodotti di Barrie & Hibbert • Il 100% dei membri (pieni) del CRO Forum e il 90% dei membri del CFO Forum sono clienti Barrie & Hibbert 3
Soluzioni leader di mercato Moody ’s Analytics votato Soluzione # 1 per i rapporti normativi 2009, 2010 and 2011 Moody ’s Analytics votato miglior fornitore di soluzioni di Credit Risk 2010 e 2011 Barrie & Hibbert Votato miglior Officer Risk Management - Europe, 2011 Barrie & Hibbert votato miglior ESG - Europe, 2009, 2010, 2012 A Barrie & Hibbert è stato assegnato il riconoscimento per la gestione dei modelli di rischio nel settore finanziario per i premi della Regina d'Inghilterra 2012 4
Barrie & Hibbert - Clienti Gestori Piattaforme di Istituzionale Advisors Patrimoniali vendita Fornitori di Consulenza, Gestione e Infomatici 5
Modellazione stocastica nella gestione del rischio … 6
B&H ESG: Caratteristiche Copertura degli attivi Facile integrazione di portafogli di investimento Facile integrazione con le piattaforme ALM più diffuse sul mercato. File in formato flessibili. Facile implementazione di sensibilità (strumenti di calibrazione che mantengono l'integrità dei modelli) Documentazione di modelli, ipotesi e calibrazione Analisi di calibrazioni passate 7
B&H ESG: Struttura Elenco delle correlazioni tra le “ shocks" dei diversi modelli Struttura multi-dimensionale, nel caso di più economie 8
Metodi per calcolare requisito patrimoniale Solvency II Full Stochastic Alternative solutions Covariance matrix (Standard Formula/Internal model) Replicating Portfolio Formula fitting Least Squares Monte Carlo 9
Solvency II: Modello Interno - 1yrVaR SCR Full Stochastic Value of Liabilities & Value of Liabilities & Assets at T=t Assets at T=t+1 Simulate Real Classic nested World Risk Factors simulation problem Model Points 1000’s of model points MC Scenarios 1000’s of RW Scenarios 1000’s of MC Scenarios 10
Solvency II: Implementazione di Full Stochastic API ESG Create RW simulation file RW1 1. For n=1 to 1000 do : 2. - MC Recalibration of the ESG to data from RW1 - Generate MC scenario files 1 MC1 MC2 2 RW1 MC3 RW Projection over 1 year: recalibrations - Yield cuve - Equity price - Property price MC1000 - Credit spreads 1st year data from RW1 file: - Equity volatilty Depending on ALM model implementation - Interest rate volatilty - … 11
Raggiungere il modello Full Stochastic Grid Computing Cloud Computing GPU – Graphics Processing Units (up to 1000X faster – 250 cores) Large runtime enhancements to be had Cost is reasonable compared to actuarial resource 12
Solvency II: Modello Interno - 1yrVaR SCR Approximation - Instantaneous Shocks (ICA/SF/CoVar) Value of Liabilities & Value of Liabilities & Assets at T=t Assets at T=t+1 1000’s of model points 1000’s of MC Scenarios 10’s of Deterministic Problem Simplified Model Points Shocks by using a small MC Scenarios number of Problem less one of deterministic computer power stress scenarios. but more about assuming linearity 13
Solvency II: Modello Interno - 1yrVaR SCR Approximation – Replicating Portfolio Value of Liabilities & Value of Replicating Assets at T=t Portfolio & Assets at T=t+1 Simulate Real RP replaces model points with a World Risk Factors smaller number of assets Model Points 10’s of assets (~model MC Scenarios points) 1000’s RN Scenarios 1000’s of RW Scenarios Problem is now about At time T=t fit a portfolio of assets that getting a good fit replicate the liabilities in all future scenarios. 14
Solvency: Modello Interno - 1yrVaR SCR Approximation – Least Squares Montecarlo Fit Capital Unaccurate value Project Capital @ 99.5 Perc Value of Liabilities & Assets at T=t Distribution of Liabilities at with a Real World T=t+1 simulation Model Points MC Scenarios 15
Solvency II: Modello Interno – Confronto di tecniche con un fattore di rischio 16
Approccio di Modellazione Realistica - Real World » Obiettivo: realizzare proiezioni delle variabili economiche e finanziarie che siano realistiche e giustificabili. » Approccio: I. Sviluppo e documentazione di un pacchetto di interpretazione dei fatti e credenze. II. Servono per selezionare / costruire / struttura, calibrare e validare i modelli. III. Guardare mercati reali per convalidare e rivedere questi fatti e modelli. Previsione d'inflazione dovrebbe essere coerente con il comportamento dei tipi (reali e nominali). » Attività in corso. 17
Point-in- Time (“1Y - VaR”) vs. Through -the- Cycle (“unconditional”) Calibrations… According to Use 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% Dec-05 Dec-05 Mar-06 Mar-06 Realised Percentile 5 to 25 Percentile 50 to 75 Percentile 95 to 99 Jun-06 Jun-06 Sep-06 Sep-06 Dec-06 Dec-06 Conditional GBP 10Y Rate Conditional EUR 10Y Rate Mar-07 Mar-07 Jun-07 Jun-07 Sep-07 Sep-07 Percentile 1 to 5 Percentile 25 to 50 Percentile 75 to 95 Dec-07 Dec-07 Mar-08 Mar-08 Jun-08 Jun-08 Sep-08 Sep-08 Dec-08 Dec-08 Mar-09 Mar-09 Jun-09 Jun-09 Sep-09 Sep-09 Dec-09 Dec-09 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% Dec-05 Dec-05 Mar-06 Mar-06 Jun-06 Jun-06 Sep-06 Sep-06 Dec-06 Dec-06 Unconditional GBP 10Y Rate Unconditional EUR 10Y Rate Mar-07 Mar-07 Jun-07 Jun-07 Sep-07 Sep-07 Dec-07 Dec-07 Mar-08 Mar-08 Jun-08 Jun-08 Sep-08 Sep-08 Dec-08 Dec-08 Mar-09 Mar-09 Jun-09 Jun-09 Sep-09 Sep-09 Dec-09 Dec-09 09 18
Point-in- Time (“1Y - VaR”) vs. Through -the- Cycle (“unconditional”) Calibrations… According to Use 10% 0% 1% 2% 3% 4% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% Dec-05 Dec-05 Mar-06 Mar-06 Jun-06 Jun-06 Sep-06 Sep-06 Dec-06 Dec-06 Conditional USD 10Y Rate Conditional JPY 10Y Rate Mar-07 Mar-07 Jun-07 Jun-07 Sep-07 Sep-07 Dec-07 Dec-07 Mar-08 Mar-08 Jun-08 Jun-08 Sep-08 Sep-08 Dec-08 Dec-08 Mar-09 Mar-09 Jun-09 Jun-09 Sep-09 Sep-09 Dec-09 Dec-09 10% 0% 1% 2% 3% 4% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% Dec-05 Dec-05 Mar-06 Mar-06 Jun-06 Jun-06 Sep-06 Sep-06 Dec-06 Dec-06 Unconditional USD 10Y Rate Unconditional JPY 10Y Rate Mar-07 Mar-07 Jun-07 Jun-07 Sep-07 Sep-07 Dec-07 Dec-07 Mar-08 Mar-08 Jun-08 Jun-08 Sep-08 Sep-08 Dec-08 Dec-08 Mar-09 Mar-09 Jun-09 Jun-09 Sep-09 Sep-09 Dec-09 Dec-09 19
Solvency II O R S A 20
Un esempio: ORSA - il modello interno Metric Base Allocation New Allocation Expected Economic Profit 12.1 15.8 Standard Deviation 56.9 58.4 Probability of Loss 37% 35% VaR @ 90% 64.0 61.0 VaR @ 95% 93.3 90.0 VaR @ 99% 152.8 153.6 VaR @ 99.5% 176.2 179.3 TVaR @ 99% 183.1 183.1 SCR 176.2 179.3 Economic Capital Requirement 183.1 183.1 £m unless stated Original Allocation New Allocation Stocks - Property, Total 6% Market, 9% Gilts 3-5 Gilts 3-5 High Yrs, 25% Yrs, 36% Yield Credit, 2% Cash, 54% Inflation- Gilts 1-3 linked Yrs, 9% Bonds, 58% 21
Solvency II: ORSA – I rischi economici a livello aziendale Qual è l'impatto di un'inflazione elevata per le imprese? Che dire della bassa crescita economica, stagflazione? Cash flow matched portfolio New asset allocation 20.0 20.0 15.0 15.0 10.0 10.0 Economic Profit (£m) Economic Profit (£m) Base Base 5.0 5.0 - Low Economic Growth - Low Economic Growth (GDP < 1%) (GDP < 1%) Insurance Investment Total Profit Insurance Investment Total Profit -5.0 -5.0 Profit Profit Profit Profit Increased Inflation Increased Inflation -10.0 (Inflation >3%) -10.0 (Inflation >3%) Stagflation (GDP<1% and Stagflation (GDP<1% and -15.0 -15.0 Inflation >3%) Inflation >3%) -20.0 -20.0 -25.0 -25.0 -30.0 -30.0 Property, 6% Stocks - Total Market, 9% High Yield Gilts 3-5 Gilts 3-5 Credit, 2% Yrs, 36% Yrs, 25% Cash, 54% Gilts 1-3 Inflation-linked Yrs, 9% Bonds, 58% 22
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