Alcune considerazioni per limplementazione del modello SCR ARTURO - PowerPoint PPT Presentation

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