Uso di MATLAB per framework Solvency II
La direttiva dell’Unione Europea Solvency II specifica l’importo di capitale che le compagnie assicurative europee devono detenere per ridurre il rischio di insolvenza. Richiede alle compagnie assicurative di usare i metodi quantitativi per le polizze e simulazioni attuariali, la proiezione del rischio, la previsione del capitale economico e la condivisione dei report all’interno dell’organizzazione.
Talvolta, Solvency II è detta Basilea per le Assicurazioni. E’ costituita da tre pilastri come Basilea, comprendenti i requisiti quantitativi (simile al requisito minimo di capitale del framework Basilea III), la review dell’ente di vigilanza e i requisiti di trasparenza.
I task associati alla piattaforma per Solvency II comprendono:
- Generazione di scenari, compreso l’uso di metodi di copula
- Simulazione Monte Carlo, inclusa simulazione polizza per polizza e simulazione stocastica nidificata
- Replica dei portafogli e minimi quadrati Monte Carlo, per la modellazione dei bilanci on-demand
- Calcolo dei requisiti patrimoniali di solvibilità (Solvency Capital Requirement - SCR) e del Market Consistent Embedded Value (MCEV)
- Modellazione dell’asset liability
- Calcolo parallelo e su GPU per simulazioni efficienti in termini di tempo e l’identificazione dei parametri
- Reportistica automatica
Per maggiori dettagli, vedere MATLAB, che è comunemente un componente, o in alcuni casi è utilizzato come punto di partenza, della piattaforma implementata per Solvency II.
Esempi e consigli pratici
- Utilizzo di MATLAB per la modellazione del capitale Solvency II: il generatore di uno scenario di rischio prudenziale (22:43) - Video
- MATLAB per le scienze attuariali e assicurative (47:12) - Video
- Prezzi e analisi di un contratto di assicurazione (34:09) - Video
- PZU Group Sviluppa un Modello del Rischio di Mercato con le Direttive di Solvency II - Caso Utente
- cFrame - Toolbox di Terze Parti
- Assicurazioni e scienze attuariali - Soluzione
- Simulazione di numeri casuali dipendenti usando le copule - Esempio
- Regressione del rating di rischio assicurativo per le importazioni di automobili utilizzando TreeBagger - Esempio
Riferimenti software
- Distribuzioni multivariate - Funzioni
fmincon
: trova il minimo vincolato di funzioni non lineari a più variabili - Funzioneportsim
: Simulazione Monte Carlo dei rendimenti correlati di asset - Funzionegpstat
: media e varianza della distribuzione di Pareto generalizzata - Funzione- Treebagger - Documentazione
Vedere anche: assicurazioni, simulazione Monte Carlo, rischio di credito