Mémoires d'Actuariat
Modélisation des rachats dynamiques sous IFRS17
Auteur(s) ANINI A.
Société Generali
Année 2024
Confidentiel jusqu'au 18/09/2026
Résumé
Ce mémoire a pour objet de proposer un nouveau cadre de modélisation des rachats dynamiques dans un contexte IFRS 17. En effet, l’année 2022 a été marquée par une hausse rapide et significative des taux d’intérêt. Cette augmentation soudaine a entraîné une vague de rachats sur les produits d’épargne. Cependant, ces mouvements de rachats n’ont pas été anticipés par les modèles actuels, nécessitant ainsi une amélioration. Ce constat a été le point de départ des travaux de ce mémoire. Tout d’abord, l’objectif est d’isoler la composante conjoncturelle des rachats, afin de préparer les données pour construire notre nouvelle loi de rachat dynamique. Dans un deuxième temps, nous nous attachons à identifier les facteurs financiers expliquant ce type de rachat, ainsi que la forme de loi à adopter. Enfin, nous calibrons cette loi et évaluons l’impact de son incorporation sur les résultats financiers de la compagnie. En parallèle, ce mémoire présente également des travaux visant à estimer des projections du taux de rachat dynamique sur un horizon donné. Mots clefs : Rachat dynamique, IFRS 17, Séries temporelles, Impacts financiers, Modèle Actif-Passif (ALM), Present Value of Future Cash Flows (PVFCF),Tests de Sensibilité, Actuariat, Mémoire
Abstract
The aim of this thesis is to propose a new framework for modeling dynamic surrenders under IFRS 17. In 2022, there was a sharp and significant rise in interest rates, which triggered a wave of surrenders on savings products. However, these surrender movements were not anticipated by the current models, highlighting the need for improvement. This observation sparked the work in this thesis. First, we aim to isolate the conjonctural component of surrenders to prepare the data for building our new dynamic surrender model. Next, we identify the financial factors driving these surrenders and determine the best model to use. Finally, we calibrate this model and evaluate its impact on the company’s financial results. Additionally, this thesis presents work on projecting the dynamic surrender rate over a given time horizon. Keywords : Dynamic surrender, IFRS 17, Time series, Financial impacts, Asset- Liability Management (ALM) model, Present Value of Future Cash Flows (PVFCF), Sensitivity test, Actuarial science, Thesis
Auteur(s) ANINI A.
Société Generali
Année 2024
Confidentiel jusqu'au 18/09/2026
Résumé
Ce mémoire a pour objet de proposer un nouveau cadre de modélisation des rachats dynamiques dans un contexte IFRS 17. En effet, l’année 2022 a été marquée par une hausse rapide et significative des taux d’intérêt. Cette augmentation soudaine a entraîné une vague de rachats sur les produits d’épargne. Cependant, ces mouvements de rachats n’ont pas été anticipés par les modèles actuels, nécessitant ainsi une amélioration. Ce constat a été le point de départ des travaux de ce mémoire. Tout d’abord, l’objectif est d’isoler la composante conjoncturelle des rachats, afin de préparer les données pour construire notre nouvelle loi de rachat dynamique. Dans un deuxième temps, nous nous attachons à identifier les facteurs financiers expliquant ce type de rachat, ainsi que la forme de loi à adopter. Enfin, nous calibrons cette loi et évaluons l’impact de son incorporation sur les résultats financiers de la compagnie. En parallèle, ce mémoire présente également des travaux visant à estimer des projections du taux de rachat dynamique sur un horizon donné. Mots clefs : Rachat dynamique, IFRS 17, Séries temporelles, Impacts financiers, Modèle Actif-Passif (ALM), Present Value of Future Cash Flows (PVFCF),Tests de Sensibilité, Actuariat, Mémoire
Abstract
The aim of this thesis is to propose a new framework for modeling dynamic surrenders under IFRS 17. In 2022, there was a sharp and significant rise in interest rates, which triggered a wave of surrenders on savings products. However, these surrender movements were not anticipated by the current models, highlighting the need for improvement. This observation sparked the work in this thesis. First, we aim to isolate the conjonctural component of surrenders to prepare the data for building our new dynamic surrender model. Next, we identify the financial factors driving these surrenders and determine the best model to use. Finally, we calibrate this model and evaluate its impact on the company’s financial results. Additionally, this thesis presents work on projecting the dynamic surrender rate over a given time horizon. Keywords : Dynamic surrender, IFRS 17, Time series, Financial impacts, Asset- Liability Management (ALM) model, Present Value of Future Cash Flows (PVFCF), Sensitivity test, Actuarial science, Thesis
