We examine the evolving dynamics of sovereign yields and credit spreads from an insurer's perspective. We discuss how rising debt levels and recent rating downgrades impact capital modelling and portfolio management under Solvency II.
Learn how to structure Python Azure Functions with a clean architecture. This guide shows envelopes, typed payloads, and testable handlers—demonstrated with an ESG simulation and Value at Risk (VaR) post-processing example.
Er zijn vele artikelen geschreven over het gebruiken van machine learning modellen voor actuariële doeleinden. Echter, de meeste van deze modellen produceren alleen een puntschatting, terwijl veelal een betrouwbaarheidsinterval of distributie gewenst is.
Zowel in wetenschappelijke artikelen als in de actuariële praktijk wordt veelvuldig gebruik gemaakt van nulhypotheses en p-waarden. Toch verschijnen er al jarenlang vanuit de statistische wetenschap publicaties die waarschuwen voor verkeerd gebruik en verkeerde interpretatie van p-waarden.
In dit artikel is een techniek beschreven op basis waarvan op efficiënte wijze gevoeligheidsanalyses uitgevoerd kunnen worden van de waarde van de embedded opties in verzekerings- en pensioencontracten, waardoor potentieel veel doorlooptijd en rekencapaciteit bespaard kan worden.
In het wetsvoorstel waarin het pensioenakkoord is vastgelegd, is een belangrijke rol weggelegd voor value-based ALM. Aangezien dit bij pensioenfondsen en -actuarissen over het algemeen nog onbekend terrein is, wordt in dit artikel een introductie gegeven van value-based ALM en de belangrijkste…
Door een recente Q&A van DNB over de contractgrens bij individuele arbeidsongeschiktheidsverzekeringen (AOV’s) staat de zogenaamde en-bloc clausule volop in de aandacht.
Door de populariteit van data science en de raakvlakken die het heeft met het actuariaat, klinken binnen de beroepsgroep al enige tijd geluiden dat dit kansen biedt voor de actuaris. In dit artikel ga ik in op de status van de integratie van data science en actuariaat.
In the near future, image recognition could be integrated into the processes of insurers, for example for estimating car damage based on photos. This requires specific Machine Learning techniques, also often referred to as Deep Learning.
Hedges worden wijd toegepast om marktwaarde P&L’s te stabiliseren en specifieke marktrisico exposures te reduceren. Voor een realistische bepaling van de Grieken zijn passende simulatie- en kalibratie technieken benodigd die aansluiten bij onderliggende verzekeringsproducten.
Long-term equity-linked options are frequently sold by life insurers as a part of variable annuity offerings. Traditional methods for the valuation of these embedded options use simplifying assumptions, which may lead to large price errors.
De marktconsistente waardering van verzekeringsverplichtingen is een van de belangrijkste aspecten binnen Solvency II en IFRS 4 Phase 2. Omdat een zo realistisch mogelijke modellering van onderliggende verzekeringscontracten hierin van groot belang is, hebben simulatiemethoden zich ontwikkeld tot…
Mortgages are an important asset on the balance sheet for all large Dutch financial institutions. Within mortgages there is embedded interest rate optionality, as mortgagors have the possibilities to prepay part of their mortgage without penalty or break fees each year or prepay in full when moving…
Credit spread risico’s vormen een belangrijk onderdeel van de p&l volatiliteit van gesepareerde beleggingen, unit-linked garanties en variable annuities. Deze producten bestaan uit embedded opties op bond fondsen en zijn derhalve gevoelig voor spread veranderingen en defaults.
Machine Learning modellen zijn aan een opmars bezig binnen het werkveld van verzekeraars. De meeste verzekeraars onderzoeken de mogelijkheden voor de toepassing van deze modellen voor onder andere pricing, fraudedetectie en marketing.
Data Science en Machine Learning zijn hip. Talloze seminars over deze onderwerpen zijn georganiseerd binnen het actuariële werkveld en velen staan er nog op de agenda.
Use of Solvency II’s volatility adjustment (VA) causes hard-to-explain movements in own funds and perverse incentives for hedging and risk management. In this paper, Richard Plat proposes an alternative approach to solve these issues.
In De Actuaris van juli 2012 beschreef ik met Katrien Antonio de nadelen die schadereservering op geaggregeerd niveau middels schadedriehoeken met zich meebrengt, en presenteerden we een aanpak op het niveau van individuele claims (microniveau).
Voor het bepalen van de Solvency Capital Requirement (SCR) voor marktrisico en voor de verschillende waarderingen in het kader van Market Consistent Embedded Value (Mcev) en de toereikendheidstoets zijn een groot aantal waarderingen van de embedded opties in de verzekeringsportefeuille vereist.
Richard Plat & Alexander van Haastrecht · In Dutch
Voor het bepalen van de Solvency Capital Requirement (SCR) voor marktrisico en voor de verschillende waarderingen in het kader van Market Consistent Embedded Value (MCEV) en de toereikendheidstoets is een groot aantal waarderingen van de embedded opties in de verzekeringsportefeuille vereist.