Gareth W. PETERS, Rodrigo TARGINO, Mario V. WÜTHRICH
“Bayesian Modelling, Monte Carlo Sampling and Capital Allocation of Insurance Risks”
Solvibilità

 

L’obiettivo che si prefiggono gli Autori è quello di sviluppare una guida dettagliata allo sviluppo e all’applicazione di una nuova ed efficiente tipologia di metodi Monte Carlo al fine di risolvere rilevanti problemi pratici che devono affrontare le imprese assicuratrici nell’ambito della nuova regolamentazione di solvibilità.

In particolare, viene elaborato un nuovo metodo Monte Carlo per definire l’allocazione del capitale in un’impresa di assicurazione danni, con riguardo specifico alla coerenza con quanto previsto dallo Swiss Solvency Test.

I dati utilizzati nel lavoro si basano sul bilancio di una compagnia assicuratrice stilizzata. Per ogni linea di business esercitata dall’impresa, sono determinate le allocazioni di capitale in base alla rischiosità su un orizzonte temporale annuale, con le correlazioni previste dallo Swiss Solvency Test.

Sono discussi due diversi approcci per far fronte all’incertezza dei parametri; sono altresì descritti algoritmi di simulazioni basati su algoritmi sequenziali Monte Carlo ed è analizzata la loro efficienza.

STATISTICHE
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