[论文解读] Solvency assessment within the ORSA framework: issues and quantitative methodologies

Julien Vedani, Laurent Devineau|arXiv (Cornell University)|Oct 22, 2012

Insurance, Mortality, Demography, Risk Management参考文献 10被引用 8

一句话总结

本文提出将原本用于一年期净资产值（NAV）预测的多项式代理方法，适应于在Solvency II框架下的自身风险与偿付能力评估（ORSA）中进行多年期偿付能力评估。通过将曲线拟合与最小二乘蒙特卡洛方法扩展至多年期时间范围，作者展示了在保持长期偿付能力压力测试准确性的同时，显著降低随机复杂性、提升计算效率的稳健方法，用于估计整体偿付能力需求。

ABSTRACT

The implementation of the Own Risk and Solvency Assessment is a critical issue raised by Pillar II of Solvency II framework. In particular the Overall Solvency Needs calculation left the Insurance companies to define an optimal entity-specific solvency constraint on a multi-year time horizon. In a life insurance society framework, the intuitive approaches to answer this problem can sometimes lead to new implementation issues linked to the highly stochastic nature of the methodologies used to project a company Net Asset Value over several years. One alternative approach can be the use of polynomial proxies to replicate the outcomes of this variable throughout the time horizon. Polynomial functions are already considered as efficient replication methodologies for the Net Asset Value over 1 year. The Curve Fitting and Least Squares Monte-Carlo procedures are the best-known examples of such procedures. In this article we introduce a possibility of adaptation for these methodologies to be used on a multi-year time horizon, in order to assess the Overall Solvency Needs.

研究动机与目标

• 为解决由于寿险公司多年期净资产值（NAV）预测的随机复杂性，导致在ORSA实施中面临的挑战。
• 将原本仅适用于一年期的多项式代理方法（如曲线拟合与最小二乘蒙特卡洛）扩展至多年期时间范围。
• 为计算整体偿付能力需求，提供一种计算效率高且准确的直接随机模拟替代方案。
• 降低因全模拟方法在长期偿付能力建模中存在高变异性与计算负担而带来的实施风险。
• 通过更高的一致性方法论，支持保险公司依据Solvency II第二支柱制定机构特定的偿付能力约束。

提出的方法

• 将多项式近似技术（曲线拟合与最小二乘蒙特卡洛）应用于建模净资产值在多年内的演变过程。
• 利用历史或模拟的NAV路径，校准多项式函数以近似NAV随时间的随机行为。
• 通过最小二乘回归，在每个时间步长上拟合多项式函数以最小化残差误差。
• 通过在时间范围上递归应用拟合过程，将一年期代理方法扩展至多期框架。
• 采用蒙特卡洛抽样生成NAV预测的情景，随后用于训练多项式代理模型。
• 通过将多项式模型的预测NAV与全模拟结果对比，验证代理模型的准确性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将原本用于一年期NAV预测的多项式代理方法，适应于ORSA中的多年期偿付能力评估？
• RQ2 在随机条件下，多项式代理在复制多年期NAV动态方面的准确性和计算效率如何？
• RQ3 多项式近似能否降低全模拟方法在长期偿付能力压力测试中的计算负担？
• RQ4 在整体偿付能力需求估算方面，代理结果与直接模拟相比表现如何？
• RQ5 与随机NAV预测相关的实施风险有哪些？多项式代理如何缓解这些风险？

主要发现

• 将多项式代理方法扩展至多年期时间范围，相较于全模拟方法，显著降低了计算复杂性。
• 多项式近似在长时间范围内准确再现净资产值的随机行为，尤其在多时间步长校准下表现优异。
• 曲线拟合与最小二乘蒙特卡洛方法在多期NAV建模中均表现有效，其中后者在不确定性条件下展现出更强的稳健性。
• 该方法为保险公司依据Solvency II第二支柱制定机构特定的偿付能力约束，提供了一个稳定且一致的框架。
• 该方法有效缓解了长期时间范围内直接随机预测因高变异性与不稳定性带来的实施风险。
• 结果表明，多项式代理可作为全模拟模型在ORSA中的可靠替代方案，尤其适用于寿险领域。