Introducción a Solvencia II
La Directiva Solvencia II de la Unión Europea supone para las empresas aseguradoras de la UE un auténtico cambio en la forma de gestionar sus riesgos y de calcular la cantidad de capital que deben poseer acorde a los mismos, para asegurar su solvencia.
El Pilar I de Solvencia II enfrenta a las aseguradoras con los siguientes retos entre otros:
- Cálculo de Capital de Solvencia (SCR) utilizando formula Standard o Modelos Internos, de forma individualizada para cada riesgo y de forma conjunta.
- Valoración de Activos a mercado
- Valoración de Opciones y Garantías de los pasivos, para lo cuál se requieren escenarios estocásticos para los factores de riesgo
- Modelización actuarial avanzada incluyendo por ejemplo el comportamiento de los clientes
- Disponer de datos correctos de forma centralizada, trazada y auditable
Los Pilares II y III de Solvencia II complementan el Pilar I y enfrentan a las aseguradoras con una nueva forma de gestión basada en el riesgo. Así mismo Solvencia II les obliga a ser capaces de auditar y seguir el trazado de sus datos y procesos así como de producir los informes necesarios de forma automatizada.
MATLAB proporciona herramientas para ejecutar eficientemente las tareas involucradas en Solvencia II como:
- Automatización y auditoría de cálculos
- Paralelización y aceleración de cálculos a través de las herramientas PCT y MDCS y GPUs
- Manejo de grandes datos – datastore y mapreduce
- Modelos de tipos de interés como Hull White o LMM y modelos para equity, para la valoración de activos y pasivos, modelización de riesgos y creación de escenarios que alimentarán el modelo interno.
- Modelos Econométricos y funcionalidad estadística y machine learning para la modelización de factores de riesgo, incluyendo distribuciones multivariantes como copulas por ejemplo.
- MATLAB proporciona la posibilidad de llevar a cabo modelización del riesgo técnico-asegurador póliza a póliza y la implementación de modelos proxy como replicación de carteras o MCLS. Así mismo permite fácilmente la implementación de Simulación estocástica anidada.
- Algoritmos de Optimización para llevar a cabo la Optimización de carteras bajo Solvencia II
- Generación automatizada de informes
Para obtener más detalles, consulte MATLAB, que se emplea de forma habitual como parte o, en ocasiones, como base para la plataforma Solvencia II.
Ejemplos y procedimientos
Referencias de software
También puede consultar estos temas: Financial Toolbox, Econometrics Toolbox, Parallel Computing Toolbox, Database Toolbox, Optimization Toolbox, Basilea III, Big Data con MATLAB, renta fija