Provisionnement et mesure de risque en assurance dommage dans le cadre de Solvabilité II

Résumé Fr En Es

Cet article s’intéresse à la problématique de la quantification de l’incertitude liée au risque de provisionnement en assurance dommage (non-vie) dans le cadre du nouveau référentiel «  Solvency II ». Dans ce cadre, la volatilité des provisions techniques doit être incluse dans leur estimation en y rajoutant une marge de risque. Cette quantification ne peut être atteinte que par une modélisation du flux des décaissements futurs suite à un sinistre, permettant ainsi de cerner au mieux les effets aléatoires qui la caractérisent. A cet effet, nous allons présenter différents modèles stochastiques pouvant être utilisés pour estimer ces provisions, tout en mettant en exergue leurs facultés quant à la détection et l’approximation de ladite variabilité des provisions, ainsi que leur apport pour le calcul des indicateurs de risque imposés par le référentiel « Solvabilité II ».

This article deals with problematic of quantifying the uncertainty related to the risk of non-life insurance provisions under the new regulation « Solvency II ». In this context, the volatility of technical provisions must be included in their estimate by adding a risk margin. This quantification can only be achieved by modeling the flow of future disbursements following a disaster, thus enabling us to better identify the random effects that characterize it. To this end, we will present different stochastic models that can be used to estimate these provisions, while highlighting their ability to detect and approximate the variability of provisions and their contribution to the calculation of risk indicators imposed by the "Solvency II" framework.

En este artículo se aborda la problemática de cuantificar la incertidumbre relacionada con el riesgo de aprovisionamiento en seguros contra daños (seguros distintos del seguro de vida) en el marco de la nueva reglamentación « Solvencia II ». En este contexto, la volatilidad de las provisiones técnicas debe incluirse en su estimación agregando un margen de riesgo. Esta cuantificación solo puede lograrse por una modelización del flujo de gastos futuros después de un siniestro, lo que nos permitirá identificar mejor los efectos aleatorios que la caracterizan. Para ello, presentaremos diferentes modelos estocásticos que pueden utilizarse para estimar estas provisiones, al tiempo que se pone de relieve su capacidad para la detección y aproximación de la variabilidad de las provisiones y su contribución al cálculo de los indicadores de riesgo impuestos por el marco de "Solvencia II".