Solvencia II

Utilización de MATLAB en regímenes de 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.

También puede consultar : Simulink, MATLAB, Financial Toolbox, Econometrics Toolbox, Parallel Computing Toolbox, Database Toolbox, Optimization Toolbox, Basilea III, Big Data con MATLAB, renta fija