The issues concerning the solvency are crucial for any company and insurance companies are not the exception. With the goal of protecting all stakeholders, european legislation is doing his best to improve standards in terms of solvency capital requirement. This scenario places the future Solvency II, which unlike the existing Solvency I in fact, is based on a market-based approach in which not only give highlights of the technical risks, but insurance of any impending activity. This thesis after an introductory chapter where you will explore the process leading to Solvency II, will focus on methodologies for calculating the solvency capital through the standard formula and internal risk models. In particular, we will deepen the discussion of the solvency capital for the Non-Life Underwriting Risk and specifically the premium risk. The premium risk is calibrated according to the methods proposed by CEIOPS, and then using a portfolio of the line of business motor vehicle liability insurance policies belonging to the insurance company Fondiaria-SAI S.p.A., will be applied to an internal risk model that makes use of schema Frequency-Severity in cases other than those of the standard formula. In particular, we assume the frequency of accidents released under a negative binomial variable while the amount of claims will be used resampling techniques called Bootstrap using methods of Monte Carlo simulation.

Le tematiche inerenti la solvibilità sono di fondamentale importanza per ogni tipo di azienda ed eccezione non fanno le compagnie di assicurazione. Con l'obiettivo di proteggere tutti gli stakeholder, la legislazione europea si sta prodigando per migliorare la normative in termini di capitale di solvibilità. In questo scenario si colloca la futura direttiva Solvency II che a differenza di quella esistente, Solvency I appunto, si basa su un approccio basato sul mercato in cui non si danno evidenzia solamente dei rischi tecnici ma di ogni rischio incombente sull'attività assicurativa. Questa tesi dopo un capitolo introduttivo dove si passa al vaglio il processo che ha portato a Solvency II, focalizza l'attenzione sulle metodologie di calcolo del capitale di solvibilità attraverso la formula standard e i modelli di rischio interno. In particolare viene approfondito il discorso del capitale di solvibilità per i rischi dei rami danni e nello specifico il rischio di premio. Il rischio di premio è calibrato secondo le metodologie proposte dal CEIOPS, e successivamente mediante l'utilizzo di un portafoglio di polizze del ramo Responsabilità Civile Autoveicoli appartenente alla compagnia di assicurazioni Fondiaria-SAI S.p.A., viene applicato un modello di rischio interno che fa uso dello schema Frequency-Severity sotto ipotesi diverse da quelle della formula standard. In particolare si assume la frequenza dei sinistri distribuita secondo una variabile Binomiale negativa mentre per l'ammontare dei sinistri vengono utilizzate tecniche di ricampionamento denominate Bootstrap facendo ricorso a metodi di simulazione Monte Carlo.

SOLVENCY II: Non-Life Underwriting Risk e calibrazione del rischio di premio

DI VICO, MICHELE
2009/2010

Abstract

Le tematiche inerenti la solvibilità sono di fondamentale importanza per ogni tipo di azienda ed eccezione non fanno le compagnie di assicurazione. Con l'obiettivo di proteggere tutti gli stakeholder, la legislazione europea si sta prodigando per migliorare la normative in termini di capitale di solvibilità. In questo scenario si colloca la futura direttiva Solvency II che a differenza di quella esistente, Solvency I appunto, si basa su un approccio basato sul mercato in cui non si danno evidenzia solamente dei rischi tecnici ma di ogni rischio incombente sull'attività assicurativa. Questa tesi dopo un capitolo introduttivo dove si passa al vaglio il processo che ha portato a Solvency II, focalizza l'attenzione sulle metodologie di calcolo del capitale di solvibilità attraverso la formula standard e i modelli di rischio interno. In particolare viene approfondito il discorso del capitale di solvibilità per i rischi dei rami danni e nello specifico il rischio di premio. Il rischio di premio è calibrato secondo le metodologie proposte dal CEIOPS, e successivamente mediante l'utilizzo di un portafoglio di polizze del ramo Responsabilità Civile Autoveicoli appartenente alla compagnia di assicurazioni Fondiaria-SAI S.p.A., viene applicato un modello di rischio interno che fa uso dello schema Frequency-Severity sotto ipotesi diverse da quelle della formula standard. In particolare si assume la frequenza dei sinistri distribuita secondo una variabile Binomiale negativa mentre per l'ammontare dei sinistri vengono utilizzate tecniche di ricampionamento denominate Bootstrap facendo ricorso a metodi di simulazione Monte Carlo.
ITA
The issues concerning the solvency are crucial for any company and insurance companies are not the exception. With the goal of protecting all stakeholders, european legislation is doing his best to improve standards in terms of solvency capital requirement. This scenario places the future Solvency II, which unlike the existing Solvency I in fact, is based on a market-based approach in which not only give highlights of the technical risks, but insurance of any impending activity. This thesis after an introductory chapter where you will explore the process leading to Solvency II, will focus on methodologies for calculating the solvency capital through the standard formula and internal risk models. In particular, we will deepen the discussion of the solvency capital for the Non-Life Underwriting Risk and specifically the premium risk. The premium risk is calibrated according to the methods proposed by CEIOPS, and then using a portfolio of the line of business motor vehicle liability insurance policies belonging to the insurance company Fondiaria-SAI S.p.A., will be applied to an internal risk model that makes use of schema Frequency-Severity in cases other than those of the standard formula. In particular, we assume the frequency of accidents released under a negative binomial variable while the amount of claims will be used resampling techniques called Bootstrap using methods of Monte Carlo simulation.
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