A Risk Management Tool for Long Liabilities: The Static Control Model
Notice bibliographique
Résumé
This paper looks at the problem of valuing and managing the A/L M risks associated with insurance liabilities that are too long to be matched by available investments. Two very different approaches to the problem are explored. The first approach called Yield Curve Extension starts with a number of simple ideas for extrapolating a yield curve and analyzes them from a risk management perspective. The paper concludes that these methods lead to unnecessarily extreme A/L M strategies. The paper then describes a second approach called the Static Control Model which allows one to use a total return vehicle as part of the A/L M strategy. The model decomposes a long liability into fixed income and total return components in a market consistent way. The fixed income component is a static hedge for the liability in the sense that it matches the first order sensitivities of the model liability as observable market information changes. The paper concludes by arguing that the Static Control Model leads to more useful A/L M strategies for long liabilities. Introduction and Summary of Results The issue of managing long liabilities has been a practical problem for life insurers and pension plan sponsors for many years. In developed economies products such as Long Term Care insurance in the United States, or Term to 100 life insurance in Canada, have very low lapse rates and can create liabilities with very long durations. In less developed economies even traditional life insurance products can be difficult to match simply because the local debt markets are not well developed. While the problem is far from new the advent of market consistent financial reporting requirements and the demands of evolving Enterprise Risk Management standards mean that the inherent difficulties should be addressed more comprehensively than they have in the past. So what should a comprehensive approach to managing long liabilities look like? In this author’s opinion a comprehensive approach should be able to do the following 1. Put a value on the liability that can be used in a market consistent balance sheet. 2. The value must roll forward in time in such a way that the resulting market consistent income statement makes sense. 1 The author is Vice President for Risk Research in the Group Risk Dept. of AEGON NV. 1111 North Charles St. Baltimore, Md. USA. 2 The views and opinions expressed in this paper are those of the author and not AEGON NV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».