Appétence au risque : intégration au pilotage d’une société d’assurance
Notice bibliographique
Résumé
La Directive Solvabilité 2 adoptée définitivement en novembre 2009 au sein de l’Union européenne modifie profondément les règles prudentielles du secteur de l’assurance. Si le premier pilier exige que les assureurs disposent d’un niveau de fonds propres qui leurs permettent de ne pas être en ruine à horizon 1 an avec une probabilité supérieure à 99,5 %, les assureurs devront, au titre du pilier 2, mettre en oeuvre un suivi et un pilotage permanent de leur exposition aux risques au travers de l’ORSA (Own-Risk Solvency Assessment). En particulier, les décisions significatives en termes d’exposition au risque devront être appréciées au regard de leur impact sur l’exigence de capital. Aussi il apparaît opportun pour les assureurs de s’organiser et de mettre en oeuvre une gestion en relation avec l’appétence au risque de la société. Au-delà du seul fait de mesurer l’impact de telle ou telle décision sur l’exposition au risque et l’exigence de fonds propres correspondante, il s’agit d’intégrer cette contrainte et de définir les objectifs de la société pour prendre les décisions optimales. L’objectif de cet article est de présenter la notion d’appétence au risque et d’expliquer en quoi son intégration dans le pilotage de la compagnie constitue un avantage conséquent. Il décrit ensuite les étapes de sa mise en place au travers de la définition des objectifs, des contraintes et de leur déclinaison pour les différents propriétaires de risques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,005 |
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 tête enseignante, 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 ».