질문 하나, 처음부터 끝까지.
‘만약’을 물으면, 헨셀리안이 모든 레코드와 모든 경로에서 모델을 돌리고, 여러분은 ‘그다음’을 읽습니다.
- 만약
사람들이 가정보다 오래 산다면?
- 실행
바이인 가격, 가입자 한 명씩
해마다 개선되는 곰퍼츠 사망률에, 장수 경로마다 코호트 충격을 더합니다. 연금은 길트 수익률에 매칭 조정을 더해 할인합니다.
- 그다음
가격, BEL, 그리고 200년 빈도 장수 충격에서의 BEL. 얼마를 받아야 하고, 그에 맞서 얼마를 쌓아 둬야 하는지.
이미 질문을 던지는 모델에서 시작하세요.
모두 앱의 모델 빌더에 들어 있는 작동하는 모델로, Hensel로 쓰여 GPU에서 돌아갑니다. 가상 장부로 시작하고, 귀사 데이터가 레코드 하나씩 그 자리를 채웁니다.
모델 빌더의 모델 21개
벌크 어뉴이티4
바이인 가격, 가입자 한 명씩
연금제도의 가격, BEL, 200년 빈도 장수 BEL. 모든 가입자를 모든 경로에서 평가합니다.
연말 BEL과 SCR, 모든 가입자를 시뮬레이션
BEL, 1년 SCR, 지급여력비율. 스트레스마다 모든 가입자를 다시 평가합니다.
완전 중첩 시뮬레이션으로 구한 자본
1년간의 실세계 리스크를 지난 뒤, 그 시점에서 장부 전체를 자체 위험중립 경로로 다시 평가합니다. 대리 모형 없는 200년 빈도 자본.
모델 이전, 가입자 한 명씩 대사
기존 모델과 Hensel의 평가를 가입자마다 나란히 놓고, 어디서 갈라지는지 보여 줍니다.
생명보험·연금3
장부 전체, 가입자마다 전망
실세계 경로 위에서의 BEL과 보증 비용. 모든 가입자를 모든 경로에서 평가합니다.
전체 장부로 계산한 내부모형 SCR
금리, 주식, 장수를 함께 반영한 99.5% 1년 손실. 보너스 흡수 여력 반영 전과 후.
전체 장부에 대한 보증 헤지
리시버 스왑션이 있을 때와 없을 때의 100년 빈도 보증 손실, 그리고 그 비용.
손해보험7
자동차 갱신: 예상 비용, 계약 하나씩
기준선. 그해의 빈도와 인플레이션을 반영한 계약별 예상 보험금으로, 사고는 뽑지 않습니다. 시나리오 리스크만 봅니다.
자동차 갱신: 계약마다 사고를 시뮬레이션
해마다 모든 계약의 사고를 뽑아, 같은 해의 예상 비용 기준선과 나란히 놓습니다. 100년 빈도 손실 중 얼마가 사고의 우연성에서 오는지.
자동차 갱신: 모든 계약에 보험료를
계약별 산출 보험료, 상한이 걸린 요율 변경과 갱신 보험료, 그리고 상한 때문에 과소·과대 책정되는 계약.
폭풍 손실, 소재지 하나씩
모든 보험 목적물 소재지에 닥치는 그해 최대 폭풍. AAL, 200년 빈도 손실, 250년 빈도 PML.
미결 사고 하나하나에서 쌓는 준비금
최종 비용의 최선추정치, 75 백분위수, 99.5% 꼬리 초과분. 모든 미결 사고를 공통 충격으로 경로마다 전개합니다.
사고별 준비금 리스크: 최종 관점과 1년 관점
미결 사고마다 고유한 전개와 지급 시점을 두고, 최종 관점과 1년 사고 전개 결과(CDR)로 봅니다.
해상 계정, 위험 하나씩
인수한 모든 위험의 일반 손실과 항만 누적 손실. 비례재보험과 위험별 초과손해액재보험 전후로.
미국 법정 준비금6
VM-20: 지수연동 유니버설 생명보험, 중첩
IUL 계약군의 순보험료식, 결정론적, 확률론적 준비금. 지수 헤지는 미래 매년 내부 시뮬레이션으로 값을 매깁니다.
VM-21: 헤지 전략 아래의 변액연금, 중첩
델타로 헤지한 GMWB 계약군. 델타는 시나리오마다 매년 내부 시뮬레이션으로 읽습니다.
VM-21 헤지: 그릭스와 선행 헤지, 3단 중첩
그릭스로 헤지한 GMWB 계약군. 그릭스는 모든 노드에서 내부 시뮬레이션으로 읽고, 해마다 헤지는 자체 선행 경로로 고릅니다. 헤지, 델타 전용, 무헤지의 CTE 70.
VM-22: 지수연동 고정연금, 중첩
FIA 계약군의 확률론적 준비금. 헤지 옵션은 미래 매년 내부 시뮬레이션으로 값을 매기고, NAIC가 정한 16개 시나리오로 제외 테스트를 합니다.
계약자 행동: 경험, 동적 해지, 준비금
보증이 얼마나 내가격인지에 따른 실제 대 예상 해지율, 그리고 가정한 동적 해지가 VA 준비금에 미치는 영향.
자산 적정성과 C-3 Phase I: 고정 거치연금
거치연금 계약군과 채권을 하나의 현금흐름 모델로. 뉴욕 7개 시나리오와 확률론적 시나리오에서의 자산 적정성, 그리고 C-3 Phase I 금리 리스크 자본.
모델 검증1
시나리오와 장부 검증, 레코드 하나씩
독립적인 세 가지 점검. 마팅게일 테스트, 경로를 반으로 나눠 서로 맞대 보기, 모든 가입자를 재계산과 대조하기.
다시 물어볼 수 있을 만큼 빠르게.
가입자 250만 명 규모의 영국 연금 바이인, 모든 가입자를 60만 개 경로 하나하나에서. 가입자 경로 1.5조 개를 41초에.
두 시계를 똑같이 164배 빠르게 돌렸습니다. GPU 막대는 눈 깜짝할 새 차오르고, CPU 막대는 34초를 기다려야 합니다.
한 가지 제안
어려운 문제로 저희를 시험해 보세요.
보험, 은행, 에너지, 그 밖에 불확실성이 중요한 결정을 좌우하는 곳이라면 어디든 좋습니다. 조직에서 더 빨리 풀고 싶었던 시뮬레이션 문제를 가져와 주세요. 어디까지 가능한지 함께 확인해 보겠습니다.