Verwenden Sie MATLAB in Solvency II Frameworks
Die Solvency II-Richtlinie der Europäischen Union legt den Kapitalbetrag fest, den Versicherungsunternehmen in der EU halten müssen, um das Insolvenzrisiko zu reduzieren. Versicherungen müssen danach quantitative Methoden für versicherungsmathematische Simulationen sowie für die Vorhersagen von Risiken und ökonomischem Kapital verwenden und die Ergebnisse unternehmensweit bekannt geben.
Zu den Aufgaben im Umfeld einer Solvency II-Plattform gehören im Allgemeinen:
- Szenariogenerierung, einschließlich der Verwendung von Copula-Methoden
- Monte-Carlo-Simulationen, einschließlich verschachtelter stochastischer Simulationen
- Portfolioreplikation
- Policy-by-Policy-Simulationen
- Berechnung der Solvency-Kapitalanforderungen (SCR, Solvency Capital Requirements) und des Market Consistent Embedded Value (MCEV)
- Asset-Liability-Modellierung
- Parallele und GPU-basierte Ausführung zeiteffizienter Simulationen und Parameteridentifikation
- Automatisierte Berichterstellung
Weitere Informationen finden Sie in MATLAB, das häufig als Teil von Solvency II-Plattformen verwendet wird oder diesen zugrunde liegt.
Beispiele und Anleitungen
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cFrame (Drittanbieter-Toolbox)
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Versicherungswesen und Aktuarswissenschaften (Die Lösung)
Softwarereferenz
- Multivariate Verteilungen (Funktionen aus der Statistics and Machine Learning Toolbox)
- fmincon (Funktionen aus der Optimization Toolbox)
- portsim: Monte-Carlo-Simulation korrelierter Anlageerträge (Funktion aus der Financial Toolbox)
- gpstat (Funktion aus der Statistics and Machine Learning Toolbox)
- TreeBagger (Klasse aus der Statistics and Machine Learning Toolbox)
Siehe auch: Financial Toolbox, MATLAB, Financial Toolbox, Econometrics Toolbox, Parallel Computing Toolbox, Database Toolbox, Optimization Toolbox
