Pierre-Edouard Arrouy

結果を改善し、計算時間を最小化するのに役立つ、確率論的ALM評価のためのシナリオ削減および軌道選択のための貴重なインサイトをお伝えします。

We offer some valuable insights into scenario reduction and trajectory selection for stochastic ALM valuation that could help improve results and minimize computation.

保険負債の評価に質の高い信用データを使用することで、キャリブレーションプロセスに必要となる過度な制約を減らすことができます。

In the valuation of insurance liabilities, using high-quality credit data reduces the need for excessive constraints in the calibration process.

Increasing use of stochastic economic scenarios for valuation of liabilities has put more pressure on the operational process of carriers, but the RNG can help.

負債評価への確率論的経済シナリオの利用増加により、保険会社の事業プロセスに従来以上のプレッシャーがかかっていますが、RNG（ランダムナンバー・ジェネレータ）が役に立ちます。

本稿では、使用するパラメータと結果のクオリティとの興味深いトレードオフを示す、一定の弾力的ボラティリティがある（constant elastic volatility）Liborマーケットモデルを取り上げます。

We highlight a Libor market model with constant elastic volatility, showing an interesting trade-off between parameters used and quality of results.

ニューラルネットワークを用いて計算時間を大幅に削減した、複合的リスクニュートラルモデルの較正テクニックについてお伝えします。

We present a calibration technique for one complex risk neutral model, relying on neural networks and significantly reducing computational time.