On the technical aspects and practical application of the IFRS 17 risk adjustment

Mestrado em Actuarial ScienceA norma contabilística IFRS 17 foi publicada a 18 de maio de 2017 com o objetivo de aumentar a comparabilidade entre contratos de seguros por todo o mundo. O Ajustamento de Risco (AR) é introduzido no novo requisito como o elemento que reflete a compensação requerida pela entidade para suportar a incerteza associada a riscos não financeiros quanto ao montante e timing dos fluxos de caixa. Sendo "principles-based", a IFRS 17 não estabelece um método específico para calcular o AR. Este relatório de estágio explora os detalhes técnicos subjacentes ao AR e procura avaliar os possíveis métodos de computação, desde técnicas de quantis, como o "Value-at-Risk", o "Tail-Value-at-Risk" e o "Proportional Hazard Transform", bem como outras medidas de risco utilizadas presentemente, como o método do "Cost-of-Capital". A partir de exemplos ilustrativos para produtos de não-vida e vida, é possível concluir que contratos de seguro com tendências de fluxos de caixa mais voláteis tendem a gerar distribuições de probabilidades de fluxos futuros mais "largas", dada uma maior incerteza sobre os mesmos, o que resulta num maior valor de AR. Para o produto de não-vida, foi utilizado o método de Bootstrap para gerar estocasticamente a distribuição de probabilidades de fluxos futuros.The accounting standard IFRS 17 was released on 18 May 2017 with the purpose of increasing comparability between insurance contracts globally. The Risk Adjustment (RA) is introduced by the new standard as the element reflecting the compensation required by an entity for bearing the uncertainty that arises from non-financial risk regarding the amount and timing of cash flows. Being principles-based, IFRS 17 does not prescribe a calculation method for the RA. This internship report explores the technical aspects underlying the RA and aims to assess commonly found computational methods, from quantiles measures - like the Value-at-Risk, Tail-Value-at-Risk and the Proportional Hazard Transform - to existing risk measuring techniques, such as the Cost-of-Capital approach. From illustrative examples for both non-life and life products, it is possible to conclude that insurance contracts with more volatile cash flow trends have wider probability distributions of future losses, given an increase in uncertainty, which result in higher RA estimates. For the non-life product, the Bootstrap method is also applied - prior to the risk measures - to stochastically generate a probability distribution function of losses.