Testo dell'articoloVigente
Art. 46-decies D.Lgs. 209/2005 – (Standard di qualità statistica)
D.Lgs. 7 settembre 2005, n. 209 – Codice delle assicurazioni private
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1. L'impresa assicura che il modello interno, ed in particolare il calcolo della distribuzione di probabilità prevista (probability distribution forecast) ad esso sottostante, sia conforme ai criteri di cui al presente articolo.
2. L'impresa utilizza, ai fini del calcolo della distribuzione di probabilità prevista, metodi basati su tecniche attuariali e statistiche adeguate, applicabili e pertinenti, nonché coerenti con i metodi utilizzati per calcolare le riserve tecniche. I metodi per il calcolo della distribuzione di probabilità prevista sono basati su informazioni attuali e credibili e su ipotesi realistiche. L'impresa giustifica all'IVASS, laddove richiesto, le ipotesi sottese al modello interno.
3. L'impresa utilizza per il modello interno dati accurati, completi e adeguati ed aggiorna almeno annualmente le serie di dati utilizzati nel calcolo della distribuzione di probabilità prevista.
4. Indipendentemente dal metodo scelto per il calcolo della distribuzione di probabilità prevista, l'impresa assicura che la capacità del modello interno di classificare i rischi è sufficiente a garantire che tale modello sia ampiamente utilizzato e svolga un ruolo importante nel sistema di governo societario, in particolare nel sistema di gestione dei rischi e nei processi decisionali nonché nell'allocazione del capitale conformemente all'articolo 46-novies.
5. Il modello interno copre tutti i rischi sostanziali ai quali l'impresa è esposta ed almeno i rischi di cui all'articolo 45-ter, comma 5.
6. Ai fini degli effetti di diversificazione, l'impresa può tenere conto nel proprio modello interno delle interdipendenze all'interno e tra le categorie di rischio, purché l'IVASS giudichi adeguato il sistema utilizzato per misurare tali effetti di diversificazione.
7. L'impresa può tenere pienamente conto dell'effetto delle tecniche di mitigazione del rischio nel proprio modello interno, nella misura in cui il rischio di credito e altri rischi derivanti dall'uso di tali tecniche di mitigazione del rischio siano adeguatamente riflessi nel proprio modello interno.
8. L'impresa valuta accuratamente nel proprio modello interno i rischi particolari connessi alle garanzie finanziarie e alle opzioni contrattuali, laddove siano significativi. L'impresa valuta altresì i rischi connessi alle opzioni esistenti per i contraenti per le imprese di assicurazione e riassicurazione. A tal fine l'impresa tiene conto dell'impatto che le future variazioni delle condizioni finanziarie e non finanziarie possono avere sull'esercizio di tali opzioni.
9. L'impresa può tenere conto, nel proprio modello interno, delle future azioni gestionali che prevede ragionevolmente di attuare in circostanze specifiche, prendendo in considerazione anche i tempi necessari per l'attuazione di tali azioni.
10. L'impresa tiene conto nel proprio modello interno di tutti i pagamenti che prevede di effettuare a favore di contraenti, beneficiari, assicurati e altri aventi diritto a prestazioni assicurative, indipendentemente dal fatto che questi pagamenti siano o meno contrattualmente garantiti.
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In sintesi
Indice dei contenuti
Fondamento del modello: la qualita' del dato e del metodo
Lo standard di qualita' statistica e' il primo dei sei standard tecnici del modello interno (artt. 46-decies ss.). Riguarda la solidita' metodologica del calcolo: scelta delle distribuzioni di probabilita', uso dei dati, definizione delle ipotesi. Senza qualita' statistica, gli altri standard (calibrazione, validazione, documentazione) perdono significato.
Dati: accuratezza, completezza, appropriatezza
I dati usati nel modello devono essere accurati (corretti rispetto alla fonte), completi (coprire l'intero perimetro), appropriati (rilevanti per il rischio modellato). L'impresa documenta la data lineage: dalla sorgente al risultato del modello. I controlli di qualita' del dato sono periodici e tracciati. Anomalie e outlier sono gestiti secondo policy esplicite.
Metodi statistici
Le distribuzioni usate (normali, lognormali, Pareto, Gamma, code pesanti per i cat) devono riflettere la natura del rischio. La copula scelta per le dipendenze deve essere giustificata teoricamente e empiricamente. Per i rischi a code pesanti si privilegiano metodi Extreme Value Theory; per i rischi attuariali tradizionali si usano triangolazioni e GLM. La calibrazione bayesiana e' ammessa se documentata.
Ipotesi e loro stress
Tutte le ipotesi (correlazioni, distribuzioni, parametri) devono essere giustificate. L'impresa documenta sensibilita' a variazioni delle ipotesi più critiche. Le ipotesi sono riviste almeno annualmente.
Backtesting
Dove possibile, l'impresa confronta le previsioni del modello con i risultati realizzati. Discrepanze significative attivano review della metodologia. Il backtesting e' particolarmente importante per moduli con dati frequenti (mercato, RC auto).
Rapporti con la formula standard
L'impresa che utilizza un modello interno totale o parziale ai sensi del Capo III non torna automaticamente alla formula standard al verificarsi di scostamenti: deve presentare istanza motivata e ottenere l'autorizzazione IVASS (art. 46-sexies). Nel frattempo continua a operare con il modello, fermi gli interventi correttivi previsti. La regola evita oscillazioni opportunistiche fra i due regimi, soprattutto nelle fasi di mercato in cui la formula standard risulterebbe meno onerosa. Art. 46-decies si inserisce in questo equilibrio: i requisiti tecnici imposti hanno la funzione di rendere il modello stabilmente affidabile, non di costituire una barriera all'ingresso una tantum.
Documentazione richiesta in sede ispettiva
IVASS, in sede di vigilanza prudenziale, esige che gli esiti applicativi di art. 46-decies risultino tracciabili: documentazione tecnica del modello (versionata), evidenza dei test di stress, registro delle modifiche maggiori e minori, verbali del comitato rischi, parere della funzione attuariale e della funzione di controllo dei rischi. La carenza documentale è autonomamente censurabile, anche in assenza di errori sostanziali nei calcoli, perché compromette la verificabilità ex post del Requisito Patrimoniale di Solvibilità. Le imprese predispongono di norma un 'model documentation manual' aggiornato almeno annualmente.
Casi pratici
Caso 1: Caso Tizio Cat - extreme value theory per terremoti
Caso 2: Caso Caia RC Auto - backtesting su frequenza sinistri
Domande frequenti
Quali dati sono accettabili per la calibrazione?
Dati propri dell'impresa con serie storica adeguata (5-10 anni minimo), integrati con dati di mercato per moduli mercato e con dati di settore per moduli sottoscrizione. Tutti i dati devono essere documentati nella data lineage.
Si possono usare modelli di mercato per le distribuzioni?
I modelli teorici (normale, lognormale, Pareto) sono ammessi se la scelta e' giustificata dalla natura del rischio. La validazione empirica sui dati propri e' richiesta.
Cosa succede se mancano dati?
La carenza di dati e' una non conformita' (art. 46-septies) che richiede piano di ripristino. Misure interinali: parallel run con formula standard, capital add-on, perimetro ristretto del modello.