A Control Approach to Dynamic Ultimate Forward Rates: Balancing Stability and Consistency
The Ultimate Forward Rate (UFR) anchors long-term yield curve extrapolation under Solvency II. While regulatory rules prioritize rigid stability and lag during market shocks, endogenous UFR selection based solely on smoothness criteria introduces excessive volatility. We propose a dynamic framework that explicitly balances curve smoothness with intertemporal stability.
Formulating UFR adjustment as an optimal control problem, we solve it using Least Squares Monte Carlo (LSMC). Central to this methodology is the integration of multivariate time-series forecasting to model the stochastic evolution of yield curves. By generating data-driven forward scenarios, this predictive foundation enables the LSMC algorithm to accurately approximate continuation costs and derive statistically optimal decisions. Extensive backtesting demonstrates our approach delivers a stable, market-responsive UFR trajectory, offering a practical and theoretically grounded alternative for UFR adjustment.
Formulating UFR adjustment as an optimal control problem, we solve it using Least Squares Monte Carlo (LSMC). Central to this methodology is the integration of multivariate time-series forecasting to model the stochastic evolution of yield curves. By generating data-driven forward scenarios, this predictive foundation enables the LSMC algorithm to accurately approximate continuation costs and derive statistically optimal decisions. Extensive backtesting demonstrates our approach delivers a stable, market-responsive UFR trajectory, offering a practical and theoretically grounded alternative for UFR adjustment.
Approche de contrôle des taux à terme ultimes dynamiques : entre stabilité et cohérence
Le taux à terme ultime (UFR) sert de référence pour l'extrapolation de la courbe de rendement à long terme dans le cadre de Solvabilité II. Alors que les règles réglementaires privilégient une stabilité rigide et un décalage en cas de chocs sur les marchés, la sélection endogène de l'UFR basée uniquement sur des critères de régularité introduit une volatilité excessive. Nous proposons un cadre dynamique qui équilibre explicitement la régularité de la courbe et la stabilité intertemporelle.
En formulant l'ajustement de l'UFR comme un problème de contrôle optimal, nous le résolvons à l'aide de la méthode des moindres carrés Monte Carlo (LSMC). Au cœur de cette méthodologie se trouve l'intégration de prévisions de séries chronologiques multivariées pour modéliser l'évolution stochastique des courbes de rendement. En générant des scénarios à terme basés sur les données, cette base prédictive permet à l'algorithme LSMC d'approximer avec précision les coûts de continuation et de dériver des décisions statistiquement optimales. Des tests rétrospectifs approfondis démontrent que notre approche fournit une trajectoire UFR stable et réactive au marché, offrant une alternative pratique et théoriquement fondée pour l'ajustement de l'UFR.
En formulant l'ajustement de l'UFR comme un problème de contrôle optimal, nous le résolvons à l'aide de la méthode des moindres carrés Monte Carlo (LSMC). Au cœur de cette méthodologie se trouve l'intégration de prévisions de séries chronologiques multivariées pour modéliser l'évolution stochastique des courbes de rendement. En générant des scénarios à terme basés sur les données, cette base prédictive permet à l'algorithme LSMC d'approximer avec précision les coûts de continuation et de dériver des décisions statistiquement optimales. Des tests rétrospectifs approfondis démontrent que notre approche fournit une trajectoire UFR stable et réactive au marché, offrant une alternative pratique et théoriquement fondée pour l'ajustement de l'UFR.
Date and Time
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Langue de la présentation orale
Anglais
Langue des supports visuels
Anglais