Modelleren met weinig data STERFTE ONDERZOEK OP DE

Modelleren met weinig data STERFTE ONDERZOEK OP DE ANTILLEN

Agenda 1. Werken met weinig data 2. Historisch sterfte onderzoek 2. 1 Worldbank 2. 2 Phenox 2015 3. ENNIA sterfte onderzoek 2017 3. 1 Data 3. 2 Fitting methodes 3. 3 Benchmarking 3. 4 Backtesting 4. Effect tarieven 5. Conclusies 2

1. Werken met weinig data ▪ Werken met beperkte data ▪ Benchmarken met andere externe onderzoeken ▪ Benchmarken met eigen interne onderzoeken (trend herkenbaar? ) ▪ Verschil vorm van de sterfte curve Nederland en Antillen ▪ Correctie met leeftijds verschuiven (horizontaal – blauwe pijl) ▪ Correctie met %qx (verticaal – rode pijl) ▪ Hoe geschikt is Nederlandse curve voor de Antillen? ! Bron: AG 2014, Buck 2014 3

2. Historisch sterfte onderzoek 2. 1 Worldbank ▪ Wereldwijde trend in langer leven, zelfs in conflictzones Bron: Worldbank 4

2. Historisch sterfte onderzoek 2. 1 Worldbank ▪ Duidelijke trend langer leven in Caribisch gebied Bron: Worldbank 5

2. Historisch sterfte onderzoek 2. 2 Phenox 2015 Phenox onderzoeken: 1. Bevolkings sterfte (gehele bevolking): 2014, 2017 2. Ervarings sterfte (verzekerde deel populatie): 2014, 2015 Kenmerken onderzoek: ▪ 85% deelnemers pensioenfondsen & verzekeraars ▪ Groot verschil Curaçao levensverwachting bevolking en verzekerden! Bevolking/Verzekerd Man Vrouw Curacao 74. 0/81. 1 80. 9/85. 4 Nederland 80. 0/82. 8 83. 6/84. 6 Buck tafel 2013 -2023, kolom 2016 AG tafel 2014 – kolom 2016 6

2. Historisch sterfte onderzoek 2. 2 Phenox 2015 ▪ Wereldwijde trend in langer leven ook op ex-NA en Aruba aanwezig ▪ Prognose tafel houdt rekening met trend in langer leven, echter nog niet voorgeschreven door toezichthouder ▪ Herverzekeren langleven gangbaar in Europa/US, maar duur in Caribisch gebied -> risico dat lastig is om te managen/mitigeren ▪ Duidelijke trend in langer leven tijdens 2002 -2012 ▪ Curaçao: + 2 - 3 jaar ▪ Aruba: + 1. 5 – 2 jaar ▪ Advies om prognose tafel (met trend) te gebruiken 7

3. ENNIA sterfteonderzoek 2017 3. 1 Data ▪ Data 2017 onderzoek 2011 -2016 ▪ Sprong aantal polishouders 2012 (verplicht pensioen Aruba) ▪ Data checks ▪ Totaal niveau: #polishouders en #overlijdens 2015 en 2017 onderzoek over periode 2011 - 2014 ▪ Polishouder niveau: filteren van oneigenlijke overlijdens ▪ Overall is data redelijk stabiel dus bruikbaar qua #deelnemers, # overlijdens en gemiddelde leeftijd Gemiddelde leeftijd 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Mannen 42. 8 37. 0 38. 1 40. 0 41. 2 42. 4 Vrouwen 40. 2 35. 1 35. 3 36. 5 37. 2 8

3. ENNIA sterfteonderzoek 2017 3. 1 Data ▪ Starten met analyse ruwe data (qx) voor verwachte levensverwachting en aantal overlevenden 9

3. ENNIA sterfteonderzoek 2017 3. 1 Data Genoeg data? ▪ Nooit “genoeg” data: ▪ Nederland: gebruik trend west Europa ▪ Verschillen levensverwachting door: ▪ ▪ Opleiding Gehuwd/ongehuwd Roken/niet roken Emigrant/niet-emigrant -> bevolkings samenstelling wijzigt! Gebruik data die je hebt maar benchmark! Nadeel weinig data is dat standaard fitting methodes niet werken (te gevoelig voor uitschieters) 10

3. ENNIA sterfteonderzoek 2017 3. 1 Data ▪ Big data niet altijd beter! 11

3. ENNIA sterfteonderzoek 2017 3. 2 Fitting methodes 1. Least squares 1. 1 qx (sterfte kans) Lastig bij beperkte data vanwege ervarings sterfte 0 voor sommige leeftijden 1. 2 lx (levensverwachting) Beter voor fitten van weinig data + grootste risico is lijfrente tarieven 2. Vorm van de curve Nagaan welke bevolkingscurve beste past qua fit bij verzekerde sterfte. Least squares: • Rode punten: ervaring • Blauwe lijn: best fit 12

3. ENNIA sterfteonderzoek 2017 3. 3 Benchmarking ENNIA 2015 vs 2017 onderzoek ENNIA 2017 vs verzekerings sector 13

3. ENNIA sterfteonderzoek 2017 3. 4 Backtesting 14

4. Effect tarieven ▪ Trend in langer leven ▪ -> langleven (lijfrente) en spaar (DB) duurder ▪ Offset bij lijfrente op 2 levens ▪ -> kortleven (risico) goedkoper ▪ Operationele verwerking: ▪ Hanteren prognose tafel (operationeel soms niet mogelijk) ▪ Toepassing opslagen in premies of voorzieningen 15

5. Conclusies ▪ Werken met weinig data uitdagender maar niet minder nuttig ▪ Meer checks nodig: benchmarking, backtesting ▪ Geen beste fitting methode voor kleinere data sets -> probeer verschillende methodes om gevoel te krijgen voor verwachte toekomstige levensverwachting ▪ Specifiek voor sterfte onderzoeken: ▪ Overall wereld wijde trend voor ogen houden -> comply or explain, waarom zou ex-NA en Aruba afwijken? ▪ Start eerst met ruwe sterfte kansen ▪ Smoothing (horizontaal (Lee Carter) of verticaal (van Broekhoven)) heeft niet perse meerwaarde ▪ Sterfte onderzoek ook goede “audit” voor data quality binnen pensioenfonds en verzekeraar ▪ Bewijs in leven zijn nabestaande 16

5. Conclusies "Data!" he cried impatiently. "I can't make bricks without clay. “, Sherlock Holmes, The Adventure of the Copper Beeches 17