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Ce rapport officiel de la Caisse Centrale de Réassurance (CCR) détaille l'état du régime d'indemnisation des catastrophes naturelles en France pour l'année 2025. Face à l'intensification des aléas climatiques, tels que les inondations et les sécheresses, le document souligne la nécessité de rééquilibrer financièrement ce système fondé sur la solidarité nationale. Les auteurs présentent quatorze préconisations stratégiques visant à garantir la pérennité du modèle par le renforcement de la prévention et l'ajustement des surprimes d'assurance. Le texte analyse également l'impact de sinistres récents, notamment les cyclones en Outre-mer, pour illustrer les défis croissants liés au réchauffement climatique. Enfin, il réaffirme l'importance du partenariat public-privé pour maintenir une couverture équitable et accessible à l'ensemble des citoyens d'ici 2030.

Ce communiqué de presse de l’AMRAE exprime de fortes réserves concernant la nouvelle contribution de solidarité instaurée par le gouvernement pour couvrir les dégâts liés aux émeutes. Bien que l'association salue l'intégration du dispositif à la Caisse centrale de réassurance, elle dénonce une taxe qui sera inévitablement répercutée sur l'ensemble des assurés, qu'ils soient particuliers ou entreprises. L'organisation critique ce transfert financier qui fait peser sur le secteur privé une responsabilité relevant normalement de l'ordre public et de l'État. Selon l'AMRAE, cette accumulation de prélèvements nuit à la compétitivité des entreprises françaises et réduit la clarté du système de financement des risques. Enfin, l'association appelle à privilégier une stratégie axée sur la prévention plutôt que sur l'ajout de charges financières supplémentaires.

This report examines the expanding natural catastrophe protection gap in Europe, which leaves a significant portion of disaster-related economic losses uninsured. The authors argue that private reinsurers possess the necessary capital, global diversification, and modeling expertise to absorb these risks more effectively than state-led initiatives. They caution that government-backed reinsurance schemes may inadvertently cause market distortions, such as moral hazard or suppressed pricing signals that discourage safety improvements. To enhance societal resilience, the document suggests focusing on increasing insurance take-up rates and implementing stricter land-use regulations. Ultimately, the board advocates for risk-based pricing and open markets to ensure that financial protection remains both sustainable and affordable amidst a changing climate.

This paper summarizes the use of Extreme Value Theory (EVT) for modeling large insurance claims, particularly within reinsurance, where managing tail risk is paramount.
The core argument is that standard EVT must be adapted to overcome unique actuarial data challenges, including censoring (due to limits/delays), truncation (due to maximum possible losses), and data scarcity.
Key adaptations discussed include:
Truncation and Tempering Models to account for limits or weakening tail behavior.
Censoring-Adapted Estimators (e.g., modified Hill) for incomplete data.
Splicing/Composite Models that combine body and tail distributions (e.g., Mixed Erlang/Generalized Pareto) for a full-range fit.
Advanced Regression and Multivariate Models to incorporate covariates (like climate change effects) and analyze spatial dependencies.
A profound, tailored application of EVT is deemed critical for sound pricing and risk management of catastrophic risks.

This paper addresses the difficulty of 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘅, 𝗵𝗶𝗴𝗵-𝗱𝗶𝗺𝗲𝗻𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝘀𝗽𝗮𝘁𝗶𝗮𝗹 𝗱𝗮𝘁𝗮, 𝘀𝘂𝗰𝗵 𝗮𝘀 𝗰𝗹𝗶𝗺𝗮𝘁𝗲 𝗮𝗻𝗱 𝘀𝗮𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝘁𝗲 𝗶𝗺𝗮𝗴𝗲𝗿𝘆, 𝗶𝗻𝘁𝗼 𝗽𝗿𝗲𝗱𝗶𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀 𝗳𝗼𝗿 𝗶𝗻𝘀𝘂𝗿𝗮𝗻𝗰𝗲.
The study proposes a novel multi-view contrastive learning framework designed to generate low-dimensional spatial embeddings. This method aligns data from multiple sources (e.g., satellite imagery and OpenStreetMap features) with coordinate-based encodings.
The resulting embeddings are shown to consistently improve predictive accuracy in risk models, demonstrated through a case study on French real estate prices. The paper highlights that the embeddings capture spatial structure, enhance model interpretability, and exhibit transferability to unobserved regions.

The paper argues that Shapley allocation is the most suitable risk allocation method for financial institutions, balancing theoretical properties, accuracy, and practicality. It overcomes perceived computational intractability by replacing the exponential analytical approach with an efficient Monte Carlo algorithm that scales linearly and becomes preferable for ≥10-14 units. The study proposes solutions for negative allocations, a consistent multi-level hierarchical framework (PTD, CTD, BU approaches), and demonstrates applicability to large trading portfolios under Basel 2.5 and FRTB regimes, showing Shapley better captures diversification and hedging effects compared to simpler methods.

The paper applies an extended mean-field game framework to model policyholder behavior in a large mutual insurance company, where surplus/deficit is shared among members. It proves global existence and uniqueness of the Nash equilibrium, characterized by constrained MF-FBSDEs, and solves these numerically using a modified deep BSDE algorithm. Key findings include: insurance demand rises with risk aversion, loss volatility, and surplus-sharing ratio; optimal coverage decreases toward the horizon; practical no-short-selling constraints reduce wealth disparities; and pool composition affects all members’ strategies through interdependence. Extensions to survival models and decentralized insurance are proposed.

Les simulations de Monte Carlo imbriquées exigées par Solvabilité II représentent un obstacle majeur à la rapidité du calcul du capital de solvabilité (SCR), limitant leur usage à des exercices de conformité ponctuels. Dans son article *“On the Estimation of Own Funds for Life Insurers”*, Mark-Oliver Wolf propose plusieurs avancées pour améliorer cette efficacité.

L’auteur démontre d’abord l’**équivalence entre les méthodes directe et indirecte** d’estimation du capital disponible : sous hypothèse d’absence d’arbitrage, elles convergent vers la même valeur. Cette propriété permet d’utiliser l’une pour valider l’autre, renforçant ainsi la fiabilité des modèles.

Wolf introduit ensuite une **famille d’“estimateurs mixtes”** généralisant ces approches. Tous partagent la même espérance, ouvrant la voie à l’usage de **variables de contrôle** permettant de réduire la variance sans introduire de biais. Deux variantes sont proposées :

* le **contrôle “crude”**, simple à implémenter, combine les estimateurs direct et indirect ;
* le **contrôle “mixed”**, plus avancé, exploite plusieurs estimateurs pour des gains supplémentaires.

Les tests sur trois modèles (MUST, IS, openIRM) montrent des **réductions de variance jusqu’à un facteur 10** dans les scénarios réalistes. L’efficacité dépend toutefois du degré de corrélation entre actifs et passifs, plus cette relation étant forte, plus les gains sont importants.

This document analyzes the impact of model uncertainty (ambiguity) on the insurance industry.
The study employed a 𝗿𝗼𝗯𝘂𝘀𝘁 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗿𝗼𝗹 𝗳𝗿𝗮𝗺𝗲𝘄𝗼𝗿𝗸 that assumes insurers adopt strategies to maximize value against a "worst-case" scenario. The views expressed are that this leads to a new competitive market equilibrium characterized by:
• 𝗦𝗶𝗴𝗻𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝗻𝘁𝗹𝘆 𝗵𝗶𝗴𝗵𝗲𝗿 𝗽𝗿𝗲𝗺𝗶𝘂𝗺𝘀 and 𝗶𝗻𝗰𝗿𝗲𝗮𝘀𝗲𝗱 𝗲𝗾𝘂𝗶𝘁𝘆 𝘃𝗮𝗹𝘂𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀.
• 𝗠𝗼𝗿𝗲 𝗰𝗼𝗻𝘀𝗲𝗿𝘃𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗹𝗶𝗾𝘂𝗶𝗱𝗶𝘁𝘆 𝗺𝗮𝗻𝗮𝗴𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁, evidenced by higher precautionary reserves and delayed dividend payouts.
• 𝗦𝘂𝗯𝘀𝘁𝗮𝗻𝘁𝗶𝗮𝗹𝗹𝘆 𝗽𝗿𝗼𝗹𝗼𝗻𝗴𝗲𝗱 𝘂𝗻𝗱𝗲𝗿𝘄𝗿𝗶𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗰𝘆𝗰𝗹𝗲, increasing in numerical simulations from 9.6 to 26 years.
• A long-run capacity distribution that is 𝗺𝗼𝗿𝗲 𝗰𝗼𝗻𝗰𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲𝗱 𝗶𝗻 𝗹𝗼𝘄-𝗰𝗮𝗽𝗮𝗰𝗶𝘁𝘆 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗲, implying slower recovery from adverse shocks.
The paper suggests these findings offer a theoretical explanation for the difficulty of detecting underwriting cycles in empirical data.

The provided text is an **academic article** that offers a comprehensive **analytical review of cyber risk management** within the insurance industry, focusing heavily on the **mathematical models** used for risk quantification and premium pricing. The review systematically covers the current state-of-the-art in cyber risk, discussing how dynamic and interconnected threats challenge traditional actuarial methods, necessitating the use of advanced quantitative tools like **stochastic models and copulas** to manage dependencies and calculate **Solvency Capital Requirements (SCR)**. It thoroughly details various **vulnerability functions** (including the well-known Gordon-Loeb model and its extensions) and different **premium calculation principles** (such as Expected Value and Mean-Variance), concluding that closer collaboration between different disciplines is essential for developing **robust cyber insurance and reinsurance solutions** in an increasingly digital landscape.