Il seguente articolo tratterà degli effetti della volatilità dei mercati dell’anno precedente nelle prime simulazioni di chiusura infrannuale o prechiusura dell’esercizio, di come la volatilità, che non è del tutto assorbita dalle regole di IFRS 17, si manifesta sui conti pro forma del 2022 e della gestione dell’Asset Liabilities Management (ALM) in vista della definizione della Asset Allocation Strategica (AAS).
Vengono illustrati poi gli effetti mercato sul rilascio del CSM (Contractual Service Margin) nel 2022 in due portafogli ipotetici con situazioni asimmetriche di Duration Gap (rispettivamente DG positivo e DG negativo).
Il portafoglio con DG positivo reagisce negativamente allo shock sui tassi portando il CSM in loss e generando recuperi di segno opposto, mentre il secondo portafoglio con DG negativo reagisce positivamente generando un incremento del CSM ed un successivo rilascio sul risultato economico.
Tenendo conto della gestione dell’ALM in relazione agli effetti delle scelte d’investimento sul CSM, diventa utile definire vari indicatori: Il Duration Matching, ovvero la capacità di un portafoglio di asset e liability di essere più o meno sensibile alle variazioni dei tassi free risk, Il Laverage, ovvero il rapporto fra PVFP (Present Value of Future Premiums) e CSM e infine l’Application ratio, ovvero il rapporto tra delta FV attivi e delta FV dei passivi (PVFCF) in un dato periodo di tempo.
La futura gestione di ALM comporta, quindi, la necessità di introdurre nel framework i nuovi KPI e di disegnare il nuovo processo decisionale ad esso associato quale base di riferimento per la definizione dell’Asset Allocation Strategica.
In particolare sarà opportuno definire un budget di volatilità massima di conto economico, allocare il budget di volatilità alle UoA e definire l’AAS massimizzante gli obiettivi in coerenza con il budget di volatilità.
L’articolo suggerisce, infine, degli step per un adeguamento del framwork ALM e IFRS 17 come l’adeguamento dei sistemi di calcolo ALM, mediante proxi functions per modellizzare il CSM e la sua dinamica di movimento rispetto ai fattori di input esogeni (mercato, policy behavior) ed endogeni (strutture tariffarie), l’introduzione e la calibrazione dei nuovi KPI e la definizione del nuovo modello decisionale