This thesis studies project Solvency II, which is focused on the integrated regulation of insurance market in the European Union. It presents basic division and capital requirements arising from it. It describes division of the project into the three areas, refered to as pillars in practice. The thesis summarizes the basic methods for measuring the risk (Value at Risk, Tail Value at Risk), necessary in the calculation of the solvency capital requirements. The thesis studies the method of calculation of the solvency capital requirement SCR and the minimum capital requirement MCR. The calculation of the SCR is focused mainly on the method of the calculation of the capital requirement using the standard formula. Lastly, capital requirements are calculated using concrete data set.

Title: Capital requirements imposed on insurance companies in Solveny II and their quantification Author: Bc. Martin Kožár Department: Department of probability and mathematical statistics Supervisor: Mgr. Martin Pleška Abstract: This thesis studies project Solvency II, which is focused on the integrated regulation of insurance market in the European Union. It pre- sents basic division and capital requirements arising from it. It describes division of the project into the three areas, refered to as pillars in practice. The thesis summarizes the basic methods for measuring the risk (Value at Risk, Tail Value at Risk), necessary in the calculation of the solvency capital requirements. The thesis studies the method of calculation of the solvency capital requirement SCR and the minimum capital requirement MCR. The calculation of the SCR is focused mainly on the method of the calculation of the capital requirement using the standard formula. Lastly, capital requi- rements are calculated using concrete data set. Keywords: Solvency II, solvency capital requirement SCR, minimum capital requirement MCR 1

Le sujet principal de cette thèse porte sur les mesures de risque. L'objectif général est d'investiguer certains aspects des mesures de risque dans les applications financières. Le cadre théorique de ce travail est celui des mesures cohérentes de risque telle que définie dans Artzner et al (1999). Mais ce n'est pas la seule classe de mesure du risque que nous étudions. Par exemple, nous étudions aussi quelques aspects des "statistiques naturelles de risque" (en anglais natural risk statistics) Kou et al (2006) et des mesures convexes du risque Follmer and Schied(2002). Les contributions principales de cette thèse peuvent être regroupées selon trois axes: allocation de capital, évaluation des risques et capital requis et solvabilité. Dans le chapitre 2 nous caractérisons les mesures de risque avec la propriété de Lebesgue sur l'ensemble des processus bornés càdlàg (continu à droite, limité à gauche). Cette caractérisation nous permet de présenter deux applications dans l'évaluation des risques et l'allocation de capital. Dans le chapitre 3, nous étendons la notion de statistiques naturelles de risque à l'espace des suites infinies. Cette généralisation nous permet de construire de façon cohérente des mesures de risque pour des bases de données de n'importe quelle taille. Dans le chapitre 4, nous discutons le concept de "bonnes affaires" (en anglais Good Deals), pour notamment caractériser les situations du marché où ces positions pathologiques sont présentes. Finalement, dans le chapitre 5, nous essayons de relier les trois chapitres en étendant la définition de "bonnes affaires" dans un cadre plus large qui comprendrait les mesures de risque analysées dans les chapitres 2 et 3. / The aim of this thesis is to study several aspects of risk measures particularly in the context of financial applications. The primary framework that we use is that of coherent risk measures as defined in Artzner et al (1999). But this is not the only class of risk measures that we study here. We also investigate the concepts of natural risk statistics Kou et al (2006) and convex risk measure Follmer/ and Schied (2002). The main contributions of this Thesis can be classified in three main axes: Capital allocation, risk measurement and capital requirement and solvency. In chapter 2, we characterize risk measures with the Lebesgue property on bounded càdlàg processes. This allows to present two applications in risk assessment and capital allocation. In chapter 3, we extend the concept of natural risk statistics to the space of infinite sequences. This has been done in order to introduce a consistent way of constructing risk measures for data bases of any size. In chapter 4, we discuss the concept of Good Deals and how to deal with a situation where these pathological positions are present in the market. Finally, in chapter 5, we try to relate all three chapters by extending the definition of Good Deals to a larger set of risk measures that somehow includes the discussions in chapters 2 and 3.

Le sujet principal de cette thèse porte sur les mesures de risque. L'objectif général est d'investiguer certains aspects des mesures de risque dans les applications financières. Le cadre théorique de ce travail est celui des mesures cohérentes de risque telle que définie dans Artzner et al (1999). Mais ce n'est pas la seule classe de mesure du risque que nous étudions. Par exemple, nous étudions aussi quelques aspects des "statistiques naturelles de risque" (en anglais natural risk statistics) Kou et al (2006) et des mesures convexes du risque Follmer and Schied(2002). Les contributions principales de cette thèse peuvent être regroupées selon trois axes: allocation de capital, évaluation des risques et capital requis et solvabilité. Dans le chapitre 2 nous caractérisons les mesures de risque avec la propriété de Lebesgue sur l'ensemble des processus bornés càdlàg (continu à droite, limité à gauche). Cette caractérisation nous permet de présenter deux applications dans l'évaluation des risques et l'allocation de capital. Dans le chapitre 3, nous étendons la notion de statistiques naturelles de risque à l'espace des suites infinies. Cette généralisation nous permet de construire de façon cohérente des mesures de risque pour des bases de données de n'importe quelle taille. Dans le chapitre 4, nous discutons le concept de "bonnes affaires" (en anglais Good Deals), pour notamment caractériser les situations du marché où ces positions pathologiques sont présentes. Finalement, dans le chapitre 5, nous essayons de relier les trois chapitres en étendant la définition de "bonnes affaires" dans un cadre plus large qui comprendrait les mesures de risque analysées dans les chapitres 2 et 3. / The aim of this thesis is to study several aspects of risk measures particularly in the context of financial applications. The primary framework that we use is that of coherent risk measures as defined in Artzner et al (1999). But this is not the only class of risk measures that we study here. We also investigate the concepts of natural risk statistics Kou et al (2006) and convex risk measure Follmer/ and Schied (2002). The main contributions of this Thesis can be classified in three main axes: Capital allocation, risk measurement and capital requirement and solvency. In chapter 2, we characterize risk measures with the Lebesgue property on bounded càdlàg processes. This allows to present two applications in risk assessment and capital allocation. In chapter 3, we extend the concept of natural risk statistics to the space of infinite sequences. This has been done in order to introduce a consistent way of constructing risk measures for data bases of any size. In chapter 4, we discuss the concept of Good Deals and how to deal with a situation where these pathological positions are present in the market. Finally, in chapter 5, we try to relate all three chapters by extending the definition of Good Deals to a larger set of risk measures that somehow includes the discussions in chapters 2 and 3.