Ik ben verantwoordelijk voor de ALM en NPR adivsering. Wat ALM betreft omvat dit de bepaling van de actuariële grondslagen, de vaststelling van het premie- en indexatiebeleid, de ontwikkeling van economische scenario’s en de risicobeheersing. Bij NPR gaat het vooral om het vaststellen van de contouren van de nieuwe regeling.Naast de adviserende rol hou ik me bezig met het uitvoeren van risicoanalyses, het ontwikkelen van Python kennis binnen de afdeling en het modelleren in Python ten behoeve van zowel automatisering- als innnovatiedoeleinden.

Op de afdeling Actuarieel Advies & ALM werkte ik enerzijds als specialist aan de reële wereld scenario's. Hierbij maakte ik gebruik van zowel mijn technische als praktische kennis van de Ortec Dynamische Scenario Generator (o.a. Fourier en filtering technieken t.b.v. frequentiedecompositie). Ik heb ik de workflow geautomatiseerd, ik begeleidde het validatietraject en ik zorgde voor kennisdeling binnen het team.Anderzijds werkte ik als senior ALM adviseur aan het ontwikkelen van nieuwe tooling t.b.v. een meer dynamische en interactieve dienstverlening. Ook heb ik het project om het premie & passiva gedeelte van het ALM model opnieuw in Python te programmeren begeleid en nam ik deel aan een projectgroep om het kennisniveau over het gebruik van modellen en data te verhogen.

Tijdens mijn werk heb ik een sterke focus gehad op de risiconeutrale economische scenario generator (stochastic calculus, o.a. LMM+ en SVJD) en het AOV model. Ik was verantwoordelijk voor de juiste en tijdige aanlevering van zowel deterministische als stochastische scenario's die werden gebruikt voor diverse rapportagedoeleinden (zowel waardering als risicometing). Tijdens de validatie was ik het aanspreekpunt voor alles rondom de Moody's Scenario Generator.Ik heb d.m.v. zelfstudie diepgaande kennis opgedaan van de gebruikte modellen en de wiskundige theorieën die hieraan ten grondslag liggen. Ik heb op basis van deze kennis er persoonlijk voor gezorgd dat de kalibratiemethodiek werd verbeterd. Mijn programmeerervaring in Matlab en VBA is gebruikt om onze processen te optimaliseren (doorlooptijd met 80% verminderd) zodat we hoge kwaliteit in korte tijd konden leveren. Daarnaast heb ik door middel van kennissessies en documentatie de kennisoverdracht (en daarmee de samenwerking) tussen de productie- en rapportageteams verbeterd. Dit heeft geleid tot een grotere onafhankelijkheid van, en een forse reductie van interpretatiefouten door het rapportageteam. Voor het AOV model heb ik het parameteronderzoek uitgevoerd, gebruikmakend van R. Hierbij heb ik mijn kennis omtrent survival & regressie technieken toegepast (o.a. GLM/GAM/random forest). Tevens heb ik mijn kennis rondom de processen gebruikt om het model dynamisch en flexibel op te zetten zodat het ook in de toekomst eenvoudig bruikbaar blijft.

Ik heb gewerkt op de afdeling Business Unit Corporate Clients op de Risk afdeling (levensverzekeringen). Mijn verantwoordelijkheden waren het uitvoeren en verklaren van uitkomsten van uiteenlopende rapportages:- Wft Toereikendheidstoets- Economisch Kapitaal berekeningen.- MCEV / MCVNB (New Business)Binnen onze afdeling voerde ik de controles uit op het werk van en was ik sparringspartner voor het Pricing and Hedging team. Tevens heb ik meegeholpen aan MoSes model onderhouden en doorontwikkelen.

Verzorgen van bijlessen wiskunde en natuurkunde aan middelbare scholieren (gymnasium) en studenten. Ik heb hierbij zowel leerlingen begeleid vanaf klas 1 tot en met 6 als leerlingen voorbereid op de examens. Zonder uitzondering zijn ze allemaal met ruime voldoendes geslaagd en geven ze aan dat ze nu hun begrip in plaats van trucjes toepassen. Ook nu (2020) krijg ik nog regelmatig een reactie over hoe ze de kennis die ik hen heb bijgebracht nu toepassen.

Om succesvol te zijn, moeten pensioenfondsen rekening houden met veelal ingewikkelde en soms zelfs tegenstrijdige belangen en wet- en regelgeving. Ortec tooling helpt de pensioenfondsen om inzicht te krijgen in de gevolgen van economische ontwikkelingen in de toekomst op hun ambitie en hun risicohouding. De tooling helpt ook om diverse beleidsalternatieven tegen elkaar af te wegen op basis van verschillende maatstaven.In het begin heb ik vooral heel veel ervaring opgedaan op het gebied van pensioenen: hoe werkt alles, wat zijn de verschillen en voor- en nadelen van verschillende regelingen. Later heb ik de klanten bijgestaan in het begrijpen van da uitkomsten van analyses en hen van adviezen voorzien.

MSc. thesis at ORTEC Finance, Rotterdam, The Netherlands. Subject: Nominal versus Real Pension Fund's Liability Valuation - An Analysis of Optimal Hedging Decisions

MSc afstudeerstage bij TNO, afdeling Defence, Security and Safety in Den Haag. Subject: Optimal Control Algorithm for AAW Softkill Scheduling.In naval AAW (Anti Air Warfare) worden decoys gebruikt om inkomende raketten van richting te veranderen (dit noemen we sofkill). De optimale strategie is om een maximale afstand tussen de raket en het schip te behouden. Dit onderzoek richt zich op de vraag hoe we dit doel kunnen bereiken, gebruikmakend van geometrische algebra.

Stage aan de universiteit van Udine, Italië. Ik heb hier gewerkt aan de ontwikkeling van een nieuwe techniek voor de aansturing van de beweging van een robot in een omgeving met obstakels.F. Blanchini, S. Miani, F. A. Pellegrino and B. van Arkel, "Enhancing controller performance for robot positioning in a constrained environment", IEEE Transactions on Control Systems Technology, Ocotber 2008.