Inleiding

De Wet toekomst pensioenen (Wtp), die op 1 juli 2023 in werking is getreden, markeert een fundamentele herziening van het Nederlandse pensioenstelsel. Kernpunten zijn de overgang naar premieregelingen, het loslaten van de doorsneesystematiek en het streven naar meer transparantie en persoonlijk eigenaarschap. In de overgang naar dit nieuwe stelsel spelen modellen een cruciale rol bij het doorrekenen van effecten op mogelijke pensioenuitkomsten voor deelnemers, pensioenfondsen en hun beleidsmakers. De betrouwbaarheid van deze modellen is erg belangrijk en hangt sterk af van modelvalidatie, een vaak onderbelicht, maar onmisbaar onderdeel van het te volgen beleidsproces. Modelvalidatie ondersteunt het verantwoorden van beleidskeuzes op een verantwoorde en uitlegbare manier.

Waarom modelvalidatie bij Wtp-modellen?

• Wtp-modellen simuleren een complexe dynamiek om beleidskeuzes te ondersteunen, vooral in vergelijking met het huidige FTK-stelsel. Denk hierbij aan: Netto profijt berekeningen
• Berekening van hoogte uitkering pensionering (verwachtingswaarde) versus uitkering 10 jaar na pensionering (eventueel met indexering)
• Solidariteitsreserve of risicodelingsreserve afhankelijk van het type regeling
• Compensatie berekeningen (en financiering hiervan)
• Invaarresultaten

Deze berekeningen zijn complex en stochastisch, waarbij duizenden scenario’s worden doorgerekend. Bekend zijn de zogenoemde P- en Q-sets van DNB in dit kader.

Zonder goede modelvalidatie bestaat het risico dat uitkomsten gebaseerd zijn op onrealistische aannames of technische tekortkomingen en dat daardoor verkeerde conclusies worden troffen en mogelijk zelfs onjuist beleid wordt gemaakt door beleidsbepalers. Validatie verhoogt de betrouwbaarheid, transparantie en beleidsrelevantie van conclusies die met behulp van deze modellen kunnen worden getrokken.

Ook DNB hecht veel waarde aan modelvalidatie. Op 17 september 2024 heeft DNB een good practice gepubliceerd: Good practice plausibiliteitscontrole modellen en berekeningen WTP-transitie | De Nederlandsche Bank (dnb.nl). Deze good practice gaat specifiek in op modelvalidatie en op welke wijze bestuurders van pensioenfondsen modelvalidatie nader kunnen toepassen in de praktijk.

Opzet modelvalidatie

In eerdere artikelen (zie artikelen 22 februari 2024 en 24 januari 2025 op website nl.Milliman.com) zijn wij nader ingegaan op het proces dat gevolgd wordt bij een robuuste modelvalidatie. Belangrijk is daarbij om uit te gaan van een heldere en éénduidige scope met vooraf overeengekomen input, vastgelegde documentatie van het te valideren model en de bijbehorende output.

Type modelvalidatie bij Wtp-modellen

In de praktijk zien we vaak dat bij modelvalidatie een onderscheid wordt gemaakt tussen de zogenoemde procesvalidatie en outputvalidatie. Bij procesvalidatie ligt de nadruk op het beoordelen van de processen van het model (bijvoorbeeld beheer, ontwikkeling en implementatie), terwijl bij outputvalidatie de nadruk veelal ligt bij de consistentie en nauwkeurigheid van de uitkomsten van het betrokken model. Het grote verschil is dat procesvalidatie weinig zegt over de resultaten van het gehanteerde model. Het type modelvalidatie dat op basis van onze ervaring het beste aansluit bij de behoefte is outputvalidatie. Daarbij wordt gecontroleerd of het model intern consistent is: doen de berekeningen wat ze beogen te doen? Dit gebeurt vaak via:

• Reproduceerbaarheid van bekende casussen: is de berekening transparant en reproduceerbaar van begin tot eind.
• Controle op dimensionele consistentie (bijvoorbeeld euro’s per maand versus per jaar) met een vooraf bepaalde maximale toegestane afwijking (MTA).
• Unit tests op modules (bijvoorbeeld premieberekening, projectie van rendement): doen modules binnen een model wat ze behoren te doen.

Verder wordt nagegaan of de modeluitkomsten realistisch zijn wanneer ze worden vergeleken met referentiekaders of externe benchmarks? Denk aan:

• Toetsing aan relevante wet- en regelgeving
• Beroepsgroep afspraken zoals het Koninklijk Actuarieel Genootschap
• Vergelijking van geprojecteerde pensioenvermogens met daadwerkelijke opbouw inclusief expertopinies

Tevens wordt een sensitiviteitsanalyse toegepast waarbij wordt nagegaan wat er gebeurt met de uitkomsten als aannames worden aangepast? Voorbeelden van belangrijke parameters zijn:

• Rendement op beleggingen
• Inloop- en afbouwscenario’s voor compensatie
• Wijzigingen in de rentecurve

Ervaring in de praktijk: outputvalidatie light

Onze ervaring is dat naast procesvalidatie ook de outputvalidatie wordt toegepast. Echter, bij de outputvalidatie dient voldoende diepgang te zijn om meer zekerheid te hebben over de uitkomsten van het gevalideerde model, zoals in de vorige alinea hiervoor is beschreven. In de praktijk zien wij ook enkele voorbeelden waarbij deze diepgang onvoldoende wordt ingevuld zodat mogelijk ten onrechte de suggestie kan worden gewekt dat het model op basis van outputvalidatie is gevalideerd. Bovendien moet een onderscheid worden gemaakt tussen generieke modelvalidatie en specifieke modelvalidatie, waarbij in laatste genoemde situatie het model of specifieke afspraken of elementen zoals grote bestanden in plaats van maatmensen wordt gevalideerd. Ook de wijze waarop wordt omgegaan met eventuele (toekomstige) aanpassingen op het gevalideerde model of de gevalideerde versie ontbreken in de verantwoording.

Als bestuurder kunt u een aantal eenvoudige vragen stellen in dit kader zoals bijvoorbeeld (niet limitatief):

1. Is de validatie gedaan door mensen met voldoende deskundigheid (AAG)?
2. Is de validatie gedaan vanuit de documentatie en daarmee onafhankelijk opgesteld of is er een kopie gemaakt van de code (inkijk in ontwikkelde software)?
3. Is er een toetsing gedaan met wet- & regelgeving?
4. Welke versie is getoetst en wordt die ook voor de berekeningen van de klant gebruikt?
5. Zijn de acceptatiecriteria van te voren afgesproken en vastgelegd?

Conclusies trekken na validatie

Pas na een verantwoorde validatie van een Wtp-model kunnen betrouwbare conclusies worden getrokken, zoals:

• Hoe robuust zijn pensioenuitkomsten bij verschillende economische scenario’s?
• Zijn bepaalde leeftijdsgroepen structureel benadeeld of bevoordeeld?
• Zijn compensatiemaatregelen voor de overgang voldoende effectief?

Een niet-gevalideerd model of onvoldoende diepgang in de uitgevoerde validatie kan leiden tot onbedoelde beleidsbesluiten met grote financiële gevolgen voor deelnemers. De kracht van Wtp-modellen ligt niet alleen in hun complexiteit of technische verfijning, maar vooral in hun toepasbaarheid na grondige outputvalidatie. In een periode waarin vertrouwen in het pensioenstelsel opnieuw moet worden opgebouwd, is ook volledige transparantie over de validiteit van gebruikte modellen van doorslaggevend belang. Alleen dan kunnen beleidskeuzes op een verantwoorde en uitlegbare manier worden gemaakt.