newsletter - Opus Finance

3
newsletter
la
Il est souvent considéré que Solvency II est la transposition
de la règlementation Bâle II-III au secteur de l’assurance.
Il est vrai que l’organisation en trois piliers des directives
Solvency II reprend les mêmes thèmes que ceux de Bâle II-
III. La définition d’un seuil minimal de fonds propres (pilier
1), le processus de surveillance (pilier 2), la communication
financière (pilier 3) et la dimension internationale de la ré-
forme relèvent des similitudes structurelles.
Solvency II permet de passer d’une gestion globale à une
gestion détaillée des risques. Chaque source, chaque ca-
tégorie de risque doivent être identifiées et quantifiées en
termes de fonds propres.
Le recours aux modèles internes a été la réponse privi-
légiée des grandes compagnies, encouragées par le ré-
gulateur. Cependant d’un point de vue opérationnel, les
techniques de modélisation et la méthodologie retenue
pour le calcul d’exigence de fonds propres font émerger
des spécificités propres à chaque secteur. Mais jusqu’où
s’étendent ces différences ?
Les tableaux ci-dessous comparent les deux réformes à
travers la mise en place des modèles internes.
Convergences / Divergences entre Bâle II-III et Solvency II
2
Bâle II-III / Solvency II :
un simple copier/coller ?
focus
Jean-Joseph Koké
consultant senior
La supervision des risques financiers dans les assurances et les
banques répond à des spécificités propres à chaque secteur. Les
risques suivis sont différents, le business model est différent et
par conséquent, les mesures de risques sont différentes.
Si des similarités existent au niveau de l’organisation, l’ap-
proche modèle – qui domine Bâle II-III – diffère sur le suivi
du périmètre des Risques et sur les méthodes de modéli-
sation employées dans les métiers de l’assurance.
Application Bâle II/Bâle III Solvency II
Périmètre Concentration sur les risques de Crédit, les
risques de Marché et les risques Opérationnel.
Approche plus large incluant l’analyse de tous
les postes passifs/actifs du bilan de l’entreprise.
Benchmarking
Agences de notation Lien fort pour le benchmark des modèles.
Mais la mise à jour des modèles de nota-
tion est peu fréquente, ce qui peut entraî-
ner un décalage avec la réalité.
Faible les modèles stochastiques couplés
aux propres risques de l’assureur sont
moins dépendant des agences.
Architecture Bâle II/Bâle III Solvency II
Calcul des fonds propres
Démarche de modélisation
Mesure de risque
Principaux outils théoriques
pour calculer le besoin
en fonds propres
Plusieurs choix de calculs en fonction du
risque considéré. En risque de crédit par
exemple, modélisation standard, méthode
dite de base avec des notations internes
(IRB) ou avancée (la banque développe ses
propres modèles statistiques).
Les mesures de risque sont la VaR (perte
potentielle maximale pouvant survenir
pour un niveau de confiance donné et
pour un horizon temporel fixé).
L’Expected shortfall (moyenne des pertes
au-delà d’un niveau de confiance donné).
Les scénarios de stress.
La stress VaR (VaR calculée sur une période
stressée d’un an, au niveau de confiance
de 99 % à horizon 10 jours)
Risque de crédit : modélisation des PD,
LGD, EAD à partir de modèles statistiques
basés sur 2 approches possibles :
- « Point in Time » création de modèle de
rating à court terme (historique de 1 an)
- « Through the cycle » basée sur une
approche à moyen terme intégrant l’im-
pact d’un changement de conjoncture.
Une formule standard et un modèle in-
terne sont proposés.
Si les assureurs sont aussi invités à déve-
lopper leurs propres modèles, l’approche
stochastique est privilégiée.
La probabilité de ruine, c’est-à-dire le
percentile au-delà duquel le capital initial est
complètement épuisé sur une période de
temps donné après un résultat déficitaire.
La VaR (équivalente dans Bâle II)
La TailVaR aussi appelé VaR Condition-
nelle. Par construction cette mesure est
très sensible à la queue de distribution et
est plus conservatrice que la VaR.
L’Excess TailVaR est la ruine moyenne
au-delà d’un certain seuil.
Modélisation des passifs pour mesurer l’évo-
lution financière des engagements sur une
période de temps donnée. Il faut séparément
modéliser le montant global des sinistres, puis
le risque de sous-provisionnement des provi-
sions pour sinistres à payer. Pour cela, la mo-
délisation stochastique permet d’étudier un
grand nombre de trajectoires possibles pour
en déduire une loi de probabilité de réalisation.
Modélisation des actifs demande un choix du
modèle financier : marche aléatoire, séries
chronologiques, modèles multi-variés tenant
compte des corrélations entre classes d’actifs.
Matrices de corrélation fournies par le régula-
teur ou utilisation de la technique des copules.
Nature des risques
Le risque de crédit
Risque de contreparties
Le risque opérationnel
Le risque de marché
(ou d’actif)
Central. il est évalué sur la qualité de la
contrepartie (PD), le taux de perte en cas
de défaut sur la ligne de crédit (LGD), le
niveau de l’exposition (EAD).
Il impacte peu la solvabilité (5 %)
Clé. basé sur le calcul d’une VaR à 1 an.
Important. Il résulte « d’une inadéqua-
tion ou défaillance attribuables à des
organisations, des procédures, des per-
sonnes, des systèmes internes ou des
événements extérieurs. »
Trois façons de l’évaluer :
- l’indicateur de base : provisionnement
à 15 % du PNB moyen
- la méthode standard fixe le facteur de
pondération en fonction de la ligne métier
- la méthode avancée : modèles spéci-
fiques avec calcul d’une VaR à 99,9 %.
Moindre. Il est mesuré par la qualité des
contreparties et leur dispersion. En principe
il s’adresse aux seuls réassureurs.
Central il est subdivisé en sous-catégories
(prix des actions, taux d’intérêt ou change,
concentration…) qu’il agrège pour le calcul
de risque global
C’est l’équivalent du risque de Crédit.
Faible. c’est un incident technique ou hu-
main qui ne dépend pas du métier de l’as-
surance.
Il est souvent traité par une augmentation
forfaitaire du besoin en capital.