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la n e w sletter focus Jean-Joseph Koké consultant senior Bâle II-III / Solvency II : un simple copier/coller ? I l 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 IIIII. 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 réforme relèvent des similitudes structurelles. Solvency II permet de passer d’une gestion globale à une gestion détaillée des risques. Chaque source, chaque catégorie de risque doivent être identifiées et quantifiées en termes de fonds propres. Le recours aux modèles internes a été la réponse privilégiée des grandes compagnies, encouragées par le régulateur. 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 ? Architecture 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). Une formule standard et un modèle interne sont proposés. Si les assureurs sont aussi invités à développer leurs propres modèles, l’approche stochastique est privilégiée. Démarche de modélisation 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’impact d’un changement de conjoncture. Modélisation des passifs pour mesurer l’évolution 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 provisions pour sinistres à payer. Pour cela, la modélisation 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 régulateur ou utilisation de la technique des copules. Mesure de risque 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) 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 Conditionnelle. 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. Lien fort pour le benchmark des modèles. Mais la mise à jour des modèles de notation est peu fréquente, ce qui peut entraîner un décalage avec la réalité. Faible les modèles stochastiques couplés aux propres risques de l’assureur sont moins dépendant des agences. Les tableaux ci-dessous comparent les deux réformes à travers la mise en place des modèles internes. Périmètre Bâle II/Bâle III Solvency II 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. Le risque de crédit 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). Moindre. Il est mesuré par la qualité des contreparties et leur dispersion. En principe il s’adresse aux seuls réassureurs. Risque de contreparties Clé. basé sur le calcul d’une VaR à 1 an. C’est l’équivalent du risque de Crédit. Le risque opérationnel Important. Il résulte « d’une inadéquation ou défaillance attribuables à des organisations, des procédures, des personnes, 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 spécifiques avec calcul d’une VaR à 99,9 %. Faible. c’est un incident technique ou humain qui ne dépend pas du métier de l’assurance. Il impacte peu la solvabilité (5 %) 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 Nature des risques Le risque de marché (ou d’actif) 2 Solvency II Calcul des fonds propres Convergences / Divergences entre Bâle II-III et Solvency II Application Bâle II/Bâle III Principaux outils théoriques pour calculer le besoin en fonds propres Il est souvent traité par une augmentation forfaitaire du besoin en capital. Benchmarking Agences de notation 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’approche modèle – qui domine Bâle II-III – diffère sur le suivi du périmètre des Risques et sur les méthodes de modélisation employées dans les métiers de l’assurance. 3
