La Modélisation du Risque de Crédit dans le Cadre de Solvabilité II
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Type de document Mémoires
sociétéTowers Watson
Auteur(s) STEPHAN V.
Numéro
Date de référence 07/02/2012


Résumé

Durant les dernières années, les agences de régulation ont mis en place de nouvelles exigences pour les compagnies d’assurances – particulièrement en ce qui concerne le capital réglementaire et la gestion du risque. En particulier, Solvabilité II insiste sur l’importance du modèle utilisé pour le calcul du capital réglementaire. Les compagnies d’assurance peuvent choisir d’utiliser la formule standard ou bien le modèle interne. Le but de ces deux méthodes est de modé-liser la totalité des risques auxquels les compagnies d’assurances sont confrontées de façon cohérente. Il s’agit de bien capturer les dépendances entre ces risques. Ceci a amené à la nécessité d’utiliser un Générateur de Scenarios Economiques. Il s’agit d’un modèle qui projette des simulations de variables économiques de façon cohérente. Dans mon travail chez Towers Watson, je suis responsable pour la recherche et le développement d’un Générateur de Scénarios Economiques en univers réel. Les modèles ont du être fortement améliorés afin de saisir les dynamiques des différentes séries économiques et que leur projection soit économiquement sensée. Deux innovations ont été particulièrement importantes. Dans un premier temps, les projections de courbes des taux d’intérêt ont été améliorées afin d’utiliser une extension au monde réel d’un modèle de type « Libor Market Model ». Dans un second temps, le modèle de crédit a été amélioré afin de permettre une projection stochastique conjointe de matrices de transitions et de spreads de crédit. Ce mémoire se concentre principalement sur la modélisation du risque de crédit dans le cadre de Solvabilité II. Dans un premier temps, nous allons nous intéresser aux exigences de Solvabilité II ainsi qu’à la formule standard. Nous nous intéresserons ensuite au modèle interne et nous décrirons la solution offerte par Towers Watson – en particulier le Générateur de Scenarios Economiques. Nous allons alors faire une critique des modèles de crédit existants. Enfin, nous décrirons le nouveau modèle de crédit développé par Towers Watson qui est une extension à l’univers réel d’un modèle développé par Arvanitis Gregory et Laurent. Ce modèle est particulièrement difficile à calibrer à des valeurs historiques. Ainsi nous nous intéresserons à l’algorithme de calibration.

Abstract

Over the last couple of years, regulatory bodies have put in place new requirements for in-surance companies – particularly focusing on capital requirement & risk management. Solvency II in particular sets out the importance of the capital model. Companies can choose to use the stan-dard formula or the internal model approach. The aim of both methods is to model all the risks faced by an insurance company in a coherent way – capturing the dependencies between those risks. This has put the emphasis on the need for Economic Scenario Generators – models which project simulations of economic variables in a coherent way. As part of my work for Towers Watson, I am responsible for the R&D of the real world ESG. A great deal of model improvement was required in order to capture the dynamics of the eco-nomic series and project an economically sound output. Two models innovations were particularly important. Firstly, the projection of yield curves using a real world extension of the Libor Market Model. Secondly, the credit model which allows the projection of both transition matrices and credit spreads stochastically. The focus of this paper is the credit modelling as part of the Solvency II framework. In a first step, we will focus on the Solvency II requirements and the standard formula. We will then move to the internal model and describe Towers Watson’s solution – particularly focusing on the ESG. Finally, we will describe a new credit model which is an extension to the real world of the Arvanitis Gregory and Laurent model. This model is particularly challenging to calibrate to his-torical data, we will therefore focus on this algorithm. We review the literature of credit models and compare this model to existing well-known models.

Mémoire complet

>MemoireValerieStephan.pdf

Lien permament : https://www.ressources-actuarielles.net/C12574E200674F5B/0/2B4EBA08988A5583C12579FF003F19F7