La procyclicité des mesures de risque : quantification empirique et confirmation théorique

L'Institut des actuaires a le plaisir de vous inviter à la présentation de Marcel Bräutigam, ayant reçu une mention spéciale par les membres du jury du Prix des Sciences du risque 2020, organisé par la Fondation Optimind, sur le thème : "La procyclicité des mesures de risque : quantification empirique et confirmation théorique".

Cette présentation aura lieu jeudi 3 juin à 12h30.

Vous pouvez dès à présent vous inscrire ICI

Assister à cette conférence vous permettra d'ajouter 6 points à votre score de Perfectionnement Professionnel Continu (PPC CERA).

Résumé :

La question de procyclicité se pose dans le contexte de réglementation et de gestion des risques : Les institutions financières (assurances, banques, fonds d’investissement,...) sont tenues d’évaluer leur risque sur la base de modèles probabilistes et statistiques, à partir desquels les mesures de risque (comme la Value-at-Risk (VaR) ou l’Expected Shortfall (ES)) sont estimées. La procyclicité décrit le fait connu que ces mesures de risque surestiment le risque futur en temps de crise, tout en le sous-estimant en temps normal.
Évidemment, les autorités de régulation de différents secteurs ont proposé des solutions pour réduire la procyclicité (dans le cadre de Bâle III, Solvency II, EMIR,…). Toutes ces approches sont basées sur une notion macro-économique de procyclicité.

En revanche, le présent travail se base sur un autre point de départ : Nous questionnons la façon d’estimer les exigences en capital (évaluée par des mesures de risque telles VaR et l’ES), comme source possible de procyclicité. Ce point de vue statistique est important puisque l’erreur de mesure des risques affecte sans aucun doute la gestion des risques.

Comme résultat principal nous montrons que la procyclicité n’est pas seulement causée par les fluctuations du cycle macroéconomique (comme on s’y attend), mais qu’elle a aussi une part intrinsèque attribuable à la méthode d’estimation des mesures de risque.
De plus, la compréhension mathématique du phénomène de procyclicité ouvre des voies concrètes pour le développement de la prochaine génération de mesures réglementaires (contracycliques) du risque.