Mémoires d'Actuariat
Evénements extrêmes et risque de crédit sous IFRS 9 : cas d’application sur un portefeuille non-retail chez un assureur-vie
Auteur(s) PONS A.
Société CNP Assurances
Année 2023
Confidentiel jusqu'au 14/03/2025
Résumé
Ce mémoire s'inscrit dans les travaux et calculs de l'Expected Credit Loss dans le cadre réglementaire imposé par IFRS 9 pour une compagnie d'assurance. Il se focalise sur les problèmes de volatilité dans un contexte économique extrême, comme apparu lors de la crise sanitaire du COVID-19. Nous commencerons par décrire la norme IFRS 9 pour comprendre les enjeux et les contraintes de modélisation du risque de crédit pour le calcul de la provision spécifique à cette réglementation. Nous nous concentrerons en particulier sur l'aspect forward-looking, qui impose une interaction avec des scénarios économiques dans le modèle. Nous poursuivrons par une présentation de l'état de l'art des modèles en risque de crédit afin de mieux appréhender les fondements théoriques de la modélisation retenue. Le manque de directive claire dans un contexte atypique nous amènera au travers d'un benchmark, d'observer la problématique de volatilité excessive soulevée par cette modélisation ainsi que les solutions apportées par une partie des institutions financières, durant la crise. Dans notre démarche, nous présenterons les premières solutions utilisées sous contraintes opérationnelles pour les comparer avec la solution retenue et comprendre son analyse et son adoption définitive. À la fin de notre analyse, nous mettrons en perspective les résultats de cette nouvelle méthodologie afin d'anticiper le comportement du modèle et chercher des faiblesses pouvant survenir dans des contextes économiques inhabituels. Mots-clés : Risque de crédit, Risque systémique, IFRS 9, Expected Credit Loss, Modélisation, Scénarios économiques, Stress-test
Abstract
This thesis is part of the work and calculations of the Expected Credit Loss in the regulatory framework imposed by IFRS 9 for an insurance company. It focuses on the problems of volatility in an extreme economic context, such as the COVID-19 health crisis. We will start by describing IFRS 9 to understand the issues and constraints of modeling credit risk for the calculation of the specific provision for this regulation. We will focus on the forward-looking aspect, which imposes an interaction with economic scenarios in the model. We continue with a presentation of the state of the art of credit risk models in order to better understand the theoretical foundations of the chosen modeling. The lack of clear guidelines in an atypical context will lead us, through a benchmark, to observe the problem of excessive volatility raised by this model as well as the solutions provided by some financial institutions during the crisis. In our approach, we will present the first solutions used under operational constraints to compare them with the chosen solution and understand its analysis and final adoption. At the end of our analysis, we will put the results of this new methodology into perspective in order to anticipate the behavior of the model and look for weaknesses that may arise in unusual economic contexts. Keywords : Credit Risk, Systemic risk, IFRS 9, Expected Credit Loss, Modeling, Economic scenarios, Stress-test.
Auteur(s) PONS A.
Société CNP Assurances
Année 2023
Confidentiel jusqu'au 14/03/2025
Résumé
Ce mémoire s'inscrit dans les travaux et calculs de l'Expected Credit Loss dans le cadre réglementaire imposé par IFRS 9 pour une compagnie d'assurance. Il se focalise sur les problèmes de volatilité dans un contexte économique extrême, comme apparu lors de la crise sanitaire du COVID-19. Nous commencerons par décrire la norme IFRS 9 pour comprendre les enjeux et les contraintes de modélisation du risque de crédit pour le calcul de la provision spécifique à cette réglementation. Nous nous concentrerons en particulier sur l'aspect forward-looking, qui impose une interaction avec des scénarios économiques dans le modèle. Nous poursuivrons par une présentation de l'état de l'art des modèles en risque de crédit afin de mieux appréhender les fondements théoriques de la modélisation retenue. Le manque de directive claire dans un contexte atypique nous amènera au travers d'un benchmark, d'observer la problématique de volatilité excessive soulevée par cette modélisation ainsi que les solutions apportées par une partie des institutions financières, durant la crise. Dans notre démarche, nous présenterons les premières solutions utilisées sous contraintes opérationnelles pour les comparer avec la solution retenue et comprendre son analyse et son adoption définitive. À la fin de notre analyse, nous mettrons en perspective les résultats de cette nouvelle méthodologie afin d'anticiper le comportement du modèle et chercher des faiblesses pouvant survenir dans des contextes économiques inhabituels. Mots-clés : Risque de crédit, Risque systémique, IFRS 9, Expected Credit Loss, Modélisation, Scénarios économiques, Stress-test
Abstract
This thesis is part of the work and calculations of the Expected Credit Loss in the regulatory framework imposed by IFRS 9 for an insurance company. It focuses on the problems of volatility in an extreme economic context, such as the COVID-19 health crisis. We will start by describing IFRS 9 to understand the issues and constraints of modeling credit risk for the calculation of the specific provision for this regulation. We will focus on the forward-looking aspect, which imposes an interaction with economic scenarios in the model. We continue with a presentation of the state of the art of credit risk models in order to better understand the theoretical foundations of the chosen modeling. The lack of clear guidelines in an atypical context will lead us, through a benchmark, to observe the problem of excessive volatility raised by this model as well as the solutions provided by some financial institutions during the crisis. In our approach, we will present the first solutions used under operational constraints to compare them with the chosen solution and understand its analysis and final adoption. At the end of our analysis, we will put the results of this new methodology into perspective in order to anticipate the behavior of the model and look for weaknesses that may arise in unusual economic contexts. Keywords : Credit Risk, Systemic risk, IFRS 9, Expected Credit Loss, Modeling, Economic scenarios, Stress-test.
