Mémoires d'Actuariat
Comparaison de modèles de détermination de scenarii de stress tests de crédit internes
Auteur(s) LE DOZE E.
Société Crédit Mutuel
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 09/12/2023
Résumé
Le risque de crédit constitue une menace majeure pour les banques. Les Accords de Bâle imposent alors d’adopter un processus de gestion du risque de crédit afin de préserver la stabilité du système financier. Ce processus doit notamment comporter un programme de simulations de crise (stress tests). Ces scenarii sont adaptés au profil de risque de l’entreprise et doivent lui permettre de minimiser le risque de faillite en cas d’événements extrêmes mais plausibles. Les scenarii de stress tests couramment implémentés au sein des banques, dans le cadre des stress tests de crédit internes, consistent à valoriser le portefeuille de crédit à partir d’un paramètre stressé correspondant à l’Expected Shortfall (ES) des distributions historiques des spreads du portefeuille. L’objectif de ce mémoire est de construire plusieurs modèles alternatifs de détermination de l’ES tenant compte de facteurs supplémentaires (queues de distribution épaisses, autocorrélation, dépendance…) afin de sélectionner le modèle s’adaptant le mieux aux conditions réelles des marchés financiers et produisant les scenarii les plus réalistes. L’étude des valeurs extrêmes du portefeuille a confirmé la non-normalité des rendements financiers. Les queues de distribution épaisses ont alors été approchées par la loi Pareto généralisée et par un modèle GARCH-GJR(1,1) afin de tenir compte de l’autocorrélation des données. Ces modélisations ont permis d’estimer deux ES paramétriques pour chaque type d’actifs. Cependant, ces mesures ne tiennent pas compte des dépendances entre les actifs. Un dernier modèle a alors été implémenté ayant recours à la théorie des copules. Les étapes de simulation et de validation ont démontré une meilleure adéquation de ce dernier modèle pour déterminer les scenarii de stress tests du portefeuille d’actifs de crédit.
Abstract
Credit risk represents a major threat to banks. The Basel Accords then require to adopt a process to manage credit risk in order to preserve the stability of the financial system. In particular, this process must include a program of stress tests. These scenarii are tailored to the risk profile of the company and should enable it to minimize the risk of bankruptcy in case of extreme, yet plausible, events. The stress test scenarios commonly implemented in banks, as part of the internal credit stress test device, consist in valuing the credit portfolio based on a stressed parameter corresponding to the Expected Shortfall (ES) measured on the historical distributions of portfolio spreads. The aim of this brief is then to construct several alternative models for determining the ES taking into account additional factors (the fat tails of the distribution, autocorrelation, dependence…) in order to select the model which best suits real financial market conditions and thus producing the most realistic scenarios. The study of the portfolio’s extreme values confirmed the non-normality of the financial returns. The fat tails of distribution were then approached by a generalized Pareto law and by a GARCH-GJR(1,1) model in order to consider the presence of autocorrelation in the data. These modelling enabled to estimate two parametric ES for each type of assets. However, these measures do not take into account dependences between assets. A last model was then implemented using the copula theory. The simulation and validation steps demonstrated a best adequacy of this last model to determine the stress test scenarii of the credit assets portfolio.
Mémoire complet
Auteur(s) LE DOZE E.
Société Crédit Mutuel
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 09/12/2023
Résumé
Le risque de crédit constitue une menace majeure pour les banques. Les Accords de Bâle imposent alors d’adopter un processus de gestion du risque de crédit afin de préserver la stabilité du système financier. Ce processus doit notamment comporter un programme de simulations de crise (stress tests). Ces scenarii sont adaptés au profil de risque de l’entreprise et doivent lui permettre de minimiser le risque de faillite en cas d’événements extrêmes mais plausibles. Les scenarii de stress tests couramment implémentés au sein des banques, dans le cadre des stress tests de crédit internes, consistent à valoriser le portefeuille de crédit à partir d’un paramètre stressé correspondant à l’Expected Shortfall (ES) des distributions historiques des spreads du portefeuille. L’objectif de ce mémoire est de construire plusieurs modèles alternatifs de détermination de l’ES tenant compte de facteurs supplémentaires (queues de distribution épaisses, autocorrélation, dépendance…) afin de sélectionner le modèle s’adaptant le mieux aux conditions réelles des marchés financiers et produisant les scenarii les plus réalistes. L’étude des valeurs extrêmes du portefeuille a confirmé la non-normalité des rendements financiers. Les queues de distribution épaisses ont alors été approchées par la loi Pareto généralisée et par un modèle GARCH-GJR(1,1) afin de tenir compte de l’autocorrélation des données. Ces modélisations ont permis d’estimer deux ES paramétriques pour chaque type d’actifs. Cependant, ces mesures ne tiennent pas compte des dépendances entre les actifs. Un dernier modèle a alors été implémenté ayant recours à la théorie des copules. Les étapes de simulation et de validation ont démontré une meilleure adéquation de ce dernier modèle pour déterminer les scenarii de stress tests du portefeuille d’actifs de crédit.
Abstract
Credit risk represents a major threat to banks. The Basel Accords then require to adopt a process to manage credit risk in order to preserve the stability of the financial system. In particular, this process must include a program of stress tests. These scenarii are tailored to the risk profile of the company and should enable it to minimize the risk of bankruptcy in case of extreme, yet plausible, events. The stress test scenarios commonly implemented in banks, as part of the internal credit stress test device, consist in valuing the credit portfolio based on a stressed parameter corresponding to the Expected Shortfall (ES) measured on the historical distributions of portfolio spreads. The aim of this brief is then to construct several alternative models for determining the ES taking into account additional factors (the fat tails of the distribution, autocorrelation, dependence…) in order to select the model which best suits real financial market conditions and thus producing the most realistic scenarios. The study of the portfolio’s extreme values confirmed the non-normality of the financial returns. The fat tails of distribution were then approached by a generalized Pareto law and by a GARCH-GJR(1,1) model in order to consider the presence of autocorrelation in the data. These modelling enabled to estimate two parametric ES for each type of assets. However, these measures do not take into account dependences between assets. A last model was then implemented using the copula theory. The simulation and validation steps demonstrated a best adequacy of this last model to determine the stress test scenarii of the credit assets portfolio.
Mémoire complet
