Mémoires d'Actuariat
Allocation sectorielle des actifs et optimisation des calculs dans un contexte d'application de scénarios climatiques
Auteur(s) PELTIER L.
Société BNP Paribas Cardif
Année 2022
Confidentiel jusqu'au 20/06/2024
Résumé
La prise de conscience relative aux risques et aux enjeux climatiques est marquée par la signature de l’Accord de Paris en 2015 qui engendre de nombreuses évolutions réglementaires dans le but de construire une économie et une société plus durables. Ces initiatives impactent inévitablement les assureurs qui doivent à présent considérer les risques climatiques et leurs conséquences financières en intégrant une vision à long terme dans leurs décisions stratégiques. Dans ce contexte l’ACPR initie en 2020, un exercice pilote climatique reposant sur l’analyse de quatre scénarios climatiques et s’accompagnant d’hypothèses inédites telles que l’évaluation prospective du bilan à horizon 2050, la décomposition sectorielle des actifs et la possibilité pour les assureurs d’adapter, en cours de projection, leurs stratégies d’investissement et de gestion des risques. Ces hypothèses, très différentes de celles utilisées dans le cadre des stress tests usuels de l’ORSA, nécessitent donc une adaptation des méthodologies et des outils employés. Ce mémoire s’attache à mettre en place une allocation sectorielle des actifs du portefeuille de BNP Paribas Cardif, afin de construire un portefeuille d’investissements plus durable et d’en mesurer les impacts dans un contexte d’application de scénarios de transition bas-carbone. Les travaux réalisés dans le cadre de ce mémoire visent également à développer un modèle simplifié dit « proxy », afin d’optimiser l’application de scénarios climatiques de long terme en réduisant les temps de calculs liés à la considération d’une granularité fine des actifs.
Abstract
The signing of the Paris Agreement in 2015, which generates numerous regulatory changes aimed at building a more sustainable economy and society, marked awareness of climate risks and issues. These initiatives inevitably affect insurers that must now consider climate risks and their financial consequences by integrating a long-term vision into their strategic decisions. In this context, the ACPR initiates a climate change pilot exercise in 2020, based on the analysis of four climate scenarios and comes with new assumptions such as the prospective evaluation of the balance sheet up to 2050, the sectoral breakdown of assets and the possibility for insurers to adapt their investment and risk management strategies during the projection. These assumptions, which are very different from those used in the usual ORSA stress tests, require insurers to adapt their methodologies and tools. This paper focuses on the implementation of a sectoral allocation of BNP Paribas Cardif’s portfolio assets in order to build a more sustainable investment portfolio and to measure its impacts in the context of low-carbon transition scenarios. The work carried out in this thesis also aims to develop a simplified “proxy” model, in order to optimize the application of long-term climate scenarios by reducing the calculation time associated with the consideration of a fine granularity of assets.
Auteur(s) PELTIER L.
Société BNP Paribas Cardif
Année 2022
Confidentiel jusqu'au 20/06/2024
Résumé
La prise de conscience relative aux risques et aux enjeux climatiques est marquée par la signature de l’Accord de Paris en 2015 qui engendre de nombreuses évolutions réglementaires dans le but de construire une économie et une société plus durables. Ces initiatives impactent inévitablement les assureurs qui doivent à présent considérer les risques climatiques et leurs conséquences financières en intégrant une vision à long terme dans leurs décisions stratégiques. Dans ce contexte l’ACPR initie en 2020, un exercice pilote climatique reposant sur l’analyse de quatre scénarios climatiques et s’accompagnant d’hypothèses inédites telles que l’évaluation prospective du bilan à horizon 2050, la décomposition sectorielle des actifs et la possibilité pour les assureurs d’adapter, en cours de projection, leurs stratégies d’investissement et de gestion des risques. Ces hypothèses, très différentes de celles utilisées dans le cadre des stress tests usuels de l’ORSA, nécessitent donc une adaptation des méthodologies et des outils employés. Ce mémoire s’attache à mettre en place une allocation sectorielle des actifs du portefeuille de BNP Paribas Cardif, afin de construire un portefeuille d’investissements plus durable et d’en mesurer les impacts dans un contexte d’application de scénarios de transition bas-carbone. Les travaux réalisés dans le cadre de ce mémoire visent également à développer un modèle simplifié dit « proxy », afin d’optimiser l’application de scénarios climatiques de long terme en réduisant les temps de calculs liés à la considération d’une granularité fine des actifs.
Abstract
The signing of the Paris Agreement in 2015, which generates numerous regulatory changes aimed at building a more sustainable economy and society, marked awareness of climate risks and issues. These initiatives inevitably affect insurers that must now consider climate risks and their financial consequences by integrating a long-term vision into their strategic decisions. In this context, the ACPR initiates a climate change pilot exercise in 2020, based on the analysis of four climate scenarios and comes with new assumptions such as the prospective evaluation of the balance sheet up to 2050, the sectoral breakdown of assets and the possibility for insurers to adapt their investment and risk management strategies during the projection. These assumptions, which are very different from those used in the usual ORSA stress tests, require insurers to adapt their methodologies and tools. This paper focuses on the implementation of a sectoral allocation of BNP Paribas Cardif’s portfolio assets in order to build a more sustainable investment portfolio and to measure its impacts in the context of low-carbon transition scenarios. The work carried out in this thesis also aims to develop a simplified “proxy” model, in order to optimize the application of long-term climate scenarios by reducing the calculation time associated with the consideration of a fine granularity of assets.
