Mémoires d'Actuariat
Modélisation du risque de crédit dans le générateur de scénarios économiques et le modèle ALM d’un assureur-vie
Auteur(s) EL HABA A.
Société Assurances du Groupe BPCE
Année 2023
Confidentiel jusqu'au 11/01/2025
Résumé
Du fait de leurs engagements, les assureurs vie ont une allocation d’actifs fortement orientée sur des obligations. De fait, ils sont très exposés au risque de crédit. Afin de satisfaire les réglementations prudentielles et comptables, il est nécessaire pour les compagnies de modéliser et maîtriser les risques auxquels elles s’exposent, dont le risque de crédit. Ce mémoire traite de la modélisation du risque de crédit dans le générateur de scénarios économiques et le modèle ALM d’un assureur vie. Il a été question de faire un choix entre plusieurs modèles de crédit et de l’implémenter. Enfin, la flexibilité de la modélisation proposée a permis d’observer les impacts de la modélisation du risque de crédit sur le bilan Solvabilité 2 et IFRS 17 de la compagnie. Ont notamment été proposées dans cette étude des méthodologies pour le traitement de la dette non notée et des obligations souveraines dans le modèle de crédit. Mots-clés : Risque de crédit, modèle LMN, modèle JLT, Moody’s, modèle G2, modèle G3, spread, risque de défaut, taux de recouvrement, probabilité de défaut, Solvabilité 2, IFRS 17, générateur de scénarios économiques, modèle ALM, gestion actif-passif, assurance vie, processus CIR.
Abstract
Because of their commitments, life insurers have an asset allocation that is strongly oriented on bonds. As a result, they are highly exposed to credit risk. In order to prudential and accounting standards, it is required for insurance companies to model and control the risk to which they are exposed, including credit risk. Thus, this thesis deals with the modelling of credit risk in the economic scenario generator and the ALM model of a life insurer. We had to choose between several credit models and implementing one of them. Finally, the flexibility of the proposed modelling allowed to observe the impacts of the credit risk modelling on company’s Solvency 2 and IFRS 17 balance sheet. In particular, methodologies were proposed in this study for the treatment of unrated debt et sovereign bonds. Key words: Credit risk, LMN model, JLT model, Moody’s, G2 model, G3 model, spread, default risk, recovery rate, default probability, Solvency 2, IFRS 17, economic scenarios generator, ALM model, asset and liability management, life insurance, CIR process.
Auteur(s) EL HABA A.
Société Assurances du Groupe BPCE
Année 2023
Confidentiel jusqu'au 11/01/2025
Résumé
Du fait de leurs engagements, les assureurs vie ont une allocation d’actifs fortement orientée sur des obligations. De fait, ils sont très exposés au risque de crédit. Afin de satisfaire les réglementations prudentielles et comptables, il est nécessaire pour les compagnies de modéliser et maîtriser les risques auxquels elles s’exposent, dont le risque de crédit. Ce mémoire traite de la modélisation du risque de crédit dans le générateur de scénarios économiques et le modèle ALM d’un assureur vie. Il a été question de faire un choix entre plusieurs modèles de crédit et de l’implémenter. Enfin, la flexibilité de la modélisation proposée a permis d’observer les impacts de la modélisation du risque de crédit sur le bilan Solvabilité 2 et IFRS 17 de la compagnie. Ont notamment été proposées dans cette étude des méthodologies pour le traitement de la dette non notée et des obligations souveraines dans le modèle de crédit. Mots-clés : Risque de crédit, modèle LMN, modèle JLT, Moody’s, modèle G2, modèle G3, spread, risque de défaut, taux de recouvrement, probabilité de défaut, Solvabilité 2, IFRS 17, générateur de scénarios économiques, modèle ALM, gestion actif-passif, assurance vie, processus CIR.
Abstract
Because of their commitments, life insurers have an asset allocation that is strongly oriented on bonds. As a result, they are highly exposed to credit risk. In order to prudential and accounting standards, it is required for insurance companies to model and control the risk to which they are exposed, including credit risk. Thus, this thesis deals with the modelling of credit risk in the economic scenario generator and the ALM model of a life insurer. We had to choose between several credit models and implementing one of them. Finally, the flexibility of the proposed modelling allowed to observe the impacts of the credit risk modelling on company’s Solvency 2 and IFRS 17 balance sheet. In particular, methodologies were proposed in this study for the treatment of unrated debt et sovereign bonds. Key words: Credit risk, LMN model, JLT model, Moody’s, G2 model, G3 model, spread, default risk, recovery rate, default probability, Solvency 2, IFRS 17, economic scenarios generator, ALM model, asset and liability management, life insurance, CIR process.
