ETUDE INTERNE
AUTEURS : PRUDENCE HOUNKONNOU & HEDI BEHI
Dans le cadre de la directive solvabilité II, les compagnies d’assurance sont amenées à déterminer leur capital économique ajusté aux risques qu’elles encourent. Deux types d’approches sont envisageables pour le calcul de ce capital : l’application de la formule standard, reposant sur l’agrégation de besoins en capital élémentaires à partir de matrices de corrélation, ou le recours à un modèle interne, mieux adapté au profil de risque de la compagnie.
La mise en place de ces deux approches relève d’une complexité numérique d’autant plus importante que la production des rapports réglementaires (QRT, étude de sensibilité, ORSA, . . . ) se fait de manière trimestrielle. Dans cet article, nous étudions la piste de la méta-modélisation pour le calcul de ce capital en formule standard. En effet, à partir d’un modèle ALM et des évaluations de fonds propres économiques qui en résultent sur une base d’apprentissage judicieusement construite, nous mettons en place une procédure permettant un pilotage des risques beaucoup plus réactif en s’appuyant sur des techniques d’apprentissage automatique.
En effet le méta-modèle mis en place dans notre étude permet non seulement de calculer efficacement les fonds propres économiques pour différents scénarios économiques mais aussi d’estimer la sensibilité de ces fonds propres par rapport aux différents facteurs de risque. Cette approche permet d’évaluer la solvabilité à n’importe quel instant et en particulier pendant les périodes de forte volatilité dans l’optique d’orienter plus efficacement la politique de gestion des risques. De plus, nous proposons d’interpréter les méta-modèles étudiés à l’aide de valeurs de Shapley et d’indices de Sobol, qui permettent d’identifier les facteurs qui influencent le plus la volatilité des fonds propres économiques et donc du SCR.
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