QUANTIFICATION DU RISQUE

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1 QUANTIFICATION DU RISQUE Journées d études de Deauville, le 16 septembre 2011 OPÉRATIONNEL

2 1.Solvabilité 2 et le Risque Opérationnel 2.La gestion du Risque Opérationnel 3.Les méthodes de quantification 4.Conclusion 2

3 1. Solvabilité 2 et le Risque Opérationnel Processus défaillants Fraudes Règlementation Systèmes Risques Opérationnels Evènements externes Risques Stratégiques Risque de Réputation 3

4 1. Solvabilité 2 et le Risque Opérationnel Solvabilité 2 Exigences pour le Risque Opérationnel Pilier I: Quantification Formule standard Modèle interne Pilier II: Gouvernance Self Risk Assessment Cartographie Inputs du modèle Identification des variables leviers 4

5 1.Solvabilité 2 et le Risque Opérationnel 2.La gestion du Risque Opérationnel 3.Les méthodes de quantification 4.Conclusion 5

6 2. La gestion du Risque Opérationnel Démarche du Self Risk Assessment Les Directions identifient les risques majeurs Les experts quantifient ces risques par des scénarios Les Directions valident les évaluations 6

7 2. La gestion du Risque Opérationnel Principe du Self Risk Assessment pour Generali Scénario 1 : Hypothèse basse Scénario 2 : Hypothèse moyenne Scénario 3 : Hypothèse haute Causes Contrôles Conséquences Coût unitaire Fréquence Atténuation 7

8 2. La gestion du Risque Opérationnel Exemple du risque de perte en capital humain: Scénario moyen Hypothèse basse: 3 commerciaux Hypothèse moyenne: 5 actuaires Hypothèse haute: 1 souscripteur Fonctionnement en mode dégradé pendant 60 jours 300K Embauche de 5 actuaires 60K Formation des 5 actuaires embauchés 70K Coût unitaire 430K Fréquence 1 fois par an 8

9 2. La gestion du Risque Opérationnel Cartographie des risques Les experts identifient les risques associés aux processus Les experts quantifient ces risques en moyenne Les risques importants sont remontés à la Direction 9

10 1.Solvabilité 2 et le Risque Opérationnel 2.La gestion du Risque Opérationnel 3.Les méthodes de quantification 4.Conclusion 10

11 3. Les méthodes de quantification Formule standard «simplifiée» QIS5 pour le risque opérationnel: SCR op = min (30% BSCR ; max ( Op Premiums ; Op Provisions )) + 25% Exp UL BSCR = Basic Solvency Capital Risk Op Premiums = 4% * Earned Life Gross Premiums nonul + 3% * Earned Non-Life Gross Premiums Op Provisions = 0.45%* Life Technical Provisions nonul + 3% * Non-Life Technical Provisions Exp UL = Unit-Linked annual expenses amount SCR Adj BSCR Op Market Health Default Life Non-life Intang 11

12 3. Les méthodes de quantification Fréquence Risques de fréquence: Loss Distribution Approach Risques non significatifs Risques de sévérité: Réseaux Bayésiens Sévérité 12

13 0,0025 0,002 0,0015 0,001 0, ,025 0,02 0,015 0,01 0, Les méthodes de quantification Loss Distribution Approach: Risques de fréquence + Loi de fréquence: Poisson, Binomiale Négative N k Monte-Carlo, Panjer, Normal Power Distribution des pertes totales du risque k N k ( S k X k j 1 j) Loi du coût unitaire: Weibull, lognormale X k 13

14 3. Les méthodes de quantification Réseaux Bayésiens: Risques de sévérité Risque d erreur dans le passage d ordres (Risque que le gestionnaire fasse une erreur sur le montant de la transaction) Montant réellement passé de 6M Montant à passer de 1M Période de correction d'1 jour Erreur de 5M Variation des taux de 2% Perte de 2% 5M =100K 14

15 3. Les méthodes de quantification Réseaux Bayésiens: Risques de sévérité est le nombre moyen d ordres passés par an 25 est le nombre de pertes annuelles estimées par les experts L exposition correspond aux objets exposés au risque (seulement une fois par an) La survenance correspond à la probabilité qu une perte survienne dans l année Distribution du nombre de pertes = Binomiale (25 000; 0,1%) 15

16 3. Les méthodes de quantification Réseaux Bayésiens: Risques de sévérité Distributions estimées par les experts Montant (m ) Proba 5 66% 15 18% 50 16% Montant de erroné l'erreur Gravité Période de correction Variation des taux de marché Période de Proba correction 0,125 66% 1 33% 90 1% Variation des taux du marché Période de correction 0, % 66% 62% 60% 5% 34% 37,99% 28% 30% 0% 0,01% 12% 16

17 3. Les méthodes de quantification Réseaux Bayésiens: Risques de sévérité Période de correction Période de Proba correction 0,125 66% Montant de l'erreur Gravité Variation des taux de marché Variation des taux du marché 1 33% 90 1% Période de correction 0, % 66% 62% 60% 5% 34% 37,99% 28% 30% 0% 0,01% 12% Variation des taux du Proba marché 2% 64.62% 5% % 30% 0.123% Formule des probabilités totales: P(VM = 2%) = 66% 66% + 62% 33% + 60% 1% = 64.62% 17

18 3. Les méthodes de quantification Réseaux Bayésiens: Risques de sévérité Montant (m ) Proba Période de correction Variation des taux du marché Proba 5 66% 2% 64.62% 15 18% 5% % 50 16% Montant de l'erreur Variation des taux de marché 30% 0.123% Gravité (m ) Proba Gravité % % % é P(Gravité = 15 ) = P(ME = 50 VM = 30%) = P(ME = 50) P(VM = 30%) = 16% 0.123% = 0.02% % % % % % % 18

19 3. Les méthodes de quantification Réseaux Bayésiens: Risques de sévérité Echantillonnage du nombre de pertes avec une Binomiale (25 000; 0,1%) Itérations successives pour obtenir la distribution de pertes totales Pour chaque perte, échantillonnage du montant de la perte avec la distribution de sévérité calculée par inférence Somme de tous les montants de pertes pour obtenir le coût d un scénario 19

20 3. Les méthodes de quantification Réseaux Bayésiens: Risques de sévérité Type d'actifs Proba Action 30% Obligation 20% Monétaire 50% Type d'actifs Période de correction Nombre d'ordres par an Ordre erroné Montant de l'erreur Variation des taux de marché Exposition Survenance Gravité 20

21 1.Solvabilité 2 et le Risque Opérationnel 2.La gestion du Risque Opérationnel 3.Les méthodes de quantification 4.Conclusion 21

22 4. Conclusion Avantages Loss Distribution Approach: facile à mettre en place et largement utilisée Réseaux Bayésiens: visuels, pratiques, prennent en compte les variables qualitatives Inconvénients Loss Distribution Approach: nécessite un grand nombre d observations Réseaux Bayésiens: longs à mettre en œuvre et demandent une forte implication des experts métiers 22

23 4. Conclusion Améliorations du modèle: Utilisation d une base de données externes Analyse approfondie des corrélations avec les autres risques Use-tests Back-testing 23