CHAPITRE 2. LES GÉNÉRATEURS DE
SCÉNARIOS ÉCONOMIQUES
1. Choix des inputs
Le choix des variables macro-économiques a
modélisé dans un univers probabilisé1
dépend de la qualité du portefeuille d'investissement
étudié.
Il s'agit de construire des modèles
mathématiques sur des variables d'intérêts tels que le taux
d'intérêt, le rendement des actions, le rendement des immobiliers,
...
Pour assurer une bonne projection répondant au besoin
fallait bien choisir les inputs et les bien modéliser, ceci est garanti
:
(a) Soit par l'expérience.
(b) Soit par un avis de l'expert.
(c) Soit par des approximations aux données
réelles.
2. Choix du modèle
Une fois qu'on a choisi les variables inputs, le choix du
modèle devient nécessaire, ce choix dépend du type des
variables macro-économiques ainsi la structure demandée :
· Soit un modèle en cascade
(intégré) : Une seule variable parmi toutes les
variables sera choisie pour déduire les autres grandeurs
macro-économiques à titre d'exemple on cite le modèle de
Wilkie qui sera expliqué dans la section modèle de
référence.
· Soit un modèle par corrélation
(composite) : C'est le modèle le plus utilisé
dans les compagnies d'assurances : il est simple à implémenter et
considérer une structure de dépendance linéaire que l'on
détaillera dans le paragraphe suivant puis chaque classe d'actif est
modélisée par un processus stochastique indépendamment des
autres variables à titre d'exemple on cite le modèle de Brennan
and Xia ou bien le modèle d'Ahlgrim et Al. qui sera expliqué
également dans la section modèle de
référence.
3. Structure de dépendance
L'objectif de cette étape est d'avoir une projection
à minima acceptable à travers une structure de dépendance
entre les sources des risques afin d'obtenir des projections cohérentes,
trois structures de dépendance sont proposées :
· Une matrice de corrélation
linéaire permettant d'étudier la dépendance entre
les variables du GSE : c'est la structure la plus simple au niveau de
l'estimation et la mise en oeuvre pratique.
Néanmoins plusieurs travaux ont montré que la
dépendance linéaire peut conduire à une sous-estimation
des paramètres cherchés.
· Une structure non-linéaire (dynamique)
où la modélisation de l'interdépendance est
basée sur les copules (archimédienne, gaussienne, ...) : ils
permettent l'augmentation de la dépendance en période de
crise.
1. Probabilité historique ou probabilité risque
neutre
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