Début d'une étude comparative à l'échelle européenne sur la diversification dans les modèles internes


Aujourd'hui, l'Autorité européenne des assurances et des pensions professionnelles (EIOPA) a lancé une étude comparative à l'échelle européenne sur la diversification des modèles internes. L'objectif de l'étude est triple:

  • pour avoir un aperçu des approches actuelles sur le marché et, au mieux, analyser et comparer les niveaux de diversification
  • pour faciliter une meilleure compréhension de la modélisation des dépendances, de l'agrégation et des avantages de diversification qui en résultent et
  • améliorer la qualité et la convergence des contrôles sur la diversification des modèles internes.

Les effets de diversification dépendent de divers facteurs, tels que le niveau de corrélations, les dépendances de queue, le nombre de facteurs de risque, la forme des distributions sous-jacentes et les structures de dépendance. Ces facteurs peuvent opérer à différents niveaux, ce qui augmente la complexité.

L'étude sera donc réalisée en deux phases afin d'équilibrer complexité et exhaustivité. La première phase de l'étude, débutant début octobre 2020, se concentre sur les dépendances de haut niveau aux risques entre les risques de marché, de crédit, de vie, non-vie, de santé et opérationnels. Pour compléter la compréhension des effets de diversification, en combinaison avec les profils de risque respectifs, les dépendances inter-risques de niveau inférieur seront également évaluées au deuxième trimestre de 2021 dans la deuxième phase de l'étude.

Les entreprises utilisant un modèle interne devraient participer à cette étude, qui comprend un questionnaire quantitatif et qualitatif. Pour les entreprises appliquant exactement les mêmes paramètres de corrélation et la même structure d'agrégation que la formule standard, la première phase est limitée à un sous-ensemble du questionnaire qualitatif. Enfin, les questionnaires sont accompagnés de spécifications techniques détaillées, y compris des exemples, afin de compléter adéquatement les modèles, compte tenu des modèles internes sur mesure.

En savoir plus sur l'étude

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