Modélisation : pour une meilleure prise en compte des risques extra-financiers

Les institutions financières sont exposées depuis quelques années à de nouveaux risques extra-financiers comme les risques climatiques, démographiques, ou les cyber-risques, qui demandent de nouvelles formes de modélisation.

Prise de parole Marie Brière

L'auteur

  • M. Brière 2
    • Présidente
      Comité Scientifique du Financial Risks International Forum
    • Responsable du Centre de recherche aux investisseurs
      Amundi
    • Professeur associé
      Université Paris-Dauphine, PSL

Pour en savoir plus

Revue de l'article

Cet article est extrait de
Revue Banque n°HOF2018

Pourquoi avoir choisi le thème des « risques extra-financiers émergents » comme thème de la 11e conférence internationale des risques financiers ?

Ces dernières années ont été marquées par la prise de conscience qu’un certain nombre de risques, qui sortaient du champ de ceux traditionnellement modélisés en finance, pouvaient peser assez lourdement sur les bilans des institutions financières, des entreprises et des gouvernements. Il nous a donc semblé intéressant d’organiser une conférence sur le thème des risques « émergents », en regroupant des interventions portant sur les risques climatiques, démographiques, ou les cyber-risques.
Ces risques ont en commun de ne pas être aisément diversifiables et les marchés financiers ont peu d’expérience pour les évaluer, une exception étant tout de même le risque de longévité, où un marché de la réassurance s’est récemment développé. Par ailleurs, il y a très peu d’institutions tierces (à l’exception des réassureurs et de quelques investisseurs de long terme) qui souhaitent ou peuvent les supporter.
Du point de vue de la modélisation, ces risques mettent en difficulté les modèles économiques et financiers existants, comme l’a montré Lars Peter Hansen, prix Nobel d’économie, lors de sa présentation au Risk Forum [1], en introduisant de nouvelles sources d’incertitude, et potentiellement un risque d’erreur de spécification des modèles. Ils exigent de nouvelles modélisations, pour pouvoir les prendre en compte dans les décisions financières ou économiques.

Pourquoi a-t-on encore peu de prise en compte de ces risques par les marchés, et peu d’instruments financiers permettant de les couvrir ou les transférer ?

La forte incertitude pesant sur l’amplitude et la dynamique de ces risques en est sans doute la raison principale. Il est par exemple très délicat de mesurer l’exposition d’entreprises ou de pays au risque de changement climatique. Ces risques peuvent prendre des formes très diverses : remontée du niveau des eaux, augmentation de la fréquence des événements climatiques, accès restreint à certaines ressources, baisse de productivité dans des secteurs comme l’agriculture, ou encore hausse des coûts liés au prix du carbone. Par ailleurs, les effets se feront sans doute sentir à des horizons plus éloignés que ceux traditionnellement considérés par les acteurs financiers. Enfin, les risques portent non seulement sur les effets physiques du changement climatique, mais aussi sur l’impact de la transition vers une économie bas carbone. Aujourd’hui, des données climatiques commencent à être disponibles sur des historiques relativement longs et peuvent permettre de mesurer comment ces risques ont été pris en compte et évalués par les marchés financiers. Des travaux académiques voient le jour. Mais la question délicate est de savoir si ces estimations ont une valeur prospective.
L’assurance des cyber-risques est un cas également très intéressant. L’article de Ross Anderson [2] présenté lors du Forum met en évidence la difficile tâche d’évaluer leur coût. L’assureur qui offre une couverture contre ces risques doit faire face à une forte asymétrie d’information vis-à-vis de ses assurés, liée à des problèmes d’aléa moral et de sélection adverse (les entreprises victimes de cyber attaques, celles présentant des failles de sécurité, souscrivent plus volontiers à une assurance), qui limitent très certainement le développement du marché. Il est extrêmement difficile de prouver l’identité des cybercriminels, et ceci n’incite pas les firmes à se protéger. Ici aussi, le manque de données disponibles pour estimer ces risques, potentiellement très corrélés, est une source supplémentaire d’incertitude.

Dans ce panorama, le marché de la longévité fait tout de même exception ?

Effectivement, sous l’impulsion d’académiques comme David Blake (guest speaker du Risk Forum) et en partenariat avec des compagnies d’assurance et de réassurance, ainsi que de grandes banques d’investissement comme JP Morgan, de nouveaux produits financiers ont vu le jour il y a une dizaine d’années, permettant de transférer les risques d’assureurs ou de grands fonds de pension à des acteurs qui souhaitaient les porter. On a vu ainsi la création et le développement d’un marché des longevity bonds (obligations dont les coupons sont indexés sur l’évolution de la longévité), ou de dérivés comme les longevity swaps, ou les q-forward contracts.
Ce n’est sans doute pas un hasard, car les données sont particulièrement riches dans ce domaine. Ainsi, les modèles de prévision de la mortalité se sont sophistiqués, introduisant de nouvelles variables explicatives qui permettent de tenir compte de l’hétérogénité des situations individuelles, comme des effets socio-économiques (voir les récents travaux de David Blake [3] et ses coauteurs). Malgré tout, l’évolution tendancielle de la longévité reste très difficile à prévoir. Un fort désaccord persiste par exemple entre démographes sur les scénarios possibles d’évolution à long terme, certains voient une poursuite de l’allongement de la durée de vie, d’autres sont beaucoup plus pessimistes (voir par exemple les travaux de James Vaupel ou de Jay Olshansky).

Concrètement, comment prendre en compte ces risques dans les décisions et d’investissement ?

Bon nombre d’investisseurs sont exposés à ces risques, soit à l’actif via les titres émis par les entreprises ou les États qu’ils ont en portefeuille, soit au passif (l’exposition au risque de longévité est par exemple importante pour les assureurs ou fonds de pension).
Si l’on prend l’exemple des risques climatiques, il est particulièrement difficile de prendre en compte les externalités générées par les entreprises, puisqu’elles ne sont pas valorisées par les marchés et que leur coût potentiel sur la société n’est que rarement pris en compte dans les décisions d’investissement. Malgré tout, différentes approches se développent. Par exemple, un certain nombre d’investisseurs institutionnels commencent à « décarboner » leurs portefeuilles, c’est-à-dire à réduire l’exposition aux entreprises ayant des émissions carbones intenses. Une autre approche consiste à soutenir activement les résolutions d’actionnaires en faveur du climat lors des assemblées générales [4], voire d’engager une discussion avec le management des entreprises en amont pour faire changer leur politique en matière d’émissions de CO2 ou de gaz à effets de serre. On voit enfin se développer de nouveaux instruments et de fonds permettant de financer la transition énergétique, comme les green bonds. La régulation peut également jouer un rôle essentiel. Ces risques préoccupent aujourd’hui les régulateurs, qui s’interrogent sur leur impact potentiel sur la stabilité financière [5]. En France, la réglementation bancaire [6] impose par exemple que les banques réfléchissent à des stress-tests permettant de mesurer les risques associés au changement climatique.¶

 

[1] Brock et Hansen (2017), « Wrestling with Uncertainty in Climate Economic Models », SSRN Working Paper N° 3008833.

[2] Anderson et al. (2012), “Measuring the Cost of Cybercrime”, University of Cambridge Working Paper.

[3] Cairns, Kallestrup-Lamb, Rosenskjold, Blake et Dowd (2016), “Modellling Socio-economic Differences in the Mortality of Danish Males Using a New Affluence Index”, Aarhus University Working Paper.

[4] Brière, Pouget et Ureche-Rangau (2018), “"Blackrock vs Norway Fund at Shareholder Meetings: Institutional Investors’ Votes on Corporate Externalities", SSRN Working Paper N°3140043.

[5] FSB (2017), « Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures ».

[6] Voir la loi n° 2015-992 du 17 août 2015 relative à la transition énergétique pour la croissance verte.

 

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