Dans le contexte de la transition vers une économie bas carbone, la solvabilité des entreprises clientes des banques peut se détériorer en raison d’un double effet. L’environnement macrofinancier peut évoluer en raison de la réglementation et d’une hausse inévitable des coûts d’investissement et l’affecter de façon indirecte. D’autre part, les coûts supplémentaires payés par les acteurs économiques (par exemple liés au prix du carbone) peuvent réduire leurs revenus à court terme et donc leur capacité à rembourser leurs dettes. Ces deux effets modifient la structure des conditions de crédit, représentées notamment dans les matrices de migration utilisées par les banques pour gérer leurs risques, affectant ensuite le calcul des fonds propres.
Dans le même temps, les régulateurs ont exigé des banques qu’elles effectuent des tests de résistance climatique afin d’évaluer leur résilience, en particulier au risque de transition climatique. Alors qu’elles gèrent déjà des risques macrofinanciers futurs pour répondre aux exercices de stress-test réglementaires, et sont donc déjà prêtes à en intégrer l’effet indirect dans leur gestion du risque de crédit, l’évaluation de l’effet d’une augmentation soudaine du prix du carbone nécessite de nouvelles méthodologies.
EthiFinance a développé un modèle pour estimer la sensibilité des matrices de migration au coût du carbone payé par les entreprises. Ce modèle combine plusieurs éléments de modélisation économique pour diffuser un prix du carbone à travers la chaîne de valeur géosectorielle de l’économie et un modèle de simulation de matrices de migration prenant en entrée les variables économiques stressées par le prix du carbone.
Des éléments de modélisation économique et de gestion du risque de crédit sont associés en un modèle unique. Cette méthodologie repose sur quatre étapes (voir schéma « Le modèle d’Éthifinance ») :
(1) Transformation de chaque matrice de migration au temps t (notée TMt pour transition matrix) en un facteur Zt qui mesure une position théorique dans le cycle de crédit, en utilisant une méthodologie de CreditMetrics1. EthiFinance utilise les matrices de migration fournies par l’Autorité européenne des marchés financiers pour calibrer son modèle ;
(2) Établissement d’un lien entre les variables macrofinancières M et les facteurs Z à l’aide d’un modèle de régression calibré sur données historiques. Les variables peuvent être adaptées pour être spécifiques à un secteur ou à une zone géographique. Pour ce modèle, EthiFinance a choisi la croissance du PIB et du prix des actions, deux variables ;
(3) Pour chaque scénario S selon lequel le prix futur du carbone τ S est projeté, diffusion du coût du carbone sur la chaîne de valeur géosectorielle de l’économie à l’aide d’un modèle Leontief 2 pondéré par les intensités carbone (rapport entre les émissions de carbone et la valeur ajoutée) de chaque pays et secteur composant l’économie mondiale, puis calcul de son effet sur les variables macro-financières géo-sectorielles, notées M(τSt) à chaque futur pas de temps t. Les données qui alimentent le modèle de Leontief sont fournies par le projet FIGARO. Nous notons que les intensités dépendent du temps et sont liées aux effets de la transition simulée dans les données ;
(4) Simulation du facteur ZSt à partir de M(τSt ) calculé à l’étape (3) à l’aide de la régression (2) et génération des matrices de migration stressées par le prix du carbone à l’aide de (1).
Deux avantages principaux découlent de cette méthodologie par rapport aux autres méthodes existantes pour stresser les métriques de crédit avec les prix du carbone. Premièrement, ce sont les matrices complètes que « stresse » EthiFinance et pas seulement les probabilités de défaut (PD), ce qui est nécessaire pour calculer les pertes cumulées sur plusieurs années. Deuxièmement, sont évalués les effets au niveau géosectoriel, conformément aux attentes du régulateur.
Plusieurs scénarios envisagés
Dans le cas présenté, EthiFinance applique son modèle sur les matrices de migration américaines en utilisant les scénarios climatiques du Network for Greening the Financial System (NGFS)3. Un prix du carbone est projeté sur la base de six scénarios de transition : current policies (CP), below 2 °C (B2), delayed transition (DT), divergent net zero (DNZ), nationally determined contributions (NDC) and net zero 2050 (NZ50). Ces éléments permettent de déterminer des trajectoires des prix du carbone en fonction des scénarios (voir graphique « Trajectoires des prix du carbone »).
Le tableau montre les chocs de PD estimés (en différence par rapport au scénario CP qui sert de référence) en 2030 et 2040. Nous observons que les chocs moyens de PD sont significatifs pour les secteurs Utilities, Matériaux et Énergie (classification GICS4), avec des impacts moyens atteignant respectivement 19,7 %, 11,8 % et 9,8 % en 2030. Il y a deux raisons principales à cela :
– ces secteurs ont des émissions directes élevées ;
– ce sont les secteurs les plus auto-dépendants (i. e. une grande partie de leur production leur revient), ce qui génère un effet de levier du prix du carbone lorsqu’il est diffusé dans la chaîne de valeur.
Nous observons également qu’en 2040, les chocs sont réduits par rapport à 2030 pour le scénario DNZ, alors que le prix du carbone continue d’augmenter. Ceci s’explique la réduction de l’intensité carbone associé à la transition vers une économie bas-carbone, sauf pour le scénario DT, qui suppose des politiques mises en place après 2030.
Dans les institutions financières, le besoin de méthodes innovantes va de pair avec les nouveaux défis auxquels la société est confrontée. Il s’agit de les relever et de disposer pour cela d’outils ad hoc. Avec les méthodes présentées, les banques qui gèrent leur capital réglementaire à l’aide de matrices de migration peuvent introduire l’effet direct des coûts de la transition climatique dans leur gestion du risque de crédit et ainsi répondre aux exercices réglementaires impliquant les effets directs de la transition climatique. Ce modèle peut en outre être généralisé à d’autres variables similaires associées à l’atténuation du changement climatique, tels les prix de l’énergie.
