Article | Synthèse du rapport de l’EIOPA sur la diversification dans les modèles internes

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La diversification est un mécanisme crucial pour les assureurs qui leur permet d’équilibrer les résultats défavorables dérivant d’une prise de risque avec des résultats plus favorables liés à d’autres risques. Cette compensation peut avoir un impact conséquent sur le niveau global du capital de solvabilité. Les modèles internes –  en cherchant à modéliser les dépendances entre  les risques – permettent de prendre en compte ces effets. La diversification dépend donc d’une part des caractéristiques propres à l’assureur telles que l’organisation de ses lignes d’activité, mais aussi des choix de modélisation dictés par son modèle interne.

En 2020, l’EIOPA a organisé une première étude conduite avec la participation de divers assureurs de l’Espace Economique Européen sur la base de leurs données. Cette étude à visée méthodologique propose un panel de métriques d’analyses et de méthodologies d’évaluation des gains permis par la diversification. L’enjeu principal est d’homogénéiser la supervision des effets de diversification obtenus avec les modèles internes à travers les différents régulateurs nationaux européens et ce malgré la diversité des approches permises par Solvabilité II qui rendent cette tâche d’autant plus complexe. L’EIOPA a publié son rapport sur cette étude le 24 janvier 2024.

Cette étude se concentre sur les modèles internes mis en place par certains assureurs pour mieux prendre en compte leurs spécificités. 
Dès lors, les règles d’agrégation et les corrélations entre les risques imposées par la formule standard ne sont plus exigées.
Toute différence avec la formule standard peut résider soit dans l’agrégation des risques, soit dans la modélisation des dépendances qui les lient. 

L’ACPR a émis en décembre 2023 différentes notices, dont une portant sur le modèle interne. Il est notamment mentionné la capacité du modèle interne à déterminer, à tous les niveaux d’agrégation des composantes du modèle interne et à tout niveau de confiance entre 0% et 100% :

• le quantile de la distribution de probabilité prévisionnelle sous-tendant le modèle interne ;
• les contributions au quantile de la distribution de probabilité prévisionnelle des différentes composantes de risque, unités opérationnelles majeures, lignes d’activités, techniques d’atténuation du risque et de toutes autres composantes pertinentes au regard du système de gestion des risques de l’entreprise ; 
• le comportement joint des facteurs de risque contribuant à la distribution de probabilité prévisionnelle sous-tendant le modèle interne.

Ces contraintes rejettent l’utilisation d’une approche variance-covariance (à elle seule) pour les modèles internes et modèles internes partiels qui ne permet pas d’obtenir la distribution à tous les niveaux de quantile, de mesurer les effets d’atténuation du risque au niveau agrégé et d’allouer le capital aux différentes composantes du risque.

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Contributeurs : 

Grégory BOUTIER - Associé, Forvis Mazars

Thomas PRAT - Senior Manager, Forvis Mazars

Fouad BRAX - Consultant, Forvis Mazars