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Droit & Technique

Solvabilité II : de l'erreur descriptive à l'erreur opérationnelle ?

Publié le 28 juillet 2015 à 8h00    Mis à jour le 1 décembre 2015 à 14h38

Virak Nou

Virak Nou
actuaire IA, associé responsable du pôle vie d'Actuaris

Le régime Solvabilité II n’est pas parfait : à l’impossible nul n’est tenu. En revanche, si certaines erreurs sont bénignes ou amendables, d’autres peuvent être particulièrement nocives. Solvabilité II ne s’est pas épargné les erreurs appartenant à la première catégorie, c’est-à-dire les erreurs scientifiques ou techniques ; elle porte également des erreurs technologiques, qui appartiennent à la seconde catégorie.

Au-delà de Solvabilité II, la technique assurantielle a connu un essor considérable ces dernières années mais semble avoir pris des raccourcis trop rapides, aboutissant aujourd’hui à des erreurs d’appréciation des risques encourus.

Les erreurs scientifiques

L’un des fondements de Solvabilité II est l’utilisation de la loi normale pour modéliser les aléas auxquels sont soumis les organismes assureurs, notamment les aléas financiers. A priori, pourquoi pas ? La description scientifique des évolutions des cours du sous-jacent par des lois à queues fines où les événements extrêmes sont quasi-inexistants, telles que les gaussiennes, n’est pas vraie ou fausse dans l’absolu. Elle doit être contingente à ce que souhaite capter le modélisateur.

L’un des fondements de Solvabilité II est l’utilisation de la loi normale pour modéliser les aléas auxquels sont soumis les organismes assureurs, notamment les aléas financiers.

Pour valoriser un panier d’options dans le bilan de l’assureur ou calculer les profits et pertes générés par ce panier sur un horizon de temps donné, cela paraît pertinent car une telle modélisation présente, sur un horizon de court terme, un meilleur backtesting. De fait, disposant de moins de degrés de liberté pour leur calibrage, ces lois sont moins sensibles au bruit et présentent un meilleur pouvoir prédictif sur un horizon de temps court où, le plus souvent, on n’observera pas d’événement extrême.

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