Conférence Scientifique de l’Institut des Actuaires 23 Janvier 2009

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1 Conférence Scientifique de l’Institut des Actuaires 23 Janvier 2009
Mémoire d’actuariat Prix SCOR – France 2008 Conférence Scientifique de l’Institut des Actuaires Janvier 2009 Réassurance & techniques financières de transfert de risque – l’exemple du « mortality bond » : une obligation indexée au risque de (sur)mortalité – Blaise Bourgeois & Gwendal Pougnet

2 Présentation des intervenants
Gwendal Pougnet (31 ans) Dans le groupe AXA depuis Mars 2005, après une expérience de 2 ans chez un réassureur Mar 2005 – Dec 2008 : Actuaire IARD au sein d’AXA Cessions Depuis Jan 2009: Actuaire tarification / réserve à la Direction Technique IARD chez Direct Assurance Blaise Bourgeois (34 ans) Dans le groupe AXA depuis Jan 2003, après une expérience de 3 ans en banque à Londres Jan 2003 – Jan 2008 : chargé d’affaires senior à la Direction Financière du Groupe AXA Depuis Jan 2008: Head of Risk Management d’AXA Hedging Services (plateforme de valorisation et de couverture des produits « Variable Annuities / GMxBs » pour l’Europe & l’Asie) A partir de Mars 2009: Head of Life Product Risks & Models au sein du Group Risk Management, rattaché au deputy CRO-Vie du Groupe AXA

3 Incipit Paul Valéry (Mauvaises pensées et autres [1941])
« Le simple est toujours faux. Ce qui n'est l'est pas est inutilisable » Denis Kessler (à la cérémonie de remise du prix Scor 2008) « La crise nous a appris que l’extrême était possible : nous ne vivons pas dans un monde gaussien, mais dans un espace de Dirac »

4 Sommaire Introduction Pourquoi le « Mortality Bond » ?
Construction & évaluation d’une obligation indexée au risque de (sur)mortalité Valorisation du risque sur les marchés de capitaux par les opérateurs de distorsion Conclusion

5 Sommaire Introduction Pourquoi le « Mortality Bond » ?
Construction & évaluation d’une obligation indexée au risque de (sur)mortalité Valorisation du risque sur les marchés de capitaux par les opérateurs de distorsion Conclusion

6 1. Introduction (1/2) Contexte du mémoire
Projet réel mené au sein du Groupe AXA (2005 – 2006) Quantification risque surmortalité liée à un scénario type grippe aviaire / grippe espagnole 1918 (+50% mortalité) perte nette estimée à € 1,4 milliards sur périmètre Groupe (1/3 résultat annuel 2005) Business mix: France, Japon, USA particulièrement exposés Vision choc au Passif uniquement (Résultat annuel + Marge de solvabilité), même si Actif impacté également Enjeu: absence de réassurance traditionnelle a conduit le Groupe AXA à analyser l’intérêt d’une solution de marché Démarche de réflexion Principe d’une couverture naturelle pas évidente (même si bénéfice diversification reconnu dans Solvency II) Développement modèle d’estimation du risque pour le transférer aux marchés financiers (opérations précédentes - Swiss Re & Scottish Re) – mesure a priori de la « juste valeur » du risque (probabilité historique) Marchés d’assurance incomplets – problème de la définition du « juste prix » à payer pour porter le risque Incomplets: pas de couverture / réplication possible pour investisseur – absence de prix unique (pas cadre AOA) Prix de marché dépend de la fonction d’aversion au risque des agents – vision collective possible ? Démarche exploratoire par les opérateurs de distorsion: mesure a posteriori du prix de marché ajusté du risque Prime de risque exigée par investisseurs reflète réalité multiforme du risque (perception, liquidité, diversification…)

7 1. Introduction (2/2) Thèmes traités dans le mémoire
Rappel de la théorie standard de tarification sous l’hypothèse de risques homogènes et indépendants (« i.i.d. ») Limites de la démarche classique Spécificité du risque de surmortalité Constat d’absence de réassurance traditionnelle 1ère piste: la couverture « naturelle » entre risques de mortalité et de longévité Démarche adaptée de Cox & Lin [2005] Asymétrie de la couverture (plus de risque sur un excès de mortalité) 2ème piste: la solution du transfert de risque aux marchés de capitaux Aperçu du marché des ILS (« Insurance Linked Securities ») Structuration d’une obligation indexée au risque de surmortalité Calibration du modèle et mesure des probabilités de survenance des sinistres (fréquence / coût) Analyse de l’équilibre du marché des « Mortality Bonds » par les opérateurs de distorsion Evaluation a priori du risque (proba historique) et prix a posteriori de marché (proba « risque-neutre » ?) Les opérateurs de distorsion: transformée de Wang à 1 ou 2 facteurs et PH-transform Analyse du degré d’aversion au risque du marché des « Mortality Bonds » comparé aux « Nat Cat Bonds » Peut-on justifier la prime de risque des « Cat Bonds » en général ? Oui : Méthode alternative de quantification du risque – approche par les valeurs extrêmes Changement de loi et point de raccordement pour la queue de distribution (Pareto / Exponentielle) Limites de l’approche et difficulté pratique d’implémentation Non : La prime de risque des « Cat Bonds » dans une approche CAPM Intégration de Cat Bonds dans un portefeuille d’actifs Bénéfice de la diversification et amélioration du ratio Sharpe Présenté aujourd’hui

8 Sommaire Introduction Pourquoi le « Mortality Bond » ?
Construction & évaluation d’une obligation indexée au risque de (sur)mortalité Valorisation du risque sur les marchés de capitaux par les opérateurs de distorsion Conclusion

9 2. Pourquoi le Mortality Bond ? (1/3)
Réassurance traditionnelle et risque de (sur)-mortalité En théorie le risque décès semble mutualisable et le risque de ruine évitable Principe de mutualisation des « risques homogènes et indépendants » Montant de chargement permettant de couvrir une déviation de mortalité  Le risque de ruine peut alors être évité en maximisant le coefficient de sécurité  : Augmenter les fonds propres et/ou le tarif Maximiser le nombre de police n et/ou cibler les petites affaires Réduire les capitaux sous risque par transfert de risque proportionnel et/ou en excédent de sinistre Incertitude du résultat d’une assurance décès: pas le coût de la prestation, mais intensité des décès Nature spécifique d’une pandémie ou d’un risque terroriste Choc instantané (singularité vs. régularité) Homogène (général vs. granulaire) Systémique (globalisé vs. localisé)  invalide en pratique l’efficacité du principe de partage des risques vers des tiers réassureurs Risque de mortalité extrême (pandémie ou acte terroriste) est exclu du champs de la réassurance traditionnelle Pandémie envisagée par réassureurs comme phénomène de masse (décès indépendants ayant la même cause): pas de nature à activer couverture XL par évènement (pas de dépendance manifeste à un même évènement) Risque terroriste (émeute, guerre, NBC) exclu de la couverture des traites XL par tête ou par évènement

10 2. Pourquoi le Mortality Bond ? (2/3)
L’essor du marché des « Insurance-Linked Securities » (ILS) Quelques repères: inexistant il y a 10 ans, près de $33 milliards d’encours à fin 2007 (prévision à $90 – 150 milliards à horizon 2010) rythme annuelle de croissance +46% à raison de +25% d’émissions nouvelles tous les ans depuis 2003 (jusqu’à 2007) 1er réassureur du monde en concentrant près du tiers du marché de la réassurance (primes annuelles) capacité d’absorption (était) en hausse : > 30 émissions en 2005 (vs. < 10 par an avant) taille moyenne des transactions: $100 millions avant 2000, plus de $300 millions en 2006

11 2. Pourquoi le Mortality Bond ? (3/3)
Extrême concentration des risques et des acteurs du marché de la (ré)assurance Etudes et modèles connus pour mesurer l’impact d’un scénario de pandémie (grippe aviaire ou 1918) Marché % des primes assurance vie % des primes de réassurance vie Amérique du Nord 30% 66% Europe 35% 25% Asie 31% 3% Amérique Latine 1% Reste du monde 4% Top 10 du secteur détient 85% du marché Etude Méthode d’estimation Mesure du risque de déviation Lazzari & Stohr [2004] (OMS) Modèle épidémiologique & sévérité Surmortalité de +3,75 à 25‰ en fonction taux d’infection retenu IVS [2005] (France) Surmortalité de +0,925 à 6,25‰ pour un taux d’infection à 25% Fitch [2006] (Europe) Recensement études d’experts 0.2 – 0.4 millions décès S&P [2006] (USA & Europe) Mesure impact réserves des (ré)assureurs : % primes RMS/Imperial/Harvard [2006] (USA) 20% déviation : 2.9m décès (1% population dans pire scénario) Moody’s [2007] (USA & Europe) Analyse par scénario HHS 0.2 – 1,9 millions décès (+0,5 à 1,5‰) Swiss Re [2007] (Monde) Période retour (200 ans): surmortalité de +1 à 1,5‰ (4 ‰ PVD)

12 Sommaire Introduction Pourquoi le « Mortality Bond » ?
Construction & évaluation d’une obligation indexée au risque de (sur)-mortalité Valorisation du risque sur les marchés de capitaux par les opérateurs de distorsion Conclusion

13 3. Construction & évaluation d’une obligation indexée au risque de (sur)mortalité (1/5)
Intérêt d’une solution faisant appel aux marchés de capitaux Type de transfert de risque envisageable : couverture indemnitaire, index de marché, modèle paramétrique Eliminer risque de contrepartie sur investisseur : principe de réassurance collatéralisée Profondeur des marchés financiers et attrait des investisseurs pour des risques nouveaux et diversifiant Rappel de la structuration juridique, fiscal, comptable et réglementaire Principe de fonctionnement d’un véhicule de titrisation Fait générateur mettant en jeu capital / coupons par tranche: la déviation de mortalité dans des bornes prédéfinies (+12%, +20%, +28%, +50% par an) sur période de temps fixe (4 ans) – indice de mortalité SPV (déconsolidation, fiscalité, « cell protection ») ; traitement de la couverture en dérivé / réassurance (IFRS)

14 3. Construction & évaluation d’une obligation indexée au risque de (sur)mortalité (2/5)
Calibration du modèle et construction de l’indice de mortalité de référence Choix du portefeuille : France (60%), Japon (25%) et USA (15%); indice base 100 par âge / sexe / poids pays Rappel de la formule pour l’indice de mortalité composite (moyenne sur 2 ans) Modèle tendance/fréquence/sévérité construit à partir de données publiques (INSEE, MHLW Japon, CDC US) Module de tendance (séries temporelles) ; fréquence / sévérité (calibration historique) ; terroriste (calibration historique) Suppose corrélation à 100% du risque de mortalité entre les trois pays (hypothèse conservatrice) Suppose distribution uniforme et proportionnelle des décès sur ventilation du portefeuille retenu Pas une approche épidémiologique (taux d’infection) ; analyse « purement » statistique (sans effet de mémoire) Détermination de la tendance Analyse par séries temporelles

15 Unique source: CDC transposée / adaptée à portefeuille retenu
3. Construction & évaluation d’une obligation indexée au risque de (sur)mortalité (3/5) Calibration en fréquence / sévérité du modèle Difficultés opérationnelles : constitution de bases de données « propres » et complètes ; analyse des causes Estimation de la fréquence : étude Lazarri & Stohr [2004] – sur 420 dernières années, 31 pandémies (7,4%) Détermination de la sévérité à partir des pandémies du XXè siècle exclusivement Grippe « espagnole » de (monde) Grippe violente en (Asie), 1968 et SARS en 2003 et qqs syndromes en 2005 & 2006 Construction d’une courbe de distribution de la sévérité non bornée Unique source: CDC transposée / adaptée à portefeuille retenu

16 3. Construction & évaluation d’une obligation indexée au risque de (sur)mortalité (4/5)
Démarche de la simulation numérique Enjeu: simuler l’impact d’une pandémie sur les taux de mortalité de base du portefeuille – recherche par tranche émise de la valeur des probabilités d’attachement et de perte moyenne (sur 2 années glissantes et adjacentes) Technique de simulation mise en œuvre (350,000 tirages): Prolongement aléatoire de la tendance (naturelle) sur N(0,2): Conditionnelle à la fréquence d’apparition (7,4%), les chocs de mortalité sont obtenus par tirage aléatoire (loi uniforme) dans la distribution des pandémies (calibration historique) Combinaison des chocs et moyenne sur 2 ans: Calcul des probabilités théoriques de perte par tranche Principe de réduction effectif et cumulé du principal de l’obligation sur une tranche « n » Probabilité d’attachement et perte moyenne pour X tirages aléatoires

17 3. Construction & évaluation d’une obligation indexée au risque de (sur)mortalité (5/5)
Résultats obtenus Percentiles de distribution de l’indice composite Mesures de risque estimées (base annualisée) Nombre de décès supplémentaires sur portefeuille Ventilation Proba Attach par sous-périodes (total)

18 Sommaire Introduction Pourquoi le « Mortality Bond » ?
Construction & évaluation d’une obligation indexée au risque de (sur)-mortalité Valorisation du risque sur les marchés de capitaux par les opérateurs de distorsion Conclusion

19 4. Valorisation du risque sur les marchés de capitaux par les opérateurs de distorsion (1/6)
De la mesure du risque sous proba historique à la tarification du risque sous proba « risque-neutre » Démarche de construction du « mortality bond » fondée sur une estimation historique des pertes probables Incertitude liée à la robustesse du modèle lui-même: 7 points de calibration; risque non-borné > 0,5%tile Incertitude intrinsèque liée au caractère « prédictif » de statistiques reflétant des scénarios extrêmes L’appréciation du risque par les marchés met en évidence une prime de risque ou « risk loading » Le marché tarifie le risque dans un multiple compris entre 10 et 15x la perte moyenne attendue (EL) Le risque de mortalité est-il assimilable à un risque « CAT » de nature à justifier une telle prime de risque ? Causes possibles de cette « sur » tarification : Asymétrie d’information Prime de nouveauté / liquidité Prime de non-diversification des actifs en cas de choc Prime de risque 

20 4. Valorisation du risque sur les marchés de capitaux par les opérateurs de distorsion (2/6)
Frontière efficiente du marché des « mortality bonds » émis (juin 2007) – une cherté apparente Peut-on définir une relation structurelle entre les paramètres de risque et les spreads ? Approche développée par Lane [2000] (marché Nat Cat Bonds) Relation économétrique structurelle Cobb-Douglas Caractère compartimenté des tranches émises Une demande de rémunération en apparence croissante avec le risque pris (relation croissante entre Expected Loss et spread) Déplacement de la frontière en fonction des émissions nouvelles Mise en évidence d’une marge de manœuvre au resserrement des spreads après l’émission

21 4. Valorisation du risque sur les marchés de capitaux par les opérateurs de distorsion (3/6)
Cadre théorique des opérateurs de distorsion But – trouver base homogène de comparaison des prix de marché et méthode de réconciliation entre probabilités historiques (métriques de risque calculées via démarche exposée précédemment) et valorisation du risque par le marché (spreads) : permet d’inférer une distorsion de probabilité pour réconcilier ces deux univers Principe de construction d’un opérateur de distorsion (tarification à l’espérance de perte « ajustée » du risque) Tarification élaborée à partir de l’Exceedance curve En pratique, les prix de marché observés sont tels que Il existe donc une mesure de distorsion (fonctionnelle) telle que Wang [2000] & [2004] propose deux « transformées »

22 4. Valorisation du risque sur les marchés de capitaux par les opérateurs de distorsion (4/6)
Mise en œuvre pratique des opérateurs de distorsion Programme de minimisation des erreurs quadratiques – recherche d’un minimum global et stable Résultats obtenus Conclusions Les prix de marché reflètent une distorsion très forte de la distribution théorique des probabilités de pertes estimées Le paramètre  est très supérieur à celui trouvé par Wang sur les « Nat Cat Bonds » (0.45 – 0.53)

23 4. Valorisation du risque sur les marchés de capitaux par les opérateurs de distorsion (5/6)
Approche complémentaire par les « PH-transform » – Christofides [2001] Une vision simplifiée de la mesure d’aversion au risque du marché via la fonction de survie Démarche : extraction des coefficients d’aversion au risque propre à chaque tranche émise implicites dans les spreads sur EL exigés par le marché Conclusion : vision « micro » de l’aversion du marché permettant de refléter un équilibre instantané du risque par tranche émise (coefficients  compris entre [1.6 – 2.0] vs. [1.2 – 1.7] sur les « Nat Cat Bonds ») Prime ajustée du risque

24 4. Valorisation du risque sur les marchés de capitaux par les opérateurs de distorsion (6/6)
Quel pouvoir prédictif pour ces modèles de tarification au risque du marché ? Résultat des estimations numériques des paramètres exprimé sous forme de spreads par tranche émise Constat hétérogénéité des primes de risque qui peut être fonction de plusieurs causes Niveau du point d’attachement du risque de déviation / perte Longueur de l’intervalle du risque sous-jacent et maturité de la tranche Nature des investisseurs différente en fonction des tranches de risque Le « Rho » de Christofides semble donner une indication précieuse du niveau théorique auquel la tranche devrait être émise / acceptée par le marché La transformée de Wang offre une perspective à moyen / long terme des spreads en postulant un principe de tarification à la moyenne du marché, à des niveaux toutefois relativement plus conservateurs pour les risques « hauts » (EL faible)

25 Sommaire Introduction Pourquoi le « Mortality Bond » ?
Construction & évaluation d’une obligation indexée au risque de (sur)-mortalité Valorisation du risque sur les marchés de capitaux par les opérateurs de distorsion Conclusion

26 5. Conclusion Résumé des travaux développés dans le mémoire
Le risque de (sur)mortalité : un risque non mutualisable qui fait courir un risque de perte / ruine au (ré)assureur Asymétrie du principe de couverture « naturelle » pour de fortes variations de mortalité (décalage temporel / population assurée) Construction d’une obligation indexée à la (sur)mortalité : une ingénierie financière complexe pour une protection efficace La tarification du risque par le marché reflète une distorsion de sa valeur historique estimée Autres techniques de mesure du risque (modèle épidémiologiques, valeurs extrêmes) plus difficiles à calibrer Avantages de recourir aux solutions de transfert de risque aux marchés de capitaux Profondeur des marchés : une source potentiellement infini de capacité de couverture Une couverture collatéralisée (sans risque de contrepartie) et sécurisée sur une période pluriannuelle Les risques d’assurance complètent les marchés financiers (recherche rendement / risque / diversification) Evolution du “business model” de la (ré)assurance (Ré)assureurs évoluent de « risk carriers » à des « risk transformers » (meilleure allocation des fonds propres) Vers une « fair market value » des risques de passif de la (ré)assurance (enjeu phase 2 des IFRS) ? Des régulateurs plus ouverts à l’intérêt des techniques de transfert de risque (Solvency II) ? Pistes de réflexion possibles Vision dynamique (k, ) en fonction du temps et des transferts au marché (saisonnalité, évolution de la structure de risque…) Impact du risque de surmortalité à l’actif et au passif dans un cadre ALM (cf. Swiss Solvency Test)