Modélisation des VaRs et corrélations entre immobilier et actifs financiers en situation de crise : une réévaluation de la calibration Solvabilité 2

Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

Auteur(s) :

Liliana Arias

Ingénieur de recherche au sein du pôle de recherche d’Analyse Financière et Comptabilité à l’EDHEC Business School.

Tristan-Pierre Maury

Professeur associé à l’EDHEC Business School.

Philippe Foulquier

Professeur de finance et de comptabilité, directeur du pôle de recherche « Analyse financière et comptabilité » et directeur du EMBA à Paris,

Type : Position paper
Date : le 27/11/2017
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Pôle de recherche Analyse Financière et Comptabilité

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Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Tristan-Pierre Maury, PhD, is Associate Professor of Economics and researcher at the EDHEC Economics Research Centre. He received a doctoral degree in macroeconomic policies and endogenous growth mode from Université de Paris X, in 2001. His research is in the field of real estate, econometrics (hedonic indices, spatial analysis) and education. He has published in the Journal of Economic Dynamics and Control, Economics Letters, Real Estate Economics, Journal of Regional Science, Health Economics and elsewhere.

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Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Plus d'information sur le site du Pôle de recherche en économie et le Pôle de recherche en Analyse Financière.

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Tristan-Pierre Maury, PhD, is Associate Professor of Economics and researcher at the EDHEC Economics Research Centre. He received a doctoral degree in macroeconomic policies and endogenous growth mode from Université de Paris X, in 2001. His research is in the field of real estate, econometrics (hedonic indices, spatial analysis) and education. He has published in the Journal of Economic Dynamics and Control, Economics Letters, Real Estate Economics, Journal of Regional Science, Health Economics and elsewhere.

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Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

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Tristan-Pierre Maury, PhD, is Associate Professor of Economics and researcher at the EDHEC Economics Research Centre. He received a doctoral degree in macroeconomic policies and endogenous growth mode from Université de Paris X, in 2001. His research is in the field of real estate, econometrics (hedonic indices, spatial analysis) and education. He has published in the Journal of Economic Dynamics and Control, Economics Letters, Real Estate Economics, Journal of Regional Science, Health Economics and elsewhere.

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Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Tristan-Pierre Maury, PhD, is Associate Professor of Economics and researcher at the EDHEC Economics Research Centre. He received a doctoral degree in macroeconomic policies and endogenous growth mode from Université de Paris X, in 2001. His research is in the field of real estate, econometrics (hedonic indices, spatial analysis) and education. He has published in the Journal of Economic Dynamics and Control, Economics Letters, Real Estate Economics, Journal of Regional Science, Health Economics and elsewhere.

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Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

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Philippe Foulquier, Ph.D, is Professor of Accounting at EDHEC Business School. He is also Director of the EDHEC Financial Analysis and Accounting Research Centre, Director of EDHEC Executive MBA in Paris and Academic Director of MSc Financial Management in Apprenticeship Track. He began his career in 1990 in the Scientific Department of UAP, notably in Asset Liability Management. He left UAP in 1996 and spent 10 years as a sell-side financial analyst and head of the Pan-European insurance sector at Credit Lyonnais Securities Europe, at Enskilda (n°1 Scandinavian broker) and at Exane BNPP. During this time, he carried out several IPO and international M&A operations. He has been ranked top insurance sector financial analyst in the Extel/Thomson Financial and Agefi international surveys. He joined EDHEC in 2005 to teach financial analysis and accounting. He is actively involved in numerous committees (e.g valuation in SFAF, Fintech labeling in Finance Innovation) and in consulting in corporate valuation, performance management and Solvency II issues.

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Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Philippe Foulquier, Ph.D, is Professor of Accounting at EDHEC Business School. He is also Director of the EDHEC Financial Analysis and Accounting Research Centre, Director of EDHEC Executive MBA in Paris and Academic Director of MSc Financial Management in Apprenticeship Track. He began his career in 1990 in the Scientific Department of UAP, notably in Asset Liability Management. He left UAP in 1996 and spent 10 years as a sell-side financial analyst and head of the Pan-European insurance sector at Credit Lyonnais Securities Europe, at Enskilda (n°1 Scandinavian broker) and at Exane BNPP. During this time, he carried out several IPO and international M&A operations. He has been ranked top insurance sector financial analyst in the Extel/Thomson Financial and Agefi international surveys. He joined EDHEC in 2005 to teach financial analysis and accounting. He is actively involved in numerous committees (e.g valuation in SFAF, Fintech labeling in Finance Innovation) and in consulting in corporate valuation, performance management and Solvency II issues.

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Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Philippe Foulquier, Ph.D, is Professor of Accounting at EDHEC Business School. He is also Director of the EDHEC Financial Analysis and Accounting Research Centre, Director of EDHEC Executive MBA in Paris and Academic Director of MSc Financial Management in Apprenticeship Track. He began his career in 1990 in the Scientific Department of UAP, notably in Asset Liability Management. He left UAP in 1996 and spent 10 years as a sell-side financial analyst and head of the Pan-European insurance sector at Credit Lyonnais Securities Europe, at Enskilda (n°1 Scandinavian broker) and at Exane BNPP. During this time, he carried out several IPO and international M&A operations. He has been ranked top insurance sector financial analyst in the Extel/Thomson Financial and Agefi international surveys. He joined EDHEC in 2005 to teach financial analysis and accounting. He is actively involved in numerous committees (e.g valuation in SFAF, Fintech labeling in Finance Innovation) and in consulting in corporate valuation, performance management and Solvency II issues.

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Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Philippe Foulquier, Ph.D, is Professor of Accounting at EDHEC Business School. He is also Director of the EDHEC Financial Analysis and Accounting Research Centre, Director of EDHEC Executive MBA in Paris and Academic Director of MSc Financial Management in Apprenticeship Track. He began his career in 1990 in the Scientific Department of UAP, notably in Asset Liability Management. He left UAP in 1996 and spent 10 years as a sell-side financial analyst and head of the Pan-European insurance sector at Credit Lyonnais Securities Europe, at Enskilda (n°1 Scandinavian broker) and at Exane BNPP. During this time, he carried out several IPO and international M&A operations. He has been ranked top insurance sector financial analyst in the Extel/Thomson Financial and Agefi international surveys. He joined EDHEC in 2005 to teach financial analysis and accounting. He is actively involved in numerous committees (e.g valuation in SFAF, Fintech labeling in Finance Innovation) and in consulting in corporate valuation, performance management and Solvency II issues.

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Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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Depuis début 2016, la réglementation prudentielle européenne Solvabilité 2 impose aux acteurs du secteur de l’assurance la détention d’un capital de solvabilité requis (Solvency Capital Requirement, SCR) pour faire face aux aléas d’exploitation. Concernant le risque immobilier, le régulateur a défini un SCR équivalent à une baisse de 25% de la valeur des biens immobiliers (VaR) qui a été obtenue en référence au marché britannique. Les corrélations entre l’immobilier et les autres risques financiers (actions, taux d’intérêt et spreads) ont été estimées à partir des queues inférieures de distribution des rendements. Le vecteur de corrélations a été fixé à 75% avec le risque action, à 50% avec le risque de taux (en période de baisse de ceux-ci) ainsi qu’avec le risque de spread.

Cette nouvelle étude a pour objectif de réévaluer la calibration du risque immobilier en proposant une nouvelle méthodologie statistique qui permet d’estimer le SCR immobilier et les corrélations immobilier/actifs financiers tout en conservant les hypothèses statistiques formulées par le régulateur : une VaR à 99,5% sur un  an et des corrélations sur des queues de distribution. Le modèle proposé est un modèle multivarié à changement de régime. Son objectif est d’estimer le degré de synchronisation entre les cycles des rendements immobiliers et des variables financières. Cela permet de contrôler la corrélation entre les changements de régime, de calculer une tail dependence et aussi de contrôler la corrélation des rendements au sein de chaque régime. Cette approche permet ainsi de déterminer le niveau de corrélation entre les queues de distribution comme calculé pour Solvabilité 2 (tail correlation).

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