LES MERCREDIS DE LA FINANCE
Approche juridique, économique et opérationnelle du Risque de Contrepartie
Risque de contrepartie
Réformes Réglementaires Impacts
Conférence MWA
21/11/2012
Agenda
Concepts réglementaires clés
 Les différents types de risques
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Concepts réglementaires clés (1/3)
Différents types de risques

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Concepts réglementaires clés (2/3)
Les Méthodes réglementaires pour la gestion du risque de contrepartie

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Qu’est-ce-que l’EEPE?
Illustration : Calcul

Illustration du calcul de l’EEPE : Etapes ...
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Nouveaux concepts et impacts Bâle III (1/6) EEPE et EEPE Stressée
EEPE dans Bâle II

Dans Bâle II, l’EEPE a été définie co...
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CVA -

Contexte et Définition

Contexte

Définition

Depuis le début des année...
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CVA et Framework Bâle II pour le risque de contrepartie

 Le terme CVA appara...
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CVA -

Evolutions du Framework : Bâle III

 Différents changements ont été ap...
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CVA et nouvelle charge en capital

Durant la crise les 2/3 des pertes liées au...
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Etapes de calcul de l’EFP pour risque de contrepartie
1.

Choix entre EAD / E...
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Backtesting
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Backtesting

Un Backtest consiste à confronter les
esti...
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Impacts Bâle III

La réglementation Bâle 3 a introduit...
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Wrong Way Risk
Contexte Bâle II

General
WWR

Specific
WWR

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Synthèse
Des challenges à tous les nouveaux

Complexité dans le cadre des projets IMM:

Challenges IT

Conception, Backt...
Synthèse
Synthèse des impacts de Bâle III sur l’industrie bancaire

Leçons de la crise de 2008-9

Réponse du comité de Bâl...
Risque de contrepartie
Etat de l’art et nouveaux
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Credit Counterparty Risk ou le
big data challenge
 Un challenge transverse à tous les niveaux d’un modèle de CCR
 Le dat...
Les principaux challenges
 Backtesting: l’héritage du framework Marché

 CVA/DVA/FVA: le débat

 Wrong Way Risk: « the ...
Backtesting: l’héritage du
framework Marché
 Objectif: comparer les valeurs prédites par le modèle interne avec les
réali...
Le champ d’application
 Sous-modèles visés par un backtest
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Modèles de diffusion des facteurs de risques
Modèles ...
Méthodologie (1)
 Pour un horizon de temps H, et une période de backtest T=(Te-Ts), on compare
F(Ti+H) et Fe(Ti+H), pour ...
Méthodologie (2)
 Choix d’une métrique de distance D{F(Ti+h)-Fe(Ti+h)} à appliquer aux distributions prédites F
et empiri...
Points d’attentions clés
 Backesting d’une espérance et non d’un quantile: notion de
violation inappropriée
 Biais de va...
CVA/DVA/FVA: le grand débat
 Objectif: évaluer le prix des risques de contrepartie (CVA) et de
liquidité (FVA) compris da...
Historique ou risque-neutre ?
 Idéalement
 Probabilité historique: risk management (PFE)
 Probabilité risque-neutre: pr...
Closeout netting
 Deux points d’achoppement
 Impact du closeout sur la DVA et la CVA
 Risque de contagion

 Closeout :...
Funding
 La rémunération du cash à mobiliser pour entrer, ou à recevoir, dans une
position doit/ne doit pas (?) être incl...
Autres points d’attentions clés
 Risque de modèle et risque de payoff
 Le risque de first-to-default
 Le risque de re-h...
Wrong Way Risk: « the »
challenge
 Objectif: capter la dépendance qui existe entre la qualité de crédit
d’une contreparti...
Impact WWR
 Contrat de type Forward
Différentes approches
 Approche par la corrélation (ou copule)
 Défaut conditionnel à l’exposition

CVA = å E[Et (x) Def...
Points d’attentions clés
 Calibration
 Corrélation: ACP sur données historiques
 Paramétrique: historique ou what-if sc...
Stress-testing: le jeu des limites
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Conférence Mercredi de la Finance - Nov 2012

  1. 1. LES MERCREDIS DE LA FINANCE Approche juridique, économique et opérationnelle du Risque de Contrepartie
  2. 2. Risque de contrepartie Réformes Réglementaires Impacts Conférence MWA 21/11/2012
  3. 3. Agenda Concepts réglementaires clés  Les différents types de risques  Les Méthodes réglementaires pour la gestion du risque de contrepartie  Qu’est ce que l’EEPE? Nouveaux concepts et les impacts de Bâle III sur le risque de contrepartie  1/ EEPE et EEPE stressée  2/ CVA : Contexte et Définition  2/ CVA :framework bâle II pour le risque de contrepartie  2/ CVA : Evolutions du framework - Les directives de Bâle III  3/ Etapes de calcul de l’EFP pour risque de contrepartie  4/ Backtesting  5/ Stresstesting  6/ Wrong Way Risk et impacts Bâle III Synthèse Source: Text 3
  4. 4. Agenda Concepts réglementaires clés  Les différents types de risques  Les Méthodes réglementaires pour la gestion du risque de contrepartie  Qu’est ce que l’EEPE? Nouveaux concepts et les impacts de Bâle III sur le risque de contrepartie  1/ EEPE et EEPE stressée  2/ CVA : Contexte et Définition  2/ CVA :framework bâle II pour le risque de contrepartie  2/ CVA : Evolutions du framework - Les directives de Bâle III  3/ Etapes de calcul de l’EFP pour risque de contrepartie  4/ Backtesting  5/ Stresstesting  6/ Wrong Way Risk et impacts Bâle III Synthèse Source: Text 4
  5. 5. Concepts réglementaires clés (1/3) Différents types de risques 5
  6. 6. Concepts réglementaires clés (2/3) Les Méthodes réglementaires pour la gestion du risque de contrepartie Les principales problématiques techniques relatives au risque de contrepartie sont liées à la modélisation de l’EAD : Le comité de Bâle donne le choix entre les 2 méthodes suivantes pour calculer l’EAD :  CEM ( Current Exposure Method) L’exigence en capital pour un portefeuille de transactions couvertes par un accord de netting bilaterla est calculé en utilisant le ration : EAD = Replacement Costs + Add-on Pour les ositions collateralisées, le coût de reemplacement peut être ajusté par les « volatility-adjusted collaterals, C, qui réduit le MtM du portedeuille : Replacement Costs = maximum (0, Maket Value (portfolio) –C)  IMM (Internal Model Method)Croissance très rapide du marché  Le comité de bâle propose l’approche IMM pour encourager l’usage de la potential future exposure (PFE) comme une best practice. L’EEPE a été introduite afin d’établir framework avancé pour le risque de contrepartie 6
  7. 7. Concepts réglementaires clés (3/3) Qu’est-ce-que l’EEPE? Illustration : Calcul Illustration du calcul de l’EEPE : Etapes de calculs 1. Mark-to-Future : L’instrument est évalué à chaque pas de temps sur un horizon futur d’un an 2. L’Expected Exposure à chaque pas de temps est égal au MtF correspondant s’il est positif 3. L’Effective Expected Exposure (EEE) correspond pour chaque pas de temps au max de l’EE observé 4. L’Effective Expected Positive Exposure (EEPE) est égal à la moyenne des EEE Comparaison entre l’EPE et l’EEPE :  L’EPE est la moyenne des EE, alors que l’EEPE es la moyenne des EEE  L’EEPE est calculée sur un horizon de temps d’un an, alors que l’EPE est fixée pour la durée de l’engagement Source: Text 7
  8. 8. Agenda Concepts réglementaires clés  Les différents types de risques  Les Méthodes réglementaires pour la gestion du risque de contrepartie  Qu’est ce que l’EEPE? Nouveaux concepts et les impacts de Bâle III sur le risque de contrepartie  1/ EEPE et EEPE stressée  2/ CVA : Contexte et Définition  2/ CVA :framework bâle II pour le risque de contrepartie  2/ CVA : Evolutions du framework - Les directives de Bâle III  3/ Etapes de calcul de l’EFP pour risque de contrepartie  4/ Backtesting  5/ Stresstesting  6/ Wrong Way Risk et impacts Bâle III Synthèse  6/ Wrong Way Risk et impacts Bâle III Source: Text 8
  9. 9. Nouveaux concepts et impacts Bâle III (1/6) EEPE et EEPE Stressée EEPE dans Bâle II Dans Bâle II, l’EEPE a été définie comme une moyenne pondérée par le temps EEPE stressée dans Bâle III Dans Bâle III, le régulateur introduit la notion d’EEPE stressée. La banque doit calibrer l’EEPE en utilisant 3 ans de données incluant une période de stress pour les spreads de crédit des contreparties de la banque ou calibrer avec des données implicites issues d’une période de stress.. La banque doit prouver trimestriellement à l’ACP que les stress sont adéquats. Pourquoi une EEPE Stressée Inclure une période de stress dans le calcul de l’EEPE permet de calculer l’exposition de la banque en temps de crise. Ce qui permet de couvrir efficacement les pertes liées au risque systémique Comment cela impacte l’exigence en capital pour le risque de contrepartie La banque doit utiliser le max de l’exigence au niveau du portefeuille entre la charge obtenue en utilisant les données courantes et celle obtenue en utilisant une calibration stressée. 9 Source: Text
  10. 10. Nouveaux concepts et impacts Bâle III (2/6) CVA - Contexte et Définition Contexte Définition Depuis le début des années 2000, les Standards comptables imposent aux institutions financières la prise en compte de l’impact du risque de crédit résultant du défaut d’une contrepartie dans la fair value des dérivés OTC et des transactions « repo-style »  Premiers systèmes de mesure de l’exposition potentielle (PFE)  IASB - IAS 39, Instruments financiers; Reconnaissance et mesure, première version en novembre 2004;  FASB 157, la juste valeur des produits dérivés doit être corrigée pour mesurer le risque de contrepartie (Credit Value Adjustments) : Première version en Sept 2006 Focus sur les produits dérivés OTC car  Croissance très rapide du marché Volatilité élevée par nature  Fluctuation de la valeur de marché d’un actif détenu vers une position au passif Cependant aucune méthodologie pour mesurer ce risque n’existe dans les textes et la littérature comptables La Credit Valuation djustment (CVA) correspond à la valeur de marché de la composante de risque corrective  Dérivé risqué = Dérivé non risqué - CVA On peut rajouter sa propre composante de risque de crédit : la DVA (Debt Value Adjustment) La perte due au défaut de la contrepartie peut être vue comme le coût de remplacement du contrat existant, minoré d’un éventuel recouvrement reçu de la contrepartie en défaut. 10 Source: Text 10
  11. 11. Nouveaux concepts et impacts Bâle III (2/6) CVA et Framework Bâle II pour le risque de contrepartie  Le terme CVA apparait la première fois dans l’annexe IV “ Treatment of Counterparty credit risk and cross product netting” de l’ International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards, don’t la version finale a été publiée en 2006  Traitement cohérent avec la définition comptable mais le risque CVA n’est pas intégré et pris en compte dans le framework  Le risque de contrepartie est compris dans le framework risque de crédit en calculant un RWA et charge en capital égale à un pourcentage du RWA  La charge en capital pour le risque de crédit est alors définie afin d’absorber la perte inattendue en cas de perturbations sévères des conditions de marché  Le BCBS décide alors de ne pas y inclure la perte attendue, or c’est une métrique essentielle pour calculer la CVA Distribution de perte de crédit Source: Text 11
  12. 12. Nouveaux concepts et impacts Bâle III (2/6) CVA - Evolutions du Framework : Bâle III  Différents changements ont été apportées dans le cadre de Bâle 3 suite aux divers documents consultatifs  Le nouveau framework consolide le capital requis pour ce qu’on appelle le Counterparty Credit Risk ( CCR) • Changement apportés au framework BII pour l’exigence en fonds propres pour le risque de crédit • Introduction de la VaR CVA dans le calcul de l’exigence de fonds propres pour le risque de marché  Cela n’est pas sans conséquences sur l’industrie des dérivés et la croissance de la standardisation et le passage par des chambres de compensation Source: Text 12
  13. 13. Nouveaux concepts et impacts Bâle III (2/6) CVA et nouvelle charge en capital Durant la crise les 2/3 des pertes liées au risque de contrepartie sont imputables à la variabilité de la CVA et seulement 1//3 sont dues à des défauts avérés. Impacts de Bâle 3  L’article 99 12/2010 BCBS introduit une nouvelle charge spécifique afin de prendre en compte les risques de pertes sur intruments dérivés suite à la dégradation des spreads de crédit  Le calcul de la CVA et son utilisation dans les calcul d’EFP dépend du type d’approche validée par l’ACP Source: Text 13
  14. 14. Nouveaux concepts et impacts Bâle III (3/ 6) Etapes de calcul de l’EFP pour risque de contrepartie 1. Choix entre EAD / EAD stressée en calculant : 2. Si c’est l’EAD qui est choisie : 3. Si c’est l’EAD stressée qui est choisie : 4. Calcul RWA : 5. Exigence en Fonds propores : 14
  15. 15. Nouveaux concepts et impacts Bâle III (4/6) Backtesting Principes Backtesting Un Backtest consiste à confronter les estimations calculées et les réalisations . Afin d’analyser l’adéquation entre les projections et les réalisations, il est nécessaire de construire des tests statistiques sur le couple [Projection, réalisation] Le Backtesting concerne : Le modèle de l’EEPE Tous les modèles impliqués dans les étapes de calcul de l’EEPE et surtout les modèles de diffusion Source: Text Impacts Bâle III La réglementation Bâle 3 a introduit les prérequis suivants dans les principes de backtesting: Le Backtest doit inclure les facteurs de risque et les mesures d’exposition Le Backtest des mesures d’exposition doit être representatif des portefeuilles d’expositions de la bannque Les Backtests doivent couvrir une portion significative des distributions des forecasts (facteurs de risques et expositions) non réduit à un seul point Le backtest doit être mené sur des périodes reflétant des contextes historiques des différents marchés et traduisant les performances récentes des modèles Tous les horizons backtestés doivent inclure la période d’appel de marges et des périodes assez longues au moins d’un an 15
  16. 16. Nouveaux concepts et impacts Bâle III(5/6) Stresstesting Principes Impacts Bâle III La réglementation Bâle 3 a introduit les prérequis suivants dans les principes de stresstesting: Stresstesting Il existe 2 types de StressTests Single factor Stress : Multifactor Stress : Source: Text Production mensuelle des single factor stress testspour l’ensemble des facteurs de risques des principaux marchés Production trimestrielle des multifactor stress ( chocs systémiques, chocs de liquidité) Production trimestrielle de stress tests de risques de marché et risque de crédit joints (single factor et multi factor) Identification des scenarios les plus impactants pour la survie de la banque Recalcul de l’exigence des fonds propres Reporting des résultants selon plusieurs axes : secteurs: zone géographique, contreparties et leurs évolutions Reporting à un haut niveau pour prises de décisions 16
  17. 17. Nouveaux concepts et impacts Bâle III (6/6) Wrong Way Risk Contexte Bâle II General WWR Specific WWR Source: Text Impacts Bâle III Les banques doivent identifier les expositions générant du General WWR Les facteurs de risque positivement corrélés avec la dégradation de la qualité de crédit d’une contrepartie doivent être analysés selon différents scenarios Les banques doivent surveiller le risque général d’une corrélation négative ( i.e par produit, région, industrie) Les banques doivent surveiller le risque général d’une corrélation négative ( i.e par produit, région, industrie) Les résultats doivent régulièrement être communiqués au board La banque doit noter toute entité juridique à laquelle elle est exposée Les procédures de rating doivent préciser comment identifier les contreparties générant du WWR spécifique Les transactions effectuées avec ce type de contrepartie doivent bénéficier d’une formule spécifique pour le calcul de l’EAD L’utilisation du modèle interne pour calculer l’EEPE lie EAD et EEPE selon la formule EAD = α * EEPE ( avec α = 1,4) sauf pour les expositions générant du WWR spécifique pour lesquelles on applique un calcul ad-hoc Ces opérations doivent être exclues de leur dispositif de netting initial Pour les CDS l’EAD sera égale au total de l’EL 17
  18. 18. Agenda Concepts réglementaires clés  Les différents types de risques  Les Méthodes réglementaires pour la gestion du risque de contrepartie  Qu’est ce que l’EEPE? Nouveaux concepts et les impacts de Bâle III sur le risque de contrepartie  1/ EEPE et EEPE stressée  2/ CVA : Contexte et Définition  2/ CVA :framework bâle II pour le risque de contrepartie  2/ CVA : Evolutions du framework - Les directives de Bâle III  3/ Etapes de calcul de l’EFP pour risque de contrepartie  4/ Backtesting  5/ Stresstesting  6/ Wrong Way Risk et impacts Bâle III Synthèse Source: Text 18
  19. 19. Synthèse Des challenges à tous les nouveaux Complexité dans le cadre des projets IMM: Challenges IT Conception, Backtesting et recalibration des modèles de diffusion Collecte et intégration de plusieurs données FO dans les systèmes de risque Mise en œuvre de techniques de pointe en terme d’infrastructure et de systèmes IT, généralement utilisés dans le domaine du grid computing Complexité dans le cadre des projets IMM: Challenges organisationnels Challenges métiers Renforcement de la fonction de market data management afin d’être apte à recalibrer très régulièrement les paramètres des modèles de diffusion Redimensionnement des équipes de modélisation et de backtesting, indépendantes des équipes quantitatives, afin de contrôler l’adéquation des périodes de stress choisies pour calculer l’EEPE stressée Renforcement du pôle de gestion des collateraux, en vue d’une meilleure intégration des calculs et contrôles des KPI concernant le risque de concentration et de liquidité: Absolue nécessité de répondre en permanence aux exigences de la méthode IMM afin de s’assurer de sa capacité à absorber l’augmentation des exigences de fonds propres dans le cadre de Bâle III Nécessité de développer des desks CVA et de les intégrer dans les process de couverture et de valorisation 19
  20. 20. Synthèse Synthèse des impacts de Bâle III sur l’industrie bancaire Leçons de la crise de 2008-9 Réponse du comité de Bâle Les pertes enregistrées au niveau du P&L étaient plus dues à la dégradation des qualités de crédit qu’à des situations de défauts : •Nouvelles exigences de fonds propres liées à l’IRC •Exignece en fonds propres intégrant la CVA •Dépréciation des MtM des opérations de trading •Très grande variabilité de la CVA Les limites des modèles internes ont contribué à sous estimer les pertes potentielles relatives aux risques de marché et de contrepartie •VaR stressée (Bâle 2.5) •EEPE Stressée (Bâle 3) •Nouvelles exigences pour les stress tests dans le cadre du risque de contrepartie Bâle 2.5 et Bâle 3 induisent de très importantes charges en exigences de fonds propres et impactent fortement le ROE de l’industrie financière Cela conduit les banques d’investissments à réduire leurs coûts et à revoir leurs stratégies de développement 20
  21. 21. Risque de contrepartie Etat de l’art et nouveaux challenges Conférence MWA 21/11/2012
  22. 22. Credit Counterparty Risk ou le big data challenge  Un challenge transverse à tous les niveaux d’un modèle de CCR  Le data mapping  référentiel, proxy  La calibration des modèles de diffusion  historique ou implicite  La simulation on-demand  capacité de calcul + real-time data  La génération des sensibilités  capacité de calcul  L’intégration Crédit-Marché  agrégation, cohérence
  23. 23. Les principaux challenges  Backtesting: l’héritage du framework Marché  CVA/DVA/FVA: le débat  Wrong Way Risk: « the » challenge  Stress testing: le jeu des limites
  24. 24. Backtesting: l’héritage du framework Marché  Objectif: comparer les valeurs prédites par le modèle interne avec les réalisations pour  les facteurs de risques  les expositions  Le comité de Bâle II a émis des règles strictes concernant le backtesting de la VaR Marché  Les directives (guidelines) de Bâle III sont beaucoup moins strictes pour le CCR et laissent place à une grande diversité d’interprétations au niveau national  Actuellement, la tendance va à l’extension consistante au CCR des méthodes éprouvées pour la VaR Marché  Difficulté se situe principalement au niveau de la gestion  des horizons de backtest (plusieurs années vs 1 jour pour le RM, horizon multiples), et  des portefeuilles de backtest (indépendance, représentativité)
  25. 25. Le champ d’application  Sous-modèles visés par un backtest     Modèles de diffusion des facteurs de risques Modèles de pricing des dérivés Modèles de collatéral Modèles de netting et d’agrégation  Backtesting de l’ensemble des sous-modèles de façon homogène est impossible  Historique suffisant sur la composition et la valeur du portefeuille de chaque contrepartie n’est pas réalisable (deal aging, busines activity)  Quelles sont les sources d’erreur de chaque sous-modèle     pricing ? => méthodologies éprouvées, erreur de pricing « facilement corrigible » netting et agrégation ? => implémentation « simple » collatéral ? => calendrier (mécanique) et collatéral risqué (diffusion) diffusion ? => erreurs sur la volatilité et le drift  Au final, les modèles de diffusion des facteurs de risques doivent être backtestés précisément  Les autres modèles peuvent être traités ensemble à travers le backtesting des expositions
  26. 26. Méthodologie (1)  Pour un horizon de temps H, et une période de backtest T=(Te-Ts), on compare F(Ti+H) et Fe(Ti+H), pour chaque Ti, avec Ti+1-Ti=d
  27. 27. Méthodologie (2)  Choix d’une métrique de distance D{F(Ti+h)-Fe(Ti+h)} à appliquer aux distributions prédites F et empiriques Fe     Kolmogorov-Smirnov (écarts centraux) => « quick and dirty » Anderson-Darling (écarts extrêmes) => risk management Cramer-von Mises (écarts globaux carrés) => capital économique Entropie relative (écarts globaux log) => capital économique  Choix d’une distance seuil « good/bad model » pour valider TOUTE la distribution diffusée  Pb: D n’est jamais égale à zéro (bruit du MC)  Construction d’une distribution des distances Dk minimales  Vert : 0-95%  Jaune: 95%- 99.9%  Rouge: 99.9%- +oo  on retrouve le framework Marché de Bâle II
  28. 28. Points d’attentions clés  Backesting d’une espérance et non d’un quantile: notion de violation inappropriée  Biais de validation: horizon et période de backtesting (H≈T)  Auto-corrélation (over-lapping) : horizon et intervalle d’observations (H>d)  Calibration: la fréquence de calibration introduit un biais supplémentaire à contrôler avec une période T appropriée  Références: • Ignacio Ruiz (2012): Backtesting Counterparty Risk: How Good is your Model?, working paper
  29. 29. CVA/DVA/FVA: le grand débat  Objectif: évaluer le prix des risques de contrepartie (CVA) et de liquidité (FVA) compris dans une transaction afin de donner une mesure correcte du MtM  Bâle III: VaR CVA  la variabilité de ce prix a doit être mesurée et couverte, car la crise a montré que les pertes étaient davantage issues de cette volatilité (non mesurée) que des défauts effectifs des contreparties  La CVA est un prix optionnel (« if default »), non une perte espérée (« at default »): la composante optionnelle introduit une grande complexité dans la modélisation  Les principales composantes du débat  P et/ou Q ?  Le risque de Closeout et la contagion  Funding
  30. 30. Historique ou risque-neutre ?  Idéalement  Probabilité historique: risk management (PFE)  Probabilité risque-neutre: pricing (CVA)  Pourquoi ? t T  Car la CVA doit être hedgée via le marché et non pas via les valeurs réalisées  Estimation d’une CVA à l’horizon t, et une maturité T>t  Jusqu’à T: les paramètres (volatilité, drift, corrélation, mean-revert, …) des facteurs de risque dont dépend l’exposition sont calibrés sur les donnée historiques => P  Entre t et T: le pricing de la CVA se fait avec des paramètres calibrés sur des prix de marché => Q  Pb:  cela implique de maintenir deux modèles différents (PFE et CVA)  le marché ne fournit pas de prix pour tous les paramètres et tous les horizons  En pratique, un mix des deux est appliqué  estimation historique insatisfaisante/pas pratique : => drift calés sur les forwards  estimation risque-neutre impossible (corrélation) ou trop volatile (PD)  Solution: réconcilier Q et P via un modèle de prime de risque capable relier les deux mesures
  31. 31. Closeout netting  Deux points d’achoppement  Impact du closeout sur la DVA et la CVA  Risque de contagion  Closeout : P = Prix NoCCR – CVA + DVA  prix résiduel PR doit être estimé  Si PR<0, il est versé à la contrepartie  Si PR>0, la contrepartie paie  Hypothèse de défaut de la contrepartie  Riskfreee Closeout: seul le Prix NoCCR est considéré, si P<0 pre-défaut, alors saut au moment du défaut (+ pro-cyclicité)  Replacement Closeout: inclusion de la DVA pour éviter une discontinuité de l’évaluation  Contagion  Le prix de closeout dépend du spread de crédit  Les débiteurs nets préfèreront un replacement closeout  Les créanciers nets préfèreront un riskfree closeout  Solution: ??
  32. 32. Funding  La rémunération du cash à mobiliser pour entrer, ou à recevoir, dans une position doit/ne doit pas (?) être incluse dans l’évaluation de son prix  NON  cas particulier d’une collatéralisation zéro-seuil et symétrique  Ces coûts de funding sont inclus dans l’actualisation au taux sans risque (taux OIS) du collatéral  le funding des hedges n’influent pas la valorisation d’une position car leur NPV=0  le risque de liquidité ne doit pas être confondu avec le nécessaire coût de financement d’une position  OUI :  La valeur risque-neutre sans prise en compte du funding peut être incohérente avec le coût de la stratégie de réplication  Le coût de financement ne peut jamais être évité dans un monde réel  Le retour sur investissement (et donc sa valeur) d’un projet doit obligatoirement intégrer tous les coûts pour être juste  Si OUI : P = PrixNoCCR – CVA + DVA + FVA ?  Pb: cette structure additive est simplistique, la réalité prenant la forme d’un problème récursif (backwards stochastic differential equation)  Solution: modèle intégrant tous les risques => les travaux académiques (complexes) se focalisent aujourd’hui sur des produits relativement simples
  33. 33. Autres points d’attentions clés  Risque de modèle et risque de payoff  Le risque de first-to-default  Le risque de re-hypothecation  « Bilateral or not to be » : IFRS vs Basel III  DVA hedging Vers un framework d’évaluation homogène et complet ?  Références: • Brigo, Pallavicini & Perrini (2012): Funding, Collateral and Hedging: uncovering the mechanics and the subtleties of funding valuation adjustments, working paper • Hull & White (2012): Is FVA a Cost for Derivatives Desks?, working paper • Castagna (2012): Yes, FVA is a Cost for Derivatives Desks, working paper • Crépey : Bilateral Counterparty Risk under Funding Constraints – Part I : Pricing, forthcoming in Mathematical Finance • Crépey : Bilateral Counterparty Risk under Funding Constraints – Part II: CVA, forthcoming in Mathematical Finance
  34. 34. Wrong Way Risk: « the » challenge  Objectif: capter la dépendance qui existe entre la qualité de crédit d’une contrepartie et l’exposition face à cette contrepartie  Bâle III impose la mesure de ce risque à deux niveaux  Portefeuille: general wrong way risk, lien avec les facteurs de risques macroéconomiques  Position: specific wrong way risk: lien avec la structure particulière d’une transaction  Difficultés  Manque de données historiques: ex. crise de la dette 2010 (FX et CDS )  Dépendance et causalité : le WWR n’est pas seulement issu d’une corrélation négative, il peut impliquer une relation plus subtile de second ordre (copule, dynamique)
  35. 35. Impact WWR  Contrat de type Forward
  36. 36. Différentes approches  Approche par la corrélation (ou copule)  Défaut conditionnel à l’exposition CVA = å E[Et (x) Def ]× PDt × LGD t = å EPEt × Pt cond (x) × LGD t  Exposition conditionnelle au défaut CVA = å E[Et Def ]× PDt × LGD t  Approche paramétrique  Défaut fonction de l’exposition CVA = å EPEt × P (x)× LGD t t
  37. 37. Points d’attentions clés  Calibration  Corrélation: ACP sur données historiques  Paramétrique: historique ou what-if scenario  Impact BVA n’est pas toujours symétrique  Nature contreparties différentes  Transaction asymétrique par construction  Expositions stressées (Stressed EPE)  Il est techniquement incorrect d’utiliser la Stressed EPE pour capter le WWR  Références • Hull & White (2012): CVA and Wrong Way Risk, working paper • Finger (2000): Toward a Better Estimation of Wrong-Way Credit Exposure, working paper, RiskMetrics • Rowe, Koop & Travers (2012): Efficient Calculation of Counterparty Exposure Conditional on Default, working paper, Sungard • Buckley, Chorny & Wilkens (2011): Capturing credit correlation between counterparty and underlying, Risk Magazine • Pykhtin, M. (2010): Modeling credit exposure for collateralized counterparties, Journal of Credit Risk, Vol. 5, No. 4, pp. 3–27. • Rosen & Saunders (2012): CVA the Wrong Way, working paper
  38. 38. Stress-testing: le jeu des limites  Objectif: explorer les sensibilités du portefeuille à des valeurs extrêmes des données de marché afin de  mieux appréhender les limites du modèle  déceler les risques cachés (concentration, general wrong way risk)  Références:  Eklund, Iankova, Mongiardino, Nicoletti, Serafino and Stanisavljevic (2011): Stress Testing: A Robust End-to-End Approach , working paper, HSBC
  39. 39. Conclusion  Vers une implémentation effective des modèles académiques ?  Textes réglementaires et déclinaisons opérationnelles efficientes restent à faire  Investissement dans les systèmes de gestion de données pour répondre aux exigences de CVA comme un produit  Accord sur la méthode des charges en CVA afin de toujours financer en cohérence les activités de couverture  Investissement dans la technologie pour améliorer calcul / gestion des sensibilités CVA

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