Alain Deladrière
Les exercices de stress testing réglementaires ont entraîné une charge de travail importante pour les banques au cours des dernières années. L’autorité bancaire européenne monitore et évalue l’évolution des marchés, identifie les tendances ainsi que les risques et les vulnérabilités potentiels afin d’obtenir la stabilité financière du secteur bancaire.
Les tests de résistance sont requis pour diverses raisons. Ils permettent aux banques de traduire l’appétit pour le risque en une tolérance et des limites de risque. Ils synchronisent le plan d’affaires stratégique avec les politiques et les procédures de gestion des risques. Ce processus se concentre sur les vulnérabilités spécifiques des banques par rapport à la stabilité financière.
Lors d’un meeting consacré au stress testing organisé par PRMIA, The Professional Risk Managers’ International Association à Bruxelles, en collaboration avec SAS, Gino Coene, Head of the Risk practice chez SAS, a présenté son approche de l’implémentation d’une solution de stress testing dont voici les grandes lignes. Pour Gino Coene, le stress testing ne vise pas à prédire l’avenir, mais à analyser l’impact des possibilités. Les banques ont besoin d’une solution souple qui peut gérer tous les types de scénarios de stress testing et de méthodologies pour mesurer les impacts.
Les éléments clés pour une solution de stress testing
Les éléments clés sont multiples: *Un moteur de simulation et d’exploration permettant de calculer plusieurs scénarios de stress testing en un temps (quasi) réel. *Un environnement de modélisation permettant de modéliser l’impact des scénarios macroéconomiques sur les facteurs de risque multiples.*Un environnement de production contrôlé pour orchestrer le stress testing et les processus de planification Capital / Liquidité. *Un focus sur la gouvernance des données, les modèles, les processus.
Les défis
Après avoir déterminer ce que l’on veut tester (crash, Brexit, attack terroriste, facteurs macroéconomiques, facteurs de risque, etc.), il faut s’attaquer aux niveaux de complexité. Les pratiques diffèrent selon l’échelle des opérations bancaires et le niveau de complexité des méthodologies. Nous aurons: *L’analyse de la sensibilité : l’analyse par facteur de risque d’impact. *L’analyse de scénario : l’impact de tous les facteurs de risque en raison des changements de facteurs macroéconomiques. *Un stress testing global avec des calculs EC avancés pour tous les types de risques (VaR, Cvar, OpVar), et méthodes de stress testing globales.
La mise en place d’une méthodologie
Cette méthodologie a pour but de déterminer quels scénarios de stress envisager: *Le stress extrême par rapport à plus de scenarios business as usual..*Le macroéconomique par rapport à des scénarios bancaires spécifiques.* La simulation sur l’historique par rapport à des événements hypothétiques.
Il faut ensuite déterminer ce qui est à mesurer: *Les mesures de risque. *Les mesures P&L.
Et enfin comment mesurer ? *L’analyse de la sensibilité (un facteur) par rapport à l’analyse de scénario (multifactorielle). *Le portefeuille statique par rapport au portefeuille dynamique. *Un risque type par rapport à un type multirisques. *Le calcul détaillé par rapport à un niveau agrégé.* Le déterminisme par rapport au stochastique.
L’ensemble débouchera ensuite sur la nécessité d’avoir un environnement souple.
Les composants fonctionnels essentiels
L’architecture logique pour l’infrastructure de stress testing d’une entreprise peut se subdiviser en quatre domaines clés.
1.L’environnement de données: Il faut un effet de levier sur une source unique pour toutes les exigences de données avec 1 seule extraction, l’ajustement, la validation et la réconciliation.
2.L’environnement de modélisation: Il faut spécifier le modèle et procéder à une estimation, un étalonnage, du backtesting et de la gouvernance.
3.L’environnement de simulation / exploration: Il comprend la gestion de scénario, l’exécution de modèle et l’analyse d’impact pour comparer les tests de résistance des résultats sur plusieurs scénarios et horizons temporels, ce qui permet d’explorer l’impact de l’évolution des facteurs macroéconomiques et des modèles, appliqués sur des segments de portefeuille en temps réel.
4.L’environnement de production: L’environnement est contrôlé pour exécuter certains scénarios de stress testing et des livraison de reporting de gestion et réglementaire. Il inclut le lancement de calculs réguliers des scénarios de stress testing, le flux de travail pour coordonner les tâches et l’interaction du personnel, l’approbation des résultats et les ajustements. Enfin, il faut créer des worksheets pour examiner les résultats, générer des rapports d’audit sur les ajustements ainsi que des rapports de gestion et de réglementation (regulatory).
