{"id":2928,"date":"2018-02-26T09:00:24","date_gmt":"2018-02-26T07:00:24","guid":{"rendered":"http:\/\/variances.eu\/?p=2928"},"modified":"2018-02-26T10:10:17","modified_gmt":"2018-02-26T08:10:17","slug":"investissement-infrastructures-identification-modelisation-de-risques-specifiques","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/variances.eu\/?p=2928","title":{"rendered":"Investissement en infrastructures : identification et mode\u0301lisation de risques spe\u0301cifiques"},"content":{"rendered":"

Cet article est la synth\u00e8se du rapport de stage de Ga\u00ebtan Le Gall (2017) qui a re\u00e7u le prix du meilleur rapport de Stage 2017 au cours de la c\u00e9r\u00e9monie de remise des dipl\u00f4mes de la promotion \u00ab\u00a0Philippe Brassac\u00a0\u00bb.<\/em><\/span><\/p>\n

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Les infrastructures sont historiquement financ\u00e9es par l’industrie bancaire qui b\u00e9n\u00e9ficie souvent de garanties d’Etat sur la dette. L’entr\u00e9e en vigueur de B\u00e2le III rend plus contraignante la d\u00e9tention d’actifs de long terme par les banques, r\u00e9duisant consid\u00e9rablement les investissements des \u00e9tablissements bancaires dans les projets d’infrastructure. D\u00e8s lors, la Commission europ\u00e9enne, consciente du r\u00f4le essentiel qu’ont les infrastructures dans le paysage \u00e9conomique, a d\u00fb s’employer \u00e0 trouver de nouvelles sources de financement. Elle s’est ainsi tourn\u00e9e vers les autres investisseurs institutionnels, disposant d’une capacit\u00e9 de financement de plus de 8\u00a0400 milliards d’euros en Europe. Les assureurs ne sont en effet pas insensibles \u00e0 l’attractivit\u00e9 de tels actifs : ils procurent des rendements int\u00e9ressants dans un contexte de taux historiquement bas ; leur profil de risque diff\u00e8re fortement de celui des dettes corporate<\/em> classiques (taux de d\u00e9faut bien inf\u00e9rieurs, taux de recouvrement sup\u00e9rieurs) ; ils ont en g\u00e9n\u00e9ral de longues maturit\u00e9s concordant avec les passifs des assureurs-vie et des fonds de pension. N\u00e9anmoins, d\u00e9tenir des actifs de long terme est relativement co\u00fbteux en termes de capital r\u00e9glementaire : les assureurs se trouvent ainsi peu incit\u00e9s \u00e0 s’engager sur de tels projets malgr\u00e9 leurs avantages.<\/p>\n

Infrastructures et Solvabilit\u00e9 II\u00a0<\/strong><\/h3>\n

L’EIOPA (European Insurance and Occupational Pensions Authority<\/em>)\u00a0s’est pench\u00e9e sur la question au cours de l’ann\u00e9e 2015 : au vu des \u00e9l\u00e9ments pr\u00e9sent\u00e9s ci-dessus, faut-il traiter sp\u00e9cifiquement les investissements en infrastructures dans Solvabilit\u00e9 II et d\u00e9finir une nouvelle cat\u00e9gorie d’actif \u00e0 part enti\u00e8re ? L’amendement de la Commission europ\u00e9enne du 30 septembre 2015 cl\u00f4turant les r\u00e9flexions de l’EIOPA va dans ce sens en apportant une d\u00e9finition claire et pr\u00e9cise des actifs d’infrastructure. D\u00e8s lors, les investissements \u00e9ligibles b\u00e9n\u00e9ficient d’un traitement avantageux dans la r\u00e9glementation prudentielle. Les crit\u00e8res d’\u00e9ligibilit\u00e9 \u00e0 un tel traitement sp\u00e9cifique regroupent un ensemble de conditions quantitatives et qualitatives. L’une de ces conditions est la capacit\u00e9, pour l’entreprise g\u00e9rant l’infrastructure, \u00e0 honorer ses engagements financiers en cas d’\u00e9v\u00e9nements de stress majeurs. Ils sont sp\u00e9cifiques \u00e0 chaque projet et c’est donc \u00e0 l’assureur de montrer que les \u00e9v\u00e9nements pertinents ont \u00e9t\u00e9 mod\u00e9lis\u00e9s. Par exemple, il peut s’agir du risque d’inondation ou de temp\u00eate pour un pont, du risque d’accident pour une centrale nucl\u00e9aire, du risque de fr\u00e9quentation pour une autoroute, ou encore du risque m\u00e9t\u00e9orologique pour une ferme \u00e9olienne.<\/p>\n

Ainsi, nous choisissons de nous placer du point de vue d’un assureur souhaitant b\u00e9n\u00e9ficier du traitement favorable de Solvabilit\u00e9 II en mati\u00e8re d’investissement en consid\u00e9rant le financement d’une ferme \u00e9olienne. Plus particuli\u00e8rement, il s’agit de r\u00e9aliser un travail d’analyse et de compr\u00e9hension de l’ensemble des risques inh\u00e9rents \u00e0 ce projet. Ce travail est une illustration de ce qui doit \u00eatre entrepris par un assureur cherchant \u00e0 d\u00e9montrer \u00e0 l’autorit\u00e9 de r\u00e9gulation qu’il a bien identifi\u00e9 les risques sp\u00e9cifiques et qu’il est l\u00e9gitime \u00e0 calculer son SCR (Solvency Capital Requirement<\/em>, exigence en fonds propres) de mani\u00e8re moins contraignante.<\/p>\n

L\u2019exemple d\u2019une ferme \u00e9olienne<\/strong><\/h3>\n

Le revenu g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par la ferme \u00e9olienne doit donc \u00eatre \u00e9tudi\u00e9. Il est n\u00e9cessaire de s’int\u00e9resser aux mod\u00e8les d’intensit\u00e9 \u00e9olienne : les variations du vent d\u00e9termineront en effet la quantit\u00e9 d’\u00e9lectricit\u00e9 produite par la ferme. Ces mod\u00e8les reposent essentiellement sur des ajustements d’une loi de Weibull aux intensit\u00e9s mesur\u00e9es, permettant aussi de prendre en compte des ph\u00e9nom\u00e8nes extr\u00eames, comme des temp\u00eates.<\/p>\n

La distribution des vitesses de vent varie d’un endroit \u00e0 un autre puisqu’elle d\u00e9pend des conditions climatiques locales, du paysage et de la surface. Les param\u00e8tres de la distribution de Weibull qui la caract\u00e9risent sont donc diff\u00e9rents d’un site \u00e0 l’autre. Par cons\u00e9quent, les promoteurs d’un projet de ferme \u00e9olienne doivent analyser chaque site d’implantation en estimant les param\u00e8tres gr\u00e2ce \u00e0 des donn\u00e9es sp\u00e9cifiques aux zones g\u00e9ographiques. Nous avons choisi de consid\u00e9rer Brest, situ\u00e9 sur la pointe bretonne, comme potentiel site d’implantation. M\u00e9t\u00e9o France met \u00e0 disposition du public un certain nombre de donn\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques sur un historique de plus de vingt ans pour la station de Brest-Guipavas, qui servent au calibrage du mod\u00e8le.<\/p>\n

Afin d’\u00eatre le plus pr\u00e9cis, un mod\u00e8le type d’\u00e9olienne dont les caract\u00e9ristiques sont fournies par le constructeur a \u00e9t\u00e9 choisi. Parmi celles-ci, on retrouve la courbe de puissance, qui repr\u00e9sente la puissance fournie par l’\u00e9olienne en fonction de la vitesse du vent. La distribution du vent mod\u00e9lis\u00e9 et la courbe de puissance permettent de calculer la quantit\u00e9 d’\u00e9lectricit\u00e9 produite sur une ann\u00e9e, \u00e0 savoir 15\u00a0195 MWh en moyenne.<\/p>\n

Cette mod\u00e9lisation serait satisfaisante s’il ne s’agissait que de d\u00e9terminer la production annuelle d’\u00e9lectricit\u00e9, ce qui peut par exemple \u00eatre un des objectifs d’une entreprise comme EDF. N\u00e9anmoins, il s\u2019agit ici d’estimer les cash flows<\/em> que g\u00e9n\u00e8re la ferme \u00e9olienne, ce qui implique de relier la production au prix d’\u00e9lectricit\u00e9 \u00e0 chaque instant. Simuler une loi de Weibull \u00e0 chaque pas de temps de mani\u00e8re ind\u00e9pendante occulte la question de l’autocorr\u00e9lation des vitesses de vent. Ne pas en tenir compte induit un important biais dans les r\u00e9sultats. C’est pourquoi lors des simulations, nous choisissons de consid\u00e9rer une mod\u00e9lisation de s\u00e9rie temporelle qui permet de reconstruire la structure d’autocorr\u00e9lation et dont la distribution ne s’\u00e9loigne finalement pas significativement de celle d’une loi de Weibull calibr\u00e9e sur les donn\u00e9es.<\/p>\n

Une fois la mod\u00e9lisation des vitesses de vent achev\u00e9e, il est n\u00e9cessaire de s’int\u00e9resser au march\u00e9 spot de l’\u00e9lectricit\u00e9 sur lequel la ferme \u00e9olienne vend sa production. Ce march\u00e9 est sp\u00e9cifique dans le sens o\u00f9 il s’agit d’un produit non stockable. Ses principales caract\u00e9ristiques\u00a0dont la mod\u00e9lisation devra tenir compte sont une forte saisonnalit\u00e9 des prix (annuelle, hebdomadaire, journali\u00e8re), un retour \u00e0 la moyenne, des pics de prix (mouvements brutaux \u00e0 la hausse suivis d’un retour rapide au niveau initial) et une forte volatilit\u00e9.<\/p>\n

Le prix spot de l’\u00e9lectricit\u00e9 peut \u00eatre d\u00e9crit \u00e0 l’aide de mod\u00e8les financiers. Deux mod\u00e8les factoriels sont envisag\u00e9s (similaires aux mod\u00e8les de type HJM pour les courbes de taux d’int\u00e9r\u00eat) : le mod\u00e8le Gaussien de Schwartz, qui consiste en des d\u00e9formations stochastiques de la courbe des prix observ\u00e9es via un mouvement Brownien standard ; le mod\u00e8le NIG, qui permet de prendre en compte des faits stylis\u00e9s comme la pr\u00e9sence de pics de prix et la distribution fortement leptokurtique des r\u00e9sidus. Le premier est trop simpliste et ne permet pas de reproduire les principales caract\u00e9ristiques des prix \u00e9lectriques, notamment du fait d’une mauvaise ad\u00e9quation des queues de distribution. Nous l’abandonnons donc au profit du second qui, bien que beaucoup plus complexe, a le m\u00e9rite de r\u00e9pliquer l’ensemble des particularit\u00e9s du march\u00e9.<\/p>\n

Ces deux parties de mod\u00e9lisation sont un pr\u00e9alable n\u00e9cessaire \u00e0 la caract\u00e9risation de l’investissement d’un assureur dans ce type d’infrastructure. En effet, le revenu g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par la ferme \u00e9olienne au cours de son exploitation peut d\u00e8s lors \u00eatre d\u00e9duit. Des hypoth\u00e8ses raisonnables sur le mode de gestion de l’entit\u00e9 g\u00e9rant la ferme \u00e9olienne, sur le niveau de l’investissement initial, sur les co\u00fbts d’exploitation ainsi que sur les variables de march\u00e9 nous permettent de d\u00e9terminer les cash flows<\/em> disponibles pour le service de la dette. Il s’av\u00e8re que dans le sc\u00e9nario central, qui int\u00e8gre une certaine prudence, les cash flows<\/em> g\u00e9n\u00e9r\u00e9s sont toujours largement suffisants pour honorer le paiement de la dette. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, aucune des 10\u00a0000 simulations de cash flows\u00a0<\/em>effectu\u00e9es en sc\u00e9nario central, pas m\u00eame les trajectoires les plus extr\u00eames,\u00a0n’entraine une situation de d\u00e9faut. Ainsi, la probabilit\u00e9 de d\u00e9faut sur ce projet est nulle. De plus, le surplus qui est revers\u00e9 aux actionnaires permet de leur offrir un niveau de rendement tr\u00e8s confortable, avec un taux de rendement interne de plus de 11%.<\/p>\n

Afin de valider notre mod\u00e9lisation et respecter les crit\u00e8res d’\u00e9ligibilit\u00e9 de Solvabilit\u00e9 II, des analyses compl\u00e9mentaires sont venues renforcer nos conclusions \u00e0 partir d’une cartographie des risques inh\u00e9rents \u00e0 ce projet. Elles ont port\u00e9 sur des sensibilit\u00e9s aux param\u00e8tres et ont permis de d\u00e9duire que la ferme r\u00e9sistait convenablement \u00e0 des stress majeurs.<\/p>\n

Un gain appr\u00e9ciable en termes de besoin en fonds propres<\/strong><\/h3>\n

L’ensemble de ce travail permet de conclure que l’assureur a bien identifi\u00e9 le profil de risque sp\u00e9cifique du projet et qu’il est donc l\u00e9gitime \u00e0 traiter son actif via le traitement avantageux pr\u00e9vu par Solvabilit\u00e9 II pour les investissements en infrastructures \u00e9ligibles. Le tableau\u00a0ci-dessous compare les niveaux de SCR (en pourcentage de la valeur de l’actif) impos\u00e9s dans le cas d’un investissement classique et dans le cas d’un investissement dans des infrastructures \u00e9ligibles.<\/p>\n

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Cette cat\u00e9gorie d’actifs \u00e0 part enti\u00e8re semble donc tout d’abord rentable et peu risqu\u00e9e, mais permet \u00e9galement de b\u00e9n\u00e9ficier d’une r\u00e9duction tout \u00e0 fait int\u00e9ressante de SCR (de l’ordre de 26%, et pr\u00e8s de 40% pour les actions), d’o\u00f9 l’int\u00e9r\u00eat r\u00e9cent des assureurs et r\u00e9assureurs pour ce type d’investissement.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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