{"id":7026,"date":"2022-11-14T07:25:05","date_gmt":"2022-11-14T06:25:05","guid":{"rendered":"https:\/\/variances.eu\/?p=7026"},"modified":"2022-11-14T07:28:48","modified_gmt":"2022-11-14T06:28:48","slug":"prise-en-compte-du-changement-climatique-dans-la-modelisation-des-risques-biometriques-et-financiers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/variances.eu\/?p=7026","title":{"rendered":"Prise en compte du changement climatique dans la mod\u00e9lisation des risques biom\u00e9triques et financiers"},"content":{"rendered":"

Le prix 2022 du meilleur m\u00e9moire d\u2019actuariat d\u00e9cern\u00e9 par ENSAE Alumni* a \u00e9t\u00e9 remis le 3 octobre dernier \u00e0 Valentin<\/span>\u00a0Germain pour son travail sur la\u00a0 \u00ab\u00a0Prise en compte du changement climatique dans la mod\u00e9lisation des risques biom\u00e9triques et financiers\u00a0\u00bb.\u00a0Valentin<\/span>\u00a0a accept\u00e9 d\u2019en partager les principaux \u00e9l\u00e9ments dans l\u2019article de\u00a0variances.eu<\/a><\/span><\/span>\u00a0que nous vous proposons aujourd\u2019hui. Bonne lecture, et f\u00e9licitations au brillant laur\u00e9at\u00a0!<\/em><\/p>\n

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Les conclusions de l\u2019exercice pilote port\u00e9 par l\u2019ACPR sur l\u2019\u00e9valuation des risques associ\u00e9s au changement climatique pour les banques et assureurs ont \u00e9t\u00e9 publi\u00e9es en mai 2021 et rel\u00e8vent une exposition globale \u00ab\u00a0mod\u00e9r\u00e9e\u00a0\u00bb de ces derniers au risque climatique. Cet exercice est le premier \u00e0 avoir \u00e9t\u00e9 propos\u00e9 par un r\u00e9gulateur en France et avait pour objectif de sensibiliser les acteurs financiers et assurantiels sur le sujet. De plus, ces derni\u00e8res ann\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 riches en consultations de l\u2019EIOPA[1]<\/a> et en r\u00e9gulation sur le climat\u00a0: les Accords de Paris dans le cadre de la COP21(2015), la COP26 (2021) et le dernier rapport du GIEC (2022) mettent en exergue l\u2019urgence d\u2019agir contre le changement climatique dans notre soci\u00e9t\u00e9. Les assureurs sont d\u2019ores et d\u00e9j\u00e0 impact\u00e9s par les effets de ce nouvel environnement et doivent adapter leurs m\u00e9thodes et mod\u00e8les pour faire face \u00e0 ce risque.<\/p>\n

Mon m\u00e9moire s\u2019inscrit dans cette optique et propose des m\u00e9thodes de mod\u00e9lisation des risques biom\u00e9triques et financiers en int\u00e9grant des facteurs de risque climatiques.<\/p>\n

Comment le changement climatique impacte les assureurs\u00a0<\/strong>? <\/strong><\/h3>\n

Les risques biom\u00e9triques en assurance vie se rapportent \u00e0 la long\u00e9vit\u00e9 et la mortalit\u00e9 des individus, ainsi qu\u2019\u00e0 tous les impacts r\u00e9sultant d\u2019une fluctuation de ces derniers. Notons que les personnes les plus expos\u00e9es aux risques du changement climatique sont les populations d\u2019\u00e2ges extr\u00eames ainsi que celles des pays non d\u00e9velopp\u00e9s. Le changement climatique provoquera une augmentation de la mortalit\u00e9 et des maladies tropicales en ayant des cons\u00e9quences directes sur le passif des compagnies qui seront d\u00e9terminantes pour la tarification des polices d\u2019assurance vie. S\u2019agissant de la sant\u00e9, le changement climatique sera susceptible de causer un d\u00e9veloppement de certaines maladies ou pand\u00e9mies vectorielles (transmises par des insectes ou invert\u00e9br\u00e9s) et induire une augmentation des frais de sant\u00e9 (besoins accrus de consultations et d\u2019hospitalisations) ainsi qu\u2019une hausse des cas d\u2019incapacit\u00e9 ou d\u2019invalidit\u00e9. Concernant les impacts sur la qualit\u00e9 de l\u2019air, la pollution atmosph\u00e9rique est \u00e0 l\u2019origine de l\u2019aggravation de pathologies comme l\u2019asthme, les allergies ou les SRAS (syndromes respiratoires aigus s\u00e9v\u00e8res).<\/p>\n

Les impacts du changement climatique sur la partie financi\u00e8re suivront deux axes : les risques physiques et les risques de transition. Les perturbations dues aux risques physiques et de transition vont impacter l\u2019\u00e9conomie et donc le secteur financier. Par exemple, une inondation (risque physique) engendrera des d\u00e9g\u00e2ts sur les b\u00e2timents et infrastructures. Si un b\u00e2timent d\u2019une entreprise est d\u00e9truit suite \u00e0 cet \u00e9v\u00e9nement, elle devra le reconstruire, mais elle perdra \u00e0 la fois de l\u2019activit\u00e9 et enregistrera donc des pertes financi\u00e8res.<\/p>\n

Concernant l\u2019actif des acteurs du secteur assurantiel, le risque de march\u00e9 appara\u00eet dans l\u2019\u00e9valuation des portefeuilles en valeurs de march\u00e9. Toute baisse des cotations des actifs d\u2019un secteur sera directement r\u00e9percut\u00e9e sur la valorisation des actifs de l\u2019assureur. Au passif, une hausse de la fr\u00e9quence et du co\u00fbt des \u00e9v\u00e9nements climatiques extr\u00eames se conjuguera \u00e0 une augmentation induite de la mortalit\u00e9. Les dommages des biens et autos conna\u00eetront une hausse de leur fr\u00e9quence et de leur s\u00e9v\u00e9rit\u00e9. De mani\u00e8re indirecte, un risque de contrepartie affectera potentiellement certaines entreprises pr\u00e9sentes dans le portefeuille des assureurs, et un risque souverain affectera les rendements futurs en liaison avec la baisse de la valeur des obligations d\u2019\u00c9tat.<\/p>\n

Comment construire un mod\u00e8<\/strong>le de mortalit<\/strong>\u00e9 int\u00e9grant le changement climatique\u00a0<\/strong>?<\/strong><\/h3>\n

L\u2019objectif est de proposer un mod\u00e8le de mortalit\u00e9 climatique permettant d\u2019isoler les d\u00e9c\u00e8s dus \u00e0 une cause en particulier. Ce mod\u00e8le d\u00e9rive d\u2019un mod\u00e8le de Lee-Carter[2]<\/a> et est adapt\u00e9 au changement climatique par l\u2019introduction de variables climatiques. Ce mod\u00e8le est construit en utilisant un terme capturant la mortalit\u00e9 globale en ne consid\u00e9rant pas la cause en question, et un autre terme pour la mortalit\u00e9 globale restante. La m\u00e9thodologie est compos\u00e9e de deux parties : le calibrage du mod\u00e8le puis sa projection \u00e0 horizon 1 an afin de calculer des chocs adapt\u00e9s. Contrairement \u00e0 une approche de calibrage classique du mod\u00e8le de Lee- Carter, deux bases de donn\u00e9es suppl\u00e9mentaires \u00e0 l\u2019utilisation de la HMD (Human Mortality Database<\/em>) sont utilis\u00e9es. La premi\u00e8re, la GHD (Global Health Data<\/em>), est une base de donn\u00e9es de d\u00e9c\u00e8s classifi\u00e9s par cause. La seconde est une base de variables climatiques (M\u00e9t\u00e9o France) contenant, entre autres, les temp\u00e9ratures moyennes, minimales, maximales ou encore le niveau de pluviom\u00e9trie.<\/p>\n

Le calibrage du mod\u00e8le s\u2019effectue en trois \u00e9tapes :<\/p>\n

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  1. Estimation de la mortalit\u00e9 relative \u00e0 la cause climatique consid\u00e9r\u00e9e : au cours de cette \u00e9tape, un indicateur climatique est construit. Il permet de r\u00e9pliquer les taux de mortalit\u00e9 de la cause climatique \u00e0 partir de variables climatiques. Cet indicateur tient uniquement compte d\u2019une combinaison de variables climatiques et est construit par r\u00e9gression lin\u00e9aire.<\/li>\n
  2. Inclusion de l\u2019effet rattrapage : cet effet est d\u00e9fini de mani\u00e8re d\u00e9taill\u00e9e dans la suite du m\u00e9moire. Il consiste \u00e0 inclure dans le mod\u00e8le une variable permettant de contr\u00f4ler l\u2019exc\u00e8s soudain de d\u00e9c\u00e8s dus \u00e0 un pic de chaleur, en consid\u00e9rant par exemple que certains individus seraient d\u00e9c\u00e9d\u00e9s de mani\u00e8re naturelle dans les mois suivants l\u2019\u00e9v\u00e9nement. L\u2019indicateur permet de moduler les d\u00e9c\u00e8s de l\u2019ann\u00e9e d\u2019\u00e9tude avec ceux observ\u00e9s sur l\u2019ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dente. En effet, si on observe un exc\u00e8s de mortalit\u00e9 l\u2019ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dant l\u2019ann\u00e9e d\u2019\u00e9tude, l\u2019indicateur en tiendra compte et en modulera l\u2019impact.<\/li>\n
  3. Calibrage de la mortalit\u00e9 \u00ab autres causes \u00bb : ce calibrage se fait en plusieurs \u00e9tapes et permet d\u2019obtenir les taux finaux de d\u00e9c\u00e8s.<\/li>\n<\/ol>\n

    Une fois le mod\u00e8le calibr\u00e9, il est projet\u00e9 \u00e0 horizon 1 an. Afin de conduire des projections coh\u00e9rentes, des projections conjointes sont r\u00e9alis\u00e9es dans le but d\u2019obtenir des variables climatiques et de mortalit\u00e9s \u00e0 horizon 1 an poss\u00e9dant une dynamique commune. Pour cela des projections autor\u00e9gressives sont utilis\u00e9es. Cela consiste \u00e0 projeter les s\u00e9ries temporelles de temp\u00e9ratures et \u00e0 les consid\u00e9rer comme des facteurs de risque \u00e0 part enti\u00e8re dans le mod\u00e8le de mortalit\u00e9. Des valeurs de chocs sont finalement calcul\u00e9es sur 5000 simulations. A l\u2019issue de ces simulations, les chocs moyens sont calcul\u00e9s et compar\u00e9s \u00e0 ceux d\u2019un mod\u00e8le classique de Lee-Carter projet\u00e9 \u00e9galement \u00e0 horizon 1 an.<\/p>\n

    En mati\u00e8re de calcul de chocs \u00e0 horizon 1 an, l\u2019impact de la prise en compte du risque climatique entra\u00eene une hausse du choc de mortalit\u00e9 par rapport \u00e0 la formule standard. Les valeurs de chocs calcul\u00e9es sont sup\u00e9rieures aux chocs de la mod\u00e9lisation classique de Lee-Carter de 5,82 % en moyenne sur les \u00e2ges de 40 \u00e0 90 ans. L\u2019impact de la cause des temp\u00e9ratures \u00e9lev\u00e9es sur la d\u00e9formation de la mortalit\u00e9 est bien en ad\u00e9quation avec l\u2019augmentation de l\u2019\u00e2ge des individus. En effet, plus l\u2019\u00e2ge des individus augmente, plus ils sont sensibles aux temp\u00e9ratures hautes. Ces valeurs de chocs int\u00e8grent donc \u00e0 part enti\u00e8re le facteur climatique par le biais des s\u00e9ries temporelles relatives aux donn\u00e9es de temp\u00e9ratures et de la dynamique temporelle de la mod\u00e9lisation de Lee-Carter. Cette mod\u00e9lisation peut se transposer \u00e0 d\u2019autres causes climatiques comme celle de la pollution de l\u2019air, \u00e9galement trait\u00e9e au sein du m\u00e9moire.<\/p>\n

    Mod\u00e8le financier de calcul de chocs et int\u00e9gration du risque de transition climatique <\/strong><\/h3>\n

    La seconde partie des travaux est consacr\u00e9e aux risques financiers, au calcul de chocs \u00e0 horizon 1 an et \u00e0 une analyse de sensibilit\u00e9 du risque de transition. En plus de fournir un \u00e9tat de l\u2019art des m\u00e9thodes proposant d\u2019int\u00e9grer les cons\u00e9quences du changement climatique, une approche int\u00e9grant le risque carbone ainsi qu\u2019une d\u00e9finition sectorielle des valeurs de chocs est propos\u00e9e. Des calculs de chocs sont effectu\u00e9s par des m\u00e9thodes classiques comme celle de l\u2019EIOPA. L\u2019int\u00e9r\u00eat est de pouvoir \u00e9tudier les chocs de march\u00e9 au regard du risque de transition climatique et relativement aux investissements d\u00e9pendant de l\u2019\u00e9conomie carbon\u00e9e. L\u2019utilisation d\u2019une m\u00e9thode permettant d\u2019analyser la sensibilit\u00e9 des secteurs d\u2019activit\u00e9 au risque de transition climatique constitue la valeur ajout\u00e9e de ce m\u00e9moire.<\/p>\n

    Cette valeur ajout\u00e9e est d\u00e9finie en tenant compte du risque carbone. Elle permet d\u2019identifier une composante du rendement des actifs relevant du risque carbone. Cette approche est utilis\u00e9e puis compl\u00e9t\u00e9e afin d\u2019arriver au calcul de chocs voulu dans le cadre d\u2019un mod\u00e8le interne, et \u00e0 une analyse de sensibilit\u00e9s. En effet, l\u2019un des objectifs est de pouvoir d\u00e9finir des valeurs de chocs en fonction du secteur d\u2019activit\u00e9 d\u2019une entreprise, alors que la r\u00e9glementation actuelle ne tient pas compte du secteur d\u2019activit\u00e9 sous-jacent aux investissements en actions d\u2019une compagnie d\u2019assurance.<\/p>\n

    Pour cela, le rendement d\u2019un actif sera d\u00e9compos\u00e9 comme\u00a0:<\/p>\n

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    1. Un terme de rendement apport\u00e9 par l\u2019activit\u00e9 \u00e9conomique globale et un facteur d\u2019exposition au risque de march\u00e9.<\/li>\n
    2. Un terme d\u00e9fini comme le surplus de rendement des entreprises dont l\u2019activit\u00e9 est fortement carbon\u00e9e par rapport \u00e0 celles pour qui ce n\u2019est pas le cas et un facteur d\u2019exposition au risque de transition.<\/li>\n<\/ol>\n

      Le facteur de rendement climatique est construit \u00e0 l\u2019aide de donn\u00e9es climatiques se rapportant aux \u00e9missions CO2<\/sub> des entreprises, en utilisant la base de donn\u00e9es Thomson Reuters. Dans cette base sont pr\u00e9sents de nombreux indicateurs relatifs \u00e0 la granularit\u00e9 de l\u2019entreprise. Plusieurs de ces indicateurs sont \u00e9tudi\u00e9s, comme la note ESG portant sur le poste \u00ab\u00a0\u00e9missions\u00a0\u00bb (crit\u00e8res relatifs aux \u00e9missions de gaz \u00e0 effets de serre et investissement dans la compensation carbone) ou directement sur les \u00e9missions totales de CO2<\/sub> des entreprises. L\u2019\u00e9tude du facteur d\u2019exposition au risque de transition permet d\u2019obtenir une id\u00e9e de la part de risque carbone d\u2019une entreprise. En effet, plus ce facteur est \u00e9lev\u00e9, plus l\u2019entreprise est sujette au risque carbone. Dans le cas du facteur relatif, l\u2019objectif est de prendre position sur le risque en essayant de le r\u00e9duire. Un assureur pourra donc comparer des entreprises selon la valeur de ce facteur. Dans la suite des travaux, un regroupement par secteur est effectu\u00e9 selon la classification GICS\u00ae.<\/p>\n

      Une fois le mod\u00e8le calibr\u00e9, l\u2019objectif est de simuler des valeurs de chocs en projetant des rendements \u00e0 horizon 1 an au niveau sectoriel. L\u2019analyse des valeurs de chocs issues de cette m\u00e9thode confirme les observations faites sur le param\u00e8tre d\u2019exposition au risque carbone au cours du m\u00e9moire. L\u2019int\u00e9r\u00eat final est d\u2019effectuer une \u00e9tude de sensibilit\u00e9 des secteurs des actifs financiers au regard du risque de transition climatique. Le facteur de rendement climatique est une repr\u00e9sentation du risque de transition climatique. Dans un contexte de transition climatique, l\u2019incertitude sur ce facteur augmente. Cette augmentation se traduit par une hausse de la volatilit\u00e9 du facteur d\u2019exposition.<\/p>\n

      Pour une p\u00e9riode en r\u00e9gime classique (sans crise apparente, de 2010 \u00e0 2019), des secteurs comme celui de l\u2019\u00e9nergie enregistrent une hausse de leurs valeurs de chocs qui d\u00e9montre une sensibilit\u00e9 accrue au risque carbone. La variation du choc pour le secteur de l\u2019\u00e9nergie pour un sc\u00e9nario de volatilit\u00e9 doubl\u00e9e est de l\u2019ordre de 118 % pour les actifs du CAC 40 et de 76 % pour ceux du S&P 500. Dans le cas d\u2019une p\u00e9riode de crise (ann\u00e9e 2020 correspondant \u00e0 la crise COVID-19), les secteurs les plus sensibles au risque carbone dans le cas d\u2019un sc\u00e9nario de volatilit\u00e9 doubl\u00e9e sont le secteur des services collectifs avec une variation de 123,5 % pour le CAC 40, et celui de l\u2019\u00e9nergie pour le S&P 500 avec une variation de 100,8 %.<\/p>\n

      En conclusion \u00a0<\/strong><\/h3>\n

      Le changement climatique a \u00e9t\u00e9 pris en compte dans la mod\u00e9lisation des risques biom\u00e9triques et financiers en dressant une cartographie des risques li\u00e9s \u00e0 ces secteurs et en proposant des m\u00e9thodes int\u00e9grant des indicateurs climatiques. Sur la partie biom\u00e9trie, un mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 en tenant compte de variables climatiques. L\u2019int\u00e9gration de telles variables permet d\u2019obtenir un mod\u00e8le explicitant les taux de mortalit\u00e9 d\u2019une cause climatique pr\u00e9cise. Il se base sur une approche de Lee-Carter et a par la suite \u00e9t\u00e9 projet\u00e9 \u00e0 horizon 1 an afin de d\u00e9terminer une mesure de choc. Concernant la partie financi\u00e8re, plusieurs m\u00e9thodes de calculs de chocs ont \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9es. La m\u00e9thode r\u00e9glementaire aboutit \u00e0 des chocs plus \u00e9lev\u00e9s sur les indices environnementaux en supposant une forte hypoth\u00e8se de normalit\u00e9 des rendements. La m\u00e9thode de simulation du mod\u00e8le de Black & Scholes m\u00e8ne \u00e0 des valeurs de chocs plus faibles pour les indices environnementaux dans le cas d\u2019une p\u00e9riode stress\u00e9e (p\u00e9riode de la crise COVID-19) \u00e0 horizon 1 an. En d\u2019autres termes, les indices environnementaux seraient moins sensibles en p\u00e9riode stress\u00e9e qu\u2019en p\u00e9riode classique. Une troisi\u00e8me approche permet de consid\u00e9rer une toute nouvelle m\u00e9thode de calcul de chocs sectoriels int\u00e9grant le risque carbone. Elle permet d\u2019analyser la sensibilit\u00e9 des actifs au risque de transition climatique. Une analyse de sensibilit\u00e9 de la volatilit\u00e9 de cette derni\u00e8re d\u00e9montre des hausses significatives de certains secteurs comme ceux de l\u2019\u00e9nergie, des mat\u00e9riaux ou de la construction par rapport \u00e0 d\u2019autres peu sensibles au risque.<\/p>\n

      Des axes de recherches compl\u00e9mentaires restent envisageables afin de prolonger les \u00e9tudes faites dans ce m\u00e9moire comme l\u2019int\u00e9gration de scenarii climatiques (par exemple ceux du GIEC) pour obtenir des valeurs de chocs \u00e0 horizons plus lointains. Ces int\u00e9grations pourraient se faire sur les risques biom\u00e9triques (scenarii de temp\u00e9ratures par exemple) et sur les risques financiers (scenarii de projections carbone). Il serait \u00e9galement pertinent d\u2019agr\u00e9ger les diff\u00e9rents impacts calibr\u00e9s, en vue de l\u2019int\u00e9gration de ces derniers dans un outil de GSE (G\u00e9n\u00e9rateurs de Sc\u00e9narios \u00c9conomiques) par exemple, afin de d\u00e9terminer des scenarii \u00e9conomiques tenant compte du risque climatique.<\/p>\n

       <\/p>\n

      Mots-cl\u00e9s : Changement climatique – risque biom\u00e9triques – risques financiers – Lee-Carter – Black & Scholes –\u00a0 SCR – chocs \u00e0 1 an – investissements green et carbon\u00e9<\/em><\/p>\n

      * https:\/\/www.ensae.fr\/actualites\/remise-du-prix-du-meilleur-memoire-dactuariat-promotion-2021<\/span><\/em><\/a><\/p>\n

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      [1]<\/a> EIOPA\u00a0: European Insurance and Occupational Pensions Authority<\/em><\/p>\n

      [2]<\/a> R.D. Lee et L. Carter. \u201cModelling and forecasting the time series of US mortality<\/em>\u201d in: Journal of the American Statistical Association 87 (1992), p. 659-671.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Le prix 2022 du meilleur m\u00e9moire d\u2019actuariat d\u00e9cern\u00e9 par ENSAE Alumni* a \u00e9t\u00e9 remis le 3 octobre dernier \u00e0 Valentin\u00a0Germain pour son travail sur la\u00a0 \u00ab\u00a0Prise en compte du changement climatique dans la mod\u00e9lisation des risques biom\u00e9triques et financiers\u00a0\u00bb.\u00a0Valentin\u00a0a accept\u00e9 d\u2019en partager les principaux \u00e9l\u00e9ments dans l\u2019article de\u00a0variances.eu\u00a0que nous vous proposons aujourd\u2019hui. Bonne lecture, et […]<\/p>\n","protected":false},"author":434,"featured_media":7027,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[14,221],"tags":[],"class_list":["post-7026","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-actuariat","category-changement-climatique","et-has-post-format-content","et_post_format-et-post-format-standard"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/7026","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/434"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=7026"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/7026\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/7027"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=7026"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=7026"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/variances.eu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=7026"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}