Gestions de risque des garanties de pension de type Stable Value et Etude sur des problèmes de liquidité dans les produits dérivés

Risk management of Stable Value-type pension guarantees and study of liquidity problems in derivatives products

• Auteur / Autrice : Behzad Alimoradian
• Direction : Stéphane Loisel, Yahia Salhi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences Économiques et Gestion
• Date : Soutenance le 27/09/2023
• Etablissement(s) : Lyon 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences économiques et gestion (Lyon)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Sciences Actuarielle et Financière
• Jury : Président / Présidente : Frédéric Planchet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Stéphane Loisel, Yahia Salhi, Pauline Barrieu, Caroline Hillairet, Daniel Bauer
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Pauline Barrieu, Caroline Hillairet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Instruments dérivés (finances)

Techniques quantitatives de gestion

Gestion de trésorerie

Investissements -- Mathématiques

Mots clés libres

Fonds Stable Value

GIC synthétique

Modélisations des rachats

401(k)

Gestion actif-passif

Produits d'investissement garantis

Gestion quantitative du risque

Flux de trésorerie

Stable Value Fund

Synthetic GIC

Participants' Cash Flow Behavior

401(k)

Withdrawal Modelling

Asset-Liability Model

Quantitative Risk Management

Guaranteed Investment Products

Résumé

Cette thèse aborde les défis rencontrés dans les secteurs de la finance et de l’assurance, particulièrement dans les situations où les approches de modélisation standard sont inadéquates. Le premier sujet traite d'une garantie d'assurance largement présente dans l'industrie des pensions aux États-Unis: le contrat d'investissement garanti synthétique (GIC synthétique). L'objectif est de développer un modèle de gestion actif-passif. Pour le modèle actif, inspiré par la formule de duration et des rendements, nous proposons un modèle mathématique innovant et pertinent pour les fonds obligataires. Pour le modèle passif, nous analysons une base de données de flux de trésorerie, couvrant environ 80% du marché du GIC synthétique. Nous démontrons que ces flux présentent des tendances non monotones à moyen et long termes. Des facteurs internes à l'écosystème de l'employeur, comme la croissance de l'emploi, les options par défaut du plan 401(k) et l'introduction de nouvelles options d'investissement, ont une influence significative sur ces tendances. De plus, nous observons un comportement prédominant de "fuite vers la sécurité" lors des crises du marché mondial. Des retraits massifs résultant de problèmes de réputation ont également été identifiés dans les données historiques. Notre modèle de gestion actif-passif identifie deux scénarios principaux de risque: le scénario inflationniste et le scénario de pic de rendement avec réversion vers la moyenne. En outre, nous comparons les résultats de mesure de risque de notre modèle avec l'approche de scénario unique formulée par l'Association nationale des régulateurs d'assurance américains (NAIC). Nos résultats suggèrent que les provisions et les capitaux sous risque basés sur la formule réglementaire américaine sont presque toujours nuls ; cette incohérence met en évidence des limites potentielles des mesures réglementaires pour les assureurs américains. Le deuxième sujet concerne la couverture des produits dérivés sur le marché financier quand l'actif sous-jacent est illiquide et un problème moins étudié lié au rôle de l'information dans les marchés financiers. Nous examinons les implications de l'activité d'un grand trader ayant un impact significatif sur le marché. En adoptant le point de vue d'un autre trader qui est informé de la stratégie du grand trader, nous établissons, dans ce contexte, l'existence de mesures neutres à l'information, selon lesquelles l'actif actualisé est un processus de martingale. Nous développons ensuite une stratégie de couverture pour le grand trader qui prend en compte les coûts de transaction et l’information lié à ses propres activités de couverture, tout en atténuant le risque de manipulation du marché.

In this thesis, themes from the finance and insurance industries are explored, motivated by the observation of gaps in theoretical and practical models relating to certain aspects of these sectors. The primary theme explored is a specific guaranteed investment structure known as "stable value". Regulated by the U.S. Department of Treasury’s Internal Revenue Service, stable values cover more than 800 billion of dollars in assets within the U.S. retirement market. This thesis aims to develop a quantitative framework for Asset Liability Management (ALM) of a specific type of stable value guarantees known as the Synthetic GIC. On the asset side, a novel mathematical model for fixed-income funds, inspired by the duration and yield formula, is introduced. On the liability side, using unique cash flow data representing around 80% of the market, critical behavioral assumptions such as flight-to-safety during global market crises and the impact of the employer’s ecosystem, and participants’ herd behavior are investigated. The ALM model identifies two primary risk scenarios: the inflationary scenario and the yield spike scenario. Furthermore, we compare our model’s risk estimates with the single scenario approach by the National Association of Insurance Commissioners (NAIC), finding potential limitations inherent in these regulatory measures. The second theme addressed in this thesis concerns derivatives pricing theory under market impact. We examine the implications of a large trader’s activity and introduce an approach to study two concepts independently: the information and the transaction cost. We define an insider trader knowledgeable about the large trader’s activities and show that there exists a set of information-neutral probability measures, under which the discounted asset is a martingale process for this trader. We then propose a derivatives hedging policy for the large trader, with a focus on mitigating market manipulation.