Quantification de l'impact des risques climatiques sur le risque de crédit

Quantifying the impact of climate risks on credit risk

• Auteur / Autrice : Elisa Ndiaye
• Direction : Emmanuel Gobet
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Mathématiques appliquées
• Date : Inscription en doctorat le 15/07/2021
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques Hadamard
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CMAP - Centre de Mathématiques appliquées
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Mathématiques financières (X)

Mots clés

Mots clés libres

Stress Tests

Risque de Crédit

Risques Climatiques

Risque de Transition

Modélisation aléatoire

Analyse de Scénario

Stress Tests

Credit Risk

Climate Risks

Transition Risk

Random modeling

Scenario Analysis

Résumé

Depuis l'avènement de l'ère industrielle, les émissions anthropiques de gaz à effet de serre (GES) n'ont cessé d'augmenter. A mesure que l'effet de serre s'intensifie, le changement climatique se matérialise de manière croissante sous la forme de risques physiques (inondations, feux de forêts, températures extrêmes…) menaçant la stabilité et la pérennité des sociétés actuelles, mais aussi les vies humaines. Face à l'augmentation en fréquence et sévérité des dommages physiques, la pression sur les législateurs augmente, les incitant à prendre des mesures ayant pour effet de réduire considérablement les émissions de GES des activités humaines. Si les objectifs sont connus, les trajectoires possibles sont multiples, et nécessiteront toutes une transformation structurelle de l'économie, également appelée transition énergétique, non sans danger pour la sphère financière via différents canaux. L'ensemble de ces risques, aussi connus sous le nom de risque de transition, sont au cœur du travail de thèse. En effet, l'imminence du danger a suscité l'engagement des régulateurs bancaires sous forme de Stress-tests climatiques réglementaires dans le but de quantifier l'impact des risques climatiques sur les risques bancaires, en particulier le risque de crédit. L'ajout de cette dimension climatique constitue un défi en termes de modélisation, à la fois de par les constantes de temps en jeu, mais aussi les incertitudes technologiques, économiques, politiques portant sur les mesures de réduction des émissions de GES. Pour une banque telle que BNP Paribas, il s'agit d'être en mesure de projeter son portefeuille de prêts conditionnellement à, d'une part, des trajectoires prospectives de variables macro-économiques et financières, de prix de l'énergie, des matières premières et des émissions ; d'autre part, de probabilités d'occurrence et de sévérité des évènements climatiques extrêmes. Ce travail nécessite le développement d'un modèle de simulation des états financiers de contreparties conditionnée à un scénario climatique macro-économique, mais également une descente d'échelle de scénario afin de répondre à la granularité demandée, ce qui génèrera des incertitudes qui seront étudiées et quantifiées.

Since the industrial revolution, the human-made greenhouse gases (GHG) emissions have kept increasing. While the greenhouse effect gets stronger, climate change becomes more and more real, with a surge in physical risk (floods, wildfires, extreme temperatures ), threatening human lives and economies. Due to the higher frequency and severity of physical damages, the regulators ought to step in, taking up measures aimed at significantly reducing GHG emissions. Whereas the targets are disclosed, the number of possible pathways is endless, yet, they will all require a profound structural change of the economy, also known as energy transition, which poses risks for the financial world through different channels. These risks, commonly referred to as transition risks, are the main motivation for this dissertation. Indeed, the threat to the financial world led regulators to set up in place regulatory climate stress tests in order to quantify the impact of climate risks on financial risks, in particular credit risk. The addition of this climate dimension creates new modelling challenges. Banks are now required to be able to project their credit portfolio conditionally upon macro-economic variables trajectory such as GDP or GHG emissions on the one hand, and upon probabilities of climate events of different severity on the other hand. This demands a micro-economic simulation of counterparties' financials, conditional to a macro-economic climate scenario, but also a downscaling of the scenario in order to meet the granularity used, which will generate uncertainty that will also be quantified.