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Rapport de stage jibin Lin

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Rapport de stage M2 MoSEF - chargé d'études statistiques en assurance chez ACPR

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Rapport de stage jibin Lin

  1. 1. 1 Rapport de stage Master 2 Pro Modélisation Statistique, économique & financière (MOSEF) – Année 2015-2016 Sur le thème de la Solvabilité II en assurance. Stage de fin d’étude du 14 Mars au 13 septembre 2016 Enseignant référent : Madame Rania KAFFEL Maître de stage : Monsieur Alexandre LEBRERE Réalisé par Jibin LIN
  2. 2. 2 Remerciements............................................................................................................................ 3 Introduction................................................................................................................................. 4 1. présentation de l’organisme d’accueil ....................................................................................... 5 1.1. L’Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution............................................................ 5 1.2. La direction des études et le service des études statistiques ............................................ 5 2. Les données utilisées ................................................................................................................ 6 2.1. Le suivi de la récolte des données en solvabilité I des assurances...................................... 7 2.2. Utilisation d’une filtration pour déterminer le périmètre d’étude : Le « Proforma » ...... 10 3. Correspondance entre Solvabilité I et Solvabilité II ................................................................. 11 3.1. Construction de reporting des données individuelles et des données agrégées en solvabilité II............................................................................................................................... 11 3.2. La correspondance entre les éléments du bilan entre 2014 et 2015 suivant 2 versions de Template d’EIOPA..................................................................................................................... 13 3.2.1. Analyse de la cohérence des données............................................................................ 13 3.2.2. Vérification des données consolidées : l’état S.02.01.02.01 « Balance Sheet » et S.06.02.04.01 « List of asset » .................................................................................................. 16 3.3. Différence de concept entre Solvabilité I et Solvabilité II ................................................. 17 4. Analyses & synthèses & Présentation en PPT au collège de supervision ................................... 23 4.1. Analyses & synthèses ........................................................................................................ 23 4.1.1. Méthodes d’évaluation du SCR (Solvency Capital Requirement)................................... 23 4.1.2. Comparaison au sein de la solvabilité II : entre les différents éléments constitutifs..... 25 4.2. Présentation en PPT au collège : « la situation des principaux groupes d’assurance à partir des premières données solvabilité II »........................................................................... 30 5. Les missions périphériques ..................................................................................................... 32 5.1. Correspondance entre LOB « Line of Business » et catégorie comptable :...................... 32 5.2. Note de synthèse sur les LPS-LE en France (tableaux + graphiques +notes) .................... 33 Conclusion ................................................................................................................................. 37 Bilan du stage............................................................................................................................. 38 Bibliographie.............................................................................................................................. 39 Annexe 1 – Automatisation du programme SAS : la comparaison entre la structure du bilan sous solvabilité I et sous solvabilité II........................................................................................................... 40 Annexe 2 – Participation à une conférence téléphonique « Check des chiffres » ............................... 50 Annexe 3 – SCR Formule standard : présentation et calcul................................................................ 52
  3. 3. 3 Remerciements Je tiens tout d’abord à remercier mon tuteur de stage, Alexandre LEBRERE, pour sa disponibilité tout au long de ces six mois de stage, sa patience et sa pédagogie. Je tiens également à remercier l'ensemble de l'équipe ETUDSTAT et les agents avec qui j’ai collaboré et qui a eu la gentillesse de m’intégrer et me guider tout au long de mon stage. Enfin, je souhaite remercier Madame Rania KAFFEL, professeur et responsable du M2P MOSEF, qui a été mon tuteur pédagogique ainsi que l’ensemble du corps professoral du M2P MOSEF de l’Université Paris 1 Panthéon–Sorbonne, pour sa disponibilité lorsque j’avais des questions. Dans ce rapport il n’y aura pas de données individuelles du fait des règles de confidentialité des données, seul l’ordre de grandeurs en pourcentage des données agrégées pour illustrer les propos évoqués.
  4. 4. 4 Introduction Durant la période du 14 mars 2015 au 13 septembre 2016 j’ai effectué un stage au sein de l’Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution (ACPR), dont le siège se situe au 61, rue Taitbout dans le 9ème arrondissement de Paris. L’ACPR est une autorité administrative indépendante adossée à la Banque de France, qui surveille l’activité des banques et des assurances en France. C’est au sein du service de la Direction des Études que j’ai effectué mon stage, j’étais chargé de réaliser des travaux d’analyse sur les données en assurance, au sein du service des études statistiques (ETUDSTAT). Avec l’application du nouveau régime prudentiel de solvabilité en assurance : la solvabilité II depuis le 1er janvier 2016. Nombreuses études sur ce nouveau régime dont « Analyses & Synthèses » font partie des priorités de l’ACPR. Des exercices de préparation à solvabilité II ont été faits durant les années antérieures, il s’agît de la première année où les organismes d’assurance doivent remettre leurs remises sous les règles de solvabilité II. Une de mes principales missions pour ce stage, est de réaliser ce rapport de « Analyses & Synthèses » sur les données de Solvabilité II, sous la supervision d’Alexandre LEBRERE, économiste- statisticien et responsable du pôle assurance chargé de la production de cette publication « Analyses & Synthèses ». Les organismes d’assurance respectent-ils bien les règles de Solvabilité II ? Quelles sont les difficultés pour certains d’entre eux à respecter ces nouvelles règles? Quelles sont les correspondances possibles entre ces deux régimes? Existe-il des axes d’amélioration possible? Les mesures de transition entre SI et SII sont-elles suffisantes ? Telles ont été les questions auxquelles que nous avons été confronté face à ce passage radicale d’une vision comptable (valeur comptable) à une vision prudentiel (valeur de marché), nous essayons d’apporter quelques réponses à ces problèmes dans ce rapport.
  5. 5. 5 1. présentation de l’organisme d’accueil 1.1. L’Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution L’Autorité de contrôle prudentiel et de résolution (ACPR) est une Autorité administrative indépendante adossée à la Banque de France et aux services compétents de l’État et qui veille à la supervision et à la résolution des instances internationales et européennes de la banque et de l’assurance et à la préservation de la stabilité du système financier et à la protection des clients, assurés, adhérents et bénéficiaires des personnes soumises à son contrôle. L’Autorité est dotée de plusieurs instances décisionnelles qui l’aident dans la réalisation de ses différentes missions à savoir : le collège de supervision, le collège de résolution, la commission des sanctions et sur l’appréciation de plusieurs commissions consultatives, d’un comité d’audit, d’un comité scientifique et de services opérationnels qui sont réunis au sein du secrétariat général composé de plus de 1000 agents. 1.2. La direction des études et le service des études statistiques La Direction des Études est chargée de réaliser des travaux d’analyse sur les risques pesant sur les secteurs de la banque et de l’assurance, d’éclairer les principaux enjeux économiques et financiers concernant ces derniers, et de contribuer à la consolidation de la position de l’ACPR au niveau national et international. Plus concrètement, la direction des études est chargée de produire des travaux opérationnels dans une perspective de court terme (notes, données chiffrées, tableaux de bord), des études à moyen terme (études d’impact de nouvelle réglementations, stress test, etc.) et des travaux de recherche de plus long terme tels que le rapport annuel de l’autorité. La direction des études est composée de trois services : le service des études actuarielles et simulation, le service analyse transversales des risques et le service des études statistiques. J’ai été rattaché au service des statistiques, une équipe d’envergure humaine comportant pour sa partie statistiques une douzaine d’économistes qui réalise des études, coordonne et prépare les discours et interventions du Président, du Vice-président et du
  6. 6. 6 Secrétaire général de l’Autorité. Il gère les séries statistiques son pôle documentation assure la veille et la gestion documentaire pour l’ensemble des services du Secrétariat Général de l’ACPR. 2. Les données utilisées Chaque année, les sociétés d’assurance sont tenues de remplir des dossiers et de les envoyer à l’ACPR (données différenciées en « solo » (=données sociales individuelles), « groupes » (=données consolidées), en trimestrielles et/ou en annuelles). Les dossiers concernant le Solvabilité I, sont remis sous la forme d’un classeur Excel, permet de collecter des informations détaillées : renseignements généraux, documents comptables, états statistiques, et états spécifique. Chaque type d’assurance dispose d’un dossier de remise présenter de la même manière à quelques exceptions près, cela facilite l’importation de ces données dans la base SAS. En effet, cette homogénéité des dossiers par type2 d’assurance, permet d’avoir une combinaison entre les noms de l’onglet, le numéro de ligne, et le numéro de colonne pour chaque assurance de même type. Par exemple, pour l’ensemble des entités d’assurance qui ont potentiellement des activités en « vie », le total actif correspondant à l’onglet « BILAV », ligne 50 et la colonne 3 (colonne 6 pour l’année qui le précède) ; tandis que pour les assurances « non vie », l’onglet correspondant est « BILA ». En ce qui concerne les données en Solvabilité II, les données sont remises sous forme de fichier XBRL, qui présente certaines avantages par rapport aux fichiers d’Excel : la qualité des données rapportées par l’absence de ré-encodage ; la facilité des échange au format électronique, ainsi que leur analyse et leur traitement, puisque cela permet d’unifier les remises de chaque types d’assurance. La correspondance par rapport au fichier d’Excel, on a par exemple pour le fichier XBRL, le CD_ongletXBRL (« S.02.01.02 » pour « Balance Sheet » = bilan prudentiel actif/passif) équivalent à Onglets ( « BILA » et « BILP » = Bilan comptable actif/passif), où Yordinate équivaut à Ligne, et Xordinate correspondant à Colonne. 2 On peut distinguer cinq type de sociétés d’assurance : vie et mixte, non-vie, mutuelles, institutions de prévoyances et réassurances.
  7. 7. 7 Données de Solva II : Données de Solva I : 2.1. Le suivi de la récolte des données en solvabilité I des assurances Il existe une date limite pour les remises des assurances aussi bien en « solo » qu’en « groupe », pour cela il y a un système pour lequel on vérifie si l’ensemble des données sont arrivé dans les temps. Dans le cas contraire, il faut donc le signaler auprès des contrôleurs,
  8. 8. 8 pour récupérer les remises dans les meilleurs délais. Cette vérification est systématique, mais en l’absence de réaction des organismes les problèmes sont signalés au fur et à mesure, selon les besoins des données par tel ou tel autre service. Une fois les données reçues, il existe plusieurs étapes de validation (des vérifications en amont sur les remises des assurances, puis importer les données depuis les fichiers XBRL des remises dans la base SAS, dans un premier temps en base « recette » , puis en base « intégration » et enfin dans la base « Production ») avant que les données soient utilisables pour des productions de publication aussi bien interne qu’externe. Au sein de la direction des études statistiques, un programme SAS a été mise en place pour des vérifications des données reçues, nous avons amélioré cet outil de vérification de façon à automatiser les tâches pour récupérer les nouvelles remises reçues, chaque lancement de ce programme permet d’actualiser un fichier de sortie contenant l’ensemble des données reçus depuis l’ouverture de la base. Ce programme permet d’une part, de sortir le total bilan individuel de l’année N et N-1, le total encours collecté, ainsi que le nombre de dossier annuel collectés, etc. Voici un extrait de code qui définit la date du jour pour la mise à jour des données : options mprint; %macro remise(annee=); /*ex: annee=2015 */ %let donnees_new=lsolva1.assurance_&annee._libre; %put &donnees_new.; %let donnees_old=lsolva1.assurance_%eval(&annee-1)_libre; %let an_new=%substr(&donnees_new,21,2); %let an_old=%substr(&donnees_old,21,2); /*recuperer la date du systeme*/ %let jour=%sysfunc(putn(%sysfunc(inputn(&sysdate,date7.)),yymmdd10.)); %let jour=%substr(&jour,1,4)%substr(&jour,6,2)%substr(&jour,9,2); (…) %mend remise; %remise(annee=2015);
  9. 9. 9 Voici les résultats obtenus qui montre l’évolution des remises sur la période considérée : Source : ACPR Source : ACPR Nous avons constaté que les entités d’assurance ont dans la plupart des cas, dû mal à fournir des remises dans les temps, des relances se font de façon réguliers pour essayer d’obtenir ces remises au plus vite. Malgré ces contraintes, nous avons pu récupérer l’ensemble des données nécessaires et les utiliser dans les temps pour produire les différents rapports de publication.
  10. 10. 10 2.2. Utilisation d’une filtration pour déterminer le périmètre d’étude : Le « Proforma » La variable « proforma »était déjà utilisée auparavant dans le service, nous avons mis aux points quelques améliorations sur cette variable. Cette variable permet de déterminer le périmètre de l’ensemble des assurances étudiées pour l’année concernée. Il s’agit d’une variable qui va permettre à l’utilisateur de fixer des paramètres sur lesquels il veut exécuter les programmes. D’une part, on pourra définir la population sur l’année étudiée, ou d’exclure certaines entités d’assurance, qui ne sont plus actives (fusion, acquisition, substitution pour les mutuelles …) ; D’autre part, on peut aussi fixer les une période sur laquelle qu’on aimerait travailler en spécifiant la date du début, ainsi que la date de la fin. L’extrait de code sur le « proforma » : %let debut=2010;/*veuillez saisir une date de début d'analyse*/ %let fin=2015;/*veuillez saisir une date de fin d'analyse*/ %let proforma=oui;/*oui si vous souhaitez appliquer le filtre proforma pour l'avant dernière année. toute autre valeur rentrée entraînera la non application du filtre*/ %let proforma2014=(332523117 343596482); %let proforma2013=(4020279); %let proforma2012=(4020218,5020046,4021085,315191015,5021108,4020221,431993633); %let j=%eval(&FIN.-1); (…) /*- génération du proformat pour l’avant dernière année-*/ %if &proforma=oui and &i.>2013 %then %do; %if &i=%eval(&fin-1) %then %do; %put "on applique le filtre sur &i."; DATA sante_&ANNEE. ; SET sante_&ANNEE. ; where matric not in &&proforma&j.;
  11. 11. 11 RUN ; %end; %end; %else %do; %put "on n'applique pas le filtre sur &i."; %end; /**** Fin de la population proforma 2014*/ Remarques : Il faut souligner que lorsqu’il y a des changements de statut, active ou inactive, fusion-acquisition, substitution… il faudrait vérifier quelles sont les causes, en effet, il sera moins problématique d’avoir affaire à une substitution puisque au niveau agrégé, cela n’impacte pas les résultats qu’à une sortie du territoire français, qui pourra poser des problèmes lorsqu’on compare l’évolution suivant les années. Dans ce cas, il faut donc définir un même périmètre, i.e. les mêmes entités d’assurances sur les années à comparer. D’où l’importance de filtration par « proforma ». 3. Correspondance entre Solvabilité I et Solvabilité II 3.1. Construction de reporting des données individuelles et des données agrégées en solvabilité II La Réglementation Solvabilité II repose sur 3 grandes piliers : - exigences quantitative, renforcement de la gouvernance et ORSA et reporting & information du public. Elle est considérée comme une adaptation nécessaire face aux contextes : économique ( intégration croissante finance/assurance avec titrisation, catégorie bonds…, besoin de transparence et responsabilisation, mondialisation et intégration transsectorielle forte,…) technique( informatique, analyse des risques et modèle internes) , prudentiel du fait de l’insuffisance de Solvabilité I ( ne pas prendre en compte de la diversité des risques) , arbitrage réglementaire entre secteurs financiers, peu de différenciation par branche d’activité, absence d’inclusion des risques associés aux placements : actions, obligations, OPC,…). Étant donné que Solvabilité II est un nouveau régime prudentiel, puisque jusqu’à présent ce sont des exercices sur les remises de Solvabilité I sous les règles de Solvabilité II
  12. 12. 12 qu’on utilisait pour voir les impacts de ce régime prudentiel sur les entités d’assurance ; cette année sur les données 2015, une version de rapport d’une qualité exigée est demandée, d’où une meilleure précision sur les données s’impose. En mettant en place un système qui permet de générer les données suivant les besoins aussi bien interne qu’externe est nécessaire. L’objectif ici étant de pouvoir faire des vérifications lorsqu’il y a des incohérences au niveau agrégé dans les états de bilan, de signaler les éventuelles erreurs concernant les données, de préparer les données agrégées pour les productions demandées,… Les tâches à réaliser sont détaillées ci-dessous : Dans un premier temps, en utilisant la version du fichier EIOPA (version 1.52b) pour l’année 2014, coder de façon à automatiser l’ensemble des tâches pour générer les données depuis la base SAS ; D’une part, les exporté sur un fichier d’Excel, à l’aide des tableaux croisés dynamiques (TCD) pour pouvoir étudier de plus près des cas individuels ; Et d’autres part, générer directement depuis SAS une version agrégé pour vérifier s’il n’y a pas d’erreur, ou pour une utilisation diverse ( demande interne , publication, etc) ; Par la suite, nous avons optimisé en automatisant le programme qui permet de générer ces données depuis la base selon l’année d’étude souhaitée. Nous avons extrait les données qui nous intéressent depuis la base collectée pour l’année voulue, en traitant dans un premier temps, sous SAS avec des procédures simples telles que « proc summary, proc transpose, proc freq, proc sql… » pour une année choisie, puis en automatisant à l’aide d’une macro associé à l’année (ci-dessous). Dans les sections suivantes, la plupart des extractions ainsi que le traitement des données ne demande pas un codage très différent de celui-ci. %macro solva2 ( annee= ); data Balance_sheet_&annee.; set psolva2.BASE_COLLECTE_S2_&annee. (keep=siren Nom CD_reportXBRL XOrdinate Yordinate row_label column_label valeur where=(CD_reportXBRL = "S.02.01.03.01" and XOrdinate = "C0010")); run; /*-------------Balance sheet S.02.01.03.01 Agrégé ----------*/ proc summary data=Balance_sheet_&annee. nway; class Yordinate row_label ; var Valeur ; output out= Balance_sheet_&annee._F (drop= _TYPE_ _FREQ_) sum(valeur)= Montant; run;
  13. 13. 13 (...) /*----------------- S.25.01.03.01 agrégé --------------------*/ proc sort data= SCR_S_25_01_03_01_&annee._F; by Yordinate ; run; proc transpose data=SCR_S_25_01_03_01_&annee._F out = SCR_S_25_01_03_01_&annee._F_trans ( drop= _NAME_); id Xordinate column_label; var Montant; by Yordinate row_label; run; %mend; %solva2 (annee=2015); Données solo 2014 : quelques principaux lignes du bilan en solvabilité II (en milliards d’euros) : Source : données « solo » agrégées 2014 3.2. La correspondance entre les éléments du bilan entre 2014 et 2015 suivant 2 versions de Template d’EIOPA 3.2.1. Analyse de la cohérence des données Entre l’exercice de préparation de 2014 et l’année 2015, il y a un changement de la version des Template de l’EIOPA, il faut donc mettre à jour les tables (passage de la version 1.52b à la version 2.0.1) : On constate des changements dans la structure des remises (ajouts/suppressions des états/onglets, …), ou simplement des changements de coordonnées dans la base SASApp selon les axes, les noms des variables, ainsi que des ajouts de certaines variables. L’objectif est de pouvoir par la suite, comparer les données des années antérieures à l’année en cours. Nombre de valeur C0010 Yordinate row_label Solvency II value R0070 Assets / Investments (other than assets held for index-linked and unit-linked funds) 500 R0220 Assets / Assets held for index-linked and unit-linked funds 215 R0500 Assets / Total assets 501 R0510 Liabilities / Technical provisions ? non-life 448 R0520 Liabilities / Technical provisions ? non-life / Technical provisions ? non-life (excluding health) 268 R0560 Liabilities / Technical provisions ? non-life / Technical provisions - health (similar to non-life) 412 R0610 Liabilities / Technical provisions - life (excluding index-linked and unit-linked) / Technical provisions - health (similar to life) 274 R0650 Liabilities / Technical provisions - life (excluding index-linked and unit-linked) / Technical provisions ? life (excluding health and index-linked and unit-linked)341 R0690 Liabilities / Technical provisions ? index-linked and unit-linked 236 R0900 Liabilities / Total liabilities 501
  14. 14. 14 Nous avons donc vérifié l’ensemble des onglets des 2 versions de Template de l’EIOPA, pour faire une comparaison des différents onglets, entre les éléments de chaque onglet, d’indiquer les différences en mettant des remarques, par exemple si les positions des états changent d’une version à l’autre ; Ensuite, nous avons procédé à une vérification dans la base SAS, si les données sont dans les emplacements correspondants, il n’y avait eu que quelques soucis mineurs et qui ont été corrigés. Un aperçu entre les 2 versions de Template de l’EIOPA : Source : Template EIOPA version 1.52.b et 2.0.1 Après avoir vérifié et fait correspondre les différences entre les 2 versions de Template, nous nous intéressons le détail des données, notamment entre les 2 régimes de solvabilité(Solva). Dans un premier temps, nous met l’accent sur le lien entre les différents grandes lignes des 2 versions de la réglementation ; pour voir ce qui est comparables ; Analyser s’il n’y a pas d’incohérence dans les données (problèmes liés aux unités, erreur dans la remise, décalage des lignes, etc.) Des méthodes simples mais efficace sont de faire le rapport des variables sous Solvabilité I et sous solvabilité II, tel que Placement_S1/placement_S2, Total_actif_S1/total_actif_S2,… ainsi que le rapport d’une variable d’une année sur l’autre Placement_S1_2015/ Placement_S1_2014, …: ; lorsqu’il y a des incohérences, il faut creuser plus dans les données, des recherches plus détaillées sur la partie problématique seront faites avec les données disponibles, s’il se trouve que le problème ne peut pas être résolu avec les informations disponibles, il faut alors contacter les brigades des contrôleurs en assurance , qui au sein du service de la « direction du contrôle des assurances », suivent de près les dossiers de remise des entités d’assurance.
  15. 15. 15 Voici un des exemples d’erreurs type sur les remises (les noms des groupes ont été remplacés pour des raisons de confidentialité) : Source : données « solo » agrégées 2015 : sous solvabilité I et sous solvabilité II Nous avons ici des organismes d’assurances qui ont remis des données avec erreur d’unité( unité en euros en Solva II au lieu de K euros) , c’est notamment le cas des 4 premiers assurances de la liste ainsi que la dernière de la liste ; Tandis que pour les 2 autres qui ont un ratio des placement S1/S2 beaucoup trop important, après vérification, il se trouve qu’ils ont des dispositifs, qui ont été mise en place pour accueillir l’arrivée du Solvabilité II( ex : retiré certains placements pour mettre ailleurs). Pour X les participations dans les entreprises liées sont nulles en Solva II tandis qu’en Solva I, il s’agit d’une très grosse part de leur bilan, une autre hypothèse évoquée, ce serait que comme X est une grosse structure, cela pourrait juste être un transfert des flux internes. Pour Y cela vient du fait qu’en Solva I, les «dépôts auprès des cédantes » font partie des placements, tandis qu’en Solva II, on individualise ces « dépôts auprès des cédantes ». Le cas de Z est un autre problème, puisque ses provisions techniques non vie sont négatifs dans la remise Solva II, tandis que sous Solva I, on a un montant positif, pas d’explication plausible avec les données disponibles, il a fallu contacter la brigade pour éclaircir la dessus. Au niveau agrégé, il n’y aurait pas de problème puis que ce ne sont pas des parts qui disparaissent, mais lorsqu’on se focalise sur certains segments, ces variations peuvent être problématiques, et fausser les indicateurs étudiés. Nous avons la possibilité de vérifier s’il s’agit d’une problème de transfert de données, en allant sur le site Système Unifié de Rapport Financier (SURFI) de la Banque de France, où on peut trouver l’ensemble des données sous Solvabilité II des entités d’assurance ; il s’agit d’une option de vérification lorsqu’on trouve des anomalies dans les remises au niveau individuel. En ce qui concerne les données en solvabilité I, nous pouvons les vérifier via l’intranet-oc (contrôle – recherche des organismes). Matricule Nom siren perimetre SOLO_DAY1 Placement S1/S2 Provision Technique S1/S2 1030095 A 330220419 VM_ 1 92194% 104678% 315062687 B 315062687 MUT 1 100607% 118018% 391399227 C 391399227 MUT 1 70520% 87616% 4040461 D 312786163 NV_ 1 93158% 129973% 6021206 X 382231801 REA 1 180753% 6021225 Y 410368757 REA 1 19303% 87% 775659923 Z 775659923 MUT 1 106% -1579% 784718207 E 784718207 MUT 1 81918% 111928%
  16. 16. 16 On remarque tout de même qu’il y a quand même des variations dans les ratios calculés, cela vient du fait que l’un est en valeur comptable, tandis que l’autre est en valeur de marché, ceci est acceptable si cette variation n’est pas très élevée, dans le cas contraire, il faut vérifier en détail les composantes disponibles de ce dernier, et signaler s’il y a des soucis importants à la brigade de contrôle. Dans l’ensemble, les organismes d’assurance remettent leurs remises validant les critères de solvabilité II, seules quelques entités ont mal rempli leurs fiches du fait des erreurs opérationnelles (problème d’unité, manque de données, …). 3.2.2. Vérification des données consolidées : l’état S.02.01.02.01 « Balance Sheet » et S.06.02.04.01 « List of assets » : L’initiative de cette vérification est le constat d’une anomalie pour la remise d’ un organisme, dans lequel cas, on n’arrivait pas à faire correspondre ces états, qui pourtant devrait l’être. Après vérification des remises, à part le ce groupe qui a un montant total des actifs détenus dans l’onglet S.06.02.04 ( listes des actifs détenus) supérieurs de 21% par rapport à son total bilan d’actif. Après vérification, nous avons constaté qu’il y avait des doublons de valeur en titre dans la liste des titres de l’onglet S.06.02.04. Le problème vient du fait que cet organisme a énormément d’entités à l’étranger, chacune remettrait ses propres données, cela aurait comptabilisé plusieurs fois en consolidant l’ensemble des données. Les groupes les plus importants en termes de total actif ont des remises qui correspondent plus ou moins dans les 2 onglets « balance sheet » ( S.02.01.02 ) et « list of assets » ( S.06.02.04). Cependant, pour les autres groupes, il y a une différence de répartition constatée, notamment pour les actions détenues entre S02 et S06 ; En effet, la correspondance pour le placement en action entre S02 et S06 ne se fait pas systématiquement, souvent on constate qu’une partie des actions est classée dans les biens immobiliers, ou en « détentions dans d’autres entreprises, y compris participations ». D’autres groupes dont le total actif d’une taille moins importante, sont dans la même situation, i.e. le total des placements se corresponde bien, tandis qu’il y a des problèmes liés à la répartition comme annoncée plus haut. Enfin, on a d’autres cas, qui ont un total de placement qui ne se correspondent pas
  17. 17. 17 entre les 2 onglets, une demande de vérification est envoyée aux contrôleurs afin de qu’ils puissent contacter les groupes concernés pour cerner ces problèmes. 3.3. Différence de concept entre Solvabilité I et Solvabilité II Nous avons 2 concepts très différents entre la solvabilité I et la solvabilité II : Sous solvabilité I, les montants (tels que des placements, tels que actions, obligations, OPCVM,…) sont en valeur comptable, il existe une exigence de couverture des engagements réglementés par les actifs admissibles à cette couverture (écrêtement des expositions trop importante sur certains types d’actifs ou sur certains émetteurs), ainsi qu’une exigence de liquidité de sûreté et de rentabilité traduite dans la liste des actifs admissibles établie dans les codes réglementaires ; Tandis que sous solvabilité II, les montants sont en valeur de marché, i.e. c’est au prix de la valeur de l’objet si nous le vendons sur le marché ; l’exigence de couverture prend en compte les chocs sur les placements, notamment dans le calcul du SCR avec un module marché spécifique aux placements, et face à l’exigence de liquidité de sûreté de Solva I, nous avons une exigence de gestion des investissements en « personne prudente » ( art. 132 de la directive 2009/138/CE : « les entreprises d’assurance n’investissent que dans des actifs et instruments présentant des risques qu’elles peuvent identifier, mesurer, suivre, gérer contrôler et déclarer de manière adéquate ainsi que prendre en compte de manière appropriée dans l’évaluation de leur besoin global de solvabilité ») Les principaux composants : En actif : essentiel des flux sont dans les placements, notamment en action et en obligation, sauf quelques cas très particuliers, tels que les sous entités d’une entité mère, ou des réassureurs, qui mettent une grande partie de leur actif en dépôt, ou en cash. Placements S1 et S2 : En Solva I, au niveau du bilan actif « BILA » ou « BILAV », nous avons peu de précisions sur les différents type de placement, il aurait fallu chercher dans d’autres onglets selon le type d’assurance « N3122 » pour les mutuelles , « N3B1 » et « N3B2 » si c’est une
  18. 18. 18 institut de prévoyance, et « N3BJ » pour tout le reste, à cela s’ajoute le fait que les emplacements ne sont pas identique d’un onglet à l’autre, tandis qu’en S2, ces placements sont clairement identifier dans le bilan « S.02.01.02.01 ». Pour pouvoir comparer entre elles, nous avons, dans un premier temps, fait correspondre les différents lignes selon le type d’assurance sous SAS, traiter ces données pour le stocker dans un seul fichier, d’associer au bilan pour pouvoir comparer si cela correspond bien aux chiffre agrégé dans le bilan ; Cette tâche n’a pas été très difficile à faire mais demande du temps et de la rigueur, déterminer ensuite les emplacements selon chaque type de remise, écrire les programmes SAS associés, vérifier la cohérence des données obtenues, … une fois que tout cela soit fait, nous comparons ces données de Solva I ajouté des Plus-Moins-Value-Latente (PMVL: valeur de réalisation – valeur nette présent dans les onglets « N3BJ »… ) qui sont extraites puis calculées, aux données prudentielle de Solva II. (Quelques résultats sont présentés dans la partie sur le rapport « Analyses & Synthèses ».) Au passif : Ce sont les provisions techniques ( PT) qui dominent au passif, ces PT sont répartis en « vie » « non vie » , en solva I, les PT « vie » et « non vie » se distinguent en plusieurs catégories, telles que provisions pour primes non acquises1 (non vie), provision pour sinistre « vie », provision pour sinistre « non vie », etc… ; Et pour la solva II, une nouvelle définition a été mis en place pour les PT, ces derniers se composent désormais d’une part importante qu’ on nomme « Best Estimate » ou BE ( meilleure estimation en français) , et d’une part moins importante de « Risk Margin » ( Marge de risque MR ) (voir tableau ci-dessous) : où le BE correspondant à la valeur actuelle attendue des flux de trésorerie futurs (= Primes – prestations – frais ), et MR correspond à 6% de la valeur actuelle des SCR annuels projetés sur la durée de vie des engagements. 1 • La provision pour primes non acquises est destinée à constater la part des primes émises et des primes restant à émettre se rapportant à la période comprise entre la date de l'inventaire et la date de la prochaine échéance de prime ou, à défaut, du terme du contrat.
  19. 19. 19 Provision technique : Pour comparer, comme pour les placements, nous avons rassemblé l’ensemble des PT vie et non vie sous les 2 régimes. Nos calculs montrent des résultats satisfaisants, les écarts ne sont pas élevés et correspondant bien à nos attentes. Les Fonds Propres (FP) : il y a une grande distinction entre Solva I et Solva II, la comparaison n’est pas possible du fait de la structure totalement différente, nous avons utilisé plusieurs méthodes de calculs, les résultats ne semblent pas plausibles, de très gros écarts ont été constatés. Il faut revenir à leur définition pour comprendre le problème. En Solva I, il s’agit de la partie capitale propre, qui est composé des capitaux, prime liées au capital social, écart de réévaluation, autres réserves, report à nouveau et résultats de l’exercice ; tandis qu’en Solva II, nous avons les FP qui se décomposent en FP de base et FP auxiliaires ; dans le FP de base, une partie provient des excès d’actif sur le passif qu’on appelle ici l’ « Actif Net », à l’intérieur nous avons différentes composantes (voir graphe ci- dessous). D’autre part, nous pouvons distinguer la qualité des titres selon 4 classements : Tier 1, Tier 2 et Tier 3, et le Tier 1 restreint. Ce dernier est une clause transitoire relative aux droits acquis ( règle du « grandfathering ») , c’est-à-dire, que cet catégorie disparaitra après les années de transition des deux régimes. Les fonds propres de Tier 1 sont largement majoritaires dans l’ensemble des organismes, ce sont les fonds propres de meilleure qualité, ensuite ce sont les Tier 2 qui sont de bonnes qualités, et enfin les Tier 3. Nous rappelons également que certaines compagnies disposent le droit d’avoir les titres considérés comme bonne qualité seulement sous les exigences de solva I, les FP de Tier 1 restreint, c’est une clause transitoire relative aux droits acquis ; d’autre part, des accords de transition peut être données pour certaines compagnies pour des raisons propres à l’entreprise ( telle qu’une réduction de PT pour le groupe de Generali ). Il semblerait que ces mesures fonctionnent plutôt bien au vu des données satisfaisantes. À cela s’ajoute, une notion nouvelle est introduite : la « réserve de réconciliation » qui permet de faire l’articulation entre l’ « actif net » porté au bilan et les fonds propres, c’est-à- dire, qu’elle est calculée comme une différence entre l’ « actif net » et différents éléments de fonds propres de bases : action détenues en propre, dividendes prévus, et autres éléments de fonds propres de base.
  20. 20. 20 Dans ce contexte, nous nous demandons si cette variable est- vraiment pertinente, puisque l’actif net est l’excès de l’actif sur le passif, ce qui signifie que d’une année sur l’autre, la sensibilité de cette variable peut être importante, d’autant plus qu’elle constitue une très importante part pour l’ensemble des assurances, notamment pour les mutuelles (représente la quasi la totalité des fonds propres). Nous ne sommes pas convaincus qu’avec une telle différence de structure, il nous est possible de l’interpréter. En effet, il y a des états qu’il n’est pas possible de comparer selon l’interface ainsi faite. Si on souhaite connaitre plus en détails, il faut décomposer l’ensemble des sous-états de ces fonds propres, des échanges avec d’autres services sur ce sujet est nécessaire, cela demande beaucoup trop de temps et de ressources. Nous rappelons qu’il s’agit de la première année d’application du régime Solvabilité II, des améliorations seront faites dans les prochaines années, notamment avec l’instauration d’une base avec les détails des différents placements tels que les OPCVM pourrait être plus facile d’accès et moins couteux ; À cela s’ajoute, parmi ceux que nous n’avons pas pu identifier, il y a les « comptes de régularisation » en actif et au passif en Solva I, que l’on ne retrouve pas en Solva II.
  21. 21. 21 Source : ACPR, note interne
  22. 22. 22 Source : ACPR, note interne Les FP et la part des réserves de réconciliation : La part des réserves de réconciliation constitue en moyenne 65% du FP de base. Source : Données « solo » agrégé 2015
  23. 23. 23 4. Analyses & synthèses & Présentation en PPT au collège de supervision 4.1. Analyses & synthèses Un des principaux enjeux cette année pour la partie assurance, est la publication de « analyses & Synthèses » avec les nouvelles données reçues; à partir des études faites précédemment, nous produisons divers tableaux et graphiques sur les données aussi bien en « solo » qu’en « groupe », qui montrent l’évolution de ces indicateurs, puis de les interpréter, de proposer les axes d’améliorations possibles qu’on puisse faire dans les prochaines publications, etc. Premièrement, nous avons le SCR, qui est une notion nouvelle avec l’arrivée de la solvabilité II. 4.1.1. Méthodes d’évaluation du SCR (Solvency Capital Requirement) « Le SCR est calibré de manière à garantir que tous les risques quantifiables auxquels l’entreprise d’assurance ou de réassurance est exposée soient pris en considération. Il doit couvrir le portefeuille en cours, ainsi que le portefeuille dont la souscription est attendue dans les douze mois à venir. (…) Chacun des modules du SCR est calibré sur la base d’une mesure de la VaR avec un niveau de confiance de 99,5% à l’horizon d’un an ». Comme le SCR n’existait pas en Solvabilité I, il n’y a pas de correspondance à faire entre les 2 régimes ; Cependant, il faut bien comprendre comment ce ratio de solvabilité fonctionne ainsi que l’importance de son rôle pour mesure la qualité de la couverture des risques des assurances. Il existe plusieurs méthodes d’évaluation du SCR : le modèle standard, le modèle interne partiel, et le modèle interne intégral ; la plus répandue des méthodes est le modèle standard, plus de 93% des entités qui ont remis sur les données 2015. Le modèle interne partiel est un modèle modifié de la formule standard ci-dessous, i.e. une ou plusieurs branches de ce schéma a été remplacé par une évaluation interne de l’entreprise en question, bien sûre, pour cela il faut que le modèle interne partiel soit valider par l’ACPR ; De même pour le modèle interne intégral ; Pour ce type de modèle, il est très difficile pour une personne externe de ces entreprises puisse évaluer le SCR de l’entreprise concernée. Il faut bien noter
  24. 24. 24 que cela est très couteux de construire un modèle interne partiel ou intégral, ce sont les plus grandes entités d’assurance qui ont les ressources nécessaires pour en faire. À titre d’indicatif, pour les données « solo » en 2015, cela concerne seulement 16 des 507 entités d’assurance présentes en 2015 pour le modèle interne partiel, et 15 des 507 avec un modèle interne intégral. Voici le schéma des modules de calcul du SCR : Source : ACPR Cette formule standard repose sur un coefficient de corrélation linéaire pour capter la dépendance entre les risques. Les paramètres de corrélation sont déterminés de manière à parvenir au proxy de la VaR à 99,5% pour l’exigence globale de capital agrégée. Ce calcul n’est pas de la responsabilité de notre service, en effet, les entreprises calculent elles-mêmes leur SCR, suivant la méthode utilisée. Des vérifications peuvent être
  25. 25. 25 faites par un autre service, lequel fait ces calculs en modélisant à partir des bilans des entités d’assurances (quelques recherches ont été faites pour comprendre l’évaluation du SCR selon la formule standard Cf. Annexe 3). Source : Template EIOPA version 2.0.1 A partir de nos données, nous avons calculé plusieurs indicateurs fondamentaux pour mesurer la qualité de la couverture des risques des assurances. 4.1.2. Comparaison au sein de la solvabilité II : entre les différents éléments constitutifs Taux de couverture du SCR : Le taux de couverture du SCR est le rapport entre FP éligibles et le SCR ; c’est un indicateur très intéressant pour avoir une idée si les assurances ont une couverture solide face aux divers risques encourues ; Ce taux de couverture doit au moins être à 100% pour que l’entité d’assurance soit dans les normes ; Or ce n’est pas le cas, l’explication qu’on peut donner c’est que, d’une part, les années 2013 et 2014, étaient des données d’exercice, les entreprises n’avaient pas l’obligation d’atteindre les conditions fixées pour la solvabilité II ; Et d’autre part, il y a des dossiers non renseignés pour les SCR ou bien les FP, dans ce cas, il faut alerter les brigades pour cela s’agissant d’anomalie de remise.. Ce que nous retenons c’est que, toutes choses égales par ailleurs, le taux de couverture du SCR s’est nettement amélioré, aussi bien pour les organismes « vies et mixtes » (y compris les assurances IARD), que les organismes « non vie ». Avec une médiane des taux qui s’améliore pour les « non vie », tandis qu’une légère baisse pour les « vie et mixtes ». Voici 2 graphiques sur l’évolution des taux de couverture du SCR depuis 2013, selon répartition en organismes « vie et mixtes » et organismes « non vie » :
  26. 26. 26 Organismes non vie : Source : Données « solo » agrégés 2013 à 2015 Organismes vie et mixtes : Source : Données « solo » agrégés 2013 à 2015 Nous avons ensuite les provisions techniques qui constituent essentiel du passif, en appliquant la méthode d’estimation définit plus haut, nous avons pu comparer les PT en Solva I et celle du Solva II.
  27. 27. 27 Données groupes : Un groupe (définition de la directive 2009/138/CE) est : soit composé d’ « une entreprise participante, de ses filiales et des entités dans lesquelles l’entreprise participante ou ses filiales détiennent une participation, ainsi que des entreprises liées entre elles par une relation au sens de l’article 12, paragraphe 1, de la directive 83/349/CEE » , soit « fondé sur l’établissement, par voie contractuelle ou sous une autre forme, de relation financières fortes et durables entre ces entreprises et qui peut inclure des mutuelles ou des associations de type mutuel, sous certaines conditions ». Pour cette année, l’ACPR a demandé aux entreprises qui font partie dans des groupes, de fournir leurs données en consolidées ; Ceci a pour objectif, de mieux observer l’impact de ces entités d’assurance, et aussi voir l’impact de la diversification sur les exigences demandées, par exemple, le « SCR d’un groupe sur une base consolidée devrait prendre en compte la diversification globale des risques qui existe au sein de toutes les entreprises d’assurance et de réassurance de ce groupe afin de refléter de manière adéquate les expositions au risque dudit groupe. » Directive 2009/138/CE, Omnibus 2. Les plus représentatifs des groupes sont AXA, Allianz France, Generali France ainsi que les bancassureurs ( BNP Paribas Cardif, Crédit agricole assurance, Sogecap…) Il faut souligner que dans les données consolidées, on exclut les « données intragroupes », i.e. si un sous-groupe de AXA ( AXA mutuelle ) possède des parts d’autre groupe d’AXA ( AXA SA) , il faut les déduire , pour éviter les doublons. Voici la structure du SCR selon le modèle standard, ainsi que selon les modèles internes :
  28. 28. 28 Structure du SCR (formule Standard, données consolidées) : Source : données consolidées agrégées 2015 Où : PT : provisions techniques ; ID : Impôts Différés ; FC : Fonds Cantonnés Ce que nous avons constaté c’est que parmi les 36 groupes qui ont remis les données consolidées avant la fixation des données pour la production de publication, 29 groupes ont remis pour la formule standard : nous pouvons constater que le module risque de marché représente l’essentiel du SCR de base ( avec 87% en moyenne) ; D’autre part, la capacité d’absorption des PT réduit substantiellement le niveau de SCR ( effet à la baisse de 53% en moyenne). Source : données consolidées agrégées 2015
  29. 29. 29 Tandis que seuls 7 groupes ont un modèle interne partiel ou intégral, comme la structure n’est plus pareille, il est difficile de conclure sur la comparaison des 2 modèles d’estimation du SCR. Chacun a sa propre structure de remise (dont les noms peuvent différer). Nous constatons que le module risque de marché représente pour les groupes qui ont un modèle interne partiel ou intégral de 51% en moyenne des « composants non diversifiés » , de plus, l’effet diversification réduit le nouveau de SCR de 35% en moyenne. D’autres travaux sur les éléments du bilan ont été faits, notamment les différentes graphiques associés pour les rapports, à savoir : - La composition de l’actif net (compose des actions propres détenues par l’organisme, les dividendes prévus, autres fonds propres de base, fonds cantonnés restreints et réserve de réconciliation); - Provisions techniques en Solva II rapportées provisions techniques Solva I – organisme vie & mixtes (non vie) ; - Marge de risque rapportée à la meilleure estimation, par type d’organisme ; - Marge de risque rapportée à la meilleure estimation, par type d’activité ; - Distribution cumulée des taux de couverture du capital de solvabilité requis (SCR) ; - Distribution cumulée des taux de couverture du MCR (le MCR est compris entre 25% et 45% du SCR, qui a une valeur plancher : « MCR absolu»).
  30. 30. 30 4.2. Présentation en PPT au collège : « la situation des principaux groupes d’assurance à partir des premières données solvabilité II » Nous avons réalisé une présentation de Solvabilité II prévue pour le collège de supervision, elle concerne essentiellement les données consolidées. Nous avons construit la plupart des graphiques à partir de ceux qui existaient déjà dans « Analyses & Synthèses » en prenant les données consolidées, puis ajouter quand c’est possible les même informations sur chacun des groupes ayant le plus d’actif concerné ; par exemple, pour le bilan actif, nous avons créé un graphique contenant, d’une part, l’ensemble des groupes, et d’autre part, les groupes individuels ayant le plus gros actif concerné (ici le total actif). Étant donné de la confidentialité de ces données, il n’y aura pas de graphique de ce PPT de présentation dans le rapport mis à part pour le taux de couverture du SCR, où il n’y a pas de données par groupe. Nous pouvons relever les différents types de représentation : Vision « groupes » (ensemble des groupes, puis les principaux groupes suivant la taille de leur total actif : les 13 groupes les plus représentatifs) : Le Bilan consolidé, décomposition de l’actif/ du Passif ; Structure des Fonds propres éligibles ; Structure du SCR (formule standard & Modèles internes) en pourcentage du SCR de base –vision agrégée sur 29 groupes (voir graphique sur SCR groupe présenté ci-dessous) ; Taux de couverture du SCR ; Répartition géographique des filiales des groupes (en nombre d’entités) ; Répartition géographique des filiales des groupes (en proportion des primes) ; Vision « Solo » (l’ensemble des entités d’assurances qui ont remis leurs données) : Rapport entre les PT Solva I et PT solva II ; Évolution de la couverture du SCR (voire les graphiques du taux de couverture du SCR); Évolution de la couverture du MCR ; Tableaux représentant les groupes et leurs principales filiales françaises ;
  31. 31. 31 Ce que nous avons retenu c’est que : Les FP Tier 1 non restreint représentent en moyenne 76% des FP totaux pour ces groupes, ce qui est tout à fait correct, puisque cela signifie trois quarts des FP sont de catégories les mieux notés ; La réserve de réconciliation représente en moyenne 48% des FP totaux ce qui est non négligeable, du fait que cette partie est variables dans le temps, puisqu’elle dépend directement du FP de base, et ce dernier dépends directement de l’actif net ; Le taux de couverture du SCR s’établit en moyenne à 214% pour l’ensemble des groupes présents, c’est de très bon signe puisque cela signifie que les groupes n’ont aucun problème de gestion de risque; L’ensemble des placements des groupes sont en France (près de 50%), puis en zone euro hors France (plus 25%), et aux États-Unis (plus de 10%) ;
  32. 32. 32 5. Les missions périphériques 5.1. Correspondance entre LOB « Line of Business » et catégorie comptable : Ces 2 types de classements permettent d’identifier les différentes branches d’activité des entités d’assurances. L’objectif de la correspondance entre LoB et les catégories comptables est de pouvoir classer aussi bien au niveau national qu’au niveau européen, en effet, puisque les catégories comptables ne sont utilisées qu’en France, tandis que le LoB est communément utilisé sur l’ensemble des territoires européens. Voici le résultat obtenu : La correspondance entre ces 2 types de classement se fait à partir de ce lien.
  33. 33. 33 5.2. Note de synthèse sur les LPS-LE en France (tableaux + graphiques +notes) Compte tenu de la confidentialité des données, j’annonce seulement le plan de la note faite ici. Il s’agit des données de LPS-LE reçues des Autorités de Contrôle Prudentiel d’autres pays membres de l’Union Européenne ; Avec le Brexit2 , une demande interne concernant les LPS-LE (libre prestation de service et liberté d’établissement )en France des UK sont à faire en urgence, une note d’une dizaines de pages, en basant sur la note des années précédentes, mis à jour de l’ensemble des graphiques explicatifs ainsi que les commentaires liés aux évolutions des différents indicateurs, tels que : primes acquises en LPS-LE en France par les organismes d’assurances de l’EEE (Graphe A); Part de l’activité transfrontalière rapportée aux primes acquises par les organismes d’assurance agréés en France ; Répartition géographique de l’activité transfrontalière d’assurance en France ; Activité transfrontalière en assurance vie/non vie pour les acteurs majeurs (en % des primes brutes totales de l’ensemble du marché en France) ; Primes d’assurance vie acquises en LPS-LE pour les branches les plus significatives (Graphe B) ; Principales primes en assurance vie originaires du Luxembourg ; Activité d’assurance vie/non vie en LPS-LE par branche ; Principales primes en assurance non vie originaires du Royaume-Uni ; 2 est utilisé pour désigner le scénario de la sortie du Royaume-Uni de l'Union européenne. C'est une expression créée au 21ème siècle et qui vient de la contraction de deux mots anglais, "British" (britannique) et "Exit" (sortie).
  34. 34. 34 Définition : L’activité transfrontalière des organismes d’assurance des états de l’Espace économique européen (EEE) se fait dans le cadre du passeport européen. Cette activité transfrontalière peut prendre deux principales formes : La « liberté d’établissement3 » (LE) désigne le régime sous lequel une entreprise d’assurance couvre un risque ou prend un engagement situé dans un État à partir d’une succursale établie dans cet État. La « libre prestation de service1 » (LPS) désigne l’opération par laquelle une entreprise d’un État membre de l’EEE couvre ou prend à partir de son siège social ou d’une succursale située dans un État partie à l’accord sur l’EEE un risque ou un engagement situé dans un autre de ces États, lui-même désigné comme « État de libre prestation de service ». Le cadre juridique de la libre prestation de service et de la liberté d’établissement a été établi par les directives 92/49/CEE (troisième directive non vie) et 92/96/CEE (troisième directive vie). Par ailleurs, la coordination entre les autorités de contrôle des différents états de l’EEE est définie par le Protocole Général (dit « protocole de Sienne ») de l’EIOPA4 . Les données présentées dans cette note proviennent des remises que les différentes autorités nationales des pays de l’EEE envoient à l’ACPR dans le cadre de l’échange défini par le protocole de Sienne. Chaque autorité nationale envoie les montants de primes émises par les organismes soumis à son contrôle à l’autorité du pays sur le marché duquel l’activité de LPS ou de LE est exercée, avec une décomposition par branche. Pour l’assurance non vie sont également transmis les montants de sinistres et de commissions. L’ensemble des données présentées ici sont agrégées sur l’ensemble de l’activité transfrontalière, sans faire le départ entre libre prestation de service et régime de liberté d’établissement5 . 3 Code des assurances, article L.310-3 4 Plus précisément, du CEIOPS : CEIOPS-DOC-07/08 5 L’utilisation de ces données présente quelques difficultés statistiques, en particulier pour l’utilisation de séries chronologiques. Le manque d’uniformité du processus de transmission des données, ainsi que des problèmes de qualité des données individuelles nous a amené à faire quelques corrections dans les données sources (corrections de points aberrants et interpolation linéaire en cas de données manquantes)..
  35. 35. 35 Ce que nous avons retenu c’est que : L’activité des assureurs de l’Espace économique européen réalisée en France par exercice du « passeport européen » (libre prestation de service et liberté d’établissement) progresse régulièrement, et s’établit en 2014 à 16 milliards d’euros de primes. Rapportée à l’activité des organismes agréés en France, elle représente 5,9% de l’activité vie et 5,6% de l’activité non vie ; Cette activité est concentrée sur un petit nombre d’acteurs. De plus, une part importante de l’activité est le fait de LPS faite par des filiales étrangères de groupes français (cas des bancassureurs français dans l’assurance vie luxembourgeoise) ; L’activité transfrontalière en assurance vie est très majoritairement originaire du Luxembourg (à hauteur de 86,7% en 2014). Elle se décompose (en 2014) en 49,2% de primes sur supports en unité de comptes, 40,7% sur supports en euros et 10,1% sur produits de capitalisation ; L’activité transfrontalière en assurance non vie est d’origine géographique plus diverse. Si le Royaume-Uni est à l’origine de la majorité des primes (55,4% en 2014), l’Irlande (12,3%), l’Allemagne (10,5%), la Belgique (8%) et le Luxembourg (5,5%) sont des acteurs majeurs ; Malte et les Pays-Bas représentent chacun plus de 2% de l’ensemble. Les spécialisations sont peu marquées pour les acteurs majeurs ; toutefois, le Luxembourg et les Pays-Bas ont une activité d’assurance-crédit-caution particulièrement forte.
  36. 36. 36 Graphe A : Graphe B :
  37. 37. 37 Conclusion Au terme de mes études sur le thème de la solvabilité, plus précisément sur Solvabilité II, nous avons constaté que les organismes d’assurance sont en mesure de fournir des données pertinentes dans l’ensemble (sauf pour quelques cas, dont la présence du doublons, d’erreur ou de données manquantes ou inexistantes a entravé le bon déroulement de l’optimisation des programmes et de l’extraction des bases.) ; Cependant, malgré la qualité des données, il nous semble difficile d’établir un lien systématique pour les différents états présents dans le bilan, cette difficulté est dû à une structure de bilan bien différée selon les deux régimes (par exemple, les Fonds propres, les comptes de régularisation); Nous remarquons également que les mesures de transitions semblent plutôt satisfaisantes pour aider les entités les moins préparés à respecter la nouvelle réglementation. Pour mieux appréhender certains points, notamment la décomposition des titres détenus en placement, des projets d’optimisation aussi bien sur les remises des assureurs que la récolte des données sont en cours de développement, notamment avec l’instauration d’une base avec les détails des différents placements des organismes d’assurance, tels que les types d’actions, obligations, les OPCVM, etc.
  38. 38. 38 Bilan du stage Ce stage a été enrichissant, aussi bien au niveau humain que professionnel et sera un atout pour mon entrée dans la vie active. Il m’a apporté de nouvelles connaissances tant organisationnelles que techniques et opérationnelles et m’a permis d’approfondir les compétences que j’ai acquises tout au long de ma formation. J’ai maintenant un bon aperçu du milieu assurantiel et du métier de chargé d’études statistiques que je voulais exercer. J’ai pu acquérir de nouvelles compétences grâce auxquelles j’ai pu affiner mon profil de statisticien. J’ai aussi dû faire preuve de maturité et d’autonomie, dans le monde du travail ce sont des qualités indispensables comme j’ai pu en faire l’expérience. Ce stage m’a donné l’opportunité d’améliorer mon profil sur ces trois points. Ainsi je me suis rendu compte que pour réussir une insertion professionnelle, une expérience de ce type est bénéfique car elle offre un aperçu complet d’une carrière dans ce domaine. J’ai particulièrement apprécié le fait de pouvoir mettre en application toutes les connaissances acquises lors de mes années universitaires en programmation SAS, et de les améliorer de façon très significative, notamment en automatisation des programmes avec les macros que je n’avais pas l’habitude d’utiliser.
  39. 39. 39 Bibliographie « Analyses et Synthèses » - Analyse de l’exercice 2015 de préparation à solvabilité II N°56 décembre 2015 Notes internes/ documents supports de formation concernant les différents composants du bilan prudentiel solvabilité II : Solvabilité II, mathématiques appliquées à l’assurance, présentation SCR marché/souscription, Fonds propres, provisions techniques,… Le rapport annuel « des chiffres du marché français de la banque et de l’assurance » 2014 Polycopié des cours SAS M2 et analyse des données, Jérôme Mollier Système unifié de rapport financier (SURFI) , Banque de France
  40. 40. 40 Annexe 1 – Automatisation du programme SAS : la comparaison entre la structure du bilan sous solvabilité I et sous solvabilité II Les remises des assurances ne sont pas les même selon leurs activités, il faut donc uniformiser les remises avant de pouvoir automatiser les tâches pour la production d’un tableau comparatif entre S1 et S2. Voici un programme qui permet de comparer les données Solvabilité I et les données Solvabilité II (des parties de ce code ont été enlevées pour alléger la lecture): /***********************************************************************************/ /***********************************************************************************/ /***********************************************************************************/ /* */ /* MaJ le 18/07/2016: */ /* S1 vs S2 */ /* Bilan */ /* */ /* */ /***********************************************************************************/ /***********************************************************************************/ /***********************************************************************************/ /*Automatiser la production du graphes sur la comparaison de la structure du bilan en Solva 1 et celle sous solva 2*/ /*Distinction entre les remises trimestrielles et celle en annuelles*/ %macro Actif_S1(annee=); data base_solva&annee. solva1_Trim; set L72RRSAF.assurance_&annee. (keep=matricule siren nom onglet ligne colonne valeur); if dossier = "DA" then output base_solva&annee.; else output solva1_Trim; run; /*créer la variable perimetre selon l'activité des entités d'assurance*/ data base_solva&annee.; set base_solva&annee.; length perimetre $5.;
  41. 41. 41 IF length(matricule)=9 then TYPE_ASS="3MU"; ELSE IF substr(matricule,1,1) in ("1","2","5","7") then TYPE_ASS="1VM"; ELSE IF substr(matricule,1,3) in ("312") then TYPE_ASS="4IP"; ELSE IF substr(matricule,1,1) in ("4") then TYPE_ASS="2NV"; ELSE IF substr(matricule,1,1) in ("6") then TYPE_ASS="5RE"; ELSE TYPE_ASS="Autres"; valeur = valeur/1000000; if matricule in("1030095","315062687","4040461") then valeur = valeur*1000; /*on a identifié des erreurs d'unité pour ces 3 entités d'assurance KEuros => Euros */ ; run ; /*selon les activités exercées les remises ne sont pas tout a fait identique , uniformiser les emplacements des données dans SAS*/ /*actif s1 */ data base_solva&annee._mut base_solva&annee._Hors_mut; set base_solva&annee.; if length(matricule) =9 then output base_solva&annee._mut; else output base_solva&annee._Hors_mut; run; /*mis en forme des données */ (...) /*macro pour créer une table comparable */ /*préparation de la table*/ proc sql ; create table base_solva&annee._v2 (rename=(siren=siren_car)) as select distinct a.matricule,a.nom,a.siren,a.perimetre from base_solva&annee. a; quit; data populationS2_&annee. (drop=siren) ; set Psolva2.populationS2_&annee. (keep=siren SOLO_DAY1); siren_car = input(siren,$12.); run; proc sql ; create table base_solva&annee._actif as select distinct a.matricule,a.nom,a.siren_car,a.perimetre, b.SOLO_DAY1 from base_solva&annee._v2 a left join populationS2_&annee. b on a.siren_car = b.siren_car ;
  42. 42. 42 quit; %Mend; %Actif_S1(annee=2015); %macro S1_S2 (table=,onglet=,ligne=,colonne=,nom=); proc sql; create table base_solva&annee._actif as select distinct a.*,b.valeur as &nom. from base_solva&annee._actif as a left join base_solva&annee. (where=(Matricule ne "" and onglet in("&onglet.") and ligne=&ligne. and colonne=&colonne.)) as b on a.matricule=b.matricule; quit; %mend S1_S2; %S1_S2(table=base_solva&annee.,onglet =BILA,ligne=1,colonne=3,nom=Compte_liaison_siege_S1); %S1_S2(table=base_solva&annee.,onglet =BILA,ligne=2,colonne=3,nom=Actifs_incorporels_S1); %S1_S2(table=base_solva&annee.,onglet =BILA,ligne=3,colonne=3,nom=Placement_S1); %S1_S2(table=base_solva&annee.,onglet =BILA,ligne=8,colonne=3,nom=Placement_UC_S1); %S1_S2(table=base_solva&annee.,onglet =BILA,ligne=9,colonne=3,nom=PT_cédés_S1); %S1_S2(table=base_solva&annee.,onglet =N3BJ,ligne=1,colonne=2,nom=Immo_S1); %S1_S2(table=base_solva&annee.,onglet =N3BJ,ligne=4,colonne=2,nom=Actions_S1); %S1_S2(table=base_solva&annee.,onglet =N3BJ,ligne=7,colonne=2,nom=OPCVM_Var_S1); %S1_S2(table=base_solva&annee.,onglet =N3BJ,ligne=10,colonne=2,nom=OPCVM_Fixe_S1); %S1_S2(table=base_solva&annee.,onglet =N3BJ,ligne=13,colonne=2,nom=Obligation_Fixe_S1); %S1_S2(table=base_solva&annee.,onglet =BILA,ligne=27,colonne=3,nom=Créance_S1); %S1_S2(table=base_solva&annee.,onglet =BILA,ligne=41,colonne=3,nom=Autres_Actifs_S1); %S1_S2(table=base_solva&annee.,onglet =BILA,ligne=45,colonne=3,nom=Compte_regul_S1); %S1_S2(table=base_solva&annee.,onglet =BILA,ligne=50,colonne=3,nom=Total_actif_S1); /*PMVL*/ %S1_S2(table=base_solva&annee.,onglet =N3BJ,ligne=40,colonne=3,nom=Placement_VM_S1); %S1_S2(table=base_solva&annee.,onglet =N3BJ,ligne=40,colonne=2,nom=Placement_VC_S1); /*passif s1*/ %macro Passif(annee=); /*mis en forme des données */ (...)
  43. 43. 43 /*macro pour créer une table comparable */ proc sql ; create table base_solva&annee._passif_v2 (rename=(siren=siren_car)) as select distinct a.matricule,a.nom,a.siren,a.perimetre from base_solva&annee. a; quit; data populationS2_&annee. (drop=siren) ; set Psolva2.populations2_&annee. (keep=siren SOLO_DAY1); siren_car = input(siren,$12.); run; proc sql ; create table base_solva&annee._Passif_v2_2 as select distinct a.matricule,a.nom,a.siren_car,a.perimetre, b.SOLO_DAY1 from base_solva&annee._Passif_v2 a left join populationS2_&annee. b on a.siren_car=b.siren_car ; quit; %mend; %passif_S1(annee=2015); %macro S1_S2_P (table=,onglet=,ligne=,colonne=,nom=); proc sql; create table base_solva&annee._passif_v2_2 as select distinct a.*,b.valeur as &nom. from base_solva&annee._passif_v2_2 as a left join base_solva&annee._Passif_S1 (where=(Matricule ne "" and onglet in("&onglet.") and ligne=&ligne. and colonne=&colonne.)) as b on a.matricule=b.matricule; quit; %mend S1_S2_P; %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=1,colonne=3,nom=Capitaux_propres_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=8,colonne=3,nom=Passifs_Subordonnés_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=9,colonne=3,nom=PT_brutes_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=10,colonne=2,nom=PT_prime_nonvie_S1);
  44. 44. 44 %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=11,colonne=2,nom=PT_assu_vie_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=12,colonne=2,nom=PT_sinistre_vie_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=13,colonne=2,nom=PT_sinistre_nonvie_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=14,colonne=2,nom=PT_bene_rist_vie_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=15,colonne=2,nom=PT_bene_rist_nonvie_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=17,colonne=2,nom=PT_Autres_PT_vie_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=18,colonne=2,nom=PT_Autres_PT_nonvie_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=23,colonne=3,nom=Dettes_dépôt_réassu_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=19,colonne=3,nom=PT_UC_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=20,colonne=3,nom=Provisions_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=24,colonne=3,nom=Engagement_opérations_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=26,colonne=3,nom=Fond_dédiés_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=45,colonne=3,nom=Comptes_régul_P_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=27,colonne=3,nom=Autres_dettes_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=45,colonne=3,nom=Comptes_régul_P_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=49,colonne=3,nom=Différence_conversion_S1); %S1_S2_P(table=base_solva&annee._Passif_S1,onglet =BILP,ligne=50,colonne=3,nom=Total_Passif_S1); data base_solva&annee._Solva2 ; set Psolva2.base_collecte_s2_2016 (keep=matricule siren nom CD_reportXBRL Yordinate Xordinate row_label column_label NA FJ valeur where=(CD_reportXBRL = "S.02.01.02.01" )); length perimetre $5.; if (NA='3' and FJ='12') then perimetre = '_IP'; else if (NA='3' and FJ='16') then perimetre = 'MUT_'; else if (NA='4') then perimetre = 'NV_'; else if (NA='6') then perimetre = 'REA_'; else if (NA in ('1','2','5','7')) then perimetre = 'VM_'; else perimetre = "NA"; valeur = valeur/1000000000; if matricule in("1030095","315062687","4040461") then valeur = valeur*1000; /*on a identifié des erreurs d'unité pour ces 3 entités d'assurance Keuros => euros */ ; run ; /*488 entités d'assurances */ proc sql ; create table base_solva&annee._Solva2_1 as select distinct a.matricule,a.nom,a.siren as siren_car,a.perimetre from base_solva&annee._Solva2 a; quit;
  45. 45. 45 proc sql ; create table base_solva&annee._Solva2_2 as select distinct a.matricule,a.nom,a.siren_car,a.perimetre, b.SOLO_DAY1 from base_solva&annee._Solva2_1 a left join populationS2&annee. b on a.siren_car = b.siren_car ; quit; %macro S2_S1 (table=,CD_reportXBRL=,Yordinate=,Xordinate=,nom=); proc sql; create table base_solva&annee._Solva2_2 as select a.*,b.valeur as &nom. from base_solva&annee._Solva2_2 as a left join base_solva&annee._Solva2 (where=(Matricule ne "" and CD_reportXBRL in("&CD_reportXBRL.") and Yordinate="&Yordinate." and Xordinate="&Xordinate.")) as b on a.matricule=b.matricule; quit; %mend S2_S1; %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0030,Xordinate=C0010,nom=Actifs_incorporels_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0040,Xordinate=C0010,nom=impot_différés_actifs_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0050,Xordinate=C0010,nom=Excédent_régime_retraite_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0060,Xordinate=C0010,nom=Immob_corpor_usage_propre_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0070,Xordinate=C0010,nom=Placements_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0080,Xordinate=C0010,nom=Immobilier_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0090,Xordinate=C0010,nom=Participations_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0100,Xordinate=C0010,nom=Actions_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0130,Xordinate=C0010,nom=Obligations_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0180,Xordinate=C0010,nom=Fond_investissement_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0220,Xordinate=C0010,nom=Placements_UC_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0230,Xordinate=C0010,nom=Prêt_et_prêt_hypoth_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0270,Xordinate=C0010,nom=PT_cédés_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0350,Xordinate=C0010,nom=dépot_auprès_cédant_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0360,Xordinate=C0010,nom=créance_né_opération_assu_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0370,Xordinate=C0010,nom=créance_né_opération_réassu_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0380,Xordinate=C0010,nom=Autres_créances_Hors_assu_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0390,Xordinate=C0010,nom=actions_auto_détenues_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0400,Xordinate=C0010,nom=FP_appelés_non_payés_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0410,Xordinate=C0010,nom=Tresorerie_et_equivalent_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0420,Xordinate=C0010,nom=Autres_actifs_non_mentionnés_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0500,Xordinate=C0010,nom=Total_actif_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0510,Xordinate=C0010,nom=PT_Nonvie_et_santé_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0520,Xordinate=C0010,nom=PT_nonvie_Hors_santé_S2);
  46. 46. 46 %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0560,Xordinate=C0010,nom=PT_santé_NV_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0600,Xordinate=C0010,nom=PT_Vie_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0610,Xordinate=C0010,nom=PT_vie_santé_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0650,Xordinate=C0010,nom=PT_vie_Hors_santé_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0690,Xordinate=C0010,nom=PT_UC_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0740,Xordinate=C0010,nom=Passifs_éventuels_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0750,Xordinate=C0010,nom=Provisions_autre_que_PT_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0760,Xordinate=C0010,nom=Prov_retr_autre_avantage_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0770,Xordinate=C0010,nom=Dépot_espèces_réassu_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0780,Xordinate=C0010,nom=Impots_différés_Passifs_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0790,Xordinate=C0010,nom=Produits_dérivés_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0800,Xordinate=C0010,nom=Dette_envers_établis_crédit_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0810,Xordinate=C0010,nom=Dette_finan_hors_etab_créd_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0820,Xordinate=C0010,nom=Dette_nées_Opérations_assu_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0830,Xordinate=C0010,nom=dette_nées_Opérations_réassu_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0840,Xordinate=C0010,nom=Autres_dettes_hors_opé_assu_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0850,Xordinate=C0010,nom=Passifs_sub_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0880,Xordinate=C0010,nom=Autres_dettes_non_mentionnées_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R0900,Xordinate=C0010,nom=Total_Passif_S2); %S2_S1(table=base_solva&annee._Solva2,CD_reportXBRL =S.02.01.02.01, Yordinate=R1000,Xordinate=C0010,nom=Actif_net_S2); data base_solva&annee._Solva2_3 (rename=(siren_car=siren)); set base_solva&annee._Solva2_2 ; PT_brut_S2 = sum(PT_Nonvie_et_santé_S2, PT_Vie_S2) ; run; data base_solva&annee._solva1_F (rename=(siren_car=siren)) ; merge base_solva&annee._actif base_solva&annee._passif_v2_2 ; by matricule ; run; proc sort data= base_solva&annee._solva1_F; by matricule; run; proc sort data= base_solva&annee._passif_v2_2; by matricule; run; data comparaison_s1_s2; merge base_solva&annee._actif base_solva&annee._passif_v2_2 ; by matricule; run; data comparaison_S1_S2_2 ; format Matricule Nom siren perimetre SOLO_DAY1 Actifs_incorporels_S1 Actifs_incorporels_S2 Placement_S1 Placements_S2 placement_S1_S2 Placement_UC_S1 Placements_UC_S2 PT_cédés_S1 PT_cédés_S2 Immo_S1 Immobilier_S2
  47. 47. 47 Actions_S1 Actions_S2 Participations_S2 OPCVM_Var_S1 OPCVM_Fixe_S1 Obligation_Fixe_S1 Obligations_S2 obligation_S1_S2 Fond_investissement_S2 Créance_S1 créance_né_opération_assu_S2 créance_né_opération_réassu_S2 Autres_créances_Hors_assu_S2 Total_actif_S1 Total_actif_S2 total_actif_S1_S2 Placement_VM_S1 Placement_VC_S1 Capitaux_propres_S1 Actif_net_S2 Passifs_Subordonnés_S1 Passifs_sub_S2 PT_brutes_S1 PT_brut_S2 PT_S1_S2 PT_prime_nonvie_S1 PT_sinistre_nonvie_S1 PT_bene_rist_nonvie_S1 PT_Autres_PT_nonvie_S1 PT_nonvie_S1 PT_santé_NV_S2 PT_Nonvie_hors_santé_S2 PT_nonvie_S2 PT_nonvie_S1_S2 PT_assu_vie_S1 PT_sinistre_vie_S1 PT_bene_rist_vie_S1 PT_Autres_PT_vie_S1 PT_vie_S1 PT_Vie_S2 PT_vie_S1_S2 PT_vie_santé_S2 PT_vie_Hors_santé_S2 PT_UC_S1 PT_UC_S2 Provisions_S1 Provisions_autre_que_PT_S2 Dettes_dépôt_réassu_S1 Dépot_espèces_réassu_S2 Total_Passif_S1 Total_Passif_S2 total_Passif_S1_S2 ; set comparaison_S1_S2; placement_S1_S2 = placement_S1/placements_S2; obligation_S1_S2 = obligation_fixe_S1/ obligations_S2 ; total_actif_S1_S2=Total_actif_S1/Total_actif_S2; PT_S1_S2=PT_brutes_S1/PT_brut_S2; PT_nonvie_S1 =sum(PT_prime_nonvie_S1, PT_sinistre_nonvie_S1, PT_bene_rist_nonvie_S1, PT_Autres_PT_nonvie_S1); PT_nonvie_S2 = sum(PT_nonvie_Hors_santé_S2,PT_santé_NV_S2 ); PT_nonvie_S1_S2=PT_nonvie_S1/PT_nonvie_S2; PT_vie_S1=sum(PT_assu_vie_S1,PT_sinistre_vie_S1,PT_bene_rist_vie_S1, PT_Autres_PT_vie_S1); PT_vie_S1_S2=PT_vie_S1/PT_Vie_S2; total_Passif_S1_S2=Total_Passif_S1/Total_Passif_S2; run;
  48. 48. 48 En effet, les tables de base ne sont pas pratique à comparer entre elle (d’autres variables ont été enlevé pour faciliter la lecture) : Avec le code précédent, on arrive à avoir les variables recherchées en colonne et matricules des entités d’assurance en ligne, cela permet de faciliter les comparaisons entre les 2 régimes de solvabilité, ainsi que pour vérifier les données individuelles en cas de doute.
  49. 49. 49 Graphique représentant la structure du bilan sous la Solvabilité I et sous la Solvabilité II (données 2015, en % ) : Source : Données « solo » agrégées 2015
  50. 50. 50 Annexe 2 – Participation à une conférence téléphonique « Check des chiffres » L’objectif de la conférence téléphonique étant de vérifier avec la Fédération française des sociétés d'assurances (FFSA) si les données reçues sont de bonnes qualité, en effet, étant donné, que la FFSA a son propre système de récolte des données, une vérification pour voir ne reste que l’évolution des différents composantes en assurance vie et assurance non vie, améliore la pertinence des données utilisées ; En résumant du contenu des échanges : Sur la partie vie : Nous notons quelques divergences dues à un échantillon très différent : top 12 (de l’ACPR, représentant environ 68% des part de marché (PM) euros et 74% des PM UC) vs le marché. Cependant les évolutions vont dans le même sens : Évolution Collecte nette 2014- 2015 ACPR FFSA Euro -26,3 % -36,3 % UC +112,5 % + 91,1 % Total + 20,10 % + 5,3 % En ce qui concerne la non-vie : En dehors de l’automobile où nous avons un écart un peu plus important (1,3% ACPR et 2% chez FFSA) les variations sont très proches. En termes de montant, il y a eu un écart important concernant la RC Générale, une vérification est nécessaire pour voir si cette branche a la même signification chez ACPR qu’à la FFSA. ( les montants ne sont pas présent dans la table suivante du fait que c’est des données restreintes )
  51. 51. 51 Le tableau ci-dessous résume nos différents chiffres (il y a des vides à certains endroits côtés FFSA quand nous avons récupéré les variations mais pas les montants) : Evolution FFSA Evolution DE Automobile 2,0% 1,3% DAB Particuliers 3,5% 3,7% Dommages aux biens pros 0,9% 0,4% Dommages aux biens agricoles -1,0% -1,2% RC Générale -2,0% -2,5% Construction (total) -1,5% -2,9% Cat nat 1,7% 1,9% protection juridique 4,1% 5,5% Assistance 13,0% 2,9% Transport 2,9% 1,3% Crédit/Caution 14,0% 21,5% Des divergences (même si les tendances sont les mêmes) apparaissent sur les assurances spécialisées. L’explication la plus vraisemblable qu’on a exposé à notre interlocuteur et qu’il partageait, est que les problématiques de périmètre sont plus prégnantes sur ces types d’assurance que sur les grosses activités. Effectivement, la part d’activité de succursales que nous n’intégrons pas est beaucoup plus importante en Crédit/Caution, Transport et protection juridique/assistance/pp. En résumé, en dehors de l’automobile nous étions d’accord sur les chiffres. Une piste (possible) de la petite différence automobile serait une différence de définition de la RC Générale.
  52. 52. 52 Annexe 3 – SCR Formule standard : présentation et calcul Pour approfondir mes connaissances sur la détermination du SCR, j’ai fait quelques recherches à l’aide des documents disponibles, des notes internes, informations tirées du web, ainsi que des discussions avec les collègues du service ; voici la structure simplifiée du calcul du SCR sous la formule standard. Le calcul du SCR en formule standard se décompose de la façon suivante : 𝑆𝐶𝑅 = 𝐵𝑆𝐶𝑅 + 𝑆𝐶𝑅 𝑂𝑝 − max⁡(0, 𝐴𝑑𝑗) Avec : BSCR : capital de solvabilité de base ; SCRop : capital requis par le risque opérationnel ; Adj : ajustement pour capacité d’absorption des pertes par les provisions techniques et les impôts différés, qui ne sont pas pris en compte dans le BSCR. Le BSCR correspond à l’exigence en capital brute de capacité d’absorption des provisions techniques (participations aux bénéfices). Sa décomposition en risques répartis en module : Le risque de marché : représente les risques ayant un impact sur la valeur de marché des instruments financiers ( actions, taux d’intérêts , prix de l’immobilier, taux de change, etc) ; Les risques de souscription : provient de l’incertitude liée à la mesure des engagements pris par l’assureur en vie , en santé et en non vie ; Le risque de contrepartie : lié au début potentiel des contreparties ( réassurance et SPV notamment ) ; Le risque sur les actifs incorporels : relatif à la perte de valeur de ces actifs. Chacune de ces charges en capital résulte de l’agrégation de sous modules de risques élémentaires.
  53. 53. 53 Les ajustements : Les capacités d’absorption provisions techniques AdjTP : 𝐴𝑑𝑗 𝑇𝑝 = −max⁡(min( 𝐹𝐷𝐵, 𝐵𝑆𝐶𝑅 − 𝐵𝑆𝐶𝑅 𝑛𝑒𝑡) , 0) Où : BSCR : charges marginales brute sont calculées en considérant que les flux futurs de prestations discrétionnaires sont figés suite au choc ; BSCRnet : calculé comme l’agrégation de charges marginales ; FDB : future discretionary benefits ; Les capacités d’absorption impôts différés AdjDT correspond à la variation du montant d’impôts différés suite à une perte instantanée : 𝐴𝑑𝑗 𝐷𝑇 = 𝐵𝑆𝐶𝑅 − 𝐴𝑑𝑗 𝑇𝑃 + 𝑆𝐶𝑅 𝑜𝑝⁡ SCR opérationnel : a pour objectif de capter le risque de pertes résultant de procédures internes, de membres du personnel, de systèmes inadéquats ou défaillants, d’évènements extérieurs : 𝑆𝐶𝑅 𝑂𝑝 = min(30%𝐵𝑆𝐶𝑅; 𝑂𝑝) + 25%𝐸𝑥𝑝 𝑢𝑙 Où : Op : capital de base du risque opérationnel Op = max(Oppremimum ; Opprovision) (Oppremimum : risque basé sur les primes acquises en vie et non vie au cours des vingt-quatre derniers mois ; Opprovision : risque basé sur les provisions techniques vie et non vie.) EXPul : dépenses encourues au cours des douze derniers mois pour les contrats d’assurance vie ou le risque est porté par les assurés. Principes généraux de calcul : Deux approches de calcul : - approche par facteurs : calcul de la charge en capital à partir d’une formule mathématique ;
  54. 54. 54 - approche par scénario : utilisent des chocs considérés comme « instantanés » au montant d’actif et de passif ( chaque module correspond à un stress donné : chute du marché actions, baisse des taux, choc de mortalité, catastrophe naturelle…) ; Le BSCR résulte de l’agrégation des charges modulaires via l’application d’une matrice de corrélation, ce qui permet de prendre entre compte la corrélation entre les différents risques des sous-modules : 𝐵𝑆𝐶𝑅 = √ 𝑆𝐶𝑅 𝑇. 𝐶𝑜𝑟𝑟. 𝑆𝐶𝑅 + 𝑆𝐶𝑅𝐼𝑛𝑡𝑎𝑛𝑔𝑖𝑏𝑙𝑒 Avec SCR le vecteur des charges en capital modulaires et SCRintangible la charge en capital au titre du risque intangible. Matrice de corrélation du BSCR : Source : ACPR

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