L'analyse de scénarios traditionnelle produit une poignée de scénarios nommés, chacun avec une estimation ponctuelle des pertes. Cette approche fausse systématiquement la prise de décision en réduisant la distribution de probabilité réelle des résultats en trois points représentatifs, ignorant ainsi les informations distributives dont ont réellement besoin les décisions fondées sur les risques. La modélisation de la distribution des scénarios d'Earthian reconstruit la distribution complète, fournissant le paysage probabiliste que dissimule l'analyse du scénario par estimation ponctuelle.

La modélisation de la distribution de scénarios construit une distribution de probabilité complète sur les scénarios de risque possibles et les pertes associées, pas seulement trois scénarios nommés avec des probabilités attribuées, mais la distribution continue complète de l'espace des scénarios. Cela permet aux décideurs de comprendre l’ensemble de la distribution des résultats : où la masse est concentrée, quelle est l’épaisseur des queues, quel est le résultat modal par rapport au résultat attendu et dans quelle mesure la forme de la distribution est sensible aux hypothèses spécifiques des facteurs de risque.

• Génération de scénarios multimodèles : Earthian Hub coordonne six modèles spécialisés, dont Lucid Climate-0, NatCat Lighthouse-0, Geopolitics Axiom-0, Technology Tenet-0, Evergreen-0 et Policy Evergreen-0, pour générer simultanément des scénarios couvrant toutes les dimensions du risque.
• Pondération probabiliste à partir de l'inférence : chaque scénario est pondéré par une estimation de probabilité dérivée de l'inférence reflétant la probabilité réelle basée sur les trajectoires et les signaux actuels, et non par une affectation arbitraire d'experts.
• Construction de scénarios composés : Earthian construit explicitement des scénarios composés dans lesquels plusieurs dimensions de risque se détériorent simultanément, capturant des résultats composés à grosse queue que les ensembles de scénarios à dimension de risque unique omettent systématiquement.
• Alignement des scénarios climatiques : les distributions des scénarios climatiques d'Earthian s'alignent sur les trajectoires de réchauffement du GIEC et les scénarios climatiques du NGFS, permettant une divulgation alignée sur le TCFD tout en s'étendant au-delà des ensembles de scénarios standards avec des pondérations de probabilité dérivées d'inférence.
• Mises à jour continues de la distribution : les pondérations de probabilité des scénarios sont mises à jour en permanence à mesure que de nouvelles informations géopolitiques, climatiques, technologiques et réglementaires arrivent, garantissant ainsi que les distributions des scénarios reflètent les informations actuelles.

L’analyse de scénarios traditionnelle présente des limites structurelles qui faussent la mesure du risque :

• Les cadres à trois scénarios réduisent une distribution continue en trois points, écartant la grande majorité des informations distributionnelles requises par les décisions en matière de risque.
• L’attribution qualitative de probabilités aux scénarios ne peut pas prendre en charge l’agrégation quantitative des risques ou l’optimisation du portefeuille.
• Les ensembles de scénarios à dimension de risque unique négligent les scénarios composés à l’intersection de la détérioration des risques climatiques, géopolitiques et technologiques qui dominent les conséquences extrêmes du monde réel.
• Les bibliothèques de scénarios statiques calibrées sur les périodes de tensions passées ne parviennent pas à capturer les scénarios émergents motivés par de nouveaux facteurs de risque sans équivalent historique.

La modélisation de la distribution des scénarios d'Earthian répond à chaque limitation :

• Les distributions continues complètes remplacent les ensembles de scénarios en trois points, fournissant les informations distributionnelles dont les décisions en matière de risque ont réellement besoin.
• Les pondérations de probabilité dérivées de l'inférence remplacent l'attribution de vraisemblance qualitative, permettant une agrégation quantitative des risques et une optimisation des décisions.
• Les scénarios composés multimodèles d'Earthian Hub capturent les interactions de risques composés que les bibliothèques de scénarios unidimensionnels omettent.
• L’étalonnage prospectif des scénarios à partir des trajectoires actuelles des facteurs de risque garantit que les distributions des scénarios reflètent l’avenir, et pas seulement le passé.

La modélisation de la distribution de scénarios permet une gamme d'applications financières critiques :

• Tests de résistance réglementaires : les distributions de scénarios d'Earthian fournissent les scénarios de crise sévères mais plausibles requis par les régulateurs bancaires, avec des pondérations de probabilité dérivées d'inférences qui satisfont aux exigences de défendabilité réglementaire.
• Optimisation des risques du portefeuille : les distributions de scénarios complets permettent d'optimiser la moyenne-variance et les stratégies de parité des risques qui intègrent la distribution réelle des résultats plutôt que des hypothèses de scénario simplifiées en trois points.
• Tarification des produits d’assurance : les distributions de scénarios sous-tendent une tarification actuariellement solide pour les produits d’assurance couvrant les risques climatiques, de catastrophe et systémiques, remplaçant les modèles historiques fréquence-gravité inadéquats par une tarification probabiliste prospective.
• Divulgation des risques climatiques : la TCFD et les exigences réglementaires en matière de divulgation climatique imposent une analyse de scénarios. Les distributions de scénarios climatiques probabilistes d'Earthian fournissent la base quantitative rigoureuse qu'exige une divulgation défendable des risques climatiques.

Les fournisseurs de risques traditionnels proposent des bibliothèques de scénarios avec des scénarios nommés, des estimations ponctuelles et des probabilités qualitatives. Earthian fournit des distributions de probabilité dérivées d’inférences dans un espace de scénario continu. La coordination à six modèles d'Earthian Hub permet de générer des scénarios composés qu'aucun fournisseur de modèle unique ne peut reproduire. L'étalonnage prospectif à partir de signaux de risque réels garantit que les distributions de scénarios restent à jour à mesure que le monde évolue.

Les cadres réglementaires à l’échelle mondiale tendent à exiger une analyse quantitative de scénarios probabilistes. La BCE, l’EIOPA, la PRA et d’autres régulateurs placent la barre plus haut en matière de rigueur dans l’analyse des scénarios de risque climatique et systémique que les institutions financières doivent mener.

À mesure que la fréquence des scénarios extrêmes augmente avec le changement climatique et la fragmentation géopolitique, l’insuffisance des bibliothèques de scénarios historiques devient plus conséquente et plus visible. Les distributions de scénarios prospectifs basés sur l'inférence d'Earthian sont conçues pour cet environnement.