Le risque extrême représente la dimension la plus importante et la plus systématiquement sous-estimée de l’exposition financière. Les cadres de risque traditionnels ancrés dans la simulation historique et les hypothèses de distribution gaussienne produisent des estimations du risque qui se comportent bien dans des conditions normales et échouent précisément lorsque la précision compte le plus. Les modèles basés sur l'inférence d'Earthian offrent une visibilité sur les risques extrêmes que les cadres traditionnels ne peuvent structurellement pas.

Le risque extrême fait référence à des résultats qui se situent loin de la moyenne d’une distribution. Les distributions à queue large, les interactions de risque non linéaires et les risques composés créent des expositions extrêmes que les modèles VaR standards ignorent totalement. La crise financière de 2008, les méga-pertes de NatCat et les retraits dus à la pandémie représentent tous des événements extrêmes que les modèles de risque conventionnels n’ont pas réussi à anticiper. Earthian considère le risque extrême comme le principal défi de mesure, et non comme une réflexion après coup.

• Distributions de pertes non gaussiennes : les modèles d'Earthian génèrent des distributions de probabilité complètes sur les résultats des pertes, y compris les grosses queues que la simulation historique et la VaR suppriment, fournissant des estimations de probabilité précises pour les événements extrêmes plutôt que de les sous-estimer systématiquement.
• Exploration de queue basée sur des scénarios : Earthian Hub coordonne les modèles climatiques, géopolitiques, technologiques et NatCat pour construire des scénarios de queue composés révélant une exposition de queue que les modèles à facteur unique n'atteignent jamais.
• Calibrage de queue prospectif : les modèles d'Earthian intègrent des signaux prospectifs pour calibrer les estimations de probabilité de queue qui reflètent l'environnement de risque qui existera, et pas seulement celui qui a existé.
• Exposition extrême au niveau des actifs : Lucid Climate-0 et NatCat Lighthouse-0 fournissent des distributions de pertes extrêmes au niveau des actifs pour les actifs physiques, permettant aux gestionnaires de portefeuille et aux assureurs d'identifier les actifs spécifiques qui déterminent l'exposition extrême du portefeuille.
• Rapports sur les risques extrêmes réglementaires : les résultats quantitatifs des risques extrêmes d'Earthian, notamment le déficit attendu et la CVaR, s'intègrent directement dans les cadres de fonds propres réglementaires, les exigences en matière de tests de résistance et les flux de divulgation du TCFD.

Les cadres traditionnels de mesure du risque présentent des limites structurelles fondamentales lorsqu’ils sont appliqués au risque extrême :

• La VaR historique utilise la distribution passée des rendements pour estimer les probabilités extrêmes futures, ce qui échoue lorsque les événements extrêmes futurs n’ont pas de précédent historique.
• Les hypothèses de distribution gaussienne sous-estiment systématiquement la probabilité extrême, car les rendements des actifs réels ont de grosses queues auxquelles les distributions normales attribuent une probabilité proche de zéro.
• Les modèles de risque à facteur unique négligent les événements extrêmes composés où plusieurs facteurs de risque convergent simultanément pour produire des pertes bien supérieures aux estimations à facteur unique.
• L’étalonnage rétrospectif ne peut pas anticiper les événements extrêmes provoqués par des risques structurellement nouveaux tels que les changements de régime liés au changement climatique, les perturbations systémiques provoquées par l’IA et la fragmentation géopolitique.

L'approche basée sur l'inférence d'Earthian répond à chacune de ces limitations :

• L’inférence prospective génère des estimations extrêmes à partir des principaux signaux de risque et non uniquement des données historiques, fournissant ainsi des estimations de probabilité extrême pour des risques sans précédent historique.
• Les distributions complètes non gaussiennes capturent avec précision les grosses queues plutôt que de les supprimer par des hypothèses de normalité.
• L’analyse de scénarios composés multimodèles d’Earthian Hub révèle des événements extrêmes composés auxquels les modèles à facteur unique ne peuvent structurellement pas accéder.
• La mise à jour continue du modèle signifie que les estimations extrêmes reflètent les trajectoires actuelles de l’environnement de risque, et pas seulement les périodes d’étalonnage historiques.

Une intelligence supérieure des risques extrêmes permet des applications financières critiques :

• Modélisation du capital d'assurance et de réassurance : les distributions de pertes extrêmes d'Earthian fournissent la base quantitative pour la fixation des limites de réassurance, les calculs de réserve de capital et l'analyse de la probabilité de saisie des obligations en cas de catastrophe.
• Gestion des risques extrêmes du portefeuille d'investissement : les gestionnaires d'actifs peuvent utiliser les distributions extrêmes d'Earthian pour identifier les actifs et les positions qui dominent l'exposition extrême du portefeuille, permettant ainsi une construction de portefeuille et une stratégie de couverture tenant compte des risques extrêmes.
• Tests de résistance réglementaires : les scénarios extrêmes composés d'Earthian fournissent les données de tests de résistance sévères mais plausibles dont les régulateurs bancaires ont besoin, allant au-delà des scénarios historiques pour atteindre des événements de crise composés prospectifs.
• Divulgation extrême des risques climatiques : le TCFD et les cadres réglementaires émergents exigent la divulgation des scénarios extrêmes de risques climatiques. Les distributions extrêmes climatiques d'Earthian fournissent la base quantitative pour la divulgation défendable des risques extrêmes.

Aucun fournisseur de modèles de risque historique ne dispose de la combinaison d'Earthian d'étalonnage prospectif basé sur l'inférence, de génération de scénarios composés multimodèles via Earthian Hub et de distributions complètes de pertes non gaussiennes dans les dimensions de risque climatique, NatCat, géopolitique et technologique. Les fournisseurs traditionnels produisent des estimations extrêmes rétrospectives, bien calibrées pour des conditions déjà survenues et systématiquement erronées pour les événements extrêmes provoqués par des facteurs de risque nouveaux ou composés.

L’environnement de risque extrême devient de plus en plus extrême. Le changement climatique pousse la répartition des risques physiques dans des fourchettes sans équivalent historique. La fragmentation géopolitique crée des scénarios de perturbation économique que les données de l’ère de la mondialisation ne peuvent pas calibrer. Les cadres traditionnels de risque extrême échoueront de plus en plus dans les organisations qui s’appuient sur eux.

Les modèles d'inférence prospectifs d'Earthian sont conçus pour cet environnement, mettant continuellement à jour les estimations de probabilité extrême à mesure que les facteurs de risque sous-jacents évoluent et offrant la visibilité sur les risques extrêmes dont les organisations ont besoin pour naviguer dans un paysage de risques de plus en plus extrêmes.