Extrêmes : événements aux impacts socio-économiques considérables

Mots-clefs : Assurance; Catastrophe; Climat; Finance; Valeurs extrêmes

Organisations pertinentes :

• Les ministères de l’environnement fédéral et provincial.
• Les compagnies productrices d’électricité (notamment Hydro-Québec).
• Les MRC et les municipalités (notamment les grandes villes québécoises).
• Les compagnies d’assurance (notamment Desjardins et Aviva).
• Les compagnie d’investissement.
• Réseau Inondations InterSectoriel du Québec (https://riisq.ca/)
• fonds AXA pour la recherche
• Autorité des marchés financiers
• Bureau du surintendant des institutions financières
• Institut canadien des actuaires
• Consortium sur la climatologie régionale et l’adaptation aux changements climatiques (Ouranos)

Personnes pertinentes suggérées durant la consultation : 

Les noms suivants ont été proposés par la communauté et les personnes mentionnées ci-dessous ont accepté d’afficher publiquement leur nom. Notez cependant que tous les noms des professeur.e.s (qu’ils soient affichés publiquement ou non sur notre site web) seront transmis au comité conseil pour l’étape d’identification et de sélection des thèmes stratégiques. Notez également que les personnes identifiées durant l’étape de consultation n’ont pas la garantie de recevoir une partie du financement. Cette étape sert avant tout à présenter un panorama du domaine, incluant les personnes pertinentes et non à monter des équipes pour les programmes-cadres.

• Jonathan Jalbert (Polytechnique Montréal)
• Christian Genest (McGill)
• Mélina Mailhot (Concordia)
• Julie Carreau (Polytechnique Montréal)
• Arthur Charpentier (UQAM)
• Johanna Nešlehová (McGill)
• Juliana Schulz (HEC Montréal)
• Mathieu Boudreault (UQAM)
• Léo Belzile (HEC Montréal)

Axe 1 : Extrêmes climatiques

Les événements météorologiques extrêmes ont des répercussions importantes sur la société. À titre d’exemples, la vague de chaleur qui a frappé l’Ouest canadien fin juin a causé une importante surmortalité en Colombie-Britannique en plus de provoquer d’importants feux de forêt, tandis que les inondations en 2019 ont occasionné plus de 1,3 milliard de dollars en dommages assurés à l’échelle canadienne (lien). Le Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) prévoit que la fréquence et la sévérité des événements climatiques extrêmes continuera d’augmenter au cours du siècle actuel (lien). En raison de leurs importants coûts humains et économiques, une modélisation statistique de ces événements avec la théorie des valeurs extrêmes est cruciale pour planifier adéquatement les mesures de mitigation des impacts à court, moyen et long termes. Cet axe est cohérent avec les multiples plans d’adaptation aux changements climatiques des différents paliers de gouvernement (municipal, provincial et fédéral).

Les données météorologiques et climatiques désormais de plus en plus disponibles seront exploitées dans les travaux s’inscrivant dans cet axe. Des modèles complexes en théorie des valeurs extrêmes, notamment en valeurs extrêmes multidimensionnelles, en modélisation de la dépendance spatiale et temporelle et en non-stationnarité, seront développés pour analyser les valeurs extrêmes de ces grands jeux de données. Ces modèles seront par la suite exploités pour quantifier les risques de catastrophe, ce qui est essentiel dans les études d’impacts, dans le développement des plans d’adaptation, pour la gestion des risques financiers, etc.

Axe 2 : Extrêmes en assurance

La sécurité publique est assurée par plusieurs paliers gouvernementaux, ainsi que par le biais de l’assurance. Pour tous les risques qui ne sont pas assurés, de l’aide financière est offerte par les provinces et le gouvernement fédéral. Plusieurs catastrophes naturelles sont admissibles à ces recours. Aux fins de solvabilités de tels programmes d’aide, une modélisation adéquate est de mise. Au niveau de l’assurance pour risques extrêmes, les organismes de réglementation (le Bureau du surintendant des institutions financières, l’Autorité des marchés financiers, l’Institut canadien des actuaires) indiquent les hypothèses à respecter ainsi que le niveau d’interprétabilité visés afin d’encadrer les compagnies d’assurance à établir de justes seuils de solvabilité facilement interprétables. D’un point de vue de la gestion de risques, la sélection et tarification est aussi influencée par la modélisation des risques assurables. La modélisation et les mesures de risque dans le cadre des valeurs extrêmes multivariées sont des outils incontournables pour une évaluation diligente des risques liés aux catastrophes naturelles. De plus, la considération de moyens spécifiques à l’assurance (déductibles, limites, réassurance, …) sera imbriquée dans la modélisation, permettant des primes et capital de solvabilité adéquats.

Cet axe de recherche compte valoriser les données de fréquence et d’intensité des événements extrêmes, ainsi que les réclamations d’assurance sous forme (1) d’analyse spatio-temporelle de pertes extrêmes économiques et assurables (2) d’étude de modèles d’apprentissage statistique utilisant des variables explicatives basées sur les composantes spatiales.

Axe 3 : Extrêmes en finance

Les fluctuations extrêmes des prix des actions, des obligations, des devises et des commodités affectent le cours normal des opérations de plusieurs entreprises. Elles peuvent, par exemple, freiner le développement économique ou la création de nouvelles technologies, réduire la valeur des régimes de retraite ou mener certaines organisations vers la faillite. Afin de minimiser les impacts de telles fluctuations sur l’épargne des petits investisseurs, les régimes de retraite sont encadrés (ex. Loi sur les régimes complémentaires de retraite) et l’industrie des services financiers est réglementée (ex. Bureau du surintendant des institutions financières au Canada, Autorité des marchés financiers au Québec). Les gestionnaires de risques financiers (ce qui inclut actuaires, statisticiens, etc.) doivent modéliser les impacts de tels extrêmes sur les portefeuilles d’actifs afin de quantifier et de minimiser la probabilité que ces fluctuations causent des pertes financières considérables.

Cet axe de recherche compte valoriser les données des cours boursiers et des taux d’intérêt à haute (horaire ou plus) et à basse fréquence (quotidien ou hebdomadaire) pour modéliser ces extrêmes à l’aide (1) de modèles à volatilité stochastique, avec ou sans sauts, (2) des modèles de risque de crédit pour représenter le risque d’insolvabilité des institutions et (3) des modèles de contagion pour quantifier le risque de contamination dans l’industrie des services financiers.

(pas de documentation complémentaire pour le moment)