Systemic Risk in the European Insurance Sector

Resumen Técnico: Riesgo Sistémico en el Sector Asegurador Europeo

Problema y Motivación
El artículo aborda la necesidad de cuantificar la conectividad del riesgo sistémico dentro del sector asegurador europeo, un componente crítico del sistema financiero que posee aproximadamente 10 billones de euros en activos a partir de 2024. Si bien las aseguradoras se consideran tradicionalmente absorbedoras de riesgos, su papel como principales inversores institucionales en bonos gubernamentales y corporativos las expone al riesgo soberano y a las fluctuaciones de las tasas de interés. Los autores argumentan que el entorno institucional europeo —caracterizado por un marco regulatorio común (Solvencia II) pero con exposiciones heterogéneas al riesgo soberano y tenencias de bonos gubernamentales nacionales— proporciona un laboratorio único para estudiar cómo el estrés soberano y la composición de la cartera interactúan para generar efectos de contagio. Esto contrasta con la literatura centrada en Estados Unidos, que a menudo enfatiza las exposiciones comunes al crédito corporativo en lugar de la heterogeneidad soberana entre países. El estudio tiene como objetivo mapear estas interconexiones en tres niveles de granularidad: principales mercados financieros, subsectores de seguros y empresas individuales, utilizando un marco unificado aplicado a rendimientos, volatilidad y medidas de riesgo de cola.

Metodología
El análisis empírico emplea el marco de Descomposición Generalizada de la Varianza del Error de Pronóstico (GFEVD) propuesto por Diebold y Yilmaz (2008, 2014). Este enfoque de forma reducida mide la proporción de la varianza del error de pronóstico de una variable atribuible a choques en otra, capturando la interdependencia estadística sin afirmar una identificación causal estructural.

El estudio utiliza cuatro indicadores distintos de riesgo y rendimiento derivados de los precios de las acciones:

1. Rendimientos logarítmicos: Métrica de rendimiento estándar.
2. Log-volatilidad condicional: Estimada mediante modelos GARCH.
3. Valor en Riesgo (VaR): Estimado mediante el modelo de Valor en Riesgo Autorregresivo Condicional (CAViaR).
4. Déficit Esperado (ES): Estimado mediante el modelo de Déficit Esperado Autorregresivo Condicional (CARES).

El análisis procede en tres niveles de agregación:

• Mercados Agregados: Un sistema de cuatro variables que comprende los índices Euro Stoxx de Seguros, Banca, Bonos Gubernamentales y Acciones (excluyendo financieros).
• Subsectores: Un sistema de cinco variables que distingue entre corredores de seguros, vida y salud, multirriesgo, propiedad y daños, y reaseguro.
• Empresas Individuales: Una red de 70 compañías de seguros cotizadas en bolsa. Debido a la "maldición de la dimensionalidad" (70 variables), los autores aplican un enfoque post-LASSO (Operador de Encogimiento y Selección de Mínimos Absolutos) para estimar los parámetros VAR, seleccionando regresores relevantes para garantizar la dispersión y reducir la varianza antes de aplicar MCO.

La topología de la red se analiza utilizando el algoritmo de fuerza dirigida Fruchterman-Reingold para la visualización y el algoritmo Louvain para la detección de comunidades, a fin de identificar clústeres centrales.

Resultados Clave

• Conectividad del Mercado Agregado: Existe una fuerte comovimiento entre el índice total de efectos de contagio y la "contribución a otros" del sector asegurador en los cuatro indicadores. Los efectos de contagio aumentan notablemente durante episodios de estrés (por ejemplo, la crisis de las hipotecas subprime de 2008, la crisis de la deuda soberana europea y la pandemia de COVID-19). Cabe destacar que, mientras los efectos de contagio basados en rendimientos disminuyeron tras la pandemia, los efectos de contagio basados en riesgos (volatilidad, VaR, ES) permanecieron más persistentes. La contribución del sector asegurador es particularmente sensible a los diferenciales de tipo de interés, los diferenciales soberanos y el estrés de financiación.
• Mecanismo de Riesgo Soberano y Sesgo Nacional: Un análisis de panel a nivel de empresa revela un "canal de balance". La relación entre el estrés soberano y los efectos de contagio de aseguradoras a bancos varía sistemáticamente con el sesgo nacional en la tenencia de bonos soberanos domésticos. En países con bajo sesgo nacional, un mayor estrés soberano se asocia con menores efectos de contagio; sin embargo, este efecto se debilita o se invierte en países con alto sesgo nacional. Esto sugiere que las grandes tenencias de bonos domésticos pueden alterar la transmisión del riesgo soberano al sector bancario.
• Heterogeneidad de Subsectores: Existe una heterogeneidad significativa entre los subsectores. Las aseguradoras multirriesgo emergen como los canales principales para la propagación de choques, generando consistentemente la mayor "contribución a otros". Los corredores de seguros muestran una transmisión baja pero una alta sensibilidad a los choques entrantes. Las reaseguradoras, aunque generalmente menos centrales, muestran un aumento agudo en su contribución durante episodios de estrés.
• Red a Nivel de Empresa e Identificación del Núcleo: El análisis de la red identifica un núcleo estable de aseguradoras sistémicamente centrales (por ejemplo, Aegon, Allianz, Generali, Zurich, Aviva, Swiss Re) que aparecen consistentemente en las redes de rendimientos, volatilidad, VaR y ES. La intersección de las comunidades más grandes en estas redes arroja un grupo central de ocho empresas. Este grupo muestra una superposición sustancial con la lista del Consejo de Estabilidad Financiera (FSB) de Aseguradores Sistémicamente Importantes a Nivel Mundial (G-SII) de 2013 a 2016.
• Tamaño vs. Interconectividad: Si bien las empresas centrales identificadas son generalmente grandes, la capitalización de mercado por sí sola no explica completamente la centralidad sistémica. Las empresas con vínculos extensos y posiciones centrales en la red exhiben una huella sistémica mayor independientemente de su tamaño absoluto.

Significancia y Afirmaciones
El artículo afirma proporcionar un análisis multicapa de la conectividad en el sector asegurador europeo, complementando la literatura existente que a menudo se centra en instituciones estadounidenses o en medidas de riesgo individuales. Los autores posicionan su trabajo como la provisión de "evidencia descriptiva y correlaciones consistentes con el mecanismo" en lugar de una identificación causal.

Las contribuciones clave incluyen:

1. Demostrar la importancia de las métricas de riesgo de cola: El estudio muestra que los indicadores basados en riesgos (volatilidad, VaR, ES) revelan riesgos sistémicos más persistentes y matizados que las medidas basadas únicamente en rendimientos, particularmente durante y después de las crisis.
2. Identificar un núcleo estable: La metodología identifica con éxito un grupo central de aseguradoras que se alinea con las designaciones regulatorias (G-SII) utilizando únicamente datos de mercado disponibles públicamente, lo que sugiere que estas métricas pueden servir como herramientas útiles de supervisión para los supervisores.
3. Exploración de mecanismos: El artículo ofrece evidencia de forma reducida que vincula el estrés soberano, el sesgo nacional y los efectos de contagio, consistente con un canal de transmisión a través del balance en el contexto europeo.

Los autores concluyen que, si bien sus medidas no son estructurales, son valiosas para priorizar el análisis de supervisión, particularmente en el contexto de las discusiones europeas en curso sobre las exposiciones soberanas, los activos seguros comunes y el tratamiento prudencial de los bonos gubernamentales. Sugieren que una capacidad de supervisión europea mejorada para monitorear estos riesgos de contagio es cada vez más importante.