Examens pratique Flashcards
VaR historique sur les obligations (taux d’intérêt
On utilise les donnée les plus positive
VaR historique sur les obligations - Formule
-D* * variation de y * valeur du portefeuille
99% de confiance
2,326
95% de confiance
1,645
Faire passer la VaR de 1 mois à 5 jour
= VaR (1 mois) / racine de 6
Faire passer la VaR de 95% à 99%
VaR (95%) * 2,326/1,645)
L’hypothèse de changement de VaR
Les rendements sont indépendamment et identiquement distribués
Delta-normale
-D* * (u + écart-type*variation de y) * valeur du portefeuille
Autres calculs de VaR
Backtesting
Stress testing
VaR conditionnelle
Et Monte Carlo si pas assez d’observation
Lufthensa - option VS contrat
Les options lui aurait permis de ne pas éliminer le gain potentiel de la baisse de la valeur du USD contrairement au contrat à terme
Lufthensa - les objections
- Pourquoi acheter des avions en USD alors que le USD est à son plus cher
- Pourquoi ne pas avoir suivi son instinct et donc rien fait
- Pourquoi avoir acheter à Boeing alors que l’Allemagne fait affaire avec Airbus
- Pourquoi ne pas avoir pris des options plutôt que des contrat à terme
United grain grower - alternative aux contrats d’assurance
Les dérivés de température, mais ça amène des risques de base et des coûts élevés
Rien faire, mais difficile après d’aller chercher du financement lorsque le risque a bel et bien eu lieu
Les contrats étaient bel et bien la meilleure option
Dans l’équation USD/CAD
y <=> y* (f/s)
Le taux que tu met à gauche de l’équation est CAD et tu investi dans ce qui est pointer!
Explication de Monte Carlo
Tout d’abord, le gestionnaire de risque spécifie un processus stochastique pour les variables financières ainsi que les paramètres du processus ; le choix des distributions et des paramètres tels que le risque et les corrélations peut être dérivé des données historiques
Deuxièmement, des trajectoires de prix fictives sont simulées pour toutes les variables d’intérêt. Chacune de ces “pseudo-réalisations” est ensuite utilisée pour compiler une distribution de rendements, à partir de laquelle un chiffre VAR peut être mesuré.
Forces de Monte Carlo
-Méthode la plus souple
-Ne nécessite pas de données historiques
-Peu modéliser n’importe quoi
Faiblesse de Monte Carlo
-Compliquer à mettre en place (nécessite de bonne connaissance du risque) et à communiquer
-Implique énormément de calculs
-Soumis au risque de modèle
-Coût élevé
La VaR et la convexité
La VaR ne prend pas en compte la convexité
Gestion intégrée des risque
Permet de diversifier le risque et de diminuer le coût de la police d’assurance
Élément fondamentaux de la gestion de risque
La fréquence et la sévérité
Police d’assurance =
Option put
Avantage de ERM/GRE
Le processus permet aux dirigeants de mieux comprendre les risques de l’entreprise.
De nombreuses raisons de gérer le risque suggèrent d’examiner une mesure de performance globale (par exemple, les flux de trésorerie).
Désavantage de ERM/GRE
Trop coûteux à mettre en œuvre
Cas Swiss Re
On a pris la décision de titriser une portion de nos risques (peak risks) sur le marché financier.
On est dans un contexte où on s’attend à ce que la population augmente et où le secteur de l’assurance est ébranlé suite au 11 septembre 2001 et à une baisse des marché d’action. La rétrocession semble plus ou moins logique.
Déjà 2 émissions de cat bonds dans le passé. Qu’on a trouvé très cher
Cat bonds
Titres dont les paiements de coupon et le
retour du principal reposent sur la probabilité qu’une catastrophe se produise. Leurs rendements étaient ainsi entièrement liés aux événements couverts,
justement, par des polices d’assurance.
Société d’assurance ou réassurance (promoteur) -> SPV -> Investisseur
Le SPV permet la transmission du risque et prend en charge le risque du promoteur.
Le promoteur verse des primes au SPV qui lui reçoit un principale des investisseurs qu’il investit au taux sans risque et verse des coupons aux investisseurs
