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Gestion des risques > Séance 3 > Flashcards

Séance 3 Flashcards

1
Q

Qu’est-ce que la valeur à risque?

A

Une mesure statistique du risque total du portefeuille.

C’est la pire perte possible à un certain niveau de confiance sur un horizon de temps déterminé

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Q

Méthode de simulation historique

A

Méthode non paramétrique

  1. Recueillir des données
  2. Avec les données, calculer les gains et les pertes du portefeuille
  3. Choisir un niveau de confiance et trouver la perte correspondante
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3
Q

Évaluation locale des obligations

A

Variation de P = -D* * VaR (variation de taux) * Valeur du portefeuille

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4
Q

Évaluation complète des obligations

A

Variation de P = P(y0 + variation de taux) - P(yo)

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5
Q

Méthode paramétrique

A
  1. Supposer que les rendements aient une distribution normale
  2. Receuillir des données historiques afin de calculer la moyenne et l’écart-type
  3. Faire le calcul avec la formule
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6
Q

VaR paramétrique - formule

A

VaR = a*écart-type

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7
Q

VaR absolue - formule

A

VaR = moyenne - a*écart-type

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8
Q

a pour un niveau de confiance de 90%

A

1,282

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9
Q

a pour un niveau de confiance de 95%

A

1,645

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10
Q

a pour un niveau de confiance de 97,5%

A

1,96

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11
Q

a pour un niveau de confiance de 97,72

A

2

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12
Q

a pour un niveau de confiance de 99%

A

2,326

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13
Q

a pour un niveau de confiance de 99,9%

A

3,09

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14
Q

Formule de conversion des niveaux de confiance

A

XXX VaR (99%, 1 jour) = XXX VaR (95%, 1 jour) * (a de 99%/a de 95%)

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15
Q

Formule de conversion de l’horizon temporel

A

VaR (95%, 10 jours) = VaR (95%, 1 jour) * racine de 10

VaR (95%, 1 mois) = VaR (95%, 1 an) / racine de 12

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16
Q

VaR méthode paramétrique obligation

A
  1. Supposer une distribution normale pour les rendements
  2. Recueillir les données historique
  3. Calculer la moyenne et l’écart-type
  4. Calculer la perte minimale pour un horizon temporel

Variation de prix = -D* * VaR de taux d’intérêt * valeur du portefeuille

17
Q

Simulation de Monte Carlo

A

Les mouvements des facteurs de risques sont générés aléatoirement à partir d’une distribution

La simulation est soumis au risque du modèle

Méthode la plus souple, mais implique énormément de calculs

Dans un contexte parfait (donc jamais) où les facteurs de risque ont une distribution normale et que les expositions sont linéaires, cette méthode converge vers la VaR paramétrique

18
Q

Simulation monte carlo en étapes

A
  1. On spécifie un processus stochastique pour les variables financières ainsi que les paramètres du processus
  2. Des trajectoires de prix fictives sont simulées. Chaque simulation est utilisé pour compiler une distribution de rendements
19
Q

Mapping des risques et autres approches

A

Une entreprise choisira un nombre limité de facteurs de risques qui se rapporchent de toutes les sources de risque de son portefeuille

Le processus de mapping des risques consiste à remplacer chaque instrument par son exposition aux facteurs de risques sélectionnés

20
Q

Quand faut-il utiliser l’approche delta-gamma?

A

Pour certains instruments, un ajustement au second degré est nécessaire (en général les options)

Les pris des actions (et des contrats à terme correspondants) sont linéaires par rapport au prix du sous-jacent. Donc pas besoin

Pour la plupart des instruments à revenu fixe, la convexité à court terme est relativement faible et peut être négligé

21
Q

Les limites de la VaR

A

Elle peut être trompeuse

22
Q

Une alternative à la VaR

A

la mesure ES (expected Shortfall) ou VaR conditionnelle

C’est la perte attendue au-delà de la valeur de la VaR

23
Q

Validation du modèle

A

Stress testing : processus qui consiste à identifier et à gérer des situations susceptibles de générer des pertes extrêmes (analyser des scénarios et renforcer les variables clés : volatilité et corrélations)

Backtesting : permet de vérifier si les pertes réelles enregistrées correspondent aux pertes prévues pour les mêmes périodes

24
Q

Les faits sur la VaR

A
  • Mesure du risque total du portefeuille qui tient compte de la diversification et de l’effet de levier

Suppose que le profil de risque reste constant

Doit être complété par des tests rétrospectifs (backtesting) et/ou des tests de résistance (stress testing)

25
Q

Avertissements par rapport à la VaR

A

Ne décrit pas les plus grandes pertes

Ne décrit pas les pertes dans la queue de gauche

La VaR est calculée avec une certaine marge d’erreur, sur la base de plusieurs hypothèses

Gestion des risques (10 decks)

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