Value at Risk

Résumé du document

La Value at Risk (ou VaR) est une mesure du risque de marché, selon une distribution de probabilité choisie, pour des portefeuilles de valeurs volatiles. Elle correspond à la valeur monétaire de la perte minimum qu'un portefeuille peut subir sur une période donnée, et à une probabilité donnée (généralement 5%). En outre, la VaR représente la perte maximale que le portefeuille peut subir pour un intervalle de confiance donné (le plus communément utilisé étant 95%)

Extraits

[...] Trois méthodes sont couramment utilisée pour calculer la Value at Risk. A. La méthode analytique La méthode analytique, ou méthode variance-covariance, fait appel à la loi normale de distribution. Celle-ci utilise les connaissances sur les paramètres de la distribution de probabilité. Comme la performance attendue et la variance sont les deux seuls paramètres utilisés, la méthode est implicitement basée sur l'hypothèse d'une distribution normale. Notons cependant que si le portefeuille comporte des options, alors cette hypothèse n'est plus valide. Une alternative consiste à employer le delta, plutôt que le modèle de prix de l'option, pour déterminer le revenu de l'option. [...]

[...] Value at Risk 1. Préambule La Value at Risk (ou VaR) est une mesure du risque de marché, selon une distribution de probabilité choisie, pour des portefeuilles de valeurs volatiles. Elle correspond à la valeur monétaire de la perte minimum qu'un portefeuille peut subir sur une période donnée, et à une probabilité donnée (généralement En outre, la VaR représente la perte maximale que le portefeuille peut subir pour un intervalle de confiance donné (le plus communément utilisé étant Principe du calcul de Var En pratique, calcules de VaR appellent de nombreuses difficultés. [...]

[...] La méthode suivante se passe de cette hypothèse. B. La méthode historique La méthode historique fait une estimation de la distribution de la performance du portefeuille, utilisant sa performance passée pour estimer sa future distribution de probabilité. L'hypothèse de cette méthode repose sur le fait que la distribution passée représente une bonne appréhension de la distribution future. Si l'on veut par exemple obtenir la VaR d'un portefeuille sur une période donnée et pour un indice de confiance de il suffit de considérer les pires performances du portefeuille correspondant à de la période considérée. [...]

[...] De plus, la composition du portefeuille a pu varier au cours du temps. En fait même si chaque actif a la même performance, la composition du portefeuille évolue automatiquement. Il suffit que la valeur d'un actif augmente à un meilleur taux qu'un autre actif pour que la performance attendue et l'écart-type du portefeuille changent. Ce problème peut cependant être résolu en utilisant un historique des rendements du portefeuille, pondérant chaque actif en accord avec la pondération courante et non avec celle passée. [...]

[...] Un autre point important concernant l'utilisation de la méthode analytique est qu'elle devient très lourde lorsqu'il s'agit de portefeuilles importants. Pour les grandes institutions, il y a littéralement des milliers de sources de risque. La volatilité et la corrélation de ces diverses sources doivent être cernées et assemblées afin d'obtenir une seule volatilité pour le portefeuille. Cela nécessite d'importantes quantités d'information. Cependant, celles-ci sont plus ou moins facilement disponibles ; J. P. Morgan, ou encore Bloomberg proposent d'énormes sources de données mises à jour régulièrement sur Internet. [...]