Tests de résistance dans la Value at Risk : aperçu, calculs
La Value at Risk (VaR) est un moyen permettant aux entreprises d’évaluer leur exposition au risque en quantifiant la perte financière maximale possible sur une période donnée. Les tests de résistance complètent ce précieux outil d’évaluation des risques en identifiant les conséquences d’événements extrêmes sur les marchés. D’une manière générale, le secteur financier ne dispose pas de méthode standard de test de résistance pour les mesures de valeur en risque.
Points clés à retenir
- La plupart des modèles VaR évitent des niveaux de volatilité extrêmement élevés.
- Les tests de résistance sont conçus pour identifier les vulnérabilités, en particulier celles impliquant une forte volatilité.
- Il existe plusieurs manières de réaliser des tests de résistance, notamment en utilisant des scénarios historiques, des scénarios stylisés et des situations hypothétiques.
Façons de tester le stress
Il existe différentes méthodes de VaR, telles que les simulations de Monte Carlo, les simulations historiques et la VaR paramétrique, que l’on peut tester de différentes manières. La plupart des modèles VaR excluent des niveaux de volatilité extrêmement élevés. Cela rend la VaR particulièrement mal adaptée, mais bien adaptée, aux tests de résistance.
Les tests de résistance impliquent d’exécuter des simulations dans le cadre de crises pour lesquelles un modèle n’a pas été intrinsèquement conçu pour s’adapter. L’objectif est d’identifier les vulnérabilités cachées, en particulier celles basées sur des hypothèses méthodologiques, et de répondre aux questions « et si » auxquelles la VaR ne répond pas.
La littérature sur la stratégie d’entreprise et la gouvernance d’entreprise identifie plusieurs approches en matière de tests de résistance. Parmi les plus populaires figurent les scénarios historiques, hypothétiques et stylisés.
Scénarios historiques
Dans un scénario historique, par exemple, l’entreprise, la classe d’actifs, le portefeuille ou l’investissement individuel sont soumis à une simulation basée sur une crise précédente. Parmi les exemples de crises historiques figurent le krach boursier d’octobre 1987, la crise financière asiatique de 1997 et l’éclatement de la bulle technologique en 1999-2000.
Hypothétiques
Un test de résistance hypothétique est normalement plus spécifique à une entreprise. Par exemple, une entreprise californienne pourrait faire un test de résistance contre un hypothétique tremblement de terre, tandis qu’une compagnie pétrolière pourrait faire un test de résistance contre le déclenchement d’une guerre au Moyen-Orient.
Scénarios stylisés
Les scénarios stylisés sont un peu plus scientifiques dans le sens où seules une ou quelques variables de test sont ajustées à la fois. Par exemple, le test de résistance pourrait impliquer que l’indice Dow Jones perde 10 % de sa valeur en une semaine. Ou encore, cela pourrait impliquer une hausse du taux des fonds fédéraux de 25 points de base.
Calculs VaR et simulations Monte Carlo
La direction d’une entreprise calcule la VaR pour évaluer le niveau de risque financier de l’entreprise ; un investisseur fait de même pour un portefeuille d’investissement. En règle générale, ils comparent la VaR à un seuil de risque prédéterminé. Le concept est de ne pas prendre de risques au-delà du seuil acceptable.
Les équations VaR standard comportent trois variables :
- Probabilité de perte
- Montant de la perte potentielle
- Période qui englobe la perte probable
Un modèle VaR paramétrique utilise des intervalles de confiance pour estimer la probabilité de perte, de profit et la perte maximale acceptable. Les simulations de Monte Carlo sont similaires, sauf qu’elles impliquent des milliers de tests et de probabilités.
L’un des paramètres variables du système VaR est la volatilité. Plus une simulation est volatile, plus le risque de perte au-delà du niveau maximum acceptable est grand. L’objectif d’un test de résistance est d’augmenter la variable de volatilité dans une mesure compatible avec une crise. Si la probabilité d’une perte extrême est trop élevée, le risque ne vaut peut-être pas la peine d’être assumé.
Certains experts du secteur financier considèrent les tests de résistance et la VaR comme des concepts concurrents. Ils considèrent également les tests de résistance, qui utilisent des horizons fixes et des facteurs de risque spécifiques, comme incompatibles avec les véritables simulations de Monte Carlo qui utilisent des scénarios aléatoires.
À quoi servent les stress tests en VaR ?
Les stress tests repoussent les limites de la VaR. Même si la valeur à risque peut mesurer le risque d’une entreprise ou d’un portefeuille au quotidien, elle ne prend pas en compte les risques « à long terme » et les chocs extrêmes du marché ; c’est là qu’interviennent les tests de résistance.
Quelle est la différence entre la valeur à risque et les tests de résistance ?
La différence entre la valeur à risque et les tests de résistance réside dans le fait que la valeur à risque est basée sur des probabilités, tandis que les tests de résistance adoptent une approche non statistique.
Pourquoi les tests de résistance sont-ils importants ?
Les tests de résistance révèlent les risques qui surviennent dans des conditions de marché anormales. Elle est utile en complément d’autres évaluations de risques, y compris la valeur à risque, car elle identifie les pertes potentielles dues à des événements extrêmes qui, bien que peut-être improbables, sont néanmoins possibles.
L’essentiel
Les tests de résistance aident une entreprise ou un investisseur à déterminer l’impact d’un facteur de risque particulier (ou de plusieurs facteurs de risque). Il est souvent utilisé comme complément à la modélisation de la valeur à risque, car il capture l’effet des mouvements extrêmes du marché sans nécessiter une probabilité statistique de tels mouvements. Les tests de résistance fournissent à une entreprise ou à un investisseur des informations précieuses qui peuvent être utilisées pour gérer efficacement les risques.