Value-at-Risk

La Value-at-Risk (VaR) est une mesure du risque qui aide les professionnels de la finance à estimer la perte potentielle maximale à laquelle un portefeuille pourrait être exposé, sur une période donnée et en fonction d'un niveau de confiance défini. Par exemple, une VaR de 10 millions de dollars à un jour avec un niveau de confiance de 99 % correspond à une probabilité de 99 % que la perte sur le portefeuille ne dépasse pas 10 millions de dollars sur une journée, mettant en évidence ainsi une probabilité de 1 % que ce seuil soit dépassé.

Le rôle de la Value-at-Risk dans la gestion des risques

L'utilité de la VaR couvre plusieurs dimensions de la gestion des risques, offrant des informations essentielles concernant :

• La détermination des limites de risques et des budgets : aide les organisations à fixer des seuils de risque quantifiables
• La conformité aux réglementations : facilite le calcul des exigences de fonds propres dans le cadre de réglementations telles que Bâle III et Solvabilité II
• La validation du modèle : permet aux institutions financières de backtester et de valider la précision des modèles de VaR
• Les métriques de risques avancées : facilite le calcul de la VaR conditionnelle, effectue des stress tests et réalise des analyses de sensibilité

Les techniques de calcul de la Value-at-Risk

La méthodologie de calcul de la VaR varie en fonction des classes d'actifs et des types d'exposition au risque. Voici quelques-unes des techniques les plus courantes :

• La simulation de Monte-Carlo : méthode statistique permettant de simuler un éventail de résultats possibles pour un portefeuille
• La simulation de portefeuille basée sur des copules : approche avancée permettant de modéliser les structures de dépendance entre les actifs
• La valorisation des produits financiers dérivés : techniques permettant d’évaluer la valeur et le risque de produits dérivés
• La modélisation économétrique : modèles de taux d'intérêt, modèles GARCH (hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive généralisée) pour la prévision de la volatilité, et autres

Pour plus d'informations, reportez-vous à Statistics and Machine Learning Toolbox™, Financial Toolbox™, Financial Instruments Toolbox™ et Risk Management Toolbox™.