Risque de modèle
Qu’est-ce que le risque de modèle?
Le risque de modèle est un type de risque qui survient lorsqu’un modèle financier est utilisé pour mesurer des informations quantitatives telles que les risques de marché d’ une entreprise ou les transactions de valeur, et que le modèle échoue ou fonctionne de manière inadéquate et conduit à des résultats défavorables pour l’entreprise.
Un modèle est un système, une méthode quantitative ou une approche qui repose sur des hypothèses et des théories et techniques économiques, statistiques, mathématiques ou financières. Le modèle traite les entrées de données dans un type de sortie d’estimation quantitative.
Les institutions financières et les investisseurs utilisent des modèles pour identifier la valeur théorique des cours des actions et identifier les opportunités de trading. Bien que les modèles puissent être des outils utiles dans l’ analyse des investissements, ils peuvent également être exposés à divers risques pouvant résulter de l’utilisation de données inexactes, d’erreurs de programmation, d’erreurs techniques et d’une mauvaise interprétation des résultats du modèle.
Points clés à retenir
- En finance, les modèles sont largement utilisés pour identifier les futures valeurs potentielles des actions, identifier les opportunités de trading et aider les dirigeants d’entreprise à prendre des décisions commerciales.
- Le risque de modèle est présent chaque fois qu’un modèle insuffisamment précis est utilisé pour prendre des décisions.
- Le risque lié au modèle peut provenir de l’utilisation d’un modèle avec de mauvaises spécifications, des erreurs de programmation ou techniques, ou des erreurs de données ou d’étalonnage.
- Le risque de modèle peut être réduit grâce à une gestion de modèle telle que des tests, des politiques de gouvernance et un examen indépendant.
Comprendre le risque de modèle
Le risque de modèle est considéré comme un sous-ensemble du risque opérationnel, car le risque de modèle affecte principalement l’entreprise qui crée et utilise le modèle. Les traders ou autres investisseurs qui utilisent un modèle donné peuvent ne pas comprendre complètement ses hypothèses et ses limites, ce qui limite l’utilité et l’application du modèle lui-même.
Dans les sociétés financières, le risque de modèle peut affecter le résultat des évaluations des titres financiers, mais c’est également un facteur dans d’autres secteurs. Un modèle peut prédire de manière incorrecte la probabilité qu’un passager d’une compagnie aérienne soit un terroriste ou la probabilité d’une transaction frauduleuse par carte de crédit. Cela peut être dû à des hypothèses incorrectes, à des erreurs de programmation ou techniques et à d’autres facteurs qui augmentent le risque d’un résultat médiocre.
Que vous dit le concept de risque de modèle?
Tout modèle est une version simplifiée de la réalité, et avec toute simplification, il y a le risque que quelque chose ne soit pas pris en compte. Les hypothèses faites pour développer un modèle et les intrants dans le modèle peuvent varier considérablement. L’utilisation de modèles financiers est devenue très répandue au cours des dernières décennies, parallèlement aux progrès de la puissance de calcul, des applications logicielles et des nouveaux types de titres financiers. Avant de développer un modèle financier, les entreprises effectuent souvent des prévisions financières, processus par lequel elles déterminent les attentes des résultats futurs.
Certaines entreprises, comme les banques, emploient un agent de gestion des risques modèle pour établir un programme de gestion des risques de modèle financier visant à réduire la probabilité que la banque subisse des pertes financières en raison de problèmes de risque de modèle. Les composantes du programme comprennent l’établissement de modèles de gouvernance et de politiques. Cela implique également l’attribution de rôles et de responsabilités à des personnes qui développeront, testeront, mettront en œuvre et géreront les modèles financiers de manière continue.
Exemples concrets de risques liés aux modèles
Gestion du capital à long terme
Ladébâcle de la gestion du capital à long terme (LTCM) en 1998 a été attribuée au risque de modèle. Dans ce cas, une petite erreur dans les modèles informatiques de l’entreprise a été agrandie de plusieurs ordres de grandeur en raison de la stratégie de négociation à fort effet de levierutilisée par LTCM.
À son apogée, le fonds de couverture gérait plus de 100 milliards de dollars d’actifs et affichait des rendements annuels de plus de 40%. LTCM avait deux lauréats du prix Nobel d’économie comme principaux actionnaires, mais l’entreprise a implosé en raison de son modèle financier qui a échoué dans cet environnement de marché particulier.
JPMorgan Chase
Près de 15 ans plus tard, JPMorgan Chase (JPM) a subi des pertes de trading massives en raison d’unmodèle de valeur à risque (VaR) contenant des erreurs de formule et d’exploitation. Les gestionnaires de risques utilisent des modèles de VaR pour estimer les pertes futures qu’un portefeuille pourrait subir. En 2012, la prétendue «tempête dans une théière» du PDG Jamie Dimon s’est avérée être une perte de 6,2 milliards de dollars résultant de transactions qui ont mal tourné dans sonportefeuille de crédit synthétique (SCP).
Un trader avait établi d’importantes positions sur dérivés qui étaient signalées par le modèle VaR qui existait à l’époque. En réponse, le directeur des investissements de la banque a apporté des ajustements au modèle VaR, mais en raison d’une erreur de feuille de calcul dans le modèle, les pertes de négociation ont été autorisées à s’accumuler sans signaux d’avertissement du modèle.
Ce n’était pas la première fois que les modèles VaR échouaient. En 2007 et 2008, les modèles VaR ont été critiqués pour ne pas avoir prédit les pertes importantes subies par de nombreuses banques pendant lacrise financière mondiale.