Qu’est-ce que le backtesting en Value at Risk (VaR)?
Qu’est-ce que le backtesting en Value at Risk (VaR)?
La valeur à risque est une technique de gestion statistique des risques qui surveille et quantifie le niveau de risque associé à un portefeuille d’investissement. La valeur à risque mesure le montant maximal de la perte sur un horizon temporel spécifié avec un niveau de confiance donné. Le backtesting mesure la précision des calculs de la valeur à risque. Le backtesting est le processus de détermination de la performance d’une stratégie à l’aide de données historiques. La prévision de perte calculée par la valeur à risque est comparée aux pertes réelles à la fin de l’horizon temporel spécifié.
Points clés à retenir
- La valeur à risque (VAR) est une technique de gestion statistique des risques qui surveille et quantifie le niveau de risque d’un portefeuille d’investissement.
- La valeur à risque mesure le montant maximal de la perte sur un horizon temporel spécifié avec un niveau de confiance donné.
- Le backtesting, qui utilise des données historiques pour tester les performances d’une stratégie, est utilisé pour mesurer l’exactitude des calculs de valeur à risque.
Comprendre le backtesting en Value at Risk (VaR)
Le backtesting est utile car il utilise la modélisation des données passées pour évaluer la précision et l’efficacité d’une stratégie d’investissement. Le backtesting de la valeur à risque est utilisé pour comparer les pertes prévues à partir de la valeur à risque calculée avec les pertes réelles réalisées à la fin de l’horizon temporel spécifié. Cette comparaison identifie les périodes où la valeur à risque est sous-estimée ou où les pertes du portefeuille sont supérieures à la valeur à risque attendue initiale. Les prédictions de valeur à risque peuvent être recalculées si les valeurs de backtesting ne sont pas exactes, réduisant ainsi le risque de pertes imprévues.
Perte maximale potentielle
La valeur à risque calcule les pertes maximales potentielles sur un horizon temporel spécifié avec un certain degré de confiance. Par exemple, la valeur à risque sur un an d’un portefeuille de placement est de 10 millions de dollars avec un niveau de confiance de 95%. La valeur à risque indique qu’il y a 5% de chances d’avoir des pertes supérieures à 10 millions de dollars à la fin de l’année. Avec un taux de confiance de 95%, la pire perte de portefeuille attendue sur un exercice ne dépassera pas 10 millions de dollars.
Si la valeur à risque est simulée sur les données des années précédentes et que les pertes réelles du portefeuille n’ont pas dépassé la valeur attendue à la perte de risque, alors la valeur à risque calculée est une mesure appropriée. En revanche, si les pertes réelles du portefeuille dépassent la valeur calculée en cas de pertes de risque, alors le calcul de la valeur attendue au risque peut ne pas être exact.
Lorsque les pertes réelles du portefeuille sont supérieures à la perte estimée de valeur à risque calculée, on parle de rupture de valeur à risque. Cependant, si la perte réelle du portefeuille est supérieure à la valeur estimée à risque seulement quelques fois, cela ne signifie pas que la valeur estimée à risque a échoué. La fréquence des violations doit être déterminée.
Exemple de backtesting en Value at Risk
Par exemple, la valeur quotidienne à risque d’un portefeuille d’investissement est de 500 000 $, avec un niveau de confiance de 95% pendant 250 jours. Au niveau de confiance de 95%, les pertes réelles devraient dépasser les 500 000 $ environ 13 jours sur 250 jours. L’estimation de la valeur à risque pose un problème uniquement lorsque des violations se produisent plus de 13 jours sur 250 jours, car cela indiquerait que l’estimation de la valeur à risque est inexacte et doit être réévaluée.