Qu’est-ce que le test de résistance en Value at Risk (VaR)?
De manière générale, le secteur financier ne dispose pas de méthode de test de résistance standard pour la valeur à risque ou les mesures de VaR.
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 supposent des niveaux de volatilité extrêmement élevés. Cela rend la VaR particulièrement mal adaptée, mais bien adaptée, aux tests de résistance.
Méthodes de test de stress
Les tests de résistance consistent à exécuter des simulations lors de crises pour lesquelles un modèle n’a pas été intrinsèquement conçu pour s’adapter. Le but de celui-ci est d’identifier les vulnérabilités cachées, en particulier celles basées sur des hypothèses méthodologiques.
La littérature sur la stratégie d’entreprise et la gouvernance d’entreprise identifie plusieurs approches des tests de résistance. Parmi les plus populaires figurent les scénarios stylisés, les hypothèses, les scénarios historiques.
Dans un scénario historique, l’entreprise, la classe d’actifs, le portefeuille ou l’investissement individuel est exécuté via une simulation basée sur une crise précédente. Des exemples de crises historiques incluent le krach boursier d’octobre 1987, la bulle technologique en 1999-2000.
Un test de résistance hypothétique est normalement plus spécifique à l’entreprise. Par exemple, une entreprise en Californie pourrait effectuer un test de résistance contre un tremblement de terre hypothétique ou une société pétrolière pourrait un test de résistance contre le déclenchement d’une guerre au Moyen-Orient.
Les scénarios stylisés sont un peu plus scientifiques dans le sens où une ou quelques variables de test sont ajustées à la fois. Par exemple, le test de résistance pourrait impliquer que l’ taux des fonds fédéraux de 25 points de base.
Calculs VaRisk et simulations Monte Carlo
La direction d’une entreprise, ou l’investisseur, risque financier pour l’entreprise ou le portefeuille d’investissement. En règle générale, la VaR est comparée à un certain seuil de risque prédéterminé. Le concept est de ne pas prendre de risques au-delà du seuil acceptable.
Les équations VaR standard ont trois variables:
- Probabilité de perte
- Montant de la perte potentielle
- Délai qui englobe la perte probable
Un modèle de VaR paramétrique utilise des intervalles de confiance pour estimer la probabilité de perte, de profit et de 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. Le but 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 vraies simulations de Monte Carlo utilisant des scénarios aléatoires.