Risque de marché

 
 
Opus finance accompagne tous ses clients sur les problématiques de Risque de marché .
 
Le risque de marché est un risque de pertes résultant de l’évolution des prix du marché (cours des actions, des matières premières, des devises et des taux d’intérêt.
 
Nos consultants interviennent essentiellement sur les calculs des mesures de RM et mettent en oeuvre les évolutions réglementaires ( Initial Margin, AVA,  FRTB ... )  
 
 
Les mesures de risque de marché
 
La VaR est définie comme la perte potentielle maximale pouvant survenir pour un niveau de confiance donné et pour un horizon temporel fixé. Mathématiquement, la VaR est définie comme le quantile de la distribution des gains et pertes pour le niveau de confiance fixé. Elle est fonction de trois paramètres :
 
  • La distribution des gains et pertes du portefeuille (positions et facteurs de risque)
  • Le niveau de confiance
    • Plus le niveau de confiance est élevé, plus la VaR est élevée.
    • Lorsque le niveau de confiance augmente, le nombre d’occurrences au-delà de la VaR diminue, ce qui réduit la qualité de la mesure.
    • La VaR est utile tant qu’elle peut être vérifiée, i.e. que l’on backteste le modèle en vérifiant si la fréquence des pertes observées dépasse le niveau de confiance. Une valeur trop élevée du quantile, à 99.99% par exemple, conduirait à un dépassement tous les 10,000 jours de trading, soit tous les 40 ans.
  • L’horizon temporel
    • Plus l’horizon temporel est long, plus la VaR est élevée.
    • L’horizon temporel est défini en fonction de l’horizon de gestion.
    • Il est dicté par la profondeur des données de marché et les régulateurs.
 
 
  • La VaR paramètrique :
 
L’estimation de la VaR par la méthode paramétrique (variance-covariance) repose sur l’hypothèse que la loi jointe des facteurs de risque suit une loi théorique. Les propriétés de cette loi théorique sont alors utilisées pour estimer le quantile de la distribution de probabilité des gains et pertes du portefeuille et donc la VaR.
  • Les variations des facteurs de risque suivent une distribution normale.
  • La relation entre les variations des valeurs du portefeuille et les variations des valeurs du marché est linéaire.
  • Cette méthode consiste à représenter la distribution des profits et des pertes potentielles selon une fonction de densité d’une loi normale centrée réduite. La connaissance de la fonction de répartition permet déduire la VaR.
 
 
  • La VaR historique :
 
L’estimation de la VaR par la méthode de simulation historique consiste à déterminer la distribution de probabilité des gains et pertes du portefeuille à partir des variations quotidiennes des facteurs de risque significatifs sur une période de temps donnée.
 
 
  • La VaR Monte Carlo :
 
L’estimation de la VaR par la méthode de simulations Monte Carlo consiste à estimer la distribution de probabilité des gains et pertes du portefeuille à partir d’un grand nombre de simulations des comportements futurs possibles des facteurs de risque.
 
 
  • Le backtesting de la VaR : C'est une procédure statistique dont le but est de vérifier que les pertes réelles observées ex-post sont en adéquation avec les pertes prévues.
    • Valider l’adéquation du modèle statistiquement, en vérifiant si le degré de couverture observé empiriquement correspond au niveau de confiance théorique de 99%. Vérifier le nombre d'exceptions (nombre de jours où la perte a dépassé la VaR).
    • Valider le modèle de VaR en tant que mesure de capital réglementaire.
 
 
Expected Shortfall :
 
L'expected Shortfall est définie comme la moyenne des pertes au-delà d’un niveau de confiance donné. Elle correspond à un montant de pertes :elle permet de capter l’épaisseur de la queue de pertes de la distribution de P&L.
 
Tout comme la VaR, l’Expected Shortfall est fonction de la distribution des gains et pertes du portefeuille (positions et facteurs de risque), du niveau de confiance retenu et de l’horizon temporel.
La qualité de l’estimation de l’Expected Shortfall dépend du nombre de scénarios utilisés afin de déterminer la distribution de P&L.
 
Les étapes nécessaires à l’estimation de l’ES sont identiques à celles utilisées pour la VaR, à l’exception de la dernière, qui consiste à déterminer la moyenne des pertes au-delà du quantile plutôt que le quantile lui-même.
 
 
Les Stress Tests :
 
Les stress tests (scénarios de crise) qui permettent d’estimer les pertes résultant d’évolutions extrêmes des paramètres de marché (niveaux de confiance plus élevés) sur des horizons temporels pouvant être supérieurs à celui de la VaR.
  • Scénarios historiques : ils sont déterminés à partir de scénarios passés correspondant à des événements extrêmes : Octobre 1987, Crise asiatique de 1997, 11 Septembre 2001, Crise des Subprimes, la faillite de Lehman, le defaut de la grèce.
  • Scénarios Hypothétiques : Contrairement aux stress historiques qui reposent sur des situations de crise observées par le passé, les scénarios de stress hypothétiques reposent sur des scénarios probables compte tenu de la situation économique actuelle et d’évolutions extrêmes qui pourraient survenir. Ces scénarios sont déterminés conjointement avec des économistes.
  • Scénarios adverses : Ils permettent de tenir compte des situations que l’établissement identifie comme étant les plus défavorables, sur la base des caractéristiques de son portefeuille.
 
 
La Stress VaR :
 
La SVaR est une VaR calculée sur une période stressée d’un an, au niveau de confiance de 99% à horizon 10 jours.
La fenêtre stressée doit correspondre à une période de stress de 12 mois continus représentative du portefeuille de la banque. L’adéquation de cette fenêtre aux positions de la banque doit être revue au moins annuellement.
 
 
L’Incremental Risk Charge (IRC) :
 
L’IRC est une mesure de risque de marché et de capital qui capte les risques liés aux variations défavorables des migrations de ratings et de défauts des produits de crédit vanille (bonds et CDS : tant corporate, financières que Souverains, hors produits de titrisation) du portefeuille de négociation.
 
 
La Comprehensive Risk Measure (CRM) :
 
La CRM est une mesure de risque de marché et de capital qui, tout comme l’IRC, capte les risques liés aux variations défavorables des migrations de ratings et de défauts des produits de crédit. La CRM s’applique au portefeuille de corrélation crédit (CDOs, FtD, etc. – hors titrisation) du portefeuille de négociation.
 
 
 
 
 
La réglementation bancaire :
 
 
 
 
 
 
 
 
Vous trouverez toutes les missions que nos consultants ont pu mener sur le risque de marché dans la rubrique LES MISSIONS RISQUE DE MARCHÉ.