Comment mesurer le risque sur les marchés financiers (VaR, écart-type, etc.)

La mesure du risque est un aspect essentiel de la finance, car elle aide les traders/investisseurs, les institutions financières et les entreprises à prendre des décisions éclairées concernant leurs trades, leurs investissements et leurs activités de financement en général.

L'importance de la mesure du risque en finance peut être résumée comme suit :

• Le risque et le rendement sont intimement liés : D'une manière générale, tout investissement implique un trade entre le risque et le rendement. Plus de rendement implique plus de risque. La mesure du risque aide les investisseurs et les entreprises à comprendre le rendement potentiel qu'ils peuvent obtenir en prenant un certain niveau de risque.
• Gérer le risque : La mesure du risque permet d'identifier les risques potentiels et de prendre les mesures appropriées pour les gérer et les atténuer. Cela permet d'éviter les pertes financières et de garantir la viabilité à long terme des investissements et des entreprises.
• Conformité réglementaire : Les institutions financières sont soumises à des exigences réglementaires (et à des mesures macroprudentielles) qui les obligent à mesurer et à gérer les risques pour s'assurer qu'elles maintiennent des niveaux de capital adéquats et minimisent le risque d'insolvabilité.
• Confiance des investisseurs : La mesure et la communication précises des risques aident les traders/investisseurs à prendre des décisions éclairées et renforcent la confiance dans les marchés financiers. Ceci est particulièrement important pour les institutions qui souhaitent attirer de nouveaux investisseurs et conserver la confiance de leurs investisseurs existants.
  

Moyens de mesurer le risque en finance

Les principales méthodes de mesure du risque en finance sont les suivantes :

Écart-type

En finance, l'écart-type est largement utilisé pour désigner la possibilité que le rendement réel d'un investissement diffère du rendement attendu.

L'écart-type est une mesure statistique souvent utilisée pour évaluer la variation ou la dispersion d'un ensemble de données.

Il peut être utilisé pour mesurer le risque associé à un investissement ou à tout autre type de variable financière dont la valeur varie dans le temps.

Pour mesurer le risque à l'aide de l'écart-type en finance, vous devez suivre les étapes suivantes :

• Déterminer le rendement attendu de l'investissement (ou de la variable financière) : Il s'agit du rendement qu'un trader/investisseur s'attend à recevoir d'un investissement. Par exemple, si un investisseur s'attend à ce qu'une action rapporte 10 % sur un an, il s'agit de son rendement attendu.
• Recueillir des données historiques : Vous devrez recueillir des données sur les rendements de l'investissement sur une période donnée. Il peut s'agir de données quotidiennes, hebdomadaires, mensuelles ou même annuelles. Cela dépend de votre horizon temporel et de la façon dont vous essayez de le mesurer.
• Calculez le rendement moyen : À l'aide des données historiques, calculez le rendement moyen sur la période. Il s'agit de la moyenne de tous les rendements.
• Calculez la différence entre chaque rendement et le rendement moyen : Pour cette étape, nous prenons chaque rendement individuel des données historiques et nous en soustrayons le rendement moyen. On obtient ainsi un ensemble de valeurs représentant l'écart par rapport à la moyenne.
• Calculer l'écart au carré : Élever au carré chacun des écarts obtenus à l'étape 4 ci-dessus. En effet, les valeurs d'écart peuvent être positives ou négatives, et nous voulons éliminer ce problème en les élevant au carré (pour leur donner une valeur positive).
• Calculez la variance : Additionnez tous les écarts au carré et divisez-les par le nombre de retours moins un. Vous obtenez ainsi la variance.
• Calculez l'écart-type : La racine carrée de la variance donne l'écart-type. Il s'agit de la mesure de la variation ou de la dispersion des rendements de l'investissement.
• Interprétez l'écart-type : Un écart-type élevé signifie que les rendements de l'investissement sont plus volatils et présentent un degré de risque plus élevé (si l'on interprète le risque de cette manière). Un écart-type faible signifie que les rendements de l'investissement sont moins volatils et présentent un degré de risque plus faible.
  

Warren Buffett : "La volatilité ne mesure pas le risque".

Valeur à risque (VaR)

La valeur à risque (VaR) est une méthode statistique utilisée pour estimer la perte potentielle de la valeur d'un portefeuille d'actifs financiers sur une certaine période, avec un niveau de confiance donné.

Par exemple, on trouve souvent une VaR de 95 % ou de 99 %.

Par exemple, une VaR de 99 % sur une période d'un an indique qu'il y a 99 % de chances que notre perte ne dépasse pas X dollars sur un an.

La VaR est largement utilisée en finance pour mesurer et gérer le risque. Elle est calculée en estimant les pertes potentielles qu'un portefeuille peut subir dans des conditions de marché défavorables.

Voici une procédure étape par étape pour mesurer le risque à l'aide de la VaR :

• Identifier le portefeuille à analyser : La première étape consiste à identifier le portefeuille à analyser. Il peut s'agir d'un seul titre, d'un groupe de titres ou d'un portefeuille d'investissement complet.
• Sélectionner un horizon temporel : L'étape suivante consiste à déterminer l'horizon temporel sur lequel la VaR sera calculée. Cet horizon peut être un jour, une semaine, un mois ou toute autre période.
• Choisir un niveau de confiance : Le niveau de confiance est le degré de certitude avec lequel la VaR est estimée. Comme nous l'avons mentionné, un niveau de confiance de 95 % ou 99 % est généralement utilisé en finance. Un niveau de confiance de 95 % signifie qu'il y a 5 % de chances que la perte réelle soit supérieure à la VaR estimée.
• Choisir une méthode de calcul de la VaR : Il existe plusieurs méthodes pour calculer la VaR, notamment la simulation historique, la variance-covariance et la simulation de Monte Carlo. Chaque méthode a ses propres forces et faiblesses et le choix de la méthode dépend des circonstances et des objectifs spécifiques de l'analyse.
• Calculer la VaR : une fois la méthode de calcul de la VaR sélectionnée, la VaR peut être calculée. Par exemple, si la VaR est estimée à 10 millions de dollars à un niveau de confiance de 95 % sur un horizon temporel d'un jour, cela signifie qu'il y a 5 % de chances que le portefeuille perde plus de 10 millions de dollars au cours du jour suivant.
• Interprétez les résultats : La VaR fournit une mesure de la perte potentielle de la valeur d'un portefeuille sur une période donnée avec un niveau de confiance donné. Il est important d'interpréter les résultats de la VaR en fonction des circonstances et des objectifs spécifiques de l'analyse, et de prendre en compte d'autres facteurs tels que la liquidité, la corrélation et le risque de queue. La VaR doit être utilisée comme un outil de gestion du risque, plutôt que comme une mesure définitive du risque.

VaR paramétrique

La VaR paramétrique (Value at Risk) est une méthode largement utilisée pour mesurer et gérer le risque financier.

Il s'agit d'une technique statistique utilisée pour estimer la perte potentielle maximale qui pourrait être encourue sur un portefeuille d'instruments financiers, dans le cadre d'un niveau de confiance spécifié, sur un horizon temporel donné.

La méthode repose sur l'hypothèse d'une certaine distribution de probabilité pour les rendements du portefeuille, telle qu'une distribution normale ou log-normale, puis sur le calcul de la perte attendue à un certain niveau de confiance sur la base de cette distribution.

Pour calculer la VaR paramétrique, les étapes suivantes sont généralement suivies :

• Définir le portefeuille : Il s'agit de sélectionner les instruments financiers qui composent le portefeuille et de déterminer leur pondération.
• Définir l'horizon temporel : Il s'agit de la durée sur laquelle la VaR est calculée, par exemple un jour ou un mois.
• Choisir un niveau de confiance : Il s'agit de la probabilité que la perte réelle ne dépasse pas l'estimation de la VaR. Par exemple, un niveau de confiance de 95 % signifie qu'il y a 5 % de chances que la perte réelle dépasse la VaR estimée.
• Estimer le rendement et la volatilité attendus du portefeuille : Il s'agit d'utiliser des données historiques ou d'autres méthodes pour estimer la moyenne et l'écart-type des rendements du portefeuille sur l'horizon temporel choisi.
• Calculer la VaR : il s'agit d'utiliser la moyenne et l'écart-type estimés des rendements du portefeuille pour calculer la VaR au niveau de confiance choisi. Par exemple, une estimation de 95% de la VaR correspondrait à la perte attendue qui ne serait pas dépassée avec une probabilité de 95%.
  

La VaR paramétrique est une méthode simple et largement utilisée pour mesurer et gérer le risque financier.

Elle présente toutefois des limites, notamment l'hypothèse d'une distribution de probabilité spécifique pour les rendements du portefeuille, qui ne se vérifie pas toujours dans la réalité.

Il est donc important d'utiliser d'autres techniques de gestion du risque et de surveiller en permanence la performance et le risque du portefeuille.

VaR Monte Carlo

La valeur à risque (VaR) de Monte Carlo est un moyen d'estimer les pertes potentielles qu'un portefeuille d'investissement pourrait subir sur un horizon temporel donné, avec un niveau de confiance donné.

Il s'agit d'une technique non paramétrique (c'est-à-dire qui ne repose pas sur une distribution statistique préétablie), basée sur la simulation de milliers ou de millions de scénarios possibles, avec des mouvements de marché aléatoires, et sur l'utilisation de l'analyse statistique pour calculer les pertes attendues.

La méthode Monte Carlo VaR nécessite la modélisation d'un portefeuille d'investissement, ainsi que des variables de marché qui influencent sa performance - par exemple, les prix des actions, les taux d'intérêt et les taux de change.

Le modèle peut être un simple modèle à un facteur ou un modèle plus complexe à plusieurs facteurs qui incorpore des corrélations entre les variables.

La simulation est généralement effectuée sur un horizon temporel fixe et consiste à générer aléatoirement des valeurs pour les variables du marché, puis à utiliser le modèle de portefeuille pour calculer les valeurs du portefeuille qui en résultent.

Après avoir effectué la simulation plusieurs fois, les valeurs de portefeuille obtenues sont utilisées pour estimer la distribution de probabilité des pertes potentielles du portefeuille.

La VaR est alors calculée comme le montant des pertes que le portefeuille pourrait subir sur l'horizon temporel, avec un niveau de confiance spécifié, tel que 99 %, 95 % ou 90 %.

Par exemple, si la VaR à 99 % d'un portefeuille est de 1 million de dollars, cela signifie qu'il y a une probabilité de 99 % que le portefeuille ne perde pas plus de 1 million de dollars sur l'horizon temporel donné.

L'un des avantages de la méthode VaR de Monte Carlo est qu'elle permet de saisir les relations complexes entre les variables du marché et le portefeuille, et qu'elle peut être utilisée pour estimer la VaR pour les portefeuilles comportant des instruments non linéaires ou dépendant de la trajectoire, tels que les options, les produits dérivés et les produits structurés.

Cependant, la méthode est gourmande en ressources informatiques et nécessite un grand nombre de simulations pour produire des estimations précises de la VaR.

Elle nécessite également un calibrage minutieux des paramètres du modèle, y compris le choix des variables du marché, l'horizon temporel et le niveau de confiance.

Valeur à risque conditionnelle (CVaR)

La valeur à risque conditionnelle (CVaR) estime les pertes potentielles qu'un portefeuille d'investissement pourrait subir au-delà d'un certain seuil, tel que le scénario le plus défavorable.

Contrairement à la Value at Risk (VaR), qui ne mesure que la perte attendue dans un seul scénario, la CVaR prend en compte les pertes potentielles dans tous les scénarios qui dépassent le seuil de la VaR.

La CVaR peut être calculée en déterminant d'abord la VaR d'un portefeuille à un niveau de confiance donné, par exemple 95 % ou 99 %.

La VaR est le montant maximal de la perte potentielle à laquelle on peut s'attendre avec un niveau de probabilité donné.

Une fois la VaR calculée, le portefeuille est trié en fonction de ses pertes potentielles, de la plus importante à la plus faible.

La CVaR est alors calculée en prenant la moyenne de toutes les pertes qui dépassent le niveau de la VaR.

Par exemple, supposons qu'un portefeuille ait une VaR de 1 million de dollars avec un niveau de confiance de 99 %.

Le portefeuille est ensuite trié par pertes potentielles, et l'on constate que les pertes dépassant 1 million de dollars ont une valeur moyenne de 1,5 million de dollars.

Cela signifie que la CVaR du portefeuille est de 1,5 million de dollars.

La CVaR fournit une mesure du risque plus complète que la VaR, car elle prend en compte les pertes potentielles au-delà du scénario le plus défavorable.

Cela peut être particulièrement utile pour les investisseurs dont la tolérance au risque est faible ou qui mettent l'accent sur la protection contre les pertes.

Cependant, la CVaR nécessite l'utilisation de données historiques pour estimer les probabilités de pertes potentielles, qui peuvent être sujettes à des erreurs dues à l'évolution des conditions de marché.

Il est également important de noter que la CVaR n'est pas une garantie de performance réelle du portefeuille, mais plutôt une mesure statistique du risque potentiel.

Manque à gagner attendu

L'Expected Shortfall (ES) évalue la perte potentielle d'un investissement ou d'un portefeuille d'investissements au-delà d'un certain seuil.

Il s'agit d'une mesure du risque plus complète que la valeur à risque (VaR), qui ne fournit qu'une estimation de la perte potentielle jusqu'à un certain seuil.

L'ES prend en compte le risque de queue, c'est-à-dire le risque de pertes importantes au-delà de ce que prévoit la VaR.

Pour mesurer le risque à l'aide de l'Expected Shortfall, les étapes suivantes peuvent être suivies :

• Définir un niveau de confiance ou un seuil. Il s'agit du niveau de risque que l'investisseur est prêt à accepter. Par exemple, si le niveau de confiance est de 95 %, l'investisseur n'est prêt à accepter une perte potentielle supérieure à ce niveau que dans 5 % des cas.
• Calculer la VaR au niveau de confiance défini à l'étape 1. La VaR est la perte maximale qui peut se produire avec une certaine probabilité. Par exemple, si le niveau de confiance est de 95 %, la VaR à ce niveau sera la perte qui ne sera pas dépassée avec une probabilité de 95 %.
• Estimer la perte attendue au-delà de la VaR au niveau de confiance défini à l'étape 1. Cela peut se faire en prenant la moyenne de toutes les pertes qui dépassent la VaR au niveau de confiance.
• Le déficit attendu est la somme de la VaR et de la perte attendue au-delà de la VaR. En d'autres termes, il s'agit de la perte attendue au-delà du seuil défini à l'étape 1.
  

Par exemple, supposons qu'un investisseur possède un portefeuille dont la VaR est de 10 000 dollars avec un niveau de confiance de 95 %.

L'investisseur souhaite estimer la perte potentielle au-delà de ce niveau.

Après avoir analysé les données historiques, l'investisseur estime que la perte attendue au-delà de la VaR est de 5 000 dollars.

Par conséquent, l'Expected Shortfall à un niveau de confiance de 95 % est de 15 000 $, soit la somme de la VaR et de la perte attendue au-delà de la VaR.

L'utilisation de l'Expected Shortfall comme mesure du risque peut aider les investisseurs à mieux estimer les pertes potentielles de leurs investissements et à prendre des décisions plus éclairées en matière de gestion du risque.

Cependant, il est important de noter que l'Expected Shortfall est basé sur des données historiques et ne tient pas compte des événements imprévus ou des changements dans les conditions du marché.

Il doit donc être utilisé comme une mesure de risque complémentaire à d'autres mesures et méthodes d'analyse.

Valeur en risque de queue (TVaR)

La TVaR est souvent synonyme d'ES, qui mesure la perte attendue au-delà du seuil de la VaR.

Elle donne une vue du risque de queue en considérant la moyenne de toutes les pertes potentielles dépassant la VaR.

Cette mesure est particulièrement utile pour évaluer l'impact d'événements extrêmes sur un portefeuille.

Maximum Drawdown

Le Maximum Drawdown quantifie la plus forte baisse de la valeur d'un investissement, d'une transaction ou d'un portefeuille, d'un pic à un creux, au cours d'une période donnée.

Il aide les traders à comprendre le pire scénario de pertes potentielles et est utilisé pour évaluer le risque historique de baisse d'un investissement.

Cette mesure est particulièrement pertinente pour évaluer les stratégies de trading et la performance des fonds.

Écart à la baisse

L'écart à la baisse se concentre sur les rendements négatifs.

Elle mesure la volatilité des rendements inférieurs à un seuil donné (souvent le rendement moyen ou zéro).

En ignorant la volatilité à la hausse, elle fournit une mesure plus ciblée du risque de baisse.

Cette mesure est particulièrement utile pour les opérateurs qui cherchent avant tout à éviter les pertes.

Bêta

En finance, le concept de bêta est utilisé pour mesurer le risque d'un actif ou d'un portefeuille particulier par rapport à l'ensemble du marché.

Le bêta est une valeur numérique qui indique la volatilité d'un actif par rapport à un indice de référence, tel que le S&P 500.

Le bêta est calculé en comparant les rendements d'un actif aux rendements de l'indice de référence sur une période donnée.

Un bêta de 1 indique que l'actif a le même niveau de volatilité que le marché, un bêta supérieur à 1 indique que l'actif est plus volatil que le marché, et un bêta inférieur à 1 indique que l'actif est moins volatil que le marché.

Pour mesurer le risque à l'aide du bêta, les investisseurs utilisent la formule suivante :

Risque = bêta x (rendement du marché - taux sans risque)

Le rendement du marché est le rendement de l'indice de référence et le taux sans risque est le rendement d'un actif sans risque, tel que les bons du Trésor américain.

En multipliant le bêta par la différence entre le rendement du marché et le taux sans risque, les investisseurs peuvent calculer le rendement excédentaire qu'un actif devrait générer en fonction de son niveau de risque. Ce rendement excédentaire est appelé "prime de risque" de l'actif.

Les investisseurs peuvent utiliser le bêta pour prendre des décisions d'investissement en comparant le bêta de différents actifs ou portefeuilles.

Les actifs dont le bêta est plus élevé sont considérés comme plus risqués que ceux dont le bêta est plus faible, et les investisseurs peuvent exiger un rendement attendu plus élevé pour investir dans un actif plus risqué.

Inversement, les actifs à bêta plus faible sont considérés comme moins risqués et peuvent avoir un rendement attendu plus faible.

Ratio de Sharpe, ratio de Sortino et ratio de Treynor

En finance, plusieurs ratios sont couramment utilisés pour mesurer le risque d'un investissement.

Il s'agit notamment du ratio de Sharpe, du ratio de Sortino et du ratio de Treynor.

Voici comment chacun de ces ratios peut être utilisé pour mesurer le risque :

Ratio de Sharpe

Le ratio de Sharpe est une mesure du rendement ajusté au risque d'un investissement.

Il compare le rendement excédentaire de l'investissement par rapport au taux sans risque à l'écart-type des rendements de l'investissement.

La formule du ratio de Sharpe est la suivante :

Ratio de Sharpe = (Rendement attendu - Taux sans risque) / Écart-type

Un ratio de Sharpe élevé signifie que l'investissement a un meilleur rendement par unité de risque prise (mesurée par la volatilité).

Il est souvent utilisé pour comparer les rendements ajustés au risque de différents investissements.

Ratio de Sortino

Le ratio de Sortino est similaire au ratio de Sharpe, mais il ne prend en compte que le risque de baisse d'un investissement.

Le ratio de Sortino évalue le rendement excédentaire de l'investissement par rapport au rendement minimum acceptable (RMA) par rapport à l'écart à la baisse de l'investissement.

La formule du ratio de Sortino est la suivante:

Ratio de Sortino = (Rendement attendu - MAR) / Écart à la baisse

Un ratio de Sortino élevé indique que l'investissement a fourni un meilleur rendement par unité de risque de baisse prise.

Il est généralement utilisé pour évaluer les investissements présentant un risque de baisse élevé.

Ratio de Treynor

Le ratio de Treynor est une mesure du rendement ajusté au risque d'un investissement par rapport au marché.

Le ratio de Treynor étudie le rendement excédentaire de l'investissement par rapport au taux sans risque par rapport au bêta de l'investissement, qui mesure la sensibilité de l'investissement aux mouvements du marché.

La formule du ratio de Treynor est la suivante:

Ratio de Treynor = (Rendement attendu - Taux sans risque) / Bêta

Un ratio de Treynor plus élevé indique que l'investissement a fourni un meilleur rendement par unité de risque de marché prise.

Le ratio de Treynor est le plus souvent utilisé pour évaluer les performances des fonds communs de placement gérés activement.

En résumé, chacun de ces ratios peut être utilisé pour mesurer le risque d'un investissement de différentes manières.

Le ratio de Sharpe et le ratio de Sortino sont utilisés pour mesurer les rendements ajustés au risque, tandis que le ratio de Treynor est utilisé pour mesurer la performance d'un fonds par rapport au marché.

Ces trois ratios peuvent fournir des indications sur le risque d'un investissement et aider les investisseurs à prendre des décisions plus éclairées.

Ratio d'information

Le ratio d'information mesure la capacité d'un gestionnaire de portefeuille à générer des rendements excédentaires par rapport à un indice de référence, corrigés du risque pris.

Il est calculé en divisant le rendement actif du portefeuille (alpha) par son écart de suivi.

(L'erreur de suivi mesure l'écart des rendements d'un portefeuille par rapport à son indice de référence, indiquant dans quelle mesure le portefeuille reproduit la performance de l'indice de référence).

Un ratio plus élevé indique une meilleure performance ajustée au risque et une meilleure compétence du gestionnaire.

Ratio Omega

Le ratio d'oméga évalue le rapport entre les gains et les pertes, pondéré par la probabilité, pour un seuil de rendement donné.

Il prend en compte l'ensemble de la distribution des rendements, offrant ainsi une vision plus nuancée de la performance ajustée au risque que les ratios traditionnels.

Il est donc utile pour comparer des investissements présentant des profils risque-rendement différents.

Erreur de suivi

L'erreur de suivi quantifie à quel point un portefeuille suit son indice de référence.

Elle est calculée comme l'écart-type de la différence entre les rendements du portefeuille et de l'indice de référence.

Une erreur de suivi plus faible indique un alignement plus étroit sur l'indice de référence.

Cette mesure est utilisée pour évaluer les fonds indiciels et les performances de la gestion active.

Test de stress

La simulation de crise est une technique de gestion des risques utilisée pour évaluer l'impact potentiel de conditions de marché extrêmes sur une institution financière ou un portefeuille.

Sur les marchés financiers, les tests de résistance consistent à simuler des scénarios hors normes (par exemple, un ralentissement économique important, une forte hausse des taux d'intérêt ou un événement géopolitique majeur) afin de comprendre les pertes potentielles qui pourraient résulter de ces événements.

Elle aide les institutions à se préparer à des conditions défavorables et à s'assurer qu'elles disposent de réserves de capital suffisantes.

Analyse de sensibilité

L'analyse de sensibilité est une technique utilisée pour déterminer l'impact de différentes valeurs d'une variable indépendante sur une variable dépendante particulière.

Dans l'évaluation des risques financiers, l'analyse de sensibilité peut consister à modifier une donnée (comme les taux d'intérêt) pour voir comment elle affecte la valeur d'un portefeuille ou les résultats d'un modèle financier.

Elle aide à comprendre les vulnérabilités d'une position financière.

xVA

La xVA désigne un ensemble de mesures du risque qui représentent divers types d'ajustements de valeur. Les xVA les plus courants sont les suivants

• CVA (Credit Value Adjustment)
• DVA (Debt Value Adjustment), et
• FVA (Funding Value Adjustment).

Dans le contexte des marchés financiers, la xVA est utilisée pour ajuster la valeur des produits dérivés afin de tenir compte de divers risques (comme le risque de crédit de la contrepartie ou les coûts de financement).

Elle permet d'avoir une vision plus globale des risques associés aux transactions sur les produits dérivés.

Modèles de mélange

Les modèles de mélange sont des modèles statistiques qui représentent une combinaison de plusieurs distributions de probabilité sous-jacentes.

Sur les marchés financiers, les modèles de mélange peuvent être utilisés pour rendre compte du comportement d'actifs qui ne suivent pas nécessairement une distribution simple et unique.

Par exemple, les rendements d'une action peuvent être mieux décrits par une combinaison de deux distributions ou plus, reflétant des résultats (par exemple, des distributions liées à l'avenir d'une entreprise après qu'un certain événement se soit produit, comme le franchissement d'un obstacle réglementaire important).

Analyse en composantes principales (ACP)

L'ACP est une méthode statistique utilisée pour réduire la dimensionnalité des données tout en préservant autant de variance que possible.

Dans le domaine du risque financier, l'ACP peut être utilisée pour identifier les principaux facteurs de variabilité d'un portefeuille d'actifs.

Par exemple, si un portefeuille contient des actions de différents secteurs, l'ACP peut aider à identifier les secteurs qui sont les sources de risque les plus importantes - par exemple, l'énergie (prix du pétrole), la technologie (sensibilité aux taux d'intérêt).

Regroupement de volatilité

Le regroupement de volatilité fait référence à l'observation selon laquelle les périodes de forte volatilité sont susceptibles d'être suivies de périodes de forte volatilité, et les périodes de faible volatilité sont susceptibles d'être suivies de périodes de faible volatilité.

Sur les marchés financiers, il peut être important de reconnaître les grappes de volatilité pour la gestion des risques.

Si le marché a récemment été volatil, il peut être prudent de supposer que cette volatilité se poursuivra pendant un certain temps, ce qui affectera l'évaluation des risques et les stratégies de couverture.

Copules

Les copules sont des fonctions mathématiques utilisées pour décrire la dépendance entre des variables aléatoires.

Dans la mesure des risques financiers, les copules sont souvent utilisées pour modéliser le comportement commun des actifs.

Elles sont utilisées dans le contexte du risque de portefeuille.

Comprendre comment les actifs évoluent ensemble (ou non) est important pour la diversification et la gestion des risques.

Kurtosis (aplatissement)

L'aplatissement mesure la "queue" d'une distribution de probabilité.

En finance, un kurtosis élevé indique une plus grande probabilité d'événements extrêmes.

Elle aide les traders à évaluer le risque de mouvements importants sur le marché, qu'ils soient positifs ou négatifs.

La compréhension de l'aplatissement est cruciale pour la gestion des risques, en particulier pour l'évaluation des options et la construction de portefeuilles.

Skewness (Asymétrie)

Le Skewness mesure l'asymétrie de la distribution des rendements.

Un Skewness négatif indique une queue gauche plus longue, ce qui suggère une probabilité plus élevée de rendements négatifs importants.

Un Skewness positif indique le contraire.

Cette mesure aide les traders à comprendre la probabilité de résultats extrêmes et à adapter leurs stratégies de gestion des risques en conséquence.

Mesures du risque de liquidité

Les mesures du risque de liquidité évaluent la facilité avec laquelle les actifs peuvent être convertis en liquidités sans perte de valeur significative.

Les mesures courantes comprennent le spread entre les cours acheteur et vendeur, le ratio de rotation et le délai de liquidation.

Ces mesures aident les traders et les gestionnaires de risques à comprendre les difficultés potentielles à sortir des positions, en particulier en cas de tensions sur le marché.

Mesure du risque de crédit

Les mesures du risque de crédit évaluent la probabilité et l'impact potentiel de la défaillance d'un emprunteur.

Les principales mesures comprennent la probabilité de défaut, la perte en cas de défaut et l'exposition en cas de défaut.

Ces mesures sont essentielles pour évaluer le risque des obligations, des prêts et d'autres instruments de crédit, afin d'aider les investisseurs et les prêteurs à prendre des décisions éclairées.

Durée et convexité

La duration mesure la sensibilité du prix d'une obligation aux variations des taux d'intérêt.

La convexité rend compte de la relation non linéaire entre les prix des obligations et les rendements.

Ensemble, ces mesures aident les traders de titres à revenu fixe à comprendre et à gérer le risque de taux d'intérêt dans leurs portefeuilles.

Elles sont essentielles pour la fixation du prix des obligations, l'immunisation des portefeuilles et les stratégies de courbe de rendement.

Risque systématique et risque non systématique

Dans le domaine de la finance et du trading, il existe deux types de risques que les investisseurs et les traders doivent prendre en compte lorsqu'ils prennent des décisions d'investissement : le risque systématique et le risque non systématique.

Risque systématique

Le risque systématique, également appelé risque de marché ou risque non diversifiable, est le risque inhérent au marché ou à l'économie dans son ensemble et qui affecte tous les investissements sur ce marché.

Ce type de risque ne peut être éliminé par la diversification car il est présent dans tous les investissements.

Parmi les exemples de risques systématiques, on peut citer les variations de taux d'intérêt, l'instabilité politique, l'inflation, les guerres et les catastrophes naturelles.

Le risque systématique peut avoir un impact significatif sur la performance globale d'un portefeuille d'investissement.

Risque non systématique

En revanche, le risque non systématique, également appelé risque spécifique ou risque diversifiable, est le risque propre à une entreprise ou à un secteur d'activité et qui peut être réduit par la diversification.

Ce type de risque est propre à un investissement particulier et peut être causé par des facteurs tels qu'une mauvaise gestion de l'entreprise, des rappels de produits ou des perturbations de la chaîne d'approvisionnement.

Le risque non systématique peut être réduit en investissant dans un portefeuille diversifié qui comprend une variété d'entreprises et de secteurs, ce qui permet de répartir le risque et de réduire l'impact de la performance d'une seule entreprise sur l'ensemble du portefeuille.

FAQ - Comment mesurer le risque en finance

Conclusion - Comment mesurer le risque en finance

En finance, le risque désigne la possibilité de pertes ou de résultats négatifs associés à un investissement ou à une décision financière.

La mesure du risque est un élément essentiel de l'analyse financière et il existe plusieurs méthodes pour y parvenir.

Une méthode courante consiste à utiliser l'écart-type, qui mesure la variabilité des rendements autour de la moyenne.

Une autre méthode est le bêta, qui mesure la sensibilité des rendements d'un actif à l'ensemble du marché.

D'autres mesures incluent la valeur à risque (VaR), qui estime la perte potentielle d'un portefeuille dans des conditions de marché défavorables, et le ratio de Sharpe, qui compare le rendement d'un investissement à son risque.