Statistiques des entreprises: évaluer le risque financier avec la méthodologie de var

Dans le domaine de la gestion des risques, vous pouvez mesurer le risque d'un portefeuille avec le Value at Risk (VaR). Le modèle de la VaR standard (connu sous le nom variance-covariance approche) Est généralement fondée sur l'hypothèse que les rendements à un portefeuille suivent la distribution normale. Mais l'hypothèse que les rendements financiers sont normales quand ils ne sont pas normale peut avoir des conséquences néfastes.

Parce que les déclarations financières ont tendance à présenter des "queues de graisse" dans la pratique, le modèle de la VaR norme sous-estime la vraie probabilité de pertes importantes. (Il minimise également la véritable probabilité de gains importants, mais cela est moins important parce que la gestion des risques est axée sur la prévention des pertes.) Le potentiel de passer à côté d'importantes pertes en raison d'une mauvaise hypothèse de normalité est l'une des principales faiblesses de la traditionnelle modèle VaR.

Reliance sur les modèles défectueux a le potentiel de mener à des résultats désastreux. Un parfait exemple de ce résultat est le fonds spéculatif Long-Term Capital Management (LTCM). LTCM a échoué spectaculairement en 1998, nécessitant un plan de sauvetage de 3,6 milliards $ de la Réserve fédérale pour éviter une panique financière mondiale à grande échelle.

LTCM était géré par deux lauréats du prix Nobel d'économie: Robert Merton et Myron Scholes. Les participants au marché alignés à investir avec LTCM- sûrement, lauréats du prix Nobel pouvaient pas faire de mal! Le fonds a cherché des investissements qui exploitent de petites différences de prix entre les actifs similaires négociation sur des marchés différents: les actifs qui ont été considérées comme relativement sous-évaluées ont été achetés, et les actifs qui ont été considérées comme relativement trop cher ont été vendus. Ces investissements ne sont pas très risqué, mais le potentiel de rendement était également très faible. Pour augmenter les bénéfices potentiels de ces métiers, LTCM utilisé d'énormes quantités d'argent emprunté pour financer les opérations. En conséquence, le rendement potentiel augmenté de façon spectaculaire, mais tout comme le risque.

Le fonds a été un succès pour ses quatre premières années, de 1994 à 1997. Mais 1998 a été une affaire très différente. En Août 1998, le gouvernement russe a déclenché une crise mondiale en dévaluant sa monnaie (le rouble) et le défaut sur sa dette, ce qui a conduit à des pertes énormes pour les positions de LTCM. Pour aggraver les choses, LTCM a trouvé dans l'impossibilité de se détendre ses positions ou lever de nouveaux capitaux en raison de la panique continue. En conséquence, la Réserve fédérale conçu un plan de sauvetage de la caisse pour éviter d'endommager le reste du système financier.

L'utilisation de Value at Risk par LTCM pour mesurer le risque de ses positions a été citée comme l'une des raisons pour la chute de la caisse. La probabilité de ces pertes spectaculaires a été supposé être extrêmement minuscule, beaucoup plus petit qu'il ne l'était réellement. Lorsque de grandes pertes ont commencé à empiler, il était trop tard pour apporter des changements dans les stratégies du fonds.

En raison des lacunes de la valeur traditionnelle à la méthodologie des risques, d'autres hypothèses de distribution ont été tentées, telles que la distribution t de Student. Une autre approche qui a été essayé est connu comme théorie des valeurs extrêmes (EVT), qui modèles uniquement l'arrière gauche de la distribution des gains et pertes de portefeuille. Ces approches ont le potentiel d'augmenter la précision de la valeur à la méthodologie des risques, mais au prix de beaucoup plus de complexité.