Les techniques pour mesurer les risques dans les

Les techniques pour mesurer les risques dans les marchés financiers
Jamila
Awad
Les techniques pour mesurer les risques dans
les marchés financiers
Auteure
Jamila Awad
Droits réservés
JAW Group
Date
19 décembre 2011
Papier: “Les techniques utilisées pour mesurer les risques dans les marchés financiers”
Auteure: Jamila Awad
Date: 19 décembre, 2011
Droits réservés: JAW Group
JAW Group, 3440 Durocher # 1109
Montréal, Québec, H2X 2E2, Canada
Mobile: (1) 514 799-4565
Courriel: [email protected]
Les techniques pour mesurer les risques dans les marchés financiers
Jamila
Awad
Comment mesure t’on le risque de crédit, le risque opérationnel et le risque de
liquidité?
On mesure le risque de crédit pour déterminer la perte en cas de défaut. La perte de crédit
espérée d’un portefeuille dépend de trois facteurs: la probabilité de défaut, la valeur espérée de la
position ou de l’exposition au temps de défaut, et finalement, le taux de recouvrement. Alors, la
probabilité de défaut est établie par les mesures de risque de crédit suivantes: migration de crédit
(« Credit Migration »), modèle structural (« Structural model »), modèle d’intensité (« Intensity
Model »), approche d’actuaire (« Actuarial model »), et en dernier lieu, le modèle de portefeuille
large (« Large portfolio model »).
Le concept migration de crédit (« Credit Migration ») consiste à établir la probabilité d’une
détérioration de risque de crédit par une matrice transitionnelle qui évalue la notation du crédit
pour une période déterminée. Les données émises par les agences de notation sont utilisées
cependant elles considèrent des données historiques ce qui peut s’avérer inefficace comme
mesure de crédit dans certains secteurs. De plus, le processus de notation diffère parmi les
agences de notation et les matrices transitionnelles ne reflètent pas la relation dynamique entre
les différentes phases du cycle économique. Alors, il est conseillé de considérer les informations
contenues dans la matrice car elles représentent le capital économique requis pour supporter un
portefeuille. Par exemple, la méthode « CreditMetrics » est intéressante dans les titres à revenus
fixes. La migration de crédit fait l’objet de recherches poussées pour aboutir à un modèle qui
évalue la dynamique entre les modèles de transition et le risque d’instruments financiers
complexes.
Le modèle structural (« Structural model ») consiste à utiliser des informations spécifiques
relatives à un émetteur telle la valeur des actifs et passifs pour évaluer la probabilité de défaut.
Par exemple, le modèle structural de Merton étudie le comportement de l’exercice d’une option
européenne par des investisseurs pour mesurer l’équité d’une entreprise. Alors, Merton stipule
que la probabilité de défaut peut être mesurée par l’abstinence d’exercer une option européenne.
Le modèle structural de Black et Cox examine le temps de défaut lorsque la valeur d’un actif
dérive d’un seuil acceptable. Les chercheurs dans le domaine du modèle structural ont constaté
que tous les modèles établis ont un pouvoir similaire de prédire un défaut.
Le procédé du modèle d’intensité est lié à la théorie d’allocation de prix d’actifs qui consiste à
modéliser le temps de défaut comme une variable aléatoire. C’est une méthodologie plus
générale car elle ne se base pas sur les caractéristiques des états financiers d’une entreprise ni sur
le modèle structural de notation. Donc, le modèle d’intensité étudie les conditions des marchés et
les paramètres utilisés sont dérivés du prix dans les marchés financiers. Cette méthode reste un
champ d’intérêt dans l’avenir car c’est une technique imparfaite.
Papier: “Les techniques utilisées pour mesurer les risques dans les marchés financiers”
Auteure: Jamila Awad
Date: 19 décembre, 2011
Droits réservés: JAW Group
JAW Group, 3440 Durocher # 1109
Montréal, Québec, H2X 2E2, Canada
Mobile: (1) 514 799-4565
Courriel: [email protected]
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L’approche actuarielle (« Actuarial Model ») utilise les sciences mathématiques pour modéliser
l’apparition d’un défaut dans une obligation de grande valeur ou dans un portefeuille de dettes
par l’analyse de données statistiques passées. Le modèle « CreditRisk+ » établi la probabilité de
distribution d’une perte de crédit d’un portefeuille en étudiant la fréquence des défauts qui suit
une distribution de Poisson.
Le modèle de portefeuille large (« Large portfolio model ») est utilisé car la migration de crédit,
le modèle structural et le modèle d’intensité ne sont pas adaptés à des portefeuilles de grande
capitalisation. Donc, la complexité des procédés mathématiques accroît avec le nombre d’actifs
dans le portefeuille. Le modèle de Vasicek permet d’établir la corrélation entre le défaut de
différentes dettes et le comportement asymptomatique de portefeuilles. La modélisation de
Crowder, Davis et Giampieri examine l’interaction d’une probabilité de défaut avec une variable
représentant un facteur commun détenu par toutes les dettes dans le portefeuille. L’avantage d’un
modèle de portefeuille de grande capitalisation est la non-nécessité d’une matrice de défaut de
corrélation.
Le risque opérationnel est plus difficile à évaluer que le risque de crédit et le risque de marché.
La réglementation dans les accords de Bâle II reconnaît que le risque opérationnel est la
principale source de risque financière. Le modèle de Cummins, Lewis et Wei analyse l’effet
d’une perte opérationnelle sur la valeur marchande d’institutions financières et de compagnies
d’assurance américaines entre 1978 et 2003. Ils conclu que la magnitude d’une perte de la valeur
d’un titre est positivement corrélée avec la perte opérationnelle. Les techniques actuarielles sont
utilisées pour évaluer le risque opérationnel cependant le manque d’un historique de données
s’avère une difficulté technique. La technique « Extreme Value Theory (EVT) » analyse et
modélise des événements à faible probabilité d’occurrence via des techniques statistiques et de
probabilités. La méthode EVT s’avère utile pour les compagnies d’assurance qui sont exposées à
des désastres naturels donc un évènement à faible probabilité d’occurrence pour mesurer le
risque opérationnel. Le modèle de Jarrow examine le risque opérationnel en séparant ce risque en
deux catégories dans le cas des banques: le risque causé par une perte technologique
opérationnelle et le risque qui dérive d’une perte d’un coût d’agence. La vision de la finance
corporative de Jarrow repose sur le fait que le risque opérationnel est un risque interne à la firme
comparativement aux risques de crédit et de marché qui sont considérés externes. Finalement,
Jarrow mentionne que les autres méthodes de quantification du risque opérationnel sont biaisées
car elles ne considèrent pas la valeur actualisée d’une banque.
En dernier lieu, peu de recherche empirique est consacrée dans l’étude du risque de liquidité.
Cependant, des observations sur le risque de liquidité ont permis de définir ce dernier comme
étant le risque encouru par une firme de liquider certains actifs dans le cas où la firme ne réalise
pas sa valeur marchande entière. Le modèle de Duffie et Ziegler examine le risque de liquidité
pour une entreprise qui détient trois actifs: la liquidité, un actif liquide et un actif illiquide. Ils
constatent que le fait de se départir des actifs illiquides et conserver les actifs liquides et la
liquidité peut s’avérer efficace sauf lorsque les rendements des actifs possèdent un grand écart de
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Auteure: Jamila Awad
Date: 19 décembre, 2011
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prix d’achat et de vente « Bid-Ask ». Le modèle de Jarrow et Protter utilise la VaR (« Value-atRisk ») pour modéliser le risque de liquidité.
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Auteure: Jamila Awad
Date: 19 décembre, 2011
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