Value at Risk
Combien peut-on perdre demain, et avec quelle probabilité ? La Value at Risk répond par un chiffre unique, en monnaie, lisible sans être statisticien. C’est sa force et son danger : il résume toute une distribution en un point situé loin dans la queue gauche, là où les données sont rares et les hypothèses fragiles.
Le cours apprend donc deux choses inséparables : calculer une VaR par les trois grandes familles de méthodes, et savoir de combien on peut se tromper. L’enjeu dépasse la salle de marché — depuis Bâle, c’est sur ces mesures que se calcule le capital réglementaire des banques.
Dernier cours de la branche économétrie financière, niveau Master, après le calcul stochastique — dont il reprend directement la simulation Monte Carlo et les grecques.
D’après Carol Alexander, Market Risk Analysis, Volume IV: Value at Risk Models.
Syllabus
| Niveau | Master — après le calcul stochastique |
| Volume horaire indicatif | 8 chapitres, soit environ 12 h de cours |
| Prérequis | Avoir suivi le calcul stochastique. |
Chaque chapitre est un diaporama en PDF. Le tableau ci-dessous rassemble, chapitre par chapitre, les diapositives et le reste du matériel — polycopié, exercices, vidéo — au fur et à mesure de leur mise en ligne.
Chapitres et documents
| # | Chapitre | Diapositives | Polycopié | Exercices | Vidéo |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | La Value at Risk et les autres mesures de risque | — | — | — | |
| 2 | La VaR linéaire paramétrique | — | — | — | |
| 3 | La simulation historique | — | — | — | |
| 4 | La VaR Monte Carlo | — | — | — | |
| 5 | La VaR des portefeuilles d’options | — | — | — | |
| 6 | Risque de modèle | — | — | — | |
| 7 | Scénarios et tests de résistance | — | — | — | |
| 8 | Allocation de capital | — | — | — |