Chapitre 2Exercice 1Solution1 Si la rentabilité est normale, on a R˜N ( µ, σ 2) , soit encore R = m + σ.Z,avec Z une variablealéatoire de loi normale centrée réduite N (0, 1). La définition de la valeur en risque sur larentabilité P [R −R c (T)] = c donne alors :P [µ + σ.Z −R c (T)] = c,[]soit encore P Z −R c(T)−µσ= c. Si N est la fonction de répartition de la loi normale[ ]centrée réduite, on a donc N −Rc % (T)−µ= c. Puisque l’on sait inverser la fonction derépartition 1 , on a −R c %(T)−µσ= N −1 (c), soit encore :σR c % (T) = −µ − N −1 (c) σ. (2.1)On en déduit également une formule pour la VaR relative. On a R relativec % (T) = R c % (T) +µ = −N −1 (c) σ. En cas de normalité, la valeur en risque relative <strong>des</strong> rentabilités est doncproportionnelle à la volatilité. Ce dernier résultat constitue à la fois un inconvénient et unintérêt du cadre gaussien.2 La démonstration est immédiate si on revient à la définition de la VaR relative. Pour deuxniveaux de confiance c et d quelconques, on a R relativec (T) = −N −1 (c) σ et R relatived(T) =−N −1 (d) σ. La première équation implique que −σ = Rrelative c (T)N −1 (c), que l’on peut insérer dansle terme de droite de la seconde équation.3 La démonstration est simple en l’absence d’autocorrélation <strong>des</strong> rentabilités successives. Si lesrentabilités journalières successives sont issues d’une même loi normale et si elles ne sont pascorrélées entre elles, alors elles sont indépendantes et identiquement distribuées. L’on peutobtenir directement la VaR(n jours). On pose n = 10 et la rentabilité à 10 jours s’écrit :( ) (P10 P10R 0 (10) = ln = ln × ... × P )1=P 0 P 9 P 010∑i=1On a donc E [R 0 (10)] = ∑ 10i=1 E [R i−1 (1)] = 10E [R (1)] et :σ 2 R(10) = var [R 0 (10)] =10∑i=1( )Piln =P i−110∑i=1R i−1 (1) .var [R i−1 (1)] = 10σ 2 R(1) (2.2)puisque les rentabilités journalières ont la même variance et leurs covariances sont nulles deuxà deux. Cette expression implique σ R(10) = √ 10σ R(1) et on a :R relativec (10 j) = −N −1 (c) σ R(10) = −N −1 (c) √ 10σ R(1) = √ 10R relativec (1 j) .181 Voir les tables de la loi normale, votre tableur ou bien votre logiciel favori.© 2010 <strong>Pearson</strong> France – Synthex Finance de marché – Franck Moraux
Notons qu’il n’existe pas d’expression simple pour la VaR absolue puisque :R c (10 jours) = −µ R(10) − N −1 (c) σ R(10) = −10µ R(1) − N −1 (c) √ 10σ R(1) .4 En cas de normalité <strong>des</strong> rentabilités, la valeur en risque est donnée par R c % (T) = −µ −N −1 (c) σ avec µ et σ les paramètres de la rentabilité jusqu’en T. Excel propose une fonctionLOI.NORMALE.STANDARD.INVERSE qui est bien l’inverse de la fonction de répartitionde la loi normale. Elle permet de calculer la VaR très facilement, on a :−µ − σ × LOI.NORMALE.STANDARD.INVERSE (c) .Par les propriétés de la fonction de répartition, on a aussi en posant α = 1 − c, −µ +σ×LOI.NORMALE.STANDARD.INVERSE(α). On trouve alors le tableau 2.1.Tab. 2.1 : Simulations de la VaR absolue sur les rentabilités R c (T) .1-cmu sigma 95,00 % 97,50 % 99,00 % 99,90 % 99,99 %0 1 1,645 1,960 2,326 3,090 3,71910 % 1 1,545 1,860 2,226 2,990 3,619-10 % 1 1,745 2,060 2,426 3,190 3,81910 % 10 % 0,064 0,096 0,133 0,209 0,27210 % 20 % 0,229 0,292 0,365 0,518 0,64410 % 30 % 0,393 0,488 0,598 0,827 1,01610 % 40 % 0,558 0,684 0,831 1,136 1,388En observant les résultats de chaque ligne, on constate que, conformément à l’intuition, plus leniveau de confiance α = 1−c est fort, plus la VaR est élevée. En comparant les trois premièreslignes du tableau, on voit que l’effet de l’espérance de rentabilité µ sur le niveau de la VaR esttrivial. En analysant les colonnes, on constate que son influence relative diminue à mesure que1 − c augmente. Dans le contexte réglementaire, α = 1 − c est typiquement très élevé ; onpourra donc aisément négliger ce terme. Autrement dit, la VaR relative capture l’essentiel del’information nécessaire.Le tableau 2.3 regroupe <strong>des</strong> VaR relatives. Deux approches sont envisageables pour les simuler.La première est d’exploiter la formule R relativec (T) = R c (T) + m en reprenant les valeurs dutableau 2.2. La seconde est d’exploiter la formule :−σ.LOI.NORMALE.STANDARD.INVERSE (c) ,soit encore σ.LOI.NORMALE.STANDARD.INVERSE(α). Dans les deux cas, on trouveévidemment les mêmes résultats.Le tableau 2.2 explicite la valeur en risque <strong>des</strong> rentabilités pour les mêmes paramètres que letableau 2.1. Les résultats, identiques sur les trois premières lignes, concrétisent le fait que, dansle contexte gaussien, la valeur en risque relative de la rentabilité (R relativec (T)) est par définitioninsensible à la rentabilité espérée. On peut donc supprimer toute référence à ce paramètredans les quatre autres lignes du tableau. Lorsque la volatilité est divisée par 10 (en quatrièmeligne), R relativec (T) l’est également. Les autres lignes rendent aussi compte de cette propriété deproportionnalité à la volatilité (en hypothèse de normalité). N.B. : Les petits écarts à cette règleproviennent <strong>des</strong> arrondis.19© 2010 <strong>Pearson</strong> France – Synthex Finance de marché – Franck Moraux
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La formule ( (6.6) peut donc s’in
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