Management des risques financiers

Management des risques financiers

Origine du risque management

L’étude des risques dite moderne remonte à la fin de la deuxième guerre mondiale. Jusqu’à cette période, la plupart des institutions se couvraient avec une assurance de marché qui consistait simplement en une protection par le biais d’un assureur (de la même manière que nous disposons par exemple d’une assurance maladie) contre les accidents. Dans les années 1950, cette dernière est devenue onéreuse et ne couvrait pas la totalité des risques. Petit à petit d’autres produits sont apparus comme par exemple la mise en place d’activités de prévention des risques ou encore d’autoassurance. Ce n’est que dans les années 1970 que les produits dérivés ont été considérés comme outils à part entière capables de protection contre le risque assurable et non assurable (les dérivés étaient auparavant uniquement utilisés pour les produits agricoles).

C’est un peu plus tard, dans les années 1980, au sein des banques et des assurances, qu’une prise de conscience est apparue de classer la gestion des risques financiers comme activités primordiales. S’en est suivie une intensification de la gestion des risques comme pour le risque de marché et de crédit. C’est à partir de 1990 que les activités de gestion de risque opérationnel et de liquidité sont apparues en même temps que la réglementation internationale. Dès les années 90, le monde du risque était déjà considéré comme bâti. L’apparition de plusieurs modèles de gestion de risque ont favorisé la création des premiers emplois de gestionnaires de risque (Dionne, 2013). Aujourd’hui, l’importance d’une gestion saine des risques est absolument primordiale, et c’est sur les notions clés de ce domaine que nous allons poursuivre.

Volatilité

Comme énoncé au début du travail (partie 1.2), la volatilité reste la notion clé à cerner lorsqu’on parle de gestion de risque. En effet, dire qu’un investissement est risqué ou ne l’est pas peut paraître enfantin, mais de quelle manière les analystes de Bloomberg2 peuvent-ils affirmer l’une ou l’autre déclaration ? On juge qu’un investissement est risqué si l’on sait que ce dernier possède un certain nombre de chances d’être en déclin tout comme en regain dans le futur. En d’autres termes, on estime que le rendement (le cours d’un actif financier) est d’une certaine mesure variable, et c’est exactement la raison pour laquelle il est risqué. Un évènement variable (aléatoire) ne laisse pas de certitude à l’investisseur et crée donc un risque approfondi. La notion de variable est largement usitée, mais il est en réalité plus correct d’utiliser le terme de « volatilité » pour décrire un évènement susceptible de varier. La notion de volatilité est, en finance, l’une des plus capitales, car c’est elle qui influence considérablement le prix que peut avoir un actif. Pour rappel, une forte volatilité implique une fort potentiel de gain, mais à l’inverse induit également une grande possibilité de pertes. En d’autres termes, la volatilité est un paramètre servant à quantifier le risque. Quels outils permettent de calculer cette volatilité ? Cette dernière n’est qu’un paramètre qui se calcule au travers de la formule mathématique de l’écart-type (standard deviation en anglais). Comme expliqué précédemment, plus la dispersion des données (du point du vue financier, on entend par là les rendements réalisés précédemment) est grande, plus l’écart-type sera lui aussi grand et donc la volatilité sera élevée.

L’écart-type calcule donc la dispersion des données autour d’une moyenne. Cependant, il existe un biais à la simple utilisation de cette formule afin d’évaluer la volatilité et donc le risque. Cette dernière est considérablement influencée dans les cas où des valeurs extrêmes viendraient brouiller le résultat. Prenons un set de données comprenant les cinq derniers rendements réalisés (en pourcentage) par l’action X. En voici les résultats : [+3,+1,+5,+4,+16]. La donnée +16 dispose d’une forte influence sur le résultat car elle est complètement écartée de la moyenne de la dispersion. En conclusion, cette formule de l’écart-type peut être utilisée, mais principalement pour une distribution possédant des données dites « symétriques », car elle ne tiendra que très difficilement compte des valeurs dites aberrantes. La formule de l’écart-type, donnant un chiffre sur la dispersion par rapport à la moyenne, n’est cependant pas la formule la plus avancée.

Comme énoncé, elle ne donne pas une bonne représentation de la dispersion dans le cas de données asymétriques. De plus, elle ne permet également pas de connaître le pourcentage de perte ou de gain auquel il est possible de s’attendre dans un certain intervalle de temps et ceci pour un certain montant. Il s’agit d’informations cruciales que les gérants doivent avoir en leur possession. Nous l’aurons compris, l’écart-type représente donc la formule simpliste, toutefois correcte de la volatilité, mais ne constitue guère l’atout principal des gestionnaires actifs dans la gestion des risques. Les formules qui effectivement sont capables de donner une approximation avec plusieurs niveaux de précisions souhaités (pourcentage de chance, intervalle de temps et montant) et qui sont constamment utilisées dans le domaine s’intitulent : la Value at Risk et encore la Conditional Value at Risk.

VaR

L’origine de la Value at Risque (VaR) provient d’un manque de satisfaction de la part des gérants au cours des années 1980 concernant les outils mis à leur disposition. En effet, plusieurs outils, comme par exemple les Grecques qui consistent en un ensemble d’indicateurs de risques tel que le Delta3 ou encore le Gamma4 (Hull, 2012) étaient la seule arme en termes de gestion de risque et considérée par une majorité des personnes comme peu explicite. C’est effectivement pour cette raison que dans les années 1990, le directeur de JP Morgan a demandé qu’une nouvelle formule soit élaborée, permettant avec un seul chiffre de pouvoir cerner au mieux les risques auxquels son institution était exposée. C’est à partir de 1993 que la VaR a été acceptée et implémentée comme étant la mesure de référence dans un grand nombre d’institutions financières. C’est notamment sur celle-ci que les accords de Bâle5 ont statué afin de prendre la VaR comme l’un des outils de comparaison et de surveillance. Le fonctionnement de la VaR s’appréhende de la manière suivante : elle permet de traduire le montant X de perte ne pouvant pas être dépassé avec une probabilité Y dans un horizon de temps Z. Par exemple, on peut trouver le résultat de la manière suivante : VaR à 99% sur 10 jours = CHF 500’000 D’une manière plus pragmatique, on peut déclarer la phrase suivante : « Nous sommes certains à 99% que nous ne perdrons pas plus de CHF 500’000.- dans les 10 prochains jours. ». La VaR permet donc de mesurer le risque total d’un portefeuille d’actifs financiers avec un seul chiffre. Le portefeuille quant à lui peut être composé d’une multitude d’actifs différents. C’est là où la VaR est très appréciée. En synthétisant un portefeuille avec cet outil, un gestionnaire peut aisément visualiser les risques de son portefeuille.

Rapport entre risque et rentabilité Le risque, que l’on analyse au travers de formules précédemment expliquées, ne constitue en lui seul qu’un seul élément auquel les gestionnaires ont recours. Cependant, sans être combiné à un autre principe, le risque ne représente que la moitié d’une analyse et d’un processus d’investissement. En effet, un risque faible ou au contraire élevé nous renseigne uniquement sur un facteur ne pouvant être utilisé solitairement, c’est pourquoi le risque dispose d’un lien très étroit avec le rendement, d’où le terme « rendement ajusté au risque ». Afin de cerner plus précisément ce lien, illustrons-le avec deux adages probablement connus de tous les investisseurs financiers : « qui ne tente rien n’a rien » ou encore « la fortune sourit aux audacieux ».

Ces affirmations sont très explicites et se laissent directement appréhender. Tant le risque que le rendement espéré doivent être traités conjointement. Il s’agit, d’une certaine manière, de la contrepartie à un rendement espéré. Le premier allant avec le deuxième, ils sont inévitablement liés de façon à ajuster le niveau de risque en fonction du niveau de rendement espéré et vice-versa. Il ne faut donc jamais raisonner uniquement en termes de gains comme les amateurs de la finance pourraient le faire. Certes, si le produit financier A affiche un rendement espéré de +5% tandis que l’actif B affiche un rendement de +15%, il semble judicieux à première vue de sélectionner l’actif B afin d’augmenter ses rendements espérés. Cette différence de rendement s’explique par le niveau de risque que chaque actif possède. En effet, au sein du monde financier, le risque est dit rémunéré. En d’autres termes, plus un actif est risqué (possédant donc un niveau de risque élevé) plus son espérance de gain peut elle aussi s’attendre à être élevée ! L’importance d’une bonne planification des objectifs est donc capitale et à adapter en fonction des besoins en rendements. Atteindre des rendements mirobolants ne peut se faire par le biais de positions sur les marchés financiers jugées très défensives. Pour ce faire, l’investisseur se devra d’accepter la prise de risque en sélectionnant des actifs à forte volatilité qui induit un risque élevé et alors un rendement espéré qui l’est également.

Table des matières

Déclaration
Remerciements
Résumé
Liste des tableaux
Liste des figures
1. Introduction
1.1 Avant-propos
1.2 Le risque
1.3 Origine du risque management
1.4 Volatilité
1.5 Outils de mesure
1.5.1 VaR
1.5.2 CVaR
1.5.3 Maximum drawdown
1.6 Rapport entre risque et rentabilité
1.7 Types de risques
1.7.1 Risque de liquidité
1.7.2 Risque de crédit
1.7.3 Risque opérationnel
1.7.4 Risque de contrepartie
2. Management des risques financiers
2.1 Diversification
2.1.1 Univers
2.1.2 Diversifiable et non-diversifiable
2.1.2.1 Risque systémique
2.1.3 Corrélation
2.1.4 Niveau de diversification
2.2 Couverture
2.2.1 Différents types de marchés
2.2.2 Positions sur le marché
2.2.3 Plain vanilla
2.2.3.1 Options
2.2.3.2 Contrats à terme
2.2.4 Finalité des dérivés
2.3 Assurance
2.3.1 CPPI
2.3.2 OBPI
Gestion des risques : diversification, couverture et assurance
SCHIPPERIJN, Antonin vi
Conclusion
Bibliographie

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