Facteurs de risque économiques et financiers, dépendance à la copule et sensibilité au risque des grands portefeuilles de classes d'actifs multiples.

Résumé Dans cet article, nous proposons un outil flexible pour estimer la sensibilité au risque des actifs financiers lorsqu'ils sont exposés à toutes sortes de risques, y compris les risques extrêmes, provenant des marchés financiers et de l'économie réelle. Cet outil fonctionne avec des observations et des vues a priori. Notre contribution est triple. Premièrement, nous combinons des copules et des structures factorielles qui nous permettent de capturer l'ensemble des dépendances entre les rendements d'un grand nombre d'actifs de classes multiples. Nous construisons ce que nous appelons un modèle CVRF (Cvine Risk Factors), qui permet de distinguer les risques financiers et explicitement économiques (activité, inflation, émergents, etc.) des risques liés à la sphère réelle. Deuxièmement, ce modèle permet d'étendre la relation linéaire multibêta bien connue à une version non linéaire et d'évaluer l'exposition de tout actif à plusieurs directions de risque factoriel dans les cas où les risques sont extrêmes. Les mesures de l'exposition sont les Cross Conditional Values at Risk (Cross-CVaR). Troisièmement, comme application de la méthodologie, nous résolvons un programme d'optimisation pour trouver des portefeuilles qui sont les plus diversifiés en capital tout en étant immunisés contre les chocs extrêmes dans une direction factorielle de risque donnée. En faisant varier la contrainte d'immunisation, nous retrouvons les stratégies de portefeuille qui sont les plus utilisées aujourd'hui. Par exemple, l'adoption de la règle ERC (Equal Risk Contribution) assure une diversification optimale en capital et une immunisation contre le risque d'inflation. En conséquence, nous proposons une vision unifiée et une rationalisation ex post de plusieurs stratégies de portefeuille actuelles qui semblent différentes à première vue. 2019, Springer Science+Business Media, LLC, partie de Springer Nature.