Mesures du risque - Sommes-nous à côté de la plaque ? Discussions autour de la sous-additivité et de la distorsion.

Résumé Pour mesurer les principaux risques encourus par les institutions financières, par exemple les risques de marché, de crédit et opérationnels, en ce qui concerne les mesures de risque, les distributions utilisées pour les modéliser et le niveau de confiance, la réglementation offre un choix limité ou exige la mise en œuvre d'une approche particulière. Dans cet article, nous passons en revue, soulignons et illustrons les paradoxes et les problèmes observés lors de la mise en œuvre d'une approche plutôt qu'une autre, les incohérences entre les méthodologies proposées et les problèmes liés à leur interprétation. En commençant par une discussion sur les propriétés intrinsèques de deux mesures de risque classiques : la Value-at-Risk et l'Expected Shortfall, nous illustrons à chaque étape notre proposition par un exemple basé sur des données réelles utilisant des estimations des mesures de risque elles-mêmes. \footnote{Dans cet article, nous discutons des fondements théoriques des mesures de risque ainsi que de leurs estimations, en les appliquant à des données réelles à des fins de gestion du risque. Notre objectif n'est pas une discussion statistique des propriétés des estimations utilisées, pour cela nous renvoyons à un article complémentaire : (Guegan2016). Ainsi, cet exercice fournit aux praticiens et aux superviseurs quelques recommandations pour évaluer, gérer et contrôler les risques dans une institution financière en s'appuyant sur des approches alternatives, par exemple, les mesures de risque spectrales, spectrales, de distorsion et spatiales.