La valeur à risque (VaR) est une statistique qui quantifie l'étendue des pertes financières possibles au sein d'une entreprise, d'un portefeuille ou d'une position sur une période donnée. Cette mesure est le plus souvent utilisée par les banques d'investissement et commerciales pour déterminer l'étendue et les probabilités de pertes potentielles dans leurs portefeuilles institutionnels.
Les gestionnaires de risques utilisent la VaR pour mesurer et contrôler le niveau d'exposition au risque. On peut appliquer des calculs de VaR à des positions spécifiques ou à des portefeuilles entiers ou les utiliser pour mesurer l'exposition au risque à l'échelle de l'entreprise.
La modélisation de la VaR détermine le potentiel de perte de l'entité évaluée et la probabilité que la perte définie se produise. L'une mesure la VaR en évaluant le montant de la perte potentielle, la probabilité d'occurrence du montant de la perte et le délai.
Une entreprise financière, par exemple, peut déterminer qu'un actif a une VaR de 3 % sur un mois de 2 %, ce qui représente 3 % de chances que la valeur de l'actif diminue de 2 % au cours de la période d'un mois. La conversion de la probabilité d'occurrence de 3 % en un ratio quotidien place la probabilité d'une perte de 2 % à un jour par mois.
L'utilisation d'une évaluation de la VaR à l'échelle de l'entreprise permet de déterminer les risques cumulés à partir de positions agrégées détenues par différents pupitres de négociation et départements au sein de l'institution. À l'aide des données fournies par la modélisation VaR, les institutions financières peuvent déterminer si elles disposent de réserves de capital suffisantes pour couvrir les pertes ou si des risques plus élevés qu'acceptables les obligent à réduire leurs avoirs concentrés.
Il existe trois façons principales de calculer la VaR. La première est la méthode historique, qui examine l'historique des rendements antérieurs et les classe des pires pertes aux plus grands gains, en partant du principe que l'expérience des rendements passés informera les résultats futurs.
La seconde est la méthode de la variance-covariance. Plutôt que de supposer que le passé informera l'avenir, cette méthode suppose plutôt que les gains et les pertes sont normalement distribués. De cette façon, les pertes potentielles peuvent être encadrées en termes d'événements d'écart type par rapport à la moyenne.
Une dernière approche de la VaR consiste à effectuer une simulation de Monte Carlo. Cette technique utilise des modèles informatiques pour simuler les rendements projetés sur des centaines ou des milliers d'itérations possibles. Ensuite, il prend les chances qu'une perte se produise, disons 5 % du temps, et révèle l'impact.
Il n'y a pas de protocole standard pour les statistiques utilisées pour déterminer le risque d'actif, de portefeuille ou à l'échelle de l'entreprise. Les statistiques extraites arbitrairement d'une période de faible volatilité, par exemple, peuvent sous-estimer la possibilité que des événements à risque se produisent et l'ampleur de ces événements. Le risque peut être davantage sous-estimé à l'aide des probabilités de distribution normale, qui tiennent rarement compte des événements extrêmes ou du cygne noir.
L'évaluation de la perte potentielle représente le niveau de risque le plus faible dans une gamme de résultats. Par exemple, une détermination de VaR de 95 % avec un risque d'actif de 20 % représente une attente de perte d'au moins 20 % tous les 20 jours en moyenne. Dans ce calcul, une perte de 50 % valide toujours l'évaluation des risques.
La crise financière de 2008 qui a exposé ces problèmes comme des calculs de VaR relativement bénins a sous-estimé la survenance potentielle d'événements à risque posés par les portefeuilles de prêts hypothécaires à risque. L'ampleur du risque a également été sous-estimée, ce qui a entraîné des ratios de levier extrêmes au sein des portefeuilles subprime. En conséquence, les sous-estimations de l'occurrence et de l'ampleur du risque ont empêché les institutions de couvrir des milliards de dollars de pertes alors que les valeurs des prêts hypothécaires à risque s'effondraient.
