Facteurs de risque et crise financière

Gestion quantitative des risques en Python

Jamsheed Shorish

Computational Economist

Facteurs de risque

Volatilité : mesure de la dispersion des rendements autour de la valeur attendue
Séries chronologiques : valeur attendue = moyenne de l'échantillon
Qu'est-ce qui détermine l'attente et la dispersion ?
Facteurs de risque : variables ou événements qui influencent le rendement et la volatilité d'un portefeuille

Diagramme de dispersion, écart des rendements à la moyenne de la série

Exposition au risque : mesure de la perte possible du portefeuille
- Les facteurs de risque déterminent l'exposition au risque
Exemple : assurance contre les inondations
- Franchise : somme à payer de votre poche, peu importe la perte
- Même avec une couverture à 100 %, la franchise reste à payer
- La franchise est donc l'exposition au risque
- Inondations fréquentes ⇒ résultat plus volatil
- Inondations fréquentes ⇒ exposition au risque plus élevée

Risque systématique : facteur(s) qui affecte(nt) la volatilité de tous les actifs du portefeuille
- Risque de marché : risque systématique lié aux mouvements généraux du marché financier
Panne de moteur d'avion : risque systématique !
Exemples de facteurs de risque systématiques financiers :
- Variations du niveau des prix, c.-à-d. inflation
- Variations des taux d'intérêt
- Changement de conjoncture économique

Moteur d'avion à hélice

Risque idiosyncratique : risque propre à un actif ou à une catégorie d'actifs.
Turbulences et ceinture détachée : risque idiosyncratique !
Exemples de risque idiosyncratique :
- Portefeuille d'obligations : risque de défaut de l'émetteur
- Caractéristiques d'entreprise/secteur
  - Taille de l'entreprise (capitalisation boursière)
  - Ratio valeur comptable/valeur marchande
  - Chocs sectoriels

Ceinture de siège d'avion

Modèle factoriel : évalue les facteurs de risque qui influencent le rendement du portefeuille
Régression statistique, p. ex. moindres carrés ordinaires (OLS) :
- variable dépendante : rendements (ou volatilité)
- variable(s) indépendante(s) : facteurs de risque systémiques et/ou idiosyncratiques
Modèle factoriel de Fama-French : combinaison de
- risque de marché et
- risque idiosyncratique (taille et valeur de l'entreprise)

Banques d'investissement : fortement endettées juste avant la crise
Garantie : titres adossés à des créances hypothécaires (MBS)
MBS : censés diversifier le risque en regroupant de nombreuses hypothèques aux caractéristiques variées
- Problème : le risque de défaut hypothécaire était en fait très corrélé
- Une avalanche d'arriérés/défauts a détruit la valeur de la garantie
Arriéré hypothécaire de 90 jours : facteur de risque pour le portefeuille des banques d'investissement durant la crise

Arriérés hypothécaires de 90 jours 2005-2010

Régression du modèle factoriel : rendements du portefeuille vs arriérés hypothécaires
Importer la bibliothèque statsmodels.api pour les outils de régression
Ajuster la régression avec l'objet .OLS() et sa méthode .fit()
Afficher les résultats avec la méthode .summary() de la régression

import statsmodels.api as sm

regression = sm.OLS(returns, delinquencies).fit()

print(regression.summary())

exemple de sommaire de régression

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