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Gestion des risques quantitatifs en R

Alexander McNeil

Professor, University of York

À propos de moi

  • Professeur en statistiques mathématiques, actuariat et finance quantitative
  • Auteur de Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques & Tools avec R. Frey et P. Embrechts
  • Créateur de qrmtutorial.org avec M. Hofert
  • Contributeur aux trousses R, dont qrmdata et qrmtools

Gestion des risques quantitatifs en R

Objectif de la QRM

  • En gestion quantitative des risques (QRM), on quantifie le risque d'un portefeuille
  • Mesurer le risque est la première étape pour le gérer
  • Gérer le risque :
    • Vendre des actifs, diversifier les portefeuilles, mettre en place des couvertures avec des dérivés
    • Maintenir un capital suffisant pour absorber les pertes
  • La valeur à risque (VaR) est une mesure célèbre du risque
Gestion des risques quantitatifs en R

Facteurs de risque

  • La valeur d'un portefeuille dépend de nombreux facteurs de risque
  • Exemples : indices/prix boursiers, taux de change, taux d'intérêt
  • Observons l'indice S&P 500
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Analyser les facteurs de risque avec R

library(qrmdata)

data(SP500)

head(SP500,  n = 3)

           ^GSPC
1950-01-03 16.66
1950-01-04 16.85
1950-01-05 16.93

> tail(SP500, n = 3)

             ^GSPC
2015-12-29 2078.36
2015-12-30 2063.36
2015-12-31 2043.94
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Tracer les facteurs de risque

plot(SP500)

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Passons à la pratique !

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