a:

Le nombre minimal de simulations à effectuer pour une évaluation raisonnablement précise de la valeur à risque (VaR) est généralement de 1 000, mais la norme de l'industrie est de 10 000 simulations.

La méthode de Monte Carlo pour l'évaluation de la VaR est une variation de la méthode des rendements historiques, qui repose sur la génération de nombres aléatoires. Le principal avantage de cette méthode est qu'elle considère généralement une gamme beaucoup plus large de résultats possibles que la méthode historique, fournissant une évaluation plus précise du risque total. Les défenseurs de la méthode historique soutiennent que les résultats historiques réels fournissent une évaluation plus réaliste des niveaux de risque probables, même s'ils ne couvrent pas tous les scénarios possibles.

La VaR est un outil d'évaluation de la gestion des risques qui a été développé pour augmenter la mesure traditionnelle du risque de volatilité. Le problème identifié avec les mesures de volatilité est qu'elles ne font généralement pas la distinction entre une bonne volatilité et une mauvaise volatilité. La volatilité n'est pas vraiment un risque si elle agit pour augmenter la valeur d'un investissement. La VaR est basée sur la concentration de l'évaluation des risques en réponse à la question de la perte potentielle maximale - ou plus précisément, la perte potentielle maximale ou le niveau de prélèvement temporaire qui peut raisonnablement se produire. Par exemple, s'il est théoriquement possible de subir une perte de 100% sur un achat d'actions de General Motors, ce n'est pas une possibilité réaliste. La VaR est devenue une méthode largement utilisée pour l'évaluation des risques dans les grandes entreprises de services financiers et d'investissement.

La VaR mesure les pertes potentielles d'un actif individuel ou d'un portefeuille entier de placements sur une période donnée et avec un niveau de confiance spécifié. Le niveau de confiance est essentiellement une mesure de probabilité. Par exemple, si le calcul de la VaR d'un actif de placement est de 1 000 $ pour une période d'un mois avec un niveau de confiance de 95%, cela signifie qu'il y a seulement une probabilité de 5% de subir une perte supérieure à 1 000 $. délai d'un mois. Les calculs de VaR peuvent spécifier n'importe quel niveau de confiance, mais ils sont généralement exécutés pour des niveaux de confiance de 90%, 95% ou 99%.

Les trois principales méthodes utilisées pour calculer la VaR sont la méthode historique, la méthode de variance-covariance et la méthode de simulation de Monte Carlo. La méthode historique utilise l'entrée des rendements historiques réels sur un actif d'investissement, les réorganisant pour apparaître dans l'ordre des pires résultats de perte pour obtenir le meilleur profit. Le résultat ressemble habituellement à une courbe de cloche statistique typique, montrant une probabilité plus élevée pour les rendements les plus fréquents et la plus faible probabilité pour les rendements de placement les moins communs.

Au lieu des rendements historiques réels, la méthode de Monte Carlo utilise un générateur de nombres aléatoires pour produire une gamme de résultats de rendement de placement possibles. Une faiblesse potentielle de la méthode réside dans l'effet que le nombre initialement généré aléatoirement peut avoir sur les résultats globaux, c'est pourquoi il est recommandé d'effectuer au moins 1 000 simulations. Chaque simulation produit des résultats différents, mais un nombre plus élevé de simulations entraîne une variation moyenne plus faible entre les simulations.