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Les simulations de crise impliquent l'exécution de simulations en situation de crise pour lesquelles un modèle n'était pas intrinsèquement conçu pour s'adapter. Le but des tests de résistance est d'identifier les vulnérabilités cachées, en particulier celles basées sur des hypothèses méthodologiques. Il existe différentes méthodes de Value at Risk, ou VaR, telles que les simulations de Monte Carlo, les simulations historiques et la VaR paramétrique, qui peuvent être soumises à des tests de tension ou des backtested de différentes manières. La plupart des modèles VaR supposent des niveaux de volatilité extrêmement élevés. Cela rend la VaR particulièrement mal adaptée, mais bien adaptée, aux tests de résistance.

Test sur les moyens de stress

La littérature sur la stratégie d'entreprise et la gouvernance d'entreprise identifie plusieurs approches principales des tests de résistance. Parmi les plus populaires figurent des scénarios stylisés, des hypothèses et des scénarios historiques.

Dans un scénario historique, l'entreprise, ou la classe d'actifs, le portefeuille ou l'investissement individuel, est soumis à une simulation basée sur une crise précédente. Les exemples de crises historiques incluent le krach boursier d'octobre 1987, la crise asiatique de 1997 et l'éclatement de la bulle technologique en 1999-2000.

Un test de résistance hypothétique est normalement plus spécifique à l'entreprise. Par exemple, une entreprise californienne pourrait mettre l'accent sur un test contre un tremblement de terre hypothétique ou une compagnie pétrolière pourrait mettre à l'épreuve le test contre le déclenchement d'une guerre au Moyen-Orient.

Les scénarios stylisés sont un peu plus scientifiques dans le sens où seules une ou quelques variables de test sont ajustées en même temps. Par exemple, le test de résistance pourrait impliquer l'indice Dow Jones perdre 10% de sa valeur en une semaine. Ou cela pourrait impliquer un changement du taux des fonds fédéraux de plus de 25 points de base.

Valeur à risque

La direction d'une société, ou un investisseur, calcule la VaR pour évaluer le niveau de risque financier pour l'entreprise ou le portefeuille d'investissement. Typiquement, la VaR est comparée à un certain seuil de risque prédéterminé. Le concept est de ne pas prendre de risques au-delà du seuil acceptable.

Les équations de VaR standard ont trois variables. Le premier est la probabilité de perte. Le second est le montant de la perte potentielle. Le dernier est le laps de temps qui englobe la perte probable.

Un modèle de VaR paramétrique utilise des intervalles de confiance pour estimer la probabilité de perte, le profit et la perte maximale acceptable. Les simulations de Monte Carlo sont similaires sauf qu'elles impliquent des milliers de tests et de probabilités.

L'un des paramètres variables du système VaR est la volatilité. Plus une simulation est volatile, plus grande est la probabilité de perte au-delà du niveau maximum acceptable. Le but d'un test de résistance est d'augmenter la variable de volatilité dans une mesure compatible avec une crise. Si la probabilité d'une perte extrême est trop élevée, le risque ne vaut peut-être pas la peine d'être pris en compte.

D'une manière générale, le secteur financier n'a pas de méthode de test de résistance standard pour les mesures de Value at Risk. En fait, certains considèrent les tests de résistance et la VaR comme des concepts concurrents et des tests de résistance, qui utilisent des horizons fixes et des facteurs de risque spécifiques, comme étant incompatibles avec de vraies simulations de Monte Carlo utilisant des scénarios aléatoires.