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La Value-at-Risk depuis la crise : Une mesure cohérente du risque ?

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ont une occurrence plus importante que ce que laisse apparaître une modélisation
Gaussienne. Cela signifie donc que les queues de distribution de la Value-at-Risk
sont plus épaisses. Par conséquent, ce que l’on devrait utiliser serait une
distribution des profits et pertes qui suivrait une loi de Student. Une autre méthode
pourrait passer par la modélisation des queues de distribution via la théorie des
valeurs extrêmes.
Dans la première partie, nous présenterons les différentes méthodes de calcul de la
VaR. Nous nous intéresserons tout particulièrement aux VaR Gaussienne et
Student que nous comparerons en utilisant un benckmark : la VaR historique, que
nous présenterons aussi.