Sur estimation paramétrique et non paramétrique de la "TVaR" Tail-Value at Risk

Abstract

Il ya dans la vie des phénomènes, qui se reproduisent rarements, tels que les risques qui sont des evénéments précis, et dont l impact est trés important et leur e¤ets restent longtemps comme par exemple la crise nanciére mondiale de 2008 qui a touché l économie mondiale. Pour cette raison les institutions nanciéres (les banques et les compagnies d assurance) cherchent toujours des mèthodes et des techniques pour mesurer ces risques et diminuer ainsi les e¤ets négatifs et éviter la perte qui peut en découlée. Il existe plusieurs façons de mesurer le risque, dans ce travail nous allons presenté la mesure la plus répandue qui est la Value at Risk (V aR) établie par JP Morgan (1993) utilisable par plusieurs institutions nanciéres, mais son principal inconvenient et qu elle n est pas une mesure de risque cohérente au sens de Artzner et al (1999) : Dans ce mémoire qui s articule autour de trois chapitres, nous avons presenté la V aR comme mesure de risque ainsi que ses estimations paramétrique et non paramétrique Dans le premier chapitre nous présentons les notions élémentaires de probabilité et statis- tique ainsi que des rappels sur les propriétés et les caractérisations principales d une mesure de risque(fonction de perte, risque, ...). Dans le deuxiéme chapitre nous dé nissons la V aR et quelques mesure alternatives à la V aR comme "la Tail -value at risk" (TV aR), "l Expected shortfall" (ES) et "La Conditionnel tail expectition" (CTE), les avantages et les inconvinients de la V aR sont données dans cette partie, les méthodes d estimations paramétrique et non paramétrique. sont présentés à la n de ce chapitre Une application directe de ce qui précéde en forme de simulation sera presenté dans le troisième et dernier chapitre