Risque de marché
Types de simulations

Les analyses par simulation de SAS® Risk Intelligence regroupent différents types de simulations.

L'un des aspects les plus puissants de SAS® Risk Intelligence est sa capacité à réaliser à grande échelle des simulations à plusieurs variables à partir de modèles distincts. Chacun de ces modèles peut être ajusté au moyen de différentes spécifications de distribution, y compris des distributions non normales. Pour ce faire, le moteur de simulation fait appel à une structure basée sur le concept statistique d'une copule. Une copule est une fonction associant les lois marginales pour former une loi à plusieurs variables.

• Simulation historique - pour obtenir les simulations d'états de marché, les changements de variables de marché observés d'une période à l'autre, dans la série temporelle donnée, sont ajoutés au scénario de référence.
  
  
• Simulation de scénario - pour obtenir les simulations d'états de marché, des changements spécifiques sont apportés aux variables du facteur de risque du scénario de référence. Dans le cadre de tests de stress, les simulations d'états de marché peuvent comporter de très importants changements de facteurs de risque. Selon la terminologie de SAS® Risk Intelligence, la différence entre la simulation et l'analyse de scénario est la suivante : la simulation de scénario implique généralement un grand nombre de scénarios donnés, et les résultats comprennent des quantiles pour les valeurs du portefeuille. L'analyse de scénario, en comparaison, fait généralement référence à des scénarios spécifiques pour lesquels les valeurs de portefeuille sont produites. La simulation historique est semblable à la simulation de scénario dans le fait que toutes deux ont recours à des états de marché donnés pour estimer le portefeuille. Néanmoins, la simulation historique utilise des états de marché passés, tandis que la simulation de scénario fait appel à des états de marché hypothétiques.
  
  
• Simulation de Monte Carlo - les simulations d'états de marché sont obtenues à partir de modèles statistiques de l'évolution future des facteurs de risque. Les analyses de ce type peuvent utiliser différents horizons temporels.
  
  
• Matrice des covariances spécifiée par l'utilisateur - les simulations d'états de marché sont produites en supposant une distribution normale à plusieurs variables des variations de facteurs de risque ayant une moyenne de zéro et une matrice des covariances spécifiée par l'utilisateur.
  
  
• Modèles ajustés - il s'agit d'une simulation de Monte Carlo sophistiquée pour laquelle des états de marché simulés de manière aléatoire sont basés sur la simulation de modèles statistiques ajustés spécifiés par l'utilisateur dans le sous-système de modélisation.

SAS pour la gestion du Risque de Marché