Analyse de risque
L'analyse des risques est le processus d'évaluation de la probabilité qu'un événement indésirable se produise au sein du secteur des entreprises, du gouvernement ou de l'environnement. L’analyse des risques est l’étude de l’incertitude sous-jacente d’un plan d’action donné. Elle fait référence à l’incertitude des flux de trésorerie prévisionnels, à la variance des rendements du portefeuille / des actions, à la probabilité de succès ou d’échec d’un projet et aux futurs états économiques. Les analystes des risques travaillent souvent de concert avec les professionnels de la prévision afin de minimiser les futurs effets négatifs imprévus.
Comprendre l'analyse des risques
Un analyste des risques commence par identifier ce qui pourrait mal tourner. Les événements négatifs qui pourraient se produire sont ensuite comparés à une mesure de probabilité pour mesurer la probabilité que l'événement se produise. Enfin, l’analyse des risques tente d’estimer l’ampleur de l’impact qui sera produit si l’événement se produit.
Analyse quantitative des risques
L'analyse des risques peut être quantitative ou qualitative. Dans l'analyse quantitative des risques, un modèle de risque est construit à l'aide de simulations ou de statistiques déterministes pour attribuer des valeurs numériques aux risques. Les entrées qui sont principalement des hypothèses et des variables aléatoires sont intégrées dans un modèle de risque.
Pour toute plage d'entrée donnée, le modèle génère une plage de sortie ou de résultat. Le modèle est analysé à l'aide de graphiques, d'une analyse de scénarios et / ou d'une analyse de sensibilité par les gestionnaires de risques afin de prendre des décisions d'atténuation et de gestion des risques.
Une simulation de Monte Carlo peut être utilisée pour générer une gamme de résultats possibles d’une décision ou d’une action prise. La simulation est une technique quantitative qui calcule les résultats des variables d'entrée aléatoires de manière répétée, en utilisant à chaque fois un ensemble différent de valeurs d'entrée. Le résultat résultant de chaque entrée est enregistré et le résultat final du modèle est une distribution de probabilité de tous les résultats possibles. Les résultats peuvent être résumés sur un graphique de distribution illustrant certaines mesures de la tendance centrale, telles que la moyenne et la médiane, et évaluant la variabilité des données par le biais de l’écart type et de la variance.
Les résultats peuvent également être évalués à l'aide d'outils de gestion des risques tels que l'analyse de scénarios et les tableaux de sensibilité. Une analyse de scénario montre le meilleur, le moyen et le pire résultat de tout événement. Séparer les différents résultats, du meilleur au pire, fournit un écart de vision raisonnable pour un gestionnaire de risques.
Par exemple, une société américaine opérant à l’échelle mondiale pourrait vouloir savoir quelle serait la rentabilité de son résultat net si le taux de change de certains pays se renforçait. Un tableau de sensibilité montre comment les résultats varient quand une ou plusieurs variables ou hypothèses aléatoires sont modifiées. Un gestionnaire de portefeuille peut utiliser un tableau de sensibilité pour évaluer l'incidence des modifications apportées aux différentes valeurs de chaque titre d'un portefeuille sur la variance du portefeuille. D'autres types d'outils de gestion des risques incluent les arbres de décision et l'analyse du seuil de rentabilité.
Analyse qualitative des risques
L'analyse qualitative des risques est une méthode analytique qui ne permet pas d'identifier et d'évaluer les risques avec des notations numériques et quantitatives. L'analyse qualitative implique une définition écrite des incertitudes, une évaluation de l'ampleur de l'impact si le risque en découle et des plans de contre-mesure en cas d'événement négatif.
Parmi les exemples d’outils qualitatifs, citons l’analyse SWOT, les diagrammes de cause et d’effet, la matrice de décision, la théorie des jeux, etc. Une entreprise qui souhaite mesurer l’impact d’une atteinte à la sécurité sur ses serveurs peut utiliser une technique de risque qualitative pour se préparer à toute perte. revenus pouvant résulter d'une violation de données.
Bien que la plupart des investisseurs s'inquiètent du risque de perte, mathématiquement, le risque correspond à la variation à la fois à la baisse et à la hausse.
Presque toutes les grandes entreprises exigent une sorte d’analyse de risque minimale. Par exemple, les banques commerciales doivent bien couvrir leur exposition aux risques de change des emprunts à l'étranger, tandis que les grands magasins doivent prendre en compte la possibilité d'une baisse des revenus en raison d'une récession mondiale. Il est important de savoir que l'analyse des risques permet aux professionnels d'identifier et d'atténuer les risques, sans toutefois les éviter complètement.
Exemple d'analyse de risque: Valeur à risque (VaR)
La valeur à risque (VaR) est une statistique qui mesure et quantifie le niveau de risque financier au sein d'une entreprise, d'un portefeuille ou d'une position sur une période donnée. Les banques d’investissement et les banques commerciales ont le plus souvent recours à cette mesure pour déterminer l’étendue et le taux de réalisation des pertes éventuelles de leurs portefeuilles institutionnels. Les gestionnaires de risques utilisent la VaR pour mesurer et contrôler le niveau d'exposition au risque. On peut appliquer des calculs de VaR à des positions spécifiques ou à des portefeuilles entiers ou pour mesurer l'exposition au risque à l'échelle de l'entreprise.
La VaR est calculée en décalant les rendements historiques des plus bas aux meilleurs avec l'hypothèse selon laquelle les rendements seront répétés, en particulier lorsqu'il s'agit de risque. À titre d’exemple historique, examinons le FNB Nasdaq 100, qui négocie sous le symbole QQQ (parfois appelé «cubes») et qui a commencé à être négocié en mars 1999. Si nous calculons chaque rendement quotidien, nous produisons une riche plus de 1400 points. Les pires sont généralement visualisés à gauche, tandis que les meilleurs rendements sont placés à droite.
Pendant plus de 250 jours, le rendement quotidien du FNB a été calculé entre 0% et 1%. En janvier 2000, l’ETF a enregistré un rendement de 12, 4%. Mais il existe des moments où l’ETF a également entraîné des pertes. Dans le pire des cas, le FNB a enregistré des pertes quotidiennes de 4% à 8%. Cette période est qualifiée de «pire 5%» par l’ETF. Compte tenu de ces rendements historiques, nous pouvons supposer avec une certitude de 95% que les pertes les plus importantes du FNB ne dépasseront pas 4%. Donc, si nous investissons 100 dollars, nous pouvons dire avec une certitude à 95% que nos pertes ne dépasseront pas 4 dollars.
Une chose importante à garder à l'esprit. La VaR ne fournit pas aux analystes une certitude absolue. Au lieu de cela, c'est une estimation basée sur des probabilités. La probabilité augmente si vous considérez les rendements les plus élevés et ne considérez que le pire 1% des rendements. Les pertes de 7% à 8% du FNB Nasdaq 100 représentent le pire 1% de son rendement. Nous pouvons donc supposer avec une certitude à 99% que notre pire rendement ne nous fera pas perdre 7 $ sur notre investissement. Nous pouvons également affirmer avec une certitude à 99% qu’un investissement de 100 $ ne nous fera perdre qu’un maximum de 7 $.
Points clés à retenir
- L'analyse des risques est le processus d'évaluation de la probabilité qu'un événement indésirable se produise au sein du secteur des entreprises, du gouvernement ou de l'environnement.
- Le risque peut être analysé à l'aide de plusieurs approches, y compris celles relevant des catégories quantitative et qualitative.
- L'analyse des risques est encore plus un art qu'une science.
Limites de l'analyse des risques
Le risque est une mesure probabiliste et ne peut donc jamais vous dire avec certitude quelle est votre exposition au risque précise à un moment donné, mais seulement quelle sera la répartition des pertes possibles si et quand elles se produisent. Il n'existe pas non plus de méthodes standard pour calculer et analyser les risques, et même la VaR peut avoir plusieurs manières différentes d'aborder la tâche. On suppose souvent que le risque se produit en utilisant des probabilités de distribution normales, ce qui en réalité se produit rarement et ne peut pas tenir compte d'événements extrêmes ou de «cygnes noirs».
La crise financière de 2008 qui a mis au jour ces problèmes, les calculs de la VaR relativement bénins sous-estimant l'occurrence potentielle d'événements de risque liés aux portefeuilles de prêts hypothécaires à risque. L'ampleur du risque a également été sous-estimée, ce qui a entraîné des ratios de levier extrêmes dans les portefeuilles de subprimes. En conséquence, les sous-estimations de l'occurrence et l'ampleur du risque ont empêché les institutions de couvrir des pertes de plusieurs milliards de dollars en raison de l'effondrement de la valeur des prêts hypothécaires à risque.
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