Avant une journée de Bourse, un modèle annonce une limite de perte. Une limite à 99 % signifie qu'elle devrait être dépassée environ un jour sur cent. C'est la valeur à risque, souvent appelée VaR.
Le chiffre n'est utile que s'il correspond aux pertes observées. Ce projet compare six façons de calculer cette limite sur un portefeuille canadien mêlant actions, obligations et immobilier.
Un modèle se rapproche le mieux du nombre de dépassements attendu, mais aucun ne réussit tous les contrôles. Le meilleur au test de fréquence conserve des dépassements trop regroupés dans le temps.
Sur 5 476 journées de novembre 2004 à août 2026, environ 55 dépassements sont attendus au niveau de 99 %. Résultats des contrôles.
Le modèle historique ajusté à la volatilité n'est pas rejeté par le test qui compte les dépassements au seuil de 5 %. Il est toutefois rejeté par celui qui vérifie leur indépendance. Réussir un contrôle ne suffit donc pas à valider le modèle entier.
Chaque barre compte les jours où la perte dépasse la limite annoncée. La ligne indique le nombre théorique attendu au seuil de 99 %. Tous les modèles dépassent ce repère, mais il faut un test pour distinguer un écart du hasard.
Chaque prévision utilise les 500 journées précédentes. Elle est comparée à la journée suivante, puis la fenêtre avance. Tous les modèles portent sur le même portefeuille et les mêmes dates.
Le projet mesure également la perte moyenne au-delà d'un seuil. Un classeur Excel permet de refaire les contrôles de dépassement avec des formules visibles.
L'analyse porte sur un seul portefeuille aux parts maintenues constantes. Elle ne couvre pas tous les risques d'une banque. Les comparaisons utilisent une fenêtre et des réglages fixés à l'avance, et certains contrôles supplémentaires restent descriptifs.
uv sync --locked --all-extras
uv run rke fetch
uv run rke backtest
uv run pytestLes commandes de téléchargement accèdent aux sources externes. Les résultats publiés restent consultables sans lancer les calculs. Le graphique de présentation se régénère hors réseau avec uv run python scripts/figure_presentation.py, depuis les tableaux publiés.
Méthodes, résultats complets et références · Présentation en PDF · Citer le projet · Licence.
Six daily loss models are evaluated on the same Canadian portfolio. Filtered historical simulation is closest to the expected violation count, but still fails the independence test. No model passes every control.