Les modèles value at risk : application aux données boursières
Joint Authors
Source
Issue
Vol. 1, Issue 27 (31 Aug. 2016), pp.419-427, 9 p.
Publisher
Ziane Achour University of Djelfa
Publication Date
2016-08-31
Country of Publication
Algeria
No. of Pages
9
Main Subjects
Financial and Accounting Sciences
Topics
- Financial institutions
- Management
- Financial statements
- Financial markets
- Monte Carlo method
- Morocco
- Financial risk
- Bourse
Abstract EN
Since the past twenty years, a great revolution has been observed in financials markets after the series of disasters, which threated any financials establishments’ life.
This new context proves the necessity of prudential reglementation and the study of risk become the subject’s moment.
In this paper, present a measure of risk called “Value at Risk”, the VaR quantify the maximal potential loss for a portfolio at a fixed probability and for a given time horizon.
Different methods are employed to estimate the VaR, such as : parametric methods (RiskMetrics, GARCH,…), non parametric methods (Historical Simulation) and Monte Carlo Simulation.
Our object is to test the capacity of VaR to capture market risk and the performance of some estimations methods with an application to an index’s portfolio of Casablanca Stock Exchange (CSE).
Abstract FRE
Une révolution de grande ampleur a eu lieu depuis une vingtaine d’années sur les marchés financiers, suite à une série de débâcles qui menacent la vie de tous établissements financiers, voire le système dans son ensemble.
Ce nouveau contexte rend la réglementation prudentielle nécessaire et l’étude de risque devient un sujet d’actualité.
Dans ce papier, nous présentons une mesure de risque dite la «Value at Risk », cette dernière – apparu récemment – mesure la perte potentielle maximale dont il peut subir un portefeuille sur un horizon de temps donné pour une probabilité fixée.
C’est un concept très simple, mais sa mis en œuvre reste cependant très difficile.
Différentes méthodes peuvent être employées pour estimer la VaR, citons : la méthode paramétrique (RiskMetrics, GARCH,…), la méthode non paramétrique (la simulation sur l’historique) et la simulation de Monte Carlo.
Notre objectif est de tester la capacité de la VaR à capturer le risque de marché et de vérifier la pertinence des méthodes d'estimation de cette dernière en l’évaluant sur un portefeuille d’indices de la bourse de Casablanca.
American Psychological Association (APA)
Bumimiz, Faysal& Zatut, Ali. 2016. Les modèles value at risk : application aux données boursières. Numero Economique،Vol. 1, no. 27, pp.419-427.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-806112
Modern Language Association (MLA)
Bumimiz, Faysal& Zatut, Ali. Les modèles value at risk : application aux données boursières. Numero Economique Vol. 1, no. 27 (Aug. 2016), pp.419-427.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-806112
American Medical Association (AMA)
Bumimiz, Faysal& Zatut, Ali. Les modèles value at risk : application aux données boursières. Numero Economique. 2016. Vol. 1, no. 27, pp.419-427.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-806112
Data Type
Journal Articles
Language
French
Notes
General Note : p. 427
Record ID
BIM-806112