Value At Risk Vba

µ0 N’importe quelle loi et n ≥ 30 Loi normale centréeréduite t obs = t obs > tα rejet de H0 ou p-value < α rejet de H0 Echantillons indépendants Comparaison de 2 moyennes observées par l’écart réduit µ1 = µ 2 n1, n 2 ≥ 30 Loi normale centrée réduite t obs = m1 − m 2 − 0 t obs > tα ( S1 ² n1 + S2 ² n2 ) rejet de H0 ou p-value < α rejet de H0 t obs = Comparaison de 2 moyennes observées par Student m1 − m2 − 0 S* 1 n1 + 1 n2 t obs >

Risque de Donn´es et e Backtesting de la Value-at-Risk Sylvain Benoit∗ sous la direction de Christophe Hurlin Universit´ d’Orl´ans e e Septembre 2010 R´sum´ e e Les autorit´s de r´glementation bancaire imposent aux banques de d´tenir un niveau e e e minimum de fonds propres pour couvrir leur risque de march´. Ce montant est calcul´ e e par les banques elles-mˆmes ` partir de leur mod`le interne d’´valuation du risque. e a e e Il est alors primordial pour les r´gulateurs

La VaR (de l'anglais Value at Risk, mot à mot : « valeur sous risque ») est une notion utilisée généralement pour mesurer le risque de marché d'un portefeuille d'instruments financiers. Elle correspond au montant de pertes qui ne devrait être dépassé qu'avec une probabilité donnée sur un horizon temporel donné. L'utilisation de la VAR n'est désormais plus limitée aux instruments financiers : on peut en faire un outil de gestion des risques dans tous les domaines (estimation du risque couru par

risque de crédit ? 3. Quelles sont les diérences entre les méthodes IRB simple (FIRB) et IRB avancée (AIRB) ? 4. Dénissez les mesures de risques dites Value-at-Risk, Unexpected Loss, Expected Regret et Expected Shortfall ? 5. Pourquoi la mesure de risque Unexpected Loss a-t-elle été retenue par le Comité de Bâle plutôt que la mesure Value-at-Risk ? 4 Le risque opérationnel 1. Comment Bâle II dénit le risque opérationnel ? Donnez des exemples de risque opérationnel. 2. Expliquez la méthode SA

stipule qu’elles doivent disposer et appliquer la méthode standard. Parallèlement, ces banques dirigent actuellement des travaux sérieux pour l’élaboration de leurs modèles internes de gestion des risques. La méthode valeur en risque ou encore la Value-at-Risk mesure la perte maximale que la banque est successible de perdre sur une période donnée avec une probabilité donnée. Elle est la plus utilisée parmi les méthodes internes pour la gestion du risque de marché, elle permet de résumer le risque encouru

Simulations de Monte Carlo et calculs de performance Janvier 2007 Introduction L’objet de cette note est d’éclaircir la manière dont doivent être calculées les performances (et donc les écart- types) des portefeuilles simulés par méthode de Monte Carlo. On regarde plus précisément deux niveaux : en input, est-ce que les paramètres que l’on insère rendent bien compte des résultats que l’on attend ? en output, les calculs des caractéristiques (performance moyenne, écart-types, VaR) des portefeuilles

parties : la première porte sur les fondements et premières formalisations de la Value-at-Risk (VaR), mesure essentielle du risque extrême ; la seconde est une application des méthodes statistiques de la Théorie des Valeurs Extrêmes (TVE) au calcul de la VaR. La philosophie de ce cours est d’aborder en profondeur les techniques statistiques appliquées à la mesure du risque de marché, essentiellement via la Value-at-Risk, de les appliquer à des enjeux financiers, ainsi que d’anticiper la situation

Application VBA-EXCEL en Finance & Risk Management - Value at Risk paramétrique - EES3 Genève, le 23 mars 2007 Projet Visual Basic Application en VaR TABLE DES MATIÈRES 1 Introduction page : 3 2 Différentes méthodes de la VaR page : 4 2.1 2.3 2.4 page : 4 page : 4 page : 5 3 Méthode paramétrique Méthode non-paramétrique Méthode semi-paramétrique VaR sous Excel page : 5 3.1 3.2 page : 5 page : 7 Eléments nécessaires pour calculer la VaR Calcul de la VaR 4 Fonction VaR sous VBA page

processing, Recouvrement, Service Provider, Covenants ▪ Front to Back ▪ Estimation des volatilités et des corrélations : fExtremes, fTrading, fOptions ▪ Les lettres grecques, Rho, Gamma, Delta, Thêta, Vanna, Vega ▪ PL-SQL, ORACLE, JAVA, R, VBA, EXCEL, MS OFFICE, MS PROJECT ▪ Bloomberg ▪ Market Data, Algorithmes de trading Compétences fonctionnelles : ▪ Détermination des prix forward et des prix futures ▪ Stratégies de couverture par les contrats futures ▪ Marchés des taux d’intérêt

ISFA - Universit´ Lyon 1 e Mai 2007 Optimisation de portefeuille selon le crit`re de la Value at Risk e Guillaume Nolain, Yahia Salhi, Serge Werl´ e Table des mati`res e Introduction 1 La Value at Risk 1.1 Adoption de la VaR . . . . . . . . . . . . . 1.2 Le concept de la VaR . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Pr´sentation . . . . . . . . . . . . . e 1.2.2 Particularit´s . . . . . . . . . . . . . e 1.2.3 Approche Classique . . . . . . . . . 1.3 Le probl`me des distributions non Normales e