Qu'est-ce que l'analyse des risques?
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 et se réfère à l'incertitude des flux de trésorerie prévus, à la variance des rendements du portefeuille ou des actions, à la probabilité de réussite ou d'échec d'un projet et aux futurs états économiques possibles. Les analystes des risques travaillent souvent en tandem avec les professionnels de la prévision pour minimiser les futurs effets négatifs imprévus.
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 dont celles qui relèvent des catégories quantitatives et qualitatives. L'analyse des risques est encore plus un art qu'une science.
Comprendre l'analyse des risques
Un analyste des risques commence par identifier ce qui pourrait mal tourner. Les événements négatifs qui pourraient survenir sont ensuite pesés par rapport à une mesure de probabilité pour mesurer la probabilité que l'événement se produise. Enfin, l'analyse des risques tente d'estimer l'étendue de l'impact qui se produira si l'événement se produit.
Analyse quantitative des risques
L'analyse des risques peut être quantitative ou qualitative. Dans le cadre d'une analyse quantitative des risques, un modèle de risque est construit à l'aide de simulations ou de statistiques déterministes pour attribuer des valeurs numériques au risque. Les entrées qui sont principalement des hypothèses et des variables aléatoires sont introduites 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 des risques afin de prendre des décisions pour atténuer et gérer les risques.
Une simulation de Monte Carlo peut être utilisée pour générer une gamme de résultats possibles d'une décision prise ou d'une action prise. La simulation est une technique quantitative qui calcule les résultats des variables d'entrée aléatoires à plusieurs reprises, 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 montrant certaines mesures de 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 offre une répartition raisonnable des informations pour un gestionnaire de risques.
Par exemple, une entreprise américaine qui opère à l'échelle mondiale pourrait vouloir savoir comment s'en sortirait son résultat si le taux de change de certains pays se renforçait. Un tableau de sensibilité montre comment les résultats varient lorsqu'une ou plusieurs variables aléatoires ou hypothèses sont modifiées. Un gestionnaire de portefeuille peut utiliser un tableau de sensibilité pour évaluer comment les modifications des différentes valeurs de chaque titre d'un portefeuille auront une incidence sur la variance du portefeuille. D'autres types d'outils de gestion des risques comprennent 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 n'identifie ni n'évalue les risques à l'aide de notations numériques et quantitatives. L'analyse qualitative implique une définition écrite des incertitudes, une évaluation de l'étendue de l'impact (si le risque survient) et des plans de contre-mesure en cas d'événement négatif.
Des exemples d'outils de risque qualitatifs comprennent l'analyse SWOT, les diagrammes de cause à effet, la matrice de décision, la théorie des jeux, etc. Une entreprise qui souhaite mesurer l'impact d'une faille de sécurité sur ses serveurs peut utiliser une technique de risque qualitatif pour l'aider à se préparer à toute perte. les revenus pouvant résulter d'une violation de données.
Alors que la plupart des investisseurs sont préoccupés par le risque de baisse, mathématiquement, le risque est la variance à la fois à la baisse et à la hausse.
Presque toutes sortes de grandes entreprises nécessitent une sorte minimale d'analyse des risques. Par exemple, les banques commerciales doivent couvrir correctement les risques de change des prêts à l'étranger tandis que les grands magasins doivent tenir compte de 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, mais pas de les éviter complètement.
Exemple d'analyse des risques: Value at Risk (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 spécifique. Cette mesure est le plus couramment utilisée par les banques d'investissement et commerciales pour déterminer l'étendue et le taux d'occurrence des pertes potentielles dans 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 déplaçant les rendements historiques du pire vers le meilleur en supposant que les rendements seront répétés, en particulier en ce qui concerne le risque. À titre d'exemple historique, regardons le FNB Nasdaq 100, qui se négocie sous le symbole QQQ (parfois appelé les «cubes») et qui a commencé à se négocier en mars 1999. Si nous calculons chaque rendement quotidien, nous produisons un riche ensemble de données de plus de 1 400 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, le FNB a enregistré un rendement de 12, 4%. Mais il y a des points où l'ETF a également entraîné des pertes. Au pire, l'ETF a enregistré des pertes quotidiennes de 4% à 8%. Cette période est considérée comme le pire 5% du FNB. Sur la base 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 $, nous pouvons dire avec une certitude de 95% que nos pertes ne dépasseront pas 4 $.
Une chose importante à garder à l'esprit. La VaR ne fournit pas aux analystes une certitude absolue. Il s'agit plutôt d'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 sa performance. Nous pouvons donc supposer avec une certitude de 99% que notre pire rendement ne nous perdra pas 7 $ sur notre investissement. Nous pouvons également dire avec une certitude de 99% qu'un investissement de 100 $ ne nous fera perdre qu'un maximum de 7 $.
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 précise au risque 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 façons différentes d'aborder la tâche. Le risque est souvent supposé se produire en utilisant des probabilités de distribution normales, qui en réalité se produisent rarement et ne peuvent pas rendre compte des événements extrêmes ou du «cygne noir».
La crise financière de 2008 qui a révélé ces problèmes comme des calculs de VaR relativement bénins sous-estimait la survenance potentielle d'événements à risque posés par les portefeuilles de prêts hypothécaires à risque. L'ampleur du risque a également été sous-estimée, ce qui a entraîné des ratios de levier extrêmes au sein des portefeuilles subprime. En conséquence, les sous-estimations de l'occurrence et de l'ampleur du risque ont empêché les institutions de couvrir des milliards de dollars de pertes à cause de l'effondrement des valeurs hypothécaires à risque.
