Qu'est-ce que le risque de queue?
Le risque de queue est une forme de risque de portefeuille qui survient lorsque la possibilité qu'un investissement s'écarte de plus de trois écarts-types de la moyenne est supérieure à ce qui est indiqué par une distribution normale. Les risques de queue comprennent les événements qui ont une faible probabilité de se produire et se produisent aux deux extrémités d'une courbe de distribution normale.
Comprendre le risque de queue
Les stratégies de portefeuille traditionnelles suivent généralement l'idée que les rendements du marché suivent une distribution normale. Cependant, le concept de risque de queue suggère que la distribution des retours n'est pas normale, mais asymétrique et a des queues plus grasses. Les queues grasses indiquent qu'il existe une probabilité, qui peut être faible, qu'un investissement dépasse trois écarts types. Les distributions caractérisées par de grosses queues sont souvent observées lors de l'examen des rendements des fonds spéculatifs, par exemple.
Points clés à retenir
- Le risque de queue est le risque qu'une perte se produise en raison d'un événement rare, comme le prédit une distribution de probabilités. De manière courante, un mouvement à court terme de plus de trois écarts-types est considéré comme instanciant le risque de queue. les queues gauche et droite, les gens sont les plus préoccupés par les pertes (la queue gauche).
Distributions normales et rendements des actifs
Lorsqu'un portefeuille d'investissements est constitué, il est supposé que la distribution des rendements suivra une distribution normale. Dans cette hypothèse, la probabilité que les rendements évoluent entre la moyenne et trois écarts-types, positifs ou négatifs, est d'environ 99, 7%. Cela signifie que la probabilité que les rendements se déplacent de plus de trois écarts-types au-delà de la moyenne est de 0, 3%. L'hypothèse selon laquelle les rendements du marché suivent une distribution normale est la clé de nombreux modèles financiers, tels que la théorie moderne du portefeuille (MPT) de Harry Markowitz et le modèle de tarification des options Black-Scholes Merton. Cependant, cette hypothèse ne reflète pas correctement les rendements du marché, et les événements de queue ont un effet important sur les rendements du marché.
Le risque de queue est mis en évidence dans le livre financier à succès de Nassim Taleb, The Black Swan.
Autres distributions et leurs queues
Les rendements boursiers ont tendance à suivre une distribution normale qui présente un excès de kurtosis. La kurtosis est une mesure statistique qui indique si les données observées suivent une distribution à queue lourde ou légère par rapport à la distribution normale. La courbe de distribution normale a un kurtosis égal à trois et, par conséquent, si un titre suit une distribution avec un kurtosis supérieur à trois, il est censé avoir une queue grasse. Une distribution leptokurtic, ou distribution à queue lourde, décrit des situations dans lesquelles des résultats extrêmes se sont produits plus que prévu. Par conséquent, les titres qui suivent cette distribution ont connu des rendements qui ont dépassé trois écarts-types au-delà de la moyenne de plus de 0, 3% des résultats observés.
Couverture contre le risque de queue
Bien que les événements de queue qui ont un impact négatif sur les portefeuilles soient rares, ils peuvent avoir des rendements négatifs importants. Par conséquent, les investisseurs devraient se protéger contre ces événements. La couverture contre le risque de queue vise à améliorer les rendements à long terme, mais les investisseurs doivent assumer des coûts à court terme. Les investisseurs peuvent chercher à diversifier leurs portefeuilles pour se couvrir contre le risque de queue. Par exemple, si un investisseur est un fonds négocié en bourse (ETF) long qui suit l'indice Standard & Poor's 500 (S&P 500), l'investisseur pourrait se couvrir contre le risque de queue en achetant des dérivés sur l'indice de volatilité Chicago Board Options Exchange (CBOE), qui est inversement corrélé au S&P 500.
