Apprendre en échouant : un tampon VaR simple.

Résumé Nous étudions dans cet article le problème du risque de modèle dans les calculs de la VaR et documentons une procédure de correction du biais dû aux erreurs de spécification et d'estimation. Cette méthode pratique consiste à "apprendre des erreurs de modèle", puisqu'elle repose dynamiquement sur un ajustement des estimations de la VaR - basé sur un cadre de back-testing - de telle sorte que la fréquence des exceptions passées de la VaR corresponde toujours à la probabilité attendue. Nous montrons finalement que l'intégration du risque de modèle dans les calculs de la VaR implique une correction minimale substantielle de l'ordre de 10-40% des niveaux de VaR.