Objectifs

Plus la société humaine devient complexe et interconnectée, plus elle est vulnérable
à des événements rares mais catastrophiques, tels que la pandémie de coronavirus, les
le climat qui affecte régulièrement toutes les régions du monde ou les turbulences continues sur les marchés financiers. Pour les gestionnaires de risques des grandes entreprises, des banques et des organismes, une évaluation quantitative précise des risques liés à de tels événements joue un rôle important dans les processus de prise de décision. L'évaluation des risques consiste à utiliser les observations passées pour prévoir au mieux le futur, en extrapolant souvent au-delà des données existantes, et en évaluant l'incertitude relatives à ces prévisions. Une connaissance des notions statistiques/stochastiques liées à ces calculs est essentielle pour
comprendre à la fois leurs limites et leur sensibilité aux hypothèses sous-jacentes
et pour apprécier quand et pourquoi une telle extrapolation peut être
particulièrement dangereuse.
À l'issue de ce cours, les étudiants seront en mesure de:
- Appliquer un ensemble de techniques/méthodologies pour mesurer le risque dans
la plupart des domaines de la gestion des risques
- Utiliser les outils de gestion des risques disponibles dans le langage statistique R
- Analyser et estimer les mesures de risque et évaluer l'incertitude en travaillant sur
des ensembles de données concrètes provenant des domaines des opérations, des assurances, de la finance et de l'environnement.

Contenus

Ce cours sur les méthodologies d'évaluation des risques comprend les sujets suivants :
- Pourquoi l'analyse des risques est-elle importante ?
- Mesures des risques et méthodes standards
- Évaluation de l'estimation des risques : incertitude et backtesting
- Modèles de facteurs de risque multivariés
- Dépendance et copules
- Théorie des valeurs extrêmes (EVT)

Références

Püas de document obligatoire.

McNeil, A. J., Rüdiger, F and Embrechts, P., 2015, Quantitative Risk Management:

Concepts, Techniques and Tools - Revised Edition, Princeton Series in Finance.

Pré-requis

Notions de base de la Statistique et connaissance du logiciel R

Evaluation

1ère tentative

Examen:

Sans examen (cf. modalités)  

Evaluation:

Un rapport final: 60% de la note

Une présentation finale: 40% de la note

Rattrapage

Examen:

Sans examen (cf. modalités)  

Evaluation:

Un complément de travail sur le rapport sera demandé.

Le rapport final constitue 100% de la note (pas de présentation).