Mercredi | 2011-03-16
B103

Sylvain BENOIT

Les autorités de réglementation bancaire imposent aux banques de détenir un niveau minimum de fonds propres pour couvrir leur risque de marché. Ce montant est calculé par les banques elles-mêmes à partir de leur modèle interne d’évaluation du risque. Il est alors primordial pour les régulateurs et les banques de s’assurer de la validité de ces modèles. L’ensemble de ces techniques de validation est appelé le Backtesting. Elles permettent de vérifi er que les pertes observées ex-post sont en adéquation avec celles prévues. Or, ces modèles reposent sur de nombreuses hypothèses et sont soumis à di fférents types de risques : de modèle, d’estimation et surtout de données. Si jusqu’àprésent, très peu d’études économétriques ont été consacrées à ce dernier type, cet article s’attache justement à mesurer l’impact du risque de données sur les procédures de Backtesting, en observant les déformations de taille et de puissance de ces tests suite à une contamination.