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Analyse avancée avec PySpark
book

Analyse avancée avec PySpark

by Akash Tandon, Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh Wills
November 2024
Intermediate to advanced
236 pages
7h 31m
French
O'Reilly Media, Inc.
Content preview from Analyse avancée avec PySpark

Chapitre 8. Estimation du risque financier

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com

Existe-t-il un moyen d'évaluer approximativement combien tu peux t'attendre à perdre en investissant sur les marchés financiers ? C'est cette quantité que la statistique financière de la valeur à risque (VaR) cherche à mesurer. La VaR est une mesure simple du risque d'investissement qui tente de fournir une estimation raisonnable de la perte de valeur maximale probable d'un portefeuille d'investissement sur une période donnée. Une statistique VaR dépend de trois paramètres : un portefeuille, une période de temps et une probabilité. Par exemple, une valeur VaR de 1 million de dollars avec une probabilité de 5 % et deux semaines indique que l'on pense que le portefeuille n'a que 5 % de chances de perdre plus de 1 million de dollars sur deux semaines.

Depuis son développement peu après le krach boursier de 1987, la VaR a été largement utilisée par les organisations de services financiers. Cette statistique joue un rôle essentiel dans la gestion de ces institutions en aidant à déterminer les caractéristiques de risque de leurs stratégies.

La plupart des approches les plus sophistiquées pour estimer cette statistique reposent sur des simulations informatiques intensives des marchés dans des conditions aléatoires. La technique qui sous-tend ces approches, appelée simulation de Monte Carlo, consiste à poser des milliers ...

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ISBN: 9798341610095