Prévision de risque : approche par quantiles réalisés

Selon Fabian Rinner, nous nous fourvoyons dans la manière dont nous abordons le risque : « Autrefois, les modèles économétriques fondés sur les séries temporelles n’ont pas su prédire le risque de façon satisfaisante, entraînant des problèmes dans le monde entier, notamment durant la récente crise financière. J’associe ces modèles aux quantiles observés pour dégager des prévisions pertinentes. » Cette modélisation pourra fournir des évaluations plus précises du risque financier, mais aussi détecter les risques macroéconomiques liés par exemple au chômage, au taux de change et à l’inflation. Ces renseignements pourront aider les institutions comme les banques centrales à planifier l’avenir plus efficacement. Pour ce qui touche au changement climatique, les méthodes de Fabian Rinner peuvent prédire les hausses de température à court et à moyen terme. « J’espère perfectionner l’évaluation du risque financier, mais aussi fournir aux décideurs des outils de prévision des risques en vue de limiter l’exposition du public », conclut-il.
Mes recherches sont consacrées aux modèles de risque qui utilisent les bases statistiques établies dans les années 1970 pour l’analyse des séries temporelles en économétrie, en les associant aux avantages offerts par les quantiles dans ce contexte. Les méthodes économétriques que j’applique ont jadis servi à modéliser les fluctuations de la moyenne d’une variable donnée. Les prévisions obtenues grâce à ces régressions sont certes fiables et importantes en pratique, mais la nécessité de rendre compte des risques est plus évidente à la lumière de la crise engendrée récemment par la négligence des risques sur les marchés des capitaux.