Gestion des risques : théorie et application au marché pétrolier

Risk management : theory and application to the oil market

• Auteur / Autrice : Bechir Raggad
• Direction : Vélayoudom Marimoutou, Abdelwaheb Trabelsi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Aix-Marseille 2 en cotutelle avec Institut supérieur de gestion (Tunis)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Théorie des valeurs extrêmes

Gestion du risque

Risque de marché

Pétrole -- Industrie et commerce

Résumé

L'originalité de cette thèse réside dans la transposition des méthodes fondées sur la Théorie des Valeurs Extrêmes (TVE), développées initialement pour l'analyse des risques encourus dans des domaines variés, à l'analyse du marché pétrolier. Cette contribution est destinée à combler le déficit de travaux dédiés à la mesure et à l'analyse quantitative des risques liés aux mouvements adverses sur le marché du brut. Dans l’objectif d’explorer un tel apport, les modèles de la TVE seront comparés aux modèles les plus fréquemment rencontrés dans la littérature Value at Risk (VaR). Les résultats montrent que le DGP conditionnel et l’approche de Simulation Historique Filtrée offrent une importante amélioration aux méthodes standard. En outre, le modèle GARCH(1,1)-t semble donner des résultats également satisfaisants. En bivariée, nous étudions la structure de dépendance entre les couples des rendements spot-futures en retenant deux spécifications MGARCH: le modèle à Corrélations Conditionnelles Constantes (CCC) de Bollerslev (1990) et celui à Corrélations Conditionnelles Dynamiques (DCC) de Engle (2002). Nos résultats conduisent au rejet de l’hypothèse de constance des corrélations entre les différents couples de rendements. Nous concluons également que les rendements spot et futures sont plutôt complémentaires que substituables. En comparant ces résultats à ceux obtenus avec la copule, nous trouvons que les coefficients de corrélation extrêmes basés sur cette dernière apparaissent supérieurs à ceux obtenus par les modèles MGARCH. Un des atouts de la copule est qu’elle permet de bien caractériser la structure de dépendance même si l’hypothèse de normalité est non vérifiée.

The originality of this thesis lies in the transposition of the methods founded on Extreme Value Theory (EVT), developed initially for the analysis of the risks incurred in varied fields, to the analysis of oil market. This contribution is intended to make for the deficit of work dedicated to the measurement and the quantitative analysis of the risks, in term of the Value at Risk (VaR), related to the adverse movements on the market of the crude. The purpose of this thesis is to further explore the usefulness of EVT models in forecasting Value at Risk in oil market. These models are compared to the performances of other well-known modeling techniques on VaR literature. Results show that Conditional EVT and Filtered Historical Simulation procedures offer a major improvement over the standard methods. Furthermore, GARCH (1,1)-t model may give equally good results. In a bivarate setting, we study the dependence structure of extreme returns between spot and futures’oil data. We apply two classes of MGARCH models: the Constant Conditional Correlation (CCC) proposed by Bollerslev (1990) and the Dynamic Conditional Correlation (DCC) by Engle (2002). The results show that the assumption of constant conditional correlation was not supported. We also conclude that the shocks to the volatilities in the spot and futures’ returns are complementary rather than substitutable. By comparing these results with those obtained with copula approach, we find the estimates of extreme correlations of returns are higher than those obtained from the MGARCH models. The main advantage of copula is that it generates dependence measures even if the multivariate Gaussian distribution does not apply.