Les logiciels de risques de marché, un enjeu stratégique pour les gestions

le 06/12/2012 L'AGEFI Hebdo

Les « asset managers » investissent dans des outils d’analyse et s’appuient sur des solutions qui peuvent être dédiées ou plus généralistes.

Sous la pression des régulateurs et de leurs propres clients, qui leur imposent des contraintes de plus en plus élevées en matière de reporting, la gestion des risques de marché s’est imposée comme un enjeu stratégique pour les asset managers. « Les sociétés de gestion doivent en effet fournir un certain nombre d’indicateurs de risques de marché à leurs clients institutionnels pour que ceux-ci calculent leurs ratios de solvabilité et évaluent les pertes potentielles liées à des chocs sur les marchés », confirme Bernard Fripiat, vice-président avant-vente de SimCorp, éditeur de la solution Dimension.

Pour répondre à ces exigences, les sociétés de gestion n’ont d’autre recours que d'investir dans des outils spécialisés dans l’analyse des risques de marché. Un créneau sur lequel trois grands types d’acteurs ont pris position. Des solutions front-to-back comme Sophis Value, SimCorp Dimension ou Decalog assurent la gestion des activités métiers sur ces trois niveaux, tout en intégrant des fonctionnalités de pilotage des risques de marché. Chose que font aussi des logiciels comme Density ou Nexfi qui proposent des fonctionnalités métiers pour le front et le middle, auxquelles viennent s’agréger des outils de suivi des positions et des risques. Face à ces acteurs plus ou moins généralistes, on retrouve des logiciels comme Algorithmics ou RiskMetrics qui sont, eux, exclusivement dédiés à la gestion des risques, et qui s’interfacent avec les solutions précitées pour récupérer les données de marché et de portefeuille afin de procéder à l'évaluation des risques.

A cette segmentation entre solutions généralistes et spécialistes vient s’ajouter un second critère de différenciation qui porte cette fois sur les modèles utilisés pour procéder au calcul des risques. En schématisant, deux grandes familles s’opposent, comme l’explique Bernard Fripiat : « Vous avez d’un côté des solutions comme Dimension ou RiskMetrics de MSCI qui fonctionnent sur le modèle statistique des matrices de 'variance co-variance'. Dans ce modèle, les facteurs de risques sont prédéterminés en amont. Le logiciel se charge ensuite de simuler des chocs pour calculer la perte éventuelle. » Dans l’autre famille, on retrouve des logiciels comme Barra ou APT Sungard qui se basent, eux, sur le modèle multifacteurs, mais avec des approches différentes. « Dans cette catégorie, des solutions comme Barra pré-spécifient elles aussi les facteurs de risques et font de la régression sur ces facteurs, explique François Chauvet, président d’Aptimum, la société qui distribue la solution APT SunGard. Par ailleurs, des outils comme APT Sungard ne prédéterminent pas de facteurs de risque, ces derniers étant déduits de l'analyse statistique des prix relatifs. Ces logiciels passent au crible l'ensemble des chocs qui se sont produits par le passé sur les marchés pour en déduire les facteurs de risques et les variations de prix inhabituelles. »

Calculs d’indicateurs

Dans cette querelle « d’esthètes », chacun avance ses arguments. « Le fait de prédéfinir les facteurs nous donne la possibilité d'avoir une vision très spécifique sur les produits et d'avoir une bonne vue du portefeuille, souligne Christopher Finger, directeur exécutif de la recherche appliquée chez MSCI. Vous pouvez par exemple spécifier des taux, des 'spreads' et des volatilités spécifiques à chaque émetteur ». « Mais encore faut-il que les facteurs spécifiés soient bons, relativise François Chauvet. Si ce n’est pas le cas, les résultats ne sont pas corrects. »

Pour le reste, le périmètre fonctionnel de toutes ces solutions est sensiblement le même avec des périodes d’observation des risques fondées sur le court, moyen et long terme. « L'analyse des risques s'effectue à partir du croisement des données de marché et de portefeuille, indique Christopher Finger. Elle commence en général par la valorisation du portefeuille, avant d’attaquer des analyses plus statistiques à travers des indicateurs comme la 'Value-at-Risk' (VaR), la 'tracking error' ou la 'tracking at risk'. »

A côté de ces indicateurs globaux, les logiciels sont également capables de calculer des indicateurs bottom-up, qui partent des titres pour remonter vers la tracking error, et top-down qui s’appuient eux sur la stratégie pour projeter et décomposer les risques sur les différents éléments du portefeuille. Ces solutions sont également en mesure d’effectuer des stress tests (tests de résistance) en simulant des chocs sur des données de marché afin de prédire l'impact potentiel en termes de valorisation sur les portefeuilles. « La plupart des logiciels sont également capables de faire du 'back-testing', complète François Chauvet. Car s'il est essentiel de savoir ce qui peut se passer dans un horizon proche ou lointain, il est aussi intéressant d'analyser le risque a posteriori pour prouver que les chiffres donnés trois ans plus tôt étaient valables et que votre modèle est robuste. »

Flexibilité et réactivité

Directeur des risques d’Edram depuis fin 2008, Flavien Duval a abordé la question de la gestion des risques lors du changement de système d'information décidé en 2009. « Nous avions à l'époque un système pour le 'front', le 'middle' et le suivi des ratios de base. Une seconde plate-forme se chargeait d’analyser la performance, de calculer les risques de marché et d’effectuer les ‘stress tests’. Nous passions donc notre temps à faire des rapprochements. » Alors, au moment du choix, les critères de sélection se sont vite imposés. « Nous voulions un système d'information qui minimise au maximum les rapprochements en incluant l’ensemble du périmètre. Nous voulions également nous appuyer sur une donnée unique pour que le gérant voie la même chose au même instant que le 'middle-office', le 'risk manager' et le collaborateur qui produit le 'reporting' client. »

C’est donc tout naturellement vers un progiciel intégré que le choix s'est porté, en l'occurrence Dimension de SimCorp. « Cette solution nous a d’abord séduits par sa flexibilité, à la fois en natif et dans le déploiement, y compris sur des sujets complexes, explique Flavien Duval. Sur la VaR, le système nous permet de générer notre propre matrice de 'variance co-variance' avec nos propres historiques, ou d’intégrer une matrice externe. Cette flexibilité se retrouve aussi dans la construction des indicateurs de risque qui peuvent être totalement personnalisés, sans avoir besoin de recourir aux services de l'éditeur. Par exemple, la mise en place du calcul du risque global dans le cadre d’Ucits IV a été possible sans développement particulier de notre part. Il ne nous a fallu que quelques semaines pour coder et mettre en place cet indicateur qui est en production depuis le début de l'année, alors que d’autres ne l'ont toujours pas installé. »

Grâce aux outils d’analyse de Dimension, les équipes du risk management ont aussi gagné en réactivité et en productivité, comme l’atteste Flavien Duval : « Le matin, lorsque les 'risk managers' arrivent, les rapports sur l'ensemble des portefeuilles ont été générés pendant la nuit, et en trois quarts d’heure, le travail d’analyse et d’envoi est bouclé. Auparavant, il nous fallait parfois une journée. » Autre avantage : l'accès à l'information est simple et rapide. « Si un indicateur a pris 5 % en une journée, le 'risk manager' accède en quelques clics à la position et au scénario responsables de cette évolution, ce qui nous permet d'être très réactifs lorsqu’un client nous interroge sur l’une de ses positions ou sur une analyse spécifique de ses risques », conclut Flavien Duval.

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