Modélisation des rentabilités extrêmes des distributions de hedge funds
Résumé
The main goal of this paper is to use extreme value theory to investigate the tail behaviour of Hedge Funds returns in order to assess their risk profile and especially their extreme risk. Using the peaks-over-threshold model, we estimate each tail by fitting a Generalised Pareto Distribution to returns lying beyond certain threshold that marks the beginning of tail regions. Results of this research can enable investors and risk managers to improve our understanding of large movements of funds returns and thus risk management. Empirical evidence suggests Hedge Funds distributions show thick tails in the both the upper and the lower regions. Moreover, we find any evidence of asymmetric tails what it means that these vehicles could be fairly risked. The results show that the use of traditional measures based on the normal distribution may lead to underestimate the extreme risk.
Le principal objectif de ce papier est d'utiliser la théorie des valeurs extrêmes pour examiner le comportement des queues de distribution d'indices hedge funds afin d'évaluer leur profil de risques et tout spécialement leur risque de pertes extrêmes. En appliquant la méthode des excès, nous cherchons à modéliser chacune des queues de distribution en ajustant une distribution de Paréto Généralisée (GPD) aux excès de rentabilités au delà d'un seuil défini pour représenter le début de la région des extrêmes. Les résultats de cette étude peuvent permettre aux investisseurs et Risk Managers de mieux appréhender l'ampleur des pertes que peuvent générer ces investissements alternatifs afin d'améliorer leur gestion des risques. Les évidences empiriques suggèrent que les distributions des indices hedge funds possèdent des queues épaisses sur les deux côtés de la distribution. De plus, nous montrons que ces queues de distributions seraient asymétriques c'est-à-dire que le risque de pertes extrêmes serait plus important que le potentiel de gains substantiels. Enfin, nous apportons la preuve que l'utilisation de mesures traditionnelles basées sur la loi normale, peut mener à la sous-estimation du risque extrême de ces fonds comparativement aux mesures basées sur les développements de la théorie des valeurs extrêmes.