La non-normalité des rendements

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ne des hypothèses les plus courantes de la plupart des modèles financiers est la normalité des rendements. Sous cette hypothèse, les évènements extrêmes sont tellement sous-estimés qu’ils sont à peine considérés dans l’élaboration des modèles.

A titre d’exemple, lors du krach boursier d’Octobre 1987 à Wall Street, l’amplitude de la chute des prix a été égale à 20 fois l’écart-type de la distribution des rentabilités de l’indice S&P 500, un évènement de cette ampleur doit se produire moins d’une fois toutes les 100 millions d’années dans un univers gaussien.

Différents tests de normalité existent, nous avons utilisé le test de Shapiro-Wilk sur les rendements journaliers du Bitcoin depuis le 1er Janvier 2019, l’hypothèse nulle de normalité des rendements est largement rejetée. La distribution a une allure leptokurtique confirmée par le calcul du kurtosis normalisé égal à 0,82.

Ainsi, dans un modèle de risque classique, les queues de distribution, et par conséquent les évènements extrêmes, sont sous-estimés. Plusieurs solutions existent, Blockchainvest a développé plusieurs modèles permettant de mieux quantifier le risque d’une position sur crypto-actifs fondés sur la Théorie des Valeurs Extrêmes.

Source : Blockchainvest, Investing


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