Autres matières premières
Sources des données
Les estimations rapportées pour chaque jour correspondent aux estimations du modèle utilisant les informations disponibles jusqu'au jour correspondant
Informations techniques
Aperçu de cet outil
L'outil est basé sur un modèle statistique qui modélise formellement le comportement (fluctuations) des rendements des prix des matières premières (c'est-à-dire les variations quotidiennes en pourcentage des prix des matières premières) en utilisant les prix du marché à terme les plus proches de l'échéance. Le premier graphique ci-dessus identifie les anomalies ou la variabilité excessive des prix (c'est-à-dire la volatilité des prix qui dépasse un seuil préétabli). Les lignes verticales rouges sur le premier graphique indiquent quand il y a une variabilité excessive des prix. Ce premier graphique peut être comparé à la tendance des prix à terme du blé dur, illustrée dans le deuxième graphique ci-dessus.
Ce que l'outil identifie
- Les périodes de variabilité excessive des prix. Cela se produit lorsque nous observons un grand nombre de rendements positifs extrêmes. Un rendement positif extrême est défini comme un rendement qui dépasse un certain seuil préétabli. Ce seuil est normalement considéré comme un quantile conditionnel d'ordre élevé (95 ou 99%), (c'est-à-dire une valeur de rendement qui est dépassée avec une faible probabilité : 5 ou 1%). Dans ce modèle, nous utilisons les quantiles 95 % et 97,5 %.
- Les jours qui se situent dans des périodes de variabilité (élevée, modérée ou faible) des prix. Cela reflète le nombre de jours continus dans le niveau actuel de variabilité. Par exemple, 20 jours de faible variabilité signifie que depuis le dernier cas de variabilité modérée ou élevée, il y a eu 20 jours de faible variabilité.
Comment fonctionne le modèle
La probabilité que nous observions k jours de rendements extrêmes des prix (rendements supérieurs au quantile de 95% comme expliqué dans la définition de la variabilité excessive des prix) sur une période de D jours consécutifs est définie comme suit :
Nous mettons en œuvre un test unilatéral basé sur une approximation normale de la distribution binomiale. En utilisant une période de 60 jours consécutifs qui précèdent une date quelconque (c'est-à-dire D=60), nous testons si la valeur de probabilité obtenue à partir de notre modèle stochastique des rendements est plus grande que la probabilité choisie de 5% ou 2,5% d'observer un rendement extrême.
Seuils utilisés dans l'outil pour déterminer la variabilité excessive des prix
L'outil utilise actuellement la valeur à risque conditionnelle (CVaR) des rendements comme seuil pour identifier les périodes de variabilité excessive des prix :
- Mesure standard du risque de perte pour les investissements en économie financière.
- Utilise des quantiles de rendement estimés extrêmement élevés (95 % et 97,5 %) comme seuils de "variabilité excessive".
Un seuil supplémentaire est en cours d'ajout, basé sur le manque à gagner conditionnel (CES) : le rendement logarithmique attendu au-dessus du quantile de 95%, qui sert de seuil plus rigoureux que le CVaR pour alerter sur la variabilité excessive.
La règle de décision intégrée dans le système de couleurs
- ROUGE ou Volatilité excessive : Si la valeur de probabilité est inférieure ou égale à 2,5 %, l'hypothèse nulle selon laquelle les violations (c'est-à-dire les jours de rendements extrêmes des prix) sont cohérentes avec les violations attendues est très discutable, ce qui signifie que nous sommes dans une période où le nombre de jours de rendements extrêmes des prix est excessif par rapport à celui attendu par le modèle ; par conséquent, nous caractérisons cette date comme appartenant à une période de volatilité excessive.
- ORANGE ou Volatilité modérée : Si la valeur de probabilité est supérieure à 2,5% ou inférieure ou égale à 5%, la nullité selon laquelle les violations sont conformes aux attentes est discutable à un faible niveau, ce qui signifie que nous sommes dans une période de nombre modéré de jours de rendements extrêmes des prix par rapport à ce qui est attendu ; par conséquent, nous caractérisons cette date comme appartenant à une période de volatilité modérée.
- VERT ou Faible volatilité : Si la valeur de probabilité est supérieure à 5%, nous acceptons la nullité que les violations sont conformes aux attentes, ce qui signifie que le nombre de retours de prix extrêmes est conforme à ce qui est attendu du modèle ; par conséquent, nous caractérisons cette date comme appartenant à une période de faible volatilité.