Le krach boursier de 1929 a pour la première fois mis en lumière le comportement irrationnels des acteurs boursiers et les conséquences dramatiques pouvant en résulter. Il est en effet bien connu que, voyant certains « traders » (on ne les nommait pas ainsi à l’époque) s’affoler et revendre leurs actions, d’autres se sont affolés et ont fait de même, créant ainsi une réaction en chaîne de panique.

Depuis, les marchés financiers ont beaucoup évolué et les modèles mathématiques en sont désormais les rois. Un des rôles des modèles mathématiques est de donner un prix à des actifs financiers, tout particulièrement les options. Le tout repose sur une approche probabiliste qui donne un poids à des événements futurs probables qui pourraient influer sur l’actif en question.

Il se pose ainsi la première question de comment donner un poids à des événements si rares ?

Ce problème de gestion des événements extrêmes revêt tout son sens parmi les régulateurs. En effet, pour un régulateur, comment aborder les modèles en sachant que, pour la plupart, ils sous-estiment le risque d’événements extrêmes ? Doit-on bannir totalement les modèles et imposer des coussins de liquidité aux banques ? Ou doit-on plutôt encourager les modèles afin de cultiver une certaine culture de la gestion intelligente du risque ?

C’est autant de question que nous tenterons de répondre sur la suffisance de la régulation.