Le risque de modèle est le risque que des décisions ou des évaluations aboutissent à des résultats erronés parce qu’un modèle est défaillant, inadapté ou mal appliqué.
Les modèles financiers simplifient la réalité. On les utilise par exemple pour construire des portefeuilles, mesurer des risques ou simuler des stratégies de placement. Ils reposent sur des hypothèses, notamment sur les rendements, la volatilité ou la corrélation entre placements.
Ce risque peut venir d’hypothèses inadaptées, d’erreurs de calcul, de données insuffisantes ou d’une mise en œuvre incorrecte. Même un modèle mathématiquement juste peut se tromper. Les conditions de marché changent, les corrélations se déplacent et les relations historiques ne se maintiennent pas forcément.
Les simulations historiques et le backtesting aident à cerner les forces et les faiblesses d’un modèle, sans garantir qu’une stratégie évoluera comme prévu. Une validation rigoureuse, des données robustes, plusieurs scénarios et un réexamen régulier des hypothèses réduisent le risque de modèle, sans jamais l’éliminer. Les cygnes noirs en sont l’illustration la plus frappante. Un modèle reste un outil, pas une boule de cristal.