Un stress test se résume souvent à une phrase du type : « En supposant l’événement E, la banque (ou une sous-entité) subira une perte de X euros ». Une ambiguïté fondamentale de l’exercice est qu’il est très difficile d’évaluer la probabilité de E, censé représenter des circonstances « extrêmes ». Ces dernières ont pu être observées dans le passé (stress test historique), mais une unique fois ; autrement, ce sont des hypothèses jugées plausibles mais sans quantification de ce caractère. Or, en imaginant d’énormes variations brutales de quasiment n’importe quel facteur de marché, il est possible de mettre en péril l’existence d’une banque. Et le montant de pertes X sera fonction directe de l’amplitude de ces variations. On voit donc qu’interpréter le seul chiffre X n’a de sens pour le décideur qu’en regard de la probabilité de l’événement E. Cette dernière sera subjective, différente d’un décideur à l’autre et sujette à débat. Dans la conception d’un stress test, plus de quantitatif implique un risque de modèle et un lien trop fort avec les données historiques. Plus de qualitatif implique une moindre robustesse, plus de débats en interne mais avec une perspective de consensus aléatoire. Néanmoins, le pire serait un manque d’imagination dans la conception de scénarios, ce qui pourrait générer un sentiment de sécurité trompeur parmi le management.
