L'évaluation des modèles de risque financier, ou test inversé, est une partie importante de l'approche avec modèle interne pour la gestion de risque tel qu'établie par le Comité de Basle pour la supervision bancaire (1996). Toutefois, les procédures existantes de tests inversés telles que celles développées dans Christoffersen (1998), ont une puissance relativement faible pour des tailles d'échantillon réalistes. Les méthodes suggérées dans Berkowitz (2001) performe mieux mais sont basées sur de l'information, telle que la forme de la queue gauche de la distribution des rendements du portefeuille, qui n'est pas toujours disponible. La mesure de risque de loin la plus courante est la Valeur-à-Risque (VaR), qui est définie comme un quantile de la distribution conditionnelle du rendement, et elle ne dit rien à-propos de la forme de la distribution à gauche du quantile. Notre contribution est l'exploration d'un nouvel outil pour les tests inversés basé sur la durée en jours entre les violations de la VaR. L'intuition est que si le modèle de VaR est correctement spécifié pour un taux de couverture p, alors la durée espérée conditionnelle entre les violations devrait être une constante 1/p jours. Nous proposons diverses façons de tester cette hypothèse nulle et nous effectuons une analyse Monte Carlo où l'on compare ces nouveaux tests à ceux présentement disponibles. Nos résultats montrent que pour des situations réalistes, les tests basés sur les durées ont de meilleures propriétés en termes de puissance que ceux précédemment proposés. La taille des tests est facilement contrôlée en utilisant la technique Monte Carlo de Dufour (2000).

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