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L’évaluation des risques environnementaux nécessite une rigueur quantitative pour surmonter l’opacité du marché. La VaR classique étant inadaptée aux ruptures systémiques, l’Expected Shortfall et le « Coût du risque environnemental » offrent un cadre prospectif plus robuste. Entre l’approche macroéconomique (Top-down) et la démarche granulaire par site (Bottom-up), cette dernière reste l'objectif clé pour la gestion de portefeuille. Une modélisation fiable exige sept principes : transparence, géolocalisation des actifs, priorité aux données observables pour limiter la propagation d'erreurs, prise en compte des interactions non linéaires, scénarios prospectifs, agrégation cohérente et adéquation aux besoins de l'utilisateur. Ces principes garantissent des décisions auditables et actionnables.

The paper introduces a new approach to risk scaling, addressing challenges like limited data and heavy tails in risk assessment. It offers a robust, conservative method for estimating capital reserves, going beyond traditional scaling laws. The proposed framework improves long-term risk estimation, risk transfers, and backtesting performance, with empirical validation.

This paper introduces new characterizations for certain types of law-invariant star-shaped functionals, particularly those with stochastic dominance consistency. It establishes Kusuoka-type representations for these functionals, connecting them to Value-at-Risk and Expected Shortfall. The results are versatile and applicable in diverse financial, insurance, and probabilistic settings.