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SEMINARIO DE MATEMÁTICA FINANCIERA
Riesgo de Entorno y Decisiones de InversiónReflexiones sobre “Stress Testing” para la Gestión del Riesgo de Crédito
Ponente: Juan Pablo Sánchez Sainz-Trápaga
26 de febrero de 2003
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Agenda1. Introducción: ¿Porqué “Stress Testing” en crédito?
2. Orientación del regulador – Basilea 2
3. Componentes del “Stress Testing”, según las buenas prácticas:Formulación de Hipótesis
Creación de Escenarios
Asistencia a la Decisión
4. Conclusiones
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Introducción - ¿Por qué “Stress Testing” en Crédito?
“Stress testing” designa las diversas técnicas empleadas por las instituciones financieras para evaluar su vulnerabilidad a acontecimientos excepcionales y posibles en un horizonte abarcable.
En el sistema financiero, la mayor parte de las prácticas de “stress testing” se han desarrollado para gestionar el riesgo de liquidez y el riesgo de mercado.
Basilea está impulsando la aplicación de “stress testing” para “tomar en consideración potenciales cambios futuros en las carteras de crédito y evaluar sus exposiciones bajo condiciones de presión”.
La historia reciente presenta episodios de crisis crediticia ligada a choques macroeconómicos severos. En España, el regulador ya ha implantado mecanismos anticíclicos para prevenir estas situaciones.
Los gestores del riesgo de crédito muestran una preocupación creciente por el ajuste cíclico de sus modelos. Los buenos gestores saben que esta tarea no es fácil y necesitan reflexionar para enfocar adecuadamente las siguientes preguntas:
4 ¿Cómo cuantificar las relaciones entre el entorno y las carteras de riesgo?
4 ¿Qué significa realmente “stress testing” – Qué es un escenario de “stress”?
4 ¿Qué proceso hay que seguir para construir escenarios útiles en la toma de decisiones?
4 ¿Cómo se transmite el análisis de escenarios a alternativas consistentes para la política de riesgos y la gestión de la cartera?
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Orientación del Regulador – Basilea 2
Párrafos 297-300 del CP2 de Basilea (requisitos IRB para exposiciones corporativas):4 297. Un banco debe contar con procesos sólidos de pruebas de tensión para uso en la
evaluación de la suficiencia de capital. En las pruebas de tensión se identificarán los acontecimientos y posibles futuros cambios en las condiciones económicas que podrían afectar desfavorablemente a las exposiciones crediticias del banco y se evaluará la habilidad del banco para aguantar dichos cambios. Son tres las áreas que podrían ser examinadas por el banco con algún provecho: (i) contracción de la actividad económica o industrial; (ii) situaciones de riesgo de mercado; y (iii) condiciones de liquidez.
4 298. Como parte de las pruebas de tensión, será necesario recrear escenarios específicamente diseñados para evaluar cuantitativamente el efecto producido por la migración de las exposiciones hacia grados de calificación menores. Un análisis de este tipo deberá además examinar el efecto de índices de incumplimiento más elevados e índices de recuperación más bajos que los pronósticos de PD, LGD y medida de exposición del banco.
4 299. Los resultados de las pruebas serán enviados periódicamente a la administración superior, cualquiera sea el método de prueba empleado, tomándose la acción apropiada en los casos en que los resultados sobrepasen los límites de tolerancia.
4 300. Un departamento o unidad independiente deberá realizar la prueba de tensión, por lo menos semestralmente. Toda prueba deberá ser documentada adecuadamente.
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Orientación del Regulador - Basilea 2 (Cont.)
Párrafo 361 - 362 y 400 - 401 (requisitos IRBA)4 361. Los bancos deben contar con procesos sólidos de pruebas de tensión para evaluar sus
estimaciones de LGD. Una unidad independiente realizará las pruebas, por lo menos cada seis meses. Las pruebas de tensión suponen identificar los acontecimientos y posibles futuros cambios en las condiciones económicas que podrían afectar desfavorablemente a las LGD estimadas y, en última instancia, a la suficiencia de capital del banco. Son tres las áreas que podrían ser examinadas por el banco con algún provecho: (i) contracción de la actividad económica o industrial; (ii) situaciones de riesgo de mercado; y (iii) correlación entre estimaciones de PD y LGD a través de las exposiciones.
4 400. Los bancos deben contar con procesos sólidos de pruebas de tensión para evaluar sus estimaciones de EAD. Una unidad independiente realizará las pruebas, por lo menos cada seis meses. Las pruebas de tensión suponen identificar los acontecimientos y posibles futuros cambios en las condiciones económicas que podrían afectar desfavorablemente a las estimaciones de EAD y, en última instancia, a la suficiencia de capital del banco. Son tres las áreas que podrían ser examinadas por el banco con algún provecho: (i) contracción de la actividad económica o industrial; (ii) situaciones de riesgo de mercado; y (iii) correlación entre estimaciones de PD y EAD a través de las exposiciones.
4 361 y 401. Cualquiera sea el método de prueba empleado, los resultados de las pruebas serán ampliamente documentados y notificados a la dirección superior, tomándose la acción apropiada en los casos en que sobrepasen los límites de tolerancia.
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Orientación del Regulador - Basilea 2 (Cont.)
Párrafos 594 y 611 (pilar 2):4 594. Los bancos deben poder demostrar que sus objetivos internos de capital han sido fijados
sobre bases sólidas y corresponden a su perfil general de riesgo y ambiente operativo. En su evaluación de la suficiencia de capital, la dirección del banco tendrá presente la etapa particular del ciclo coyuntural en la que el banco está operando. Será necesario realizar pruebas de tensión rigurosas, de visión hacia el futuro, para identificar posibles acontecimientos o cambios en las condiciones de mercado que podrían afectar al banco desfavorablemente. La dirección del banco es claramente el primer responsable de asegurar que el banco posee capital suficiente para cubrir sus riesgos.
4 611. El banco debe realizar exámenes periódicos del proceso de gestión de riesgos para asegurar su integridad, exactitud y sensatez. Las áreas a ser examinadas incluyen:
– la propiedad del proceso de valoración del capital del banco en vista del tipo,alcance y complejidad de sus actividades;
– la identificación de grandes exposiciones y concentraciones de riesgos;– la exactitud e integridad de la introducción de datos en el proceso de valoración del banco;– la sensatez y validez de los escenarios utilizados en el proceso de valoración, y pruebas de
tensión y análisis de supuestos y entradas.
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QUIS 3 – Directrices Técnicas4 381. Las entidades IRB deben contar con procesos de “stress testing” sólidos para su uso en la
evaluación de la adecuación de capital. Las pruebas de “stress” deben implicar la identificación de posibles acontecimientos o cambios futuros en las condiciones económicas que podrían tener efectos desfavorables sobre las exposiciones de crédito de una entidad y la evaluación de la capacidad del banco para soportar tales cambios. Ejemplos de escenarios que se podrían examinar útilmente son: (i) crisis económicas o sectoriales; (ii) acontecimientos de riesgo de mercado; y (iii) condiciones de liquidez.
4 382. ….la entidad debe ejecutar una prueba de “stress” de riesgo de crédito para evaluar el efecto de determinadas condiciones específicas sobre sus requisitos de capital basados en el “Rating” interno. Las pruebas a aplicar serían las seleccionadas por la entidad, sujeto a la revisión supervisora. Las pruebas a emplear deben ser razonablemente conservadoras. Las entidades individuales pueden desarrollar diferentes enfoques para abordar el requisito de las pruebas de “stress”, dependiendo de sus circunstancias. Para este propósito, el objetivo no es considerar los peores escenarios. La prueba de “stress” en este contexto debería debería, sin embargo, considerar al menos el efecto de escenarios de recesión suaves. En este caso, un ejemplo podría ser la utilización de dos trimestres seguidos de crecimiento cero para evaluar el efecto sobre las PD, LGD y EAD, teniendo en cuenta –de manera conservadora –la diversificación internacional del banco.
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Orientación del Regulador - Basilea 2 (Cont.)
QUIS 3 – Directrices Técnicas (Cont.)4 475. De las entidades que emplean el enfoque de modelos internos para computar un cargo de
capital por posiciones en acciones, se espera que cuenten con un programa riguroso y comprehensivo de “stress testing”. Se espera de las entidades que sujeten su modelo interno y procedimientos de estimación, incluyendo los cómputos de volatilidad, a escenarios hipotéticos o históricos que reflejen las pérdidas en el peor de los casos, dadas las posiciones subyacentes en acciones cotizadas o no. Como mínimo, las pruebas de “stress” deberían emplearse para proporcionar información sobre el efecto de los acontecimientos de cola más allá del nivel de confianza asumido en el enfoque de modelos internos.
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Orientación del Regulador - Basilea 2 (Resumen)
Acontecimientos de entorno a contemplar:
Contracción de la actividad económica
Situaciones de riesgo de mercado (p.e. precios de activos)
Condiciones de liquidez
Atención a los efectos de la migración de crédito (deterioro de “rating”).
Toma de acciones si se sobrepasan límites de tolerancia.
Ejercicio de “Stress Testing” especializado y periódico.
Las pruebas de “stress” afectan tanto a la PD, como a la LGD y la EAD, y a sus correlaciones.
Pilar 2 – Atención a la sensatez y validez de los escenarios.
No siempre hay que considerar los peores escenarios.
Atención conservadora a la diversificación internacional.
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3.- Gestión de los Escenarios e Informes
4.- Ajustes al Sistema de Decisiones
0.- Contexto General
1.- Modelos de Relación
2.- Construcción de Escenarios
Componentes de “Stress Testing” (Buenas Prácticas)
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0.- Contexto General
1.- Modelos de Relación
2.-Construcción
de Escenarios
3.- Gestión de los
Escenarios e Informes
4.- Ajustes al Sistema de Decisiones
Parámetros de comportamiento
Escenarios
Mediciones de riesgo
Identificar la estructura de comportamiento del riesgo de crédito en relación con las variables del entorno.
Definir escenarios plausibles sobre la base de las estructuras de comportamiento identificadas.
Facilitar la obtención de mediciones hipotéticas del riesgo de crédito asociadas a diferentes escenarios.
Facilitar la toma de decisiones soportada en el análisis de los escenarios y su impacto en las políticas de decisión de crédito.
Datos de la Cartera
Datos del entorno
Marco de organización funcional
Ajuste estratégico (capital económico, escala de “rating”, primas de riesgo, putos de corte, etc.)
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1.- Modelos de Relación
11.- Modelo del entorno
Identificar las variables del entorno con impacto significativo en el riesgo de crédito.
12.- Modelo de la Cartera
Cuantificar el impacto del entorno en el riesgo de una cartera específica.
Datos del entorno
Modelo del entorno
Parámetros de comportamiento
Datos de la Cartera
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11.- Modelo del entorno
113.-Contrastar hipótesis
Datos del entorno
Definir las reglas de comportamiento del riesgo de crédito sobre las que se establecerá el modelo.
112.-Capturar y
depurar datos
111.-Formular hipótesis
114.- Estimar y evaluar el
modelo
Hipótesis
Variables seleccionadas
Datos depurados
Modelo de entorno
Seleccionar, analizar y preparar los datos necesarios para modelizar las reglas de comportamiento necesarias.
Someter las hipótesis a pruebas de contraste para seleccionar el conjunto con mayor capacidad explicativa del riesgo del sistema
Calcular los parámetros del modelo, desarrollar pruebas de ajuste y evaluar su comportamiento en diferentes situaciones.
110.-Determinar el
alcance
Alcance
Alcance
Establecer el ámbito de aplicación del modelo (local, regional, global).
Indicadores de riesgo de nivel sistema
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110.- Decisiones sobre la Determinación del Alcance
Alcance Geográfico (para entidades globales)
Ámbitos del “stress testing”
Descendente (“Top down”)Ascendente (“Bottom-up”) Radial
Global
Regional
Local
Enfoque del “Stress Testing”
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Cuando el crédito aumenta, más personas están dispuestas a endeudarse más, al aumentar la confianza en la economía, lo que tiende a reducir las pérdidas.
-
Las familias disponen de más recursos para devolver sus préstamos.-
Tipos al alza (a la baja) repercuten en el empeoramiento (mejora) de la capacidad de devolución de préstamos.
-
-PIB
El desempleo afecta positivamente a los impagados y crea una espiral negativa.+Tasa de Desempleo
Variables asociadas a un buen comportamiento de las pérdidas de crédito.-Consumo Privado
Variables asociadas a un buen comportamiento de las pérdidas de crédito.-
-Formación Bruta de Capital Fijo
VARIABLES EXPLICATIVAS
Mayor liquidez ocasiona mayores posibilidades de devolver préstamos.-M1
A mayor crédito, en general, mayores posibilidades de pérdidas.+
Inversión Crediticia
Mayores salarios inducen menor capacidad de las empresas para devolver sus préstamos.
+
Salarios por hora trabajada
-Índice de Producción Industrial
Actividad económica general
A mayor ahorro, menor consumo, con impacto negativo sobre las ventas empresariales y repercusión negativa sobre la capacidad para pagar préstamos.
+Tasa de AhorroVariables de ahorro-inversión y apalancamiento de la economía
Tipos a la baja pueden inducir nuevas inversiones, preferidas a la devolución de los préstamos más antiguos.
+
Tipos de Interés de los Préstamos
Variables de liquidez del mercado de crédito
Precios al alza se asocian con un dinamismo de la demanda y entornos favorables al cumplimiento de las obligaciones crediticias.
-IPCPrecios y rentas
JUSTIFICACIÓNSIGNO ESPERADO
DESCRIPCIÓNFAMILIA DE VARIABLES
VARIABLE EXPLICADA: Ratio de Morosidad
111.- Construcción de hipótesis del entorno
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12.- Modelo de la cartera
123.- Estimar el modelo de
la cartera
122.-Incorporar las variables de
entorno
121.-Formular
hipótesis de la cartera
Estimar los parámetros que describen el comportamiento del riesgo de la cartera.
Hipótesis de transición de “Rating”
Determinar el método de incorporación y seleccionar las variables de entorno.
Seleccionar los elementos que permiten cuantificar el riesgo al nivel de la cartera.
Datos de la cartera
Hipótesis de impacto en EAD
Variables de entorno
Parámetros de comportamiento
Hipótesis de impacto en LGD
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121.- Formular Hipótesis de la Cartera
1211.-Identificación de la Cartera
Medición de LGD
Identificar la cartera a modelizaren el contexto del “stress testing”.
Datos de la cartera
1212.-Comporta-miento del “Rating”
1213.-Comporta-
miento de las Pérdidas
(LGD)
1214.-Comporta-
miento de las Exposiciones
(EAD)
Medición de PD
Hipótesis de transición de “Rating”
Hipótesis de impacto en LGD
Medición de EAD
Hipótesis de impacto en EAD
Definir las reglas de comportamiento de las exposiciones en caso de incumplimiento.
Variables del entorno
Definir las reglas de comportamiento del “rating” ante cambios en el entorno.
Definir las reglas de comportamiento de las pérdidas ante cambios en el entorno.
(EL = PD X LGD X EAD)
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121.- Formular Hipótesis de la Cartera
Esquema de hipótesis
Elementos de entorno señalados por Basilea 2(Grupos de variables explicativas)
SeveridadProbabilidad de Incumplimiento
Exposición dado Incumplimiento
Contracción de la actividad económica
Situaciones de riesgo de mercado
Variables explicadas
Condiciones de liquidez
Variable explicativa 1 (tasa de paro; PIB; IPI; etc.)
Variable explicativa 2 (tipos nominales; etc.)
Variables diversas según la cartera (precios de los activos tomados como garantías)
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121.- Formular Hipótesis de la Cartera
Las PD pueden ajustarse en función de las pautas de migración de “rating” observadas a lo largo del ciclo económico. Formular un modelo basado en matrices de transición requiere un historial de largo plazo de mediciones de PD.
NAModelo de transición
Matriz de transición contractiva
Matriz de transición expansiva
Probabilidad de Incumplimiento (PD)
Ajuste de PD en función del comportamiento del mercado en el propio segmento (p.e. bancos – cajas). Implica disponer de un modelo de sensibilidad diferenciado para cada cartera, también con un modelo histórico suficiente.
+Morosidad del mercado
JUSTIFICACIÓNSIGNO ESPERADO
VARIABLE EXPLICATIVA / TÉCNICA DE REVISIÓN DE
IMPACTO
HIPÓTESISFACTOR DE RIESGO
Hipótesis de PD
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MATRIZ EXPANSIVAMATRIZ CONTRACTIVA
121.- Formular Hipótesis de la Cartera
ESTRUCTURA DE UNA MATRIZ DE TRANSICIÓN
PD en t+1
PD en t
Incumplimiento
40%
0,04%
0,04% 40%
0,15%
1%
5%
15%
0,3%
0,05%
2%
0,02%
0,02% 0,05% 0,15% 0,3% 1% 2% 5% 15%
92%
95%
94%
90%
86%
82%
79%
81%
80%--
--
90%
93%
86%
79%
76%
42%
38%
--
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121.- Formular Hipótesis de la Cartera
Por razones de oferta y demanda, al aumentar los incumplimientos, se produce una mayor oferta de activos de firmas, dependiendo de la rigidez de la demanda.
+
Los incrementos en los tipos normalmente deprimen los precios delos activos, reduciendo las tasas de recuperación y aumentando correlativamente las tasas de pérdida.
+Tipos de interésSeveridad (LGD)
Los valores de los activos son particularmente sensibles a las crisis económicas a causa de:
El efecto directo de la exposición al riesgo.
El efecto indirecto causado por la relajación del control y mantenimiento de los activos.
El efecto indirecto causado por liquidaciones apresuradas.
-Precios de los activos
Algunos estudios han medido la severidad esperada como función decreciente de la PD. La explicación es que acreditados con PD bajas experimentan reducciones más limitadas en el valor de sus garantías.
-
Correlación con PD
La probabilidad de tomar riesgo y el alcance de los compromisos aumenta durante las crisis, cuando las condiciones de crédito seendurecen y empeoran las condiciones de liquidez. Este efecto puede ser mayor entre los acreditados con mayor “rating”. Cuanto más repentino es el incumplimiento más pronunciado había sido el crecmiento de la exposición.
+Correlación con PDExposición en incumplimiento (EAD)
Políticas de selección adversa: Las situaciones contractivas tienden a liberar cuota de mercado en los niveles de calidad de riesgo inferior entre las entidades más adversas al riesgo, que ceden esta cuota a entidades con menores niveles de exigencia o peor calidad en sussistemas de evaluación de la calidad de riesgo.
JUSTIFICACIÓNSIGNO ESPERADO
VARIABLE EXPLICATIVA / TÉCNICA DE REVISIÓN DE IMPACTO
HIPÓTESISFACTOR
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2.- Construcción de Escenarios
21.-Establecer
las reglas de construcción
de escenarios
Determinar las restricciones a la definición de escenarios, tanto cuantitativas como cualitativas.
Parámetros de comportamiento
22.-Establecer el
proceso y dinámica de definición de escenarios
23.- Construir los
escenarios
Restricciones a la definición de escenarios
Reglas de construcción de escenarios
Participantes
Marco de organización funcional
Escenarios
Identificar, describir, etiquetar y justificar escenarios hipotéticos.
Preparar el marco de trabajo para la definición de escenarios, estableciendo la representación adecuada.
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21. Reglas de construcción de escenarios
Identificar situaciones de choque:4 Situaciones históricas anómalas
4 Hipótesis de cambio en los parámetros de sensibilidad
4 Hipótesis de cambio en las reglas de comportamiento o sustitución de variables
Asignar probabilidades en el contexto del modelo general:4 Establecer la probabilidad mínima de los escenarios de “stress” (Plausibilidad).
4 Identificar el rango de escenarios cuya plausibilidad es superior o igual a P (Dominio de Admisibilidad).
4 Identificar dominios diferenciados, bajo hipótesis de continuidad o de ruptura.
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211. Situaciones históricas de choque
Comportamiento histórico de la morosidad (Bancos)
Períodos de "stress" y recomposición
0%1%2%3%4%5%6%7%8 %9%
10,%
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
Serie real
Serie estimada sincorrección de error
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211. Situaciones históricas de choque
Simulación del Modelo en Diciembre 2001 – Hipótesis de Equilibrio
0,00%
20,00%
40,00%
60,00%
80,00%
100,00%
0,00% 1,00% 2,00% 3,00% 4,00% 5,00% 6,00% 7,00%
Dominio de Admisibilidad
Nivel real Dic2001 (0,90%)
Nivel máximo admisible al 95% (2%)
Ratio de Morosidad
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211. Situaciones históricas de choque
Hipótesis de Pérdida de Equilibrio - Simulación Histórica del Modelo en Diciembre 1991
0,00%
20,00%
40,00%
60,00%
80,00%
100,00%
0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00%
Nivel histórico Dic1991 (4,04%)
Dominio de Admisibilidad
Ratio de Morosidad
Nivel histórico Dic1992 (6,37%)
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211. Situaciones históricas de choque
Hipótesis de Pérdida de Equilibrio - Simulación del Modelo en Diciembre 2001
0,00%
20,00%
40,00%
60,00%
80,00%
100,00%
0,00% 1,00% 2,00% 3,00% 4,00% 5,00% 6,00% 7,00%
Dominio de continuidad
Nivel admisible en situación de cambio:∆ histórico 57% = +1,15%Umbral de plausibilidad = 99,9%
Nivel máximo admisible al 95% (2%)
Nivel real Dic2001 (0,90%)
Dominio de ruptura
Ratio de Morosidad
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211. Situaciones históricas de choque
Hipótesis de Crisis - Simulación del Modelo en Diciembre 1992
0,00%
20,00%
40,00%
60,00%
80,00%
100,00%
0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 30,00% 35,00%
Nivel histórico Dic1992 (6,37%)
Dominio de Continuidad
Nivel máximo admisible al 95% (11,51%)
Nivel histórico Dic 1993 (9,37%)
Ratio de Morosidad
-31-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados
211. Situaciones históricas de choque
Resumen de los dominios de admisibilidad – Simulación en diciembre 2001
00,010,020,030,040,050,060,070,080,090,1
1980
DIC
1981
DIC
1982
DIC
1983
DIC
1984
DIC
1985
DIC
1986
DIC
1987
DIC
1988
DIC
1989
DIC
1990
DIC
1991
DIC
1992
DIC
1993
DIC
1994
DIC
1995
DIC
1996
DIC
1997
DIC
1998
DIC
1999
DIC
2000
DIC
2001
DIC
2002
DIC
MínimoModa
MáximoLímite en torno al 95%Límite en torno al 99,9%
Real
Ratio de Morosidad
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3.- Gestión de los Escenarios e Informes
31.- Calcular los
escenariosEscenarios
Cuantificar los impactos sobre el nivel de riesgo de cada uno de los escenarios. 32.-
Documentar los resultados
Impacto en Probabilidades de Incumplimiento
Impacto en Pérdidas Esperadas
Impacto en Pérdidas Inesperadas (Capital Económico)
Mediciones de riesgo
Producir salidas estructuradas de las mediciones de riesgo correspondientes a cada escenario, preparadas para su utilización por los sistemas de decisión.
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4.- Ajustes al Sistema de Decisiones
42.- Calcular los ajustes
del escenario
Reporting de “Stress Testing”
A partir de un núcleo limitado de escenarios, determinar un escenario de protección,apto para soportar propuestas de ajuste en los objetivos de rentabilidad, límites de asunción de riesgo o políticas de precios.
43.- Decidir el ajuste
estratégico
41.-Seleccionar escenarios de ajuste
Escenario de Protección
Cálculos de rentabilidad ajustada al riesgoCálculos de
los límites a la asunción de riesgos
Cálculos de primas de riesgo
Simular el impacto del escenario en las variables clave de las estrategias de capital, rentabilidad y riesgo.
Elegir la combinación preferida de ajustes sobre rentabilidad, límites y precios del riesgo.
Ajuste estratégico
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4.- Ajustes al Sistema de Decisiones
Esquema de ajuste cíclico al sistema de decisiones de crédito
“Stress testing”
• Sensibilidad por cartera
• Simulación del ciclo
Impacto en las mediciones de
riesgo
• Cálculo / Simulación de la Pérdida Esperada:
• PD• EAD• LGD
• Estimación de la distribución de pérdidas
Ajuste del capital económico
• Cálculo de Capital en riesgo
Ajuste del sistema de decisiones
• Rentabilidad ajustada al riesgo
• Ajuste de “scoring”
• PD• Puntos de
corte• Primas de
riesgo• Ajuste de políticas
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Selección de Escenarios de Ajuste
MaxMode
Default rate
Systematic Risk and Exposure
CL = 99,9%CL = 95%
Stressed Period
Stress Testing
Risk Quallity Indicator
20,480
2003
Default rate
Interest rate Default estimateUnemploymentNew variable
Investment growth Strategic plan
EAD (m €)0.590
Input
PD (%)
Macro Hypotheses:
Portfolio Hypotheses:
Output
LGD (%) Default estimate
240.214EL (m €)
EAD (%) Default estimate
16,384
0.591
154.071
24,576
0.588
344.989
min max
Default estimate
Default estimate
Systematic Risk Default estimate
Portfolio Retail - 01
central
10.00%
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%7.00%8.00%9.00%
Min
10.00%
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%7.00%8.00%9.00%
CONCEPTUAL
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Ajustes de Capital Económico
Loss Distribution and Economic Capital Hypotheses Portfolio Retail - 01
Expected loss (m€)
Projected year 2003
10σScenario Confidence level
6σ
5σ
2σ
σ
10σ
0.65
0.94
1,476
1,270
446
652
240
0.99
0.97
0 120
520
1,020
1,520
2,541
Input
Central
Output
Capital (m€)
Variation (m€)
1997
1998
1999
2000
2001
2003
0
300600
900
1,200
1,5001,800
2,100
-300
0
300
600
900
1,200
1,500
2002
Capital level Variation
2,400
2,700
1,800
2,100
PD (%) 0.59
CONCEPTUAL
-37-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados
Ajustes del Sistema de DecisiónCONCEPTUAL
Default
5.00
3.00
2.00
1.25
0.75
0.40
0.20
0.050.01
4.00
2.50
1.50
1.00
0.50
0.30
0.10
10.00 0.10%
6.00%25.00%
28.00%12.00%
4.00%
30,000
Portfolio Retail - 01
Scenario Central
Projected year 2003
RAROC (%) 10
300
EL
EAD
Expected Loss (m€)
Exposure (EAD) m€
Rat
ing
degr
ees
(% P
D)
Input
Rating and Credit Scoring Adjustments
Output
Risk Free Spread (%)
Risk Adjusted Average Spread (%)
1.86
3.03
Cut off point0 %
Average Risk Premium (%) 1.17
1,970985788
591492
394295
246197
14898
7959
3920
102
10.005.004.003.002.502.001.501.25
10.750.500.400.300.200.100.050.01
2,000Average risk premium in basis pointsAverage = 117
Exposure by degree (%) Risk premium
RATING PORTFOLIO BREAKDOWN
Degree (PD %) 0.40
Exposure (%) 28.00
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Conclusiones
1. Formulación de Hipótesis: Los buenos modelos no existen.
Los modelos deben adaptarse a su entorno geográfico. Las mismas variables no tienen el mismo impacto en todas partes.
Cada cartera puede tener una sensibilidad diferente, a variables de entorno diferentes.
2. Creación de Escenarios:“Stress Testing” es la práctica de desafiar las reglas estructuralmente asumidas.
“Stress Testing” no es un problema estadístico. Se alimenta del trabajo en equipo de los directores del negocio y requiere un conocimiento profundo de las circunstancias del entorno.
No confiar sólo en la historia. Anticipar cambios estructurales.
Hay que establecer distintos niveles de credibilidad de escenarios: credibilidad normal, contra la hipótesis de pérdida de equilibrio.
No se puede pedir a un Consejo que tome decisiones basadas en situaciones increíbles.
3. Integración con la toma de decisiones:“Stress Testing” debe impactar en la medición de las pérdidas esperadas y el Capital Económico.
“Stress Testing” puede impactar en la estructura del Rating interno, del “Scoring” y en las primas de riesgo.
Si se aplica bien, puede contribuir a paliar la eventual prociclidad de los modelos reguladores.