1 Caso Orange County PROFESOR Vicente Quesada Ibarrola

2 Importancia de la Gestión de Riesgos Nos permite:  Conocer con un nivel de confianza elevado cuánto podríamos perder ante un “Crash” del mercado.  Entender el comportamiento de los mercados financieros.  Adecuar nuestras carteras a nuestro perfil de riesgo.  Aprovechar las nuevas oportunidades de mercado que la innovación presenta.  Reportar a las instituciones reguladoras.  Identificar los escenarios más “peligrosos”.

3 Algunos Ejemplos EntidadAñoPérdida Metallgesellschaft1993$1.3 billones Orange County1994$1.7 billones Barings Bank1995$1.3 billones Daiwa Bank1995$1.1 billones Sumitomo Corporation1996$1.8 billones Allfirst Bank2002$691 millones Societe General2008€4,900 millones 2008 Crisis Subprime ¿?

4 Riesgos Financieros  Definimos riesgo financiero como el grado de incertidumbre de conocer los rendimientos futuros en una inversión.

5 Tipos de Riesgos Financieros  Riesgo de Liquidez o riesgo de no tener comprador en el momento de la venta del valor.  Riesgo Crediticio o riesgo de que la contraparte no cumpla con sus obligaciones.  Riesgo Operacional o riesgo derivados en las instrucciones de pago o en el cierre de las operaciones.  Riesgos de Mercado o riesgo del precio de los activos en el mercado. Tipo interés, divisa y precio.

6 Riesgos Financieros  Las técnicas de medición de riesgos dependen de cada tipo de riesgo. Son específicos del mismo y no existe tratamiento universal.  Rentabilidad ajustada a riesgo. No es lo mismo ganar 10 arriesgando 100 que arriesgando 10.

7 Caso Orange County  ¿Que sucedió?  ¿Pudo preveerse?  Utilización del VaR.  ¿Que debieron hacer?  Conclusiones

8 Introducción  En Dic. 1994, el Condado de Orange (California) anuncia unas pérdidas en su cartera de inversiones de $1.6 billones. Ha sido la mayor pérdida que ha tenido una cartera de un gobierno local.  Bob Citron, Tesorero del condado manejaba una cartera de $7.5 billones pertenecientes a colegios, ciudades y el condado.  Citron había conseguido históricamente retornos 2% superiores a los “comparables”.  Voces contrarias a la gestión de Citron por considerarse arriesgada.

9 Introducción

10 El Portafolio  Citron apostaba por una bajada o mantenimiento de tipos.  Los $7.5 billones de investor equity estaba apalancado hasta los $20.5 billones de la cartera.  Citron se financiaba a corto plazo e invertía en el medio plazo, beneficiándose del spread medio-corto plazo.  Mayor parte de inversiones en notas 5-años del gobierno.  El gran apalancamiento magnificaba el efecto de cambios en tipos de interés.

11 Valoración del Portafolio  Citron nunca escondió posiciones.  Pero las valoraciones siempre se realizaron a precio de coste y nunca a precio de mercado -mark to market-.

12 Balance: Orange County ActivoPasivo $20.5bn Tres. Notes 5 1/8 %$7.5bn Inversión Partícipes $13 bn préstamos al 3 ¼% $20.5 bn CashflowsIntereses recibidos= 20.5 x = $1.05bn Intereses pagados= 13 x = $0.42 bn Net Cashflow= $1.05bn - $0.42bn = $0.64bn

13 ¿Qué Sucedió?  En Dic la curva de tipos estaba inclinada positivamente por lo que el portfolio se veia muy beneficiado.  En Feb la Fed comienza una serie de 6 subidas consecutivas de tipos que llevan a la cartera en Dic a unas pérdidas de $1.6 billones.

14 ¿Qué Sucedió?

15 ¿Qué Sucedió?

16 ¿Pudo Preverse?  Aproximación por duración de la cartera.  Cálculo del VaR.  Interpretación del VaR.

17 Duración del Portafolio  En Dic la duración modificada (efectiva) de la cartera era 7.4 años.  Esta alta duración era debida a dos factores:  Media de las duraciones de los activos, 2.74 años.  Apalancamiento de la cartera, 2.7.  En 1994 los tipos subieron un 3%.  % Pérdida prevista = Duración x % Cambio Tipos = = 7.4 x 3% = 22.2% $1.67 billones vs. $1.64 billones.

18 VaR de la Cartera  ¿Cuánto podríamos perder en un mes, calculado en Dic. 1994, con un 95% de confianza?

19 Distribución de los Retornos Retornos mensuales (bonos 5 años) % Media = -0.01%

20 Distribución de los Retornos Frecuencias Acumuladas Retornos mensuales (bonos 5 años) %

21 VaR del Portafolio Percentil del 5% en meses en -0.65% VaR = 7.4 x 7.5 x 0.65% = $0.36 billones para un mes Este es el VaR por simulación histórica

22 VaR del Portafolio Profit/Loss 5% VaR 5% 1.65 σ

23 VaR del Portafolio VaR para un mes al 95%. Volatilidad mensual a Dic.94 (exponencial) = 0.336% VaRmes = 1.65 x 0.336% x 7.5 x 7.4 = $0.308 billones

24 VaR del Portafolio  ¿Cuánto podríamos perder en un año, calculado en Dic. 1993, con un 95% de confianza? ¿Se podía haber evitado?

25 Distribución de los Retornos Retornos anuales (bonos 5 años) % Media = -0.10%

26 Distribución de los Retornos Frecuencias Acumuladas Retornos anuales (bonos 5 años) %

27 VaR del Portafolio Percentil del 5% en años en -2.00% VaR = 7.4 x 7.5 x 2.00% = $1.11 billones para un año 15% de la inversión Este es el VaR por simulación histórica

28 VaR del Portafolio Dic VaR para un año al 95%. Volatilidad anual a Dic.93 (exponencial) = 1.56% VaRYr (vol anual) = 1.65 x 1.56% x 7.5 x % x 7.5 = $1.44 billones 19% de la inversión para los clientes

29 ¿Qué debió hacerse en Dic.1994? ¿Liquidar la cartera y asumir pérdidas de $1.6bn? ¿No liquidar?

30 VaR en Dic.1994 VaR para un año al 95%. Volatilidad anual a Dic.94 (exponencial) = 1.60% VaRYr (vol anual) = 1.65 x 1.60% x 7.5 x % x 7.5 = $1.47 billones

31 ¿Qué ocurrió en 1995?

32 Conclusiones  Una mala gestión de riesgos puede tener beneficios.  Una buena gestión de riesgos puede tener pérdidas.  Tarde o temprano la mala gestión de riesgos chocará con nuestros intereses y perfil de riesgo.  Un buen control de riesgos nos dará señales de alarma. Ningún colegio hubiese invertido en la cartera sabiendo que con había un 5% de posibilidades de perder un 19% en un año.