Nuevos retos en la gestión bancaria Gestión del Riesgo de Modelo Modelos internos vs modelos supervisor Gestión de datos y marco de información de riesgos

Cada día los bancos toman millones de decisiones automáticas basadas en modelos, lo que comporta un riesgo “Posibles consecuencias adversas derivadas de decisiones basadas en resultados e informes incorrectos de modelos, o de su uso inapropiado”. Supervisory Guidance on Model Risk Management (OCC/Fed, 2011) “Posibles consecuencias adversas derivadas de decisiones basadas en resultados e informes incorrectos de modelos, o de su uso inapropiado”. Supervisory Guidance on Model Risk Management (OCC/Fed, 2011) ¿Qué es el riesgo de modelo? London Whale M€ en pérdidas Modelo de VaR incorrecto Algorithmic trading Bajada y rebote del 9% del DJ en 20 min Aplicación incorrecta de alg. trading Cópula gaussiana M$ de CDOs impagados Uso erróneo de la cópula gaussiana

«Do not trust any statistics you did not fake yourself» Winston Churchill ¿Qué dicen los reguladores? Prudent valuation (EBA): ajustes explícitos a la valoración de derivados por riesgo de modelo (model risk AVAs). RTS para AMA: Incluye Riesgo de Modelo que esté fuera de MRM ICAAP/CCAR: buffer de capital por todos los riesgos relevantes Ratio de apalancamiento (BIS III): tiene por objetivo, entre otros, cubrir el riesgo de modelo en el cálculo de los RWA. BCBS 239/Heightened Standards : Gobierno del Dato Supervisory Guidance on MRM (OCC/Fed) Principio clave: effective challenge: El riesgo de modelo no se elimina, se mitiga. Inventario + tiering + framework (aprobado por el Consejo) Roles: ownership, control, compliance

Riesgo de Modelo Banco Santander

“Forecast” risk Todos los tipos de riesgos Riesgo por uso de Modelos El Riesgo de Modelo abarca la pérdida potencial en la que una entidad podría incurrir como consecuencia de decisiones basadas en modelos.

“Forecast” risk Riesgo operacionalRiesgo de Modelo “El riesgo de pérdida directa o indirecta resultante de procesos internos, personas y sistemas inadecuados o fallidos o de eventos externos” Los modelos son desarrollados, utilizados, revisados y ajustados por personas. Todos esos pasos implican la ejecución de procesos más o menos automatizados a través de los correspondientes sistemas. Riesgo por uso de Modelos

"Prediction is very difficult, especially if it's about the future.“ Nils Bohr, Nobel laureate in Physics. Riesgo operacionalRiesgo de Modelo Los modelos son representaciones simplificadas de las relaciones entre características, valores y eventos observados en el mundo real. Los modelos proporcionan un resultado que por lo general representa una predicción. Ese pronóstico nunca podría predecir con exactitud la realidad, pero puede permanecer dentro de sus niveles esperados de precisión, exactitud, poder discriminatorio, nivel de confianza... Dos predicciones diferentes Riesgo de… Modelo, de “Pronóstico”, de “Estimación”, de “Error del modelo”, … Riesgo por uso de Modelos

El Riesgo de Modelo puede ser mitigado a través de un ambiente de control adecuado, es decir, una serie de controles sobre el ciclo de vida del modelo. La Gestión de Modelos ayuda a mitigar el riesgo de modelo en sus dos aspectos: riesgo de pronóstico y riesgo operacional. 2. Planificación 3. Datos 4. Desarrollo del Modelo 5. Prueba de Pre- implementación 6. Materialidad 7. Validación 8. Aprobación Formal 9. Implementación Formal 11. Informes de Gestión del Modelo 10. Seguimiento del Modelo 1. Inventario de Modelos 12. Control del Tiempo Auditoría Interna 3 ra Línea de Defensa

Essentially, all models are wrong, but some are useful George E. P. Box Professor Emeritus of Statistics at the University of Wisconsin

Cualquier modelo matemático de la realidad se basa en simplificaciones y suposiciones. Los modelos que han funcionado muy bien durante años pueden fallar repentinamente, porque la realidad ha cambiado. Sin embargo, los modelos no son meras abstracciones matemáticas ya que su uso implica procesos materiales. Modelo Realidad