Taller de Stress Testing:

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1 Taller de Stress Testing:
Course on Macroprudential Policy Taller de Stress Testing: Riesgo de Mercado Manuel Luy

2 Índice Introducción Metodologías de medición Caso de estudio

3 1. Introducción

4 Riesgo de Mercado: Definición
Riesgo de sufrir pérdidas en las posiciones dentro y fuera del balance de del banco debido a los cambios en las condiciones (precios) de mercado. Pasivos solo en caso de derivados. Si tengo posición abierta. Afecta a los bancos que negocian activamente activos y pasivos. Cartera de negociación: posiciones en instrumentos financieros y commodities mantenidos con fines de negociación, o para cubrir otros elementos de la cartera de negociación. Las posiciones deberán valorarse con frecuencia y precisión.

5 Factores de riesgo Tipo de Cambio
El riesgo de que los tipos de cambio (EUR/USD, GBP/USD, etc.) y/o su volatilidad implícita cambien. Afecta directamente a la los instrumentos denominamos en moneda extranjera. También afecta a la posición de cambio (activos y pasivos fuera del trading book). Tasa de Interés El riesgo de que las tasas de interés (Libor, curvas libres de riesgo, etc.) y/o su volatilidad implícita cambien.). Afecta principalmente a los instrumentos de renta fija (bonos, certificados de depósito). Precios El riesgo de que el precio de acciones o índices bursátiles y/o su volatilidad implícita cambien. Afecta al portafolio de acciones de los bancos. Commodities El riesgo de que el precio de un commodity (oro, petróleo, etc.) y/o su volatilidad implícita cambien. Afecta tanto a las reservas de commodities como a los derivados con commodities como activos subyacentes.

6 Instrumentos en el trading book
¿Qué instrumentos están sujetos a riesgo de mercado? Bonos soberanos Bonos corporativos Certificados de depósito Acciones Derivados Swaps Forwards, Futuros Opciones Otros FX (trading de monedas) Etc

7 2. Metodologías de medición

8 Value at Risk (VaR): Definición
Es la medida más popular de riesgo en una cartera de inversiones de activos financieros. El VaR se define en base a dos parámetros arbitrarios: Periodo de liquidación: ventana temporal sobre el cual se mide las pérdidas o ganancias de un portafolio. Puede ser diario, semanal, etc. Usualmente se usa un periodo de 10 días útiles. Nivel de confianza: indica la probabilidad de que no se obtenga un resultado peor al VaR. Puede ser 50%, 90%, 99%, etc. Para cierto portafolio, el VaR se define como la pérdida máxima que se puede esperar sobre un horizonte de liquidación específico, dado cierto nivel de confianza. Si asumo periodo de liquidación de 10 días, considero sumatoria de pérdidas de 10 días seguidos.

9 Distribución de probabilidades de los retornos de un portafolio
Value at Risk (VaR) Distribución de probabilidades de los retornos de un portafolio Ejemplo: el VaR, dado un nivel de confianza de 95%, será US$ 5,000). En palabras: bajo situaciones relativamente normales (en el 95% de los casos), la máxima pérdida esperada es de US$ 5,000. - US$ 5,000

10 Value at Risk (VaR): ¿cómo se define la distribución de los retornos?
A diferencia del método de varianzas y covarianzas, el VaR no necesita asumir una distribución específica para los retornos del portafolio. Los dos enfoques más usados para la definición de las distribuciones son los siguientes: Histórico: no se aplica ningún supuesto, y se obtiene toda la información de los datos (no-paramétrico). Simulaciones de Monte Carlo: se especifican procesos estocásticos para cada factor de riesgo.

11 1. VaR Histórico (1) Consiste en observar la evolución de los factores de riesgo durante los últimos años. Dado esos factores de riesgo, y tomando en cuenta la composición del portafolio actual, se obtiene una serie de tiempo de retornos históricos del portafolio (la serie del valor del portafolio es ficticia, y simplemente valoriza el portafolio a partir de shocks históricos). Con esa serie de tiempo de retornos, se genera una distribución y a partir de ella se puede calcular el VaR, dado el nivel de confianza deseado. Es importante tomar posición actual y no portafolio en cada momento del tiempo porque este último es muy variable.

12 1. VaR Histórico (2) Distribución histórica de probabilidades de los retornos de un portafolio Ejemplo: VaR Histórico, que en este caso se asemeja a una distribución normal. A medida que se tengan más datos, la distribución será más clara.

13 1. VaR Histórico (3) Ventajas:
Toda la estimación está basada en datos reales, y la subjetividad del usuario no afecta los resultados. Relativamente sencillo de calcular. Permite distribuciones de todo tipo, e instrumentos no lineales (opciones). Desventajas: Se necesita una cantidad de datos históricos importante. Se basa exclusivamente en la historia: Asume que “lo peor ya ocurrió” No considera eventos futuros, que quizás el usuario sí conoce.

14 2. VaR Simulación de Montecarlo (1)
Consiste en crear un escenario de rendimientos o precios de un activo mediante números aleatorios. Se supone que el cambio en los precios sigue un comportamiento estocástico de la siguiente forma: 𝑑𝑜𝑛𝑑𝑒 𝜀 𝑡 ~N(0,1) corresponde a una variable aleatoria normal estándar (ruido blanco). El modelo indica que los rendimientos de un activo 𝑑𝑃 𝑃 están determinados por un componente determinístico 𝜇𝑑𝑡 y un componente estocástico σ 𝜀 𝑡 𝑑𝑡 .

15 2. VaR Simulación de Montecarlo (2)
Para la generación de escenarios, se usa la siguiente formulación: Donde: 𝑃 𝑡 : precio del activo en el día “t” 𝑃 0 : precio del activo en el día inicial 𝜎: volatilidad diaria del precio del activo 𝑡: horizonte temporal en días 𝑌: variable aleatoria normal estandarizada Finalmente, con los rendimientos simulados, se obtiene una distribución a la cuál se le aplica el análisis VaR.

16 2. VaR Simulación de Montecarlo (3)
Ventajas: Ofrece la posibilidad de no quedarse solamente con lo que ocurrió en el pasado, sino de probar otros escenarios potenciales. Permite además identificar la sensibilidad del VaR a los cambios en la composición del portafolio. Particularmente útil cuando se pretende calcular el riesgo de derivados como forwards, opciones y swaps. Desventajas: Computacionalmente demandante. Es necesario un entendimiento a profundidad de los procesos estocásticos que se quieran aplicar.

17 Expected Shortfall (ES) (1)
También llamado Expected Tail Loss ó Conditional Value at Risk (CVaR). El ES es el valor esperado de las pérdidas, L, si se obtiene una pérdida en exceso del VaR tradicional: 𝐸𝑆=𝐸[𝐿|𝐿>𝑉𝑎𝑅] El VaR nos indica la pérdida máxima que podemos esperar si un evento negativo (cola inferior) no ocurre, mientras que el ES indica la pérdida esperada si un evento de cola ocurre.

18 Expected Shortfall (ES) (2)
Distribución de probabilidades del valor de un portafolio Millones de USD Por definición, el ES (CVaR) siempre estará más alejado de la media que el VaR. Se puede aplicar a cualquiera de las distribuciones sobre las cuales se calcula el VaR (media-varianza, histórico, Montecarlo, etc.)

19 Expected Shortfall (ES) (3)
VaR/ES vs. Nivel de confianza ¿VaR o ES? El ES domina al VaR: Indica qué esperar bajo escenarios realmente malos. Es más conservador que el VaR.

20 Expected Shortfall (ES)
Resumen Value at Risk (VaR) Máxima pérdida esperada si un evento de cola no sucede. Expected Shortfall (ES) Pérdida esperada si un evento de cola sucede. El Expected Shortfall es una medida de riesgo superior al Value at Risk, ya que considera las pérdidas que exceden al VaR.

21 Mecanismo de Hoja de Balance
Portafolio de Inversiones Por institución Probabilidad de default Provisiones Portafolio 1 Portafolio 1 Utilidad Portafolio 2 Portafolio 2 Escenario Macroeconómico Adverso … … Impacta significativamente en el ratio de capital Portafolio n Portafolio n Modelo microeconómico Ratio de Capital Efecto final por Desaceleración de colocaciones Sector económico Grupo de banco Tipo de crédito Eleva levemente el ratio de capital Activos Ponderados por Riesgo 21

22 3. Caso de estudio

23 4 Bancos con perfiles distintos
En el presente caso de estudio, se evaluará el grado de resiliencia de cuatro bancos: Banco Sistémico (Renta Fija y Variable en ME y MN): con un amplio portafolio, diversificado en instrumentos de varios países y en dos tipos de moneda (Sistémico en RC). Banco Consumo (Renta Fija en MN): con portafolio pequeño, concentrado en instrumentos locales de poco riesgo (Consumo en RC). Banco Microempresa (Renta Variable en MN): con portafolio pequeño pero concentrado en instrumentos riesgosos, como acciones (Microempresa en RC). Banco Corporativo (Renta Fija en ME): con portafolio amplio, concentrado en bonos emitidos en el exterior (Corporativo en RC).

24 Trading book de cada banco
Sistémico 61 Bonos -37 MN -24 ME 9 Acciones Consumo 18 Bonos (MN) 0 Acciones Microempresa 3 Bonos (MN) 17 Acciones Corporativo 100 Bonos (ME) 4 Acciones

25 Metodología SVaR y SCVaR
VaR (Value at Risk): para cierto portafolio, es la pérdida máxima que se puede esperar dados los movimientos históricos de los factores de riesgo, un horizonte de liquidación, y cierto nivel de confianza. ¿Qué se necesita? Historia de factores de riesgo Activos del portafolio actual Definir parámetros - Horizonte de liquidación - Nivel de confianza - Ventana de análisis Horizonte de liquidación: ventana temporal sobre el cual se mide las pérdidas o ganancias de un portafolio. Puede ser diario, semanal, etc. Usualmente se usa un periodo de 10 días útiles. Nivel de confianza: indica la probabilidad de que no se obtenga un resultado peor al VaR. Puede ser 50%, 90%, 99%, etc. Ventana de análisis: generalmente 252 días. Es la cantidad de días que consideras para calcular el VaR. SCVaR (Stress Conditional Value at Risk): valor esperado de las pérdidas si se obtiene una pérdida en exceso del SVaR tradicional.

26 Portafolio considerado
Se considera únicamente a activos que usualmente son parte del trading book (disponibles para la venta, a valor razonable) 1 Renta fija: Bonos soberanos y corporativos que se coticen diariamente Tipo de Instrumento Tipo de Emisor Ojo que esos hipotecarios son concentrados básicamente en el Banco General. Bonos Corporativos Bonos del Estado Bonos de Agencia Letras del Tesoro Etc. Corporativo Empresas Financieras Gobierno Otros bancos 2 Renta variable: Acciones cotizadas, con historia de precios larga 19 acciones en total para este sistema financiero ficticio.

27 Factores de riesgo En base a ellos, se revalorizan los activos y se generan las pérdidas hipotéticas del portafolio Datos desde 2008 Se consideran dos curvas (una en MN y otra en ME) 1 Tasas de interés Datos desde 2008 En caso no se tenga una historia larga de precios, se descarta 2 Precios de acciones 3 Tipo de cambio Se considera que el sistema financiero opera con dos monedas

28 Parámetros del modelo Estos parámetros pueden ser modificados para generar nuevas estimaciones 10 días (usual) 30 días (más severo, aplicable para emergentes) Horizonte de liquidación 1 2 Nivel de confianza 99% (nivel más confiable) 3 Ventana de análisis 252 días (práctica usual, ampliable para más severidad)

29 Previo: Descargar datos (1)
Cuponeras: a través de Bloomberg, se deben descargar las cuponeras (flujos de pagos) de cada uno de los instrumentos de renta fija. Para valorizar al instrumento, es necesario traer a valor presente los flujos. Curvas libres de riesgo: para traer a valor presente los flujos, se necesita una tasa de interés. También de Bloomberg, se descargan las tasas de interés para una serie de vencimientos, y por moneda. Precios de acciones: para instrumentos de renta variable, su valorización depende estrictamente de su precio en el mercado. Estos precios se descargan de Bloomberg, para cada acción en el portafolio. Esta información ya está descargada en la plantilla: Tasas de interés 4. Factores de riesgo Cuponeras A.3 Cuponera Acciones

30 Previo: Descargar datos (2)
Curvas libres de riesgo: Hay de distintos plazos (en días): 90, 180, 270, 360, …, Hoja 4. Factores de riesgo

31 Previo: Descargar datos (3)
Precios de acciones Algunas acciones tienen un historial de precios más larga que otras, depende de qué tan frecuentemente se coticen y desde cuándo. Hoja 4. Factores de riesgo

32 Caso de estudio - Tareas:
Cargar los datos de bonos y acciones correspondientes a cada banco. Valorizar correctamente los instrumentos de renta fija, usando los flujos ubicados en la cuponera. Estimar la serie de pérdidas y ganancias hipotéticas, y luego el SVaR y SCVaR, como % del capital de la entidad. Calcular el impacto de las pérdidas por riesgo de mercado (SCVaR) y riesgo de crédito (PD y LGD) sobre las cuatro entidades financieras representativas a través de la hoja de balance.

33 Taller de Stress Testing:
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