Planificando en el caosIntegrando macroeconomía, stress test, regulación y apetito al riesgo como parte del plan de negocio en momentos de cambio

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Agenda

De dónde venimos y hacia dónde deberíamos dirigirnos

Cómo poner orden en el caos

Saliendo del laberinto: casos prácticos

Conclusiones

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DE DÓNDE VENIMOS Y HACIA DÓNDE DEBERÍAMOS DIRIGIRNOS

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Un poco de historia…

Tradicionalmente nos hemos enfocado en considerar los riesgos por separado: crédito, mercado, liquidez…

Hemos aprendido numerosas metodologías y desarrollado tecnologías que son útiles para tratar los riesgos por separado: enfoque de silos .

El stress test fue un paso importante pero limitado, pues no deja de ser un análisis de valor esperado en un caso extremo.

Hoy por hoy somos capaces de planear la estrategia óptima considerando el negocio en su totalidad: calculando la distribución óptima del portafolio con la finalidad de alcanzar los objetivos de negocio del banco, considerando todo tipo de restricciones y todo tipo de riesgos.

Esta ha sido la evolución…

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Evolución del modelo financiero

Mercado

Crédito Macroeconómicos

CorporativoMerton

Otros riesgos

COSOBasel II

Stresstest

Optimización de la

Integración del Negocio

Principal atención en los precios. Especulación, volatilidad

Orientado al fracaso (bancarrota/ mora)

Visión de Cartera de Crédito,Stress testing, RDF

Proyección de balances

Operacional, reputación,liquidez ...

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¿Hacia dónde vamos?

Lo que ocurrió en el PASADO no es la mejor respuesta para prever el FUTURO. ¿Por qué?

- La complejidad y el caos se han elevado (y van en aumento) desde diferentes fuentes.

- Los métodos estadísticos están fundamentalmente basados en información histórica.

- El control y la regulación basados en ratios tiene sentido en tiempos estables o en “evoluciones de poco ruido”.

- En un momento de cambio, los actores no tienden a repetir su comportamiento pasado, sino a buscar su óptimo (según apuntaban escuelas como la neoclásica).

- Integrar las opiniones de los expertos y los modelos se hace indispensable (teoría bayesiana).

- Además, la gestión del riesgo tiene más sentido si se integran todos los riesgos con los objetivos de negocio.

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¿Cómo?

Hay que cambiar el método de modo que el análisis cualitativo de la realidad esté complementado con cálculos modelados. La OPTIMIZACIÓN debe ser el criterio y la herramienta.

El siguiente paso dentro de esta nueva visión es:

A través de herramientas de proyección de balance y cuentas de resultados para confeccionar un plan de negocio sujeto a criterios de optimización, en un ambiente cambiante.

Planificación Estratégica

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CÓMO PONER ORDEN EN EL CAOS

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Nuestra propuesta

Implementar un sistema que realmente ayude en la toma de decisiones acerca de qué estrategia seguir, mediante el establecimiento de la estructura de activos y pasivos óptima desde el punto de vista del objetivo principal del negocio: maximizar EVA, minimizar costes, maximizar el impacto económico, etc.

Integrando –convolucionando– todas las fuentes de beneficios y pérdidas: riesgos, ganancias...

Considerando todas las limitaciones y restricciones (Basilea III, mercado, negocio…)

Combinando predicciones macroeconómicas desde un modelo formal con escenarios extra modelo (escenarios de experto).

Usando una vista dinámica, no una fotografía.

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Nuestra propuesta

Generador de escenarios

Macroeconomía Escenarios de experto

ObjetivoCriterio de optimización

Balance de partida

Parámetros

Restricciones•Riesgo•Regulación•Negocio•Tolerancia al riesgo•Costes•Oferta y demanda

Resultados•Balance•Cta. Resultados•Capital regulatorio•RAROC/ROE•Valor entidad•Liquidez

Análisis de sensibilidad

Análisis de las restricciones

Motor de optimización

Strategic Advisor

Feedback

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Escenario Macroeconómico. Construyendo los modelos.

Modelo Macroeconómico

VAR ttYB )(

Modelos de Flujos Microeconómicos itt

iit YLz ,

Escenario Macro

Proyección Condicionada Generalizada

*,ˆ; TnTnTnTn YYY

Covarianza de la Cartera

YPortfolios G

Modelo Capital Económico

YLK tt

ε como Apetito al Riesgo

YLVaR

YLCDF

tt

t

Input del Modelo de

Optimización

La combinación de modelos macroeconomómicos, criterios del

experto y modelos microeconómicos permite la proyección de los

principales flujos del balance.

Balance inicial Parámetros,

Coeficientes, Madurez

TttTttt YYY ,1,1*

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Motor de Optimización. Componentes

Dinámica de SistemaCuentas y Flujos

Optimización

Output a PresupuestaciónFormato EjecutivoNuevos escenarios

Función Objetivo Tt

Tt

xXSVA

xXEVAZ

,

,max

Parámetros

,...,,1 TttY

Prioridades

Un sistema basado en la optimización explora

automáticamente un universo de posibles activos, pasivos y

estructuras de capital y escoge el mejor plan.

nitxXFxXGxXts

xXWZ

tt

itittt

ttxt

,1,;0,,,..

,max

11 ,,,, tttttt xXxXGxX

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Plan Optimizado

Algunos modelos tradicionales deben ser rediseñados

Activo

Activo

Activo

ActivoActivo

Capital necesarioCálculo de capital

económico

Dad

o

Activo

Activo

Activo

ActivoActivo

Límites de Capital

Dad

o

Otras RestriccionesCálculo de capital

económico

Objetivo

N activos para 1 capital

1 capital para N activos (& fondos) Calculado con iteraciones

Función No lineal

Ratios, estados

Valuation

Habitualmente…

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SALIENDO DEL LABERINTO:CASOS PRÁCTICOS

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¿Cómo debe trabajar este sistema?

Efecto de anticipar el calendario de implementación del ratio de liquidez a corto plazo de Basilea III.

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Efecto de anticipar el calendario de implementación del ratio de liquidez a corto plazo de Basilea III

Definición del ratio:

Veamos cómo la anticipación de éste ratio afecta los activos y pasivos previstos en el plan óptimo.

Consideramos la optimización del balance de un banco hipotético. El criterio de optimización es el maximizar el Shareholder Value Added. Las restricciones de activo son los marcos de Basilea II y Basilea III.

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El beneficio máximo que se

podría alcanzar es menor que antes

La primera víctima sería la cartera de

negociación

Escenario 1: Sin adelanto del ratio de liquidez

Escenario 2: Adelantando el ratio de liquidez

Resultado consolidado del ejercicio en el escenario 1

Resultado consolidado del ejercicio en el escenario 2

Escenario 1 Escenario 2

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Caída de la concesión de

hipotecas

Cambio en la estructura del

endeudamiento

El sistema es capaz de

modificar su actitud antes del

momento del cambio efectivo

Depósitos de la clientelaDepósitos en entidades de créditoDepósitos en el Banco Central

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Aumento de tesorería

Reducción de beneficios

Escenario 1: Sin adelanto del ratio de liquidez

Escenario 2: Adelantando el ratio de liquidez

Resultado consolidado del ejercicio en el escenario 1

Resultado consolidado del ejercicio en el escenario 2

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50 100 150 200PyMEs

50100150200250300350400Hipo

RetornoscapEconomicomax PyMEsmax HipotecasLiquidez LargoApalancamientoCapital TotalTier1 AmpliadoCapital BasebalanceRestricciones

50 100 150 200PyMEs

50

100

150

200

250

300

350

400Hipo

50 100 150 200PyMEs

50

100

150

200

250

300

350

400Hipo

50 100 150 200PyMEs

50

100

150

200

250

300

350

400Hipo

50 100 150 200PyMEs

50

100

150

200

250

300

350

400Hipo

Optimización como fuente de inteligencia

Al calcular el mejor plan para alcanzar los objetivos de negocio del banco es

imprescindible tener en cuenta todas las restricciones implicadas: la regulación, el

mercado, las políticas ...Cualquier cambio da una nueva posición de

activos y pasivos.

Gran dificultad para trabajar cambios en una única variable en Excel. Impensable lo

costoso que resultaría contemplar todas las restricciones manualmente.

Plan Óptimo

Planes Factibles

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EJEMPLO 2: STRESS TEST

Efecto de una subida del tipo de interés aplicada al resultado del ejemplo anterior.

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Escenario Macroeconómico. Previsión Variables Macro.

Escenario Previsto

Valoraciones expertas

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Escenario Macroeconómico. Previsión Condicionada.

Escenario Previsto

Valoraciones expertas

Las opiniones del experto sobre el futuro macroeconómico se pueden incorporar al

sistema, que recalcula automáticamente el resto de variables.

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El beneficio máximo que se

podría alcanzar es menor que antes

Las inversiones se reajustan

Como consecuencia su fondeo se adapta

Escenario 2: Ratio de liquidez adelantado

Escenario 3: Tasa de interés estresada

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Cambio en la estructura de la

inversión

Adaptación de la estructura de financiación

Depósitos de la clientelaDepósitos en entidades de créditoDepósitos en el Banco Central

Préstamos al consumoFinanciación de proyectos

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¿Quién toma ventaja de esto?

Consejo

Dirección Comercial

Tolerancia al Riesgo

Objetivos Estratégicos

Dirección Financiera

Primer Plan Comecial

Estrategia de Financiación

Strategic Advisor*

Presupuesto Ajustado

Es útil a la Alta Dirección e implica a todas las

áreas del banco, incluida la red de oficinas

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CONCLUSIONES

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Conclusiones

El uso de modelización en las entidades financieras es una corriente imparable.

Es necesario incorporar nuevas metodologías que integren:

- La opinión del experto y modelos macro

- Modelos de riesgo, demanda y costes

- Criterios de optimización

Hay que automatizar todo lo automatizable para que se fomente el tiempo “creativo” del analista.

Así tendremos éxito

Planificando en el caos!

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ANEXO

Atención al precio. Volatilidad. Procesos estocásticos, Difusión Fourier

Arrow, K.J. (1964), The role of Securities in the optimal allocation of Risk-bearing. The Review of Economic Studies Vol 31, no. 2 Apr 1964)Bachelier, L. (1900), Théorie de la spéculation, Gauthier-Villars.Bankers Trust, VAR as a Risk Measure. See http://value-at-risk.net/proprietary-var-measures/Black, F. and M. Scholes (1973), The Pricing of Options and Corporate Liabilities. The Journal of Political Economy vol 81, 3Elton, E.J. and M.I. Gruber (1981), Modern Portfolio Theory and Investment Analysis, John Whiley Fama, E. (1965), The Behavior of Stock Market Prices efficient-market hypothesis (EMH)Guill, D.G. (2009), Bankers Trust and the Birth of Modern Risk Management .Warton School,U.Pensivaniahttp://fic.wharton.upenn.edu/fic/case%20studies/Birth%20of%20Modern%20Risk%20Managementapril09.pdf JP Morgan (1996) ,Risk Metrix, Technical Document http://www.riskmetrics.comMacaulay, F. (1910), Money, credit and the price of securities, University of Colorado.Markowitz, H.M. (1959), Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments . New York: John Wiley & Sons. Merton, R.C. (1973), "Theory of Rational Option Pricing". Bell Journal of Economics and Management Science (The RAND Corporation) 4 (1): 141–183Merton, R.C. (1995), Influence of Mathematical Models in Finance on Practice: Past. Present and Future . In Mathematical Models in Finance, Chapman Hall. LondonRegnault, J. (1863), Calcul des chances et philosophie de la Bourse, Mallet-Bachelier, ParisSamuelson, P. (1965), Proof that ProperlyAnticipated Prices Fluctuate RandomlySavage, L.J. (1954), The Foundations of Statistics (John Wiley and Sons, New York). Trias, R. (1982), Rendimiento, Riesgo y Selección de Activos Financieros. Banco UrquijoVasicek, O. (1977), An Equilibrium Characterisation of the Term Structure. Journal of Financial Economics 5 (2): 177–188.

Evolución de los modelos financieros

Riesgo de Crédito

Evolución de los modelos financieros

Orientación al fracaso (Bancarrota / Mora )----Modelos Actuariales, Distribuciones Binominales Gamma Negativas, Funciones características

- AIS (1987), Credit Scoring Models, Behaviour Scoring, shops channel. - Altman, I.E. (1968), Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate

Bankruptcy. Journal of Finance: 189–209. - Beaver, H.W. (1966), Financial ratios predictors of failure Journal of Accounting Research, 4, p. 71-

111.- Credit Suisse Financial Products (1997), CreditRisk+,

http://www.macs.hw.ac.uk/~mcneil/F79CR/creditrisk.pdf- Fair Credit Reporting Act (1970), http://www.ftc.gov/os/statutes/fcradoc.pdf- FICO Credit Scoring History http://www.fico.com/en/Company/Pages/history.aspx- Trias, R. et al. (2008),  El método RDF, El nuevo estándar de stress testing de riesgo de crédito, AIS

http://www.ais-int.com/wp-content/uploads/2011/12/RDF_Articulo_01.pdfEnglish version : The RDF methodology, the new standard stress testing credit risk http://www.ais-int.com/wp-content/uploads/2011/12/Article-01-RDF-Eng.pdf

- Vasicek, O. (1987), Probability of loss on loan portfolio. KMV Corporation- Wells Fargo First Behaviour Scoring. In http://www.fico.com/en/Company/Pages/history.aspx

Otros riesgos y modelos

Evolución de los modelos financieros

1990s Preocupaciones sobre Basilea II Pilar II – Sistemas, Pensiones, Concentración, Reputación, Liquidez y riesgo legal.

Aproximación actuaria: recolección de datos, distribución de acontecimientos – Poison, Gamma distributions, Extreme Value Theory, Distribution Mixtures, Survival analysis, Statistics for rare events, convolution, characteristic functions. …-Basel Committee on Banking Supervision (2004), Basel II New Basel Capital Accord – Pillar I. Operational Risk-Basel II – Capital reinforcement. Capital ratios-COSO (1991), Internal Control: Integrated Framework. Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission.-Cruz, M., R. Coleman and G. Salkin (1998), Modeling and Measuring operational risk, Journal of Risk Vol1 No 1, pp.63-72-Hoffman, D.G. (ed.) (1998), Operational Risk and Financial Institutions. Risk Publicaations. London-Power, M. (2003), The invention of Operational Risk. Discussion Paper no. 16 ESRC Centre for Analysis of Risk and Regulation.-Baring Bank destruction (1995)

Macroeconómico

Evolución de los modelos financieros

- Green H.W. (1993), Econometric Analysis, Collier Macmillan- McKinsey & Co. (1997), Credit View. Research report, McKinsey & Co

McKinsey Credit Portfolio View. Econometric Model factor obtained combining real macroeconomic variables

- Rösh, D. and H. Scheule (2008), Stress Testing for Financial Institutions. Risk Books- Ruiz, G and R. Trias (2011), Financial crisis and risk measurement: the historical perspective and a

new methodology, in the book by Óscar Dejuan Ed.: “The first great recession of the 21st century”. Edward Elgar.

- Trias, R. et al. (2009),  El método RDF: Escenarios económicos para el stress testing, AIS http://www.ais-int.com/wp-content/uploads/2011/12/AIS-RDF-Articulo-02.pdf. English version:  The RDF methodology: Economic scenarios for stress testing. http://www.ais-int.com/wp-content/uploads/2011/12/Article-02-RDF-Eng.pdf  

Corporativo

Evolución de los modelos financieros

- Beazer F.W (1976), The Theory of portfolio choice and its applicability to bank asset management. Euromoney pgs 52-73- Cohen K.J. (1970), Programming Bank Portfolios under Uncertainty, Journal of Bank Research , vl1,num1 pgs 42-61- Cohen, K. J. (1972), Dynamic Balance Sheet Management: A Management Science Approach. Journal of Bank Research

Winter, pgs 9-19- Cohen,K. J. (1979), A Linear Programming Planning Model for Bank Holding Companies. Journal of Bank Research Autum

pgs 152-164- Monti, M. (1972), Deposit, Credit and Interest Rate Determination under alternative Bank Objective Functions. Mathematical

methods in investment and finance, North-Holand, Amsterdam pgs 431-454- Pyle, D.H. (1971), On the theory of financial intermediation. Journal of finance vol 26, num 3 pgs 737-747- Sealey C.W., Jr and J.T. Lindley (1977), Inputs, outputs and a theory of production and cost at depositary financial

institution. The Journal of Finance vol XXXII num 4 pags 1251-1265- Ruiz, G. and R. Trias (2012), Viabilidad de las entidades financieras y las nuevas metodologías reguladoras, Cuadernos de

Información Económica de FUNCAS http://www.ais-int.com/wp-content/uploads/2012/12/RTrias-GRuiz_FUNCAS_2012.pdf English Version::Viability of Financial Entities and New Regulatory Methodologies. Article originally published in FUNCAS “Cuadernos de Información Económica” (Funcas Economic Information Journal) nº 230 September-October 2012, redrafted in accordance with Act 9/2012. http://www.ais-int.com/en/viability-of-financial-entities-and-new-regulatory-methodologies.html

- Tennent, J. and G. Friend (2005), Guide to business modellling, The Economist Newspaper Ltd.- Trias, R. and A. Rodríguez (1980), Simulación y optmización en planificación bancaria. Informática-SIMO.- Trias, R. (1980), El Modelo POTS de Planificación Financiera. Instituto de Economia Aplicada. Internal documentation for

Planification Process Application- Van Loo, P.D. (1980), On the microeconomic foundation of bank behavior in macroeconomic models. The Economist 128 nr

4, pgs 474-495

General

Evolución de los modelos financieros

- Arvanitis, A (2001), Gregory, Jon. Credit, the complete guide to pricing, hedging and Risk Management. Risk books

- Balternsperger, E. (1980), Alternative approaches to the theory of the banking firm. Journal of Monetary Economics 6 pgs 1-37

- Bessis, J. (1998), Risk Management in Banking. Whiley,- Cannata, F. et al. (2011), Basel III and beyond. Risk Books- Malz M.A. (2011), Financial Risk Management. Models, History and Institutions. Whiley- Ong K.M. (1999), Internal Risk Models. “Capital Allocation and Performance Measurement”. Risk

Books

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