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

-2-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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

-3-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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?

-4-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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.

-5-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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.

-6-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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.

-7-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

Orientación del Regulador - Basilea 2 (Cont.)

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.

-8-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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.

-9-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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.

-10-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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)

-11-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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.)

-12-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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

-13-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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

-14-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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”

-15-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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

-16-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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

-17-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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)

-19-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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)

-20-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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

-21-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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%

--

-22-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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

-24-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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.

-25-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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.

-26-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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

-27-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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

-28-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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%)

-29-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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

-30-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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

-32-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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.

-33-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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

-34-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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

-35-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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

-36-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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

-38-© Deloitte Consulting 2003 – Todos los derechos reservados

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.