EL IMPACTO DE BASILEA III EN EL NEGOCIO FINANCIERO - RDF-Risk Dynamics into the future-Escenarios ...
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EL IMPACTO DE BASILEA III
EN EL NEGOCIO FINANCIERO
RDF – Risk Dynamics into the Future:
Software para determinar el efecto que se
produce sobre el balance en escenarios
macroeconómicos
Ramon Trias
Fundador y Presidente de AIS, S.A.
Organizado por: Con la colaboración de: Con el auspicio de:Agenda
• El modelo de Vasicek
• El método RDF
• ¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
• Migración a RDF
• Conclusiones
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 2Agenda
• El modelo de Vasicek
– Refrescando conceptos
– Principales restricciones
• El método RDF
• ¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
• Migración a RDF
• Conclusiones
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 3El modelo de Vasicek-Merton-Markowitz
• Formalizado en 1987, con conceptos nacidos en los años 70’s y 50’s: Robert C.
Merton, Harry Markowitz
– Método ampliamente utilizado
– Combinado con el modelo de cartera basado en correlaciones , puede calificarse de
modelo clásico .
– Modelo base de Basilea II (y III), particularmente en el modelo estándar
• Aplicado en muchas entidades para gestión y para IRB
• Método con muchas restricciones
• Hoy por hoy, la cultura de riesgos alcanzada y la capacidad de cómputo permiten
plantear modelos más avanzados
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 4El modelo de Vasicek-Merton-Markowitz
Refrescando conceptos
• En el modelo de Merton, la bancarrota se da si el total de pasivos
superan al valor de los activos.
El valor de los activos (ri ) se modeliza como una combinación
ACTIVO PASIVO de factores idiosincráticos( X) y sistémicos ( Z i). N(0,1)
r&i = ρ X& + 1 − ρ Z& i
Vasicek: Se deriva la función de pérdidas condicionada:
N −1 (PD) ρ
Perd[ X& ] = EAD× LGD × PD[ X& ] = EAD× LGD× N − × X&
NETO 1− ρ 1− ρ
Pérdidas (aleatorias“:
Inversión no recuperable
Desvalorización de activos
ACTIVO PASIVO
Vasicek: La función de probabilidad de pérdida acumulada:
1 − ρ −1 1 −1
N (PD)
l
Pr[L < l ] = N N −
ρ EAD× LGD ρ NETO(-)
El modelo de Vasicek-Merton-Markowitz
Hipótesis asumidas
• El modelo de Vasicek-Merton-Markowitz es unifactorial:
– La mora se produce debido a un sólo factor común subyacente.
– El factor común se define de forma abstracta y sin estructura temporal
• El modelo de Vasicek-Merton-Markowitz explica la PD:
– El factor de LGD (pérdidas en caso de mora) no resulta afectado por
cambios en el factor común subyacente.
– No se tiene en cuenta la correlación entre PD y LGD.
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 6El modelo de Vasicek-Merton-Markowitz
Hipótesis asumidas
• La granularidad en una cartera es cuasi-infinita:
– Las PDs de la cartera se suponen uniformes
– Se requiere homogeneidad en exposiciones, PD’s y LGD’s intra carteras
– Se asume que el número de elementos es muy grande
– Las correlaciones de los individuos son implícitas
– Se trata cartera a cartera
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 7El modelo de Vasicek-Merton-Markowitz
Hipótesis asumidas
PD condicionada FDP pérdidas FDP pérdidas
Por cliente Por cartera,
Probabilidad
condicionada
H
L
1
0.8
0.6 Clientes A+B+C+D:
PD x 0.4 0.4
1 0.2 0.3
Perdida
50 100 150 200 250 300 si mora 0.2
Cliente A: 0.8 0.1
Probabilidad
1
100 200 300 400 500 600
0.6 0.8
0.6
Cliente B: 0.4
Muchos clientes, con la
0.4 0.008 EAD Granular
0.2
Perdida
0.006
0.2 50 100 150 200 250 300 si mora
Probabilidad
1
0.004
x=macro 0.8
-3 -2 -1 1 2 3 0.002
0.6
Cliente C: 0.4
2000 4000 6000 8000 10000 12000
0.2
Perdida
50 100 150 200 250 300 si mora Cartera muy grande,
EAD granular
x = −0.2
un valor de var.económica Probabilidad
1
Cliente D: 0.8
0.6
0.4
0.2
Perdida
50 100 150 200 250 300 si mora
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 8El modelo de Vasicek-Merton-Markowitz
Hipótesis asumidas
Prob . condicionada
0.4
∆PIB
0.3
0.2
0.1
En la fórmula de Vasicek,
Perdida
10000 20000 30000 40000 50000 60000
0.02
la distribución de
05-105- 2 05- 1 06-2 06-1 07-2 07-1 08-208-1 09-2 09-1 10-2 10-1 Prob .condicionada
0.4
0.3
Probabilidad
0.4
-0.02 0.2
-0.04
pérdidas totales se
0.1
10000 20000 30000 40000 50000 60000
Perdida
0.3
0.2
0.1
consigue agregando cada
Prob .condicionada
0.4
5000 10000 15000 20000 25000 30000
Perdidas
distribución de pérdidas
0.3
0.2
0.1
Perdida
condicionada a un
10000 20000 30000 40000 50000 60000
Se ignora riesgo
idiosincrático 0.35
estado de la economía,
Prob .condicionada
0.4
0.3
0.2
0.3
0.25
0.2
por su probabilidad de
0.1
0.15
Perdida
0.1
10000 20000 30000 40000 50000 60000
0.05
2 4 6 8 10 12 14
suceso.
Pero, al considerar la cartera homogénea en PD, EAD y LGD y con un gran
número de casos, se considera infinitamente granular y las distribuciones
condicionadas tienen sólo un punto con probabilidad mayor que cero,
despreciando el efecto residual del riesgo idiosincrático.Agenda
• El modelo de Vasicek
– Refrescando conceptos
– Principales restricciones
• El método RDF
• ¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
• Migración a RDF
• Conclusiones
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 10RDF - Risk Dynamics into the future
Refrescando conceptos
Modelo
Modelos
Macroeconómico
PD,LGD,EAD
VARMA
Forma MA
Parámetros y errores de las partes
lineales
Transformación a Ω-
Definición de escenario FDP de predicciones Funciones no lineales
completas
Distribución individual, no condicionada
Variables instanciadas
Nuevos Ω-FDP
condicionados a
escenario
Dist. individual condicionada a
escenario
Integral de Cul-d’olla
Medidas de riesgo del escenario
+ Medidas de riesgo
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 11RDF - Risk Dynamics into the future
Refrescando conceptos
Modelo
Modelos
Macroeconómico
PD,LGD,EAD
VARMA
Forma MA
Parámetros y errores de las partes
lineales
Transformación a Ω-
Definición de escenario FDP de predicciones Funciones no lineales
• Los modelos de PD, LGD y EAD se estiman para cada subcartera. Los
completas
errores residuales son los Drivers de Riesgo específicos. Pueden
Distribución individual, no condicionada
tratarse como riesgo idiosincrático.
Variables instanciadas
• La modelización puede hacerseNuevos extensiva
Ω-FDP
aquí a todas las clases de
riesgo, Liquidez, Negocio o Mercado. condicionados
escenario
Sea modelan en función de las
variables macro.
t =escenario
Ej. Perdidas _ Hipotecas Dist. individual condicionada a
EAD _ Hipotecas
× PD _ Hipotecas(Log (TI t ), ∆PIBt )
× LGD _ Hipotecas(Log (TI t ))
Integral de Cul-d’olla
Medidas de riesgo del escenario
+ Medidas de riesgo
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 12RDF - Risk Dynamics into the future
Refrescando conceptos
Modelo
Modelos
Macroeconómico
PD,LGD,EAD
VARMA
Forma MA
Parámetros y errores de las partes
lineales
Transformación a Ω-
Definición de escenario FDP de predicciones Funciones no lineales
completas
Relacionar valores pasados y presentes del vector de variables
Distribución individual, no condicionada
macroeconómicas al igual que el vector de errores.
Variables instanciadas
Nuevos Ω-FDP
Las variables del modelo VARMA (Vector Autoregressive
condicionados a
escenario
Moving Average) son la principal fuente de variabilidad
estructural, son losDist.Drivers de riesgoa comunes.
individual condicionada
escenario
Ej.
∆PIBt ∆PIBt ∆PIBt −1 ε PIB,t
= Φ ,
, Integral de Cul-d’olla ,
Log (TI t ) Log (TI t ) Log+ Medidas
(TI t −1 )deriesgo
ε TI ,t
Medidas de riesgo del escenario
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 13RDF - Risk Dynamics into the future
Refrescando conceptos
Generando la FDP conjunta de todas las variables y todos los períodos.
Esto puede hacerse extendiendo la notación de la predicción de los modelos
VARMA.
V = {∆ PIB t + 4 Log (TI t + 4 ) ... ∆ PIB t +1 Log (TI t +1 ) ε t + 4 ...}
[
P (V ) = Ω V ; E (V ), E V ⋅ V Tr ( )]
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 14RDF - Risk Dynamics into the future
Refrescando conceptos
Generando la FDP marginal de la distribución conjunta condicionada al escenario
∆PIB + 4 E (∆PIBt + 4 )
{Log (TI ) = tLog[
1.2%}
{E (Log (TIt +4 )) = Log[1.2%}
t +4
... ... 0,..., ∆PIB t +1,
P {∆PIB = −1.2%} = Ω {E (∆PIB ) = −1.2%} , Σ
t +1
t +1
Log (TI t + 4 ),...,0,ε t + 4 ...
Log (TI t +1 ) E (Log (TI t +1 ))
ε t + 4 ... 0...
La distribución conjunta condicionada contiene la probabilidad de todos los
posibles resultados dado un escenario. ¡No se asume “Caeteris Paribus”!
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 15RDF - Risk Dynamics into the future
Refrescando conceptos
Modelo
Modelos
Macroeconómico
Integrando FDP individuales y modelos de cartera. VARMA
PD,LGD,EAD
Para ello, sumamos la probabilidad asociada
FormaaMA
cada caso asociado a cada
nivel de pérdidas. Parámetros y errores de las partes
lineales
Transformación a Ω-
Definición de escenario FDP de predicciones Funciones no lineales
completas
V = {PIB t + 4 TI t + 4 ... PIB t +1 TI t + 4 ε t +4 }
P (Pérdidas == l ) = Ω[∀ V con Perdidas [V ] == l , E (V )Σ V ]
Distribución individual, no condicionada
Variables instanciadas
Nuevos Ω-FDP
condicionados a
Se puede resolver usando técnicas de Montecarlo. RDF ofrece una escenario
solución analítica denominada integral de “Cul-d’olla”. Cuanto más
Dist. individual condicionada a
rápida es la respuesta, más útil es el sistema. escenario
Integral de Cul-d’olla
Medidas de riesgo del escenario
+ Medidas de riesgo
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 16RDF - Risk Dynamics into the future
RDF - Mini
• RDF mini, es un ejercicio de cálculo en la dirección de RDF que evita su
complejidad sólo asumiendo la siguiente limitación:
– El modelo es unifactorial o como máximo de 2 factores
• Mantiene las siguientes características:
– Puede manejar la integración de varias carteras
– Tiene en cuenta distintos tipos de granularidad de cartera (extremadamente
granulares, semi-granulares, inversiones singulares)
Ejercicios Distribución de
de estrés Pérdidas
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 17RDF - Risk Dynamics into the future
RDF - Mini
• Como primer paso es necesario traducir los parámetros de Vasicek al modelo de
RDF- Mini:
PDi ( x ) = Logistic(β x + α ) = 1 / 1 + e − ( βx +α ) Modelos
Micro RDF
PIB o 0.4xParo+0.5x PIB por ejemplo
• Equivalencia entre parámetros de RDF y Vasicek en los dos sentidos:
π ρ π x logit [PD ]
logit [PD ] + ρ
1 1
β =− α= =
1− ρ − β x
3 1− ρ σ x 1− ρ 3 σ x
3
β 2σ x2 ( )
α + β
( )
2
ρ= π = Logistic (α + βx ) 1 − ρ
2 x
PD = Logistic
1+
3
β σ
2 2 1 + 3 β 2σ 2
π2 x
π2 x
RDF - Risk Dynamics into the future
RDF - Mini
• La función de pérdidas se obtiene incorporando la EAD y
LGD, pueden modelarse en una extensión de RDFmini:
Li ( x ) = EADi LGDi Logistic(β i x + α i ) Modelos
Micro RDF
Agregando este valor condicionado a x en todas
las carteras se obtiene la función de pérdidas
totales esperadas (L) condicionado a x
∑ L ( x)
• Componiendo esta distribución con las probabilidades de
suceso de la variable x – “estado de la economía”,
L ( x) = i
i∈carteras
tendremos la función de probabilidad de cada nivel de
pérdida “esperada”
1
Pr (L < l ) = NOR logit
l
− α ; x , σ x
Una cartera β EAD × LGD
(
Pr (L < l ) = NOR L−1 (l ); x , σ x ) Múltiples carteras y/o componentes
modelados . Se invierte numéricamenteRDF - Risk Dynamics into the future
RDF - Mini
• Componiendo esta distribución con las distribuciones residuales de riesgo idiosincrático se
obtiene la distribución de pérdidas correspondientes a un valor de la variable
“macroeconómica”
( ) ( ) ( ( ))
Pr L = l L = Dst L L = Convol Dst i L L
i
con L = PerEspi ( x )
• En RDFmini, se aproximan todos los riesgos idiosincráticos con una función normal truncada
(aunque una extensión del método permite tratar inversiones singulares) de manera que
media y variancia se componen linealmente escalados por la Exposición
2
( )
Nci NCi
E L L ( x ) = L ( x ) = ∑ Li ( x ) = ∑ PDi ( x ) × EADi × LGDi Herfindahl - Hirshman. HHI i = ∑ EADi , j ∑ EADi , j
i∈Cartera i∈Cartera j =1 j =1
NCi 2
( )
( )
Var L L ( x ) = ∑ Nci × HHI i × ∑ EADi , j PDi ( x ) var[ LGDi [x ]] + LGDi [x ] PDi ( x )(1 − PDi ( x )) Nci
2
i∈Cartera j =1
• Podemos componer el riesgo idiosincrático (por ejemplo, de inversiones singulares) como
distribución condicionada a una escena de stress o podemos integrarla con la distribución de
pérdidas esperadas condicionadas. Si hay muchas inversiones singulares, conviene integrarlo
con Transformada rápida de Fourier y las distribuciones normales indicadas son distrib.
generalesRDF - Risk Dynamics into the future
Ejercicios de RDF - Mini
estrés
que es la distribución de pérdidas
( )
Pr L = l L ( x ) = nor l; E L L ( x ) ,Var L L ( x ) ( ( ) ( )) asociada a una escena x (puede ser de stress)
Pr (L = l ) = ∫ nor (l; E (L L ),Var (L L ))× Pr (L ) dL
Que es la distribución de pérdidas L ∈ℜ1
corregida por riesgo idiosincrático
prob condicionada
0,16
0,14 Función de pérdidas con riesgo
0,12
Probabilidad
0,1
sistémico
0,08
0,06
0,04
Distribución
0,02
0 de Pérdidas
5
15
25
35
45
55
65
75
85
95
5
5
5
5
5
5
5
10
11
12
13
14
15
16
Pérdida
péd. con riesgo idiosincrático
0,12
0,1
Función de pérdidas con riesgo sistémico
Probabilidad
0,08
0,06
riesgo idiosincrático 0,04
0,02
0
0
0
0
0
0
0
0
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
10
11
12
13
14
15
16
PérdidaRDF - Risk Dynamics into the future
RDF - Mini
• La función de pérdidas se obtiene incorporando la EAD y LGD
• Componiendo esta distribución con las probabilidades de suceso de la
variable x – “estado de la economía”, tendremos la función de
probabilidad de cada nivel de pérdida “esperada”
• En RDF-mini, se aproximan todos los riesgos idiosincráticos, al igual que
en RDF.
Función de pérdidas con riesgo sistémico Función de pérdidas con riesgo sistémico
y riesgo idiosincrático
prob condicionada péd. con riesgo idiosincrático
0,16 0,12
0,14
0,1
0,12
Probabilidad
Probabilidad
0,08
0,1
0,08 0,06
0,06
0,04
0,04
0,02
0,02
0 0
5
15
25
35
45
55
65
75
85
95
0
0
0
0
0
0
0
5
5
5
5
5
5
5
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
10
11
12
13
14
15
16
10
11
12
13
14
15
16
Pérdida PérdidaAgenda
• El modelo de Vasicek
• El método RDF
• ¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
– Efecto multifactorial, identificable y estructurado
– Carteras no granulares
– Definición libre de escenas económicas
• Migración a RDF
• Conclusiones
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 23¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
Modelo multifactorial
• Recordemos que en Vasicek el modelo es unifactorial:
– El factor común se define de forma abstracta y sin estructura temporal
– La mora se produce debido a un sólo factor común subyacente.
– Las correlaciones de los individuos son implícitas
• En RDF tenemos…:
– Se identifica el factor común mediante variables del modelo
macroeconómico para facilitar los ejercicios de estrés
– Los componentes de riesgo (PD, EAD o LGD) se explican mediante
múltiples factores macroeconómicos
– La correlación entre carteras se obtiene como un output y proviene de
la correlación entre factores macroeconómicos
El modelo macro de RDF permite tratar la estructura temporal de las
correlaciones de las variables macro, no solamente las contemporáneas
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 24¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
Tiene en cuenta carteras no granulares
• Recordemos que en Vasicek la granularidad en una cartera es cuasi-
infinita:
– Las PDs de la cartera son uniformes
– Se requiere homogeneidad en exposiciones, PD’s y LGD’s intra carteras
– El número de elementos es muy grande
– Se trata cartera a cartera
• En RDF se tratan 3 tipos de granularidad de cartera:
– carteras extremadamente granulares: p. ej. Operaciones retail
– las semi-granulares: p.ej. Segmento grandes empresas
– las inversiones singulares: p. ej. Grandes Inversiones
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 25¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
Tiene en cuenta carteras no granulares
• Aprovechando el cálculo ya realizado de la distribución de pérdidas
esperada, RDF incorpora el error residual y obtiene una nueva
distribución (distribución consolidada)
Aleatoriedad
0.35 0.35 Distribución
residual -
0.3 0.3 consolidada
idiosincrática
0.25 0.25
0.2 0.2
0.15 0.15
0.1 0.1
0.05 0.05
2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14
Distribución de pérdidas Distribución de pérdidas
esperadas
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 26¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
Definición de escenarios (simulador RDF)
Podemos
Tasas Variación Anual 2007-T4 2008-T1 2008-T2 2008-T3 2008-T4 2009-T1 2009-T2 2009-T3 configurar la
EUR12 (N) 4,79% 4,59% 5,36% 5,38% 3,45% 2,14% 1,93% 1,97% escena futura
RENTA 2,12% -0,46% -2,57% -3,65% -3,02% -3,03% -3,52% -2,98%
PVIV 4,77% 3,81% 2,01% 0,36% 0,13% 3,59% 6,63% 9,27%
IPC 4,22% 4,50% 5,01% 4,54% 1,43% -0,24% 0,40% 1,11%
FBCF 4,45% 2,75% -0,18% -3,23% -11,10% -8,78% -4,84% -0,44%
CONSHOG 2,88% 2,09% 1,06% 0,08% -1,69% -2,26% -1,91% -0,92%
OCUP (Trim) 0,36% 0,07% -0,68% -0,55% -1,96% -0,94% 0,30% 1,27%
CONSUMO 3,26% 2,47% 2,02% 1,54% -1,10% -1,48% -0,91% 0,77%
IPI -0,68% -3,35% -8,20% -12,34% -15,14% -15,89% -8,78% -1,76% Escena
RMORASISTEMA (N) 0,92% 1,20% 1,70% 2,63% 3,18% 5,19% 6,51% 3,47%
condicionada
RDF dispone de un modelo macroeconómico que permite
la definición de escenarios de estrés sobre las carteras
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 27¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
Selección de carteras (simulador RDF)
Selección de
Carteras
desv.
St. EAD en millones (€)
Seleccionar Carteras logitPD LGD Pe Segura 2006-T2 2006-T3 2006-T4 2007-T1
## Promotores 0,12 30,00% 0,000 2000 1900 1805 1715
## Empresas Pequeñas 0,11 15,00% 0,000 250 250 250 250
## Empresas Medianas 0,22 15,00% 0,000 500 1500 1500 1500
## Empresas Grandes 0,44 15,00% 0,000 1000 1050 1103 1158
## Hipoteca vivienda 0,15 20,00% 0,000 750 713 677 643
## Tarjetas 0,08 30,00% 0,000 100 100 100 100
Se puede fijar
## Consumo 0,10 15,00% 0,000 50 45 41 36 las LGD y las
exposiciones
ESCENA PD por cartera y
2005-T3 2005-T4 2006-T1 2006-T2 2006-T3 2006-T4 2007-T1
Promotores 2,09% 2,53% 2,29% 6,00%
trimestre
Empresas Pequeñas 4,69% 4,68% 4,71%
Empresas Medianas 3,74% 4,32% 4,20%
Empresas Grandes 0,66% 0,26% 0,23%
Hipoteca vivienda 0,40% 0,40% 0,43%
Tarjetas 0,80% 0,70% 0,62%
Consumo 10,90% 11,63% 12,45% 15,00%
Se pueden fijar valores de PD a
futuro o RDF los calcula
automáticamente según la
escena
RDF permite computar la diversificación de las carteras,
al contrario que Vasicek
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 28Agenda
• El modelo de Vasicek
• El método RDF
• ¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
• Migración a RDF. ¿Cómo empezar en RDF?
– RDF-Mini Unifactorial
– RDF-Mini Bifactorial Pluricartera
– RDF (multifactorial)
• Conclusiones
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 29Migración a RDF. ¿Cómo empezar en RDF?
RDF-Mini: Modelo unifactorial
Segmentación Traducción de Granularidad de
regulatoria Vasicek a RDF carteras
Identificación del factor Cálculo de la
Usa el cálculo de
común. Distribución consolidada
correlaciones
internos y/o Adaptación parámetros
regulatorios modelos micro
El esquema aprovecha los cálculo de capital
que la entidad haya realizado hasta la fecha
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 30Migración a RDF. ¿Cómo empezar en RDF?
Modelo multifactorial
RDF-Mini:
RDF Completo 2 factores macro
Incorporar de forma más Iniciarse
en los modelos
precisa el efecto de avanzados de cálculo de
diversificación capital
Se puede continuar en RDF Mini o pasar a RDF Completo
dependiendo las mejoras de gestión que se quieran alcanzar
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 31Agenda
• El modelo de Vasicek
• El método RDF
• ¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
• Migración a RDF
• Conclusiones
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 32Conclusiones
• Es de gran importancia realizar ejercicios de stress sistemáticos en las
entidades financieras.
• Vasicek presenta algunas restricciones que limitan la realización de
ejercicios de estrés.
• Se propone el método de RDF para producir un stress testing sólido y con
todos sus componentes:
– definición de escenarios
– pérdidas en función de varias variables macroeconómicas
– método de cálculo analítico
• RDF se puede abordar a diferentes velocidades, dependiendo de las
mejoras de gestión que se quieran alcanzar.
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 33RDF - Risk Dynamics into the future
Publicación del método
• Se están publicando artículos que incluyen análisis académicos y
desarrollos
Amplia transparencia a cambio de la declaración de la autoría
• La documentación tiene licencia de tipo GNU Free Documentation
License y se puede descargar en: www.ais-int.com
• Se han creado grupo en las red profesional LinkedIn, a las que estáis
invitados a participar:
• Hoy está ya integrado en Gestión y en Planificación en España y México.
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 34EL IMPACTO DE BASILEA III
EN EL NEGOCIO FINANCIERO
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