el impacto de basilea iii en el negocio financiero · 2018. 11. 28. · el impacto de basilea iii...
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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
Organizado por: Con la colaboración de: Con el auspicio de:
macroeconómicos
Ramon Trias
Fundador y Presidente de AIS, S.A.
Agenda
• El modelo de Vasicek
• El método RDF
• ¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 2
• ¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
• Migración a RDF
• Conclusiones
Agenda
• El modelo de Vasicek
– Refrescando conceptos
– Principales restricciones
• El método RDF
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 3
• El método RDF
• ¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
• Migración a RDF
• Conclusiones
El 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
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 4
• 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
• En el modelo de Merton, la bancarrota se da si el total de pasivos
superan al valor de los activos.
PASIVOACTIVO
NETO
El valor de los activos ( ) se modeliza como una combinación de factores idiosincráticos( ) y sistémicos ( ). N(0,1)
ii ZXr &&& ρρ −+= 1
XiZ
ir
Vasicek : Se deriva la función de pérdidas condicionada:
( )
×−××=××=−
XPDN
NLGDEADXPDLGDEADXPerd &&&ρ
][][1
El modelo de Vasicek-Merton-Markowitz
Refrescando conceptos
NETO
Pérdidas (aleatorias“:Inversión no recuperable
Desvalorización de activos
PASIVOACTIVO
NETO(-)( )
−
×−
=< −− PDNLGDEAD
lNNlL 11 11
]Pr[ρρ
ρ
( )
×
−−
−××=××= X
PDNNLGDEADXPDLGDEADXPerd &&&
ρρ
ρ 11][][
Vasicek : La función de probabilidad de pérdida acumulada:
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 Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 6
• 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.
• 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
El modelo de Vasicek-Merton-Markowitz
Hipótesis asumidas
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 7
– Se asume que el número de elementos es muy grande
– Las correlaciones de los individuos son implícitas
– Se trata cartera a cartera
0.8
1PDHxL
El modelo de Vasicek-Merton-Markowitz
Hipótesis asumidas
Cliente A:
PD condicionada FDP pérdidas
Por cliente
FDP pérdidas
Por cartera,
condicionada
1Probabilidad
50 100 150 200 250 300
Perdida
si mora
0.2
0.4
0.6
0.8
1Probabilidad
0.1
0.2
0.3
0.4
Clientes A+B+C+D:
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 8
-3 -2 -1 1 2 3x=macro
0.2
0.4
0.6
económicavar.deun valor
2.0−=x
Cliente C:
Cliente B:
Cliente D:
2000 4000 6000 8000 10000 12000
0.002
0.004
0.006
0.008
50 100 150 200 250 300
Perdida
si mora
0.2
0.4
0.6
0.8
1Probabilidad
50 100 150 200 250 300
Perdida
si mora
0.2
0.4
0.6
0.8
1Probabilidad
50 100 150 200 250 300
Perdidasi mora
0.2
0.4
0.6
0.8100 200 300 400 500 600
Muchos clientes, con laEAD Granular
Cartera muy grande,EAD granular
05-105-205-106-206-107-207-108-208-109-209-110-210-1
-0.04
-0.02
0.02
El modelo de Vasicek-Merton-Markowitz
Hipótesis asumidas
PIB∆
0.2
0.3
0.4
Prob .condicionada
10000 20000 30000 40000 50000 60000Perdida
0.1
0.2
0.3
0.4
Prob .condicionada
10000 20000 30000 40000 50000 60000Perdida
0.1
0.2
0.3
0.4
Prob .condicionada
5000 10000 15000 20000 25000 30000Perdidas
0.1
0.2
0.3
0.4Probabilidad
En la fórmula de Vasicek,
la distribución de
pérdidas totales se
consigue agregando cada
distribución de pérdidas
10000 20000 30000 40000 50000 60000Perdida
0.1
0.2
0.3
0.4
Prob .condicionada
10000 20000 30000 40000 50000 60000Perdida
0.1
distribución de pérdidas
condicionada a un
estado de la economía,
por su probabilidad de
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.
2 4 6 8 10 12 14
0.05
0.10.150.2
0.250.3
0.35
Se ignora riesgo idiosincrático
Agenda
• El modelo de Vasicek
– Refrescando conceptos
– Principales restricciones
• El método RDF
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 10
• El método RDF
• ¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
• Migración a RDF
• Conclusiones
RDF - Risk Dynamics into the future
Refrescando conceptos
Transformación a Ω-
FDP de predicciones
completas
Definición de escenario
Modelo
Macroeconómico
VARMA
Modelos
PD,LGD,EAD
Forma MA
Parámetros y errores de las partes
lineales
Funciones no lineales
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 11
Nuevos Ω-FDP
condicionados a
escenario
Integral de Cul-d’olla
+ Medidas de riesgo
Distribución individual, no condicionada
Dist. individual condicionada a
escenario
Medidas de riesgo del escenario
Variables instanciadas
RDF - Risk Dynamics into the future
Refrescando conceptos
Transformación a Ω-
FDP de predicciones
completas
Definición de escenario
Modelo
Macroeconómico
VARMA
Modelos
PD,LGD,EAD
Forma MA
Parámetros y errores de las partes
lineales
Funciones no lineales• Los modelos de PD, LGD y EAD se estiman para cada subcartera. Los
errores residuales son los Drivers de Riesgo específicos. Pueden
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 12
Nuevos Ω-FDP
condicionados a
escenario
Integral de Cul-d’olla
+ Medidas de riesgo
Distribución individual, no condicionada
Dist. individual condicionada a
escenario
Medidas de riesgo del escenario
Variables instanciadas
( )( )( )( )t
tt
t
TILogHipotecasLGD
PIBTILogHipotecasPD
HipotecasEADHipotecasPerdidas
_
,_
__
×∆×
=
errores residuales son los Drivers de Riesgo específicos. Pueden
tratarse como riesgo idiosincrático.
• La modelización puede hacerse extensiva aquí a todas las clases de
riesgo, Liquidez, Negocio o Mercado. Se modelan en función de las
variables macro.
Ej.
RDF - Risk Dynamics into the future
Refrescando conceptos
Transformación a Ω-
FDP de predicciones
completas
Definición de escenario
Modelo
Macroeconómico
VARMA
Modelos
PD,LGD,EAD
Forma MA
Parámetros y errores de las partes
lineales
Funciones no lineales
Relacionar valores pasados y presentes del vector de variables
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 13
Nuevos Ω-FDP
condicionados a
escenario
Integral de Cul-d’olla
+ Medidas de riesgo
Distribución individual, no condicionada
Dist. individual condicionada a
escenario
Medidas de riesgo del escenario
Variables instanciadas
Relacionar valores pasados y presentes del vector de variables
macroeconómicas al igual que el vector de errores.
Las variables del modelo VARMA (Vector Autoregressive
Moving Average) son la principal fuente de variabilidad
estructural, son los Drivers de riesgo comunes.Ej.
( ) ( ) ( ) ,,,,
,
1
1
∆
∆Φ=
∆
−
−
tTI
tPIB
t
t
t
t
t
t
TILog
PIB
TILog
PIB
TILog
PIB
εε
RDF - Risk Dynamics into the future
Refrescando conceptos
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 14
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.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )[ ]Tr
ttttt
VVEVEVVP
TILogPIBTILogPIBV
⋅Ω=
∆∆= +++++
,;
...... 41144 ε
RDF - Risk Dynamics into the future
Refrescando conceptos
Generando la FDP marginal de la distribución conjunta condicionada al escenario
( )
( )
( )( )( )
( ) ( )( )
( )
∆Σ
−=∆
=∆
Ω=
−=∆
=∆
++
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
...,0,...,
,,...,0,
...0
%2.1...
%2.1[
...
%2.1...
21
44
1
1
1
4
4
4
1
1
4
4
tt
t
t
t
t
t
t
t
t
t
t
TILog
PIB
TILogE
PIBE
LogTILogEPIBE
TILog
PIB
%.Log[TILogPIB
Pε
ε
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 15
La distribución conjunta condicionada contiene la probabilidad de todos los
posibles resultados dado un escenario. ¡No se asume “Caeteris Paribus”!
RDF - Risk Dynamics into the future
Refrescando conceptos
Transformación a Ω-
FDP de predicciones
completas
Definición de escenario
Modelo
Macroeconómico
VARMA
Modelos
PD,LGD,EAD
Forma MA
Parámetros y errores de las partes
lineales
Funciones no lineales
Integrando FDP individuales y modelos de cartera.
Para ello, sumamos la probabilidad asociada a cada caso asociado a cada
nivel de pérdidas.
( ) [ ] ( )[ ]
ttttt TIPIBTIPIBV = +++++ ... 44144 ε
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 16
Nuevos Ω-FDP
condicionados a
escenario
Integral de Cul-d’olla
+ Medidas de riesgo
Distribución individual, no condicionada
Dist. individual condicionada a
escenario
Medidas de riesgo del escenario
Variables instanciadas( ) [ ] ( )[ ]V
ttttt
VElVPerdidasconVlPérdidasP Σ==∀Ω===+++++
,44144
Se puede resolver usando técnicas de Montecarlo. RDF ofrece una
solución analítica denominada integral de “Cul-d’olla”. Cuanto más
rápida es la respuesta, más útil es el sistema.
RDF - 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
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 17
• 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)
Distribución de Pérdidas
Ejercicios de estrés
RDF - Risk Dynamics into the future
RDF - Mini
• Como primer paso es necesario traducir los parámetros de Vasicek al modelo de
RDF- Mini:
PIB o 0.4xParo+0.5x PIB por ejemplo
( ) ( ) )(1/1 αβαβ +−+=+= xi exLogisticxPD Modelos
Micro RDF
• Equivalencia entre parámetros de RDF y Vasicek en los dos sentidos:
[ ] [ ]
( ) ( )( )ρβασβ
π
βα
σβπ
σβπρ
βρσ
πρρ
ασρ
ρπβ
−+=
+
+=+
=
−
−=
+
−=
−−=
13
13
1
3
131
11
13
222
2
222
222
xLogisticx
LogisticPD
xPDlogitx
PDlogit
xx
x
xx
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:
Agregando este valor condicionado a x en todas
las carteras se obtiene la función de pérdidas
totales esperadas (L) condicionado a x
( ) ( )iiiii xLogisticLGDEADxL αβ += Modelos Micro RDF
• 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”
Una cartera
( )
−
×=< xx
LGDEAD
llogitNORlL σα
β,;
1Pr
∑∈
=carterasi
i xLxL )()(
totales esperadas (L) condicionado a x
( ) ( )( )xxlLNORlL σ,;Pr 1−=< Múltiples carteras y/o componentes
modelados . Se invierte numéricamente
RDF - 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”
• 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
( ) ( ) ( )( ) ( )xPerEspLconLLDstConvolLLDstLlL iii
====Pr
(aunque una extensión del método permite tratar inversiones singulares) de manera que media y variancia se componen linealmente escalados por la Exposición
• 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. generales
( )( ) ( ) ( ) ( )
( )( ) ( ) [ ][ ] [ ] ( ) ( )( )( )∑ ∑
∑ ∑∑∑
∈ =
= =∈∈
−+
××=
=××===
Carteraiiiiiii
NC
jjiii
Nc
j
NC
jjiji
Carteraiiii
Carteraii
NcxPDxPDxLGDxLGDxPDEADHHINcxLLVar
EADEADLGDEADxPDxLxLxLLE
i
i i
1var
HHI Hirshman.-Herfindahl
2
2
1,
2
1 1,,i
RDF - Risk Dynamics into the future
RDF - Mini
que es la distribución de pérdidas
asociada a una escena x (puede ser de stress)
Que es la distribución de pérdidas
corregida por riesgo idiosincrático
( )( ) ( )( ) ( )( )( )xLLVarxLLElnorxLlL ,;Pr ==
( ) ( ) ( )( ) ( ) LdLLLVarLLElnorlLL∫ℜ∈
×==1
Pr,;Pr
Ejercicios de estrés
corregida por riesgo idiosincrático
Función de pérdidas con riesgo
sistémico
Función de pérdidas con riesgo sistémico
riesgo idiosincrático
prob condicionada
0
0,02
0,04
0,06
0,08
0,1
0,12
0,14
0,16
5 15 25 35 45 55 65 75 85 95 105 115 125 135
145 155 165
Pérdida
Pro
babi
lidad
péd. con riesgo idiosincrático
0
0,02
0,04
0,06
0,08
0,1
0,12
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
110
120
130
140
150
160
Pérdida
Pro
babi
lidad
Distribución de Pérdidas
RDF - 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.
prob condicionada
0
0,02
0,04
0,06
0,08
0,1
0,12
0,14
0,16
5 15 25 35 45 55 65 75 85 95 105
115
125
135
145
155
165
Pérdida
Pro
babi
lidad
péd. con riesgo idiosincrático
0
0,02
0,04
0,06
0,08
0,1
0,12
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
110
120
130
140
150
160
Pérdida
Pro
bab
ilid
ad
Función de pérdidas con riesgo sistémico Función de pérdidas con riesgo sistémico y riesgo idiosincrático
Agenda
• El modelo de Vasicek
• El método RDF
• ¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
– Efecto multifactorial, identificable y estructurado
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 23
– Efecto multifactorial, identificable y estructurado
– Carteras no granulares
– Definición libre de escenas económicas
• Migración a RDF
• Conclusiones
¿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…:
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 24
• 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
¿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
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 25
– 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
¿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)
0.3
0.35Aleatoriedad residual -idiosincrática 0.3
0.35 Distribución consolidada
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 26
Distribución de pérdidasesperadas
2 4 6 8 10 12 14
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25idiosincrática
Distribución de pérdidas
2 4 6 8 10 12 14
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3 consolidada
Podemos
configurar la
escena futuraTasas Variación Anual 2007-T4 2008-T1 2008-T2 2008-T3 2008-T4 2009-T1 2009-T2 2009-T3EUR12 (N) 4,79% 4,59% 5,36% 5,38% 3,45% 2,14%RENTA 2,12% -0,46% -2,57% -3,65% -3,02% -3,03%PVIV 4,77% 3,81% 2,01% 0,36%IPC 4,22% 4,50% 5,01% 4,54% 1,43% -0,24%FBCF 4,45% 2,75% -0,18% -3,23%CONSHOG 2,88% 2,09% 1,06% 0,08%
OCUP (Trim) 0,36% 0,07% -0,68% -0,55% -1,96%CONSUMO 3,26% 2,47% 2,02% 1,54%
Tasas Variación Anual 2007-T4 2008-T1 2008-T2 2008-T3 2008-T4 2009-T1 2009-T2 2009-T3EUR12 (N) 4,79% 4,59% 5,36% 5,38% 3,45% 2,14% 1,93% 1,97%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%
¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
Definición de escenarios (simulador RDF)
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 27
CONSUMO 3,26% 2,47% 2,02% 1,54%IPI -0,68% -3,35% -8,20% -12,34% -15,14%RMORASISTEMA (N) 0,92% 1,20% 1,70% 2,63% 3,18%
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%RMORASISTEMA (N) 0,92% 1,20% 1,70% 2,63% 3,18% 5,19% 6,51% 3,47%
Escena
condicionada
RDF dispone de un modelo macroeconómico que permite
la definición de escenarios de estrés sobre las carteras
Selección de
Carteras
Seleccionar Carteras 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## Consumo 0,10 15,00% 0,000 50 45 41 36
desv. St.
logitPD LGDEAD en millones (€)
Se puede fijar
las LGD y las
exposiciones
¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
Selección de carteras (simulador RDF)
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 28
2005-T3 2005-T4 2006-T1 2006-T2 2006-T3 2006-T4 2007-T1Promotores 2,09% 2,53% 2,29% 6,00%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%
ESCENA PD
Se pueden fijar valores de PD a
futuro o RDF los calcula
automáticamente según la
escena
exposiciones
por cartera y
trimestre
RDF permite computar la diversificación de las carteras,
al contrario que Vasicek
Agenda
• El modelo de Vasicek
• El método RDF
• ¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 29
• ¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
• Migración a RDF. ¿Cómo empezar en RDF?
– RDF-Mini Unifactorial
– RDF-Mini Bifactorial Pluricartera
– RDF (multifactorial)
• Conclusiones
Migración a RDF. ¿Cómo empezar en RDF?
Segmentación regulatoria
Identificación del factor
Traducción de Vasicek a RDF
Granularidad de carteras
Cálculo de la
RDF-Mini: Modelo unifactorial
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 30
Usa el cálculo de correlaciones internos y/o regulatorios
Identificación del factor común.
Adaptación parámetros modelos micro
Cálculo de la Distribución consolidada
El esquema aprovecha los cálculo de capital que la entidad haya realizado hasta la fecha
Migración a RDF. ¿Cómo empezar en RDF?
RDF-Mini: 2 factores macro
Iniciarse en los modelos
RDF Completo
Incorporar de forma más
Modelo multifactorial
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 31
avanzados de cálculo de capital
Incorporar de forma más precisa el efecto de diversificación
Se puede continuar en RDF Mini o pasar a RDF Comple to dependiendo las mejoras de gestión que se quieran a lcanzar
Agenda
• El modelo de Vasicek
• El método RDF
• ¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 32
• ¿Qué aporta RDF respecto a otros métodos?
• Migración a RDF
• Conclusiones
Conclusiones
• 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.
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 33
• 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.
RDF - Risk Dynamics into the future
Publicación del método
• Se están publicando artículos que incluyen análisis académicos y desarrollos
• La documentación tiene licencia de tipo GNU Free Documentation
Amplia transparencia a cambio de la declaración de la autoría
El Impacto de Basilea III en el negocio financiero – 3 de noviembre de 2011, Montevideo (Uruguay) 34
• La documentación tiene licencia de tipo GNU Free DocumentationLicense 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
AIS
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