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Administración de Riesgos Financieros Segundo Cuatrimestre 2023 ¿Qué es un riesgo financiero? 2  ¿Qué es un riesgo financiero? ¿Es lo msimo que incertidumbre? 3 Mercado eficientes 4 Mercados eficientes 5 Mercados eficientes 6 Modelo de 3-F 7...

Administración de Riesgos Financieros Segundo Cuatrimestre 2023 ¿Qué es un riesgo financiero? 2  ¿Qué es un riesgo financiero? ¿Es lo msimo que incertidumbre? 3 Mercado eficientes 4 Mercados eficientes 5 Mercados eficientes 6 Modelo de 3-F 7 Sesgos Los sesgos de comportamientos generan perdidas financieras y volatilidad en las inversiones Un gestor de cartera debería conocer los sesgos de comportamientos porque forman parte del riesgo Algunos sesgos se pueden “eliminar” como por ejemplo errores cognitivos dado que surgen de mal entendimiento , forma incorrecta de pensar o analizar una situación, falta de experiencia o problemas de memoria. Por ejemplo: sesgo de confirmación , sesgo de representatividad , auto atribución (yo cause esto) Otros son mas complicados de “eliminar” porque están relacionados a nivel de intuición, sentimientos o emociones. Loss aversión (mas dolor a la perdida que a la ganancia) 8 Perfil de riesgo Apetito al riesgo Tolerancia al riesgo Nivel de riesgo dispuesto a Capacidad para aceptar asumir para lograr objetivos posibles pérdidas Qué tan dispuesta está la Hasta qué punto puedo empresa en aceptar resistir fluctuaciones y potenciales pérdidas para soportar pérdidas lograr mayores rendimientos Debe estar alineado con los Debe estar alineado con los objetivos y capacidad de objetivos y la capacidad de recuperación de una la entidad para gestionar y empresa absorber riesgos 9 ¿Qué es la administración de riesgos? Es un proceso integral con el objetivo de identificar, evaluar y gestionar riesgos que afectan a una entidad. Minimizar pérdidas y maximizar ganancias Contínuo y dinámico: los riesgos cambian debido a factores internos y externos No se trata de reducir el riesgo a su mínima expresión, sino de encontrar el balance óptimo entre riesgo y retorno para el perfil de riesgo de la compañía que va a estar determinado por su capacidad y habilidad para asumir dichos riesgos 10 Riesgo vs Retorno: optimización Retorno absoluto Retornos ajustados por riesgo 11 Los beneficios de la administración de riesgos 1. La administración de riesgos debe estar a cargo del senior management, no de los accionistas Es necesario que el senior management conozca: Datos históricos de riesgos, retornos, volatilidades y correlaciones Exposiciones actuales y concentraciones en el negocio Planes de inversiones futuras que pudieran afectar el perfil de riesgo de la entidad 12 Los beneficios de la administración de riesgos 2. La administración de riesgos puede reducir la volatilidad de las ganancias Una efectiva administración de riesgos puede reducir la sensibilidad de las ganancias ante cambios en variables exógenas. 3. La administración de riesgos puede maximizar el valor de las acciones ✓ Establecer objetivos de retornos sobre inversión y precios de productos de forma tal que reflejen los riesgos ✓ Invertir el capital en proyectos que optimicen el retorno ajustado por riesgo ✓ Desarrollar un equipo de personas y de tecnología que permitan administrar el riesgo de manera efectiva para protegerse de daños financieros y reputacionales ✓ Incluir el riesgo explícitamente en análisis de M&A 13 Los beneficios de la administración de riesgos 4. La administración de riesgos promueve seguridad laboral y financiera ✓ Alinea los intereses del senior management con los accionistas ✓ Protección luego de problemas en la crisis financiera del 2008 y casos de graves problemas debido a una mala administración de riesgos 14 Objetivo de la administración de riesgos Optimizar la relación riesgo/retorno (retornos relativos ajustados por riesgo) También decimos que la adm. De riesgos optimiza la curva de riesgo o que las estrategias de la adm. De riesgos mejoran el desempeño esperado y minimizan la distribución de potenciales pérdidas 15 Tipos de riesgos financieros Riesgo estratégico: M&A, estrategias de crecimiento, innovaciones de producto Riesgo de negocio: incertidumbre en el éxito del negocio Riesgo de mercado: movimiento negativo en precios y tasas de interés Riesgo de crédito: cliente o contraparte falla en cumplir con sus obligaciones Riesgo de liquidez: falta de disponibilidad de efectivo para cumplir a tiempo con sus obligaciones Riesgo operacional: personas, procesos o sistemas fallen o un evento externo Riesgo regulatorio: violación de leyes o cambios en las regulaciones que afecten a la empresa Riesgo reputacional: percepción negativa por parte de clientes, empleados, inversores u opinión pública 16 Riesgo reputacional Hace referencia a las pérdidas financieras que una empresa puede sufrir como resultado de acciones, eventos o percepciones negativas Causas: 1. Conductas inapropiadas o ilegales: prácticas comerciales deshonestas, fraudes, incumplimientos regulatorios 2. Productos o servicios de baja calidad o inseguros 3. Impacto de información en redes sociales 4. Mala gestión de problemas con los clientes o usuarios de servicio 5. Escándalos corporativos, problemas de seguridad, accidentes 17 Riesgo reputacional ¿Cómo se puede gestionar? 1. Establecer una cultura corporativa basada en la ética y la transparencia 2. Armar planes de contingencia y comunicación en casos de crisis 3. Fortalecer la relación con clientes, empleados y otros stakeholders clave 4. Implementar políticas de gestión de riesgos y cumplimiento normativo 5. Tener feedback retroalimentativo con stakeholders 18 Definiciones de conceptos importantes 1. Exposición La exposición es el máximo daño que una compañía puede sufrir ante un evento 2. Volatilidad La volatilidad es la variabilidad en los posibles resultados 3. Probabilidad La probabilidad es la medida numérica de la factibilidad de ocurrencia de un evento 4. Severidad La severidad es el máximo daño que una compañía probabilísticamente puede sufrir ante un evento 19 Definiciones de conceptos importantes 5. Horizonte temporal El horizonte temporal es la duración a la que se encuentra expuesta una compañía a un riesgo determinado 6. Correlación La correlación es la medida numérica que indica la interrelación entre dos eventos 7. Capital Es el dinero (o activos) que una compañía “separa” para cubrir potenciales pérdidas 20 Estrategias de mitigación de riesgos Evitar: eliminar la situación que genera el Transferir: trasladar el Riesgo a otra entidad. riesgo. Muy dificil Ej: derivados financieros Compartir: alianzas Reducir: medidas que estratégicas o acuerdos disminuyen probabilidad de cooperación. LBO o de ocurrencia. Hedge deuda Asumir: aceptar cierto nivel de Riesgo y estar preparado para que ocurra. Perfil de riesgo 21 Proceso de gestion de riesgos Identificación Medicion Control Monitoreo 22 Identificación Objetivos: 1) Promover proactivamente la identificación de los principales riesgos de la compañía 2) Entender las consecuencias de los riesgos relevantes 3) Comunicar los riesgos a toda la organización 23 Medición Objetivos: 1) Cuantificar los diferentes riesgos a los que está expuesta la compañía 2) Generar reportes de medición ¿Qué debería incluir un reporte de riesgos? I. Pérdidas II. Incidentes III. Evaluación de riesgos IV. Principales indicadores de riesgo 24 Control Objetivos: 1) Favorecer el crecimiento de la compañía 25 Control Objetivos: 2) Mejorar la rentabilidad: La administración de riesgos puede mejorar la rentabilidad al influenciar las decisiones de pricing 3) Controlar los riesgos de pérdida Hacer negocios es tomar riesgos. EL objetivo de la administración de riesgos no es eliminarlos sino controlarlos dentro de un nivel acceptable 26 Reporte de riesgos Resumen ejecutivo: Medidas de mitigación: destacar los riesgos más acciones y estrategias importantes que fueron específicas para cada riesgo identificados y las acciones y quienes serán los de mitigación responsables de llevarlas a Descripción de los riesgos: cabo detallar cada riesgo identificado. Incluye área o Monitoreo y seguimiento: procesos afectados e indicadores clave de impacto potencial desempeño, fecha de Evaluación de riesgos: revisión, responsables cuantitativa y cualitativa de Conclusiones y cada riesgo. Probabilidad recomendaciones para de ocurrencia, severidad. Puede incluir una matriz de mejorar la gestión de los riesgos riesgo 27 Enterprise Risk Management (ERM) Enterprise Risk Management es una forma centralizada de administración de riesgos Integra la gestión de riesgos en todos los niveles y funciones de la organización en lugar de abordar los riesgos en forma aislada Establece políticas y estándares para toda la compañía Proveer a la alta gerencia y al directorio de un monitoreo integral de riesgos. ¿Por qué ERM? Los riesgos son dinámicos e interdependientes. Una administración de riesgos separada (“Silo”) no puede captar dicha interrelación y puede llevar a una sub o sobre cobertura de riesgos no compatible con el óptimo eficiente. 28 Enterprise Risk Management (ERM) 1. Estrategia y objetivos: alineación entre la estrategia de la empresa y la gestión de riesgos 2. Identificar: tener en cuenta factores endógenos y exógenos 3. Evaluar: modelos cuantitativos y cualitativos 4. Medición y monitoreo: indicadores clave de rendimiento (KPIs), tableros de control 5. Respuestas a los riesgo: controles internos, mitigación. Alineadas con tolerancia al riesgo y objetivos 6. Comunicación y reporte de riesgos: debe ser efectiva y alcanzar a todas las partes interesadas. Incluye todos los riesgos identificados y las medidas de mitigación 29 Beneficios del ERM Efectividad Integración organización Reporte de Desempeño riesgos del negocio 31 Componentes del ERM Gobernanza corporativa El directorio y la gerencia de la compañía son los encargados de establecer los procesos de control para medir y administrar el riesgo de la compañía como una unidad. Responsabilidades: 1. Definir el perfil de riesgo de la compañía y su cultura (“set the tone”) 2. Establecer el rol del Chief Risk Officer (CRO) y la estructura organizacional 3. Implementar un enfoque integrado (ERM) de medición de riesgos y auditarlos 4. Promover entrenamiento y desarrollo dentro de la compañía 32 Componentes del ERM Gobernanza corporativa - Chief Risk Officer (CRO) El CRO es el responsable principal de la gestión de riesgos de una compañía y trabaja con las diferentes áreas para llevarlo a cabo Desarrollar la estrategia de gestión de riesgos de la organización Supervisar la identificación y evaluación de riesgos Desarrollar e implementar las medidas de mitigación de riesgos Monitorear y dar seguimiento a los riesgos Comunicar y elaborar los reportes de riesgos: habla con accionistas y alta generencia Fomentar la cultura de gestión de riesgos 33 Componentes del ERM Administración de unidades de negocio El momento más importante en el análisis y pricing del riesgo es durante el inicio del proyecto. La administración del riesgo por unidad de negocio debe establecer una alineación entre los objetivos de retorno y las políticas de riesgo de la compañía. Administración de portafolio Al igual que en la administración activa de carteras, el riesgo global de una compañía no debiera ser la suma de los riesgos individuales, sino la consecuencia de una política proactiva y de un análisis consolidado de todas las unidades de negocios. Establecer targets para el portfolio y límites a los riesgos 34 Componentes del ERM Transferencia de riesgos La gerencia de la compañía debe decidir qué riesgos tomar y cuáles transferir fuera de la organización. Ejemplos: aseguradoras, derivados. Análisis, medición y reporte de riesgos Los reportes de riesgo, basados en un análisis y medición profundo de sus causas y mitigantes son una herramienta fundamental para la toma de decisiones que puede llevar a una maximización en el valor de la compañía. 35 Componentes del ERM Recursos tecnológicos Uno de los desafíos más importantes en esta era de la información es la consolidación de grandes bases de datos desde el back office hasta el front office, manteniendo su calidad. Comunicación con los principales stakeholders La efectiva administración de riesgos no es sólo una tarea interna de la compañía, sino también de difusión. La gerencia debe tener una comunicación fluida con sus principales stakeholders (accionistas, acreedores, proveedores, empleados, etc.) de forma de asegurarse plena transparencia ante el mercado. Ejemplo: Presentación de resultados 36 Componentes del ERM 37 ¿Cómo se gestiona el Riesgo? Perspectiva estadística Perspectiva metodológica Construcción de Metodología: modelos: tienen que ser previamente estudiada capaces de medir que reúne los principales impacto de variables indicadores para la endógenas y exógenas medición del riesgo Riesgo y probabilidad: Comparabilidad: entre interrelacionados organizaciones porque entonces se incluyen utiliza métricas estándar herramientas y objetivas estadísticas como por Cuantificación del riesgo ejemplo el VaR o más estandarizada modelos de Regreción Prevalece el criterio Prevalece el criterio experto estadístico 38 Factores de riesgos Factores de riesgos financieros: Precios de acciones y bonos Movimientos del tipo de cambio Tasa de interés Precio de commodities Estos factores de riesgo luego se traducen en ganancias o pérdidas del portafolio que pueden ser descriptos mediante una distribución de probabilidad 39 Funciones de distribución y de densidad Función de densidad o de frecuencia f(x): probabilidad de que el valor x de una V.A. se realice V.A. Discreta V.A. Continua 40 Funciones de distribución y de densidad 41 Variables aleatorias ¿Qué es una variable aleatoria (V.A.)? Es una función que asigna un valor numérico al resultado de un evento aleatorio ¿Cómo caracterizamos una V.A.? Función de distribución 42 Promedio y varianza Valor esperado de una V.A. Se podría pensar al valor esperado como el promedio ponderado de todos los posibles resultados de la variable en cuestión en base a la probabilidad de ocurrencia de los mismos. Varianza de una V.A. Medida de dispersión que pretende capturar cómo los mismos datos de una variable están distribuidos en torno a un valor central. 43 Operaciones con variables aleatorias Transformación lineal Suma de V.A. Producto de V.A. 44 Normalidad 45 Normalidad 46 Asimetría de una función de probabilidad Ejemplos? 47 Asimetría de una función de probabilidad 48 Curtosis 49 Retornos – Introducción La administración de riesgos se va a ocupar de analizar las distribuciones de los factores de riesgo Los risk managers consideran la forma de la distribución así como la potencial variación que pueda haber a lo largo del tiempo Observan las variaciones de los factores de riesgo por estar débilmente correlacionadas con el tiempo Si un risk manager tiene que asesorar a un inversor sobre las posibles ganancias y pérdidas que puede sufrir su portafolio, va a observar una serie dada de precios pasados para buscar inferir un precio futuro 50 Retornos discretos Al cambio relativo de los precios vamos a denominarlo Retorno y se calcula con la siguiente fórmula: Si incluimos el valor presente de los dividendos por acción durante el día t vamos a obtener: Como la mayoría de los días no hay dividendos, por simplicidad decidimos omitirlos. Además, muchas veces podemos obtener directamente la serie de precios ajustados que ya considera el efecto del pago de dividendos. 51 Retornos continuos 52 Retornos continuos Ejemplo: si la tasa que tengo es anual pero necesito computar una trimestral ¿Como son los retornos acumulados? 53 Retornos continuos Los retornos simples son usados con fines contables y suelen ser los que tienen en mente los inversores Los retornos logarítmicos tienen la ventaja de ser matemáticamente más cómodos de operar. Se usan en muchos modelos de derivados como por ejemplo el de Black-Scholes Los retornos logarítmicos tienen la ventaja de que pueden agregarse fácilmente porque el logaritmo de un producto es la suma de los logaritmos de los términos individuales: 54 Esperanza y Varianza de los Retornos Si definimos T como un número de intervalos en el tiempo, entonces el retorno esperado en un periodo de tiempo y su volatilidad son: Concepto importante Cuando los sucesivos retornos no están correlacionados, la volatilidad aumenta en un horizonte temporal siguiente la raíz cuadrada del tiempo. 55 Esperanza y Varianza de los Retornos (VA IID) Esperanza: Varianza: Supuestos a considerar: Los retornos son independientes Los retornos están idénticamente distribuidos Los retornos tienen la misma distribución 56 Esperanza y Varianza de los Retornos (VA ID) 57 Esperanza y Varianza de los Retornos (VA ID) 58 Medidas de riesgo aplicadas a finanzas - CV 59 Medidas de riesgo aplicadas a finanzas - Sharpe 60 Medidas de riesgo aplicadas a finanzas 61 Medidas de riesgo aplicadas a finanzas 62 Retorno de un Portafolio propio 63 Procesos de Markov 64 Procesos de Markov 65 Procesos de Markov Random Walk - Es un proceso estocástico donde la variable aleatoria toma valores que no pueden ser explicados por su pasado. - Busca explicar imposibilidad de estimar los precios del mercado. Hipótesis del Random Walk - Los retornos poseen idéntica distribución y los mismos son independientes. - Para probar dicha teoría se puede estudiar la media de los retornos y la correlación de las distribuciones. - Existen tests que permiten probar estas características: Test Variance Ratio, Test Size, Test Power. Teoría de los Mercados Eficientes: En mercados eficientes, los precios financieros deben mostrar un patrón de random walk que es un proceso estocástico particular independiente de su historia pasada. 66 Procesos de Markov Procesos de Markov: Una cadena de Markov es una serie de eventos, en la cual la probabilidad de que ocurra un evento depende del evento inmediato anterior.. Esta dependencia del evento anterior distingue a las cadenas de Markov de las series de eventos independientes, como tirar una moneda al aire o un dado. A su vez, dicho proceso no puede ser explicado por su historia pasada. Los procesos de Markov se construyen con distintos aportes: Proceso de Wiener, Proceso de Wiener Generalizado y Teorema de Ito. Se construyen matrices de transición donde la idea es estudiar la probabilidad de que cierta variable pase de un estado actual a otro estado posible. 67 Procesos de Markov 68 Concepto y Características Volatilidad La volatilidad es una de las medidas más utilizadas para estudiar el comportamiento de las variables. Funciona como punto de partida para el estudio de ciertos parámetros. La variable puede sufrir ciertas transformaciones para poder estudiar dicho parámetro. Las carteras complicadas requieren modelar toda la superficie de volatilidad para todos los factores de riesgo subyacentes, lo cual es una tarea compleja. 69 Concepto y Características Colas Pesadas Se dice que una variable aleatoria tiene colas gruesas si presenta resultados más extremos que una variable aleatoria distribuida normalmente con la misma media y varianza. Una variable con distribución normal estándar tiene una asimetría y una curtosis iguales a 0 y 3, respectivamente. La asimetría es una medida de la asimetría de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria y la curtosis mide el grado de punta de una distribución en relación con las colas. Pruebas muy conocidas en para testear si estos momentos son significativamente distintos de los de una normal son la prueba de Jarque – Bera (JB) y la de de Kolmogorov-Smirnov (KS), la cual se basa en la estimación de la distancia mínima comparando una muestra con una distribución de probabilidad de referencia. 70 Colas Pesadas: Ejemplo A modo de ejemplo podemos comparar dos distribuciones para analizar sus estructuras. Por ejemplo la t de Student tiene colas gruesas, donde los grados de libertad indican qué tan gruesas son realmente las colas. Quizás el método gráfico más utilizado para analizar las colas de las distribuciones es el gráfico QQ (Cuantiles Cuantiles). 71  Distribución log-normal Propiedades: Es generada por la función 𝑒 𝑥 , 𝑑𝑜𝑛𝑑𝑒 𝑥~𝑁 Tiene asimetría hacia la derecha No puede tomar valores menores a 0 por lo que es muy usada para modelar precios de activos 72  Distribución t-student Propiedades: Es caracterizada por el parámetro k que indica los grados de libertad: n-1 Es simétrica Tiene colas “más pesadas” que las de la distribución normal Muy utilizada en test de hipótesis e intervalos de confianza 73  Distribución binomial Propiedades: V.A. discretas. Es el resultado de n experimentos de Bernoulli donde cada variable tiene E=p y V=p*(1-p) Muy utilizada en backtesting E(X)=n*p ; V(X)=p*(1-p)*n La distribución representa el número total de éxitos en n experimentos 74  Distribución Poisson Propiedades: V.A. discretas Típicamente usada para describir el número de eventos que ocurren en un determinado periodo de tiempo E(X)=V(X)=λ Se utiliza, por ejemplo, para representar el número de ocurrencias de pérdidas por riesgo operacional en un año 75 Fórmulas importantes 76 Introducción 77 Introducción 78 Introducción 79 Introducción 80 Definición VaR (Valor a Riesgo o Value at Risk) es una medida de riesgo que nos permite conocer el grado de pérdida probable de un activo, cartera o del mercado. Como se busca conocer el grado de pérdida, muchas veces puede encontrarse en términos negativos (depende del tipo de análisis). P(X Dl 🡪 ▲PVl Dl 🡪 ▲PVh >▼PVl PVM > PVA PVM < PVA 11 6 Estructura temporal de tasas de interés Cambios en la curvatura, pendiente o forma de la curva de tasas de interés exponen a nuestro portafolio a riesgo estructural aún cuando las duration están matcheadas Suponemos que tenemos dos activos (h y l) para cubrir el pasivo (M) PVM sube PVM Cae PVA Cae PVA Sube o ▼ PVl +▼PVh o ▲PVh + ▲ PVl PVM > PVA PVM < PVA 11 7 Diferencias entre Cash-Flow y Duration Matching 11 8 Contingent Inmunization Es una estrategia que requiere que se arranque con un surplus (PVA>PVL) Se monitorea el surplus: Gestión activa de la cartera mientras el surplus sea positivo Se aplica una estrategia de inmunización cuando el surplus cae a cierto nivel Si la estrategia funciona, el surplus va a crecer y el retorno va a ser mayor. Si la estrategia no funciona, el surplus se pierde pero los pasivos van a estar cubiertos por el portafolio inmunizado. 11 9 Simulación de Monte Carlo El avance y la simplificación de la tecnología y los métodos de cálculo ha hecho posible el desarrollo de sistemas de medición de riesgo y probabilidad a través de la prueba y el error. La construcción del VAR a través del método de simulación permite crear miles de decenas de escenarios para evaluar el comportamiento de un portafolio de acuerdo a parámetros preestablecidos. A modo de simplificación y comparabilidad asumiremos una distribución normal de los retornos del portafolio y usaremos los parámetros obtenidos en el cálculo paramétrico 12 0 Simulación de Monte Carlo Partimos de la misma serie de rendimientos diarios (precios desde 4/1/2021 hasta 30/12/2021) para los activos que componen nuestro portafolio, SPY y DBC. Paso 1 Creamos una función de distribución normal de los rendimientos de cada activo en Excel con los parámetros calculados previamente. Para esto usamos la función NORM.INV() Rendimiento Activo i = NORM.INV( RAND() ; Retorno Estimado ; Desvío Estándar) Paso 2 Construimos la distribución del rendimiento del portafolio ponderando por el peso de cada activo Paso 3 Crear 1.000 simulaciones de rendimiento de portafolio a través de un Data Table 12 1 Simulación de Monte Carlo Paso 4 Al igual que el VAR histórico, se extrae el rendimiento de la cartera que se encuentra en el intervalo de confianza adecuado a lo largo de la distribución. Utilizando la función "=percentil.exc(x;y)" de Excel, calculamos los siguientes VaR de simulación histórica para nuestra cartera de muestra: 12 2 Simulación de Monte Carlo: ventajas y desventajas Ventajas: La flexibilidad del método Monte Carlo para manejar distribuciones más complejas es su principal atractivo. No necesariamente utiliza datos históricos, puede utilizarlos como benchmark para luego ajustarlo de acuerdo a las expectativas Puede usarse para todos los portafolios inclusive portafolios que incluyen opciones. Desventajas: En un momento, calcular el VaR mediante el método de simulación de Monte Carlo era lento, pero con la velocidad de las computadoras actuales, es relativamente fácil y rápido simular procesos extremadamente complejos para carteras con miles de exposiciones. 12 3 Comparación de resultados 12 4 Ventajas del modelo VaR Concepto simple: permite que tomadores de decisiones sin experiencia técnica comprendan las probabilidades de posibles pérdidas que podrían poner en peligro a la organización Fácil comunicación: VaR captura una cantidad considerable de información en un solo número Base para la comparación de riesgos: El VaR puede ser útil para comparar riesgos entre clases de activos, carteras y unidades de negociación. 12 5 Ventajas del modelo VaR Facilita las decisiones de asignación de capital: La capacidad de comparar el VaR entre unidades de negociación o posiciones de cartera proporciona a la administración un punto de referencia que puede utilizarse en las decisiones de asignación de capital. Se puede usar para evaluar desempeño de una cartera: La medición del desempeño ajustada al riesgo requiere que el rendimiento o las ganancias se ajusten al nivel de riesgo asumido. El VaR puede servir como base para el ajuste del riesgo. Sin este ajuste, las unidades más rentables podrían percibirse como más exitosas pero, cuando se ajustan por VaR, una unidad menos rentable que presente menos riesgo de pérdida puede considerarse más deseable. 12 6 Ventajas del modelo VaR Fácil verificación: El VaR se puede verificar fácilmente, un proceso conocido como backtesting. Por ejemplo, si el VaR diario es de $ 5 millones al 5%, esperaríamos que en el 5% de los días de negociación se incurriera en una pérdida de al menos $ 5 millones. Para determinar si una estimación de VaR es confiable, se puede determinar durante un período histórico si se incurrió en pérdidas de al menos $ 5 millones en el 5% de los días de negociación, sujeto a una variación estadística razonable. Ampliamente aceptado por los reguladores: En los Estados Unidos, la SEC requiere que el riesgo de las posiciones en derivados se revele ya sea en forma de tabla resumen, mediante análisis de sensibilidad o por VaR. Por tanto, los VaR se encuentran con frecuencia en los informes anuales de las empresas financieras. Los reguladores bancarios globales también alientan a los bancos a utilizar el VaR. 12 7 Limitaciones del modelo VaR Subjetividad. A pesar de la aparente objetividad científica en la que se basa, el VaR es depende fuertemente de los inputs asumidos. Subestimar la frecuencia de eventos extremos: cuando de usa una distribución normal (común en el método paramétrico) se subestima la probabilidad de eventos extremos que ocurren en la cola izquierda de la distribución. No tener en cuenta la liquidez: Si algunos activos de una cartera son relativamente ilíquidos, el VaR podría estar subestimado, incluso en condiciones normales de mercado. Además, las restricciones de liquidez se asocian frecuentemente con eventos de cola y caídas importantes del mercado, lo que agrava el riesgo. 12 8 Limitaciones del modelo VaR Sensibilidad al riesgo de correlación. El riesgo de correlación es el riesgo de que durante tiempos de tensión extrema del mercado, las correlaciones entre todos los activos tiendan a aumentar significativamente. Por lo tanto, los mercados que ofrecen un grado razonable de diversificación en condiciones normales tienden a declinar juntos en condiciones de mercado estresadas, por lo que ya no brindan diversificación. Vulnerabilidad a los regímenes de tendencia o volatilidad. Durante períodos de baja volatilidad, el VaR aparecerá bastante bajo, subestimando las pérdidas que podrían ocurrir cuando el entorno regrese a un nivel normal de volatilidad. Mala interpretación del significado de VaR: El VaR no es el peor de los casos. Las pérdidas pueden superar y superarán el VaR. 12 9 Limitaciones del modelo VaR Simplificación excesiva: Aunque notamos que el VaR es un concepto que se comunica fácilmente, también puede simplificar demasiado el panorama. Y aunque el VaR consolida una cantidad considerable de información en un solo número, ese número debe interpretarse con precaución, teniendo en cuenta las otras limitaciones y respaldado por medidas de riesgo adicionales. Ignorar los eventos de la cola derecha. El VaR se centra tanto en la cola izquierda (las pérdidas) que la cola derecha (ganancias potenciales) a menudo se ignoran. Al examinar ambas colas de la distribución, el usuario puede obtener una mejor apreciación de la compensación general entre riesgo y recompensa, que a menudo se pasa por alto al concentrarse solo en el VaR 13 0 Conditional VaR - cVaR Es la perdida esperada por una cartera en un horizonte temporal determinado una vez superado el VaR. Surge de hacer el promedio de la perdida en la cola de la distribución. También llamado expected tail loss o expected shortfall. 13 1 Incremental VaR - iVaR Indica en qué medida cambiará el VaR de la cartera si el tamaño de una posición cambia en relación con las posiciones restantes. Incremental Var = (VaR actual del portafolio) – (VaR del portafolio luego del cambio) 13 2 Marginal VaR - mVaR Es conceptualmente similar al incremental VaR porque refleja el efecto de un cambio anticipado en la cartera, pero utiliza fórmulas derivadas del cálculo para reflejar el efecto de un cambio muy pequeño en la posición. Algunos analistas interpretan mVaR como un cambio en el VaR por un cambio de $ 1 o 1% en la posición, aunque eso no es estrictamente correcto, esta interpretación es una aproximación razonable del concepto detrás del mVaR, que es reflejar el impacto de un pequeño cambio. 13 3  Los Bonos y la Estructura de Capital de la Firma Teniendo en cuenta solamente a los proveedores de capital financiero de una firma, recordemos que la estructura de capital tiene las siguientes capas, ordenadas por orden descendente de seniority: 1. Deuda Senior Secured 2. Deuda Senior Unsecured 3. Deuda Subordinada 4. Acciones Preferidas 5. Acciones Ordinarias Los bonos pertenecen a las primeras 3. ✓ En la gran mayoría de los casos, los bonos están ubicados en el nivel 2 de este ranking (deuda Senior Unsecured). ✓ Los bancos emiten con mayor frecuencia bonos ubicados en la categoría 3 – subordinados. (Pero la estructura de capital de los bancos es más compleja que la de las firmas no financieras.) 1 3  Terminología Básica Valor Nominal (Face Value, Nominal Value, Par Value) ✓ Es el valor del capital inicial representado por cada unidad de bonos. ✓ Habitualmente, los bonos tienen Valor Nominal de 100 o 1000. ✓ El emisor devuelve el Valor Nominal en la(s) fecha(s) estipulada(s). Amortizaciones: pagos de capital pautados en la documentación. ✓ Existen distintas formas de devolución del capital (bullet bond, amortizing bond) Cupones: pagos periódicos de interés sobre el capital adeudado. ✓ El término “cupón de interés” es un resabio de la época en que los bonos eran láminas físicas. ✓ Existen distintas frecuencias para el pago de intereses (zero coupon bond, pagos de intereses periódicos - trimestral, semestral, etc.-) 13  Terminología Básica Valor Residual: representa el saldo pendiente de deuda (capital del bono no amortizado a una fecha dada). Dicho monto se reduce en cada período de amortización. ✓ Sobre este valor se calculan los cupones de interés. Intereses corridos: monto de intereses devengados desde la fecha de último pago de cupón de interés hasta una fecha dada. ✓ Para su cálculo, se utilizan distintas convenciones. Valor Técnico: Surge de adicionar al valor residual del bono sus intereses corridos. ✓ Equivaldría al precio que debería pagar el emisor por rescatar los títulos antes del vencimiento 15 6 7 El riesgo de Default Es el riesgo de que el emisor de un bono (o, más generalmente, un deudor) incumpla las condiciones pactadas en el contrato. El “evento de default” más básico es falta de pago. Hay otros: ✓ Incumplir requisitos de proporcionar información (por ej., contable). ✓ Solicitar el concurso de acreedores, o entrar en quiebra. ✓ Incumplir “covenants”. ✓ Cross Default: Entrar en default (de cualquier tipo) en otra deuda. Los componentes básicos del Riesgo Crediticio son dos: ✓ Pérdida que sufre el Inversor en un evento de Default. ✓ Probabilidad de que se produzca un Default. 6 8 Probabilidad de Default Es la probabilidad de que el emisor entre en default en un cierto período de tiempo. Es creciente en el tiempo: ✓ La probabilidad de que un emisor entre en default de aquí a 5 años es mayo a que entre en default de aquí a 6 meses. Necesitamos formarnos un view al respecto. Los ratings crediticios son una estimación de esto.  Pérdida dado un Default: El “Recovery” “Recovery”: Monto que obtiene el inversor en caso de default. ✓ Instintivamente uno piensa que Recovery es 25%/35% del valor nominal, o sea que la pérdida dado default es un 65% a 75% del valor nominal. ✓ Pero el monto del Recovery depende de las circunstancias de cada caso. Algunos escenarios posibles de recupero para el inversor: 1. El inversor vende su bono en default a un tercero. 2. Se reestructura la deuda a través de una negociación (si es un corporativo, sin que la empresa entre en concurso de acreedores). 3. Emisor corporativo: Se produce un concurso preventivo, y se reestructura la deuda. El inversor obtendrá un flujo de fondos reestructurado, normalmente en términos desfavorables (plazo, tasa). 4. Emisor corporativo: El deudor entra en quiebra, se liquida la empresa, y cada acreedor obtendrá alguna parte proporcional del producido en la liquidación de los activos. (El peor escenario posible!) 70 7 6 TIR y Riesgo Crediticio El rendimiento esperado, es diferente a la TIR. ✓ Para calcular el rendimiento esperado, deberíamos computar probabilidades de default en cada punto del tiempo, y el Recovery correspondiente. ✓ En cualquier nodo rojo, lo normal es que el recovery sea menor al 100%, es decir, el inversor recupera menos que el valor nominal. ✓ Por lo tanto, para que un inversor esté dispuesto a tener este activo, la YTM del camino verde debe ser mayor que la de un activo sin riesgo crediticio. Issue t=1 t=2 No Default No Default … Date p1 (1 - p1) p2 Default C1 Default C2 Rec1 Rec2 7 7 Riesgo “Emisor” Muchas veces medimos el riesgo de un emisor como la diferencia entre la TIR o yield de sus bonos, y la TIR o yield de un benchmark sin riesgo crediticio. ✓ Ejemplo clásico: El “Riesgo País” El Riesgo Emisor indica cuánto debería ser compensado el inversor, por encima del benchmark risk-free, si todo sale bien. ✓ Se compensa al inversor por correr el riesgo de que algo no salga bien. Índice EMBI: índice propietario calculado por JP Morgan para medir el spread promedio de la yield de los bonos de un emisor (por ejemplo, Argentina) con respecto a la yield de US Treasuries de la misma duration. 7 8 Riesgo País Argentina No hay una única forma de medir esto. ✓ Por ejemplo, podríamos mirar el spread de yield de cada bono soberano Argentino contra el yield del US Treasury de misma duration. Es decir, bono por bono. El índice EMBI es aceptado como una metodología que captura la totalidad de los bonos soberanos, tratados como un portfolio. ✓ La formula de cálculo es propietaria de JP Morgan. Para medir el riesgo país (por ej., de Argentina) sólo se toman bonos soberanos en dólares gobernados bajo ley de NY, porque son comparables a los US Treasuries. ✓ Para otros bonos, no está claro cuál sería el risk-free benchmark apropiado (que en realidad probablemente no existe).  Riesgo Crediticio Para el caso de emisores corporativos, para analizar la probabilidad de default y la pérdida asociada, miramos: ✓ Las perspectivas macroeconómicas y del mercado en que opera la empresa. ✓ Las finanzas de la empresa. Miramos indicadores de liquidez y solvencia, basados en sus estados contables. ✓ La ley de Quiebra del país en el que opera la empresa es esencial, porque es lo que dictamina en última instancia qué recupero tiene un prestamista. ✓ El incentivo para el emisor de seguir pagando es la generación de valor para los accionistas (seguir operando la empresa vs la liquidación). Para emisores soberanos, el análisis es diferente. ✓ No están sujetos a una ley de Quiebras, no hay un marco legal de liquidación de activos. Siempre, en última instancia, el recovery de los inversores depende de la voluntad del propio emisor. ✓ El incentivo para el emisor de seguir pagando es el financiamiento futuro. 80 8 1 Riesgo de Default – Mitigantes Los inversores/prestamistas buscan limitar el riesgo que corren. Se introducen para ello salvaguardas contractuales, como los “covenants” financieros. ✓ Si las condiciones financieras del emisor se deterioran, los inversores pueden declararlo en default, y acelerar la deuda. ✓ Los covenants funcionan como un alerta temprana – se pone en default al emisor mucho antes de que realmente sea insolvente. ✓ También funcionan como un mecanismo de incentivos, para que el emisor mantenga una estructura financiera saludable. Otra forma de mitigar el riesgo crediticio es collateral: Activos otorgados en garantía a favor de los inversores/prestamistas. 8 2 Credit Default Swaps (CDS) Son contratos entre dos partes cuyos pagos dependen de si un tercero entra en Default. ✓ El que compra el CDS paga una prima (a veces “upfront” al principio y otras veces, “running” durante la vida del contrato). ✓ Si se produce un Default, el vendedor queda obligado a comprarle al otro un bono defaulteado, por un precio igual a su valor nominal. ✓ Ese bono probablemente tenga un precio mucho menor en el mercado, por lo tanto el vendedor cristaliza una pérdida en ese evento, mientras que el comprador se asegura poder deshacerse de su bono sin sufrir pérdida por el default. ✓ Es asimilable a un seguro contra default. ✓ El contrato de CDS especifica qué eventos son considerados default. ✓ Para los contratos gobernados bajo ISDA, la asociación ISDA es la que dictamina si un cierto evento constituye un Default bajo los CDS. ¿Qué es el Riesgo de crédito? » El riesgo de crédito es el riesgo de sufrir una pérdida económica a raíz de que una contraparte incumplió un pago. » El efecto que produce un evento de crédito se mide como el costo de reemplazar los flujos de fondos si la contraparte incumple el pago. » En sentido amplio podemos decir que el riesgo de crédito es: Posibilidad de que ocurra un cambio inesperado en la calidad crediticia de una contraparte que genere un cambio inesperado en el valor de la exposición 14 6 ¿Qué es el Riesgo de crédito? Posibilidad de que un deudor no haga honor a sus obligaciones » Problemas financieros del prestatario » Default técnico Una pérdida puede materializarse en el caso de que el cliente no incumpla sus obligaciones actuales pero su perfil se deteriora (downgradingrisk) 14 7 Eventos de crédito » Incumplimiento de un préstamo: si un prestatario no puede hacer los pagos de su préstamo, el prestamista sufre una pérdida. » Incumplimiento de bonos: si una empresa emite bonos y luego no puede hacer los pagos de intereses o devolver el capital, los tenedores de bonos sufren una pérdida. » Incumplimiento de contraparte en derivados: en un contrato de derivados, cada parte asume el riesgo de que la otra parte no pueda cumplir con sus obligaciones. Por ejemplo, en un contrato de swap de tasa de interés, si una parte no puede hacer los pagos acordados, la otra parte sufre una pérdida. 14 8 Eventos de crédito » Deterioro de la calidad crediticia: incluso si una contraparte no incumple por completo, una disminución en su calificación crediticia puede llevar a una pérdida para el prestamista o inversor. Por ejemplo, si una empresa tiene una calificación AAA y luego baja a AA, el valor de sus bonos en el mercado probablemente caerá. » Concentración de riesgo de crédito: Esto ocurre cuando un prestamista o inversor tiene demasiada exposición a un solo prestatario o tipo de prestatario. Si ese prestatario o tipo de prestatario incurre en problemas, el prestamista o inversor podría sufrir una gran pérdida. 14 9 Riesgo de contraparte » Es el riesgo financiero asociado con la posibilidad de que la contraparte en un contrato no cumpla con sus obligaciones tal como se acordó en el contrato » Se puede mitigar a través de: › Diversificación: límite a la exposición a una sola contraparte › Uso de garantías: la contraparte proporciona algún tipo de activo como garantía para el cumplimiento del contrato › Monitoreo continuo de la solvencia y la salud financiera de la contraparte. 15 0 Riesgo de contraparte » Está compuesto por el riesgo de pre-liquidación y el de liquidación 1. Pre-settlement Risk (Riesgo de Pre-liquidación): › Riesgo de pérdida debido a la incapacidad de la contraparte de cumplir con una obligación durante la vida de la transacción › Existe durante largos períodos, desde el momento en que se contrae hasta la liquidación 15 1 Riesgo de contraparte » Está compuesto por el riesgo de pre-liquidación y el de liquidación 2. Settlement Risk (Riesgo de Liquidación): ¿Puede ocurrir en mercados centralizados? › Se debe al intercambio de flujos de efectivo › Naturaleza de corto plazo: existe desde que una institución realiza el pago requerido hasta que se recibe el pago compensatorio › Es mayor cuando los pagos son internacionales y ocurren en diferentes zonas horarias, especialmente para las transacciones de divisas › Es frecuente que el impedimento de la liquidación se deba a problemas operacionales ¿Cuáles son los plazos de operación de mercado? 15 2 Análisis de crédito » Evaluación de la capacidad del prestatario para cumplir con sus obligaciones de deuda. » Los analistas examinan los informes financieros, los ratios financieros, la calidad de la administración, el estado del sector de la industria y otros factores relevantes. Fortalezas Debilidades Puede ser subjetivo Proporciona una evaluación Depende de la habilidad del detallada de la solvencia basada analista en una variedad de factores Puede ser un proceso lento y Puede ser personalizado para las requiere de información detallada características principales del emisor y del instrumento 153 Modelos de Scoring de Crédito » Son modelos matemáticos que utilizan información del historial de crédito, las solicitudes de crédito y otros datos para predecir la probabilidad de incumplimiento Fortalezas Debilidades Rápidos y automatizados Dependen de la calidad de los datos de entrada Eficientes para analizar un gran número de casos Pueden no ser precisos si los datos son incorrectos o desactualizados Pueden ignorar factores cualitativos relevantes 154 Derivados de Crédito y Precios de Bonos » Los precios de los bonos y los derivados de crédito reflejan el riesgo de crédito. » Un aumento en el spread de crédito (la diferencia entre el rendimiento de un bono corporativo y el de un bono “libre de riesgo”) indica un mayor riesgo de crédito. ¿Por qué esto no puede ser del todo correcto? Debilidades Fortalezas Pueden ser volátiles Medida en tiempo real del Riesgo Suelen estar influenciados por de crédito factores de mercado no relacionados con el Riesgo de crédito 155 Calificaciones de crédito » Agencias de calificación de crédito proporcionan una evaluación independiente. ¿Qué problemas hay en esta frase? » Las calificaciones se basan en el análisis de la solvencia financiera del prestatario y su historial de pagos Fortalezas Debilidades Fáciles de entender y de comparer Se puede omitir algún factor Evaluación independiente relevante Críticadas luego de la crisis de 2008 (falta de confianza) 156 Rol de las calificadoras de Riesgo en el Sistema financiero » Evalúan la capacidad de los emisores de deuda para cumplir con sus obligaciones financieras » Proporcionan calificaciones crediticias que indican la probabilidad de que el emisor cumpla con el pago de la deuda en tiempo y forma » A mayor calificación, menor Riesgo de incumplimiento » Las calificaciones crediticias son utilizadas por por inversores y prestamistas » Una baja calificación de crédito podría indicar un mayor costo de financiamiento para el emisor de la deuda » Las tres agencias principales son Moody’s, Standard & Poor’s (S&P) y Fitch Ratings 15 7 Rol de las calificadoras de Riesgo en el Sistema financiero » Contribuyen a la transparencia de los mercados financieros y a la comparabilidad entre emisores. → ¿Crisis 2008? » Proveen calificaciones globales/locales, research y otras herramientas de análisis. » Brindan al mercado opiniones crediticias independientes sobre un emisor, sector o industria. » Sirven de guía para inversores institucionales (impacto en tasa de financiamiento). 15 8 Calificaciones de Riesgo Según lo definido por Moody’s, una calificación de riesgo es: “Una opinión de la capacidad futura, obligación legal y voluntad del emisor de un bono u otra persona que posee una obligación a pagar, de realizar la totalidad de los pagos de amortización de capital y de intereses a los inversores en tiempo y forma.” 15 9 Calificaciones de Riesgo Las calificaciones deben: » Ser prospectivas (forward looking) » Mirar a través del ciclo económico (varios años) » Ser estables 16 0 Recupero » Los ratios de recupero son estimados normalmente a partir de los precios de mercado de la deuda en incumplimiento. » Se considera la mejor estimación del recupero futuro y tiene en cuenta el valor de los activos, los costos del proceso de quiebra, entre otros. 16 1 Recupero » Las calificaciones de riesgo también tienen implícitas un ratio de recupero » Los diferentes instrumentos podrían tener diferentes calificaciones según sus características: Garantías Subordinación 16 2 Factores de Riesgo identificados por Basilea La modelización del riesgo de crédito está condicionada por los siguientes parámetros: » Default: una contraparte puede estar o no en default. Lo que nos indica la exposición que tenemos al riesgo de default es la probabilidad de default (PD) » Exposición a crédito o exposición al default (EAD): indica el monto expuesto al default (valor económico o de mercado) » Pérdida real: representa la proporción de la exposición total que se perdió por el default. Se denomina pérdida dado el default (LGD) y sirve como medida del recupero 16 3 Riesgo de Default - PD » El riesgo de default se cuantifica a partir de la probabilidad de que ocurra un evento de default » ¿De qué depende el riesgo de default? 1. Elementos cuantitativos: ingresos, apalancamiento, rentabilidad, liquidez 2. Elementos cualitativos: estabilidad del sector, gobierno corporativo, políticas de liquidez 16 4 Riesgo de pérdida - LGD » Es el monto que efectivamente se perderá si ocurre el evento de incumplimiento » Si no hay pérdidas: LDG=0% » Si la pérdida es total: LGD=100% » Cuando hay un pérdida inferior a la totalidad podemos calcular la tasa de recupero: Tasa de recupero= 1-LGD » ¿De qué depende este riesgo? 1. Tipo de producto 2. Garantías 3. Seniority de la deuda 16 5 Evolución de los modelos de Riesgo de crédito » Suma de exposiciones: en un principio hacía una adición de todos los montos nominales y se estimaba un porcentaje de pérdida para calcular el riesgo de crédito » Sumas ponderadas por riesgo: los montos expuestos se multiplicaban por un factor diferente según su riesgo » Exposiciones combinadas con calificaciones de crédito: suma de las exposiciones ajustadas por la probabilidad de default » Modelos internos: teniendo en cuenta valores históricos y sus propias experiencias, las compañías empiezan a tener sus propios modelos 16 6 Otros tipos de Riesgo de crédito Comunicación A 5398 BCRA » Riesgo país “Se entiende por riesgo país al riesgo de sufrir pérdidas generadas en inversiones y créditos a individuos, sociedades y gobiernos por la incidencia de acontecimientos de orden económico, político y social acaecidos en un país extranjero” » Riesgo de contraparte “El riesgo de crédito de contraparte es el riesgo de que una de las partes de la operación incumpla su obligación de entregar efectivo o los efectos acordados ocasionando una pérdida económica si las operaciones -o cartera de operaciones con la contraparte-tuvieran un valor económico positivo en el momento del incumplimiento” 16 7 Riesgo de crédito y Basilea » El comité de Basilea fue el primero en poner requerimientos regulatorios en materia de capital » El primer documento de gran relevancia que emitió el comité fue el “Primer Acuerdo de Capital” en 1988, que se conoce como documento de Basilea I 16 8 Basilea I Objetivos: » Prevenir crisis bancarias desalentando la toma excesiva de riesgo » Promover una deseable estabilidad financiera a nivel internacional » Eliminar ventajas competitivas “creadas” por los reguladores 16 9 Basilea I – Capital regulatorio » Bajo el acuerdo de Basilea I, el riesgo de crédito se calcula mediante un enfoque estandarizado » Este enfoque asigna ponderadores de riesgo a los diferentes activos en el balance de un banco → Activos ponderados por riesgo (APR) » Luego, el capital regulatorio por riesgo de crédito se calcula: Capital RC=8% x APR 17 0 Basilea I – Activos ponderados por riesgo » Tabla de ponderadores de riesgo: Tipo de Activo Ponderador Efectivo y equivalentes; bonos del gobierno y 0% del banco central de países de la OCDE (Activos sin Riesgo) Préstamos a bancos de la OCDE o bancos de 20% Desarrollo multilateral (Riesgo bajo) Préstamos hipotecarios (Riesgo medio) 50% Préstamos al sector privado y a bancos no 100% pertenecientes a la OCDE OCDE: Organización para la Cooperación y Desarrollo Económicos Algunos países de la OCDE: Alemania, Australia, España, EEUU 17 1 Basilea I » Modelo de fácil implementación » Criterios para asignar las ponderaciones: » Liquidez » Tipo de deudor » País de origen del instrumento » Factores que no se tuvieron en cuenta: » Tipo de activo » Calificación crediticia 17 2 Basilea I Limitaciones: » Solo se enfoca en el riesgo de crédito » No hay una discriminación suficiente de los riesgos » No tiene en cuenta la diversificación » No se enfoca en la relación entre riesgo de crédito y el plazo » No hay reconocimiento de la mitigación del riesgo 17 3 Basilea II Conjunto de recomendaciones de supervisión bancaria implementada en 2004 Está diseñado para ser más sensible al riesgo y para evitar los problemas que surgieron con Basilea I Se basa en 3 pilares 174 Basilea II – Pilar I: capital regulatorio Mantiene el requerimiento mínimo de capital del 8% para riesgo de crédito Incorpora medidas más sofisticas y sensibles al riesgo para el cálculo de los APR como el uso de calificaciones Introduce requerimientos de capital por riesgo de mercado y riesgo operacional 175 Basilea I - Pilar I Riesgo de crédito ✓ Plantea 3 modelos de cálculo para el riesgo de crédito ✓ Para el modelo estándar es necesario el input de una calificadora de riesgos 17 6