![“La parte más peligrosa (de un modelo) es cuando las
personas creen en todo lo que sale de él.“
David X. Li
𝑃𝑟 [𝑇 𝐴<1 ,𝑇 𝐵<1]=ϕ2 [ϕ− 1
( 𝐹 𝐴 (1)), ϕ− 1
( 𝐹 𝐵 (1)), 𝑌 ]
4. Conclusiones](https://image.slidesharecdn.com/04-241212215319-66bf968a/85/04-Fernando-Prieto-201711_Riesgo-de-Modelo_vf-pptx-27-320.jpg)
04.-Fernando-Prieto-201711_Riesgo-de-Modelo_vf.pptx
- 1. Fernando Prieto Gestión del Riesgo de Modelo (MRM)
- 2. Índice 1. Definición y fuentes del Riesgo de Modelo 2. Normativa sobre Riesgo de Modelo 3. Mejores Prácticas 4. Conclusiones
- 3. 1. Definición y fuentes del Riesgo de Modelo Ejemplos - London Whale (1/2) Las operaciones del Chieff Investment Office de JP Morgan Chase generaron pérdidas de al menos USD 5.800 M reconocidas en mayo de 2012. Las operaciones se realizaban en un mercado muy complejo y el modelo contenía errores en los cálculos… En Enero JPMC cambia el modelo VaR para el CIO, reduciéndose a la mitad. En Mayo se vuelve al modelo anterior. VaR diario llegó a superar los 100MUSD Aumenta la inversión en posiciones largas en IG que financia el incremento de posiciones cortas en HY Posición inicial corta en High Yield. Los traders invierten en posiciones largas en Investment Grade. La responsable del CIO (Ina Drew), suspende la negociación y se crea una task force para revisar y tomar control del libro Febrero Enero Marzo Junio La exposición en las posiciones largas sigue aumentando significativamente J. Dimon (CEO) califica la estrategia como: “defectuosa, compleja, mal revisada, mal ejecutada y sin control.” Se cierra la posición y se reconocen pérdidas acumuladas de 5,8bill. 100 M$ 169 M$ 718 M$ 5.800 M$ Errores cometidos London Whale Existían varias fuentes de errores operativos: algunas hojas debían ser completadas manualmente, lo que generaba errores en las asignaciones de precios La hoja de cálculo del VaR utilizaba la suma de dos factores en lugar de su promedio, que es lo que pretendía el modelador, silenciando la volatilidad
- 4. 1. Definición y fuentes del Riesgo de Modelo Ejemplos - London Whale (2/2) … los errores pusieron de manifiesto el escaso control interno y transparencia del departamento, la insuficiencia de límites y el incumplimiento de las políticas de Riesgo de Modelo Conocimiento del mercado de la posición de JP en el momento en que se hizo pública Falta de transparencia y escaso control interno en el CIO Escaso control sobre las métricas utilizadas para la medición del riesgo, ignorando las alertas que se generaron Posibles causas Existencia de deficiencias en el VCG (Valuation Control Group), en la revisión de los modelos de riesgos y valoración, falta de documentación, escasa importancia dedicada a los ajustes realizados sobre la valoración, etc London Whale Incumplimiento de la Política de Riesgo de Modelo El VaR se modificó en enero, de forma rápida y sin revisión suficiente, posibilitando la reducción del riesgo. El modelo anterior se volvió a implantar en mayo, debido a los errores del anterior Claves •Toma de riesgos excesiva y deficientemente controlada •Falta de entendimiento por la Alta Dirección de los riesgos inherentes •Errores en el modelo y arbitraje “metodológico” para disminuir RWAs sin modificar la posición subyacente
- 5. 1. Definición y fuentes del Riesgo de Modelo Ejemplos – Cópulas gaussianas y mercado de CDOs La fórmula, introducida por David X. Li, se basaba en calcular la probabilidad de default de los productos en función del valor de su CDS MBS y CDOs impagados Miles de millones de $ Emisiones de 2005-2007 impagadas a Dic 09 Saldo vivo de CDOs 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 0 200,000 400,000 600,000 800,000 1,000,000 1,200,000 1,400,000 1,600,000 En la valoración de los CDOs únicamente podía utilizar los últimos 10 años, ya que es cuando existían datos de CDS, período que coincide con una burbuja inmobiliaria. Como consecuencia las correlaciones de incumplimiento eran muy bajas. En el año 2000, David X. Li introdujo el uso de cópulas gaussianas para calcular la PD de derivados crediticios con subyacente hipotecario. A pesar de ser una simplificación teórica, su uso se extendió. Muchos productos se valoraron como AAA a pesar de tener alto riesgo de impago Cópulas Gaussianas Este sesgo en el modelo provocó que cuando bajó el precio de la vivienda las correlaciones de incumplimiento aumentaran de manera muy significativa y el valor de los CDOs se hundiera, impagándose un gran porcentaje de los CDOs emitidos entre 2005 y 2007.
- 6. 1. Definición y fuentes del Riesgo de Modelo Ejemplos – Algorithmic trading Al ejecutar una orden automática de trading, el 6 de mayo de 2010 se produjo un «flash crash» en la Bolsa de Nueva York, que cayó más de 1.000 puntos y se recuperó al mismo valor en tan solo 15 minutos Claves • Limitaciones al modelo: En mercados estresados la ejecución automática de una importante operación de venta puede suponer movimientos extremos en los precios (sobre todo si el algoritmo no tiene en cuenta el precio). • Mitigación: hay que trabajar (por parte de la SEC y la FINRA) en la definición de un circuito que paralice la cotización de acciones si ocurren diferentes signos (como por ejemplo, que su precio varíe en un 10% en 5 minutos). 2:40 La orden anterior absorbe toda la liquidez del mercado al responder a todas las órdenes de compra 2:32 Un gestor de fondos utilizando un algoritmo pone a la venta 75.000 futuros sobre el S&P 500 (4.100 M$) que suponen el 9% del volumen 1:00 La volatilidad en algunas acciones aumenta. Se registran caídas debido a la situación de Grecia 4:00 El índice se recupera, perdiendo finalmente cerca de un 3% sobre el valor de apertura 2:46 El mercado alcanza el mínimo, perdiendo un 9%. La cotización se paraliza durante 5 segundos. 20,000 trades de + de 300 securities se ejecutaron a precios con variaciones superiores al 60% 1 Cotización del Dow Jones Industrial el 6 de mayo de 2010 2 4 3 5 Algorithmic trading
- 7. La proliferación de modelos en las entidades ha comenzado por los ámbitos de Riesgos y Comercial, pero ya se extiende a otros ámbitos, como Finanzas, Tecnología y Operaciones o RRHH Comercial Riesgos Finanzas Otros: Tecnología, RRHH • Pricing de productos • Captación selectiva • Vinculación • Abandono • Potencial-Recorrido • Cross y up selling • Reactivación • Sensibilidad al precio y rango de negociación • Geolocalización de oficinas, ATMs y fuerza de ventas • Cesta óptima • Best Time to Call • Propensión al canal • Next Best Multichannel Interaction • Modelo de unidades familiares • Share of Wallet Comercial Finanzas / Riesgos • Capital Regulatorio • Capital Económico • Modelos internos de provisiones (IAS 39/IFRS 9) • Stress test de balance y P&L (PPNR) Riesgos Riesgos / Comercial • Mercado y ALM: valoración, VaR, SVaR, CVA, IRC, MVE • Sensibilidad de márgenes • Scoring de admisión y seguimiento • Rating • Módulos cualitativos • Modelos LDP • Recovery scoring • Parámetros IRB (PD, LGD, CCF) • Stress test • Riesgo Operacional (TSA, AMA) • Prepagos • Run-off • Liquidez: LCR, NSFR, Horizonte de supervivencia • Gap liquidez • AML (KYC) • Fraude • Pricing • RAR • CLV • Renta Mapa de modelos 1. Definición y fuentes del Riesgo de Modelo Alcance
- 8. El riesgo de modelo se origina como consecuencia de la incertidumbre en la estimación, por el uso inadecuado del modelo o por la carencia o errores en los datos utilizados Definición (Comisión Europea) Definición (FED) “El Riesgo de Modelo se refiere a la pérdida potencial en la que una institución podría incurrir como consecuencia de decisiones que podrían estar basadas principalmente en los resultados de modernos internos, debido a errores en el desarrollo, implementación o el uso de dichos modelos”. “Riesgo de Modelo es el conjunto de posibles consecuencias adversas derivadas de decisiones basadas en resultados o informes incorrectos de un modelo, o de su uso inapropiado. Los errores en un modelo pueden incluir simplificaciones, aproximaciones, hipótesis incorrectas o un proceso de diseño incorrecto; por su lado, el uso inapropiado de los modelos se refiere a su aplicación fuera del ámbito para el cual fueron diseñados”. Deficiencias en los datos • Disponibilidad y Calidad de datos: • Errores en los datos • Ausencia de variables críticas • Falta de profundidad histórica • Errores en la carga de información • Errores de muestreo • Tamaño de muestra insuficiente Incertidumbre del modelo • Simplificaciones, aproximaciones, supuestos erroneos, diseño erroneo del modelo, limitaciones inherentes: • Incertidumbre en las estimaciones • Interdependencia entre modelos • Uso de parametros no observables • Ausencia de consenso del mercado • Dificultades computacionales • … 1 2 Uso D a t o s M o d e l o Uso o administración inapropiada del modelo • Aplicación fuera del ámbito para el cual se diseñó • No reestimar ni recalibrar los modelos por un tiempo prolongado 3 1. Definición y fuentes del Riesgo de Modelo Administración del Riesgo de Modelo
- 9. 1. Definición y fuentes del Riesgo de Modelo Otra perspectiva… “Si torturas los datos por suficiente tiempo, confesarán lo que sea” Ronald Coase “Digamos que usted estuviese parado con un pie en un horno y el otro pie sobre un cubo de hielo. De acuerdo al porcentaje de toda la gente, usted debería estar perfectamente cómodo” Bobby Bragan De los más escépticos… …a los que defienden el uso de datos … …y, hasta cierto punto, el uso de modelos… “Sólo me fío de las estadísticas que he manipulado” Winston Churchill “Todos los modelos son incorrectos, pero algunos son útiles” George E. P. Box “Confiamos en Dios. Los demás deben traer datos” W. Edwards Deming
- 10. Índice 1. Definición y fuentes del Riesgo de Modelo 2. Normativa sobre Riesgo de Modelo 3. Mejores Prácticas 4. Conclusiones
- 11. 2. Normativa sobre Riesgo de Modelo Contexto Supervisor y Regulatorio El contexto de regulación relacionado con MRM presenta diferencias entre países: madurez regulatoria en USA, regulación indirecta e inespecífica en Europa (salvo en Polonia), escasa regulación en otras regiones USA Regulación madura. Cartas supervisoras emitidas por la Reserva Federal que definen las principales características de un marco de gestión de riesgo de modelo eficiente. SR 11-7 (abril de 2011), Supervisory Guidance on Model Risk Management SR 15-18 (diciembre de 2015), Supervisory Assessment of Capital Planning and Positions for LISCC Firms and Large and Complex Firms FRANCE Regulación CAC UK Bank of England / PRA – Supervisory letter on stress test model management (Marzo de 2017) POLAND KNF - Recommendation W: guías específicas sobre la gestión del riesgo de modelos incluyendo la necesidad de un marco y principios para el desarrollo y la monitorización y la validación de modelos EUROPE Sin regulación específica del ECB, pero el proceso supervisor (TRIM, SREP, …) requiere a las entidades financieras tener un plan de gestión del riesgo de modelo, sin exigencias estrictas ni específicas. Además, recientes inspecciones on-site (OSI) realizadas por el ECB están también centradas en la práctica de la gestión de riesgo de modelo.
- 12. • Supervisory Guidance on MRM (OCC/Fed): directrices generales de gestión del riesgo de modelo mediante un framework que abarca desarrollo e implementación, uso, validación, gobierno, políticas y control, y documentación de los modelos. Normativa relevante sobre riesgo de modelo 2. Normativa sobre Riesgo de Modelo Principales Normas Actualmente existe poca normativa que regule el riesgo de modelo; los documentos más relevantes son la Supervisory Guidance on MRM (OCC-Fed) y el Prudent Valuation (EBA) ¿Cuantificación detallada? • Prudent valuation (EBA): ajustes explícitos a la valoración de derivados por riesgo de modelo (model risk AVAs), enmarcados en la valoración prudencial. • CCAR (Fed): recomendación de carácter general de la Fed en el ejercicio CCAR de EEUU de disponer de un buffer de capital por todos los riesgos que el banco considere relevantes, pero sin especificar el modo preciso. • Basilea (BCBS): en BIS II se espera que el capital por Pilar II recoja “todos los riesgos relevantes”; también se esperan ajustes por riesgo de modelo en la valoración de productos complejos. En BIS III, el ratio de apalancamiento tiene por objetivo, entre otros, cubrir el riesgo de modelo en el cálculo de los RWA. • Guía PAC: las entidades deben dotar capital por cualquier riesgo relevante. • CBE 03/08 y 04/11 (BdE): se exige que las entidades estudien realizar ajustes de valoración por riesgo de modelo (por método incorrecto y por parámetros inobservables o incorrectos).
- 13. 2. Normativa sobre Riesgo de Modelo OCC – Fed La Supervisory Guidance de la OCC-Fed (2011-12) se enfoca en la identificación de fuentes de riesgo de modelo y su gestión a través de un marco, y no prescribe una organización concreta, sino una distinción de roles Contenidos Supervisory Guidance on Model Risk Management 1. Resumen 2. Lineamientos o Desarrollo e implementación o Uso del modelo o Validación o Gobierno, políticas y control o Documentación
- 14. El Riesgo de Modelo debe ser mitigado a través de un marco coherente de Administración de Riesgo de Modelo (MRM) aprobado por la junta directiva. OCC&Fed ha desarrollado un marco para el MRM que considera el ciclo de vida completo del modelo • Errors in the fundamentals. • Inappropriate or incorrect use. Identification of model risk sources 1. Understanding the origin and the magnitude of risk. 2. Consideration of the individual and aggregated risk of each model. 3. Some tools to manage MR: • Limitations in the usage. • Monitoring the performance. • Adjustments and revisions. • Other analysis to complement the models’ results. Model Risk Management (MRM) • It is not possible to eliminate model risk. • It is necessary the continuous improvement of the models. • The key principle is the effective challenge: critical analysis done by objective and qualified persons who can identify the limitations and assumptions, as well as to put proportion the appropriate improvements. Therefore, the regulator imposes some directives which will be synthetized in the following. Key observations Supervisory Guidance on MRM Governance, policies and control Documentation 2. Normativa sobre Riesgo de Modelo Regulación Relevante Fed-OCC approach to model risk Development and implementation Usage Validation
- 15. La OCC/Fed prescribe la elaboración de un framework de MRM que establezca los criterios para el control del desarrollo y la implementación del modelo, el análisis de su uso prudente y su validación, además de la definición de políticas, gobierno, controles y documentación detallada Validación Desarrollo e implementación Uso • Finalidad del modelo • Datos e información de calidad • Procedimiento de testing • Documentación en detalle • Feedback de los usuarios • Salidas del modelo para distintos sets de entrada • Uso prudente (buffer capital, stress..) • Abuso de elementos conservadores Gobierno, políticas y control • Framework desarrollado por la Alta Dirección y aprobado por el Consejo • Roles: ownership, control y compliance • Inventario de modelos • Recursos externos • Detallada: funcionamiento, limitaciones y asunciones clave del modelo • Garantizar doc. adecuada para los modelos de terceros Documentación Directrices de OCC-Fed sobre riesgo de modelo (MR) • Todos los modelos • Todos los componentes (inputs, estimación, outputs,..) • Proporcionada al uso, complejidad y materialidad • Independencia • Conocimientos y experiencia de los validadores • Periodicidad mínima anual y ante cambios relevantes 2. Normativa sobre Riesgo de Modelo OCC – Fed
- 16. No existe regulación europea específica sobre la gestión del riesgo de modelo, si bien en el proceso y las guías supervisoras (TRIM, SREP, …) se requiere una adecuada gestión de dicho riesgo Las guías supervisoras(1) especifican la necesidad de que las entidades implementen de un marco de gestión del riesgo de modelo para todos los modelos, con una serie de requisitos a alto nivel, sin detallarlos específicamente: “An institution should have a model risk management framework in place that allows it to identify, understand and manage its model risk as it relates to internal models across the group. This framework should include the following: (a) A model inventory that allows a holistic understanding of their application and usage. (b) Guidelines on identifying and mitigating the areas where measurement uncertainty and model deficiencies are known. In particular the elements that relate to qualitative aspects of model risk (such as model misuse or implementation error) should be considered. This methodology should be applied consistently to the internal models across the group (e.g. within subsidiaries or regions). (c) Definitions of roles and responsibilities. (d) Definition of policies, measurement procedures and reporting “This document focuses on internal models, but institutions are expected to implement an effective model risk management framework for all models” Adicionalmente, en relación con el contenido y proceso de validación interna, se detallan los análisis y test a realizar periódicamente (back-testing, poder discriminante, análisis de representatividad, forzajes, estabilidad, cualitativo e input data, benchmark) así como otros test a realizar en la validación inicial y en la validación de cambios materiales (réplica, challenge al diseño, supuestos y metodología, QA del código) (1) Guide for the Targeted Review of Internal Models (TRIM) 2. Normativa sobre Riesgo de Modelo Normativa Europea y Recomendaciones ECB
- 17. El BCE está llevando a cabo inspecciones en diferentes entidades, poniendo de manifiesto recomendaciones relativas al adecuado gobierno y gestión de los modelos Validación Interna Auditoría Interna Seguimiento de modelos Gobierno y políticas Inventario de Modelos • Debilidades en los órganos de decisión y comités relacionados con la aprobación de modelos: debilidades en comités, falta de challenge, independencia de VI, apetito de riesgo de modelo, … • Involucración insuficiente de la alta dirección en la supervisión del desempeño de los modelos. • Documentación incompleta / imprecisa relacionada con modelos internos: réplica, implementación IT, uso de modelo, políticas de cambio de modelos, … • Debilidades en la calidad del inventario de modelos (integridad, calidad de la información relacionada con los modelos, criterios de clasificación / tiering no claros) • Deficiencias detectadas en el seguimiento de modelo: falta de implicación de los model owner, seguimiento del uso de los modelos, supervisión de modelos desarrollados por terceros, falta de supervisión de los parámetros de IRB, falta de recursos, … 2. Normativa sobre Riesgo de Modelo Normativa Europea y Recomendaciones ECB • Debilidades en la función de validación interna: falta de recursos, debilidades en los estándares y criterios de validación interna, análisis y pruebas de desempeño, … • Ausencia de validación de modelos: backlog, frecuencia adecuada de validación para modelos regulatorios, … • Deficiencias detectadas en la función de auditoría interna: falta de recursos con suficientes conocimientos técnicos, incapacidad para identificar modelos débiles, debilidades en el proceso de escalado a la alta dirección, …
- 18. Índice 1. Definición y fuentes del Riesgo de Modelo 2. Normativa sobre Riesgo de Modelo 3. Mejores Prácticas 4. Conclusiones
- 19. 3. Mejores Prácticas Principales tendencias Las entidades están focalizando sus esfuerzos tanto en la mejora del control del riesgo de modelo y el cumplimiento normativo, como en la mayor agilidad y eficiencia Alcance, Organización y Gobierno Framework, apetito, políticas y procedimientos Mejora de modelos, agilidad y eficiencia Sistemas Soporte Ampliación progresiva de alcance Ubicación en Riesgos, generalmente junto a Validación Int. Funciones: gobierno, framework, apetito, relación con el supervisor, ... Refuerzo de funciones: desarrollo, seguimiento, validación, MRM, ... Reflexiones organizativas: model owner 1st LoD, Centro Excelencia, sponsorship, ... Governance diferenciado para aprobación y para MRM Involucración Alta Dirección / Board Comunicación y cultura Herramienta de MRM: inventario y tiering, workflow, gestor documental y reporting Integración con otras herramientas: seguimiento de modelos, calidad de datos de modelos, gestor de políticas, alertas, limites, ... Desarrollo de framework y de apetito (métricas relativas a workflow, findings, performance, ...) Políticas y procedimientos con visión end to end (planificación, desarrollo, validación interna, aprobación, implantación, usos, seguimiento, ...) Inventario y tiering: modelo vs. no modelo, tiering (materialidad, relevancia de su uso, complejidad / madurez), tiering pre y post mitigación, ... Mejora de modelos existentes fruto del desarrollo de MRM Racionalización y mejora del inventario de modelos Mayor agilidad en los procesos relativos a la gestión de los modelos (p.ej. aprobación o implantación) Eficiencia: mejoras organizativas, procesos menos “pesados”, reaprovechamiento de modelos, ...
- 20. 3. Mejores Prácticas Desarrollo de modelos Desarrollo de modelos: documentación, inventario y tiering La categorización del modelo se lleva a cabo mediante un proceso subjetivo que incluye un análisis en tres dimensiones: complejidad, exposición y dependencia (de la entidad respecto del modelo). • La documentación requerida varía según el tier. Para tier 1 y 2, debe completarse antes de la validación del modelo y debería ser suficiente para una revisión independiente. • Aunque más exhaustiva en tier 1 y 2, debe contener documentación de la metodología, plan de pruebas realizado, guía de uso, documento de calibración, y evaluación del riesgo operacional. Documentación • El inventario de modelos incluye información sobre el tier, documentación, estado de revisión, etc. • Debe guardarse en un repositorio global de la entidad. Inventario Baja Media Alta Alta Media Baja Baja Media Alta E x p o s i c i ó n Dependencia Complejidad Tier 1 Tier 2 Tier 3 Criterios de clasificación de modelos (ejemplo ilustrativo) El usuario (owner) del modelo debe proponer un tier que represente su riesgo para la entidad, aunque la decisión última corresponde al MRO
- 21. 3. Mejores Prácticas Análisis benchmark: Alcance Los bancos en el benchmark se dirigen a MRM de manera incremental, priorizando los modelos básicos y los mercados domésticos, con escasas diferencias entre Estados Unidos y Europa Grupo de modelo País/ Unidad de Negocio Fase I: Principales Modelos Fase II Fase III Principales mercados Otros mercados Fase I (principales modelos) • Regulatorios (IRB, IFRS9, …) • Riesgo de crédito • Riesgo de Mercado y Contraparte • ALM • CCAR / ICAAP (estrés de pérdidas y PPNR) • Pricers riesgo de mercado Fase II • Riesgo operacional • Modelos macro, resto modelos de estrés • Capital Económico • RAROC y pricing • AML • Compliance y fraude Fase III • Comercial • Marketing • Recuperaciones • Transfer pricing • Pensiones • Seguros • Researchs, … Fases manifiestas en: 1. Qué modelos están inventariados y sujetos a las políticas de MRM 2. Qué países/unidades de negocio se priorizan en términos de impactos organizacionales (por ejemplo, función de MRM, model owner, …)
- 22. Índice 1. Definición y fuentes del Riesgo de Modelo 2. Normativa sobre Riesgo de Modelo 3. Mejores Prácticas 4. Conclusiones
- 23. 4. Conclusiones Claves y Principales Desafíos Una función de gestión del riesgo de modelo eficiente se basa en una serie de pilares que deben ser seguidos para asegurar así la implementación segura. Fuerte Promoción: MRM requiere ser respaldado al más alto nivel a fin de asegurar que sus objetivos y acciones se llevan a cabo Marco de MRM: se necesita definir un marco que incluya el gobierno, la organización de las líneas de defensa, politicas y procedimientos y la herramientas para la gestión y reporting Gobierno MRM: comités específicos para MRM además de comités de aprobación de modelos Plan estratégico de MRM: incluyendo un amplio Target Operating Model y una hoja de ruta consensuada y concreta. Independencia de las LoDs: clara distinción entre líneas de defensa (LoD1,LoD2,LoD3). Herramienta de MRM: inventario de modelos, reporting, workflow y repositorio de documentación Contacto con reguladores: para asegurar el cumplimiento de la regulación existente y a fin de anticipar la nueva regulación 1 4 6 2 5 7 3 Pilares fundamentales
- 24. 4. Conclusiones Claves y Principales Desafíos Lanzamiento de iniciativas para evolución de la función del Model Risk Management con el adecuado refuerzo de las funciones Evolución de MRM Evolución de la gestión del riesgo de modelo: planes de acción plurianuales “MRM 2.0”, con sponsor de máximo nivel, refuerzo de funciones e involucración de la Alta Dirección Eficiencia Foco no sólo en el ámbito de control y de cumplimiento normativo sino también en la mejora de los modelos y procesos / procedimientos (mayor agilidad y eficiencia) Nuevos Modelos Encaje de nuevas técnicas (machine learning) e infraestructuras (big data), considerando las posibles restricciones del supervisor para usos regulatorios) Metodología Nº óptimo de modelos (granularidad), prociclicidad (PIT vs TTC), integración de metodologías para distintos parámetros (IRB, IFRS 9, stress, pricing…), ... Ampliación de Alcance Ampliación del alcance a modelos que no son de riesgos Pilares fundamentales
- 25. 4. Conclusiones Ejemplo de Impacto Cuantitativo • Para analizar el impacto, se parte de un modelo de scoring que no se actualiza durante 12 meses. Se aplica este modelo sobre la cartera durante los 12 meses, de forma que el poder predictivo cae por las diferencias en la población • La disminución del poder predictivo provoca que la morosidad aceptada por el modelo aumente Región factible a los tres meses de la construcción Región factible a los doce meses Variación de la tasa de incumplimiento Variación de morosidad Interpretación de resultados • Se observa un decaimiento del poder predictivo de más de un 10% (8 puntos de ROC) a los 12 meses. • Mantener el volumen de negocio captado por el modelo original multiplica la tasa de incumplimiento por 1,67. Conclusiones Como ejemplo, en el caso de riesgo de crédito, el riesgo de modelo que emana de su uso inadecuado puede tener un impacto considerable sobre la morosidad
- 26. El resultado anterior aplicado, p.ej. al saldo hipotecario total en balance de algunas de las mayores EEFF globales podría provocar impactos superiores a 5.000MM EUR. Tasa de incumplimiento 2.7 8 % 3.2 5 % 4.6 4 % 3 meses 12 meses Inicial SANTANDER +1,86% 5.022 millones de euros Coste de la mayor morosidad 5.4 3 % 6.3 5 % 9.0 7 % JPMORGAN CHASE +3,64% 7.717 millones de euros 3 meses 12 meses Inicial 4,5 5 % 5,3 2 % 7,6 0 % +3,06% 3 meses 12 meses Inicial BARCLAYS 4. Conclusiones Ejemplo de Impacto Cuantitativo 5.795 millones de euros Conclusiones Un ejemplo de cuantificación del riesgo de modelo es estimar el impacto de la obsolescencia de un modelo en la tasa de incumplimiento y estimar como podría afectar a la morosidad de las principales entidades
- 27. “La parte más peligrosa (de un modelo) es cuando las personas creen en todo lo que sale de él.“ David X. Li 𝑃𝑟 [𝑇 𝐴<1 ,𝑇 𝐵<1]=ϕ2 [ϕ− 1 ( 𝐹 𝐴 (1)), ϕ− 1 ( 𝐹 𝐵 (1)), 𝑌 ] 4. Conclusiones