Riesgo de Entorno y Decisiones de Inversión

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1 SEMINARIO DE MATEMÁTICA FINANCIERA Riesgo de Entorno y Decisiones de Inversión Reflexiones sobre Stress Testing para la Gestión del Riesgo de Crédito Ponente: Juan Pablo Sánchez Sainz-Trápaga 26 de febrero de 2003

2 Agenda 1. Introducción: Porqué Stress Testing en crédito? 2. Orientación del regulador Basilea 2 3. Componentes del Stress Testing, según las buenas prácticas: Formulación de Hipótesis Creación de Escenarios Asistencia a la Decisión 4. Conclusiones -2-

3 Introducción - Por qué Stress Testing en Crédito? Stress testing designa las diversas técnicas empleadas por las instituciones financieras para evaluar su vulnerabilidad a acontecimientos excepcionales y posibles en un horizonte abarcable. En el sistema financiero, la mayor parte de las prácticas de stress testing se han desarrollado para gestionar el riesgo de liquidez y el riesgo de mercado. Basilea está impulsando la aplicación de stress testing para tomar en consideración potenciales cambios futuros en las carteras de crédito y evaluar sus exposiciones bajo condiciones de presión. La historia reciente presenta episodios de crisis crediticia ligada a choques macroeconómicos severos. En España, el regulador ya ha implantado mecanismos anticíclicos para prevenir estas situaciones. Los gestores del riesgo de crédito muestran una preocupación creciente por el ajuste cíclico de sus modelos. Los buenos gestores saben que esta tarea no es fácil y necesitan reflexionar para enfocar adecuadamente las siguientes preguntas: 4 Cómo cuantificar las relaciones entre el entorno y las carteras de riesgo? 4 Qué significa realmente stress testing Qué es un escenario de stress? 4 Qué proceso hay que seguir para construir escenarios útiles en la toma de decisiones? 4 Cómo se transmite el análisis de escenarios a alternativas consistentes para la política de riesgos y la gestión de la cartera? -3-

4 Orientación del Regulador Basilea 2 Párrafos del CP2 de Basilea (requisitos IRB para exposiciones corporativas): Un banco debe contar con procesos sólidos de pruebas de tensión para uso en la evaluación de la suficiencia de capital. En las pruebas de tensión se identificarán los acontecimientos y posibles futuros cambios en las condiciones económicas que podrían afectar desfavorablemente a las exposiciones crediticias del banco y se evaluará la habilidad del banco para aguantar dichos cambios. Son tres las áreas que podrían ser examinadas por el banco con algún provecho: (i) contracción de la actividad económica o industrial; (ii) situaciones de riesgo de mercado; y (iii) condiciones de liquidez Como parte de las pruebas de tensión, será necesario recrear escenarios específicamente diseñados para evaluar cuantitativamente el efecto producido por la migración de las exposiciones hacia grados de calificación menores. Un análisis de este tipo deberá además examinar el efecto de índices de incumplimiento más elevados e índices de recuperación más bajos que los pronósticos de PD, LGD y medida de exposición del banco Los resultados de las pruebas serán enviados periódicamente a la administración superior, cualquiera sea el método de prueba empleado, tomándose la acción apropiada en los casos en que los resultados sobrepasen los límites de tolerancia Un departamento o unidad independiente deberá realizar la prueba de tensión, por lo menos semestralmente. Toda prueba deberá ser documentada adecuadamente. -4-

5 Orientación del Regulador - Basilea 2 (Cont.) Párrafo y (requisitos IRBA) Los bancos deben contar con procesos sólidos de pruebas de tensión para evaluar sus estimaciones de LGD. Una unidad independiente realizará las pruebas, por lo menos cada seis meses. Las pruebas de tensión suponen identificar los acontecimientos y posibles futuros cambios en las condiciones económicas que podrían afectar desfavorablemente a las LGD estimadas y, en última instancia, a la suficiencia de capital del banco. Son tres las áreas que podrían ser examinadas por el banco con algún provecho: (i) contracción de la actividad económica o industrial; (ii) situaciones de riesgo de mercado; y (iii) correlación entre estimaciones de PD y LGD a través de las exposiciones Los bancos deben contar con procesos sólidos de pruebas de tensión para evaluar sus estimaciones de EAD. Una unidad independiente realizará las pruebas, por lo menos cada seis meses. Las pruebas de tensión suponen identificar los acontecimientos y posibles futuros cambios en las condiciones económicas que podrían afectar desfavorablemente a las estimaciones de EAD y, en última instancia, a la suficiencia de capital del banco. Son tres las áreas que podrían ser examinadas por el banco con algún provecho: (i) contracción de la actividad económica o industrial; (ii) situaciones de riesgo de mercado; y (iii) correlación entre estimaciones de PD y EAD a través de las exposiciones y 401. Cualquiera sea el método de prueba empleado, los resultados de las pruebas serán ampliamente documentados y notificados a la dirección superior, tomándose la acción apropiada en los casos en que sobrepasen los límites de tolerancia. -5-

6 Orientación del Regulador - Basilea 2 (Cont.) Párrafos 594 y 611 (pilar 2): Los bancos deben poder demostrar que sus objetivos internos de capital han sido fijados sobre bases sólidas y corresponden a su perfil general de riesgo y ambiente operativo. En su evaluación de la suficiencia de capital, la dirección del banco tendrá presente la etapa particular del ciclo coyuntural en la que el banco está operando. Será necesario realizar pruebas de tensión rigurosas, de visión hacia el futuro, para identificar posibles acontecimientos o cambios en las condiciones de mercado que podrían afectar al banco desfavorablemente. La dirección del banco es claramente el primer responsable de asegurar que el banco posee capital suficiente para cubrir sus riesgos El banco debe realizar exámenes periódicos del proceso de gestión de riesgos para asegurar su integridad, exactitud y sensatez. Las áreas a ser examinadas incluyen: la propiedad del proceso de valoración del capital del banco en vista del tipo,alcance y complejidad de sus actividades; la identificación de grandes exposiciones y concentraciones de riesgos; la exactitud e integridad de la introducción de datos en el proceso de valoración del banco; la sensatez y validez de los escenarios utilizados en el proceso de valoración, y pruebas de tensión y análisis de supuestos y entradas. -6-

7 Orientación del Regulador - Basilea 2 (Cont.) QUIS 3 Directrices Técnicas Las entidades IRB deben contar con procesos de stress testing sólidos para su uso en la evaluación de la adecuación de capital. Las pruebas de stress deben implicar la identificación de posibles acontecimientos o cambios futuros en las condiciones económicas que podrían tener efectos desfavorables sobre las exposiciones de crédito de una entidad y la evaluación de la capacidad del banco para soportar tales cambios. Ejemplos de escenarios que se podrían examinar útilmente son: (i) crisis económicas o sectoriales; (ii) acontecimientos de riesgo de mercado; y (iii) condiciones de liquidez la entidad debe ejecutar una prueba de stress de riesgo de crédito para evaluar el efecto de determinadas condiciones específicas sobre sus requisitos de capital basados en el Rating interno. Las pruebas a aplicar serían las seleccionadas por la entidad, sujeto a la revisión supervisora. Las pruebas a emplear deben ser razonablemente conservadoras. Las entidades individuales pueden desarrollar diferentes enfoques para abordar el requisito de las pruebas de stress, dependiendo de sus circunstancias. Para este propósito, el objetivo no es considerar los peores escenarios. La prueba de stress en este contexto debería debería, sin embargo, considerar al menos el efecto de escenarios de recesión suaves. En este caso, un ejemplo podría ser la utilización de dos trimestres seguidos de crecimiento cero para evaluar el efecto sobre las PD, LGD y EAD, teniendo en cuenta de manera conservadora la diversificación internacional del banco. -7-

8 Orientación del Regulador - Basilea 2 (Cont.) QUIS 3 Directrices Técnicas (Cont.) De las entidades que emplean el enfoque de modelos internos para computar un cargo de capital por posiciones en acciones, se espera que cuenten con un programa riguroso y comprehensivo de stress testing. Se espera de las entidades que sujeten su modelo interno y procedimientos de estimación, incluyendo los cómputos de volatilidad, a escenarios hipotéticos o históricos que reflejen las pérdidas en el peor de los casos, dadas las posiciones subyacentes en acciones cotizadas o no. Como mínimo, las pruebas de stress deberían emplearse para proporcionar información sobre el efecto de los acontecimientos de cola más allá del nivel de confianza asumido en el enfoque de modelos internos. -8-

9 Orientación del Regulador - Basilea 2 (Resumen) Acontecimientos de entorno a contemplar: Contracción de la actividad económica Situaciones de riesgo de mercado (p.e. precios de activos) Condiciones de liquidez Atención a los efectos de la migración de crédito (deterioro de rating ). Toma de acciones si se sobrepasan límites de tolerancia. Ejercicio de Stress Testing especializado y periódico. Las pruebas de stress afectan tanto a la PD, como a la LGD y la EAD, y a sus correlaciones. Pilar 2 Atención a la sensatez y validez de los escenarios. No siempre hay que considerar los peores escenarios. Atención conservadora a la diversificación internacional. -9-

10 Componentes de Stress Testing (Buenas Prácticas) 0.- Contexto General 1.- Modelos de Relación 2.- Construcción de Escenarios 3.- Gestión de los Escenarios e Informes 4.- Ajustes al Sistema de Decisiones -10-

11 0.- Contexto General Identificar la estructura de comportamiento del riesgo de crédito en relación con las variables del entorno. Facilitar la obtención de mediciones hipotéticas del riesgo de crédito asociadas a diferentes escenarios. Datos del entorno Datos de la Cartera 1.- Modelos de Relación Escenarios 3.- Gestión de los Escenarios e Informes Mediciones de riesgo Parámetros de comportamiento Definir escenarios plausibles sobre la base de las estructuras de comportamiento identificadas. 2.- Construcción de Escenarios Marco de organización funcional 4.- Ajustes al Sistema de Decisiones Facilitar la toma de decisiones soportada en el análisis de los escenarios y su impacto en las políticas de decisión de crédito. Ajuste estratégico (capital económico, escala de rating, primas de riesgo, putos de corte, etc.) -11-

12 1.- Modelos de Relación Identificar las variables del entorno con impacto significativo en el riesgo de crédito Modelo del entorno Cuantificar el impacto del entorno en el riesgo de una cartera específica. Datos del entorno Modelo del entorno 12.- Modelo de la Cartera Parámetros de comportamiento Datos de la Cartera -12-

13 11.- Modelo del entorno Definir las reglas de comportamiento del riesgo de crédito sobre las que se establecerá el modelo. Establecer el ámbito de aplicación del modelo (local, regional, global). Someter las hipótesis a pruebas de contraste para seleccionar el conjunto con mayor capacidad explicativa del riesgo del sistema Indicadores de riesgo de nivel sistema Determinar el alcance Formular hipótesis Alcance Alcance Hipótesis Contrastar hipótesis Capturar y depurar datos Datos depurados Variables seleccionadas Estimar y evaluar el modelo Calcular los parámetros del modelo, desarrollar pruebas de ajuste y evaluar su comportamiento en diferentes situaciones. Modelo de entorno Datos del entorno Seleccionar, analizar y preparar los datos necesarios para modelizar las reglas de comportamiento necesarias.

14 110.- Decisiones sobre la Determinación del Alcance Alcance Geográfico (para entidades globales) Enfoque del Stress Testing Ascendente ( Bottom-up ) Descendente ( Top down ) Radial Global Ámbitos del stress testing Regional Local -14-

15 111.- Construcción de hipótesis del entorno VARIABLE EXPLICADA: Ratio de Morosidad VARIABLES EXPLICATIVAS FAMILIA DE VARIABLES DESCRIPCIÓN SIGNO ESPERADO JUSTIFICACIÓN Precios y rentas IPC - Precios al alza se asocian con un dinamismo de la demanda y entornos favorables al cumplimiento de las obligaciones crediticias. Salarios por hora trabajada - Las familias disponen de más recursos para devolver sus préstamos. + Mayores salarios inducen menor capacidad de las empresas para devolver sus préstamos. Variables de liquidez del mercado de crédito Tipos de Interés de los Préstamos Inversión Crediticia Tipos al alza (a la baja) repercuten en el empeoramiento (mejora) de la capacidad de devolución de préstamos. Tipos a la baja pueden inducir nuevas inversiones, preferidas a la devolución de los préstamos más antiguos. Cuando el crédito aumenta, más personas están dispuestas a endeudarse más, al aumentar la confianza en la economía, lo que tiende a reducir las pérdidas. + A mayor crédito, en general, mayores posibilidades de pérdidas. M1 - Mayor liquidez ocasiona mayores posibilidades de devolver préstamos. Variables de ahorroinversión y apalancamiento de la economía Tasa de Ahorro Formación Bruta de Capital Fijo A mayor ahorro, menor consumo, con impacto negativo sobre las ventas empresariales y repercusión negativa sobre la capacidad para pagar préstamos. Variables asociadas a un buen comportamiento de las pérdidas de crédito. Actividad económica general PIB Tasa de Desempleo Consumo Privado El desempleo afecta positivamente a los impagados y crea una espiral negativa. Variables asociadas a un buen comportamiento de las pérdidas de crédito. Índice de Producción Industrial

16 12.- Modelo de la cartera Hipótesis de transición de Rating Estimar los parámetros que describen el comportamiento del riesgo de la cartera. Datos de la cartera Formular hipótesis de la cartera Hipótesis de impacto en LGD Hipótesis de impacto en EAD Estimar el modelo de la cartera Parámetros de comportamiento Variables de entorno Seleccionar los elementos que permiten cuantificar el riesgo al nivel de la cartera Incorporar las variables de entorno Determinar el método de incorporación y seleccionar las variables de entorno. -16-

17 121.- Formular Hipótesis de la Cartera (EL = PD X LGD X EAD) Datos de la cartera Variables del entorno Identificar la cartera a modelizar en el contexto del stress testing. Definir las reglas de comportamiento del rating ante cambios en el entorno. Medición de PD Identificación de la Cartera Medición de LGD Medición de EAD Definir las reglas de comportamiento de las exposiciones en caso de incumplimiento Comportamiento del Rating Comportamiento de las Pérdidas (LGD) Comportamiento de las Exposiciones (EAD) Hipótesis de transición de Rating Definir las reglas de comportamiento de las pérdidas ante cambios en el entorno. Hipótesis de impacto en LGD Hipótesis de impacto en EAD -17-

18 121.- Formular Hipótesis de la Cartera Esquema de hipótesis Probabilidad de Incumplimiento Variables explicadas Severidad Exposición dado Incumplimiento Elementos de entorno señalados por Basilea 2 (Grupos de variables explicativas) Contracción de la actividad económica Condiciones de liquidez Situaciones de riesgo de mercado Variable explicativa 1 (tasa de paro; PIB; IPI; etc.) Variable explicativa 2 (tipos nominales; etc.) Variables diversas según la cartera (precios de los activos tomados como garantías) -19-

19 121.- Formular Hipótesis de la Cartera Hipótesis de PD FACTOR DE RIESGO Probabilidad de Incumplimiento (PD) VARIABLE EXPLICATIVA / TÉCNICA DE REVISIÓN DE IMPACTO Modelo de transición Matriz de transición contractiva Matriz de transición expansiva Morosidad del mercado SIGNO ESPERADO NA + HIPÓTESIS JUSTIFICACIÓN Las PD pueden ajustarse en función de las pautas de migración de rating observadas a lo largo del ciclo económico. Formular un modelo basado en matrices de transición requiere un historial de largo plazo de mediciones de PD. Ajuste de PD en función del comportamiento del mercado en el propio segmento (p.e. bancos cajas). Implica disponer de un modelo de sensibilidad diferenciado para cada cartera, también con un modelo histórico suficiente. -20-

20 121.- Formular Hipótesis de la Cartera ESTRUCTURA DE UNA MATRIZ DE TRANSICIÓN PD en t+1 0,04% 0,02% 0,05% 0,15% 0,3% 1% 2% 5% 15% 40% Incumplimiento 0,04% 0,02% 92% -- 95% 90% 0,05% 93% 94% 0,15% 86% 90% PD en t 0,3% 1% 79% 86% 76% 82% 2% 79% 42% 5% 81% 38% 15% 40% 80% MATRIZ CONTRACTIVA EXPANSIVA -21-

21 121.- Formular Hipótesis de la Cartera FACTOR HIPÓTESIS VARIABLE EXPLICATIVA / TÉCNICA DE REVISIÓN DE IMPACTO SIGNO ESPERADO JUSTIFICACIÓN Severidad (LGD) Tipos de interés + Los incrementos en los tipos normalmente deprimen los precios de los activos, reduciendo las tasas de recuperación y aumentando correlativamente las tasas de pérdida. Precios de los activos - Los valores de los activos son particularmente sensibles a las crisis económicas a causa de: El efecto directo de la exposición al riesgo. El efecto indirecto causado por la relajación del control y mantenimiento de los activos. El efecto indirecto causado por liquidaciones apresuradas. Correlación con PD + Por razones de oferta y demanda, al aumentar los incumplimientos, se produce una mayor oferta de activos de firmas, dependiendo de la rigidez de la demanda. - Algunos estudios han medido la severidad esperada como función decreciente de la PD. La explicación es que acreditados con PD bajas experimentan reducciones más limitadas en el valor de sus garantías. Exposición en incumplimiento (EAD) Correlación con PD + La probabilidad de tomar riesgo y el alcance de los compromisos aumenta durante las crisis, cuando las condiciones de crédito se endurecen y empeoran las condiciones de liquidez. Este efecto puede ser mayor entre los acreditados con mayor rating. Cuanto más repentino es el incumplimiento más pronunciado había sido el crecmiento de la exposición. Políticas de selección adversa: Las situaciones contractivas tienden a liberar cuota de mercado en los niveles de calidad de riesgo inferior entre las entidades más adversas al riesgo, que ceden esta cuota a entidades con menores niveles de exigencia o peor calidad en sus sistemas de evaluación de la calidad de riesgo. -22-

22 2.- Construcción de Escenarios Determinar las restricciones a la definición de escenarios, tanto cuantitativas como cualitativas. Identificar, describir, etiquetar y justificar escenarios hipotéticos. Parámetros de comportamiento Establecer las reglas de construcción de escenarios Marco de organización funcional Restricciones a la definición de escenarios Participantes 22.- Establecer el proceso y dinámica de definición de escenarios 23.- Construir los escenarios Reglas de construcción de escenarios Preparar el marco de trabajo para la definición de escenarios, estableciendo la representación adecuada. Escenarios

23 21. Reglas de construcción de escenarios Identificar situaciones de choque: 4 Situaciones históricas anómalas 4 Hipótesis de cambio en los parámetros de sensibilidad 4 Hipótesis de cambio en las reglas de comportamiento o sustitución de variables Asignar probabilidades en el contexto del modelo general: 4 Establecer la probabilidad mínima de los escenarios de stress (Plausibilidad). 4 Identificar el rango de escenarios cuya plausibilidad es superior o igual a P (Dominio de Admisibilidad). 4 Identificar dominios diferenciados, bajo hipótesis de continuidad o de ruptura. -25-

24 211. Situaciones históricas de choque Comportamiento histórico de la morosidad (Bancos) 10,% 9% 8 % 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% Serie real Serie estimada sin corrección de error Períodos de "stress" y recomposición

25 211. Situaciones históricas de choque Simulación del Modelo en Diciembre 2001 Hipótesis de Equilibrio 100,00% Dominio de Admisibilidad 80,00% 60,00% 40,00% Nivel real Dic2001 (0,90%) 20,00% Nivel máximo admisible al 95% (2%) 0,00% 0,00% 1,00% 2,00% 3,00% 4,00% 5,00% 6,00% 7,00% Ratio de Morosidad -27-

26 211. Situaciones históricas de choque Hipótesis de Pérdida de Equilibrio - Simulación Histórica del Modelo en Diciembre ,00% Dominio de Admisibilidad 80,00% 60,00% Nivel histórico Dic1991 (4,04%) 40,00% Nivel histórico Dic1992 (6,37%) 20,00% 0,00% 0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% Ratio de Morosidad -28-

27 211. Situaciones históricas de choque Hipótesis de Pérdida de Equilibrio - Simulación del Modelo en Diciembre 2001 Dominio de ruptura 100,00% Dominio de continuidad 80,00% 60,00% 40,00% 20,00% Nivel real Dic2001 (0,90%) Nivel máximo admisible al 95% (2%) Nivel admisible en situación de cambio: histórico 57% = +1,15% Umbral de plausibilidad = 99,9% 0,00% 0,00% 1,00% 2,00% 3,00% 4,00% 5,00% 6,00% 7,00% Ratio de Morosidad -29-

28 211. Situaciones históricas de choque Hipótesis de Crisis - Simulación del Modelo en Diciembre ,00% Dominio de Continuidad 80,00% 60,00% 40,00% Nivel histórico Dic1992 (6,37%) Nivel histórico Dic 1993 (9,37%) 20,00% Nivel máximo admisible al 95% (11,51%) 0,00% 0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 30,00% 35,00% Ratio de Morosidad -30-

29 211. Situaciones históricas de choque Resumen de los dominios de admisibilidad Simulación en diciembre 2001 Ratio de Morosidad 0,1 0,09 0,08 0,07 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0 Mínimo Moda Real Máximo Límite en torno al 95% Límite en torno al 99,9% 1980 DIC 1981 DIC 1982 DIC 1983 DIC 1984 DIC 1985 DIC 1986 DIC 1987 DIC 1988 DIC 1989 DIC 1990 DIC 1991 DIC 1992 DIC 1993 DIC 1994 DIC 1995 DIC 1996 DIC 1997 DIC 1998 DIC 1999 DIC 2000 DIC 2001 DIC 2002 DIC -31-

30 3.- Gestión de los Escenarios e Informes Mediciones de riesgo Cuantificar los impactos sobre el nivel de riesgo de cada uno de los escenarios. Impacto en Probabilidades de Incumplimiento Documentar los resultados Escenarios 31.- Calcular los escenarios Impacto en Pérdidas Esperadas Impacto en Pérdidas Inesperadas (Capital Económico) Producir salidas estructuradas de las mediciones de riesgo correspondientes a cada escenario, preparadas para su utilización por los sistemas de decisión.

31 4.- Ajustes al Sistema de Decisiones Reporting de Stress Testing Seleccionar escenarios de ajuste A partir de un núcleo limitado de escenarios, determinar un escenario de protección, apto para soportar propuestas de ajuste en los objetivos de rentabilidad, límites de asunción de riesgo o políticas de precios. Escenario de Protección Cálculos de primas de riesgo 42.- Calcular los ajustes del escenario Cálculos de los límites a la asunción de riesgos Cálculos de rentabilidad ajustada al riesgo 43.- Decidir el ajuste estratégico Elegir la combinación preferida de ajustes sobre rentabilidad, límites y precios del riesgo. Simular el impacto del escenario en las variables clave de las estrategias de capital, rentabilidad y riesgo. Ajuste estratégico

32 4.- Ajustes al Sistema de Decisiones Esquema de ajuste cíclico al sistema de decisiones de crédito Stress testing Impacto en las mediciones de riesgo Ajuste del capital económico Ajuste del sistema de decisiones Sensibilidad por cartera Simulación del ciclo Cálculo / Simulación de la Pérdida Esperada: PD EAD LGD Estimación de la distribución de pérdidas Cálculo de Capital en riesgo Rentabilidad ajustada al riesgo Ajuste de scoring PD Puntos de corte Primas de riesgo Ajuste de políticas -34-

33 Selección de Escenarios de Ajuste Systematic Risk and Exposure Portfolio Retail % 9.00% 8.00% 7.00% 6.00% 5.00% 4.00% 3.00% 2.00% 1.00% 10.00% 9.00% 8.00% 7.00% 6.00% 5.00% 4.00% 3.00% 2.00% 1.00% CONCEPTUAL Stress Testing Input Stressed Period 2003 Risk Quallity Indicator Default rate Macro Hypotheses: Interest rate Default estimate Unemployment Default estimate New variable Default estimate Portfolio Hypotheses: Systematic Risk Default estimate Investment growth Strategic plan LGD (%) Default estimate EAD (%) Default estimate Output PD (%) EAD (m ) EL (m ) central min max ,480 16,384 24, Default rate Max Mode Min CL = 99,9% CL = 95% -35-

34 Ajustes de Capital Económico CONCEPTUAL Loss Distribution and Economic Capital Hypotheses Portfolio Retail - 01 Projected year 2003 Input Output Scenario Central Confidence level 10σ PD (%) ,700 2,100 2,400 1,800 Expected loss (m ) σ 2σ Capital (m ) 2,100 1,800 1,500 1, ,500 1, Variation (m ) 1, , σ ,520 1,476 6σ Capital level Variation 2,541 10σ -36-

35 Ajustes del Sistema de Decisión CONCEPTUAL Rating and Credit Scoring Adjustments Portfolio Retail - 01 Projected year 2003 Rating degrees (% PD) Default % 0 % 4.00% 6.00% Average = % Cut off point 788 Expected Loss (m ) 300 EL 25.00% 28.00% EAD Exposure (EAD) m 30, ,970 Average risk premium in basis points 2, Input RAROC (%) 10 Scenario Output Risk Free Spread (%) Risk Adjusted Average Spread (%) Central RATING PORTFOLIO BREAKDOWN Degree (PD %) 0.40 Exposure (%) Average Risk Premium (%) 1.17 Exposure by degree (%) Risk premium

36 Conclusiones 1. Formulación de Hipótesis: Los buenos modelos no existen. Los modelos deben adaptarse a su entorno geográfico. Las mismas variables no tienen el mismo impacto en todas partes. Cada cartera puede tener una sensibilidad diferente, a variables de entorno diferentes. 2. Creación de Escenarios: Stress Testing es la práctica de desafiar las reglas estructuralmente asumidas. Stress Testing no es un problema estadístico. Se alimenta del trabajo en equipo de los directores del negocio y requiere un conocimiento profundo de las circunstancias del entorno. No confiar sólo en la historia. Anticipar cambios estructurales. Hay que establecer distintos niveles de credibilidad de escenarios: credibilidad normal, contra la hipótesis de pérdida de equilibrio. No se puede pedir a un Consejo que tome decisiones basadas en situaciones increíbles. 3. Integración con la toma de decisiones: Stress Testing debe impactar en la medición de las pérdidas esperadas y el Capital Económico. Stress Testing puede impactar en la estructura del Rating interno, del Scoring y en las primas de riesgo. Si se aplica bien, puede contribuir a paliar la eventual prociclidad de los modelos reguladores. -38-

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