Stress Testing. Esquema conceptual y enfoque metodológico. Luciano Scalise

Transcripción

1 Stress Testing Esquema conceptual y enfoque metodológico Luciano Scalise

2 Stress Testing Esquema conceptual y enfoque metodológico Octubre 2009

3 Definición de Stress Testing Stress testing es un término genérico que describe varias técnicas para la identificación de la vulnerabilidad de un portfolio a cambios significativos en el contexto económico o a eventos excepcionales pero plausibles Excepcional Plausible Tipos de Test Test de sensibilidad: (o test de un factor) orientado a medir la influencia de factores clave de riesgo en forma aislada, o unos pocos factores altamente correlacionados, sobre la exposición de riesgo de la entidad y la habilidad de la misma para mitigar riesgos debidos a cambios en los supuestos subyacentes del negocio Objectivos Testea reacción del portfolio Análisis de escenario: analiza el impacto esperado sobre la exposición a riesgos de la entidad, y la habilidad de la misma para mitigar estos riesgos, debidos a cambios sincronizados de múltiples factores de riesgo y/o ocurrencia de ciertos eventos extremadamente desfavorables Testea resistencia global (capital) de la entidad 3

4 Que significa la perspetiva macroeconómica para las entidades crediticas? Que tan malo será el escenario? En que parte del ciclo estamos? Cual es el peor escenario? Como se verá afectado mi portfolio? Cuales son las bombas de tiempo en mi cartera? 4

5 Vinculando proyección económica y escenarios a los clientes Minimizar riesgo, maximizar oportunidades, minimizar el impacto de malas condiciones Mejor planeamiento & decisiones presupestarias Elaborar mejores estrategias decisorias Entender los impactos directos sobre consumidores y a nivel portfolio Los portfolios de las entidades se componen de distintos tipo de consumidores Cambios económicos afectan a distintos consumidores de distinta manera Proyección económica, escenarios y segmentos de consumidores 5

6 Enfoque guiado por eventos Vs. guiado por porfolio Enfoque guiado por evento Enfoque guiado por portfolio Evento Parámetros de Riesgo Evento Parámetros de Riesgo Portfolio Fuente: Stress testing at major financial institutions: survey results and practice (BIS) Escenario formulado basándose sobre eventos plausibles (ej. Lunes negro) Identifica como estos eventos, pueden afectar los factores de riesgo relevante al porfolio de una entidad Escenarios a menudo formulados a pedido de la alta gerencia, en ocasiones motivado por eventos recientes 6

7 Stress testing: visión de alto nivel Identificar todos los drivers de desempeño susceptibles de stress testing 7

8 Tipos de escenario Escenarios Históricos Basado en eventos significativos del pasado Tiende a estar completamente articulado e involucra menos juicios valorativos Puede ser menos acorde al perfil de riesgo actual de la entidad Puede no reflejar adecuadamente las mejoras en la toma de riesgos Basado en datos reales Escenarios Hipotéticos Eventos de mercado significativos que no han ocurrido aún Potencialmente más relevante al perfil de riesgo actual de la entidad Intensivos en mano de obra y requieren mucho juicio valorativo Puede carecer de apoyo de la gerencia y/o analistas de negocio La información histórica puede ser utilizada para identificar relaciones La elección depende de un número de factores, incluyendo la relevancia de eventos históricos para un portfolio dado, como así también la disponibilidad de recursos En la práctica, escenarios híbridos son bastante comunes, utilizando movimientos históricos de mercado como inputs pero no necesariamente vinculados a una crísis específica Los escenarios deben balancear un trade-off entre ser realistas y abarcativos. La discusión cualitativa al comienzo del proceso es importante los escenarios no debieran depender de la asignación mecánica de probabilidades 8

9 Diseño del Stress Test Los Stress Test pueden realizarse de distinta formas, tales como: Analytics & Modelos Entorno & Negocios Un factor (sensibilidad) e.g. un driver o parámetro de riesgo / pérdida al percentil 99 estimado e.g. shock supuesto al crecimiento del sector real o tasa de empleo Stress Tests Top - down Hipotético Bottom - up e.g. todos los driver o parámetro de riesgo / pérdida al percentil 99 utilizando una distribución hipotética e.g. condición de liquidez e.g. tasa de interés sube x bps, crecimiento baja y%, precio de vivienda sube z%, etc. Multi-factor (escenario) Histórico e.g. todos los drivers o parámetros de riesgo / pérdida al percentil 99 histórico e.g. tasa de interés, crecimiento, etc. de la última recesión Selección de diseño del test Basado en evento Vs. Basado en portfolio Histórico Vs. Hipotético Bottom-up Vs. Topdown Análisis de sensibilidad Vs. análisis de escenario Clave para el diseño de una condición de stress, resulta la historia de eventos que llevaron a la entidad (y a la industria) a experimentar dicha condición de stress. Algunos ejemplos serían: crisis cambiaria asiática de 1997 o ataque terrorista de Septiembre

10 Formulación de supuestos Ejemplo Fuente: Hong Kong Monetary Authority Supervisory Policy Manual, Annex A Escenario de stress Componente del portfolio Exposiciones del retail Item stresado Leve Medio Severo Préstamos hipotecarios Valor colateral del préstamo Cambio en el LTV Provisiones específicas incremento en el nivel de defaults Incremento en las tasas de interés incremento en el nivel de default como resultado de imposibilidad financiera de los consumidores Créditos revolventes Incremento en las tasas de interés incremento en el nivel de default como resultado de imposibilidad financiera de los consumidores Provisiones específicas / write offs Caída en los precios de la propiedades del 10% más 10% del portfolio con garantía Incremento de 100 puntos básicos en la tasa de interés Incremento de 100 puntos básicos en la tasa de interés Incremento del 50% Caída en los precios de la propiedades del 20% más 20% del portfolio con garantía Incremento de 200 puntos básicos en la tasa de interés Incremento de 200 puntos básicos en la tasa de interés Incremento del 100% Caída en los precios de la propiedades del 30% más 30% del portfolio con garantía Incremento de 300 puntos básicos en la tasa de interés Incremento de 300 puntos básicos en la tasa de interés Incremento del 150% Severidad Base-line Shock leve Shock medio Shock severo Horizonte temporal Corto / mediano plazo Relacionado al tiempo requerido por el tipo de shock en filtrar Forward-looking 10

11 Algunas consideraciones metodológicas Horizonte temporal El horizonte habitualmente utilizado es de corto plazo. Un horizonte temporal más largo podría ser apropiado si se consideran impactos macroeconómicos que llevarían más de un año en filtrar su efecto Iliquidez inesperada Muchas crisis (como la actual) se caracterizan por una abrupta falta de liquidez en los mercados financieros Falta de cobertura Instrumentos de cobertura pueden volverse escasos o inválidos durante eventos de stress Agregación El proceso de agregación de los efectos del stress test realizados a nivel de un tipo de riesgo o unidad de negocio, despierta cuestiones concernientes a la diversificación y efectos de segunda-ronda. Correlaciones Las correlaciones que prevalecen en condiciones normales, pueden cesar de existir bajo condiciones de stress 11

12 Vinculando proyección económica a información crediticia Modelo Macroeconómico Escenario Económico Base Escenario Económico Alternativo Valores Estimados de los drivers económicos de PD / LGD Segmento de Clientes A Segmento de Clientes B Pérdidas Totales Estimadas Sobre el Portfolio PD Estimada Para los Segmentos de Clientes A & B LGD Estimada Para los Segmentos de Clientes A & B Modelos Predictivos Relacionando Factores Económicos a PD / LGD 12

13 Datos económicos Preferentemente, toda la información económica histórica utilizada, debe provenir de fuentes nacionales oficiales de datos. La elección de factores económicos a ser testeados, debe fundamentarse sobre las siguientes consideraciones: Existe esta información con periodicidad trimestral/mensual? Existen proyecciones confiables disponibles de los datos económicos para ser utilizados como inputs en el módulo predictivo del modelo (i.e. pueden producirse predicciones creibles y robustas de los datos económicos)? La elección de factores económicos debe ser teóricamente robusta, y reflejar el consenso general en la modelización de créditos al consumidor La utilización de modelos macroeconómicos para generar proyecciones / predicciones y escenarios alternativos, permite la elaboración de valores consistentes para drivers económicos identificados 13

14 Ilustración del flujo de ejecución de stress test Factores de Riesgo del Modelo Volatilidad Drivers de Riesgo Horizonte Temporal PD Variables Macroeconómicas Supuesto LGD EAD PBI Pérdida Económica Tasa de Interés Desempleo Mapeo Factores de Riesgo del Porffolio Capital Provisiones Índice de precio de la vivienda Correlaciones Ganancias Matrices de Migración Métricas Reportadas 14

15 Vinculos clave: esquema conceptual básico Tasas de Interés Empleo Apalancamiento Endeudamiento 15

16 Circulo deuda-default? Mayores tasas de interes Mayor desempleo Catalizadores Mayores tasas de write-off/defaults Mayor endeudamiento Corrección Menos préstamos / consumo 16

17 Por que los distintos segmentos de consumidores se comportan diferente? Tasas de actividad por cluster Ingreso del hogar semanal bruto por fuente Fuente: Experian Mosaic UK 17

18 Distintos segmentos son afectados de diferente manera Diferente posición neta de activos Algunos son ahorradores netos y otros tomadores de crédito netos Diferentes fuentes de ingresos Distintos empleos Distintas tasas de ajuste salarial Distinta sensibilidad Distintos senderos de consumo y gasto PDs Tarjetas de Crédito = Conocer a los clientes Fuente: Experian 18

19 Distintas tendencias en el desempleo 19

20 Desempleo por segmento socio-demográfico 20

21 Endeudamiento por grupo socio-demográfico Segmento menos afectados Inicio Alto Incremento más notorio (mayor pendiente) Inicio Bajo Segmento más afectados Tiempo 21

22 Ejemplo de validación Validación que cambios en factores económicos explican cambios en los datos de perdidas / default: Saldos en default históricos de portfolio de tarjetas de crédito para un Banco Taiwanes Factores Económicos Tasas de interés Carga de interéses pagados por los hogares Tasa de desempleo Factores de Portfolio Saldo total Saldo en default 22

23

24 Determinación de los factores de riesgo La relación entre los factores de desempeño, dinámicas de la industria y dinámicas macroeconómicas, debe ser investigada y modelizada Dinámicas de la Industria Competencia de precios Políticas crediticias Demanda crediticia Políticas Estructura de Capital RORAC/ROE Esperados Pricing Dinámicas Macroeconómicas Tasas de interés Desempleo Ingreso disponible Crecimiento del PBI Drivers de Riesgo/Performance PD LGD EAD LTV DTI Pricing Tasa de aceptación Monto máximo Utilización Demanda de Credito Tasa toma Attrition Costo de fondeo PD: PD=f(tasa de interés, prob.(desempleo), Demanda de crédito, crecimiento PBI, ingreso disponible, ratio DTI, ) EAD: EAD=f(PD, límite crédito) LGD: LGD=f(PD, EAD, Índice Precio de la Vivienda) Las relaciones pueden ser: Directas Indirectas 24

25 Ejemplo de análisis de escenario 25

26 Ejemplo de análisis de sensibilidad ULC Utilización del Límite Crediticio 26

27 Ejemplo de análisis de sensibilidad (cont.) La performance de los segmentos de riesgo varía a lo largo del ciclo económico. Score Tasa default 70% 30% 0.2% Predicciones de tasas de default obtenidas de distribuciones históricas de score pueden ser inadecuadas para el próximo período. Conveniencia de contar con modelos prospectivos. Estimaciones de riesgo prospectivas ayudan a estimar el impacto de eventos de stress sobre las tasa de default pronosticadas. Score Tasa default 80% 35% 0.2% Expansión Recesión Tiempo 27

28 Ejemplo de estimación de relaciones ln ( PD ) = β ln( PD ) + β ln( GEARING ) m, t 1 + β Δ ln 4 m, t 1 2 ( UNEMPLTm, t 1 ) + β0 + rt m, t 1 LIAHON + β 3 ln DISPINC m, t 1 m, t 1 GEARING m, t ( INTRATEMt. CDWELHHNm, t + INTRATEUt. CCREDHHNm, t) = ( DISPINC + INTRATEM. CDWELHHN + INTRATEU. CCREDHHN m, t t m, t t m, t ) GEARING = Apalancamiento del ingreso LIAHON = Pasivos financieros de los hogares DISPINC = Ingreso disponible luego del pago de intereses UNEMPLT = Tasa de desempleo INTRATEM = Tasa de interés promedio sobre hipotecas CDWELHHN = Saldo de deudas hipotecarias INTRATEU = Tasa de interés promedio sobre deuda sin colateral CCREDHHN = Saldo de deuda sin colateral 28

29 Escenarios Identificar impacto sobre el nivel de mora PD Rating Pool X Estimación histórica Estimación corriente actualizada Stress testing Escenario proyectado Caso base proyectado PD EP EP (t+12) x K(Pool, Escenario) Basado en escenario para Basilea II, mayores tasas de interés y/o mayor tasa de desempleo, etc. PD CB CB (t+12) x K(Pool, Caso Base) Basado en proyección de escenario económico más probable Última estimación en (t-x) Hoy (t) t+12 Tiempo 29

30 Implicancias / oportunidades operativas Identificar implicancias para los clientes Carga de trabajo para cobranzas y gestión Cambio en los volúmenes de morosidad Cambio en los volúmenes procesados para cada tipo de cobranza Que implicancias para estrategias existentes? Impacto del incremento en morosidad Roll Rates: Status mes m+1 16% 100% 12% 75% 50% 25% default % 4% default 0% Status mes m 0% % change 1 4in volumes 7 processed Meses desde el incremento 30

31 Ejemplo de análisis de escenario a alto nivel A continuación, se listan algunos de los factores de riesgo más comunes y análisis de escenario asociados. El escenario a ser testeado necesita ser plausible internamente, consistente y desafiante. Escenarios de Stress (impacto sobre el riesgo de crédito) 1. Retroceso económico Nacional/Internacional 2. Baja en los precios del mercado inmobilidario Posible análisis 1. Impacto del retroceso económico (caída en el PBI, crecimiento del desempleo, reducción en índice de confianza del consumidor) sobre la posición de capital de la entidad, calidad de sus activos y rentabilidad. 2. Impacto de la caída en el precio de las propiedades sobre la cobertura colateral, riesgo de default, y requerimientos de provisiones. Riesgo de contagio impacto sobre otros tipos de activos. 3. Política monetaria restrictiva 3. Incremento en el nivel de tasas de interés con su consecuente efecto contractivo sobre la liquidez en los mercados de capitales, disparando a su vez el escenario 2 antes descrito. 31

32 Mensajes principales Los factores económicos representan algunos de los drivers clave en la demanda de crédito por parte de los hogares, como así también de su PD y LGD. Dada la existencia de teoría económica robusta y metodologías predictivas econométricas adecuadas, estos drivers del mercado crediticio, PD y LGD pueden ser proyectados a futuro. Un acercamiento considerando segmentación del portfolio, brindaría un mejor manejo de las fuentes de riesgo, e indicaría maneras de contener o administrar dicho riesgo. Dado que el enfoque se basa sobre un conjunto de modelos vinculando predicciones económicas a datos del portfolio, es posible modificar los supuestos económicos, i.e. análisis de escenarios. Esto representaría parte del cumplimiento con las normativas de Basilea II. 32

33 Stress Testing To convert a model into a quantitative formula is to destroy its usefulness as an instrument of thought. ( Convertir un modelo en una fórmula cuantitativa es destruir su utilidad como instrumento de pensamiento ) John Maynard Keynes 33