RiskLab-Madrid: una experiencia de consultoría desde la Universidad

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José Manuel Ruiz Cáceres
hace 8 años
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1 RiskLab-Madrid: una experiencia de consultoría desde la Universidad Santiago Carrillo Menéndez Director 1

2 Plan de la presentación Presentación del RiskLab-Madrid. Riesgo de mercado: VaR con colas pesadas. Gestión de activos y pasivos. Optimización de carteras. Otros proyectos. Riesgo operacional. 2

3 Presentación del RiskLab 3

4 Presentación RiskLab Nuestra Historia Los RiskLab son laboratorios (unidades de I+D) dedicados a los diversos aspectos del riesgo financiero y creados en colaboración con Algorithmics Inc. La red está compuesta, entre otros, por RiskLab de Toronto, Chipre, Cambridge, Germany y Madrid. Constituida en Julio de 1999, sus principales hitos se muestran en el siguiente calendario: Julio 1998 Enero Dic Año 2002 Año 2003 Año /98 VaR con colas pesadas (Santander Investments) 15/07/01 Prototipo titulizaciones (Caja Madrid) 15/12/00 ALM (Argentaria) 15/12/01 Especificaciones para RO 01/01/03 Riesgo Operacional con Indra 15/06/00 Desarrollo primera versión e-porfolio 15/12/01 Nuevos Desarrollos e-porfolio 01/05/02 Riesgo de Crédito BBVA Formación 4

Constituida en Julio de 1999, sus principales hitos se muestran en el siguiente calendario: Julio 1998 Enero 2000.

5 Presentación RiskLab Nuestro Equipo El equipo de RiskLab está formado por profesionales de alto nivel con un gran conocimiento en análisis cuantitativo y tecnológico: 3 profesores fijos: 2 matemáticos, 1 informático 5 asalariados: 1 ingeniero financiero 4 ingenieros informáticos 8 alumnos de la UAM han encontrado su primer trabajo en el RiskLab. 3 becarios (11 desde la fundación). 2 colaboradores externos: 1 ingeniero 1 físico Gran capacidad para incorporar más gente en función de proyectos. 5

ingeniero financiero 4 ingenieros informáticos 8 alumnos de la UAM han encontrado su primer trabajo en el RiskLab.

6 Presentación RiskLab Nuestro Foco NUESTRO FOCO Optimización de carteras Riesgo Operacional SOLUCIONES E-portfolio OpVison Gestión de Activos y Pasivos Herramienta a medida Elaboración de metodología APT Medición del riesgo de mercado (colas pesadas). Titulizaciones Rutinas propias usables en diversas aplicaciones Prototipo Rutinas propias y MathRisk 6

medida Elaboración de metodología APT Medición del riesgo de mercado (colas pesadas).

7 Presentación RiskLab Principales Clientes y Partners CLIENTES PARTNERS FONDOS.NET FINECO 7

8 8

9 VaR con colas pesadas: el problema VaR normal: así calculan el VaR la mayoría VaR con colas pesadas y asimetría 9

10 VaR con colas pesadas Fue el primer proyecto de RiskLab (1998). El cliente fue el Santander Investments. El problema era el de la medición del riesgo de mercado en un entorno no gaussiano. El entregable fueron: un conjunto de rutinas integradas en las herramientas informáticas de la entidad, una herramienta web basada en ghostscript. Desde entonces todas las herramientas de RiskLab han incorporado la medición del riesgo de mercado teniendo en cuenta las colas pesadas. Existen una versión paquetizada, que funciona sobre Excel y permite a una gestora o una entidad pequeña, usar toda la potencia de la teoría de valores extremos por una inversión razonable.. 10

El entregable fueron: un conjunto de rutinas integradas en las herramientas informáticas de la entidad, una herramienta web basada en ghostscript.

11 VaR con colas pesadas 11

12 Gestión de activos y pasivos Un proyecto para Argentaria. El objetivo: realizar una gestión de activos y pasivos basada en la generación dinámica de escenarios para los factores de riesgo de la entidad. El estándar en ese momento era gap analysis. Se trataba de una versión con un interfaz Excel para un mejor manejo de los datos. El motor de simulaciones era MatLab, a petición del cliente. Permitía: la simulación de las masas de balance, la determinación de un intervalo de confianza para cada una de ellas y el balance. Es una línea de trabajo que RiskLab está retomando ante la demanda de existente. 12

El estándar en ese momento era gap analysis. Se trataba de una versión con un interfaz Excel para un mejor manejo de los datos.

13 Optimización de carteras: la demanda La optimización de carteras y la asignación de activos (asset allocation) se han convertido en un área de inversión preferente por parte de los grandes bancos europeos y las grandes gestoras de fondos. Las entidades financieras, en su continuo proceso de búsqueda de servicios de valor añadido para los clientes, están incorporando, servicios de asesoramiento de inversiones a los diferentes niveles de clientes. Todo ello con el objetivo de perseguir un esquema de asesoramiento diferencial, que permita realizar una administración profesional, eficiente y personalizada. Bajo un esquema de asesoramiento homogéneo en toda la entidad. Gestión dinámica y asesoramiento continuo a los clientes. 13

Las entidades financieras, en su continuo proceso de búsqueda de servicios de valor añadido para los clientes, están incorporando, servicios de asesoramiento de inversiones a los

14 Optimización de carteras: el problema La frontera eficiente real puede diferir sensiblemente de la teórica. Es fundamental disponer de un algoritmo que permita calcular las carteras realmente disponibles 14

15 Optimización de carteras: la frontera teórica 15

16 Optimización de carteras: las carteras reales 16

17 otros proyectos Valoración de titulizaciones: Cliente: Caja Madrid. Valorar en términos de RAROC una titulización. Ex post la intervención de la agencia de rating Modelos multifactoriales en riesgo de crédito: Cliente: BBVA. Valorar el efecto de la diversificación en una cartera de crédito. Fundamentar empíricamente la existencia de más de un factor a partir de las series históricas disponibles OpVision: una herramienta para medir el riesgo operacional: Cliente: Indra (financiación PROFIT). Desarrollo de una herramienta para la aplicación de Basilea II de cara a su venta a las empresas financieras. Aplicable en otros sectores. 17

Valorar el efecto de la diversificación en una cartera de crédito.

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PERFORMANCE ATTRIBUTION SITUACIÓN DE PARTIDA atribución a la rentabilidad de las mismas. Es decir, El proyecto que se describe a continuación ha la decisión acerca de clases de activos, sectores y regiones