Operational Risk - Scenario Analysis

Fuente: Charles University (Prague)

Título: Operational Risk – Scenario Analysis

Fecha: septiembre 2008

Autor: Milan Rippel, Petr Teply

El presente resumen del artículo va a comentar los puntos abordados por el autor y las conclusiones a las que el mismo llega. Sin embargo, nuestro interés se va a centrar sobretodo en el apartado referido al análisis de escenarios.

El artículo presenta un estudio empírico llevado a cabo empleando datos de una institución financiera europea. A través de dicho estudio se presentarán conclusiones en relación a las siguientes dos cuestiones:
· En primer lugar, la idoneidad de las estimaciones de capital basadas en eventos de perdida históricos. Para ello, analizará diferentes métodos estadísticos posibles;
· En segundo lugar, la medición del impacto de potenciales eventos extremos de riesgo operacional y la posibilidad de su inclusión a la muestra de datos de pérdida ya existentes en la base de datos.

En cuanto a la primera cuestión, el autor concluye que la utilización de la teoría del Extreme Value Theory (EVT) como método estadístico para modelar los datos de riesgo operacional no es tan adecuada como lo resulta la distribución hiperbólica generalizada.

Su segunda conclusión es que la muestra de datos originales resulta reforzada y enriquecida con los eventos creados a través del análisis de escenarios.

Alcance

El hilo conductor inicial del autor consiste en acotar adecuadamente los conceptos que van a ser analizados a través del artículo, a saber: riesgo operacional, capital regulatorio y capital económico.

Partiendo de la definición ya clásica del riesgo operacional (el riesgo de pérdida derivado de la inadecuación o de la disfunción de procesos internos, del personal o de los sistemas, o de sucesos externos; incluye dentro del concepto de riesgo operacional el riesgo legal pero se excluye el riesgo estratégico y reputacional), el autor acota dicho concepto respecto de las definiciones de riesgo de mercado y de crédito. Para ello, propone el siguiente cuadro resumen:

A continuación, diferencia entre dos conceptos relacionados pero no idénticos: capital regulatorio y capital económico. Esta diferenciación es muy importante a la hora de modelar correctamente el riesgo operacional.

El capital regulatorio, es aquel que resulta necesario para proporcionar una adecuada cobertura a las exposiciones de las entidades financieras frente a los riesgos financieros; es decir, viene a ser el nivel de capital mínimo exigido por el regulador.

El capital económico es aquel margen disponible frente a pérdidas futuras e inesperadas ocasionadas por riesgos operacionales, de mercado o de crédito; es decir, viene a ser el nivel de capital que elegirían los accionistas de una entidad financiera en ausencia de regulación.

Una diferencia importante a tener en cuenta a la hora de modelar el riesgo operacional es que el capital regulatorio cubre las pérdidas esperadas y las inesperadas sólo hasta determinado nivel de confianza, pero no considera los eventos de pérdida extremos, como sí lo hace el capital económico.

Metodología

Una vez definidos y acotados los conceptos de riesgo operacional y de capital regulatorio/económico, el autor presenta las tres metodologías de medición del riesgo operacional que recoge Basilea II:
1. Basic Indicator Approach (BIA),
2. Standarized Approach (SA) y
3. Advanced Measuremten Approach (AMA).

Las dos primeras responden a la denominada aproximación “top-down”, donde capital operacional es definido como una proporción determinada de los ingresos brutos.

Por su parte, el tercero responde a la denominada aproximación “bottom-up”, donde el importe de capital operacional es determinado en base a los datos de pérdidas operacionales recogidos en las bases de datos de la compañía.

Basilea II no establece una técnica de medición concreta y determinada para la determinación del importe de riesgo operacional mediante la metodología AMA, sino que deja libertad a las compañías para desarrollar sus propios modelos. Es por ello, que el análisis del autor se adentra en el estudio de las técnicas más adecuadas para llevar a cabo dicha medición del capital económico. En particular, presenta las más reputadas técnicas de medición que emplean las compañías hoy en día:
· Loss Distribution Approach (LDA)
· Stress-testing /Análisis de escenarios
· Autoevaluaciones de riesgos y controles
· Indicadores de riesgo

La realidad demuestra que los datos de riesgo operacional presentan determinadas características que lo diferencian de los datos del riesgo de mercado o de crédito. Esto conduce a que los métodos de valoración diseñados para los riesgos de mercado y de crédito no resulten adecuados para la medición del riesgo operacional.

La medición del riesgo operacional se asemeja más a las matemáticas actuariales, por eso son empleadas a menudo algunas de las metodologías actuariales de valoración a los riesgos operacionales (por ejemplo, la denominada Extreme Value Theroy – EVT).

Existen fundamentalmente dos maneras de desarrollar los modelos de riesgo operacional:
· Enfoque Top-down: cuantifica el riesgo operacional sin intentar identificar los eventos concretos o las causas de las pérdidas. Pertenecen a este grupo los modelos de indicadores de riesgo y los de análisis de escenarios.
· Enfoque Bottom-up: cuantifica el riesgo operacional a través de los eventos concretos identificados en la empresa. Pertenecen a este grupo los modelos de tipo actuarial, donde adquieren especial importancia las distribuciones de frecuencia y severidad que modelan los datos disponibles en las bases de pérdidas operacionales.

Dentro del enfoque Bottom-up, se encuentra la mencionada EVT. Esta teoría es una rama de la estadística que se enfoca en el estudio de los eventos poco frecuentes que están situados en la cola de una distribución de probabilidad concreta. Existen diversas técnicas para la EVT (por ejemplo, el método Block Maxima o el método Peak Over Threshold).

El objetivo final del enfoque Bottom-up es que una vez que se hayan modelado las distribuciones de pérdida (frecuencia y severidad), se procederá a agregar dicha exposición al riesgo. De esta forma, los dos tipos de distribuciones son agregadas en un modelo único que estime la pérdida total para un período de un año, utilizando el método de cálculo del Value-at Risk (VaR). No obstante, a pesar de que el VaR resulte ser el método más habitual, diversos estudios apuntan que éste no resulta ser el método más adecuado para el cálculo del capital sino que resulta más idóneo el Conditional Value at Risk (CVaR).

Stress-test y análisis de escenarios

Un importante hecho a considerar a lo hora de adoptar un enfoque Bottom-up es la necesidad de disponer de una base de datos suficientemente amplia. Sin embargo, esta necesidad choca con la realidad imperante en muchas entidades donde la escasez de datos históricos de riesgo operacional disponibles es manifiesta.

Por eso, para resolver este problema, se han desarrollado otros métodos alternativos para la gestión del riesgo operacional. Uno de estos métodos es el denominado análisis de escenarios, o de forma más genérica, el stress-test.

A través de este método se analiza si una institución financiera podría superar una pérdida derivada de un riesgo excepcional. Es decir, los stress-test valoran los efectos de eventos de poca frecuencia que se encuentran fuera de la capacidad predictiva del modelo estadístico del VaR. En este sentido, el stress-test debería ser empleado como un método complementario al VaR.

A día de hoy, no existe una doctrina suficientemente desarrollada en relación a los stress-test empleados en el cálculo del riesgo operacional. Por eso, existe una gran libertad a la hora de elegir los métodos que mejor se adaptan a cada compañía. Siendo los métodos de stress-test métodos subjetivos, es importante adoptar unas hipótesis lo más correcta posibles, ya que si se adoptan unas hipótesis incorrectas y se emplean unos escenarios irrelevantes, podría conducir a considerar unas pérdidas irrelevantes.

Con carácter general los escenarios pueden clasificarse en dos grandes grupos:
· Aquellos que emplean datos históricos (por ejemplo, los ataques terroristas del 11-S en Nueva York, las operaciones de trading llevadas a cabo en Societé Generalé)
· Aquellos que emplean escenarios hipotéticos, de posibles eventos de riesgo que no han tenido lugar todavía, pero que pudieran darse.

Si la entidad financiera es capaz de implantar una política adecuada de análisis de escenarios, entonces este método proporciona una visión comprehensiva del impacto de los potenciales eventos.

Es por eso, que este método proporciona una base cuantitativa creíble y que por eso los resultados obtenidos pueden ser posteriormente agregados a los otros métodos de cuantificación como, por ejemplo, el empleado a través de la Loss Distribution Approach (LDA).

Para llevar a cabo un adecuado análisis de escenarios, el autor propone la utilización de una metodología estructurada basada en las siguientes tres fases:
1. Listado de los escenarios posibles dentro de una categoría de riesgo operacional determinada.

2. Aplicación del escenario diseñado

3. Distribución de probabilidad para la categoría

De las tres fases mencionadas, la más crítica de todas es la primera. Por eso, resulta vital la utilización de un método de trabajo adecuado que permita su determinación correcta. El autor propone un método basado en los siguientes cinco pasos:
1. Definición de un escenario
2. Determinación de la frecuencia
3. Valoración de la severidad
4. Impacto del escenario
5. Seguro de cobertura

Gestión

Cuestión diferente al cálculo económico del riesgo operacional será la relevancia que la Dirección otorgue a los resultados obtenidos.

A menudo ocurre que los resultados pueden resultar difíciles de interpretar ya que los stress-test definen eventos de poca frecuencia. Esto da lugar a que las acciones para mitigar el riesgo que debe tomar la Dirección pueden resultar poco claras y, por lo tanto, que acaben por ignorarse los resultados derivados del stress-test.

El autor propone que una vez que la institución financiera determine las características especiales de su exposición al riesgo operacional, los directivos de la compañía adoptar las acciones necesarias ayudándose de uno de los cinco métodos de gestionar el riesgo operacional que propone.