Ponencia de Ferran Carrascosa sobre la generación de escenarios macroeconómicos para stress test de riesgo de crédito. Se analiza un método para la estimación del impacto de pérdidas en las entidades financieras, que responde a las siguientes preguntas abiertas: • Cómo cuadrar las opiniones de los expertos con los modelos estadísticos predictivos de variables macro. • Cómo superar las restricciones de Montecarlo en la generación de escenarios y cálculo de la distribución de pérdidas. • Cálculo del inverse stress testing: estimación del escenario macro más probable que podría poner en dificultades a la entidad financiera.

1. Generación de
escenarios
macroeconómicos
para stress testing
en riesgo de crédito
Ferran Carrascosa
AIS
Jornada CRM-Empresa

2. Escenarios estrés: Riesgo de crédito
Combinando opiniones
y modelos
¿Montecarlo es una
solución?
Inverse stress testing:
Qué es
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3. Paradigma de trabajo
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4. Combinando opiniones y modelos
Situación México Primer
Trimestre 2013:
México continuará
creciendo por encima del
3.0% en 2013
¿Que pasaría con la
inversión si el PIB cayera
un 3%?
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5. Efecto del PIB sobre la Inversión
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6. Combinando opiniones y modelos
Proyección medias y covarianzas Log indx prc
vivienda 0
-1
Distr probabilidades
futuras con SVAR (Structural Vector -2
Autoregression models) 0.2
Perdua
Condicionada
0.1
Escenarios condicionados con 0
complemento de Schur
-2
0
2
D PIB
4
 Y1,t ,(l )   Y  Y  Σ Σ12,t ,(l )  
  ≈ Ω n   1,t ,( l ) ;  1,t ,(l )  ,  11,t ,(l )  La Distribución Normal de VARS x Periodos
Y    Y2,t ,(l )   Y2,t ,(l )   Σ 21,t ,(l ) Σ 22,t ,(l )  
 2 ,t , ( l )      
Fijamos escena : Y2 = Y2
*
( ) −1
(
E Y1,t ,(l ) | Y2,t ,(l ) = Y2*,t ,(l ) = Y1,t ,(l ) + Σ12,t ,(l )Σ 22,t ,(l ) Y2*,t ,(l ) − Y2,t ,(l ) 
 )
 Complement Schur
( ) −1
Σ Y1,t ,(l ) | Y2,t ,(l ) = Y2,t ,(l ) = Σ11,t ,(l ) − Σ12,t ,(l )Σ 22,t ,(l )Σ 21,t ,(l )
*


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7. Integrando las pérdidas
Log indx prc Distr probabilidades
Mora en función de
vivienda 0
-1
dos variables
-2
macroeconómicas
40
0.2
20
Perdua 0 4
Condicionada -20 2
0.1
Distr. Func. -4 -2
0
-2 0
0 Macro Pérdidas 2 -4
-2
0
4
2
D PIB
4
Misma
probabilidad
Integración
de suceso
numérica
0.35
Distr. Curvas 4
0.3 Pérdidas nivel
0.25 2
Ω( X ) (n−1)
0.2
0
P(Y = y) = ∫∫∫)
0.15
d X
∇(L( X ))
0.1 -2
0.05 (
X: L X =y
-4
2 4 6 8 10 12 14
-4 -2 0 2 4
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8. ¿Montecarlo es una solución?
1. Generar escenarios
macroeconómicos
extremos
2. Calcular el VaR99,9
- Necesitamos 100.000
simulaciones mínimo
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9. Inverse stress testing: Qué es
Stress inverso, se utiliza para probar la robustez de una entidad,
identificando la severidad o tipo de escenario necesario para
hacer que la entidad no cumpla los objetivos marcados
(incumplimiento, disminución de rating, etc…)
La FSA, por ejemplo, requiere a todas las entidades llevar a cabo
un ejercicio de stress inverso que se focalice en la identificación
de los eventos combinados que pudieran poner en dificultades a
la entidad. Los resultados que se desprenden de este tipo de
stress son fundamentales en la estrategia y planificación de
capital.
AIS calcula escenas de probabilidad máxima dado un nivel de
pérdidas a través de su método de integración numérica basado
en saddle point.
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10. Aplicaciones generación escenarios
Evitar concentraciones
que no sobrevivan ante
escenarios de estrés.
Diversificar el capital en
estos escenarios.
Optimizar su
rentabilidad en estos
escenarios posibles.
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11. "Algun dia ens
caurà la cara de
vergonya d’haver
tingut disset anys.
Perquè és una edat
idiota; afigura’t, som
els homes del
futur!"
Joan Sales
Incerta glòria
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