Value at Risk (VaR)&
Value at Earnings (VaE)
Servicios para la automatización de cálculos sobre grandes
volúmenes de datos para la gestión de Riesgo de Mercado
Compartir conocimiento Respuestas a tiempo real Tan lejos como lo necesite ¿Hasta dónde llegaremos juntos hoy?
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1. Riesgo de Mercado.
2. Contextualización de SIAG en el entorno de Riesgos.
3. Fases del Cálculo.
4. El Motor y su Entorno.
5. Necesidades.
1. Riesgo de Mercado
• Definición:
Probabilidad de incurrir en pérdidas como
Probabilidad de incurrir en pérdidas como consecuencia de movimientos adversos en los precios de mercado de los instrumentos de la cartera en manos de la entidad en un momento determinado.
• Es en realidad se trata de toda una familia de riesgos que abarca cuatro apartados, cada uno con su tratamiento diferenciado:
Riesgo de interés de los instrumentos negociables remunerados con un tipo de interés.
Riesgo de las acciones.
Riesgo de tipo de cambio.
Riesgo de los contratos sobre mercaderías.
1.1 Riesgo de Mercado
• Value at Risk (VaR)
Metodología para cuantificar la exposición al riesgo de
Metodología para cuantificar la exposición al riesgo de mercado que permite medir la pérdida que se podría sufrir en condiciones normales de mercado en un intervalo de tiempo y a un nivel de confianza
determinado.
• Value at Earning (VaE)
Medida estadística complementaria al VaR, que permite medir el beneficio que se podría obtener en condiciones normales de mercado en un intervalo de tiempo y a un nivel de confianza.
2. Contextualización de SIAG en el entorno de Riesgos.
• Consultoría.
• Siag empresa dedicada a la consultoría de Negocio así como al desarrollo de soluciones informáticas.
• Consultoría de Negocio, donde diseñamos los caminos a
• Consultoría de Negocio, donde diseñamos los caminos a seguir, siempre con la base de los amplios conocimientos en los modelos de negocio donde operan nuestros clientes, aplicando internamente rigurosos controles de evolución y mejora.
• Consultoría Funcional, donde el trabajo del día a día es poner en práctica las mejores propuestas desarrolladas por los Consultores de Negocio, en Riesgos de mercado,
crediticio, operacional.
2. 1 Contextualización de SIAG en el entorno de Riesgos.
• Tecnología.
• Herramientas de Mercado, donde evaluamos las distintas posibilidades de cada una de las nuevas aplicaciones de software de carácter financiero disponibles en el mercado.
• Desarrollo de Herramientas a medida para el entorno de Riesgos de Mercados así como para Riesgos de Crédito.
(Motores de Calculo, Tecnología GRID)
• Especializándonos en la parametrización y personalización del software, como una herramienta que nos permita
establecer las mejores estimaciones y predicciones posibles sobre las condiciones y resultados futuros.
Ejemplos. ASSET CONTROL, MUREX, KONDOR, KGL entre otras.
• Simulación Histórica
Usa resultados históricos de las rentabilidades de los activos.
3. Fases del Cálculo
• Valoración de posiciones de la cartera
Cálculo del “Mark to Market”
Valoración de las posiciones de la cartera en cada escenario simulado.
• Agregación de resultados de Pérdidas y Ganancias (P&G, en adelante) a distintos niveles de la cartera.
3. 1 Simulación Histórica
• Obtención de las rentabilidades históricas de los Activos necesarios para el cálculo.
• Capacidad de realizar los cálculos para distintas unidades de negocio al mismo tiempo.
• Input:
• Input:
Reuters
Bloomberg
Otros
• Agilidad en el cálculo. (Gestión masiva de datos en base a Motor de Cálculo).
Para 4.000 activos, obtención de 2.080.000 rendimientos en apenas 3 minutos.
3.2 Valoración de Posiciones
• Valoración de posiciones de la cartera
Cálculo del “Mark to Market”
Valoración de las posiciones de la cartera en cada escenario simulado y para cada Grupo de Riesgo pre- definido
• Metodologías de Cálculo:
Aproximación de Taylor.
Full Revaluation
• Input:
Rendimientos históricos de los Activos. (Simulación histórica previa).
Posiciones de la cartera.
Parametrización de los distintos instrumentos (para cada posición).
Algoritmo de Cálculo para la valoración (cada tipo de producto asociado a un algoritmo).
Escenario Base (último dato de cierre de mercado disponible), extraído de Bloomberg, Reuters u otros.
3.2. 1 Valoración de Posiciones
• Agilidad en el cálculo: Gestión masiva de datos en base a Motor de Cálculo.
Para 34.000 Factores de Riesgo, se obtienen 265 Millones de resultados (valoraciones unitarias) en tiempos mínimos.
3.3 Agregación
• Agregación de resultados de P&G a distintos niveles de la cartera.
Agregación por cada cartera y grupo de riesgo, designado previamente.
• Agilidad en el cálculo.
Obtención de las medidas estadísticas de todas las agregaciones en menos de 60 segundos para una muestra de 10.000 instrumentos.
3.4 Informes
• Medidas estadísticas para cada agregación:
VaR al 1%: definido como el primer percentil del vector de P&G obtenido en el proceso de valoración.
VaR al 5%: definido como el quinto percentil del vector de P&G.
VaE al 95%: definido como el percentil 95 del vector de P&G.
VaE al 99%: definido como el percentil 99 del vector de P&G.
P&G.
Otras como (peor escenario, quinto peor escenario, fechas para el peor y quinto escenario por ejemplo, etc.…)
• Vector de P&G para cada agregación.
• Informes por Posición.
Distintas medidas estadísticas por posición.
Aportación de esa posición al VaR, VaE a los distintos niveles de agregación.
• VaR/VaE incremental.
Qué sucedería si incorporase una nueva posición a la cartera.
3.5 Informes
• VaR/VaE por Producto.
VaR por cada Producto pre-definido en el proceso de valoración (Opciones sobre tipos de cambio, Plain Vanilla, Tipos de Cambio al Contado,…como ejemplo).
• VaR/VaE por Divisa.
• Análisis de Escenarios (Stress Test)
• Análisis de Escenarios (Stress Test)
Someter la cartera a distintas situaciones de estrés (tanto ad-hoc como situaciones de crisis ya acaecidas en la realidad, sean por ejemplo la Crisis del 94, la Crisis de World Trade Center,…)
• Back-Testing
Bondad de Ajuste del modelo.
Input para la obtención del número de “excedidos”
(número de veces en las que los resultados reales son superiores a los obtenidos mediante VaR/VaE).
3.6 Simulación Histórica
Factores de Precio
Simulación Histórica Motor de
Cálculo Reuters
Series Históricas Bloomberg
Otros
3.7 Valoración de Posiciones
Factores de Riesgo
Valoración Proxy
Resultado de Simulación
Histórica
Parametrizació n Instrumentos
Posiciones
Algoritmo de Cálculo por Producto
Grupos de Riesgo
Valoración Unitaria de posiciones Motor de
Cálculo
Escenario Base
3.8 Agregación
Resultado de Valoración
Unitaria
Agregaciones por
Grupos de Riesgo Motor de
Estructuras de Agregación
Motor de Cálculo
3.9 Informes
Informes Agregados a distintos niveles de la
cartera
Resultado de Agregación
Informes por Posición
Motor de Cálculo
Informes por Producto
Informes por Divisa
Agregación Cálculo
Informes de Stress Test
por cada escenario de Stress
Informes de Back-Testing Informes por Subyacente
User interface
Data Manager User Manager
Data Checker
Motor de Cálculo
4. El Motor y su Entorno.
GRID-Engine Núcleo-Motor
Loader
Historical Data Manager
Engine Manager Data Checker
4.1.
4.1.
4.1.
4.1. CAPA DE ADMINISTRACIÓN CAPA DE ADMINISTRACIÓN CAPA DE ADMINISTRACIÓN CAPA DE ADMINISTRACIÓN
• El User Interface Module (UIM) es en sí la capa de presentación. Normalmente basado en Web según las necesidades actuales del mercado aunque puede generarse en otros modelos, como son arquitectura
cliente-servidor, ejecutables convencionales. De hecho no hay impedimento para que un motor pueda administrarse a hay impedimento para que un motor pueda administrarse a través de un interfaz de línea de comando, muy útil en
sistemas UNIX.
4. 2 4. 2 4. 2
4. 2 User Manager Module. User Manager Module. User Manager Module. User Manager Module.
• El User Manager Module (UMM) se diseñará para
controlar el acceso de los usuarios que deseen iniciar una sesión en el motor de cálculo.
• El UMM se basa en la gestión de usuarios atendiendo a sus perfiles y privilegios acondicionando el entorno a las
credenciales aportadas.
• Este módulo normalmente debe construirse dependiente del sistema de control de accesos que tenga ya la empresa, dado que, en la mayoría de los casos, existirá un aplicativo de gestión encargado de gestionar usuarios sin embargo es necesario complementarlo con los requerimientos
específicos del motor de cálculo en cuanto al acceso de usuarios como es la gestión de perfiles.
• El UMM registrará en la BD todas las sesiones de usuario y resultados de conexiones fallidas o de éxito.
4. 2. User Manager Module.
4. 2. User Manager Module. 4. 2. User Manager Module.
4. 2. User Manager Module.
Detallede interacción del UMM
BD
User interface
User Manager
Data Manager
Data Checker
4.3 Data Manager Module.
4.3 Data Manager Module.
4.3 Data Manager Module.
4.3 Data Manager Module.
• El Data Manager Module (DMM) permite a la capa de administración interactuar con las tablas de la base de datos.
• El DMM recibe requests del UIM (User Interface Module) para recibir de o enviar a la base datos información relativa al negocio.
• En el DMM se encuentran todas las queries SQL con la lógica necesaria para obtener los juegos de datos que utiliza la herramienta durante su operativa.
utiliza la herramienta durante su operativa.
• Cualquier inserción en la BD estará sujeta a la validación lógica del Data Checker Module (DCM) . En caso de no pasar la validación de DCM se enviará un error con un detalle descriptivo al UIM que a su vez lo presentará al usuario para su actuación.
• Por otro lado el DMM nos permitirá trabajar con distintas BD de distintos fabricantes simultáneamente siendo
además posible cambiar de BD simplemente adaptando el DMM sin que el resto de los módulos del motor de cálculo se vea afectado.
4.4 Data Checker Module 4.4 Data Checker Module 4.4 Data Checker Module 4.4 Data Checker Module
• El Data Checker Module (DCM) tiene la finalidad de filtrar cualquier dato que vaya a la BD para comprobar que
cumple con las reglas de negocio prefijadas en la misma.
En caso contrario devolverá un error descriptivo al módulo llamante.
• Permitirá la validación de los datos procedentes de las fuentes externas, asegurando la consistencia de los datos.
• El DCM actúa no sólo a nivel individual, cuando el usuario desea realizar un cambio en la BD sino en cualquier
proceso de carga de datos desde las fuentes externas o durante la producción de paquetes de datos al núcleo- motor.
4.5 Loader.
4.5 Loader.
4.5 Loader.
4.5 Loader.
• El loader es el módulo encargado de la carga en la BD de los datos externos procedentes de los proveedores de información.
• Durante un proceso de carga existirá una validación previa de los datos por invocación al DCM, esto producirá un informe para que el usuario pueda tomar decisiones antes de ejecutar el proceso de cálculo.
4.5 Loader.
4.5 Loader.
4.5 Loader.
4.5 Loader.
Detalle de interacción del Loader
User interface SHARE
BD
Loader
Data Manager
Data Checker SHARE
Historical Data Manager Local DATA
4.6 Historical Data Manager 4.6 Historical Data Manager 4.6 Historical Data Manager 4.6 Historical Data Manager Module.
Module. Module.
Module.
• El Historical Data Manager Module (HDMM) es el módulo encargado de gestionar la funcionalidad histórica de la
herramienta.
• El HDMM intervendrá antes de la preparación de los paquetes de información para el motor de cálculo
renovando la información histórica necesaria para la fecha a la que se piden los cálculos.
a la que se piden los cálculos.
• Igualmente intervendrá invocado por el Loader para hacer los cambios necesarios en la BD durante la carga.
• El HDMM es un módulo de altas prestaciones que permite eficiente transferencia de información entre la BD y el motor de cálculo, disminuyendo en un altísimo porcentaje el
número los cambios efectuados directamente sobre la BD.
4. 7 Engine Manager Module.
4. 7 Engine Manager Module.
4. 7 Engine Manager Module.
4. 7 Engine Manager Module.
• El Engine Manager Module (EMM) o Módulo de Gestión del Motor será el encargado de interrelacionarse con el núcleo-motor. Éste conoce los requisitos de motor y es capaz de preparar los paquetes de información que aquél necesita para calcular y elaborar resultados además es el encargado de invocarlo y controlar la sesión de cálculo encargado de invocarlo y controlar la sesión de cálculo desde el inicio hasta su finalización.
4.8 NUCLEO 4.8 NUCLEO 4.8 NUCLEO
4.8 NUCLEO----MOTOR MOTOR MOTOR MOTOR
• El núcleo-motor es el módulo encargado de procesar, calcular y elaborar los resultados.
• El un elemento independiente y se podría gestionar desde línea de comando si de alguna forma se pudiese preparar los paquetes de información de forma manual editando el fichero que espera el motor.
• Contiene toda la lógica de negocio del cálculo y
• Contiene toda la lógica de negocio del cálculo y
normalmente se ejecuta de forma paralelizada en sistemas GRID o con multitarea real.
• Su única comunicación con el mundo exterior está limitada exclusivamente a la comunicación con el invocador para transmitirle información sobre el éxito o error de su
ejecución. Por otro lado es capaz de comunicar al EMM su estado y avance en el proceso de ejecución que podrá
transmitirse al usuario que estará informado plenamente de la situación del proceso a tiempo real.
5. Necesidades 5. Necesidades 5. Necesidades 5. Necesidades
• Series históricas.
• Datos de cierre de mercado actualizados a diario.
• Cartera de posiciones.
• Parametrización de los instrumentos.
• Algoritmos de cálculo para la valoración.
• Algoritmos de cálculo para la valoración.
• Escenarios de estrés pre-definidos para el cálculo del Estrés Test.
José Ortega y Gasset, 40-7º Dcha. 28006, Madrid. España Tel.: (34) 915 761 224 • Fax: (34) 915 761 474 Mail: [email protected] • www.siag-management.com