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Nuevo esquema métricas de riesgo
Esta mayor y más intensiva integración en la gestión del modelo
ha implicado una adaptación de las métricas regulatorias con
el fin de dar medidas cada vez más granulares y ajustadas a las
distintas necesidades: negocio/riesgos, admisión/seguimiento,
pricing/retribución....
Así, las métricas utilizadas en gestión tratan de ser visiones
prospectivas, y por tanto, son en general medidas más cíclicas,
caracterizadas por un gran dinamismo, dado que han de estar
adaptadas a los planes de negocio del banco y a los cambios
del entorno. Las regulatorias, sin embargo, son en su mayoría
medidas acíclicas, estáticas y más ancladas en la observación
histórica.
MÉTRICAS
REGULATORIAS
MÉTRICAS
GESTIÓN
NORMATIVA
CAMBIOS
ENTORNO
MACRO
Cartera 1 1%
NUEVAS
NECESIDADES
DE GESTIÓN
ESTABLES
ACÍCLICAS
HISTÓRICAS
ESTABLES
ACÍCLICAS
HISTÓRICAS
MÉTRICAS REGULATORIAS
MÉTRICAS GESTIÓN
Banesto 79
En esta línea de adecuación de las métricas de gestión, se han
desarrollado diferentes proyectos encaminados a la eliminación
de sesgos para no trasladar al negocio aspectos propios de las
modelizaciones. Ejemplo de esto ha sido el análisis de la prociclicidad
de la Probabilidad de Default (PD), en el que se ha
analizado la causa de ésta y se han analizado las alternativas
para no sobreestimar ni infravalorar el riesgo durante este periodo
de crisis.
La ciclicidad de las métricas, unido a la crisis económica actual
ha hecho más patente la necesidad de cuantificar la sensibilidad
del riesgo ante cambios en los escenarios macroeconómicos.
En este marco se encuadra el proyecto de stress testing, que
se ha materializado en una herramienta de gestión para riesgo
de crédito, la cual permite entender la sensibilidad de la cartera
del banco ante cambios en los factores de riesgo más relevantes
(paro, inflación, PIB, precio de la vivienda,…).
De esta manera, se cuantifica de manera ágil el impacto ante
un determinado escenario macroeconómico en cada subcartera
de crédito analizada. La granularidad en este sentido es
clave para la gestión, al igual que asegurar la convergencia de
los enfoques top-down y bottom-up.
Este modelo posibilita la utilización de la herramienta desde
perspectivas distintas: por un lado, ajustando la cuantificación
global del riesgo para próximos ejercicios. Por otro, y dado el
nivel de granularidad obtenido, como soporte a la anticipación
de amenazas concretas, identificando las inversiones más sensibles
en términos de incremento de morosidad o pérdida ante
variaciones macroeconómicas. En el otro extremo, permite detectar
nuevas oportunidades o bolsas de negocio, identificando
los perfiles que, ante un escenario macro específico, tienen
menor sensibilidad al riesgo.
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
mar88 mar89 mar90 mar91 mar92 mar93 mar94 mar95 mar96 mar97 mar98 mar99 mar00 mar01 mar02 mar03 mar04 mar05 mar06 mar07
40
35
30
25
20
15
10
5
0
jun90 jun93 oct97 oct00 oct03 dic05 jun08
Incremento PE (%)
10%
9%
8%
7%
6%
5%
4%
3%
2%
1%
0%
Ciclo Medio
Crisis suave
Bonanza
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Cartera 2 15% Cartera 3 -3%