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Consulta de la EBA sobre modificaciones en requerimientos de reporting FRTB EBA/CP/2023/03 – nota técnica (marzo 2023)

Market risk SREP methodology (ECB – junio 2023)

Basel 4: European Commission proposal for CRR3. Noviembre 2021

FRTB SA – Regulatory Update – Final draft RTS on gross JTD amounts and Final Report on draft RTS on RRAO (Octubre 2021)

Criptodivisas

Las criptodivisas se pueden enviar a través de internet, de persona a persona, sin necesidad de pasar por un banco o cualquier otro intermediario. Fue a partir del año 2010 cuando comenzaron a surgir plataformas de intercambio, facilitando así la compraventa de bitcoins con dinero local a través de transferencias bancarias, las cuales tenían comisiones mucho menores.

El bitcoin es la primera moneda digital (criptomoneda) descentralizada, cuyos orígenes se remontan al año 2008. Otras monedas principales que se han creado después son Ethereum, Ripple XRP, Litecoin, Dogecoin entre otras.

Más adelante surgieron pasarelas de pago, multinacionales como MicroStrategy, Time Inc., Dish Network, Virgin Galactic, y Reddit, entre otros, permiten actualmente el pago con bitcoins.

Desde sus orígenes, las criptomonedas has experimentado varios altibajos, la última el 19 de mayo del 2021, cuando varias de ellas llegaron a registrar caídas del 30% con respecto al día anterior debido a restricciones de algunos países a su uso y quejas de exceso de consumo eléctrico y contaminación por el minado de las mismas.

A pesar de las ventajas que presentan las criptomonedas, también existen riesgos tanto para los usuarios como para la sociedad, ya que los poseedores de bitcoins no cuentan con ninguna protección de depósitos para sus fondos, según indica el Banco Central Europeo. La sociedad también se puede ver gravemente afectada por el incremento en el uso de la criptomoneda, ya que, al no estar respaldada por el gobierno de ningún país, no se rige por la normativa del Fondo Monetario Internacional, por lo que en caso de alcanzar un valor significativo en la sociedad podría suponer una amenaza a la estabilidad de las divisas mediante ataques especulativos.

Las criptomonedas son una combinación inseparable de instrumentos financieros, tecnología de soporte y una red habilitada para la Web. Por lo tanto, cuando se trata de criptomonedas, los riesgos financieros no pueden separarse fácilmente de los riesgos tecnológicos. El mercado de las criptomonedas requiere una gestión del riesgo de mercado para diversificar adecuadamente las carteras, evitar burbujas de activos y gestionar la liquidez, así como de los riesgos tecnológicos para proteger adecuadamente ante problemas del sistema o ciberataques.

Si consideramos las criptomonedas como una forma de divisa extranjera, la volatilidad del precio en dólares o euros de dichas criptomonedas es extremadamente superior a la volatilidad del tipo de cambio del resto de divisas principales entre sí.

El mercado de las criptomonedas también tiene un alto riesgo de liquidez. Según la empresa de cripto-medios CoinDesk, el coste de realizar una transacción de bitcoins de $ 1 millón puede oscilar entre $ 10,000 y $ 100,000. Algunos centros de intercambios de criptomonedas centralizados, como Coinbase o Kraken, no tienen siempre la capacidad de manejar la creciente demanda de criptomonedas, lo que genera cuellos de botella y problemas de liquidez.

Adicionalmente, al ser monedas no respaldadas por gobiernos o bancos centrales, se ha experimentado un gran crecimiento de creación de nuevas monedas con una vida útil relativamente corta. El sitio web Bitcoin.com informó que el 46% de las criptomonedas que se crearon en 2017 ya han desaparecido. Esto significa que las empresas de servicios financieros deberán ejercer una responsabilidad fiduciaria prudente mediante la educación de los inversores, la divulgación adecuada y la supervisión cuidadosa de las recomendaciones de cartera que involucran criptomonedas.

A medida que las instituciones financieras clásicas incluyan las criptomonedas en los sistemas como un activo más, se espera que su liquidez aumente, así como se reduzca su volatilidad aumentando su estabilidad. Decisiones como la inclusión de futuros de Bitcoin por la bolsa de Chicago en 2017 han permitido una mayor transparencia en la fluctuación del precio dichas criptomonedas.

 

 

Covid

En diciembre de 2019, se detectó el primer caso de coronavirus en la ciudad China de Wuhan, y lo que parecía una simple enfermedad localizada en una pequeña ciudad, acabaría convirtiéndose en una pandemia mundial.

El 14 de marzo de 2020, se decretó el estado de alarma español, por lo que todos los comercios no imprescindibles tuvieron que cesar su actividad, y el teletrabajo empezó a formar parte de nuestras vidas.

Esta situación llevó a la quiebra muchos negocios, los sectores más afectados: hostelería, restauración, transporte y ocio, los cuales representan en torno al 9% en la zona euro, y el 13% en España. De esta forma, el PIB de la economía española sufrió la mayor contracción desde que hay registros.

En cuanto al riesgo de mercado, la incertidumbre económica asociada al virus provoco durante el primer trimestre de 2020 incrementos en las volatilidades de las bolsas de valores de todos los países, mayores incluso que las registradas en la crisis global de 2008.

Las caídas experimentas en prácticamente todos los principales índices y grandes corporaciones nos confirma la alta correlación que existe ante escenarios adversos (wrong way risk).

La correlación entre activos financieros es un aspecto crucial en la gestión del riesgo de carteras, pues permite la diversificación del riesgo especifico de los distintos componentes de la cartera. Si esta correlación cambia ante una situación de estrés, aumentando y provocando que las caídas de precio sean generalizadas, puede provocar que las perdidas reales superen a las estimadas.

Los incrementos de volatilidad registrados en marzo y abril de 2020 generaron aumentos muy sustanciales en los modelos de VaR (Value at Risk) y por ende de capital en los principales bancos de inversión, lo que provocó que los reguladores analizaran la aplicación de waivers de capital temporales para mitigar los impactos.

Cabe destacar que, así como las caídas en los distintos mercados en dichos meses fueron correlacionadas (Europa, EEUU, Asia, …), los rebotes alcistas han sido dispares, permitiendo a los principales índices EEUU (SP500, Nasdaq) cerrar 2020 en niveles similares al 2019 mientras los europeos (STOX50, IBEX35) registraban fuertes caídas anuales. Esto se debe a las percepciones del mercado respecto a la diferentes capacidades y velocidades de recuperación de los países.

 

Artículos relevantes relacionados con Riesgos de Mercado

Introduction to VaR (Value-at-Risk) – Zvi Wiener, 1997
“The concept of Value-at-Risk is described. We discuss how this risk characteristic can be used for supervision and for internal control. Several parametric and non-parametric methods to measure Value-at-Risk are discussed. […] Finally, we briefly discuss the backtesting procedure.”

A Review of Backtesting and Backtesting Procedures – Sean D. Campbell, 2005
“This paper reviews a variety of backtests that examine the adequacy of Value-at-Risk (VaR) measures.”

Efficient Monte Carlo Methods for Value-at-Risk – Paul Glasserman, Philip Heidelberger and Perwez Shahabuddin, 2000
“The calculation of value-at-risk (VAR) for large portfolios of complex derivative securities presents a tradeoff between speed and accuracy. […] In this article, we discuss methods for reducing the number of revaluations required through strategic sampling of scenarios.”

The Supervisory Treatment of Banks’ Market Risk – Stephanie Weston and Brian Gray, 1994
“This study assesses the efficacy of the Basel proposed methods for measuring risk and allocating capital to exposures from traded debt securities, traded equities and foreign exchange.”

Return to RiskMetrics: The Evolution of a Standard – Jorge Mina and Jerry Yi Xiao, 2001
“This document is an update and restatement of the mathematical models in the 1996 RiskMetrics Technical Document, now known as RiskMetrics Classic.”

Variance Reduction Techniques for Monte Carlo Estimates of Value at Risk – Brian Fuglsbjerg, 2000
“The sampling variance of Monte Carlo estimates of Value at Risk is reduced using Importance Sampling and Control Variates. […] The methods improve the variance reduction relative to the Importance Sampling and Stratified Sampling approach suggested by [Glasserman et al., 1999a].”

Non-parametric VaR techniques. Myths and Realities. – Giovanni Barone-Adesi and Kostas Giannopoulos, 2000
“VaR (Value at Risk) estimates are currently based on two main techniques, the variance-covariance approach or simulation. Statistical and computational problems affect the reliability of these techniques. We illustrate a new technique, filtered historical simulation, that is designed to remedy some of the shortcomings of the simulation approach.”

Filtering Historical Simulation. Backtest Analysis – Giovanni Barone-Adesi, Kostas Giannopoulos and Les Vosper, 2000
“In this paper we backtest the FHS [Filtering Historical Simulation] VaR model on three types of portfoliosinvested over a period of two years.”

Identifying Stress Test Scenarios – Thomas Breuer and Gerald Krenn
“The usefulness of stress tests as risk management tool crucially depends on the choice of stress scenarios. […] Here we make two points: (1) We argue for the importance of taking into account portfolio characteristics when choosing stress scenarios, and (2) we compare four different methods in terms of the loss incurred by the resulting scenarios and the plausibility of these scenarios.”

Comparing Different Methods for Estimating Value-at-Risk (VaR) for Actual Non-Linear Portfolios: Empirical Evidence – María Coronado, 2000
“The purpose of this paper is to compare the different estimation methods of Value-at-Risk (VaR) as a market risk measurement of actual bank non-linear portfolios (specifically comprised of currency options) in the context of the supervision of bank solvency. The aim is to establish the best method given these specific circumstances.”

Analytical Value-at-Risk with Jumps and Credit Risk – Darrell Duffie and Jun Pan, 1999
“This paper provides an analytical method for computing value at risk, and other risk measures, for portfolios that may include options and other derivatives, with defaultable counterparties or borrowers.”

Risk Management in an Asset Management Company: a practical case – Dario Brandolini, Massimiliano Pallotta and Raffaele Zenti, 2000
“This article considers the differences between the meaning of risk management in a bank vs. that of an asset management company, illustrating the solution, from both a methodological and technological point of view.”

The Most General Methodology to Create a Valid Correlation Matrix for Risk Management and Option Pricing Purposes – Riccardo Rebonato and Peter Jäckel, 1999
“[In this paper] we present a method which: i) is guaranteed to produce a positive-semidefinite matrix; ii) does not require a pre-existing acceptable matrix to start with; iii) is fast to implement even for large matrices; iv) allows the determination of a feasible matrix that most closely approximates a target real symmetric (but not positive-semidefinite) matrix in a well-defined and quantifiable sense.”

 

Principales documentos regulatorios

Basel 2.5

Revisions to the Basel II market risk framework – BIS, Febrero 2011
Marco general de Basilea 2.5 que rige el cálculo actual de capital por Riesgos de Mercado.

Regulatory Consistency Assessment Programme (RCAP) – Second report on risk-weighted assets for market risk in the trading book – BIS, Diciembre 2013
Análisis de consistencia de requerimientos de capital basado en una cartera hipotética.

FINAL draft Regulatory Technical Standards on the Definition of Market – EBA, Diciembre 2013
Definición del término “mercado” para el cálculo del componente general de riesgo de mercado para equities.

 

FRTB

Minimum capital requirements for market risk (standards) – BIS, Enero 2016
Primera publicación del marco final de FRTB que define los estándares futuros para el cálculo de capital por Riesgos de Mercado.

Report results from the 2018 Market Risk Benchmarking Report – EBA Enero 2019
Ejercicio de benchmarking de la EBA del marco FRTB basado en una cartera hipotética.

Minimum capital requirements for market risk (standards) – BIS, Enero 2019 (mod. Febrero 2019)
Revisión del marco final de FRTB que define los estándares futuros para el cálculo de capital por Riesgos de Mercado.

 

CVA

Review of the Credit Valuation Adjustment Risk Framework (consultative document) – BIS, Julio 2015
Documento consultativo que introduce nuevos métodos de cálculos de capital por CVA vía métodos básico, estándar y avanzado.

Basel III: Finalising post crisis reform – BIS, Diciembre 2017
Este documento recoge, entre otros aspectos, el marco revisado para la medición de los requerimientos de capital por riesgo de CVA (método estándar apalancado en el método estándar de FRTB y eliminación de la posibilidad de adoptar enfoques internos de medición).

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