Risc de model

Risc de model ( ing.  Risc de model ) - riscul de pierderi rezultat din utilizarea unor modele insuficient de exacte pentru luarea deciziilor, inițial și adesea în contextul evaluării titlurilor de valoare [1] . Mai recent, conceptul de risc de model este utilizat în alte activități, cum ar fi atribuirea scorurilor de credit de consum , prezicerea probabilității fraudei cu cardul de credit în timp real și calcularea probabilității ca un călător cu avionul să fie terorist.

Motive pentru implementare

Pierderile rezultate din realizarea riscului de model pot fi cauzate de erori în ipotezele făcute, neglijență banală sau subestimarea deliberată a riscului sau supraestimarea profitului. Motivele pentru implementarea riscului de model sunt enumerate mai jos.

Asumarea volatilității constante

Luarea volatilității ca valoare constantă este cea mai frecventă greșeală în construirea modelelor. De exemplu, volatilitatea indicelui S&P 500 la începutul lunii iulie 2007 era de aproximativ 15%, dar până la sfârșitul lunii a depășit 30%. Tot în septembrie 2008, valoarea indicelui de volatilitate VIX la bursa CBOE era de aproximativ 30%, iar la doar două săptămâni de la falimentul Lehman Brothers, aceasta a urcat la 80%. Cele mai precise sunt modelele de prețuri ale opțiunilor care iau în considerare natura variabilă a volatilității. Cu toate acestea, utilizarea unor astfel de modele necesită mult mai mult resurse în ceea ce privește puterea de calcul.

Presupunerea unei distribuții normale a randamentelor

Adesea, comercianții presupun că distribuția profiturilor este normală, în timp ce în realitate există „cozi grase” în ele.

Subestimarea numărului de factori de risc

Pentru produsele financiare simple se pot aplica modele relativ simple cu un singur factor. Derivatele complexe, cum ar fi cele cu opționalitate încorporată , necesită aplicarea unor modele complexe multifactoriale.

Asumarea unei piețe de capital perfecte

Multe piețe OTC, chiar și în țările dezvoltate financiar, nu sunt perfecte: derivatele pe acestea nu sunt tranzacționate public, ceea ce le face dificil de acoperit. Piețele reale sunt supuse unor restricții, cum ar fi costurile de tranzacție și imposibilitatea tranzacționării continue (din cauza weekendurilor, a sărbătorilor și a altor motive). Piețele din țările în curs de dezvoltare sunt și mai departe de a fi perfecte.

Asumarea piețelor lichide

Riscul de model poate fi realizat dacă mișcarea prețului de piață al unui activ în timpul executării unei tranzacții deosebit de mari (așa-numita lichiditate endogenă) nu este luată în considerare. În special riscul de lichiditate crește în perioadele de criză.

Aplicarea incorectă a modelelor

Chiar dacă modelul este corect, aplicarea lui incorectă poate duce la implementarea riscului modelului. Un exemplu este un număr insuficient de simulări Monte Carlo efectuate sau pași de timp prea mari.

Pentru a calcula derivate complexe, este necesar să se utilizeze valorile reale ale datelor de intrare: cotații, volatilități și corelații. Actualizările datelor de piață pot fi efectuate fie periodic, fie ca răspuns la mișcările semnificative ale pieței. După cum am menționat mai sus, luarea în considerare a „cozilor grase” în distribuție este, de asemenea, esențială.

Cele mai frecvente greșeli la utilizarea modelelor includ:

Măsuri de reducere a riscului (diminuare)

Riscul de model poate fi atenuat prin investiții în dezvoltarea de modele suplimentare sau prin implementarea unui proces independent de verificare a selecției și de construire a modelului. Acesta din urmă constă din 6 etape de verificare:

  1. Documentația modelului trebuie să descrie (i) ipotezele pe care este construit modelul (ii) descrierea matematică a modelului; (iii) o descriere a tranzacției; (iv) specificul implementării.
  2. Integritate ( ing.  Soliditatea ): modelul trebuie utilizat pentru stabilirea prețurilor direct la instrumentul pentru care este destinat.
  3. Acces independent la datele de piață : Unitatea de birou de mijloc trebuie să aibă acces independent la datele de piață.
  4. Selectarea benchmark -ului: testul trebuie comparat cu o estimare a valorii benchmark-ului.
  5. Verificare de sănătate , test de stres : modelul trebuie să conțină toți parametrii și proprietățile necesari .  De asemenea, modelul ar trebui testat la stres pentru a determina intervalele de valori în care poate fi efectuată cea mai precisă stabilire a prețurilor.
  6. Implementarea riscului de model într-un sistem unificat de management al riscului : Riscul de model trebuie gestionat în cadrul unui singur sistem (cadru), ceea ce implică reevaluarea periodică a modelelor.

Exemple de implementare în sectorul financiar

Vezi și

Note

  1. ↑ Derman E. Derman E. Risc de model: Care sunt ipotezele făcute în utilizarea modelelor pentru a evalua titlurile de valoare și care sunt riscurile consecvente?  : [ engleză ] ] // RISC. - 1996. - T. 9. - P. 34-38.
  2. ↑ CalianStaff, Sara . Raportați defecțiuni Opțiuni controale la NatWest în Trading Debacle  , The Wall Street Journal  (27 iunie 1997) . Arhivat din original pe 23 decembrie 2019. Preluat la 23 decembrie 2019.
  3. ↑ 12 Sebastian , 2015 .
  4. ↑ Jokivuolle E., Tunaru R. Preparing for the Next Financial Crisis: Policies, Tools and Models. - Cambridge University Press, 2017. - P. 158. - 202 p. — ISBN 1107185599 .
  5. ↑ Simons K. Eroare de model  : [ ing. ] // New England Economic Review. - 1997. - P. 17-28.

Literatură

Lectură suplimentară