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"Backtesting" de un modelo de VaR de crédito

Viniendo de un fondo de riesgo de mercado, me pregunto cómo validar / backtest un crédito modelo de riesgo en la práctica. En este caso, no estoy preguntando específicamente por la validación de la PD/migración, sino por los parámetros de agregación por defecto (, digamos correlaciones sectoriales), es decir, aquellos componentes del modelo que operan sobre el estructura de dependencia del riesgo de crédito .

En las aplicaciones de Riesgo de Mercado, normalmente buscaría series temporales de mis factores de riesgo (digamos, tasas obtenidas de Bloomberg/ICAP); las combinaría con mi(s) modelo(s) de valoración, añadiría potencialmente otra capa de supuestos distributivos (o no) y estimaría las cantidades deseadas, digamos un VaR. Al mismo tiempo, la disponibilidad de datos de mercado (parece) me permite realizar un backtest diario de mi modelo y ofrecer una visión de la calidad de mis supuestos sobre la distribución conjunta de los factores de riesgo.

Desde el punto de vista del riesgo crediticio, ¿cómo proceden los profesionales con este tema, especialmente si su cartera no es de gran tamaño (homogénea), sino que consta sólo de un pequeño número de deudores, digamos entre 1.000 y 10.000 nombres? En este caso, supongo que simplemente no hay un número suficiente de impagos en mi cartera para que pueda hacer una evaluación adecuada. backtesting ... ¿Comprarías entonces simplemente datos de impago (como yo haría con los datos de mercado de Reuters, Bloomberg / ICAP...) de algún otro lugar (un proveedor de datos de impago / de calidad crediticia?) e intentarías dar sentido a esos datos en relación con tu cartera? ¿O bien abordas la validación de tu modelo agregado desde un punto de vista más teórico, por ejemplo, utilizando modelos de la competencia, parámetros estresados, etc.?

Espero que mi pregunta no sea demasiado general - efectivamente me pregunto cómo hacer el modelo de riesgo de crédito backtesting - y si eso es realmente una cosa. Gracias por cualquier indicación.

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Chankey Pathak Puntos 121

El back-testing de los modelos VaR tiene sentido si el periodo de tenencia es el adecuado. Back-testing diario de cualquier cartera de crédito (por cartera de crédito asumimos aquí instrumentos no cotizados, pero más bien préstamos y otros acuerdos bilaterales, incluso inversiones de titulización). Podría argumentar que quizás no tiene mucho sentido. Supongo que su modelo se aproxima de algún modo a los modelos tradicionales de RiskMetrics, según los cuales se tiene una matriz de probabilidad de transición y luego se calcula la pérdida esperada e inesperada de la cartera de créditos. Esta matriz de transición consiste, en el mejor de los casos, en datos combinados anualmente y trata de predecir el porcentaje de deterioro o mejora del crédito. Por supuesto, se puede reducir a un trimestre o a un mes si se desea.

Como en todas las rutinas de back-testing, se quiere comparar la pérdida prevista con la realizada. En caso de impago o de impago parcial (morosidad), el valor de su cartera debería reducirse en consecuencia. Este número se compara con la pérdida esperada (predicción). Yo no haría esto con más frecuencia que la mensual.

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