Gestione dei rischi finanziari

STRESS TESTING E SCENARIO ANALYSIS

Lo stress test non è un sistema di gestione del rischio ma viene applicato immaginando molti scenari. Lo stress test è importante sia per il rischio di mercato che il rischio di liquidità in quanto in casi di crisi di liquidità le normali relazioni saltano e le misure di rischio calcolate in fasi di mercato normale diventano poco utili. In caso di fenomeni di crisi ciò che accade è che vengono meno le normali correlazioni, infatti, queste aumentano verso valori estremi, vi è un improvviso prosciugamento della liquidità e rischi di concentrazione e di tipo macroeconomico.

Per prepararsi a tali eventi non bastano gli strumenti di risk manager ma servono anche gli approcci di stress testing che sono prove di resistenza. Bisogna capire dunque quali stress test adottare e in particolare questi si distinguono in:

1. Tipo di evento
2. Tipo di rischio
3. Area geografica
4. Metodologie (scenario, maximum loss optimization)

Book di riferimento (trading, banking, OBS)

6. Livello di riferimento e quindi desk, business-unit, firm

7. Complessità del portafoglio

Lo stress testing serve a misurare la vulnerabilità del portafoglio e quindi a rappresentare punti di vista anomali a differenza del VAR che fa riferimenti a cause estreme. Si basa sull'holding period senza limiti mentre il VAR si basa su holding period piuttosto brevi. Gli eventi di stress in un mondo VAR finiscono nelle code del VAR. Gli stress test possono tenere conto della non linearità delle posizioni e possono tenere conto delle caratteristiche estreme dello scenario di stress nel senso che ci possono essere dei punti di rottura dai quali non è possibile tornare indietro.

Come abbiamo detto, lo stress testing è importante per il rischio di liquidità ma non solo. Gli effetti di liquidità sono sottili e correlati in quanto l'andamento dei tassi di interesse può influenzare il valore delle

garanzie e se il valore delle garanzie diminuisce ci possono essere delle richieste di integrazione dei margini ovvero il famoso margin call, si può allargare il bid ask spread ecc. Gli stress test identificano le conseguenze di ampi movimenti di mercato ad esempio 5, 10 deviazioni standard. Infine, gli stress test identificano le conseguenze di cambiamenti di volatilità la quale può cambiare di colpo. Quando si ragiona in termini di stress test si può ragionare in termini di stabilità delle passività della banca. Ciò che faccio è una lista e guardo quali sono le attività e passività della banca e vedo quanto queste sono stabili e reagiscono in condizioni di stress. A questo punto posso segmentare in retail, PMI, grandi imprese, Banche, Enti pubblici e mercato. Gli stress test sono molto difficili perché nessuno mi dice come combinare i vari fattori di stress e quale orizzonte temporale prendere in riferimento. Negli

1. probabilità. Quando facciamo gli scenari, dobbiamo stilizzare degli scenari ipotetici e quindi movimenti nei fattori di rischio, ad esempio, spostamento dell'1% della curva dei rendimenti, twist della pendenza di 25 bp, indici azionari che perdono il 40%, tassi di cambio che si riducono del 6% o in generale ipotizzare cosa accadrebbe se vi fosse un aumento di 5-10 deviazioni standard. Altri scenari si basano su simulazioni storiche e quindi scenari realmente verificati e di facile comprensione. Infine, fare scenari su eventi ipotetici ad esempio eventi naturali, politici, legali, economici e finanziari, creditizi, di liquidità).
2. Quando ipotizziamo degli scenari:
   1. Le situazioni di stress devono prevedere cambiamenti veramente rilevanti
   2. Tenere in considerazione velocità e durata degli eventi: ad esempio la crisi economica del covid potrebbe durare poco o durare di più
   3. Identificare le ipotesi chiave e determinare la vulnerabilità del modello al

Gli Early warnings, semafori gialli, sono degli allarmi tempestivi di due categorie: indicatori interni e di mercato. Per indicatori interni si intende che la banca può vedere ipossibili rischi su singole aree o singoli prodotti, la concertazione di rischio nelle attività e passività, il declino degli indicatori di qualità dell'attivo, il declino nella redditività ovvero la banca inizia non guadagnare più, la rapida crescita delle attività finanziata da passività all'ingrosso ovvero non raccolgo dalla clientela ma dal mercato. Importanti sono il giudizio degli analisti o rumors di mercato. Gli analisti seguono i titoli quotati e che consigliano ai grandi fondi di investimento. I grandi analisti di mercato riescono ad anticipare prima le difficoltà della banca. I rumors di mercato sono invece i retroscena che troviamo sui giornali. Per quanto riguarda gli indicatori di mercato, facciamo riferimento:

1. ...

1. Andamento degli spread applicati alla banca
2. Minor disponibilità dei broker a fare affari con la banca

1. Aumento del costo del funding
2. Richiesta di garanzie da parte di controparti
3. Riduzione delle linee di credito
4. Riduzione di controparti

• Non sono un modello VAR ma sotto alcuni aspetti è un vantaggio in quanto
• Possiamo superare le ipotesi restrittive dei modelli var e consentono di superare crisi di liquidità che invece con modelli VAR non possiamo fare
• Rendono possibile cogliere eventuali episodi di crisi durante i quali si verificano significativi rialzi delle correlazioni fra i diversi fattori di mercato
• Possono essere costruite su misura, in funzione della dimensione, della composizione e della sensibilità del portafoglio.

Il modello VAR vuol dire vedere se il modello stesso funziona e questa operazione viene definita back testing, il quale mi dice quanto mi dice il modello in passato e quanto è successo. Il fatto che siamo in un mondo incerto è necessario sapere quanti errori vuoi tollerare prima di buttare via il modello. Valutare un modello VAR significa valutare se la frequenza delle perdite in eccesso a VAR è coerente con il livello di confidenza. Tale livello di confidenza si basa su un concetto di frequenza e non di dimensione delle perdite. La dimensione delle perdite è importante ma non ha niente a che vedere con il VAR perché questo mi dice qual è la soglia che non verrà superato nell'1% dei casi. Questo significa fare il back testing di un modello VAR. Il modello dice che avrò una perdita superiore di un certo numero, il VAR, nell'1% dei casi se il VAR è al 99% ma non mi dice nulla cosa quando supero quella soglia. Il primo modo

Per vedere se funziona il modello, è rappresentato dal modello grafico. Prendo l'andamento effettivo del rendimento del mio portafoglio e poi sotto disegno l'andamento del VAR parametrico. Succede che, tuttavia, vi possono essere dei casi in cui la perdita ha superato il VAR. Essendo questa la situazione tengo o butto via il modello?

Stessa cosa posso fare con altri modelli quali ad esempio a media mobile con pesi esponenziali con la lambda 0.94 - 0.97, con il numero di volte in cui la perdita effettiva è stata superiore al VAR in quel giorno. Prendo i vari modelli e vedo quante eccezioni, ovvero quante volte è andato oltre il livello VAR con le varie simulazioni che ho fatto. Dal momento in cui la perdita ha superato il VAR, posso calcolare la percentuale di sforamento del VAR. Se ho una percentuale del 100% vuol dire che se ho 1.25 avrò perso il 2.50, ovvero il doppio. In caso di media mobile lo sforamento presenta una percentuale molto più piccola.

1. Effettivo risultato economico derivante dai profitti e perdite conseguenti allaliquidazione delle posizioni in portafoglio.
2. Tuttavia, dovrei, per coerenza, non guardare a quanto ho perso vendendo ma guardare cosa otterrei rivalutando le condizioni di mercato del portafoglio alla fine della giornata in cui l’effetto di rischio si è realizzato. Quindi non i profitti e