Un análisis del riesgo de interés de balance de largo plazo de la banca peruana a través del Value at Risk y el Conditional Value at Risk

Abstract

El riesgo de interés de balance es la posibilidad de pérdidas monetarias que tienen en especial los bancos debido a alteraciones tanto en el margen financiero como en el valor económico (patrimonial), causadas por movimientos de las tasas de interés. Su principal fuente es la diferencia de los plazos de vencimiento de los activos y pasivos, y requiere ser medido y gestionado de una manera precisa y exhaustiva. El análisis de la perspectiva de margen financiero es de corto plazo, y de la perspectiva de valor económico es de largo plazo. En la presente tesis se revisan en especial cuatro modelos de medición del riesgo de interés de balance de largo plazo: la Sensibilidad de Valor Económico (SVE), el Value at Risk (VaR), el Conditional Value at Risk (CVaR), y el Valor Patrimonial en Riesgo (VPR) utilizado por la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS). Lo que se hace en primer lugar es utilizar la información del Anexo 07 de Riesgo de Interés que todos los bancos peruanos reportan a la SBS y tomar los cálculos del VPR allí contenidos. En segundo lugar, se calculan 105 curvas de tasas de interés simuladas en soles y dólares a través de un proceso de simulación estadístico basado en componentes principales. Con esas curvas se calculan impactos en el valor económico, en soles y dólares, y luego 11,025 impactos conjuntos, desde los cuales se ubica la máxima pérdida esperada a un percentil de 99% (VaR) y la media de los valores de la cola (CVaR). Con toda esa información se determinan sesgos de las distribuciones de impactos, colas anchas negativas, y se establecen los perfiles de riesgo de interés de balance, concluyendo que el perfil de riesgo del VaR de riesgo de interés de balance puede considerarse igual al perfil de riesgo del CVaR de riesgo de interés de balance. También se determina que la metodología regulatoria subestima el riesgo de interés de balance, y finalmente se revisan alternativas de mejora en la metodología regulatoria, como optimizar la precisión en la distribución por tramos de vencimiento de los epígrafes o de ciertos tipo de flujos, realizar mediciones más ácidas, añadir escenarios de stress, o utilizar el Value at Risk (VaR) y el Conditional Value at Risk (CVaR) para la medición del riesgo de interés de balance de largo plazo.

ALM interest rate risk is the possibility of monetary losses that banks in particular have due to alterations in both the financial margin and the economic (equity) value caused by interest rate movements. Its main source is the difference in the maturity of assets and liabilities, and it needs to be measured and managed in a precise and exhaustive manner. The analysis of the financial margin perspective is short term, and of the economic value perspective is long term. This thesis reviews four models for measuring long-term ALM interest rate risk: the Sensitivity of Economic Value (SEV), the Value at Risk (VaR), the Conditional Value at Risk (CVaR), and the Equity Value at Risk (EVR) used by the Superintendency of Banking, Insurance and Pension Fund Administrators (SBS). The first step is to use the information in Report 07 on Interest Rate Risk that all Peruvian banks report to the SBS and take the calculations of the EVR contained therein. Secondly, 105 simulated interest rate curves in soles and dollars are calculated through a statistical simulation process based on principal components. With these curves, economic value impacts are calculated, in soles and dollars, and then 11,025 joint impacts, from which the maximum expected loss at a 99% percentile (VaR) and the mean of the tail values (CVaR) are located. With all this information, biases of the impact distributions, negative wide tails are determined, and the ALM risk profiles are established, concluding that the risk profile of the VaR of ALM interest rate risk can be considered equal to the risk pro file of the CVaR of ALM interest rate risk. lt is also determined that the regulatory methodology underestimates the ALM interest rate risk, and finally, alternatives for improving the regulatory methodology are reviewed, such as optimizing the precision in the distribution by maturity tranches of the headings or of certain types of flows, making more acidic measurements, adding stress scenarios, or using the Value at Risk (VaR) and the Conditional Value at Risk (CVaR) for the measurement of long-term ALM interest rate risk.