Hispanopedia Wiki
Articulo de referencia

Financial risk modeling

Financial risk modeling is the use of formal mathematical and econometric techniques to measure, monitor and control the market risk , credit risk , and operational risk on a fi...

Hispanopedia WikiContenido en espanolLectura gratuita

Financial risk modeling is the use of formal mathematical and econometric techniques to measure, monitor and control the market risk, credit risk, and operational risk on a firm's balance sheet, on a bank's accounting ledger of tradeable financial assets, or of a fund manager's portfolio value; see Financial risk management. Risk modeling is one of many subtasks within the broader area of financial modeling.

Application

Risk modeling uses a variety of techniques including market risk, value at risk (VaR), historical simulation (HS), or extreme value theory (EVT) in order to analyze a portfolio and make forecasts of the likely losses that would be incurred for a variety of risks. As above, such risks are typically grouped into credit risk, market risk, model risk, liquidity risk, and operational risk categories.

Many large financial intermediary firms use risk modeling to help portfolio managers assess the amount of capital reserves to maintain, and to help guide their purchases and sales of various classes of financial assets.

Formal risk modeling is required under the Basel II proposal for all the major international banking institutions by the various national depository institution regulators. In the past, risk analysis was done qualitatively but now with the advent of powerful computing software, quantitative risk analysis can be done quickly and effortlessly.

Criticism

Modeling the changes by distributions with finite variance is now known to be inappropriate. Benoît Mandelbrot found in the 1960s that changes in prices in financial markets do not follow a Gaussian distribution, but are rather modeled better by Lévy stable distributions. The scale of change, or volatility, depends on the length of the time interval to a power a bit more than 1/2. Large changes up or down, also called fat tails, are more likely than what one would calculate using a Gaussian distribution with an estimated standard deviation.[1][2]

El análisis cuantitativo de riesgos y su modelización han sido cuestionados a la luz de los escándalos corporativos de los últimos años (en particular, Enron ), Basilea II , la versión revisada de la FAS 123R y la Ley Sarbanes-Oxley , y por su incapacidad para predecir la crisis financiera de 2008. [ 1 ] [ 3 ] [ 4 ]

El rápido desarrollo de las innovaciones financieras da lugar a modelos sofisticados basados ​​en un conjunto de supuestos. Estos modelos suelen ser propensos al riesgo de modelo . Existen diversos enfoques para abordar la incertidumbre del modelo. Jokhadze y Schmidt (2018) proponen un marco práctico para la medición del riesgo de modelo basado en el cálculo bayesiano. [ 5 ] Introducen medidas de riesgo superpuestas que permiten una medición coherente del riesgo de mercado y del riesgo de modelo.

Jon Danielsson sostiene que las previsiones de riesgo son muy imprecisas, especialmente con tamaños de muestra típicos, y le preocupa su uso en las regulaciones .

Véase también

Bibliografía

  • Crockford, Neil (1986). Introducción a la gestión de riesgos (2.ª ed.) . Woodhead-Faulkner. ISBN 0-85941-332-2.
  • Machina, Mark J., y Michael Rothschild (1987). "Riesgo", The New Palgrave: A Dictionary of Economics , vol. 4, págs.  201–206.
  • George Soros (2009). El desplome de 2008 y sus implicaciones: El nuevo paradigma para los mercados financieros . PublicAffairs. ISBN 978-1-58648-699-0.

Referencias

  1. 1 2 Nassim Nicholas Taleb (2007). El cisne negro: El impacto de lo altamente improbable . Random House . ISBN 978-1-4000-6351-2.
  2. ↑ Benoît Mandelbrot y Richard L. Hudson (2006). El comportamiento errático de los mercados: una visión fractal de la turbulencia financiera . Basic Books. ISBN 978-0-465-04357-6.
  3. ↑ Alan Greenspan (17 de marzo de 2008). "Nunca tendremos un modelo de riesgo perfecto" . Financial Times . Consultado el 18 de julio de 2009 .
  4. ↑ "Economía financiera: eficiencia y más allá" . The Economist . 16 de julio de 2009. Consultado el 18 de julio de 2009 .De la edición impresa de The Economist.
  5. ↑ Jokhadze, Valeriane; Schmidt, Wolfgang M. (2018). "Medición del riesgo del modelo en la gestión y fijación de precios del riesgo financiero". International Journal of Theoretical and Applied Finance . SSRN. doi : 10.2139/ssrn.3113139 . S2CID 169594252 . 
  • Risk World es un sitio web dedicado al riesgo, que cuenta con una colección de libros.
  • El documento "A Stochastic Processes toolkit for Risk Management" (Kit de herramientas de procesos estocásticos para la gestión de riesgos) disponible en SSNR.com es un tutorial de Damiano Brigo , Antonio Dalessandro, Matthias Neugebauer y Fares Triki, que explica cómo utilizar diferentes procesos estocásticos para la medición de riesgos.