Modellrisiko
Hva er modellrisiko?
Modellrisiko er en type risiko som oppstår når en finansiell modell brukes til å måle kvantitativ informasjon som et firmas markedsrisiko eller verditransaksjoner, og modellen mislykkes eller fungerer utilstrekkelig og fører til ugunstige utfall for firmaet.
En modell er et system, kvantitativ metode eller tilnærming som er avhengig av antakelser og økonomiske, statistiske, matematiske eller finansielle teorier og teknikker. Modellen behandler datainndata til en kvantitativ-estimert type utdata.
Finansinstitusjoner og investorer bruker modeller for å identifisere den teoretiske verdien av aksjekurser og for å finne handelsmuligheter. Selv om modeller kan være nyttige verktøy i investeringsanalyse,. kan de også være utsatt for ulike risikoer som kan oppstå fra bruk av unøyaktige data, programmeringsfeil, tekniske feil og feiltolkning av modellens utdata.
Forstå modellrisiko
Modellrisiko regnes som en undergruppe av operasjonell risiko,. ettersom modellrisiko stort sett påvirker firmaet som lager og bruker modellen. Traders eller andre investorer som bruker en gitt modell forstår kanskje ikke helt dens forutsetninger og begrensninger, noe som begrenser nytten og anvendelsen av selve modellen.
I finansielle selskaper kan modellrisiko påvirke resultatet av verdivurderinger av finansielle verdipapirer,. men det er også en faktor i andre bransjer. En modell kan feilaktig forutsi sannsynligheten for at en flypassasjer er en terrorist eller sannsynligheten eller en uredelig kredittkorttransaksjon. Dette kan skyldes feil antagelser, programmerings- eller tekniske feil, og andre faktorer som øker risikoen for et dårlig utfall.
Hva forteller konseptet modellrisiko deg?
Enhver modell er en forenklet versjon av virkeligheten, og med enhver forenkling er det en risiko for at noe ikke blir gjort rede for. Forutsetninger som er gjort for å utvikle en modell og input til modellen kan variere mye. Bruken av finansielle modeller har blitt svært utbredt de siste tiårene, i takt med fremskritt innen datakraft, programvareapplikasjoner og nye typer finansielle verdipapirer. Før de utvikler en finansiell modell, vil selskaper ofte gjennomføre en finansiell prognose, som er prosessen der den bestemmer forventningene til fremtidige resultater.
Noen selskaper, for eksempel banker, ansetter en modellrisikoansvarlig for å etablere et risikostyringsprogram for finansmodeller som tar sikte på å redusere sannsynligheten for at banken lider økonomiske tap på grunn av modellrisikoproblemer. Komponenter av programmet inkluderer etablering av modellstyring og retningslinjer. Det innebærer også å tildele roller og ansvar til enkeltpersoner som skal utvikle, teste, implementere og administrere de økonomiske modellene på løpende basis.
Eksempler i den virkelige verden på modellrisiko
Langsiktig kapitalforvaltning
Long-Term Capital Management (LTCM)-debakelen i 1998 ble tilskrevet modellrisiko . I dette tilfellet ble en liten feil i firmaets datamodeller gjort større i flere størrelsesordener på grunn av den svært belånte handelsstrategien LTCM benyttet .
På sitt høydepunkt forvaltet hedgefondet over 100 milliarder dollar i eiendeler og rapporterte årlig avkastning på over 40 %. LTCM hadde som kjent to nobelprisvinnere i økonomi som hovedaksjonærer, men firmaet imploderte på grunn av sin økonomiske modell som mislyktes i det bestemte markedsmiljøet.
JPMorgan Chase
Nesten 15 år senere led JPMorgan Chase (JPM) enorme handelstap fra en Value at Risk-modell (VaR) som inneholdt formel- og operasjonsfeil. Risikoforvaltere bruker VaR-modeller for å estimere fremtidige tap en portefølje potensielt kan pådra seg. I 2012 viste administrerende direktør Jamie Dimons utropte «storm i en tekanne» seg å være et tap på 6,2 milliarder dollar som følge av at handler gikk galt i den syntetiske kredittporteføljen (SCP).
En trader hadde etablert store derivatposisjoner som ble flagget av VaR-modellen som eksisterte på den tiden. Som svar gjorde bankens investeringssjef justeringer i VaR-modellen, men på grunn av en regnearkfeil i modellen fikk handelstapene hope seg opp uten varselsignaler fra modellen.
Dette var ikke første gang VaR-modeller har feilet. I 2007 og 2008 ble VaR-modeller kritisert for ikke å forutsi de omfattende tapene mange banker led under den globale finanskrisen .
##Høydepunkter
Modellrisiko kan stamme fra bruk av en modell med dårlige spesifikasjoner, programmerings- eller tekniske feil, eller data- eller kalibreringsfeil.
Modellrisiko er tilstede når en utilstrekkelig nøyaktig modell brukes til å ta beslutninger.
Modellrisiko kan reduseres med modellstyring som testing, styringspolicyer og uavhengig gjennomgang.
– I finans brukes modeller mye for å identifisere potensielle fremtidige aksjeverdier, finne handelsmuligheter og hjelpe bedriftsledere med å ta forretningsbeslutninger.
