Риск модели

Что такое модельный риск?

Модельный риск — это тип риска, который возникает, когда финансовая модель используется для измерения количественной информации, такой как рыночные риски фирмы или стоимостные операции, и модель дает сбой или работает неадекватно, что приводит к неблагоприятным результатам для фирмы.

Модель — это система, количественный метод или подход, основанный на предположениях и экономических, статистических, математических или финансовых теориях и методах. Модель обрабатывает входные данные в выходные данные типа количественной оценки.

Финансовые учреждения и инвесторы используют модели для определения теоретической стоимости акций и торговых возможностей. Хотя модели могут быть полезными инструментами в инвестиционном анализе,. они также могут быть подвержены различным рискам, которые могут возникнуть из-за использования неточных данных, ошибок программирования, технических ошибок и неправильной интерпретации результатов модели.

Понимание риска модели

Модельный риск считается подмножеством операционного риска,. поскольку модельный риск в основном влияет на фирму, которая создает и использует модель. Трейдеры или другие инвесторы, использующие данную модель, могут не полностью понимать ее допущения и ограничения, что ограничивает полезность и применение самой модели.

В финансовых компаниях модельный риск может повлиять на результат оценки финансовых ценных бумаг,. но он также является фактором в других отраслях. Модель может неправильно предсказать вероятность того, что авиапассажир является террористом, или вероятность мошеннической операции с кредитной картой. Это может быть связано с неправильными предположениями, программными или техническими ошибками и другими факторами, повышающими риск плохого результата.

Что говорит вам концепция модельного риска?

Любая модель — это упрощенная версия реальности, и при любом упрощении есть риск, что что-то не будет учтено. Предположения, сделанные для разработки модели, и входные данные в модель могут сильно различаться. Использование финансовых моделей стало очень распространенным в последние десятилетия вместе с достижениями в области вычислительной мощности, программного обеспечения и новых типов финансовых ценных бумаг. Перед разработкой финансовой модели компании часто проводят финансовый прогноз, который представляет собой процесс, посредством которого определяются ожидания будущих результатов.

Некоторые компании, например банки, нанимают специалиста по моделированию рисков для создания программы управления рисками финансовой модели,. направленной на снижение вероятности того, что банк понесет финансовые убытки из-за проблем с модельным риском. Компоненты программы включают создание модели управления и политик. Это также включает в себя назначение ролей и обязанностей лицам, которые будут разрабатывать, тестировать, внедрять и управлять финансовыми моделями на постоянной основе.

Реальные примеры модельного риска

Долгосрочное управление капиталом

Крах Long-Term Capital Management (LTCM) в 1998 году был приписан модельному риску. В этом случае небольшая ошибка в компьютерных моделях фирмы была увеличена на несколько порядков из-за используемой LTCM торговой стратегии с высокой долей заемных средств.

На пике своего развития хедж-фонд управлял активами на сумму более 100 миллиардов долларов и сообщал о годовой доходности более 40%. Известно, что основными акционерами LTCM были два лауреата Нобелевской премии по экономике, но фирма рухнула из-за своей финансовой модели, которая не сработала в той конкретной рыночной среде.

JPMorgan Чейз

Почти 15 лет спустя JPMorgan Chase (JPM) понесла огромные торговые убытки из-за модели стоимости под риском (VaR), которая содержала формулы и операционные ошибки. Риск-менеджеры используют модели VaR для оценки будущих потерь, которые потенциально может понести портфель. В 2012 году провозглашенная генеральным директором Джейми Даймоном «буря в чайнике» обернулась убытком в размере 6,2 миллиарда долларов в результате неудачных сделок с его синтетическим кредитным портфелем (SCP).

Трейдер открыл крупные позиции по деривативам,. которые были отмечены моделью VaR, существовавшей в то время. В ответ главный инвестиционный директор банка внес коррективы в модель VaR, но из-за ошибки в электронной таблице в модели допустили накопление торговых убытков без предупреждающих сигналов от модели.

Это не первый случай, когда модели VaR терпят неудачу. В 2007 и 2008 годах модели VaR подверглись критике за то, что они не смогли предсказать огромные убытки, которые многие банки понесли во время мирового финансового кризиса .

Особенности

• Риск модели может быть связан с использованием модели с неверными характеристиками, программными или техническими ошибками, ошибками данных или калибровки.

• Модельный риск присутствует всякий раз, когда для принятия решений используется недостаточно точная модель.

• Риск модели может быть уменьшен с помощью управления моделью, такого как тестирование, политики управления и независимая проверка.

• В финансах модели широко используются для определения потенциальной будущей стоимости акций, торговых возможностей и помощи менеджерам компаний в принятии деловых решений.