Diseño de escenarios de estrés del CCAR para la gestión financiera bancaria
El marco CCAR considera los elementos específicos de los escenarios requeridos para que los bancos realicen pruebas de estrés y proporciona tres conjuntos de escenarios específicos para realizar pruebas de estrés cada año. El escenario de estrés predice 28 variables macroeconómicas en diferentes niveles para describir el comportamiento económico, los precios de los activos, los tipos de cambio y los niveles de tasas de interés de Estados Unidos y las otras cuatro principales economías internacionales bajo escenarios específicos. La gravedad del escenario está determinada por el PIB. , tasas de desempleo, tasas de interés, índices bursátiles y otros indicadores (Junta de Gobernadores y Sistema de la Reserva Federal, 2016). La Reserva Federal también exige a los bancos que diseñen al menos dos escenarios similares basados en sus propias condiciones, reflejando sus propios contornos de crisis y condiciones operativas específicas, incluida la adecuación del capital y la situación financiera de la empresa. Existen modelos de juicio de expertos puros y modelos estadísticos puros para el diseño de los escenarios de estrés propios de los bancos, pero la mayoría de los bancos globales tendrán en cuenta ambos enfoques al pronosticar variables macroeconómicas, es decir, utilizarán un enfoque híbrido. Método de juicio de expertos
El método de juicio de expertos generalmente comienza con la formación de un comité compuesto por economistas, representantes de las líneas de negocios y altos directivos operativos de los departamentos de finanzas, crisis y crédito. El único objetivo de este comité de trabajo es producir pronósticos razonables de las variables macroeconómicas. El enfoque general del comité a la hora de seleccionar variables macroeconómicas es basarse en el proceso de identificación de crisis y en las decisiones de gestión operativa. El comité considerará primero las tendencias históricas y los pronósticos prospectivos, discutirá las crisis clave que enfrenta el banco y, en última instancia, determinará las variables macroeconómicas representativas regionales y globales y los niveles de pronóstico de las variables. Método de modelo estadístico puro
El método de desarrollo de modelos estadísticos puros generalmente utiliza datos de modelos altamente complejos que combinan modelos regionales y globales para predecir variables macroeconómicas, incluido el cálculo de la correlación entre regiones y la correlación entre variables. Los modelos estadísticos comúnmente utilizados incluyen modelos vectoriales autorregresivos (VAR) o modelos vectoriales autorregresivos de corrección de errores (VECM).
El modelo VAR se puede utilizar para analizar la interacción entre variables en un sistema de variables. Bajo ciertas condiciones dadas, el modelo VAR se puede utilizar para determinar el impacto de un shock económico básico en otras variables económicas. El modelo VAR se reconoce como una forma eficaz y práctica de describir la relación dinámica entre variables.
El modelo VECM es una extensión del modelo VAR: el modelo VECM introduce las restricciones del mecanismo de cointegración a largo plazo sobre la base del modelo VAR, que es más riguroso estadísticamente. El diseño de escenarios de tensión del modelo VECM se basa en la relación de vinculación entre múltiples factores impulsores de la crisis que establece. Puede deducir el escenario de tensión general bajo las correspondientes perturbaciones basadas en diferentes factores desencadenantes de la crisis o factores de impacto. Método híbrido
El método híbrido generalmente se refiere al uso de modelos estadísticos y juicios de expertos para predecir variables macroeconómicas. Este método primero obtiene los resultados del cálculo a través de modelos estadísticos y luego los expertos consideran de manera integral los resultados de la predicción de los modelos macroeconómicos y los posibles factores adicionales. Por ejemplo, sobre la base de la correlación entre regiones, se decide si son necesarios ajustes manuales por parte de la dirección operativa a los valores de pronóstico del modelo existente, y se publican los niveles de pronóstico de variables macroeconómicas finales del banco. Este enfoque híbrido se ha convertido en el más utilizado por los bancos porque su desarrollo es moderadamente rentable y superior al criterio puro de los expertos.