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2 SEMINARIO SOBRE ANALISIS DE LOS RIESGOS FISCALES Andre Proite Consultor Panamá, Abril 2016

3 ¿Por que debemos hablar acerca de este tema?  Las crisis financieras de los últimos 30 años han demostrado que tanto los sectores públicos como privados fueran fuentes de riesgo no anticipadas => ocasionaran las crisis  Soberanos son susceptibles a variados riesgos y incertidumbres:  Activos netos en moneda extranjera  Cartera de deuda  Especialmente cuando el acceso al mercado aumenta  Problemas con las relaciones comerciales / queda el los precios  Base recaudatoria limitada  Ciclo político  Relaciones con los gobiernos locales  Sector Financiero 2 Notas Introductorias

4 3 Bancos Americanos - 2008 “On the left side, there’s nothing right” “On the right side, there’s nothing left” Pasivos Activos

5 4 Otros tipos de vulnerabilidades Ranking de Sistema Bancarios basados en Indicadores de Solvencia (Balance de la Banca) Capacidad de absorción de pérdidas (Bank Buffer Ratio) Funding –Préstamos / Depósitos (% - escala invertida) Calidad de los Activos (Cambio en las tasas de provisiones -p.p.) Ganáncias (Retorno de los Activos p.p. – escala invertida )

6 5 Otros tipos de vulnerabilidades BANCO Restricciones en el Balance Desaceleración Económica TOMADORES DE PRÉSTAMOS Restricciones en el Balance Queda en la Oferta Queda en la Demanda Empeora la calidad de los activos lleva a pérdidas y restricciones de capital Queda nos precios de los activos lleva a quedas en los valores colaterales Incapacidad de conceder préstamos Muy arriesgado para emprestar No quiere tomar préstamos Tomador disminuye su endeudamiento “Deleverage” Choque Macro Adverso Préstamos en condiciones más duras Demasiado caro tomar préstamos

7 ¿Estamos restrictos a los países desarrollados?  Mercados desarrollados también está expuestos a riesgos  Sistemas de Salud / Pensión  Edad de la población  Relación con los gobiernos locales  Sector Financiero  Pasivos Contingentes 6 ¿ Cual es la situación?

8 Deuda Bruta de los Gobiernos Generales- % PIB 7 Source: IMF, Moodys

9 ¿ Como empezamos?  El GAP considera la análisis y monitoreo de los cambios en:  Tasas de Cambio,  Tasas de Interés,  Inflación,  Precios de las Commodities En suma, nos gustaría comprender, de una manera integrada, los efectos de esos cambio y otras vulnerabilidades sobre tanto los activos cuanto los pasivos 8 ¿ Cual es la situación?

10 Análisis de Riesgo SoberanoALM- IntroducciónEjemplos de PaísesGAP y Modelos de RiesgoPasivos Contingentes Agenda

11 Indicadores de la Deuda 10 Indicadores de Riesgos Soberanos Riesgos de mercado: Introducción  1.1 Riesgo de refinanciación  1.2 Riesgo de tasa de interés  1.3 Riesgo de tipo de cambio de divisas Metas estratégicas ¿ Eso es todo para el Riesgo Soberano? Abordaje de las Calificadoras incluye otros aspectos Riesgo Político; Estructura de Renta y Económica ; Flexibilidad Fiscal; Estabilidad Monetaria; Liquidez Internacional y Deuda Externa

12 Introdución 11 Indicadores de Riesgos Soberanos El riesgo es la volatilidad de los costos del servicio de la deuda Resulta de la posibilidad de que el costo real del servicio de la deuda exceda las expectativas. Una ACD ( Análisis de la Cartera de la Deuda) debe identificar los riesgos que hay que manejar

13 Tipos de Riesgos de Mercado 12 Indicadores de Riesgos Soberanos Riesgo de refinanciamiento Es el riesgo de que la deuda tenga que ser refinanciada a un costo excesivo o que no pueda ser refinanciada Riesgo de tasa de interés Es el riesgo de cambios en las tasas de interés y de su impacto en los costos del servicio de la deuda Riesgo de tipo de cambios de divisas Es el riesgo de que cambios en los tipos de cambio impacten en los costos del servicio de la deuda

14 1.1 Riesgo de Refinanciación: Indicadores 13 Indicadores de Riesgos Soberanos  Perfil de redención (redemption profile)  Tiempo promedio de vencimiento  Parte de la deuda con vencimiento en 1 año / 3 años / 5 años  (Duración) Perfil de Redención El perfil de redención es la distribución de la redención (repagos de principal) en el tiempo. Debe ser lo más llano posible (no concentrado en un solo año) para controlar el riesgo de refinanciación de la deuda

15 Perfil de Redención - Ejemplo 14 Indicadores de Riesgos Soberanos Escenarios12341234 A10353059.128.922.53.4642.3 B20 251518.216.518.810.2642.3 Duracion Pagos (mioUS$) Flujos descontados (mio US$) VP año

16 Duración 15 Indicadores de Riesgos Soberanos La Duración (duración de Macauley) es la medida ponderada del tiempo para el vencimiento de una serie de flujos de efectivo, usando el VP de los flujos como ponderación (p.e. el vencimiento del flujo de efectivo único que sumariza el flujo descontado) La Duración de una cartera (duración promedio) es el promedio de todas las duraciones de los instrumentos, usando sus VPs como ponderación PERO la duración está perdiendo su atractivo como indicador de riesgo Duración - Ejemplo Cartera de 3 instrumentos Factor de descuento: 10% (criterio del BM) CarteraSaldo (mll US$)12341234 Instrument A4010 509.18.37.534.259.03.1 Instrument B7020 4016.515.027.358.93.2 Instrument C10030 6027.324.822.541.0115.62.7 36.449.645.1102.5233.52.9 Duracion Repago (mill US$)Flujos descontados (mll US$) VP Duracion Promedio Año Total

17 1.2 Riesgo de Tasa de Interés: Indicadores 16 Indicadores de Riesgos Soberanos  Parte de la deuda con tasa de interés variable  Parte de la deuda con tasa de interés a re-fijarse en un año  Tiempo promedio para re-fijar la tasa Tiempo Promedio para re-fijar Tiempo para refijar: el lapso de tiempo hasta que la tasa de interés se reajuste Para los instrumentos con tasa flotante: tiempo hasta que el próximo cupón se reajuste; para tasas fijas = vencimiento

18 Tiempo Promedio para re-fijar - Ejemplo 17 Indicadores de Riesgos Soberanos 2012201320142015 Loan Aflotante (6meses Libor + spread)50000 Loan Bfijo505101520 Loan cfijo2010 Total12015201570 Perfil de repago de principal SaldoInterés TPR de la cartera al final de 2011: ((50*0.5) + (15* 0.5) + (20*1.5)+(15*2.5)+(20*3.5)) / 120 = 1.4 años Sub-cartera de tasa variable Sub-cartera de tasa fija * Benchmark: 6 m (2 reajustes de tasa por año)

19 1.3 Riesgo de Tasa de Cambio: Indicadores 18 Indicadores de Riesgos Soberanos  Proporción de la deuda externa  Composición de divisas de la cartera También se usan métodos más sofisticados, basados en un enfoque de ALM (Asset Liability Management), tomando en cuenta:  la estructura de las reservas internacionales  la estructura de los ingresos por exportaciones  correlaciones con otras divisas

20 Benchmarks Estratégicos 19 Indicadores de Riesgos Soberanos La cartera de deuda deseada normalmente se expresa en términos de benchmarks estratégicos para los indicadores de riesgo antes descritos Las metas proveen una guía transparente para la actividad de gestión de la cartera y describen los principios a seguir en la emisión de deuda nueva Se recomienda tener metas estratégicas (incluso indicativos: p.e. bandas) y monitorear los indicadores de riesgo pertinentes a través del tiempo. Ej: REP. CHECA (2015)  Deuda de corto plazo : max 24%  ATM(Tiempo Promedio para el Vencimiento): 5.5 / 6.5 años HUNGRIA (2016)  Peso de la deuda interna: 68-75%,  Deuda interna en tasa fija : 61-83% BELGICA (2014)  Refin.: Max 22.5% en transcurso de 1año; 60% en transcurso de 5 años  Re-fixing: max 25% en transcurso de 1 año; 65% en transcurso de 5 años AUSTRALIA (2014)  Deuda a tasa flotante : max 30%

21 Lecciones 20 Indicadores de Riesgos Soberanos Definir (aunque sean indicativos) las metas estratégicas para los indicadores de riesgo Evitar la concentración de repagos Extender el vencimiento promedio (especialmente en tiempos favorables) Diversificar las fuentes de financiamiento y base de inversionistas ¿Por que? Utilizar los cobertores de activo-pasivo (Asset-Liability hedges) Usar operaciones de gestión de pasivos, si es posible  pre-financiamiento;  recompras;  intercambio de deuda

22 Análisis de Riesgo SoberanoALM- IntroducciónEjemplos de PaísesGAP y Modelos de RiesgoPasivos Contingentes Agenda

23 Objectivos  Preservar la riqueza financiera neta del gobierno  Ayudar a aplicar políticas macroeconómicas sostenibles  Ejemplo de Pilares – Fiscal, Monetario, Externo 22  Modelos del Manejo de Riesgo  Gerenciamiento Intuitivo del Riesgo  Pasivos Contingentes  Modelos Estocásticos  Benchmark / Largo Plazo Herramientas ¿ Qué buscamos?

24 El Balance del Gobierno – Definición del GFS - FMI 23 El Balance del Gobierno ACTIVOSPASIVOS Activos Financieros (Domésticos y Externos) Pasivos (Domésticos y Externos) Moneda y Depósitos Bonos y otros activos financieros (excepto acciones) Préstamos Acciones Activos a Ricibir Seguros/Derivativos Pasivos a Pagar Seguros/Derivativos Reservas Internacionales Valor Financiero Neto Activos no financieros Activos Fijos Inventorios Otros Valor Neto Fuente:IMF, Gov’t Finance Stats

25 El Balance del Gobierno “Personalizado” 24 ACTIVOSPASIVOS Ingresos (VP)Gastos (VP) Impuestos Desarrollo Social y Económico Contribuiciones Administración del Gobierno Seignioriage Préstamos Balances de: Moneda Base Monetaria Moneda Extranjera Deuda del Gobierno Investimentos (Fondos Soberanos, otros) Doméstica Compañias Estatales Externa Infraestructura Pensiones/ Obligaciones Activos Imobiliarios Pasivos Contingentes Commodities del Gobierno Garantías Bancarias Otros Activos Otras Garantías Valor Neto Valor Financiero Neto Fuente: Merton (2007) Riesgo Inflacionario Riesgo de Interés Riesgo Cambiario Riesgo -Commodities Riesgo de Interés Riesgo cambiario Riesgo de Interés Riesgo actuarial Un Animal Diferente El Balance del Gobierno

26 25 Activos ContingentesPasivos Contingentes Explícitos Implícitos Ganancias Inesperadas Descubrimiento de reservas naturales de algo vendible Ganancias Inesperadas Descubrimiento de reservas naturales de algo vendible Falencia Bancaria (además de los depósitos) Falencia Bancaria (además de los depósitos) Acciones legales producidas por el Estado Seguro Contractado Líneas de Credito Contingentes Garantías dadas por el Estado Esquemas de Seguros del Gobierno depósitos, seguros, reparación de guerra Esquemas de Seguros del Gobierno depósitos, seguros, reparación de guerra Acciones legales contra el Estado Respuesta a Desastres Naturales (Catástrofes) Default de sub-nacionales Un Animal Diferente ¡Eso no es un Balance!

27 26 Tendencias pre-crisis: Acumulación de Activos Financieros por algunos Gobiernos  Motivos:  Fundos de Estabilización de Commodities, manutención del nivel de la tasa de cambio con superávits en cuenta corrientes y / flujo externo de capital, provisiones oara pagamentos futuros de pensiones  Llevó algunos gobiernos a cambiar sus prácticas para manejar activos y deuda, investigando ambos los lados del Balance del Gobierno  Manejo de Liquidez  Activos: Busca por retornos más grandes  Revisión del aparato institucional: Fondos Soberanos, coordinación con el Banco Central; grupos evaluadores de inversión Choques pueden ser significantes

28 Análisis de Riesgo SoberanoALM- IntroducciónEjemplos de PaísesGAP y Modelos de RiesgoPasivos Contingentes Agenda

29 Contra -Ejemplo - Argentina 28 Argentina – 2001 Inflación anual

30 29 Argentina – 2001 Tasa de Cambio Contra -Ejemplo - Argentina

31 30 Argentina – 2001 *Deuda Externa de Corto Plazo+ Deuda Externa en maturación + Depósitos de No Residentes de Mediano y Largo Plazos)/Reservas Internacionales * Contra -Ejemplo - Argentina GG -Pagos de Interés / Ingresos Indicador de Vulnerabilidad Externa* Deuda Externa Total / Reservas Inter. GG- Deuda Cambiaria/ Deuda Total

32 Ejemplo – Pasivos Contingentes y Deuda Pública 31 Pasivos Contingentes Fuente: Deutsche Bank

33 Ejemplo – Deuda en moneda extranjera – Neta vs Bruta 32 Muchos soberanos (y emergentes) son creedores externos Fuente: Deutsche Bank % PIB Deuda Cambiaria Neta del SPDeuda Cambiaria Bruta del GG

34 Ejemplo – Tasa Fija como % de la Deuda - GC 33 Búsqueda por controlar los riesgos Fuente: Deutsche Bank %

35 34 Otros tipos de vulnerabilidades Endeudamiento Corporativo (EM ) y Fuentes potenciales de Financiación 2012

36 Activos%PIBPasivos% PIB Reservas Internacionales14.2Base Monetaria5.4 Otros Activos Extranjeros1.1Depositos del Gobierno0.4 Creditos a Bancos Comerciales3.9Otros Depositos3.5 Creditos a otras Instituiciones0.0Bonos del Banco Central Ligados a inflación5.6 Creditos de Tributación0.3Bonos Nominales del Banco Central2.3 Operaciones Estructuradas de Crédito Emergencial 1.1Bonos a descuento del Banco Central en pesos4.2 Otros Activos0.1Bonos Flotantes del Banco Central0.9 REPOOtras Deudas del Banco Central0.6 Otras Obligaciones0.5 Acciones-3.1 TOTAL21.0TOTAL21.0 Ejemplo – Chile-2009 35 Chile - Balance del Gobierno – Zona Confortable Confortable?

37 36 Brasil -2004 INDEXADOR RESPONSAVEL ACTIVOBRL bn INDEXADORRESPONSAVELPASIVOBRL bn DESEQUILIBRIO (BRL bn)% PIB TOTAL 1076.16 TOTAL 2095.1 (1018.94)(23.45) LIGADO A INFLACIÓN 450.47 LIGADO A INFLACIÓN 407.55 42.920.99 IP MayoristasTNContractos con Estados,Municipalidades315.22 IP- MayoristasTNNTN-C58.73 TNMedidas Provisorias50.01 TNOttos bonos16.2 TNPréstamo de Privatización – BANERJ10.9 TNRoyalties – Estados8.96 Indice de Precios al ConsumidorTNNTN-B332.62 TNOtros65.38 TASA DE CAMBIO 407.32 TASA DE CAMBIO 103.08 304.247.00 TNContractos com Empresas Estatales6.32 USDTNBrady Bonds0.22 Otras TNGlobales70.3 TNContractos22.78 BCSWAP-cambiario0 EURTNEuro Bonos9.78 BCReservas internacionales401 TASA FLOTANTE 200.09TASA FLOTANTE 748.47 (548.38)(12.62) SelicTNContractos20.95 SelicTNLFT TRTNAcuerdos35 TNOtros507.66 TJLPTNContractos -TJLP – Largo Plazo144.14 BCRepo -1 més3.72 BCInterés –SWAP60 BCOtros Depósitos1.82 TRTNDeuda -securitizada81 TNOtros93 TJLPTNBonos1.27 TASA FIJA 18.28 TASA FIJA 836 (817.72)(18.82) TNProgramas Diversos18.28 NTLTN246 NTNTN-F210 NTGlobal BRL10 CBRepo (45d-60días)370

38 37 Una abordage para utilización de Gerenciamento de Activos y Pasivos  Integración de los activos en la análisis facilita la evaluación general de la posición financiera  La análisis integrada de activos y pasivos es usada para gerenciamiento de riesgo  Así como lo hacen los Bancos. ¡O deberían hacerlo!  Activos y Pasivos tienen una sensibilidad a los precios que puede ser cuantificada GAP no es una herramienta estandárte -40% -30% -20% -10% 0% 10% 20% InflaciónTasa de Cambio FloatanteTasa FijaOtros % PIB dec/02dec/12 < 1 año1

39 Análisis de Riesgo SoberanoALM- IntroducciónEjemplos de PaísesGAP y Modelos de RiesgoPasivos Contingentes Agenda

40 Desarrollando un modelo de Análisis de Riesgo  Primera Fase  El BCB define las líneas básicas en términos cualitativos para el gestor de deuda basado en el modelo de Gerenciamiento de Activos y Pasivos (GAP) del Gobierno  El resultado del modelo GAP debe permitir los analistas del gobierno a producir reportos regulares, identificando desequilibrios entre activos y pasivos en términos mensurables (indicadores), separados por categorías de riesgo, plazo promedio, flujos de caja.  Importante construir prognósticos acerca de esos balances 39 Análisis en 3 fases – Fase 1

41  Segunda Fase  Análisis más conservadora para evaluación de riesgo es introducida para simular las consecuencias financieras de choques en variables claves y definir las líneas de actuación del gestor del pasivo  Todavía, el horizonte de tiempo de corto plazo domina la análisis 40 Fase 2 Desarrollando un modelo de Análisis de Riesgo

42 41 Fase 2: Análisis Estocástica  Mientras la evolución del gerenciamiento de la deuda, se utiliza herramientas más sofisticadas para evaluar fenómenos más complejos:  Simulaciones estocásticas son frecuentemente usadas por oficinas de manejo de deuda para estimar riesgo  CaR; CFaR; BaR  Metodologia General:  Generación de Escenarios Estocásticos  Simulaciones de la deuda en diferentes estados de la naturaleza  Simulación del comportamiento de diferentes variables que impactan la deuda Introducindo la Incertidumbre Recuerden CaR y VaR de otras sesiones

43 42 Segunda Fase Indicadores Estocásticos en Riesgo: Cost-at-Risk  CaR determina, con algún nivel de significancia, la variación máxima esperada (estoque) en fechas futuras específicas  Mensura incertidumbres específicas al futuro  Pronósticos:  El impacto de choques macroeconómicos en el estoque de la deuda pública en un año se han cambiado desde 2,00% en 2012 para 3,5% en 2018 con un intervalo de confianza de 95%  Eso puede incrementar la habilidad del gestor en evitar incrementos en el estoque de la deuda Cost at Risk CaR – Costo en RiesgoCaR – Evolución

44 43 Segunda Fase Indicadores Estocásticos en Riesgo: Cash-Flow-at-Risk  CFaR determina, con algún nivel de significancia, los pagos máximos esperados (flujos de caja) en fechas futuras específicas  Mensura incertidumbres específicas al futuro  Pronósticos:  El impacto de choques macroeconómicos en los pagos de deuda pública en un año se han cambiado desde 3,21% en 2012 para 1,5% en 2018 con un intervalo de confianza de 95%.  Eso puede incrementar la habilidad del gestor en evitar eventos no esperados en los pagos de la deuda Cash-Flow at Risk

45 44 ¿ Como calcular y interpretar? El Cálculo - computación A. CaR 1. Reunir los indicadores de estoque. Si posible, divididos por tipo de deuda (indexador)  Simulación de cada ESTOQUE individual de la deuda para los distintos estados de la naturaleza  Por costumbre, asociamos distintos valores (escenarios) para:  Tasa de interés, tasa de cambio, inflación => sensibilizar el ESTOQUE 2. Computamos un resultado para cada escenario (5.000 casos) 3. Computamos una distribución de estoques y sacamos un promedio y Desviación Estandárte. 4. Comparamos (calculamos la diferencia) las proyecciones i. con el valor determinado => VaR Absoluto ii. Con el promedio de la distribución => VaR Relativo B. CFaR 1. Hacemos lo mismo para indicadores de FLUJO. Si posible, divididos por tipo de deuda (indexador)  Simulación de cada FLUJO individual de la deuda para los distintos estadios de la naturaleza

46 45 Budget at Risk Segunda Fase Indicadores Estocásticos en Riesgo: Budget-at-Risk C. BaR - Presupuesto en Riesgo [Budget-at-Risk (BaR)]  El BaR mensura, dado un nivel de significancia, la incertidumbre asociada al presupuesto de la deuda, o, de otro modo, mensura la probabilidad que los gastos proyectados para la deuda para el año sean más grandes que el presupuesto aprobado por la Asamblea  Porque el servicio de la deuda es mensurado en términos monetarios (flujos de caja), el BaR es muy similar al CFaR, a medida que ambos mensuran las variaciones de flujos futuros inciertos  Al conocer la probabilidad de superar la autorización presupuestaria, gestores de deuda pueden se anticipar o evitar la potencial dura y morosa negociación por una cuantía adicional para pagar deuda, frente la Asamblea

47 46 Riesgo por el lado de la Demanda  El riesgo de la demanda es definido por las variaciones súbitas por la demanda por bonos públicos  El los mercado de renta fija, las medidas más comunes son:  Present Value of a Basis Point (PVBP);  “Valor presente del uno punto básico”  Value-at-Risk (VaR).  Valor al Riesgo ¿ Que tal al basis de inversionistas?

48 47 Riesgo del lado de la demanda Valor presente de un punto básico  Llamamos de DV01  Expressa lo cuanto la cartera cambiaria si hubiera un cambio de un punto básico (0,01%) en la tasa de interés  Similar al concepto de duración, con la ventaja de también consistir en una función del volúmen total del portfolio  PVBP = P(i) – P(i+0,01%) donde: i = Retorno (yield) P(i) = precio Sensitividad- DV01

49 48 1 -VaR - para 1 único activo EJERCICIO - VaR 1. VaR analítico para un activo único en el portfolio  Para un activo único en la cartera, el ejercicio es muy sencillo.  Simplemente, uno hay que saber i. El tamaño del Activo ii. Su Volatilidad anual iii. Un Intervalo de Confianza para el Período que busca analizar TamañoVolatilidad Anual Intervalo de Confianza Periodo $ 5.000.000 del acción A 30%99% VaR de 1 día

50 49 1 -VaR - para 1 único activo EJERCICIO - VaR  Para este caso muy simples, tenemos:  VaR (99%) = (Posición) * ((Volatilidad)/ (252) ½ ) * S.D, donde S.E. es la desviación estandarte  Pero es importante recordar: 1. Tenemos que convertir la volatilidad anual para diaria, porque así definimos el periodo = (0,30) / (252) 1/2 = 1,89 % 2. Tenemos que conocer cuantas desviaciones estandartes estamos desde el promedio. Para eso, use la fórmula = DISTR.NORM.ESTAND.INV(99%;0;1) = 2,32  VaR (99%) = 5.000.000* 1,89% * 2,32 = 219,819  “Para la Acción A, no perderíamos más de $219,8 en un día en 99 de cada 100 días”

51 50 2 -VaR - para una cartera con 2 activos EJERCICIO - VaR 2. VaR analítico para 2 activos en el portfolio  Es necesario comprender como los 2 activos cambian el riesgo i. El tamaño del Activo ii. Su Volatilidad anual y Correlación iii. Un Intervalo de Confianza para el Período que busca analizar Tamaño Activo A Volatilidad Anual de A Tamaño Activo B Volatilidad Anual de B Correlación entre A y B Intervalo de Confianza Periodo $ 5.000.000 del acción A 30%$ 3.000.000 del acción B 25%60%99%VaR de 1 día

52 51 2 -VaR - para una cartera con 2 activos EJERCICIO - VaR  La Varianza de la cartera p puede ser vista como la formula abajo, donde w i es el peso del activo en la cartera, i=1,2 ; σ i es la D.E del activo i ; ρ la correlación entre 1 y 2. w 1 = 5.000.000/8.000.000 = 62.5% w 2 = 3.000.000/8.000.000 = 37.5% var p = (62.5% * 1.89%) 2 + (37.5% * 1.57%) 2 +60%*62.5%*37.5% * 1.89% * 1.57% = 0.0216% σ i = (0.0216%) 1/2 = 1.469 % VaR (99%) = 8.000.000 * 1.469% * 2.32 = 272,646 Interesante notar que la suma de los VaR individuales para cada activo nos daría un VaR = 329.091. Tenemos un efecto positivo de la diversificación

53 3. VaR analítico para N activos en el portfolio, en teoría, seria una continuación, correcto? En tesis sí. Pero sería muy difícil de calcular, pero para eso, recurrimos a la Algebra Linear.  Donde X es el vector de pesos dos activos y V la matriz de covarianza de los activos  Pero hemos trabajado con la varianza en contraste con ρ, la correlación. Todavía, Y entonces: 52 3 -VaR - para una cartera con N activos EJERCICIO - VaR

54  Eso es más fácil de aplicar cuando usamos una tabla en Excel, por ejemplo.  Necesitamos del vector de VaR y la matriz de correlación para usar la fórmula “MMULT” para hacer la multiplicación de los activos: i. Calcular la volatilidad de cada activo – fórmula “=VAR( intervalo de datos)” ii. Calcular la matriz de correlación – Usar el concepto de MATRIZ DE COVARIANZA Una vez que tenemos los datos y comprendemos la teoría, es muy sencillo computar los resultados. VER ARQUIVO _ Ejercicio_VaR_Spreadsheet.xls 53 3 -VaR - para una cartera con n activos EJERCICIO - VaR

55  Eso es más fácil de aplicar cuando usamos una tabla en Excel, por ejemplo.  Necesitamos del vector de VaR y la matriz de correlación para usar la fórmula “MMULT” para hacer la multiplicación de los activos: i. Calcular la volatilidad de cada activo – fórmula “=VAR( intervalo de datos)” ii. Calcular la matriz de correlación – Usar el concepto de MATRIZ DE COVARIANZA Una vez que tenemos los datos y comprendemos la teoría, es muy sencillo computar los resultados. VER ARQUIVO _ Ejercicio_VaR_Spreadsheet.xls 54 3 -VaR - para una cartera con n activos EJERCICIO - VaR

56  Calcule el VaR de 1 día para una cartera de 5 acciones considerando un intervalo de confianza de 99%  Necesitamos del vector de VaR y la matriz de correlación para usar la fórmula “MMULT” para hacer la multiplicación de los activos: i. Calcular la volatilidad de cada activo – fórmula “=VAR( intervalo de datos)” ii. Calcular la matriz de correlación – Usar el concepto de MATRIZ DE COVARIANZA Una vez que tenemos los datos y comprendemos la teoría, es muy sencillo computar los resultados. VER ARQUIVO _ Ejercicio_VaR_acciones_precios.xls 55 VaR con Acciones EJERCICIO - VaR

57 Modelo de riesgo – Métodos Estocásticos y Teoría de Cartera 1. Generación de Escenarios Estocásticos para las principales variables macro-financieras a) Inflación, PIB, tasa de cambio, tasa de interés, precios de los bonos 2. Elección de una composición de deuda que consista en un conjunto de bonos con distintas: a) Características b) Plazos 3. Estimación de la evolución de tal deuda a) Usando hipótesis acerca del lado fiscal, costo de financiamiento de la deuda 4. Sacar los indicadores de costo y riesgo, derivando del comportamiento de la Deuda como resultado de choques estocástico a) Sacamos una distribución de probabilidades de valor para la Deuda, del cual se extraen los costos y riesgos asociados b) El proceso se repite para diversas composiciones de deuda 56 Introduciendo elementos estocásticos

58 Desarrollando un modelo de riesgo  Tercera Fase  El modelo de benchmark fue introducido para guiar discusiones del tipo:  Objetivos de largo plazo;  ¿ Como expresar los tradeoffs entre costos y riesgos;  ¿ Como mensurar el disimpeño del gestor de la deuda;  Horizonte de tiempo que incluye estrategias e largo y mediano plazos 57 Tercera Fase – ¿ La necesitamos en realidad?

59 58 Tercera Fase: El Modelo de Benchmark  Buscando la composición óptima de la deuda pública  ¿Para donde vamos?  Benchmark -> Composición óptima de la deuda  Instrumiento de gerencimiento del riesgo y planeamiento estratégico  ¿Cómo mensurar disimpeño?  Los sospechos comunes  El benchmark puede ser expreso por un conjunto relevante de indicadores de deuda, por ejemplo, estoque, perfil (porción fija vs flotante), duración, maturación Modelo de Cartera Óptima – Largo Plazo

60 GAP aplicado al Manejo de Riesgo  En muchos países, la análisis empieza con el monitoreo de los riesgos  En principio, esto conjunto sencillo puede generar las informaciones necesarias para conocer los riesgos de mercado y de financiación:  Estoque de la Deuda  Duración/ Plazo Promedio  Perfil de Maturación  Composición del Pasivo  Costo Promedio 59 Retomando la Análisis de Riesgo

61 Planeamiento estratégico 60  Modelo de estructura optima para la Deuda => ¿ Qué Deuda?  Modelo analítico para evaluarse la estructura optima de la Deuda, consistente con su objetivo de minimizar costos condicionado a tenerse baja exposición a riesgos  Ese modelo es un guía para la definición de la estrategia de financiamiento a corto, mediano y largo plazos y constituye una importante herramienta de planeamiento estratégico Planeamiento de largo plazo Planeamiento de corto plazo  Plan de financiación = > Horizonte de un año  Instrumento de planeamiento y divulgación de metas, premisas y prioridades del emisor para cada año  Su elaboración incluye el estudio de distintos escenarios y la definición de una estrategia para cada escenario, bien como la proyección de los resultados de estas estrategias para los indicadores de la Deuda  Metas para los principales indicadores del perfil de la Deuda  Monitoreo Mensual de las metas y estrategia de cortísimo plazo Modelos de Riesgo

62 Proceso de Planeamiento Estratégico 61 Modelos de Riesgo - Benchmark

63 Benchmark: Resumen Esquemático 62 Selección de cartera óptima Frontera eficiente Trade-offs explorados en el modelo Medición del desempeño de la gestión de la deuda Para determinar la cartera óptima (benchmark) es necesario elegir el apetite a riesgo del gobierno (o la aversión a riesgo del contribuyente) Escenarios Estocasticos Composición de la Deuda Costo devengado de la Deuda (carrying ) Otros Parámetros de la Deuda Neta Dinámica de la Deuda (Neta) Frontera Eficiente Riesgo Costo Modelos de Riesgo - Benchmark

64 Intervalos indicativos de la cartera optima – Largo Plazo 63 Gradual substitución de bonos indexados a tasas flotantes y tasas de cambios por bonos de tasa fija y indexados a inflación; Extensión del plazo promedio (duration) y vida promedia de la DPF; %Rango inferiorRango Superior Tasa Fija4050 Bonos – Ligados a inflación 3035 Flotantes1020 Bonos – ligados al Cambio 510 Modelos de Riesgo - Benchmark

65 Análisis de Riesgo SoberanoALM- IntroducciónEjemplos de PaísesGAP y Modelos de RiesgoPasivos Contingentes Agenda

66 Son obligaciones de diferentes naturalezas 65 Pasivos Contingentes  1.1 ¿ Que son Pasivos Contingentes?  1.2 ¿ Como pueden ser clasificados?  1.3 Ejemplos  1.4 Manejo de Pasivos Contingentes

67 1.1 ¿Que son Pasivos Contingentes? 66 Pasivos Contingentes » SON PASIVOS CONTINGENTES Obligaciones que se materializan si algún evento particular ocurre; Obligaciones posibles, surgida a raíz de sucesos pasados y : 1. Su existencia ha de ser confirmada por hechos del futuro (inciertos), que no están totalmente bajo el control de la entidad; 2. Obligación presentes, surgidas a raíz de sucesos pasados donde:  no es probable que el Gobierno debe desprenderse de recursos No es cuantificable fiablemente

68 67 Pasivos Contingentes 1.2 ¿Cómo pueden ser Clasificados? 1. EXPLICITOS Si el soberano contractualmente reconoce su responsabilidad de cubrir el beneficiario bajo determinadas circunstancias 2. IMPLICITOS Si se espera que el soberano venga a asumir la obligación por motivos “morales”, políticos o prácticos – También asociados a los costos asociados a no hacerlo » Al paso que es un tema controvierto, muchas hojas de balance no consideran los pasivos contingentes (PC) » Todavía, es apropiado evaluar los PC como costos esperados (a valor presente) y asociado a una distribución de probabilidad.

69 68 Pasivos Contingentes 1.3 Ejemplos - Explicitos » Garantías de Crédito Gobierno Local toma crédito y el Gob. Central concede garantía para la operación – Muy común con Organismos Multilaterales – exigencia » Seguros Gobierno garante – exportadores en sus operaciones – Concesiones de servicios públicos (ferrocarriles, carreteras, aeropuertos) – Explotación de campos petrolíferos » Disputas Legales “En Brasil, ni el pasado es seguro” (Malan, 1999) – Planos económicos cuestionados en la justicia => pérdidas para el gobierno Precautorios

70 69 Pasivos Contingentes 1.3 Ejemplos - Implicitos » Socorro al Sistema Financiero - ¿ Por que? Sub-Prime Crisis – TARP PROER (Brasil 1995) – Estabilidad de precios => Necesidad de ajustes – La banca: 265 instituciones con 23.497 agencias en Ene-95 – 84 falencias, 72 liquidaciones, muchas otras intervenciones Suécia – Años 80 hubo una restructuración en la banca » Socorro a Empresas Corea chaebols – Externalidades » Gobiernos Locales » Fondos de Pensión Necesidad de Regulación » Desastres Naturales En general, se crea un fondo de emergencia – Ejemplo – Chile => actividad sísmica Dispositivos constitucionales – Gastos inesperados => sin autorización presupuestaria

71 Pasivos Contingentes 1.4 Manejo de Pasivos Contingentes 1. Explícitos » Generalmente, ya no despiertan mucha controversia acerca del precio condicional a la materialización del pasivo La práctica común es considerarlo en el Presupuesto o en Fondos – Ejemplo: Anexo de Riesgos Fiscales de la Ley Presupuestaria de Brasil Institucionalmente, hay una oficina que os monitora – Ejemplo: Brasil, Suécia (Riksgälden), Reino Unido – (HM Treasury)

72 71 Pasivos Contingentes 1.4 Manejo de Pasivos Contingentes – Reino Unido:  2008 - Gobierno concedió garantías – Deuda emitida por BANCOS  Banking act -2009 – Instrumento legal que permite el Tesoro hacerlo  Si hay default=> Tesoro cubre la pérdida  Si no hay default => Tesoro recibe una tasa (fee)  Por que no hubo default, hubo un impacto positivo para el Gobierno Pasivo Contingente = CDS : “mensura la prob.” Garantías X Prob (Default) Impacto Positivo/Negativo en el Balance del Gobierno Nueva atribución DMO

73 72 Pasivos Contingentes Lecciones » Investigar las condiciones necesarias para el surgimiento de pasivos contingentes (PC) » Es preciso crear un mecanismo de monitoreo de los PC » ¿ Por que el Gobierno debería garantir determinadas operaciones? Hace sentido en hacerlo – Costos vs Beneficios ¿ Bajo que condiciones? ¿Hay alguna evaluación periódica de los costos de las garantías? » Hay prácticas interesantes por el mundo: Zambia - tentativa de implantar un guion para facilitar el control de P.C. : – ¿ Tenéis una lista de empresas con préstamos garantizados por el Gobierno? – ¿ El Banco Central sigue el Balance de los bancos públicos? o ¿En que medida eso ocurre? – ¿ El Banco Central sigue el Balance de los bancos privados? – ¿Las garantías se computan en los datos de endeudamiento? » PC implícitos deben ser investigados y computados si la probabilidad del evento es alta EXPLÍCITOSEXPLÍCITOS

74 Muchas Gracias

75 74 Anexos Anexo

76 Escenarios estocásticos – modelos Tasa de interés: Cox, Ingersoll and Ross – CIR Inflación: movimiento browniano geométrico Tipo de cambio: Chan, Karolyi, Longsta and Sanders - CKLS para el cambio real 75 Tercera Fase - Análisis estocástica Correlation - Single Value Decomposition (SVD) Modelando tasas de interés

77 76 a) Concentración de Vencimientos Ejemplo c) CFaR b) Composición de Vencimientos d) Evolución del CFaR 20082009201020112012 20112012 2009201020112012 2009201020112012 Fija Libor Inflación

78 Composición de la Deuda 77 Tasa Flotante+CambioTasa Fija + Bonos a inflación Otras maneras de medir el riesgo

79 78 Riesgo de Marcado- CaR  El impacto de la tasa de cambio en la deuda puede ser mensurados por un ejercicio de CaR:  Simular la evolución del estoque de distintas carteras sujetas a índices diferentes por un plazo de un año;  Escenarios estocásticos son generados para cada tipo de deuda (índice) y entonces utilizados para afectar los estoques das carteras Trade-off entre tasa fija y tasa de cambioTrade-off entre tasa fija y flotante Otras maneras de medir el riesgo

80 79 Riesgo de Mercado – Tasa de Interés  Bonos de tasa fijas de corto plazo también son sujetos al riesgo de mercado  ¿ Por que?  Uno monitora la velocidad que puede imponer en los cambios de la cartera Otras maneras de medir el riesgo Riesgo de Interés % bonos fijos < 1y + Flotantes / Deuda Total

81 80 Riesgo de Marcado – Teste de Estrese  Búsqueda por blindar su deuda de variaciones extremadas de FX y Tasa de interés  En este ejercício – estrese es definido por un choque de 3 σ sobre el promedio de la tasa de interés y tasa de cambio en 12 meses (yoy) Impacto de un escenario de estrese en la Deuda Otras maneras de medir el riesgo Tasa de InterésTasa de Cambio

82 81 Riesgo de Financiación– % 12 meses  Clave: % de maturación en 12 meses Corto Plazo % maturación en 12 meses/ Deuda% maturación en 12 meses/ PIBLímit

83 82 Refinancing Risk – Maturity Structure  There are limitations  It is possible that a low percentage maturing in 12 months may conceal a concentration of maturities in periods beyond 12 months.  How about Central Bank’s securities? Repo? The Brazilian Example

84 83 Riesgo de Financiación- ATM ATM en la emisión -termómetro  Otro indicador indispensable es el ATM

85 84 Riesgo de Financiación- CFaR  trade-offs entre diferentes instrumentos en términos de flujo de caja: Cash-Flow at Risk

86 85 Lado de la Demanda- Valor en Riesgo(VaR)  (VaR) complementa el DV01 al considerar la volatilidad del precio del activo  VaR incluye la probabilidade de ocurrir esos cambios  VaR = P 0 σ 1.95  donde: i = Tase de Retorno (yield) P 0 = Precio inicial σ = volatilidad 1.95 = 95% interv. confianza VaR Volatility Value at Risk