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Indubbiamente gli ultimi due anni e mezzo hanno
visto gli istituti finanziari incorrere in pesanti
perdite legate alle diverse componenti del loro
business. Perdite che hanno riguardato prima di
tutto il business collegato al trading e finanza
strutturata (dall’estate 2007 e fino ai primi mesi
del 2009), anche se il 2009 è stato poi foriero di
miliardari ricavi proprio in una attività tipica del
prop desk, e cioè il proprietary trading.
Successivamente, dato anche l’usuale ritardo
rispetto al ciclo macroeconomico sono iniziate ad
affiorare tutte quelle perdite legate al credito.
Sicuramente anche il 2010 sarà caratterizzato da
questa problematica e recentemente sia il Fondo
Monetario Internazionale che la BCE hanno rialzato
le stime sulle perdite relative al comparto ‘loans’.
Una
delle problematiche affrontate in termini
accademici, applicativi e regolamentari è stata
quello del fallimento o del mancato buon
funzionamento dei sistemi di risk management nelle
grandi e medie istituzioni finanziarie con il
risultato che solo in pochi hanno ‘passato la
tempesta’ senza subire danni irreparabili. Non a
caso il Financial Times, forse anche in maniera
provocatoria, recentemente ha nominato personaggio
del 2009 Lloyd C. Blankfein, CEO di Goldman Sachs
proprio per il ruolo attivo che la banca di
investimento ha avuto nel gestire gli output del
proprio sistema di risk management, cosa che le ha
permesso di evitare gran parte delle perdite sui
mortgages che nel 2007 e nel 2008 hanno
stravolto e portato sull’orlo della bancarotta (se
non oltre) le più importanti banche di investimento
internazionali.
Pertanto, numerosi sono stati i contributi che hanno
cercato di esaminare le problematiche vissute dalle
unità del risk management ed uno dei contributi più
lucidi in tal senso è quello di Philippe Jorion in
un recente paper pubblicato sull’European
Financial Management.
L’autore
innanzitutto tutto pone l’accento sul fatto che
prima di tutto bisogna considerare le due tipologie
di sistemi di misurazione del rischio presenti ed in
uso. La prima tipologia, detta return based,
è quella più facile da implementare, è in grado di
monitorare un trading dinamico di portafoglio, ma ha
anche dei forti limiti. Innanzitutto non è in grado
di dare indicazioni per nuovi strumenti e mercati,
di far emergere rischi nascosti ed è anche
estramente lenta nell’identificare style drift.
La
seconda tipologia di sistemi di misurazione del
rischio sono invece i cd position based, i
quali possono essere applicati anche a nuovi mercati
e strumenti ed utilizzando le informazioni più
recenti sulle posizioni di portafoglio consentono di
individuare rischi nascosti e style drift;
inoltre, possono essere utilizzati per effettuare
stress test che siano forward looking. Ma
tutto questo ha un costo che si concretizza nella
enorme mole di informazioni necessarie e nella
difficoltà di implementazione; inoltre si ipotizza
che il portafoglio globale da esaminare sia ‘
congelato’ ad una determinata data e non permette di
monitorare sistemi di trading dinamico. Tutto ciò
può anche spesso portare ad errori di modellazione (model
risk) e nel trattamento dei dati. Nonostante
questo, la moderna architettura del risk management
è praticamente quasi tutta position based;
però si possono anche integrare i due approcci,
utilizzando quello risk based per effettuare
back test sui modelli position based in modo
da stimare le
exceptions.
Comunque, nonostante l’utilizzo di sistemi
position based, il 2007 ed il 2008 hanno visto
miliardi di dollari in perdite infestare i bilanci
di tutte le banche di investimento. Basti pensare
che la sola UBS ha subito perdite per $19 bn solo
nel settore Mortgage Backed Securities. Tutto ciò
anche per colpa dei sistemi di risk management. Per
una disamina più approfondita è necessario
introdurre una classificazione dei rischi in
funzione del loro grado di incertezza:
-
Known Known. Sono quei rischi che si
conoscono ex ante e che sono misurabili in maniera
abbastanza consistente. In definitiva si tratta di
rischi conosciuti e ben misurabili, si possono
identificare pertanto sia i fattori di rischio che
le relative distribuzioni. Si possono comunque
subire perdite inattese per mera sfortuna o per una
eccessiva esposizione al fattore di rischio
-
Known Unknown. Il termine si riferisce a
quelle circostanze o rischi che si conoscono ex
ante, ma sono difficili da misurare o interpretare.
Ad esempio il risk manager potrebbe non stimare
accuratamente o in maniera appropriata le
distribuzioni di alcuni fattori di rischio (insieme
alla struttura di varianza e covarianza); inoltre,
il processo di mapping (rimpiazzare le
posizioni di portafogli con le relative esposizioni
ai fattori di rischio) potrebbero essere incorrette
e generare il cd model risk. Ad esempio,
supponiamo che il risk manager abbia stimato la
volatilità dell’S&P500 con i dati del 2005/2006. Si
tratta di un periodo relativamente tranquillo, e
questo potrebbe indurre a sottostimare la volatilità
dei mercati per gli anni seguenti. In figura 1, ad
esempio, si riporta il calcolo della volatilità
dell’S&P500 utilizzando una media mobile
esponenziale (EWMA) con fattore di decay di 0,94 e
la stima utilizzata dalla maggior parte dei sistemi
di risk management che si basano su stima del VAR
storico e che invece utilizzano un modello Moving
Average (MA) ad un anno. Come si può notare dal
grafico, i sistemi di risk management hanno
sistematicamente sottostimato la volatilità
sull’S&P500 dall’anno 2007 in poi, facendo correre
alle Investment Bank un rischio maggiore di quello
atteso.
Figura
1: Daily Volatility Forecast for the S&P Index
Ma simili errori sono
stati commessi anche nella stima della matrice di
correlazione tra le diverse tranches di ABS da parte
delle società di rating per stimare i valori a
scadenza dei portafogli ed i relativi VAR. Anche qui
il problema è che sono stati utilizzati dati
relativi a periodi in cui il mercato immobiliare era
in crescita costante nei prezzi.
Infine,
un altro rischio che ricade in questa categoria, che
ha avuto una notevole importanza nella recente
crisi, ma che non è possibile ricondurre ad una
semplice gestione quantitativa tramite sistemi di
risk management, è il rischio di liquidità che si
distingue in:
o
asset liquidity risk, dovuto all’impatto sui
prezzi di una grande vendita di un asset
o
funding liquidity risk, che si ha quando una
società non è in grado di far fronte ai bisogni di
cash flow o ai margin calls
-
Unknown unknown. Si riferisce a quelle
circostanze e a quei rischi non prevedibili, né
tantomeno stimabili ex ante, quindi fuori da ogni
scenario predittivo. Esempi di questa categoria di
rischi sono:
o
Regulatory risk, come ad esempio i recenti
vincoli sulle short sales
o
Counterparty risk, in quanto è difficile
conoscere perfettamente la controparte coinvolta in
un contratto, tanto che la sua generalizzazione
diventa un rischio sistematico (systematic risk),
dove il vero risk manager diventa la banca centrale
Le
implicazione dei rischi appartenenti alle ultime due
categorie (known unknown e unknown unknown)
sono piuttosto forti nella pratica, dove l’approccio
generale utilizzato è quello dell’Economic
Capital Analysis dove vi è una estensione del
metodo VAR al rischio totale di una istituzione
finanziaria (includendo i rischi di mercato, di
credito ed operativo). In queste applicazioni,
l’orizzonte temporale di stima troppo lungo (di
solito un anno) ha portato ad errori di valutazione
enormi. Basti pensare che AIG nel 2007 disse di
avere $15bn in eccesso di economic capital
richiesto. In realtà, nel 2007 ha avuto bisogno di
$170bn di denaro pubblico per essere salvata….
Quali
sono le lezioni per i risk manager?
-
Innanzitutto occorre affidarsi a risk manager che
abbiano una capacità valutativa estensiva e
proattiva e non solo a macchine
-
Necessità di costruire scenari che siano forward
looking, che guardino al futuro e che non si
basino solo sul passato
-
Fare stress test dei vari modelli, variando le
ipotesi alla base dei parametri e delle
distribuzioni
-
Un buon risk manager, inoltre, dovrebbe reagire nel
momento in cui emergono segni di debolezza nei
modelli adottati. Ad esempio, UBS nel 2007 ha visto
un numero di exceptions pari a 29, quando con
un sistema di risk management ben calibrato e con un
intervallo di confidenza del 99% dovevano essere
2/3, ma non furono effettuati i giusti adeguamenti
nei sistemi di misurazione del rischio. Al
contrario, come riportato da Nocera,
Goldman Sachs nel Dicembre 2006 notò che le perdite
del desk sui mortgage furono superiori al VAR
per diversi giorni di seguito, e dopo una attenta
valutazione procedette con il taglio dei relativi
rischi; ciò la pose al riparo da gran parte delle
turbolenze dell’estate 2007 che invece non
risparmiarono praticamente tutte le rivali.
In
definitiva, ex post si può dire che le banche che
hanno fatto peggio sono state quelle che hanno avuto
una struttura di business prettamente gerarchica,
dove il top management ha voluto espandere le linee
di business senza dare ascolto ai warning dei
risk managers, senza costruire modellli di
misurazione dei rischi per le nuove strutture di
prodotto e senza effettuare stress test.
Questo
spiega perché gli organi regolatori spingano e
definiscano nuove e migliori strutture di stress
testing. Ad esempio, il Comitato di Basilea
consiglia l’uso di reverse stress tests dove,
partendo da un risultato (ad esempio la rottura sui
limiti di capitale di vigilanza) ci si chiede quali
eventi possano aver portato a quello scenario.
Nonostante ciò, i sistemi di risk management non
saranno mai in grado di garantire ex ante una
protezione contro enormi perdite inattese, anche per
la presenza di rischi del tipo unknown unknown
ed in particolare quelli regolamentari e
sistematici. Di sicuro quello che farà la differenza
sarà il buon senso e un bel po’ di umiltà,
soprattutto da parte degli attori protagonisti degli
ultimi eventi, ma da questo punto di vista c’è
ancora molto ‘da lavorare’. Basti pensare che lo
stesso CEO di Goldman Sachs, Lloyd Blankfein, uomo
dell’anno per il Financial Times, ha detto in
una recente intervista al The Times di
Londra, che lui “sta facendo il lavoro di
Dio”….parafrasando una canzone degli Stiff Little
Fingers…it’s a long way to paradise…
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