CVaR Expert 2 - RISKO · 2014-08-22 · CVaR Expert 2.0 MÓDULOS Y COMPONENTES DEL SISTEMA 4 I.2. Componente de captura de datos desde Bloomberg® Si bien el componente central de

CVaR Expert 2.0 Componentes y Módulos del Sistema Documento actualizado al 7 de mayo 2013 CONTENIDO: El presente documento sintetiza las especificaciones de los principales módulos y componentes del sistema informático CVaR Expert 2.0 y se encuentra dirigido a los usuarios finales de esta aplicación. Consulte el documento CVX - Síntesis Metodológica para una presentación detallada de las fórmulas y procesos empleados por los modelos de Valor-en-Riesgo implementados en el sistema.

2013

www.risk-o.com

CVaR Expert 2.0 MÓDULOS Y COMPONENTES DEL SISTEMA

2

INDICE

I. COMPONENTES ................................................................................................................................... 3

I.1. NÚCLEO CENTRAL DE ANÁLISIS .................................................................................................................... 3 I.2. COMPONENTE DE CAPTURA DE DATOS DESDE BLOOMBERG

® ............................................................................. 4

I.3. COMPONENTE DE GENERACIÓN DE REPORTES FLEXIBLES................................................................................... 4 I.4. COMPONENTE DE ACCESO WEB ................................................................................................................... 5

II. MÓDULOS DE RIESGOS ...................................................................................................................... 7

II.1. MÓDULO DE CÁLCULO VAR / CVAR CON METODOLOGÍA FULL VALUATION ........................................................ 7 II.2. MÓDULO DE DESCOMPOSICIÓN VAR .......................................................................................................... 8 II.3. MÓDULO DE PRUEBAS DE ESTRÉS ............................................................................................................. 12 II.4. MÓDULO DE VAR RELATIVO CON RESPECTO A BENCHMARKS DE CARTERA ......................................................... 13 II.5. MÓDULO DE APLICACIÓN DE PRUEBAS RETROSPECTIVAS (BACK-TESTING) ......................................................... 14 II.6. MÓDULO DE SIMULACIÓN DE IMPACTO Y SENSIBILIDADES ANTE VARIACIONES DE FACTORES DE RIESGO .................. 15 II.7. MÓDULO DE DESCOMPOSICIÓN DE VARIACIONES EN EL VAR INCLUYENDO RECOMPOSICIÓN DE CARTERA ................ 16 II.8. MÓDULO DE CÁLCULO AUTOMÁTICO DE LÍMITES VAR (GENERADOR DE REPORTES) ............................................ 17 II.9. MÓDULO DE ALERTAS SOBRE FACTORES DE RIESGO ...................................................................................... 17 II.10. MÓDULO DE ESTIMACIÓN DE PÉRDIDAS MEDIANTE MATRICES DE TRANSICIÓN ................................................. 18 II.11. MÓDULO DE CALCE DE ACTIVOS Y PASIVOS .............................................................................................. 20 II.12. MÓDULO DE COMPROBACIÓN DE EFICACIA DE COBERTURAS ........................................................................ 22 II.13. MÓDULO DE EVALUACIÓN DINÁMICA DE ESTRATEGIAS DE COBERTURA ........................................................... 24 II.14. MÓDULO DE CÁLCULO DE RIESGO DE CONTRAPARTE .................................................................................. 25

III. MÓDULOS DE INVERSIONES............................................................................................................ 26

III.1. MÓDULO DE OPTIMIZACIÓN AUTOMÁTICA DEL TRACKING ERROR .................................................................. 26 III.2. MÓDULO DE OPTIMIZACIÓN INTERACTIVA DEL TRACKING ERROR ................................................................... 28 III.3. MÓDULO DE OPTIMIZACIÓN DEL TRACKING ERROR DE FLUJOS DE CAJA ........................................................... 29 III.4. MÓDULO DE OPTIMIZACIÓN DE MARKOWITZ-SHARPE ................................................................................. 29 III.5. MÓDULO DE GESTIÓN DE GRUPOS DE ACTIVOS Y LÍMITES DE INVERSIÓN .......................................................... 30 III.6. MÓDULO DE ANÁLISIS DE CONVEXIDADES, KEY-RATE-DURATIONS Y DISPERSIONES........................................... 31 III.7. MÓDULO DE ANÁLISIS DE DESEMPEÑO (PERFORMANCE ATTRIBUTION) RELATIVO ............................................. 34 III.8. MÓDULO DE ANÁLISIS DE DESEMPEÑO (PERFORMANCE ATTRIBUTION) ABSOLUTO ............................................ 35 III.9. MÓDULO DE INVERSIÓN EN INSTRUMENTOS DERIVADOS .............................................................................. 37 III.10. MÓDULO DE VALORIZACIÓN RETROSPECTIVA DE DERIVADOS ....................................................................... 38 III.11. MÓDULO DE CALCULADORA GRÁFICA DE INSTRUMENTOS DERIVADOS ........................................................... 38 III.12. MÓDULO DE ANÁLISIS DEL COMPONENTE DE RENTA FIJA DE CARTERAS ......................................................... 39 III.13. MÓDULO DE MAPEO DE CLASIFICACIONES DE RIESGO LOCALES A NIVELES INTERNACIONALES ............................. 42 III.14. MÓDULO DE DETECCIÓN Y CORRECCIÓN DE SPLITS PARA ACCIONES .............................................................. 44


3

I. COMPONENTES

El sistema CVaR Expert 2.0 está dividido en cuatro componentes representados en el siguiente diagrama.

El único componente indispensable para el funcionamiento de la plataforma es el núcleo central de

cálculo. Como se verá en las siguientes páginas, dicho componente es modular, de modo que puede

incluir características habituales o avanzadas según las necesidades del usuario.

I.1. Núcleo central de análisis

Este componente está basado en un aplicativo de escritorio (cliente/servidor) y permite capturar y validar

datos desde bases corporativas, de escritorio y hojas de cálculo, disponer de una interface unificada para

el acceso a objetos de inversión e incorporar módulos especializados para aplicar modelos de análisis de

carteras, valorización de inversiones y análisis de riesgo.

El núcleo de cálculo se encarga de: (1) establecer conexiones con las fuentes de datos sobre carteras,

factores de riesgo de mercado y otros objetos configurables por el usuario (tales como grupos, límites,

escenarios, benchmarks, coberturas, etc.), (2) validar la consistencia financiera de los datos capturados y

reportar tempranamente errores que podrían comprometer la robustez de los resultados posteriores,

(3) interpolar series de valores y generar variaciones históricas a partir de los datos capturados, (4) aplicar

modelos de valorización completa sobre los instrumentos de inversión, (5) gestionar grupos de activos,

(6) gestionar límites de inversión en carteras y (7) ofrecer una plataforma central sobre la que se integran

los módulos especializados de análisis de inversiones y riesgos. Este componente ofrece al usuario final

gráficos y cuadros de calidad de presentación, que pueden ser directamente trasladados a MS Excel o MS

PowerPoint. El componente central de análisis opera como un aplicativo autónomo, lo que permite

aprovechar la potencia de cálculo de cada ordenador en el que opera y faculta al usuario final para realizar

cálculos sofisticados en tiempo real.

Núcleo central de análisis

Componente de captura de

datos desde Bloomberg®

Componente de generación

de reportes flexibles

Componente de acceso a

resultados vía web


4

I.2. Componente de captura de datos desde Bloomberg®

Si bien el componente central de análisis permite importar de manera automática los datos históricos de

mercado, posiciones y estructuras de activos desde fuentes de datos heterogéneas (como Oracle, SQL

Server, MS Excel o MS Access), este componente permite descargar datos directamente desde una

conexión Bloomberg® en computadoras que cuentan con una conexión y licencia apropiada para este

propósito. El núcleo de cálculo se encarga de que la información proveniente de las diversas fuentes de

datos se encuentre adecuadamente organizada y notifica potenciales conflictos de coherencia interna.

Los datos capturados de forma automática son los siguientes:

Estructura general de activos (instrumentos de renta fija y variable) tal como emisor, fechas de

emisión y vencimiento, valor nominal, etc.

Precios históricos de activos

Tipos de cambio históricos

Tasas de interés históricas

Flujos de caja de instrumentos de renta fija

Clasificación de riesgo histórica de instrumentos de renta fija

Clasificación sectorial de instrumentos

I.3. Componente de generación de reportes flexibles

Este componente está basado en una API de Visual Basic for Applications que permite acceder, mediante

plantillas sencillas en Excel, a la información de la base de datos de resultados del motor de cálculo. Ello

hace posible que el usuario cree plantillas modelo con el formato de reporte deseado (incluyendo

logotipos, gráficos, cuadros, etc.) y el sistema automáticamente llene las plantillas del usuario con los

datos requeridos actualizados.

El componente es capaz de formar reportes incluyendo potencialmente cualquier resultado obtenido por el

núcleo central de cálculo. Entre los más importantes se tienen:

Series de tiempo históricas referidas a los resultados generados por el sistema.


5

Descomposición del componente de renta fija de cualquier cartera según rating crediticio para

cualquier fecha de análisis

Flujo de caja proyectado del componente de renta fija de cualquier cartera

Resultados del análisis de stress para cualquier cartera

Composición histórica de las carteras a nivel de activos individuales

Contribución VaR de cada activo individual a cada cartera

La instalación del módulo de reporte flexible en Excel requiere la creación de una base de datos en un

servidor SQL Server corporativo donde el sistema pueda registrar los resultados del análisis de riesgo

para cada cartera.

I.4. Componente de acceso web

Este componente permite navegar por los resultados generados por el componente de aplicación de

modelos VaR desde una interfaz web de modo similar al proceso de visualización de resultados

actualmente disponible desde MS Excel. Puesto que todos los resultados numéricos detallados son

generados por el núcleo de cálculo del componente anterior, el servidor web no asumirá una carga

computacional considerable.

El componente de acceso web se implementa a través de un aplicativo ASP.Net basado en el Framework

.Net 4.0, instalado en un servidor institucional y conectado a la base de datos SQL Server donde se

registran los resultados del análisis del sistema.


6

Los siguientes capítulos sintetizan los Módulos especializados que pueden integrarse al Núcleo Central,

tanto para la gestión de inversiones como para el análisis de riesgos.


7

II. Módulos de Riesgos

II.1. Módulo de Cálculo VaR / CVaR con metodología full valuation

Este componente desarrolla una simulación histórica para estimar las posibles variaciones futuras del

valor de las carteras administradas ante la fluctuación de todos los factores de riesgo de mercado

asumidos (tipos de cambio, tasas de interés y valores bursátiles).

El modelo de Valor-en-Riesgo implementado en el sistema CVX tiene las siguientes características

generales:

Con respecto a la valorización:

Considera como factores primitivos de riesgo a los tipos de cambio (y por lo tanto a las

operaciones en efectivo), las tasas de interés y los objetos de clase Stocks (acciones o

índices).

Aplica mecanismos de valorización completa (“full valuation”) para instrumentos de

renta fija e instrumentos derivados.

Aplica el método valorización local (“local valuation”), también denominado

valorización delta a los activos de clase Delta-Gamma.

Con respecto al cálculo de percentiles de pérdidas:

Emplea, como método primario, el modelo de simulación histórica con conteo estricto

de casos simulados (es decir, sin introducir valores interpolados en el histograma de

ganancias y pérdidas simuladas).

Calcula, con fines de comparación, el percentil crítico de pérdidas asumiendo que el

rendimiento esperado de la cartera se distribuye normalmente con los parámetros e

media y varianza extraídos del histograma de ganancias y pérdidas de cartera resultante

de la simulación histórica.

Implementa el modelo “Conditional Value-at-Risk”, también denominado “expected

shortfall” o “tail-VaR”.

Con respecto a los parámetros configurables por el usuario:

Métodos de interpolación de datos históricos.

Métodos de cálculo de rentabilidades históricas.

Métodos de valorización de instrumentos de renta fija.

Diferenciales de riesgo específico para cada instrumento de renta fija.

Estilo y valor de sensibilidades en activos Delta-Gamma.

Horizonte de inversión o liquidación (defeasance horizon).

Nivel de error tolerable en el modelo (significancia estadística).

Método de conteo de observaciones para cálculo de percentiles.

Longitud y posición de la muestra histórica utilizada.

Fecha base para medición de valores de mercado.


8

II.2. Módulo de descomposición VaR

2.A. VaR No diversificado

En la pestaña “Undiversified VaR” se puede observar los resultados del VaR no diversificados, agrupados

por Clases de Activos y por Activos. Para identificar el escenario VaR no diversificado se examina el

comportamiento hipotético individual de cada activo


9

2.B. VaR diversificado

En la pestaña “Diversified VaR” se observa los resultados del VaR diversificados, agrupados por activos

y por grupos, estos resultados se obtienen incorporando el comportamiento hipotético agregado de todos

los activos que componen una cartera para identificar el escenario VaR.


10

2.C. Factores de Riesgo

En la pestaña “Risk factor descomposition” se observan los factores de riesgos primigenios y su

contribución al VaR, agrupados por Activos y por grupos de factores de riesgo.

2.D. VaR Incremental

En la pestaña “Incremental VaR” se observa el cambio que se produciría en el VaR como resultado de la

liquidación completa de la posición en un activo determinado, agrupadas por activos y por grupos. Es

necesario resaltar que los resultados numéricos de esta pestaña no son directamente comparables entre sí,

sino que deben analizarse con respecto a las posiciones iniciales de cada activo.


11

2.E. Contribution VaR

El “Contribution VaR” muestra la contribución atribuible a cada activo sobre las posibles pérdidas de la

cartera que exceden el VaR.

2.F. Marginal VaR

El VaR Marginal expresa el cambio esperado en el valor del VaR de la cartera ante pequeñas variaciones

en la posición de un activo. En la pestaña “Marginal VaR” se observa por intermedio de un gráfico y una

tabla, el cambio en el VaR cuando la posición efectiva de un activo se incrementa en una unidad

monetaria (en la unidad de protección de capital, definida por el usuario).


12

II.3. Módulo de pruebas de estrés

Los escenarios de estrés son conjuntos de supuestos sobre los posibles cambios o valores de factores de

mercado, cuyo impacto agregado se desea evaluar en las carteras de inversión. El sistema CVX evalúa

automáticamente el impacto de cada escenario de estrés definido para cada cartera de inversión

gestionada en el sistema

La siguiente imagen muestra la composición típica de un escenario de estrés, donde se observa que los

cambios pueden realizarse en porcentajes o puntos básicos. En la primera imagen se observan once

factores de riesgo, incluyendo cinco tipos de cambio, seis activos de renta variable, con cambios en

puntos porcentuales.

La pestaña “Stress testing” de cartera reporta el impacto que tendría sobre el valor de la cartera la

aplicación de los supuestos de cada uno de los escenarios de estrés definidos en el sistema. Como puede

verse en la ilustración siguiente, el escenario “cero” constituye el caso base y presenta el resultado de la

valorización completa de la cartera (es decir, los modelos apropiados de valorización para cada

instrumento) asumiendo los valores actuales de los factores de mercado.


13

II.4. Módulo de VaR relativo con respecto a benchmarks de cartera

Este módulo muestra los VaR de los portafolios seleccionados como referencia (benchmark) para la

evaluación de un portafolio, además se muestra las pérdidas de VaR con respecto a portafolios de

referencia, tanto en el día a día Var (Rp-rb) y el agregado VaR (rp) - VaR (rb).


14

II.5. Módulo de aplicación de pruebas retrospectivas (back-testing)

El módulo de análisis retrospectivo (también denominado back-testing) tiene como propósito validar,

mediante un análisis ex post, la capacidad predictiva del modelo de VaR.

En este módulo existen dos pestañas: “Historical NAV based backtesting” en la cual se compara la

rentabilidad real obtenida y los VaRs reportados para cada fecha (el resultado del análisis VaR realizado

diariamente) y la pestaña “Current position based backtesting” en la cual se asume que la composición

actual de la cartera se ha mantenido constante en el pasado y en base a ella se estima el VaR

retrospectivamente para cada día con esta información.


15

II.6. Módulo de simulación de impacto y sensibilidades ante variaciones de

factores de riesgo

Este módulo permite contar con una interfaz de trabajo a través de la cual se pueden introducir valores o

variaciones asumidas en los factores de riesgo y observar cómo estas variaciones afectan a los siguientes

resultados:

El valor total de una cartera

El valor de una cartera según clases de activos

El Valor-en-Riesgo de una cartera

Los factores de riesgo que pueden moverse son los siguientes:

Tipos de cambio

Segmentos de tasas de interés

Curvas de tasas de interés

Instrumentos de renta variable

A continuación se puede apreciar una ilustración general de la interfaz de este módulo. El sistema dispone

de una ventana especializada para el ingreso de variaciones de supuestos.


16

II.7. Módulo de descomposición de variaciones en el VaR incluyendo

recomposición de cartera

El objetivo de este módulo es explicar las variaciones en el VaR de una cartera y descomponer estas

variaciones en dos efectos:

Efecto de la recomposición de cartera

Efecto de la variación en precios (cambios en el nivel de riesgo de mercado)

Con este propósito, se aplica la siguiente metodología.

Las posiciones de las dos fechas de comparación son representadas por los vectores Q0 y Q1, los vectores

de precios hipotéticos en el escenario VaR correspondiente a cada fecha son P0 y P1 y los vectores de

precios base en cada fecha son B0 y B1. Cabe notar que tanto la identidad como el número de activos en la

cartera puede variar entre ambas fechas. En tal sentido, es posible estimar los vectores anteriores

únicamente para aquellos activos contenidos tanto en la cartera inicial como final. Esto daría lugar a los

vectores Q*0, Q*1, P*0, P*1, B*0 y B*1.

Siguiendo esta nomenclatura, el cambio en el VaR entre la fechas base y final puede estimarse del

siguiente modo:

∆𝑉𝑎𝑅 = 𝑉𝑎𝑅1 − 𝑉𝑎𝑅0 = 𝑃1 ∙ 𝑄1 − 𝐵1 ∙ 𝑄1 − 𝑃0 ∙ 𝑄0 − 𝐵0 ∙ 𝑄0

El efecto atribuible a las variaciones de posiciones en los activos comunes a ambos períodos es:

∆𝑉𝑎𝑅𝑃𝑜𝑠𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 = 𝑃1∗ ∙ 𝑄1

∗ − 𝐵1∗ ∙ 𝑄1

∗ − 𝑃1∗ ∙ 𝑄0

∗ − 𝐵1∗ ∙ 𝑄0

∗

El efecto atribuible a las variaciones del riesgo de mercado en los activos comunes a ambos períodos es:

∆𝑉𝑎𝑅𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜𝑠 = 𝑃1∗ ∙ 𝑄1

∗ − 𝐵1∗ ∙ 𝑄1

∗ − 𝑃0∗ ∙ 𝑄1

∗ − 𝐵0∗ ∙ 𝑄1

∗

A continuación se muestra un ejemplo del reporte resultante.


17

II.8. Módulo de cálculo automático de límites VaR (generador de reportes)

Esta extensión al componente reporteador permite estimar automáticamente el VaR límite considerando

la media y la desviación estándar de los VaRs calculados durante los últimos "n" días. Luego, esta

información puede ser cargada en el componente principal de cálculo para evaluar el cumplimiento de los

límites.

II.9. Módulo de alertas sobre factores de riesgo

Este módulo permite configurar niveles máximos de riesgo aportados por clases de factores de riesgo:

tipo de cambio, tasa de interés y renta variable. El aporte de cada factor al riesgo total de la cartera se

calcula empleando dos criterios complementarios:

El porcentaje total del VaR diversificado asociado a cada factor de riesgo

El valor total de las pérdidas esperadas (en unidades monetarias) debido a la fluctuación de cada

factor de riesgo.

La asociación de límites por factor de riesgo a las carteras se realiza a través de la misma plantilla de

carga de historial de carteras. Tal como se muestra a continuación, para este propósito se emplean los

códigos de campo:

FACTORLIMIT_IR, FACTORLIMIT_ER, FACTORLIMIT_SP

Estos códigos corresponden a los límites en factores de tasa de interés, tipo de cambio y precios

bursátiles, respectivamente.


18

El reporte de evaluación de estos límites puede encontrarse en la pestaña "Risk Factor Limits" de la

sección "Risk factor decomposition" en la ventana de VaR Detail de una cartera. Un ejemplo de esta

presentación se muestra seguidamente:

II.10. Módulo de estimación de pérdidas mediante matrices de transición

El objetivo de este módulo es estimar las pérdidas esperadas en inversiones de renta fija debidas a la

transición crediticia y eventos de default. Con este propósito, el módulo requerirá el ingreso de los

siguientes parámetros.

10.A. Parámetros del módulo

(i) Matriz de transición crediticia

Esta matriz tiene dimensiones (n x n), donde "n" representa el número de notches de riesgo crediticio

(AAA, AA+, ..., Default). Los valores contenidos en los elementos (i,j) de la matriz indican el porcentaje

esperado de la deuda de la categoría "i" que se recategorizaría como deuda de categoría "j" en un

intervalo de tiempo predeterminado.

Un ejemplo de la matriz se muestra en la siguiente tabla:

AAA AA+ ... Default

AAA

AA+

...

Default

La zona naranja representa el área de downgrades crediticios, mientras que la zona verde representa el

área de mantenimiento de la categoría crediticia y la zona blanca recoge los upgrades crediticios.


19

(ii) Matriz de desplazamiento de spreads crediticios

Esta matriz tiene dimensiones (n x n), donde "n" representa el número de notches de riesgo crediticio

(AAA, AA+, ..., Default). Los valores contenidos en los elementos (i,j) de la matriz indican la variación

esperada (en puntos básicos) del spread específico de la deuda de la categoría "i" que se recategorice

como deuda de categoría "j".

(iii) Vector de pérdidas dado el default

Este vector tiene dimensiones (k - 1) x (1), donde "k" representa el número sub-grupos de riesgo

considerados en el análisis (por ejemplo, deuda ordinaria, deuda subordinada, deuda garantizada, etc.).

Los valores contenidos en el elemento i-ésimo del vector indica el porcentaje esperado de pérdidas de

capital en caso de que la deuda del grupo "i" haga default.

10.B. Resultados del módulo

El módulo produce tres resultados centrales:

Pérdidas esperadas de la cartera como resultado de la transición crediticia.

Pérdidas esperadas en el escenario de transición inmediata a default.

Pérdidas no esperadas asumiendo un percentil de probabilidad de default dado

El cálculo de las pérdidas esperadas se basará en un enfoque full-valuation (en contraste con la versión

aproximada basada en Duraciones). Con este fin, se empleará la siguiente ecuación para estimar las

pérdidas esperadas de cada instrumento individualmente:

n

jN

kkt

kt

k

N

kkt

jBasekt

k

jBase

i

F

spreadi

F

MTVE1

1)(

)(

1)(

)(1

)1(

)1()%(

Donde:

“E(Δ%V)” representa la variación esperada en el valor del instrumento como resultado de la

fluctuación de spreads.

“k” se asocia con los ordinales de cada flujo de caja futuro.

“N” es el número de flujos de caja pendientes hasta el vencimiento.

“Fk” es el valor nominal total de cada flujo de caja futuro (incluyendo principal e intereses),

denominados en la moneda del activo.

“t(k)” es el plazo de tiempo, medido en fracciones de año, entre la fecha base y la fecha de cada

flujo de caja futuro “k”.

“it(k)” es la tasa de interés (cupón cero) efectiva anual de la curva de tasas de interés asociada al

bono correspondiente al plazo del cupón “k” entre la fecha base y su fecha de pago.

“α” es el diferencial de riesgo específico sobre la curva de valorización, también denominado

zero volatility spread.

“MT” es la proporción indicada por la matriz de transición de la categoría base del instrumento a

la categoría "j-ésima".


20

“ΔSpread” es la variación esperada en el zero volatility spread debida a la fluctuación

correspondiente en la matriz de diferenciales de spread de la categoría base del instrumento a la

categoría "j-ésima".

Por su parte, las pérdidas esperadas en el escenario de transición inmediata a default se estimarán del

siguiente modo:

1

)1(

)1()1(

)%(

1)(

)(

1)(

)(

N

kkt

kt

k

N

kkt

DefaultBasekt

kCat

DefaultBase

i

F

spreadi

FLGD

MTVE

Donde:

"LGDCat” representa la pérdida dado el default correspondiente a la categoría del instrumento.

A continuación se aprecia un reporte del sistema sobre la aplicación de este modelo:

II.11. Módulo de calce de Activos y Pasivos

Este módulo permite al usuario capturar la información relativa al flujo futuro de pasivos y generar

reportes de calce de Activos y Pasivos.

11.A. Insumos

Con el propósito de llevar a cabo las simulaciones correspondientes a este módulo, el usuario debe

ingresar la siguiente información en plantillas dispuestas especialmente para ello:

Plantilla de flujos de pasivos

Fecha (agrupación mensual o diaria)


21

Flujo

Cartera a la que está asociada

Plantilla de operaciones de cobertura

Operación de cobertura (por ejemplo swaps) y monto de cobertura

Operaciones cubiertas (por ejemplo, bonos) y monto cubierto

Plantilla de flujos de caja de activos

Se capturarán nuevos flujos para sustituir los flujos de PMS incompletos o generados con

estándares inadecuados para los propósitos de este módulo.

Plantilla de bandas temporales

Las bandas temporales para la agrupación de flujos y generación de reportes se tomará a partir

de una curva de tasa de interés auxiliar personalizable por el usuario para este fin.

Plantilla de proyecciones de reservas

Se pueden ingresar asimismo coeficientes de asignación por bandas temporales.

Complementariamente, se seguirán introduciendo las plantillas convencionales de precios y curvas que

sean aplicables a la gestión de pasivos.

11.B. Resultados reportados al usuario

Un ejemplo de la estructura base de resultados para los índices de cobertura se muestra a continuación:


22

Al tener los vencimientos de cada instrumento, el módulo podrá proyectar el Reporte para los siguientes

meses, tomando como corte de inicio el mes número 2 de los flujos si es que se quiere calcular el Reporte

del mes T+1, el mes número 3 para el Reporte T+2, y así sucesivamente.

Complementariamente, el módulo permitirá simular la compra de un nuevo bono, haciendo una nueva

matrícula del mismo en la cartera. En el caso de la compra de un bono ya existente se agrega el monto del

nuevo Valor Nominal adicional de la compra. En el caso de venta total o parcial, se resta por el Valor

Nominal correspondiente.

II.12. Módulo de comprobación de eficacia de coberturas

Este módulo permite evaluar si las operaciones de cobertura pueden considerarse altamente eficaces. Una

cobertura eficaz permite compensar los cambios en el valor de los activos cuyo riesgo de fluctuación de

valor está siendo cubierto. La ventana de reporte de Hedging se encuentra en el área de Security Selection

de una cartera.

CVX reporta el resultado de tres clases distintas de prueba de eficacia:

Método Dollar Offset (DOM)

Método del Factor de Reducción de Varianza

Método de Regresión

Los tres métodos pueden calcularse ya sea con datos históricos de fluctuación de valores (modelo ex-post)

o con fluctuaciones proyectadas (modelo ex-ante).

Complementariamente, una extensión de este módulo permite establecer la eficacia de cobertura referida

únicamente a un factor de riesgo a la vez (tipos de cambio, tasas de interés o precios bursátiles), tal como

se muestra en la siguiente imagen.


23

En adición a las funcionalidades anteriores, CVX permite evaluar la eficacia de estrategias de cobertura

focalizándose únicamente en factores de riesgo específicos (por ejemplo, examinar la eficacia de una

cobertura para controlar movimientos de tipos de cambio o de tasa de interés de forma aislada).

El siguiente reporte muestra un ejemplo de evaluación del factor tipo de cambio para una estrategia de

cobertura.

Seguidamente, se puede apreciar la aplicación de la técnica dollar offset para detallar el impacto de la

estrategia cuando únicamente se consideran variaciones de tipo de cambio (todos los demás factores

permanecen fijos).


24

II.13. Módulo de evaluación dinámica de estrategias de cobertura

Este módulo permite considerar estrategias de cobertura dinámicas, cuyas posiciones (cubiertas y de

cobertura) varían a lo largo del tiempo. Esto hace posible añadir una dimensión inter-temporal al análisis

de eficacia de cobertura ex-post.

En su versión estática, una estrategia de cobertura es evaluada mediante la comparación de la variación de

valor de la posición cubierta (parte "A") y la variación de valor de la posición de cobertura (parte "B"). En

términos formales:

∆𝐴,∆𝐵 = { 𝑃𝑗𝑡1 ∙ 𝑄𝑗

𝑡1

𝑁𝐴

𝑗=1

− 𝑃𝑗𝑡0 ∙ 𝑄𝑗

𝑡1

𝑁𝐴

𝑗=1

, 𝑃𝑗𝑡1 ∙ 𝑄𝑗

𝑡1

𝑁𝐵

𝑗=1

− 𝑃𝑗𝑡0 ∙ 𝑄𝑗

𝑡1

𝑁𝐵

𝑗=1

}

Nótese cómo incluso para la fecha "t0" se emplean las posiciones (Q) de la fecha "t1" para el cálculo del

valor de la posición "A" y "B". En otras palabras, se asume que las estrategias de cobertura son estáticas

(invariantes) a lo largo de la muestra de evaluación de eficacia.

La visión dinámica mide la eficacia de cobertura diariamente "paso a paso" considerando las variaciones

en la propia estrategia. Formalmente:

∆𝐴,∆𝐵 = { 𝑃𝑗𝑡+1 ∙ 𝑄𝑗

𝑡

𝑁𝐴 𝑡

𝑗=1

− 𝑃𝑗𝑡 ∙ 𝑄𝑗

𝑡

𝑁𝐴 𝑡

𝑗=1

𝑡1

𝑡=𝑡0+1

, 𝑃𝑗𝑡+1 ∙ 𝑄𝑗

𝑡

𝑁𝐵(𝑡)

𝑗=1

− 𝑃𝑗𝑡 ∙ 𝑄𝑗

𝑡

𝑁𝐵 (𝑡)

𝑗=1

𝑡1

𝑡=𝑡0+1

}

Nótese cómo las posiciones Q de la estrategia de cobertura dependen del índice de tiempo que se asuma.


25

Los reportes de eficacia de cobertura mantienen el mismo contenido que en los reportes del módulo

convencional; sin embargo, la plantilla de carga de estrategias de cobertura incluirá una columna

adicional a las cuatro actuales (alias de estrategia, alias de activo, tipo de activo y posición): la fecha de

vigencia de la posición en la estrategia de cobertura. De este modo, será posible aplicar para una misma

estrategia posiciones cambiantes para un mismo activo a lo largo del tiempo.

A continuación se muestra un ejemplo del reporte de eficacia de cobertura, incluyendo una estrategia

estática y dos dinámicas (la primera de ellas diseñada para replicar la estrategia estática, con fines de

comparación).

II.14. Módulo de cálculo de riesgo de contraparte

El riesgo de contraparte (deemed risk ) de una posición de derivados se calcula en su forma más esencial

como el valor máximo entre 0 y el mark-to-market de la posición en la cartera.

Este reporte se presenta en la pestaña "Deemed risk" de la sección "Composition" en la ventana principal

de una cartera. A continuación se aprecia un resultado en una cartera con forwards de tipo de cambio.


26

III. Módulos de Inversiones

III.1. Módulo de optimización automática del Tracking Error

Este módulo busca encontrar la composición de cartera que minimiza el nivel de Tracking Error ex post

de la cartera con respecto a un Benchmark dado en forma de índice.


27

Este módulo minimiza el Tracking Error tomando en cuenta todos los límites de inversión impuestos por

el usuario sobre la cartera analizada.


28

III.2. Módulo de optimización interactiva del Tracking Error

El módulo de calibración interactiva del tracking error de una cartera con respecto a un benchmark tiene

como propósito permitir al usuario un máximo grado de control sobre el proceso de inspección de

posibles carteras de réplica de un índice dado. A través de este módulo, el usuario puede optar por

conducir la aproximación de la cartera de réplica en una dirección que no necesariamente minimice el

tracking error total, pero se acerque más a una estructura intuitivamente razonable.

Como puede verse en la ilustración siguiente, la interfaz del usuario permite comparar el rendimiento

histórico de un índice benchmark y el rendimiento hipotético que se hubiera tenido con una cierta

combinación ponderada de activos en la cartera y brinda al usuario controles para ajustar interactivamente

la composición hipotética de la cartera de prueba.


29

III.3. Módulo de optimización del Tracking Error de flujos de caja

Este módulo permite asociar a una cartera que contiene instrumentos con flujos de caja recibidos (en

posición activa), una cartera que contiene instrumentos (o cuentas) con flujos de caja comprometidos (en

posición pasiva). Mediante un proceso de optimización, el sistema determina cuál es la composición

óptima de los activos que generan flujos positivos para calzar los flujos de caja proyectados de la cartera

en posición pasiva, respetado todos los límites impuestos por el usuario.

III.4. Módulo de optimización de Markowitz-Sharpe

Este módulo permite optimizar el ratio de Sharpe a partir de variaciones en la composición de la cartera,

empleando como insumo información histórica de rentabilidades. El indicador objetivo es el ratio de

rentabilidad esperada en exceso a la tasa libre de riesgo, con respecto a la desviación estándar esperada

(es decir, cuánta rentabilidad se obtiene por cada unidad de riesgo asumido).

El gráfico únicamente mostrará aquellas carteras que cumplen con todas los límites de inversión activos

para la cartera bajo análisis. Cabe recordar que la tasa libre de riesgo para cada moneda se configura en la

ventana correspondiente a la moneda. En este modelo, se empleará la tasa libre de riesgo de la moneda de

protección de capital de la cartera.

Una vez que finaliza la optimización el reporte de resultados incluye los pesos de activos en la cartera

actual, en la cartera con mínima desviación estándar esperada y en la cartera con el máximo ratio de

Sharpe.


30

III.5. Módulo de gestión de grupos de activos y límites de inversión

Este módulo permite crear agrupaciones arbitrarias de activos y límites de inversión para las carteras

gestionadas en el sistema.

La siguiente ilustración ejemplifica una cartera en la que se han habilitado dos límites, que actualmente

son incumplidos.


31

III.6. Módulo de análisis de Convexidades, Key-Rate-Durations y Dispersiones

Este módulo permite calcular los siguientes indicadores tanto para cada activo de renta fija individual

como para todo el componente de renta fija de cada cartera.

6.A. Duración modificada y de Macaulay

La duración para cada activo individual es calculada según la siguiente fórmula:

Flujos

kkt

kt

kk

Flujos

kkt

kt

kk

MAC

i

PC

i

ktPC

DUR

1)(

)(

1)(

)(

)1(

)(

)1(

)()(

Flujos

kkt

kt

kk

Flujos

kkt

kt

kk

MOD

i

PC

i

ktPC

DUR

1)(

)(

11)(

)(

)1(

)(

)1(

)()(

Donde:

“k” se asocia con los ordinales de cada flujo de caja futuro.


32

“Flujos” es el número de flujos de caja pendientes hasta el vencimiento.

“Pk” es el valor nominal de cada flujo (solo principal) que se paga en el momento “k”,

denominados en la moneda del activo. En caso de ser un bono bullet será un único “Pk” en la

fecha de vencimiento. En caso de ser un bono con amortizaciones la suma de los “Pk” debe

coincidir con el valor nominal del bono (o el principal por amortizar).

“Ck” es el valor nominal que falta por amortizar en el momento “k”, denominados en la moneda

del activo. En caso de ser un bono bullet será un único “Ck” será siempre el mismo durante toda

la vida del instrumento. En caso de ser un bono con amortizaciones “Ck” deberá ir disminuyendo

en la medida que se realicen amortizaciones.

“t(k)” es el plazo de tiempo, medido en fracciones de año, entre la fecha base y la fecha de cada

flujo de caja futuro “k”. Se asume que “t(0)” es la fecha de emisión.

“it(k)” es la tasa de interés (cupón cero) efectiva anual de la curva de tasas de interés asociada al

bono correspondiente al plazo del cupón “k” entre la fecha base y su fecha de pago.

“α” es el diferencial de riesgo específico sobre la curva de valorización, también denominado

zero volatility spread.

Por su parte, el cálculo a nivel de cartera se realiza de dos modos alternativos:

Activos

j

jPONDERADA jPesoDURDUR1

)(

N

kkt

kt

N

kkt

kt

INTEGRADA

iBase

iBaseDUR

1)(

)(

k

1)(

)(

k

)1(

FlujoInteg

)1(

t(k)FlujoInteg

6.B. Convexidad

La convexidad para cada activo individual es calculada según la siguiente fórmula:

Flujos

kkt

kt

kk

Flujos

kkt

kt

kk

i

PC

i

ktktPC

CONVX

1)(

)(

12)(

)(

)1(

)(

)1(

)1)(()()(

El cálculo para cartera se realiza de modo análogo a la duración.

6.C. Key-Rate Durations

Las Key-Rate Durations (KRD) para cada activo individual son calculadas según la siguiente fórmula:


33

Flujos

kkt

kt

kk

sSegmentoFlujos

kkt

kt

kk

s

i

PC

i

ktPC

KRD

1)(

)(

""

11)(

)(

)1(

)(

)1(

)()(

El cálculo para cartera se realiza de modo análogo a la duración.

6.D. Dispersión

La Dispersión estima la varianza de los flujos de caja alrededor de la Duración de un bono, y se calcula

del siguiente modo:

N

kkt

kt

kk

N

kkt

kt

kk

iBase

PC

iBase

PC

DISPERSION

1)(

)(

1)(

)(

2

)1(

)(

)1(

)(DUR-t(k)

Una muestra de las interfaces del sistema para instrumentos y carteras se muestra a continuación.


34

III.7. Módulo de análisis de desempeño (Performance Attribution) relativo

Este módulo permite al usuario realizar comparaciones entre el rendimiento obtenido por su cartera y el

rendimiento de una cartera de referencia (benchmark), descomponiendo las diferencias entre los

rendimientos en los siguientes componentes y observando cuál es el factor que ha tenido mayor influencia

en el rendimiento relativo de la cartera:

Efecto del Asset Allocation (asignación de clases de activos)

Efecto del Security Selection (selección de títulos individuales)

Efecto de la interacción entre Asset Allocation y Security Selection

La ventana de reporte de Performance Attribution se encuentra en el área de Security Selection de una

cartera e incluye el análisis para cada uno de los Benchmarks asociados a la misma, así como a cada

criterio de agrupación de activos definido en el sistema.


35

Para realizar esta comparación ello el sistema cuenta con dos clases de modelos de atribución de

desempeño, el modelo de Brinson y el modelo de atribución a nivel de activos individuales.

III.8. Módulo de análisis de desempeño (Performance Attribution) absoluto

Este módulo permite descomponer las variaciones de valor absoluto de una cartera entre dos momentos

del tiempo según el origen de las ganancias o pérdidas experimentadas. Tal funcionalidad complementa el

módulo de Performance Attribution relativo, que permite descomponer la diferencia de rentabilidad entre

dos carteras distintas.

El módulo de Performance Attribution absoluto no busca sustituir la precisión de un reporte diario de

ganancias y pérdidas calculado según registros contables. El objetivo de este módulo es producir

información analítica a partir de los mismos datos de mercado al cierre del día empleados para la

estimación del valor de cartera y los indicadores de riesgo.

Este módulo requiere la siguiente información adicional a la registrada por defecto en la plataforma de

cálculo:

Los flujos de caja generados por entrega de dividendos en el caso de activos de renta variable.

Las posiciones de cada cartera en la fecha base (por defecto el sistema solo carga la posición en

la fecha actual, es decir, la fecha final).

Los flujos debidos a impuestos, trading intradiario, comisiones y otros costos de transacción no

asociados con cambios intrínsecos de valor de las posiciones de inversión al cierre.

La variación de valor de una cartera entre dos momentos del tiempo t0 y t1 se puede asociar con los

siguientes factores:

1. Efecto Precio

Variación de precio de los instrumentos que componen la cartera

2. Efecto Tipos de cambio

Variaciones de los tipos de cambio

3. Efecto Flujos de caja de renta fija

Flujos de caja generados por los instrumentos


36

Reinversión de los flujos de caja generados por los instrumentos

4. Efecto Dividendos de renta variable

Flujos de caja generados por los instrumentos

Reinversión de los flujos de caja generados por los instrumentos

5. Efecto Aportes Netos

Aportes y reducciones de capital a la cartera

Efectos del trading intradiario, costos de transacción, impuestos y otras comisiones

Con fines de nomenclatura, las posiciones de las dos fechas de comparación son representadas por los

vectores Q0 y Q1, los vectores de precios unitarios correspondientes a cada fecha son P0 y P1 y los

vectores de flujos de caja generados entre t0 y t1 a valor presente (en t1) son F0 y F1. Cabe notar que los

"N" activos considerados en dichos vectores incluyen todos aquellos contenidos en la cartera en t0 o t1.

Siguiendo esta estructura, el cambio en el valor total de la cartera entre la fechas base y final puede

estimarse del siguiente modo:

∆𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 = 𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜 + 𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑇𝑖𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝐶𝑎𝑚𝑏𝑖𝑜 + 𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝐹𝑙𝑢𝑗𝑜𝑠 + 𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝐴𝑝𝑜𝑟𝑡𝑒𝑠 𝑁𝑒𝑡𝑜𝑠

El efecto atribuible a las variaciones de precios es:

𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜 = (𝑃1𝑗− 𝑃0

𝑗) ∙ 𝑇𝐶1 ∙ 𝑄0

𝑗

𝑁

𝑗=1

El efecto atribuible a las variaciones de los tipos de cambio es:

𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑇𝑖𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝐶𝑎𝑚𝑏𝑖𝑜 = (𝑇𝐶1𝑗− 𝑇𝐶0

𝑗) ∙ 𝑃0 ∙ 𝑄0

𝑗

𝑁

𝑗=1

El efecto atribuible a los flujos de caja de renta fija es:

𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝐹𝑙𝑢𝑗𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝐶𝑎𝑗𝑎 𝑑𝑒 𝑅𝐹 = 𝑉𝑃(𝐹𝐶0→1𝑗

) ∙ 𝑇𝐶1 ∙ 𝑄0𝑗

𝑁

𝑗=1

El efecto atribuible a los flujos de caja de renta variable es:

𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝐹𝑙𝑢𝑗𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝐶𝑎𝑗𝑎 𝑑𝑒 𝑅𝑉 = 𝑉𝑃(𝐹𝐶0→1𝑗

) ∙ 𝑇𝐶1 ∙ 𝑄0𝑗

𝑁

𝑗=1

Donde la tasa de reinversión para el cálculo de Valores Presentes en t1 puede definirse por instrumento o

moneda con la misma flexibilidad que ofrece CVX para el módulo de tracking error.

Finalmente, el efecto atribuible a los aportes netos es:

𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝐴𝑝𝑜𝑟𝑡𝑒𝑠 𝑁𝑒𝑡𝑜𝑠 = 𝑄1𝑗− 𝑄0

𝑗 ∙ 𝑇𝐶1 ∙ 𝑃1

𝑗− 𝑉𝑃(𝐹𝐶0→1

𝑗) ∙ 𝑇𝐶1 ∙ 𝑄0

𝑗

𝑁

𝑗=1

En adición al efecto precio total, para los activos de renta fija es posible distinguir el efecto precio

producido por variaciones en las curvas de tasas y los efectos producidos por variaciones en sus spreads:

𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜 𝑅𝐹 = 𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝐶𝑢𝑟𝑣𝑎𝑠 + 𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑𝑠 + 𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜

El efecto curvas se define del siguiente modo:


37

𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝐶𝑢𝑟𝑣𝑎𝑠 = 𝑉𝑃𝑇 𝐹𝐶𝑗 ,𝐶𝑢𝑟𝑣𝑎𝑠1 , 𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑1 − 𝑉𝑃𝑇 𝐹𝐶

𝑗 ,𝐶𝑢𝑟𝑣𝑎𝑠0 , 𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑1

𝑁

𝑗=1

Mientras que el efecto spread se define como:

𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑 = 𝑉𝑃𝑇 𝐹𝐶𝑗 ,𝐶𝑢𝑟𝑣𝑎𝑠1 , 𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑0 − 𝑉𝑃𝑇 𝐹𝐶

𝑗 ,𝐶𝑢𝑟𝑣𝑎𝑠1 , 𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑0

𝑁

𝑗=1

Finalmente, el efecto tiempo se define como:

𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑇𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 = 𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜 𝑅𝐹 − 𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝐶𝑢𝑟𝑣𝑎𝑠 − 𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑

Esta metodología permite generar un reporte que descompone la variación de valor total a nivel de:

La cartera en conjunto

Cada grupo de activos contenido en la cartera

Cada activo individual contenido en la cartera

A continuación puede verse un ejemplo de reporte de atribución absoluto, en el que se distinguen los

siguientes efectos de variación del valor de la posición:

Tipo de cambio

Precios de activos

Adquisición o liquidación de posiciones

III.9. Módulo de inversión en instrumentos derivados

Este módulo dispone de funcionalidad para valorizar los siguientes tipos de inversiones:

Forwards sobre monedas

Opciones sobre acciones e índices

Swaps de monedas


38

Swaps de tipos de cambio

Swaps de tipos y monedas

Extensiones adicionales permiten la valorización de los siguientes contratos:

Opciones sobre monedas

Forwards sobre instrumentos de renta fija

III.10. Módulo de valorización retrospectiva de derivados

Este módulo permite la generación de valores teóricos de mark-to-market para contratos forward de

monedas y swaps. Las fechas de inicio y término de las series de precios históricos generadas pueden

configurarse a través de la muestra de trabajo. Esto significa que es posible insertar precios para los

derivados incluso antes de su fecha de inicio.

Tal funcionalidad es útil, entre otros propósitos, para la aplicación de modelos de backtesting y

comprobación de eficacia de cobertura. Esta característica se puede activar dentro de la opción

correspondiente en el menú Objects / Derivatives Tools.

III.11. Módulo de calculadora gráfica de instrumentos derivados

Este módulo permite cotizar rápidamente forwards y opciones financieras, así como efectuar

simulaciones, árboles binomiales, despejar volatilidades implícitas y producir gráficos “what-if” de varias

variables de manera muy sencilla para el usuario. Todos los gráficos y cuadros generados por la

calculadora pueden copiarse y pegarse haciendo click derecho sobre ellos y eligiendo la opción

correspondiente.


39

III.12. Módulo de análisis del componente de Renta Fija de carteras

La primera utilidad de esta sección del programa permite analizar toda la posición en activos de renta fija

de una cartera como si se tratara de un único activo agregado. Para ello, el sistema proyecta los flujos de

caja de cada uno de los instrumentos de renta fija contenidos en la cartera, considerando la cantidad de

instrumentos adquiridos y empleando el tipo de cambio más reciente para convertir todas las unidades

monetarias a la moneda base. En el caso de instrumentos de tasa flotante, se emplea la cotización más

reciente de la tasa para estimar los flujos con fecha de referencia en el futuro.


40

El flujo de caja integrado se presenta inicialmente con detalle anual, distinguiendo por colores el

componente de principal (color más oscuro) e intereses percibidos cada año (en en este caso la suma

simple por año) en la moneda base de la cartera. Cabe subrayar que CVX calcula la tasa interna de

rendimiento anualizada (IRR por sus siglas en inglés) despejando el polinomio que hace que el valor

actual agregado de todos los flujos de caja diarios esperados hasta el último vencimiento de todos los

bonos de la cartera sea igual al valor de mercado observado.

A partir de los flujos de cada instrumento de renta fija y la Yield to Maturity, es posible calcular la

duración de cada instrumento de renta fija, la cual se muestra en la pestaña “Duration analysis”, en la cual

además se observa el remanente en años para el vencimiento (de cada instrumento) y su Yield to Maturity.

(YTM).


41

A partir de la información registrada en el componente de renta fija de una cartera, es posible dibujar un

mapa que relaciona e plazo remanente de cada instrumento y su tasa anualizada de rendimiento a

vencimiento. En tal sentido, es natural esperar que la relación muestre una tendencia que siga la forma de

curva de rendimientos (yield curve) de la moneda y categoría de riesgo crediticio de los instrumentos

analizados.


42

La pestaña “Credit Risk Analysis” permite observar, a nivel agregado, el ranking crediticio de los

instrumentos de renta fija, del portafolio de inversión, agrupándolos por categorías de riesgo.

III.13. Módulo de mapeo de clasificaciones de riesgo locales a niveles

internacionales

El propósito de este módulo es permitir un ajuste de las clasificaciones de riesgo crediticio de los bonos

locales para nivelarlas con las clasificaciones internacionales.

Esto se consigue a través del ingreso de una columna de equivalencias en la plantilla de definición de

notches. Esta columna permite mapear una categoría base a otra categoría maestra (por ejemplo, convertir

el AAA de los bonos locales en BBB de bonos internacionales). A continuación se presenta un ejemplo

de la plantilla correspondiente. Nótese en primer lugar la asignación de la familia de notches local

CRL_Local a la familia internacional SPM_LongTerm, como base del proceso de mapeo. Luego, cada

categoría de la familia internacional recibe un notch equivalente de la categoría local. En la práctica, una

familia puede mapearse a sí misma, para realizar sencillamente una reclasificación sin cambiar de familia

de notches.


43

El proceso de mapeo propiamente dicho se ejecuta mediante el comando siguiente:

MAPCREDITRISKTOALTERNATE

Este procedimiento es invocado desde la plantilla de comandos de carga de datos y debe ir acompañado

del nombre del grupo de activos cuyos notches de riesgo de crédito se mapearán según las equivalencias

definidas en la tabla anterior. El comando lucirá del siguiente modo:


44

III.14. Módulo de detección y corrección de splits para acciones

Este módulo muestra opciones que facilitan la detección de quiebres de precios de acciones. Entre las

causas frecuentes de este comportamiento es la ocurrencia de splits, reparto de dividendos o acciones

liberadas en estos títulos. Cabe notar que los precios alimentados al sistema deberían estar corregidos por

estos efectos (es decir, no deberían presentar quiebres abruptos).

Al activar el procedimiento de detección, el sistema ejecutará un proceso de revisión de los precios

históricos de activos de clase stock. Si detecta la presencia de cambios diarios mayores al umbral

configurado en la sección inferior de la ventana, incluirá dicha ocurrencia como un caso de quiebre y lo

listará en el reporte resultante.

Una opción especial de ajuste de precios se emplea para ejecutar una secuencia de corrección automática

de los quiebres encontrados. Este procedimiento barre retrospectivamente las series de precios de cada

activo de renta variable y elimina las observaciones en las que se produjo el quiebre. A partir de ese

punto, inserta precios teóricos que reflejan el rendimiento de los días que no presentaron quiebre. En

suma, este tratamiento permite nivelar las series, con el costo de una observación perdida por cada

quiebre existente.

Documents

CVaR Expert 2 - RISKO · 2014-08-22 · CVaR Expert 2.0 MÓDULOS Y COMPONENTES DEL SISTEMA 4 I.2. Componente de captura de datos desde Bloomberg® Si bien el componente central de