Al igual que crisis crediticias anteriores (por ejemplo la crisis de las entidades de ahorro y préstamos de los 80), esta crisis estuvo marcada por la falla de los bancos en medir adecuadamente el riesgo de sus portafolios. Hasta el momento he argumentado que acciones gubernamentales contribuyeron a la creación de riesgo moral y por lo tanto distorsionaron la evaluación del riesgo. Sería simplista, sin embargo, concluir que esa fue la única causa de la colosal falla de gestión de riesgo que desembocó en la actual crisis. Al igual que en crisis anteriores, errores en la metodología de medición y control del riesgo tuvieron un papel importante en la creación de la crisis. Estos errores fueron cometidos por las instituciones financieras que suscribieron las hipotecas sub-prime, por las instituciones que compraron los productos financieros (MBS, CDO) respaldados por ellas, por las que los aseguraron, y, de manera muy especial, por las calificadoras de riesgo.

Limitaciones de la metodología de ‘Valor en Riesgo’ (VaR)

Desde los años 90, la metodología dominante en la gestión del riesgo de mercado es la metodología de ‘Value at Risk’. En esta metodología, el riesgo de un portafolio de inversión se calcula calculando el posible valor en riesgo de cada título en el portafolio, y agregando estos riesgos con base en modelos estadísticos. Estos modelos generalmente asumen que las probabilidades de impago de los préstamos son independientes, o en todo caso que tienen una correlación constante. Sin embargo, en la crisis actual estos supuestos no se dieron: La distribución de foreclosures no es uniforme en todo el país, sino que hay unas pocas áreas en las cuales han ocurrido un gran número de foreclosures. Claramente, una vez que se llega a un nivel de foreclosures en un área, la probabilidad de foreclosure aumenta. Esto no era tomado en cuenta por los modelos de valoración de riesgo, y constituye un serio error conceptual. En un artículo reciente en el Washington Post, James Rickards explica este punto:

“Lurking behind the models, however, was a colossal conceptual error: the belief that risk is randomly distributed and that each event has no bearing on the next event in a sequence. This is typically explained with a coin-toss analogy. If you flip a coin and get “heads” and then do it again, the first heads has no bearing on whether the second toss will be heads or tails. It’s a common fallacy that if you get three heads in a row, there’s a better-than-even chance that the next toss will be tails. That’s simply not true. Each toss has a 50-50 chance of being heads or tails. Such systems are represented in the bell curve, which makes clear that events of the type we have witnessed lately are so statistically improbable as to be practically impossible. This is why markets are taken by surprise when they occur.
But what if markets are not like coin tosses? What if risk is not shaped like a bell curve? What if new events are profoundly affected by what went before?” [1]

Las limitaciones de la metodología de valoración de riesgo son especialmente sensibles en los nuevos instrumentos de transferencia de riesgo que han estado en el centro de la crisis, como MBS, CDOs y CDS. En un reporte para el BIS, Darrell Duffie, de la Universidad de Stanford y del National Bureau of Economic Research, explica como el punto más débil en la metodología de valoración del riesgo de estos instrumentos es la valoración de la correlación de impago (default) de los préstamos.

“Even specialists in CDOs [Collateralized Debt Obligations] are currently ill equipped to measure the risks and fair valuation of tranches that are sensitive to default correlation. This is currently the weakest link in the CRT [Credit Risk Transfer] market, which coud suffer a dramatic loss of liquidity in the event of the sudden failure of a large specialty investor or a surprise cluster of corporate defaults
(…)
Default correlation across a pool of loans that constitute the collateral of a CDO can have a significant impact on the risks and market value of individual CDO tranches. As default correlation increases, so does the volatility of the cash flows from the collateral pool. At one extreme, if defaults are perfectly correlated, then either all loans default or none default. At the other extreme, if defaults are independent across a relatively large homogeneous collateral pool, according to the law of large numbers, the default rate would be close to the average expected default rate
(…)
Currently, the weakest link in the risk measurement and pricing of CDOs is the modeling of default correlation” [2]

Estas limitaciones metodológicas resultaron en una mala evaluación del riesgo de los CDO, y por lo tanto contribuyeron a crear una vulnerabilidad sistémica alrededor de este tipo de instrumento. Gracias a la naturaleza estadística de estas limitaciones [3] , los errores en la evaluación de riesgo causados por son mayores en los tranches senior y supersenior (los de calificación AAA) de los CDOs, los cuales se suponía que eran los menos riesgosos, y menores en los tranches más junior (los de menos calificación). Esta oscura característica tiene implicaciones muy profundas en la actual crisis: Para empezar, se puede argumentar que es la responsable de que existan CDOs con tranches calificados como AAA. Como lo dice Sam Jones en el blog FT Alphaville:

“Investors are discovering that senior CDO tranches are actually far more risky than their ratings ever gave light to…How did CDO tranches get AAA ratings? Because most rating models don’t – or didn’t – have a correlation metric” [4]

Esta característica tiene tres implicaciones que resultan centrales para un debido entendimiento de la crisis:

– En primer lugar, dado que la crisis fue disparada por pérdidas masivas en los tranches senior y supersenior de los CDOs, se puede argumentar que si esta limitación metodológica es la que permitió crear tranches AAA de manera indebida, la misma es una causa medular de la actual crisis.

– En segundo lugar, esta limitación explica por qué la actual crisis ha golpeado más a los bancos de inversión que a los fondos de cobertura (hedge funds): Engañados por la ilusión de modelos incorrectos que les asignaban calificaciones AAA de manera errónea, los bancos de inversión adquirieron grandes cantidades de tranches senior y supersenior por un precio muy superior a su valor real, mientras vendían los tranches más junior a otras instituciones, principalmente a fondos de cobertura (hedge funds), a precios más ajustados a su valor real, puesto que la distorsión del riesgo asociado a esos tranches junior era menor.

– En tercer lugar, esta limitación explica por qué las aseguradoras de deuda (las llamadas monolíneas) como AIG han sido severamente afectadas por esta crisis: La calificación AAA de estos tranches motivó a las aseguradoras de deuda (las llamadas monolínea) a subestimar el riesgo de asegurar estos instrumentos.

Que tipo de regulaciones deben aplicarse a los instrumentos de transferencia de riesgo?

La complejidad de estos instrumentos de transferencia de riesgo, la dificultad para evaluar su riesgo de manera precisa, y la gran explosión de los mismos, ha llevado a algunos observadores a proponer regular o incluso prohibir dichos instrumentos. Sin embargo, la realidad es que estos instrumentos agregan un gran valor al mercado. Como lo comenta Darrell Duffie:

“CRT [Credit Risk Transfer – instrumentos de transferencia de riesgo] makes the distribution of risk among investors more efficient….Innovations in the design of CRT securities – especially default swaps, credit derivative product companies, CLOs and specially finance companies – increase the liquidity of credit markets, lower credit risk premia and offer investors a broader menu of assets and hedging opportunities.” [5]

De manera que estos instrumentos tienen un efecto positivo: tienden a completar el Mercado y por tanto a hacerlo más eficiente. Sin ellos, las compañías tendrían menos opciones de gestión de riesgo, y estarían más expuestas a dichos riesgos. Por lo tanto, no es conveniente prohibirlos.

En relación a los llamados a regular dichos mercados, posiblemente sea necesario cierto tipo de regulación hoy inexistente. La pregunta, por supuesto, es qué tipo de regulación. Si se trata de regulaciones muy fuertes, el mercado financiero puede perder su efectividad. Por lo tanto, es importante que las regulaciones que se implementen estén muy bien dirigidas. Como lo expresaron David A. Skeel y Frank Partnoy en un reporte reciente:

“Sweeping new regulatory intervention in the credit derivatives market does not seem either likely or desirable. While we are less sanguine than Alan Greenspan that the market can be expected to regulate itself, regulators would do better by tweaking the market in some of the ways we have just discussed, than by attempting to intervene in more aggressive fashion.” [6]

Específicamente que tipo de regulaciones deberían establecerse para esos instrumentos? Skeel y Partnoy sugieren aumentar los requerimientos de transparencia, posiblemente exigiendo la creación de cámaras de compensación para los instrumentos más exóticos, que hoy son intercambiados de manera bilateral. Una cámara de compensación centralizada permitiría a los bancos conocer en cada momento su exposición neta a estos instrumentos y facilitaría su liquidación ordenada. También permitiría estandarizar requerimientos documentales de manera de asegurar que las partes de una transacción dispongan de información completa y confiable con relación a la misma.

Referencias:

[1] James Rickards. “A Mountain, Overlooked – How Risk Models Failed Wall Street and Washington”. The Washington Post. October 2, 2008

http://www.washingtonpost.com/wp-dyn/content/article/2008/10/01/AR2008100101149.html

[2] Darrell Duffie. “Innovations in credit risk transfer: implications for financial stability”. BIS Working Paper, No 255. July 2007

http://64.233.169.104/search?q=cache:Q7mBcED_enUJ:www.bis.org/publ/work255.pdf+darrell+duffie+innovations+in+credit+risk+transfer&hl=en&ct=clnk&cd=2&gl=us

[3] Ver por ejemplo: Matthew Atwood. “The price of default correlation”. Credit Magazine. August 2004

http://www.creditmag.com/public/showPage.html?page=168572

[4] Sam Jones. “Systemic Risk Rises: Correlation Hits New Highs” . FT Alphaville Blog. February 13, 2008
http://ftalphaville.ft.com/blog/2008/02/13/10890/systemic-risk-rises-correlation-hits-new-highs/

[5] Ver Duffie, nota previa

[6] David A. Skeel and Frank Partnoy. “The Promise and Perils of Credit Derivatives”

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=929747

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