Modelo de Capital en Caixa Catalunya

1. Modelo de Capital en Caixa Catalunya

2. ÍNDICE • INTRODUCCIÓN Y ENTORNO REGULATORIO • TRATAMIENTO DE DATOS • CÁLCULO VaR POR METODOLOGÍA LDA • OBTENCIÓN DEL CAPITAL

3. INTRODUCCIÓN YENTORNO REGULATORIO 1

4. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio Ejecución, Entrega y Procesos Interrupción de Negocio y Fallos de Sistemas Daños a Activos Físicos Clientes, Productos y Servicios Relaciones y Riesgos Laborales Fraude Externo Fraude Interno Banca Minorista Banca Mayorista Finanzas Corporativas Gestión de Activos Negociación y Ventas Intermediación Minorista Liquidaciones Servicios de Agencia y Custodia Entorno Regulatorio: Modelo AMA NACB define 8 Líneas de Negocio y 7 Categorías de Eventos

5. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio Entorno Regulatorio: Modelo AMA Criterios expuestos en el NACB para la utilización de la aproximación AMA: • Obtención de la cifra de capital con un nivel de confianza del 99,9% • Consideración de los cuatro elementos básicos • Datos Internos • Datos Externos • Análisis de Escenarios • Factores de Entorno de Negocio y Sistemas de Control

6. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio Datos externos Escenarios Datos internos Factores control, entorno negocio BBDD Método de distribución de pérdidas (LDA) VaR Implementación del modelo AMA en Caixa Catalunya

7. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio Flujograma del Proceso y de la Información 1 Autoevaluaciones 4 Cálculo del VaR 2 Eventos Internos 3 Eventos Externos ORX

8. Host PC 1.- RECOGIDA Y ALMACENAMIENTO DE DATOS CUALITATIVOS Y CUANTITATIVOS D A M 6.- Auto Evaluaciones 9.- Transacciones Autoevaluaciones CK Relación cuentas, Departamentos y Riesgos Cuentas y Departamentos A Extracción Exportación txt Relaciones y Cuentas contables Mensual RO A RO D M 10.- Fichero 1 Apuntes manuales KRI’s Cuestionarios de Autoevaluaciones 2.- SIMULACIÓN DE EVENTOS A D CK CK CK txt Pérdidas Internas Autoevaluaciones 10.- Fichero 2 Extracción Exportación Efectos y recuperaciones M CK txt Mensual 7.- Pérdidas de RO relacionadas con Riesgo Crédito 8.- Pérdidas Externas Datos ORX CK 10.- Fichero 3 Saldos contables A RO RO CK Puntos de Conciliacion 5.- LDA Cálculo del CaR Esquema de gestión del Riesgo Operacional Eventos de pérdidas Internas, externas y escenarios. M Interfaz Manual 3.- Pérdidas Externas ORX A Interfaz Automática Entrada por parte de usuarios de Departamentos centrales/Oficinas D Entrada por parte de usuarios del Departamento de Riesgo Operacional RO

9. TRATAMIENTO DE DATOS 2

10. ÍNDICE • INTRODUCCIÓN Y ENTORNO REGULATORIO • TRATAMIENTO DE DATOS 2.1- Determinación clases de riesgo 2.2- Datos internos 2.3- Datos externos 2.4- Autoevaluaciones • CÁLCULO VaR POR METODOLOGÍA LDA • OBTENCIÓN DEL CAPITAL

11. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 2.1- Determinación clases de riesgos • Las clases de riesgo se han determinado en base a 2 criterios: • Cualitativo: los eventos que afectan a dos líneas de negocio pero se asignan a la que afecta más. • Cuantitativo: los eventos de las diferentes clases se distribuyen de la misma manera. • Por ejemplo:

12. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 2.1- Datos internos • Actualización de las cantidades monetarias a momento presente, para corregir el efecto de la inflación. • Basado en datos de IPC en España. PROCESO DE ACTUALIZACIÓN t+T t t+2 t+1 t+T-1

13. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 2.1- Datos internos • Consiste en la corrección del efecto que la evolución, crecimiento o disminución, de las distintas áreas de actividad de la entidad tienen en los datos recogidos sobre eventos de Riesgo Operacional • Esto se realiza a través de la transformación de los datos de entrada en el modelo mediante un factor de escalado, obtenido a partir de los indicadores de exposición asociados a cada línea de negocio y período (año). • En base a un estudio realizado de la evolución de las líneas de negocio de la caja, se ha decidido no realizar el escalada histórico ni de frecuencia ni de severidad. PROCESO DE ESCALADO HISTÓRICO

14. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 2.2- Datos externos • Actualización de las cantidades monetarias a momento presente, para corregir el efecto de la inflación. • Basado en datos de IPC del conjunto de países de Europa Occidental. PROCESO DE ACTUALIZACIÓN t+T t t+2 t+1 t+T-1

15. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 2.2- Datos externos PROCESO DE INTEGRACIÓN DE DATOS EXTERNOS • Proceso de escalado que se realiza para transformar los datos externos en datos comparables con los disponibles de la base interna. • Es necesario realizar este escalado para no incorporar efectos de heterogeneidad en la muestra debidos a las diferencias de tamaño entre entidades. • Debe plantearse el escalado tanto a nivel de frecuencias como de severidades.

16. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 2.3- Autoevaluaciones Otra fuente de información además de los datos internos y externos, es la información cualitativa obtenida en el proceso de autoevaluación de riesgos y controles llevado a cabo en la entidad.

17. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 2.3- Autoevaluaciones • Riesgos, medidos en términos de • Frecuencia estimada de materialización de eventos de pérdida (base anual) • Impacto, o nivel de pérdida estimado una vez ocurre un evento. • Controles: Instrumentos que la Entidad pone en práctica para mitigar o prevenir el efecto de los riesgos, medidos en términos de: • Diseño: Porcentaje del riesgo que teóricamente mitiga el control cuando se lleva a la práctica. • Ejecución: Porcentaje de realización del control, en qué medida se lleva a la práctica. Existen dos tipologías de controles: • Preventivos: Controles que evitan que suceda un evento • Mitigantes (incluyen seguros): Una vez que han sucedido los eventos, los controles mitigantes reducen su severidad Pérdida bruta Pérdida neta

18. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 2.3- Autoevaluaciones • El modelo de integración de la información cualitativa con el resto de datos es a través de la generación de escenarios cualitativos, análogos a los datos de pérdidas reales de manera que pueden participar en el proceso de estimación de las distribuciones de frecuencia y severidad • Las autoevaluaciones se realizan a nivel de riesgo. Cada uno de ellos pueden estar asociados a una o varias clases con una ponderación (tasa de transferencia) que refleja cómo afecta el riesgo a cada una de las clases. • Las medidas que dan las autoevaluaciones para cada riesgo son: • Frecuencia media • Frecuencia máxima • Impacto medio • Impacto máximo

19. CÁLCULO DE VaR POR METODOLOGÍA LDA 3

20. ÍNDICE • INTRODUCCIÓN Y ENTORNO REGULATORIO • TRATAMIENTO DE DATOS • CÁLCULO VaR POR METODOLOGÍA LDA 3.1- Metodología LDA 3.2- Modelización frecuencias 3.3- Modelización severidad 3.4- Cálculo del VaR 4. OBTENCIÓN DEL CAPITAL

21. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 3.1.- Metodología LDA Datos cualitativos 1 Base de Datos Interna • Tratamiento previo e integración: • Truncamiento • Escalado • Actualización Modelización de los datos de impacto cualitativos (lognormal / wald) Base de Datos Externa Generación escenarios cualitativos y probabilidad asociada Datos reales tratados 2 • Modelizar Frecuencias: • Poisson • Binomial • Binomial Negativa • Modelizar Severidades: • Lognormal • Weibull • Gamma • Mixturas Motor Discriminante de Ajustes para distribuciones discretas: Chi2 Motor Discriminante de Ajustes sensible a los extremos: Cramer Von Mises / Bootstrapping 3 Modelizar la función de pérdidas f(x) Simulaciones de Montecarlo Cálculo del VaR por clases Percentil 99,9% 4 Cálculo del VaR Total

22. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 3.1.- Metodología LDA • Consiste en la estimación estadística de la función de distribución de pérdidas por Riesgo Operacional para cada una de las clases de riesgo definidas. • La distribución de pérdidas se obtiene a partir de la estimación, con datos históricos internos, datos externos y datos cualitativos, de una distribución de frecuencia (número de eventos de pérdida en un período temporal determinado), y una distribución de severidad (importe de dichas pérdidas) para cada celda. • La cifra de VaR viene dada por un percentil del 99,9%. • Por último se obtiene la cifra agregada de VaR para la entidad considerando la existencia de correlación 1 entre clases

23. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 3.2. – Modelización frecuencias • La frecuencia de una clase representa el número de veces que ocurre ese determinado evento en la línea de negocio seleccionada. • Se trata de un fenómeno discreto, ya que las posibles observaciones de dicho fenómeno sólo pueden ser valores correspondientes a los números enteros. Por ello se necesita conocer las principales distribuciones discretas que intervienen en estos modelos: • Poisson • Binomial • Binomial Negativa MODELO DE FRECUENCIAS

24. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 3.2. – Modelización frecuencias DATOS EMPLEADOS • Los datos que se emplean para modelizar las frecuencias son los siguientes: • Datos internos • Autoevaluación: Consideramos la frecuencia media obtenida a partir de las autoevaluaciones como si se tratara de un año adicional.

25. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 3.2. – Modelización frecuencias • Se selecciona la distribución de frecuencias para cada clase en base a criterios de bondad de ajuste. SELECCIÓN DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Captura de datos de Frecuencia Ajuste a una POISSON Ajuste a una BIN NEG Ajuste a una BINOMIAL Media ≥ Varianza Media ≤ Varianza Un buen ajuste vendrá representado por un valor alto del p_valor MEJOR AJUSTE CHI-CUADRADO

26. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 3.3.- Modelización severidades DATOS EMPLEADOS • Los datos que se emplean para estimar los parámetros de las funciones de distribución con las que intentamos modelizar la severidad son: • Datos internos • Escenarios cualitativos • Datos externos • La estimación de los parámetros de la distribución se realiza mediante técnicas de máxima verosimilitud, donde daremos pesos diferentes a los datos en función de la probabilidad de ocurrencia de cada uno de ellos.

27. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 3.3.- Modelización severidades MODELO DE SEVERIDADES • La severidad representa el impacto de un tipo de evento, es decir, la pérdida que se genera cada vez que ocurre un evento de una determinada clase. • Se trata de un fenómeno continuo, cuyas posibles observaciones pueden ser cualquier valor positivo, por lo que la distribución para modelizar la severidad debe ajustarse a esta naturaleza del fenómeno. • Las principales distribuciones continuas que intervienen en estos modelos son: • Gamma • Lognormal • Weibull • Mixturas

28. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 3.3.- Modelización severidades INTEGRACIÓN DATOS CUALITATIVOS • Los datos cualitativos sirven para completar la distribución de severidad con datos extremos que probablemente no le han ocurrido a la entidad pero que le podrían llegar a ocurrir en un futuro. • La obtención de los datos cualitativos se realiza a través de la generación de escenarios. • El número de escenarios a generar (Ncual) se calcula a nivel de clase. • Para el cálculo del número de escenarios a generar, debe considerarse el efecto de los controles preventivos.

29. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 3.3.- Modelización severidades INTEGRACIÓN DATOS EXTERNOS • Para recoger el efecto en la distribución de severidad de eventos de alto importe de los que no se dispone en la base de datos internas pero que sí han sucedido en otras entidades, incorporamos a los datos internos y cualitativos los datos de ORX • Debemos corregir un par de efectos: • Efecto de observabilidad parcial de la muestra de ORX dado por el umbral mínimo de 20.000 euros, para lo que utilizaremos distribuciones truncadas. • Para evitar la sobrevaloración de la cola de la distribución con la inclusión tal cual de todos los datos externos, se introducen los datos ORX con una ponderación que refleja la influencia que han de tener en los cálculos.

30. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio 3.3.- Modelización severidades • Se selecciona la distribución de severidades para cada calse en base a criterios de bondad de ajuste SELECCIÓN DISTRIBUCIÓN DE SEVERIDADES Captura de datos de Severidad Ajuste a una LOGNORMAL Ajuste a una MIXTURA Ajuste a una GAMMA Ajuste a una WEIBULL MEJOR AJUSTE CRAMER-VON MISES / BOOTSTRAPPING

31. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio Distribución Pérdidas 3.4- Cálculo del VaR • A partir de las distribuciones de frecuencia y severidad se estima la distribución de pérdidas para cada Línea de Negocio y cada Tipo de Evento. DISTRIBUCIÓN DE PÉRDIDAS Distribución frecuencias Distribución Severidades

32. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio V n 3.4- Cálculo del VaR OBTENCIÓN POR SIMULACIÓN MÉTODO DE MONTECARLO Simulación de los datos de frecuencias N Simulación de los datos de severidad En cada escenario se simulan tantos datos como indique el dato generado de frecuencia N Cálculo del valor de la pérdida en cada escenario å n = V n = n 0

33. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio a 3.4- Cálculo del VaR A partir de la distribución de pérdidas se definen: • PÉRDIDA ESPERADA (EL): Media de la distribución de pérdidas para una determinada Línea de Negocio y Tipo de Evento. • PÉRDIDA INESPERADA (UL):Cuantil de orden α menos la media, siendo α un cierto nivel de confianza. • VAR: Percentil 99,9% de la distribución de pérdidas OBTENCIÓN DEL VaR POR CLASES PERDIDA ESPERADA VaR = EL + UL VaR VaR a 1- - a 1 - EL UL

34. INTEGRACIÓN Y OBTENCIÓNDE CAPITAL 4

35. ÍNDICE • INTRODUCCIÓN Y ENTORNO REGULATORIO • TRATAMIENTO DE DATOS • CÁLCULO VaR POR METODOLOGÍA LDA • OBTENCIÓN DEL CAPITAL

36. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio • El capital regulatorio por Riesgo Operacional global de la entidad se obtiene como la mera agregación de los capitales de todas las clases de riesgo al percentil 99,9. K: conjunto todas las clases de riesgo operacional • Cabría considerar las correlaciones entre clases diferentes a 1 pero para ello es necesario poder demostrarlas y eso no es sencillo. • También pueden obtenerse deducciones por contratos de seguro pero para ello las pólizas deben cumplir unos estrictos requisitos establecidos por el NACB. CAPITAL REGULATORIO

37. Tratamiento de datos Cálculo VaR por metodología LDA Obtención de Capital. Introducción y Entorno Regulatorio CAPITAL ECONÓMICO • El capital económico por Riesgo Operacional en Caixa Catalunya se considera, hoy por hoy, igual al capital regulatorio. • Las necesidades de capital por Riesgo Operacional se agrega a las del resto de riesgos (crédito, concentración, mercado, balance, liquidez, estratégico, …). • Se está definiendo un nuevo modelo de gestión de la Entidad basado en capital económico y en los criterios de rentabilidad ajustada al riesgo.

38. Gracias por su atención