İçsel Modellere İlişkin Risk Yönetim Süreci ve Model Riski Çözümleri
İçsel modeller ile hesaplanacak sermaye yükümlülüklerinin çok düşük çıkması olasılığına karşı ihtiyatlı bir yaklaşım olarak, söz konusu sermeye yükümlülüklerinin belli bir tutarın altına düşmesini önlemek amacıyla sermaye eşikleri (capital floor) belirlenmesi amaçlanmakta. Bilindiği üzere, Basel II kuralları çerçevesinde içsel modeller kullanılarak hesaplanan sermaye yükümlülüklerinin Basel I kuralları ile hesaplanacak sermaye yükümlülüğü tutarının %80’ninin altına düşemeyeceğine ilişkin olarak Basel düzenlemelerinde zaten sınırlama yer almakta. Ancak, mevcut eşiklerin uygulanmasında bir takım eksiklikler tspit edildiğinden, Komite sermaye eşikleri ile ilgili yeni düzenlemeler yapma ihtiyacı hissediyor.
Komite, 22 Aralık 2014 tarihinde yayımladığı duyuru ile sermaye eşikleri ve standart yaklaşımlarailişkin yeni çerçeve hakkındaki görüşlerini tartışmaya açtı. Duyuruda, risk yönetimi verilerinin toplanması, karşılıkların kredi riski ölçümünde kullanılan içsel model ve standart yaklaşım yöntemlerinde dikkate alınmasına ilişkin farklılıkların ortadan kaldırılması ve standart yaklaşım seçimi konuları ele alınmakta.
Riske dayalı sermaye ölçümlerine olan güveni artırmak amacıyla, sermaye eşiklerinin tüm risk çeşitlerini kapsaması amaçlanırken, içsel modelle hesaplanan sermaye yükümlülük tutarlarının belirli bir eşiğin altına düşmesinin önüne geçilmek isteniyor. Standart yaklaşım yönteminde yapılan revizyon ile, standart yaklaşım ile ölçülen risk tutarları ile içsel model ile ölçülen risk tutarlarının karılaştırılabilir olmasının sağlanması da hedefleniyor.
Bu noktada, GARP’ın sayfasında yer alan 20.03.2015 tarihli Model Riski ve Muhtemel Çözümler başlıklı yazıyı sizlerle paylaşmak istedik. 2008 finansal krizi ile birlikte risk ölçümünde kullanılan modeller hakkındaki tartışmalarla beraber, model validasyonu (model doğrulaması-onayı) önemli denetim ve risk yönetim fonksiyonlarından biri haline gelirken, denetim otoritelerinin de önemle eğildikleri konulardan biri haline gelmiştir.
Peki model riskini engellemek amacıyla yapılacak çalışmalarda ön plana çıkan hususlar nelerdir? Model validasyonu kabaca, modellere temel oluşturan matematiksel konuların testi olarak tanımlanabilir. Ancak, model validasyonu, varsayımların, formulasyonların modellerde doğru şekilde tanımlanıp tanımlanmadığı ile sınırlı bir konu olmayıp, verilerin uygunluğu, zamanı ve doğru şekilde kullanılıp kullanılmadığı gibi konuları da içermektedir.
Model validasyonu ile ilgili değerlendirmelerde, matematiksel konuların yanı sıra davranışsal konuların ve yaklaşımların da dikkate alınması yönünde gelişmeler de olduğu görülmekte. Bahsekonu yazımızda da belirttiğimiz üzere, Basel Komitesince yapılan çalışmalar kapsamındaki “Revisions to the Standardized Approach for Credit Risk” isimli çalışmada, kredi derecelendirme kuruluşlarının kredi ratinglerine aşırı bağımlılığın azaltılması, bu ratinglerin içsel derecelendirme yaklaşımı kullanılarak bulunan ratingler ile karşılaştırılabilir olması gerektiği önerisinde bulunulmakta.
Söz konusu öneriler kabul edildiği takdirde, müşteri riskleri, kredi derecelendirme notlarına göre değil, müşterinin sermaye kalitesi ve varlık kalitesine göre risk ağırlığına tabii tutulacaklar. Örneğin kurumsal kredi risklerine ilişkin risk ağırlıklı tutarlar hesaplanırken, firmaların gelirleri, kaldıraç oranı gibi kriterler baz alınacak, aynısı bireysel konut kredileri içinde söz konusu olacak, bu kredilerin risk ağırlıklı tutarlarının hesaplanmasında da konut sahibinin borçluluğu, kredi/konut değeri gibi parametreler hesaba katılacak.
Popülerliği hiç azalmayan ancak beraberinde her zaman çok fazla kuşkuyu da taşımış olan finansal model kullanımı dışı seni içi beni yakar diye tanımlanabilecek bir durum. Karmaşıklık nedeniyle ve tahminlerdeki hatalarından dolayı hep tartışılan, ancak finansal ürünlerin giderek karmaşıklaşması, bununla beraber ekonomik ve finansal değişken sayısının ve değişkenler arasındaki karşılıklı ilişkinin giderek artması gibi nedenlerle de ölçüm ve tahminlerde vazgeçilemez araçlar haline gelmiştir finansal modeller.
Vazgeçilemez özellikleri nedeniyle kullanılması zorunluluk arz eden finansal modellere ilişkin risklerin yönetimi için bu kez bu modelleri yazan firmalar model risk çözümleri (model validation and governance models) sunmaya başladılar.
Model riski konusunda düzenleyici ve denetleyici otoriteler çok fazla endişe duymaktalar, bunun için yol haritası oluşturmaya, bu konuda uzman birimler kurmaya başladılar.
The Office of the Comptroller of the Currency, (OCC) ve Federal Reserve Board( FED)’in model riski ile ilgili rehberleri bulunmakta. Yazıda, FED’in rehberinin finansal kuruluşların finansal modelleri geliştirmek, valide etmek konusunda izlemeleri gereken genel süreç tanımı şeklinde olduğu, fakat çok detaylı olmadığı, yerine getirilmesi gerekli yükümlülüklerin genel bir tanımı şeklinde olduğu, model riski yönetim sürecinde teknolojinin ne şekilde kullanılacağı ile ilgili detay açıklamalara yer verilmediği belirtilmekte.
Amerika Sermaya Piyasası Kurumu SEC’in o dönemdeki başkanı Mary Schapiro’nun JPMorgan Chase’de yaşanan “London Whale” trading zararı ile ilgili görüşlerinde yer alan şu açıklamalar dikkat çekicidir.
Bir şirket piyasa riski ile ilgili yükümlülüklerini yerine getirirken, Var ölçüm modeli ile ilgili detay açıklamalara da yer vermeyi kabul ederse, piyasa riskine ilişkin ölçümlerin yanısıra modelde kullanılan varsayımları ve parametrlerdeki önemli değişiklikler ve bu değişikliklerin nedenleri hakkında da açıklama yapmak yükümlülüğüne tabi olacaktır. Modele dahil edilen finansal enstrümanlarda değişim olduğu takdirde de bununla ilgili açıklama yapma yükümlülüğü bulunmaktadır.
Şubat 2015’te, BCBS, IOSCO ve International Association of Insurance Supervisors (IAIS)’dan oluşan Forum, “Developments in credit risk management across sectors: current practices and recommendations” isimli bir çalışma yayımladı. Çalışmada görüş veren katılımcılardan bir bölümü kredi risk yönetimi ve yasal sermaye modellerinin risk iştahını arttırabileceği, bu nedenle içsel modellere aşırı bağımlılıktan uzak durulması gerektiği, daha basit ölçümler de kullanılarak karmaşık modellerden üretilen ölçümlerle karşılaştırılması gerektiği yönünde görüş bildirmişlerdir.
Bir zamanların en populer kavramlarından biri olan ve piyasa riski yönetiminde kanun niteliğindeki en önemli ölçüm yöntemlerinden olan VaR, eski populeritesini kaybetmekle birlikte doğru kurgulanmış bir risk yönetimi yapısında güvenilir bir araç olarak görülmeye devam etmektedir.
Opsiyon fiyatlama modeli Black-Scholes modeli, 2008 krizinde subprime mortgage piyasasındaki varlığa dayalı menkul kıymetlerinin fiyatlanmamasında da kullanılmış. Model ile korelasyon katsayısı hesaplanmış ancak modelde kredi derecelendirme kuruluşlarının rayting modellerince üretilen rayting notları kullanılmış. Ancak problem şu ki, rayting modelleri, geçmiş 10 yılda sürekli yukarı yönlü hareket etmiş konut fiyatlarından oluşan tarihsel veriyi baz almış. Daha da ilginci, bir eyalette yaşanabilecek konut kredilerindeki geri ödeyememe probleminin, diğer eyaletleri etkilemeyeceği varsayılmış, yani korelasyon etkisi ihmal edilmiş.
Black-Scholes ve VaR modellerinin düşük, hatta neredeyse negatif faiz ortamına çok daha uygun olmadığı ifade edilmiş ayrıca yazıda. Düzenleyici otoriteler, modellemelerin sadece matematiksel boyutu (fonksyionlar, ölçümler) ile değil aynı zamanda varsayım ve korelasyonlara da önem veriyorlar.
Otoritelerin modeller dünyasında dikkate almaları gereken pekçok husus var. Yeni finansal varlık kategorileri, piyasa ve raporlama verileri gibi “Big Data” problemleri bu hususlar arasında ön plana çıkmakta.
Model riskinde ön plana çıkan 4 trendin bulunduğu, bunların karmaşıklık, otoritelerin verdiği önem, veri tutarlılığı ve şeffaflık olduğu vurgulanmakta.
Pek çok getiri eğirisinin olduğu dikkate alındığında, en önemli karmaşıklık doğru verim eğrilerinin oluşturulması ve kullanılması hususnda gündeme geliyor. Türev fiyatlama modelleri o kadar hızlı değişiyor ve karmaşıklaşıyor ki, getiri eğrileri oluşturulmasında çok zorlanıldığı şeklinde yakınmalar dile getiriliyor.
Diğer konu olan şeffaflığa gelince. Şeffaflığın amacı model ne zaman ve neden değiştirildi konularında açıklama getirmek, getiri eğrilerinin nasıl oluşturulduğu konusunda raporlamalar veya bilgiler sunulabilmesini sağlamak olmalı.
GARP’ın haberinin devamında, Numerix firmasının model riskinin sayısallaştırılması ve yönetim etkinliğinin sistemsel olarak test edilmesini sağlayan “Model Validation Studio” adı verilen test uygulamasını başlattığı ifade edilmekte. Söz konusu test ortamının modelin finansal ve matematiksel doğruluğunu test edip onaylayan bir mekanizma olduğu ve model performansının günlük olarak test edilmesine (tanımlanmış sayısız senaryo ile) imkan tanıdığı iddia edilmekte.
Yine yazıda benzer yazılım firmalarının model riskini yönetmeye yönelik değişik yazılımlar geliştirdikleri açıklanmakta. Kredi skorlama şirketi FICO tarafında geliştirilen yazılımın modelin başından sonuna kadar tüm süreçlerini yönettiği, modelle ilgili güncellemeleri takip edip raporladığı, yazılımın “iş akış yönetim” bileşeninin ise model geliştirilmesi ve yönetimi konularında yapılmış değişikliklerin takip edilebilmesine imkan veren denetim logları oluştrabildiği ifade ediliyor.
IBM’in Enterprise Model Risk Governance ismi verilen sisteminin ise şirkete özgü geliştirilebilen platform ve arayüzler aracılığı ile modelin yanlış kullanımı ve modelle ilgili diğer problemlerden doğabilecek riskleri raporlayabildiği iddia ediliyor.
Yazıda, model riskinin diğer risk türlerinden ayrı olarak ele alınması, dahası sayısallaştırılması gerektiği yönünde görüşlerin dahi olduğu ifade edilmekte.
Ülkemizde de yakın denebilecek dönemde içsel risk modellerinin kullanılmasının zorunlu hale getireleceği dikkate alındığında gelecek dönemde “Model Riski” gündemdeki en önemli konulardan biri haline gelecek. Hatırlarsanız, bu konuda 02.03.2015 tarihinde “BDDK, Basel ileri yöntemlere geçiş ile ilgili bankalardan beklentilerini TBB organizasyonu ile düzenlenen toplantıda açıkladı” başlıklı yazımızda açıklamalar yapmıştık
Saygılarımızla
PROCOMPLIANCE