IM-modelvalidatie voor UMR onder EMIR

Heruitgegeven door Plato

volgers: 0

Vorige week heeft de EBA publiceerde een consultatiedocument over zijn ontwerp van technische reguleringsnormen (RTS) voor de validatie van het initiële margemodel (IMMV) onder de European Markets Infrastructure Regulation (EMIR).

Dit is een belangrijke en langverwachte publicatie, vooral voor de honderden bedrijven in de EU die vanaf september 2021 voldoen aan de UMR IM-vereisten en het nog grotere aantal dat naar verwachting in september 2022 zal voldoen. De overgrote meerderheid, zo niet al deze bedrijven hebben ervoor gekozen om ISDA SIMM voor IM, waarvoor op grond van EMIR de goedkeuring van modelvalidatie door de EU-autoriteiten vereist is.

De verwachting is dat de EU deze kleinere bedrijven vrijstellingen zal verlenen van de vereisten voor modelvalidatie, vergelijkbaar met die in de VS. Anders zouden de zwaardere vereisten voor modelvalidatie ertoe leiden dat veel bedrijven kiezen voor het standaard Schedule-model, een slecht resultaat voor de industrie en een die zou leiden tot onnodig hoge IM-vereisten, onderpand en hogere kosten met weinig systeemvoordeel.

Dus wat is de uitkomst?

Nou, er is goed nieuws en minder goed nieuws.

Het goede nieuws

In de nota worden twee categorieën bedrijven voorgesteld:

grote bedrijven (> € 750 miljard AANA, ongeveer 20 bedrijven) vallen onder de standaardmodelvalidatie
alle andere bedrijven (< € 750 miljard AANA, P5-6, honderden bedrijven) vallen onder een vereenvoudigde validatie.

En een overgangskader voor de modelvalidatie zal het mogelijk maken om bestaande IM-modellen (bijv. SIMM) te blijven gebruiken, waarbij bedrijven die onder de vereenvoudigde validatie vallen, profiteren van een langere periode van twee jaar om zich voor te bereiden.

Dus daar heb je het, misschien niet waar sommige bedrijven op hadden gehoopt, maar desalniettemin welkom en zal zeker helpen het enorme aantal validatieverzoeken en mogelijke marktverstoring te verminderen, zonder een dergelijk voorstel.

(Let op artikel 2 van de RTS staat NCA's toe om op basis van de complexiteit en onderlinge verbanden van de OTC-derivatenactiviteit van een tegenpartij te besluiten om standaardmodelvalidatie toe te passen wanneer de AANA > € 50 miljard is).

Het minder goede nieuws

Veel bedrijven verwachten een vrijstelling of volledige uitbesteding van modelvalidatievereisten en in het bijzonder geen vereiste om backtesting van het IM-model uit te voeren. Het argument is dat ISDA en grote P1-2-firma's regelmatig backtesting uitvoeren voor ISDA SIMM, dus andere firma's zouden hierop moeten kunnen vertrouwen, zoals ze kunnen volgens de Amerikaanse jurisdictieregelgeving. En het niet kunnen vertrouwen op een dergelijke validatie zou een zware eis stellen aan honderden kleinere bedrijven zonder systemisch voordeel.

Een compromis in het consultatiedocument is dat bedrijven in het vereenvoudigde validatieproces geen statische backtesting hoeven uit te voeren (op kwartaalbasis), maar dynamische backtesting zullen moeten uitvoeren (een eenvoudiger, dagelijks proces).

Dit is een redelijk standpunt, statische backtesting kan voor veel kleinere bedrijven lastig zijn, terwijl dynamische backtesting voor alle bedrijven een goede praktijk is.

Laten we, om de details te begrijpen, eens kijken naar wat nodig is onder elk van de benaderingen.

Statische backtesting

Statische backtesting is de algemeen aanvaarde methode om een IM-model te backtesten en om dit voor SIMM uit te voeren, is het volgende vereist:

Werkelijke of hypothetische tegenpartijportefeuilles
Historische marktgegevens voor 3Y rolling en 1Y stressperiode (2008)
Genereren van 1d- of 10d-scenario's uit deze gegevens
Herwaardeer portfolio's met deze scenario's om PL-tijdreeksen te krijgen
Vergelijk SIMM (1d of 10d) en schone PL's (1d of 10d)
BIS Verkeerslichttest uitvoeren (groen, oranje, rood)
Onderzoek uitzonderingen (PL > SIMM)

Om dit op kwartaalbasis uit te voeren, is een aanzienlijke hoeveelheid voorbereiding en middelen nodig.

Bijvoorbeeld de noodzaak om ervoor te zorgen dat historische gegevens beschikbaar zijn voor alle risicofactoren in de huidige portefeuilles of, indien niet de juiste proxygegevens worden gebruikt, en vervolgens de noodzaak om de back-test uit te voeren die rekenkracht vereist om 1,000 herwaarderingen van elke transactie uit te voeren in een portefeuille.

In Clarus CHARME we bieden SIMM Backtest-functionaliteit om dit te automatiseren, zoals hieronder wordt weergegeven:

Desalniettemin blijft de vereiste om statische backtesting op kwartaalbasis uit te voeren een belangrijke operationele taak, waarvoor schone historische gegevens, gespecialiseerde software zoals CHARM, rekenhulpmiddelen voor de berekeningen en analyse van de resultaten en het onderzoeken van uitzonderingen.

Dynamische backtesting

Daarentegen is het uitvoeren van dynamische backtesting operationeel heel anders en eenvoudiger.

In de eenvoudigste bewoordingen kan het worden gezien als het elke dag vergelijken van de ISDA SIMM-marge met de PL de volgende dag voor elke tegenpartijportefeuille en het opbouwen van een tijdreeks in de tijd en het tellen van het aantal uitzonderingen (PL > SIMM).

Op het eerste gezicht zal elk bedrijf dat SIMM runt, deze cijfers dagelijks hebben en er zijn geen historische gegevens of rekenbronnen voor nodig. Verzamel eenvoudig getallen in een spreadsheet, bouw een dagelijkse geschiedenis op en vergelijk op welke dag PL is > dan de SIMM van gisteren

Natuurlijk zit er een beetje meer duivel in de details:

Ten eerste is de dagelijkse SIMM die we hebben voor een 10-daagse MPOR, dus we moeten opnieuw berekenen voor een 1-daagse MPOR
Een benadering is om te delen door sqrt(10), maar veel beter is om opnieuw te berekenen met behulp van de 1-daagse risicogewichten en correlaties gepubliceerd door ISDA
Ten tweede is de benodigde PL niet voor een boek of fonds, maar voor transacties in een tegenpartijportefeuille (netting set)
Ten derde is de juiste vergelijking niet met de werkelijke PL, maar met een schone PL (ook wel hypothetische PL genoemd)
Met schone PL bedoelen we PL als gevolg van marktbewegingen aan het begin van de dagpositie, dus alle PL verwijderen van nieuwe transacties, transacties afwikkelen, cashflows, vergoedingen en dergelijke
Deze schone PL is mogelijk niet beschikbaar in bestaande PL-rapporten, in welk geval deze moet worden berekend
Dan is er de automatisering om elke dag SIMM te berekenen of te krijgen en PL op te schonen en vervolgens een tijdreeks van SIMM versus PL-vergelijkingen op te bouwen
De uitvoer lijkt veel op de bovenstaande CHARM-screenshot, maar voor een kortere periode (de EBA-paper zegt 250 dagen / 1 jaar)

Uit het bovenstaande zou het duidelijk moeten zijn dat dynamische backtesting veel minder belastend is dan statische backtesting.

Het vereist geen scenariogeneratie en schone historische marktgegevens of rekenbronnen om te draaien.

Verder is het gewoon een goede risicopraktijk om een tijdreeks van dagelijkse marge en PL te verzamelen en te vergelijken om de toereikendheid van de marge in de loop van de tijd te beoordelen.

Heel eenvoudig (en grofweg) is het waardevol om dit te doen door 10-daagse SIMM te nemen, te converteren naar 1-dag met sqrt(10), te vergelijken met de werkelijke PL van de volgende dag en een geschiedenis op te bouwen in Excel of een database.

Nog beter als SIMM berekend voor 1-daagse MPOR en schone PL beschikbaar zijn van een oplossing zoals: CHARM.

Wat staat er nog meer in de krant?

Op 70 pagina's, zoals je zou verwachten, is er veel.

De volledige tekst van de concept-RTS, achtergrond en grondgedachte en natuurlijk de vragen voor consultatie.

Er zijn een aantal andere belangrijke punten waar ik geen tijd voor heb om in deze blog te behandelen, zoals IM-modelbeoordeling, toezichtvalidatie door bevoegde autoriteiten door het verstrekken van de benodigde documenten, drempels van 5%, 10% of 20% van de IM berekend die leiden tot een nieuwe validatie, uitbesteding en tijdelijke niet-naleving en meer.

En dan zijn er 37 vragen in de raadpleging waarop EBA antwoorden zoekt, te beginnen met: