IM-modellvalidering for UMR under EMIR

Publisert av Platon

Følgere: 0

I forrige uke EBA publiserte et høringsnotat om sitt utkast til Regulatory Technical Standards (RTS) for Initial Margin Model Validation (IMMV) under European Markets Infrastructure Regulation (EMIR).

Dette er en viktig og etterlengtet publikasjon, spesielt for de hundrevis av firmaer i EU som overholder UMR IM-kravene fra september 2021, og det enda større antallet som forventes å overholde i september 2022. De aller fleste, om ikke alle, av disse bedrifter har valgt å bruke ISDA SIMM for IM, som under EMIR krever modellvalideringsgodkjenning fra EU-myndigheter.

Det er en forventning om at EU vil gi unntak fra krav til modellvalidering til disse mindre firmaene, tilsvarende de som er tilgjengelige i USA. Ellers ville de mer tyngende modellvalideringskravene føre til at mange firmaer valgte standard Schedule-modellen, et dårlig resultat for bransjen og en som ville føre til unødvendig høye IM-krav, binde opp sikkerheter og øke kostnadene for liten systemisk fordel.

Så hva er resultatet?

Vel, det er gode nyheter og ikke så gode nyheter.

De gode nyhetene

Papiret ser for seg to kategorier av firmaer:

store firmaer (>750 milliarder euro AANA, rundt 20 firmaer) vil falle inn under standardmodellvalidering
alle andre firmaer (<750 milliarder euro AANA, P5-6, hundrevis av firmaer) vil falle inn under en forenklet validering.

Og et overgangsrammeverk for modellvalideringen vil tillate at eksisterende IM-modeller (f.eks. SIMM) fortsatt kan brukes, og bedrifter som faller inn under den forenklede valideringen vil dra nytte av en forlenget periode på to år for å forberede seg.

Så der har du det, kanskje ikke det noen firmaer håpet på, men velkommen likevel og vil absolutt bidra til å redusere det enorme antallet valideringsforespørsler og potensielle markedsforstyrrelser, uten et slikt forslag.

(Merk artikkel 2 i RTS, tillater NCAer å bestemme, basert på kompleksiteten og sammenkoblingene til en motparts OTC-derivataktivitet, å anvende standardmodellvalidering der AANA er > 50 milliarder euro).

De ikke så gode nyhetene

Mange firmaer har ventet et unntak eller fullstendig outsourcing av krav til modellvalidering og spesielt ikke noe krav om å utføre Backtesting av IM-modellen. Argumentet er at ISDA og store P1-2-firmaer gjennomfører regelmessig backtesting for ISDA SIMM, så andre firmaer bør kunne stole på dette, slik de kan under amerikanske jurisdiksjonsbestemmelser. Og det å ikke være i stand til å stole på slik validering vil stille et tyngende krav til hundrevis av mindre firmaer uten systemmessig fordel.

Et kompromiss i høringsnotatet er at under den forenklede valideringsprosessen trenger ikke firmaer å utføre statisk backtesting (på kvartalsbasis), men vil bli pålagt å utføre dynamisk backtesting (en enklere, daglig prosess).

Dette er en rimelig posisjon å ta, statisk backtesting kan være tyngende for mange mindre firmaer, mens dynamisk backtesting er god praksis for alle firmaer.

For å forstå detaljene, la oss se på hva som kreves under hver av tilnærmingene.

Statisk tilbaketesting

Statisk backtesting er den generelt aksepterte metoden for å backteste en IM-modell, og å utføre dette for SIMM krever følgende:

Faktiske eller hypotetiske motpartsporteføljer
Historiske markedsdata for 3-årig rullende og 1-årig stressperiode (2008)
Generering av 1d eller 10d scenarier fra disse dataene
Revurder porteføljer med disse scenariene for å få PL-tidsserier
Sammenlign SIMM (1d eller 10d) og rene PL-er (1d eller 10d)
Utfør BIS Traffic Light Test (grønn, gul, rød)
Undersøk unntak (PL > SIMM)

Å utføre dette på kvartalsbasis krever en betydelig mengde forberedelser og ressurser.

For eksempel behovet for å sikre at historiske data er tilgjengelige for alle risikofaktorer i gjeldende porteføljer, eller hvis ikke passende proxy-data brukes, og deretter behovet for å kjøre tilbaketesten som krever beregningsressurser for å utføre 1,000 revurderinger av hver handel i en portefølje.

In Clarus SJARM vi tilbyr SIMM Backtest-funksjonalitet for å automatisere dette, som vist nedenfor:

Likevel er kravet om å kjøre Static Backtesting på kvartalsbasis fortsatt en betydelig operasjonell oppgave, som krever rene historiske data, spesialisert programvare som f.eks. SJARM, beregningsressurser for beregninger og analyse av resultatene og undersøkelse av unntak.

Dynamisk Backtesting

I motsetning til dette er dynamisk backtesting operasjonelt veldig annerledes og enklere.

Enkelt sagt kan det ses som å sammenligne ISDA SIMM-marginen hver dag med PL neste dag for hver motpartsportefølje og bygge opp en tidsserie over tid og telle antall unntak (PL > SIMM).

På forsiden av det vil alle firmaer som kjører SIMM, ha disse tallene daglig og ikke kreve noen historiske data eller beregningsressurser for å kjøre. Bare samle tall i et regneark, bygg opp en daglig historikk og sammenlign hvilken dag PL er > deretter gårsdagens SIMM

Selvfølgelig er det litt mer djevel i detaljene:

For det første er den daglige SIMM vi har for en 10-dagers MPOR, så vi må beregne på nytt for en 1-dagers MPOR
En tilnærming er å dele på sqrt(10), men mye bedre er å beregne på nytt ved å bruke 1-dagers risikovekter og korrelasjoner publisert av ISDA
For det andre er PL som trengs ikke for en bok eller et fond, men for handler i en motpartsportefølje (nettingssett)
For det tredje er den passende sammenligningen ikke med faktisk PL, men en ren PL (også kalt hypotetisk PL)
Med ren PL mener vi PL på grunn av markedsbevegelser ved start på dagen, så fjern enhver PL fra nye handler, oppgjør handler, kontantstrømmer, gebyrer og lignende
Denne rene PL er kanskje ikke tilgjengelig fra eksisterende PL-rapporter, i så fall må den beregnes
Så er det automatiseringen for å beregne eller få SIMM og ren PL hver dag og deretter bygge opp en tidsserie av SIMM vs PL sammenligninger
Resultatet av dette ser mye ut som CHARM-skjermbildet ovenfor, men for en kortere tidsperiode (EBA-papiret sier 250 dager / 1 år)

Fra ovenstående burde det være åpenbart at dynamisk backtesting er langt mindre belastende enn statisk backtesting.

Det krever ikke scenariogenerering og rene historiske markedsdata eller dataressurser for å kjøre.

Videre er det rett og slett god risikopraksis å samle inn og sammenligne en tidsserie med daglig margin og PL for å vurdere tilstrekkeligheten til marginen over tid.

Veldig enkelt (og grovt sett) er det verdi i å gjøre dette ved å ta 10-dagers SIMM, konvertere til 1-dagers ved å bruke sqrt(10), sammenligne med neste dagers faktiske PL og bygge opp en historikk i Excel eller en database.

Enda bedre om SIMM beregnet for 1-dagers MPOR og ren PL er tilgjengelig fra en løsning som f.eks SJARM.

Hva mer står i avisen?

På 70 sider, som du forventer, er det mye.

Den fullstendige teksten til utkastet til RTS, bakgrunn og begrunnelse og selvfølgelig spørsmålene for konsultasjoner.

Det er en rekke andre viktige punkter som jeg ikke har tid til å dekke i denne bloggen, for eksempel vurdering av IM-modeller, tilsynsvalidering av kompetente myndigheter ved å gi de nødvendige dokumentene, terskler på 5 %, 10 % eller 20 % av IM-beregnet som utløser en ny validering, outsourcing og midlertidig manglende overholdelse og mer.

Og så er det 37 spørsmål i høringen som EBA søker svar på, og starter med: