IM Model Validation For UMR Under EMIR

Переиздано Платоном

Читают: 0

На прошлой неделе EBA опубликовал консультационный документ о своей проект нормативных технических стандартов (RTS) по валидации модели начальной маржи (IMMV) в соответствии с Регламентом об инфраструктуре европейских рынков (EMIR).

Это важная и долгожданная публикация, особенно для сотен фирм в ЕС, которые соблюдают требования UMR IM по состоянию на сентябрь 2021 г., и еще большее число компаний, которые, как ожидается, будут соответствовать требованиям в сентябре 2022 г. Подавляющее большинство, если не все из этих фирмы решили использовать ИСДА SIMM для IM, который в соответствии с EMIR требует утверждения модели властями ЕС.

Ожидается, что ЕС предоставит освобождение от требований проверки модели для этих небольших фирм, аналогичных тем, которые доступны в США. В противном случае более обременительные требования к валидации модели приведут к тому, что многие фирмы выберут стандартную модель расписания, что станет плохим результатом для отрасли и приведет к излишне высоким требованиям к IM, связыванию обеспечения и увеличению затрат при незначительной системной выгоде.

Итак, каков результат?

Что ж, есть хорошие новости и не очень.

Хорошие новости

Документ предусматривает две категории фирм:

крупные фирмы (> 750 миллиардов евро AANA, около 20 фирм) подпадают под действие стандартной модели.
все остальные фирмы (<750 миллиардов евро AANA, P5-6, сотни фирм) подпадают под упрощенную проверку.

А переходная структура для валидации модели позволит продолжать использовать существующие модели IM (например, SIMM), при этом фирмам, подпадающим под упрощенную валидацию, будет предоставлен двухлетний период для подготовки.

Итак, у вас есть это, возможно, не то, на что надеялись некоторые фирмы, но, тем не менее, приветствуется и, безусловно, поможет смягчить огромное количество запросов на проверку и потенциальное нарушение рынка без такого предложения.

(Обратите внимание, что статья 2 RTS позволяет NCA принимать решения, исходя из сложности и взаимосвязей деятельности контрагентов с внебиржевыми деривативами, применять проверку стандартной модели, если AANA составляет > 50 миллиардов евро).

Не очень хорошие новости

Многие фирмы ожидали освобождения или полного аутсорсинга требований по проверке модели и, в частности, отсутствия требований по проведению обратного тестирования модели IM. Аргумент заключается в том, что ISDA и крупные фирмы P1-2 регулярно проводят тестирование ISDA SIMM на исторических данных, поэтому другие фирмы должны иметь возможность полагаться на это, как они могут в соответствии с правилами юрисдикции США. И невозможность полагаться на такую проверку наложила бы обременительные требования на сотни более мелких фирм без какой-либо системной выгоды.

Компромисс в консультационном документе заключается в том, что в рамках упрощенного процесса проверки фирмы не должны проводить статическое тестирование на истории (ежеквартально), а должны будут выполнять динамическое тестирование на истории (более простой ежедневный процесс).

Это разумная позиция, статическое тестирование на исторических данных может быть обременительным для многих небольших фирм, в то время как динамическое тестирование на исторических данных является хорошей практикой для всех фирм.

Чтобы понять детали, давайте посмотрим, что требуется для каждого из подходов.

Статическое тестирование

Статическое тестирование на истории — это общепринятый метод тестирования модели обмена мгновенными сообщениями, и для его выполнения для SIMM требуется следующее:

Фактические или гипотетические портфели контрагентов
Исторические рыночные данные за 3-летний период прокатки и 1-летний стрессовый период (2008 г.)
Генерация сценариев 1d или 10d из этих данных
Переоцените портфели с этими сценариями, чтобы получить временные ряды PL.
Сравните SIMM (1 день или 10 дней) и чистые PL (1 день или 10 дней)
Выполните тест светофора BIS (зеленый, желтый, красный)
Исследование исключений (PL > SIMM)

Для выполнения этого ежеквартально требуется значительный объем подготовки и ресурсов.

Например, необходимость убедиться, что исторические данные доступны для всех факторов риска в текущих портфелях или, если не используются подходящие прокси-данные, а затем необходимость запуска обратного тестирования, которое требует вычислительных ресурсов для выполнения 1,000 переоценок каждой сделки. в портфолио.

In Кларус ЧАРМ мы предлагаем функциональность SIMM Backtest для автоматизации этого, как показано ниже:

Тем не менее, необходимость запуска статического обратного тестирования на ежеквартальной основе остается серьезной оперативной задачей, требующей чистых исторических данных, специализированного программного обеспечения, такого как ШАРМ, вычислительные ресурсы для расчетов и анализа результатов и исследования исключений.

Динамическое тестирование на истории

Напротив, выполнение динамического тестирования на исторических данных в оперативном отношении очень отличается и проще.

Проще говоря, это можно рассматривать как простое сравнение ежедневной маржи ISDA SIMM с PL на следующий день для каждого портфеля контрагентов, построение временного ряда с течением времени и подсчет количества исключений (PL > SIMM).

На первый взгляд, каждая фирма, работающая с SIMM, будет иметь эти цифры ежедневно и не потребует никаких исторических данных или вычислительных ресурсов для работы. Просто соберите числа в электронную таблицу, создайте дневную историю и сравните, в какой день PL больше, чем вчерашний SIMM.

Конечно, в деталях есть еще немного дьявола:

Во-первых, ежедневный SIMM, который у нас есть, предназначен для 10-дневного MPOR, поэтому нам нужно пересчитать для 1-дневного MPOR.
Приближение состоит в том, чтобы разделить на sqrt (10), но гораздо лучше пересчитать, используя однодневные веса риска и корреляции, опубликованные ISDA.
Во-вторых, PL необходим не для книги или фонда, а для сделок в портфеле контрагента (неттинговый набор).
В-третьих, уместно сравнение не с фактическим PL, а с чистым PL (также называемым гипотетическим PL).
Под чистым PL мы подразумеваем PL из-за движения рынка в начале дневной позиции, поэтому исключаем любые PL из новых сделок, расчетов по сделкам, денежных потоков, комиссий и т.п.
Этот чистый PL может быть недоступен из существующих отчетов PL, и в этом случае его необходимо рассчитать.
Затем есть автоматизация для расчета или получения SIMM и очистки PL каждый день, а затем создание временного ряда сравнений SIMM и PL.
Выходные данные очень похожи на снимок экрана CHARM выше, но за более короткий период времени (в документе EBA указано 250 дней / 1 год).

Из вышесказанного должно быть очевидно, что динамическое тестирование на исторических данных гораздо менее обременительно, чем статическое.

Для запуска не требуется генерация сценариев и очистка исторических рыночных данных или вычислительных ресурсов.

Кроме того, хорошей практикой риска является сбор и сравнение временных рядов ежедневной маржи и PL для оценки адекватности маржи с течением времени.

Очень просто (и грубо) есть смысл сделать это, взяв 10-дневный SIMM, преобразовав его в 1-дневный с помощью sqrt (10), сравнив с фактическим PL следующего дня и создав историю в Excel или базе данных.

Еще лучше, если SIMM, рассчитанный для 1-дневного MPOR, и чистый PL доступны из решения, такого как ШАРМ.

Что еще есть в газете?

На 70 страницах, как и следовало ожидать, много.

Полный текст проекта RTS, предыстория и обоснование и, конечно же, вопросы для консультаций.

Есть ряд других важных моментов, которые у меня нет времени освещать в этом блоге, таких как оценка модели IM, надзорная проверка компетентными органами путем предоставления необходимых документов, пороговые значения в 5%, 10% или 20% от IM вычисляет, что вызывает новую проверку, аутсорсинг, временное несоответствие и многое другое.

Кроме того, в консультации есть 37 вопросов, на которые EBA ищет ответы, начиная со следующего: