Expunerea totală a unei IF la riscul valutar asociat monedei i:

Expunerea netă i

=(Active FXi - Pasive FXi) + (FXi cumpărată- FXi vândută)

=Active străine netei – Fxcumpărată netăi

Observații:

1) Tranzacțiile FX (tranzacțiile realizate pe piețele valutare spot și fwd) depășesc investițiile directe de portofoliu (active și pasive denominate în monedă străină și deținute în portofoliu)

2) Pentru reducerea expunerii:

1) Egalarea (match) A și L denominate într-o monedă străină (banking book) și egalarea pozițiilor de cumpărare și vânzare în acea monedă (trading book) => Eludarea riscului

2) Compensarea unui dezechilibru în cadrul portofoliului de A și L printr-un dezechilibru de sens invers în cadrul tranzacțiilor pe piețele valutare

3) Conglomeratele financiare – compensarea expunerii între unități

3) Expunerea netă i >0 : o IF are o poziție netă de cumpărare (net long) în moneda i:

4) EXPUNERE LA RISC: deprecierea monedei străine în raport cu moneda națională

5) Expunerea netă i <0 : o IF are o poziție netă de vânzare (net short) în moneda i:

6) EXPUNERE LA RISC: aprecierea monedei străine în raport cu moneda națională

Activitățile de tranzacționare FX:

1) Cumpărarea/vânzarea de monedă străină pentru a permite clienților să participe la tranzacțiile comerciale internaționale – AGENT (nu își asumă riscul)

2) Cumpărarea/vânzarea de monedă străină pentru a permite clienților și/sau IF să adopte poziții în cadrul investițiilor (financiare) internaționale – AGENT (nu își asumă riscul)

3) Cumpărarea/vânzarea de monedă străină în scopul acoperirii riscului (compensarea expunerii clienților/IF la riscul asociat unei monede străine) – DEFENSIV

4) Cumpărarea/vânzarea de monedă străină cu scop speculativ (în urma previzionării/anticipării modificărilor viitoare ale ratelor FX) – PRINCIPAL (POZIȚII DESCHISE) !!!

2) rD=iD+rrD rF=iF+rrF

3) Se presupune: rrUS=rrF => rD-rF=iD-iF

4) PPP – cursurile valutare între două țări se modifică pentru a reflecta schimbările privind nivelul prețurilor în fiecare țară (rata inflației și, implicit, RD), pe măsură ce consumatorii și importatorii își modifică cererea (de la țările cu inflație ridicată la țările cu inflație scăzută)

5) iD-iF=ΔSD/F/SD/F

6) Exemplu:

7) iD=4%; iF=10%; SD/F=0,17

8) iD-iF=-6% =ΔSD/F/0,17 => ΔSD/F=-0,0102

9) S1D/F =0,1598 (moneda străină s-a depreciat)

Teorema IRP

– relația dintre cursul valutar spot, ratele de dobândă și cursul valutar fwd.

– prin hedging: un investitor obține același randament indiferent de piața unde investește (națională/străină) – nu există oportunitatea unui arbitraj:

- randamentul obținut la inv. străine (acoperit) este egal cu randamentul obținut la investițiile naționale

1+rt , D❑ = 1

S t

× [1+rt , F❑ ] × F t

rt , D❑ −r t ,F

❑

1+r t , F❑ ≅

F t−St

St

Tail the hedge – nr. de ctr. futures utilizate în hedging ca urmare a încasării dobânzii asociate veniturilor obținute din reinvestirea CF din marcarea la piață a ctr. futures.

• Riscul de piață (RP)

▫ riscul legat de incertitudinea privind câștigurile unei IF în portofoliul de tranzacționare ce rezultă din modificarea condițiilor de piață:

Prețurile activelor/mărfurilor

Ratele de dobândă

Cursul valutar

Lichiditatea pieței

▫ Se poate măsura pentru perioade de timp scurte (o zi).

• VaR – pierderea maximă de-a lungul unui orizont temporal a.î. există o probabilitate mică (pre-definită) ca pierderea reală să fie mai mare.

ia în considerare numai coada inferioară a distribuției randamentelor;

standard pentru măsurarea și evaluarea riscului în instituțiile financiare;

Exemplu:

Un VaR de 1,000 USD la 5% pentru săptămâna viitoare, fiind date abaterea medie pătratică și distribuția randamentelor:

- 5% probabilitate ca activul să piardă un minim (cel puțin) 1,000 USD în următoarea săptămână;

- Managerul are 95% încredere că pierderea nu va fi mai mare de 1,000 USD în următoarea săptămână.

- VaR - măsură pentru risc

- permite comparaţia riscurilor aferente investiţiilor/portofoliilor

- metodă facilă de observare a modificărilor riscului în decursul timpului

- Metodă facilă de comunicare a expunerii la risc

- Către managementul superior

- Către acţionari şi alte persoane implicate

VAR concept

“Care este nivelul de pierdere limită, astfel încât suntem X% încrezători că nu va fi depăşit în următoarele N zile de tranzacţionare?”

• Dacă se spune despre un portofoliu că:

▫ are un VaR zilnic de $10.000.000

▫ la un nivel de încredere de c=99%

acest lucru înseamnă că

▫ în următoarele 24 de ore, managerul portofoliului este 99% sigur că nu va pierde mai mult de $10.000.000.

VAR- avantaje si limite

• Avantaje:

▫ Reţine un aspect important al riscului într-un singur număr

▫ Uşor de înţeles

▫ Pune o întrebare simplă: “Cât de grave pot fi lucrurile?”

▫ Limite:

▫ Nu descrie cea mai rea pierdere posibilă

▫ Nu descrie pierderile din coada stângă

▫ Este estimat/măsurat cu o anumită eroare

Modelele (interne) de RP – abordări

RiskMetrics (abordarea varianță/covarianță)

Simulări istorice

Simulări Monte Carlo

RiskMetrics (abordarea analitică/ varianță-covarianță, delta normal)

VAR-Parametrii

• Distribuţia de probabilitate a randamentelor (media şi dispersia)

• Nivelul de încredere

• Perioada investiţiei (holding period)

Nivel de incredere

Cu cât este mai mare nivelul de încredere, cu atât este mai mare VaR:

99%, 99,9% și 99,99% - pierderi din ce în ce mai mari, dar care sunt din ce în ce mai puțin probabile

pe măsură ce crește n.î., numărul aparițiilor sub VaR se îngustează

În general, se recomandă: între 95% și 99%

Perioada de investitie

• Cu cât este mai mare orizontul de timp, cu atât este mai mare VaR

• În loc de calculul direct al VaR la 10 zile la 99%, se poate calcula VaR la 1 zi la 99% şi presupune:

• Relaţia este strictă în momentul în care modificările în valoarea portofoliului în zile succesive provin din distribuţii normale identice şi independente

• Alegerea c și a orizontului:

▫ Adecvarea capitalului: c mare și orizont temporal mare

▫ Backtesting: c mic și orizont temporal scăzut

VAR ANALITIC-metoda de calcul

VaR= Valoare de piaţă * Factor de încredere * Volatilitate

Exemplu:

Fie un portofoliu cu o valoare de piaţă de $1,000,000 şi o volatilitate zilnică de 5%. Dacă nivelul de încredere este 88%, care este VaR al portofoliului pentru o zi?

▫ Un nivel de încredere de 88% implică un factor de încredere de 1,17. Folosind această informaţie şi formula de mai sus, se obţine un VaR de $58.500.

▫ Prin urmare, sunt 12% şanse ca portofoliul să piardă în ziua următoare mai mult de $58.500.

▫ Volatilitatea este deseori raportată în forma sa anuală. Pentru a calcula VaR pentru orice perioadă de timp, folosind volatilitatea anuală, se foloseşte următoarea formulă:

▫ VaR2= Valoarea de piaţă * Factor de încredere * Volatilitate*√τ = VaR1 * √τ

▫ unde τ este numărul de zile de deţinere a portofoliului împărţit la 252 (constantă – numărul de zile de tranzacţionare pe an).

▫ Exemplu: VP=110,75 şi o volatilitate anuală de 28,10%; c=99.57% (FÎ=2,63), orizont de timp = 31 de zile

▫ VaR-31 zile=110,75*2,63*0,2810*sqrt(31/252)

RP pentru activele cu venit fix

• Ipoteze:

▫ Modificările randamentului urmează o distribuție normală

▫ Evoluția din ultimul an a randamnetelor zilnice pentru ZCB la 7 ani este relevantă pe viitor

▫ Modificările randamentelor ”rele”: există o prob de 5% ca modificările de rand. să depășească această valoare în orice direcție (se definesc a.î. există o prob de 5% ca socul (creșterea) randamentul din următoarea zi să depășească această modificare nefavorabilă) => z=1,65

• Presupunem μ = 0 și σ = 0.001

RP-FX, EXEMPLU

• IF deține o poziție de tranzacționare a euro pe piața spot în valoare de 1,4 mil.

• Cursul de schimb = 0,714286 Euro/1 $

• Valoarea de piață a poziției = 1,4 mil. x 0,714286 Euro/1 $ = $ 1 mil

• În ultimul an, σ modificărilor zilnice ale cursului EUR/$ = 56,5 b.p.

• Volatilitatea FX = 1,65 X 56,5 b.p = 93,2 b.p

= $ 1 mil X 0,00932 = $ 9.320

VAR istoric

• Boudoukh et al. (1998) si Barone-Adesi et al. (1998, 1999).

• Metodă neparametrică

• Nu se realizează nicio presupunere cu privire la distribuția factorilor de risc

• Aproximativ ¾ preferă să utilizeze această metodă

• Constă în ”călătoria în timp” și re-rularea evenimentelor istorice pe pozițiile actuale:

- Se atribuie valori ipotetice factorilor de risc, obținuți prin aplicarea schimbărilor istorice de preț la nivelul actual al prețurilor

RISCUL DE PIATA

Metode Monte Carlo – Simulări cu o variabilă aleatoare

- Crearea de variabile aleatoare artificiale ce au proprietăți similare cu cele ale factorilor de risc din portofoliu (prețul acțiunilor, cursurile valutare, randamentele obligațiunilor, prețurile mărfurilor):

- Simularea procesului Markov

- Mișcarea browniană geometrică

- Generarea variabilelor aleatoare

- Simularea randamentelor

Etapele simulării Monte Carlo:

∆ S /S=μ∆ t+σ ∆ z

1) Stabilirea perioadei de timp de-a lungul căreia se simulează prețul (T) și împărțirea ei într-un număr mare de incremente mai mici N (Δt=T/N).

2) Se ia valoarea inițială (prețul de piață curent) și aceasta este incrementată aleator până când se ajunge la sfârșitul perioadei.

3) Se repetă punctul 2 până când se va avea un număr suficient de simulări, principala caracteristică a MC fiind obținerea/estimarea unui număr mare de valori finale pentru prețul activelor

4) Valorile finale pentru prețul activului =>Reprezentarea grafică sau ordonarea sub forma unei liste =>VaR (in Excel: funcția percentile)

Etapele simulării Monte Carlo:

1) Generarea numerelor aleatoare

2) Definirea matricei corelațiilor (din datele istorice)

3) Definirea volatilității, drift-ului și ponderilor

4) Descompunerea Cholesky a matricei de corelație

5) Multiplicarea numerelor aleatoare cu matricea Cholesky

6) Multiplicarea rezultatelor din etapa 5 cu volatilitatea și drift-ul

7) Determinarea valorii exponențiale a rezultatelor de la etapa 6

8) Determinarea randamentelor logaritmice a rezultatelor de la punctul 7

9) Determinarea randamentelor portofoliului

10) Calcularea VaR (cu funcția Percentile)

11) Determinare volatilitate randamente aleatoare

12) Compararea rezultatelor cu metoda VaR analitic

Determinarea randamentului unui împrumut (1)

• Randamentul contractual al unui împrumut (ROA)

▫ Factori de influență:

1. Rata de dobândă

2. Taxe/comisioanele asociate împrumutului

3. Riscul de credit asociat împrumutului

4. Garanțiile asociate împrumutului

5. Alte elemente

1. BR (base lending rate) – rata de bază – 12%

Prima asociată riscului de credit (m) – 2%

Rata împrumutului – 14%

BR:

– costul mediu ponderat al capitalului, LIBOR (împrumuturi pe t.s)

– rata de împrumut prime (împrumuturi pe t.l.)

2. Comisioane directe și indirecte și cheltuieli asociate împrumuturilor/creditelor:

– comision de constituire a dosarului (of) (engl. origination fee) – procesarea aplicației;

– sold compensatoriu (b) (engl. compensating balance) – % din împrumut care nu poate fi utilizat de client – sursă suplimentară de randament la împrumuturile emise de bănci

– rezervele obligatorii (RR) (engl. reserve requirements) - impuse de către banca centrală asupra depozitelor la vedere (inclusiv soldurile compensatorii) ale.

Randamentul brut contractual al unui împrumut:

1+k=1+ of +BR+m1−b+b× RR

=1+ of +BR+m1−b (1−RR )

k- ROA

Numărător:

- fluxurile brute promise către IF pe 1 u.m. dată cu împrumut

Numitor: ieșirile nete ale IF pentru 1 u.m. dată cu împrumut

- Pentru fiecare u.m. a creditului – IF reține b drept sold compensatoriu (nepurtător de dobândă) => (1-b) – venituri nete asociate fiecărei u.m. (1 u.m.) primite de către client de la IF

Dacă of=b=0¿>1+k=1+BR+m

Randamentul brut contractual al unui împrumut:

Exemplu: Determinarea ROA a unui credit:

Se presupune că o bancă realizează următoarele:

1. Stabilește că rata de împrumut este 14% (BR=12% și m=2%)

2. Stabilește comisionul de constituire al dosarului ca fiind = 0,125%

3. Impune drept sold compensatoriu = 10%

4. Constituie rezerve la banca centrală la o rată de 10% din depozite

1+k=1+ 0,00125+0,12+0,21−0,10 (1−0,10 )

=1 ,1552 k=15,52 % >14 %

Randamentul așteptat al unui împrumut sau randamentul efectiv obținut:

- Pot fi diferite de randamentul brut contractual al unui împrumut:

- Riscul de default – riscul ca cel care s-a împrumutat să nu poată/vrea să își îndeplinească obligațiile contractuale ale creditului.

1+E (r )=p (1+k )+ (1−p ) 0≤¿E (r )=p (1+k )−1

Randamentul așteptat al unui împrumut sau randamentul efectiv obținut (cont.):

p<1 =>există risc de default:

1) IF trebuie să stabilească prima de risc m suficient de mare pentru a compensa acest risc

2) IF trebuie să conștientizeze că dacă va crește m, of sau BR va reduce p.

k și p nu sunt independente: peste un anumit nivel, pe măsură ce comisioanele și ratele la împrumut cresc, scade probabilitatea de a se plăti de către client randamentul promis (E(r) mai mic si chiar negativ cand k e foarte mare )

RISCUL DE CREDIT – controlat prin 2 dimensiuni

1) prețul/randamentul promis (1+k)

2) cantitatea/creditul disponibil

La nivelul sectorului (clienților) retail: riscul de credit este gestionat mai degrabă prin raționalizarea creditului (restricții la nivelul cantității acordate) decât prin diferențieri la nivelul ratelor de împrumut (prețului).

La nivelul sectorului (clienților) wholesale (credite comerciale și industriale): se utilizează ambele dimensiuni pentru controlarea riscului

Estimarea probabilității de default

Modele calitative (în absența informațiilor publice):

- Factori specifici clientului (reputația, structura capitalului – levierul, volatilitatea veniturilor, garanțiile)

- Factori specifici pieței (ciclul de afaceri, nivelul ratelor de dobândă)

Modele cantitative

1) Modele de credit scoring

2) Derivarea riscului de credit din structura temporală

3) Modele RAROC

Ultimele 2 modele utilizează teoria financiară și date financiare de piață disponibile pe scară largă

Modele cantitative

1) Modele de credit scoring pentru creditele comerciale

- Modele cantitative care utilizează caracteristicile observabile ale companiei care se împrumută fie pentru a calcula un scor ce reprezintă probabilitatea de default a aplicantului, fie pentru a sorta clienții în diverse clase de risc de default.

- Astfel, prin selectarea și combinarea unor caracteristici de ordin economic și financiar IF prezintă următoarele capacități:

1) Stabilește numeric care factori sunt importanți pentru explicarea riscului de default

2) Evaluează gradul relativ de importanță a acestor factori

3) Îmbunătățește evaluarea riscului de default

4) Este capabilă să verifice mai bine și să elimine aplicanții slabi

5) Se află într-o situație mai bună cu privire la calcularea rezervelor necesare pentru a acoperi pierderile așteptate la credite.

Principalul beneficiu al modelelor credit scoring: creditorii pot să previzioneze mai exact performanța companiei care se împrumută fără a fi nevoiți să utilizeze mai multe resurse.

(I) Modele liniare de probabilitate

- Se explică experiența de rambursare la creditele din trecut

- Inputuri în model: date istorice (rate financiare)

- Importanța relativă a factorilor utilizați pentru a explica performanța de rambursare din trecut – utilizată pentru a previziona probabilitățile de rambursare la creditele noi.

- p – probabilitatea de rambursare și PD – probabilitatea de default

- Se împart creditele din trecut în două categorii (PD=1 și PD=0)

- Se rulează regresia cu variabilele cauzale (Xi,j) (structura capitalului, venituri, etc.)

P Di=∑j=1

n

β j X ij+ε

- Se preiau valorile β estimate și se multiplică cu valorile observate ale Xi,j ale unui anumit client și rezultă valoarea așteptată a PD.

Exemplu: Fie doi factori care influențează profilul de default al clienților unei IF (rata datorii/capital – D/E cu β=0,5 și raportul vânzări/active – S/A cu β=0,055), iar clientul aplicant are D/E=0,3 și S/A=2

PDi=0,5 D / Ei+0,055 S / A i=0,5 ×0,3+0,055 ×2=0,04 sau 4 %

(II) Modelul logit

- Punctul slab al modelului liniar de probabilitate: probabilitățile de default pot fi calculate ca fiind în afara intervalului (0,1)

- Modelul logit elimină acest dezavantaj prin aplicarea formulei

F ( PDi )=1

1+e−PDi

(III) Modelul discriminant liniar

- se împart clienții în clase cu risc de default înalt sau scăzut în funcție de caracteristicile lor observabile (Xj), utilizând date istorice. Importanța relativă (în funcție de trecut) a factorilor este ulterior utilizată pentru a previziona dacă un credit se va situa într-o clasă cu risc de default înalt/scăzut.

- Se consideră modelul Altman pentru companiile industriale publice din SUA prin intermediul căruia se determină variabila Z – măsură globală de clasificare a riscului de default (nu este o măsură directă de măsurare a PD)

- Z depinde de valorile diverselor rate financiare ale companiei care se împrumută (Xj) și de ponderile determinate pe baza observațiilor din trecut

- (III) Modelul discriminant liniar (continuare) Modelul Altman:

- Z=1,2× X1+1,4 × X2+3,3 × X3+0,6 × X4+1,0× X5

- X1 – fond de rulment/active totale

- X2 – profit reinvestit/active totale

- X3 – EBIT/active totale

- X4 – Valoarea de piață a companiei/valoarea contabilă a datoriilor pe t.l.

- X5 – Vânzări (CA)/active totale

- Z<1,81 – companie cu risc de default mare

- 1,81<Z<2,99 – companie cu risc de default mediu

- Z>2,99 - companie cu risc de default mic

- Exemplu: Fie următoarele valori pentru ratele financiare ale unei companii: X1=0,2; X2=0; X3=-0,2; X4=0,1; X5=2

- Z=1,2× 0,2+1,4 × 0+3,3 × (−0,2 )+0,6 × 0,1+1,0 ×2=1,64

- Concluzie: nu ar trebui acordat creditul decât în condițiile îmbunătățirii nivelului veniturilor

- Se consideră Strip-urile guvernamentale și obligațiunile corporative ZC – obligațiuni create/emise nepurtătoare de cupoane (deep-discount bonds)

- Pornind de la ratele lor de dobândă, se pot extrage primele de risc de credit cerute, precum și probabilitățile de default implicite:

- Spread-ul dintre obligațiunile fără risc și fără cupon guvernamentale și obligațiunile fără cupon corporative ce au un rating diferit – expunerea la riscul de credit a investitorilor în obligațiuni corporative, pentru investiții unice, la diferite momente de timp.

(I) Probabilitatea de default pentru un instrument de datorie cu o singură perioadă

p – probabilitatea ca datoria corporativă să fie rambursată integral => 1-p – probabilitatea de default

Caz 1: În cazul în care compania intră în default și nu se va rambursa nimic către IF

1+k – randamentul promis contractual în cadrul unui strip corporativ

1+i – randamentul unui strip guvernamental fără risc de credit

Atunci, IF va fi indiferentă între cele două tipuri de investiții când:

p(1+k)=1+i

(I) Probabilitatea de default pentru un instrument de datorie cu o singură perioadă (cont.)

Exemplu:

i=10%, k=15,8% => p=(1+i)/(1+k)=1,1/1,158=0,95 => PD=0,05

=>La o PD=5% la obligațiunea corporativă, IF va stabili o primă de risc φ=15,8%-10%=5,8%

Caz 2 : IF nu se așteaptă să piardă toată dobânda și tot principalul în caz de default al companiei care se împrumută

γ – procent din principal și dobânzi rambursate până la default

[(1-p) γ(1+k)]+[p(1+k)]=1+i

(1-p) γ(1+k) – sumele așteptate a se încasa de către IF în caz de default

primaderisc=φ=k−i= 1+iγ + p−pγ

−(1+i)

A se observa: în acest caz, p și γ sunt perfect sustituibile

Exemplu: i=10%, p=0,95 și γ =0,9 => φ=0,55%

(II) Probabilitatea de default pentru un instrument de datorie cu mai multe perioade

- Probabilitatea de default în oricare an este condiționată de probabilitatea ca obligațiunea să nu intre în default până la acel moment

- De ex.: probabilitatea de default în al doilea an, condiționată de probabilitatea ca obligațiunea să nu intre în default în primul an

- Probabilitatea de default în oricare an t (1-pt) – probabilitate de default marginală

- Probabilitate de default cumulată în al doilea an:

Cp=1-p1*p2

Exemplu: Fie o obligațiune cu scadența la 2 ani. Fie 1-p1=0,05 – probabilitatea marginală de default în anul 1 și 1-p2=0,07 – probabilitatea marginală de default în anul 2.

Probabilitatea ca obligațiunea să nu intre în default pe parcursul celor doi ani este: p1*p2

Cp=1-p1*p2=1-0,95*0,93=0,1165=11,65%

(II) Probabilitatea de default pentru un instrument de datorie cu mai multe perioade (cont.)

Pentru a determina probabilitățile de default în anii succesivi:

- condiția de lipsă a arbitrajului impune ca randamentul asociat cumpărării și deținerii unei obligațiuni strip guvernamentale (T-strip) pe o perioadă de doi ani să egaleze randamentul obținut în urma investirii într-un T-strip curent cu scadența la un an și reinvestirea principalului și dobânzilor într-un alt T-strip cu scadența la un an, la rata de dobândă fwd așteptată, la începutul celui de-al doilea an.

(1+i2❑)2=(1+i1

❑) (1+ f 12❑ )=¿ 1+ f 12

❑ =(1+i2

❑)2

(1+i1❑)

- simlar, pentru obligațiunea strip corporativă:

1+c12❑=

(1+k 2❑)2

(1+k1❑)

p2 (1+c12❑ )=1+ f 12

❑

PD2=1-p2

RAROC – Risk-adjusted return on capital

- Ideea esențială: mai degrabă decât să se evalueze ROA al unui credit, se evaluează veniturile așteptate din dobânzi și comisioane minus costul finanțării (adică venitul net), totul raportat la riscul așteptat al împrumutului (capitalul la risc).

RAROC= Venitul net laun împrumut peun anRiscul cred itului (activului ) sau capitalul larisc

Creditul se aprobă dacă RAROC este suficient de mare comparativ cu ROE de referință pentru IF

Venitul net laun împrumut peunan=(Spread+comisoane)×Valoarea împrumutului în vigoare

Riscul împrumutului:

∆ lnln

=−D ln∆ R

1+R; R=BR+m

Capitalul expus la risc: ∆ ln=−D ln× ln ×∆ R

1+R

Exemplu: Fie un credit în valoare de 1 milion cu durata de 2,7 ani. ΔR=1,1% (ca urmare a modificării primei de risc de credit – m). R=10%. Spread peste costurile asociate împrumutului=0,2%, Comisioane=0,1%

∆ ln=−2,7 × 1.000.000 ×0,0111,1

=−27.000 $

Venitul net laun împrumut peun an=(0,2%+0,1%)*1 mil.=3.000$

RAROC= 3.00027.000

=11,11%

RISCUL DE LICHIDITATE

Sursa 1: partea de pasiv a bilanțului

- Atunci când finanțatorii IF (de ex. clienții ce dețin depozite) solicită lichidități/fonduri imediat prin retragerea depozitelor iar IF este obligată să se împrumute suplimentar sau să vândă active pentru a obține fondurile necesare

- => IF – utilizează disponibilitățile bănești (cash) – dar majoritatea IF investesc în active mai puțin lichide și/sau cu maturitate mai îndelungată (pentru a genera venituri din dobânzi), diminuând, astfel disponibilitățile bănești (cash).

- =>majoritatea activelor pot fi transformate imediat în cash dar pentru unele active există un cost ridicat al schimbului (preț sub ceea ce se putea obține într-un orizont mai mare de negociere – fire-sale price)

Sursa 1: partea de pasiv a bilanțului

O DI :

- știe că, in mod obișnuit, numai o parte redusă a depozitelor va fi retrasă în oricare zi

- majoritatea depozitelor la vedere – depozite de bază (engl. core deposits) oferă o sursă stabilă sau pe termen lung de fonduri

Retragerile la depozite pot fi compensate în parte de fluxurile de noi depozite

- =>o DI trebuie să monitorizeze retragerile de la depozite nete (engl. net deposit drains) – diferența dintre retragerile și depunerile la depozite.

- =>în timp, în mod normal, o DI poate prezice (cu un grad bun de acuratețe) distribuția de probabilitate a retragerilor de la depozite nete, în fiecare zi bancară normală – sezonalitatea zilnică a fluxurilor la depozite – predictibilă

- =>alte variații sezoniere mai mult sau mai puțin predictibile (retragerile de la depozite din perioada verii sau de la sfârșitul anului – de Crăciun, pentru vacanțe)

- Sursa 1: partea de pasiv a bilanțului

- Pentru a fi în creștere, o DI trebuie să aibă, în medie, retrageri de la depozite (average deposit drain) astfel încât fondurile asociate noilor depozite să compenseze cu mult retragerile de la depozite (în termen de distribuție: vârful distribuției de probabilitate a retragerilor de la depozite nete trebuie să fie la un punct la stânga lui 0)

I. Managementul lichidității achiziționate - procurării de lichidități (Purchased liquidity management)

- Adaptarea la retragerile de la depozite ce are loc pe partea de pasive a bilanțului bancar

- În prezent, multe DI (în special, marile bănci) apelează la această metodă pentru a gestiona riscul privind deficitul de disponibilități bănești:

- Piețele pentru procurarea de fonduri (fonduri de la banca centrală și/sau piețele repo – piețele interbancare pentru împrumuturi pe termen scurt)

- Alternativă: emisiunea de certificate de depozit cu RD fixă, emisiunea de obligațiuni etc.

I. Managementul lichidității achiziționate - procurării de lichidități (Purchased liquidity management)

- A se vedea tabelul anterior:

- poate fi scump pentru DI să finanțeze întreaga retragere pe această cale (plătește rate de piață pentru fondurile atrase de pe piețele monetare pentru a compensa retragerile nete la depozite cu RD scăzută)

- Cu cât sunt mai mari ratele pentru procurarea fondurilor comparativ cu cele câștigate la active, cu atât este mai puțin atractivă această metodă

- Această metodă a permis DI să mențină mărimea bilanțului (100 mil.) fără să influențeze mărimea și compoziția părții de active a bilanțului – unul dintre motivele pentru dezvoltarea enormă a tehnicilor și a piețelor asociate acestei metode

II. Managementul lichidității depozitate (Stored liquidity management)

- Adaptarea la retragerile de la depozite ce are loc pe partea de active a bilanțului bancar: lichidarea unor active

- Tradițional, DI s-au bazat pe această metodă ca mecanism principal de management al lichidității

- DI tind să păstreze rezerve de disponibilități bănești în exces peste minimele solicitate pentru a întâmpina retragerile de lichidități.

II. Managementul lichidității depozitate (Stored liquidity management)

- Când utilizează disponibilitățile bănești drept mecanism de adaptare a lichidității:

- Se contractă ambele părți ale bilanțului;

- Costuri:

- Scăderea dimensiunii activelor

- Deținerea de active în exces la RD scăzute sub forma disponibilităților bănești (cost de oportunitate: renunțarea la un randament ce ar putea fi obținut prin investirea fondurilor respective în active ce oferă venituri mai mari)

Sursa 2: partea de activ a bilanțului

- Angajamentele de creditare (engl. loan commitments)

- FI este expusă la riscul de retragere a sumelor aferente creditului (take-down risk) – risc de lichiditate

- Majoritatea creditelor comerciale și industriale (C&I loans) – realizate prin intermediul liniilor de credit/împrumut prenegociat – angajamente contractuale de realizare a unui împrumut în limita unei anumite sume (de exemplu, 10 mil. $) la o anumită rată de dobândă (12%), în viitor. Se stabilește și perioada asociată opțiunii deținute de client de a retrage/utiliza fondurile respective (de ex. 1 an)

- IF solicită comisioane precum:

- Comisioane inițiale/de facilitare (up-front fee) – comisionul solicitat pentru punerea fondurilor la dispoziție (pentru opțiunea oferită clientului de a utiliza

oricând între 0 și 10 milioane $) (de exemplu, 1/8% - aplicat liniei de creditare în ansamblu)

- Comisioane finale/de angajament (back-end fee) – pentru fondurile neutilizate la sfârșitul perioadei de creditare – ca o taxă pe capacitatea în exces (de exemplu, 1/4% - aplicat sumelor neutilizate - 2 mil. =>5.000 $ - venit suplimentar)

- Declarația privind lichiditatea netă (engl. net liquidity statement) – sursele și utilizarea lichidității (pot fi identificate zilnic).

- Sursele:

- (i) Activele lichide - active de tipul celor cash (2.000$)

- (ii) Limita maximă a fondurilor împrumutate (pe piețele monetare) (12.000$)

- (iii) Rezervele cash în exces (500$)

- Utilizarea:

- (i) Fondurile împrumutate deja utilizate (6.000$)

- (ii) Împrumuturile la banca centrală deja utilizate (1.000$)

- Lichiditatea totală netă: 7.500$

- Compararea în cadrul instituțiilor similare (Peer group comparisons) dpdv al mărimii și localizării geografice

- Ratele uzuale

- Fonduri împrumutate/Total active

- Credite/depozite

- Depozite de bază/Total active

- Angajamente de împrumut/Total active

- O rată mare a creditelor/depozite și a fondurilor împrumutate/Total active – DI se bazează mai mult piețele monetare pe t.s. decât pe depozite de bază pentru finanțarea creditelor => risc de lichiditate crescut dacă se află la limita creditării pe piețele monetare

- Angajamente de împrumut/Total active – mare => necesitatea unei lichidități sporite

- Indice de lichiditate (valori între 0 și 1):

Suma ponderată a raportului dintre prețurile de vânzare fire (P) și prețul corect de piață (P*), ponderile fiind reprezentate de ponderea fiecărui activ în portofoliu.

I = Σwi(Pi /Pi*)

50% T-bills $99 (P1) versus $100 (P1*)

50% Credite imobiliare $85 (P2) versus $92 (P2*)

Piață imobiliară normală:

I= {0,5x (99/100)} + {0,5x(85/92)} =0,495 + 0,462 = 0,957

Piață imobiliară lentă (slow/thin):

I= {0,5x (99/100)} + {0,5x(65/92)} = 0,495 + 0,353 = 0,848

Cu cât este mai mare diferența comparativ cu valoarea corectă, cu atât este mai mic indicele de lichiditate (mai mare riscul de lichiditate).

Poate fi utilizat pentru a fi comparat cu indici similari calculați pentru instituții similare (peer group of similar DIs)

• Gap-ul de finanțare și cerința de finanțare:

▫ Gap-ul de finanțare = Credite medii - Depozite medii

Dacă este >o =>DI trebuie să îl finanțeze prin cash și active lichide și/sau prin împrumutul de fonduri pe piețele monetare

▫ Gap-ul de finanțare = - Active lichide + Fondurile împrumutate.

▫ Gap-ul de finanțare + active lichide= Fondurile împrumutate (Nevoia de finanțare)

• Poate fi utilizat pentru comparații în cadrul grupurilor de instituții similare sau pentru analizarea tendințelor pentru o IF individuală

• Gap-ul de finanțare = $25 - $20 = $5

• Nevoia de finanțare= Financing Gap + Liquid Assets = $5 + $5 = $10

• Cu alte cuvinte, dacă depozitele de bază scad sub $20, instituția trebuie să identifice alți $10 pentru finanțare.