Un banco británico ha utilizado high-performance analytics para determinar su exposición al riesgo real

En los mercados de capitales, el dinero en realidad nunca cambia de manos: solo pasa por ellas de forma digital. Estos mercados constituyen redes rápidas, inmensas y complejas con cantidades ingentes de fondos o bienes. En un solo día, en la bolsa de valores de Londres se producen más de 700 000 transacciones cuyo valor puede superar los 4000 millones de libras. En este contexto, entender el valor en riesgo (VaR) supone un problema muy complejo y tiene que hacerse al instante.
Una importante entidad bancaria británica decidió que había llegado el momento de evaluar su riesgo en todas sus carteras de negociación. Si lograba consolidar este VaR y obtener la información en minutos, el banco conseguiría una increíble ventaja sobre
la competencia, que seguía operando en función de carteras individuales y trabajando a partir de datos de VaR con hasta dos días de antigüedad.

Principales retos
Al igual que en cualquier entorno de riesgo frenético, disponer de la información correcta en el momento oportuno marca la diferencia, incluso si en ese entorno se producen miles de órdenes cada segundo.
Estos son algunos de los problemas a los que enfrentan los bancos en la actualidad:
• Los informes no suelen estar disponibles hasta un día después de la transacción.
• No es posible entender rápidamente la relevancia de los datos presentados.
• Los datos que van de un sistema de procesamiento al siguiente no tienen una definición consensuada. Los datos se agregan sin funciones de detalle.

• No hay datos de referencia oficiales consensuados para un enriquecimiento coherente.
• No se sabe qué parámetros de entrada se emplean para el cálculo subyacente.
• Los picos o excepciones en los datos no se identifican automáticamente.
• Los usuarios no pueden crear una “lista de avisos” de transacciones específicas o temas de interés.

SOLUCIÓN: High-Performance Risk
Esta larga lista de desafíos se reduce a la falta de acceso a los datos relevantes y a la imposibilidad de analizar los datos
de forma adecuada. Con una vista no estandarizada de datos desactualizados, simplemente era muy difícil tomar decisiones precisas y en el momento oportuno.
Era hora de un cambio: la entidad decidió facilitar a los gestores del riesgo de mercado un proceso de generación de informes y un cálculo del VaR automatizado y de alto rendimiento. Esto permitiría a los directivos dedicar más tiempo a la evaluación del riesgo en lugar de a investigar las discrepancias de datos.

Naturalmente, se trataba de una empresa de grandes dimensiones. Para ello, el banco tenía que centrarse en cuatro aspectos clave:

Puntualidad / Transparencia

Precisión / Granularidad

La entidad creó un sistema que le permitiría agregar los datos a un único repositorio sobre la marcha. De este modo, en lugar de tener que esperar al día siguiente para disponer de los últimos informes, el equipo de gestión del riesgo disfrutaría de una visión actualizada
de sus exposiciones al riesgo intradía mediante la combinación de las últimas de cifras de riesgo provisionales y oficiales para contribuir a una toma de decisiones empresariales informadas con mayor puntualidad.
También podrían utilizar herramientas de análisis y elaboración de gráficos con capacidad de bajar al detalle para dotar este complejo entorno de sentido (todo ello antes del toque de cierre) y modificar el rumbo cuando el VaR supere su umbral de apetito por el riesgo.

Decidir sobre la marcha

La entidad tenía que utilizar dos nuevas tecnologías para tomar decisiones sobre la marcha y alcanzar sus metas: la primera, el procesamiento del flujo de eventos (ESP), que permite tomar decisiones sobre la marcha en milisegundos; la segunda, una solución de highperformance risk, que utiliza hardware básico para distribuir el procesamiento en un entorno grid de ordenadores, permitiendo acceso a los datos granulares en segundos.

El ESP permite tomar decisiones complejas con cantidades de datos masivas en tiempo real. Ahora la entidad puede evaluar cada transacción por separado antes de cerrarla, para después sumarla a las otras transacciones que se están realizando en ese momento y valorar las tendencias. Por último, el banco puede sincronizar estos datos con la información corporativa global. De hecho, esta tecnología implica que la entidad cuenta con:
• Solicitudes constantes sobre los datos en circulación (con resultados incrementalmente actualizados).
• Un índice de latencia de procesamiento de eventos (máximo) muy bajo (es decir, microsegundos o milisegundos).
• Un alto volumen (>100 000 eventos por segundo) de datos evaluados.
• Ventanas de evento derivadas con políticas de retención.
• Limitaciones de memoria para un mayor rendimiento (es decir, estado delimitado).
• Funciones predeterminadas de data mining, toma de decisiones, alertas, gestión de posiciones, puntuación, elaboración de perfiles, etc.
• Gestión de eventos fuera de orden para garantizar flujos de origen ordenados.
El VaR ya no es una medida del riesgo adecuada: no informa de la verdadera naturaleza del mercado ni de sus exposiciones al riesgo.
Para una total transparencia y el nivel de detalle que exige la actividad, se requieren muchos análisis distintos que incluyen, entre otros: VaR económico, sVaR (valor en riesgo estresado), concentraciones transitorias, valor extremo, correlaciones anómalas y pruebas de tensión.
High-performance analytics permite a los responsables de la gestión del riesgo explorar rápida y fácilmente una gran variedad de escenarios, ayudando a la dirección y a la compañía a estar mejor informadas sobre la verdadera naturaleza de las exposiciones en sus carteras de negociación.

¿Qué puede lograr gracias a SAS® High-Performance Risk?
Obtener mediciones de la exposición y el riesgo de la cartera rápidas y precisas.

Reaccionar ante los eventos del mercado con mayor rapidez y precisión.
Identificar rápidamente las acciones óptimas y tomar las mejores decisiones.

Planificar con antelación y formular contingencias.