Valor razonable en portafolios de inversión: implicaciones para la gestión de riesgos de mercado

De qué trata

Retos y buenas prácticas en la medición del valor razonable en portafolios con instrumentos complejos o ilíquidos, y su impacto en los modelos de riesgo de mercado.

Resumen de la sesión

El expositor organiza el tema en tres ejes: modelo de negocio y portafolios de inversión, precios de mercado y valoración, y riesgo de mercado. Hace un repaso de la evolución de la valoración en el mercado dominicano, explica por qué la entrada de la valoración a valor razonable cambia la gestión de tesorería y sostiene que el modelo de negocio debe determinar la clasificación contable y no al revés. Detalla qué características (horizonte, rotación, apetito de riesgo, concentración y peso de la cartera) inclinan a una entidad hacia un modelo activo, mixto o pasivo.

En la parte de precios, subraya que durante mucho tiempo habrá más ‘valoración por modelo’ que valoración por precio de mercado, que la calidad y limpieza de los datos es clave y que las entidades deben monitorear la valoración, contar con un comité de precios, un formato técnico de impugnación y, si es posible, una verificación independiente de precios. Presenta un ejemplo de filtrado de datos de operaciones con aprendizaje automático y de estimación de curvas de rendimiento. En riesgo de mercado, advierte que series de precios con ruido distorsionan las medidas de riesgo, las pruebas retrospectivas y el cálculo de capital. En las preguntas se habló de las recomendaciones para auditoría, de la diferencia entre valor de mercado y valor por modelo, de entidades pequeñas con un portafolio pasivo, del gobierno del proveedor de precios y de la cobertura sin mercado de derivados.

Temas tratados

• Evolución de la valoración y del mercado de deuda dominicano
• El modelo de negocio determina la clasificación contable y el valor razonable
• Precios de mercado y de modelo: calidad y limpieza de los datos
• Comité de precios, impugnaciones y verificación independiente de precios
• Filtrado de datos y curvas de rendimiento con aprendizaje automático
• Riesgo de mercado, capital y supervisión basada en riesgos
• Preguntas: auditoría, entidades pequeñas, proveedor de precios y falta de derivados