La Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV) ha publicado su boletín trimestral correspondiente al segundo trimestre de 2020. En esta edición incluye el informe “Cuantificación de la incertidumbre sobre los escenarios adversos de liquidez para los fondos de inversión”, elaborado por Javier Ojea, miembro del Departamento de Estudios y Estadísticas de la Dirección General de Política Estratégica y Asuntos Internacionales de la CNMV.
Test de estrés para los fondos de inversión
El artículo presenta un enfoque estadístico para generar escenarios de reembolsos severos pero verosímiles para los fondos de inversión. Estos escenarios son el principal elemento para realizar test de estrés de liquidez. La crisis del coronavirus y los momentos más complicados de esta crisis han llevado a un planteamiento para mejorar el control de la liquidez en fondos y la metodología para detectar vulnerabilidades.
Según el estudio, la metodología de cópulas permite crear escenarios coherentes para los fondos con distintos modelos de negocio y para realizar la aplicación empírica se crea una base de datos de fondos de inversión única combinando información de los estados reservados de los fondos e información sobre la calidad crediticia de sus activos. Un ejercicio de simulación compara la distribución de las medidas de riesgo empleadas para definir los escenarios de reembolsos.
Los resultados muestran que la metodología propuesta genera intervalos de confianza más estrechos para la distribución del shock que los obtenidos según el enfoque regulatorio actual.
Finalmente, se analiza la respuesta de los fondos de inversión españoles a escenarios de estrés en términos de la ratio de cobertura de reembolsos (RCR). Los resultados muestran que considerar no solo la estimación puntual sino un rango de potenciales escenarios de reembolsos permite reconocer fondos de inversión vulnerables que no se identificarían observando la estimación puntual.
Según el estudio, los fondos de inversión españoles responden de manera resiliente a los shocks de reembolsos con la excepción de unos pocos fondos que poseen importantes porcentajes de activos ilíquidos como, por ejemplo, bonos corporativos de alto rendimiento.
Metodología propuesta
“Este estudio propone una metodología detallada para generar escenarios de reembolsos para los fondos de inversión que supone un avance con respecto al enfoque empleado por ESMA (2019). Ambos métodos se comparan en términos de análisis de incertidumbre, por lo que los rangos intercuartílicos de las medidas de riesgo utilizadas para definir el escenario de reembolsos presentan un valor hasta un 90% más bajo utilizando esta metodología que con la propuesta por ESMA (2019). La base de datos de este estudio combina datos del supervisor con datos sobre la calidad crediticia de los activos, lo que permite realizar una construcción granular de las categorías de fondos y un cálculo en detalle de los activos líquidos de alta calidad. El modelo propuesto tiene en cuenta las características estadísticas de los fondos netos, es decir, la estructura temporal, la presencia de heterocedasticidad y la evolución de la correlación y dependencia en las colas a lo largo del tiempo”, explica el autor del estudio.
Los resultados, explica, muestran que los shocks de reembolsos utilizando la metodología de este estudio son ligeramente más pequeños y presentan intervalos más estrechos que los que se obtendrían siguiendo la de ESMA (2019). “Ignorar la estructura temporal de los flujos netos introduce dos tipos de perturbaciones en el modelo propuesto por ESMA (2019). En primer lugar, genera una mayor incertidumbre en la estimación de parámetros que determinan el comportamiento en las colas de la distribución. En segundo lugar, la estructura temporal de los inputs de la función de cópula genera un factor de ruido que complica la estimación del parámetro de dependencia entre flujos netos. En consecuencia, las medidas de riesgo coherentes, i. e. las pérdidas esperadas y las pérdidas esperadas condicionadas, presentan intervalos de confianza más amplios y las medidas de riesgo condicionales pueden estar sesgadas. Los fondos de renta fija soberana, mixta y corporativa de alta rentabilidad experimentan un mayor reembolso en periodos de estrés, en línea con la literatura sobre este tema”, explica.
Según el autor, “la respuesta de los fondos de inversión españoles a estos escenarios de reembolsos se analiza en términos de la ratio entre los activos de liquidez mantenida por los fondos y los reembolsos afrontados por cada categoría de fondos. La categoría de fondos de renta fija corporativos de alta rentabilidad es la única en la que se encuentran instituciones en estrés, aunque representan menos del 3% de los fondos y menos del 1,5% del patrimonio de los fondos dentro de esta categoría”, indica.
Varios escenarios
Esta investigación ofrece un apoyo a las autoridades supervisoras en el diseño de los escenarios de reembolsos para los fondos de inversión. Desde un punto de vista estadístico, el artículo llama a un análisis cuidadoso de las características econométricas presentes en la serie de flujos netos. Usando métodos de simulación se genera un rango de escenarios de reembolsos en lugar de un solo escenario. Este análisis más amplio permite identificar fondos vulnerables que, en caso contrario, podrían pasarse por alto.
Desde el punto de vista del supervisor, este rango de potenciales shocks de reembolsos puede identificar efectos acantilado o cliff effects en las pérdidas de los fondos. El efecto acantilado hace referencia a cambios significativos en los resultados del test de estrés provenientes de pequeños cambios en parámetros clave del modelo.
“Es esencial disponer de un rango de potenciales reembolsos, lo cual es el primer paso en un test de estrés de liquidez. Los cambios en este shock inicial podrían generar un patrón de pérdidas diferente a lo largo del tiempo para los fondos de inversión”, explica el autor.
Finalmente, este artículo defiende el uso de medidas de riesgo condicionales. “El uso de estas medidas genera un shock severo para cada categoría de fondos, pero también refieja la dependencia entre los flujos en escenarios extremos, lo que aporta, además de severidad, una plausibilidad en los shocks iniciales”, añade.
Por Funds Society, Madrid
