פרשנות >> סיכוני נזילות, סיכוני מודל וסיכונים תפעוליים

סיכון נזילות נכס (Asset Liquidity Risk) – סיכון נזילות נכס הינו הסיכון שמחזיק נייר הערך ייאלץ למכור אותו במחיר נמוך במידה משמעותית. ברגיל, ככל שנכס פחות סחיר או שהפוזיציה בו גבוהה יותר, כך סיכון זה הולך וגדל. מידת הנזילות של נכס באה לידי ביטוי ב- Bid-Ask Spread, כאשר Bid הינו המחיר אותו מוכן לשלם הקונה למוכר עבור הנכס ו-Ask  הינו המחיר אותו מוכן לקבל המוכר מהקונה עבור הנכס. אחת הדרכים להגברת הנזילות למסחר בנכס הינה באמצעות עושי שוק (Market Makers), הפועלים כספקי נזילות (Liquidity Providers) בהיותם מחויבים לצטט מחירים בנכס, תוך עמידה בכללים שנקבעו מראש, כגון: משך זמן ציטוט, מרווח מקסימלי בין Bid ו- Ask וכו'. 

סיכון נזילות תזרים מזומנים (Cash Flow Liquidity Risk) – סיכון נזילות תזרים מזומנים הינו הסיכון שחברה תיתקל בבעיה תזרימית עקב אי-התאמה בין תזרימי מזומנים הנובעים מנכסים לבין תזרימי מזומנים הנובעים מהתחייבויות.

סיכוני מודל הינם סיכונים הכרוכים בשימוש במודלים פיננסיים לחיזוי יחסים בין משתנים, כגון: מחירים מוטעים, אומדני חשיפות מוטעים או פרשנות מרחיבה של תוצאות המודל. סיכוני מודל נובעים מחוסר התאמה בין מחירי השוק לבין תוצאות המודל לאור הקושי בזיהוי נכון של מגוון הגורמים המשפיעים. מודלים נבחנים על סמך יכולת הניבוי ולא על ההנחות שעליהן הם מבוססים. למעשה אילו ניתן היה לקבל ציטוטי מחירי שוק בכל עת הרי שלא היו קיימים כלל סיכוני מודל.

נאמר מראש, כל המודלים פגומים ולכן יש לשאוף לפשטות ולשפוט מודל לפי כושר החיזוי שלו ולא על פי הנחות הבסיס שלו. למעשה השאלה הנכונה הינה מהן הטעויות הגלומות במודל ולא האם המודל נכון או לא. כמובן שככל שהנכסים הינם נזילים יותר ומורכבים פחות כך סיכון המודל שלהם נמוך יותר. 

נשאלת השאלה, מדוע קשה לתמחר מכשירים פיננסיים מורכבים? אז התשובה מתחלקת לכמה תשובות. ראשית, תמחור מבוסס על נתוני קלט רבים. שנית, הגורמים אינם ידועים. שלישית, הקורלציות בין המשתנים אינן ברורות. רביעית, דינמיקת המחירים איננה ברורה.

סיכון הנחות יסוד שגויות של המודל (Incorrect Model Specification Risk) – סיכון הנובע מקביעת מודל סטוכסטי מוטעה (למשל, הנחת התפלגות נורמלית במקום לוג-נורמלית), לחילופין כתוצאה מהשמטת גורם סיכון חשוב או שיחרור הנחה חזקה שאין לה אחיזה במציאות (למשל, עקום ריביות שטוח לכל מח"מ), לחילופי חילופין כתוצאה מהיעדר התייחסות במודל לתנאי שוק לא משוכלל (עלויות עסקה, בעיית נזילות) או מהנחת קשר לא נכון בין משתנים.

סיכון יישום שגוי של המודל (Incorrect Model Application Risk) – סיכון הנובע מיישום שגוי של המודל. למשל, תמחור MBS באמצעות מודל אג"ח פשוט שאינו מתחשב בסיכון פירעון מוקדם, לחילופין בחירת מספר הרצות נמוך בסימולציית מונטה קרלו, לחילופי חילופין שימוש במחולל מספרים מקריים מוטה בניתוח סימולציית מונטה קרלו או במודל לא מעודכן.

סיכון משתמש (Implementation Risk) –סיכון הנובע מכך משתמשים שונים באותו מודל יגיעו לתוצאות שונות בשל החדרת נתוני קלט שונים למודל.

סיכון נתונים לא מייצגים (Calibration Error Risk) – סיכון הנובע משימוש בנתוני קלט לא מעודכנים, לחילופין משימוש בנתוני קלט מוטים או לחילופי חילופין משימוש בנתוני קלט המבוססים על תקופות מדגם לא מתאימות 

סיכון תכנות שגוי (Programming Error Risk) – סיכון הנובע מהימצאות טעויות בתוכנה עצמה (כגון באגים, עיגולים לא במקום וכו') או לחילופין כאשר הקוד עצמו מסובך מדי להבנה ולעדכון ע"י מתכנתים אחרים.

סיכון בהקלדת הנתונים Information Risk – garbage in, garbage out

חשוב לומר, קשה לכמת את סיכון המודל, דהיינו, קל יותר לזהות מה יכול היה להיות שגוי במודל מאשר לכמת את הטעות עצמה.

קיימות שתי שיטות מרכזיות לאמידת סיכון המודל. השיטה הראשונה הינה שיטת "פרמטר לא ידוע", אשר במסגרתה מניחים התפלגות לפרמטר הלא יודע (תוחלת, שונות) ובונים רווח סמך לטעות סביב ה- VaR. השיטה השנייה הינה שיטת "ריבוי פרמטרים לא ידועים", אשר במסגרתה מניחים התפלגות לכל משתנה, כמו בשיטה הראשונה, אולם לאחר מכן משתמשים בסימולציה לחיבור בין משתנים ולאחר מכן שוב בונים רווח סמך לטעות סביב ה- VaR.

כיצד אם כן מנהלים סיכון מודל? ראשית, מבצעים ניתוח לביצועי המודל אל מול פתרונות מוכרים. שנית, מבצעים תיקוף ומבחני קיצון. שלישית, מבצעים ניתוח רגישות עבור הנחות של פרמטרים עיקריים. רביעית, מעדכנים את המודל בהתאם לשינויים בשווקים ו/או בפעילות. חמישית, בחירת המודל הפשוט ביותר אשר מביא לתוצאות יעילות, משמע, אין סיבה להוסיף סתם מורכבויות כאלו ואחרות בהיעדר צורך ברור לכך. שישית, לתת אמון רב יותר במודלים שכבר נבחנו. שביעית, לשים לב לבעיות קטנות אשר עשויות להצביע על בעיות גדולות יותר במודל. שמינית, לבחון את המודלים באופן קבוע הואיל והשווקים משתנים.

אז מהם תפקידי ההנהלה הבכירה בכל הקשור לסיכוני מודל? ראשית, הבנת עיקרי המודל ושימת לב ל-: נתוני הקלט, אופן היישום, מגבלות המודל ובעיות אחרות שמעלים הכפופים. שנית, פיקוח על פוזיציות מסוכנות. שלישית, השרשת תרבות ניהול סיכונים בכל רמות הארגון.

מומלץ לבצע בדיקת שלמות למודל טרם תחילת השימוש בו, הכולל: סקירת מסמכים, כולל קודים, בדיקת נאותות והתאמה להרכב תיק הנכסים, בדיקת תוצאות מול תיק הבנצ'מרק וביקורות תקופתיות על נהלי היישום.

לסיכום, מדיניות התיקוף צריכה לכלול: (1) בדיקה בלתי תלויה של הביסוס הלוגי והתפישתי; (2) השוואה למודלים אחרים ולתוצאות בעולם האמיתי; (3) הגדרת תחומי אחריות – אסור להכניס מודל לחברה טרם אישור של ההנהלה (הגישה התפישתית וההנחות המרכזיות) ושל יחידת תיקוף המודלים; (4) תיעוד מודל; (5) תיקוף שוטף; (6) פיקוח של הביקורת הפנימית.    

סיכונים תפעוליים כוללים סיכונים הנובעים מטעויות אנוש בחברה, סיכונים כתוצאה מקריסת מערכות מחשוב בחברה (לרבות סיכוני המודל שהוזכרו לעיל), סיכונים להונאות/רמאויות או לפעילות בלתי חוקית של עובדי החברה, סיכונים כתוצאה מתהליכים לקויים בחברה, סיכונים הכוללים תביעות משפטיות אפשריות כנגד החברה או שינויים בסביבה החוקית בה החברה פועלת.

במאמר הבא אעסוק בכלים כמותיים המשמשים למדידת סיכונים.

אקטואר רועי פולניצר, מנכ"ל לשכת מעריכי השווי והאקטוארים הפיננסיים בישראל (IAVFA).