Las tres formas de medir el Riesgo de Liquidez

Administración de Riesgos de IFIs Temas

Por: Juan Ramón Báez I (*)

La primera forma de medir el Riego de Liquidez es mediante el análisis mediante Ratios de Liquidez es un análisis estático, es decir que sólo tiene en cuenta las magnitudes en sus niveles actuales sin tener en cuenta su evolución futura. Esto hace que se utilicen como indicadores de la estructura de liquidez actual y como objetivo de la estructura deseada por la entidad.

La segunda forma de medir es mediante el análisis del GAP de Liquidez (Brecha de Liquidez) que pretende tener en cuenta la evolución temporal de las magnitudes del balance.

Para su elaboración de la Brecha de Liquidez es necesario conocer cuando se producirán los flujos de caja futuro (capital más intereses) conforme a los contratos firmados y por el comportamiento futuro tanto de activo como de pasivo y de fuera de balance, para establecer el flujo neto en cada intervalo de análisis.

  • Una recomendación importante es realizar un seguimiento detallado de los tres primeros meses y sobre todo del primer mes para el cual se debe establecer un límite de gap máximo (Liquidez en Riesgo o LER).
  • Por la naturaleza de algunos productos, puede ser complejo tanto conocer el montante de los flujos de caja como el momento en el que se producirán.

La tercera forma de medir sería mediante el análisis de Simulaciones que pretende solucionar los problemas de análisis mencionados en el gap de liquidez.

Se pueden realizar dos tipos de simulaciones:

  • Simulaciones deterministas, en las que se evoluciona el balance sobre la base de una serie de escenarios considerados previamente. Es importante considerar no sólo escenarios posibles sino también escenarios extremos y contrarios a la situación actual, lo que permitirá estar preparados para situaciones poco probables”.
  • Simulaciones aleatorias, en las que se establece un comportamiento estadístico a cada una de las variables cuya evolución pueda variar. En este tipo de simulación la importancia está en poder establecer alguna distribución estadística conocida a las variables a estudiar. Esto permitirá un estudio objetivo no sujeto a la opinión del analista. En este tipo de simulaciones no se debe olvidar las simulaciones extremas, ya que la aleatoriedad puede no cubrir situaciones de tensión.



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