“Modellerin gerçek hayatı simüle edecek hale gelmesi genellikle daha karmaşık modeller ortaya çıkması sonucunu doğuruyor. Bu da model yönetimini zorlaştırarak model riskini arttırıyor.”
-Orhun Emre Çelik
Geçtiğimiz günlerde birden çok akademisyenin benzer konuda paylaşımlarına rastladım. Önce Kasırga Hoca “ekseriyetle bir modelimizin olmaması çok daha emniyetli” diye bitirerek model riskinin dikkate alınmamasının ne kadar büyük problemlere yol açabileceğinden bahsediyordu. Ardından Prof. Dr. Ali Hakan Kara her modelin yanlış ama bazılarının faydalı olduğunu anımsattı. Buna ilişkin bir alıntıya verdiği yanıtta Prof. Dr. Burak Saltoğlu hocamız da verinin önemini ve yapay zekâ uygulamalarındaki ampirik uygulama sonuçlarından bahsetti.
Model riski, yeterince doğru sonuç üretmeyen modeller ile kararlar verilmesi sonucunda ortaya çıkacak olumsuz sonuçlar çıkmasına ilişkin risktir. Eren Ocakverdi’nin Dr. Ozan Çağlar ile birlikte kaleme aldığı Linked’in yazısındaki daha sade ifadesi ile model riski, kurulan ya da kurgulanan modellerin, açıklaması umulan gerçek dünyadan ürettiği sonuçlar itibarı ile ayrışması riskidir.
Özellikle finans piyasalarında finansal varlıkların değerlemesine ilişkin modellere ilişkin ortaya çıkmış olmasına karşılık tüm modelleme uygulamalarını ilgilendiren operasyonel riskin bir alt başlığı olarak değerlendirilebilen bir risk türüdür. Dolayısı ile fiyatlandırma, teknik karşılık hesaplamaları, aktif-pasif yönetimi, reasürans gereksiniminin belirlenmesi ve sermaye yeterliliği gibi yönetimin hemen her aşamasında modellerin kullanılması gerektiği sigorta sektörünü de yakından ilgilendiriyor. Bunun da ötesinde IFRS17 ile birlikte nakit akış modelleri, getiri eğrisi modelleri, reasürans modelleri gibi birçok model artık finansal tabloları daha da derinden etkileyecek şekilde hayatımıza giriyor.
Modellerin gerçek hayatı simüle edecek hale gelmesi genellikle daha karmaşık modeller ortaya çıkması sonucunu doğuruyor. Bu da model yönetimini zorlaştırarak model riskini arttırıyor.
Model risk çeşitli şekillerde karşımıza çıkabilir.
- Amaca uygun modellerin seçimi kendi başına bir risk: Seçilen model istenen çıktıyı üretmeye uygun olmayabilir ya da öyle olsa bile model tanımında hatalar olabilir.
- Modelin implementasyonunda hatalar olabilir: Programlama hataları, teknik sorunlar, doğru olmayan sayısal varsayım ve yaklaşımların kullanılması gibi.
- Modelin kullanılmasında hatalar olabilir: Teknik uygulama problemleri, veri sorunları, kalibrasyon hataları gibi.
Model riskinin gerçek hayat örneklerine büyük ölçekte 2008 ABD ipotekli finansman krizi gibi tecrübelerin yanında firma ölçeğinde 2012 yılında JP Morgan Chase vakası da verilir. 7 milyar USD zararın ortaya çıktığı bu örnekte sorumluların başında “Kullanılan sentetik kredi VaR modelinin onaylanma ve uygulamasındaki yetersizliklerin” rol oynadığı ifade edilmektedir.
Esaslı hemen her konuda kullanılan ve böylesine geniş bir çerçevede sorunlar içerebilecek modellerin riskinin yönetimi de kapsamlı bir bakış açısı gerektiriyor.
Modelin belirlenmesi ve onaylanması sürecinde varsayımların, sınırlamaların ve veri kalitesi ile birlikte modelin uygunluğunun detaylı şekilde incelenmesi ile başlayacak süreçte modelin ve sonuçlarının sürekli izlenmesi, şeffaf bir şekilde sonuçların ilgili taraflara açıklanması ve irdelenmesi büyük önem arz etmektedir. Tüm bu süreç yetkin kişiler tarafından yönetilmeli ve değişen çevre ve piyasa koşullarına uyumun sürekli gözetilmesi sağlanmalıdır.
Gerek IFRS17 gerek devamında gündemimizi önemli ölçüde meşgul edecek sermaye yeterliliği modelleri, gerekse bu modellerin bir parçası olarak Türkiye’de de konuşmaya başlayacağımız ORSA (own risk and solvency assesment – dahili risk ve sermaye yeterliliği uygulamaları) ile model riski sigorta sektörü için her zamankinden daha önemli ve yakinen takip edilmesi gereken bir risk türü haline gelmiş durumda.
Hocalarımızın ifadelerine geri dönecek olursak sektörün ampirik veriye dayanarak ortaya çıkabilecek bazı durumlarda açıklanması zor da olabilecek modellerden kullanışlı olanlarını seçmesi ancak bunu yönetirken de model riskini dikkate alarak “hiç model kullanılmasa daha iyi olurdu” dedirtmeyecek kalitede model yönetimi sergilemesi firmaların sürdürülebilirliği için temel taşlardan biri haline geliyor.
