随着国内外市场联动、金融产品的不断创新,信用风险和流动性风险日益突出,风险的扩散和转化都在加速。如果缺乏全面的风险管理,公司内部风险还可能演化为行业风险。
借助互联网迅速崛起的天弘基金,在风险管理上最不缺乏的也是互 联网基因 ,天弘基金怎样应对超3亿余额宝用户的申赎行为,如何应用大数据进行流动性风险和信用风险管理呢?近日,天弘基金首席风控官邓强接受记者专访。
打造 预测+应对
相结合的风控体系
在邓强看来,资产管理行业传统的 应对 式风控体系已不能适应当下市场,市场波动的 新常态 对风险管理提出更高的要求,基金公司不仅是被动应对组合的风险指标,还需要与投研相结合,观测与预判市场波动以及波动产生的风险传导。
为了打造 预测+应对 的风控体系,天弘基金强化了针对大类资产配置、投资、研究、交易的风险管理。
邓强表示,对天弘基金而言,风险管理并不仅是事后的监控或仅为了应对股东或监管部门的报表,而是根据产品特征有针对性地进行风险管理,建立风险防范至上的理念。具体到产品层面,最重要的是要深入了解产品的潜在风险,假设出现最不利的情况对不同持有人的影响,根据产品的特点对可能发生的风险建立预测和应对方案。
邓强称: 比如对指数基金我们更关注跟踪误差、行业偏离和个股偏离;对货币基金我们更关注流动性风险、信用风险和偏离度风险;对保本基金我们更关注安全垫,在资产配置层面强调权益类仓位控制,对部分投资标的设置止损、止盈机制,对资金的提取等都会有风险的预判。
正是受益于这种 预测+应对 风控体系,天弘基金在2016年震荡市中未受波及,在公募风控体系建设方面打造了颇具代表性的 天弘模式 。
大数据助力
风控系统升级
天弘基金很早就建立了由大数据团队支持的电商平台和投研平台,现在大数据在风险管理中扮演的角色也越来越重要。
天弘基金的大数据团队分属电商体系和投研体系,两个体系合力协助公司在资产端、负债端以及投资全过程中预测、应对和处理相关风险。
其中,电商体系的大数据团队主要通过引入大数据与用户分层刻画等技术构建申赎预测模型,提高基金申购赎回的预测能力。通过对海量客户数据对客户行为、业务特征进行深度分析,可实现涵盖T+0、T+1、T+30的预测,准确率高达95%以上,误差小到1%左右。有了大数据团队对于负债端的预测,就便于构建涵盖资产端和负债端在内的流动性风险管理体系,分析静态资金流缺口、半静态资金流缺口和动态资金流缺口,并加入试算功能,评估每一单交易对于未来时间轴上资金流缺口的影响,以辅助基金经理进行投资决策。
大数据、云计算在天弘基金的信用风险管理方面同样得到广泛应用。投研体系的大数据团队和固定收益团队配合,开发了 鹰眼系统 和 财务稳健模型 ,根据企业信用资质进行严格筛选投资备选标的。同时,天弘基金还对持仓债券主体信用资质进行每日跟踪监控,定期对持仓债券进行深度分析及梳理,对于信用资质可能存在或潜在风险,或潜在风险恶化的债券,限期进行卖出处理。
此外,公司还开发了业内唯一的协议存款询价系统 弘存系统 、 天眼 风险管理系统,对银行间报价交易、基金组合投资等进行风险管理。
事实上,大数据不仅可以实时监测流动性指标,防范潜在风险,还对基金的投资运作有积极作用。(来源:南^方^财^富^网)