The Duration Gap: Value-at-Risk, Interest-Rate Swaps and the 2026 Losses of Chile’s Most Conservative Pension Fund

रिटायरमेंट बचत की दुनिया में, सुरक्षा और विकास के बीच एक मौलिक तनाव होता है। जो लोग सेवानिवृत्ति के करीब हैं, उनका लक्ष्य आमतौर पर जो उन्होंने कमाया है उसकी रक्षा करना होता है, यानी शेयर बाजार के उतार-चढ़ाव से बचना होता है। चिली में, यह सुरक्षा 'फंड ई' (Fund E) के रूप में आती है, जो एक विशिष्ट प्रकार का पेंशन फंड है। इसे सबसे रूढ़िवादी विकल्प के रूप में डिज़ाइन किया गया है, जो मुख्य रूप से सरकारी बॉन्ड जैसे फिक्स्ड-इनकम एसेट्स में निवेश करता है, जिन्हें आम तौर पर स्थिर माना जाता है। इन निवेशों के जोखिम को प्रबंधित करने के लिए, फंड मैनेजर गणितीय उपकरणों का उपयोग करते हैं ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि एक खराब सप्ताह या महीने में वे कितना पैसा खो सकते हैं। सबसे सामान्य उपकरणों में से एक 'वैल्यू-एट-रिस्क' (Value-at-Risk या VaR) है। VaR को पैसे के मौसम पूर्वानुमान की तरह समझें: यह देखता है कि अतीत में वित्तीय आकाश कितना तूफानी रहा है और उस इतिहास का उपयोग कल तूफान आने की संभावना का अनुमान लगाने के लिए करता है। यदि पिछले कुछ वर्ष शांत रहे हैं, तो पूर्वानुमान बताता है कि जोखिम कम है। हालाँकि, यह प्रणाली एक महत्वपूर्ण धारणा पर टिकी है: कि आज जिस पोर्टफोलियो को मापा जा रहा है, वह काफी हद तक उसी पोर्टफोलियो जैसा है जो अतीत में मौजूद था। यदि पोर्टफोलियो का स्वरूप तेजी से बदलता है—जिसमें नए, छिपे हुए जोखिम जुड़ जाते हैं जिन्हें पिछले डेटा ने कभी नहीं देखा—तो पूर्वानुमान खतरनाक रूप से गलत हो सकता है।

चिली में 2023 और 2026 के बीच ठीक यही हुआ, एक ऐसा कालखंड जिसने यह उजागर कर दिया कि ये फंड खतरे को मापने के तरीके में एक अदृश्य बिंदु (ब्लाइंड स्पॉट) था। शोधकर्ताओं ने चिली के पेंशन फंडों के प्रदर्शन का विश्लेषण किया, जिसमें उन्होंने रूढ़िवादी 'फंड ई' पर ध्यान केंद्रित किया, जो उन लोगों के लिए डिफ़ॉल्ट विकल्प है जो सेवानिवृत्ति के सबसे करीब हैं। उन्होंने पाया कि जबकि फंड कागजों पर शांत और सुरक्षित दिख रहे थे, उनके प्रबंधकों ने चुपचाप संयुक्त राज्य अमेरिका की ब्याज दरों के प्रति एक विशाल, छिपा हुआ जोखिम (एक्सपोज़र) बना लिया था। विशेष रूप से, फंडों ने 'इंटरेस्ट-रेट स्वैप्स' (interest-rate swaps) नामक जटिल वित्तीय समझौतों में प्रवेश किया था। ये समझौते एक लीवरेज वाले दांव की तरह काम करते हैं: यदि अमेरिकी ब्याज दरें गिरती हैं, तो फंड पैसा कमाते हैं; यदि दरें बढ़ती हैं, तो उन्हें नुकसान होता है। 2022 के अंत और 2026 की शुरुआत के बीच, फंडों ने अमेरिकी दरों के प्रति अपनी संवेदनशीलता को एक साल के मामूली अंश से बढ़ाकर सात साल से अधिक कर दिया। इसका मतलब यह है कि अमेरिकी दरों में हर छोटे बदलाव के लिए, फंड का मूल्य इस तरह बदला जैसे कि वह सात साल की अवधि वाला बॉन्ड होल्ड कर रहा हो। जब 2,026 में अमेरिकी ब्याज दरें तेजी से बढ़ने लगीं, तो फंडों को एक विनाशकारी झटका लगा, जिससे मात्र नौ महीनों में उनके वास्तविक मूल्य में लगभग दस प्रतिशत की गिरावट आई। यह इस रूढ़िवादी फंड के रिकॉर्ड में दूसरा सबसे बुरा परिणाम था, और यह नुकसान लगभग पूरी तरह से अमेरिकी दरों के प्रति इस एक्सपोज़र के कारण हुआ था।

अध्ययन का सबसे चौंकाने वाला निष्कर्ष यह है कि मानक सुरक्षा जांच विफल रही और कोई चेतावनी नहीं दी। शोधकर्ताओं ने उन मानक 'वैल्यू-एट-रिस्क' मॉडलों का परीक्षण किया जिनका फंड प्रतिदिन उपयोग करते थे। ये मॉडल फंड के दैनिक मूल्य आंदोलनों को देखते थे और हाल के इतिहास के आधार पर जोखिम की गणना करते थे। क्योंकि फंडों ने अपने जोखिम भरे पदों को वित्तीय शांति के दौर के दौरान बनाया था, इसलिए हाल का इतिहास बहुत कम अस्थिरता (volatility) दिखा रहा था। फलस्वरूप, मॉडलों ने रिपोर्ट किया कि जोखिम कम और सामान्य सीमा के भीतर है। वास्तव में, मॉडलों ने अपने स्वयं के परीक्षणों को पास कर लिया; उन दिनों की संख्या जहाँ फंड ने अनुमान से अधिक पैसा खोया, अपेक्षित सीमा के भीतर थी। शोधकर्ताओं ने पाया कि यह नुकसान अचानक आए झटकों की एक श्रृंखला नहीं था, बल्कि दरों के बढ़ने के साथ एक निरंतर, स्थिर गिरावट थी। क्योंकि दैनिक अस्थिरता कम बनी रही, इसलिए मानक उपकरणों ने एक शांत समुद्र देखा, भले ही जहाज एक झरने की ओर बढ़ रहा था। मॉडल गलत चीज़ को देख रहे थे: वे यह माप रहे थे कि फंड कितना अस्थिर रहा है, न कि यह कि फंड वास्तव में किस चीज़ के प्रति संवेदनशील (एक्सपोज़्ड) था।

वास्तविक खतरे को समझने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक अलग प्रकार का माप बनाया। केवल फंड के पिछले मूल्य आंदोलनों पर निर्भर रहने के बजाय, उन्होंने पोर्टफोलियो की वर्तमान संरचना को देखा और एक काल्पनिक प्रश्न पूछा: यदि यह सटीक पोर्टफोलियो पिछले चार वर्षों के अशांत बाजार परिवर्तनों के दौरान मौजूद होता, तो इसे कितना नुकसान होता? इस "एक्सपोज़र-एडजस्टेड" (exposure-adjusted) माप ने एक बिल्कुल अलग कहानी बताई। 2026 के मध्य तक, सबसे बड़े नुकसान से ठीक पहले, इस नए माप ने दिखाया कि जोखिम मानक मॉडलों द्वारा अनुमानित जोखिम से दोगुना से अधिक था। जबकि मानक उपकरण लगभग 3.5 प्रतिशत के सुरक्षित एक-मासिक जोखिम का सुझाव दे रहे थे, एक्सपोज़र-एडजस्टेड टूल ने 7.4 प्रतिशत के जोखिम की चेतावनी दी। यह चेतावनी सटीक थी; सितंबर 2026 में, फंड ने एक महीने में 5.1 प्रतिशत का नुकसान उठाया, एक ऐसा नुकसान जिसे मानक मॉडलों ने भांपने में विफल रहा लेकिन एक्सपोज़र-आधारित टूल ने सही ढंग से अनुमानित किया था। अध्ययन ने यह भी जांचा कि क्या विभिन्न फंड प्रबंधकों के पास जोखिम के अलग-अलग स्तर थे। हालांकि उच्चतम एक्सपोज़र वाले प्रबंधकों को सबसे बड़ा नुकसान हुआ, लेकिन फंडों की कम संख्या के कारण शोधकर्ता सांख्यिकीय रूप से यह सिद्ध नहीं कर सके कि एक्सपोज़र का स्तर ही अंतर का एकमात्र कारण था, हालांकि पैटर्न स्पष्ट था।

यह घटना इतिहास पर भरोसा करके भविष्य की भविष्यवाणी करने की सीमाओं के बारे में एक शक्तिशाली सबक है। शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि मानक 'वैल्यू-एट-रिस्क' मॉडल इसलिए विफल नहीं हुए क्योंकि वे टूट गए थे, बल्कि इसलिए क्योंकि वे गलत सवाल का जवाब दे रहे थे। उन्होंने सफलतापूर्वक वर्णन किया कि पोर्टफोलियो ने अतीत में कैसा व्यवहार किया था, लेकिन वे यह नहीं देख सके कि पोर्टफोलियो का स्वरूप बदल गया था। जब कोई फंड तेजी से और चुपचाप एक नया बड़ा एक्सपोज़र बनाता है, तो उसके रिटर्न का इतिहास अभी तक उस नई वास्तविकता को प्रतिबिंबित नहीं करता है। फंड वास्तव में क्या रख रहा था और उसका इतिहास क्या सुझाव दे रहा था, इसके बीच का अंतर इतना बड़ा हो गया कि मानक सुरक्षा जाल बेकार हो गए। इस प्रकार के जोखिम के जवाब में, चिली के नियामकों ने अप्रैल 2026 में पहले ही एक नया नियम लागू कर दिया था जो पिछले उतार-चढ़ाव के बजाय 'स्ट्रेस टेस्ट' के आधार पर डेरिवेटिव्स को सीमित करता है। यह नया दृष्टिकोण प्रबंधकों को यह देखने के लिए मजबूर करता है कि पोर्टफोलियो वर्तमान में किसके प्रति संवेदनशील है, न कि केवल यह कि इसने पहले कैसा व्यवहार किया है। अध्ययन पुष्टि करता है कि पेंशन फंड जैसे दीर्घकालिक निवेशकों के लिए, अतीत की मौसम रिपोर्ट पर भरोसा करने की तुलना में वर्तमान दांव का आकार समझना कहीं अधिक महत्वपूर्ण है।