Riesgo de Crédito Matías Alfredo Gutiérrez Girault

Presentación del tema: "Riesgo de Crédito Matías Alfredo Gutiérrez Girault"— Transcripción de la presentación:

1 Curso de Alta Formación para Directivos y Ejecutivos de Cajas de Crédito Cooperativas
Riesgo de Crédito Matías Alfredo Gutiérrez Girault Gerencia de Investigación y Planificación Normativa Banco Central de la República Argentina

2 Plan de la Presentación
Riesgo de Crédito Plan de la Presentación Introducción Perspectiva individual modelos de credit scoring (individuos) sistemas de rating (empresas) Perspectiva de cartera distribuciones de pérdidas por riesgo de crédito pérdidas esperada e inesperada pruebas de tensión (stress tests) Performance ajustada por riesgo y pricing del crédito Transferencia del riesgo de crédito

3 Plan de la Presentación
Riesgo de Crédito Plan de la Presentación Introducción Perspectiva individual modelos de credit scoring (individuos) sistemas de rating (empresas) Perspectiva de cartera distribuciones de pérdidas por riesgo de crédito pérdidas esperada e inesperada pruebas de tensión (stress tests) Performance ajustada por riesgo y pricing del crédito Transferencia del riesgo de crédito

4 Riesgo de crédito Introducción
Es el riesgo de que el banco sufra pérdidas por el default (incumplimiento) de un deudor o contraparte; tiene dos dimensiones: individual (scorings, rating), de cartera distribuciones de pérdidas por riesgo de crédito; es el más importante, por el tamaño de las pérdidas. Está presente on-balance: en el banking book, y en las operaciones off-balance.

5 Riesgo de crédito Introducción: dimensiones
riesgo de default probabilidad de default (PD) en un horizonte (período de tiempo) determinado. riesgo de exposición exposición al default (EAD) créditos off-balance y revolventes vs. créditos amortizables riesgo de recupero pérdida dado el default (LGD): pérdida por cada peso de exposición al momento del default (severidad) Estas tres dimensiones se articulan para definir la pérdida esperada o expected loss.

6 Riesgo de Crédito Riesgo de crédito Introducción: dimensiones EL = exposición x probabilidad de default x severidad Si EL > 0  valor contable > valor económico: se corrige con previsiones

7 Plan de la Presentación
Riesgo de Crédito Plan de la Presentación Introducción Perspectiva individual modelos de credit scoring (individuos) sistemas de rating (empresas) Perspectiva de cartera distribuciones de pérdidas por riesgo de crédito pérdidas esperada e inesperada pruebas de tensión (stress tests) Performance ajustada por riesgo y pricing del crédito Transferencia del riesgo de crédito

8 Plan de la Presentación
Riesgo de Crédito Plan de la Presentación Riesgo de crédito Perspectiva individual Modelos de credit scoring o puntuación crediticia caracterización uso (ventajas, fijación del cut-off, application, behavioural) tipos (por portafolio, genéricos o por producto, de buró) Variables empleadas Sistemas de rating

9 Riesgo de crédito individual
Modelos de credit scoring – caracterización Herramientas que permiten evaluar el riesgo de crédito de solicitantes de crédito y/o clientes, empleando técnicas automáticas en general estadísticas los ordenan asignándolos a grupos (“riesgo alto”, etc.) asignándoles un puntaje (“score”), permiten cuantificar una medida de riesgo (PD o TD). Si bien su uso se ha expandido en los últimos años, el juicio del analista no ha sido totalmente eliminado de la originación de créditos.

10 Riesgo de Crédito

11 Riesgo de crédito individual
Modelos de credit scoring – uso Ventajas de originar con credit scoring velocidad automaticidad objetividad consistencia bajo costo Ventajas de originar con el juicio del analista mayor flexibilidad, que facilita resolver situaciones de excepción En general ambos sistemas coexisten

12 Riesgo de crédito individual
Modelos de credit scoring – uso Los bancos los usan, en la originación (application scoring) comparando contra un valor mínimo (“cut-off”) asociado al riesgo que el banco desea tomar y la rentabilidad deseada; en el seguimiento (behavioural scoring), para administrar límites de tarjetas y cuentas corrientes, identificar cuentas rentables, ofrecer nuevos productos, monitorear el riesgo, detectar posibles problemas de cobranza.

13 Modelos de Credit Scoring - uso
Riesgo de Crédito Modelos de Credit Scoring - uso Distintos cut-offs pueden reflejar diferencias en la política crediticia del banco Score Banco Conservador: minimiza riesgo Banco Estándar Banco Agresivo: maximiza colocaciones 1000 riesgo bajo riesgo alto Acepta automáticamente Acepta automáticamente Revisión Rechaza automáticamente

14 Riesgo de crédito individual
Modelos de credit scoring – tipos Predominan los scorings para, banca minorista (muy difundidos), para empresas se usan sistemas de rating Hay scorings para, inferir el riesgo del deudor (genéricos), inferir el riesgo del deudor usando un producto particular (paquete, prendario, hipotecario, etc.) Los que están desarrollados por los burós de crédito se denominan scores de buró.

15 Riesgo de crédito individual
Modelos de credit scoring – técnicas empleadas regresión lineal análisis discriminante regresión logística – modelos probit / logit árboles de decisión

16 Información de los estados contables demográfica y de ingresos
Riesgo de Crédito Variables empleadas Variables Empleadas Individuos Microfinanzas - PyMEs Empresas Historia crediticia atrasos e incumplimientos actuales y pasados, juicios, quiebras, cheques rechazados, créditos tomados actuales y pasados, si tiene tarjetas, consultas en burós de crédito, etc. - Información de los estados contables ratios financieros actuales y proyectados Score de Buro + Score customizado Rating Información demográfica y de ingresos edad, domicilio, sexo, estado civil, propietario (casa, auto), ocupación, personas a cargo, permanencia en el domicilio y empleo actual, nivel educativo, Y, etc. Management evaluación Sector/País evaluación

17 Experiencia Internacional - EEUU
Riesgo de Crédito Riesgo de crédito individual Experiencia internacional: variables empleadas por el FICO credit risk score

18 Riesgo de Crédito Riesgo de crédito individual Variables empleadas por el FICO credit risk score Historia de pagos cantidad de créditos pagados según lo estipulado información negativa en registros públicos (quiebras pedidas y decretadas, embargos, inhibiciones, etc.) información de atrasos - severidad (desde cuando está atrasado) - monto - cantidad de créditos

19 Riesgo de Crédito Riesgo de crédito individual Variables empleadas por el FICO credit risk score Montos adeudados por tipo de crédito y línea número de créditos y líneas, y de líneas con saldo saldo adeudado revolving, en proporción al límite otorgado saldo adeudado por cuotas, en proporción al monto inicial del préstamo Largo de historia crediticia tiempo desde que se abrió cada cuenta tiempo desde que las cuentas están activas

20 Riesgo de crédito individual
Recapitulando... riesgo de crédito: el riesgo de que el banco sufra pérdidas por el default (incumplimiento) de un deudor o contraparte PD, EAD, LGD el más importante banking book y off-balance dimensión individual previsiones, pricing dimensión de cartera capital screening: concepto genérico (microeconomía bancaria) y en la norma del BCRA (“reglas”) (ver comunicaciones “A” 4325, 4559, 4572).

21 Riesgo de crédito individual
Recapitulando... modelos de credit scoring relación no lineal no determinantes fijación del cut-off: perfil de riesgo de la entidad tipos: genéricos, application/behavioral técnicas: regresión logística, árboles de decisión, etc. variables empleadas información positiva y negativa: poder explicativo. leyes de Habeas Data: impacto de las provisiones de “derecho al olvido”. Ejemplo ley

22 Riesgo de crédito individual
Modelos de credit scoring – regresión logística Supuesto: la calidad crediticia de los deudores se puede resumir en un score Z de la siguiente forma “polinómica” lineal Zi = b0 + b1x1i + b2x2i + … + bJxJi que se estima (construye) con técnicas estadísticas y datos históricos. Con los datos (domicilio, edad, estado civil, etc.) de cada deudor o solicitante de crédito, calculamos su puntaje Zi. Con Zi y la función logística calculamos su PD:

23 Relación score – PD Riesgo de Crédito

24 Riesgo de crédito individual
Modelos de credit scoring – regresión logística Odd: cociente PD/PND, indica cuántas veces más probable es el default respecto al no default. Odd ratio: tomamos el coeficiente estimado de una variable, por ejemplo x1 y hacemos eb1 indica cuánto más (o menos) probable es el default cuando x1 aumenta en una unidad. Ejemplo: el coeficiente estimado de las semanas de atraso, b1, es 1,3865, por lo cual eb1 es 4 (el default se vuelve 4 veces más probable), con cero semanas de atraso, PD = 50%, PND = 50% (odd = 1) con una semana de atraso, PD = 80%, PND = 20% (odd = 4)

25 Riesgo de Crédito Riesgo de crédito individual Modelos de credit scoring – árboles de decisión: características básicas No se emplean técnicas econométricas Un algoritmo matemático busca la mejor manera de particionar, de manera recursiva y binaria, la muestra Ventaja: intuitivos describen, visualmente, la relación entre las variables y permiten hacer predicciones: fáciles de entender por no especialistas.

26 Riesgo de Crédito Riesgo de crédito individual Modelos de credit scoring – árboles de decisión

27 Riesgo de Crédito Riesgo de crédito individual Modelos de credit scoring – árboles de decisión Nodo interior o raíz: contiene toda la muestra Solicitantes de créditos hipotecarios Particionamiento Es cliente No es cliente Nodo interior Particionamiento Cuota/Y <20% Cuota/Y >20% Nodos terminales u hojas Splitting variable: Cuota/Y Split point: 20%

28 Bases de datos de comportamiento
Sistemas de Rating Riesgo de Crédito Riesgo de crédito individual Sistemas de Rating: construcción Bases de datos de comportamiento histórico de deudores Deudores en un risk bucket, por ejemplo A Modelo Estadístico Juicio humano: el analista construye manualmente un sistema de calificaciones en función de los ratios de balance, management, sector y la economía, stress tests; crea reglas para asignar a los deudores a cada “bucket”. método histórico método estadístico Scores tasa de default promedio (5 años mínimo) promedio o mediana de PDs individuales (5 años mínimo) Partición de la distribución de scores en “buckets”: A, AA, etc. pooled PD

29 Riesgo de Crédito Riesgo de crédito individual Sistemas de Rating: construcción. Ejemplo con el método histórico Tasa de default (TD) de un risk bucket es el porcentaje de defaults en cada bucket durante un horizonte de tiempo (en general, un año), Frecuencia de defaults de largo plazo (FDLP) de un risk bucket es el promedio de la TD de varios períodos (años),

30 Riesgo de Crédito Riesgo de crédito individual Sistemas de Rating: construcción. Ejemplo con el método histórico Sistema de Ratings para Empresas de Standard & Poors’s - Calificaciones de Riesgo y Tasa de Default Promedio - (tasa anual promedio de default, 1981 – 2004) AAA 0.00 % BBB- 0.39 % AA+ BB+ 0.56 % AA BB 0.95 % AA- 0.02 % BB- 1.76 % A+ 0.05 % B+ 3.01 % A 0.04 % B 8.34 % A- B- 12.15 % BBB+ 0.22 % CCC/C 28.83 % BBB 0.28 % Fuente: S&P’s

31 Riesgo de Crédito

32 Riesgo de Crédito Riesgo de crédito individual Modelos de credit scoring y sistemas de rating en la Argentina Relevamiento realizado por Investigación y Planificación Normativa, y Régimen Informativo durante fines de 2005 y principios de 2006, en una muestra de 20 entidades que representaban el 70% del total de préstamos otorgados por el sistema financiero. Representatividad de la muestra por tipo de cartera: individuos: 64% PyMEs: 75% corporates: 74% El 75% tiene prevista la función de Análisis de Riesgo Crediticio: las restantes desarrollan estas funciones dentro del área de créditos.

33 Utilización de scoring de otorgamiento -por tipo de cartera-
Riesgo de Crédito Utilización de scoring de otorgamiento -por tipo de cartera- 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% scoring individuos scoring PyMEs scoring empresas usa no usa porcentaje del total de préstamos de la muestra

34 Utilización de scoring de seguimiento -por tipo de cartera-
Riesgo de Crédito Utilización de scoring de seguimiento -por tipo de cartera- 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% scoring individuos scoring PyMEs scoring empresas usa no usa porcentaje del total de prestamos de la muestra

35 Utilización de sistemas de ratings alternativos al del BCRA
Riesgo de Crédito Utilización de sistemas de ratings alternativos al del BCRA -por tipo de cartera- 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% usa no usa porcentaje del total de prestamos de la muestra consumo comercial

36 Riesgo de Crédito Riesgo de crédito individual Modelos de credit scoring y sistemas de rating en la Argentina: conclusiones Scoring de otorgamiento: su uso es significativo para el segmento individuos, no se usa en forma única (SI/NO), los scoring especificos no están muy difundidos, Scoring de seguimiento: mayor desarrollo en bancos extranjeros. se emplean como sistema de “alerta temprana” y marketing. Rating: su uso se observa en el segmento de grandes empresas. en paralelo a clasificación de deudores según BCRA.

37 Riesgo de crédito individual
Validación de un modelo de credit scoring: KS Gráficamente 1 cuanto mejor es un scoring, las distribuciones empíricas (histogramas) de los default y no default están más separadas.

38 Plan de la Presentación
Riesgo de Crédito Plan de la Presentación Introducción Perspectiva individual modelos de credit scoring (individuos) sistemas de rating (empresas) Perspectiva de cartera distribuciones de pérdidas por riesgo de crédito pérdidas esperada e inesperada pruebas de tensión (stress tests) Performance ajustada por riesgo y pricing del crédito Transferencia del riesgo de crédito

39 Riesgo de crédito Perspectiva de cartera
El comportamiento de las pérdidas por riesgo de crédito en un portafolio función de densidades probabilísticas ( función distribución de pérdidas) La forma de la función depende de: el tamaño de las exposiciones y la concentración en la cartera; las tasas de recupero; la calidad de las exposiciones; riesgo individual (idiosincrático o específico), riesgo sistemático; dependencias: correlación.

40 Capital económico: cubre pérdidas inesperadas hasta cierto percentil
Riesgo de Crédito Modelos de Portafolio Introducción 0.1 Media: pérdida esperada o promedio 0.09 0.08 0.07 0.06 Probabilidad Capital económico: cubre pérdidas inesperadas hasta cierto percentil 0.05 pérdidas inesperadas 0.04 Probabilidad que las pérdidas excedan el VaR (esperadas + inesperadas): 0.01% 0.03 0.02 previsiones Percentil 99.9% 0.01 2.5 5 7.5 10 12.5 15 17.5 20 22.5 25 27.5 30 32.5 Pérdida en %

41 Modelos de Portafolio Introducción Riesgo de Crédito
VaR (99%) = 8,1% pérdida inesperada capital pérdida esperada: 4,6% previsiones frecuencia

42 Modelos de Portafolio Correlaciones
Riesgo de Crédito Modelos de Portafolio Correlaciones Correlación en los defaults (default correlation) interdependencia en la ocurrencia de defaults de distintos deudores; debida a la existencia de vínculos entre ellos; empresas expuestas a shocks en el precio de un insumo crítico; mismo mercado; el ciclo económico de una región o país. Evidencia: evidencia de “picos” en la tasa de default.

43 Matrices de Transición
Riesgo de Crédito Matrices de Transición 1 2 3 4 5 p11 p12 p13 p14 p15 p21 p22 p23 p24 p25 p31 p32 p33 p34 p35 p41 p42 p43 p44 p45 p51 p52 p53 p54 p55

44 Matriz de Transición: 2001-2002
Riesgo de Crédito Matriz de Transición:

45 Matriz de Transición: 2005-2006
Riesgo de Crédito Matriz de Transición:

46 Riesgo de Crédito Modelos de Portafolio Correlaciones

47 Plan de la Presentación
Riesgo de Crédito Plan de la Presentación Introducción Perspectiva individual modelos de credit scoring (individuos) sistemas de rating (empresas) Perspectiva de cartera distribuciones de pérdidas por riesgo de crédito pérdidas esperada e inesperada pruebas de tensión (stress tests) Performance ajustada por riesgo y pricing del crédito Transferencia del riesgo de crédito

48 Performance Ajustada por Riesgo
Riesgo de Crédito Performance Ajustada por Riesgo RaRoC RAROC (Risk-Adjusted Return on Capital): rentabilidad ajustada por riesgo sin considerar el volúmen de la cartera. A es la exposición, r el asset all-in return, i el costo de fondeo, D la deuda, oc los costos operativos, el la pérdida esperada y K el capital económico. El RaRoC se compara con un mínimo definido como hurdle rate, k%; k% es el rendimiento (ajustado por riesgo) mínimo requerido a una transacción.

49 Risk-based pricing Determinación de la tasa activa
Riesgo de Crédito Risk-based pricing Determinación de la tasa activa Los resultados del análisis RaRoC se pueden emplear para fijar las tasas activas

50 Plan de la Presentación
Riesgo de Crédito Plan de la Presentación Introducción Perspectiva individual modelos de credit scoring (individuos) sistemas de rating (empresas) Perspectiva de cartera distribuciones de pérdidas por riesgo de crédito pérdidas esperada e inesperada pruebas de tensión (stress tests) Performance ajustada por riesgo y pricing del crédito Transferencia del riesgo de crédito

51 Credit Risk Transfer Derivados crediticios
Riesgo de Crédito Credit Risk Transfer Derivados crediticios Son contratos a través de los cuales se transfiere el riesgo de una deuda o deudor (o grupos de deudas o deudores) sin transferir el activo. Ejemplo: Credit Default Swaps el comprador (de la protección) hace pagos regulares a cambio de un pago contingente si ocurre un evento de crédito; funcionan como una póliza de seguros; unfunded funded

52 Credit Risk Transfer Titulización (Securitization)
Riesgo de Crédito Credit Risk Transfer Titulización (Securitization) Es un proceso estructurado a través del cual créditos (hipotecarios, prendarios, tarjetas, etc.) se empaquetan o “transforman” en títulos y venden como asset-backed securities (ABS): cuando el subyacente es una hipoteca: MBS. Subyacente préstamos: 1. un banco posee una cartera de préstamos; 2. se emiten títulos valores con los que se fondea la transferencia de los préstamos a un SPV; 3. con el repago de los préstamos se pagan los títulos valores. financiaciones revolventes credit derivatives (titulización sintética)

53 Titulización Proceso deudores inversores originador SPV credit
Riesgo de Crédito Titulización Proceso deudores inversores hacen pagos paga los títulos retiene los pagos menos comisión originador SPV administra los descalces de plazos special purpose vehicle (SPV): su único propósito es transformar los flujos de fondos de los activos en los flujos de fondos requeridos para pagar los títulos credit enhancement garantías (ej: monolíneas), facilidades de liquidez (el originador, ante descalces de plazo o morosidad), overcollateralization (el valor nominal de los activos es mayor que el de los títulos)

54 Riesgo de Crédito Titulización Proceso Estructuración de los títulos: típicamente difieren en el riesgo títulos senior (clase 'A'): últimos en absorber las pérdidas subordinado o 'mezzanine' (clase 'B'): segundos en absorber las pérdidas super-subordinado o 'equity' (clase 'C'): primeros en absorber las pérdidas senior $90 millones la mayor parte de la emisión: primeros en cobrar. AAA Esta estructura garantiza que el tramo mezzanine sea BBB, y el tramo senior AAA mezzanine $8 millones BBB en general se los queda el originador y no tienen rating equity $ 2 millones

55 Gracias por su atención
Riesgo de Crédito Gracias por su atención