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AVANCES EN METODOLOGIA DE RATING- SCORING EN EL SISTEMA ESPAÑOL DE SOCIEDADES DE GARANTIA RECIPROCA.

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Presentación del tema: "AVANCES EN METODOLOGIA DE RATING- SCORING EN EL SISTEMA ESPAÑOL DE SOCIEDADES DE GARANTIA RECIPROCA."— Transcripción de la presentación:

1 AVANCES EN METODOLOGIA DE RATING- SCORING EN EL SISTEMA ESPAÑOL DE SOCIEDADES DE GARANTIA RECIPROCA

2 2 BASILEA II:MARCO NORMATIVO Adecuación de los requerimientos mínimos de capital (RMC), al nivel del riesgo. Diferentes enfoque evolutivos: Estándar, IRB básico, IRB avanzado. Incentiva la utilización de los enfoques más avanzados, validados por el Supervisor. Nuevos mecanismos de mitigación del riesgo Coherencia entre los ratings y los precios

3 3 BIS II:POSICION DEL BANCO DE ESPAÑA RESPECTO A LAS SGR Bis II no está pensado para entidades pequeñas Evitar costes a las SGR y al Regulador Las SGR no deben buscar modelos validados por el Banco de España para el cálculo de los RMC SGR: Método estándar simplificado Enfasis en la mejora de la gestión del riesgo

4 4 BIS II: IMPACTO EN LAS SGR ESPAÑOLAS Mantenimiento del nivel global de solvencia. Mantenimiento del status actual, similar al de las EC (ponderación: 20%) Reconocimiento de la contragarantía del reafianzamiento público estatal (CERSA) Reconocimiento de la contragarantía de los Organismos Públicos Autonómicos Desarrollo de modelos propios de rating: 2 experiencias: Modelo sectorial Global Modelo individual SGR de la Comunitat Valenciana

5 5 ¿POR QUÉ UN MODELO SECTORIAL GLOBAL? Escasa información a nivel individual de la mayoría de las SGR Información agregada razonablemente homogénea Plataforma única de gestión (SGR Soft) Reducción de Costes Posibilidad de adaptación posterior a cada SGR en base a datos propios y particularidades (como modelo sectorial individualizado)

6 6 MODELO SECTORIAL: PASOS PREVIOS 1º: Base de datos del sector: Homogeneización de la información y estandarización de procedimientos 2º: Segmentación y Herramientas de Rating Autónomos Promotores Inmobiliarios Emprendedores Personas Jurídicas: Micropymes Modelo estadístico : variables financieras Complemento experto : cualitativas y operativas (*) Personas Jurídicas: PYMES Modelo estadístico : financieras y operativas de socios Complemento experto : cualitativas y operativas en no socios (*):Pendiente de desarrollo Modelos expertos

7 7 MODELO SECTORIAL: METODOLOGIA DE MODELOS EXPERTOS (CASO PROMOTORES) (1) Promotor 0 Posición Financiera del Promotor 1 Posición Económica del Promotor 2 Tipología Societaria 3 Tamaño del Promotor 4 Experiencia 5 Estructura de propiedad 6 Estructura organizativa 7 Vinculación con la SGR 8 Riesgo frente al Sistema Promoción 1 Ratios Económicos - Financieros 2 Sensibilidad Económica 3 Situación actual de ventas 4 Tipología de Promoción 5 Composición de la Promoción 6 Experiencia según tipología Promoción 7 Adecuación al mercado 8 Construcción Variables a considerar

8 8 MODELO SECTORIAL: METODOLOGIA DE MODELOS EXPERTOS (CASO PROMOTORES) (2) Variables Peso Preguntas

9 9 MODELO SECTORIAL: METODOLOGIA DE MODELOS EXPERTOS (CASO PROMOTORES) (3) 50% Escala Maestra Fijación de Fronteras !!!! 50% Peso variables Puntuación variables

10 10 MODELO SECTORIAL: METODOLOGIA DEL MODELO ESTADISTICO PERSONAS JURIDICAS(1) Preparación de la información Datos propios de las 20 SGR colaboradoras Unificación de la base de datos Criterio de morosidad: Impago > 90 días Moroso en la CIRBE Información histórica: 3 años Horizonte de la predicción: 1 año Criterio de sectorización (CNAE a 2 dígitos)

11 11 MODELO SECTORIAL: METODOLOGIA DEL MODELO ESTADISTICO PERSONAS JURIDICAS (2) Selección de la muestra : Empresas iniciales: Con información financiera: Depuración de datos: Segmentación por facturación: Microempresas (hasta 1MM ): PYME (>1MM ): Muestra final Microempresas PYME 4.825

12 12 Financieras (58) (EE.FF) Financieras (58) (EE.FF) Cualitativas (*) SGR Cualitativas (*) SGR Operativas (30) CIRBE Operativas (30) CIRBE Alertas Rating Ratios Liquidez Ratios de Solvencia Ratios de Actividad Ratios de Rentabilidad Ratios de Evolución Negocio y mercado Perfil de Empresas y Gestión MODELO SECTORIAL: METODOLOGIA DEL MODELO ESTADISTICO PERSONAS JURIDICAS (3) Preselección de las variables artificiales (*): Pendiente implantar a C.P. Ratios Utilización Ratios Plazo

13 13 MODELO SECTORIAL: METODOLOGIA DEL MODELO ESTADISTICO PERSONAS JURIDICAS(4) Selección de las variables relevantes.(36) Análisis univariante: Comportamiento de cada variable con la morosidad. Selección de las variables con mayor capacidad predictiva, no interrelacionadas entre sí. Selección de las variables explicativas Modelo multivariante:LOGIT Evaluación de combinaciones de variables relevantes. Identificación del modelo:Combinación de variables y coeficientes, con mayor capacidad predictiva Estimación de la probabilidad de mora (PD) Calibración a puntuación

14 14 Escala Maestra Fijación de Fronteras !!!! MODELO SECTORIAL: METODOLOGIA DEL MODELO ESTADISTICO PERSONAS JURIDICAS(5) 80% 20% Rating =Puntuación EstadísticoPuntuación Expertos+

15 15 Industria Construcción Servicios Muy pequeñas Pequeñas Medianas y Grandes Jóvenes Maduras CNAE (2 dígitos) Alertas Tamaño Sectorial Antigüedad Actividad MODELO INDIVIDUAL ESTADISTICO DE LA SGR DE LA COMUNITAT VALENCIANA: ESTRUCTURA GENERAL General MODELO GLOBAL

16 16 MODELO INDIVIDUAL ESTADISTICO DE LA SGR DE LA COMUNITAT VALENCIANA: METODOLOGIA GENERAL (1) Criterio de morosidad: Impago > 90 días Incidencias en Asnef / CIRBE Información histórica: 3 años. Horizonte de la predicción: 1 año Selección de la muestra Sanas: 600 (SABI:450; SGR:150) Morosas: 600 (SABI: 450; SGR:150) empresas Comunitat Valenciana (SABI) para analizar posición relativa en su subsector. Nacional

17 17 MODELO INDIVIDUAL ESTADISTICO DE LA SGR DE LA COMUNITAT VALENCIANA: METODOLOGIA GENERAL (2) Base de datos SGR: Homogeneización de la información Preselección de variables artificiales:93 Económico-Financieras Alertas Cualitativas (pendientes de integrar) Selección de variables relevantes (Análisis univariante) : 36 Selección de variables explicativas Método utilizado: LOGIT por pasos sucesivos Evaluación de combinaciones de variables relevantes Identificación del modelo: Combinación de variable relevantes y coeficientes con mayor capacidad predictiva Estimación de la probabilidad de mora (PD)

18 18 METODOLOGIA DEL MODELO ESTADISTICO DE LA SGR DE LA COMUNITAT VALENCIANA (3) Validación de los modelos multivariantes Método Jacknife: Comprobar la validez en empresas ajenas a la muestra. Validación práctica a partir del análisis de empresas seleccionadas por la SGR Rating: PD del modelo de valoración global ( ponderación de las PD de los submodelos)

19 19 OUTPUTS DEL MODELO: PD DE LA EMPRESA

20 20 OUTPUTS DEL MODELO: POSICION DENTRO DE SU SUBSECTOR


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