Taller de Stress Testing:

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1 Taller de Stress Testing:
Course on Macroprudential Policy Taller de Stress Testing: Riesgo de Crédito Manuel Luy

2 Índice Importancia de las pruebas de estrés
Proceso de pruebas de estrés de Riesgo de Crédito Mapeo de riesgos Bloque I: Construcción de Escenarios de Estrés Bloque II: Modelos de Riesgo de Crédito Bloque III: Transmisión a Hoja de Balance Caso de estudio

3 1. Importancia de pruebas de estrés

4 Pruebas de Estrés (entidad)
Herramienta fundamental para la entidad Evaluación preventiva de diferentes tipos de riesgos Insumos para los procedimientos de planificación de liquidez y capital Desarrollo de planes de contingencia y de mitigación de riesgos frente a escenarios de estrés Fomentar comunicación interna y externa de áreas encargadas del monitoreo de riesgos Evaluar los grados de tolerancia al riesgo de las entidades financieras Fuente: Comité de Supervisión Bancaria de Basilea

5 Pruebas de Estrés (regulador)
Herramienta fundamental para el regulador Evaluar actuales niveles de colchones de capital y provisiones Permite identificar distintos perfiles de riesgo Herramienta de supervisión y desarrollo macroprudencial Permite evaluar el grado de resiliencia de las entidades del sistema financiero.

6 2. Proceso de pruebas de estrés de Riesgo de Crédito

7 Identificación de vulnerabilidades
Proceso de pruebas de estrés de Riesgo de Crédito (1) Identificación de vulnerabilidades Enfoca los puntos débiles del sistema financiero e identifica variables relevantes para el ejercicio, a nivel macro y financiero Requiere una combinación de evaluación cualitativa y cuantitativa de las interrelaciones de las principales variables y mecanismos de transmisión del shock Identificación de vulnerabilidades 7

8 Proceso de pruebas de estrés de Riesgo de Crédito (2)
Elección de la metodología: enfoques Bottom-up Análisis realizado por cada institución en función a sus propios modelos pero empleando el escenario macroeconómico provisto por el ente supervisor. Al final se agregan los efectos individuales en la composición del portafolio para llegar al efecto por institución o por sector económico y de ahí al efecto final sobre el sistema Requiere mucha interacción entre supervisados y supervisores Top-Down Análisis realizado por el ente supervisor. Puede emplearse un modelo agregado para todo el sistema financiero en función de factores macro. Luego se usan los parámetros del modelo para obtener los impactos en cada institución. 8

9 Análisis de sensibilidad Análisis de Escenarios
Proceso de pruebas de estrés de Riesgo de Crédito (3) Elección de la metodología: tipos de análisis Existen dos tipos básicos de análisis en el marco de las pruebas de estrés: Busca evaluar el impacto del cambio en una variable específica. Análisis es sencillo pero incompleto. Ej: Calcular el impacto de una caída de 300 puntos básicos en la tasa de crecimiento del producto. Análisis de sensibilidad Pretende cuantificar el efecto generado por el cambio conjunto de una serie de variables correlacionadas. Análisis es más complejo pero, a su vez, más completo que el anterior. Ej: Calcular el impacto ante un escenario macroeconómico adverso (menor nivel de actividad productiva, mayores tasa de interés, mayor desempleo). Análisis de Escenarios 9

10 Proceso de pruebas de estrés de Riesgo de Crédito (4)
Estructura de un modelo de estrés 1. Escenarios de proyección (¿Top-down o bottom-up?) Entidades reguladoras favorecen el enfoque top-down. Así, se analiza cómo drivers macroeconómicos impactan en la estabilidad del sistema financiero. 2. Modelos satélites (riesgo de crédito, mercado, etc.) Los modelos de riesgo de crédito buscan proyectar distintos componentes (PD,LGD,EAD) asociados a la pérdida generada por el incumplimiento de pago de deudores bajo escenarios de estrés. Los modelos de riesgo de mercado utilizan conceptos como el Stressed Shortfall. 3. Mecanismos de hoja de balance Los choques macroeconómicos impactarían en las diferentes exposiciones del balance general de las entidades financieras vía provisiones por un empeoramiento en las categorías de riesgo. Ratio a analizar: Ratio de Capital Global. 4. Efectos de retroalimentación Se proyectan variables clave (drivers) a partir de choques negativos bajo escenarios de estrés. ¿Top-down o bottom-up? El enfoque bottom-up hace referencia al impacto de la estabilidad del sistema financiero a partir de información de portafolios a nivel granular (individual). Por otro lado, el enfoque top-down permite analizar cómo variables agregadas (macroeconómicas como el PBI, la tasa de desempleo, tasas de interés, etc.) impactan en la estabilidad del sistema financiero. El Banco de Inglaterra y el Banco Noruego utilizan enfoques top-down para sus modelos de estrés, mientras que el Banco Nacional de Australia y el Banco Nacional Checo utilizan un enfoque bottom-up. En general, los bancos centrales favorecen el enfoque top-down. Estas variables clave (estresadas) impactarán en la estabilidad financiera de la entidad evaluada a través de sus exposiciones al riesgo de mercado y riesgo de crédito. Finalmente, el impacto en las exposiciones al diversos riesgos deterioran la condición financiera de la entidad evaluada a través de un mecanismo de hoja de balance.

11 Proceso de pruebas de estrés de Riesgo de Crédito (5)

12 3. Mapeo de riesgos

13 Mapeo de Riesgos (1) Mapeo de riesgos:
Salidas de capitales y su impacto en la actividad económica doméstica. Tasas de interés de países desarrollados (USA, EU) y su impacto en el sector financiero y real doméstico. Desastres naturales Riesgo cambiario (fluctuaciones en tipo de cambio). Sostenibilidad de la deuda. Situación económica de los principales socios comerciales, países vecinos y proveedores de materias primas.

14 Mapeo de Riesgos (2) ¿Canales de Transmisión?
a. Depreciación de la moneda b. Desintermediación de empresas nacionales c. Inefectividad de política monetaria d. Problemas de liquidez a. (∆ Tipo de Cambio) b. (∆ Créditos) c. (Tasas de interés) d. (Ratios de liquidez – LCR) 1. Salidas de capitales y su impacto en la actividad económica doméstica. Proxies Impacto diferenciado por sector y tipo de crédito

15 Impacto diferenciado por tipo de crédito
Mapeo de Riesgos (3) ¿Canales de Transmisión? a. PBI de socios comerciales b. Tasas de interés internacionales y locales c. Crecimiento de colocaciones 2. Tasas de interés de países desarrollados (USA, EU) y su impacto en el sector financiero y real doméstico. Impacto diferenciado por tipo de crédito

16 (Impacto diferenciado por sector económico y ubicación geográfica)
Mapeo de Riesgos (4) ¿Transmission Channels? a. PBI doméstico (agregado, por sector, por región) b. Crecimiento de colocaciones 3. Desastres Naturales Ejemplo: Huracanes (Impacto diferenciado por sector económico y ubicación geográfica) 16

17 Medidas que mitigan la exposición al riesgo cambiario crediticio:
Mapeo de Riesgos (5) ¿Canales de Transmisión? a. Tipo de Cambio 4. Riesgo cambiario (fluctuaciones en tipo de cambio). Impacto diferenciado por portafolio Medidas que mitigan la exposición al riesgo cambiario crediticio: Capital adicional Mayores provisiones 17

18 Impacto diferenciado por tipo de entidad
Mapeo de Riesgos (6) 5. Sostenibilidad de la deuda. Impacto diferenciado por tipo de entidad ¿Efecto de la informalidad? 18

19 Mapeo de Riesgos (7) ¿Canales de Transmisión?
Situación económica de los principales socios comerciales, países vecinos y proveedores de materias primas. a. Precios de commodities b. PBI de países vecinos y/o socios comerciales c. Cambios en el flujo de remesas d. Deterioro de sectores específicos 19

20 4. Bloque I: Construcción de Escenarios de Estrés

21 Construir escenarios de estrés
Construcción de Escenarios de Estrés (1) Construcción de un modelo que provea un escenario de consistencia interna y forward looking sobre la relación entre el sistema financiero y el sector real de la economía. Construir escenarios de estrés Consideraciones: ¿Cuáles son los supuestos del escenario base? ¿Cuál es el horizonte de la simulación? ¿Qué variables son asumidas como fijas y cuáles están sujetas al shock? ¿Cuál es el tamaño del shock? 21

22 Construcción de Escenarios de Estrés (2)
Escenarios por eventos Basados en un evento específico independiente de las características del portafolio Identifica características relevantes de un evento pasado Determina los efectos de este evento en los parámetros de riesgo Escenarios por portafolio Escenarios directamente relacionados a portafolios Cada portafolio puede experimentar un choque distinto. Provienen del análisis de expertos o técnicas cuantitativas Basados en proyecciones macroeconómicas Un choque a la economía que afecta a las industrias en diferentes grados Emplea modelos econométricos o estimaciones expertas que predicen el comportamiento de la actividad económica ante estos choques. 22

23 Construcción de Escenarios de Estrés (3)
Modelo de equilibrio general Vectores autorregresivos Regresiones múltiples Por sectores económicos Estático o dinámico Interno De entes competentes como el Banco Central Usar como insumos para la construcción de escenarios de estrés Externo 23

24 5. Bloque II: Modelos de Riesgo de Crédito

25 ¿PD/LGD o Morosidad? (1) PD / LGD Morosidad
Data por deudor y colateral Distribución de pérdidas Data Contable Requiere análisis de bases de datos extensas Sencillo Morosidad=f(variables macro) PD, LGD=f(variables macro)

26 ¿PD/LGD o Morosidad? (2) Beneficios de utilizar la PD
PD considera una corrección por ventas de cartera y castigos que son comunes en créditos retail La morosidad se encuentra usualmente subestimada La PD es más sensible y correlaciona más con el ciclo económico Se prefiere la PD

27 Modelos de Riesgo de Crédito (1)
El riesgo de crédito está asociado a la pérdida por el no de pago de deudores. La pérdida esperada de una cartera crediticia se descompone de la siguiente manera: 𝑬𝑳=𝑷𝑫∗𝑳𝑮𝑫∗𝑬𝑨𝑫 Donde: EL = Pérdida Esperada (Expected Loss) PD = Probabilidad de Incumplimiento (probability of default) LGD = Pérdida dado el incumplimiento (loss given default) EAD = Exposición al momento del default (Exposure at default)

28 Modelos de Riesgo de Crédito – PD (1)
La PD es la probabilidad que un deudor no pague su deuda. El cálculo de la PD histórica para el presente modelo de estrés sigue la siguiente función: 𝑷𝑫 𝒕 = 𝒅𝒆𝒖𝒅𝒐𝒓𝒆𝒔 𝒆𝒏 𝒅𝒆𝒇𝒂𝒖𝒍𝒕 𝒕 𝒚 𝒏𝒐 𝒅𝒆𝒇𝒂𝒖𝒍𝒕 𝒆𝒏 𝒕−𝟏𝟐 𝒙 𝒅𝒆𝒖𝒅𝒂 𝒆𝒏(𝒕−𝟏𝟐) 𝒅𝒆𝒖𝒅𝒐𝒓𝒆𝒔 𝒆𝒏 𝒏𝒐 𝒅𝒆𝒇𝒂𝒖𝒍𝒕 𝒆𝒏 (𝒕−𝟏𝟐) 𝒙 𝒅𝒆𝒖𝒅𝒂 𝒆𝒏 (𝒕−𝟏𝟐) Independientemente del tipo de crédito, si el individuo incumple el pago de su deuda por 60 días es considerado en default.

29 Modelos de Riesgo de Crédito – PD (2)
𝑷𝑫 𝒕 = 𝒊=𝟏 𝑵 𝒕−𝟏𝟐 𝑫 𝒊,𝒕−𝟏𝟐 ∗𝑰( 𝒂 𝒊,𝒕 >𝟔𝟎 | 𝟔𝟎≥ 𝒂 𝒊,𝒕−𝟏𝟐 ) 𝒊=𝟏 𝑵 𝒕−𝟏𝟐 𝑫 𝒊,𝒕−𝟏𝟐 ∗𝑰(𝟔𝟎≥ 𝒂 𝒊,𝒕−𝟏𝟐 ) 𝑷𝑫 𝒕 : Probabilidad de incumplimiento en el mes 𝑡. 𝑫 𝒊,𝒕 : Deuda del individuo 𝑖 en el mes 𝑡. 𝒂 𝒊,𝒕 : Días de atraso del individuo 𝑖 en el mes 𝑡. 𝑰 . : Función indicatriz, 1 si el argumento se cumple; cero de otro modo. 𝑵 𝒕−𝟏𝟐 : Número de individuos en el sistema financiero en el mes 𝑡−12. Está basada en la metodología de cohortes. Si el deudor amortiza la totalidad de su deuda, o su cartera es castigada, se recoge la última clasificación con la que salió del sistema financiero. Mejor medida de cuantificación del riesgo crediticio que la morosidad. Ejemplo: Si la probabilidad de incumplimiento de enero 2011 es 10%, este indica que de 100 unidades monetarias que se encontraban con menos de 60 días de atraso en enero 2010, 10 de estas migraron a una situación mayor a 60 días de atraso en enero 2011.

30 Modelos de Riesgo de Crédito – PD (3)
Metodología de estimación Modelo General - Estimación sencilla pues errores en la data se cancelan. - No permite reflejar choques idiosincráticos y distinta sensibilidad de cada sector a choques agregados. Modelo por Sectores - Permite obtener una relación de largo plazo para cada sector. - Sin embargo, no refleja distinta sensibilidad por banco y medias diferentes entre instituciones. Se puede obtener la sensibilidad a choques idiosincráticos y agregados. Se corrige una posible subestimación o sobreestimación de la morosidad por banco. Se evita que problemas en la data se trasladen a la estimación. Modelo por Sector y Grupo Homogéneo Modelo de Panel Se puede obtener la sensibilidad a choques idiosincráticos y agregados. Se corrige, a través de constantes individuales, una posible subestimación o sobreestimación de la morosidad por banco.

31 Modelos de Riesgo de Crédito – PD (4)
Proceso de estimación Periodicidad de las Series a utilizar - ¿Series anuales, trimestrales, mensuales? Característica del Panel de Datos - ¿Existe persistencia de la PD? ¿Qué solución disponible existe para incorporar esta característica? ¿El impacto es similar entre entidades? ¿Es posible diferenciarlo? Impacto Estimado en Panel de Datos

32 Banco, sector económico, tipo de crédito
Modelos de Riesgo de Crédito – PD (5) Características de la Data Banco, sector económico, tipo de crédito Nivel Individual i1 in Entidades Individuos Tiempo Tiempo Datos de Panel 32

33 Modelos de Riesgo de Crédito – PD (6)
Características de la Data PD depende de su rezago Componente autoregresivo Modelos de Panel Dinámico PD = f(variables macroeconómicas externas e internas, características del banco, características del sistema financiero) 33

34 Loss Given Default (LGD)
Modelos de Riesgo de Crédito – LGD y EAD Loss Given Default (LGD) Análisis del recupero de las pérdidas realizadas de deudores del sistema financiero. Evaluar el nivel de colaterales asociado a cada préstamo, por deudor. EAD Modelo de cointegración entre colocaciones por subsistema y variables macroeconómicas. Modelos ARMAX entre colocaciones por subsistema y variables macroeconómicas. Modelos VAR de créditos por subsistema y variables macroeconómicas. 34

35 6. Bloque III: Transmisión a Hoja de Balance

36 Mecanismo de Hoja de Balance
Portafolio de Inversiones Por institución Probabilidad de default Provisiones Portafolio 1 Portafolio 1 Utilidad Portafolio 2 Portafolio 2 Escenario Macroeconómico Adverso … … Impacta significativamente en el ratio de capital Portafolio n Portafolio n Modelo microeconómico Ratio de Capital Efecto final por Desaceleración de colocaciones Sector económico Grupo de banco Tipo de crédito Eleva levemente el ratio de capital Activos Ponderados por Riesgo 36

37 7. Caso de estudio

38 Caso de Estudio – Descripción de la Economía
Economía doméstica pequeña y abierta a flujos de capitales internacionales. País exportador de minerales (cobre), manufactura y bienes agrícolas. Colocaciones hipotecarias fuertemente dolarizadas. Estados Unidos: país desarrollado e importador de bienes la economía doméstica. China: país importador de minerales y materias primas de la economía doméstica.

39 Caso de Estudio – Descripción del SSFF
Se cuenta con 60 entidades en el sistema financiero: 30 bancos y 30 microfinancieras. Existen 4 bancos sistémicos y 5 bancos corporativos Existen 20 entidades de consumo, las cuales 15 son bancos y 5 son microfinancieras. Existen 31 entidades especializadas en el otrogamiento de créditos a pequeña y microempresas (pyme), las cuales 6 son bancos y 25 son microfinancieras.

40 Caso de Estudio – 4 Bancos
En el presente caso de estudio, se evaluará el grado de resiliencia de cuatro bancos representativos: Banco Sistémico: Banco significativamente grande (Activos como % PBI) dentro del sistema financiero. Con gran participación en el mercado de créditos y depósitos. Si bien otorga créditos de consumo y microempresa, está especializado considerablemente en el segmento corporativo, por lo que su PD es baja. Cuenta con grandes colchones de capital. Banco Consumo: Banco especializado en créditos de consumo. Típicamente son entidades con altas PDs, además de bajos niveles de colateral (altos LGDs). Banco Microempresa: Banco especializado en créditos para pequeñas y microempresas. Debido a que se encuentra concentrado en un segmento relativamente riesgoso, su PD es relativamente elevada. Banco Corporativo: Banco especializado en créditos para grandes empresas, corporativas. Por ello, cuenta con PDs históricas muy bajas.

41 Modelos de PD (1) Los modelos se segmentan de la siguiente manera:
Sector Económico Tipo de Crédito Tipo de Entidad 36 modelos Agricultura Comercio Construcción Manufactura Minería Pesca Servicios TyC Corporativo Grande y Mediana Empresa Pequeña y Microempresa Consumo Hipotecario Instituciones Bancarias Instituciones Microfinancieras

42 Modelos de PD (2) Escenarios macroeconómicos a utilizar
*/ Escenario “Estrés” asume que tanto la economía china como la estadounidense se desaceleran. **/ Escenario de “Estrés Severo” considera los mismos supuestos del escenario de estrés, pero se le agrega una posible desaceleración de la demanda interna debido a una potencial incertidumbre política y económica.

43 Modelos de PD (3) De los 36 modelos, faltan 4 por estimar

44 Caso de Estudio – Preguntas (1)
Identificar los principales drivers macroeconómicos para cada uno de los cuatro modelos. Realizar la estimación de panel dinámico de la variable transformada 𝑦 𝑖𝑡 =𝐿𝑛 𝑃𝐷 𝑖𝑡 1− 𝑃𝐷 𝑖𝑡 sobre los drivers macroeconómicos elegidos (pruebas de raíz unitaria, correlación con el primer rezago). Verificar la capacidad predictiva de su modelo realizando una proyección intramuestra sólo para la entidad N°1 (graficar). Realizar una proyección fuera de muestra sólo para la entidad N°1 (graficar), hasta el último trimestre de Realizar las proyecciones para los escenarios Base, Estrés y Estrés Severo.

45 Caso de Estudio – Preguntas (2)
Por realizar en Stata 14: Estimar un modelo ARMAX entre los créditos, el PBI, y un componente SARIMA (1,0,0,4) para los cuatro grupos de bancos. Predecir de manera dinámica para los escenarios Base, Estrés y Estrés Severo. Completar la tabla que se muestra en el Excel “Pruebas de Estrés”, para la transmisión por Hoja de Balance.

46 Taller de Stress Testing:
Course on Macroprudential Policy Taller de Stress Testing: Riesgo de Crédito Manuel Luy