DEG EN DIRECCIÓN ESTRATÉGICA DE FINANZAS
(2007)
GESTION DE RIESGOS CORPORATIVOS
“EL RIESGO DE CREDITO”
Original del profesor Jorge Morán Santor. Versión original de 2 octubre de 2004. Última revisión 15 de marzo de 2006.
1. La importancia del riesgo de crédito.-
El riesgo de crédito ocupa un lugar relevante para las empresas e instituciones financieras, así como para aquellas empresas que sean usuarias de productos financieros OTC. Entre las razones que justifican la creciente importancia del riesgo de crédito, están:
a) Incremento estructural del número de fallidos, debido a la competencia entre las entidades financieras.
b) Incremento de prestatarios y disminución de la calidad crediticia media de los mismos.
c) La mayor competencia ocasiona márgenes más estrechos. La horquilla de precios en los 80 alcanzó los 100 puntos básicos, mientras que hoy para un IRS “vanilla”1 es de 3 o 4 puntos básicos.
d) La mayor volatilidad en los valores de las garantías de las operaciones, asociadas al aumento general de volatilidad en los mercados financieros en los últimos años.
e) El incremento espectacular en los derivados negociados OTC, que llevan implícito un incremento en el riesgo de contrapartida al no existir cámara de compensación organizada.
Un aspecto destacado para las instituciones financieras y sus reguladores, es la adecuación del capital requerido para cubrir el riesgo de crédito (dentro y fuera del balance) siguiendo las recomendaciones del Comité de Basilea, Basilea 22 El objetivo del Comité es proponer la regulación de los niveles de requerimientos mínimos de capital de las entidades financieras de tal forma que sean consistentes con la sofisticación de las operaciones bancarias y de los mercados financieros en el último decenio. El objetivo de esta propuesta es el incentivar la calidad y mejora en los sistemas internos de control y gestión del riesgo de las entidades.
En los últimos años se han desarrollado nuevos modelos en la valoración del riesgo de crédito, con un nivel elevado de sofisticación y complejidad técnica. Paralelamente han aparecido numerosos productos financieros que permiten gestionar el riesgo de crédito:
• Credit Monitor (basado en el modelo de Merton 1974) • Derivados de crédito (1992)
• Portfolio manager, análisis del riesgo de crédito agregado en términos de una cartera de activos (1993).
• Desarrollo del mercado de derivados de crédito (1994) • Creditmetrics (1997)
1
Opción normal que no tiene ninguna característica inusual o especial. Por opción se entiende el instrumento que confiere a su comprador o tenedor el derecho, pero no la obligación, de comprar ( en el caso de una opción de compra o call) o vender (en el caso de una opción de venta o put) un volumen determinado de activo, denominado subyacente, dentro de un período dado de tiempo (en el caso de una opción americana)o, al vencimiento (en el caso de una opción europea), a un precio específico (precio de ejercicio o strike). El comprador de la opción paga al vendedor una prima por tal derecho a comprar o vender.
2
• CreditRisk (1997)
• CreditPorfolioView (1997) • Basilea 2 (1999)
2. Elementos del Riesgo de crédito.-
Un aspecto importante del riesgo de crédito es la forma de distribución de las pérdidas. Las pérdidas esperadas por riesgo d crédito son fuertemente asimétricas. LA razón no es otra, que las posibles ganancias están limitadas por causa de que el deudor sólo paga los cupones acordados y el nominal al vencimiento (y nunca más de esa cantidad) y si se produce una mejora en la calificación crediticia, ésta tiene un límite.
Las carteras con riesgo de crédito presentan una alta probabilidad de bajas pérdidas, y baja probabilidad de altas pérdidas.
• Riesgo de migración, provocado por una rebaja en la calificación crediticia del prestatario, que implica una rebaja del valor de los activos emitidos por el mismo y, por tanto, una pérdida del valor de las carteras que contenga este tipo de activos.
• Riesgo de fallido (default), que una función de la probabilidad de fallido. Se produce fallido cuando no se ha satisfecho un pago durante al menos tres meses después de la fecha debida.
• Riesgo de exposición, entendido como la incertidumbre sobre los futuros pagos debidos.
• Riesgo de tasa de recuperación (recovery), asociado o no a la existencia de colateral3 en la operación. De existir este, aparece otro riesgo asociado a la mayor liquidez en la conversión del colateral (riesgo de colateral).
Podemos definir como pérdida esperada,
PE=C x (1-z) x q
PE es la pérdida esperada, C es la estimación del tamaños de la exposición, z es la tasa de recuperación esperada y q es la probabilidad de fallido. Esta pérdida esperada es una media estadística que refleja la tendencia promedio de esta variable.
3. Basilea I: enfoque tradicional del riesgo de crédito.-
En julio de 1.988 se publicó el primer Convenio de Capital del Comité de Supervisión Bancaria de Basilea, conocido como Basilea I, en el que se sentaron las bases para el cálculo de capital necesario para cubrir los riesgos agregados (mercado, crédito, operacional, legal, etc) a los que se enfrentaba el sistema financiero. El Convenio comenzó a aplicarse de forma efectiva a partir de 1.992.
3
El criterio básico es requerir que los bancos que dispongan de capital igual o superior al 8% del valor nocional de los activos agrupados según su grado de riesgo. Los activos se clasifican en cuatro grupos (0 %, 20 %, 50 % y 100 %) según su nivel de riesgo. Los activos considerados más seguros (Deuda Pública de países del G10, etc) no tienen requerimientos de capital. Operaciones con otros bancos de la OCDE tienen un factor del 20 %, lo que implica una reserva de capital del 1,6 % del valor nocional del contrato. Los préstamos con garantía hipotecaria tienen un factor del 50 %, lo que implica una reserva de capital del 4 %. La mayoría de las operaciones con el sector privado no bancario tiene un factor del 100 %, lo que implica una reserva de capital del 8 %.
Este enfoque tiene serias limitaciones, ya que no tiene en cuenta ni el tamaño del contrato ni el plazo de vencimiento, ni la calificación crediticia de la contraparte, ni siquiera el posible efecto de reducción del riesgo por estructura de la cartera (diversificación).
4. Las 5 Cs
Los procedimientos tradicionales que han utilizado las entidades de crédito durante muchos años, están basados en la opinión subjetiva de los directivos más experimentados, que ponderan, de forma personal, dos tipos de información. La primera está relacionada con el colateral, en cuanto a su calidad y posible liquidación. La segunda está relacionada con una serie de características del prestatario, como pro ejemplo sus ratios financieros, relacionados con su habilidad para generar flujos de caja suficientes para hacer frente a las obligaciones del contrato de préstamo.
Siguiendo a autores tan reputados como Saunders4 el análisis del riesgo de crédito se basaría sobre las 5 Cs: carácter, capital, capacidad, colateral y ciclo.
• Carácter hace referencia a la reputación de la empresa en su sector, su antigüedad y la solidez percibida de sus operaciones.
• Capital hace referencia a ratios financieros como grado de apalancamiento (ratio deuda/capital propio) o su capacidad de servicio de la deuda (BAII/intereses). Alto apalancamiento y escasa capacidad e cobertura del pago de intereses suelen estar asociadas a alta probabilidad de fallido.
• La Capacidad de Repago (pago) está relacionada con la volatilidad de los ingresos, ya que mayor volatilidad, mayor probabilidad de que aparezcan problemas a la hora de satisfacer el pago de la deuda.
• El Colateral o Garantía es también muy importante, ya que cuanto mayor sea y de mejor calidad (y liquidez), menor riesgo de crédito se asume.
• Finalmente el estado de Ciclo (condiciones económicas) es también relevante, ya que hay diferencias importantes en las tasas esperadas de
4
fallido a lo largo del ciclo económico, siendo, en buena lógica mayores en situaciones de recesión económica que en épocas expansivas.
5. El Credit Scoring
El Credit Scoring nace en 1.969 (Altman)5 mediante la utilización de técnicas multivariante (funciones lineales discrimininantes). Básicamente consiste en identificar los factores clave asociados a la probabilidad de fallido, basado en ratios de los estados contables de la empresa.
a) X1: Rentabilidad de los activos (BAII/Activos Totales) b) X2: Estabilidad de las ganancias (Volatilidad de BAII)
c) X3: Capacidad de servicio de la deuda (BAII/Pagos por intereses) d) X4: Solvencia acumulada (Beneficios retenidos/Activos Totales) e) X5: Liquidez (Activo circulante/Pasivo Circulante)
f) X6: Capitalización (Valor de Mercado/Activos Totales) g) X7: Tamaño (log(Activos totales))
(BAII= Beneficios antes de intereses e impuestos)
Combinados dan lugar a un función discriminante donde cada factor tiene una ponderación obtenida por métodos estadísticos.
Z= 2X1+4X2+3X3+6X4+5X5+2X6+3(X)7
La interpretación que debemos hacer de la función es que si una empresa tiene un valor Z menor que un valor predeterminado (por ejemplo 2) se considera que hay altas probabilidades de fallido, lo que puede llevar a la cancelación anticipada o renegociación del contrato. El valor predeterminado se obtiene del estudio histórico realizado sobre empresas con dificultades de solvencia.
Otras extensiones de este mismo enfoque han sido desarrollar formas no lineales de la función discriminante. Igualmente se han aplicado al problema de determinación de fallido, algoritmos de redes neuronales.
Todo este conjunto de técnicas (y otras que no viene al caso traer aquí) comparten una misma filosofía. No se trata de explicar los motivos que están detrás del riesgo de crédito o probabilidad de quiebra sino, buscar estructuras de relaciones entre variables que repiquen los resultados observados en muestras de datos para diversa empresas.
Para particulares, en el Anexo I podemos ver modelos de scoring y sus principales características.6
6. Metodologías para el Credit-VaR: CreditMetrics.-
5
Altman, E. I. (1.968): “Finantial Ratios, Discriminant Análisis and the Prediction Corporate Bankruptcy”
6
En los últimos años se han desarrollado una serie de metodologías que tratan de calcular el CreditVar de una cartera de contratos. Es importante considerar que las metodologías para el cálculo del VaR no solo se basan en la probabilidad de impago. Desde el punto de vista de la gestión de riesgos es importante conocer la distribución de probabilidad completa de pérdidas por riesgo de crédito. La razón estriba en que se producen pérdidas en un contrato no solo si hay fallido, sino también si hay rebajas de calificación crediticia, ya que hay que valorar de nuevo los contratos con la nueva calificación.
El enfoque que vamos a elegir aquí (existen otros modelos como el CreditRisk desarrollado por Credit Suisse Finantial Products (CSFP); activos contingentes, desarrollado por KMV; CreditPortfolio View, desarrollado por McKinsey) se ha desarrollado por J.P. Morgan. El modelo simula la calificación crediticia de cada contrapartida, lo cual permite cuantificar las pérdidas por riesgo de crédito tanto por el cambio de rating como por fallido. Este enfoque está pensado para aplicarse a bonos o préstamos y puede extenderse a otros instrumentos sencillos como letras de crédito.
La idea principal de esta metodología es la estimación de distribución esperada a plazo (forward)7 de los cambios en el valor de una cartera de bonos o préstamos, en un determinado horizonte. Los cambios en valor se relacionan con las modificaciones/variaciones en la calidad crediticia del emisor o prestatario.
• El primer paso en esta metodología es especificar un sistema de clasificación crediticia, y de probabilidades de variación de una calificación crediticia a otra, en el horizonte de interés. La matriz de transición es clave en el modelo y puede ser interna o externa. Los parámetros básicos son:
- Horizonte
- Sistema de rating (Moody´s, S&P, interno) - Matriz de transición
- Curvas de tipos (forward) - Tasas de recuperación
Con el siguiente ejemplo, tomado del documento técnico de CreditMetrics, ilustra el funcionamiento del modelo. Se calcula el CreditVaR para un bono BBB señior (unsecured)8, que madura a los cinco años y paga un cupón del 6%
7
Forward: referido a acciones de compraventa de divisa, toda operación de vencimiento superior a dos días. Las operaciones al contado se liquidan a un tipo de cambio al contado o spot y las operaciones a plazo, es decir contramatadas en una fecha, pero materializadas en una fecha futura, se liquidan a un tipo de cambio a plazo o forward. La diferencia entre ambos se denomina premio o descuento de las monedas y se expresan generalmente en porcentajes anuales por capitalización simple. LA estrecha relación de los mercados monetarios con los de divisas implica que el premio o descuento de una divisa frente a otra compensa, por regla general, las diferencias en los tipos de interés existentes entre ambas divisas.
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Matriz de Transición
RI/RF AAA AA A BBB BB B CCC FALLIDO
AAA 90,81 8,33 0,68 0,06 0,12 0 0 0
AA 0,7 90,65 7,79 0,64 0,06 0,14 0,02 0
A 0,09 2,27 91,05 5,52 0,74 0,26 0,01 0,06
BBB 0,02 0,33 5,95 86,93 5,3 1,17 0,12 0,18
BB 0,03 0,14 0,67 7,73 80,53 8,84 1 1,06
B 0 0,11 0,24 0,43 6,48 83,46 4,07 5,2
CCC 0,22 0 0,22 1,3 2,38 11,24 64,86 19,79
FALLIDO 0 0 0 0 0 0 0 100
La tabla siguiente, contiene los tipos forward implícitos a 1 año para cada clase:
rating Año 1 Año 2 Año 3 Año 4
AAA 3,6 4,17 4,73 5,12
AA 3,65 4,22 4,78 5,17
A 3,72 4,32 4,93 5,32
BBB 4,1 4,67 5,25 5,63
BB 5,55 6,02 6,78 7,27
B 6,05 7,02 8,03 8,52
CCC 15,05 15,02 14,03 13,52
La siguiente tabla contiene las tasas de recuperación en tanto por ciento del valor facial:
Prioridad Media (%) Desviación típica (%)
Senior garantizada 53,8 26,86
Senior no garantizada 51,13 25,45
Senior subordinada 38,52 23,81
Subordinada 32,74 20,18
Junior subordinada 17,09 10,9
Si repetimos el mismo cálculo, considerando que el bono pueda cambiar de calificación, el resultado, dentro los posibles valores en el año 1 del bono, sería:
Rating a fin de año Valor ($)
AAA 109,37
AA 109,19
A 108,66
BBB 107,55
BB 102,02
B 98,1
CCC 83,64
Fallido 51,13
Finalmente, la siguiente tabla recoge la distribución del valor esperado del bono (forward), cuya media es -0,46 y su desviación típica 2,99.
Rating a fin de año Probabilidad (%) Valor ($) Cambio en valor ($)
AAA 0,02 109,37 1,82
AA 0,33 109,19 1,64
A 5,95 108,66 1,11
BBB 86,93 107,55 0
BB 5,3 102,02 -5,53
B 1,17 98,1 -9,45
CCC 0,12 83,64 -23,91
Fallido 0,18 51,13 -56,42
La tabla anterior, recoge la distribución de los cambios de valor en el bono, en un horizonte de 1 año, debido a cambios en su calidad crediticia.
6.2.- Conclusiones.-
Con este método de valoración obtenemos una valoración completa de la cartera de contratos ya que se tienen en cuenta tanto las pérdidas como las ganancias por modificaciones de calidad crediticia. Así mismo, se tienen en cuenta las posibles correlaciones entre las probabilidades de fallido de los diversos contratos, como las correlaciones no son muy elevadas, se observan efectos positivos de las diversificaciones de carteras.
V = 6 + 6 (1,041) + 6 (1,0467) + 6 (1,0525) + 106 (1,0563) = 107,55 BBB
Como principales inconvenientes están, que se requiere un elevado número de datos (matrices de fallido y transición, curvas forward implícitas, etc) cuya calidad y verdadero contenido informativo son muy debatidos.
