Qué riesgo asumen las ENTIDADES FINANCIERAS?

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Dossier Banca
Concesión de créditos.
¿Qué riesgo asumen las
ENTIDADES FINANCIERAS?
Los modelos de rating pasan a ser, dentro del nuevo concepto de
gestión del riesgo bancario, la clave para analizar las relaciones de
financiación que comunican a la empresa con la banca. En esta
ocasión se pretende acercar al concepto de modelo de rating y con
ello posibilitar una mayor comprensión de su naturaleza y cómo lo
utilizan las entidades financieras
,
Pedro Cervera Ruiz
Responsable de Seguimiento del Riesgo de iberCaja
Ficha Técnica
AUTOR: Cervera
Ruiz, Pedro
TÍTULO: Concesión
de créditos. ¿Qué
riesgo asumen las entidades
financieras?
FUENTE: Estrategia
Financiera, nº 207.
Junio 2004
Cuantificar la probabilidad de impagado de una operación de financiación y calcular el riesgo que se puede llegar a asumir son dos conceptos clave que siempre se pregunta una entidad financiera. Sin embargo, con el nuevo acuerdo de Basilea estos aspectos se
han endurecido y ahora las entidades financiera pueden autodiagnósticar las posibles pérdidas que pueden llegar a tener con un cliente. Por este motivo, las entidades emplean modelos de rating para realizar una calificación de la cartera de clientes y calcular la posibilidad de
incumplimiento.
En este artículo se explica el método y construcción de un rating, el desarrollo de un rating, y
cuál es la nueva realidad del riesgo bancario.
RESUMEN:
DESCRIPTORES: Negociación banca-empresa, riesgo, medición del riesgo, rating, estrategia
LOCALIZADOR:
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67 / 2004
Estrategia Financiera
de inversión, rentabilidad, financiación, ratio de endeudamiento, créditos.
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Concesión de créditos. ¿Qué riesgo
asumen las entidades financieras?
artiendo de la conocida aseveración de que el riesgo es la esencia
de la actividad bancaria podemos
afirmar que su correcta gestión es una exigencia a la que necesariamente debe responder una entidad financiera en su papel
de intermediario económico.
El papel que en el sistema económico
juega un intermediario financiero es del de
canalizador o facilitador del capital que los
ahorradores proporcionan hacia los agentes demandantes o consumidores. Tal actividad de intermediación, se convierte, en la
perspectiva de la entidad financiera, en actividad inversora y como tal, debe ser observada con detalle y ejercida con la máxima prudencia.
La demanda de esa inversión bancaria
ejercida, en mayor o menor medida, de
forma permanente por la empresa, es analizada y examinada por las diferentes entidades financieras que seleccionan en función del retorno previsto las propuestas
más adecuadas en las que situar “sus” fondos.
Tal selección, desde un aspecto estrictamente financiero, se produce a través de
la conocida medida impuesta por el binomio riesgo-rentabilidad. Tal medida ha evolucionado en los últimos años a conceptos
más sofisticados que el precio de una operación o el “margen” teórico sobre una rentabilidad mínima de negocio. Conceptos y
sistemas tales como rentabilidad ajustada
a riesgo, exigen al análisis bancario profundizar en la rentabilidad real que un cliente
u operación le suponen teniendo en cuenta
el riesgo asumido.
Así, el margen económico financiero
realmente percibido (imaginemos, un diferencial sobre euribor) se convierte en teórico y debe ser minorado por el coste que a
la entidad financiera le supone realizar esas
operaciones teniendo en cuenta no sólo los
costes reales de gestión, administrativos,
etcétera, sino también los costes a los que
debe hacer frente por asumir el riesgo que
la operación lleva implícito.
Un enunciado sencillo del concepto de
rentabilidad ajustada a riesgo (1) podría ser
el de restar al margen que supone el diferencial cobrado al cliente, los costes (económicos, de oportunidad) que pudiesen
derivar de una dotación de la provisión
contable derivada de una exigencia legal
por realización de tal operación, pero su
desarrollo va más allá. Cuantifiquemos la
probabilidad de impago de la operación
que concedo en función de la calidad del
cliente y de la seguridad de las garantías
adicionales (imaginemos hipotecaria frente
P
a personal). De ese modo calcularé el riesgo
que realmente asumo y lo que, en caso de
incumplimiento, podría recuperar.
Estos son los conceptos que ya recoge
la normativa y que a corto plazo se endurecerán y sofisticarán, tras la entrada en vigor de la normativa de la acuerdo marco
de capital del Banco Internacional de pagos de Basilea (2).
En el enfoque de gestión del riesgo de
esta futura normativa surge como novedad
la posibilidad de que las entidades financieras, basándose en instrumentos desarrollados por ellas mismas y homologados por
los supervisores de cada país (i.e. en nuestro caso, Banco de España), se auto diagnostiquen las posibles pérdidas en las
puede incurrir por incumplimientos de sus
clientes –prestatarios, acreditados, contrapartidas-.
La importancia de esa novedad radica
en que un diagnóstico muy ajustado en
una entidad financiera con una correcta
selección de clientes y operaciones puede
suponer importantes ahorros para la entidad financiera y proporcionarle un marco
de exigencia de capital (y, en determinando
casos de provisiones) más suave que el que
la ley establece como norma general. Es por
ello que la gestión del riesgo por parte de la
banca se apoyará en estos sistemas o resultará antieconómica y una clara desventaja competitiva.
En la base de estos sistemas internos
se sitúan los modelos de rating, cuya finalidad es la calificación de la cartera de
clientes de la entidad y tras ello, el cálculo
de qué probabilidad existe de que éstos incumplan sus compromisos derivados de la
operaciones con la entidad.
CONCEPTO, MÉTODO Y
CONSTRUCCIÓN DE UN RATING
La aplicación de herramientas de decisión a la financiación bancaria de empresas (3) ha pasado por distintas etapas muy
influidas por el grado de confianza que
desde el ámbito analista se ha depositado
en esos modelos.
Hace ya décadas que existen modelos
complejos de valoración de empresas y con
ello de calificación a efectos de calidad de
riesgo. Tales modelos, creados por grandes
entidades financieras e inspirados en los
procesos desarrollados por las agencias de
calificación, han sido aplicados tradicionalmente al análisis de compañías de gran tamaño y destinados a completar análisis expertos de conjuntos o estructuras de operaciones de gran complejidad.
(1) Popularizado como RAROC o Risk Adjusted Return on
Capital, sistema inicialmente enunciado y utilizado
por Bankers Trust, su sofisticación va hoy más allá, al
incluir conceptos tales como capital económico o
consumo de capital cuyo análisis excede el propósito
del artículo.
(2) Para una perspectiva global del impacto del Acuerdo
de Basilea II, ver en Estrategia financiera nº 187 , septiembre 2002, “Cómo afectará a las relaciones Banca
–Pyme la nueva perspectiva de gestión del riesgo
introducida por el acuerdo de Basilea”. Localización
87/2002.
(3) El uso de herramientas de decisión aplicables a personas físicas, habitualmente englobadas en la denominación scoring, se ha popularizado mucho antes
dada por un lado la menor complejidad del análisis de
estos riesgos, el menor volumen de financiación que
es susceptible de solicitar una persona ( o unidad
familiar) y , ya en el aspecto técnico, la mayor abundancia y calidad de datos estadísticos relevantes a
efectos de estos análisis.
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La medición del riesgo asumido por la
entidad financiera tiene su primera formulación en la pregunta de cuál es, realmente, el riesgo inherente a la cartera de
operaciones de riesgo que la entidad tiene
concedidas. O de otro modo, qué probabilidad hay de que los acreditados titulares
de esas operaciones no puedan hacer
frente a sus obligaciones. La respuesta no
es sencilla: dependerá de su calidad de
riesgo, que podremos medir en relación a
su volumen de activos, previsiones de
evolución de negocio, ratios de análisis
contable, etcétera.
Este conjunto de aspectos de una
misma empresa (cliente desde la perspectiva de la entidad financiera) es el que se
somete a examen en cualquier análisis de
riesgo. Como apoyo al análisis manual, tradicional, individualizado operación a operación, surgen las herramientas mecánicas
que pretenden mostrar al analista un
apoyo a su decisión, facilitándole datos ya
procesados y puestos en relación.
Las
posibilidades de
que los
acreditados de
las operaciones
no cumplan con
sus obligaciones
dependerá de su
calidad de
riesgo
Cuadro 1
Parámetro
Valor
Mínimo/máx
Antigüedad
Ratio liquidez
Ratio Endeudamiento
5 años
1,5
0,6
Decisión
< 5 años = denegar
< 1,5 = denegar
> 0,6= denegar
Cuadro 2
Parámetro
Valor de referencia
Antigüedad
Ratio liquidez
Ratio Endeudamiento
5 años
1,5
0,6
Cliente 1
2
2,5
0,4
Cliente 2
10
1
0,8
Cuadro 3
Parámetro
Valor de referencia
Antigüedad
54
5 años
Ratio liquidez
1,5
Ratio liquidez
0,6
Estrategia Financiera
Valores a puntuar
Puntos
>5
<5
< 1.5
> 1,5
< 0,6
> 0,6
1
0
0
1
1
0
Un modelo experto estimativo:
ejemplo didáctico
Los modelos de rating son sistemas que
se dirigen a proporcionar un valoración del
riesgo de impago propio de un acreditado o
una cartera de crédito. Este es el proceso
que preside cualquier tarea de análisis tradicional al que el rating añade mediciones
objetivas de parámetros seleccionados.
El lector puede imaginar un modelo
sencillo de rating que, mecanizado, podría
reproducir la lógica de análisis tradicional a
mayor velocidad y con mayor objetividad.
Imaginemos un sistema cuya base de análisis pudiesen ser los siguientes datos de una
empresa:
•
•
•
Antigüedad de la empresa en el desarrollo de su actividad.
Ratio de liquidez.
Ratio de endeudamiento.
Fijados estos tres criterios definiríamos
los umbrales o valores a tomar como mínimos o punto de referencia y la decisión automática que podría conllevar el cálculo de
los valores de las empresas solicitantes
(cuadro 1).
La simplificación es, desde luego, exagerada y pretende representar el punto de
partida de un sistema de decisión sobre
operaciones, basadas en un análisis más
amplio: el de cliente. Esto es, aunque la
operación propuesta sea razonable si el
solicitante presenta valores visiblemente
desviados de nuestro punto de referencia
no obtendría la financiación requerida.
El siguiente paso podría ser la pregunta a la que se ve obligada responder
una entidad financiera que pretende seleccionar, como hemos visto al inicio, el
cliente y operación más rentable y menos
arriesgada; ¿Cuál de estos dos clientes es
más conveniente como destino de mi inversión?
En el modelo anterior los dos clientes siguientes presentarían este perfil (cuadro 2).
Ahora haría falta establecer un sistema
de valoración que asignase una puntuación
objetiva al hecho de superar o no el valor
mínimo, de modo que si un cliente cumple
un requisito u otro se valore correctamente
y, sobre todo, pueda ser un elemento de
comparación con otras empresas evaluadas. (Cuadro 3).
Así la puntuación óptima sería de 3. Los
clientes del ejemplo obtendrían las siguientes puntuaciones:
Cliente 1: 1 punto
Cliente 2: 1 punto.
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asumen las entidades financieras?
El resultado no sería útil pues no permitiría diferenciar ambas empresas. Sería
necesario ampliar la escala de puntuaciones posibles para poder ponderar o penalizar los valores con mayor detalle y matices. E incluso, deberíamos reflexionar si es
lógico que los tres parámetros observados
tengan la misma ponderación y que el incumplimiento de uno o dos combinados
pueda arrojar algún significado adicional.
Surge, además una pregunta, ¿cómo
valorar y cómo asignar a las puntuaciones
finalmente obtenidas un resultado significativo? Y cómo hacerlo cuando, más allá de
esta pequeña simplificación, combinamos
decenas de variables de un cliente, miles de
valores de tales variables y de combinaciones las mismas.
La respuesta no es sencilla, en primer
lugar debemos dejar atrás la base experta y
adoptar metodología estadística que nos
muestre qué es realmente relevante desde
un experiencia real y hasta qué punto determinadas valoraciones de algunas características de la empresas han sido determinantes en el diagnóstico de la empresa.
Podríamos reflexionar de nuevo y plantearnos, ¿de las empresas con las que ha
contratado la entidad financiera, qué hicieron y cómo eran las que al final incumplieron sus compromisos? Esta cuestión halla
respuesta en la actual metodología de elaboración de herramientas de decisión (4)
que describiremos de forma aproximada a
continuación.
DESARROLLANDO UN RATING
Cuando se desarrolla un modelo de rating debe determinarse algunas características del mismo a priori: para qué será
usado, a qué tipo de clientes evaluará y con
qué información podrá contar.
Cuanto más especializado sea un rating
mayor será el grado de certeza en sus dictámenes pues está diseñado para tratar informaciones homogéneas y los puntos de
referencia con los que ha sido diseñado
responden de forma muy ajustada a la realidad de los clientes que examinará. Imaginemos la imposibilidad de igualdad en el
análisis de datos contables de una gran superficie, de una promotora inmobiliaria y
de una cementera.
Una vez atendida esta cuestión, para la
construcción del modelo se tomará una
muestra lo más amplia posible de empresas
que respondan al perfil que se evaluará en
el futuro. Si es una cartera variada se intentará que la muestra responda a esa variedad con la misma distribución.
Cuando se desarrolla un modelo de rating
debe determinarse para qué será usado, a
qué tipo de cliente evaluará y con qué
información se contará
En primer lugar, deberíamos aclarar
que en la elaboración de un modelo moderno de rating son tomadas en cuenta un
gran número de variables que combina el
cálculo de ratios financieros con otros elementos de distinta naturaleza.
1. Variables financieras: partiendo del
análisis clásico se informarán los ratios y
combinaciones de ratios y partidas que
represente de modo individual o conjunto la solvencia, liquidez, y rentabilidad
de la empresa. Del mismo modo se podrán tener en cuenta indicadores de gestión, operatoria de cobros y pagos, crecimiento y evolución de la empresa.
2. Como consecuencia de estos “rasgos”
financieros de la empresa, surgirán determinados comportamientos con la
entidad y el sistema financiero en general (consumo de crédito, posicionamiento y estrategia de endeudamiento
a corto / largo, etcétera), así como su
experiencia e historial de pagos.
Los datos de comportamiento son
cada vez más relevantes, dada su complementariedad con el bloque anterior
y su carácter más dinámico.
De este modo, las entidades financieras
también modulan los sistemas a través
de diseños de perfiles de comportamiento bancario en los que deberán filtrarse fotos parciales e inexactas en caso
de clientes compartidos o con tipos de
actividades que condicionan de manera
inevitable ese comportamiento.
3. Los denominados datos cualitativos,
que forman un grupo muy heterogéneo (conceptualmente pueden incluir el
punto anterior) y que son especialmente significativos en el análisis tradicional ofrecen una visión global de
cliente en cuanto a aspectos económicos, posición en mercado, datos de
gestión de la empresa, etcétera.
(4) Basada en regresiones logísticas y por otro lado, ya
superada por metodologías más sofisticadas como
aplicación de procesos inteligentes basados en redes
neuronales y algoritmos genéticos.
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En la elaboración de un moderno modelo
de rating son tomadas en cuenta un gran
número de variables que combina el
cálculo de ratios financieros con otros
elementos de distinta naturaleza
Todas estas variables se informan del
conjunto de empresas que forman
parte de la muestra de la que se
intentarán deducir muestras
más pequeñas agrupadas
por
determinados
rasgo comunes como
volumen de facturación (determinante en muchas
de las variables
anteriores) o
como sector de
actividad.
Un elemento
menos habitual
en estos sistemas
es el de la comparación con datos medios o modales del sector concreto de actividad.
Este aspecto será objeto de
un análisis más profundo en un
artículo posterior.
(5) De la correcta definición de incumplimiento puede
derivar un perfil muy determinado del modelo de
rating: aunque Basilea establece el incumplimiento
en 90 días de impago, podrían fijarse umbrales inferiores según el criterio de la entidad financiera, ya
que todo retraso o impago puede ser definitorio del
comportamiento de la empresa como pagadora o de
su situación económico financiera.
(6) Análisis multivariante como continuación del univariante.
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Estrategia Financiera
3. En ocasiones, el modelo de rating se
pregunta si no existen factores que
puedan considerar un aspecto de la realidad no siempre bien medido: el
efecto contagio, las posibles relaciones
de dependencia entre los acreditados.
Para ello una nueva generación de modelos incluye variables de aplicación
general, consideradas factores comunes a todas la empresa examinadas que
se pueden tomar como índices a los
que referir la calificaciones: ciclo económico, crecimiento PIB, tasa interanual de inflación, determinados índices de tipo de interés, etcétera.
Estos modelos crean, además de una
valoración del perfil de la empresa anali-
zada, un contexto en el que medir este
perfil, proporcionando la posibilidad de
manipular el escenario económico y examinar el comportamiento previsible en tales circunstancias.
Fases del proceso de cálculo del
modelo
De forma previa a la creación de modelos que pretenden definir los perfiles y
actuaciones típicas del incumplimiento y
que puntuarán en función de la cercanía
que la variable o conjunto de variables
tenga respecto a los valores de referencia,
se desarrollan algunas tareas que suponen la verdadera base metodológica de un
sistema de rating.
La meta de esta fase es encontrar los
factores que sean determinantes para explicarnos por qué impaga un acreditado.
Así, cada variable es analizada y
puesta en relación con el incumplimiento
(5) o morosidad. De este modo podrán seleccionarse las variables que sean más
significativas a efectos de detección de
futuros incumplimientos. Sobre este análisis, denominado univariante, se calculará
el estadístico de poder cuyo umbral mínimo medido en tanto por ciento (%) se
deberá determinar ad hoc en el proceso
de elaboración del modelo y puede variar
en función del grupo de variables analizadas.
Conviene quizás detenernos e imaginar
el análisis de la variable de antigüedad de la
empresa en el sector de actividad, dentro
del grupo de empresas de servicios profesional de gestoría. Cabe imaginar que en
este tipo de empresas de servicios en las
que el principal activo es el prestigio profesional y la cartera de clientes consolidada,
esa variable resultaría muy significativa
puesta en relación con las empresas que de
este segmento acabaron incumpliendo.
Sin embargo, la existencia o no de una
determinada proporción entre el endeudamiento a corto, versus largo plazo, en el
sistema financiero puede no arrojar resultados concluyentes.
Tras esa primera selección de variables,
se pasa a un segunda fase en la que se
analizará las interacciones (6) que se producen entre las distintas variables, hasta
ahora analizadas de forma aislada.
Así, se procede a la selección de los
mejores factores con los que se comienzan
a crear, como ya hemos anticipado, modelos basados en regresiones logísticas. De los
modelos se obtendrán las puntuaciones finales con las que son calificados los clientes analizados.
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Estas puntuaciones permitirán ordenar
a los acreditados pasándose al siguiente
paso que consistirá en identificar las agrupaciones de puntuaciones en intervalos y
analizar en cada uno de esos intervalos la
relación entre las puntuaciones y tasas de
morosidad de la muestra y, posteriormente,
de la población general.
Tras las sucesivas pruebas se selecciona
el modelo con mayor capacidad predictiva
que se obtendrá de la comparación de sus
dictámenes finales y la experiencia real de
impago de los clientes. Tal comparación
podrá realizarse con los clientes de la
muestra utilizada para la elaboración del
modelo, pero carecería de sentido pues es
lógico que responda a un alto grado de
aciertos dado que ha sido elaborado basándose en ese grupo de empresas u operaciones. De ese modo la validación deberá realizarse sobre otra cartera de casos homogénea pero diferente, que podrá ser la
cartera total de acreditados.
LA NUEVA REALIDAD DEL RIESGO
BANCARIO
Sistemas como el descrito están hoy
implantados, en distintas fases de uso e
importancia en relación a la decisión sobre
riesgo, en prácticamente todas las entidades financieras. Así, una herramienta de
base mecánica o matemática pasa a sustituir o complementar paulatinamente gran
parte del análisis tradicional. Y lo que es
más importante, dada su relevancia a efectos de la homologación de los sistemas
propios de gestión del riesgo diseñados por
Basilea II, pasa a ser una pieza clave en el
diseño de la estrategia inversora de las entidades financieras.
Consciente de que cada empresa es un
mundo y de que existen múltiples circunstancias cuya ponderación no es fácil de definir en términos estadísticos, el sistema
bancario implanta con cautela estas herramientas, adoptando todo tipo de medidas de
seguridad y elaborando modelos de gran sofisticación y probada capacidad predicitiva.
El director financiero de hoy encontrará un rating no buscado ni contratado
que le acompañará en el curso de la negociación de la financiación con su banco o
caja y que la determinará en buena medida. Cambian, pues, la relaciones entre
ambas partes y aumenta la exigencia de
información, transparencia y conocimiento
cliente / proveedor por una razón muy importante: cuanto mayor sea la proximidad
y el contacto entre ambos, mejor será el
diagnóstico del analista bancario que mo-
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dulará los dictámenes de sus herramientas
con el conocimiento real del cliente.
La implantación y uso generalizado de
un rating o modelos más completos (modelos de pricing que proponen precios en
función de la calificación del cliente) ha
supuesto y supondrá un gran cambio en
el mundo de la pequeña y mediana empresa que deberá conocer cuanto antes
las nuevas reglas del juego. Una vez conocidas, acogerá a los modelos cuantitativo como los instrumentos que posibilitan que el acceso al crédito sea el adecuado, facilitando la financiación a los
agentes económicos de calidad, eliminando ineficiencias del sistema que podrían motivar primas de riesgo en precio
restricciones injustamente aplicadas.
Cuanto mayor
sea la
proximidad y el
contacto entre
banco y empresa,
mejor será el
diagnóstico del
análisis bancario
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