Presentación de PowerPoint by wuyunyi

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									                                     Nombre de la presentación en cuerpo 17




    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
                                          Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                     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
                                          Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                     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
                                         Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                    Riesgo de Crédito



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.
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                                                   Riesgo de Crédito



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.
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                                                  Riesgo de Crédito



Riesgo de crédito
Introducción: dimensiones


 EL = exposición x probabilidad de default x severidad

                       EL  EAD  PD  1  R 

                       EL  EAD PD LGD

 Si  EL > 0  valor contable > valor económico: se corrige con
previsiones
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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
                                              Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                         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
                                        Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                   Riesgo de Crédito




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.
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                                                                          Riesgo de Crédito


100%


90%


80%
                                       Tasa de Default Anual
70%


60%


50%


40%


30%


20%


10%


 0%
       0-50   51- 101- 151- 201- 251- 301- 351- 401- 451- 501- 551- 601- 651- 701- 751- 801- 851- 901- 951-
              100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 1000
                                                       Score
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                                                   Riesgo de Crédito




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
                                           Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                      Riesgo de Crédito




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.
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                                                         Riesgo de Crédito
Modelos de Credit Scoring - uso

  Distintos cut-offs pueden reflejar diferencias en la política crediticia del
  banco

                    Banco Conservador:                        Banco Agresivo:
        Score                            Banco Estándar
                      minimiza riesgo                       maximiza colocaciones

                         Acepta
         1000        automáticamente         Acepta
      riesgo bajo                        automáticamente    Acepta automáticamente
                         Revisión

                                            Revisión

                                                                   Revisión


                         Rechaza
                     automáticamente         Rechaza
                                         automáticamente
                                                           Rechaza automáticamente


      riesgo alto
           0
                                        Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                   Riesgo de Crédito




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.
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                                                   Riesgo de Crédito




Riesgo de crédito individual
Modelos de credit scoring – técnicas empleadas


 regresión lineal
 análisis discriminante
 regresión logística – modelos probit / logit
 árboles de decisión
                                                                                    Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                                                               Riesgo de Crédito
Variables empleadas

                                           Variables Empleadas


     Individuos                      Microfinanzas - PyMEs                                                      Empresas

         Historia crediticia



                                                Score de Buro
                                                                                                               Información de
       atrasos e incumplimientos            -                                                                    los estados
  actuales y pasados, juicios, quiebras,
      cheques rechazados, créditos                                                                                contables
                                                                                                               ratios financieros



                                                                Score customizado
  tomados actuales y pasados, si tiene
                                                                                                                   actuales y
     tarjetas, consultas en burós de       +                                                                      proyectados
                crédito, etc.




                                                                                                      Rating
         Información
                                                                                                                Management
    demográfica y de ingresos                                                                                     evaluación
   edad, domicilio, sexo, estado civil,
  propietario (casa, auto), ocupación,
  personas a cargo, permanencia en el
    domicilio y empleo actual, nivel                                                                            Sector/País
           educativo, Y, etc.                                                                                     evaluación
                                            Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                       Riesgo de Crédito
Experiencia Internacional - EEUU


    Riesgo de crédito individual
    Experiencia internacional: variables empleadas por el FICO credit risk score
                                       Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                  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
                                        Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                   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
                                        Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                   Riesgo de Crédito



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  EAD PD 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).
                                         Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                    Riesgo de Crédito




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 25.326.
                                          Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                     Riesgo de Crédito



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.
                                                          e Zi
 Con Zi y la función logística calculamos su PD: PDi 
                                                        1  e Zi
                                     Probabilidad de No Default


                                                                                                  100%




                    0%
                         10%
                               20%
                                     30%
                                           40%
                                                 50%
                                                       60%
                                                             70%
                                                                            80%
                                                                                            90%
            -2,52
            -2,33
            -2,14
            -1,95
                                                                                                         Relación score – PD




            -1,76
            -1,57
            -1,38
            -1,19
                                                                                  PD  F Z 




            -1,00
                                                                   PND  1  PD




            -0,81
            -0,62
            -0,43
            -0,24
            -0,05
            0,14




Score (Z)
            0,33
            0,52
            0,71
            0,90
            1,09
            1,28
            1,47
            1,66
                                                                                                                                          Riesgo de Crédito




            1,85
            2,04
            2,23
                                                                                                                               Nombre de la presentación en cuerpo 17




            2,42
                                        Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                   Riesgo de Crédito



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)
                                        Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                   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.
                                           Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                      Riesgo de Crédito


Riesgo de crédito individual
Modelos de credit scoring – árboles de decisión
                                                  Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                             Riesgo de Crédito


Riesgo de crédito individual
Modelos de credit scoring – árboles de decisión
                                                                        Nodo interior o raíz:
                                   Solicitantes de créditos
                                                                             contiene
                                        hipotecarios
                                                                          toda la muestra
Particionamiento

                   Es cliente           Nodo interior           No es cliente


Particionamiento


  Cuota/Y <20%                  Cuota/Y >20%
                                                              Nodos terminales u
                                                                    hojas
             Splitting variable:
                  Cuota/Y
             Split point: 20%
                                               Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                          Riesgo de Crédito
Sistemas de Rating
  Riesgo de crédito individual
  Sistemas de Rating: construcción
   Bases de datos de comportamiento
                                                            Deudores en un risk
          histórico de deudores
                                                           bucket, por ejemplo A


     Modelo            Juicio humano: el
    Estadístico        analista construye                                    método estadístico
                                                 método histórico
                        manualmente un
                            sistema de
                        calificaciones en                                           promedio o
      Scores          función de los ratios        tasa de default
                                                                                 mediana de PDs
                           de balance,                promedio
                                                                                   individuales
                      management, sector          (5 años mínimo)
                                                                                 (5 años mínimo)
   Partición de la   y la economía, stress
    distribución     tests; crea reglas para
    de scores en          asignar a los
                                                                     pooled PD
     “buckets”:         deudores a cada
    A, AA, etc.              “bucket”.
                                       Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                  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),
              DBB-1995
TDBB-1995 =
              NBB-1995

 Frecuencia de defaults de largo plazo (FDLP) de un risk bucket es el
promedio de la TD de varios períodos (años),

                    1 2001
FDLP1985 -2001           TDBB-t
                   17 t 1985
                                                Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                           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+                       0.00 %          BB+                              0.56 %
AA                        0.00 %          BB                               0.95 %
AA-                       0.02 %          BB-                              1.76 %
A+                        0.05 %          B+                               3.01 %
A                         0.04 %          B                                8.34 %
A-                        0.04 %          B-                              12.15 %
BBB+                      0.22 %          CCC/C                           28.83 %
BBB                       0.28 %          Fuente: S&P’s
                                                                                               Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                                                                          Riesgo de Crédito

50%
                           AAA                                      AA

45%                        A                                        BBB

                           BB                                       B
40%                        CCC                                      BB Promedio de LP

                           B Promedio de LP                         CCC Promedio LP
35%



30%


25%



20%



15%



10%



5%



0%
      1981

             1982

                    1983

                                1984

                                       1985

                                              1986

                                                     1987

                                                            1988

                                                                   1989

                                                                          1990

                                                                                 1991

                                                                                        1992

                                                                                               1993

                                                                                                      1994

                                                                                                             1995

                                                                                                                    1996

                                                                                                                           1997

                                                                                                                                  1998

                                                                                                                                         1999

                                                                                                                                                2000

                                                                                                                                                       2001

                                                                                                                                                              2002

                                                                                                                                                                     2003

                                                                                                                                                                            2004
                                         Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                    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.
                                    Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                               Riesgo de Crédito




              Utilización de scoring de otorgamiento
                        -por tipo de cartera-
100%
90%
                                             usa
80%
70%
                                             no usa
60%
50%
40%
30%
20%
10%
 0%
       scoring individuos    scoring PyMEs         scoring empresas
                                    Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                               Riesgo de Crédito




              Utilización de scoring de seguimiento
                       -por tipo de cartera-
100%
90%
80%
                                              usa
70%
60%
                                              no usa
50%
40%
30%
20%
10%
 0%
       scoring individuos     scoring PyMEs         scoring empresas
                                      Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                 Riesgo de Crédito




       Utilización de sistemas de ratings alternativos al del BCRA
                           -por tipo de cartera-
100%
90%
80%
                                   usa
70%
60%
                                    no usa
50%
40%
30%
20%
10%
 0%
                consumo                         comercial
                                        Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                   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.
                                                                                                              Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                                                                                         Riesgo de Crédito



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.
                                2.0

                                                                                                                                                                                                  Defaults
                                1.8
                                                                                                                                                                                                  No Defaults

                                1.6


                                1.4


                                1.2
                   % deudores




                                1.0


                                0.8


                                0.6


                                0.4


                                0.2


                                0.0
                                                                                                            0.0
                                                                                                                  0.5
                                                                                                                        1.0
                                                                                                                               1.5
                                                                                                                                     2.0
                                                                                                                                           2.5
                                                                                                                                                 3.0
                                                                                                                                                       3.5
                                                                                                                                                             4.0
                                                                                                                                                                   4.5
                                                                                                                                                                         5.0
                                                                                                                                                                               5.5
                                                                                                                                                                                     6.0
                                                                                                                                                                                           6.5
                                                                                                                                                                                                 7.0
                                                                                                                                                                                                       7.5
                                                                                                                                                                                                             8.0
                                                                                                                                                                                                                   8.5
                                                                                                                                                                                                                         9.0
                                      -5.0
                                             -4.5
                                                    -4.0
                                                           -3.5
                                                                  -3.0
                                                                         -2.5
                                                                                -2.0
                                                                                       -1.5
                                                                                              -1.0
                                                                                                     -0.5




                                                                                                                              Score
                                          Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                     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
                                         Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                    Riesgo de Crédito




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.
                                                                     Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                                                Riesgo de Crédito



Modelos de Portafolio
Introducción

                0.1                Media: pérdida esperada o promedio

                0.09

                0.08

                0.07
 Probabilidad




                0.06
                                                                                 Capital económico: cubre
                0.05                                                            pérdidas inesperadas hasta
                                                     pérdidas inesperadas
                                                                                      cierto percentil
                0.04
                                                                                                    Probabilidad que las
                0.03
                                                                                                    pérdidas excedan el
                0.02                                                                                VaR (esperadas +
                            previsiones                                                             inesperadas): 0.01%
                                                                                        Percentil
                0.01
                                                                                         99.9%
                   •0
                        0    2.5    5     7.5   10      12.5 15     17.5 20   22.5 25     27.5 30     32.5
                                                     Pérdida en %
                                                                                           Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                                                                      Riesgo de Crédito



                        Modelos de Portafolio
                        Introducción
                  10%


                  9%
                                    VaR (99%) = 8,1%
                  8%

                                                                           pérdida inesperada
                  7%
tasa de pérdida




                  6%

                                                                                                                            capital
                  5%


                  4%


                  3%                 pérdida esperada: 4,6%
                                                                                                                            previsiones
                  2%


                  1%


                  0%
                        1   2   3    4   5   6   7   8   9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30      frecuencia
                                                                         tiempo
                                         Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                    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.
                               Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                          Riesgo de Crédito


Matrices de Transición


               1         2      3            4             5


     1         p11       p12    p13          p14          p15


     2         p21       p22    p23          p24          p25


     3         p31       p32    p33          p34          p35


     4         p41       p42    p43          p44          p45


     5         p51       p52    p53          p54          p55
              Nombre de la presentación en cuerpo 17
                         Riesgo de Crédito


Matriz de Transición: 2001-2002
      Nombre de la presentación en cuerpo 17
                 Riesgo de Crédito


Matriz de Transición: 2005-2006
                                                  Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                             Riesgo de Crédito



Modelos de Portafolio
Correlaciones
30%

                                                  Comercial       Asimilable   Consumo

25%




20%




15%




10%




 5%




 0%
      1999-2000   2000-2001   2001-2002   2002-2003   2003-2004    2004-2005   2005-2006
                                          Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                     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
                                             Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                        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.

                            (r × A - i × D - el × A - oc × A )
                  RaRoc =
                                           K

 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.
                                      Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                 Riesgo de Crédito




Risk-based pricing
Determinación de la tasa activa


 Los resultados del análisis RaRoC se pueden emplear para fijar las tasas
activas
          A          D                                  K      D
RaRoc       r  i   el  oc   r  el  oc  RaRoc   i 
          K          A                                  A      A

                      K     D
 r  el  oc  k      i
                      A     A
                                          Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                     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
                                      Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                 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
                                          Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                     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)
                                                   Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                              Riesgo de Crédito



     Titulización
     Proceso

                 deudores                                 inversores

                         hacen pagos                                paga los títulos

                                    retiene los pagos
                                     menos comisión
                originador                                    SPV

                                                                             administra los
special purpose vehicle (SPV): su único propósito es
                                                                           descalces de plazos
transformar los flujos de fondos de los activos en los      credit
  flujos de fondos requeridos para pagar los títulos     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)
                                                  Nombre de la presentación en cuerpo 17
                                                             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

                 la mayor parte de la emisión:         $90
   senior                                                         AAA            Esta estructura
                      primeros en cobrar.            millones
                                                                                 garantiza que el
                                                                                tramo mezzanine
  mezzanine                                         $8 millones   BBB             sea BBB, y el
                   en general se los queda el                                  tramo senior AAA
   equity                                          $ 2 millones
                  originador y no tienen rating
             Nombre de la presentación en cuerpo 17
                        Riesgo de Crédito




Gracias por su atención

								
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