Afinando las definiciones de SICR en la banca bajo IFRS 9

La norma contable IFRS 9 ha cambiado la forma en que los bancos manejan el riesgo crediticio. Una de las partes clave de esta norma es predecir cuándo un préstamo podría fallar, conocido como "aumentos significativos en el riesgo de crédito" (SICR). Sin embargo, definir qué cuenta exactamente como un evento SICR puede ser complicado porque depende de comparar estimaciones pasadas y presentes del riesgo de incumplimiento con un umbral elegido. Este método plantea algunos desafíos.

#Desafíos en la Definición de SICR

Primero, seleccionar el umbral adecuado no es sencillo y a menudo depende del juicio personal. Diferentes bancos pueden usar diferentes umbrales según sus estrategias y la naturaleza de sus carteras de préstamos. En segundo lugar, cualquier comparación requiere que las estimaciones de riesgo de incumplimiento anteriores y posteriores sean precisas. Alcanzar este nivel de precisión suele ser bastante difícil, especialmente en un panorama económico en constante cambio.

Una forma de identificar eventos SICR es usar modelado predictivo en lugar de simplemente comparar estimaciones pasadas. Al crear un modelo que analice varios factores, incluido el comportamiento de pagos anteriores y las condiciones económicas actuales, los bancos pueden predecir mejor la probabilidad de que ocurra un evento SICR.

#Un Nuevo Marco para Definir SICR

Proponemos un nuevo marco para definir eventos SICR utilizando tres factores clave: morosidad, consistencia y el período de resultado. Al ajustar estos factores, podemos crear diferentes definiciones para eventos SICR.

1. Morosidad: Este factor mide cuán atrasado está un prestatario en los pagos. Cuanto más tiempo esté atrasado un prestatario, más probable es que esté en problemas.
2. Consistencia: Se refiere a cuán consistentemente un prestatario está moroso a lo largo del tiempo. Si un prestatario solo se pierde un pago, todavía podría ser un buen riesgo. Pero si constantemente se pierde pagos, es más probable que incumpla.
3. Período de Resultado: Este factor se relaciona con cuán lejos en el futuro miramos al predecir si ocurrirá un evento SICR. Un período más largo podría capturar más información, pero también puede hacer que las predicciones sean menos precisas.

Usando estos tres parámetros, generamos 27 definiciones únicas de SICR y las probamos con datos de hipotecas sudafricanas. Cada definición estaba vinculada a varios factores relacionados con el clima económico y el perfil del prestatario.

#Examinando los Resultados

Utilizamos modelos de regresión logística para analizar los datos y ver cuán estables eran las tasas de SICR a lo largo del tiempo. Descubrimos que diferentes definiciones mostraron diferentes niveles de tasas de SICR, siendo algunas más sensibles a las recesiones económicas que otras. Esto es crucial para los bancos porque necesitan anticipar posibles pérdidas crediticias según lo robustas que sean sus definiciones.

Además, comparamos la precisión y flexibilidad de las predicciones producidas por cada definición de SICR. Este análisis reveló varios patrones y tendencias interesantes que podrían informar cómo los bancos seleccionan las definiciones más adecuadas en el futuro.

#Perspectivas de los Datos

Al examinar los resultados de cerca, pudimos identificar un sistema experto más eficiente para que los bancos elijan los parámetros SICR correctos. Este sistema permitiría a las instituciones financieras definir eventos SICR de maneras que mejoren su capacidad para reconocer pérdidas crediticias de manera oportuna.

En resumen, nuestro trabajo proporciona información valiosa sobre cómo los bancos pueden definir y modelar mejor los eventos SICR. Al utilizar nuestro marco propuesto, los bancos pueden mejorar sus prácticas de gestión del riesgo crediticio, alineándose con los objetivos de IFRS 9.

#IFRS 9 y Su Impacto en Modelos de Riesgo Crediticio

La introducción de IFRS 9 ha remodelado significativamente cómo los bancos predicen y gestionan el riesgo crediticio. La idea central es que el valor de los activos financieros debe cambiar de acuerdo con la visión en evolución del banco sobre el riesgo crediticio a lo largo del tiempo. Esencialmente, se les exige a los bancos reservar dinero ahora para cubrir posibles pérdidas crediticias futuras.

Para hacerlo, los bancos deben actualizar regularmente sus provisiones para pérdidas basándose en un modelo estadístico. Este modelo se conoce como el modelo de Pérdida Crediticia Esperada (ECL). El ECL calcula el total de pérdidas anticipadas durante un período específico basándose en la comprensión de un banco sobre los riesgos futuros probables.

#Las Tres Etapas de ECL Bajo IFRS 9

IFRS 9 describe un enfoque por etapas para calcular el ECL, que consta de tres etapas distintas:

1. Etapa 1: Esta etapa generalmente incluye la mayoría de los préstamos que tienen un bajo nivel de riesgo crediticio o que no han experimentado ningún evento SICR desde que se otorgaron. Estos préstamos obtienen una estimación básica de pérdidas crediticias durante los próximos 12 meses.

2. Etapa 2: Los préstamos que muestran una disminución significativa en la calidad crediticia pero que aún no se consideran una pérdida total caen en esta categoría. Si bien estos préstamos pueden no estar incumpliendo actualmente, han mostrado señales de problemas.

3. Etapa 3: Esta etapa incluye préstamos que se consideran deteriorados crediticiamente, donde hay evidencia objetiva de que los flujos de efectivo futuros se verán comprometidos.

Cada una de estas etapas requiere estimaciones de pérdidas progresivamente más severas, lo que refleja las percepciones cambiantes de la calidad crediticia con el tiempo.

#Cómo Identificar Eventos SICR

El proceso de mover un préstamo de la Etapa 1 a la Etapa 2, o viceversa, depende en gran medida de identificar si ha ocurrido un evento SICR. IFRS 9 proporciona orientación sobre cómo definir estos eventos basándose en la comparación de estimaciones en dos momentos diferentes. Sin embargo, este método puede ser problemático por un par de razones.

Primero, supone que las estimaciones anteriores del riesgo de incumplimiento son precisas, lo cual no siempre es el caso. Los errores en los datos o en los métodos utilizados para estimar el riesgo pueden introducir un riesgo de modelo significativo. En segundo lugar, la elección de qué umbral usar para evaluar los aumentos en el riesgo es a menudo subjetiva y varía mucho entre bancos.

#Enfoques Alternativos para Definir SICR

A pesar de los problemas asociados con el enfoque tradicional de comparación de PD, hay métodos alternativos para identificar eventos SICR. Este estudio explora varias formas de mejorar los métodos actuales. Al centrarse más directamente en variables como la morosidad y el entorno crediticio general, podemos crear un marco más sólido para evaluar eventos SICR.

El modelado predictivo puede incorporar una gran cantidad de información, permitiendo a los bancos enfocarse en tendencias y comportamientos actuales en lugar de depender únicamente de estimaciones pasadas que pueden ser inexactas o engañosas.

#El Papel de los Factores Macroeconómicos en las Definiciones de SICR

Las condiciones macroeconómicas juegan un papel crucial en la predicción de la probabilidad de eventos SICR. Por ejemplo, las tasas de interés, las tasas de inflación y el crecimiento económico general pueden impactar la capacidad de un prestatario para pagar sus deudas. Tener en cuenta estos factores al definir eventos SICR puede llevar a predicciones más precisas y una mejor gestión del riesgo.

Al desarrollar modelos SICR, los bancos deben usar una amplia gama de datos macroeconómicos para obtener una imagen completa de los factores que pueden impactar sus carteras. El análisis indicó que ciertos indicadores macroeconómicos eran especialmente valiosos para predecir el deterioro crediticio.

#La Importancia de la Flexibilidad en las Predicciones

La flexibilidad es clave al predecir el riesgo crediticio. La capacidad de adaptar modelos para reflejar las realidades económicas actuales puede hacer una gran diferencia en cuán efectivamente los bancos pueden gestionar su riesgo crediticio. Nuestro análisis mostró que los modelos con períodos de resultado más cortos producen predicciones que son tanto más precisas como flexibles.

Sin embargo, los modelos demasiado flexibles también pueden llevar a fluctuaciones significativas en las predicciones, lo que puede causar inestabilidad en la forma en que las instituciones evalúan el riesgo. El objetivo debe ser encontrar un equilibrio que permita a los bancos tomar decisiones oportunas e informadas sin someterse a una volatilidad innecesaria en sus evaluaciones.

#Construyendo un Mejor Modelo SICR

A la hora de construir modelos SICR, la consideración cuidadosa de los tres parámetros clave-morosidad, consistencia y período de resultado-puede ayudar a los bancos a crear definiciones bien redondeadas que capturen mejor las complejidades del riesgo crediticio en la vida real. Este enfoque puede llevar a predicciones más estables que mejoren la capacidad del banco para gestionar las recesiones económicas.

Al enfocarse en crear un conjunto más granular de definiciones SICR, los bancos estarán equipados con las herramientas que necesitan para responder dinámicamente a las condiciones crediticias cambiantes y anticipar posibles pérdidas.

#Direcciones Futuras para la Investigación

Basándose en este trabajo, estudios futuros podrían explorar la influencia de diferentes tipos de préstamos en varios mercados crediticios. Esto podría proporcionar información sobre cómo los eventos SICR podrían diferir dependiendo del tipo de prestatario o producto de préstamo involucrado.

Además, explorar cómo variar los costos de clasificación errónea dentro de los modelos SICR puede afectar el rendimiento podría ser beneficioso. Con el tiempo, esto podría conducir a modelos más sólidos que prioricen minimizar el riesgo para el banco mientras evalúan con precisión el comportamiento del prestatario.

#Conclusión

En conclusión, nuestra investigación sirve como una base para refinar las definiciones de SICR bajo la norma IFRS 9. Al examinar los parámetros clave que influyen en estas definiciones y utilizar un conjunto de datos rico, contribuimos a la comprensión de cómo los bancos pueden navegar mejor la gestión del riesgo crediticio.

Nuestro marco propuesto permite la modelización dinámica de eventos SICR para mejorar la precisión y la capacidad de respuesta ante fluctuaciones económicas, ayudando en última instancia a los bancos en sus esfuerzos por reconocer y mitigar pérdidas crediticias de manera efectiva. Esta investigación no solo mejora la comprensión del riesgo crediticio bajo IFRS 9, sino que también sienta las bases para estudios futuros que puedan refinar aún más estas metodologías y contribuir a la evolución continua de las prácticas de gestión del riesgo crediticio.