Aperfeiçoando as Definições de SICR no Setor Bancário Sob o IFRS 9

O padrão contábil IFRS 9 mudou a forma como os bancos lidam com o risco de crédito. Uma das partes principais desse padrão é prever quando um empréstimo pode dar ruim, o que é conhecido como "aumento significativo no risco de crédito" (SICR). No entanto, definir exatamente o que conta como um evento SICR pode ser complicado, porque depende de comparar estimativas passadas e presentes do risco de inadimplência usando um limite escolhido. Esse método levanta alguns desafios.

#Desafios na Definição de SICR

Primeiro, escolher o limite certo não é fácil e geralmente depende do julgamento pessoal. Bancos diferentes podem usar limites diferentes com base em suas estratégias e na natureza de seus portfólios de empréstimos. Em segundo lugar, qualquer comparação feita exige que as estimativas de risco de inadimplência anteriores e atuais sejam precisas. Alcançar esse nível de precisão é muitas vezes bem difícil, especialmente em um cenário econômico em constante mudança.

Uma abordagem para identificar eventos SICR é usar modelagem preditiva em vez de simplesmente comparar estimativas passadas. Criando um modelo que leva em conta vários fatores, como comportamento de pagamento anterior e condições econômicas atuais, os bancos podem prever melhor a probabilidade de um evento SICR acontecer.

#Uma Nova Estrutura para Definir SICR

Proponhamos uma nova estrutura para definir eventos SICR usando três fatores principais: inadimplência, persistência e período de resultado. Ajustando esses fatores, podemos criar diferentes definições para eventos SICR.

1. Inadimplência: Esse fator mede o quanto um devedor está atrasado nos pagamentos. Quanto mais tempo um devedor estiver inadimplente, mais provável é que ele esteja em apuros.
2. Persistência: Isso se refere à consistência com que um devedor está inadimplente ao longo do tempo. Se um devedor perdeu um pagamento, ele ainda pode ser um bom risco. Mas se ele faltar aos pagamentos constantemente, é mais provável que ele inadimplente.
3. Período de Resultado: Esse fator diz respeito a quão longe para o futuro olhamos ao prever se um evento SICR acontecerá. Um período mais longo pode capturar mais informações, mas também pode tornar as previsões menos precisas.

Usando esses três parâmetros, geramos 27 definições únicas de SICR e testamos com dados de hipotecas da África do Sul. Cada definição estava ligada a vários fatores relacionados ao clima econômico e ao perfil do devedor.

#Analisando os Resultados

Usamos modelos de regressão logística para analisar os dados e ver como as taxas de SICR eram estáveis ao longo do tempo. Descobrimos que diferentes definições mostravam diferentes níveis de taxas de SICR, com algumas sendo mais sensíveis a crises econômicas do que outras. Isso é crucial para os bancos, pois eles precisam antecipar possíveis perdas de crédito com base na robustez de suas definições.

Além disso, comparamos a precisão e a flexibilidade das previsões produzidas por cada definição de SICR. Essa análise revelou vários padrões e tendências interessantes que podem informar como os bancos escolhem as definições mais apropriadas para o futuro.

#Insights dos Dados

Ao examinar os resultados de perto, conseguimos identificar um sistema especializado mais eficiente para os bancos escolherem os parâmetros certos de SICR. Esse sistema permitiria que instituições financeiras definissem eventos SICR de maneiras que aumentem sua capacidade de reconhecer perdas de crédito de forma oportuna.

Resumindo, nosso trabalho fornece insights valiosos sobre como os bancos podem definir e modelar melhor os eventos SICR. Usando nossa estrutura proposta, os bancos podem melhorar suas práticas de gerenciamento de risco de crédito, alinhando-se assim aos objetivos do IFRS 9.

#IFRS 9 e Seu Impacto nos Modelos de Risco de Crédito

A introdução do IFRS 9 mudou significativamente a forma como os bancos preveem e gerenciam o risco de crédito. A ideia central é que o valor dos ativos financeiros deve mudar de acordo com a visão em evolução do banco sobre o risco de crédito ao longo do tempo. Basicamente, os bancos são obrigados a reservar dinheiro agora para cobrir potenciais perdas de crédito futuras.

Para fazer isso, os bancos devem atualizar regularmente suas provisões para perdas com base em um modelo estatístico. Esse modelo é conhecido como modelo de Perda de Crédito Esperada (ECL). O ECL calcula o total esperado de perdas ao longo de um período específico com base na compreensão do banco sobre os riscos futuros prováveis.

#As Três Etapas do ECL Sob o IFRS 9

O IFRS 9 define uma abordagem em etapas para calcular ECL, que consiste em três etapas distintas:

1. Etapa 1: Essa etapa geralmente inclui a maioria dos empréstimos que têm baixo nível de risco de crédito ou que não experimentaram nenhum evento SICR desde que foram contratados. Esses empréstimos recebem uma estimativa básica de perdas de crédito para os próximos 12 meses.

2. Etapa 2: Empréstimos que mostram uma queda significativa na qualidade de crédito, mas que ainda não são considerados uma perda total, caem nessa categoria. Embora esses empréstimos possam não estar inadimplentes atualmente, eles mostraram sinais de problemas.

3. Etapa 3: Essa etapa inclui empréstimos considerados deteriorados em crédito, onde há evidências objetivas de que os fluxos de caixa futuros estarão comprometidos.

Cada uma dessas etapas requer estimativas de perda progressivamente mais severas, refletindo as percepções em mudança sobre a qualidade do crédito ao longo do tempo.

#Como Identificar Eventos SICR

O processo de mover um empréstimo da Etapa 1 para a Etapa 2, ou voltar, depende fortemente da identificação de um evento SICR. O IFRS 9 fornece orientações para definir esses eventos com base na comparação de estimativas em dois momentos diferentes. No entanto, esse método pode ser problemático por algumas razões.

Primeiro, ele assume que as estimativas anteriores de risco de inadimplência são precisas, o que pode nem sempre ser verdade. Erros nos dados ou nos métodos usados para estimar o risco podem introduzir um risco significativo no modelo. Em segundo lugar, a escolha de qual limite usar para avaliar aumentos de risco é muitas vezes subjetiva e varia muito entre os bancos.

#Abordagens Alternativas para Definir SICR

Apesar dos problemas associados ao método tradicional de comparação de PD, existem métodos alternativos para identificar eventos SICR. Este estudo explora várias formas de melhorar os métodos atuais. Focando mais diretamente em variáveis como inadimplência e no ambiente geral de crédito, podemos criar uma estrutura mais robusta para avaliar eventos SICR.

A modelagem preditiva pode incorporar uma riqueza de informações, permitindo que os bancos se concentrem em tendências e comportamentos atuais em vez de depender apenas de estimativas passadas que podem ser imprecisas ou enganosas.

#O Papel dos Fatores Macroeconômicos nas Definições de SICR

As condições macroeconômicas desempenham um papel crucial na previsão da probabilidade de eventos SICR. Por exemplo, taxas de juros, taxas de inflação e o crescimento econômico geral podem impactar a capacidade de um devedor de pagar suas dívidas. Levar em conta esses fatores ao definir eventos SICR pode levar a previsões mais precisas e uma melhor gestão de riscos.

Ao desenvolver modelos de SICR, os bancos devem usar uma ampla gama de dados macroeconômicos para obter uma visão completa dos fatores que podem impactar seus portfólios. A análise indicou que certos indicadores macroeconômicos eram especialmente valiosos na previsão da degradação do crédito.

#A Importância da Flexibilidade nas Previsões

A flexibilidade é chave ao prever risco de crédito. A capacidade de adaptar modelos para refletir as realidades econômicas atuais pode fazer uma diferença significativa em quão eficazmente os bancos podem gerenciar seu risco de crédito. Nossa análise mostrou que modelos com períodos de resultado mais curtos geram previsões que são tanto mais precisas quanto mais flexíveis.

No entanto, modelos excessivamente flexíveis também podem levar a flutuações significativas nas previsões, potencialmente causando instabilidade em como as instituições avaliam risco. O objetivo deve ser encontrar um equilíbrio que permita que os bancos tomem decisões informadas e em tempo hábil sem se submeter a volatilidade desnecessária em suas avaliações.

#Construindo um Modelo Melhor de SICR

Quando se trata de construir modelos de SICR, considerar cuidadosamente os três parâmetros principais-inadimplência, persistência e período de resultado-pode ajudar os bancos a criar definições bem ajustadas que capturem melhor as complexidades do risco de crédito na vida real. Essa abordagem pode levar a previsões mais estáveis que melhoram a capacidade do banco de gerenciar crises econômicas.

Focando em criar um conjunto mais granular de definições de SICR, os bancos terão as ferramentas que precisam para responder dinamicamente às condições de crédito em mudança e antecipar potenciais perdas.

#Direções Futuras para Pesquisa

Com base nesse trabalho, estudos futuros poderiam investigar a influência de diferentes tipos de empréstimos em vários mercados de crédito. Isso poderia fornecer insights sobre como eventos SICR podem diferir dependendo do tipo de devedor ou produto de empréstimo envolvido.

Além disso, explorar como variar os custos de classificação errada dentro dos modelos de SICR pode afetar o desempenho poderia ser benéfico. Com o tempo, isso poderia levar a modelos mais fortes que priorizam a minimização do risco para o banco enquanto avaliam com precisão o comportamento do devedor.

#Conclusão

Concluindo, nossa pesquisa serve como uma base para refinar definições de SICR sob o padrão IFRS 9. Ao examinar os parâmetros chave que influenciam essas definições e utilizar um rico conjunto de dados, contribuímos para a compreensão de como os bancos podem navegar melhor o gerenciamento de risco de crédito.

Nossa estrutura proposta permite a modelagem dinâmica de eventos SICR para melhorar a precisão e a capacidade de resposta às flutuações econômicas, ajudando assim os bancos em seus esforços para reconhecer e mitigar perdas de crédito efetivamente. Essa pesquisa não só aprimora a compreensão do risco de crédito sob o IFRS 9, mas também estabelece as bases para futuros estudos que podem refinar ainda mais essas metodologias e contribuir para a evolução contínua das práticas de gerenciamento de risco de crédito.