Los Modelos como soporte para la Gestión Bancaria

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Los Modelos como soporte para la Gestión Bancaria Andreu Miró Regulación bancaria, modelos de riesgos y medición del impacto de la banca de desarrollo Barcelona, 20 y 21 de octubre de 2015

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Los Modelos como soporte para la Gestión Bancaria

Andreu Miró

Regulación bancaria, modelos de riesgos y medición del impacto de la banca de desarrollo

Barcelona, 20 y 21 de octubre de 2015

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Agenda

� Impulso regulatorio a las modelos de Riesgo de Crédito

� Modelos de evaluación de riesgo

� Nuevos paradigmas: Big Data

Page 3: Los Modelos como soporte para la Gestión Bancaria

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Evolución del tratamiento regulatorio del riesgo

Acuerdo de Basilea I

Acuerdo de Basilea II

Julio 1988 Junio 2004

• Texto inspirador de la normativa que regula el capital mínimo.

• Actualización más sofisticada incorporando nuevas tendencias en la medición y seguimiento de distintas clases de riesgo

• Focalización en una única medida de riesgo

• Principios generales

• Talla única para todos

• Pocos parámetros y guias

• Escasa sofisticación

• Más énfasis en metodologíasinternas , revisión de la supervisión y disciplina de mercado

En España se implantó en 2008 Otros países por implantar

Con

cept

oC

arac

terí

stic

as

• Más flexibilidad , menú de aproximaciones, incentivos a una mejor concepción y gestión de riesgo

• Mayor sensibilidad al riesgo. Independencia

“Basilea III”

Diciembre 2010

• Mejora de la calidad, coherencia y transparencia de los instrumentos que se computan como capital , definiendo y endureciendo los criterios que ha de cumplir el capital de mayor calidad.

• Ratio de apalancamiento como medida complementaria a la ratio de solvencia de Basilea II.

• Colchón de capital• Ratios de Liquidez• SFI´s

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Capital en Basilea II

Modelo estandar:- Hipotecario: de 50% (Basel I)

a 35%/50%- Minoristas: de 100% (Basel I)

a 75%- Empresas: 100% o según

Rating

Segmentos

CRM

Estándar Básico/Avanzado

RWA LGDPD

Proactivo RatingScoring

%EAD

M

RWA

Modelo avanzado:- PD media del ciclo- LGD bajo condiciones de Downturn

Porcentaje de Cobertura

Ponderación

hasta 80% 35%de 80% hasta 95% 100%Más de 95% 150%

hasta 80% 50%

Más de 80% 150%

Res

iden

cial

esC

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cial

es

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Agenda

� Impulso regulatorio a las modelos de Riesgo de crédito

� Modelos de evaluación de riesgo

� Nuevos paradigmas: Big Data

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Empresas Grandes

RatingVariables financierasAnálisis experto

Pequeñas y Medianas Empresas

Rating Perfil de la empresaVariables financieras

Autónomos/ Microempresas

ScoringPerfil del empresarioPerfil de la actividad

Particulares ScoringPerfil del solicitantePerfil de la operación

Modelos de evaluación de riesgo

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Agenda

� Impulso regulatorio a las modelos de Riesgo de crédito

� Modelos de Evaluación de riesgo

- Particulares

- Empresas

- Pequeños Negocios

� Nuevos paradigmas: Big Data

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REACTIVOS PROACTIVOS

• Responden a una solicitud de crédito por parte del cliente

• Para medir el riesgo se basan, principalmente, en los datos que aporta el cliente en la solicitud de crédito

• Son válidos para evaluar tanto a clientes como a no clientes

• Se anticipan a las necesidades del cliente

• Para medir el riesgo se basan en los datos que la entidad ya disponesobre el cliente

• Únicamente sirven para evaluar a clientes vinculados

Seg

uim

ient

o COMPORTAMENTALES

• Predicen el futuro cercano en base al comportamiento del crédito

• Pueden ser un excelente complemento en la etapa de otorgamiento

COBRANZAS

• Predicen la evolución esperada de un cliente con contratos impagados

• Excelente factor para la estimación de la LGD

Oto

rgam

ient

oModelos de particulares

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Scoring Reactivo

� Integración en la gestión:

Intención de Pago (Modelo de Perfil, que incluye las variables de operación) � PD

Capacidad de Pago � Balance de Caja

Fuentes Secundarias de Pago �Avalistas, garantías

Reglas Elicitadas � Modificaciones de dictamen si se cumplen las condiciones

-4 -2 2 4

0.025

0.05

0.075

0.1

0.125

0.15

0.175

Morosos

No Morosos

Menos exigente

Másexigente

XPuntos Scoring

- X c

Rechazado Dudoso Aceptado

1

1 + − +exp( ( ))α βX

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Scoring Proactivo – Visión general

Límites vigentes

Política de CréditoDatos del producto

CABECERA PASIVOS ACTIVOS SERVICIOS

PROACTIVO Calificación Cliente

Datos CLIENTE

CÁLCULOLÍMITES

SITUACIÓN ACTUAL - FICHA DE CLIENTE

HIPOTEC. CONSUMOTARJETA CRÉDITO ACUERDOS

Límite Máximo $ 1.000 $ 800 $ 3.500 $ 2.000Consumo Actual $ 500Límite Disponible $ 500 $ 400 $ 1.750 $ 1.000 ¡Oferta!

CONTRATACIÓN PRODUCTO

HIPOTEC. CONSUMOTARJETA CRÉDITO ACUERDOS

Límite Disponible $ 500 $ 400 $ 1.750 $ 1.000Contratación $ 1.200

Dictamen CONCEDER

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Scoring Comportamental – Visión general

Límites vigentes

Política de CréditoDatos del producto

CABECERA PASIVOS ACTIVOS SERVICIOS

PROACTIVO Calificación Cliente

Datos CLIENTE

COMPORTAMENTAL

Calificación TCCÁLCULOLÍMITES

SITUACIÓN ACTUAL - FICHA DE CLIENTE

HIPOTEC. CONSUMOTARJETA CRÉDITO ACUERDOS

Límite Máximo $ 1.000 $ 800 $ 3.500 $ 2.000Consumo Actual $ 500Límite Disponible $ 500 $ 400 $ 1.750 $ 1.000 ¡Oferta!

CONTRATACIÓN PRODUCTO

HIPOTEC. CONSUMOTARJETA CRÉDITO ACUERDOS

Límite Disponible $ 500 $ 400 $ 1.750 $ 1.000Contratación $ 1.200

Dictamen CONCEDER

Datos CONTRATO/Cliente

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Scoring de Recuperación

¿Qué aporta el Scoring de Recuperación?

CONCESIÓN NORMAL ATRASO RECUPERACIÓN

Ciclo de Vida de las Operaciones

• Información estática (facilitada por el cliente)• Buen poder predictivo

• Información dinámica• Excelente poder predicitivo• Identifica bien los candidatos a pasar a etapa

de atraso

• No aplica

• Solo se dispone de la calificación en la admisión, que puede estar desactualizada

• No explica directamente la variable objetivo• Poca diferenciación del colectivo objetivo• Bajo poder predictivo

• Aprovecha la información actualizada• Clasifica la cartera de impagados, determinando

un perfil para cada cliente• Excelente poder predictivo

ModeloReactivo

ModeloProactivo

ScoringRecuperación

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Agenda

� Impulso regulatorio a las modelos de Riesgo de crédito

� Modelos de Evaluación de riesgo

- Particulares

- Empresas

- Pequeños Negocios

� Nuevos paradigmas: Big Data

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Estructura del Rating

ClientesClientes No ClientesNo Clientes

EEFFEEFF

CUALITATIVOCUALITATIVO

OPERATIVOOPERATIVO1 1 OPERATIVA INTERNAOPERATIVA INTERNA

OPERATIVOOPERATIVO22 CIRBECIRBE

Información común

Información especifica

INCIDENCIASINCIDENCIAS

PUNTUACIÓN FOC

PUNTUACIÓN FINAL

ClientesClientes No ClientesNo Clientes

EEFFEEFF

CUALITATIVOCUALITATIVO

OPERATIVOOPERATIVO1 1 OPERATIVA INTERNAOPERATIVA INTERNA

OPERATIVOOPERATIVO22 CIRBECIRBE

Información común

Información especifica

INCIDENCIASINCIDENCIAS

PUNTUACIÓN FOC

PUNTUACIÓN FINAL

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Estructura del Rating

Módulo Financiero

Sectorización de las empresas por CNAE

Ratios ActividadRatios Liquidez

Ratios SolvenciaRatios Rentabilidad

Ratios de Coste de la Deuda

Sector Primario Fabricación Bienes de Primera Necesidad

Fabricación Resto de Industrias Energía

Comercio Servicios

Construcción - Inmobiliario Finanzas e Instituciones

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Estructura del Rating

Módulo Cualitativo

Aspectos económicos y financieros:

-Nº empleados-Datos de inmuebles en propiedad-Estado de las instalaciones-…

Posición competitiva en el mercado:

-Sector económico-Ámbito geográfico de la actividad-Dependencia con proveedores y clientes-…

Datos de gestión y propiedad:

-Edad del gerente-Antigüedad del gerente en la empresa-Años de experiencia del equipo directivo-Forma grupo económico,-…

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Estructura del Rating

Módulo Operativo

Operativa con la entidad. Posiciones de activo y pasivo con la entidad:

-Antigüedad como cliente-Saldos medios-Riesgo vivo-Comportamiento de pago-…

Operativa con el Sistema Financiero:

-Uso del riesgo en el Sistema Financiero/ la propia entidad o otras entidades-Concentración del riesgo con la entidad-…

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Estructura del Rating

Módulo de Incidencias

Información de incidencias de pago:

Importes y apariciones en RAI, ASNEF, BADEXCUG,

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1. Proceso de optimización de la segmentación según ta maño

� Analizando el crédito a empresas de distintos sectores se observa que el tamaño de la entidad importa …

� Segmentación basada en criterio estadístico y experto

Aspectos Claves del Rating

Pequeños Negocios : Hasta 300.000 €anualesMicroempresas : De +300.000 € a 2.000.000 € anualesPYMES: De +2.000.000 € a 6.000.000 €anuales

Grandes Empresas : Más de 6.000.000 € anuales

SEGMENTACIÓN – Ventas anuales Distribución de la cartera de Empresas

21.71%

40.19%

23.38%

14.71%

Pequeños Negocios Microempresas PyMes Grandes Empresas

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2. Sectorización de los ratios financieros

Aspectos diferenciales

Distribución Ratio X

Ratio X

Sector 2

Estimación de las distribuciones empíricas

de los ratios

Definición de los tramos de los ratios

sectorizados

Verificación y calibración de los puntos de corte

Sector 1

31 2

Distribución Ratio X

Ratio X

Muy bajo

Bajo

Medio

Alto

Muy alto 0,5%

1%

2%

3%

5%

0,5%

1%

2% 3%

5%

% DE MOROSIDAD

Sector 2

Sector 1

CalificaciónRatio 1

Sector 1

Sector 2

Sector 3

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3. Uso intensivo del bloque operativo

� Contiene la información con mayor peso estadístico

� Trabajo focalizado en la operativa externa y en la explotación extensiva de las variables de Buró

Aspectos diferenciales

0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00%

PqN

MICRO

PYMES

GRANDES

CLIENTES

Financiero Operativo Cualitativo

0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00%

PqN

MICRO

PYMES

GRANDES

NUEVOS CLIENTES

Financiero Operativo Cualitativo

Peso de los módulos en los ratingsPeso de los módulos en los ratings

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4. Máxima explotación de variables de incidencias de p ago gracias a la metodología aplicada

� Variable de naturaleza de “alerta” (discriminantes pero poco significativas)

� Aplicación de un Factor de Ajuste de Incidencias (FAI)

� Incorpora el Grupo Económico en la definición de la incidencia de pago para el cálculo del FAI

� Metodología presentada y aceptada por el Banco de España

Aspectos diferenciales

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Agenda

� Impulso regulatorio a las modelos de Riesgo de crédito

� Modelos de Evaluación de riesgo

- Particulares

- Empresas

- Pequeños Negocios

� Nuevos paradigmas: Big Data

Page 24: Los Modelos como soporte para la Gestión Bancaria

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Pequeños Negocios

Retail Corporate

PD = f (Producto) PD = f (Perfil)

La diferencia entre los segmentos que integran la cartera de Retail y la deCorporate, radica fundamentalmente en la orientación en el cálculo de la PD.

Sin embargo, no existe una definición muy clara por parte de Basilea II de loscriterios de segmentación del segmento más pequeño de empresa (en el casoespañol, para los Pequeños Negocios, Autónomos y Microempresas).

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Scoring de operación

Scoring del titular Garantía de la

operación

Score de avalistas

Matriz de decisión

Matriz de decisión

Matriz de decisión

Dictamen 1

Dictamen 3

Dictamen 4

Dictamen 5

Matriz de decisión

Cobertura patrimonial

titular y avalista

Dictamen 2

Filtros internos

Filtros externos

Dictamen final

Políticas de admisión. Pequeños negocios

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Agenda

� Impulso regulatorio a las modelos de Riesgo de crédito

� Modelos de Evaluación de riesgo

� Nuevos paradigmas: Big Data

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¿Cómo son los modelos de riesgo actuales?

Cóm

o so

n lo

s m

odel

os d

e rie

sgo

actu

ales

? Pocos segmentosIntervienen pocas variables en modelos reactivosModelos proactivos: solo información interna de la entidad, generando potentes indicadores que intervienen en la regresiónMétodo universal: Regresión logísticaLa modificación de variables y pesos asociados en los modelos no responden a la velocidad con la que el negocio evoluciona �Modelos no cambian en el tiempo, solo cuando se reestimanLa supervisión bancaria es muy restrictiva en la aceptación de los modelos

Los

med

ios

está

n ca

mbi

ando

Fuentes diversas de información internas y externas: estructuradas y no estructuradasMiles de variables disponibles Sofisticación en métodos estadísticos (capacidad de computo superior)Repositorios de información Big DATACapacidad de utilizar diferentes técnicas de Machine LearningLa información permite detectar perfiles que cambian.La naturaleza de la información es la sobreinformación. Supervisión bancaria: habrá que demostrar la bondad de los nuevos modelos

Page 28: Los Modelos como soporte para la Gestión Bancaria

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Propuesta metodológica de AIS

OBJETIVO :Mejorar

predictividadmodelos

1. Ampliarfuentes

información

2.Segmentar

3.Sofisticarutilizando

otros métodos

4.Dinamizaraprendiendo con nuevos

datos

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Matriz de Fuentes A

CT

IVID

AD

BA

NC

AR

IAF

UE

NT

ES

PU

BLIC

AS

OP

ER

ATIV

A C

AN

AL

RE

DE

S S

OC

IALE

S

CAMARAS DE

COMERCIOINFORMACION

TRADICIONAL

ACTIVIDAD SISTEMA

BANCARIO

INFORMACION

FINANCIERA

UBICACIÓN

GEOGRAFICASEGURIDAD

SOCIAL

BANCA INTERNET

CAJEROS

AUTOMATICOS

CALL CENTERMOVIL

CANALES

PRESCRIPTORES

WEB

PUBLICAS

CENSOS

CATASTRO

QUEJAS Y

RECLAMOS

TARJETA DEBITO

TIPOS DE RECIBO

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TPV

TARJETA DE CREDITO

1. Ampliarfuentes

información

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Muchas gracias