METODOLOGA RAROC (RENTABILIDAD AJUSTADA SEGN RIESGO)

COMO ELEMENTO DE RENTABILIDAD EN LAS INSTITUCIONES

FINANCIERAS

Claudio Antonio Leothau Ballesta

Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado

Decanato de Administracin y Contadura

Barquisimeto, septiembre 2009

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METODOLOGIA RAROC (RENTABILIDAD AJUSTADA SEGN RIESGO)

COMO ELEMENTO DE RENTABILIDAD EN LAS INSTITUCIONES

FINANCIERAS

Por:

CLAUDIO ANTONIO LEOTHAU BALLESTA

Trabajo de ascenso presentado para optar a la categora de Profesor Agregado

en el escalafn del Personal Docente y de Investigacin de la Universidad

Centroccidental Lisandro Alvarado

Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado

Decanato de Administracin y Contadura

Barquisimeto, septiembre 2009

ii

Dedico este trabajo a Dios, a mi esposa Rosa Amrica,

a mis hijos Claudio Alejandro y Claudia de los ngeles.

iii

INDICE GENERAL

pp

LISTA DE CUADROS v

LISTA DE GRFICOS vi

RESUMEN vii

INTRODUCCIN 8

CAPTULO

I EL PROBLEMA

Planteamiento del Problema 10

Objetivos de la Investigacin 14

Justificacin 15

II MARCO TERICO

Antecedentes de la Investigacin 19

Bases Tericas 21

Bases Legales 70

III MARCO METODOLGICO 88

IV CARACTERIZACIN DE LOS COMPONENTES

DE LA METODOLOGA RAROC 89

V CONCLUSIONES 101

REFERENCIAS BIBLIOGRFICAS 103

iv

LISTA DE CUADROS

CUADRO pp

1 Matriz de Transicin 36

2 Curva de las Tasas de Inters en un ao para cada categora de Rating 38

3 Posicin del valor de un crdito calificado BBB 39

4 Tasa de recuperacin por tipo de severidad 40

5 Distribucin de valor de un ttulo BBB en un ano en funcin del crdito

calificado 41

6 Probabilidad de migracin conjunta con correlacin cero en un ano 44

7 Posicin de valor a final de un ano del crdito calificado A 45

8 Posicin de valores a final de un ano de cartera con dos crditos (BBB-A) 46

9 Retorno normalizado de Activos 49

10 Revaluacin de la cartera en funcin de nuevos Rating 50

11 Crditos soberanos 73

12 Crditos interbancarios Opcin 1 74

13 Crditos interbancarios Opcin 2 74

14 Crditos a empresas 75

v

LISTA DE GRAFICOS

GRAFICOS pp

1 Esquema de creditmetrics 35

2 Distribucin para deudores con Rating BBB 53

3 Patrn de pagos de un crdito 59

4 Patrn de pagos de un put corto 60

5 Capital Econmico 94

vi

METODOLOGIA RAROC (RENTABILIDAD AJUSTADA SEGN RIESGO)

COMO ELEMENTO DE RENTABILIDAD EN LAS INSTITUCIONES

FINANCIERAS

Autor: Claudio A. Leothau Ballesta

RESUMEN

La medicin y control de riesgos financieros parte del principio de que en toda actividad existe un riesgo, sin embargo tal riesgo puede ser identificado oportunamente y mitigado a travs de una adecuada administracin del mismo. La implementacin de un acertado modelo de medicin y control de riesgos financieros es un proceso que requiere la interaccin de diversos elementos como son personal capacitado, experiencia, conocimiento del negocio, destreza financiera y desarrollo tecnolgico, entre otros, todo esto considerando el tamao de la empresa. Ahora bien, optimizar la relacin costo-eficiencia, es tal vez la meta ms importante en la administracin de riesgos financieros, y se obtiene al generar la mayor rentabilidad con el menor riesgo posible.

Lo anterior ha llevado a la nueva gerencia de la banca a cambiar los tradicionales conceptos de rentabilidad de la inversin (ROI), o rentabilidad de los recursos propios (ROE), para incursionar en una nueva etapa en la que el objetivo es maximizar el resultado obtenido en el riesgos que se desee incurrir. Surge de este modo el concepto de rentabilidad ajustada al riesgo (RAROC).

Hasta no hace tanto tiempo los sistemas de medicin y evaluacin de riesgos de crdito se han limitado al estudio de la capacidad de pago del deudor para el momento de la solicitud, no obstante varias tendencias aparecidas en los ltimos aos estn cambiando esta situacin de partida. Entre las que cabe destacar , por parte de los accionistas, la bsqueda de herramientas que le permitan maximizar el valor de la empresa, lo que ha propiciado el auge de sistemas de anlisis de rentabilidad ajustada al riesgo, mejor conocidos como RAROC (Risk Adjusted Return on Capital).

Palabras clave: Rentabilidad Ajustada al Riesgo, Riesgo de Crdito, Capital en Riesgo.

vii

INTRODUCCIN

Segn la revista Gestor de Contenidos de fecha 6 de julio de 2006, el desarrollo de la metodologa RAROC comenz en los ltimos anos 70, iniciados por un grupo de Bankers Trust, donde su idea original era medir el riesgo de la lista de crditos del banco, as como la cantidad de capital necesario para limitar la exposicin de los depositantes del banco y de otros sostenedores de la deuda a una probabilidad especifica de la prdida. Desde entonces, los sistemas RAROC se han venido utilizando como medidas de gestin de riesgos, pero tambin como procedimientos objetivos para evaluar la contribucin a la generacin de cada actividad o unidad estratgica de negocio.

En este sentido, la mitigacin del riesgo de crdito o riesgo por

incumplimiento de la contraparte de las condiciones inicialmente establecidas, bien

sea por incapacidad de pago (riesgo de insolvencia del deudor) o bien por el

incumplimiento de los plazos pactados (riesgo de morosidad), ha sido la clave de la

gestin de los actuales gestores bancarios, al tratar de conocer ex-ante el

comportamiento del deudor y prevenir las consecuencias futuras por el impago.

Ahora bien, el riesgo est presente en toda actividad de negocios, incluso en

toda inversin en general, razn por la cual en el mbito bancario la medicin y

gestin del riesgo adquiere una importancia capital por el volumen de recursos que

moviliza dicho sector financiero, incidiendo de manera directa en el resto de los

sectores productivos. Por esta razn, la importancia estratgica de la banca en el resto

de las economas ha motivado a que la regulacin de la empresa bancaria no sea

discrecional. Tanto as que los entes reguladores mantienen una estrecha supervisin

en la vialidad del sector bancario, como consecuencia de las ltimas quiebras que han

sufrido grandes bancos.

Por tanto se puede sealar que la banca se encuentra inmersa en un marco

regulatorio estricto, pero a su vez se encuentra a un entorno ms complejo

tecnolgicamente hablando y sobre todo, ms competitivo, en el que tiene que apostar

por la innovacin y por adecuadas estrategias que la diferencien a una de las otras. Es

por esto que en la actualidad el regulador debe buscar una equidad entre regulacin y

8

liberacin de la actividad bancaria (globalizacin), indispensable para la mejora del

servicio y el desarrollo de la actividad propia.

La supervisin externa de las entidades financieras debe garantizar su

solvencia y continuidad. La quiebra de una entidad financiera, por su incidencia en la

confianza de los agentes econmicos, es mucho ms grave que la de una empresa

convencional. Por esta razn, las instituciones financieras internacionales han dado

mucha importancia a la implementacin de herramientas que les permita medir los

riesgos a los cuales se encuentran expuestas, para todos los tipos de riesgos, es decir,

para los riesgos de crdito, mercado y el operacional, dndole mayor importancia al

riesgo de crdito por cuanto se asume que ste constituye el ms importante a los que

se enfrentan, por ser el que mayor prdida genera a la institucin.

En este orden de ideas y en lo que respecta a Venezuela, podemos mencionar

que no presenta mayores avances en el rea de riesgos respecto a otros pases, sin

embargo, desde el ao 2003, la Superintendencia de Bancos (SUDEBAN) por medio

de la Resolucin 136-03 Normas para la adecuada Administracin Integral de

Riesgo ha instruido a los bancos para que se adapten a lo que a gestin de riesgos se

refiere, exhortndoles a realizar cambios, incluso a nivel de estructura organizativa, a

fin de que las instituciones financieras puedan ser competitivas en lo que ha gestin

de riesgos se refiere, siendo uno de los puntos ms importantes de dicha resolucin, el

hecho de con base a la determinacin y aplicacin de la metodologa RAROC los

bancos puedan ser ms eficientes y rentables.

Para cumplir con el objetivo del presente trabajo ste se ha dividido en cinco

Captulos. El primero aborda el Planteamiento del Problema, la Justificacin y los

Objetivos de la Investigacin. El segundo Capitulo aborda los Antecedentes de la

Investigacin, las Bases Tericas y Legales que sustentan el presente trabajo. El

Tercero contempla el desarrollo del Marco Metodolgico. En el Cuarto Captulo se

describe las variables que constituyen la metodologa RORAC objeto del estudio de

esta investigacin. Por ltimo en el Quinto Captulo se ofrecen las conclusiones.

9

CAPITULO I

EL PROBLEMA

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

Globalizacin financiera es el nombre que se atribuye a las transformaciones

que han afectado el funcionamiento del sistema financiero mundial. Se trata de

enormes y marcados cambios que asocian de manera muy estrecha la liberacin de

los sistemas internacionales. Desde entonces los mercados financieros han cambiado

profundamente.

Fue en la dcada de 1970 cuando comenz la turbulencia bancaria, cuya

primera vctima importante fue el Bankhouse de Alemania Occidental. Como

consecuencia de su cada, los presidentes de los bancos centrales de los pases del

Grupo de los 10 acordaron construir un grupo de anlisis que se dedicara a la

formulacin de recomendaciones y de polticas para atenuar las consecuencias de las

crisis bancarias. Ello dio origen al Comit de Supervisin Bancaria de Basilea, en

Basilea Suiza. Bajo este contexto, este comit, elabor un marco regulatorio sensible

al riesgo, que establece normas para los requerimientos mnimos de capital de

acuerdo a los diferentes niveles de riesgos a los que estn expuestas las instituciones

financieras, las cuales segmentan las dimensiones del riesgo en Riesgo de Crdito,

Riesgo de Mercado y Riesgo Operacional, haciendo nfasis en que la evaluacin de

riesgos est dada por los propios bancos.

En este contexto, los bancos empezaron a representar un segundo papel de

especial importancia. No solo seguan siendo empresas que transformaban recursos

financieros y plazos entre ahorradores y deudores, sino que tambin pasaron a

transformar riesgos. En razn de esto el negocio bancario dej de ser esttico para dar

paso a la expansin de sus operaciones y a la bsqueda de coberturas financieras ante

la incertidumbre del futuro.

10

Como consecuencia de lo expuesto, el hecho de no mantener adecuadas

polticas de prevencin de riesgos tendra repercusiones en toda la actividad bancaria,

por ejemplo, los efectos de la morosidad de un cliente sobre la liquidez de la entidad

son claros si sta no percibe el retorno de los fondos esperados en el momento

previsto, y ver minorada su rentabilidad global como resultado de las dotaciones a

realizar como cobertura de cartera de crdito morosa futura. En este mismo orden de

ideas, una entidad financiera con sistemas poco efectivos de prevencin y cobertura

de riesgo de crdito, tiene mayor posibilidad de que su posicin en el mercado

evolucione de manera desfavorable por la prdida de rentabilidad y solvencia que

provoca una inadecuada gestin de riesgos.

Ahora bien, es importante sealar que la complejidad del entorno econmico

actual, hace que la medicin de los riesgos de crdito bajo los enfoques tradicionales

no sean capaces de pronosticar los escenarios posibles, incrementando las

incertidumbres al momento al momento de asumir o no determinadas posiciones de

riegos. Con el pasar de los tiempos los prestamistas han usado las garantas aportadas

por los clientes como un paliativo del riesgo y elemento mitigador de la

incertidumbre, de forma tal que las dudas sobre la capacidad del deudor para cumplir

las condiciones del contrato llevaban a incrementar la solidez de los bienes que

conformaban la garanta, de esta manera se tena el paradigma de que dichas garantas

iban a cubrir las hipotticas prdidas.

Segn Quesada Joaqun en su investigacin El riesgo en la industria

bancaria (2006) el uso de garantas como elemento de cobertura del riesgo de mora

o insolvencia del deudor, y el incremento en la prima de riesgos como nivelador de la

rentabilidad, llevan a las entidades financieras a problemas de seleccin adversa, ya

que los deudores que aceptan estas imposiciones son los que tienen mayor

probabilidad de insolvencia. El riesgo moral tambin est presente, pues unos

elevados precios, as como unas importantes exigencias en los niveles de garantas y

requisitos contractuales, pueden provocar comportamientos de los prestatarios no

11

observables por el prestamista que modifiquen la situacin de riesgo de la contraparte

y, por tanto su probabilidad de insolvencia.

Caso contrario, un entorno de reduccin de mrgenes y de rentabilidad final,

hace que las entidades se orienten a la reduccin de costos y a la mejora de la

productividad, mbitos en los que posiblemente su capacidad de mejora de gestin

frente al resto de entidades concurrentes en el mercado est limitada. La gestin de

riesgos se manifiesta como esencial en la supervivencia y competitividad de una

entidad frente a otras del mismo sector, por tanto una gestin de riesgo adecuada

permite que los mrgenes que el mercado tolera aplicar se adecuen a la prima de

riesgo asumido.

Como una consecuencia de lo expuesto, la Rentabilidad Ajustada por Riesgo,

durante las ltimas dcadas, ha sido objeto de anlisis en las ltimas dcadas en los

mercados desarrollados, el estudio de este tema en Amrica Latina es escaso y en

Venezuela es de importancia reciente. Segn Rivero Marcos en su estudio

Rentabilidad ajustada por Riesgo (2004) seala que:

la literatura existente sobre este tema aplicada a la realidad latinoamericana es escasa y dentro de ella predominando el caso chileno, lo que es lgico considerando que es el pas de fondos provisionales ms desarrollados y con mayor historia. Por lo general, el ajuste por riesgo de las rentabilidades es tratado en el marco de estudios ms generales que tratan el desempeo de las inversiones, pero hay muy pocos trabajos focalizados en este asunto en particular

En lo que respecta a Venezuela, Jordn (2006) seala que se ha visto

afectada por los impagos negativos que lleva consigo una crisis financiera, como fue

el caso de la crisis bancaria ocurrida en el ao 1994, originado por la inexistencia de

un marco legal adecuado, y una dbil supervisin por parte de los entes reguladores.

Como consecuencia de esto, y con base en las directrices y normas internacionales, la

SUDEBAN en el ao 2003, estableci adaptarse a las exigencias a las exigencias del

Comit de Basilea, dando origen a la resolucin 136-03 Normas para una adecuada

administracin de Riesgos, la cual dictamina las pautas para que las Instituciones

Financieras establezcan los mecanismos para una adecuada Administracin Integral

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del Riesgo, haciendo especial nfasis en el riesgo de crdito, siendo ste en la

actualidad el que juega un papel de mayor relevancia, ya que segn de la fuente

(ob.cit), para las instituciones bancarias este tipo de riesgo llega a representar hasta el

80% del riesgo total.

La Resolucin antes citada (136-03) representa el inicio para la adaptacin a

las exigencias segn normativas emanadas del comit de Basilea, sin embargo no

abarca la definicin metodolgica que deben implementar las instituciones

financieras para la determinacin del RAROC, es decir para mantener adecuados

niveles de rentabilidad asociados al nivel de riesgo asumido, para lo cual Del guila

(2002), plantea que la relacin Riesgo vs. Rentabilidad ser clave en la estrategia

competitiva de una Entidad, ya que una mala gestin de riesgos genera prdidas en

ventajas competitivas, mientras que el xito ser de aquellas que mantengan un

adecuado nivel de rentabilidad.

En este sentido, la Resolucin 136-03, orienta a las instituciones financieras a

determinar prdidas esperadas basadas en probabilidad de incumplimiento, prdida en

caso de incumplimiento y exposicin al riesgo de crdito, sin embargo, no existe una

orientacin por parte de la SUDEBAN, en la determinacin de las prdidas

inesperadas que van a ser cubiertas con el Capital Econmico, es decir con el Capital

Propio y mucho menos existen lineamientos para el clculo de la Rentabilidad

Ajustada al Riesgo. Este criterio de Rentabilidad Ajustada al Riesgo es en el que se

basan los modelos RAROC.

Es por ello que surgen las siguientes interrogantes: Que elementos determinan

el RAROC? Que enfoque debe considerarse para la determinacin de las prdidas

inesperadas? Como aplicar los conceptos que conforman el Capital Ajustado segn

Riesgo?

Para dar respuesta a estas interrogantes surgi la inquietud de realizar el

presente estudio.

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OBJETIVOS

General

Estudiar los elementos que componen la metodologa del Capital Ajustado segn

Riesgo (RAROC) y su incidencia en las rentabilidades de las Instituciones

Financieras.

Especficos

1.- Formular los componentes que conforman la metodologa RAROC.

2.- Caracterizar los elementos que componen la frmula de la metodologa RAROC

3.- Analizar los aspectos ms resaltantes contenidos en la Resolucin 136-03 y los

establecidos a travs del Comit de Basilea I y II.

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JUSTIFICACIN

Segn Martn Marn (2006) el Capital Econmico puede definirse como el volumen de fondos propios necesarios para conseguir un determinado nivel de solvencia objetivo de la entidad. Dicho de otro modo, el capital econmico es el capital que garantiza que, con una determinada probabilidad, en un periodo dado de tiempo habitualmente un ao, la entidad financiera no llegar a la situacin de insolvencia.

Con base a lo expuesto se desprende que, la misin del capital econmico es

proteger a los accionistas en caso de que se presenten cuantiosas prdidas inesperadas

y de esta manera garantizar la continuidad de la institucin. Cuanto mayor sea el

riesgo, mayor ser el volumen de fondos propios necesarios. Tal cifra permitir

comparar inversiones en trminos de riesgos y es uno de los elementos fundamentales

para una correcta medicin de la rentabilidad ajustada al riesgo.

Hoy en da los bancos son empresas que participan en una amplitud de

mercados y productos financieros, de ah que la medicin del riesgo en que incurren

es compleja y difcil de tasar. Bsicamente las entidades bancarias, concebidas en la

actualidad como una cartera de activos desde el punto de vista del riesgo, tienen que

parametrizar varias lneas de riesgo en todo proyecto de inversin (acceso a nuevos

mercados, desarrollo de productos, entre otros). La metodologa RAROC permite

determinar la rentabilidad ajustada al riesgo tanto para una operacin de crdito

individual, como para las diversas lneas de negocios.

Partiendo de lo sealado, se puede interpretar que un entorno de reduccin de

mrgenes, y por tanto de rentabilidad final, hace que las entidades se orienten a la

reduccin de costos a la mejora de la productividad, mbitos en los que su capacidad

de mejora de gestin frente al resto de las entidades concurrentes en el mercado est

limitada. La gestin de riesgos se manifiesta como esencial en la supervivencia y

mejora competitiva de las entidades frente al resto de los actores del mercado. Es por

esto que la tradicional poltica de aplicacin de precios en los que la incertidumbre

15

generaba un aumento de la prima de riesgo, no es posible en el marco financiero

actual. Una gestin de riesgos adecuada permite que los mrgenes que el mercado

tolera aplicar se adecuen a la prima real de riesgo asumido.

Razn por la cual, en el momento en que los mercados no permiten establecer

primas de riesgo ajenas a la calidad de la contraparte, ni garantas complementarias

que justificasen la aplicacin de una menor prima de riesgo, las entidades se plantean

establecer modelos que permitan la fijacin de precios en funcin de los riesgos

asumidos, lo que dar lugar al nacimiento de los modelos RAROC que buscan medir

el riesgo en funcin del capital realmente consumido por la operacin crediticia.

En este mismo orden de ideas, uno de los principales beneficios que se

derivan de la aplicacin del sistema RAROC en la actividad crediticia, se produce

cuando la entidad financiera decide incorporar el riesgo de crdito en la fijacin de

precios de crditos comerciales. Ello permitir aceptar operaciones que puedan

percibirse como riesgosas, sin embargo pueden asumirse considerando que se les ha

cobrado un precio suficiente.

Para los bancos, un sistema de fijacin de precios adecuados conduce a una

mejor asignacin de los fondos disponibles y, por tanto, a mayores beneficios. Si, a

los prestatarios de mayor solvencia, es decir, de menor riesgo, se les aplica un mayor

precio, estos buscarn otras fuentes de financiamiento ms beneficiosas. Caso

contrario pasa con los clientes menos solventes, stos consumirn una gran parte de

los fondos que la entidad oferta, con el consiguiente deterioro de su solvencia

financiera. Con la metodologa RAROC se trata de aplicar precios que de acuerdo al

riesgo de cada cliente.

Uno de los propsitos fundamentales de la metodologa RAROC es

determinar una rentabilidad ajustada por riesgo para las instituciones financieras,

dado que la rentabilidad por si sola es una medida incompleta del desempeo de la

gerencia, ya que se ignora el riesgo asumido. Ms all de esto, el inters de aplicar

adecuadas estrategias para identificar y medir el riesgo no slo es del inters del

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sector financiero, sino tambin del ente regulador ya que le interesa de sobremanera

mantener un sistema financiero slido. Es esta la razn por la cual los entes

reguladores presionan para que las entidades establezcan sistemas de control y

prevencin de riesgos que les permita evitar los efectos nocivos de situaciones

desfavorables, llegando, incluso, a penalizar a aquellas que no orienten su gestin en

este sentido.

Ahora bien, el requerimiento de emplear adecuados mtodos de valoracin no

solo surge de los cambios de enfoque en la gestin del riesgo y de los cambios

normativos en cuanto al capital mnimo, sino tambin del hecho de que esos cambios

normativos contribuirn a una mayor transparencia de las entidades en cuanto a su

estructura y adecuacin de capital y a la comunicacin de su perfil de riesgo, con las

repercusiones que ello puede plantear sobre su participacin en el mercado. Los

cambios en los modelos de anlisis de riesgo de crdito, y la necesidad de avanzar de

modelos cualitativos a modelos cuantitativos complejos, es una necesidad cuya

prioridad viene empujada tanto por la evolucin del mercado, la competencia de los

sistemas financieros y los avances metodolgicos como por los cambios normativos

en curso, lo que contribuir a un escenario diferente al actual para las entidades

financieras.

La tradicional poltica de aplicacin de precios a los acreditados en los que la

incertidumbre generaba un aumento de la prima de riesgo, no es posible en el marco

financiero actual. Una gestin de riesgos adecuada permite que los mrgenes que el

mercado tolera aplicar se adecuen a la prima real de riesgo asumido. Por tanto, en ese

entorno de mejora de la rentabilidad global de la entidad, los sistemas avanzados de

medicin del riesgo de crdito deben permitir una asignacin eficiente de los recursos

en funcin al riesgo, as como una disminucin de los costos.

Por lo expuesto, es que con el presente trabajo se pretende caracterizar la

metodologa RAROC, como tambin explicar la manera de cmo contribuye la

aplicacin de la referida metodologa en las rentabilidades de las instituciones

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financieras, es decir, como una herramienta til para conocer el retorno sobre el

capital basado en el nivel de riesgo asumido por la entidad. De all la contribucin de

esta investigacin ya que en Venezuela el organismo regulador de las instituciones

financieras (SUDEBAN), no ha definido lineamientos claros en cuanto a la aplicacin

de dicha metodologa, aun cuando en la Resolucin 136-03, exige a las entidades

determinar su rentabilidad ajustada al riesgo.

18

CAPITULO II

MARCO TERICO

ANTECEDENTES DE LA INVESTIGACIN

Para la realizacin de toda investigacin es necesario el apoyo de

investigaciones realizadas que guarden relacin el tema objeto de estudio, por ello se

citan los siguientes autores que han hecho aportes tanto en otros pases como en el

mbito nacional, respecto al tema objeto de estudio:

Jordn, (2006) en su trabajo Aplicacin del Capital Ajustado segn Riesgo

(RAROC) como elemento financiero en las Instituciones Bancarias de Barquisimeto,

Estado Lara, tuvo como propsito determinar si las Entidades Financieras con sede

en Barquisimeto estn ajustando su gestin de riesgos con base a los acuerdos

internacionales, con el fin de garantizar estabilidad al sistema financiero. Por lo cual

concluy que las instituciones financieras conocen los elementos que componen la

metodologa como lo es la prdida esperada, la prdida inesperada y el capital

econmico, sin embargo, se observ que la gran limitante radica en que dichas

instituciones no conocen bajo que parmetros se determinan los mencionados

componentes, ya que no existen lineamientos por parte de la SUDEBAN.

Leite (2004) en su trabajo de investigacin La administracin de riesgos

como parte integral de las prcticas bancarias , se plante como objetivo

proporcionar informacin sobre las mejores prcticas propuestas por el comit de

Basilea, sobre los lineamientos establecidos en la resolucin 136-03 y algunas

prcticas utilizadas en las distintas entidades bancarias e instituciones de supervisin.

Concluyendo que las entidades bancarias deben implementar adecuadas practicas que

le permitan medir el riesgo, agrupndolos y separndolos por niveles de exposicin,

por tipo de riesgos, por cliente, por instrumento, por unidad de negocio, por

importancia y probabilidad de ocurrencia; con la finalidad de dar alertas oportunas a

19

los funcionarios y a la alta direccin de la institucin bancaria y de esta forma ser

consideradas en la toma de decisiones.

Mrquez (2002) en su trabajo suficiencia de capital de riesgos de crdito en

carteras de prstamos bancarios, que tuvo como objetivo relacionar el riesgo de

crdito con la suficiencia de capital, partiendo de que la suficiencia de capital y

limites individuales son un proceso que se lleva a cabo de manera emprica y que

requiere de una medida de concentracin de riesgos y su contribucin al riesgo de

cartera, constituye uno de los problemas que hasta el momento no se ha podido

resolver. Concluyendo que la suficiencia de capital se obtiene con el uso del ndice de

Herfindahl-Hirschman, el mismo se determina considerando el capital del banco, el

valor total de la cartera de crdito y los limites individuales, para establecer con los

factores mencionados la concentracin de la cartera de crdito.

20

BASES TERICAS

A continuacin se definen y explican conceptos tericos que sustentan la

presente investigacin, haciendo especial nfasis en las teoras que fundamentan el

Capital Ajustado segn Riesgo y los Modelos de Anlisis de Riesgo de Crdito, stos

ltimos tratan de conocer cul es el riesgo de prdida de cualquier operacin, y

buscan criterios que permitan conocer anticipadamente las peores circunstancias que

puedan desequilibrar una entidad. En la valoracin del riesgo se trata de determinar

los siguientes aspectos:

La posibilidad de que exista prdida

La cuanta de la misma

Y el momento en que sta se va a producir

Estos elementos son los que hay que considerar a travs de los diferentes sistemas de

anlisis de riesgos.

En funcin de lo expuesto se define como Riesgo, la posibilidad de que una

Entidad sufra un perjuicio de carcter econmico, ocasionado por la incertidumbre en

el comportamiento de variables econmicas a futuro, no solo se limita a ser

determinado, sino que se extiende a la medicin, evaluacin, cuantificacin,

prediccin y control de actividades y comportamiento de factores que afecten el

entorno en el cual opera dicho ente econmico.

El riesgo a su vez se define en trminos de probabilidad de que una variable se

comporte de manera distinta a como inicialmente se haba planeado y que esto

implique que ocurra una desviacin de los rendimientos futuros esperados. Sin

embargo, el riesgo es parte inevitable en los procesos de toma de decisiones en

general y en los procesos de inversin en particular.

21

Por tanto, y en lo que respecta al riesgo de crdito, puede interpretarse que

en el anlisis y gestin de riesgo de crdito se pretende disminuir al mximo las

prdidas que se pueden llegar a presentar por el incumplimiento de la contraparte,

pero de la misma forma obtener mayor rentabilidad en las operaciones, de tal forma

de llevar al nivel ptimo la relacin riesgo-rendimiento que hasta ahora se ha

mencionado. En el estudio de riesgo crediticio, es de vital importancia formular

parmetros de medicin y control tales como el clculo de la exposicin crediticia

para cada una de las operaciones, establecer y actualizar peridicamente la provisin

crediticia de cada una de las transacciones. Igualmente, es conveniente identificar

indicadores que denoten la relacin existente entre el beneficio obtenido o que se

espera obtener y el nivel de riesgo crediticio al que estn expuestas las operaciones,

tal como la rentabilidad crediticia ajustada segn riesgo.

La principal finalidad del anlisis del riesgo crediticio de una operacin o de

una cartera de crdito, es proporcionar herramientas para evitar el incumplimiento, o

que se establezcan alertas oportunas que permitan efectuar una adecuada gestin del

riesgo y se pueda disminuir la probabilidad de ocurrencia.

Tanto los conceptos como las bases legales que a continuacin se describen se

sustentan en el trabajo de investigacin efectuado por Jordn (2006) Aplicacin del

Capital Ajustado segn riesgo (RAROC) como elemento financiero en las

instituciones bancarias de Barquisimeto, Estado Lara.

Riesgo de Crdito

De Lara (2005) , seala que el riesgo de crdito comprende la prdida potencial producto del incumplimiento de la contraparte en una operacin que incluye un compromiso de pago (p.16). Afirmacin que sustenta Galicia (2003), cuando las describe como las prdidas esperadas de un incumplimiento por parte del acreditado, a los efectos que producira el deterioro en la calidad de crdito del acreditado. (p.9).

De all, que la autora plantea que en el riesgo de crdito estn asociados dos

clases de riesgos, cantidad y calidad , siendo el primero el que corresponde al

22

saldo existente del crdito otorgado y el riesgo de calidad, comprende tanto la

probabilidad que ocurra un incumplimiento como las garantas que reducen las

prdidas en caso del incumplimiento.

Sin embargo, para Jorin (1999), an cuando coincide con las definiciones

anteriormente mencionadas, plantea que el riesgo de crdito abarca tanto el riesgo de

incumplimiento, como el de mercado, mientras que el primero comprende la

evaluacin objetiva de la probabilidad de que la contraparte incumpla, el segundo

mide la prdida financiera que ser experimentada si el cliente incumple.

Por lo anterior, el riesgo de crdito supone la posibilidad que ocurra un

siniestro financiero por incapacidad de pago de los deudores del banco, tanto en

forma individual como en forma consolidada, razn por la cual, constituye un factor

principal en la variacin de valor de los activos financieros, impactando

directamente la rentabilidad de la Entidad, de all la importancia que las instituciones

financieras establezcan mecanismos acordes para el anlisis y medicin de estos

riesgos.

De all que Elizondo (2004), seale que en el anlisis que deben llevar a cabo

las instituciones financieras debe contemplar el riesgo de crdito inherente tanto en

las transacciones o crditos individuales como el anlisis de riesgo a nivel del

portafolio.

Destacando de esta manera, que en el riesgo individual el incumplimiento es

un evento que tiene asignada una probabilidad, la cual puede analizarse a nivel del

acreditado, donde los elementos considerados para analizar el riesgo individual son

los siguientes:

1. La probabilidad de incumplimiento, la cual se refiere a la frecuencia relativa con la

que ocurre el evento en que la contraparte no cumpla con las obligaciones

contractuales para pagar la deuda que ha contrado.

23

2. La tasa de recuperacin, que se refiere a la proporcin de la deuda que podr ser

recuperada una vez que la contraparte ha cado en incumplimiento.

3. La migracin del crdito, es el grado con que la calidad o calificacin del crdito

puede mejorar o deteriorarse.

Por otro lado, el riesgo de portafolio segn Crosbie citado por Elizondo

(ob.cit), considera el anlisis desde el punto de vista del agregado de crdito,

planteando adems, que ste depender de la composicin y naturaleza de la cartera,

donde la estimacin de la prdida agregada deber considerar tanto la composicin

como la concentracin de los crditos que componen cada cartera, as como tomar en

cuenta las correlaciones que puedan existir entre las fuentes de riesgo de los mismos.

Es por ello, que el objetivo primordial de un anlisis de riesgo de portafolio

radica en identificar la concentracin existente en una cartera crediticia, ya sea por

actividad econmica o por regin geogrfica, a travs de las correlaciones entre los

acreditados que conforman la cartera. Los aspectos antes mencionados proporcionan

una alternativa en pro de una mejor diversificacin de la cartera.

Dentro de los elementos ms importantes a considerar en lo que respecta al

riesgo de portafolio son los siguientes:

1. La correlacin entre la probabilidad de incumplimiento y la calidad del crdito,

hace referencia al grado de asociacin que puede existir entre la calidad de un crdito

y su probabilidad de incumplimiento, con respecto a la calidad y probabilidad de

incumplimiento de otro acreditado.

2. La concentracin de riesgo, la cual se refiere a la contribucin marginal de un

activo crediticio en el riesgo total del portafolio.

3. El riesgo de incumplimiento hace nfasis a la incertidumbre asociada a la habilidad

de una institucin, empresa o individuo de cumplir con sus obligaciones una vez que

ha asumido una deuda.

24

Por lo anterior, cuando se lleva a cabo un anlisis de riesgo de crdito, y as lo

plantea el autor, las instituciones financieras pueden llegar a obtener un nivel de

prdidas de capital como resultado de un posible incumplimiento de sus acreditados.

Este incumplimiento a su vez est asociado al deterioro que puede observarse en la

calidad de los activos de la institucin lo cual se traduce en lo que es denominado

prdida esperada.

Por lo tanto, es importante destacar que en los modelos de riesgo de crdito un

prstamo se considera en incumplimiento, una vez que su situacin se transforma a

un estado crtico predefinido (Basle,1999) citado por Elizondo (2004).

Sin embargo, esta definicin no es precisa, y puede presentar variaciones entre

diferentes criterios tomados por las instituciones financieras, afectando as las

medidas relativas de incumplimiento y la estimacin de las prdidas y de su

distribucin de probabilidad.

En este sentido, el objeto de la medicin del riesgo de crdito es la estimacin

de la distribucin de estas prdidas, ya que travs de sta se pueden determinar las

prdidas esperadas y las prdidas no esperadas en un portafolio de crdito.

Definiendo por lo tanto prdidas esperadas como el monto de capital que podra

perder una institucin, como resultado de la exposicin al riesgo de crdito, para un

horizonte de tiempo dado. (Elizondo 2004), mientras que las segundas resultan de

cambios en la calidad de la cartera de los crditos y se mide tomando en cuenta la

variabilidad de la distribucin de prdidas, por lo que puede calcularse como la

diferencia entre la prdida esperada y algn percentil de la distribucin de prdida, el

cual se elige de acuerdo al nivel de confiabilidad deseado. En general el percentil que

define el nivel de prdidas no esperadas es el Valor en Riesgo o Var de crdito, en

tanto que considera la volatilidad de las prdidas y expresa el riesgo de portafolio con

una medida de prdida de crdito inesperada. (Elizondo 2004).

25

En el caso Mexicano, segn el autor, la prdida esperada mencionada con

anterioridad, representa el costo de participacin en el negocio del crdito y para su

clculo es indispensable los siguientes elementos:

1. Monto expuesto (ME): representa el monto de los activos expuestos al riesgo de

crdito al trmino del periodo previamente establecido. Afirmacin que sustenta,

Galicia, (2003:12) al sealar que el riesgo de exposicin se genera por la

incertidumbre respecto a los montos futuros de riesgo. Es por ello, segn la autora,

que en muchos casos, el crdito debe amortizarse de acuerdo a una tabla de

amortizacin o a fechas preestablecidas de pago, y por lo tanto, en un tiempo

determinado. Sin embargo, esto no siempre ocurre, por cuanto existen crditos que se

otorgan con caractersticas diferentes, uno de ellos representa los crditos otorgados

a travs de tarjeta de crdito, por lo cual al momento del prstamo, no se conoce la

capacidad de pago del solicitante. Otro riesgo de exposicin que seala la autora

antes mencionada, es el que generan los productos derivados en el cual el factor de

incertidumbre no est relacionado al comportamiento del deudor, por lo que el valor

de liquidacin del derivado depende de las constantes fluctuaciones del mercado, ya

que cada instante en el que el valor de la liquidacin es positivo, existe riesgo de

crdito, ya que si la contraparte no cumple con el pago, se pierde el dinero.

2. Tasa de recuperacin (T): es el porcentaje que representa el monto de recuperacin

en relacin con el monto expuesto. El mismo est asociado con las garantas exigidas

por la Entidad al momento de otorgar un crdito. Sin embargo, Galicia (op.cit), seala

que en el evento de incumplimiento, la recuperacin no se puede predecir, ya que

depende del tipo de incumplimiento y de numerosos factores relacionados con las

garantas que se hayan recibido, el tipo de garanta de que se trate y su situacin al

momento del incumplimiento. No obstante, la existencia de garantas minimiza el

riesgo de crdito.

3. Probabilidad de Incumplimiento (PI): representa la frecuencia relativa con la que

ocurre el evento de que, al trmino del periodo establecido para el crdito, el

26

acreditado haya incumplido con sus obligaciones de pago. Por su parte, riesgo de

incumplimiento denominado por Galicia (2003), comprende la probabilidad de que se

presente un incumplimiento en el pago de un crdito. (p.9).

No obstante, la autora seala que dicho riesgo, se mide a travs del clculo de

la probabilidad de que ocurra el incumplimiento en un perodo de tiempo dado, y va a

depender de la situacin crediticia del deudor, la cual, a su vez depender de diversos

factores externos, tales como, situacin econmica del pas, o cambio en los

mercados financieros.

Por lo anterior, se declara insolvencia, cuando la contraparte no cumple con

las condiciones pactadas o establecidas en el contrato de crdito, por lo que sus

intereses y amortizacin de capital no han sido efectuados en el tiempo estipulado, lo

que conlleva al deudor al cambio de calificacin inicial hasta el default en caso de

que ocurriera el vencimiento del crdito. Por lo tanto, la prdida esperada puede

calcularse de acuerdo con lo siguiente:

PE= ME . (1- T) . PI

PE= es la prdida esperada

ME= es el monto expuesto

T= es la tasa de recuperacin

PI= es la probabilidad de incumplimiento

Si bien Jorion (ob.cit), coincide con las definiciones mencionadas con

respecto al riesgo de crdito y los aspectos tomados en consideracin para determinar

el incumplimiento esperado, establece, que la mejor definicin de riesgo de crdito es

la prdida inesperada originada por el error en los procesos de valuacin de la

probabilidad de incumplimiento del agente contratante del negocio.

As mismo, para Saunders (citado por Chaa 2003), este error de valuacin de

incumplimiento esperado, puede ser clasificado de dos maneras. El primero, llamado

27

riesgo especfico est asociado a la ocurrencia de impago de un determinado agente, y

el segundo sistmico, asociado a las alteraciones ocurridas por los niveles de

incumplimiento generado por la economa.

En Venezuela, segn de la Superintendencia de Bancos los riesgos de crdito

se miden a travs de las prdidas esperadas, y stas podrn obtenerse con base en los

siguientes elementos:

1. La probabilidad de incumplimiento: mide la probabilidad de que el prestatario no

cumpla con sus pagos durante un horizonte temporal determinado; resulta del grado

de proporcin de la morosidad en la cartera de crditos. Entendindose por morosidad

la definicin indicada en el Manual de Contabilidad para Bancos, Otras Instituciones

Financieras y Entidades de Ahorro y Prstamo.

2. La Prdida en caso de incumplimiento: calcula la proporcin de la exposicin que

se perdera si se produjera el incumplimiento; es el monto estimado de

irrecuperabilidad en los activos de riesgo.

3. Exposicin al riesgo de crditos: estima en los compromisos crediticios, la cantidad

de dicha facilidad de la que probablemente disponga el deudor si se produce el

incumplimiento. Las prdidas crediticias, se estiman anticipadamente en caso de que

se produzca la falta de pago por parte del deudor, dependiendo esto de la condicin

econmica de ste, de las garantas de respaldo, de las gestiones de recuperacin

adelantadas y de las provisiones constituidas para cada deudor. En cuanto a las

garantas, como elementos para aminorar las posibles prdidas en los activos

crediticios, se consideran a su valor de mercado, es decir, aquel que revele con alto

grado de fidelidad el monto que se estime obtener de su liquidacin o venta, en caso

que la institucin financiera, se viere forzada a este proceso como parte de la

recuperacin de los montos colocados en prstamo.

Por lo que De Lara (2005), argumenta que tradicionalmente los bancos miden

la exposicin al riesgo a travs de procedimientos ms homogneos y tradicionales

28

como el conocido Cinco Ces. Este modelo toma el nombre de las iniciales inglesas de

los conceptos que valora:

1. Carcter (character): Integridad u honradez del prestatario. Se trata del factor ms

importante a la hora de determinar el nivel de riesgo de una operacin. Es la variable

ms difcil de evaluar cuantitativamente, debiendo estimarse a travs de juicios

subjetivos mediante contactos y entrevistas con el cliente, informes de agencias y

proveedores de otras entidades bancarias.

2. Capacidad (capacity): Estudia la generacin de fondos del prestatario para hacer

frente a sus obligaciones del endeudamiento. Generalmente se estudian los estados

financieros pasados del prestatario y se realizan estimaciones de la situacin del flujo

de efectivo para hacer frente a los pagos derivados del endeudamiento. La capacidad

de pago estimada del prestatario es el elemento determinante de la sancin favorable

del crdito.

3.Capital (capital): El objetivo de la valoracin del patrimonio es doble, por un lado,

pretende analizar la capacidad de generacin de ingresos histrica del solicitante

valorando el importe acumulado del patrimonio desde el inicio de la actividad y por

otro lado, la valoracin de las garantas como efecto mitigador del riesgo de crdito.

4. Garanta (collateral): Se refiere aquellos activos que quedan directamente ligados a

la devolucin del mismo, tanto del principal prestado como de los intereses. Las

garantas aseguran el cumplimiento por parte prestatario de los acuerdos contractuales

pactados, tanto en el importe como en el plazo.

5. Condiciones (conditions): Se trata de la situacin del entorno del prestatario, que

puede afectar a su capacidad de pago, sin embargo, el autor, seala que una vez

valorados los apartados anteriores, se habrn obtenido conclusiones acerca de la

seguridad en el cobro de la operacin crediticia, por el anlisis de la morosidad del

solicitante, la capacidad de pago, la existencia de patrimonio y el importe y forma

contractual que tendrn las garantas.

29

Por lo tanto, este modelo clsico, segn Del guila y otros (2004), se emplea

fundamentalmente para el anlisis de prstamos a personas naturales y pequeas

empresas, en la que la informacin contable no tiene gran relevancia. No obstante,

para el anlisis de personas jurdicas cuyas actividades econmicas son ms

complejas, este modelo presenta graves carencias.

Al respecto, De Lara (2005), seala que adems de las Cinco Ces descritas, es

conveniente tomar en cuenta el nivel y volatilidad de las tasas de intereses. Por lo

anterior, es conveniente resaltar que en perodos en los cuales las tasas de inters

muestran estabilidad y niveles bajos, el rendimiento esperado del prstamo puede

aumentar y la probabilidad de incumplimiento baja, mientras que en perodos de alta

volatilidad y niveles elevados de tasas de inters, los rendimientos esperados de un

prstamo tienden a disminuir y la probabilidad d e impago aumenta.

No obstante, en la actualidad la medicin de riesgos de crdito, est enfocada

al desarrollo de modelos cuantitativos que proporcionen una medicin robusta y

transparente del riesgo implcito en las operaciones de crdito a empresas.

Por lo que Trigo (2005) seala que, en particular, el inters que merece

atencin para los especialistas de riesgo, est centrado en la estimacin de tres

medidas descriptivas de las caractersticas del riesgo de crdito de una operacin

concreta o una cartera: la prdida esperada o anticipada debida a la morosidad de

empresas, la prdida no anticipada que se corresponde con la volatilidad de dichas

prdidas y el nivel de capital econmico que determina la cantidad de recursos

propios que debe mantener una institucin financiera para evitar que un nivel de

prdidas inusualmente alto ponga en peligro la solvencia de la entidad.

Por lo anteriormente expuesto, los modelos ms usados para llegar a medir el

riesgo de crdito, segn De Lara (2005) son los siguientes:

1. Modelo de Altman: el cual est enfocado a partir de razones financieras. Dichas

razones se combinan linealmente con un peso especfico para cada una, con la

30

finalidad de obtener un resultado final que filtra las empresas que incumplen en sus

pagos crediticios de aquellas que cumplen con las condiciones establecidas al

momento del otorgamiento. Este modelo utiliza el anlisis discriminante como

tcnica estadstica multivariada. Por lo que de un universo de empresas, separa o

clasifica aquellas que no poseen capacidad de pago, de aquellas que si lo tienen. Por

lo tanto, se asigna un nmero a la variable dependiente de tal manera que el modelo

pueda determinar cual empresa ha incumplido y cual no (se asigna un valor aquellas

en impago y otro para aquellas que mantiene sus condiciones pactadas) y las variables

independientes son las razones financieras que explican el incumplimiento.

Las razones financieras expuestas por Altman comprenden:

X1= Capital de trabajo/activos totales

X2= Utilidades retenidas/activos totales

X3= Utilidades antes de impuestos/activos totales

X4= Valor de mercado de la accin /valor en libros de deuda

X5= Ventas/activos totales

Z= 1.2x1+1.4x2+ 3.3x3+ 0.6x4+ .99x5

De acuerdo con Altman, la situacin financiera de la empresa depende de Z.

Por lo tanto si Z> 2.99 la empresa se considera saludable.

Si ZZ>2.99 la empresa se encuentra en una zona gris, en tanto que no se puede

determinar la condicin financiera.

Es de hacer notar, que para Elizondo (2004), este modelo presenta

limitaciones, porque utiliza razones financieras y stas tienen un efecto de

subestimacin en el tamao de las estadsticas, ya que no se pueden identificar datos

31

relevantes en el otorgamiento de un crdito, como son los datos cualitativos de la

empresa.

Sin embargo, Del guila y otros (2004), sealan que este modelo de Altman,

fue empleado en el desarrollo de los Modelos de Credit Scoring, por lo cual, mediante

tcnicas estadsticas se intent automatizar el tratamiento de las diferentes variables

que los analistas tomaban en cuenta para el anlisis de los riesgos de crditos.

2. Modelo Probit y Logit,: comprende un modelo de eleccin cualitativa, el cual

consiste en determinar la probabilidad de que un individuo que presenta ciertos

atributos se clasifique dentro de uno de dos grupos especficos (los que se encuentran

en carteras vigentes y aquellos que se encuentran ubicados en cartera de crdito

vencida). La finalidad de este modelo radica en determinar la probabilidad que un

cliente que presenta caractersticas financieras favorables se declara en

incumplimiento, cambiando su calidad crediticia.

Este modelo segn De Lourdes de la Fuente (2003), expresa una relacin

lineal entre el vector de atributos X y la variable dicotmica Y.

En este orden de ideas, Elizondo (2004) argumenta que en estos modelos se

supone, en general, que un individuo tiene la opcin de elegir entre dos alternativas.

Se define Y, como una variable dicotmica que tomar el valor de 1 si el individuo

elige la alternativa denominada como xito y 0 en caso contrario.

2.1. El Modelo Probit: es un modelo de eleccin cualitativa en donde la variable

dependiente es dicotmica, y lo se trata es de estimar la probabilidad de que un

individuo con ciertos atributos elija la opcin asociada a Y=1. (Elizondo, 2004.). En

este orden de ideas, De Lara (2005) plantea que el modelo tiene las siguientes

caractersticas:

Es un modelo que surge de la distribucin normal acumulada

Las probabilidades asociadas se encuentran dentro del intervalo (0,1).

32

La relacin entre las probabilidades y los atributos es no-lineal.

Estos modelos segn Del guila y otros (2004), fueron empleados en el

desarrollo de los Modelos de Rating y Scoring. En este sentido, Garca (2002),

sealan que dichos modelos estadsticos han servido de base para que las

instituciones financieras, establezcan calificaciones internas en las operaciones de

crdito basados en trminos estandarizados, con calificaciones ms confiables que

aquellas basadas en la subjetividad de los analistas.

Sin embargo, Elizondo (2004), argumenta que los modelos mencionados

miden nicamente la calidad crediticia individual de los obligados, basando su

anlisis en datos cualitativos y estados financieros, por lo que son usados para

aprobar crditos y calcular las reservas preventivas.

No obstante, para el anlisis del riesgo de crdito, estos modelos no son

suficientes, debido, a que se requiere de metodologas que analicen los crditos en un

contexto de cartera, los cuales vienen dado por los Modelos CreditMetricsTM,

CreditRisk+ y KMV , siendo estos lo ms usados a nivel mundial.

Es as como el uso de la teora de riesgo, ha ido desarrollando de manera

exitosa modelos en el mbito bancario, con la finalidad de construir la distribucin de

las prdidas de portafolios crediticios, en donde este tipo de distribucin da origen al

llamado Valor en Riesgo (VAR), definindolo, entonces, como la medida de las

prdidas potenciales en el valor de un periodo, dentro de un periodo determinado bajo

circunstancias cercanas al peor caso posible. Elizondo (p.93).

3. Modelos CreditMetricsTM: Segn Galicia (2003), CreditMetricsTM fue

introducido por JP Morgan como un marco de referencia de VAR para aplicar a la

valuacin y riesgo de activos no negociables. Para Elizondo (2004), es un modelo que

permite analizar el riesgo en un contexto de cartera, en el cual plantea que los

modelos anteriormente mencionados (rating y credit scoring) lo analizan de manera

individual como se mencion con anterioridad.

33

Ahora bien, a pesar de la gran utilidad de los modelos que miden el riesgo

individual, es necesario medir el riesgo de crdito en un contexto global para lograr

captar dos efectos importantes, segn como lo plantea Elizondo: granularidad y

concentracin de portafolio. Donde granularidad, se refiere al grado de

homogeneidad en el tamao de las posiciones, es decir, la medida en que el tamao

de las posiciones difiere del tamao de las dems.

En tanto que el efecto de concentracin, se refiere a la proporcin de

posiciones en un mismo sector industrial o regin geogrfica dentro de un portafolio.

Dado que los obligados en un mismo sector tienden a comportarse de manera similar

(estn correlacionados), por lo tanto la concentracin en un portafolio aumenta el

riesgo de incumplimientos simultneos.

Por su parte, De Lara (2005), lo seala como una herramienta para medir el

riesgo de un portafolio, como un valor en riesgo, por consecuencia de cambios en el

valor de la deuda causados por variaciones en la calificacin de la contraparte. Este

modelo no slo considera el evento de incumplimiento, sino tambin los cambios en

la calificacin (aumentos o disminuciones) en la calidad crediticia del emisor. Razn

por la cual el autor seala que este modelo es de valuacin de mercado.

Por lo anterior se infiere, que su principal objetivo es proporcionar una

estimacin en la distribucin de probabilidad de cambios en el valor de la cartera en

un horizonte temporal. En el cual Elizondo (2004), seala que el horizonte de anlisis

del modelo flucta desde mediano plazo (tres meses) al largo plazo (varios aos).

En este sentido, Chaia (2003), seala que estos cambios en el valor de la

cartera estn asociados a las alteraciones en la calidad de crditos de los deudores, las

cuales pueden mejorar o empeorar en torno al incumplimiento. Adems, argumenta

que para medir las prdidas esperadas en un portafolio de varios activos, se presentan

dos problemas por resolver, el primero, se refiere a la curva de distribucin de

probabilidad de los rendimientos del crdito, por cuanto seala que en el caso de

riesgo de crdito los rendimientos del portafolio son sesgados y la curva presenta una

34

alta kurtosis en la cola izquierda, por lo cual no basta la media y la desviacin

estndar para entender la probabilidad de incumplimiento.

El segundo problema, radica en la insuficiencia de datos histricos de la

calidad crediticia del emisor, lo cual dificulta la estimacin de las correlaciones.

Segn el Documento Tcnico CreditMetrics (1997), esta metodologa puede

estar resumida en cuatro bloques, siendo los dos primeros los s y los

ltimos los auxiliaresGrfico 1 Es Credi

Blo

Valor de riesgo de Cartera de Crdito

DistribExpo

Exposiciones

B

Correlaciones

d

Severidad

Cartera de quema de

Bloque 4

ucin de siciones

Usuario

Volatilidad

e Mercado tmetricsTM

Probabilidad de Migracin

Rating R

Crdito

Desviacin de V

Desviacin de la mud

Valor en riesgo paque 1 Bloque 2

Tasa de ecuperaci

n

alor del Titulo Ind

anza de calidad

ra una cartera d

35Rating de iv

e Spread de Reevaluacin del valor presente del

Crdito

idual

de crdito

Crditos principalecloque 3Series de . Mudanzas onjuntas de Rating de

Modelo

s

Rating

El modelo segn Chaia (2003), se fundamenta en el anlisis de migracin de

la calificacin, en el cual su objetivo, es estudiar el cambio de la calidad de crdito,

desde el inicio hasta la maduracin del prstamo.

Valor de riesgo para un Crdito (Bloque 1): Segn el autor, el primer paso es

especificar un horizonte temporal, que por lo general es en un ao, luego la

especificacin de un sistema de rating que debe contar con diversas categoras de

calidad de crditos y una matriz con probabilidades de transicin entre rating

definido en un horizonte temporal.

Esta matriz, es uno de los principales componentes de la estimacin del Valor

en Riesgo (VAR) de crdito, pudiendo ser generada a partir de datos histricos de las

propias instituciones financieras, o basadas en informaciones divulgadas por la

agencias calificadoras de riesgo, quienes por su experiencia mantienen matrices de

transicin predeterminadas, (Standard & Poors / Moodys/ Fitch.).

En el caso de Standard & Poors existen siete categoras de rating, la ms alta

es AAA y las baja es CCC, donde la probabilidad de impago es D. (Ver cuadro 1).

Cuadro 1

Matriz de Transicin

Rating Final en un ao (%) Rating

Inicial

AAA AA A BBB BB B CCC Default

AAA 90,81 8,33 0,68 0,06 0,12 0,00 0,00 0,00

AA 0,70 90,65 7,79 0,64 0,06 0,14 0,02 0,00

A 0,09 2,27 91,05 5,52 0,74 0,26 0,01 0,06

BBB 0,02 0,33 5,95 86,93 5,30 1,17 0,12 0,18

36

BB 0,03 0,14 0,67 7,73 80,53 8,84 1,00 1,06

B 0,00 0,11 0,24 0,43 6,48 83,46 4,07 5,20

CCC 0,22 0,00 0,22 1,30 2,38 11,24 64,86 19,79

Fuente: Standard & Poors

Segn un ejemplo extrado de Creditmetrics divulgado por JP Morgan, un

crdito calificado inicialmente como BBB presenta diferentes probabilidades de

transicin, las cuales pueden mejorar o empeorar, tal como se seala a continuacin:

0.02% AAA

0.33% AA

5.95% A

86.93% BBB

5.30% BB

5.30% BB

1.17% B

0.18 CCC

BBB

En este ejemplo, la probabilidad que el crdito calificado inicialmente como

BBB, disminuya su calificacin es 5.30% en un periodo de un ao, la probabilidad

que se mantenga BBB es 86.93% siendo sta la ms alta probabilidad y la ms baja

corresponde a la probabilidad que suba a AAA con un 0.02%.

37

El siguiente paso segn De Lara (2005), est orientado a establecer la

valuacin del precio del crdito, para la valuacin mencionada, se requiere de la

curva de las tasas correspondiente a cada nivel de calificacin. Si se toma en cuenta

en criterio de Standard & Poors, se debe contar con siete curvas de tasas que

incorporen la sobretasa o spread que refleje riesgo de crdito. Todos los acreditados

que presentan la misma calificacin deben ser evaluados con la misma curva. A

continuacin se presenta un ejemplo extrado de Creditmetrics.(Ver cuadro 2).

Cuadro 2

Curva de las tasas de inters en un ao para cada categora de Rating

Categora Ao 1 Ao 2 Ao 3 Ao 4

AAA 3.60 4.17 4.73 5.12

AA 3.65 4.22 4.78 5.17

A 3.72 4.32 4.93 5.32

BBB 4.10 4.67 5.25 5.63

BB 5.55 6.02 6.78 7.27

B 6.05 7.02 8.03 8.52

CCC 15.05 15.02 14.03 13.52

Fuente: CreditMetricsTM (1997)

Segn de De Lara (2005), el precio de cada bono tomando en consideracin

un ao hacia adelante, las tasas de descuento de la curva que representa la calificacin

del bono y los flujos de efectivo del bono desde un ao hacia adelante hasta el

vencimiento del bono. Siguiendo con el ejemplo anterior, si el bono de una

calificacin BBB y la tasa de cupn es de 6% (valor nominal de $100) el precio

forward del bono a un ao ser:

38

6 + 6 + 6 + 6 + 106

1,0411 1,04672 1,05253

= 107,53 FBBB =

Por lo tanto, si se aplica el mismo clculo para las distintas calificaciones se

obtiene los siguientes valores. (Ver cuadro 3).

Cuadro 3

Posicin del valor de un crdito calificado BBB con un cupn de 6% a.a

Rating final

de un ao Valor del Crdito

AAA $109, 35

AA $ 109,17

A $ 108,64

BBB $ 107,53

BB $ 102, 01

B $ 98,09

CCC $83,63

Default $ 51,13

Fuente: Creditm

etricsTM (1997) 39

Esta tabla presenta el valor esperado para ese ttulo en caso que el emisor sea

calificado con incumplimiento. Este valor es obtenido por la multiplicacin del valor

nominal dividido por la tasa de recuperacin. Como se observa en la siguiente tabla.

(Ver cuadro 4).

Cuadro 4

Tasa de Recuperacin por tipo de severidad

Seniority Class Mean (%) Standard Desviation (%)

Seor Secured 53.80 26.86

Seor Unsecured 51.13 25.45

Seor Subordinated 38.52 23.81

Subordinated 32.74 20.18

Junior Subordinated 17.09 10.90

Fuente: Creditmetrics- Carty e Lieberman (1996)

Con base en las tablas anteriores, se presenta la distribucin de probabilidad

de mudanzas en el valor de mercado de un titulo especfico (BBB), en un horizonte

de un ao, en funcin de las alteraciones en la clasificacin del rating inicial. (Ver

cuadro 5).

40

Cuadro 5

Distribucin de valor de un titulo BBB en un ao en funcin de los cambios en el

Rating.

Rating

al final

de ao

Probabilidad

de transicin

(%)

Valor

del

Ttulo

($)

Probabilidad

Ponderada

por

valor ($)

Diferencia

entre el valor

y la media

Probabilidad

Ponderada por

la diferencia

cuadrada

AAA 0.02 109.37 0.02 2.28 0.0010

AA 0.33 109.19 0.36 2.10 0.0146

A 5.95 108.66 6.47 1.57 0.1474

BBB 86.93 107.55 93.49 0.46 0.1853

BB 5.30 102.02 5.41 (5.06) 1.3592

B 1.17 98.10 1.15 (8.99) 0.9446

CCC 0.12 83.64 1.10 (23.45) 0.6598

Default 0.18 51.13 0.09 (55.96) 5.6358

Media = $107.09 Varianza= 8.9477

Desviacin estndar $2.99

Fuente: CreditmetricsTM (1997)

41

Segn, De Lara, (2005) asumiendo normalidad en los cambios en la

distribucin de las prdidas y ganancias, la media y la volatilidad del portafolio, como

medida de riesgo se determina de la siguiente manera:

TOTAL = n Pi Vi

I=1

P = n Pi ( Vi - ) 2

I=1

Donde:

Pi = probabilidad de tener calificacin i.

TOTAL= valor del portafolio en el estado i

Vi = cambio de valor en el estado i

En este ejemplo, el Crdit Var, asumiendo distribucin normal, es menor (en

trminos absolutos) que en la distribucin real (7,43 vs. 9,45). Esto segn De Lara se

debe a que en riesgo de crdito, la distribucin de la probabilidad no es normal,

presentando una alta kurtosis. As mismo, establece que el primer percentil (margen

de error) de la distribucin de las prdidas o ganancias no se obtiene interpolando los

valores entre 0,12 y 1,17%, sino que se acumula la probabilidad empezando por el

incumplimiento hacia la calificacin AAA, por lo tanto, el primer percentil ser la

probabilidad acumulada que sea igual o mayor que 1%, en caso que el nivel de

confianza sea 99%.

Ahora bien, el procedimiento para calcular el primer percentil es la

probabilidad de incumplimiento que es 0,18. Este valor es menor que el 1%, entonces

la probabilidad de estar en CCC o en incumplimiento es de 0,30% (la sumatoria de la

transicin de D hacia CCC) sin embargo este valor aun no supera el 1% antes

mencionado. Por lo que la probabilidad de tener calificacin B, CCC o en

42

incumplimiento es de 1,17%, debido a que ahora la probabilidad es mayor que 1% se

toma el valor como primer percentil el valor de la calificacin B y el VAR de crdito

en este caso es de 9,45.

Valor en riesgo para una cartera de Crditos (Bloque 2): Segn Chaia (2003),

este bloque analiza el riesgo como un todo tomando en cuenta una cartera de

activos, en la cual se combina un nmero de escenarios posibles, pasando de 8 para

8n, donde n representa un nmero de activos de una cartera. En este sentido,

supnganse que la cartera est conformada por dos activos, en la cual el primero tiene

una madurez de 5 aos con un pago anual a una tasa de 6%, el mismo se encuentra

clasificado con una categora BBB y una tasa de recuperacin por tipo de severidad

seor unsecured, y el segundo es un crdito con una madurez de 3 aos que paga un

inters de 5% anual, donde presenta una calificacin A con una tasa de recuperacin

por tipo de severidad Seor Unsecured.

Asumiendo que no existe correlacin (dependencia) entre estos, se puede

elaborar una matriz de transicin conjunta, en la cual se presentan 64 escenarios

posibles de probabilidades (82). Cada calificacin de la matriz representa una simple

multiplicacin de las probabilidades de transicin de cada crdito. Por ejemplo, una

probabilidad conjunta de dos crditos permanecen en las mismas categoras desde de

un intervalo de tiempo de un ao, dado por la multiplicacin de probabilidad de titulo

1 (86,93%) por la probabilidad del crdito 2 (91,05), es decir que existe (79,15%) de

ocurrencia que recorrido un ao el crdito 1 mantenga la calificacin BBB y el

crdito 2 mantenga la calificacin A. (Ver cuadro 6).

43

Cuadro

P i ad de migrac corre ci en un ao (%)

F

A

u

d

robab

Cr

AA

Crdito 1

0,0

AAA 0,02 0,0

AA 0,33 0,0

A 5,95 0,0

BBB 86,93 0,0

BB 5,30 0,0

B 1,17 0,0

CCC 0,12 0,0

Default 0,18 0,0

uente: CreditmetricsT

partir de estas estruc

n plazo de 3 aos y u

e un ao ser:

=FBBB

1,in conjunta con6

liddito 2

A AA A B

9 2,27 91,05 5

0 0,00 0,02 0

0 0,01 0,30 0

1 0,14 5,42 0

8 1,97 79,15 4

0 0,12 4,83 0

0 0,03 1,07 0

0 0,00 0,11 0

0 0,00 0,16 0

M (1997)

turas temporales de ta

na tasa de 5% anual) l

6 + 6 + 6

0371 1,04322

44laBB

,52

,00

,02

,33

,80

,29

,06

,01

,01

sas

os p

=n cero BB B CCC Default

0,74 0,26 0,01 0,06

0,00 0,00 0,00 0,00

0,00 0,00 0,00 0,00

0,04 0,02 0,00 0,00

0,64 0,23 0.01 0,05

0,04 0,01 0,00 0,00

0,01 0,00 0,00 0,00

0,00 0,00 0,00 0,00

0,00 0,00 0,00 0,00

del perfil de pago del crdito 2 (con

osibles valores que alcanzar al final

106,30

Cuadro 7

Posicin de val a final de un ao del crdito calificado A con un 5% a.a

Rating final

ao

AAA

AA

A

BBB

BB

B

CCC

Default

Fuente: CreditM

Despus

categoras de R

el acreedor sea

recuperacin es

es el 51,13%.

FBBB

orde un Valor del Crdito

$ 106,59

$ 106, 49

$ 106,30

$ 105,64

$ 103,15

$ 101,39

$ 88,71

$ 51,13

etricsTM (1997)

de demostrar la posicin de precios de los crditos en funcin de las

ating, en la cual se presenta el valor esperado del crdito en caso que

clasificado con incumplimiento. Como en el crdito 2 la tasa de

senior unsecured con respecto a la severidad, la tasa de recuperacin

6 + 6 + 6 + 6 + 106

1,0411 1,04672 1,05253 1,05634 =

45

Con base en las tablas 4 y 8 se elabora la prxima tabla con la posicin de

valores compuesta por los dos crditos donde terminaron cada una de las categoras.

Es importante destacar que se pueden presentar valores iguales generados por

escenarios diferentes. Esto se debe a que un crdito puede empeorar la calidad del

crdito y otro puede mejorar la calificacin. (Ver cuadro 8).

Cuadro 8

Posicin de valores a final de un ao de cartera con dos crditos (BBB- A)

Crdito 2

AAA AA A BBB BB B CCC Default

Crdito 1

106,59 106,49 106,30 105,64 103,15 101,39 88,71 51,13

AAA 109,37 215,96 215,86 215,67 215,01 212,52 210,76 198,08 160,50

AA 109,19 215,78 215,68 215,49 214,83 212,34 210,58 197,90 160,32

A 108,66 215,25 215,15 214,96 214,30 211,81 210,05 197,37 159,79

BBB 107,55 214,14 214,04 213,85 213,19 210,70 208,94 196,26 158,68

BB 102,20 208,79 208,69 208,50 207,84 205,35 203,59 190,91 153,33

B 98,10 204,69 204,59 204,40 203,74 201,25 199,49 186,81 149,23

CCC 83,64 190,23 190,13 189,94 189,28 186,79 185,03 172,35 134,77

Default 51,13 157,72 157,62 157,43 156,77 154,28 152,52 139,84 102,26

Fuente: Chaia (2003)

46

Mediante las tabla 7 y 9, es posible obtener el valor esperado (media) y la

dispersin (desviacin estndar) de la cartera, en este sentido si se asume una

hiptesis de independencia entre los crditos, la media se obtiene por la sumatoria de

los valores de cada combinacin de rating (cuadro 9) y la probabilidad de ocurrencia

(cuadro 7). La desviacin estndar, se obtiene por la raz cuadrada de la diferencia

entre la sumatoria al cuadrado de los valores de cada combinacin de rating

multiplicado por la probabilidad de ocurrencia de la media al cuadrado.

Entonces:

Media = valores de la cartera ij x Probabilidad de los valores ij i=1 i=1

Desviacin Estndar =

2 valores de la cartera ij 2 x Probabilidad de los valores ij 2 - Media 2 i=1

i=

En caso hipottico de normalidades de distribucin el VAR de crdito, dado

un inter d onfianza, ser representado por el nmero de desviacin estndar en

torno a e Por lo tanto, para un VAR de crdito de 99%, la prdida estimada

correspondera a 2,33 de desviacin, o sea, $ -7,69 (-2,33 x $ 3,30) en relacin al

valor esperado de $213,28.

Como se observ en anterior oportunidad la hiptesis de normalidad, a pesar

de simplificar una aproximacin al VAR de crdito, no corresponde a la realidad. As

mismo, es preciso encontrar la distribucin de valores posibles de la cartera, que

delimite una prdida mxima esperada en funcin de un intervalo de confianza

escogido. En este caso, el VAR de crdito de 99% representa el valor en el cual una

probabilidad acumulada de prdida supera el 1%. Este valor obtenido de un escenario

donde el rating del crdito 1 cae de BBB para B y otro crdito que permanece en A,

47valo

la me c

dia.

representa una prdida de $ -8,99 en relacin al valor esperado de $ 213,29. El valor

de las prdidas de cada escenario en relacin al valor esperado se puede observar en

la siguiente tabla.

En este sentido, el proceso de medicin de una cartera de dos crditos puede

ser aplicado a una cartera completa de una institucin financiera generando n

escenarios de valores posibles y asocindolo con la probabilidad de ocurrencia.

Es importante destacar que el modelo CreditMetrics utiliza un proceso

numrico de simulacin de Monte Carlo a fin de generar una distribucin conjunta de

activos en un horizonte de tiempo escogido.

Segn, Saunder, citado por Chaia (2003), son necesarios tres pasos para

utilizar la simulacin de Monte Carlo en la generacin del VAR de crdito:

1. Generacin de escenarios: donde cada escenario corresponde a un nuevo conjunto

de clasificaciones de ratings, en los cuales los crditos de la cartera estarn dentro de

un horizonte temporal deseado.

2. Revaluacin de la cartera: para cada escenario generado que afecta una

reevaluacin con base en los nuevos ratings de cada ttulo y las estructuras de las

tasas de enteres a trmino.

3. Definicin de la distribucin de resultados: despus de repetir n escenarios se

establece una distribucin de los valores de la cartera reevaluada a cada escenario,

posibilitando el desarrollo del VAR de crdito.

Para ejemplificar el proceso de simulacin de Monte Carlo en el cual se

consideran los mismos datos de los activos presentados con anterioridad, con

correlacin de 0,30 entre ellos. En base en las informaciones de la cuadro 2, y

asumiendo la hiptesis de que los retornos de los activos estn normalmente

distribuidos, se puede encontrar la desviacin estndar de la distribucin normal

48

reducida que delimita las probabilidades de migracin para cada rating, los crditos 1

y 2 conforme a la tabla que se muestra a continuacin.

Cuadro 9

Retorno normalizado de activos

Crdito 1 Crdito 2

Rating Probabilidad Z probab (n ) Probabilida

d

Z probab (n

)

AAA 0,02 0,09

AA 0,33 3,54 2,27 3,12

A 5,95 2,70 91,05 1,98

BBB 86,93 1,53 5,52 -1,51

BB 5,30 -1,49 0,74 -2,30

B 1,17 -2,18 0,26 -2,72

CCC 0,12 -2,75 0,01 -3,19

Default 0,18 -2,91 0,06 -3,24

Fuente: CreditMetricsTM (1997)

A partir de la hiptesis de normalidades de retorno de los activos, el mtodo

de Monte Carlo, establece un proceso de sorteo de escenarios de retorno

correlacionados aleatoriamente, que posibilita la identificacin de posibles ratings en

los cuales los crditos pueden terminar despus de un horizonte de tiempo deseado.

En la siguiente tabla se presenta un ejemplo con diez posibles escenarios de ratings

correlacionados en dos crditos y sus valores en el final de tiempo escogido en caso

que termine el mismo ratings.

49

Cuadro 10

Revaluacin de la cartera en funcin de nuevos rating generados por los escenarios

($)

Retorno

Normalizado

Nuevo Rating Reevaluacin

Escenario

Crd.1 Crd.2 Crd.1 Crd.2 Crd.1 Cr.2 Cartera

1 0,7769 0,8750 BBB A 107,55 106,30 213,85

2 2,1060 -

2,0646

BB BBB 102,20 105,64 207,84

3 0,9276 0,0606 BBB A 107,55 106,30 213,85

4 0,6454 -

0,1532

BBB A 107,55 106,30 213,85

5 0,4690 -

0,5639

BBB A 107,55 106,30 213,85

6 0,1252 -

0,5570

BBB A 107,55 106,30 213,85

7 0,6994 1,5191 BBB A 107,55 106,30 213,85

8 1,1778 0,6342 BBB A 107,55 106,30 213,85

9 1,8480 2,1202 A AA 108,66 106,49 215,15

10 0,0249 -

0,4642

BBB A 107,55 106,30 213,85

Fuente: CreditMetricsTM (1997)

50

A partir del valor esperado de la cartera y los posibles valores generados se establece

un VAR de crdito en funcin de un intervalo de confianza escogido.

Antes de medir un VAR de crdito de una cartera, CreditMetrics ofrece la

posibilidad de purificar una contribucin marginal de cada operacin de riesgo de

cartera, comparando el riesgo marginal de un activo con el riesgo de la cartera, un

gestor puede evaluar el beneficio generado por la diversificacin.

Estimacin de la matriz de transicin conjunta con correlacin (Bloque 3): En

este bloque segn Chaia (2003), se observa que el ajuste de la matriz de transicin

conjunta para incluir la correlacin, ocurre a travs de un proceso de dos etapas:

primero es necesario un modelo para explicar las alteraciones de migracin, a travs

de la variante del modelo de Merton y segundo es necesario un modelo para

establecer las correlaciones entre activos de forma de relacionar las volatilidades.

Por lo anterior, Perera citado por Chaia (2003), seala que existen algunos

enfoques que normalmente son utilizados para la estimacin de correlacin entre

deudores y crditos sujetos al riesgo de crdito. Entre estos:

1. Correlacin entre los actuales ratings e incumplimiento: corresponde a la

correlacin calculada a partir de los datos suministrados por las agencia calificadoras,

formando una medida objetiva de experiencia adquirida en clasificacin de las

empresas, pero, el principal problema de esa medida, es que la hiptesis de que todos

los deudores de un mismo rating son tratados como idnticos por las agencias.

2. Correlacin entre los spreads de los crditos: refleja la forma ms objetiva de

aproximacin a las correlaciones entre los ratings de los deudores, pero carece de

datos observables en cantidades suficientes.

3. Correlacin entre los precios de las acciones: las correlaciones calculadas a partir

de los precios de las acciones presenta como principal ventaja una gran cantidad de

informacin disponible en el mercado accionario y la posibilidad de captar la

51

percepcin de mercado sobre la empresa, pero presupone la existencia de relacin

entre el valor de las acciones y el valor de los activos de la empresa.

As mismo, Chaia (2003) apunta que tanto el Modelo de CreditMetrics como

el Modelo de KMV (mas adelante se explicar) derivan de las correlaciones entre

probabilidades de migracin de rating de las correlaciones entre los activos de las

empresas. Es por ello y as lo plantea el autor, que CreditMetrics por motivo de

simplificacin escoge los precios de las acciones como una aproximacin para los

valores de esos activos que no son observables. En este sentido, para purificar la

matriz de transicin conjunta CreditMetrics utiliza el modelo conceptual desarrollado

inicialmente por Merton en 1974, para evaluar de crditos en base a una teora de

opciones.

El Modelo de Merton asume que el valor de un activo de una empresa en

cualquier momento t (At) presenta un movimiento Browniano geomtrico, siendo su

retorno normalmente distribuido. Si se asume tambin que la empresa posee una

estructura de capital simple para financiar sus activos, suponiendo apenas una nica

divisin con pago final F y un vencimiento V, el incumplimiento ocurrir cuando el

valor de los activos no vencidos caigan por debajo del valor (Av < F). El modelo de

Merton fue ampliado por CreditMetrics a travs de la inclusin tanto de las

mudanzas de rating de los deudores como los precio de corte de ao, como se observa

en el siguiente grafico.

52

Grafico 2

Distribucin normal para deudores con rating BBB

Fuente: CreditMetricsTM (1997)

A travs de la figura anterior se puede observar que el punto ZAAA

corresponde al lmite donde el crdito calificado como BBB pasa a ser calificado

AAA.

Definicin de las exposiciones. (Bloque 4): Para Chouhy citado por Chaia

(op.cit), los modelos de medicin de la gestin de riesgo de crdito en general

asumen que los dems factores financieros permanecen constantes. Segn Perera

citado por Chaia (2003), esa simplificacin atiende de manera satisfactoria a la

mayora de los instrumentos financieros existentes, porque esos productos poseen

valores de exposicin fija. Sin embargo otros instrumentos como Swaps y futuro,

poseen exposiciones variables en funcin de factores asociados al riesgo de mercado

y de liquidez. Para Chaia (2003), normalmente el valor de exposicin para el riesgo

de crdito de swap est condicionado al nivel de las tasas de inters, pudiendo ser

positiva, si el valor de mercado de ese swap produce un saldo positivo para la

institucin financiera, o nulo si su valor de mercado es negativo.

53

As mismo, para el autor mencionado para tratar el riesgo de crdito de un

instrumento con exposiciones variables es necesario el desarrollo de modelos

auxiliares que incorporen las posibles mudanzas en sus exposiciones, tales como el

Modelo RiskMetrics para el establecimiento de valores potenciales de ganancia de los

swap.

Es importante destacar, que segn Elizondo (ob.cit), dentro de las aplicaciones

prcticas de este Modelo, se encuentra el clculo del capital regulatorio, el anlisis de

arbitraje entre capital econmico y regulatorio y el manejo de carteras de crdito

utilizando criterios de riesgo/rendimiento.

1. Capital econmico y regulatorio: Una de las mayores preocupaciones en que

incurren las instituciones financieras en riesgo de crdito, es la posibilidad de que las

prdidas por concepto de incumplimiento superen al capital neto de la institucin.

Esto significa que un nivel de capital mayor es deseable para minimizar la

probabilidad de insolvencia.

Una manera de definir el capital econmico es a travs del nivel requerido de

capital para mantener la solvencia durante un periodo con cierto grado de confianza.

Por lo anterior, el VAR de crdito de un portafolio permite calcular el capital

econmico requerido. Cuando el nivel de capital ha sido establecido para la cartera se

puede examinar la contribucin al capital que tendra una nueva posicin.

Esto permite comparar en un contexto de cartera la tasa de retorno de la nueva

posicin con su respectiva contribucin al capital. Por lo tanto de esta forma se

puede asegurar que se obtendr un retorno adecuado sobre el capital requerido en la

transaccin. As mismo, es importante acotar que mientras el valor esperado de la

cartera es mayor al aadir una nueva posicin, el capital regulatorio tambin crece al

aumentar el nivel de la prdida en el peor de los casos.

2. Arbitraje entre capital regulatorio y capital econmico: Los organismos

reguladores imponen niveles mnimos de capital a las instituciones financieras. Dado

54

que el nivel de capital regulatorio est actualmente definido sobre las bases de

frmulas que no incorporan los niveles de concentracin y tamao relativo de los

crditos en el portafolio, el capital econmico requerido para garantizar la solvencia

de la institucin ser casi siempre diferente al capital requerido por el regulador. Por

ejemplo una posicin calificada BB tendr un capital regulatorio del 8% bajo el

Acuerdo de Basilea, sin tomar en consideracin la composicin del portafolio donde

se encuentra, lo cual ignora el riesgo adicional de concentracin con otras posiciones,

as como el tamao de la posicin en relacin al monto promedio de las posiciones en

el portafolio.

Por lo anterior mientras el capital regulatorio siempre es el 8%, el capital

econmico es una funcin creciente del tamao de la posicin. As mismo el capital

econmico es obtenido de acuerdo a un nivel de confianza, situacin que no afecta al

capital regulatorio.

Debido a las diferencias mencionadas los bancos han comenzado a incurrir en

un comportamiento de arbitraje regulatorio, el cual consiste en la seleccin de

posiciones que requieren un nivel de capital regulatorio menor al capital econmico,

esto es favorable para los bancos, debido a que dichas posiciones generalmente tienen

un alto nivel de retorno mientras su capital requerido es relativamente bajo y les

permite apalancar el uso del capital.

3. Anlisis de rentabilidad y manejo de cartera: Una forma de evaluar eficazmente la

relacin riesgo-rendimiento de