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AVANCES EN LA IMPLEMENTACIÓN PRACTICA DE NIIF 9

Entre los aspectos que más trabajo nos ha demandado en los últimos ocho meses que llevamos acompañando a instituciones financieras de la Región en la preparación de información para NIIF 9, figura sin duda el relativo a la incorporación de las variables prospectivas (forward-looking) al cálculo de las pérdidas esperadas. El problema de base es, en general, que hasta ahora, las entidades se mantuvieron atadas a métodos regulatorios de calificación de deudores que nada ayudan, por lo que la mayoría de aquellas no dispone de metodologías que arrojan puntajes de comportamiento de crédito (behavioural credit scorings) de instrumentos, para ser obtenidos periódicamente, y que además incluyan esos elementos prospectivos (p.e. indicadores macroeconómicos o sectoriales).

El problema derivado e inmediato que se genera de lo anterior es no sólo la dificultad de disponer de valores aceptables de tasas de incumplimiento, o probabilidades de default basadas en comportamientos históricos que tengan incorporadas variables prospectivas, sino que también complica los esfuerzos para la determinación del incremento de riesgo de crédito con el fin de asignar los instrumentos a los diferentes buckets o etapas. Una solución ideal para resolver el problema es, sin duda, la implementación de una ‘recalificación retrospectiva’ de instrumentos, lo que obviamente insume importantes recursos y esfuerzos, desalentando la toma de ese tipo de camino.

Sobre la definición de criterios para establecer la existencia de ‘incrementos de riesgo crediticio’ de instrumentos, ocurre que para colmo no es suficiente apelar a un único factor de deterioro, digamos el aumento de la PD o la reducción de la calificación interna o externa entre el reconocimiento inicial y el momento del reporte. Es indispensable incluir otros elementos, como por ejemplo, y entre otros, la ‘maduración’ del instrumento y/o el ‘momento’ de la percepción de flujos, especialmente para aquellos con pago de principal al vencimiento. Hemos encontrado que este tema, en el proceso de preparación de info, más temprano que tarde, ha deparado obstáculos que pueden resultar complicados de salvar, pero que obligatoriamente se deben superar.

Un tema que en un principio nos hubo confundido, fue el del latiguillo insistente de la Norma sobre la información a ser obtenida ‘sin costo o esfuerzo significativo o desproporcionado’. Aclarémoslo. En última instancia, para determinar el ‘grado de la desproporción’ incurrible, se debería comparar el costo de las reservas adicionales que se deberían constituir de no realizarse ese esfuerzo. Esto significa que si el esfuerzo ‘desproporcionado’ demandase, en términos de reservas, más dinero que el costo de hacer dicho esfuerzo, sería razonable hacerlo. A menos, claro está, si se confirmase y documentase, la inexistencia de data o, en algunos casos, de una metodología razonable y aplicable.

Otro aspecto, más operativo que metodológico, y que en realidad debería ser casi el primero a ser resuelto, es el de la segmentación o agrupación de instrumentos, a los efectos de realizar evaluaciones sobre carteras colectivas. Es que el criterio de agregación requiere reunir en un mismo segmento, instrumentos que compartan factores de riesgo, con el objetivo de poder asociar su suerte futura al comportamiento de variables macroeconómicas prospectivas, lo cual no es tan sencillo como parece. No es ‘rocket science’, pero presenta sus dificultades.

Finalmente pero no por último, se ha coincidido en que dada la relativa complejidad de la construcción de la información para el cálculo de deterioro crediticio según NIIF 9, no es esperable para el momento de la implementación efectiva a partir de enero de 2018, que las entidades pudieran aplicar la Norma “by the book”. Si bien para la fecha de partida se realizarían los mejores esfuerzos para una implementación razonable, las precisiones metodológicas que quizá podrían conducir a disminuir el costo de reservas, se irían ejecutando a medida que las entidades, paulatinamente en el tiempo, vayan recorriendo la curva de aprendizaje y aumentando la eficiencia de procesamiento de sus datos y las técnicas de cálculo..

NORMAS NIIF 9: CONVERGENCIA DE INFORMACIÓN

  •  Existe toda una batería de técnicas para refutar la presunción de incumplimiento a los 30 días si el modelo que utilizasen los bancos para calificación de deudores estuvieran basado solo en morosidad. Lo mismo para resolver otras decenas de situaciones planteadas en las NIIF 9, en que se requiere de una variedad importante de precisiones para evitar una eventual sobreestimación del deterioro crediticio por ausencia de información adecuada y válida, y con ello la incurrencia en mayores costos.
  • El desafío –insistimos- que plantea la implementación delas NIIF 9 es básicamente la disponibilidad de información. En una importante proporción de entidades financieras, y no solamente en el mundo emergente, el problema NIIF 9 es el de la producción de datos adecuados, especialmente en mercados en los que la regulación no los exige. Es que en la mayoría de las normas bancarias de la Región, salvo honrosas excepciones, el órgano de control requiere de métricas para determinar riesgo de crédito que no necesariamente satisfacen las necesidades de los negocios, sino las de supervisión. Lo cual no es equivocado. Lo que es erróneo es que los bancos utilicen indicadores de supervisión para suplantar a los de gestión de riesgos en negocios.
  • Ocurre que muchas entidades bancarias, ya sea por una cuestión de falta de recursos humanos, de tecnología (o sea de los costos para suplirla), o simplemente por falta de voluntad política de sus gobiernos corporativos para mejorar procesos, adhieren a esa situación regulatoria, por la que la data que producen está enfocada únicamente a cumplir con la normativa y punto, ni un milímetro más.
  • La norma NIIF 9 llega tarde, pero seguro, para hacer converger en alguna medida la información regulatoria con la de negocios. Una de las mayores contribuciones de la Norma será la de impulsar a las entidades financieras para revisar sus sistemas de calificación de deudores convirtiéndolas de “regulatorias” a “internas”, o sea basadas en modelos propios ajustados a las realidades operacionales de aquellas.
  • El Comité de Basilea, desde el 2004 viene insistiendo con la necesidad de disponer de ratings internos para administrar coberturas crediticias, como lo propone su enfoque IRB para determinación de pérdidas esperadas. La Norma NIIF 9, diez años después, va aún más lejos que Basilea II, y propone mejoramientos en los formatos del cálculo de dichas pérdidas, por ejemplo extendiéndolas a “lifetime” (maduración de instrumentos) cuando el deterioro del riesgo es significativo, y no solamente a 12 meses como prevé la técnica IRB. O proponiendo la utilización de probabilidades de incumplimiento determinables bajo modelos PIT (Point in time), en sustitución de los de TTC (Trough-the-Cycle).

KEEP CALM. EL CONCEPTO “PIT” EN LAS NIIF 9.

  • Acabamos de leer en una revista española dedicada a temas generales de actualidad en gestión de riesgos lo siguiente: “Cuando un médico cirujano nos aterroriza diciéndonos en la consulta que tenemos un “nevo displásico” y que lo debemos-operar-lo-antes-posible, entramos en pánico. Ese cirujano quizá nos debiera haber dicho que ha observado un lunar, que en el 90% de los casos no se transforma en maligno, y que sería adecuado quitarlo. El pánico es aún peor si el cirujano comienza a comentar –siempre en media lengua, sin aclarar- términos que deliberadamente utiliza en inglés. Leches! o ese cirujano no puede, o no tiene ganas de ser más comunicativo con el paciente, o simplemente desea –pensando mal- meterle miedo para cobrarle, ya, una cirugía”
  • Aclaremos uno de los conceptos generadores de terror que a veces se utilizan en torno a las NIIF 9. Se trata del tema PD-PIT. La Norma NIIF 9 sugiere la utilización de una Probabilidad de Incumplimiento de tipo “PIT” (Point-in-Time) para medir pérdidas esperadas (deterioro crediticio), teniendo en cuenta que la PD varía a lo largo del ciclo económico, es decir que no necesariamente se mantiene en un mismo valor en el tiempo. Es bueno tomar nota que esta recomendación es contraria a la propuesta de Basilea II para sus modelos IRB, que propone el uso de la PD Trough-the-Cycle (TTC) que reflejaría comportamientos de la variable promedio en el largo plazo.
  • Para aclarar en algo este concepto. Se denomina Probabilidad de Incumplimiento Point-in-Time (PD-PIT) a una estimación que surge de un modelo que genera resultados asociados a una específica estructura de tiempo. La PD-PIT se determina para particulares condiciones del actual ciclo económico y su evolución prevista hacia el futuro. A diferencia, la PD-TTC refiere a una PD promedio del ciclo.
  • Sobre este tema, en el punto 5.5.17, la Norma NIIF 9 explicita que para la medición de pérdidas crediticias esperadas las entidades deben hacerlo teniendo en cuenta:

a) un importe de probabilidad ponderada no sesgado que se determina mediante la evaluación de un rango de resultados posibles
b) el valor temporal del dinero; y
c) la información razonable y sustentable que está disponible sin costo o esfuerzo desproporcionado en la fecha de presentación sobre sucesos pasados, condiciones actuales y pronósticos de condiciones económicas futuras.

  • El literal “a” refiere a la PD-PIT que hemos mencionado más arriba. Obviamente, muchos gestores de riesgo se preguntarán acerca de los intrincadísimos algoritmos que proveerían ese valor PIT. Respuesta: efectivamente el cálculo no es trivial, pero afortunadamente la misma Norma se encarga de atenuar el pánico al señalar en B5.5.42 y sobre ese particular que “… en la práctica, esto puede no necesitar de un análisis complicado. En algunos casos, modelos relativamente simples pueden ser suficientes, sin la necesidad de un gran número de simulaciones detalladas de escenarios. Por ejemplo, las pérdidas crediticias promedio de un gran grupo de instrumentos financieros con características de riesgo compartidas pueden ser una estimación razonable del importe probable ponderado”. Un alivio. No se necesita cirugía mayor.
  • En próximas publicaciones iremos explicando otros conceptos terroríficos como “fordward-looking”, “lifetime” y otros “nevos displásicos”.

PROBLEMAS NIIF 9. LA PD PRONOSTICADA ES MENOR A LA TASA DE INCUMPLIMIENTO REAL…

  • Cuando un gestor de riesgo de crédito de carteras de préstamos en un banco, compara el resultado de la probabilidad de incumplimiento (PD) a un año, con los resultados reales de la tasa de incumplimiento en el año inmediato siguiente, en la mayoría de los casos encontrará que no son lo suficientemente aproximados. El backtesting en general muestra que el valor de la PD pronosticada resulta menor al incumplimiento real de los deudores.
  • La causa de esta aparente anomalía puede ser causada por al menos tres razones. La primera de ellas es la utilización de insumos erróneos, por ejemplo cuando la data de análisis de la PD está constituida por calificaciones de clientes basadas únicamente en morosidad, lo cual genera en el tiempo una superabundancia de calificaciones de tipo A (la de menor riesgo). Recordemos que todo nuevo cliente, bajo dicha técnica, sería “A” por definición, cuando posiblemente bajo una metodología más precisa de calificación, podría ser “B”, o “C”. Obviamente, se comprende que el cálculo de la PD en función de morosidad subestima la potencialidad del crédito en deteriorarse. Esconde en la letra “A” la potencialidad de impagos de esos deudores, los que posiblemente exploten en el transcurso de un año.
  • La segunda razón es derivada de la anterior, y quizá la más decidora. Y es que la diferencia entre el pronóstico de PD y la incurrencia real de impagos, muy probablemente sea generada por la incapacidad de la variable “atraso del deudor”, por sí sola, para capturar toda la dimensión de factores concurrentes que llevarían a un deudor a no pagar en determinadas circunstancias.
  • La tercera razón, y que potencia a las anteriores, es que la PD, tiene un componente cíclico en el tiempo, que hace que dicha PD pueda variar de año en año (y quizá aleatoriamente). O sea que la PD pronosticada, aún bajo metodologías no basadas en morosidad, puede estar afectada por una ciclicidad que no capture el modelo.
  • En conclusión, y especialmente en el contexto de la implementación de las Normas NIIF 9, se deberá admitir que la presunción –refutable- de dicha norma sobre considerar si la calificacion fuera basada en morosidad, como deteriorado todo instrumento vencido a más de 30 días, hace mucho sentido. Pero, ¿cómo pueden hacer los bancos (la gran mayoría en la Región) que actualmente calculan la PD a partir de atrasos de deudores, para establecer un esquema razonable y creíble de información sobre la probabilidad de incumplimiento, y con ello poder determinar el importe de las pérdidas esperadas?
  • Una primer respuesta sería establecer un modelo de calificación interna, que se ejecute periódicamente y que capture el impacto de factores distintos a la sola morosidad, especialmente los de naturaleza externa (macro y sectorial). Esto es, por ejemplo, que la calificación interna de deudores contenga variables tipo “forward-looking”, que permitan inferir impacto futuro en el impago. Pero esta alternativa tiene una debilidad obvia, y que es la complicación de incorporar retrospectivamente los nuevos factores de calificación de forma de convertir las series históricas existentes -que solamente capturan morosidad- en nuevas series históricas que permitan calcular una nueva PD ajustada. Otra posibilidad es la de ajustar la PD para convertirla en una que capture ciclicidad (por ejemplo PDPIT – Point-in-Time). Desde ya existen al menos otras alternativas de ajuste –al menos tres- y desde ya mucho menos costosas en términos de utilización de recursos, y posiblemente con similar grado de precisión. En el fondo la selección de la técnica de ajuste es una cuestión “costo-beneficio” para el banco usuario. Un desafío sin duda interesante. Recuérdese siempre, que la Norma es insistente en señalar que la información requerida debe ser razonable, disponible y obtenible sin esfuerzos desproporcionados.

Implementación NIIF 9. Síntesis resultados de la nueva encuesta realizada por la Autoridad Bancaria Europea – European Banking Authority (EBA), de fecha 10 noviembre 2016

A. Aspectos Cualitativos

  • Los bancos más pequeños encuestados están rezagados en su preparación en comparación con los bancos más grandes.
  • La participación de algunos actores clave en la implementación de IFRS 9 parece limitada en la etapa actual
  • Muchos entrevistados planean llevar a cabo pruebas paralelas para probar la implementación de la NIIF 9, pero parece que estas pruebas pueden ser más limitadas debido a que existe un tiempo insuficiente entre la construcción de los sistemas y la aplicación inicial de la NIIF 9
  • Los bancos buscan, en general, aprovechar las definiciones, procedimientos, sistemas, modelos y los datos utilizados para la gestión del riesgo de crédito, con el fin de cumplir con las exigencias del deterioro de la NIIF 9. No obstante conocen que serán necesarios nuevos modelos y/o adaptaciones a los modelos existentes.

B. Aspectos cuantitativos

  • El mayor contribuyente al impacto total estimado de la NIIF 9, es generado principalmente por los requerimientos de deterioro. En menor grado contribuyen los requerimientos de clasificación y medición.
  • La variación estimada de las provisiones varía de cartera a cartera, y diferentes factores podrían influir en el impacto de la NIIF 9 en términos porcentuales sobre el capital. Uno de esos factores es la reclasificación de instrumentos financieros entre categorías.
  • El aumento estimado de las provisiones, en comparación con los niveles actuales de provisiones según la NIC 39, es del 18% en promedio y hasta el 30% para el 86% de los encuestados.
  • En términos de la estimación del impacto cuantitativo total de la NIIF 9, el Tier 1 y el ratio de capital total se estima disminuyen, en promedio, en 59 puntos básicos y 45 puntos básicos respectivamente.