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Stresstesting de
Riesgo de Crédito
Escenarios de Riesgo
en la Banca Chilena
Financial Advisory Services
Indice
1. Resumen Ejecutivo
3
2. Introducción
5
3. Comparación de variables
6
4. Construcción de Modelos de Comportamiento Dinámico
4.1. Primer Modelo
4.1.1 Resultados Econométricos de la Regresión
8
8
8
4.1.2. Propiedades econométricas
10
4.1.3. Análisis de estabilidad
11
4.1.4. Ajuste del Primer Modelo
4.2. Segundo Modelo
4.2.1. Resultados Econométricos de la Regresión
12
12
13
4.2.2. Propiedades econométricas
14
4.2.3 Análisis de estabilidad
14
4.2.4. Ajuste del Segundo Modelo
5. Escenarios de Riesgo
15
16
5.1 Escenarios externos
16
5.2. Escenarios Internos
24
6. Modelos de pronóstico
26
7. Sistema de evaluación
37
8. Conclusiones
38
9. Bibliografía
40
1.
Resumen Ejecutivo
Uno de los principales riesgos que enfrenta la banca chilena
corresponde a las obligaciones contraídas por parte de sus
deudores. Los ciclos económicos afectan la capacidad de
pago de los deudores, por lo que es importante tener en
consideración el efecto de los vaivenes en la economía y
cómo éstos afectan la dinámica del nivel de provisiones y de
colocaciones de las instituciones financieras.
El objetivo de este trabajo el desarrollo de un modelo que
permita analizar el comportamiento dinámico del ratio de
riesgo, entendido como la razón de provisiones sobre
colocaciones, en función de determinantes macroeconómicos.
Para esto se construyen dos modelos, uno que toma como
variable dependiente el ratio de riesgo y otro el logaritmo
de este ratio, y un set variables explicativas macroeconómicas,
seleccionando aquellas estadísticamente significativas en el
modelamiento dinámico y que en conjunto tengan una
adecuada bondad de ajuste, con el fin de obtener con una
buena predicción del ratio de riesgo en base a proyecciones
macroeconómicas y análisis de stress de éstas.
Se presenta un análisis coyuntural de diversos riesgos a los
que está expuesto la economía chilena, tanto internos como
externos, y que otorgan sustento empírico a los distintos
escenarios de análisis que se utilizarán para pronosticar el
ratio de riesgo. En función de estos escenarios se evalúa la
vulnerabilidad ante eventos posibles y excepcionales que
puedan afectar el ratio de riesgo, para de esta forma obtener
un pronóstico de este indicador.
Los distintos pronósticos desarrollados en
este informe, deben utilizarse como alarmas
tempranas ante variaciones en las variables
económicas de análisis.
Los principales hallazgos obtenidos en este informe se refieren
a las distintas relaciones de las variables macroeconómicas
con el ratio de riesgo. En donde el producto interno bruto
y la tasa de política monetaria presentan una relación negativa
con el ratio de riesgo, mientras que la tasa de desempleo
presenta una relación positiva. En el modelo utilizado para
hacer las proyecciones, que toma el logaritmo del ratio de
riesgo como variable dependiente, y que es elegido según
el criterio del menor error cuadrático medio, tanto el producto
interno bruto como la tasa de desempleo ejercen el efecto
más importante en el ratio de riesgo, dado por la significancia
estadística de estas variables.
En el informe se desarrolla un modelo de macro stress testing
con el producto interno bruto, la tasa de desempleo y la
tasa de política monetaria, tomando en consideración distintos
escenarios macroeconómicos de tensión, tanto externos
como internos. Estos escenarios tienen como base teórica
el desarrollo actual y esperado tanto de los mercados
mundiales como del mercado interno, referidos principalmente
a la crisis de deuda en Europa, al problema del déficit fiscal
de Japón, la lenta recuperación económica de Estados Unidos,
el riesgo de sobrecalentamiento de las economías de China
y Brasil, la incertidumbre en el futuro de la economía de
ciertos países latinoamericanos y la evolución de la economía
chilena, entre otros. Estos escenarios tienen una correlación
directa con la evolución del producto interno bruto en Chile,
que a su vez tiene una injerencia en la evolución del
desempleo. Además, el contexto actual y futuro en el nivel
de inflación, con sus consecuencias respecto al valor de la
TPM que adopte el Banco Central, también son elementos
de análisis en este informe. Escenarios de caída en el producto,
alza en el desempleo y variación en la TPM, tanto en conjunto
como por sí solos, son elementos que se consideran para
realizar las pruebas de stress.
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 3
Efectos adversos internacionales, como por ejemplo la
caída en el producto de Europa, Latam, Estados Unidos o
Asia, afectan el monto de exportaciones chilenas hacia esos
destinos, con el consiguiente efecto negativo en el
producto chileno. Según el modelo estimado, una caída
en el producto interno bruto interanual de 10% provoca un
alza en el ratio de riesgo de 12.96%, generando un aumento
en el monto de provisiones del sistema bancario chileno
al cuarto trimestre de 2010 de MM$ 235.141, desde un
monto de MM$ 1.814.716 en provisiones a un monto de
MM$ 2.049.857.
Un aumento a nivel nacional en el desempleo, influido por
cambios en las normativas laborales, caída en la demanda
a nivel nacional o internacional o una variación negativa en
el producto interno bruto, también genera un aumento en
el ratio de riesgo con la consecuente alza en las provisiones.
Un aumento interanual de 15% en la tasa de desempleo
provoca un alza en el ratio de riesgo de 18.59%, generando
un aumento en el monto de provisiones al cuarto
trimestre de 2010 de MM$ 337.389, desde un monto de
MM$ 1.814.716 a un monto de MM$ 2.152.105.
Además, en la actualidad el gobierno ha dado claras muestras
del retiro del estimulo monetario con la consecuente alza
en las tasas de interés. En el caso que se fije una tasa de
política monetaria de 5%, con el resto de las variables ceteris
paribus, se produce una caída en el ratio de riesgo de 18%,
con la consecuente caída en el monto de provisiones al
cuarto trimestre de 2010 de MM$ 326.642, desde un monto
de MM$ 1.814.716 en provisiones a un monto de
MM$ 1.488.074. Lo anterior producto de un contracción
en la demanda de dinero y por consecuencia una reducción
de clientes con perfiles de riesgo medio-alto.
Palabras claves: macro stress testing, ratio de riesgo, producto interno bruto, desempleo,
TPM: tasa de política monetaria, provisiones, colocaciones, escenarios de riesgo.
4
Dado que es más realista y esperable que efectos adversos
tales como una caída en el producto y un alza en el desempleo
actúen en conjunto, se analiza el efecto en el monto en las
provisiones al cuarto trimestre del 2010 de una caída en el
producto y un alza en el desempleo. La relación de causalidad
entre el producto y el desempleo se comprueba
estadísticamente en este informe a través del test de causalidad
de Granger, en donde una variación en el producto genera
una variación en el desempleo de forma unidireccional.
Una crisis que afecte a los principales socios comerciales de
Chile tendrá un efecto directo en la demanda por
exportaciones chilenas, así como en el monto de las
inversiones extranjeras en Chile. Esta caída en las exportaciones
provoca una caída en el producto interno bruto, y debido
a la caída en el producto, el nivel de actividad en el país cae
generando un alza en la tasa de desempleo. En este escenario,
una caída interanual en el producto interno bruto de 20%,
acompañado de un aumento interanual en la tasa de
desempleo de 50% y una TPM de 3%, provoca un alza en
el ratio de riesgo de 46.09%, generando un aumento en el
monto de provisiones al cuarto trimestre de 2010 de
MM$ 836.412, desde un monto de MM$ 1.814.716 en
provisiones a un monto de MM$ 2.651.128; no obstante
este escenario considera un caso extremo de crisis, cuyo
aumento del riesgo debe ser cubierto vía capital económico
dado que se trata de situaciones donde las pérdidas son
inesperadas.
2.
Introducción
El interés en este análisis es testear a través de un análisis multivariado un set de indicadores
macroeconómicos con tal de encontrar una relación entre estos indicadores y el índice de
provisiones a colocaciones. El período de análisis incluye datos trimestrales para el período
comprendido entre el tercer trimestre del año 1997 y el cuarto trimestre del año 2009.
Ya sea que se trate de proyecciones de corto, mediano o largo plazo, éstas deben circunscribirse
a las identidades básicas del producto y de la balanza de pagos. Algunos componentes
macroeconómicos se estiman tomando en consideración información coyuntural disponible
y datos históricos. Otros, en especial aquellos componentes con excesivos detalles de escaso
peso específico individual, mediante el uso de herramientas econométricas. Para las variables
que se utilizaron en el modelo, se tomaron en consideración los datos históricos proporcionados
por el Banco Central y la Superintendencia de Bancos e Instituciones Financieras (SBIF).
Se testearon en el modelo variables macroeconómicas que empíricamente puedan tener
relación con el ratio de riesgo (definido como la razón entre provisiones a colocaciones),
tales como el tipo de cambio, distintas tasas de interés de captación y de colocación del
sistema financiero con distintos plazos, la tasa interbancaria, la tasa de política monetaria,
el índice mensual de actividad económica, el producto interno bruto, la tasa de desempleo
y variables Dummy para capturar efectos coyunturales, cambios normativos, efectos cíclicos
y shock económicos internos y externos . Del conjunto de variables económicas, se
seleccionaron aquellas estadísticamente significativas, y que además en conjunto tuvieran
el mejor poder explicativo en el ratio de riesgo. De este análisis, el producto interno bruto,
el desempleo y la tasa de política monetaria son aquellas que en conjunto presentan la
mejor bondad de ajuste para explicar la dinámica a través del tiempo del índice de provisiones
a colocaciones.
Se tomó en consideración para el análisis el indicador de provisiones sobre colocaciones
totales del sistema financiero con tal de tener una data histórica más larga, ya que tanto
el stock de provisiones como el gasto en provisiones por tipo de cartera se reportan desde
Marzo de 2004.
Como dato adicional la correlación en el período de estudio entre el ratio de provisiones
sobre colocaciones y el ratio de cartera vencida sobre colocaciones es superior a 0.9. Además
ambas series presentan comportamientos muy similares en su dinámica en el período de
análisis.
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 5
3.
Comparación de variables
Para los primeros tres
trimestres del año 2009 se
observa una caída en el
producto, mientras que el
ratio de riesgo presenta
crecimientos interanuales
positivos para este período.
Ratio de Riesgo
Fuente: Elaboración Deloitte con datos del Banco Central de Chile y Sbif
6
Variación Ratio
Variación PIB
PIB
Variación Tasa de Desempleo
Comparación variación interanual Tasa de
Desempleo y Ratio de Riesgo
Variación Ratio
Comparación variación interanual PIB y
Ratio de Riesgo
Tasa de Desempleo
Ratio de Riesgo
Fuente: Elaboración Deloitte con datos del Banco Central de Chile y Sbif
Variación Ratio
Variación TPM
Comparación variación interanual TPM y
Ratio de Riesgo
TPM
Ratio de Riesgo
Fuente: Elaboración Deloitte con datos del Banco Central de Chile y Sbif
En el período de análisis se observa un comportamiento
contracíclico del ratio de riesgo con respecto al nivel de
actividad. Los anteriores gráficos muestran que en períodos
de menor expansión económica el ratio de riesgo aumenta.
Esto se debe a que en períodos de caída en la actividad, se
produce un aumento en las provisiones de las entidades
financieras producto del empeoramiento en las condiciones
de pago de los deudores. Además, analizando las variaciones
en el producto en forma trimestral para el período 20082009, se observa una caída en el producto para los primeros
tres trimestres del año 2009. Mientras que el ratio de riesgo
presenta crecimientos positivos para este período. Con
respecto a la variación en la tasa de desempleo, el ratio de
riesgo presenta un comportamiento procíclico, registrando
crecimientos peaks, en concordancia con el alza en el
crecimiento interanual en la tasa de desempleo en esos
períodos. Con respecto a la tasa de política monetaria,
comparando variaciones interanuales se observa una relación
contracíclica entre esta variable y el ratio de riesgo. La
reducción en la TPM provoca un aumento en la demanda,
lo que conlleva a un mayor endeudamiento por parte de los
sujetos de crédito, así como de un aumento en el número
de clientes que buscan financiamiento; mientras la banca
intentará satisfacer o equilibrar su oferta con esa demanda,
produciéndose una expansión en el filtro de clientes
provocando la entrada de consumidores más riesgosos.
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 7
4.
Construcción de Modelos
de Comportamiento
Dinámico
Se desarrollaron dos modelos, en primer lugar un modelo
que define la variable dependiente como el cuociente entre
provisiones a colocaciones, y en segundo lugar un modelo
con el logaritmo de este índice. La estrategia seguida para
la estimación fue comenzar con una especificación general
de variables y de rezagos utilizados en estas variables.
Posteriormente se buscó el modelo con el mejor poder
explicativo y mejores propiedades estadísticas con tal de
encontrar la especificación con la forma más parsimoniosa.
La selección de las variables empleadas en los modelos se
sustenta teóricamente en una función como la siguiente:
Ratio de Riesgo = f ( PIB ; Desempleo ; TPM )
El primer modelo de estimación presenta la siguiente
especificación:
4.1. Primer Modelo
Provisiones
Colocaciones t = bo+b1 Log (Desempleo)t +b2 Log(PIB)t-1+b3 Log(TPM)t + mt
(
(
Donde:
bi: Ponderación de las variables macroeconómicas predictivas
del ratio de provisiones a colocaciones, con i: 0, 1, 2,…3
mt: es el error aleatorio de la regresión
t, t-1: factores de rezago de la variable predictiva. Por ejemplo
t-1 corresponde al valor de la variable un período antes que
el resto con subíndice t.
4.1.1 Resultados Econométricos de la Regresión
El test de Breusch-Godfrey1 indica la presencia de
autocorrelación en el modelo, por lo que se procede a la
estimación a través de la corrección propuesta por NeweyWest2, con tal de obtener estimadores consistentes. La
estimación con los estadísticos corregidos son:
1
2
8
La prueba de Breusch-Godfrey se realiza para analizar la existencia o no de autocorrelación. Consiste en estimar una regresión auxiliar con mínimos cuadrados ordinarios y hacer un contraste sobre
los parámetros de esta regresión. Este contraste se basa en los residuos del modelo de mínimos cuadrados ordinarios y se define como una prueba de significancia conjunta de las primeras p
autocorrelaciones de los residuos.
A través de la matriz de Newey-West se corrige la inconsistencia del error estándar. “Newey W. y West K., A simple positive semi-definite, heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance
matrix, Econometrica, 55 (1987), 703-708”.
Para el primer modelo, aplicando los criterios de información
de Akaike y Schwarz, junto con la bondad de ajuste, el mejor
modelo es aquel que toma como variables explicativas el
desempleo, el producto interno bruto rezagado en un
trimestre y la tasa de política monetaria. Es sobre este modelo
que se realizan los test estadísticos que se presentan a
continuación, con tal de analizar sus propiedades
econométricas.
Variable dependiente ratio provisiones a colocaciones
(3)
Variables
(1)
(2)
Intercepto
-1.232637***
(-3.208745)
20.96011*
(1.698113)
Log (desempleo)t
1.503119***
(8.079730)
(4)
(5)
(6)
14.86073**
(2.510268)
20.62047***
(3.326928)
24.63712***
(3.312831)
23.71673***
(3.946613)
1.439288***
(8.330688)
1.155892***
(4.356398)
0.938005***
(3.361845)
Log (desempleo)t-1
-1.155357
(-1.539494)
Log (PIB)t
-0.972859***
(-2.759661)
-1.272472***
(-3.567795)
-1.487548***
(-3.469078)
-1.457017***
(-4.139256)
-0.166761**
(-2.284479)
-0.177153**
(-2.679433)
-0.163670**
(-2.152959)
0.68886
0.66857
-0.021457
0.131505
33.94814
0.662276
0.639761
0.032490
0.186924
29.41502
0.732258
0.714408
-0.199714
-0.045280
41.02405
Log (PIB)t-1
Log (TPM)t
R2
R2 ajustado
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
1.121120***
(4.442217)
0.529949
0.520156
0.311149
0.387630
54.11649
0.162013
0.144555
0.889310
0.965791
9.280097
0.643865
0.628711
0.073616
0.188337
42.48628
Fuente : Elaboración Deloitte en base a información del BCCh y de la SBIF
a.
Valor del Test t entre paréntesis
b.
*** indica significancia estadística al 1% / ** indica significancia estadística al 5% / * indica significancia estadística al 10%
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 9
4.1.2. Propiedades econométricas
Las propiedades econométricas del modelo se muestran a
continuación, destacando las correctas propiedades
estadísticas de este.
Propósito del test
Test
Valor del test
Probabilidad
Decisión
Normalidad
Jarque-Bera
1.422360
0.491064
Errores normales
Homocedasticidad
White
0.568024
0.753314
Ausencia de heterocedasticidad
Especificación
Ramsey-Reset
0.072275
0.789309
Buena especificación del modelo
Para comprobar una relación de largo plazo no espuria3 en
el modelo econométrico, se realiza el test de Wald en que
se contrasta si los coeficientes de la relación de largo plazo
(incluida la tendencia, según la sugerencia de Pesaran et al.,
para evitar que en el caso de que no exista cointegración
haya una tendencia en el modelo en cambios) pertenecen
al modelo.
Test estadístico
Valor
Probabilidad
F-statistic
25.65308
0.0000
Chi-square
76.95923
0.0000
Con estos valores podemos rechazar la hipótesis nula de
ausencia de relación en el largo plazo. Además el valor
F-crítico es mayor a los valores reportados por los valores
críticos de las tablas de Pesaran et al.4 , con un 99% de
confianza, lo que permite concluir que existe una relación
no espuria en el largo plazo.
3
4
Un modelo con relación espuria entrega la existencia de una relación causal entre las variables, pero al examinar objetivamente esta relación es inválida debido a que carece de lógica; la que puede
estar influenciada por otros factores.
Pesaran M., Shin Y. y Smith R., Bounds Testing Approaches to the Analysis of Long Run Relationships (1999).
10
4.1.3. Análisis de estabilidad
El propósito de estos test es analizar la presencia de cambio
estructural en los parámetros en el período de análisis. Si
hay presencia de valores residuales fuera de la banda se
sugiere la presencia de inestabilidad. Analizar la presencia
de cambio estructural en el período de análisis que altere el
sistema es necesario en un análisis econométrico, ya que
pueden existir puntos de quiebre o inflexión en el marco
teórico con el que se construye el modelo de estimación, lo
que imposibilite la utilización de un único modelo con
parámetros fijos que pueda ajustar esas distintas realidades.
Los test de CUSUM y CUSUM cuadrado5 no revelan la
presencia de cambio estructural en el modelo 1.
Al efectuar un test de Chow6 sobre la muestra se obtienen
lo siguiente resultados:
Test de Chow
F-statistic
3.900644
Probabilidad
0.384846
Con este test aceptamos la hipótesis nula de estabilidad del
modelo frente a la hipótesis alternativa de existencia de
cambio estructural, verificando los resultados obtenidos con
los test Cusum y Cusum cuadrado.
Analizando la dinámica de la regresión dentro de la muestra
con un forecast con el fin de captar la evolución del modelo,
se observa que el modelo recoge bastante bien la dinámica
del mismo.
CUSUM
5% Significance
CUSUM of Squares
5% Significance
Fuente: Elaboración Deloitte con datos del Banco Central de Chile y Sbif
Ratio de Riesgo
Fuente: Elaboración Deloitte con datos del Banco Central de Chile y Sbif
5
6
Los Test CUSUM y CUSUM cuadrado se realizan con tal de analizar la estabilidad del modelo. El estadístico CUSUM se basa en la suma acumula de los residuos normalizados, mientras que para el
test CUSUM cuadrado se utilizan los cuadrados de los residuos normalizados. El test CUSUM cuadrado se utiliza como complemento del test CUSUM especialmente cuando la variación de los estimadores
MICO a través de la muestra es más aleatoria que sistemática.
Este Test consiste en dividir la muestra en dos subperíodos. Posteriormente se realiza una estimación para los parámetros en cada subperíodo para finalmente probar la igualdad en los parámetros
entre los dos conjuntos a través de un estadístico F.
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 11
4.1.4. Ajuste del Primer Modelo
Observamos que el modelo tiene un buen ajuste con los
datos reales, como se demuestra en el siguiente cuadro:
Ratio
Comparación Modelo y Datos Reales
Datos
Modelo 1
Fuente: Elaboración Deloitte con datos del Banco Central de Chile y Sbif
4.2. Segundo Modelo
Este modelo presenta el índice de riesgo en logaritmo,
presentando la siguiente especificación:
Provisiones
Colocaciones t = bo+b1 Log (Desempleo)t +b2 Log(PIB)t-1 +b3 Log(TPM)t + mt
(
Log (
La ventaja de un modelo Log-Log es que
entrega el resultado de las elasticidades a
través de los coeficientes estimados.
12
4.2.1. Resultados Econométricos de la Regresión
Al igual que el primer modelo propuesto, el segundo modelo
a través del test de Breusch-Godfrey indica la presencia de
autocorrelación, por lo que se procede a la estimación a
través de la corrección propuesta por Newey-West, con el
fin de obtener estimadores consistentes. La estimación con
los estadísticos corregidos es la siguiente:
Para el segundo modelo que toma como variable dependiente
el logaritmo del ratio de riesgo según los criterios de
información de Akaike y Schwarz, además de la bondad de
ajuste, el mejor modelo es aquel que toma como variables
explicativas el desempleo, el producto interno bruto rezagado
en un trimestre y la tasa de política monetaria, tal como
sucede con el primer modelo. Es sobre este modelo que se
realizan los test estadísticos que se presentan a continuación,
con el fin de analizar sus propiedades econométricas.
Variable dependiente ratio provisiones a colocaciones
(4)
(5)
(6)
6.687957**
(2.287920)
9.691199***
(2.983942)
11.95989***
(3.048101)
11.37761***
(3.669802)
0.758465***
(8.922422)
0.610696***
(4.542174)
(3)
Variables
(1)
(2)
Intercepto
-1.024208***
(-5.566539)
9.902162
(1.556880)
Log (desempleo)t
0.789053***
(9.012913)
0.479910***
(3.329165)
Log (desempleo)t-1
-0.562379
(-1.453886)
Log (PIB)t
-0.466207***
(-2.689002)
-0.622432***
(-3.359728)
-0.742657***
(-3.294716)
-0.722241***
(-4.009094)
-0.086952**
(-2.429802)
-0.095290***
(-2.885279)
-0.086184**
(-2.347901)
0.707299
0.688210
-1.426726
-1.273764
37.05235
0.672085
0.650224
-1.352474
-1.198039
30.74360
0.753801
0.737388
-1.639087
-1.484653
45.92632
Log (PIB)t-1
Log (TPM)t
R2
R2 ajustado
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
0.587314***
(4.660690)
0.560055
0.550890
-1.099228
-1.022747
61.10464
0.147213
0.129446
-0.437367
-0.360886
8.286029
0.660382
0.645931
-1.318056
-1.203335
45.69548
Fuente : Elaboración Deloitte en base a información del BCCh y de la SBIF
a.
Valor del Test t entre paréntesis
b.
*** indica significancia estadística al 1% / ** indica significancia estadística al 5% / * indica significancia estadística al 10%
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 13
4.2.2. Propiedades econométricas
Las propiedades econométricas del modelo se muestran a
continuación, destacando las correctas propiedades
estadísticas de éste.
Propósito del test
Test
Valor del test
Probabilidad
Decisión
Normalidad
Jarque-Bera
1.430114
0.489164
Errores normales
Homocedasticidad
White
0.303814
0.931445
Ausencia de heterocedasticidad
Especificación
Ramsey-Reset
0.002155
0.963181
Buena especificación del modelo
Los valores del test de Wald se muestran a continuación:
Test estadístico
Valor
Probabilidad
F-statistic
28.87104
0.0000
Chi-square
86.61312
0.0000
Con los valores del test obtenidos por este modelo podemos
rechazar la hipótesis nula de ausencia de relación en el largo
plazo. Además el valor F-crítico es mayor a los valores
reportados por los valores críticos de las tablas de Pesaran
et al., con un 99% de confianza, lo que permite concluir
que existe una relación no espuria en el largo plazo.
4.2.3 Análisis de estabilidad
CUSUM
5% Significance
Los test de CUSUM y CUSUM cuadrado no revelan la presencia
de cambio estructural en el modelo.
14
CUSUM of Squares
5% Significance
Al efectuar un test de Chow sobre la muestra se obtienen
los siguientes resultados:
Test de Chow
F-statistic
3.019933
Probabilidad
0.432076
Con el test de Chow confirmamos la inexistencia en el modelo
de cambio estructural en el período de análisis.
4.2.4. Ajuste del Segundo Modelo
Observamos que el modelo Log-Log estimado tiene un buen
ajuste con los datos reales, como se muestra en el siguiente
cuadro. Aunque gráficamente los ajustes del modelo 1 y 2
con los datos reales son muy parecidos, el modelo en
logaritmos entrega un mejor ajuste (R-cuadrado de 0.753801
del modelo Log-Log versus el R-cuadrado de 0.732258 del
modelo con el ratio de riesgo sin logaritmo).
Comparación Modelo y Datos Reales
Log Ratio
La dinámica de la regresión Log-Log dentro de la muestra
recoge bastante bien el comportamiento del Ratio de Riesgo.
Ratio de Riesgo
Datos
Modelo 2
Fuente: Elaboración Deloitte con datos del Banco Central de Chile y Sbif
El Modelo como logaritmo del Ratio de
Riesgo versus las Variables Macroeconómicas
presenta mejor resultado que aplicar una
regresión lineal, capturando el
comportamiento de las tasas de cambios
que se producen en el Ratio de Provisiones
por Riesgo de Crédito.
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 15
5.
Escenarios de Riesgo
5.1 Escenarios externos
El nivel de actividad en un país se mide a través del producto
interno bruto, el cual es el valor monetario de la producción
final de bienes y servicios en un país durante un período
determinado. Al medir el producto por el lado del gasto, se
tiene que éste depende del consumo, la inversión, el gasto
y las exportaciones netas. Para países abiertos al comercio
mundial como es el caso de Chile, las exportaciones netas
y el flujo de capitales juegan un papel importante en el nivel
de actividad. Por ende considerar los escenarios de riesgo
internacionales es una parte necesaria en nuestro análisis
económico, dada la relación entre el ratio de riesgo con
variables macroeconómicas.
Analizando estadísticamente las exportaciones y el producto
en millones de pesos desde el primer trimestre del año 2003
hasta el primer trimestre del año 2010, la correlación entre
estos dos indicadores es 0.90, mientras la correlación entre
el PIB y las importaciones para el mismo período es de 0.94,
lo que nos indica una fuerte relación entre estos dos
indicadores y el PIB. Además, según datos del Banco Central
de Chile, las exportaciones en millones de pesos 2003
representaron el 38% del PIB el primer trimestre del año
2010. Por ende es esperable que vaivenes en el comercio
exterior, producto de cambios en la actividad económica
mundial, tengan efectos sobre el nivel de actividad en Chile.
Asia
16
Mirada global
En la actualidad, la mayor proporción de las exportaciones
chilenas tienen como destino Asia, región que representa el
47.7% de las exportaciones totales del primer trimestre del
2010, mientras que las importaciones provenientes de esta
área representan el 30.4% de las importaciones totales.
China y Japón son dos de los principales socios comerciales
de Chile, contabilizando exportaciones a ambos países por
un monto de MM$ 5.504, e importaciones por un monto
de MM$ 2.230 para el primer trimestre de 2010, según
datos de Aduanas de Chile. Con estos indicadores
esperaríamos que variaciones en la actividad económica en
esta parte del mundo tengan impacto en el comercio exterior
de Chile, con las consecuentes implicancias en el producto
y el empleo a nivel nacional.
Escenarios de Riesgo
China ha tenido un repunte en su economía en el año 2009,
estimulada por medidas de estímulo económico y una
recuperación en sus exportaciones. Además se espera que
para el año 2010 la economía China consolide su expansión,
según el reporte de Deloitte (2010) "Asia Pacific economic
outlook: Australia, China, India, Japan". Sin embargo existen
riesgos que pueden afectar estos pronósticos optimistas
sobre la economía China, como por ejemplo la incertidumbre
en la recuperación económica de Estados Unidos y
especialmente la de Europa. Una lenta recuperación
económica en estas regiones provocará una menor demanda
por productos chinos, lo que implica una amenaza al
crecimiento de una economía dependiente de sus
exportaciones. Junto con esto están los riesgos sobre las
posibles burbujas en los precios de bienes raíces debido al
crecimiento del crédito y el aumento en la inflación derivada
de un posible recalentamiento en la economía de ese país.
Según datos del Banco Central de Chile, el año 2009 las
exportaciones de cobre desde Chile en millones de pesos de
2003, representaron el 25.7% de las exportaciones totales
del año 2009. Además China, según datos de Codelco, es
en la actualidad el mayor comprador de cobre en el mundo,
por lo que cambios en la demanda por este metal impactará
en los ingresos percibidos por Chile y en su producto. El
cobre es el principal producto de la canasta exportadora de
Chile, por ende cambios en su cantidad transada como en
su precio afectarán de manera importante los montos en
divisas recibidos por Chile.
En adición, es importante tomar en consideración a Japón,
que en la actualidad se presenta como uno de los principales
socios comerciales de Chile. Es por esto que una variación
negativa en la economía de Japón tendrá incidencia en la
demanda por las exportaciones chilenas hacia ese país. Por
ende, es necesario tener en consideración el actual problema
del déficit fiscal en Japón y en cómo esto afectará la demanda
por materias primas chilenas.
Gráficamente, se muestran los totales de exportaciones e
importaciones de Chile hacia y desde Asia, así como la
variación interanual, desde Enero hasta Agosto de 2010.
Millones (US$)
Exportaciones e importaciones hacia y desde Asia
Exportaciones
Importaciones
Fuente: Elaboración Deloitte con datos de Aduanas de Chile
Variación interanual exportaciones e importaciones
hacia y desde Asia
Variación Exportaciones e Importaciones
También está presente el hecho que China se ha convertido
en un importante consumidor de materias primas tales como
petróleo, alimentos y productos forestales y minerales, entre
otros productos. Por ende si el mercado chino entra en crisis
y como consecuencia de ello se reduce el consumo interno
en ese país, la demanda por materias primas caerá. Un
escenario negativo de este tipo, por consiguiente, dejaría
expuestos a los países exportadores de materias primas a
shocks negativos y de inesperadas magnitudes. Una
disminución en la demanda por parte de China de los
productos exportados por Chile conllevará a una caída en
el producto interno bruto chileno, dada la dependencia de
este indicador con las exportaciones.
Exportaciones
Importaciones
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 17
Europa
Mirada global
En la actualidad los mercados globales han mostrado
preocupación por la crisis de deuda de Grecia, junto con los
casos del Reino Unido y Hungría con fuertes déficits
presupuestarios, en relación a los posibles efectos de esta
crisis sobre otras naciones europeas, especialmente aquellas
que presentan un alto nivel de deuda. Estos problemas han
llevado a países afectados por esta crisis, como España, a
realizar importantes planes de austeridad fiscal. Estas rigurosas
medidas de austeridad fiscal han llevado a los analistas a
estimar que el lento crecimiento económico mundial pueda
desacelerarse, convirtiéndose esta crisis de deuda en el
principal impedimento para la recuperación económica
mundial.
Grecia es un caso emblemático de esta crisis de deuda, en
donde su elevado nivel de gasto histórico ha llevado a esa
nación a un importante déficit presupuestario. Además dado
que Grecia tiene como moneda oficial el Euro, se ve
imposibilitada de ejercer acciones de política monetaria para
mejorar su competitividad a través de una devaluación de
su moneda.
Además, existe escepticismo por parte de los inversionistas
respecto a que las medidas de austeridad, junto con el plan
de rescate implementado por la unión europea y el FMI,
sean lo suficientemente eficaces para contener los problemas
fiscales en Europa. El tiempo en que se logre la normalidad
en los mercados financieros europeos estará influenciado
en gran medida por el grado de efectividad que tengan los
programas de reducción de gastos y ajustes fiscales.
18
Escenarios de Riesgo
El riesgo para Chile producto de esta crisis viene principalmente
por el lado comercial. El primer trimestre de 2010 las
exportaciones hacia Europa representaron el 19% de las
exportaciones totales de Chile. Vaivenes económicos en
Europa, con la consecuente caída de la demanda agregada
europea tiene el potencial para disminuir la demanda desde
esta región por exportaciones chilenas.
Además este efecto se puede ver fortalecido por la
depreciación del Euro, que produce que los productos chilenos
de exportación sean menos competitivos en relación con
los europeos. Además la volatilidad de la economía de Europa
puede tener efectos en el flujo de inversión hacia Chile debido
principalmente a los vínculos financieros con esta región y
las empresas europeas que tienen sede en el país. Según el
Informe Mundial de Inversiones 2010 de la UNCTAD (United
Nations Conference on Trade and Development), Chile es
líder en Latinoamérica como destino de la inversión extranjera
en la región, por ende problemas económicos de países con
inversiones en Chile terminarán afectando el nivel de actividad
en el país.
También están presentes los riesgos de desbalances globales
producto de movimientos en los flujos de capitales hacia
países en desarrollo como Chile, produciendo vaivenes en
las paridades monetarias y afectando la competitividad en
las exportaciones debido a una apreciación en el tipo de
cambio.
La caída en la variación interanual del producto en el año
2009 tanto para España, Inglaterra y Grecia, debido a factores
tales como el alto nivel de déficit tanto público como privado,
se muestra gráficamente a continuación.
Variación interanual PIB de Grecia
Variación PIB
Variación PIB
Variación interanual PIB de España
PIB
Fuente: Elaboración Deloitte con datos de Banco de España
PIB
Fuente: Elaboración Deloitte con datos de OECD.Stat Extracts
Variación PIB
Variación interanual PIB de Inglaterra
PIB
Fuente: Elaboración Deloitte con datos de Bank of England
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 19
Gráficamente, tanto la variación interanual del producto de
Estados Unidos como la tasa de desempleo se presentan a
continuación. La variación interanual del PIB se presenta
desde el primer trimestre de 2002 hasta el segundo trimestre
de 2010, mientras que la tasa de desempleo se presenta
mensualmente desde Enero de 2008 hasta Agosto de 2010.
Es destacable la elevada tasa de desempleo actual de Estados
Unidos, alcanzando para el mes de Agosto de 2010 una
tasa de 9.6.
Escenarios de Riesgo
A pesar que Estados Unidos sigue siendo el principal socio
comercial de Chile en América, según datos de Aduanas de
Chile, las exportaciones ya no tienen como destino principal
a Estados Unidos como en el pasado. Sin embargo, un shock
económico negativo en esta economía de igual forma afectará
el volumen de las exportaciones chilenas.
Variación interanual PIB de Estados Unidos
Al ser Estados Unidos uno de los mayores importadores de
petróleo del mundo, cambios en su demanda local impactarán
en los precios globales del petróleo a nivel mundial, por lo
que si aumenta la demanda de petróleo en Estados Unidos
sin un aumento equivalente en la producción, los precios
internos del petróleo en Chile tenderán al alza, con los efectos
colaterales derivados de esta situación. El alza en el precio
de los combustibles impactará en un alza en el IPC, con una
consecuente contracción en la política monetaria,
disminuyendo el consumo y aumentando el desempleo.
También están presentes los riesgos producto de la actual
baja creación de empleos en Estados Unidos, los cuales
amenazan la recuperación de la economía norteamericana
y la reactivación a nivel global. Estas aprehensiones sobre la
recuperación económica en estados Unidos pueden tener
impacto sobre la economía chilena, con efectos negativos
tanto a nivel de producto, inversión y empleo.
PIB
Fuente: Elaboración Deloitte con datos de Bureau of Economic Analysis
Tasa de Desempleo de Estados Unidos
Tasa de Desempleo
Junto con esto, aún persiste la preocupación por la lenta
mejoría del mercado inmobiliario en Estados Unidos y de
cuánto tiempo tomará la recuperación en este sector, que
fue el origen de la crisis. Una lenta recuperación o una recaída
en el mercado inmobiliario afectarían el mercado chileno a
través de una reducción en el acceso al financiamiento
internacional producto del mayor resguardo en los mercados
de crédito extranjeros, con los negativos efectos en la bolsa
de comercio local y mayores tasas de interés, aumentando
el costo del crédito con los consiguientes efectos adversos
en la inversión y el empleo.
Variación PIB
Estados Unidos
Mirada global
Según datos del informe de política monetaria del Banco
Central de Chile de Junio de 2010, para Estados Unidos se
pronostica un crecimiento de 3.0% para 2010 y de 2.6%
para 2011 respectivamente como variación anual. Estos
valores son menores a los pronosticados por el informe de
política monetaria de Marzo de 2010 del Banco Central de
Chile (3.1% para 2010 y 3.0% para 2011.)
Tasa de Desempleo
Fuente: Elaboración Deloitte con datos de Trading Economics
20
Latam
Mirada global
El comercio con los países miembros de ALADI representó
un 14.3% de las exportaciones chilenas totales el primer
trimestre de 2010, mientras que del total de importaciones,
esta área representó el 30% de las importaciones hacia Chile,
según datos de Aduanas de Chile.
Dentro de los países miembros de ALADI, Brasil es la economía
más importante, con un crecimiento el primer trimestre de
2010 de 9.84% en su producto, y además se mantiene como
el principal destino de las exportaciones chilenas en esta
área.
Escenarios de Riesgo
Producto de la alta tasa de crecimiento en Brasil, el gobierno
de ese país impulsó un plan de contingencia para reducir los
gastos con la finalidad de evitar un sobrecalentamiento de
su economía. Además según datos del FMI, la economía
brasileña se expandirá en torno al 7% en el 2010, con los
consiguientes riesgos de un sobrecalentamiento en su
economía, que implicarán efectos sobre la inflación de ese
país y por consiguiente los ajustes necesarios a través de la
política monetaria para controlarla.
Además, la crisis generada en Grecia ha provocado que los
mercados financieros mundiales tengan aún más cautela, y
en Latinoamérica países como Argentina pueden sentir estos
efectos por una mayor dificultad en el acceso al mercado
internacional de capitales producto de las mayores
salvaguardas. Adicionalmente, en la actualidad Argentina
enfrenta un escenario de aumentos en los salarios, lo que
puede repercutir en un aumento en el desempleo en ese
país. Además como señala el último informe de política
monetaria de Chile de Junio de 2010, las proyecciones en
la inflación para Argentina para los años 2010 y 2011 son
de 10.1% y 9.7% respectivamente. Esta alta inflación sumada
a la demanda por alzas salariales repercutirá en una caída
en la productividad, ya que es esperable que el aumento en
la productividad laboral no esté en línea con los aumentos
salariales demandados.
Un escenario posible es que el gobierno argentino adopte
medidas para proteger su industria nacional, tales como
limitar el ingreso de exportaciones, como también incentivar
su producción nacional y hacerlos más competitivos en
relación a los productos nacionales chilenos, lo que contraería
las exportaciones chilenas destinadas al mercado argentino.
Otro importante destino para las exportaciones chilenas es
Perú. Según datos de Aduanas de Chile, en Abril de 2010
el monto de los envíos a Perú creció 28%, totalizando
embarques por 101 millones de dólares. En la actualidad,
Perú es uno de los principales destinos de las exportaciones
chilenas, desplazando a Argentina y ubicándose como el
segundo destino en importancia en Sudamérica. Por ende,
considerar el ambiente económico imperante en este país
es importante para pronosticar la evolución en las
exportaciones hacia este país. Junto con esto, dificultades
internas en ese país puede implicar que las inversiones
chilenas en Perú se vean afectadas.
Estos escenarios de riesgo, relacionados principalmente con
las economías más importantes de esta región, tienen el
potencial de afectar el nivel de actividad en Chile
principalmente a través de una caída en las exportaciones
y una disminución en el nivel de inversiones de estos países
hacia Chile.
En los siguientes gráficos se muestran los riesgos país para
Chile, Argentina, Brasil y México, medidos a través del
indicador EMBI (Emerging Markets Bond Index). Es posible
apreciar la alta correlación que presenta este indicador para
estos países, especialmente para el período 2008-2009, en
donde estas economías presentaron un alza considerable en
sus índices de riesgo país.
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 21
Riesgo País Chile
Riesgo País Brasil
Riesgo País
Fuente: Elaboración Deloitte con datos de CEI, Argentina
Riesgo País Argentina
Riesgo País México
Riesgo País
Fuente: Elaboración Deloitte con datos de CEI, Argentina
22
Riesgo País
Fuente: Elaboración Deloitte con datos del Banco Central de Chile
Riesgo País
Fuente: Elaboración Deloitte con datos de CEI, Argentina
Riesgo País Perú
Riesgo América Latina
Riesgo País
Fuente: Elaboración Deloitte con datos del
Banco Central de Reserva del Perú
Riesgo País
Fuente: Elaboración Deloitte con datos del Banco Central de Chile
Las turbulencias financieras producto de
la crisis de deuda fueron determinantes en
elevar el riesgo país en gran parte de las
economías latinoamericanas, debido a la
mayor percepción de riesgo de estas
economías para los inversionistas.
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 23
5.2. Escenarios Internos
La tasa de desempleo tiene efectos en el nivel de morosidad
y en el nivel de riesgo de la banca. Al cortarse el flujo de
ingresos, las familias no pueden afrontar sus obligaciones,
por lo que aumenta el nivel de morosidad. Esto se observa
en el siguiente cuadro, donde para el mercado chileno se
comparan mensualmente para el período Enero 2009 –
Febrero 2010 el índice de colocaciones con morosidad de
90 días o más para el sistema bancario y la tasa de desempleo.
Se observa una relación positiva entre el índice de colocaciones
morosas y la tasa de desempleo, especialmente para el mes
de Junio de 2009, mes que corresponde a un período con
una fuerte caída en el empleo.
Tasa de Desempleo
Indice de Morosidad
Tasa de Morosidad y Desempleo
Colocaciones con morosidad de 90 días o más
Tasa de Desempleo
Fuente: Elaboración Deloitte con datos del Banco Central de Chile y Sbif
Ratio de Riesgo
Indice de Morosidad
Colocaciones morosas y Ratio de Riesgo
Colocaciones con morosidad de 90 días o más
Ratio de Riesgo
Fuente: Elaboración Deloitte con datos del Banco Central de Chile y Sbif
24
El desempleo a nivel país tiene como determinantes variables
de oferta y de demanda. Los factores que determinan la
oferta de trabajo son el salario real, las barreras de entrada,
la movilidad laboral y la flexibilidad del mercado laboral,
entre otros factores. Por el lado de la demanda, están los
relacionados principalmente con el ambiente económico
imperante, la demanda derivada por productos y servicios
a nivel nacional y mundial y la productividad, entre otros.
Cualquier tipo de shock de oferta como de demanda afectarán
la tasa de desempleo.
En los dos modelos estimados se obtiene una relación positiva
entre el desempleo y el índice de riesgo de provisiones a
colocaciones, donde a mayor desempleo, el índice de riesgo
aumenta. Esto debido a que un aumento en el desempleo
aumenta el riesgo al aumentar la probabilidad de no pago.
Respecto al producto interno bruto, éste influye en el ratio
de riesgo de forma negativa. Para ambos modelos estimados
en el informe, la relación más importante se produce con
un rezago de un trimestre en el producto, y su posterior
efecto en el ratio de riesgo. Una variación en el producto en
el período t tiene su impacto más significativo en el ratio de
riesgo en el período t+1. Si el producto cae, se produce un
empeoramiento en las condiciones de pago de los deudores,
lo que produce un aumento en el ratio de riesgo. Se
comprueba en el modelo que el ratio de riesgo tiene un
comportamiento contra cíclico, dado que ante una caída en
el producto aumenta el ratio de riesgo y viceversa.
En relación a la tasa de política monetaria, en el mes de Julio
de 2010, el Banco Central acordó aumentar su tasa de interés
de política monetaria en 50 puntos bases, hasta dejarla en
1.5% anual, y dejando la puerta abierta a una nueva alza en
la tasa. La política monetaria contractiva ha actuado con
retraso, influenciada por el efecto de las turbulencias
financieras que se han producido en Europa y sus efectos a
nivel global, los que aún son inciertos.
La tasa de política monetaria en el modelo influye en el ratio
de riesgo en forma negativa debido a que cuando el banco
central reduce la TPM provoca un aumento en la demanda
tanto a nivel del endeudamiento de los sujetos de créditos
como a la entrada de nuevos clientes; para los cuales la
banca busca satisfacer sus necesidades, produciéndose una
expansión en el filtro de clientes provocando la entrada de
consumidores más riesgosos.
Escenarios de riesgo
En el mes de Julio de 2010 el Banco Central de Chile decidió
aumentar la tasa de política monetaria a 1.5%. Sin embargo
aún persiste la incertidumbre en la economía mundial, con
lo que el período de tiempo en que el Banco Central continúe
reduciendo el estímulo monetario dependerá de la evolución
de las condiciones macroeconómicas imperantes, tanto
internas como externas. Si se realiza un alza agresiva de la
tasa de política monetaria, esto afectará el financiamiento
tanto de las personas como de las empresas, con efectos en
la inversión, el empleo y el riesgo bancario.
Respecto al nivel de actividad, según el informe de política
monetaria del Banco Central de Chile de Marzo de 2010, en
el mediano plazo es relevante el impulso de demanda
agregada que provoquen los esfuerzos de reconstrucción
que se implementen. Además, según el informe, también
existen riesgos por el tiempo que se tarden en restablecerse
las actividades productivas en las regiones afectadas. Sin
embargo este riesgo se mitiga en parte ya que antes del
terremoto y maremoto la actividad y la demanda interna
traían una velocidad mayor a la prevista. Se señala que la
participación en el PIB de las regiones afectadas, la
composición de la producción por región y del tiempo de
detención de los procesos productivos, influirá en la magnitud
de los efectos sobre la economía. El informe de Junio de
2010 del Banco Central recoge los efectos negativos del
terremoto, indicando que el menor PIB del primer trimestre
lleva a que la proyección de crecimiento para este año se
revise levemente a la baja.
En relación al consumo, es importante tener en consideración
si el actual aumento en el dinamismo del consumo
corresponde a componentes permanentes o transitorios, ya
que es probable que si el mayor dinamismo está dado
principalmente por componentes transitorios, este dinamismo
pueda caer en el futuro con los consiguientes efectos en el
producto y el empleo.
Respecto a las exportaciones, vaivenes en el tipo de cambio
tendrán una directa incidencia en los sectores productivos
exportadores, y por ende en la demanda por mano de obra
en estos sectores.
En los períodos de caída en el producto se produce un rápido
aumento en la tasa de desempleo, mientras que ante un
aumento en el producto, la tasa de desempleo tiende a caer
en forma gradual. Este período de tiempo que demore una
variación en el producto en afectar la tasa de desempleo,
además del complicado panorama actual económico mundial
y la nueva normativa respecto al salario mínimo, son elementos
que otorgan incertidumbre sobre la real capacidad de la
economía chilena de crear en forma significativa nuevos
puestos de trabajo. También pueden darse los escenarios de
un aumento en el salario mínimo o aumento en la fuerza de
trabajo, que son elementos con potencial para afectar la
tasa de desempleo.
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 25
6.
Modelos de pronóstico
Para efectos de pronóstico, el criterio elegido es seleccionar
el modelo con la menor error de predicción medio cuadrático
(RMSE). De esta forma se obtiene que el modelo con el
menor RMSE7, sea aquel que usa como variable dependiente
el Logaritmo del ratio de riesgo.
Aumento de 10% en la Tasa de Desempleo
Cambio en el desempleo
Aunque esperaríamos que un aumento en la tasa de
desempleo esté acompañado por una caída en el producto
del país, por asuntos de análisis, estresaremos la variable de
desempleo suponiendo que las restantes variables económicas
se mantienen constantes. Una variación en la tasa de
desempleo puede ser debido a factores de riesgo como los
anteriormente mencionados, relacionados principalmente
con riesgos tanto internos como externos que produzcan
una menor demanda por mano de obra.
Ratio de Riesgo
Aumento de 15% en la Tasa de Desempleo
Con el objeto de otorgar sustento empírico al análisis de
escenarios que queremos realizar con la tasa de desempleo,
es interesante observar las tasas máximas de desempleo en
los períodos de crisis económicas, y las fuertes variaciones
interanuales que se produjeron (es de destacar el aumento
en el desempleo considerando variaciones interanuales en
el período 1998-1999).
Estresaremos el ratio de riesgo cuando la tasa de desempleo
aumenta en 10%, 15%, 30% y 50%, comparando el tercer
trimestre del año 2010 con el mismo trimestre de 2009, con
las restantes variables ceteris paribus.
Ratio de Riesgo
7
RMSE es el error cuadrático medio que se calcula a través de:
RMSE= 1
N
N
S
i =1
(Yi-Xi)2
Donde N es el número de datos de las series X (medida) e Y (simulada).
26
Aumento de 30% en la Tasa de Desempleo
Se observa en los cuatro escenarios de aumento en la tasa
de desempleo, un alza en el ratio de riesgo pronosticado
para el último trimestre del año 2010 según el modelo
estimado. Esto es esperable ya que un aumento en la tasa
de desempleo aumentará la tasa de morosidad, con lo que
el ratio de riesgo debiese aumentar. Por otra parte una baja
tasa de desempleo implica una mayor probabilidad de
encontrar un nuevo trabajo lo que permitiría contar con
ingresos para pagar el crédito, tal como se observa con una
caída en el desempleo y la consiguiente disminución en el
ratio de riesgo.
Aumento de 10% en la Tasa de Desempleo
Ratio de Riesgo
Aumento de 50% en la Tasa de Desempleo
Ratio de Riesgo
Ratio de Riesgo
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 27
Caída en el producto interno bruto
Caída de 5% en el PIB
Dados los escenarios de riesgo anteriormente mencionados,
y dada la apertura de la economía chilena al comercio exterior,
el producto chileno tiene una directa relación con los vaivenes
financieros y económicos a nivel mundial. Por ende variaciones
negativas en la economía mundial y principalmente en los
socios comerciales más importantes de Chile, así como en
los mercados financieros globales, impactarán negativamente
el producto en Chile.
Una caída en las exportaciones chilenas producto de una
crisis mundial que disminuya los ingresos producto de las
exportaciones, tales como materias primas chilenas, cobre,
y productos industriales, entre otros, es totalmente factible.
Este escenario puede producirse producto de un contagio
global de la crisis en Europa, lo que llevará a tomar medidas
extremas en esa región tales como fuertes ajustes fiscales a
través de reducción de sueldos y disminución de gastos.
Además los temores de China con respecto al
sobrecalentamiento de su economía, junto con el riesgo de
burbujas de precios, y en Estados Unidos la aún incertidumbre
con respecto a la recuperación de su economía, son elementos
que agregan una alta tasa de riesgo frente a la economía
chilena, sus exportaciones, y directamente su nivel de
actividad. Junto con esto está latente la probable disminución
en el flujo de inversiones hacia Chile debido a la crisis mundial,
con los consiguientes efectos en el nivel de actividad en el
país.
Además, escenarios de tipo interno que afecten la confianza
de los consumidores debido a la incertidumbre en la economía
Chile y del resto del mundo, provocando una desaceleración
en el consumo, son eventos probables. También elementos
que aportan dinamismo a la economía tales como la inversión
y el gasto público pueden tener un período de desaceleración
con el consecuente impacto negativo en el producto.
Realizamos un análisis previo que tomó en consideración
escenarios de contracción del producto debido a crisis
macroeconómicas tanto externas como internas.
Simulamos una caída en el producto interno bruto en cuatro
escenarios distintos. Una caída de 5%, una caída de 10%,
una caída de 15% y una caída de 20% en el PIB, todas caídas
del tercer trimestre de 2010 con respecto al mismo trimestre
del año anterior, con el resto de las variables ceteris paribus.
28
Ratio de Riesgo
Caída de 10% en el PIB
Ratio de Riesgo
Caída de 15% en el PIB
Ratio de Riesgo
Caída de 20% en el PIB
Ratio de Riesgo
En los cuadros anteriores se aprecia que el ratio de riesgo
tiene una relación negativa con el PIB, en donde una caída
en el producto provoca un alza en el ratio de riesgo en el
cuarto trimestre del año 2010. Es esperable que en períodos
recesivos el ratio de riesgo aumente, ya que al empeorar el
ciclo económico, el riesgo de crédito aumenta, y disminuya
en la fase expansiva del ciclo ya que la morosidad es menor,
y por ende la necesidad de provisiones es más baja.
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 29
Cambio en la tasa de política Monetaria
El mes de Julio el Banco Central subió su tasa de política
monetaria hasta 1.5% anual, con la intención de seguir
subiendo esta tasa hasta finales del 2010. Sin embargo esta
decisión está influenciada principalmente por las condiciones
macroeconómicas internas y externas. Aunque llevar la TPM
a su nivel neutral en el corto plazo puede ser todavía
apresurado debido a la incertidumbre en el escenario externo,
el Banco Central ha practicado en la actualidad un sucesivo
retiro del estímulo monetario, sustentado en la rápida
recuperación económica que ha tenido la economía chilena
post terremoto con las consecuentes presiones inflacionarias
para el 2011, en comparación al 2010. Dado el rezago con
el que actúa la política monetaria, es esperable que la TPM
presente una tendencia alcista en el presente con tal de
controlar la inflación futura. Es por esto que se simulan
escenarios con alzas en las tasas, con valores de 3%, 5%,
8% y 10%.
TPM de 5%
Ratio de Riesgo
TPM de 8%
TPM de 3%
Ratio de Riesgo
TPM de 10%
Ratio de Riesgo
Ratio de Riesgo
30
Según el modelo, y tal como se muestra en los valores
simulados, un alza en la tasa de política monetaria provoca
que el ratio de provisiones a colocaciones caiga.
Gráficamente, se muestra a continuación la relación entre
la variación mensual interanual entre el monto de colocaciones
del sistema bancario y la TPM, en donde se observa la
correlación entre estos dos indicadores, reflejando el traspaso
de la TPM a las tasas del mercado.
Variación TPM
Variación Colocaciones
Comparación variación interanual TPM y el monto
de Colocaciones
TPM
Colocaciones
Con estos coeficientes, y dado el monto en pesos de las
colocaciones a Junio de 2010, que contabilizan un total de
MM$ 71.720.988 en el sistema bancario, analizamos la
variación en el monto en pesos de las provisiones ante
distintos escenarios de tensión. Efectos adversos
internacionales, como por ejemplo la caída en el producto
de Europa, Latam, Estados Unidos o Asia, afectan el monto
de exportaciones chilenas hacia esos destinos, con el
consiguiente efecto negativo en el producto chileno.
Una caída en el producto interno bruto interanual de 10%
provoca un alza en el ratio de riesgo de 12.96%,
generando un aumento en el monto de provisiones al cuarto
trimestre de 2010 de MM$ 235.141, desde un monto
de MM$ 1.814.716 en provisiones a un monto de
MM$ 2.049.857.
Un aumento a nivel nacional en el desempleo, influido por
cambios en las normativas laborales, caída en la demanda
a nivel nacional o internacional o una variación negativa
en el producto, entre otros factores, también genera un
aumento en el ratio de riesgo con la consecuente alza en
las provisiones. Un aumento interanual de 15% en la tasa
de desempleo provoca un alza en el ratio de riesgo de
18.59%, generando un aumento en el monto de provisiones
al cuarto trimestre de 2010 de MM$ 337.389, desde un
monto de MM$ 1.814.716 a un monto de MM$ 2.152.105.
Para estimar la variación en el monto en pesos de las
provisiones ante cambios en el desempleo, el producto
interno bruto y la TPM, someteremos a tensión el segundo
modelo (que presenta estadísticamente el mayor poder
predictivo).
Provisiones
Colocaciones t = bo+b1 Log (Desempleo)t +b2 Log(PIB)t-1 +b3 Log(TPM)t + mt
(
Log (
Con:
bo=11.37761, b1 = 0.587314, b2 = -0.722241 y b3 = -0.086184
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 31
A continuación se presenta un análisis de escenarios que
toma en cuenta la interacción entre variables, en este caso
desempleo y producto. Es de esperar que ante una caída en
el producto, aumente la tasa de desempleo. En este análisis
se realiza un movimiento simultáneo en el producto y
desempleo.
Variación PIB
Caída en el producto interno bruto y aumento
en la tasa de desempleo
Comparación variación interanual
Tasa de Desempleo y PIB
Variación Tasa de Desempleo
Además, en la actualidad el gobierno ha dado claras muestras
del retiro del estimulo monetario con la consecuente alza
en las tasas de interés. En el caso que se fije una tasa de
política monetaria de 5%, con el resto de las variables
ceteris paribus, se produce una caída en el ratio de riesgo
de 18%, con la consecuente caída en el monto de provisiones
al cuarto trimestre de 2010 de MM$ 326.642, desde un
monto de MM$ 1.814.716 en provisiones a un monto de
MM$ 1.488.073.
Tasa de Desempleo
PIB
Fuente: Elaboración Deloitte con datos del Banco Central de Chile y Sbif
La relación entre el PIB y la tasa de desempleo se puede
verificar a través del test de causalidad de Granger. A través
del test de causalidad de Granger8, podemos estimar
causalidad entre variables y el carácter de éstas (unidireccional
o bidireccional).
Hipótesis Nula
Estadístico F Probabilidad
D Interanual Desempleo no causa a la Granger D Interanual PIB
0.03428
0.96633
D Interanual PIB no causa a la Granger D Interanual Desempleo
6.34910
0.0410
Según este test, la causalidad de Granger corre en el sentido
de una variación en el PIB hacia una variación en el desempleo
en forma unidireccional, por ende esperaríamos que una
caída en el producto aumente la tasa de desempleo. La
relación entre desempleo y producto fue propuesta por
Okun9, que plantea una relación negativa entre el aumento
en el producto y el desempleo.
Gráficamente es posible mostrar la relación negativa que
existe entre la variación en el producto y la variación en la
tasa de desempleo.
8
9
La causalidad de Granger se refiere a la capacidad de la variable explicativa de predecir la variable explicada. De esta forma se analiza si la variable X actual y sus valores pasados aportan información
para explicar el futuro de Y. Si se cumple esta condición se dice que X es causa Granger de Y.
Arthur Okun (1962) planteó que hay una relación negativa entre el nivel de producto y el desempleo. Relacionó las variaciones de desempleo y producto de acuerdo a la siguiente especificación, en
donde si el producto no registra una variación positiva, la tasa de desempleo aumentará en m por ciento por período.
u1 - ut-1 = m - f (yt - yt-1)
32
Para nuestro análisis en esta sección, sumaremos los efectos
de una caída en el producto con un aumento en la tasa de
desempleo.
Caída de 5% en el PIB con aumento de 10% en la
Tasa de Desempleo
Ratio de Riesgo
Ratio de Riesgo
Caída de 15% en el PIB con un aumento de 30%
en la Tasa de Desempleo
Ratio de Riesgo
Caída de 10% en el PIB con un aumento de 15%
en la Tasa de Desempleo
Caída de 20% en el PIB con un aumento de 50%
en la Tasa de Desempleo
Ratio de Riesgo
En los cuadros anteriores se aprecia que al sumar ambos
factores (caída en el producto y alza en el desempleo), el
ratio de riesgo aumenta en una proporción importante.
Aunque estamos en un escenario de stress, es indudable
que una caída importante en el producto debido a una crisis
económica producirá un empeoramiento en el empleo. Los
movimientos de corto plazo de la tasa de desempleo se
relacionan con las fluctuaciones del ciclo económico, con lo
que el ratio de riesgo será afectado por la sumatoria de
ambos efectos.
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 33
Caída en el producto interno bruto, aumento
en la tasa de desempleo y caída en la tasa de
política monetaria
Mientras mayor es el grado de ajuste entre la inflación
presente con las expectativas futuras de inflación, menores
van a ser los costos de credibilidad y estabilización ante
acciones tomadas frente a shocks económicos por parte del
Banco Central. El Banco Central de Chile al ser una entidad
autónoma puede hacer frente a shocks negativos a través
de políticas sin sacrificar su credibilidad. Además dado su
carácter de entidad autónoma y de firme responsabilidad
con la estabilidad en los precios, puede actuar con tal de
minimizar las desviaciones en el producto respecto a su
potencial, sin sacrificar su compromiso antiinflacionario. De
esta forma el Banco puede aminorar los shocks negativos y
simultáneamente preocuparse de la estabilidad en los precios.
Una variación en la tasa de política monetaria tendrá efectos
en las tasas de interés tanto de corto como de largo plazo,
el precio de los activos, el tipo de cambio, el nivel de inversión,
el nivel de ahorro, el monto de las colocaciones y provisiones
y en las expectativas acerca del nivel de actividad en el futuro.
Por ende suponer cambios en las tasas de política monetaria
producto de cambios en las condiciones económicas es un
escenario factible para nuestro análisis. Es por esto que para
los siguientes escenarios se ajustarán en forma simultánea
el producto, la tasa de desempleo y la tasa de política
monetaria.
Para este análisis evaluaremos: una caída de 5% en el producto
junto un aumento de 10% en la Tasa de desempleo y una
TPM de 10%, una caída de 10% en el producto junto un
aumento de 15% en la Tasa de desempleo y una TPM de
8%, una caída de 15% en el producto junto un aumento de
30% en la Tasa de desempleo y una TPM de 5%, y finalmente
una caída de 20% en el producto junto un aumento de 50%
en la Tasa de desempleo y una TPM de 3%. Las variaciones
tanto del producto como de la tasa de desempleo son
interanuales.
34
Caída de 5% en el PIB con un aumento de 10% en
la Tasa de Desempleo y TPM de 10%
Ratio de Riesgo
Caída de 10% en el PIB con un aumento de 15%
en la Tasa de Desempleo y TPM de 8%
Ratio de Riesgo
Caída de 15% en el PIB con un aumento de 30%
en la Tasa de Desempleo y TPM de 5%
Caída de 20% en el PIB con un aumento de 50%
en la Tasa de Desempleo y TPM de 3%
Ratio de Riesgo
Ratio de Riesgo
Utilizando el modelo:
Provisiones
Colocaciones t = bo+b1 Log (Desempleo)t +b2 Log(PIB)t-1 +b3 Log(TPM)t + mt
(
Log (
Con:
bo=11.37761, b1 = 0.587314, b2 = -0.722241 y b3 = -0.086184
A través de las elasticidades entre el Ratio
de Provisiones y las Variables
Macroeconómicas, se puede sensibilizar y
estresar el Riesgo de Crédito, relacionando
las variaciones con diversos escenarios de
riesgo.
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 35
Se analiza la variación en el monto en pesos de las provisiones, utilizando el monto de las
colocaciones a Julio de 2010, a través de un análisis de stress con una combinación de
efectos tales como un cambio en el producto interno bruto, el desempleo y la TPM.
Una crisis mundial, especialmente en aquellos países que son socios comerciales de Chile,
tendrá un efecto directo en el producto interno bruto en el país. Una crisis que afecte a los
principales socios comerciales de Chile tendrá un efecto directo en la demanda por
exportaciones chilenas, así como el monto de las inversiones extranjeras en Chile. Esta caída
en las exportaciones provoca una caída en el producto interno bruto, y producto de esta
caída, el nivel de actividad en el país cae generando un alza en la tasa de desempleo.
Una caída interanual en el producto interno bruto de 20%, acompañado de un aumento
interanual en la tasa de desempleo de 50% y una TPM de 3%, provoca un alza en el ratio
de riesgo de 46.09%, generando un aumento en el monto de provisiones al cuarto trimestre
de 2010 de MM$ 836.412, desde un monto de MM$ 1.814.716 en provisiones a un monto
de MM$ 2.651.128; no obstante este escenario considera un caso de crisis, cuyo aumento
del riesgo debe ser cubierto por capital económico producto que se trata de situaciones
donde las pérdidas son inesperadas.
Variaciones interanuales
36
Valor trimestre
D desempleo
D PIB
valor % TPM
D en el monto de las
10%
15%
30%
50%
0%
0%
0%
0%
10%
15%
0%
0%
0%
0%
-5%
-10%
-15%
-20%
-5%
-10%
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
15.54%
18.59%
27.45%
38.62%
8.63%
12.96%
17.72%
22.99%
25.51%
33.96%
provisiones (%)
7.
Sistema de evaluación
El impacto de la coyuntura económica tanto a nivel local como internacional se puede
automatizar en base al modelo econométrico desarrollado en un esquema de programación
de Visual Basic. El cuadro de evaluación se muestra a continuación:
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 37
8.
Conclusiones
La particularidad de la economía chilena es su alta
dependencia a las fluctuaciones económicas mundiales.
Aunque tiene elementos estructurales que permiten
amortiguar en algún grado estas crisis, tales como las reservas
internacionales, instituciones sólidas y un banco central
autónomo, si la crisis económica es muy pronunciada, será
muy difícil evitar la caída del producto, con el consecuente
aumento en el desempleo, el número de quiebras y el
aumento en el ratio de riesgo.
En este trabajo se presenta un modelo macroeconométrico
que explica la dinámica del ratio de riesgo con variables
macroeconómicas. A través de distintos análisis estadísticos
se comprueba que el modelo presenta un buen ajuste y
ausencia de cambio estructural, además de buenas
propiedades estadísticas para el período de la muestra,
incluso al tomar los períodos de crisis económicas.
La función teórica que se estimó es del siguiente tipo.
Ratio de Riesgo = f ( PIB ; Desempleo ; TPM )
El modelo encuentra una importante relación entre los
agregados económicos relacionados con el nivel de actividad
y el ratio de riesgo. En particular con la dinámica del producto
y el empleo. Además el modelo presenta un buen
comportamiento dentro de la muestra, incluso al tomar en
consideración los períodos de crisis económicas, como la
crisis de 1998 que tuvo como efecto una considerable alza
en el ratio de riesgo.
Respecto al producto chileno, vaivenes económicos financieros
tanto internos como externos tienen el potencial de afectarlo.
Los resultados del modelo dinámico indican una relación
negativa entre el producto y el ratio de riesgo. Esto se explica
ya que en períodos de caída en el producto, se produce un
empeoramiento en las condiciones financieras de los
deudores, lo que lleva a que aumente el gasto en provisiones
por parte de las entidades financieras producto del mayor
riesgo de no pago.
38
Por parte del desempleo, elementos tales como la rigidez en
los salarios y nuevas normativas con respecto al salario
mínimo, tienen directa relación en la oferta y demanda por
trabajo, con el consiguiente efecto en la tasa de desempleo.
Según el modelo estimado, un aumento en el desempleo
tiene un efecto positivo en el aumento del ratio de riesgo,
dado que un alza en esta tasa implica un empeoramiento
en las condiciones financieras de los deudores, lo que implica
un aumento en el riesgo de las entidades financieras lo que
las llevará a aumentar el nivel de provisiones.
Debido a que el desempleo depende principalmente de las
fluctuaciones en el producto, existe una relación contracíclica
entre el producto y la tasa de desempleo, donde mientras
mayor es el crecimiento económico, menor es la tasa de
desempleo.
Nuestros resultados muestran que al combinar los efectos
de una caída en el producto interno bruto con un alza en el
desempleo por un valor determinado, ambos efectos actuando
en conjunto tienen un mayor impacto en la variación en el
ratio de riesgo, y por consiguiente en el monto de provisiones,
que la suma de ambos efectos por separado.
Según el modelo estimado, la fuerte relación entre el ratio
de riesgo y variables macroeconómicas conlleva como
recomendación que las instituciones financieras tomen en
consideración un método para anticipar los riesgos inherentes
en la economía chilena con tal de que puedan adaptarse a
las nuevas condiciones esperadas y fijar su nivel de ratio de
provisiones a colocaciones siendo condescendientes a los
escenarios esperados con tal de mantener los riesgos acotados.
Además, es importante considerar que si los ciclos económicos
no son bien anticipados por la banca, una caída abrupta del
producto puede aumentar la vulnerabilidad de los bancos
por no adecuar a tiempo sus niveles de provisiones ante
condiciones adversas.
En este informe se ha utilizado el índice general de provisiones
a colocaciones, aglutinando todos los tipos de créditos. Esta
decisión es debido a la mayor cantidad de datos disponibles,
ya que tanto el stock de provisiones como el gasto en
provisiones por tipo de cartera se reportan desde Marzo de
2004. Una mayor cantidad de datos para distintos tipos de
créditos permite captar una mayor cantidad de ciclos
económicos que otorgarán una mayor robustez a los datos
obtenidos. Es por esto que para futuros análisis y con el
sustento empírico de un razonable número de observaciones,
recomendamos realizar un análisis similar de macro stresstesting por tipo de cartera (consumo, vivienda y comercial).
También es factible aplicar simulaciones como la de
“Montecarlo” con el fin de efectuar stress-testing; sin embargo
el objetivo va más allá de determinar múltiples escenarios
de las variables a sensibilizar; el arte es definir escenarios
coherentes y razonables desde el punto de vista de sus
efectos en provisiones y que realmente tengan impacto sobre
las colocaciones crediticias, exacerbaciones en la cantidad
de escenarios y en los impactos que puedan tener sobre el
riesgo de crédito tendría mayor justificación en la búsqueda
de stress de capital económico o pérdidas inesperadas.
Stresstesting de Riesgo de Crédito Escenarios de Riesgo en la Banca Chilena 39
9.
Bibliografía
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Informe de Política Monetaria, Banco Central de Chile
Marzo 2010
Informe de Política Monetaria, Banco Central de Chile
Junio 2010
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Newey W. y West K., A simple positive semi-definite,
heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance
matrix, Econometrica, 55 (1987), 703-708
Base de datos, Servicio Nacional de Aduanas (www.aduana.cl)
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Base de datos, Banco Central de Reserva del Perú
(www.bcrp.gob.pe)
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40
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