Claves de losmodelos internos de ratingpdfs.wke.es/6/9/0/0/pd0000016900.pdfLa utilización de...

El empleo de modelos de rating de agencias de calificación externa se ha estandarizado parael segmento de la banca corporativa, sin embargo aún quedan sectores de empresas que

están fuera de cobertura. Para las entidades financieras conocer la calidad crediticia de esasposibles empresas clientes se puede convertir en una ventaja competitiva

, Miguel Fernández AlonsoJefe de la División de Modelos y Estrategias de Riesgos de CECA

Claves de los modelosinternos de rating

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a existencia de los modelos internos de ra-ting para el segmento de empresas respondea la necesidad, por parte de la entidades fi-

nancieras, de mejorar sus prácticas de gestión delriesgo mediante la integración en sus políticas, pro-cedimientos y circuitos, de herramientas que les pro-porcionen una estimación a futuro de la calidad cre-diticia de sus empresas clientes, que incorporadas ensus procesos de decisión, les genere una ventaja com-petitiva en la admisión y seguimiento de sus riesgos.

La utilización de modelos de rating para resolver elproblema de estimar la solvencia y capacidad de reem-bolso de una empresa, no es nueva. Las primeras expe-riencias a nivel empresarial, se producen a finales del si-glo XIX, para generalizarse a lo largo del pasado siglo.De este modo, la necesidad inicial de proporcionar a losinversores una calificación objetiva de la calidad crediti-cia de las emisiones de títulos de deuda, se ha ido trans-formando hasta convertirse en un estándar de mercado,no sólo a nivel emisión sino también de emisor.

La actividad de las agencias de calificación externa(ECAI’s) en este proceso ha permitido obtener califica-ciones crediticias para emisiones, empresas, entidadesfinancieras, países, corporaciones públicas, etcétera. Sibien la cobertura de estas agencias es extensa dentrodel mercado, y es patente su intención de ampliarla aúnmás, es también un hecho evidente que está eminente-

mente relacionada con el segmento de banca corpora-tiva, quedando otros segmentos de empresas sin co-bertura por parte de estas agencias de calificación.

La necesidad de proporcionar cobertura por partede este tipo de sistemas a segmentos de negocio tra-dicionales, es una de las razones por las que se ha ge-

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Ficha Técnica

AUTOR: Fernández Alonso, MiguelTÍTULO: Claves de los modelos internos de ratingFUENTE: Estrategia Financiera, nº 238. Abril 2007LOCALIZADOR: 29 / 2007RESUMEN: La integración de los modelos de rating en la gestión de riesgos delas entidades es práctica habitual entre las distintas entidades que conformanel sistema financiero español. La evolución de la aplicación en cada una deellas depende en gran medida de la confianza que las propias entidades ten-gan en sus herramientas, de la importancia del segmento en su balance y de lamadurez de sus sistemas de gestión, haciendo particular hincapié en la posi-bilidad de alinear los esfuerzos de las áreas comercial y de riesgos sobre labase de una metodología solidamente implantada. La sana competencia entreentidades, la madurez del sistema financiero español y la actuación del su-pervisor, propiciarán sin duda la evolución de la integración de los modelos derating hacia los enfoques mas avanzados.DESCRIPTORES: Riesgos, modelos de rating, rentabilidad, toma de decisiones,Basilea II, solvencia, inversión, financiación, endeudamiento, riesgo de crédito

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neralizado en los últimos años la construcción de mo-delos internos de rating por parte de las entidades.En el sistema financiero español, a pesar de la exis-tencia de experiencias anteriores ciertamente nota-bles, esta generalización se inicia durante los años 90,para consolidarse a finales de la década y comienzosdel nuevo siglo. Hay otras tres circunstancias que hanpropiciado este proceso:

– El proceso análogo desarrollado con anterio-ridad en el segmento de banca de particularesy que, salvando las distancias y exigencias decada segmento, ha permitido que las entidadesganen confianza en la utilización deherramientas de calificacióndesarrolladas sobre unabase estadística, en lagestión del riesgo.

– La segunda cir-cunstancia derivade la decisión porparte de las enti-dades de adoptarmetodologías derentabilidad ajus-tada a riesgo basa-das en el estableci-miento del conceptodel capital econó-mico como entornohomogéneo de medicióny la optimización del bino-mio rentabilidad-riesgo.

– La oportunidad de que las entidades calculensus necesidades de capital regulatorio en fun-ción del riesgo subyacente de su cartera, so-bre la base de modelos internos de rating, an-ticipada, en cierto modo, por el Banco de Es-paña con la aparición del FONCEI o ProvisiónEstadística, que permitía el cálculo de las ne-cesidades de provisión para carteras sanas,mediante sistemas internos de calificación cre-diticia debidamente homologados por el su-pervisor. Más recientemente, este plantea-miento ha sido consolidado internacional-mente mediante la publicación del NuevoAcuerdo de Capital de Basilea II.

CARACTERÍSTICAS BÁSICASEn la siguiente exposición se pretende mostrar las

características básicas de este tipo de modelos, des-cribiendo su proceso de desarrollo, haciendo hincapiéen la aplicación al negocio y a la interacción sobre larelación entidad-empresa y tratando de dejar en unsegundo plano los argumentos técnicos y estadísticosque lo dirigen.

Con un claro objetivo de divulgación en mente,una aproximación inicial a este problema de negocio

puede realizarse situándose en el momento de la ad-misión del riesgo. En ese momento, y en el esquemamás básico, la entidad tiene la necesidad de respondera una solicitud de financiación por parte de la empresaen cuestión, resolviendo el problema fundamental de sien el futuro la empresa responderá en tiempo y formaa los compromisos de pago derivados de la financia-ción solicitada. A la vista de la información que con-forma los distintos esquemas de análisis de las entida-des y con ciertas licencias en la argumentación, todaella tiene el factor común de “hablar” a la entidad dequé “ha pasado” en la empresa en el pasado, o qué“ocurre” en la actualidad. Son la experiencia y el ta-

lento del analista y el conocimiento delsegmento por parte de la entidad,

los que permiten, sobre la basede dicha información, esta-

blecer una estimación dela situación de la em-presa en el futuro pró-ximo sobre la que to-mar la decisión. Eneste esquema de tomade decisiones seríabueno para la entidadcontar con una nuevapieza de informacióna incorporar en su de-cisión, que le “hablara”

acerca de lo que puedepasar y le “dijera” preci-

samente en qué medida laempresa analizada será capaz

de atender sus compromisos depago.

SOLUCIÓN PARA UN PROBLEMA DE NEGOCIO

El desarrollo de un modelo de rating interno avan-zado debe realizarse siguiendo dos perspectivas básicasque han de conjugarse, de manera equilibrada, paraque ninguna de ellas prime sobre la otra a la hora to-mar una determinada decisión. En primer lugar, debegarantizarse que la herramienta proporciona una solu-ción integral al problema para el que ha sido diseñada,tanto desde el punto de vista de negocio como desde elpunto de vista de riesgos. En segundo lugar, se ha degarantizar un aprovechamiento óptimo del conoci-miento incluido en la base histórica de experiencias so-bre la que tiene lugar el desarrollo, mediante la con-junción de técnicas analíticas apropiadas, herramientasestadísticas eficientes y talento del desarrollador.

Desde el punto de vista metodológico, y reco-giendo el planteamiento esbozado anteriormente desolución para un problema de negocio, el desarrollosuele afrontarse mediante la aplicación de metodo-logías de desarrollo de herramientas de Bussiness In-telligence. De manera general, este tipo de metodo-logías establece el desarrollo en un esquema cíclicoestructurado en etapas consecutivas con objetivos

Claves de los modelos internos del Rating

Riesgos



perfectamente definidos. Sin pérdida de generalidad,el desarrollo a acometer suele comenzar por la defi-nición conceptual del problema de negocio, para acontinuación realizar la evaluación del entorno deinformación, que permitirá pasar del conocimientode negocio al conjunto concreto de información amanejar. En la etapa de construcción, se estructura lainformación definida anteriormente de manera óp-tima para el análisis y se afronta el desarrollo analí-tico de dicha información aplicando determinadasmetodologías y técnicas analíticas que garantizaránno sólo la construcción del modelo, sino lo que esmás importante, su generalización entendida comola eficiencia del modelo en la aplicación futura a lasnecesidades de negocio requeridas. El final de estaetapa coincide con la aprobación e implantación delmodelo desarrollado. Por último, la etapa de revisiónpermitirá analizar todo el desarrollo efectuado desdela perspectiva de la eficacia de la solución aportadaal problema de negocio inicial y posiblemente identi-ficar nuevos problemas de negocio a los que dar so-lución, dando lugar a la mencionada concepción cí-clica de la metodología.

DEL CONOCIMIENTO DE NEGOCIO A LA DISPONIBILIDAD DE INFORMACIÓN

El punto de partida de todo desarrollo debe pro-porcionar una descripción general del modelo de ra-ting que la entidad quiere desarrollar, que defina demanera clara y concreta sus características, así comotodos los condicionantes a tener en cuenta de cara asu implantación. Aspectos claves a considerar suelenser, las características del negocio de la entidad (porejemplo, en cuanto a tamaño de empresas en cartera,sectores, implantación geográfica), las líneas de ne-gocio estratégicas implantadas o a implantar (porejemplo, en cuanto a la necesidad de penetrar en undeterminado sector o región, establecer un trata-miento determinado a los clientes actuales deci-diendo ampliar, mantener o extinguir la relación conellos, o adecuar el riesgo vivo de la entidad a la si-

tuación económica interna o externa, ya sea en unmomento de bonanza o de recesión), los productosque comercializa la entidad, las peculiaridades de sured de gestión comercial, las políticas de riesgos y susmodelos de análisis y circuitos de autorización, lasmetodologías de gestión, el entorno de supervisiónestablecido y las exigencias que impone, etcétera..

Sobre la base del análisis esbozado anteriormente,la entidad procede a recoger la información internanecesaria para llevar a cabo el desarrollo. Este tipo deinformación tiene como premisas básicas su relevan-cia con respecto al negocio del segmento y su dispo-nibilidad en el momento de obtener una nueva clasi-ficación para la empresa.

Bajo esta doble perspectiva, dicha informaciónsuele obtenerse de tres fuentes principales:

• Información proveniente de los estados econó-mico-financieros de la empresa.

• Información acerca de la relación de la empresacon la entidad, proveniente del uso de los pro-ductos y servicios que la entidad facilita.

• Información cualitativa de la empresa obtenidapor los gestores de la entidad como fruto de supropia actividad.

En el sector financiero español, el primer grupode información es el más habitual en este tipo de des-arrollos, además de ser al que se recurre en primerainstancia al pensar en automatizar el análisis de unaempresa. Es un hecho que en entornos maduros degestión, los desarrollos analíticos llevados a cabo de-muestran que la importancia de los otros dos gruposde información es equiparable a la del primero, e in-cluso en algunos sectores y segmentos de factura-ción aporta una información más rica de cara a lapredicción de la morosidad.

Bajo una perspectiva más amplia y sin pérdidade generalidad, la información anterior puede agru-parse conceptualmente bajo los enunciados siguien-tes: solvencia, capacidad de generación de recursos,rentabilidad, capacidad de acceso al crédito, geren-cia y accionistas, y producto, demanda y mercado.Por regla general, dentro de los tres primeros gru-pos, se consideran los conceptos, variables y ratiosfinancieros sobre los que se sustenta el análisis tra-dicional de balance, cuenta de resultados y estadode origen y aplicación de fondos. La valoración de lacapacidad de acceso al crédito suele tener una dobleperspectiva:

• Táctica, en cuanto a la utilización de la facilida-des financieras proporcionadas en la actualidady las posibilidades, llegado el caso, de reposiciónordenada de estas por otras entidades.

• Estratégica, en cuanto a determinación de la po-sición como proveedor de financiación que la en-tidad quiere tomar con cada empresa.


Riesgos

Uno de los errores consiste enconsiderar las tareas de análisis comoactividades exclusivamenteestadísticas o matemáticas y losargumentos analíticos como criterioprimordial para la toma de decisionesa lo largo del desarrollo



La valoración de los conceptos restantes aportauna visión muy valiosa de la empresa, difícil de obte-ner si no es fruto de la gestión cotidiana de la enti-dad. De este modo, por ejemplo, será importante co-nocer el grado de apoyo de los accionistas a la ges-tión de la empresa, así como su implicación en ella, laexperiencia en el sector de actividad de los gestoresactuales, la profesionalidad de esta gestión a travésde la implantación de sistemas de planificación ycontrol, calidad y eficiencia, la existencia de produc-tos sustitutivos a los más punteros de cada empresa,la capacidad de penetración en un nuevo mercado ode un nuevo producto, la dependencia de los provee-dores, etcétera.

CONOCIMIENTO INTEGRADO. ANÁLISISESTADÍSTICO, NEGOCIO Y RIESGOS

El proceso de abstracción y transmisión de cono-cimiento descrito anteriormente, seguido del siempreengorroso proceso de obtención de información delos sistemas de la entidad, proporciona una situaciónóptima de cara a emprender las tareas de análisispara obtener el modelo de rating.

Llegado a este punto, uno de los errores más ha-bituales en los que se suele incurrir habitualmenteconsiste en considerar estas tareas de análisiscomo actividades “exclusiva-mente estadísti-cas” o “eminen-temente mate-máticas”, y portanto, delegar sudesarrollo en laspersonas de la en-tidad o colaborado-res externos queaportan este tipo dehabilidades, y consi-derar los argumentosanalíticos así obteni-dos como criterio pri-mordial para la tomade decisiones a lo largodel desarrollo. Esta aproximación tremendamente ha-bitual, suele dar lugar a problemas de implantacióndel modelo de rating derivados de la no alineaciónentre necesidades de riesgos y bondad estadística.Una aproximación generalmente más exitosa y enconsonancia con el esfuerzo realizado al definir elproblema a resolver con el modelo de rating, consisteen afrontar su desarrollo analítico sin perder de vistalas circunstancias en las que el modelo de rating de-berá implantarse.

De este modo, se debe conseguir la integraciónequilibrada entre un conocimiento de negocio y ries-gos (aportado a priori por la experiencia de la enti-dad), y las evidencias analíticas (obtenidas como re-sultado de la aplicación de la metodología de des-arrollo). Este proceder permite contrastar ambasperspectivas, reforzar unos conocimientos adquiridos

con anterioridad y criticar algunos otros llegando in-cluso a desecharlos, pero sobre la base de una evi-dencia empírica obtenida de la propia información dela entidad. Es un hecho ampliamente comprobado, afuerza de verse obligado a resolver problemas, que losmodelos de rating desarrollados de este modo, nosólo consiguen dar respuesta a los problemas plante-ados de inicio, sino que se constituyen en una verda-dera herramienta a integrar en decisiones de nego-cio, lejos de ser únicamente un ejercicio estadísticomás o menos notable.

APROVECHAMIENTO ÓPTIMO DE LA INFORMACIÓN

Sobre la base de la definición robusta de todo eldesarrollo y con la orientación clara de implantacióne integración de conocimiento, llega el momento deafrontar el desarrollo analítico que, mediante el apro-vechamiento óptimo de la información recogida, ga-rantizará que el modelo de rating proporcione las es-timaciones de calidad crediticia adecuadas para latoma de decisiones. Dentro del ámbito del desarrollode modelos internos existen planteamientos analíti-cos muy diversos, pero todos suelen tener en común

las características descritasa continuación. En la ar-gumentación inicial, semencionaba la necesidadpor parte del modelodesarrollado de “decirprecisamente en quémedida se estima lacapacidad de atendersus compromisos depago”.

La abstracciónanterior se incor-pora al desarrolloanalítico mediante

el establecimiento dela definición de incumplimiento. Di-

cha definición determina, por un lado, el evento apredecir por parte del modelo y, en segunda instancia,el periodo de tiempo en que se observa si ocurre di-cho evento. Por lo general, suelen considerarse trescategorías dentro de dicha definición, denominadassin pérdida de generalidad: buenos, malos e indeter-minados, aunque también hay ocasiones en las quesólo participan las dos primeras. Lo habitual en la de-finición es que la categoría de “malo” se establezcamediante criterios próximos a los de mora contable(más de 90 días de retraso en el pago), que en la ca-tegoría de “bueno” se consideren las empresas quenunca tuvieron incidencias, y que los “indetermina-dos” se definan por exclusión de las dos anteriores.Sobre esta definición suelen apreciarse variacionessignificativas entre entidades: desde aquellas queconsideran situaciones menos graves a la mencio-nada de 90 días en incidencia, a las que consideransituaciones de incidencia en todo el sistema finan-

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RiesgosClaves de los modelos internos del Rating



ciero mediante el uso de la información provenientede la Central de Información de Riesgos del Banco deEspaña, pasando por las entidades que introducencomparaciones entre la situación en incidencia y laposición global en riesgo. Desde la perspectiva delcliente, es importante tomar consciencia de que, me-diante estas definiciones, las entidades, tomarán enconsideración para su predicción las situaciones ad-versas producidas en el pasado en periodos de tiempoque variarán entre los seis meses y un año, observa-dos en consonancia con cada uno de sus estados fi-nancieros anuales. La definición de incumplimientodetermina los resultados del modelo de rating puestoque la estimación o “probabilidad de incumplimiento”que ofrece se refiere precisamente a dicha definición,tanto respecto al evento producido, como al periodode ocurrencia.

En segunda instancia, se establecía anterior-mente la necesidad de que el modelo de rating “ha-blara acerca de lo que va a ocurrir”, sobre la base dela información que “hablaba” acerca de lo que ocurreen el momento de la decisión y lo que había ocurridoen el pasado. La solución a este problema se enmarcadentro del desarrollo clásico de modelos predictivosen el que se asume como hipótesis de partida que elcomportamiento del futuro próximo será similar alpasado reciente, y se utilizan evidencias observadasen éste para obtener predicciones sobre eventos queocurrirán en el futuro. Este planteamiento requierela organización de la información histórica deacuerdo a dos momentos en el tiempo, que delimitandos periodos consecutivos completamente excluyen-tes y relacionados entre sí mediante el concepto deempresa:

• Periodo de observación: durante este periodo serecogen las evidencias con las que se intentaráexplicar el incumplimiento incluido en la defini-ción básica.

• Periodo de comportamiento: en este período,continuación en el tiempo del anterior, se recogeel comportamiento de pago de la empresa. En

función de este comportamiento se determina sila empresa es buena o mala.

A modo de indicación, suele ser suficiente esta-blecer períodos de observación en torno a un año y decomportamiento entre seis meses y un año. Desde laperspectiva del cliente, ya es habitual tener que pro-porcionar los estados financieros de varios años,como información necesaria para las entidades fi-nancieras. Ahora bien, a la vista del planteamientoanterior, conviene observar que este componente his-tórico se extiende también a la utilización razonablede las distintas facilidades financieras, a la evoluciónde sus saldos y riesgos, a la calidad de los efectos co-merciales descontados, etcétera., y como es lógico alcomportamiento de pago de los compromisos adqui-ridos en estas facilidades de financiación.

DESARROLLO ANALÍTICO. METODOLOGÍA,TALENTO Y ELECCIÓN DEL MEJOR MODELO

Las metodologías que dirigen el desarrollo analí-tico de los modelos de rating varían de una entidad aotra. Es habitual encontrar desarrollos en los que losmodelos comparten la misma estructura básica, perocon variaciones en aspectos tales como la selecciónde la muestra, el enriquecimiento de variables, las téc-nicas de mejora de la calidad de información, el tra-tamiento previo al ajuste del modelo y los ajustes de-finitivos post desarrollo.

Sin pérdida de generalidad, las metodologías apli-cadas en el sistema financiero español, pueden en-marcarse bajo dos denominaciones:• Por un lado, el desarrollo de modelos paramétri-

cos, basados en estructuras matemáticas que esta-blecen la relación entre la variable objetivo (la defi-nición de incumplimiento) y las variables de en-trada (estados financieros, ratios, inf. cualitativa,etcétera). Esta relación viene dada por la funciónde nexo o transferencia que incorpora una serie deparámetros. Entre este tipo de modelos se encua-dran las diferentes y muy habituales variacionesdel modelo de regresión (modelos lineales) y las re-des neuronales (modelos no lineales).

• En segundo lugar, está el empleo de algoritmospredictivos, que se basan en la ejecución de unproceso recursivo de partición de la muestra,hasta obtener grupos homogéneos, y significati-vamente distintos entre ellos respecto de la va-riable objetivo. Entre estos modelos de particiónrecursiva se pueden englobar los comúnmentedenominados árboles de decisión o clasificacióncon sus habituales variaciones en cuanto a es-tructura, criterios de partición y algoritmos deelección del árbol maximal y poda.

Sería objeto de una discusión teórica más ampliaglosar las bondades y carencias de cada una de estasmetodologías, además de no ser el objeto de este ar-tículo y existir amplia documentación al respecto. No

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Riesgos

Las entidades financieras cuentancon la posibilidad de anticipar cuálesvan a ser los efectos de unadeterminada política de inversiónemprendida con una de las empresascon las que deciden relacionarse


obstante, sí es conveniente por lo ilustrativo dete-nerse brevemente en algunos aspectos comunes acualquier desarrollo. El primero de estos aspectos esrelativo a la cantidad y calidad de la información quese maneja. Al contrario que en el segmento de retail,donde es habitual contar con grandes cantidades deoperaciones y un número de incumplimientos signifi-cativo, en el segmento de empresas estas buenascondiciones para el análisis estadístico no son tanfrecuentes, especialmente al aumentar el volumen defacturación de las empresas o los riesgos a asumir.Este hecho puede incluso llegar a condicionar la me-todología a aplicar, como frecuentemente ocurre en elsegmento de banca de corporativa o de muy grandesempresas y ha de ser tenido en cuenta a lo largo detodo el desarrollo. El segundo de los aspectos se re-fiere a la necesidad de garantizar la buena generali-zación del modelo, es decir, el modelo elegido ha deser el que proporcione mejores estimaciones no sobrela muestra sobre la que se desarrolle, sino sobre lamuestra de futuros solicitantes, lo cual es fácilmentecomprensible si volvemos a posicionarnos en el mo-mento de admisión. En este sentido, incorporar demanera dinámica a los desarrollos este criterio, su-pone una ventaja cuantitativa definitiva a la hora delresultado final. El tercer aspecto se refiere a la elec-ción del modelo definitivo. A lo largo de toda esta dis-cusión, se ha postulado la necesidad de integrar di-versos conocimientos en el proceso de desarrollo, porlo que no ha de extrañar que llegado este punto sepostule la elección del modelo que mejor integre estebinomio de conocimientos riesgos y estadística. Esdecir, no sólo se ha de garantizar que los estadísticosde ajuste habituales proporcionen medidas razona-bles, sino también que el modelo sea fácilmente in-terpretable desde el punto devista de riesgos, tantoen cuanto a su es-tructura, como a lasvariables que loconstituyen, y por úl-timo, que propor-cione la mejor solu-ción a las necesidadesque motivaron su des-arrollo bajo una pers-pectiva de implanta-ción. Cabe aclararque los estadísticosde ajuste anterior-mente mencionados,miden la capacidad delmodelo para separar los dos gru-pos definidos por la definición de incumpli-miento, es decir, buenos y malos, comparándola conel comportamiento que tendría un modelo total-mente aleatorio, y un modelo óptimo. Los estadísticosde aplicación más frecuente son el estadístico de po-der (“Power Stat”), el estadístico de Gini y el estadís-tico de Roc. Los tres proporcionan distintas medidas ymodos de comparar, pero no son más que distintas

visiones de la misma realidad, siendo el primero el deuso más frecuente para el segmento de empresas y elúltimo el que permite establecer comparaciones entremodelos sobre una base analítica más sólida.

MODELOS EXPERTOS Y MODELOS MIXTOSEl proceso descrito hasta aquí se corresponde con

el desarrollo de un modelo de rating con una pers-pectiva analítica, es decir, contando con una base his-tórica de experiencias y basado en la aplicación deuna determinada metodología analítica para la ob-tención del modelo. Por desgracia, este plantea-miento no siempre es viable para una entidad por ra-zones de diversa índole, entre las que destacan dospor su frecuencia:

• Es frecuente que la entidad no tenga una basehistórica de información lo suficientemente ricapara poder llevar a cabo el desarrollo o, lo que esmás normal en el segmento de empresas, queesta base histórica sea incompleta en alguno desus componentes. Por su origen público, contarcon los estados financieros es quizá la posiciónmás asequible, ahora bien, ésto no es tan fre-cuente si de lo que hablamos es de informacióncualitativa y de relación con la entidad.

• Es habitual por parte de las entidades comple-mentar los resultados analíticos con un compo-nente de naturaleza “experta” en el que se incor-poran con un cierto grado de objetividad aquellosaspectos que se considera que el desarrollo analí-tico no ha cubierto o no lo ha hecho en modosuficiente.

Estas dos situaciones suelen resolverse con eldesarrollo “experto” de un modelo de rating.

Este tipo de desarrollo comparte con elanalítico, todas las buenas condicio-

nes expresadas en el plantea-miento anterior (variables, defi-

niciones, estructura del modelo,estimaciones proporcionadas,etcétera), pero se diferenciade él, en que las variables queforman parte del modelo, laimportancia relativa de cadauna de ellas y la manera enque se relacionan con el resto

de variables para proporcionarel resultado final del modelo de

rating, se fijan siguiendo un criterioeminentemente experto sin ser el re-

sultado de la aplicación de un algoritmo ma-temático a una base histórica de experiencias. Eneste caso, no se trata de integrar conocimiento deriesgos y evidencias estadísticas, sino más bien detransmitir todo este conocimiento al modelo. En oca-siones se suelen emplear a posteriori técnicas de si-mulación sobre una base de experiencias reducida,

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Riesgos




para realizar los ajustes necesarios al modelo. Desdeun punto de vista de supervisión, la carencia de unabase de experiencias robusta sobre la que llevar acabo el desarrollo analítico, condiciona las estima-ciones que proporcionan este tipo de modelos, locual ha de ser tenido en cuenta a la hora de decidirsu utilización con estos fines diferentes pero íntima-mente relacionados con los de la gestión del día adía de riesgos.

La convivencia de los dos enfoques suele ser bas-tante habitual y de hecho es frecuente encontrarmodelos combinados que constituyen un enfoque“mixto”, en el que las estimaciones proporcionadaspor ambos enfoques se combinan a alto nivel paraproporcionar una medida de gestión conjunta. Desdeel punto de vista estrictamente analítico, es fre-cuente sacrificar un cierto grado de correlación entreambos modelos, proveniente por el uso de informa-ción similar o en ocasiones la misma, a cambio deobtener un mayor grado de confianza en el modelopor parte de las áreas de riesgos y de negocio, quefacilite su implantación a nivel de gestión. En princi-pio, este tipo de desarrollos puede ser una buena es-trategia para la implantación inicial de un modelo derating, para que a medida en que se disponga de unabase histórica de experiencias suficientemente ro-busta y se gana confianza en los desarrollos analíti-cos, se pueda ir evolucionando de un modelo a otrode manera gradual, siendo posiciones intermediasciertamente eficientes.

INTERPRETACIÓN BÁSICA. DECISIONES.GESTIÓN Y ASIGNACIÓN DE RECURSOS

Como ya se ha mencionado anteriormente, el ob-jetivo último del proceso de desarrollo descrito escontar con una herramienta que proporcione estima-ciones de la calidad crediticia de cada una de la em-presas a las que se aplique el modelo de rating. A ni-vel individual estas estimaciones se plasmarán demanera numérica, ya sea a través de una puntuacióno una probabilidad de incumplimiento. Ambos térmi-nos son equivalentes, aunque suelen parecer distin-tos. El primero de ellos alude al resultado directo delmodelo ajustado siguiendo la metodología basada enmodelo lineal. La herramienta asignará una puntua-ción mayor a los clientes de mayor calidad crediticia,y recíprocamente menor a los de peor calidad. El se-gundo término traduce las estimaciones anteriores alconcepto de probabilidad mediante la simple aplica-ción de una función de enlace en función de la me-todología utilizada (logit, probit, etcétera...). Dichaprobabilidad no es más que el porcentaje de clientesque una vez clasificados con una determinada pun-tuación, incumplieron sus obligaciones de pago en elpasado. Desde el punto de vista de gestión, el primertérmino puede facilitar en cierta medida la compren-sión de las estimaciones y el uso del modelo, puespuede ser adaptado a escalas más manejables, gra-nulares y homogéneas. De hecho, en el contexto deuna entidad financiera madura en la aplicación de

modelos internos de rating, suele ser una prácticahabitual adaptar las estimaciones que proporcionanlos distintos modelos de cada segmento a una escalamaestra que establece a nivel entidad, la relación en-tre puntuación y probabilidad de incumplimiento ypermite comparar la calidad crediticia estimada dedos clientes diferentes estimadas con modelos dis-tintos. Llegado a este punto, la analogía con los ra-ting externos proporcionados por las agencias exter-nas de calificación (ECAI’s) es directa y en ocasionesinternamente algunas entidades adoptan la nomen-clatura alfanumérica de aquéllas. Este proceder esuno de los pilares que permite a las entidades esta-blecer comparaciones directas a nivel de recursospropios dentro de un entorno homogéneo de gestiónsobre la base del capital.

Desde el punto de vista de cartera, mediante laaplicación del modelo de rating, las entidades tienela capacidad de obtener una distribución de su car-tera de empresas con respecto a una medida conti-nua diseñada con el objetivo de separar de maneraóptima a los buenos y los malos pagadores. En tér-minos más llanos, se puede decir que las entidadestiene la capacidad de “ordenar” sus empresas, conrespecto a una “medida” que les indica la probabili-dad de que cada una de ellas en un cierto horizontetemporal incumpla con sus obligaciones contractua-les. La importancia de esta ordenación se refuerzaaún más si se retoma el inicio de este discurso y sepercata de la circunstancia de que, tanto el evento,como el periodo de estimación se han diseñado conun enfoque claro de gestión. En definitiva, las enti-dades financieras cuentan con la posibilidad de anti-cipar en cierta medida, cuáles van a ser los efectos deuna determinada política de inversión emprendidacon cada una de las empresas con las que decidenrelacionarse. Combinando este componente conotros relativos a la estimación a futuro de la posi-ción de riesgo que una empresas puede llegar a teneren el momento de producirse el incumplimiento y untercer grupo relativo a la estimación de la cantidadque, en el caso anterior, la entidad debería detraerde su cuenta de resultados y destinar a pérdidas. Portanto, la composición de lugar que la entidad haceante un inversión o política de inversiones se confi-gura ciertamente completa, pues permite cuantificarel binomio rentabilidad-riesgo para optimizarlo ymás aún cuando se configura dentro de una estrate-gia de gestión global.

TOMA DE DECISIONES, GESTIÓN Y RENTABILIDAD

La integración en la gestión de los modelos de ra-ting de empresas es el objetivo último de su desarrollo.El grado de integración varía de unas entidades a otras,pero de manera evolutiva se extiende a todos los ám-bitos de gestión del riesgo de crédito ya sea en admi-sión, seguimiento y recuperaciones. El esquema inicialde implantación suele reducirse a la utilización del ra-ting a nivel informativo y por tanto, no vinculante, con

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RiesgosClaves de los modelos internos del Rating


la intención de sistematizar la recogida de informacióne ir ganando confianza en las estimaciones que pro-porcionan. De este modo, se incorpora al expedientede cada empresa la calificación proporcionada por elmodelo de rating para ser consultado en cualquiera delas actividades en las que la empresa sea analizada, yasea la decisión de un nuevo riesgo, el análisis y segui-miento de los ya existentes y de la rentabilidad queproporcionan, o las acciones a tomar ante una situa-ción adversa en alguno de ellos.

La utilización de los modelos es muy diversa, peroun esquema que suele ser habitual parte del análisisde la disponibilidad de información de la empresa porparte de las entidades financieras. En primer lugar, lainformación económico-financiera anual, siendo pú-blica, tiene un esquema anual de aprovisionamiento yen el mejor de los casos suele estar a disposición de laentidad con un desfase de tres o cuatro meses. Encuanto a la información cualitativa suele ser de difícilobtención y es habitual que su obtención coincidacon la de la información económico-financiera o conel momento de la solicitud de una nueva operación.Hay entidades que en función del volumen de su ne-gocio, la importancia en su balance del segmento deempresas o la madurez de sus sistemas de gestión,suelen trabajar con balances cuatrimestrales e infor-mación cualitativa recogida con menorperiodicidad para toda su cartera o almenos para un grupo de empresasde seguimiento especial. La infor-mación de relación con la entidad, porsus características propias y su manteni-miento interno, permite establecer unadisponibilidad mayor, cosa de la quelas entidades se empiezan a apro-vechar mediante los desarrollosde expedientese l ec t rón i cosque centralizantoda esta infor-mación para darsoporte al análisis.Este esquema dedisponibilidad de información condi-ciona, por un lado, la aplicación delmodelo de rating y contrasta, por elotro con las necesidades de financia-ción del segmento que se caracterizanpor el dinamismo propio de cada ciclo denegocio. Un esquema habitual en estas situaciones,suele pasar por la aplicación del modelo de rating in-tegrado en un sistema de asignación de limites quepermite a las entidades establecer sobre la base de lanueva información, los límites para cada tipo de fi-nanciación que asignan a cada una de la empresascon las que se relaciona o se quiere relacionar, aso-ciados a un determinado periodo de vigencia. En estasestrategias de asignación el resultado del modelo derating se integra con el resto de criterios de riesgosque la entidad decide aplicar para proporcionar la ci-tada asignación. El uso del modelo de rating suele va-

riar, pero de igual manera es frecuente encontrarloen dos niveles distintos, en primer lugar, delimitandoqué empresas tienen un nivel de riesgo que no esadecuado en función de la política de la entidad, y ensegundo lugar, matizando el limite asignado conjun-tamente con variables como el cashflow o la rentabi-lidad. Ambas aplicaciones son inmediatas si se tieneen cuenta la ordenación de la cartera que propor-ciona el modelo de rating y su íntima relación con laestimación del incumplimiento en un futuro próximo.Mediante estos sistemas, las entidades proporcionana sus áreas comerciales la información relevanteacerca de la posición de la entidad con cada cliente,para de este modo establecer la relación con dichocliente sobre unas bases analíticas sólidas. En paraleloa estos sistemas suelen establecerse sistemas de aler-tas que ante la aparición de nueva informaciónacerca de la empresas suelen actuar sobre los límitesasignados o lo que es mas habitual sobre los gestoresdel área comercial.

En un estadio más avanzado de gestión, se sue-len situar aquellas entidades que aplican metodolo-gías de rentabilidad ajustada al riesgo y dentro delos cuales, la integración de los modelos de rating seconvierte en uno de sus pilares, pues proporciona

uno de los parámetros paraestimar la rentabilidad,

tanto al nivel operacióncomo de producto. Enestos casos, el esquema

anterior definido con unavisión clara de admisión, se

completa de manera defini-tiva, dado que todas las decisio-nes se toman desde el punto de

vista de la rentabilidad, en vistade que la entidad decide in-

tegrar en los parámetrosde gestión aspectos talescomo las estimaciones

que proporcionan los ratingincluso en un esquema inter-

anual, los costes de transformación de su nego-cio, los beneficios del negocio inducido, los costesdel capital, etcétera.

En definitiva, la integración de los modelos de ra-ting en la gestión de riesgos de las entidades es prác-tica habitual entre las distintas entidades que con-forman el sistema financiero español. La evolución dela aplicación en cada una de ellas depende en granmedida de la confianza que las propias entidades ten-gan en sus herramientas, de la importancia del seg-mento en su balance y de la madurez de sus sistemasde gestión haciendo particular hincapié en la posibili-dad de alinear los esfuerzos de las áreas comercial yde riesgos sobre la base de una metodología solida-mente implantada. La sana competencia entre enti-dades, la madurez del sistema financiero español y laactuación del supervisor, propiciarán sin duda la evo-lución de la integración de los modelos de rating ha-cia los enfoques mas avanzados. 9

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Riesgos



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