Cuadernos de Trabajo Nro. 135
SUBGERENCIA DE PROGRAMACIÓN Y REGULACIÓN DIRECCIÓN NACIONAL DE RIESGO SISTÉMICO
www.bce.ec
Metodología para medir la Vulnerabilidad Financiera de las entidades financieras privadas mediante un Sistema de Alertas Tempranas
Cuadernos de Trabajo ISSN: 1390-0404 Subgerencia de Programación y Regulación Dirección Nacional de Riesgo Sistémico 2015. © Banco Central del Ecuador www.bce.ec
Cuadernos de Trabajo es una publicación que recoge las opciones metodológicas y los avances estadísticos producidos en la Subgerencia de Programación y Regulación del Banco Central del Ecuador. Estos documentos están abiertos a la crítica y comentarios de los interesados. En la medida en que los resultados, conclusiones y afirmaciones que contienen pueden ser objeto de cambios y enmiendas, no comprometen al Banco Central del Ecuador. Se permite la reproducción de este documento siempre que se cite la fuente.
METODOLOGÍA PARA MEDIR LA VULNERABILIDAD FINANCIERA DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS PRIVADAS MEDIANTE UN SISTEMA DE ALERTAS TEMPRANAS
Cuadernos de Trabajo Dirección Nacional de Riesgo Sistémico
METODOLOGÍA PARA MEDIR LA VULNERABILIDAD FINANCIERA DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS PRIVADAS MEDIANTE UN SISTEMA DE ALERTAS TEMPRANAS
Cuadernos de Trabajo No. 135 Elaborado por: Unidad de Gestión del Riesgo del Sistema Financiero Autorizado por: Director Nacional de Riesgo Sistémico Subgerente de Programación y Regulación
Septiembre, 2015
Resumen La presente metodología constituye una herramienta que permite analizar el comportamiento de las entidades financieras (EFI) privadas, contrapartes del Banco Central del Ecuador (BCE). Para tal efecto, se considera dos índices: el Índice CAMELS y el Índice de Cambios en la Solvencia. La combinación de estos dos índices subyace en el Índice de Vulnerabilidad Financiera, mediante el cual se pretende evaluar el desempeño financiero de cada una de las instituciones sujetas a análisis, a fin de identificar, de manera oportuna y confiable, el grado de vulnerabilidad financiera de cada entidad.
3
Abstract This methodology is a tool for analyzing the behavior of private financial institutions, counterparties of the Central Bank of Ecuador. To this end, two indices are considered: the CAMELS Index and the Index of Changes in Solvency. The combination of these two indices generates the Financial Vulnerability Index, through which we evaluate the financial performance of each one of the institutions subject to analysis in order to identify, in a timely and reliable way, the level of financial vulnerability of each entity.
BANCO CENTRAL DEL ECUADOR
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METODOLOGÍA PARA MEDIR LA VULNERABILIDAD FINANCIERA DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS PRIVADAS MEDIANTE UN SISTEMA DE ALERTAS TEMPRANAS
Metodología para medir la vulnerabilidad financiera de las entidades financieras privadas mediante un sistema de alertas tempranas
ÍNDICE
1.-
INTRODUCCIÓN
7
2.-
OBJETIVO
8
3.-
MARCO TEÓRICO DEL ÍNDICE CAMELS
8
4.-
DESARROLLO METODOLÓGICO 4.1 Análisis de componentes principales 4.2 Definición y ponderación de indicadores 4.3 Indicadores del CAMELS 4.4 Consideraciones de cálculo
11 11 14 15 19
5.-
CRITERIOS DE VULNERABILIDAD-CAMELS 5.1 Criterio 1. Posición del Índice 5.1.1 Sub criterio 1.1 Posición relativa 5.1.2 Sub criterio 1.2 Umbral mínimo 5.2 Criterio 2. Análisis del ciclo 5.2.1 Sub criterio 2.1 Bajo tendencia 5.2.2 Sub criterio 2.2 Ascenso o descenso 5.3 Criterio 3. Volatilidad del índice 5.3.1 Sub criterio 3.1 EFI – EFI 5.3.2 Sub criterio 3.2 EFI – banda 5.4 CAMELS multinominal
19 20 20 20 20 22 22 23 23 24 24
6.-
ÍNDICE DE CAMBIOS EN LA SOLVENCIA
24
7.-
CRITERIOS DE VULNERABILIDAD - ICS 7.1 Criterio 1. Tasa de crecimiento anual 7.2 Criterio 2. Posición en la banda 7.3 Consolidación de señales
25 25 25 26
8.-
ÍNDICE DE VULNERABILIDAD FINANCIERA
27 5
9.-
ÍNDICE DE VULNERABILIDAD FINANCIERA CUANTITATIVO
28
10.
RESULTADOS
30
11.
BIBLIOGRAFÍA
33
ABREVIATURAS ACP CACIS EFI FED FDIC FFIEC ICS IVF OCDE ROA ROE SB SEPS SFPr UFIRS
Análisis de Componentes Principales Cyclical Analysis and Composite Indicator System Entidades Financieras Federal Reserve Federal Deposit Insurance Corporation Federal Financial Institutions Examination Council Índice de Cambios en la Solvencia Índice de Vulnerabilidad Financiera Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos Rentabilidad sobre el activo Rentabilidad sobre el patrimonio Superintendencia de Bancos del Ecuador Superintendencia de Economía Popular y Solidaria Sistema Financiero Privado Uniform Financial Institutions Rating System
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METODOLOGÍA PARA MEDIR LA VULNERABILIDAD FINANCIERA DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS PRIVADAS MEDIANTE UN SISTEMA DE ALERTAS TEMPRANAS
Metodología para medir la vulnerabilidad financiera de las entidades financieras privadas mediante un sistema de alertas tempranas
1.
INTRODUCCIÓN
La crisis bancaria de 1999 en Ecuador, el colapso financiero internacional en 2008 y similares crisis que las han precedido, denotan la importancia y la necesidad de generar herramientas que permitan alertar de forma temprana estos sucesos; y, así estar mejor preparados para eventos de esta naturaleza. Para ello, varios países han desarrollado diversos esquemas que permiten medir la vulnerabilidad financiera de una determinada entidad y/o sistema financiero. Entre ellos se encuentra el sistema de rating CAMELS desarrollado por la Reserva Federal de los Estados Unidos (FED) en 1979, así como también las normas de prudencia y supervisión bancaria aprobadas por el Comité de Basilea, los cuales establecen las directrices a seguir para un adecuado manejo financiero por parte de las diferentes entidades. Para el caso de Ecuador, se optó por tomar como base el sistema de rating CAMELS, el cual fue modificado convirtiéndolo en un índice de carácter multinomial, que toma valores entre cero y seis, mientras más alto sea el valor implicaría una mayor vulnerabilidad financiera; y, en sentido opuesto implicaría un menor grado de vulnerabilidad financiera. A su vez, partiendo de lo establecido por los Acuerdos de Basilea y por el Código Orgánico Monetario y Financiero respecto a la relación entre el patrimonio técnico y los activos y contingentes ponderados por riesgo, a través del índice de solvencia se generó un segundo indicador multinomial denominado Índice de Cambios en la Solvencia (ICS) con tres niveles de clasificación, cuya interpretación es similar a las señales en el Índice CAMELS. Por último, considerado las señales de alerta generadas por el Índice CAMELS y el ICS, se compila el Índice de Vulnerabilidad Financiera (IVF), constituyéndose en el indicador que finalmente emite las señales de vulnerabilidad financiera, que de igual manera es de carácter multinomial. Este indicador puede registrar valores discretos entre cero (ausencia de riesgo financiero) y cuatro (riesgo financiero elevado). El universo de análisis está constituido por las entidades financieras conformadas por bancos privados, sociedades financieras, cooperativas (segmento 1) y mutualistas, que si bien son instituciones de los sectores financieros privado, y popular y solidario, por simplicidad en esta investigación se utiliza únicamente el término de entidades financieras del sector privado. Además del número de señales que una entidad puede presentar en un período determinado, sobre la base del Índice CAMELS y el índice de solvencia se construyó un indicador cuantitativo de vulnerabilidad financiera cuyo objetivo es jerarquizar a las EFI y permitir la comparación entre ellas.
7
2.
OBJETIVO
Elaborar una metodología que determine la vulnerabilidad de las entidades del sistema financiero privado del Ecuador, a través de un esquema de alertas tempranas que subyace en la generación del Índice de Vulnerabilidad Financiera. 3.
MARCO TEÓRICO DEL ÍNDICE DE CAMELS
El 13 de noviembre de 1979 el Federal Financial Institutions Examination Council (FFIEC) adoptó el Uniform Financial Institutions Rating System (UFIRS) denominado CAMEL, como modelo para la detección de la vulnerabilidad financiera, el cual con los años ha demostrado ser una herramienta de supervisión externa eficaz para evaluar la solidez de las instituciones financieras identificando aquellas instituciones que requieran especial atención o preocupación1. La metodología CAMELS es una de las metodologías off-site utilizada por la Reserva Federal de los Estados Unidos (FED) y aplicada también en muchos países como modelo de alertas tempranas en la supervisión bancaria2. Originalmente el método manejaba cinco áreas (CAMEL) y desde 1997 los supervisores bancarios agregaron un componente (S), buscando medir la sensibilidad al riesgo de mercado. Esta metodología permite medir, desde un enfoque cuantitativo ex-post, el riesgo global de una entidad financiera desde las perspectivas de suficiencia de capital (C, por capital adequacy), calidad de los activos (A, por asset quality), eficiencia de gestión micro-financiera (M, por management quality), rentabilidad (E, por earnings), riesgo de liquidez (L, por liquidity) y riesgo de mercado (S, por sensitivity to market risk). A continuación se realiza una breve descripción de cada componente3. Suficiencia de capital (C): mide la capacidad que tiene una entidad financiera de mantener una adecuada relación entre el capital y los riesgos que tiene o que incurre. Indicadores adecuados de suficiencia de capital implicarían la capacidad de solventar y controlar ya sea una desvalorización de activos, u otros problemas generados por riesgos u otros factores no controlables como riesgos sistémicos. Calidad de activos (A): el análisis de la calidad de activos refleja la cantidad de riesgo existente y potencial asociado a las carteras de crédito y a la inversión; así como la capacidad de gestión para identificar, medir, monitorear y controlar el riesgo de crédito. La evaluación de la calidad de los activos debe considerar una adecuada constitución de provisiones para aquellos créditos que impliquen un mayor riesgo de caer en mora o impago. Manejo de administrativo (M): considera y evalúa la capacidad que tiene una entidad financiera para medir, identificar y controlar los riesgos asociados a las actividades de la misma. Mide los niveles de exposición al riesgo y busca asegurar el que se hayan establecido apropiadas políticas, procedimientos y prácticas, las cuales dependiendo de la naturaleza y el alcance de las actividades de la entidad, deberán hacer frente a algunos de los siguientes riesgos: de crédito, de mercado, de operación o transacción, de reputación, estratégicos, de cumplimiento, legales, de liquidez, entre otros.
1 2 3
Corporación Federal de Seguro de Depósito de los Estados Unidos (FDIC), página web: https://www.fdic.gov/regulations/laws/rules/5000-900.html Reserva Federal del Banco de St. Louis: http://research.stlouisfed.org/wp/2000/2000-021.pdf Reserva Federal de los Estados Unidos, página web: http://www.federalreserve.gov/BoardDocs/press/general/1996/19961224/default.htm 8
METODOLOGÍA PARA MEDIR LA VULNERABILIDAD FINANCIERA DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS PRIVADAS MEDIANTE UN SISTEMA DE ALERTAS TEMPRANAS
Rentabilidad (E): la evaluación de la rentabilidad está asociada con el potencial que tiene una entidad para generar utilidades, el rendimiento de los activos, el equilibrio entre el rendimiento de los activos y el costo de los recursos captados, así como con conceptos tales como el retorno de la inversión. Este componente no solo debe reflejar la cantidad y la tendencia de los ingresos, sino también los factores que pueden afectar a la sostenibilidad o la calidad de las ganancias. Riesgo de liquidez (L): este análisis busca identificar que una entidad sea capaz de mantener un nivel de liquidez suficiente para cumplir con sus obligaciones financieras en forma oportuna y cumplir las necesidades bancarias de sus clientes. Las prácticas deben reflejar la capacidad de la entidad para gestionar los cambios no planificados en las fuentes de financiamiento, así como reaccionar a los cambios en las condiciones del mercado que afectan a la capacidad de liquidar rápidamente activos con una mínima pérdida. Riesgo de mercado (S): mide la sensibilidad que posee una entidad financiera ante cambios en los componentes del riesgo de mercado, tales como cambios en las tasas de interés, tipos de cambio, los precios de las materias primas o precios de las acciones; y, cómo estos pueden afectar a los ingresos de una entidad financiera o al capital económico. CAMELS - RATING A continuación se realiza una breve descripción del CAMELS adoptado por la FED. Esta metodología se aplica a todas las EFI que operan en los Estados Unidos4. Con base en los seis elementos mencionados, la metodología tradicional CAMELS clasifica a cada banco mediante una enumeración compuesta en un rating basado en cinco componentes claves, los cuales poseen una escala de 1 a 5. Estar en la posición 1 de la escala, es decir, la calificación más alta, indica un alto desempeño en el manejo del riesgo y rendimiento, mientras que la posición 5, la calificación más baja, indica débiles prácticas en cuanto a la gestión del riesgo y bajos rendimientos5. El siguiente cuadro resume la interpretación para cada escala del rating. Cuadro No. 1 Ratings del CAMELS ESCALA
DESCRIPCIÓN
1
Buen desempeño financiero, no existe motivo de preocupación.
2
Cumple con las regulaciones, situación estable, amerita supervisión limitada.
3 4 5
Existe debilidad en uno o más de sus componentes, prácticas insatisfactorias, bajo desempeño pero preocupación limitada de quiebra. Graves deficiencias financieras, gestión inadecuada y necesidad de estrecha supervisión y la adopción de medidas correctivas Condiciones y prácticas extremadamente inseguras. Deficiencias más allá del control de la gestión, quiebra altamente probable y asistencia financiera externa necesaria.
FUENTE: FED. 4 5
Varios países también han adoptado dicha metodología como medida de supervisión financiera. Reserva Federal de los Estados Unidos, página web: http://www.federalreserve.gov/BoardDocs/press/general/1996/19961224/default.htm 9
Para cada uno de los seis componentes que posee el CAMELS, la metodología de la FED primero clasifica a las EFI dentro de cada componente de acuerdo con el desempeño total de las entidades analizadas. Posteriormente se puede clasificar a cada una de las entidades en el rating final. Gráfico No. 1 Esquema CAMELS - FED
C (rating 1-5)
S (rating 1-5)
L
ENTIDAD (RATING 1-5)
(rating 1-5)
E
A (rating 1-5)
M (rating 1-5)
(rating 1-5) FUENTE: FED.
Es preciso mencionar que para obtener el rating final de la entidad financiera, no se calcula una media aritmética de sus componentes, sino que luego de obtener el rating para cada componente, a éste se le asigna un determinado peso, a través de un análisis cualitativo de los factores que comprende cada componente y la interrelación de cada uno de ellos. En consecuencia, unos pesarán más que otros dependiendo del análisis de sus factores6. De esta manera, el indicador final del CAMELS quedaría representado de la siguiente manera:
Algo similar se calcula dentro de cada componente: por ejemplo, resulta de otra clasificación interna con variables financieras específicas ligadas a este componente, y , de tal forma que:
Donde
.
El indicador final CAMELS sirve para establecer un ranking de las entidades financieras y clasificarlas según el quintil en el que se ubiquen.
6
Reserva Federal de los Estados Unidos, página web: http://www.federalreserve.gov/BoardDocs/press/general/1996/19961224/default.htm 10
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4.
DESARROLLO METODOLÓGICO
Partiendo de la base conceptual de la metodología CAMELS descrita, en la configuración del sistema de alertas para el caso ecuatoriano se realizó una adaptación, en la cual se mantiene cada una de las letras del CAMELS como índice, en lugar de jerarquizar a las entidades financieras según su desempeño, esto se lo realiza con la finalidad de que el Índice CAMELS agregado forme parte del Índice de Vulnerabilidad Financiera. Con este objetivo, en primera instancia, es preciso contar con las ponderaciones para cada componente del CAMELS mediante el uso del análisis de componentes principales, obteniendo de esta manera una estimación de los pesos que podrían tomar los diferentes componente con sus variables, y en función de aquello construir un indicador multinomial del Índice CAMELS. 4.1
ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES
Partiendo de la estructura del CAMELS, fue necesario encontrar las ponderaciones que cada beta debe tener, lo cual se lo realizó mediante el método de análisis de componentes principales (ACP).
Este método considera el valor de cada una de las seis variables compuestas (C-A-M-E-L-S) observables para cada una de las n instituciones que componen la matriz X, donde los componentes principales son las variables compuestas no correlacionadas que explican la mayor parte de la variabilidad de X. Cuadras7 (2014) define a variables observables y n entidades financieras.
como la matriz de datos multivariantes con 6
Los componentes principales son las variables compuestas , tales que: es máxima condicionado a . Entre todas las variables compuestas tales que , la variable es máxima condicionado a . es una variable incorrelacionada con con varianza máxima. Análogamente se define los demás componentes principales.
es tal que
son los 6 vectores propios normalizados de la matriz de covarianzas S, es decir, . Si es la matriz 6x6 cuyas columnas son los vectores que definen los componentes principales, entonces la transformación lineal se llama transformación por componentes principales. Los factores principales identificados matemáticamente se representan sobre la base de vectores propios de la matriz X, y constituyen los pesos de cada uno de los seis componentes principales. En este análisis se asume que los datos observados son una combinación lineal de los vectores propios o componentes principales. En resumen, el análisis de componentes principales (ACP) es una técnica estadística que sintetiza la información, a través de la reducción de la dimensión o número de variables que se posea. Es decir, 7
Carles Cuadras, Nuevo métodos de análisis multivariante. Análisis de componentes principales. CMC Editions, Barcelona- España, pp. 77-80, página web: http://www.ub.edu/stat/personal/cuadras/metodos.pdf 11
ante un escenario de un conjunto de datos con muchas variables, el objetivo del ACP será reducirlas a un menor número perdiendo la menor cantidad de información posible. De esta manera, los nuevos componentes principales o factores serán una combinación lineal de las variables originales, las que serán independientes entre sí por lo que no deben estar inter correlacionadas8. ACP – TRIMESTRAL El primer paso fue realizar un ACP de manera trimestral, tomando datos de los indicadores financieros de las EFI abiertas desde septiembre de 2002 hasta diciembre de 2014. Se utilizaron los tres primeros componentes del ACP, los cuales explicaron en promedio alrededor de 70% de la variabilidad de los datos. En el gráfico 2 se muestran los resultados obtenidos. Se evidencia un comportamiento relativamente estable para cada componente del CAMELS durante el período de análisis. Dado que ciertos valores de algunos años pudieran sesgar la realidad actual, se calculó un promedio ponderado en función del porcentaje de explicación de la variabilidad del índice de los tres últimos años con datos mensuales para cada componente del CAMELS. Gráfico No. 2 Análisis de Componentes Principales trimestral Porcentaje, Sep. 2002 – Dic. 2014
FUENTE: BCE.
8
Universidad Oberta de Catalunya, página web http://www.uoc.edu/in3/emath/docs/Componentes_principales.pdf 12
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Se utilizaron tres años como período de referencia, con base en un estudio sobre indicadores líderes de crisis bancarias sistémicas realizado por el Banco Central de Finlandia9, en el cual se identifica que aproximadamente tres años antes de una crisis varios indicadores económicos y financieros empiezan a deteriorarse hasta que, efectivamente ésta empieza. Motivo por el cual, considerando los tres últimos años, se calculó un promedio ponderado mensual (en función del porcentaje de explicación de la variabilidad de los datos) para cada uno de los componentes del CAMELS, el cual se ilustra en el siguiente gráfico. Gráfico No. 3 Índice CAMELS – Promedio Ponderado Porcentaje, Ene. 2012 – Dic. 2014 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% Ene-12 Feb-12 Mar-12 Abr-12 May-12 Jun-12 Jul-12 Ago-12 Sep-12 Oct-12 Nov-12 Dic-12 Ene-13 Feb-13 Mar-13 Abr-13 May-13 Jun-13 Jul-13 Ago-13 Sep-13 Oct-13 Nov-13 Dic-13 Ene-14 Feb-14 Mar-14 Abr-14 May-14 Jun-14 Jul-14 Ago-14 Sep-14 Oct-14 Nov-14 Dic-14
0%
C
A
M
E
L
S
FUENTE: BCE.
En consecuencia, para obtener los pesos de cada componente y dado el comportamiento estable de los tres años (2012-2014), además de la poca variabilidad presentada, se calculó un promedio simple de cada uno de ellos, para cada componente, dando como resultado el siguiente esquema del CAMELS10.
CAMELS = (0.15) C + (0.20) A + (0.15) M + (0.25) E + (0.20) L + (0.05) S
Las ponderaciones que arroja el análisis de componentes principales se recalcularán una vez terminado cada año de análisis, utilizando información de los últimos 3 años. Se evaluará la pertinencia de modificar las ponderaciones sobre la base de los nuevos resultados, con el fin de ajustar la metodología a la realidad del sistema financiero privado y mantenerla actualizada.
9 10
Laina, Nyholm y Sarlin, página web: https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp1758.en.pdf Los valores primarios fueron (0.13) C + (0.18) A + (0.15) M + (0.27) E + (0.24) L + (0.04) S 13
4.2
DEFINICIÓN Y PONDERACIÓN DE INDICADORES
En total son 18 los indicadores financieros que componen el Índice CAMELS distribuidos en cada uno de sus componentes. Dentro del ACP, cada indicador utilizado posee una ponderación al interior de cada dimensión o componente, por lo que se calculó un promedio ponderado de cada uno; y, posteriormente se asignó una ponderación en función del peso matemático que posee dentro del CAMELS (en el próximo apartado se describe cada uno de los indicadores utilizados). El siguiente cuadro contiene las ponderaciones asignadas a cada indicador. Cuadro No. 2 Ponderación de indicadores dentro de cada componente del CAMELS Indicadores
Promedio P. 2012 - 2014
Peso CAMELS
C1
6,37%
12,76%
C2
6,40%
A1
4,67%
A2
Ponderación Aproximación (%) (%) 49,88
40
50,12
60
26,51
30
5,73%
32,53
30
A3
4,24%
24,08
25
A4
2,97%
16,88
15
M1
4,64%
31,75
30
M2
6,43%
44,02
40
M3
3,54%
24,23
30
E1
6,03%
22,26
25
E2
6,42%
23,69
20
E3
6,54%
24,12
25
E4
6,99%
25,80
25
E5
1,12%
4,14
5
L1
7,95%
33,74
35
L2
7,94%
33,69
35
L3
7,67%
32,57
30
S1
4,37%
100,00
100
17,60%
14,61%
27,10%
23,55%
4,37%
FUENTE: BCE.
Es importante señalar que el peso de cada componente que indica el cuadro 2 corresponde al resultado de los ponderadores betas sin aproximar, obtenidos previamente. En lo que respecta las ponderaciones para los indicadores del componente suficiencia de capital, se decidió dar mayor peso a la cobertura patrimonial de activos improductivos, ya que un menor valor en este índice genera un mayor riesgo con relación a un menor valor en el índice de capitalización neta.
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4.3
INDICADORES DE CAMELS
Como una alternativa para usar los indicadores estandarizados, se usa un proceso de transformación a través de un año base. En él los indicadores se denotan con asterisco (*) y son medidos de manera independiente, es decir, cada indicador i de la entidad j en el tiempo t se ajusta de la siguiente forma:
Donde
De esta manera, el denominador, el cual constituye el promedio mensual del año 2014 para cada indicador del sistema financiero privado, funge como año base. Se eligió el año 2014 por ser un año estable para los diferentes indicadores financieros y porque para dicho año el sistema financiero privado recoge de manera integral a las entidades creadas, cerradas y fusionadas hasta la presente fecha. Tras el análisis de los indicadores se detectaron valores atípicos reflejados en gran medida en los percentiles más altos, por tal motivo se fijó un máximo y un mínimo para cada siendo como máximo un valor de 5 el cual corresponde a alrededor del percentil 97 y un mínimo de -5 el cual es inferior al percentil 1 de la serie mensual de datos históricos (años 2002 – 2014) para cada una de las entidades en análisis. CÁLCULO DE PROMEDIOS A fin de homogeneizar los resultados de los indicadores, para calcular el promedio de las cuentas se utilizó el criterio de la Superintendencia de Bancos del Ecuador (SB) en su codificación de resoluciones, que considera la serie con datos al 31 de diciembre del año inmediato anterior, hasta el mes que corresponda; es decir, el promedio en el tiempo t de una serie i de la entidad j se calcula de la forma.
donde corresponde a diciembre del año inmediato anterior, es el mes para el que se calcula el promedio y es el número de mes asociado a la fecha para la que se realiza el cálculo. Los índices financieros fueron construidos sobre la base de la información publicada por la SB y la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria (SEPS) en sus boletines estadísticos, notas técnicas y demás documentos de consulta.
15
SUFICIENCIA DEL CAPITAL O PATRIMONIO (C) Los índices utilizados corresponden al índice de capitalización neta y la cobertura patrimonial de activos improductivos. C = (0.4) Índice de capitalización neta* + (0.6) Cobertura patrimonial de activos improductivos* Los índices se calculan de la siguiente manera: Cuadro No. 3 Índices de suficiencia de capital INDICADOR
CÁLCULO
Índice de capitalización neta (C1)
Factor de capitalización / Factor de intermediación
Factor de capitalización
Patrimonio + Resultados / Activo promedio
Factor de intermediación
1 + (Activo improductivo bruto promedio/ Activo)
Cobertura patrimonial de activos improductivos (C2)
Cobertura patrimonial / Activo improductivo
FUENTE: SB y SEPS.
CALIDAD DE LOS ACTIVOS (A) Los índices utilizados corresponden al porcentaje de activos improductivos, la intermediación crediticia, la calidad del crédito y la cobertura crediticia. A = (0.30)((-1) Porcentaje de activos improductivos*+2) + (0.30)((-1) Intermediación crediticia*+2) + (0.25)((-1) Calidad del crédito*+2) + (0.15)(Cobertura crediticia*). Los índices se calculan de la siguiente manera: Cuadro No. 4 Índices de calidad de activos INDICADOR
CÁLCULO
Porcentaje de activos improductivos (A1)
Activos improductivos netos / total de los activos
Intermediación crediticia (A2)
Cartera vencida * Coeficiente de intermediación en cartera de crédito / Cartera bruta
Coeficiente de intermediación
Cartera bruta / Obligaciones con el público
Calidad de crédito (A3)
Cartera vencida / Cartera bruta
Cobertura crediticia (A4)
Provisiones / Cartera vencida
FUENTE: SB y SEPS. 16
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GESTIÓN OPERATIVA (M) Los índices utilizados incluyen la relación de eficiencia operativa, complementado con el manejo administrativo y el grado de absorción del margen financiero. M = (0.30) ((-1) Grado de absorción del margen financiero*+2) + (0.40) ((-1) Eficiencia operativa*+2) + (0.30) Manejo administrativo*. Los índices se calculan de la siguiente manera: Cuadro No. 5 Índices de gestión operativa INDICADOR
CÁLCULO
Grado de absorción del margen financiero (M1)
Gastos operativos / Margen bruto financiero
Eficiencia Operativa (M2)
Gastos Operativos / Activo promedio
Manejo Administrativo (M3)
Activo Productivo / Pasivo con costo
FUENTE: SB y SEPS.
RENTABILIDAD O LAS GANANCIAS (E) Los índices utilizados son el ROA, ROA operativo, ROE, eficiencia del negocio y el margen spread tasas. E = (0.25) ROA* + (0.20) ROA operativo* + (0.25) ROE* + (0.25) Eficiencia del negocio* + (0.05) Margen spread tasas* Los índices se calculan de la siguiente manera: Cuadro No. 6 Índices de rentabilidad INDICADOR
CÁLCULO
ROA (E1)
Rentabilidad / Activos promedio
ROA operativo (E2)
Utilidad operativa / Activo promedio
ROE (E3)
Rendimiento / Patrimonio promedio
Eficiencia del negocio (E4)
Ingresos ordinarios / Activo promedio
Margen spread tasas (E5)
(Ingresos ordinarios excluidos servicios - Costo del pasivo) / Pasivo con costo promedio
FUENTE: SB y SEPS.
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LIQUIDEZ (L) Los índices utilizados son el índice de liquidez, liquidez ampliada y el de liquidez ajustada. L = (0.35) Índice de liquidez* + (0.35) Índice de liquidez ampliada* + (0.30) Índice de liquidez ajustada* Los índices se calculan de la siguiente manera: Cuadro No. 7 Índices de liquidez INDICADOR
CÁLCULO
Índice de liquidez (L1)
Activos líquidos a 90 días / Pasivos exigibles
Índice de liquidez ajustada (L2)
Activos líquidos a 90 días / Obligaciones con el público
Índice de liquidez inmediata (L3)
Fondos disponibles / Depósitos a corto plazo
FUENTE: SB Y SEPS.
Los indicadores financieros relacionados con la liquidez miden la capacidad operativa de una entidad para responder por sus compromisos financieros a corto plazo. Su grado de vulnerabilidad va a depender del equilibrio existente entre los vencimientos de los activos y los vencimientos de los pasivos de la entidad, riesgo de calce y el riesgo de tasas de interés11.
SENSIBILIDAD A LOS RIESGOS DE MERCADO (S) El índice utilizado es el de la tasa de interés activa implícita: S = tasa de interés activa implícita Se lo calcula de la siguiente manera: Cuadro No. 8 Índices de sensibilidad al riesgo INDICADOR Tasa de interés activa implícita (S1)
CÁLCULO Ingresos por intereses y comisiones / Cartera bruta promedio
FUENTE: SB y SEPS.
11
América Economía, página web: http://rankings.americaeconomia.com/2012/bancos/metodologias.php 18
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4.4
CONSIDERACIONES DE CÁLCULO
INTERPRETACIÓN DEL ÍNDICE La interpretación para la mayoría de índices utilizados en el CAMELS es la misma, es decir, mientras más alto sea implica un menor riesgo; por ejemplo, la cobertura patrimonial de activos improductivos, indica que mientras más alto sea el índice la pérdida en activos podrá ser cubierta en mayor medida por el patrimonio, lo cual es positivo ya que disminuye el riesgo. Sin embargo, existen índices en la metodología CAMELS que tienen una interpretación contraria, es decir, mientras más bajo el índice es más deseable o menos riesgoso; por ejemplo, el grado de absorción del margen financiero es la relación entre los gastos operativos y el margen bruto financiero, donde mientras menor sea esta relación mayor es la cobertura de los gastos operativos a través del margen bruto financiero, lo que implica un menor riesgo al momento de cubrir costos. En este sentido, con la finalidad de que todos los índices tengan la misma interpretación (mientras más alto, menor riesgo) a los índices transformados y que tengan una interpretación contraria se los multiplica por (-1) y se le suma 2 para que en el período de año base, el indicador conserve su valor de 1, permitiendo de esta manera evaluar su evolución de manera correcta. 5.
CRITERIOS DE VULNERABILIDAD - CAMELS
En la construcción del CAMELS multinomial se establecieron tres criterios, cada uno posee dos sub criterios binomiales, obteniendo un valor de 0 cuando no existe alerta de riesgo y 1 en caso de la existencia de alerta de riesgo. De esta manera, cada criterio estará conformado por la suma de sus sub criterios, pudiendo tomar valores entre 0 y 2, donde 0 implica ausencia de riesgo, 1 riesgo medio y 2 alto riesgo. Gráfico No. 4 Criterios y sub criterios del Índice CAMELS
Criterios Posición del índice
CAMELS
Análisis del ciclo
Volatilidad del índice
Sub criterios Posición relativa Umbral mínimo Bajo tendencia Ascenso o descenso EFI - EFI EFI- banda
Señales 1 señal 0 señales 1 señal 0 señales 1 señal 0 señales 1 señal 0 señales 1 señal 0 señales 1 señal 0 señales
FUENTE: BCE. 19
5.1
CRITERIO 1. POSICIÓN DEL ÍNDICE
5.1.1
SUB CRITERIO 1.1 POSICIÓN RELATIVA
Este sub criterio identifica las EFI vulnerables y no vulnerables (1 y 0, respectivamente). Cuando el índice CAMELS de una entidad bajo análisis en un mes determinado se encuentra 0.60 desviaciones estándar por debajo de la media del subsistema al que pertenece en un mismo período de tiempo, se genera una señal de alerta. Es decir, a cada entidad se la compara con su subsistema, de esta manera a cada banco con el subsistema bancario privado, cada sociedad financiera con el subsistema de sociedades financieras, cada cooperativa con el subsistema cooperativo y cada mutualista con el resto de mutualistas.
Se consideró que el ideal de alertas emitidas debe representar alrededor de 20% del total de posibles resultados, por tal motivo el valor 0.60 desviaciones estándar para este sub criterio genera dicho porcentaje de alertas.
5.1.2
SUB CRITERIO 1.2 UMBRAL MÍNIMO
Este sub criterio identifica las EFI vulnerables y no vulnerables (1 y 0, respectivamente). Cuando el índice CAMELS se ubica por debajo de un límite de 0.75 independientemente de cómo se comporte el sistema o subsistema, se emite una señal de alerta.
El valor fijado como umbral mínimo que debe tener el CAMELS para la emisión de alertas se lo obtuvo luego de realizar un análisis histórico de los valores más bajos del CAMELS para el primer quintil, desde el año 2002 hasta el año 2014, obteniendo como resultados para el primer quintil un valor máximo de 1.05 y un mínimo de 0.73. De esta manera, tras el análisis de la información y considerando un quintil de posibles alertas a emitir se aproximó a un valor de 0.75. 5.2
CRITERIO 2. ANÁLISIS DEL CICLO
Los ciclos económicos son considerados como fluctuaciones que provocan aumentos y descensos recurrentes de la actividad económica global dentro de la mayoría de los sectores económicos en un período determinado de tiempo. Éstos no se presentan de la misma forma en diferentes períodos, pues su intensidad, duración o comportamiento pueden variar, aunque todos se caracterizan por tener fases ascendentes y descendentes12. El gráfico 5 caracteriza las cuatro fases que posee el ciclo económico, el punto más alto se lo denomina auge o boom, el punto más bajo es la depresión o crisis, la fase ascendente es la recuperación y la fase descendente se la denomina recesión o contracción. 12
Subgerencia Cultural del Banco de la República de Colombia. (2015). Ciclos económicos, página web: http://www.banrepcultural.org/blaavirtual/ayudadetareas/economia/ciclos_economicos 20
METODOLOGÍA PARA MEDIR LA VULNERABILIDAD FINANCIERA DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS PRIVADAS MEDIANTE UN SISTEMA DE ALERTAS TEMPRANAS
Gráfico No. 5 Fases del ciclo económico
FUENTE: BCE.
Partiendo de la teoría de ciclos en función de los resultados obtenidos del Índice CAMELS se modeló el ciclo CAMELS para cada entidad financiera en análisis. Se lo realizó a través del programa CACIS (Cyclical Analysis and Composite Indicator System) desarrollado por la OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos) el cual utiliza la metodología TRAMO-SEATS para realizar el ajuste estacional y el doble filtro de Hodrick-Prescott para el tratamiento de la tendencia y suavización de las series. De esta forma, el segundo criterio establece tres tipos de señales: la no existencia de alertas, una alerta débil y una alerta fuerte, tal como se muestra en el gráfico 6. Gráfico No. 6 Alertas en las fases del ciclo
FUENTE: BCE.
21
5.2.1
SUB CRITERIO 2.1 BAJO TENDENCIA
Este sub criterio al igual que el resto de sub criterios es de carácter multinomial, el cual emitirá una alerta de riesgo en función de lo siguiente:
Es decir, independientemente de si el valor del CAMELS de una EFI se encuentra en ascenso o descenso en su ciclo, este arrojará una alerta cuando se encuentre por debajo de su tendencia. Entendiéndose como tendencia al valor medio del ciclo sin estacionalidad. Gráfico No. 7 Alertas bajo tendencia del ciclo
FUENTE: BCE.
5.2.2
SUB CRITERIO 2.2 ASCENSO O DESCENSO
En este sub criterio, una señal de alerta será emitida en función de lo siguiente:
Independientemente de que el valor del CAMELS de una EFI se encuentre por encima o debajo del promedio tendencial de su respectivo ciclo, si se encuentra en descenso o en el mismo estado en relación al mes anterior será emitida una señal de alerta.
22
METODOLOGÍA PARA MEDIR LA VULNERABILIDAD FINANCIERA DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS PRIVADAS MEDIANTE UN SISTEMA DE ALERTAS TEMPRANAS
Gráfico No. 8 Alertas ascenso o descenso del ciclo
FUENTE: BCE.
De esta forma, la suma de los dos sub criterios (2.1 y 2.2) podrá generar un máximo de dos alertas indicando un alto riesgo, una alerta que significa un riesgo medio y cero alertas que indica ausencia de riesgos. 5.3
CRITERIO 3. VOLATILIDAD DEL ÍNDICE
Este último criterio del CAMELS tiene como finalidad medir el grado de volatilidad a través de la desviación estándar puesto que este estadístico mide qué tan dispersos se encuentran los datos que corresponden a los resultados del CAMELS para cada entidad en diferentes períodos de tiempo. De esta forma, se emiten señales de alerta al detectar altos niveles de volatilidad con relación a la volatilidad histórica de una determinada entidad y para una banda máxima de volatilidad establecida. 5.3.1
SUB CRITERIO 3.1 EFI – EFI
Este sub criterio mide la volatilidad de una determinada entidad con relación a su volatilidad histórica. Para ello, se considera información de los últimos tres años, partiendo de la desviación estándar de los últimos 9 meses, se la compara con la desviación estándar de los 27 meses anteriores a los nueve, expresada de la siguiente manera:
Donde ta=9 meses y tb=27 meses anteriores. De esta manera, si la volatilidad de los nueve meses es mayor o igual a la volatilidad de los 27 meses precedentes, se emitirá una señal de alerta. Los períodos de tiempo mencionados fueron determinados en función de un análisis histórico de las volatilidades y considerando los mismos tres años bajo el argumento del sub criterio 1.1 en el cual se menciona que varios indicadores económicos empiezan a deteriorarse aproximadamente tres años antes de generarse una crisis. 23
5.3.2
SUB CRITERIO 3.2 EFI – BANDA
El último sub criterio considera la volatilidad de los últimos 9 meses con relación a un límite de volatilidad, cuyo valor es 0.115. Si la volatilidad de una EFI es mayor o igual a este valor se genera una señal de alerta.
Para determinar el límite de 0.115, se realizó un análisis histórico de las volatilidades calculando la desviación estándar para períodos de nueve meses anteriores a cada mes desde el año 2009 al 2014, a los cuales se calculó el percentil 80 obteniendo un resultado de 0.115. Es importante mencionar que el período de análisis considera años turbulentos, es decir, de mucha volatilidad como la suscitada en la crisis financiera y de menor volatilidad como los períodos post crisis hasta la actualidad. 5.4
CAMELS MULTINOMIAL
Luego de haber establecido el número de señales de alerta que se pueden generar a través de cada uno de los sub criterios, se construye el CAMELS multinomial, cuyos valores pueden oscilar desde cero (ante ninguna señal de alerta) hasta seis (el máximo de señales de alertas). Una entidad que registra seis señales de alerta evidencia una alta exposición al riesgo, puesto que todos los sub criterios emitieron una señal de alerta.
Es importante señalar que el CAMELS multinomial se lo calcula para cada una de las entidades en análisis, el cual resume cada uno de los criterios manejados en el CAMELS. 6.
ÍNDICE DE CAMBIOS EN LA SOLVENCIA
El segundo indicador que se considera en la presente metodología es el Índice de Cambios en la Solvencia (ICS). Este índice evalúa las tendencias y comportamientos de los riesgos que asume una entidad financiera, e identifica si están adecuadamente cubiertos con capital y reservas, de tal manera que puedan absorber posibles pérdidas provenientes de operaciones de crédito. Los fallos de mercado presentes en el sector financiero, con consecuencias graves para la economía, hacen necesario el constante monitoreo de los índices de solvencia, dado que mientras mayor es la cantidad de obligaciones de una entidad financiera, mayor debe ser su capital y reservas.
24
METODOLOGÍA PARA MEDIR LA VULNERABILIDAD FINANCIERA DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS PRIVADAS MEDIANTE UN SISTEMA DE ALERTAS TEMPRANAS
La Superintendencia de Bancos utiliza la relación entre el nivel de patrimonio técnico constituido y los activos y contingentes ponderados por riesgo13 como un indicador de solvencia determinante, índice que es contemplado en la presente metodología.
Tanto el patrimonio técnico constituido como los activos y contingentes ponderados por riesgo de cada entidad financiera son publicados mensualmente en los portales de los organismos de control. 7.
CRITERIOS DE VULNERABILIDAD – ICS
7.1
CRITERIO 1. TASA DE CRECIMIENTO ANUAL
Este criterio genera dos tipos de señales: una señal fuerte y una débil. Identifica las instituciones financieras que presentan una señal fuerte cuando la tasa de variación anual de la solvencia en un mes determinado es menor o igual a -10%; una señal débil cuando la tasa de variación anual está entre -10% y 0%; y, no presentaría ninguna señal cuando la tasa de crecimiento de la solvencia es positiva.
donde
es la tasa de crecimiento anual de la solvencia.
Este criterio emite una señal de alerta, dependiendo del grado de deterioro del índice de solvencia de una entidad financiera comparando un mes determinado de un año respecto al mismo mes del año anterior. Es importante precisar que el 10% corresponde al análisis de la tasa de crecimiento del quintil históricamente más bajo (desde el año 2003 al 2014). 7.2
CRITERIO 2. POSICIÓN EN LA BANDA
Este criterio identifica una señal fuerte cuando las instituciones financieras presentan un indicador de solvencia cuyo valor se ubica por debajo de 10.50%; una señal débil cuando este indicador se encuentra entre 10.50% y 12.50%; y, no presenta ninguna señal cuando la relación es superior a 12.50%.
Este criterio muestra una señal de alerta conforme la posición de la solvencia de una entidad financiera en un mes determinado.
13
Cfr., Codificación de Resoluciones de la SB, libro I (Normas generales para la aplicación de las instituciones del sistema financiero, título V (Patrimonio Técnico), capítulo I (Relación de patrimonio técnico total y los activos y contingentes ponderados por riesgo para las instituciones del sistema financiero público y privado), modificado mediante Resolución No. 047-2015-F de la Junta de Política y Regulación Monetaria y Financiera. 25
Basilea III establece que para un adecuado manejo financiero el ratio de solvencia debe ser mínimo 8%. El Código Orgánico Monetario y Financiero expedido en septiembre de 2014 establece que este ratio no debe ser inferior a 9% para todas las entidades del sistema financiero público y privado. En julio de 2013 el Comité de Supervisión Bancaria de Basilea14 determinó que para bancos de importancia sistémica mundial el requerimiento de absorción de pérdidas debe tener exigencias adicionales a lo anteriormente expuesto, cuyos valores van desde 1% hasta 3.5%. De esta forma tras realizar varios análisis para los bancos ecuatorianos y considerando los umbrales establecidos por el Comité de Basilea y el Código Orgánico Monetario y Financiero, se tomó como punto de partida un requerimiento adicional de 1.5 puntos para las entidades financieras, lo que implica un límite inferior de 10.5% por debajo del cual se arrojaría una señal de alerta fuerte; y un requerimiento máximo de 3.5 puntos porcentuales hasta llegar a 12.5%, que constituye un segundo límite para este criterio. 7.3
CONSOLIDACIÓN DE SEÑALES
Recapitulando, los criterios descritos en el Índice de Cambios en la Solvencia pueden tomar valores de alerta de 0 (ausencia de señales), 1 (señal débil) o 2 (señal fuerte) dependiendo su variación y posición en la banda que tenga y la relación entre el patrimonio técnico constituido y los activos ponderados por riesgo de una entidad a lo largo del tiempo. Los dos criterios descritos son consolidados de la siguiente manera: Cuadro No. 9 Consolidación de los criterios del Índice de Cambios en Solvencia Tasa de crecimiento
Posición
Índice de solvencia
FUENTE: BCE.
En el cuadro 9 se muestra la consolidación de señales para el índice de solvencia, con relación a la tasa de crecimiento de la solvencia y a la posición en la banda. El área verde corresponde a un nivel de vulnerabilidad de solvencia “baja” (0), el área naranja a un nivel de vulnerabilidad de solvencia “aceptable” (1) y el área roja a un nivel de vulnerabilidad de solvencia “alta” (2). Por ejemplo, una entidad financiera que en un mes determinado registre un nivel de solvencia de 10% y cuya tasa de crecimiento anual sea de -12% presentará un nivel de vulnerabilidad alta.
14
Comité de Supervisión Bancaria de Basilea, página web: http://www.bis.org/publ/bcbs255_es.pdf 26
METODOLOGÍA PARA MEDIR LA VULNERABILIDAD FINANCIERA DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS PRIVADAS MEDIANTE UN SISTEMA DE ALERTAS TEMPRANAS
8.
ÍNDICE DE VULNERABILIDAD FINANCIERA
El Índice de Vulnerabilidad Financiera (IVF) constituye una primera aproximación a los modelos de alertas tempranas, pues a través de este indicador es posible identificar ex-post el grado de vulnerabilidad financiera que registra una determinada entidad en un mes específico. Al realizar un análisis conjunto del sistema financiero privado se puede determinar qué entidades son más sensibles al riesgo y cómo han incrementado o reducido su perfil de vulnerabilidad financiera en un período.
INDICADOR
MÉTODOS ESTADÍSTICOS
CRITERIOS
BASE
Posición del índice Extracción de señales
Análisis del ciclo
CAMELS
Análisis de volatilidad
IVF Efectos en la solvencia
Tasa de variación ICS Posición en la banda
FUENTE: BCE.
El Índice de Vulnerabilidad Financiera resulta del efecto conjunto de extracción de señales de los dos índices descritos anteriormente. Este indicador está compuesto por un lado, de la variable multinomial que proviene del Índice CAMELS, y por otra parte, de los efectos en los cambios de la solvencia, que resulta de la aplicación conjunta del Índice de Solvencia. El nivel del IVF permite extraer señales de vulnerabilidad de una entidad, puesto que su composición corresponde a un criterio que identifica distintos grados de vulnerabilidad dependiendo de la combinación de los índices CAMELS y de los efectos en los cambios de la solvencia. El IVF puede tomar valores que van desde 0 hasta 4, dependiendo de la presencia o no de señales de alerta en los indicadores. De esta forma, se registrará un valor de 0 cuando no exista ninguna señal, que corresponde a vulnerabilidad “nula”, en tanto que 1 corresponde a un nivel de vulnerabilidad “baja”, 2 corresponde a un nivel “aceptable”, 3 a “moderada” y 4 a “alta”. 27
En definitiva, mediante el IVF se pretende identificar el grado de vulnerabilidad financiera que podría registrar una determinada entidad en un mes específico, clasificado en cinco niveles, que se obtienen del efecto combinado de los indicadores presentados a lo largo de este documento. Estos niveles se exponen en el mapa siguiente. Cuadro No. 10 Consolidación Índice de Vulnerabilidad Financiera
FUENTE: BCE.
Cada área del mismo color del mapa corresponde a un nivel de vulnerabilidad, siendo 0 la mejor calificación y 4 la más alta. Entre más bajo sea este indicador, menor es el nivel de vulnerabilidad asociado a la entidad financiera, y viceversa. Finalmente, el Índice de Vulnerabilidad Financiera es el indicador que engloba todos los parámetros de análisis de riesgo descritos en la presente metodología, el cual funge como un instrumento de alerta temprana de vulnerabilidad financiera. Cabe señalar que ésta no es una metodología estática, por lo que ante cambios existentes en el ambiente económico y financiero del país y el mundo en mediano o largo plazo, resultará necesario una actualización de los parámetros establecidos en cada uno de los criterios que componen el IVF. 9.
ÍNDICE DEL VULNERABILIDAD FINANCIERA CUANTITATIVO
El índice de vulnerabilidad financiera cuantitativo tiene como finalidad cuantificar el valor del IVF en una escala de cero a cien, y de esta manera poder realizar una comparación sucinta del IVF entre entidades y poder generar un ranking de las mismas. CAMELS Partiendo del valor del CAMELS calculado inicialmente para cada una de las entidades, se realiza una estandarización de la información, de esta manera para cada entidad j en el tiempo t el valor del CAMELS representado por se lo estandariza de la siguiente manera: 28
METODOLOGÍA PARA MEDIR LA VULNERABILIDAD FINANCIERA DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS PRIVADAS MEDIANTE UN SISTEMA DE ALERTAS TEMPRANAS
Donde, corresponde al promedio mensual del CAMELS desde el año 2002 al 2014 y ción estándar para el mismo período.
a la desvia-
Luego de haber estandarizado los valores del CAMELS para todas las entidades, se procedió a determinar la probabilidad de que el valor observado de la variable estandarizada que funge en este caso como variable aleatoria normal estándar, sea igual o menor que z (mediante la función de distribución normal estándar). SOLVENCIA A la solvencia, entendida como patrimonio técnico constituido / activos y contingentes ponderados por riesgo, fue preciso de igual manera enmarcarla en una escala de cero a cien. Si bien la solvencia es expresada en términos porcentuales, estos difícilmente toman por sí solos valores cercanos a cien, ya sea debido al giro del negocio o por el hecho de que la Ley exige un mínimo de 9%. Por tal motivo, lo que se realizó fue un spline cúbico con la finalidad de ajustar la escala, cuya función deberá poseer la siguiente forma P(x) = ax³ + bx² + cx + d15. Luego del análisis de datos se determinó como valores reales 0, 50, 70, 87 y 100 dentro de los cuales se interpolan los datos del índice de solvencia para cada institución generando el índice de solvencia SOLVENCIA_E Gráfico No. 9 Spline cúbico del índice de Solvencia 100 90 80 70
SFPr 0% 1% 10% 13% 19% 50%
Solvencia_E
60 50 40 30 20
Spline
10
Valor real
0 0,09
0,29
ln
0,49
0,69
Puntos 0 0 50 70 87 100
0,89
FUENTE: BCE.
15
Sky McKinley and Megan Levine, página web: http://msemac.redwoods.edu/~darnold/math45/laproj/Fall98/SkyMeg/Proj.PDF 29
IVF CUANTITATIVO Luego de haber estandarizado los valores de los índices CAMELS y Solvencia, se los unifica en uno solo a través de una suma ponderada de ambos de la siguiente manera para cada entidad:
10.
RESULTADOS
En el indicador multinomial CAMELS, mientras menor sea el número de señales, mejor sería la situación de las entidades. Al 31 de diciembre de 2014, un total de 35 entidades presentaron entre cero y una señal con respecto a los indicadores CAMELS, en tanto que 19 entidades registraron entre dos y tres señales de alerta, 2 entidades presentaron cuatro señales y ninguna entidad presentó cinco o seis señales. Gráfico No. 10 Número de entidades que presentaron las señales en el Multi CAMELS Dic. 2011 – Dic. 2014 0s
1s
2s
3s
5s
6s
6 19 16 14
15 10
5
5
5 4 3 2
2
1
0 0 Jun-14
Sep-14
Dic-13
Mar-14
Jun-13
Sep-13
Mar-13
Dic-12
Sep-12
Jun-12
Mar-12
Dic-14
Sep-14
Jun-14
Mar-14
Dic-13
Sep-13
Jun-13
Mar-13
Dic-12
Sep-12
Jun-12
Mar-12
Dic-11
Dic-11
0
0
Dic-14
20
Número de IFIs
25 Número de IFIs
4s
7
30
FUENTE: BCE.
Al 31 de diciembre de 2014, 44 instituciones no registraron ninguna señal de alerta, 12 entidades presentaron una señal, y ninguna EFI registró el número máximo de señales (2). Si bien la mayoría de EFI del SFPr estaría en capacidad de enfrentar posibles pérdidas crediticias, algunas entidades no se incluyen en esta afirmación. La evolución del número de EFI que presentaron dos señales de alerta en el ICS se mantuvo en alrededor de 8 EFI durante el segundo semestre del año 2013 y el primer semestre de 2014. Sin embargo, se evidenció un quiebre desde junio de 2014, período en el que una entidad registró 2 señales de alerta en la solvencia.
30
METODOLOGÍA PARA MEDIR LA VULNERABILIDAD FINANCIERA DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS PRIVADAS MEDIANTE UN SISTEMA DE ALERTAS TEMPRANAS
Gráfico No. 11 Número de EFI que presentaron señales en el ICS Dic. 2011 – Dic. 2014 1s
2s
10
50 Número de IFIs
44
40
8
Número de IFIs
0s
60
6
30
4
12
10
2 0 Jun-14
Sep-14
Mar-14
Dic-13
Sep-13
Jun-13
Mar-13
Dic-12
Sep-12
Jun-12
Dic-11
Dic-14
Sep-14
Jun-14
Mar-14
Dic-13
Sep-13
Jun-13
Mar-13
Dic-12
Sep-12
Jun-12
Mar-12
Dic-11
Mar-12
0
0
Dic-14
20
FUENTE: BCE.
Las señales en el IVF resultan, por un lado, de la variable multinomial que proviene del índice CAMELS y, por otro lado, de las señales en el ICS. En conjunto, son 55 EFI las que presentaron dos, una o ninguna señal de alerta en abril de 2015. Esto significa que gran parte de entidades del SFPr tiene una estructura financiera sólida y son capaces de cumplir su rol económico a través del uso eficiente de los activos productivos. Mientras que 1 EFI presentaron tres señales y ninguna presentó cuatro señales. Gráfico No. 12
4s
Dic-14
Sep-14
Jun-14
Mar-14
Dic-13
Sep-13
Jun-13
Mar-13
1 0 Dic-12
Dic-14
Sep-14
Jun-14
Mar-14
Dic-13
Sep-13
Jun-13
Mar-13
Dic-12
Sep-12
Jun-12
Mar-12
6
Sep-12
17
Jun-12
32
3s
7 6 5 4 3 2 1 0 Mar-12
2s
Dic-11
1s
Número de IFIs
0s
35 30 25 20 15 10 5 0 Dic-11
Número de IFIs
Número de EFI que presentaron las señales en el IVF Dic. 2011 – Dic. 2014
FUENTE: BCE.
31
El IVF cuantitativo resulta de la agregación de los enfoques del índice CAMELS y del índice de solvencia, ajustados a una distribución de probabilidad de tal manera que tomen valores entre 0 como mínimo y 100 como máximo. Entre más alto sea el valor del indicador, mejor será el resultado; y, por lo tanto, menor vulnerabilidad financiera. Al 31 de diciembre de 2014 el valor del índice fue de 57.3 puntos. Gráfico No. 13 IVF y etapas de desaceleración económica Puntos porcentuales, Ene-2006 / Dic-2014 85 80 75
70 65 60
57.3
55 50 45 Ene-06 Abr-06 Jul-06 Oct-06 Ene-07 Abr-07 Jul-07 Oct-07 Ene-08 Abr-08 Jul-08 Oct-08 Ene-09 Abr-09 Jul-09 Oct-09 Ene-10 Abr-10 Jul-10 Oct-10 Ene-11 Abr-11 Jul-11 Oct-11 Ene-12 Abr-12 Jul-12 Oct-12 Ene-13 Abr-13 Jul-13 Oct-13 Ene-14 Abr-14 Jul-14 Oct-14
40
FUENTE: BCE.
32
METODOLOGÍA PARA MEDIR LA VULNERABILIDAD FINANCIERA DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS PRIVADAS MEDIANTE UN SISTEMA DE ALERTAS TEMPRANAS
11.
BIBLIOGRAFÍA
América Economía (2012) Bancos Ranking 2012. Metodologías. Banco de la República de Colombia, (2015). Ciclos económicos. Código Orgánico Monetario y Financiero, (2014), Sección 4, “De la solvencia y prudencia financiera”. Artículo 190.- Solvencia y patrimonio técnico. Comité de Supervisión Bancaria de Basilea, (2013), “Bancos de importancia sistémica mundial metodológica de evaluación actualizada y mayor requerimiento de absorción de pérdidas”. Banco de Pagos Internacionales. Corporación Federal de Seguro de Depósito de los Estados Unidos, (FDIC), 2015. Cuadras M., (2014), Nuevo métodos de análisis multivariante. Análisis de componentes principales. CMC Editions, Barcelona- España, pp. 77-80. Gilbert, Meyer y Vaughan, (2000), “The Role of a CAMEL Downgrade Model in Bank Surveillance”, Federal Reserve Bank Working Paper 2000-021A. Laina, Nyholm y Sarlin, (2015), “Leading indicators of systemic banking crises: Finland in a panel of EU countries”. Banco Central Europeo. ECB working paper. Frankfurt – Alemania. McKinley y Levine, (s.n), “Cubic spline interpolation” Math 45: Linear algebra. Reserva Federal de los Estados Unidos, (1996), “Uniform Financial Institutions Rating System”. Boletín de prensa. Subgerencia Cultural del Banco de la República, (2015), “Ciclos económicos”. Biblioteca virtual. Terrádez, M., (s.n), “Análisis de componentes principales”. Universidad Oberta de Cataluña.
33
