Evaluación de la interconexión de entidades de Depósitos en El Salvador a través del Análisis de Red Miguel Humberto Ramírez1 Resumen Ejecutivo  El documento presenta una propuesta metodológica para evaluar las interconexiones existentes entre instituciones financieras en El Salvador, a través de la cual se permita determinar el potencial riesgo de contagio que existe en el sistema financiero, es decir el impacto que una institución financiera puede ocasionar a otras instituciones financieras, cuando se agrava su situación de solvencia.  La metodología se basa en una adaptación del modelo desarrollado por Espinosa-Vega y Solé, el cual es utilizado por estos autores para simular shocks de crédito y de fondeo a los sistemas bancarios de diferentes países. El modelo se ajusta para analizar las interconexiones a nivel local, y sus resultados se presentan a través de gráficas y una serie de indicadores que miden para cada institución su potencial de contagio y vulnerabilidad dentro del sistema financiero salvadoreño. Introducción La crisis financiera de 2008 demostró cómo el problema de algunas instituciones financieras o mercados puede propagarse rápidamente hacia otras entidades, lo que puede causar un grave impacto al sector financiero, el cual incluso podría afectar al sector real. Este potencial efecto es uno de los factores que debe considerarse en el monitoreo del riesgo sistémico, entendido este último como el “Riesgo de interrupción de los servicios financieros causado por deficiencias en la totalidad o parte del sistema financiero que puede tener importantes repercusiones negativas sobre la economía real”, de acuerdo al Concejo de Estabilidad Financiera2. Una situación sistémica puede iniciar cuando una institución comienza a tener problemas y ya no puede cumplir con sus obligaciones, lo cual impone pérdidas a sus contrapartes y si estas son de gravedad, harán que las otras instituciones también incumplan obligaciones y así sucesivamente, siendo afectadas incluso aquellas instituciones que no estaban conectadas con la que originó el problema. Esto se conoce como contagio y es resultado de la interconexión entre instituciones dentro del sistema financiero. El análisis de redes puede ser de gran ayuda para analizar las interconexiones dentro del sistema financiero, el cual se puede modelar como una red, a fin de determinar los posibles

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Senior del Departamento de Estabilidad del Sistema Financiero El Consejo de Estabilidad Financiero o en inglés “Financial Stability Board” (FSB) promueve la estabilidad financiera global coordinando el desarrollo de políticas de supervisión, regulación y otras del sector financiero. 2

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efectos de shocks o diferentes eventos que impacten a una o varias instituciones dentro de un mismo sistema. En este artículo se presenta un modelo de simulación utilizado originalmente para analizar interconexiones interbancarias transfronterizas, el cual es adaptado para analizar las interconexiones dentro del sistema local salvadoreño. Para ilustrar la presentación de resultados y su interpretación se prefirió utilizar un ejemplo hipotético, ya que los datos reales de las instituciones financieras en El Salvador podrían contener información sensible para su publicación. I- Marco Teórico: contagio y análisis de redes Las interconexiones en un sistema financiero pueden originar problemas sistémicos básicamente por cuatro tipo de situaciones: a) exposiciones directas bilaterales entre bancos, b) exposición común de activos entre bancos, b) fallas en los sistemas de compensación de pagos de alto valor y d) corridas bancarias por imitación, es decir que son impulsadas por información que circula en el ambiente (Scott, 2009) Para el primer tipo de situaciones, las exposiciones interbancarias son unas de las más comunes fuentes de riesgo sistémico y estas pueden originarse por depósitos o por préstamos entre ellas, así como también por riesgos de contraparte en otros tipos de transacciones. En estos casos, se considera que el análisis de red puede ser de gran utilidad para modelar el riesgo en el sistema financiero dado que permiten analizar el contagio y determinar cómo un shock de crédito o un estrechamiento de la liquidez puede propagarse al resto del sistema financiero, identificando la capacidad de los bancos para absorber estos shocks (Chen y Wang, 2013). El análisis de red ha sido utilizando en muchos campos desde comunicaciones, transporte, sistemas de información y otros, en los cuales la interconexiones permiten el flujo de información y otros elementos, y lo que se busca en esos casos es la optimización de estas. De forma general, las redes pueden ser definidas como colecciones de nodos y uniones. El uso del enfoque de redes para modelar riesgo sistémico ha tenido un progreso importante desde la crisis financiera global. En dicho contexto, Soramäki (2010) considera a cada institución financiera como un nodo y las uniones entre ellos corresponden a las exposiciones interbancarias. Las uniones que existen entre los nodos afectan los atributos de los nodos, es decir, cómo se ven impactados los balances de cada banco, y la estructura de las uniones afecta el desempeño de un sistema como un todo. Para iniciar el análisis de red es necesario contar con información desagregada de las entidades financieras respecto a las exposiciones interbancarias, la cual es una limitante debido a que en ocasiones únicamente el supervisor bancario tiene acceso a esta información, e incluso en el caso de los sistemas de pagos, es posible que no se puedan identificar todas las transacciones, en particular si estas no se realizan a través de sistemas centralizados en el Banco Central u otra institución. 2

El grado de interconexión es un factor determinante en el nivel de riesgo sistémico. Algunas de las características a considerar en una red son la integración, es decir como cada entidad se vuelve más dependiente de sus contrapartes, así como también la diversificación, la cual se da cuando una institución interactúa con un mayor número de contrapartes (Elliot, 2014). II- Metodología para la Evaluación de la interconexión de entidades de Depósitos en El Salvador La siguiente propuesta de metodología se basa en el modelo de simulación preparado por Espinosa-Vega y Juan Solé (2010) para el cual se utiliza la aplicación informática “Bank Network 2.0.” desarrollada y codificada por los mismos autores. A. El modelo de interconexiones de Espinosa y Solé En el estudio de Espinosa y Solé, la aplicación mencionada se utiliza para analizar interconexiones bancarias transfronterizas, simulando el efecto cascada que genera la quiebra de un banco a otros, al estar conectados entre ellos a través de sus exposiciones. Dicha quiebra se define como un shock de crédito en el sistema financiero. El supuesto principal es que las pérdidas originadas por las exposiciones son absorbidas por el capital de la institución. El Modelo incorpora también un shock de fondeo, resultado del estrechamiento en la liquidez por el shock de crédito, el cual consiste en que los bancos no pueden hacer el “roll-over” de su deuda y para obtener liquidez deben vender activos a descuento, cuya pérdida es absorbida por el capital. Ambos shocks afectan el capital de las instituciones, generando un efecto dominó de quiebras bancarias (gráfica 1). Finalmente, Espinosa y Solé incluyen en su simulación un mecanismo de transferencia de riesgo en el análisis, a manera de considerar el efecto que créditos contingentes como garantías de crédito o productos derivados como los swaps de incumplimiento crediticio, pueden tener en la estabilidad del sistema financiero. Gráfica 1 Efecto de contagio en la red

Fuente: Adaptado de Chan-Lau et al (2009)

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B. Modelo de interconexiones para El Salvador El objetivo del modelo es evaluar el grado de interconexiones existentes en el sistema financiero salvadoreño. Para ello se retoma la mayor parte de los conceptos de la simulación EspinosaVega y Solé, considerando únicamente el shock de crédito, dado el limitado financiamiento entre instituciones, principalmente por la falta de un mercado interbancario desarrollado, así como tampoco existen mecanismos de transferencia de riesgo de importancia en el mercado local. Para propósitos del modelo, se consideran dentro del análisis las siguientes instituciones3:  Bancos  Bancos Cooperativos (excluyendo Fedecrédito)  Sociedades de Ahorro y Crédito. Un análisis más completo podría incluir también a los fondos de pensiones y sociedades de seguros, sin embargo, al momento de la elaboración del modelo no se pudo contar con información sobre este tipo de instituciones, por lo que estos podrían incorporarse en una próxima revisión, luego de evaluar la mayor complejidad que tomaría el modelo. a) Exposiciones Se define la interconexión entre instituciones cuando uno de ellos o ambos tienen exposiciones con el otro, de tal manera que de caer en quiebra uno de ellos, generaría una pérdida equivalente a las exposiciones que el otro banco tiene con éste. Las exposiciones podrían generarse por tres situaciones: 1. Depósitos interbancarios. Corresponde a los depósitos que una institución tenga en otra, no importando el tipo de depósitos (corriente, ahorro y plazo). Si la institución “A” mantiene depósitos en la institución “B”, “A” tendría una exposición equivalente por el monto de depósitos que posee en “B”. 2. Inversiones financieras. Estas se refieren a certificados de emisión u otro tipo de valores financieros emitidos por una institución “B” y que forman parte de los activos de la institución “A”. En ese caso, la institución “A” perdería el monto invertido si la institución “B” quebrará. Estas inversiones no incluyen las adquisiciones temporales de reporto, dado que éstas son de corto plazo y tienen como garantía un título valor. 3. Préstamos. Se consideran aquellos préstamos que otorga una institución “A” a una institución “B”. En caso que la institución B no pudiera cumplir sus obligaciones, la institución “A” estaría expuesta por el saldo adeudado pendiente. Estos préstamos incluirían tanto préstamos interbancarios, como aquellos que se dan entre instituciones para capital de trabajo o para otro fin. 3

Por propósitos de simplificación los términos banco, institución o entidad, se utilizarán indistintamente en este informe para hacer referencia a cualquiera de las tres instituciones financieras que comprende el modelo

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b) Shock de crédito Al darse un incremento en el riesgo crediticio con la quiebra de una institución, el impacto en el nivel de solvencia se da por la pérdida esperada que genere la exposición que una institución tiene con la institución fallida. Para ello, el modelo utiliza un parámetro λ que representa el porcentaje de la exposición que se pierde con la quiebra de la otra institución. Con el propósito de estresar los resultados, se asume que λ=1, es decir que la institución no tendría la posibilidad de recuperar ninguna parte de dicha exposición, al incumplir las otras instituciones con las obligaciones que tienen con ella. La pérdida esperada por la exposición, una vez aplicado el factor, se reduce de las utilidades de la institución, lo que disminuye su capital. En el modelo de Espinosa-Vega y Solé, para que una entidad caiga en default, ésta debe sufrir una pérdida equivalente a la totalidad de su capital. Sin embargo, dicho supuesto se vuelve conservador, ya que probablemente el banco reflejaría problemas de incumplimientos legales, mucho antes que su capital llegara a cero, por lo que se optó para el modelo de El Salvador una situación de mayor estrés, en la cual el incumplimiento en las obligaciones se daría a partir que el banco podría entrar en un proceso de regularización, el cual corresponde a un coeficiente de solvencia menor al 10%. Bajo el nuevo supuesto, la pérdida esperada por las exposiciones disminuiría las utilidades del banco, impactando en el coeficiente patrimonial, pero a su vez, también provocaría una reducción en el nivel de activos ponderados por riesgo, que por simplicidad, se hará por el monto de la exposición. Así, se tendrá un nuevo valor del coeficiente patrimonial por los cambios que sufra tanto el fondo patrimonial como los activos ponderados por riesgo. Así, para propósitos del modelo, se calcula un nivel de capital, el cual se identificará como “capital ajustado”, que al terminarse generaría un nuevo ratio de fondo patrimonial/activos ponderados por riesgo, el cual sería menor al 10%, mismo que genera que el banco quiebre y por tanto, no es capaz de cumplir las obligaciones con las otras instituciones. c) Indicadores de interconexión La metodología de Espinosa-Vega y Solé presenta una serie de indicadores que permiten identificar tanto los bancos que tienen mayor potencial de contagio a otras instituciones, como aquellos que se encuentran más vulnerables en la red a shock de créditos. En la propuesta metodológica se retomaron los conceptos básicos del modelo de Espinosa-Vega y Solé, sin embargo se hicieron unas adecuaciones a los métodos de cálculo por algunos cambios en la metodología y para una mejor descripción de la variable a presentar. A continuación se describen brevemente cada uno de ellos. Fallos inducidos: Es el número de quiebras de bancos que son inducidos por la quiebra de este banco. Por ejemplo si el “banco a”, hace quebrar al “banco b” y la quiebra de este último provoca la quiebra del “banco c”, el número de fallos inducidos por “banco a” sería dos, uno de forma directa “banco b” y otra indirecta “banco c”.

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Rondas de contagio: El número de rondas de contagio, hasta que no más bancos fallen debido a la quiebra de este banco. En el ejemplo anterior, “banco a” provoca dos rondas de contagio, mientras banco b “solo genera una” Nivel de vulnerabilidad: El número de bancos cuyo fallo resultaría en la quiebra de este banco. Índice de vulnerabilidad: Es el promedio de los porcentajes de pérdida del banco i debido a la falla de cada uno de los otros bancos. Así, el índice de vulnerabilidad del banco i =

donde Ki es el capital ajustado del banco i, Lij

es la pérdida esperada del banco i por la falla del banco j y n es el total de elementos de la red. Índice de contagio: Es el promedio de todos los porcentajes de pérdida de los otros bancos debido a la falla del banco i. Luego el índice de contagio del banco i =

donde Kj es el capital ajustado del banco j y Lji

es la pérdida esperada del banco j por la falla del banco i y n es el número de elementos de la red. Es importante señalar que no solo se consideran las pérdidas directas del banco j por exposiciones del banco i, sino también las indirectas por exposiciones del banco j con un tercero que también presenta problemas por la falla del banco i. Porcentaje de capital perdido: Es la cantidad total de pérdida esperada de todos los bancos por la quiebra del banco i, en proporción al fondo patrimonial de todos los bancos, es decir el porcentaje del capital que se pierde debido a la interconexión de esa institución. Para este indicador se utiliza el fondo patrimonial y no el “capital ajustado”, a fin de analizar el impacto de la interconexión en la totalidad del capital y no solo en el nivel que lo hace caer debajo del 10%. Lo anterior se expresa como

, donde para cada banco i, Lji es la pérdida esperada del

banco j por la quiebra del banco i y Kt es el fondo patrimonial de todo el sistema de entidades. Cada uno de los indicadores descritos anteriormente, presenta distintos aspectos de la interconexión. Los primeros tres miden el número de eventos de fallos que se generan tanto a nivel del causante del contagio como del afectado. Los índices de contagio y de vulnerabilidad señalan en promedio que tanto puede afectar o ser impactado un banco al darse alguna quiebra. Finalmente, el porcentaje de capital perdido da una visión del impacto de la quiebra de un banco en el capital del sistema financiero.

C. Aplicación del modelo de interconexiones A fin de mostrar de forma simplificada el proceso del modelo de interconexiones propuesto, así como la interpretación de los resultados, se utilizará un ejemplo hipotético de un sistema financiero con 6 instituciones.

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a) Proceso de simulación Para iniciar la simulación es necesario elaborar una matriz de exposiciones, la cual se forma a través de las exposiciones netas entre instituciones4, de tamaño N x N. Dicha matriz se lee de la siguiente manera: la institución Xi de cada columna tiene una exposición en las instituciones Xj que se indican en las filas por el monto que se muestra entre ellas Xij, los cuales representan cada nodo de interconexión. A partir de estas exposiciones, “Bank Network” realiza las simulaciones. La tabla 1 muestra la matriz de exposiciones para el ejemplo hipotético. Tabla 1 Matriz de exposiciones (Cifras en US$) De En

Banco 1

Banco 2

Banco 1 Banco 2 Banco 3 Banco 4 Banco 5 Banco 6

1,105,722 19,387,131 65,000,000 -

31,493 -

Banco 3

130,580

Banco 4

Banco 5

33,223 248 -

1,512 5,910,360

Banco 6

5,000,000 1,098 -

538,473

Fuente: Elaboración propia

La simulación inicia cuando una institución h quiebra al inicio, t=0, y por tanto todas las obligaciones que ésta tenía con el resto de instituciones no pueden pagarse, al considerarse que la pérdida esperada es igual al total de exposición, es decir λ=1. Luego para cada una del resto de instituciones, la aplicación “Bank Network” verifica si las pérdidas de la institución son superiores al “capital ajustado” de dicha institución. Si este es el caso, la institución también quiebra y nuevamente verifica si se producen nuevos fallos y así sucesivamente hasta que ya no existan más quiebras. Figura 1 Secuencia de la simulación

Fuente: Adaptado de Espinosa y Solé (2010) 4

Cuando dos instituciones tienen exposiciones mutuas, estas se restan para determinar únicamente a la institución que queda expuesta entre estas dos.

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b) Resultados Una vez llevada a cabo la simulación se obtiene una serie de gráficos e indicadores que permiten visualizar la interconexión existente entre las instituciones que conforman la red, los cuales se presentan a continuación: Diagrama de red El diagrama de red muestra las exposiciones que existen entre los bancos que conforman la red. El grosor de cada línea representa la importancia que tiene esa exposición para el banco en relación al “capital ajustado”, mientras la dirección de la flecha señala cual es el banco afectado por la exposición. Así, se puede observar que los bancos 1, 4, 5, 6 tienen las mayores exposiciones entre ellos, mientras los bancos 2 y 3 están poco interconectados con el resto.

Gráfico 2 Diagrama de Red

Fuente: Elaborado a través de la aplicación Bank Network

Trayectoria de fallos La aplicación permite visualizar si la quiebra de un banco afecta a otro banco, y si éste de forma consecutiva afecta a otro más. La gráfica 3 muestra para el caso presentado, cómo la quiebra del banco 4, haría que el banco 5 también quebrará, es decir que ya no pueda cumplir con sus obligaciones, lo cual llevaría a su vez, a la quiebra del banco 1.

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Gráfica 3 Trayectoria de fallos

Fuente: Elaborado a través de la aplicación Bank Network

Una de los beneficios de la trayectoria de fallos, es que a través de ésta se puede determinar ante un evento de estrés de una institución particular cuál sería la siguiente institución en peligro de quebrar, y así tomar las medidas para fortalecer esta institución y que el contagio no se propague al resto de instituciones. Indicadores Siguiendo con el ejemplo utilizado, los indicadores de interconexión dentro del sistema de 6 bancos serían los siguientes: Tabla 2 Indicadores de interconexión Banco

Fallos inducidos

Banco 1 Banco 2 Banco 3 Banco 4 Banco 5 Banco 6

Rondas de contagio

0 0 0 2 1 0

Nivel de vulnerabilidad

0 0 0 2 1 0

Índice de contagio

2 0 0 0 1 0

18.5% 0.0% 8.1% 79.2% 27.5% 3.6%

Índice de vulnerabilidad

28.3% 0.2% 0.0% 0.1% 42.5% 18.3%

Porcentaje de capital perdido

0.4% 0.0% 0.0% 5.4% 5.0% 0.0%

Fuente: Elaboración propia

El análisis de indicadores nos muestra que Banco 4 es el que presenta un mayor riesgo en la red, ya que su quiebra podría inducir a 2 fallos más, lo cual también se refleja en el índice de contagio.

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El segundo en potencial de contagio es el banco 5, ya que si entra en problemas de solvencia, podría quebrar a otra institución. Asimismo, es el banco con índice de vulnerabilidad más alto, con un promedio de pérdida del 42.5% debido a las exposiciones con otros bancos. Un caso particular es del banco 1, ya que la quiebra de dos bancos conllevaría a que este también quebrará, no obstante, la pérdida esperada en relación a su fondo patrimonial sería en promedio menor que la del banco 5. El porcentaje de capital perdido del sistema indica que las interconexiones del banco 4 son las que causan la mayor pérdida de capital (5.4%). El banco 5 presenta una porcentaje de pérdida similar (5.0%), sin embargo su capacidad de contagio es menor.

III- Comentarios finales El modelo de interconexiones bancarias transfronterizas de Espinosa-Solé puede ajustarse para realizar el análisis de interconexiones a nivel local, utilizando de forma similar, los gráficos e indicadores del modelo, lo que permite evaluar el grado de interconexión en el sistema financiero. El modelo propuesto permite conocer cómo el origen de un shock de crédito se transmite a través del sistema financiero, identificando a una o varias instituciones que jugarían un rol clave para su propagación. Si bien los resultados no son absolutos, podrían servir de parámetro a las autoridades para llevar a cabo medidas de seguimiento a estas instituciones, profundizando en los aspectos de contagio o vulnerabilidad observados en esas entidades. El departamento de Estabilidad del Sistema Financiero, ya se encuentra realizando semestralmente la evaluación de interconexión con las instituciones locales y los resultados se presentan como parte de los informes de monitoreo del sistema financiero. Los indicadores de interconexión reflejan diferentes aspectos del potencial de contagio y vulnerabilidad de cada institución, los cuales pueden utilizarse para medir la importancia sistémica de las entidades financieras en el país. IV-Glosario Exposición: En términos financieros, el monto que se podría perder en una inversión. Swaps de incumplimiento crediticio: Conocido en inglés como “Credit Default Swaps” o “CDS”, es un tipo particular de contrato derivado diseñado para transferir la exposición de crédito de un producto financiero entre dos o más partes, en el cual el comprador del swap hace un pago al vendedor hasta el término de la maduración del contrato y a cambio, el vendedor acuerda que le pagará a este en el evento que un tercero -el emisor del producto financiero- quiebre.

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Roll-over: Llamado también refinanciamento de la deuda, consiste en la posibilidad que un prestatario pueda renovar un préstamo al momento de su vencimiento. V- Bibliografía - Chan-Lau, Jorge A. and Espinosa, Marco and Giesecke, Kay and Solé, Juan A., Assessing the Systemic Implications of Financial Linkages (April 1, 2009). IMF Global Financial Stability Report, Vol. 2 (Abril 2009) - Chen, Han y Wang, Shaun: A Network Model Approach to Systemic Risk in the Financial System (Enero 2013) - Espinosa-Vega, Marco y Solé Juan, Cross-Border Financial Surveillance: A Network Perspective. IMF Working Paper (Abril 2010) - Elliott, Matthew; Golub, Benjamin y Jackson, Matthew O., Financial Networks and Contagion (Enero 2014) - Scott. Hal: Reduction of Systemic Risk in the United States Financial System. Harvard Journal of Law & Public Policy. Volume 33 (Febrero 2010) - Soramäki, Kimmo: “Is network theory the best hope for regulating systemic risk?”. En “Recent advances in modelling systemic risk using network analysis”. European Central Bank, (Enero 2010)

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