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MATRICES DE TRANSICIÓN EN EL ANÁLISIS DEL …

Revista Ingenier as Universidad de Medell nRevista Ingenier as Universidad de Medell n, vol. 11, No. 20 pp. 105 - 114 - ISSN 1692 - 3324 - enero - junio de 2012/258 p. Medell n, ColombiaMATRICES DE TRANSICI N EN EL AN LISIS DEL RIESGO CREDITICIO COMO ELEMENTO FUNDAMENTAL EN EL C LCULO DE LA P RDIDA ESPERADA EN UNA INSTITUCI N FINANCIERA COLOMBIANA*Armando T mara - Ay s**Ra l Aristiz bal**Ermilson Vel squez**Recibido: 31/08/2011 Aceptado: 22/05/2012 RESUMENEn este art culo se busca ampliar a n m s el an lisis referente al riesgo crediticio y c mo a trav s del esquema de MATRICES de transici n se puede calcular la probabilidad de incumplimiento de un deudor frente a un acreedor para una instituci n financiera en Colombia. Se logra as hacer una comparaci n del c lculo de la p rdida esperada entre el modelo empleado por la instituci n financiera, el modelo de referencia de calificaci n comercial planteado por la Superintendencia Financiera de Colombia y el modelo encontrado bajo el esquema de MATRICES de transici clave: probabilidad de incumplimiento, MATRICES de transici n, p rdida esperada.

Revista I Universidad de M Revist I Univer M 1 N 05 -11 - ISSN 692 -332 - o - 1 M C MATRICES DE TRANSICIÓN EN EL ANÁLISIS DEL RIESGO CREDITICIO

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1 Revista Ingenier as Universidad de Medell nRevista Ingenier as Universidad de Medell n, vol. 11, No. 20 pp. 105 - 114 - ISSN 1692 - 3324 - enero - junio de 2012/258 p. Medell n, ColombiaMATRICES DE TRANSICI N EN EL AN LISIS DEL RIESGO CREDITICIO COMO ELEMENTO FUNDAMENTAL EN EL C LCULO DE LA P RDIDA ESPERADA EN UNA INSTITUCI N FINANCIERA COLOMBIANA*Armando T mara - Ay s**Ra l Aristiz bal**Ermilson Vel squez**Recibido: 31/08/2011 Aceptado: 22/05/2012 RESUMENEn este art culo se busca ampliar a n m s el an lisis referente al riesgo crediticio y c mo a trav s del esquema de MATRICES de transici n se puede calcular la probabilidad de incumplimiento de un deudor frente a un acreedor para una instituci n financiera en Colombia. Se logra as hacer una comparaci n del c lculo de la p rdida esperada entre el modelo empleado por la instituci n financiera, el modelo de referencia de calificaci n comercial planteado por la Superintendencia Financiera de Colombia y el modelo encontrado bajo el esquema de MATRICES de transici clave: probabilidad de incumplimiento, MATRICES de transici n, p rdida esperada.

2 * Este art culo es uno de los resultados obtenidos en la tesis de la Maestr a en Finanzas por Armando Lenin T mara y Ra l Aristiz bal bajo la asesor a del Doctor Hermilson Vel squez C., financiado con fondos internos para proyectos de investigaci n de la Universidad EAFIT.** Economista Universidad de Antioquia. Especialista en Dise o y Evaluaci n de Proyectos Universidad del Norte. M. Sc. en Finanzas EAFIT. Docente de tiempo completo Universidad EAFIT Medell n - Colombia.. E - mail: Administrador de empresas UPB. Especialista en Gerencia Financiera UPB. M. Sc. en Finanzas EAFIT. Docente UPB, EAFIT, EIA. Mede-ll n - Colombia. E - mail: Doctor en Ciencias Matem ticas, Universidad Polit cnica de Valencia. Docente de tiempo completo Universidad EAFIT, Medell n - Colombia. E - mail: T mara - Ay s - Ra l Aristiz bal - Ermilson Vel squezUniversidad de Medell nTRANSITION MATRICES IN CREDIT RISK ANALYSIS AS A FUNDAMENTAL ELEMENT IN THE CALCULATION OF EXPECTED LOSS IN A COLOMBIAN FINANCIAL INSTITUTION ABSTRACTThis article seeks to further extend the analysis under Credit Risk as through the Transition MATRICES scheme can calculate the probability of default of a debtor to a creditor for a financial institution in Colombia.

3 This achieving a comparison by calculating the expected loss between the model used by the financial institution, the reference model of commercial rating raised by the Financial Superintendence of Colombia and the model found under the scheme of Transition MATRICES . Key words: Probability of default, transition MATRICES , Expected Loss. 107 MATRICES de transici n en el an lisis del riesgo crediticio como elemento fundamental en el c lculo de la p rdida esperada ..Revista Ingenier as Universidad de Medell n, vol. 11, No. 20 pp. 105 - 114 - ISSN 1692 - 3324 - enero - junio de 2012/258 p. Medell n, ColombiaINTRODUCCI NEn el quehacer diario de una instituci n finan-ciera se hace necesario evaluar constantemente los diferentes tipos de riesgo que circulan a su alrede-dor, como son: de cr dito, de mercado, de liquidez y el operativo.

4 Con esto se busca maximizar la rentabilidad en este tipo de instituciones a trav s de la minimizaci n de los los ltimos tiempos el desarrollo de dis-tintos modelos (param tricos, condicionales y expertos [1]) ha permitido reducir el riesgo en las entidades financieras. Sin embargo, a n se hace necesario implementar m todos que permitan cuantificar anticipadamente las p rdidas potencia-les en las que podr an incurrir dichas instituciones a la hora de otorgar un cr estudio pretende ampliar a n m s el an lisis referente al riesgo crediticio a trav s del c lculo de la probabilidad de incumplimiento. Para esto se utiliza el m todo de MATRICES de tran-sici n como forma de estimar dicha probabilidad tomando como referencia la cartera comercial en una instituci n financiera ANTECEDENTESLos estudios relacionados con el riesgo credi-ticio se han desarrollando desde que Altman [2]/ utiliz el an lisis discriminante para detectar em-presas que podr an llegar a un estado de quiebra.

5 El estudio toma el balance general y el estado de resultados como insumos, y es a trav s de estos que logra concluir que la rentabilidad del activo (ROA) y la raz n ventas sobre activos son las variables de m s peso en la identificaci n del estado de quiebra de una d cada de los noventa se caracteriza por desarrollar modelos que permiten pronosticar la p rdida de incumplimiento. Es as como en 1995 Salomon Brothers desarrolla el EMS (Emerging Markets Corporate); para 1997 JP Morgan desa-rrolla el Creditmetric, mientras la firma McKinsey crea el CPV (Credit Portfolio View).Lennox [3] compara la capacidad de predic-ci n de los modelos probit y logit frente al modelo de an lisis discriminante para mostrar que los dos primeros poseen una mayor capacidad de predicci n en lo referente a la probabilidad de [1] utiliza las MATRICES de transici n para encontrar las probabilidades de transici n de una cartera comercial, realizando una segmentaci n con base en el ciclo econ mico y concluyendo que las probabilidades de transici n y de default son generalmente distintas en cada estado del mez [4]

6 Utiliza el modelo de duraci n para estudiar la probabilidad de incumplimiento en una cartera comercial, a la vez que profundiza en el an lisis de dichas probabilidades a trav s de las MATRICES de transici n en tiempo homog tabla 1 muestra un resumen de algunos estudios que se han desarrollado en Colombia (para estudios internacionales remitimos a otro art culo [5] de los mismos autores) enfocados en el riesgo de cr dito, haciendo nfasis en los que tratan el modelo de MATRICES de transici n los cuales se consideran b sicos para el desarrollo de esta investigaci n:Es as como existe en la literatura una varie-dad de estudios referente al an lisis del riesgo crediticio para lo cual se han utilizado diferentes metodolog as para la b squeda de la probabilidad de incumplimiento.

7 Por lo tanto, el modelo a utili-zar depender de la informaci n con que cuente la instituci n financiera, adem s de tener en cuenta el tipo de producto que se lo anterior se puede decir que se hace ne-cesaria la buena selecci n de un adecuado modelo que permita predecir el riesgo crediticio por parte de las entidades financieras, que a la vez permita reducir la provisi n de la p rdida esperada sin la necesidad de aumentar el riesgo de la entidad finan-ciera y se logre aumentar la rentabilidad a trav s de la liberaci n de fondos que pueden ser destinados a la colocaci n en el mercado T mara - Ay s - Ra l Aristiz bal - Ermilson Vel squezUniversidad de Medell nTabla 1. Estudios en ColombiaInvestigadorA oModeloObjetivoVar iabl e sConclusi nZapata [1]2003 MATRICES de Transici n Probabilidades de tran-sici n para la cartera comercialPIBO bligaciones registradas por los probabilidades de transici n y de default son generalmente distintas en cada estado del ciclo.

8 Amaya [6] 2005 Stress testing Estimar una relaci n de largo plazo entre la activi-dad econ mica, las tasas de inter s, precios de vi-vienda y los indicadores de mora de cartera hipoteca-ria y de de moraLa actividad tiene un efecto significativo sobre los niveles de largo plazo de los indicadores de mora de las dos carteras. Zamudio [7] 2007 Logit multinomial Probabilidad de in cum plimientoRazones financierasMayor incumplimiento con niveles de liquidez y rentabilidad bajos. G mez [4] 2007 MATRICES de Transici nComprobar la validez del supuesto markovianoRazones financieras y variables macroecon micasLas MATRICES de transici n es una herramienta para un sistema de administraci n del riesgo de cr dito. Guti rrez y V squez [8] 2008 Stress testing Complementar el trabajo de Amaya PIBI ndicadores de mora Tasa de desempleoRelaci n negativa entre el indicador de mora de cada cartera y la actividad econ mica.

9 Y el desempleo es importante en el nivel de largo plazo del indicador de mora. G mez [9] 2009 Modelo de duraci nProbabilidad de incumpli-miento de los cr ditos de cartera , Composici n de la deuda. Tama o Eficiencia La liquidez, el tama o, composici n de la deuda y la eficiencia explican la migraci n de los cr ditos hacia calificaciones m s bajas. G mez, Acevedo, Garc a y Zamudio [10] 2009 MATRICES de Transici n Probar la validez de los supuestos Markovianos Edad, PIB, Tasa de inter s real, composici n de la deuda. Las MATRICES de transici n pueden ser una herramienta importante para el sistema de administraci n de riesgo crediticio. G mez y Orozco [11] 2009 MATRICES de Transici n Estimar con MATRICES de transici n en tiempo ho-mog neo la cualidad del cr , tama o, costo de oportunidad, composici n de la deuda, probabilidad de incumplimiento est asociada a la condici n econ mica del pa : elaboraci n de transici n en el an lisis del riesgo crediticio como elemento fundamental en el c lculo de la p rdida esperada.

10 Revista Ingenier as Universidad de Medell n, vol. 11, No. 20 pp. 105 - 114 - ISSN 1692 - 3324 - enero - junio de 2012/258 p. Medell n, Colombia2 LA P RDIDA ESPERADASe define la p rdida esperada como el monto de capital que podr a perder una instituci n como resultado de la exposici n crediticia en un horizon-te de tiempo dado [12]. Es as como la probabilidad de incumplimiento de un cliente est dada cuando este alcance una altura de mora n, en la cual la ins-tituci n financiera asume la p rdida del capital. En este estudio se utiliza la metodolog a propuesta por Basilea [13] en el c lculo de la p rdida esperada, tal como se plantea en el siguiente esquema (figura 1):Implementando en nuestro an lisis la forma en que se calcula la p rdida esperada se concluye que est en relaci n directa con el monto del cr dito y la probabilidad de deterioro asignada a cada activo; por lo tanto, las p rdidas ser n menores cuanto m s baja sea la severidad.


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