NIIF 9
Modelos de pérdida esperada según NIIF 9
Luis Miguel Araya
23/05/2018
NIIF 9

Si usted está interesado en conocer más sobre los cambios incluidos en la Norma Internacional de Información Financiera  9 Instrumentos Financieros (NIIF 9) sobre modelos de pérdida esperada, este resumen le puede resultar muy útil.

Para comenzar, las normas contables basaban el reconocimiento de las pérdidas hasta tener evidencia de la materialización de una pérdida, lo que finalmente fue criticado durante la crisis financiera del 2008 y se constituyó como una debilidad importante de las normas.

La NIIF 9 fue concebida, entre otras cosas, para cambiar el paradigma de reconocimiento de las pérdidas en instrumentos financieros, para empezar, todo instrumento financiero está expuesto al riesgo de deterioro y consecuentemente a que sea reconocido en los estados financieros.

Justamente lo anterior es el nuevo enfoque que introduce la NIIF 9, el reconocimiento de pérdidas en instrumentos financieros basado en la probabilidad de pérdidas esperadas, según el deterioro evidente  y a la información histórica.

Debe reconocerse una pérdida esperada para la cartera de créditos, incluyendo activos fuera de libros como líneas de crédito, saldos de tarjetas de crédito que a la fecha de corte no hayan sido consumidos o utilizados por los clientes, para el portafolio de inversión y cuentas por cobrar.

A pesar de que en términos generales se aplican las mismas variables para su determinación, daremos énfasis al modelo de pérdida esperada de la cartera de crédito. 

NIIF 9

No es válido que se realice un cálculo global de toda la cartera suponiendo que se le aplicará las mismas variables a todas las operaciones activas a la fecha, pues en primera instancia no todas son iguales, los sujetos de crédito tienen características particulares e incluso aspectos sociodemográficos que pueden afectar este factor.

Es por eso, que el primer paso debe ser agrupar los créditos en grupos homogéneos en función de que comparten riesgos similares, de esta manera la información histórica de sus comportamientos permitirá obtener probabilidades de incumplimiento sin sesgos importantes. Una de las formas más fáciles de agrupar es basarse en las líneas de crédito que tiene la entidad, tal es el caso de tarjetas de crédito, hipotecaria, consumo, automóviles, entre otras.

Posteriormente, debe analizarse el deterioro a la fecha de corte del ejercicio. El análisis del deterioro es fundamental para que el cálculo se ajuste de mejor manera a lo requerido por la norma y es en este punto donde nos vamos a detener para explicar que es lo que indica la NIIF sobre el estado de los créditos.

Existirán tres escenarios donde se ubicaran los créditos posterior a determinar su deterioro, comúnmente conocidos como buckets (cajones, espacios o escenarios). Cada uno de estos corresponden a lo siguiente:

·    Bucket 1: cuando el crédito no presenta evidencia sobre un deterioro desde la fecha en que se otorgó y hasta la fecha de corte del análisis. La NIIF 9 plantea que las operaciones incluidas en este espacio no deben presentar atrasos de pagos superiores a 30 días.

·   Bucket 2: se evidencian indicios de un deterioro en la calidad del crédito, esto según la norma se evidencia en caso de que el atraso del pago es superior a 30 días.

·   Bucket 3: es suficientemente evidente un deterioro y se espera que muy probablemente esta operación se declarará como default (impago) en algún momento. El criterio per se de la NIIF 9 es un atraso superior a 90 días. 

¿Por qué es importante en qué bucket se encuentra un crédito?

Dado que la probabilidad de incumplimiento se define con base en el bucket, por ejemplo para el número 1, la probabilidad de incumplimiento utilizada para los cálculos es aquella que se espera ocurra en los próximos 12 meses. Lo anterior tiene dos consecuencias, la primera que es menos complicada de obtener y segundo, de acuerdo a la experiencia se espera que dicha probabilidad sea menor a la que debe utilizarse si el crédito estuviera en el bucket 2 o 3.

Por el contrario, en caso de que el crédito esté en el bucket 2 o 3, la probabilidad a determinar y aplicar corresponde a una denominada “lifetime”, o sea, la probabilidad de ocurrencia de pérdidas crediticias esperadas que proceden de todos los sucesos de incumplimiento posibles a lo largo de la vida esperada de un instrumento financiero.

Veamos un ejemplo para un crédito con un atraso de 45 días y con una vida restante de 10 años. Dicho crédito estaría ubicado en el bucket 2 y su probabilidad de incumplimiento debe ser por los próximos 10 años y no los próximos 12 meses. Una probabilidad de 10 años es mucho mayor a la probabilidad de los próximos 12 meses porque en resumen, se espera que sucedan más variables en 10 años que en los próximos 12 meses, tal es el caso de problemas en la economía del país, del sector donde se desarrollan las operaciones del sujeto de crédito, recesión económica, desempleo, afectación por variaciones de tipo de cambio, entre muchas otras.

A mayor probabilidad de default, mayor será la provisión que deba realizarse. Por ende, la entidad debe mantener una gestión de otorgamiento, seguimiento y cobro que le permita ubicar la mayor proporción de créditos en el bucket 1, pues se espera que la pérdida esperada sea menor a los créditos del bucket 2 y 3. 

¿Es una regla los 30 y 90 días de atraso para determinar el bucket?

No, no es una regla ni una condición imperativa pues se indica en la misma norma que los parámetros de 30 y 90 días se aplicarán a menos que una entidad tenga información razonable y sustentable de que un criterio de incumplimiento más aislado es más apropiado.

Lo anterior nos dirige hacia varios caminos con el mismo objetivo, disminuir la pérdida esperada que debe reconocerse en los estados financieros, y ¿cómo podemos lograr esto? 

1.  Mejorar la gestión de otorgamiento de créditos, a sujetos que verdaderamente cumplan con las condiciones adecuadas.

2.  Complementario a lo anterior, tener información histórica de calidad de los clientes y sus comportamientos permite que los análisis de probabilidad sean más robustos y de mejor calidad. Una excelente herramienta son los scoring crediticios.

3.  Con una mayor calidad en la información histórica, es más fácil demostrar que en casos particulares los parámetros de 30 y 90 días pueden modificarse para ampliarlos, en el tanto haya más días de atraso para determinar un deterioro evidente, se esperaría que haya menos probabilidad de que un crédito sea clasificado en el bucket  2 y 3.

4.  Un aspecto importante es tener un correcto seguimiento de las garantías asociadas a los créditos, pues entre mejor sea la misma y cubra la deuda, menor es la exposición al riesgo y consecuentemente afecta de manera positiva el cálculo de pérdida esperada.

5.  Sobre lo anterior, conviene la revisión de los procesos de valuación, revisión y seguimiento de las garantías asociadas a créditos.    

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Otro aspecto importante relacionado con los buckets tiene que ver  con la forma de calcular los intereses por cobrar de los créditos. Para el caso de los créditos ubicados en el 1 y 2, se calculará un interés efectivo sobre el importe en libros bruto (saldo en libros a la fecha de corte), mientras que si se ubica en el bucket 3, la base para seguir calculando intereses por ese crédito se realiza con el valor del costo amortizado, lo que evidentemente será menor que el saldo base de 1 y 2.

Finalmente, los modelos de pérdida esperada no son estáticos, pues no son automatizables 100%. Por ejemplo, actualmente un crédito (o conjunto de ellos) no muestra deterioro desde su otorgamiento, pero el analista de crédito (o quien le da seguimiento) evalúa las condiciones futuras y determina qué factores como una subida en precios, crisis económica del país o sector (como la subida del costo de los insumos en caso de que sea un crédito agropecuario) hará que las condiciones del sujeto de crédito se desmejoren y le sea más difícil  cancelar su obligación mensual. En ese caso y basado en que la norma requiere que los análisis sean “looking forward”, o sea hacia futuro, el analista en conjunto con quien haga los cálculos debe aumentar la probabilidad de no recuperación del crédito.

Si históricamente se determina que hay una probabilidad del 5% de que los créditos agropecuarios entraran en default, el analista deberá aumentar esa probabilidad debido a futuros hechos que se conocen con certeza, de manera que se ajuste la probabilidad de pérdida a escenarios reales esperados. Además, créditos particulares dentro de la cartera agropecuaria pueden comportarse distinto a la mayoría, en estos casos conviene que se analicen de forma separada.

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Luis Miguel Araya
Gerente de Auditoría de Riesgo y AML
Crowe Horwath CR, S.A.