Evento Gestão do Risco de Crédito e a Resolução 3721 As ... · Período de Recuperação...

Evento Gestão do Risco de Crédito e a Resolução 3721

As oportunidades em Analytics com Basiléia

22/03/2012

Julio Guedes

Experian Head of Analytics for Latin America

2

Agenda

Visão geral do Controle de Risco

Desafios na modelagem de LGD

Oportunidades criadas atravésde um approach avançado

Benchmarking

Stress Testing

Alguns cases e oportunidades

3

Visão geral do Controle do Risco

Mensurar de forma padronizada os riscos financeiros implícitos na atividade das

instituições financeiras

Estabelecer e construir benchmark de medidas de risco, possibilitando os bancos

centrais de cada país controlar e monitorar o capital exigido para cobrir potenciais

crises financeiras

Estruturar e condicionar as instituições

financeiras para construir e utilizar

modelos de precificação baseados e

alinhados ao risco da operação, e com

isto minimizando o risco de perdas

financeiras causadas por precificação e

alocação inadequada.

4

Abordagens que os bancos podem adotar na Basiléia

Básico Intermediário Avançado

“Standardized”

Foundation Internal

Ratings-Based (F-IRB)

Advanced Internal

Ratings-Based

Approach (A-IRB)

Os bancos podem utilizar

diretamente as agências

de Rating externas para

quantificar o risco

Bancos podem

desenvolver internamente

os modelos de PD,

podendo utilizar

informações de Bureau

Deve-se usar modelos

pré-definidos de LGD

Bancos desenvolvem

modelos internos de PD,

LGD e EAD, utilizando

dados de Bureau

Grandes diferenças nas

implementações por parte

dos bancos

5

Complexidade nem sempre significa melhoria

Dados

Diferentes fontes Processo manual

Infra-estrutura de dados existente

Automação parcial

Solução de dados centralizada

Processo totalmente integrado

Drivers de

Risco

Apenas comosugestão

Drivers de Riscolimitados

Segmentação típica e drivers de Risco

Níveis variados

Segmentação alinhadacom a gestão

Multiplos drivers de Risco

PD Médias históricas Árvores básicas

Modelos de Regressão Modelos complexos

LGD Médias históricas Modelos de Regressão Modelos de Regressão

Outros modelos maiscomplexos

EAD Médias históricas

A complexidade crescente de acordo com a abordagem

Modelos complexos

6

BASILEIA II

PD - Probabilidade de Default

Conceitos associados a PD (probabilidade de default)

Default

IF considera que contraparte não apresenta condições de honrar o contrato

Crédito Imobiliário em atraso de 180 dias

Demais operações que apresentam atraso superior a 90 dias.

Quando ocorrer renegociação ou repactuação da operação de crédito

Janela de previsão

Os modelos de PD ( Basiléia II) se propõem a fazer estimação para os

próximos 12 meses

Histórico de dados

Varejo: 5 anos

Atacado: 5 anos

Covariáveis Carteiras Performance Work out

Técnicasutilizadas

Regressão Logística

Arvores de decisão - CHAID

Regressão Linear com calibração

Calibração de rating externo ou score julgamental

7

BASILEIA II

EAD – Exposure at Default

Conceitos associados ao EAD

EAD Valor da exposição ou do saldo devedor do ativo de crédito no momento do Default

CCF

Para alguns produtos de crédito o saldo devedor no momento do default pode ser

maior do que no momento de contratação do produto. Esta medida representa o

fator de conversão de crédito, ou seja, o percentual do limite não utilizado que se

transformará em saldo devedor no momento do evento de default

Histórico de dados

Varejo: 5 anos

Atacado: 7 anos

(ciclo econômico)

Técnicasutilizadas

Regressão Logística

Arvores de decisão - CHAID

Regressão Linear com calibração

Covariáveis Carteiras Performance Work out

8

BASILEIA II

LGD - Loss Given Default

Conceitos associados ao LGD

LGD Valor financeiro que não será recuperado após o evento de default

Market LGD A diferença no valor de mercado dos ativos que entraram em default. Ex: Diferença

do preço de um título após default do preço no momento anterior ao default.

Histórico de dados

Varejo: 5 anos

Atacado: 7 anos

(ciclo econômico)

Técnicasutilizadas

Regressão Beta e Beta Inflada

Regressão Tobit, Gama e Gama Inflada

Dicotomização e Regressão logística

LGD workout Calculado através do valor

presente dos fluxos de

pagamento do contrato

após o evento de default.Default 1 2 3 4

Tempo

Valo r

EAD

Va

lor

pre

se

nte

=(Recuperação – Custos)

LGD

9

Agenda




Benchmarking

Stress Testing


10

Desafios na Modelagem de LGD

Realizar Validação de Dados e

definir o espaço amostral do

desenvolvimento do modeloEta

pa

1 Definir a Perda efetiva e

derivar LGD real para cada

conta em default dentro da

amostraEta

pa

2

Definir a amostra de

desenvolvimento e a análise

de segmentaçãoEta

pa

3

Estimar LGD no nível de conta

/ segmento e realizar as

análises de Pool do LGDEta

pa

4

Eta

pa

sC

ha

ve

s

Limitação de dados, Estimação, Validação, …

Long-run average, downturn

adjustment, …E

tap

a6

Realizar a validação inicial

(estabilidade, performance,

calibração e concentração)Eta

pa

5

11

Limitação de dadosDisponibilidade e Integridade

Disponibilidade

• Histórico de 5 anos

• Fonte de dados que possam retroagir

• Poucos clientes/carteira com baixo risco(Low Default)

Integridade

► Definição de métricas

► Análise de Outliers e missing data (info com baixo preenchimento)

► Estabilidade dos atributos

Step 1

12

Componentes do LGD

• Pagamentos e Recuperações

• Custos Diretos e Indiretos

• NPV e taxa de desconto

• Curvas de Perda criadas para cada carteira

EAD

LGD% =EAD + NPV(custos) - NPV(recuperação)

Step 2

EAD

Amount

NPV

T 1 T 2 T 3 T 4

Período de Recuperação

Recuperação – CustosLoss

given

default

Default Time

13

Parâmetros de estimação do LGDPontos de observação

• Impactos da sazonalidade

• Considerações de robustez e estabilidade

• Atenção para as exclusões necessárias (contas que precisam ser excluidas)

Mudança do KS a partir do modelo construído em quatro

trimestres de observação versus o construído apenas com

dados do 1º tri

Periodo ∆ KS

Q1 0.9%

Q2 -2.5%

Q3 -3.4%

Q4 -3.0%

Overall -1.9%

Step 3

14

• Segmentação inicial definida pela estrutura de dados da Basiléia

• Modelos adicionais seriam necessários ?

Total number

of models = 7

Parâmetros de estimação do LGDSegmentação da Carteira

CarteiraVarejo

Step 3

Opções de metodologias de estimação do LGD

• Estimação no nível da carteira

• Modelo de Regressão

15

Estimação de LGDPool

• Score LGD e todas as variáveis relevantes

• Tomador do empréstimo

• Transação

• Inadimplência

• Diferenciação do LGD

• Homogeneidade

• Heterogeneidade

• Estabilidade

Step 4

16

Validação

Validações iniciais

• Validações do Modelo

• Integridade dos dados e estabilidade

• Discriminação

• Validação do Pool

• Análises de calibração

• Estabilidade

• Discriminação

• Homogeneidade

• Concentração no Pool

Steps 3-4

17

Long-run e Downturn

Step 6

Estimativa de longo prazo x Estimativa em períodos de baixa atividade econômica

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

LGD

Wo

rko

ut

Tempo

LGDLR: LGD de longo prazo

LGDLR = LGD médio ponderado

pela # defaults Ápice do LGD

Engloba maior tempo de crise

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

LGD

Wor

kout

Tempo

D

Wk

Recessão

- Média do LGD em tempos

de perdas elevadas

- Previsões baseadas em

premissas conservadoras

- Outros métodos similares

18

Agenda




Benchmarking

Stress Testing


19

Fluxo de informação de medição e gestão de crédito a exposição a

outras funções da organização.

Atividades relacionadas aos objetivos do banco, desenvolvimento de

suas políticas e os planos para alcançá-las, e alocação de recursos

para implementar esses planos. Ex:

• avaliação e alocação de capital econômico

• estratégia de risco de crédito / apetite pelo risco de crédito

• aquisição, novas linhas de negócios / produtos, capacidade,...

Uso dos componentes de IRB

Estratégia e

Processo de

Planejamento

Relatório

20

Oportunidades criadas com a adoção do padrão avançado

1. Aquisição

• Modelos de Basiléia podem ser utilizados para avaliar o impacto financeiro no processo

decisório – Ponto de Corte, RAROC, ...

• Também pode ser utilizado na Precificação ajustada ao Risco visando maximizar a

rentabilidade.

• Otimização do processo de decisão baseada no lucro econômico.

2. Gestão de clientes

• Controle de gestão de limites e exposição da carteira.

• Assegurar controle – altas exposições não utilizadas em contas de baixo risco

• Programas de retenção de clientes, a fim de proteger os relacionamentos com os clientes

mais valiosos do Banco.

• Estratégias de preços para garantir retorno positivo sobre o capital econômico.

• Modelos de Provisões e projeções de fluxo de caixa

21

3. Cobrança

• Em cobrança, um modelo robusto de LGD pode ser utilizado para otimizar as

atividades.

• Cobranças no estágio inicial podem ser priorizadas por Perda Esperada.

• Focar mais recursos sobre os clientes com uma melhor probabilidade de

pagamento

• Acelerar os menos propensos a responder em atividades litigiosas

Oportunidades criadas com a adoção do padrão avançado

22

Agenda




Benchmarking

Stress Testing


23

Tal atividade é prevista pelo acordo. As regras que a IF deverá obedecer para efetuar tal

benchmarking são as seguintes:

As Instituições financeiras podem associar as classificações internas de risco de crédito à

estrutura de classificação adotada por agência de classificação de risco (agências de

rating), comparando suas classificações internas às classificações externas de

contrapartes comuns.

A análise da agência de classificação de risco deve ser feita em relação ao tomador ou

contraparte, desconsiderando-se as informações tipicamente relacionadas à operação

realizada.

Benchmarking de Modelos

24

Pool data

Banco A Banco B

Banco C Banco D

Serasa Experian

Cliente

Tipo de pessoa

Segmento

Banco de origem

Modalidade de crédito

Saldo tomado

Tipo de garantia

Atraso atual

PD interna

LGD interna

Informações

Pool data para carteiras de crédito

25

Resultados do Pool data

Indicadores têm conceitos diferentes entre bancos

Serasa Experian fornece indicadores a partir dos dados analíticos:

Indicador de impacto macro econômico no crédito por banco

Qualidade de concessão

Desempenho de cobrança

Indicadores sob o mesmo conceito (default, LGD, KPI’s de qualidade de carteira)

Relatório comparativo de KPI de risco do banco com o mercado

Alerta de classificações de risco subestimadas em determinado banco

Expertise e Capacidade de processamento

Serasa Experian

26

Indicadores comparativos dos modelos internos

Cliente

Tipo de pessoa

Segmento

Banco de origem

Modalidade de crédito

Saldo tomado

Tipo de garantia

Atraso atual

PD interna

Informações Serasa Experian

Alinhamento de

critério de default

(Basel II compliant)

Calibragem dos

modelos e ajuste

para escala

mestre (G1...G6)

Compatibilização

das definições

de LGD

Cálculo do LGD

de forma

comparável0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5

LGD

...

Banco A (Ratings de A1 a A6)

Banco B (Ratings de B1 a B9)

A1 A2 A3 A6 D

G1 G2 G3 G6 D

B1 B4 B6 B9 DB2 B3 B5

27

Agenda




Benchmarking

Stress Testing


28

GLOBALIZAÇÃO

Relações entre países e

empresas mais inter relacionadas

Mudanças repentinas nas

conjunturas econômica e

financeira das empresas

RATING

Necessidade de avaliar a variação

sob diferentes cenários

Necessidade de projetar dados

financeiros

Necessidade de antever as tendências de performance das empresas ou consumidores

29

Atender a BASILÉIA II

Parágrafo 415 - Rating deve considerar habilidade do devedor honrar o

compromisso em condições econômicas adversas

Parágrafo 434 – Necessidade de Stress Test em cenários econômicos adversos

Atender regulações do BACEN

“A estrutura de gerenciamento do risco de crédito deve prever: (...); avaliação

das operações sujeitas a risco de crédito, que leve em conta as condições de

mercado, as perspectivas macroeconômicas, (...) ; realização de simulações de

condições extremas (testes de estresse), englobando ciclos econômicos, (...)”

art4o. , Resolução 3721

Ratings em cenários simulados

30

Qual será o Rating de uma empresa diante

uma nova instabilidade econômica?

A mudança do câmbio favorece

ou desfavorece sua atuação?

Que riscos oferece a partir de mudanças

de mercados correlatos?

Possibilidade de Ajuste da Probabilidade de Default (PD)

em cenários traçados mediante a utilização de técnicas estatísticas

Necessidade de antever as tendências de performance das empresas ou consumidores

31

Inserção das expectativas futuras sobre a atividade

econômica expressas pelas combinações de diferentes

variáveis macroeconômicas

Taxa de Desemprego (IBGE)

Indicador de Produção (IBGE)

Índice de Atividade Econômica (com e sem ajuste sazonal) (Bacen)

Índice de Confiança do Consumidor (Fecomercio)

Índice de Condições Econômicas Atuais (Fecomercio)

Índice de Expectativas Futuras (Fecomercio)

Concessão de Crédito (Bacen)

IPCA (IBGE)

Prazo das operações de crédito (PF/PJ/Total) (Bacen)

Rendimento Médio (IBGE)

Saldo de Crédito (PF/PJ/Total) (Bacen)

Selic (Bacen)

32

Probabilidades de default (PDs)

Até um passado recente o maior objetivo de modelos de classificação de

risco era ranquear clientes/proponentes pelo seu risco

Domínio de técnicas julgamentais na análise do risco de empresas

Pouca atenção era dada à estimação precisa de probabilidades de default

Estratégias simplistas de pontos de corte

Foco no processo de aceitação/rejeição de operações

33

Esta situação mudou:

Necessidade de estimativas de PD ou perda para fins regulatórios

Provisionamento e cálculo de Capital Econômico

Políticas de decisão com maior foco na rentabilidade de clientes

Métodos quantitativos ganharam espaço na classificação do risco de empresas

Estimativa de probabilidades de default deixou de ser um alvo

secundário dos modelos de classificação de risco

Estimativas de PDs

34

Modelos PD condicionais e não condicionais

Estão atrelados às condições de um

determinado cenário econômico

Produzem estimativas enviesadas de

PD se o cenário econômico se alterar

Maioria dos modelos atualmente em uso

em instituições financeiras e bureaus

são condicionais

Capturam as relações de risco médias ao

longo de diferentes cenários econômicos

Condicionais Não condicionais

35

Estimativa mais precisa da probabilidade de default

Possibilitar a execução de Stress Test de PDs em diferentes cenários

econômicos

Gera modelos mais robustos que necessitam de revisões menos

freqüentes frente às mudanças da economia

Pode aumentar o poder preditivo dos modelos

Explora as diferentes sensibilidades a fatores econômicos dos

clientes/proponentes

Ratings em cenários simulados

36

Agenda




Benchmarking

Stress Testing


37

Benefícios operacionais

• Redução dos custos operacionais com a

automatização de mais de 80% das decisões

• Redução da inadimplência em 30% no primeiro ano

• Maior precisão e consistência das decisões com

estratégias de crédito centralizadas

• Melhor atendimento ao cliente com decisões mais

rápidas, reduzindo o processo manual e com gerentes

de negócios podendo se concentrar mais no

atendimento ao cliente ao invés de avaliação.

O cliente

• Líder no país com mais de 10 milhões de clientes

• Market share de 20%

1o Case – IRB para uma carteira de PME

O desafio do negócio

• Estar em conformidade com a regulamentação

• Rever e melhorar o processo de tecnologia e

metodologia para avaliação de risco de crédito

38

Benefícios operacionais

• Infra-estrutura de dados comum em todos os

países

• Definição de um roadmap com ações faseadas para

a implementação completa do sistema de BII

• Aprimoramento dos instrumentos de avaliação de

risco com o desenvolvimento de originação e modelos

de gerenciamento de conta de PD

• Abordagens unificadas em áreas como processos

operacionais e gestão de riscos em cada um dos

países

• Novas ferramentas utilizadas também para cross-sell

e up-sell, visando aumentar o tamanho da carteira

O cliente• Um dos maiores grupos bancários da Europa, com operações em 16 países

• Mais de 12 milhões de clientes e três mil agências

• Rápida expansão na região ainda em curso

2o Case – Banco de Varejo

O desafio do negócio

• Adotação da abordagem IRB de forma consistente em toda a rede

• Infra-estrutura limitada e diversificada nos países

• Permitir um crescimento rentável e sustentável

• Construir uma cultura de gestão de risco única

39

Nossos padrões de controle e monitoramento

Documentação técnica

•Histórico da classificação de risco dos tomadores e garantidores, com possibilidade de obter classificação retroativa em caso de alteração de modelo

Acompanhamento permanente

Transparência

•Melhoria contínua das bases – Consultas, Negativos (SPC) e Cadastrais (idade, escolaridade, profissão)

•Compartilhamento dos impactos nos modelos

Agilidade no atendimento

•100 milhões de CPF/escores calculados em um dia

•Rápido desenvolvimento de scores

•Manipulação de grande volume de dados

Padrões Basiléia

e Resolução 3721

40

BOOKS DE VARIÁVEIS

Criação de variáveis

Expertise global da Experian em usar informações nos modelos e

decisões estratégicas

Implementação dos programas em ambiente de produção

Desenvolvimento de um conjunto de

variáveis que podem ser usadas nos modelos

e em decisões estratégicas

41

CONSULTORIA ANALYTICS & DATA INTELLIGENCE

O uso da expertise local e mundial da

Experian para agregar valor ao

processo de Analytics e Data

Intelligence para nosso clientes

Desenvolvimento de modelos

Transferência de Know-how

Treinamento e workshop

Data Review

Analytics Review

Validação de modelos

42

Considerações finais

O foco não pode ser em apenas cumprir as exigências legais, mas em fazer deste

processo o melhor para maximizar os retornos financeiros das carteiras.

Para tanto, ter Analytics como grande aliado na busca do estado da arte da

mensuração do Risco de Crédito, será um diferencial, aumentando a Precisão e a

Previsibilidade...

... e informações adicionais serão cada vez mais necessárias.

43

Obrigado !

Julio GuedesExperian Head of Analytics for Latin [email protected]

Evento Gestão do Risco de Crédito e a Resolução 3721 As ... · Período de Recuperação...

Documents

Transcript of Evento Gestão do Risco de Crédito e a Resolução 3721 As ... · Período de Recuperação...