Este documento discute cómo los recientes cambios regulatorios como IFRS9 podrían dificultar la relación entre bancos y empresas. IFRS9 requiere que los bancos usen modelos más estrictos para evaluar el riesgo de crédito y determinar las provisiones, lo que ha aumentado los costos para los bancos. Esto podría conducir a los bancos a elevar los precios del crédito o gestionar de forma más activa sus carteras de riesgo, afectando potencialmente a las empresas clientes. Además,

1. MERCADOS
FINANCIEROS
PAlAbRAS ClAvE
IFRS9, Basilea, Riesgo de crédito, LGD, Severidad, pricing, RAROC.
El sector financiero está en el centro de una tormenta regulatoria que no sólo ordena sus
actividades sino que configura qué y cómo puede relacionarse con sus clientes. Recientes
cambios normativos pueden estar anquilosando en la práctica el flujo de crédito sobre todo
hacia la empresa y de ello pueden derivar graves consecuencias.
Autor:
Pedro Cervera
Director de Organización, Ibercaja.

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S
e preguntaba hace unos meses
la Universidad de Chicago(1)
si el consumidor (individual o
empresa) estaba listo para la
era del precio personalizado. Supone una im-
portante variación en el hábito de compra
y consumo la nueva realidad de configura-
ción de precios en función de la propensión
a compra basada en perfilados que mezclan
historial y rasgos del consumidor con el mo-
mento de la cotización de precio o incluso la
necesidad relativa del bien.
En individuos este debate es más impor-
tante pues durante al menos ocho décadas
hemos estado habituados a precios en serie
ligeramente adaptados a perfil y sobre todo
a capacidad de compra futura y experiencia
pasada. El artículo citado avanzaba cómo las
empresas vendedoras revisaban su visión de
pricing hacia un teórico portfolio de clientes
en el que los «sobreprecios» de uno y los
bajos precios de otros darían sentido a una
cifra media de precio ajustada al valor intrín-
seco del bien vendido. Esto es, de media, el
precio sería justo pero se construiría a través
de ofertas de precio muy diferentes entre sí.
En el mundo de empresa cliente o compra-
dora, la estrategia del precio ha sido muy
(1) Chicago Booth Review, Spring 2018.
¿Podría la regulación
dificultar la RElACIóN
banca - empresa?

3. MERCADOS
FINANCIEROS
:: Pedro Cervera ::
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diferente. Excepto en oligopolios y mono-
polios, el precio está pegado al mercado, es
cambiante y habitualmente especialmente
personalizado, incluso al momento concreto
de compra u oferta. La capacidad de nego-
ciación y el contexto relacional en cuanto
a plazo, enfocan de otra manera el precio.
En las relaciones financieras éste ha sido
especialmente relevante. No sólo por su
importancia cuantitativa sino por el sofis-
ticado juego de proveedores, mercado hi-
percompetitivo, deterioro de la singularidad
de los servicios financieros y mayor poder
de compra de contrapartidas solventes. No
obstante, esto puede cambiar, al menos en
el mundo del mercado bancario del crédito.
Y el cambio no tiene por qué implicar que
vaya a mejor.
No eran pocos los expertos que advirtieron
que la adopción de la NIIF9 (IFRS 9) en ban-
ca cambiaba el modelo de negocio. McKinsey
habló de una revolución silenciosa y otros de
un cambio de paradigma. A nuestros ojos, el
regulador, una vez más, daba un paso de gi-
gante hacia una ortodoxia extrema, pasando
por alto un aspecto básico: cambiar reglas
contables, de las que derivaban incrementos
de provisiones a un banco en funcionamien-
to, equivalía a cambiar las reglas de juego a
mitad de la partida. Un balance de un banco
no puede modificarse rápidamente. Imagine-
mos 65.000 millones de euros de operacio-
nes vivas ya concedidas a los largo de 10 años
a las que ahora se les examina de manera
diferente y, a veces, se les pide que sean dife-
rentes, que cambien a mejor calidad crediticia
o a mejor patrón de repago.
La calidad de un portfolio de riesgo no es
fácil de mejorar en el corto plazo y por ello
las entidades financieras se enfrentaron a una
norma que no tenía precedentes por su eje-
cutividad. Las reglas de valoración cambiaban
de un día para otro y la calidad del riesgo,
de su garantía, el análisis de su perspectiva
futura, debían ser revisadas con modelos de
valoración creados ex novo. Dejando a un
lado el sistema de medición que por defec-
to proporcionaba la norma como alternativa
fácil (la denominada «solución práctica»), los
modelos a desarrollar por las entidades iban
dirigidos a evaluar de manera muy estricta la
pérdida esperada. Una vez valorada, es esta
medida de pérdida la que fija el nivel de provi-
siones a constituir por la entidad. Era imagina-
ble que en muchos casos la reelaboración de
modelos de probabilidad de incumplimiento
(PD) arrojase variaciones relevantes sobre la
calidad de una contrapartida, pero también
es cierto que en la mayoría de las entidades
ya se utilizaban estos modelos (popularmen-
te scoring y rating) para evaluar admisiones
de operaciones o monitorizar el riesgo vivo.
Esa gestión del riesgo vivo, visto como se-
guimiento llevaba en no pocas ocasiones a
reducir posiciones o aumentarlas. Esto es, a
dar más crédito o menos a las empresas, fun-
damentalmente. Era menos habitual que en
esas decisiones pudiesen entrar elementos
relativos a evaluaciones constantes de la ca-
lidad de la garantía real, si existe un colateral.
El primer paso en este caso de evaluación de
la garantía real en función del mercado ya lo
había dado la circular del Banco de España
y su anejo 9 un año antes. Las entidades fi-
nancieras se veían obligadas a tasar de nuevo
cientos de miles de suelos e inmuebles, con
desagradables sorpresas salvo en mercados
en recuperación. En el pasado reciente, en
muchos casos los préstamos con garantías
reales eran considerados un activo más segu-
ro, por razones obvias, y en el anterior siste-
ma incluso las posiciones problemáticas (con
incumplimientos) gozaban de mejor trato
en provisiones. Ahora ya no. Lo que deter-
mina la provisión es realmente el resultado
del modelo de severidad (o de predicción de
pérdida final:LGD,loss given default).Si pensa-
Lo que determina La
Provisión es reaLmente eL
resuLtado deL modeLo de
severidad (o de PrediCCión
de Pérdida finaL: LGd, loss
given default)

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lA RElACIóN bANCA - EMPRESA?
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mos que la pérdida esperada es el producto
de la famosa multiplicación (Expected Loss =
PD*LGD*EAD) que comenzamos a cono-
cer con Basilea II, vemos que este nivel de
pérdida derivada de liquidación de la garantía
determina en gran medida el resultado.
¿Y por qué esos modelos de predicción po-
drían llegar a ser un problema? Por muchas
razones. Los modelos de LGD, o su mero
cálculo en estadística descriptiva, no eran
métricas de análisis y acción en una entidad
financiera común. Sólo los bancos que utili-
zaban modelos avanzados IRB para cálculo
de capital consideraban esta medida como
determinante de su estrategia. Un experto
internacional decía que la LGD (pérdida final
en caso de incumplimiento) era vista dentro
de la industria como una cifra difusa que po-
dría o no darse y que iba en contra de la
confianza -casi convertida en fe cristiana- so-
bre el valor futuro de la garantía real de la
operación. Quizás sea ésta una exageración.
Muchas entidades financieras habían revisado
la calidad de sus garantías, conocían el tiempo
de estancia de las mismas dentro de sus ba-
lances en caso de ser ejecutadas así como los
recortes finales que experimentaban sus va-
lores al venderlas o liquidarlas. Lo terrible de
todo ello es que un modelo de LGD capaz
de predecir basándose en el ciclo anterior el
valor de la pérdida futura era una mala noti-
cia. Era precisamente el ciclo anterior el que
asustaba. No creo que olvidemos que tenía-
mos hacia atrás un ciclo de crisis de más de
una década. En ese período, los resultados de
ejecución de garantías y venta de las mismas
habían arrojado resultados catastróficos. No
sólo en inmuebles, en cualquier tipo de cola-
teral. Las ventas masivas de carteras no avala-
ban precisamente ser optimista en la modeli-
zación del «cuánto pierdo/cuánto recupero»
finalmente.También eran enormes los plazos
de liquidación, e incluso los procesos judicia-
les y los plazos de resolución de concursos.
Estos modelos actúan como termómetros
constantes de la calidad de la exposición cre-
diticia, con consulta diaria o mensual y con
revisión o calibración anual. Analizan, por
ejemplo, la exposición crediticia del crédito
vivo que una empresa mantiene con su en-
tidad financiera y lo hace enmarcando dicha
exposición en la predicción que hace el mo-
delo sobre otras muchas similares. Esto es, la
situación actual del mercado y del sector le
afecta de forma directa e inevitable y deter-
minante a ojos de los procesos contables del
banco, que exigen aumento de provisiones
en caso de empeoramiento de la «nota» de
la exposición. Pensémoslo: su empresa pue-
de darle realmente un disgusto a su entidad
financiera, sin quererlo ninguna de las partes.

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FINANCIEROS
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Pongamos un ejemplo relacionado con la
garantía. Imagine que «su» operación tiene
un maravilloso suelo industrial como garan-
tía. La pregunta para LGD es: ¿cómo se han
comportados los suelos industriales como
garantía cuando hemos tenido problemas
con nuestros acreditados y se han vendido
para recuperar la deuda? Si es «mal», ello
determinará probablemente un importante
incremento de coste en provisiones de su
operación para el banco. Por supuesto, a pe-
sar del aumento de la provisión, el precio de
la operación que mantiene viva con el banco
sigue siendo el mismo, no varía, ¿pero es eso
bueno en el medio plazo? Continuamos so-
bre este punto más adelante.
Algo especialmente significativo es que los
modelos toman medidas lifetime para deter-
minadas exposiciones. Esto es, toman como
referencia la vida restante de la operación
para ajustar su capacidad predictiva.Podemos
imaginar que predecir a 1 año es mejor que
hacerlo a 20 años.Al predecir a más plazo, las
medidas del riesgo son siempre peores por la
mayor incertidumbre.
Y ello, de nuevo, genera incremento de pro-
visiones, especialmente para las operaciones
/clientes que se hallan ya en situación de ries-
go o stage 2(2)
. La sensibilidad es por tanto
(2) Underperforming: Operaciones sobre las que
existen dudas razonables de que se pueda producir su
recuperación. Habitualmente ha disminuido su calidad
crediticia aunque no ha habido incumplimientos claros.
Las provisiones de IFRS9 se establecen para cubrir el de-
terioro a 12 meses para la operaciones ‘normales’. Para
Stage 2 y 3 (ya con incumplimiento), se hace life time.
máxima por esta exigencia de predicción a
largo.
La vigilancia constante y los elementos sobre
los que se ha construido el sistema de pro-
visiones por deterioro que determina IFRS9
ha generado un incremento de provisiones
general en las entidades financieras y eso no
es positivo, más allá de la visión de estabilidad
financiera. La visión de un retorno ajustado a
riesgo, que evolucionó con Basilea II desde el
ROE hasta a retorno ajustado al riesgo, ajus-
tado a su vez capital (RAROC-RARORAC)
—pues el capital aumentaba en función del
riesgo incurrido- se tensa más hoy. Son más
las provisiones a mantener y por ello impor-
tes a inmovilizar y ello puede lanzar las ren-
tabilidades de las entidades en picado salvo
que hagan una gestión activa de su portfolio.
Y esa gestión activa tendría consecuencia en
las empresas que confían en la relación de
proveedor-cliente de fondos que mantienen
con su entidad financiera.
Una de las posibles consecuencias es el alza
de precios, al menos para compensar el dete-
rioro de la medida de rentabilidad habitual en
banca. No es algo que pueda percibirse hoy
en el mercado pero sería una derivada lógi-
ca. Hoy prestar un euro es más caro para una
entidad financiera y puede serlo mucho más si
el prestatario o acreditado evoluciona, aunque
sea ligeramente, hacia el deterioro. Tan sólo
una ligera evolución del balance de la empresa
cliente, que bien podría seguir cumpliendo sus
obligaciones y atendiendo pagos sin variacio-
nes, generaría cierta volatilidad en el nivel de
provisiones que motiva la exposición crediticia.
Es cierto que ese modelo de provisión por
pérdida esperada frente a la pérdida incurrida,
también experimenta volatilidades en sentido
contrario. Las evoluciones positivas son reco-
gidas en el sistema de forma más o menos rá-
pida. En este aspecto la gestión activa del por-
tfolio de riesgo de crédito por las entidades es
absolutamente relevante. Los modelos cuan-
titativos que han desarrollado las entidades
deben ser evolucionados de forma continua
para que puedan recoger los signos positivos
del mercado y sus clientes.Y deberían ser por
aL PredeCir a más
PLazo, Las medidas
deL riesGo son siemPre
Peores Por La mayor
inCertidumbre

6. ¿PODRíA lA REgulACIóN DIFICultAR
lA RElACIóN bANCA - EMPRESA?
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tanto objeto de cierto rediseño. Por ejemplo,
en aspectos tales como PD será relevante que
estos no sólo se basen en magnitudes con-
tables de los acreditados, pues éstas recogen
con un retraso muy importante variaciones en
tendencias financieras o estructuras de inver-
sión y financiación. Será más deseable que se
apoyen en comportamientos de los clientes
en cuanto a uso de productos bancarios o en
fuentes de información más ágiles, como credit
bureau o informaciones de comportamiento
sectoriales.
En relación a severidad, sin embargo, poco
puede hacerse dado que los resultados de
los procesos que desencadenan pérdida/re-
cuperación son en sí mismos muy peculiares
y realmente poco extrapolables a operacio-
nes similares. Sí creemos que puede ser clave
obtener la granularidad o la segmentación a
adecuada por tipos de garantía/operación.
Ello implica conseguir modelos sólidos pero
que giren en torno a grupos lógicos de clien-
tes y fisonomía de operación. Un ejemplo
simple de sesgo sobre grupo de modeliza-
ción que podría generar resultados negativos
en LGD sería la empresa pequeña con garan-
tía de suelo industrial (por recuperar el caso
anterior). En este grupo, las operaciones que
incurran en problemas arrojarán previsible-
mente una pérdida amplia, en particular por-
que ya tendrían un perfil anómalo a efectos
de admisión de riesgo. Un grupo más general
(empresa pequeña-mediana con garantía real
de activos inmobiliarios de carácter industrial)
ampliaría el número de casos y arrojaría da-
tos más fiables y estables.En el primer caso,el
uso de un modelo que predijese contra ese
perfil determinaría, probablemente, ciertos
picos en la provisión de las operaciones así
segmentadas en cada revisión del modelo y
ése es un proceso casi anual.
El buen hacer del sector financiero español
ha llevado a evitar muchos de los efectos de
las nuevas regulaciones en su actividad. Estas
normativas se conciben de manera estraté-
gicamente correcta pero con poca previsión
de los efectos a corto plazo. Hoy estamos
ante un caso muy especial que ha entrado
en vigor hace unos meses, cuyos resultados
ya hemos podido ver en los estados finan-
cieros de algunas entidades, pero que sólo
ha iniciado su andadura a los efectos de la
redefinición de la visión estratégica de ges-
tión del riesgo del sector. No podemos dudar
del efecto en el mercado de la norma, lo que
queda realmente por ver es cómo afecta a
las relaciones entre la empresa y la banca, al
ser hoy este segmento de clientes la clave de
crecimiento y apuesta comercial para muchas
de las entidades financieras de este país.