Crédito 101 | Variables para modelo créditicio
7 abr 2022
La capacidad de pago ya sea de las personas o de las empresas es la variable determinante a estimar para los modelos de riesgo crediticio.
Un análisis débilmente aplicado puede resultar en pérdidas para los otorgadores del crédito, en deudas y scores crediticios apremiantes para los solicitantes.
En cambio, un análisis que contemple variables de distintos tipos, la magnitud de sus efectos y sus correlaciones, puede facilitar la tarea de los modelos de riesgo crediticio para determinar la capacidad de pago.
La elección de dichas variables, no es sencilla.
Elección de variables
Según Back (2002), en cuanto los estudios que se habían hecho hasta el momento en que realizó su investigación sobre las características de las empresas que cayeron en bancarrota, existen variables relevantes que destacar.
Por ejemplo, la probabilidad debancarrota incrementa cuando la rentabilidad de una empresa decrece o cuando su nivel de endeudamiento incrementa.
Por otra parte, las empresas pequeñas pueden ser vistas como más riesgosas que las grandes dada su dependencia enfocada en un menor número de clientes (aunque no en todos los casos, cf. Shumway, 2001).
También menciona que estudios previos midieron el efecto de variables no financieras para medir el riesgo crediticio, por ejemplo:
Calificaciones de auditorías
Número de cambio de directores
Existencia de préstamos
Asegurados en las acciones de la empresa
Reportes de retraso
Estas variables tuvieron mayor precisión que la práctica común en esos momentos de utilizar coeficientes financieros (financial ratios) como:
Liquidez
Gestión
Endeudamiento
Rentabilidad de una empresa
Variables financieras vs no financieras
En esta entrada se discutirá la investigación de Back, en donde se analizó el efecto de variables tanto de tipo financiero como no financiero y sus efectos en cuanto a la predicción de dificultades financieras.
En cuanto a variables no financieras, se midió:
Character of management: Comportamiento financiero del o los gerentes de una empresa
Payment disturbances: los pagos no realizados
Payment delays: los pagos no realizados a tiempo o con retraso
Size: el número de sus acciones
Mientras que las variables financieras fueron:
Age: los años activos de las empresas
Group membership: la participación de las empresas en grupos de empresas
Efficiency: la rentabilidad
Leverage: el apalancamiento
Objetivos del estudio
El objetivo de su investigación fue la de comparar ambos tipos de variables para observar cuál podía ser el más efectivo en cuanto a la predicción de que una empresa sobrellevara dificultades financieras (aunque también se diseñó un modelo que conjunta ambos tipos de variables).
Las dificultades financieras fueron categorizadas en bancarrota, re organización de una empresa, empresas con pagos no realizados, empresas con pagos no realizados a tiempo, y empresas saludables.
Para ello, Back diseñó tres modelos estadísticos:
Modelo con variables no financieras
Modelos con variables financieras
Modelos con ambos tipos de variables
El número de empresas en su análisis fue de 3,199 (todas finlandesas), los cuales fueron datos proporcionados por Finska (Suomen Asiakastieto Oy).
Resultados del estudio
De manera resumida, Back menciona que, de las variables no financieras, elementos de la dirección (management) estuvieran activos en otras empresas con dificultades financieras no fue una característica determinante para estimar el riesgo de una empresa en específico.
Tabla 1. Resultados principales de la investigación de Back. ROI: "Return on Investments", es una medida financiera para la rentabilidad. El * significa que fueron las características más significativas del estudio. La Relación asumida con la dificultad financiera refiere a si la variable en cuestión aumenta las dificultades financieras (relación positiva) o si por el contrario la reduce (negativa).
No obstante, si una empresa sí tenía dificultades financieras era posible que los directivos también tuvieran dificultades financieras de manera privada. Además, los pagos no realizados aumentaban la probabilidad de caer en bancarrota y de una reorganización.
En cuanto a las empresas con demora de pago, esta fue la variable más significativa del estudio . A mayor número de pagos con retraso, mayor la posibilidad de dificultades financieras.
El autor resalta que aunque un pago con retraso pueda parecer un problema menor, esto puede desencadenar una serie de problemas financieros severos posteriores.
Nuestra conculsión
En general, y acorde con el diseño de los modelos de su estudio, Back concluye mencionando que las variables no financieras mostraron mayor precisión que los coeficientes financieros, especialmente para los casos de bancarrota y de pagos con retraso.
Menciona también que esto podría ser información valiosa para aquellos que analizan el riesgo crediticio sin la posibilidad de evaluar los estados financieros de una empresa, pero que sí tienen acceso a su comportamiento de pago.
Referencias:
Back, P. (2005) Explaining financial difficulties based on previous payment behavior,management background variables and financial ratios, European AccountingReview, 14:4, 839-868, DOI: 10.1080/09638180500141339