As oportunidades em Analytics com Basiléia

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1 Evento Gestão do Risco de Crédito e a Resolução 3721 As oportunidades em Analytics com Basiléia Julio Guedes Experian Head of Analytics for Latin America 22/03/2012

2 Agenda Visão geral do Controle de Risco Desafios na modelagem de LGD Oportunidades criadas através de um approach avançado Benchmarking Stress Testing Alguns cases e oportunidades 2

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. 3

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 4

5 Complexidade nem sempre significa melhoria A complexidade crescente de acordo com a abordagem Dados Diferentes fontes Processo manual Infra-estrutura de dados existente Automação parcial Solução de dados centralizada Processo totalmente integrado Drivers de Risco Apenas como sugestão Drivers de Risco limitados Segmentação típica e drivers de Risco Níveis variados Segmentação alinhada com 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 mais complexos EAD Médias históricas Modelos complexos 5

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 Técnicas utilizadas Varejo: 5 anos Atacado: 5 anos Regressão Logística Arvores de decisão - CHAID Regressão Linear com calibração Calibração de rating externo ou score julgamental Covariáveis Carteiras Performance Work out 6

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) Covariáveis Carteiras Performance Work out Técnicas utilizadas Regressão Logística Arvores de decisão - CHAID Regressão Linear com calibração 7

8 Valo r 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. LGD workout Calculado através do valor presente dos fluxos de pagamento do contrato após o evento de default. EAD Valor presente LGD =(Recuperação Custos) Histórico de dados Varejo: 5 anos Atacado: 7 anos (ciclo econômico) Default Tempo Técnicas utilizadas Regressão Beta e Beta Inflada Regressão Tobit, Gama e Gama Inflada Dicotomização e Regressão logística 8

9 Agenda Visão geral do Controle de Risco Desafios na modelagem de LGD Oportunidades criadas através de um approach avançado Benchmarking Stress Testing Alguns cases e oportunidades 9

10 Etapa 5 Etapa 6 Etapas Chaves Etapa 3 Etapa 4 Etapa 1 Etapa 2 Desafios na Modelagem de LGD Limitação de dados, Estimação, Validação, Realizar Validação de Dados e definir o espaço amostral do desenvolvimento do modelo Definir a Perda efetiva e derivar LGD real para cada conta em default dentro da amostra Definir a amostra de desenvolvimento e a análise de segmentação Estimar LGD no nível de conta / segmento e realizar as análises de Pool do LGD Realizar a validação inicial (estabilidade, performance, calibração e concentração) Long-run average, downturn adjustment, 10

11 Limitação de dados Disponibilidade e Integridade Step 1 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 11

12 Componentes do LGD Step 2 Pagamentos e Recuperações Custos Diretos e Indiretos NPV e taxa de desconto Curvas de Perda criadas para cada carteira LGD% = EAD + NPV(custos) - NPV(recuperação) EAD Amount EAD Loss given default NPV Recuperação Custos Default T 1 T 2 T 3 T 4 Período de Recuperação Time 12

13 Parâmetros de estimação do LGD Pontos de observação Step 3 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% 13

14 Parâmetros de estimação do LGD Segmentação da Carteira Step 3 Segmentação inicial definida pela estrutura de dados da Basiléia Modelos adicionais seriam necessários? Carteira Varejo Opções de metodologias de estimação do LGD Estimação no nível da carteira Modelo de Regressão Total number of models = 7 14

15 Estimação de LGD Pool Step 4 Score LGD e todas as variáveis relevantes Tomador do empréstimo Transação Inadimplência Diferenciação do LGD Homogeneidade Heterogeneidade Estabilidade 15

16 Validação Steps 3-4 Validações iniciais Validações do Modelo Integridade dos dados e estabilidade Discriminação Validação do Pool Análises de calibração Estabilidade Discriminação Homogeneidade Concentração no Pool 16

17 LGD Workout LGD Workout Step 6 Long-run e Downturn Estimativa de longo prazo x Estimativa em períodos de baixa atividade econômica Tempo Recessão Tempo - Média do LGD em tempos de perdas elevadas - Previsões baseadas em premissas conservadoras - Outros métodos similares LGD LR : LGD de longo prazo LGD LR = LGD médio ponderado pela # defaults Ápice do LGD Engloba maior tempo de crise D Wk 17

18 Agenda Visão geral do Controle de Risco Desafios na modelagem de LGD Oportunidades criadas através de um approach avançado Benchmarking Stress Testing Alguns cases e oportunidades 18

19 Uso dos componentes de IRB Estratégia e Processo de Planejamento 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,... Relatório Fluxo de informação de medição e gestão de crédito a exposição a outras funções da organização. 19

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 20

21 Oportunidades criadas com a adoção do padrão avançado 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 21

22 Agenda Visão geral do Controle de Risco Desafios na modelagem de LGD Oportunidades criadas através de um approach avançado Benchmarking Stress Testing Alguns cases e oportunidades 22

23 Benchmarking de Modelos Tal atividade é prevista pelo acordo. benchmarking são as seguintes: As regras que a IF deverá obedecer para efetuar tal 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. 23

24 Pool data Pool data para carteiras de crédito Informações Banco A Banco C Serasa Experian Banco B Banco D Cliente Tipo de pessoa Segmento Banco de origem Modalidade de crédito Saldo tomado Tipo de garantia Atraso atual PD interna LGD interna 24

25 Resultados do Pool data Indicadores têm conceitos diferentes entre bancos Serasa Experian fornece indicadores a partir dos dados analíticos: 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 Desempenho de cobrança Qualidade de concessão Indicador de impacto macro econômico no crédito por banco Expertise e Capacidade de processamento Serasa Experian 25

26 Indicadores comparativos dos modelos internos Informações Cliente Tipo de pessoa Segmento Banco de origem Modalidade de crédito Saldo tomado Tipo de garantia Atraso atual PD interna 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 comparável Banco A (Ratings de A1 a A6) A1 A2 A3 A6 D... G1 G2 G3 G6 D B1B2 B3 B4 B5 B6 B9 D Banco B (Ratings de B1 a B9) LGD 26

27 Agenda Visão geral do Controle de Risco Desafios na modelagem de LGD Oportunidades criadas através de um approach avançado Benchmarking Stress Testing Alguns cases e oportunidades 27

28 Necessidade de antever as tendências de performance das empresas ou consumidores 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 28

29 Ratings em cenários simulados Atender a BASILÉIA II Parágrafo 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

30 Necessidade de antever as tendências de performance das empresas ou consumidores 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 30

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) 31

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 Foco no processo de aceitação/rejeição de operações Estratégias simplistas de pontos de corte Domínio de técnicas julgamentais na análise do risco de empresas Pouca atenção era dada à estimação precisa de probabilidades de default 32

33 Estimativas de PDs 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 33

34 Modelos PD condicionais e não condicionais Condicionais Estão atrelados às condições de um determinado cenário econômico Produzem estimativas enviesadas de PD se o cenário econômico se alterar Não condicionais Capturam as relações de risco médias ao longo de diferentes cenários econômicos Maioria dos modelos atualmente em uso em instituições financeiras e bureaus são condicionais 34

35 Ratings em cenários simulados 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 35

36 Agenda Visão geral do Controle de Risco Desafios na modelagem de LGD Oportunidades criadas através de um approach avançado Benchmarking Stress Testing Alguns cases e oportunidades 36

37 1o Case IRB para uma carteira de PME O cliente Benefícios operacionais Líder no país com mais de 10 milhões de clientes Market share de 20% 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 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 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. 37

38 2o Case Banco de Varejo 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 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 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 38

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 Padrões Basiléia e Resolução 3721 Agilidade no atendimento 100 milhões de CPF/escores calculados em um dia Rápido desenvolvimento de scores Manipulação de grande volume de dados 39

40 BOOKS DE VARIÁVEIS Desenvolvimento de um conjunto de variáveis que podem ser usadas nos modelos e em decisões estratégicas Criação de variáveis Expertise global da Experian em usar informações nos modelos e decisões estratégicas Implementação dos programas em ambiente de produção 40

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 41

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. 42

43 Obrigado! Julio Guedes Experian Head of Analytics for Latin America 43

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