Modelo de comportamiento y predicción

Solo disponible en BuenasTareas
  • Páginas : 19 (4525 palabras )
  • Descarga(s) : 0
  • Publicado : 13 de septiembre de 2010
Leer documento completo
Vista previa del texto
Modelo de Comportamiento y Predicción de Default El caso de empresas Pymes en Argentina

Autor: Bruno Plotnicki Tutor: José P. Dapena

1

1. Introducción Los instrumentos financieros en los mercados globalizados se han vuelto cada vez más complejos, creando incertidumbre y exposición dinámica entre contrapartes por lo cual el desarrollo de mecanismos de mejora del análisis de crédito paratomar riesgos de forma más sofisticada y anticiparse al default de las empresas ha sido una constante en los últimos años. Los inconvenientes surgen dado que el proceso de evaluación de riesgo y asignación de crédito es un ejemplo de decisión hecha en un marco de incertidumbre, que incorpora información asimétrica entre el proveedor de fondos y el cliente. La información asimétrica introduce doscuestiones básicas que afectan a los proveedores de fondos: selección adversa (efectuar errores en el proceso de decisión) y riesgo moral (relacionado con el monitoreo de los deudores). Cuando a una firma se le dificulta el cumplimiento en el pago del servicio de su deuda, existe lo que se denomina riesgo de default. Antes de que esto suceda, no existe forma de discriminar sin ambigüedades entreaquellas compañías que entrarán en default y cuales no. En el mejor de los casos, sólo se pueden efectuar análisis probabilísticos para calcular la probabilidad de default. Como resultado de ello, los deudores deben pagar a los primeros un spread que incluye una sobretasa de interés proporcional a la probabilidad de incumplimiento para compensar a los acreedores por esta incertidumbre. Segúnevidencia empírica, el default es un evento poco común. La probabilidad de incumplimiento en una compañía tipo es de alrededor del 2% en cualquier año. Sin embargo, existe una variación considerable en la probabilidad, si la medición se efectúa entre empresas. Por ejemplo, las posibilidades para una sociedad con una calificación crediticia de AAA, el riesgo de no cumplir con sus obligaciones y entrar endefault, no superan el 2 por 10000 (base anual). 1

1

Ver “Modeling Default Risk”, Investigación de P. Crosbie y J. Bohn donde utilizan la metodología denominada “Expected Default FrequencyTM”, para definir la probabilidad de que una empresa entre en default en un período dado de tiempo. Para ello recaban información sobre trabajos anteriores en cuanto a probabilidades de incumplimiento endistintas compañías, utilizando para ello el valor de mercado de la firma, el nivel de su endeudamiento y la volatilidad del valor de la firma.

2

En cambio, en una empresa categorizada como CCC, las probabilidades se multiplican exponencialmente, alcanzando un 4 por 100, es decir 200 veces más que las chances de una firma con un rating altamente satisfactorio. La pérdida sufrida por lacontraparte en caso de incumplimiento es generalmente significativa y está altamente relacionada con las particularidades de los convenios y/o arreglos firmados. Las cláusulas de Cross Default en contratos de deuda usualmente aseguran que las probabilidades de default para cada una de las clases de deuda son las mismas. No obstante, la pérdida dependerá de la naturaleza de las obligaciones (garantías,plazo, privilegios, etc.). Si bien todos los ítems resultan críticos para poder lograr un buen manejo de la administración de cartera de créditos, ninguno de ellos es tan importante o difícil de estimar, como el de probabilidad de default. El objetivo de este trabajo se centrará en elaborar un modelo que permita predecir la probabilidad de default, utilizando información pública. Se pueden evaluardos componentes críticos para medir la probabilidad de default: información y modelos. La información surge de tres fuentes principales: ex ante) los estados financieros de la empresa (datos ex post) los precios de mercado de la Deuda y Patrimonio (datos ex ante). apreciaciones subjetivas sobre el riesgo y perspectivas de la compañía (datos

Los modelos son los medios que permiten transformar...
tracking img