Matriz de Transición Condicional de los Créditos del Sector No Financiero para Uruguay y sus Ventajas frente al Cálculo Incondicional*

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1 Matriz de Transición Condicional de los Créditos del Sector No Financiero para Uruguay y sus Ventajas frente al Cálculo Incondicional* María Sofía Larralde Cecilia Real Sara Viana Resumen El objetivo de este trabajo es estudiar las ventajas de utilizar una matriz de transición de calificaciones de riesgo condicionada al ciclo de crédito versus utilizar una matriz incondicional. Se trabajó con datos trimestrales del sistema financiero uruguayo durante el período En primer lugar, se creó un índice del ciclo de crédito a partir de la relación existente entre la morosidad y ciertas variables macroeconómicas. Luego, se condicionó la matriz de transición de créditos al sector no financiero. Por último, se compararon los resultados con aquellos obtenidos de la matriz de transición incondicional. Como conclusión, se destaca que el índice de ciclo de crédito estimado es una adecuada aproximación a la morosidad del sector no financiero. Además, éste presenta una correlación significativa con las calificaciones de riesgo de la matriz de transición. Con la estimación de la matriz de transición condicionada al índice de ciclo de crédito se obtuvieron mejores resultados para proyectar que con la matriz de transición promedio. Finalmente, si se analizan los resultados de las predicciones para la matriz condicionada de acuerdo a los estados de la economía, se observa que, en promedio, la predicción es más precisa en escenarios favorables que en escenarios de crisis. Abstract The goal of this paper is to study the advantages of using a rating transition matrix conditioned on the credit cycle versus using an unconditional matrix. We worked with quarterly data from the Financial System in Uruguay during First, we built an index of the credit cycle from the relationship between defaulting and some macroeconomic variables. Then, we conditioned the transition matrix to the nonfinancial sector. Finally, we compared these results with those from the unconditioned matrix. As a conclusion, we find that the estimated credit cycle index is an adequate approximation for the default level of the nonfinancial sector. Also, it has a significant correlation with the ratings of the transition matrix. With the estimation of the conditioned matrix we obtained better results than those from the average transition matrix. Moreover, by studying the results from using the matrix that is conditioned to the states of the economy, we observe that, on average, the prediction is more precise in good periods than in periods of crisis. * Documento basado en el trabajo monográfico para obtener el título de Master en Finanzas de la Universidad de Montevideo. Los autores agradecen al tutor, Daniel Fernández, por su constante dedicación y los aportes recibidos, los que han permitido enriquecer el presente trabajo. Asimismo hacen extensivo el reconocimiento al Dr. Fernando Borraz por la colaboración prestada a lo largo del trabajo. 99

2 Matriz de Transición Condicional de los Créditos del Sector No Financiero para Uruguay y sus Ventajas frente al Cálculo Incondicional I. INTRODUCCIÓN Este trabajo tiene como fin analizar las ventajas que pueda tener condicionar la matriz de transición de las calificaciones de riesgos a los cambios del ciclo de crédito frente a la estimación de dicha matriz a partir de un modelo incondicional. La idea central consiste en crear un modelo que, con el menor número de parámetros, logre incorporar la dinámica del ciclo de crédito a la matriz de transición. Dicha técnica mejora la precisión de la estimación de previsiones de los bancos, dado que no se basa únicamente en estimaciones históricas, sino también en las proyecciones del ciclo económico. En los últimos años las calificadoras de riesgo han desarrollado modelos de riesgo de crédito para medir las pérdidas de crédito esperadas. En estos modelos la matriz de transición desempeña un papel fundamental. En el presente estudio, se realizó la estimación de la matriz de transición condicional de los créditos del sector no financiero en Uruguay, para el período Este trabajo, por ser de los primeros en analizar la matriz de transición condicional en Uruguay, podrá ser un aporte importante dado el nuevo marco regulatorio de Basilea II. Adicionalmente, la estimación de la matriz de transición condicional permitirá analizar las ventajas frente a la matriz incondicionada. A partir de este análisis se espera lograr avances sustanciales en la estimación de las matrices de transición que a su vez permitan mejorar la administración del riesgo de crédito por parte de las instituciones bancarias así como de las instituciones encargadas de la supervisión de las mismas. El trabajo se organizará de la siguiente forma: en el capítulo II se hará una breve descripción del marco teórico en el cual se inserta el presente documento y se presentarán algunas definiciones de los conceptos utilizados. En el capítulo III se presentará la construcción del modelo para la estimación del índice de ciclo de crédito y las series utilizadas; luego en el capítulo IV se condicionará la matriz de transición al índice de ciclo de crédito obtenido en el capitulo anterior y se comparará con el modelo incondicionado. Por último, en los capítulos V y VI se presentarán las conclusiones obtenidas y las limitaciones encontradas, respectivamente. II. MARCO TEÓRICO 1 Definición de Riesgo de Crédito Riesgo de crédito 1 puede definirse como la afectación potencial de las ganancias o el patrimonio ocasionada por el hecho de que un deudor o contraparte incumpla con sus obligaciones de acuerdo con los términos establecidos. En consecuencia, dicho riesgo se encuentra en todas las actividades donde el éxito de la misma depende del comportamiento de una contraparte. El riesgo de crédito surge cada vez que los fondos del banco se prestan, se invierten, o están expuestos a acuerdos contractuales, ya sea en operaciones dentro o fuera del balance (operaciones de cambio, derivados, portafolio de inversiones, entre otras). Asimismo, el riesgo de crédito incluye las actividades de crédito que se realizan con otras instituciones financieras, como pueden ser: líneas de crédito (préstamos, depósitos u operaciones de comercio exterior), posiciones en valores emitidos por dichas instituciones financieras o posiciones tomadas por el banco en valores públicos o privados emitidos por terceros (riesgo del emisor). Por lo tanto, el riesgo de crédito abarca tanto el riesgo de incumplimiento como riesgo de mercado. En este contexto, las instituciones financieras deben realizar un análisis de crédito tanto a nivel de las transacciones individuales como a nivel de todo el portafolio (Basilea 2000). 1. Basilea,

3 Ma r í a So f í a La r r a l d e / Cecilia Re a l / Sa r a Vi a n a Los aspectos que se deben considerar dentro del análisis de riesgo individual son: La probabilidad de incumplimiento, que refiere a la frecuencia relativa con que la contraparte no cumple con las obligaciones definidas contractualmente. La tasa de recuperación, que es la proporción de deuda que puede ser recuperada una vez que la contraparte ha caído en incumplimiento. La migración del crédito, que implica el grado en que la calidad o calificación del crédito puede mejorar o deteriorarse. Los aspectos a tener en cuenta en lo que se refiere al riesgo de portafolio son: La correlación entre la probabilidad de incumplimiento y la calidad del crédito; esto es el grado de asociación que puede existir entre la calidad de un crédito y su probabilidad de incumplimiento, con respecto a la calidad y probabilidad de incumplimiento de otro crédito. La concentración de riesgo, la cual se refiere a la contribución marginal de un activo crediticio en el riesgo total del portafolio. El riesgo de incumplimiento, o sea la incertidumbre sobre la capacidad de una contraparte de cumplir con sus obligaciones una vez que ha asumido una deuda. 2 Antecedentes En los últimos años hubo un importante desarrollo en el área de administración de riesgo, principalmente en el ámbito financiero internacional. Se han desarrollado diferentes metodologías con el propósito de estimar la probabilidad de incumplimiento, entre las que podemos mencionar técnicas estadísticas y variadas, multivariadas, análisis de modelos de clasificación, árboles de decisión, modelos de elección cualitativa (PROBIT y LOGIT), el análisis de la matriz de transición, entre otros. Edward Altman, prestigioso profesor de la Universidad de Nueva York, fue el pionero en la investigación y predicción de quiebras de empresas corporativas. Ya desde principios de la década de los noventa señaló que el próximo gran reto financiero sería la administración del riesgo de crédito, que consiste en medir, minimizar y prevenir las pérdidas esperadas y no esperadas que surgen de actividades relacionadas con el otorgamiento de préstamos en general. Desde los años sesenta hasta mitad de la década pasada, las instituciones implementaron los modelos tradicionales de riesgo para predecir la quiebra de las empresas a partir de variables independientes que tuvieran relevancia a nivel estadístico. Sin embargo, el problema fundamental de las instituciones financieras es cuánto capital asignar como reserva en caso de quiebra, es decir, qué cantidad de capital se debe reservar para previsiones, tanto en caso de que surjan pérdidas esperadas como no esperadas. De esta forma, existe un trade off entre riesgo y rendimiento que es necesario maximizar de forma tal de lograr un nivel de previsiones que minimice el riesgo y maximice el retorno. A su vez, se ha dado un fuerte incremento del mercado de derivados por parte de las empresas financieras, a lo que se debe adicionar la incorporación de nuevos instrumentos financieros crediticios, que hizo que las empresas aumentaran el potencial de sus préstamos a niveles muy altos. Esto derivó en que las entidades reguladoras comenzaran a buscar nuevos parámetros capaces de medir el riesgo de incumplimiento y de imponer a las instituciones financieras procedimientos adecuados para su autoprotección. 101

4 Matriz de Transición Condicional de los Créditos del Sector No Financiero para Uruguay y sus Ventajas frente al Cálculo Incondicional En 1988 surge el primer intento por lograr la convergencia hacia un estándar internacional de regulación de capital, el Comité de Basilea I, en cooperación con los bancos centrales de los países del G10. El objetivo fundamental del mismo era determinar el capital mínimo que debía tener una entidad bancaria en función de los riesgos que afrontaba. En otras palabras, se buscaba determinar el cálculo del capital económico por riesgo de crédito para los sistemas bancarios de un gran número de países. Este acuerdo era una recomendación para cualquier país, el cual quedaba libre de incorporarlo en su ordenamiento regulatorio con las modificaciones que considerase necesarias. 3 Basilea II y algunos conceptos clave La principal crítica al acuerdo de Basilea I fue su insensibilidad a las variaciones de riesgo ignorando la calidad crediticia y, por lo tanto, la probabilidad de incumplimiento de los distintos deudores. Es decir, consideraba que todos los créditos tenían la misma probabilidad de incumplimiento. Por tal motivo, en el año 2004 el Comité de Basilea propone un Nuevo Acuerdo de Capital basado en tres pilares fundamentales para la regulación del sistema bancario. El pilar 1 refiere a los requerimientos mínimos de capital para cubrir riesgo de mercado, crédito y operacional. El pilar 2 menciona la supervisión bancaria, animando a los bancos a desarrollar métodos internos para evaluar el capital y establecer objetivos del mismo en línea con el perfil de riesgo del banco y sus controles internos. El pilar 3 trata de la disciplina de mercado que requiere que los bancos revelen su método para calcular proporciones de capital, evaluación de riesgo y administración de riesgo de crédito. El objetivo de la medición del riesgo de crédito es la estimación de la distribución de probabilidad de pérdidas, ya que a través de ésta se pueden determinar las pérdidas esperadas y las no esperadas del portafolio crediticio de una institución financiera. La pérdida esperada de un portafolio de activos crediticios representa el monto de capital que podría perder una institución como resultado de la exposición al riesgo de crédito para un horizonte de tiempo dado. En cambio, las pérdidas no esperadas son las resultantes de los cambios en la calidad de las carteras de crédito. El Comité de Basilea propone atender las pérdidas inesperadas con capital regulatorio y las pérdidas esperadas con previsiones crediticias. Otro elemento básico del riesgo de crédito es la definición de incumplimiento, insolvencia o default. Según el Nuevo Acuerdo de Capital, ocurre default cuando alguna de las siguientes condiciones se verifica, en relación a un deudor en particular: Cuando se determina que un deudor improbablemente pague sus obligaciones de deuda, en cuanto al principal, intereses o gastos en su totalidad. Un evento de pérdida asociada con cualquier obligación del deudor, tal como quita, previsión específica o reestructuración que involucre quita o el aplazamiento del pago del principal, intereses o gastos. El deudor presenta un atraso superior a los 90 días en cualquiera de sus obligaciones. El deudor presenta una declaratoria de quiebra. 4 Modelos para la medición del riesgo de crédito Los modelos para la medición del riesgo de crédito se pueden clasificar de la siguiente forma: modelos cualitativos, modelos Credit Scoring y nuevos modelos. 102

5 Ma r í a So f í a La r r a l d e / Cecilia Re a l / Sa r a Vi a n a Los modelos cualitativos se basan en el juicio de un experto que determina qué nivel de riesgo es conveniente asumir y el precio adecuado para el mismo teniendo en cuenta las características específicas del deudor y aquellas que son propias del mercado. Estos modelos son también conocidos como modelos expertos. Los modelos Credit Scoring son modelos cuantitativos, los cuales a partir de determinadas características del deudor determinan un nivel de score que representa la probabilidad de default, pudiendo asimismo agrupar a los deudores en diferentes categorías. Estos modelos presentan ciertas ventajas sobre los anteriores como ser: determinar cuáles son los factores o características más relevantes para explicar el riesgo de default; establecer un grado de importancia de dichos factores, mejorar el proceso para fijar el precio, dado el riesgo inherente, mejorar la asignación de previsiones por incobrabilidad; y permitir descartar malos deudores. A pesar de las ventajas anteriormente descriptas, tanto los modelos cualitativos como los cuantitativos han sido criticados por ser modelos empíricos que no cuentan con un marco teórico. Asimismo, al basarse en información histórica y discreta no toman en cuenta las posibles variaciones que puedan tener los deudores en su comportamiento ni aquellas provenientes del mercado de acciones o de deuda. También se critica la linealidad que se asume en las variables explicativas, la cual no siempre se cumple. Dentro de los nuevos modelos para la medición del riesgo de crédito se encuentran: Modelo de spread de tasas de interés: este modelo se basa en la información actual de tasas que ofrece el mercado, determinando el premio por riesgo de crédito y la probabilidad implícita de default. Para ello se consideran los spreads entre la estructura temporal de tasas libre de riesgo y la estructura temporal de tasas definidas por el mercado para un deudor determinado. Retorno de capital ajustado por riesgo (Raroc): Este modelo compara el retorno neto de un préstamo (ingresos menos costos de financiamiento) con sus potenciales pérdidas esperadas. Por lo tanto se considera que un préstamo agrega valor cuando el Raroc obtenido supera el ROE (retorno del patrimonio) esperado por los accionistas. Modelo de Merton: Este modelo se basa en el mercado de acciones para determinar el riesgo de default. Existe una situación de default cuando el valor de los activos de la firma es menor al valor facial de la deuda. Modelo Expected Default Frequency (EDF): En este modelo, el riesgo de incumplimiento se determina a partir de los activos de la firma, su volatilidad y el valor en libro de las obligaciones. Para determinar el punto de default se toman en cuenta las obligaciones de la firma y el valor esperado de sus activos. Cuando el valor de los activos es menor a un nivel determinado se entiende que la empresa ha caído en default. Este modelo incorpora la estructura de financiamiento del deudor para la medición del riesgo de crédito. CreditRisk+ es un ejemplo de modelo de impago en el que se parte de la idea de que los eventos de incumplimiento de los diferentes deudores son eventos Bernoulli independientes; un deudor sólo puede estar en uno de dos estados: al día con sus obligaciones o en impago, por lo que las pérdidas que resulten sólo se deben a los incumplimientos del deudor. La distribución de pérdidas que resultan del incumplimiento de los deudores de todo el portafolio se obtiene a través de las funciones generadoras de probabilidad (FGP). En una primera instancia, genera la FGP del número de incumplimientos y luego, haciendo un supuesto sobre el nivel de pérdidas asociadas al incumplimiento de cada deudor, obtiene la FGP de las pérdidas que puede tener la cartera. CreditMetrics: Este es un modelo de marcar a mercado que tiene como eje central la matriz de 103

6 Matriz de Transición Condicional de los Créditos del Sector No Financiero para Uruguay y sus Ventajas frente al Cálculo Incondicional transición asociada a un sistema de calificación de créditos, que provee el mecanismo probabilístico que modela la migración de la calidad de los créditos. Es decir, este modelo considera, además de los impagos, las pérdidas resultantes del cambio en el valor de los créditos debido a la migración de calidad de los mismos. En términos generales, los principales elementos que intervienen en CreditMetrics son: probabilidades de incumplimiento, patrones de migración de los créditos a diferentes estados de calidad, umbrales que separan los diferentes niveles de calidad (en particular, el de incumplimiento), valor de los créditos dependiendo de su calidad, tasa de recuperación en caso de incumplimiento y medidas de riesgo. También es fundamental la información de mercado (precios de instrumentos de deuda e indicadores de su calidad) e información generada internamente por las instituciones. Las mayores diferencias entre estos dos últimos modelos, CreditRisk+ y CreditMetrics, se deben a la forma en que conjugan los diferentes elementos del riesgo de crédito para obtener la distribución de probabilidades de pérdidas en CreditMetrics el valor presente del portafolio no se distribuye Normal. Otra clasificación existente y que se aplica mucho al presente trabajo, es la que se realiza dependiendo si el modelo se condiciona o no al ciclo económico: enfoque through the cycle (modelo incondicionado) y enfoque point in time (modelo condicionado). El primer modelo mide el riesgo de crédito sin considerar el ciclo económico, obteniendo de esta forma calificaciones de crédito muy estables en el tiempo. Estos modelos son usados por calificadoras de riesgo como Moody s y Standard & Poor s. El segundo enfoque en cambio, sí considera el ciclo económico y por tanto, las calificaciones obtenidas son más volátiles. Este enfoque es utilizado principalmente por bancos para medir el riesgo de crédito en el corto plazo. El principal problema que enfrenta una institución para elegir la metodología es la disponibilidad y calidad de la información con la que cuenta. La falta de información para estimar los modelos de riesgo de crédito se deriva de la poca frecuencia de los eventos de incumplimiento y de los horizontes de largo plazo utilizados para su medición. Por lo tanto, al especificar los parámetros de un modelo, los modelos de riesgo de crédito requieren el uso de supuestos para simplificar y representar la información. En general, la información que se requiere para estimar la probabilidad de incumplimiento refiere a las características del crédito, del deudor, información del entorno económico, garantías y experiencias de pago, entre otras. 5 Matriz de transición La matriz de transición es una herramienta que permite determinar la probabilidad de que un crédito con una calificación determinada cambie de calificación crediticia durante un período específico, permitiendo, en el caso de una institución financiera, estudiar el posible deterioro o mejora que pudiera presentar su cartera de clientes en el futuro. La utilización de las matrices de transición como herramienta para la medición del Riesgo de Crédito comenzó en 1997, cuando JP Morgan presentó su aplicación en CreditMetrics. A partir de entonces, debido a su fácil implementación, se ha convertido en uno de los modelos más utilizados para medir mejoras o reducciones de las calificaciones de Riesgo de Crédito. La probabilidad de transición P ij se define como la posibilidad de que un deudor con una cierta calificación crediticia i pueda migrar a otra calificación crediticia j en un horizonte de tiempo dado. En caso de que no exista migración sucede que i es igual a j. 104

7 Ma r í a So f í a La r r a l d e / Cecilia Re a l / Sa r a Vi a n a Las probabilidades de transición permiten construir la matriz de transición con i filas (calificación al inicio del período) y j columnas (calificación al final del período). La intersección de estas celdas representa el porcentaje de calificaciones que se mantuvieron, aumentaron o disminuyeron en cada escala. La diagonal de la matriz representa los porcentajes de calificaciones que mantuvieron la misma calificación. Las celdas por debajo de la diagonal representan los porcentajes de calificaciones que aumentaron la calificación y las celdas por encima las que disminuyeron la calificación. Las matrices de transición presentan las siguientes características: Todos los elementos de la matriz son no negativos. La suma de los elementos de cada fila es igual a uno. La probabilidad que un crédito inicialmente calificado i mantenga su calificación el siguiente período debe ser mayor a las probabilidades que complementan la fila correspondiente. La probabilidad de que los créditos migren a un estado inmediatamente inferior en calidad suele ser más alta que la probabilidad de que el mismo crédito migre a un estado superior. Cuando se trabaja con matrices no condicionadas, se supone que estas probabilidades no dependen del tiempo ni del ciclo económico. Sin embargo, la realidad ha demostrado que esto no es así. Durante períodos de recesión económica las probabilidades de default tienden a aumentar mientras que en las etapas de auge o recuperación, las probabilidades de default tienden a disminuir. La metodología utilizada en este trabajo para condicionar la matriz de transición se basó en un documento de RiskMetrics llamado A Way to Condition the Transition Matrix on Wind del autor Jongwoo Kim (1997). Este autor tiene como objetivo obtener una matriz de transición condicionada a la dinámica del ciclo de crédito con el menor número de parámetros y de requerimientos de datos que sea posible. En dicho trabajo, el estudio se realiza para analizar la transición de las calificaciones de riesgo en los bonos americanos. Esta técnica plantea la construcción de un índice de ciclo de crédito estimado a través de distintas variables macroeconómicas que refleja la situación crediticia existente para todos los deudores durante un determinado período. También plantea que los cambios de calificaciones reflejan de forma subyacente un indicador de cambio de calificación y si se asume que el mismo tiene una distribución normal, es posible obtener particiones de Yt a través de la definición de conjuntos de bins. Se define bin como el inverso de la función normal estandarizada para las probabilidades acumuladas que marcan los umbrales entre estar en una categoría u otra para cada calificación inicial de riesgo. De esta forma, luego de calcular un índice del ciclo de crédito y los bins del indicador de cambio de calificación se obtiene la matriz de transición condicionada al ciclo económico y se concluye su ventaja frente a la matriz incondicional. III. CONSTRUCCIÓN DEL MODELO Para poder construir la matriz de transición de las calificaciones de riesgo del sector no financiero uruguayo condicionada al ciclo de crédito local, se estimará el índice de ciclo de crédito. Este índice incorporará la información macroeconómica más relevante así como series financieras, de forma tal que el mismo sea representativo del ciclo de crédito. 105

8 Matriz de Transición Condicional de los Créditos del Sector No Financiero para Uruguay y sus Ventajas frente al Cálculo Incondicional En el siguiente capítulo se trabajará con el índice estimado para condicionar la matriz de transición al índice del ciclo de crédito obtenido. 1 Creación del Índice del Ciclo de Crédito Como forma de simplificar el análisis del índice del ciclo de crédito (en adelante ICC), se define al mismo como el porcentaje de morosidad existente en el sistema financiero privado respecto al total de créditos. A su vez, con el fin de lograr que ICC t tenga distribución normal, se aplicará la transformación de la distribución normal estandarizada: Siendo: morosidad t = porcentaje de créditos vencidos sobre el total de créditos del sistema no financiero uruguayo en el período t. (1) y = media histórica y desviación estándar de la morosidad respectivamente. ICC t puede tomar distintos valores: t ICC > 0 representa el ciclo de crédito cuando la economía se encuentra en períodos desfavorables, y por tanto se incrementa la probabilidad de aumentar la morosidad. t ICC < 0 representa el ciclo de crédito cuando la economía se encuentra en períodos favorables, y por tanto disminuye la probabilidad de aumentar la morosidad. 2 Estimación de la morosidad Para estimar la morosidad se utiliza un modelo Tobit que analiza la relación de esta variable con las variables macroeconómicas consideradas más relevantes para tal fin. El modelo Tobit es un modelo econométrico propuesto por Tobin (1958) para describir la relación entre una variable dependiente y variables independientes y variables independientes. Este modelo supone que existe una variable latente (no observable) que se denomina que depende linealmente de a través de un parámetro (vector) que determina la relación entre la variable independiente (o vector) y la variable latente. Otro aspecto importante es que los errores siguen una distribución normal. La variable observable se define igual a la variable latente cada vez que se encuentra por encima de cero y cero en caso contrario. Donde es una variable latente El modelo Tobit es un caso especial de modelo de regresión censurada ya que la variable latente no siempre puede ser observada mientras que la variable independiente es observable. Uno de los resultados del modelo es cuando es censurada arriba y abajo al mismo tiempo. 106

9 Ma r í a So f í a La r r a l d e / Cecilia Re a l / Sa r a Vi a n a Dado que la estimación de la variable morosidad debe encontrarse entre 0 y 1, se utiliza el modelo Tobit ya que permite truncar las estimaciones en el tramo deseado. Siendo: = set de series macroeconómicas y financieras en el período de t1 = error período t 3 Variables del Modelo y correlación Variable Dependiente: Morosidad: La estimación de la morosidad se obtiene del Banco Central del Uruguay de forma trimestral para el periodo 1999:4 a 2009:3. La morosidad se define como el cociente entre los créditos vencidos al sector no financiero privado (CSNF) y el total de créditos (vigentes y vencidos) otorgados por bancos privados. Cabe destacar que el ratio de morosidad elaborado incluye créditos en moneda nacional y en moneda extranjera. Los créditos vencidos incluyen las colocaciones vencidas, créditos en gestión y créditos morosos, que son aquellos con atrasos mayores o iguales a 60 días y menores a 2 años. Variables Independientes: Para estimar el modelo se investigaron diversas series macroeconómicas que podrían afectar la probabilidad de que los deudores migren de una calificación a otra. (2) Como variables independientes (variables explicativas) se analizaron: Tasa de interés activa promedio en moneda nacional (en adelante TMN) Tasa de interés activa promedio en moneda extranjera (en adelante TME) Variación del Índice de Precios al Consumo (en adelante IPC) Variación del Producto Interno Bruto (en adelante PIB) Variación del Índice de Riesgo País (en adelante UBI) Variación de Índice Medio de Salarios (en adelante IMS) Variación del Índice de Desempleo (en adelante DESEMP) Variación de la Depreciación Real (en adelante DEPREC REAL) Variación de los Créditos Totales al Sector no Financiero Privado (CNSF) Las variables fueron analizadas de forma trimestral y en el mismo período que la morosidad. En caso de disponer de información mensual se realizó un promedio simple de los 3 meses correspondientes a cada período. 107

10 Matriz de Transición Condicional de los Créditos del Sector No Financiero para Uruguay y sus Ventajas frente al Cálculo Incondicional Dado el fuerte impacto que tuvo la crisis financiera de 2002 en Uruguay se consideró relevante la inclusión en el modelo de una variable Dummy de cambio de nivel. Para esto se probaron tres Dummy diferentes en el modelo para ver cual se ajustaba más: Dummy 85, Dummy 80 y Dummy 75. Las tres series comienzan en el tercer trimestre de 2002 con valor 1, pero luego se aplican distintos factores de ajuste a cada una, 0.85, 0.80 y 0.75 respectivamente, hasta que termina la serie. Los factores de ajuste hacen que la serie vaya disminuyendo de valor en todos los casos tendiendo a cero pero con diferente velocidad de acuerdo al factor de ajuste considerado. Cuadro 1 Variables Para el estudio de las series en primer lugar se realizó un análisis gráfico del comportamiento de las mismas respecto a la morosidad. 108

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