PD, LGD y EAD bajo NIIF 9: qué son, cómo se estiman y en qué se diferencian de Basilea

1. Los tres parámetros del riesgo de crédito

PD, LGD y EAD son los tres parámetros fundamentales que determinan la magnitud del riesgo de crédito en cualquier exposición. Son los insumos de la fórmula ECL y, por tanto, los elementos que más rigurosidad técnica requieren tanto en su estimación como en su documentación.

Sin embargo, existe una confusión muy frecuente en los equipos de riesgo bancario: los parámetros PD, LGD y EAD que se usan en NIIF 9 son conceptualmente distintos de los que se usan en Basilea II/III para el cálculo de capital regulatorio. Usar los parámetros regulatorios en el modelo ECL contable es un error metodológico común con consecuencias significativas.

2. PD: Probabilidad de Incumplimiento

Definición

La PD (Probability of Default) es la probabilidad de que un deudor incumpla sus obligaciones dentro de un horizonte temporal determinado. Para Stage 1, se utiliza la PD a 12 meses. Para Stage 2 y 3, se utilizan las PDs de vida remanente, que proyectan la probabilidad de incumplimiento en cada período de la vida del instrumento.

NIIF 9 vs Basilea: una distinción crítica

• Basilea (capital regulatorio): PD through-the-cycle (TTC). Representa el promedio del ciclo económico completo, intencionalmente conservadora y estable. Su objetivo es estimar cuánto capital necesita el banco a largo plazo.
• NIIF 9: PD point-in-time (PIT). Refleja las condiciones crediticias actuales y el contexto macroeconómico esperado. Debe incorporar información forward-looking y variar con el ciclo económico.

En términos prácticos: en una recesión, la PD bajo NIIF 9 debería aumentar significativamente para reflejar el mayor riesgo esperado en el entorno actual, mientras que la PD de Basilea se mantendría más estable. En una expansión económica, la PD NIIF 9 puede ser significativamente menor que la PD TTC.

Métodos de estimación de PD

1. Matrices de transición históricas: se construyen a partir del historial de pagos de la cartera, calculando la probabilidad de que un crédito migre de una categoría de riesgo a otra (incluyendo el incumplimiento) en un período determinado.
2. Modelos econométricos: regresión de la tasa de incumplimiento histórica contra variables macroeconómicas (PIB, desempleo, tasas de interés, tipo de cambio) para generar la PD forward-looking.
3. Escenarios probabilísticos: construcción de escenarios base, optimista y pesimista, cada uno con su PD correspondiente y ponderados por probabilidad de ocurrencia.

3. LGD: Pérdida dado el Incumplimiento

Definición

El LGD (Loss Given Default) representa el porcentaje del EAD que no se espera recuperar si el deudor incumple. Se expresa típicamente como un porcentaje: un LGD del 40% significa que, en promedio, el banco recuperará el 60% de la exposición.

El complemento del LGD es la tasa de recuperación (Recovery Rate): LGD = 1 – Recovery Rate. Para estimar el LGD correctamente, es necesario considerar los flujos de recuperación (cobros parciales, liquidación de garantías, procesos judiciales) y descontarlos a valor presente, así como los costos directos de recuperación (legales, administrativos, tiempo del personal).

Factores que determinan el LGD

• Existencia y calidad del colateral: un crédito hipotecario con un LTV bajo tendrá un LGD mucho menor que un crédito personal sin garantía.
• Senioridad de la deuda: las deudas senior tienen prioridad en la recuperación vs subordinadas.
• Sector económico: la recuperación en sectores con activos líquidos (real estate, equipos) es históricamente mayor que en sectores de servicios.
• Plazo del proceso de recuperación: procesos judiciales largos reducen el valor presente de los recuperos.
• Ciclo económico: en recesiones, el valor de los colaterales cae y la tasa de recuperación disminuye.

NIIF 9 vs Basilea

Al igual que con la PD, el LGD de NIIF 9 debe ser point-in-time y ajustarse al ciclo económico. El LGD downturn de Basilea (calibrado en condiciones de estrés) no debe usarse directamente en el modelo ECL sin ajuste.

4. EAD: Exposición al Momento del Incumplimiento

Definición

El EAD (Exposure at Default) es el monto total que el banco tiene en riesgo en el momento en que ocurre el incumplimiento. Para productos con saldo fijo (préstamos amortizables), el EAD es relativamente directo: es el saldo de capital esperado en el momento del incumplimiento.

El desafío surge con los productos de crédito revolvente (tarjetas de crédito, líneas de crédito, avances en cuenta corriente). En estos casos, el EAD incluye no solo el saldo actual dispuesto, sino también una estimación de cuánto adicional podría disponer el deudor antes de incumplir.

El CCF: Credit Conversion Factor

Para exposiciones off-balance (no dispuestas), la NIIF 9 requiere estimar qué porcentaje del monto no dispuesto se convertirá en saldo real al momento del incumplimiento. Este factor se denomina CCF (Credit Conversion Factor) y se estima históricamente.

• EAD = Saldo Dispuesto + (CCF × Monto No Dispuesto)

Un CCF del 40% sobre una línea de \$100,000 con \$60,000 dispuestos daría un EAD de \$60,000 + (40% × \$40,000) = \$76,000.

Comparación de EAD por tipo de producto

• Crédito hipotecario: EAD = saldo de capital remanente esperado en el momento del default (según cronograma de amortización).
• Tarjeta de crédito: EAD = saldo actual + CCF × (límite – saldo actual). El CCF suele estar entre 40% y 90% históricamente.
• Línea de crédito empresarial: EAD = saldo dispuesto + CCF × monto comprometido no dispuesto. Requiere seguimiento del comportamiento de uso.
• Garantía bancaria emitida: EAD = importe de la garantía × factor de conversión según la probabilidad de ejecución.

5. Backtesting: cómo verificar que sus parámetros son razonables

Una vez estimados PD, LGD y EAD, la NIIF 9 implícitamente requiere que el banco valide que sus estimaciones son razonables y no sesgadas. El backtesting consiste en comparar las pérdidas estimadas ex-ante con las pérdidas reales observadas ex-post.

Las métricas más utilizadas para el backtesting de parámetros crediticios incluyen:

• Coeficiente de Gini y estadístico KS: para validar el poder discriminante del modelo de PD.
• Hosmer-Lemeshow test: para validar la calibración de la PD (¿los segmentos con PD estimada del 2% incumplen efectivamente cerca del 2%?).
• Comparación de LGD estimado vs tasas de recuperación observadas por cosecha.
• Análisis de PSI (Population Stability Index): para detectar si la distribución de la cartera ha cambiado respecto al período de estimación del modelo.

Conclusión

PD, LGD y EAD son más que inputs de una fórmula. Son el resumen cuantitativo del riesgo crediticio de cada exposición y del portafolio en conjunto. Su estimación rigurosa, su ajuste por información forward-looking y su validación periódica son la diferencia entre un modelo ECL robusto y uno que solo cumple formalmente con la norma.

Para carteras PYME, donde la información financiera puede ser escasa, el modelo de rating interno cobra especial importancia como motor de la PD segmentada.