Net flow rates frente a roll rates como metodologías de predicción en préstamos al consumo morosos

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.46661/revmetodoscuanteconempresa.5489

Palabras clave:

roll rates, net flow rates, riesgo de crédito al consumo, morosidad, impagos, pérdida esperada

Resumen

Las roll rates y las net flow rates pueden verse como la evolución de las ageing of accounts receivable y las cadenas de Markov. Son metodologías aceptadas para modelizar el comportamiento de los préstamos al consumo morosos por buckets y para predecir pérdidas, pero nos encontramos que con bastante frecuencia se usan incorrectamente como conceptos intercambiables, aunque las roll rates siguen cuentas individuales a través de los buckets en meses consecutivos y las net flow rates solo comparan buckets consecutivos en meses consecutivos. Determinamos sus matrices de probabilidades de transición y las analizamos en condiciones estacionarias y de estado estable. Las net flow rates tienen muchas ventajas sobre las roll rates, pero un hallazgo bastante importante para las instituciones financieras y los supervisores es que las net flow rates históricas no son conservadoras para hacer predicciones: cuando el nivel de nuevos impagos se dispara, las net flow rates contemporáneas tenderán a ser más bajas de lo que serían en condiciones de estado estable, creando un sentimiento de falsa confianza y llevando a la subestimación de las pérdidas futuras.

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Biografía del autor/a

Francisco de Asis de Ribera Martin, Universidad Pontificia Comillas (España)

Estudiante de doctorado

Programa de Doctorado en Competitividad Empresarial y Territorial, Innovación y Sostenibilidad

Citas

Acenden (2012). Overview of arrears roll rate. UK and Ireland mortgage and property monthly, 6, 1-3. https://www.acenden.com/docs/default-source/newsletter-uk-ireland-mortgage-property-monthly/uk-and-ireland-mortgage-and-property-monthly-issue-6-nov-2012.pdf.

Anderson, R. (2007). The credit scoring toolkit: theory and practice for retail credit risk management and decision automation. Oxford University Press.

Clemons, E., & Thatcher, M. (1998). Capital One: Exploiting an information-based strategy. In System Sciences (Ed.), Thirty-First Hawaii International Conference, 6, 311-320. https://doi.org/10.1109/HICSS.1998.654788

Coffman, J.Y., & Chandler, G.G. (1983). Applications of performance scoring to accounts receivable management in consumer credit. Krannert Graduate School of Management, Purdue University. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.197.9454&rep=rep1&type=pdf

Cyert, R.M., & Thompson, G.L. (1968). Selecting a portfolio of credit risks by Markov chains. The Journal of Business, 41(1), 39-46.

Cyert, R.M., & Trueblood, R.M. (1957). Statistical sampling techniques in the aging of accounts receivable in a department store. Management Science, 3(2), 185-195.

Cyert, R.M., Davidson, H.J., & Thompson, G.L. (1962). Estimation of the allowance for doubtful accounts by Markov chains. Management Science, 8(3), 287-303.

FDIC (2007). Risk Management Examination Manual for Credit Card Activities. Division of Supervision and Consumer Protection. https://www.fdic.gov/regulations/examinations/credit_card/pdf_version/

Hong Kong Monetary Authority (2006). Supervisory Policy Manual: Credit Card Business. Hong Kong Monetary Authority.

Kellett, D. (2011). UK Credit Card Loss Forecasting Using Markov Chain Models. In Capital One (Ed.), Credit Scoring and Credit Control XII conference. Edinburgh.

Office of the Comptroller of the Currency (2004). Retail Lending Examination Procedures. Comptroller's Handbook. U.S. Department of the Treasury. http://www.occ.gov/publications/publications-by-type/comptrollers-handbook/_pdf/retaillendingexaminationprocedures.pdf

Office of the Comptroller of the Currency (2015). Credit Card Lending. Comptroller’s Handbook. U.S. Department of the Treasury. https://www.occ.treas.gov/publications/publications-by-type/comptrollers-handbook/credit-card-lending/pub-ch-credit-card.pdf

Office of the Comptroller of the Currency (2016). Installment Lending. Comptroller’s Handbook. U.S. Department of the Treasury. https://www.occ.treas.gov/publications/publications-by-type/comptrollers-handbook/installment-lending/pub-ch-installment-lending.pdf

PwC (2015). IFRS 9: Credit Modelling and Implementation. http://www.pwc.com/ca

Rosenberg, E., & Gleit, A. (1994). Quantitative methods in credit management: a survey. Operations Research, 42(4), 589-613.

Santander Consumer Finance E.F.C. (2016). Securitization Fund Santander Consumer Spain Auto 2016-1. [Issue Prospectus]. https://www.cnmv.es/Portal/Consultas/Folletos/FolletosEmisionOPV.aspx?isin=ES0305124002

SAS (2014). CCAR: An Appraisal of Current Practices. https://www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/whitepaper1/ccar-appraisal-of-current-practices-107211.pdf

So, M.M., & Thomas, L.C. (2010). Modeling and model validation of the impact of the economy on the credit risk of credit card portfolios. Journal of Risk Model Validation, 4, 93-126.

Stretton, C., & Burra, P. (2011). Financial instruments impairment: Adapting to change. Johannesburg: Deloitte. https://www.iasplus.com/de/binary/safrica/1107impairmentaccounting.pdf

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Publicado

2022-12-01

Cómo citar

de Ribera Martin, F. de A. (2022). Net flow rates frente a roll rates como metodologías de predicción en préstamos al consumo morosos . Revista De Métodos Cuantitativos Para La Economía Y La Empresa, 34, 37–59. https://doi.org/10.46661/revmetodoscuanteconempresa.5489

Número

Sección

Artículos