Bloque IV · Frontera y síntesis · Módulo 19 de 20
Proyecto final: modelo IFRS 9 completo
Ensamblar un modelo completo de pérdida esperada IFRS 9 integrando PD, LGD y EAD con GAMLSS, construir escenarios forward-looking y calcular provisiones.
Datos: cartera_pd, recuperaciones_acc, severidad_acc
1. El modelo completo: PD × LGD × EAD
Bajo IFRS 9, la pérdida esperada (EL) para cada crédito es:
Hemos construido cada pieza por separado:
- PD (Módulo 14): modelo BI con efectos aleatorios por sector y trimestre.
- LGD (Módulo 15): modelo BEINF con colateral y sector.
- EAD: exposición al momento del incumplimiento (generalmente conocida o modelada por separado).
Ahora los ensamblamos en un sistema completo de provisiones.
Objetivo
Construir un pipeline completo de pérdida esperada IFRS 9 integrando los modelos de PD y LGD, aplicar escenarios forward-looking, y calcular provisiones por etapa (Stage 1, 2, 3).
2. Las tres etapas de IFRS 9
| Etapa | Definición | PD a usar | LGD a usar |
|---|---|---|---|
| Stage 1 | Sin deterioro significativo | PD a 12 meses | LGD esperado |
| Stage 2 | Deterioro significativo (no default) | PD lifetime | LGD esperado |
| Stage 3 | En default | PD = 1 (100%) | LGD esperado |
Modelar PD (Módulo 14)
Modelo BI con efectos aleatorios por sector y trimestre. Predicción: PD a 12 meses y PD lifetime (extrapolando el efecto temporal).
Modelar LGD (Módulo 15)
Modelo BEINF con colateral y sector. Predicción: E[LGD] = τ + μ(1 - ν - τ) para cada crédito.
Asignar EAD
EAD = saldo vivo + compromisos no dispuestos × factor de conversión. Generalmente conocido del sistema contable.
Clasificar en etapas
Stage 1: PD < umbral (ej. 1%). Stage 2: PD > umbral pero sin default. Stage 3: en default.
Calcular provisiones
EL = PD × LGD × EAD para cada crédito. Sumar por etapa y por cartera.
3. Pipeline completo en R
4. Escenarios forward-looking
IFRS 9 exige considerar escenarios económicos futuros. El enfoque estándar usa tres escenarios (base, optimista, pesimista) con ponderaciones:
El modelo IFRS 9 completo
Hemos construido un sistema completo de provisiones IFRS 9:
- PD con efectos aleatorios por sector y tiempo (captura ciclo crediticio).
- LGD con BEINF (captura masa en 0 y 1 + componente continua).
- EAD desde el sistema contable.
- Clasificación en tres etapas.
- Escenarios forward-looking con ponderaciones.
- EL = PD × LGD × EAD, ponderado por escenario.
Todo el pipeline usa GAMLSS como motor estadístico. La flexibilidad distribucional (BI para PD, BEINF para LGD) es lo que permite capturar la estructura completa de los datos de crédito.
5. Cierre
¿Por qué el Stage 3 concentra la mayor parte de la pérdida esperada?
¿Qué modelarías tú?
Si tuvieras que implementar IFRS 9 en tu organización, ¿qué datos necesitarías para PD, LGD y EAD? ¿Qué escenarios macroeconómicos son relevantes para tu contexto? ¿Qué umbrales usarías para clasificar en Stage 1 vs Stage 2?
Referencias: IFRS 9 (2014); Baesens et al. (2016), Credit Risk Analytics; Stasinopoulos et al. (2017), Cap. 9–10.