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Mucho hemos escuchado del concepto de nueva normalidad y los cambios dramáticos al que el mundo tendrá que adaptarse durante la era conocida como Post-Covid.  Es notable el reto que enfrentarán las empresas al continuar aplicando la NIIF 9, en particular en lo que se refiere al manejo de su riesgo de crédito implementando modelos financieros para determinar las pérdidas crediticias esperadas. 

Modelo simplificado de pérdidas esperadas: Una de las técnicas utilizadas con mayor frecuencia para estimar las pérdidas crediticias esperadas es el método por tasas de rotación, mejor conocida como “Roll rate analysis”, la cual desde el momento de la entrada en vigencia de esta norma en enero del 2018, cobró mucha popularidad especialmente entre empresas de manufactura, comercializadoras y financieras.  El motivo de su popularidad es porque constituye una base de medición colectiva del riesgo de crédito sencilla y aplicable, especialmente para instrumentos financieros de corta madurez – e.g. cuentas por cobrar comerciales cuya madurez es menor de 12 meses.

Este método se basa simplemente en determinar mediante cálculos matemáticos un porcentaje colectivo de los saldos que rotan o se trasladan de un determinado bracket de antigüedad a otro nivel de mayor antigüedad hasta alcanzar el punto en que se constituye como nivel de deterioro. De esta forma al poder realizar este cálculo de manera mensual o trimestral, se puede estimar con cierta facilidad una provisión y darle el debido seguimiento ajustando su valor en libros conforme a los resultados obtenidos. 

Retos del método simplificado:  Sin embargo, una de las limitaciones de esta técnica es que precisamente por ser utilizada usualmente como una herramienta de predicción para instrumentos de corto plazo no suele considerar los factores macroeconómicos tales como una caída en el Producto Interno Bruto, incremento en los niveles de desempleo o el IMAE (Indice Mensual de Actividad Económica), todos factores muy vigentes y altamente impactados por el fenómeno del COVID.  La NIIF 9 en su párrafo B5.5.4, hace mención de la importancia de los factores macroeconómicos cuando señala lo siguiente:

Esta información sobre el riesgo crediticio integral debe incorporar no solo información sobre morosidad, sino también toda la información crediticia relevante, incluida la información macroeconómica con vistas al futuro, para aproximarse al resultado de reconocer las pérdidas crediticias durante el tiempo de vida del activo cuando haya habido un incremento significativo en el riesgo crediticio desde el reconocimiento inicial a un nivel de instrumento individual.”

Es evidente que las variables, supuestos y definición de qué constituye mora – usualmente partidas con antigüedad mayor de 90 días - todos insumos necesarios para el “Roll rate analysis” o cualquier otro modelo de predicción de pérdidas esperadas, sufrirán cambios significativos producto del impacto macroeconómico provocado por la pandemia como resultado de incrementos significativos en el riesgo de crédito, situación que supone tanto mayores provisiones afectando los resultados de las empresas como también la imperante necesidad de revisar con mayor periodicidad la efectividad del modelo utilizado.