Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra...

18
Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de Informatică şi Cibernetică Economică Academia de Studii Economice din Bucureşti Masterand Alexandra Maria CONSTANTIN Academia de Studii Economice din Bucureşti Drd. Cristian BORDEA Academia de Studii Economice din Bucureşti IMPACTUL CRIZEI ECONOMICE ACTUALE ASUPRA ALEGERII PORTOFOLIILOR OPTIME THE IMPACT OF CURRENT ECONOMIC CRISIS ON OPTIMAL PORTFOLIO CHOICE Abstract. The main objective of this paper is to analyze the portfolio selection under the influence effects of the current economic crisis. On the other hand, the specific objectives of this paper are: to present the aspects of the economic crisis; to present the effects of the current economic crisis on the Romanian economy and credits; to present the CreditMetrics, the method used in simulating portfolios, rendering the empirical results and last but not least, the presentation of the study conclusions. Key words: economic crisis, credit portfolio, CreditMetrics, risk, uncertainty, simulation of portofolio choice. Clasificarea JEL: D81, E42, F3, G01 1. Introducere Studierea traiectoriei economiei naţionale, în condiţii de risc şi incertitudine, presupune analiza gradului de complexitate a impactului factorilor cauzali asupra sistemului economic. Perturbarea traiectoriei economice, concretizată prin criza economico- financiară se află în strânsă legătură cu traiectoria comportamentală a diferitelor componente la nivel macro. Criza economică din prezent s-a manifestat printr-o serie de simptome negative atât la nivel micro, cât şi la nivel macroeconomic. Efectele dezastruoase 1 precum: căderea pietelor bursiere la nivel gobal 2 ; căderea drastică a pieţei imobiliare; creşterea numărului celor care nu au plătit 1 la nivel macroeconomic

Transcript of Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra...

Page 1: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Profesor univ. dr. Stelian STANCU

Departamentul de Informatică şi Cibernetică Economică

Academia de Studii Economice din Bucureşti

Masterand Alexandra Maria CONSTANTIN

Academia de Studii Economice din Bucureşti

Drd. Cristian BORDEA

Academia de Studii Economice din Bucureşti

IMPACTUL CRIZEI ECONOMICE ACTUALE ASUPRA ALEGERII

PORTOFOLIILOR OPTIME

THE IMPACT OF CURRENT ECONOMIC CRISIS ON OPTIMAL

PORTFOLIO CHOICE

Abstract. The main objective of this paper is to analyze the portfolio

selection under the influence effects of the current economic crisis. On the other

hand, the specific objectives of this paper are: to present the aspects of the

economic crisis; to present the effects of the current economic crisis on the

Romanian economy and credits; to present the CreditMetrics, the method used in

simulating portfolios, rendering the empirical results and last but not least, the

presentation of the study conclusions.

Key words: economic crisis, credit portfolio, CreditMetrics, risk,

uncertainty, simulation of portofolio choice.

Clasificarea JEL: D81, E42, F3, G01

1. Introducere

Studierea traiectoriei economiei naţionale, în condiţii de risc şi

incertitudine, presupune analiza gradului de complexitate a impactului factorilor

cauzali asupra sistemului economic.

Perturbarea traiectoriei economice, concretizată prin criza economico-

financiară se află în strânsă legătură cu traiectoria comportamentală a diferitelor

componente la nivel macro.

Criza economică din prezent s-a manifestat printr-o serie de simptome

negative atât la nivel micro, cât şi la nivel macroeconomic.

Efectele dezastruoase1 precum: căderea pietelor bursiere la nivel gobal

2;

căderea drastică a pieţei imobiliare; creşterea numărului celor care nu au plătit

1 la nivel macroeconomic

Page 2: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea

___________________________________________________________

ipotecile sau nu au plătit obligaţiile la scadenţă, au generat următoarele efecte la

nivel microeconomic: falimentarea de intreprinderi mici şi mijlocii; reducerea

activităţii intreprinderilor; reducerea investiţiilor pe termen lung; imposibilitatea

achitării împrumuturilor la bancă, diminuarea volumului forţei de muncă etc.

Din 2007 până în prezent, criza economică actuală a generat manifestarea

mai multor elemente precum: criza monetară, criza financiară, criza datoriilor

suverane etc.

Pe de o parte, criza monetară, datorită politicii monetare nesustenabile, este

declanşată în situaţia în care cursul de schimb se depreciază continuu. În literatura

de specialitate, au fost concretizate trei generaţii de modele. Potrivit modelelor din

prima generaţie3, guvernul decide a se renunţa la regimul ratei de schimb fixă. Cea

de a doua generaţie de modele presupune soluţionarea problemei de maximizare a

efectelor date de regimul de rate de schimb, hotărând necesitatea şi timpul

renunţării la regimul de rate de schimb fixe. Conform ultimei generaţii de modele,

Banca Centrală minimizează o funcţie de pierdere4, corelată cu modificarea PIB-

ului real faţă de nivelul său potenţial şi inflaţie.

Şocul de la nivelul sistemului financiar reprezintă elementul declanşator al

crizei financiare. Instabilitatea financiară, privită ca o consecinţă a crizei

financiare, prezintă următoarele caracteristici5: instituţiile finaciare sunt instabile,

neexecutând obligaţiunile la termen; componentele la nivel macroeconomic sunt

instabile.

Conform lui Foot6, stabilitatea financiară este corelată cu volatitatea pieţei

financiare. Potrivit lui A. Haldane, V. Saporta şi M. Tanaka „orice abatere de la

planul economii-investiţii de la nivelul economiei, va coduce la imperfecţii

financiare în sectorul financiar ”7.

Criza datoriilor suverane la nivelul unei ţări, o altă componentă a actualei

crize economice, este reprezentată de situaţia în care:

- există restanţe semnificative ale plăţilor datoriilor sau dobânda la

obligaţiunile externe a depăşit 5% din totalul datoriilor restante;

- se stabilesc noi termene pentru plata datoriilor (reeşalonare).

2 prima fiind cea din SUA

3Modelele de primă generaţie sunt date de faptul că timpul de atac speculativ este

deterministic, iar rata de schimb nu se depreciază la momentul atacului. Soluţia la astfel de

modele se obţine prin introducerea şocurilor, conform Flood şi Garber (1984). 4Fiind o funcţie pătratică, de regulă.

5Crockett, A.,(1997) “The Theory and practice of financial stability”, Essays in

International Finance, Department of Economics, Princeton University, Princeton, New

Jersey. 6Foot, M., (2003) “What is “financial stability” and How do we get it?” The Roy Bridge

Memorial Lecture, Financial Services Authority, April. 7Haldane, A G, Hall, S, Saporta, V and M. Tanaka, (2004) “Financial stability and

macroeconomic models”, Bank of England Financial Stability Review, pp 80-88, June.

(http://www.bankofengland.co.uk/publications/Documents/fsr/2004/fsr16art4.pdf)

Page 3: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Impactul crizei economice actuale asupra alegerii portofoliilor optime

___________________________________________________________ Au fost realizate cercetări, de-a lungul timpului, referitoare la datoriile pe

termene scurt şi pe termen lung. Astfel, pe termen scurt, avem datoriile ţărilor

afectate de criza tequila.

De asemenea, studiile recente (Bordo, 2002) au arătat că guvernul unei ţări

vulnerabile se angajează într-o stabilizare fiscală dacă şi numai dacă se

previzionează o scădere a finanţării externe. Astfel, guvernul se vede nevoit a face

un împrumut pe termen scurt.

În cazul României, criza economică actuală s-a manifestat violent,

generând necesitatea restructurării politicilor macroeconomice interne şi externe,

dar şi mărirea riscului atât la nivelul pieţei bursiere, cât şi la nivelul pieţei de

creditare.

Analiza privind impactul crizei economice asupra: riscului de creditare;

evoluţiei pieţei de capital, imposibilităţii onorării datoriilor externe la termen,

cursului de schimb etc. are rolul de a demonstra fragilitatea componentelor la nivel

micro şi macroeconomic, provocată de efectele crizei financiare.

2. Efecte ale actualei crizei economice asupra economiei româneşti

şi creditelor acordate

În 2008 bursa a căzut, la nivelul României, ca efect al diminuării continue

a numărului de tranzacţii. Prin urmare, preţul activelor tranzacţionate a cunoscut o

scădere continuă. Astfel, în aproximativ un an de zile8 preţurile la locuinţe au

scăzut cu cca 20% la cele noi construite şi cu cca 30-40% la cele mai vechi.

În perioada 2009-2010 volumul forţei de muncă din sectorul public şi

privat a scăzut cu 15%, datorită efectelor dezastruoase ale crizei: falimentarea de

intreprinderi mici şi mijlocii(aprox. 200.0000)9;

Ca urmare a reducerii salariale cu 25% şi a majorării TVA-ului cu 5 pp.,

măsurile de austeritate luate de guvern în 2011, au determinat o scădere a puterii de

cumpărare cu 30%.

În septembrie 2012, România a înregistrat o rată lunară a inflaţiei de 5,3%.

Tot în acel an, România a cunoscut un deficit public de 42.9% din PIB.

Prognoza pentru România, în 2013, nu este tocmai bună: creşterea

economică insuficientă de 1,5%10 nu va putea susţine măsurile de creştere a

nivelului de trai, ci poate provoca o diminuare drastică a acestuia.

8 01.01.2008-01.01.2009.

9 SETimes

(http://www.setimes.com/cocoon/setimes/xhtml/ro/features/setimes/features/2011/10/24/

feature-02 ) 10

http://www.romanialibera.ro/bani-afaceri/economie/fmi-cresterea-economica-a-romaniei-

in-2013-va-fi-de-1-5-tara-se-afla-pe-taram-sigur-291746.html

Page 4: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea

___________________________________________________________

Criza economică actuală va continua să genereze efecte negative, în

România, cel puţin până în 2015 întrucât scena economico-politică şi socială se

află în proces de restructurare.

La nivelul instituţiilor de creditare, creditele în euro acordate sistemului

privat deţin cea mai mare cotă (a se vedea figura 1), procentul deţinut

nemodificându-se în mod semnificativ. De aici, se poate spune că instituţiile de

credit deţin portofolii formate dintr-un procent mare de credite acordate pe termen

lung (între 5 şi 30 ani), dar care poate fi afectat, în mod semnificativ, de rata

riscului valutar, întrucât aproximativ 95% din credite au fost acordate în regim

valutar.

Page 5: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Impactul crizei economice actuale asupra alegerii portofoliilor optime

___________________________________________________________

Figura 1. Structura lunară a creditelor acordate de instituţiile de credit

sistemului privat pe parcursul anului 2012

De asemenea, mergând mai departe cu analiza structurală la nivelul

creditelor acordate în euro şi a sistemului privat, se poate spune, pe baza datelor

oficiale furnizate de Banca Naţională a României, că în anul 2012, portofoliile de

credite au avut în componenţa lor un procent majoritar de credite pe termen lung (a

se vedea figura 2), garantate şi negarantate.

Page 6: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea

___________________________________________________________

Page 7: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Impactul crizei economice actuale asupra alegerii portofoliilor optime

___________________________________________________________

Figura 2. Structura lunară a creditelor acordate în euro sistemului privat, pe

termen scurt, mediu şi lung, de instituţiile de credit pe parcursul anului 2012

Evoluţia ratei de neperformanţă aferentă creditelor acordate companiilor,

după dimensiunea firmei şi tipul de garantare a creditelor este reprezentată în figura

3, atât la nivelul Intreprinderilor Mici şi Mijlocii(IMM), cât şi la nivelul

corporaţiilor, în perioada 2009-2012. Se poate spune că rata de neperformanţă a

creditelor garantate cu ipoteci a crescut mai mult decât rata de neperformanţă la

nivelul creditelor negarantate cu ipoteci.

Acest fenomen se datorează creşterii instabilităţii ca urmare a măririi

gradului de incertitudine şi risc, în special a riscului de creditare, în condiţiile

adoptării politicilor macroeconomice la nivelul României în perioada 2007-2011.

Page 8: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea

___________________________________________________________

Figura 3. Rata de neperformanţă aferentă creditelor acordate companiilor,

după dimensiunea firmei şi tipul de garantare a creditelor11

Pe de altă parte, conform Raportului asupra stabilităţii financiare 2012,

furnizat de Banca Naţională a României, mărirea gradului de îndatorare a

sectorului populaţiei s-a produs datorită ponderii mari a datoriilor în valută,

valoarea înregistrată fiind de aproximativ 68% la jumătatea anului 2012, în special

la creditele imobiliare şi cele de consum garantate cu ipoteci. Astfel, fluxurile noi

de credite în valută sunt orientate în domeniul imobiliar şi, deci, aproximativ 60%

din creditele nou-acordate au fost acordate în prima jumătate a anului 2012. În

acest context, rata creditelor neperformante ale băncilor în raport cu sectorul

populaţiei a înregistrat valoarea de 9,5% în decursul lunii iunie 2012, iar la sfârşitul

anului, 18,9%. Acest fenomen se datorează creşterii gradului de risc şi

incertitudine, ca o consecinţă a crizei economice actuale.

3. Modelul cantitativ CreditMetrics

Modelul cantitativ CreditMetrics, considerat instrument de prognoză

privind expunerea riscului de creditare a unui portofoliu, este utilizat în evaluarea

portofoliului instituţiei bancare generând gradul de expunere la risc în condiţiile

modificării valorii portofoliului, cauzată de deprecierea/aprecierea calitativă a

creditelor acordate. În acest context, schimbarea calităţii creditului, din punctul de

vedere al orizontului de risc, şi posibilitatea neplăţii creditului de către debitor sunt

11

Preluat din Raportul asupra stabilităţii financiare 2012, pag. 137, furnizat de Banca

Naţională a României.

Page 9: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Impactul crizei economice actuale asupra alegerii portofoliilor optime

___________________________________________________________ factorii cauzali ai riscului de creditare. J.P.Morgan

12 este cel care a pus bazele

modelului CreditMetrics în 1997, continuând cu îmbunătăţirea acestuia.

Prin aplicarea tehnicii CreditMetrics se cuantifică pierderile potenţiale

maxime la nivelul creditorului, în condiţiile în care titlurile de credit din cadrul

portofoliului cunosc modificări ale rating-urilor. Potrivit lui Morgan, Modelul

cantitativ CreditMetrics este reprezentat, la bază, de rating-uri şi VaR13

.

Din perspectiva abordării pieţei, modelul CreditMetrics este un model la

nivelul căruia este definit un indicator numit spread de creditare, ce reprezintă

diferenţa dintre rata dobânzii la obligaţiunile lipsite de risc14

şi rata dobânzii la

obligaţiunile corporative.

Luându-se în considerare şi faptul că distribuţia cashflow-urilor actualizate

este determinată de diferenţa de rată a dobânzii de la nivelul fiecărei grupe de

credite, se poate spune că în componenţa modelului CreditMetrics intră şi gradul de

volatilitate a valorilor titlurilor, la scadenţă, în raport cu traiectoria evolutivă a

riscului de creditare.

De menţionat este că modelul CreditMetrics se aplică nu numai la

evaluarea riscului la nivel individual, de titlu, ci şi la nivel de portofoliu.

CreditMetrics constă dintr-o parte analitică şi o parte de simulare Monte

Carlo: partea analitică include calculele riscului singular, contribuţiile riscului

marginal, valoarea prevăzută a portofoliului şi abaterea standard; în timp ce

simularea Monte Carlo derivă din distribuţia valorilor portofoliului la sfârşitul

orizontului de risc.

Datorită unor diferenţe existente între riscul de creditare şi riscul de piaţă al

portofoliile de pe piaţa creditelor, procesul clasic de identificare, evaluare şi

gestionare a riscurilor de piaţǎ sunt depăşite în vederea asigurării managementului

optim al portofoliilor de credite.

Existenţa unor posibile corelaţii între debitori reprezintă cel de-al doilea

inconvenient al teoriei clasice privind managementul portofoliului. Ca o soluţie la

această problemă, se poate merge pe ipoteza menţinerii constante a corelaţiilor

dintre debitori, în timp.

Informaţiile de intrare necesare modelului CreditMetrics sunt: sistem de

clasificare; caracteristicile activelor individuale; rentabilitatea capitalului propriu

pentru fiecare debitor; set de indicatori ai capitalului propriu pentru ramura

economică respectivă şi pentru ţară.

Ipoteze ale modelului

La nivelul modelului CreditMetrics au fost formulate următoarele ipoteze15

:

Ipoteza 1. Toţi debitorii pot fi clasificaţi în clase de risc;

12

J.P.Morgan/Reuters(1996) RiskMetricsTM—Technical Document, New York. 13

Value-at-Risk (Valoare la Risc) 14

Sunt emise de instituţiile de credit. 15

Stancu, S.(2012) Macroeconomie avansată. Teorie şi aplicaţii, Editura ASE, Bucuresţi,

Capitolul 2, secţiunea 2.5.1. Modelul CreditMetrics, pag. 75-76.

Page 10: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea

___________________________________________________________

Ipoteza 2. Toţi debitorii dintr-o anumită clasă de risc au aceeaşi probabilitate

de migrare şi incapacitate de plată;

Ipoteza 3. Există o bună corespondenţă între rentabilitatea capitalului propriu al

debitorilor şi rentabilitatea activelor lor, cea dintâi fiind, în

consecinţă, un înlocuitor al celei de-a doua;

Ipoteza 4. Orizontul de timp pe parcursul căruia se evaluează riscul este

considerat de obicei ca fiind de 1 an.

Metodologia CreditMetrics

Metodologia CreditMetrics are la bază un sistem de clasificare, acesta din

urmă fiind ales. Ca urmare, metodologia CreditMetrics poate implementa unul

dintre cele trei sisteme de clasificare:

- S&P (Standard & Poors);

- Moody;

- Sistem intern al băncii.

Pe de altă parte, sistemul de clasificare are rolul de a asocia rating-ul de

credit de la nivelul fiecărui debitor şi ia în considerare şi probablilităţile de

schimbare a status-ului debitorului, acestea reprezentând frecvenţele medii anuale

de mutare/migrare dintr-o clasă în alta.

Paşii16

aferenţi metodologiei sunt:

Pasul 1. Estimarea, într-o bază comparabilă, a expunerilor creditelor;

Pasul 2. Calcularea volatilităţii valorii generate de modificările produse în calitatea

creditului;

Pasul 3. Estimarea corelaţiilor între calitatea creditelor şi calcularea riscului

portofoliului.

4. Simularea alegerii portofoliului sub incidenţa crizei economice

actuale

Prin simulare s-a urmărit studierea fluxurilor de venituri viitoare ale Băncii

Comerciale Române în următorii 3 ani, pornind de la faptul că:

- se cunosc valorile probabilităţilor de migrare a creditelor la nivelul anului t

în raport cu anul t-1 de la un nivel de rating la altul;

- se dau ratele de recuperare a creanţelor în următori ani: t+1, t +2, t +3.

Utilizând tehnica simplificată a riscului portofoliului de credite, s-a putut

face o analiză comparativă între valorilor simulate ale veniturilor viitoare aferente

BCR17

şi valorile aferente situaţei ideale18

.

16

Mai multe informaţi se regăsesc la Stancu, S. (2012) Macroeconomie avansată. Teorie şi

aplicaţii, Editura ASE, Bucureşti. 17

Banca Comercială Română

Page 11: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Impactul crizei economice actuale asupra alegerii portofoliilor optime

___________________________________________________________ Cel mai important aspect în conceperea simulării migrării creditelor îl

reprezintă împărţirea portofoliului de credite pe grupe/clase calitative sub incidenţa

rambursării la termen a ratelor de credit.

La nivelul Băncii Comerciale Române s-au înregistrat următoarele date

privind riscul de creditare, aferente anului 2011.

Tabelul 1

Încadrarea creditelor acordate în clase de risc

Clasa risc Suma (mii RON)

Clasa 1 24536041

Clasa 2 21449371

Clasa 3 3182158

Clasa 4 6662735,25

Clasa 5 1026061

Clasa 6 1959525

Clasa 7 2220911,75

Total portofoliu 61036803

Din punct de vedere structural, clasele de credit se prezintă astfel:

Figura 4. Structura creditelor acordate pe clase de risc

Trebuie menţionat că soldurile creditelor ce au termen de scadenţă în

viitor, calculate la momentul t-1, reprezintă variabilele luate în considerare pentru

modelare:

18

La nivelul băncii nu există debitori rău platnici.

Page 12: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea

___________________________________________________________

Tabelul 2

Rating Suma (mii RON) Dobândă anuală

I 24536041 11,25%

II 21449371 10,5%

III 3182158 10%

IV 6662735,25 10%

V 1026061 9%

VI 1959525 8,5%

VII 2220911,75 5,8%

Observaţie: Simplificarea necesară calculelor pentru simulare, rata dobânzii de la

nivelul fiecărui nivel de risc, este indusă expunerii din anul t-1,

asupra categoriilor de risc aferente anilor t+1, t +2 şi t +3.

Astfel, la nivelul fiecărui rating se simulează trecerea creditelor de la o

clasă de risc la alta pentru fiecare rating, utilizând variabilele aleatoare uniform

distribuite/distribuţia normală.

Neştiind tehnica de calcul utilizată de S&P19

în progoza probabilităţilor de

migrare ale activelor este necesar a se apela la două metode de simulare a

ratingului viitor.

Se porneşte de la premisa că debitorul prezintă un comportament de plată

ce urmează o distribuţie normală. Astfel: un procent major de debitori întruneşte

caracteristicile unor clienţi standard; puţini debitori sunt clienţi rău intenţionaţi; un

număr nesemnificativ de debitori ajung în situaţia de neplată sau de a comite

fraude.

Pentru o analiză complexă, rezultatele obţinute prin aplicarea a două

metode de simulare pentru a determina ratingul viitor vor fi studiate comparativ în

vederea evidenţierii avantajelor şi dezavantajelor luării în considerare a unui sistem

extern de rating.

Metoda I. Generarea unui set de numere aleatoare

Generarea unui set de numere aleatoare, uniform distribuit, presupune

generarea unui şir de numere aleatoare, }{ ns , uniform distribuit pe intervalul

]1,0[ , în scopul evidenţierii clasei către care a migrat portofoliul, alegând prima

valoare a acestuia.

Se conturează, astfel, pe baza datelor din matricea de tranziţie20 furnizată

de Standard & Poor’s:

19

agenţia de rating Standard&Poor’s 20

Avem:

Page 13: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Impactul crizei economice actuale asupra alegerii portofoliilor optime

___________________________________________________________

Tabelul 3

Matricea de tranziţie aferentă unei perioade de 1 an21

- variabila uniform distribuită cu ratingul aflat întâi în categoria 1. Variabila este

definită astfel:

00

8

0

7

0

6

0

5

0

4

0139,0

3

0

2

7361,0

1:1

NRRating

şi avem:

AAA sau clasa 1: Reprezintă cel mai mare rating acordat de Standard & Poor's creanţelor

cu rambursare sigură la scadenţă, neexistând renegocieri de termene privind plata

dobânzilor.

AA sau clasa 2: La acest nivel, rata de plată a dobânzilor şi de rambursare a împrumutului

este pronunţată, nediferenţiindu-se în mod ssemnificativ de AAA/clasa 1;

A sau clasa 3: în raport cu clasa 2 acest nivel este diferit în sensul că apare o oarecare

sensiblitate, datorată fluctuaţiei la nivelul pieţei.

BBB sau clasa 4: La acest nivel, activele sunt descrise de o capacitate adecvată de plată

privind rata dobânzii şi a rambursării împrumutului, factorii socio-economici

putând influenţa, însă, capacitatea de plată prin mărirea gradului de incertitudine.

BB (clasa 5), B (clasa 6), CCC (clasa 7): Sunt date de active cu grad mare de speculaţie,

atât la nivel de dobândă, cât şi la nivel de împrumut.

D sau clasa 8: La acest penultim nivel, rata de neplată creşte întrucât, obligaţiile nu mai

sunt onorate la scadenţă.

NR: Nivelul acesta este caracterizat de faptul că nu se dipune de suficiente informaţii în

vederea evaluării titlurilor, acestea din urmă fiind considerate nule. 21

Sursa: Site-ul oficial al Standard&Poor’s

(http://www.standardandpoors.com/ratings/articles/en/us/?assetID=1245302234237)

Rating

iniţial

Rating la sfârşitul anului (%)

AAA AA A BBB BB B CCC Default NR

AAA 73,61 25,00 0,00 1,39 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

AA 1,33 82,76 10,08 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 5,84

A 0,07 1,11 92,32 3,54 0,00 0,07 0,00 0,00 2,88

BBB 0,00 0,00 2,86 90,34 1,90 0,14 0,00 0,00 4,76

BB 0,00 0,00 0,00 5,61 81,74 3,85 0,11 0,55 8,14

B 0,00 0,00 0,09 0,00 6,26 81,32 2,06 0,80 9,47

CCC 0,00 0,00 0,00 0,00 0,45 29,55 33,64 22,27 14,09

Page 14: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea

___________________________________________________________

Tabelul 4

În cazul în care creditul se află, iniţial, pe scala de rating 2, variabila

aleatoare devine:

0584,00

8

0

7

0

6

0

5

0017,0

4

1008,0

3

8276,0

2

0133,0

1:2

NRRating

Tabelul 5

În cazul în care creditul se află, iniţial, pe scala de rating 3, variabila

aleatoare este definită astfel:

0621,00026,0

8

0

7

0009,0

6

0026,0

5

0779,0

4

8303,0

3

236,0

2

0

1:3

NRRating

Scala internă de rating Probabilitate Frecvenţe

cumulate

Intervalul

asociat

1 0,7361 0,7361 [0; 0,7361)

2 0,25 0,9861 [0,7361; 0,9861)

3 0 0,9861 0,9861

4 0,0139 1 [0,9861; 1]

5 0 1 1

6 0 1 1

7 0 1 1

8 0 1 1

NR 0 1 1

Scala internă de rating Probabilitate Frecvenţe

cumulate

Interval

asociat

1 0,0133 0,0133 [0; 0,0133)

2 0,8276 0,8409 [0,0133; 0,8409)

3 0,1008 0,9417 [0,8409; 0,9417)

4 0 0,9417 0,9417

5 0 0,9417 0,9417

6 0 0,9417 0,9417

7 0 0,9417 0,9417

8 0 0,9417 0,9417

NR 0,0583 1 (0,9417; 1]

Page 15: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Impactul crizei economice actuale asupra alegerii portofoliilor optime

___________________________________________________________ Tabelul 6

Se repetă, în aceeaşi manieră, şi la nivelul creditelor aflate iniţial în clasele

4,5,6 şi 7 de rating.

Pentru creditele aflate iniţial în clasa 7 avem:

0824,03412,0

8

5059,0

7

0588,0

6

0118,0

5

0

4

0

3

0

2

0

1:7

NRRating

Tabelul 7

Metoda II. Simularea rating-ului cu ajutorul unei distribuţii normale cu 8,022

şi cu 05,023

Această metodă presupune simularea trecerii de la un nivel de rating de

credit la altul utilizând o distribuţie normală cu valoarea medie de 0,8 şi cu gradul

de împrăştiere (dispersia) 0,05

22

medie 23

grad de împrăştiere

Scala internă de rating Probabilitate Frecvenţe

cumulate

Interval

asociat

1 0,0007 0,0007 (0;0,0007)

2 0,0111 0,0118 (0,0007; 0,0118)

3 0,9232 0,935 [0,0118; 0,935)

4 0,0354 0,9704 [0,935; 0,9704)

5 0 0,9704 [0,9318; 0,9344)

6 0,0007 0,9353 0,9704

7 0 0,9704 0,9704

8 0 0,9704 0,9704

NR 0,0296 1 [0,9704; 1]

Scala internă de rating Probabilitate Frecvenţe

cumulate

Interval

asociat

1 0 0 0

2 0 0 0

3 0 0 0

4 0 0 0

5 0,0045 0,0045 [0; 0,0045)

6 0,2955 0,3 [0,0045; 0,3)

7 0,3364 0,6364 [0,3;0,6364)

8 0,2227 0,8591 (0,6364; 0,8591)

NR 0,1409 1 [0,8591; 1]

Page 16: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea

___________________________________________________________

Se determină, astfel, valoarea fluxurilor de venituri viitoare pentru fiecare

la nivelul fiecărui credit utilizând relaţia:

.]1[]1[

1

01

1

T

tt

t

t

TT d

Rd

d

RsPV

unde:

PV - valoarea prezentă;

tRd - dobânda la nivelul anului t;

Rs - creditul scadent;

td - rata de discount în anul t (valorile sunt luate din tabel, la nivel de categorie)

Observaţii: 1) Prin însumarea valorilor fluxurilor viitoare de la nivelul fiecărui tip de

credit rezultă valori posibile viitoare pentru următorii 4 ani aferente

portofoliului de credite al BCR24

;

2) Procesul simulării, de-a lungul parcurgerii iteraţiilor se bazează pe matricea

de tranziţie, publicată de agenţia de rating Standard&Poor’s.

În vederea simulării portofoliului de credite, au fost implementate

metodele de simulare, discutate anterior, în mediul de programare Visual Studio

2010 Ultimate.

Simularea portofoliului prin cele două metode a generat output-uri

semnificativ diferite.

Întrucât prin aplicarea metodei bazată pe distribuţia uniformă s-au generat

valori cu grad mare de diferenţiere, provocând instabilitate în evaluarea

portofoliului, se recomandă a se utiliza cea de a doua metodă bazată de distribuţia

Gauss, denumită şi distribuţie normală.

De menţionat ar fi şi faptul că prin aplicarea primei metode, bazată, pe

distribuţia uniformă, după cea de a doua iteraţie, a generat în continuare aceeaşi

valoare ca la iteraţia 2, ceea ce restrânge posibilităţile de a avea la dispoziţie

posibilitatea de alegere a portofoliului.

Cum istoricul evenimentelor este printre cei mai importanţi pioni în luarea

deciziilor, este necesară o analiză de corelaţie a valorilor istorice aferente

portofoliului de creanţe (la nivel de componentă) în vederea optimizării acestuia.

În acest context este recomandat a se evalua portofoliul cu metoda bazată

pe repartiţia Gauss-iană prin atribuirea la nivelul fiecărui tip de rating a unei valori

medii şi a unui grad de împrăştiere, acestea fiind estimate pe baza valorilor aferente

evoluţiei portofoliilor de credite pe o perioadă lungă de timp.

Astfel, după 4 ani de la deplasarea creditelor către un alt nivel de rating,

valoarea medie a fluxurilor de venituri viitoare ale BCR este de 78991876,8 mii

RON, cu 4,86% mai mult decât valoarea generată prin utilizarea repartiţiei

uniforme a rating-urilor.

24

Băncii Comerciale Române

Page 17: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Impactul crizei economice actuale asupra alegerii portofoliilor optime

___________________________________________________________

5. Concluzii

La nivelul BCR este necesară reevaluarea creditelor la orizontul de risc

considerând că valoarea fluxurilor de venituri viitoare este de aproximativ

78991876,8 mii RON. Însă gradul de incertitudine, generat de actuala criză

economică, are un impact semnificativ în evaluarea ratelor aşteptate ale discount-

urilor.

Pot exista şi consecinţe în sensul ameliorării sau degradării valorii

portofoliului de credite pe orizontul de timp luat în considerare, fapt indus de

factorii de influenţă privind deplasarea creditelor la alte nivele de risc, fiind

semnificativ diferenţiate în raport cu clasa în care acestea erau integrate:

- criza financiară;

- politicile macroeconomice adoptate;

- măsurile legislative;

- mărirea gradului de incertitudine;

- mediul tranzacţional;

- prognozele realizate de Banca Naţională a României, Institutul Naţional de

Statistică, Fondul Monetar Internaţional, Banca Mondială;

- comportamentul investiţional al agenţilor economici;

- gradul de asimetrie informaţională;

- schimbările bruşte din mediul politco-economic.

BIBLIOGRAFIE

[1.] Christiano, L., Braggion, F. and Roldos, J. (2006), The optimal

monetary response to a financial crisis, Mimeo, Northwestern University;

[2.] Corsetti, G., Mackowiak, B. (2006) ,Fiscal imbalances and the dynamics

of currency crises, European Economic Review 50, 1317–38;

[3.] Crockett, A. (1997), The Theory and practice of financial stability.

Essays in International Finance, Department of Economics, Princeton

University, Princeton, New Jersey;

[4.] Foot, M. (2003), What is “financial stability” and How do we get it?, The

Roy Bridge Memorial Lecture, Financial Services Authority, Aprilie;

[5.] Haldane, A G, Hall, S, Saporta, V and M. Tanaka, (2004), Financial

stability and macroeconomic models; Bank of England Financial;

[6.] Daniel, B. (2001), The fiscal theory of the price level in an open

economy, Journal of Monetary Economics 48, 293–308;

[7.] Del Negro, M. Shorfheide, F. (2004), Priors from General Equilibrium

Models for VARs, International Economic Review, 45, 643-673;

[8.] Eichengreen, B., Hausmann, R. (1999), Exchange rates and financial

fragility, Working Paper No. 7418. Cambridge, MA: NBER;

Page 18: Profesor univ. dr. Stelian STANCU Departamentul de ... Stancu (T).pdf · Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea _____ ipotecile sau nu au plătit obligaţiile

Stelian Stancu, Alexandra Maria Constantin, Cristian Bordea

___________________________________________________________

[9.] Juselius, K., Johansen, S. (2005), Extracting information from the data:

A Popperian view on empirical macro, in D. Colander (ed.), Post

Walrasian Macroeconomics: Beyond the Dynamic Stochastic General

Equilibrium Model, Cambridge University Press;

[10.] Kaminsky, G. and Reinhart, C. (1999), The twin crises: the causes of

banking and balance of-payments problems, American Economic Review 89,

473–500;

[11.] Sachs, J., Tornell, A., Velasco, A. (1996), The Mexican Peso Crisis:

Sudden Death or Death Foretoldi?, Working Papers 96-20, C.V. Starr Center

for Applied Economics, New York University;

[12.] Smets, F., Wouters, R. (2003), An Estimated Stochastic Dynamic

General Equilibrium Model of the Euro Area, Journal of the European

Economic Association, 1, 1123-75;

[13.] Stancu, S., Andrei, A.M., Constantin, A.M., Voinescu, G.V. (2012),

Sovereign debt crisis. Theoretical and practical aspects, International

Conference of scientific Paper AFASES 2012, Brasov, 24-26 May 2012;

[14.] Stancu, S., Constantin, A. M., Stancu(Popa), V.S. (2012), Efectele crizei

datoriilor suverane asupra echilibrului la nivel macroeconomic, Revista

Studii şi Cercetări de Calcul Economic şi Cibernetică Economică, nr.1-2 ,

Bucureşti, 2012, ISSN: 0585-7511;

[15.] Stancu, S., Constantin, A.M., Predescu(Popescu), O.M., Stancu(Popa),

V.S., (2012), The impact of the sovereign debt crisis over Romanian

business environment, International Conference Business Excellence 2012,

Brasov, Romania, ISI;

[16.] Stancu, S., Constantin, A.M., Predescu(Popescu), O.M., Stancu(Popa),

V.S. (2012), Sovereign debt crisis – an approach based on clusterization and

binary classification branches, 3rd World Conference on Learning, Teaching

and Educational Leadership, 2012, Brusells, Belgium, ISI;

[17.] Tsomocos, D.P. (2003), Equilibrium Analysis, Banking, and Financial

Instability, Journal of Mathematical Economics, 39, pp. 619-655;

[18.] Stancu S., Mihail N. (2004), Decizii economice în condiţii de

incertitudine cu aplicaţii pe piaţa financiară, Editura Economică, Bucureşti;

[19.] Stancu. S., Sava, G., Gegea, I.: Evolution of a credit portfolio using the

creditmetrics method and simulation techniques at the bank level, p. 502-

506, ISBN: 978-9955-28-463-5.