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Cuadernosde Trabajo

Nro. 135Metodología para medir la

Vulnerabilidad Financiera de lasentidades financieras privadas mediante un

Sistema de Alertas Tempranas

DIRECCIÓN NACIONAL DE RIESGO SISTÉMICO

SUBGERENCIA DE PROGRAMACIÓN Y REGULACIÓN

Cuadernos de Trabajo

www.bce.ec

Se permite la reproducción de este documento siempre que se cite la fuente.

Subgerencia de Programación y RegulaciónDirección Nacional de Riesgo Sistémico2015. © Banco Central del Ecuador

ISSN: 1390-0404

Cuadernos de Trabajo es una publicación que recoge las opciones metodológicas y los avances estadísticos producidos en la Subgerencia de Programación y Regulación del Banco Central del Ecuador.

Estos documentos están abiertos a la crítica y comentarios de los interesados. En la medida en que los resultados, conclusiones y afirmaciones que contienen pueden ser objeto de cambios y enmiendas, no comprometen al Banco Central del Ecuador.

METODOLOGÍA PARA MEDIR LA VULNERABILIDAD

FINANCIERA DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS

PRIVADAS MEDIANTE UN SISTEMA

DE ALERTAS TEMPRANAS

3

Cuadernos de Trabajo Dirección Nacional de Riesgo Sistémico





Cuadernos de Trabajo No. 135

Elaborado por:

Unidad de Gestión del Riesgo del Sistema Financiero

Autorizado por:

Director Nacional de Riesgo Sistémico

Subgerente de Programación y Regulación

Septiembre, 2015

Resumen

La presente metodología constituye una herramienta que permite analizar el comportamiento de las

entidades financieras (EFI) privadas, contrapartes del Banco Central del Ecuador (BCE). Para tal efec-

to, se considera dos índices: el Índice CAMELS y el Índice de Cambios en la Solvencia. La combina-

ción de estos dos índices subyace en el Índice de Vulnerabilidad Financiera, mediante el cual se preten-

de evaluar el desempeño financiero de cada una de las instituciones sujetas a análisis, a fin de identificar,

de manera oportuna y confiable, el grado de vulnerabilidad financiera de cada entidad.

4

Abstract

This methodology is a tool for analyzing the behavior of private financial institutions, counterparties of

the Central Bank of Ecuador. To this end, two indices are considered: the CAMELS Index and the

Index of Changes in Solvency. The combination of these two indices generates the Financial Vulnera-

bility Index, through which we evaluate the financial performance of each one of the institutions sub-

ject to analysis in order to identify, in a timely and reliable way, the level of financial vulnerability of

each entity.

BANCO CENTRAL DEL ECUADOR





5

Metodología para medir la vulnerabilidad

financiera de las entidades financieras

privadas mediante un sistema

de alertas tempranas

ÍNDICE

1.- INTRODUCCIÓN 7 2.- OBJETIVO 8 3.- MARCO TEÓRICO DEL ÍNDICE CAMELS 8 4.- DESARROLLO METODOLÓGICO 11 4.1 Análisis de componentes principales 11 4.2 Definición y ponderación de indicadores 14 4.3 Indicadores del CAMELS 15 4.4 Consideraciones de cálculo 19 5.- CRITERIOS DE VULNERABILIDAD-CAMELS 19 5.1 Criterio 1. Posición del Índice 20 5.1.1 Sub criterio 1.1 Posición relativa 20 5.1.2 Sub criterio 1.2 Umbral mínimo 20 5.2 Criterio 2. Análisis del ciclo 20 5.2.1 Sub criterio 2.1 Bajo tendencia 22 5.2.2 Sub criterio 2.2 Ascenso o descenso 22 5.3 Criterio 3. Volatilidad del índice 23 5.3.1 Sub criterio 3.1 EFI – EFI 23 5.3.2 Sub criterio 3.2 EFI – banda 24 5.4 CAMELS multinominal 24 6.- ÍNDICE DE CAMBIOS EN LA SOLVENCIA 24 7.- CRITERIOS DE VULNERABILIDAD - ICS 25 7.1 Criterio 1. Tasa de crecimiento anual 25 7.2 Criterio 2. Posición en la banda 25 7.3 Consolidación de señales 26 8.- ÍNDICE DE VULNERABILIDAD FINANCIERA 27

6

9.- ÍNDICE DE VULNERABILIDAD FINANCIERA CUANTITATIVO 28 10. RESULTADOS 30 11. BIBLIOGRAFÍA 33

ABREVIATURAS

ACP Análisis de Componentes Principales

CACIS Cyclical Analysis and Composite Indicator System

EFI Entidades Financieras

FED Federal Reserve

FDIC Federal Deposit Insurance Corporation

FFIEC Federal Financial Institutions Examination Council

ICS Índice de Cambios en la Solvencia

IVF Índice de Vulnerabilidad Financiera

OCDE Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos

ROA Rentabilidad sobre el activo

ROE Rentabilidad sobre el patrimonio

SB Superintendencia de Bancos del Ecuador

SEPS Superintendencia de Economía Popular y Solidaria

SFPr Sistema Financiero Privado

UFIRS Uniform Financial Institutions Rating System





7

Metodología para medir la vulnerabilidad

financiera de las entidades financieras

privadas mediante un sistema

de alertas tempranas

1. INTRODUCCIÓN

La crisis bancaria de 1999 en Ecuador, el colapso financiero internacional en 2008 y similares crisis que

las han precedido, denotan la importancia y la necesidad de generar herramientas que permitan alertar

de forma temprana estos sucesos; y, así estar mejor preparados para eventos de esta naturaleza.

Para ello, varios países han desarrollado diversos esquemas que permiten medir la vulnerabilidad finan-

ciera de una determinada entidad y/o sistema financiero. Entre ellos se encuentra el sistema de rating

CAMELS desarrollado por la Reserva Federal de los Estados Unidos (FED) en 1979, así como también

las normas de prudencia y supervisión bancaria aprobadas por el Comité de Basilea, los cuales estable-

cen las directrices a seguir para un adecuado manejo financiero por parte de las diferentes entidades.

Para el caso de Ecuador, se optó por tomar como base el sistema de rating CAMELS, el cual fue modi-

ficado convirtiéndolo en un índice de carácter multinomial, que toma valores entre cero y seis, mientras

más alto sea el valor implicaría una mayor vulnerabilidad financiera; y, en sentido opuesto implicaría un

menor grado de vulnerabilidad financiera. A su vez, partiendo de lo establecido por los Acuerdos de

Basilea y por el Código Orgánico Monetario y Financiero respecto a la relación entre el patrimonio

técnico y los activos y contingentes ponderados por riesgo, a través del índice de solvencia se generó un

segundo indicador multinomial denominado Índice de Cambios en la Solvencia (ICS) con tres niveles

de clasificación, cuya interpretación es similar a las señales en el Índice CAMELS.

Por último, considerado las señales de alerta generadas por el Índice CAMELS y el ICS, se compila el

Índice de Vulnerabilidad Financiera (IVF), constituyéndose en el indicador que finalmente emite las

señales de vulnerabilidad financiera, que de igual manera es de carácter multinomial. Este indicador

puede registrar valores discretos entre cero (ausencia de riesgo financiero) y cuatro (riesgo financiero

elevado). El universo de análisis está constituido por las entidades financieras conformadas por bancos

privados, sociedades financieras, cooperativas (segmento 1) y mutualistas, que si bien son instituciones

de los sectores financieros privado, y popular y solidario, por simplicidad en esta investigación se utiliza

únicamente el término de entidades financieras del sector privado.

Además del número de señales que una entidad puede presentar en un período determinado, sobre la

base del Índice CAMELS y el índice de solvencia se construyó un indicador cuantitativo de vulnerabili-

dad financiera cuyo objetivo es jerarquizar a las EFI y permitir la comparación entre ellas.

8

2. OBJETIVO

Elaborar una metodología que determine la vulnerabilidad de las entidades del sistema financiero priva-

do del Ecuador, a través de un esquema de alertas tempranas que subyace en la generación del Índice

de Vulnerabilidad Financiera.

3. MARCO TEÓRICO DEL ÍNDICE DE CAMELS

El 13 de noviembre de 1979 el Federal Financial Institutions Examination Council (FFIEC) adoptó el Uni-

form Financial Institutions Rating System (UFIRS) denominado CAMEL, como modelo para la detección de

la vulnerabilidad financiera, el cual con los años ha demostrado ser una herramienta de supervisión

externa eficaz para evaluar la solidez de las instituciones financieras identificando aquellas instituciones

que requieran especial atención o preocupación1.

La metodología CAMELS es una de las metodologías off-site utilizada por la Reserva Federal de los Es-

tados Unidos (FED) y aplicada también en muchos países como modelo de alertas tempranas en la

supervisión bancaria2. Originalmente el método manejaba cinco áreas (CAMEL) y desde 1997 los su-

pervisores bancarios agregaron un componente (S), buscando medir la sensibilidad al riesgo de merca-

do. Esta metodología permite medir, desde un enfoque cuantitativo ex-post, el riesgo global de una enti-

dad financiera desde las perspectivas de suficiencia de capital (C, por capital adequacy), calidad de los

activos (A, por asset quality), eficiencia de gestión micro-financiera (M, por management quality), rentabili-

dad (E, por earnings), riesgo de liquidez (L, por liquidity) y riesgo de mercado (S, por sensitivity to market

risk). A continuación se realiza una breve descripción de cada componente3.

Suficiencia de capital (C): mide la capacidad que tiene una entidad financiera de mantener una ade-

cuada relación entre el capital y los riesgos que tiene o que incurre. Indicadores adecuados de suficiencia

de capital implicarían la capacidad de solventar y controlar ya sea una desvalorización de activos, u

otros problemas generados por riesgos u otros factores no controlables como riesgos sistémicos.

Calidad de activos (A): el análisis de la calidad de activos refleja la cantidad de riesgo existente y po-

tencial asociado a las carteras de crédito y a la inversión; así como la capacidad de gestión para identifi-

car, medir, monitorear y controlar el riesgo de crédito. La evaluación de la calidad de los activos debe

considerar una adecuada constitución de provisiones para aquellos créditos que impliquen un mayor

riesgo de caer en mora o impago.

Manejo de administrativo (M): considera y evalúa la capacidad que tiene una entidad financiera para

medir, identificar y controlar los riesgos asociados a las actividades de la misma. Mide los niveles de

exposición al riesgo y busca asegurar el que se hayan establecido apropiadas políticas, procedimientos y

prácticas, las cuales dependiendo de la naturaleza y el alcance de las actividades de la entidad, deberán

hacer frente a algunos de los siguientes riesgos: de crédito, de mercado, de operación o transacción, de

reputación, estratégicos, de cumplimiento, legales, de liquidez, entre otros.

1 Corporación Federal de Seguro de Depósito de los Estados Unidos (FDIC), página web:

https://www.fdic.gov/regulations/laws/rules/5000-900.html 2 Reserva Federal del Banco de St. Louis: http://research.stlouisfed.org/wp/2000/2000-021.pdf 3 Reserva Federal de los Estados Unidos, página web:

http://www.federalreserve.gov/BoardDocs/press/general/1996/19961224/default.htm

https://www.fdic.gov/regulations/laws/rules/5000-900.html

http://research.stlouisfed.org/wp/2000/2000-021.pdf






9

Rentabilidad (E): la evaluación de la rentabilidad está asociada con el potencial que tiene una entidad para generar utilidades, el rendimiento de los activos, el equilibrio entre el rendimiento de los activos y el costo de los recursos captados, así como con conceptos tales como el retorno de la inversión. Este

componente no solo debe reflejar la cantidad y la tendencia de los ingresos, sino también los factores que pueden afectar a la sostenibilidad o la calidad de las ganancias. Riesgo de liquidez (L): este análisis busca identificar que una entidad sea capaz de mantener un nivel

de liquidez suficiente para cumplir con sus obligaciones financieras en forma oportuna y cumplir las necesidades bancarias de sus clientes. Las prácticas deben reflejar la capacidad de la entidad para gestio-nar los cambios no planificados en las fuentes de financiamiento, así como reaccionar a los cambios en

las condiciones del mercado que afectan a la capacidad de liquidar rápidamente activos con una mínima pérdida. Riesgo de mercado (S): mide la sensibilidad que posee una entidad financiera ante cambios en los

componentes del riesgo de mercado, tales como cambios en las tasas de interés, tipos de cambio, los precios de las materias primas o precios de las acciones; y, cómo estos pueden afectar a los ingresos de una entidad financiera o al capital económico.

CAMELS - RATING A continuación se realiza una breve descripción del CAMELS adoptado por la FED. Esta metodología

se aplica a todas las EFI que operan en los Estados Unidos4. Con base en los seis elementos mencionados, la metodología tradicional CAMELS clasifica a cada ban-co mediante una enumeración compuesta en un rating basado en cinco componentes claves, los cuales

poseen una escala de 1 a 5. Estar en la posición 1 de la escala, es decir, la calificación más alta, indica un alto desempeño en el manejo del riesgo y rendimiento, mientras que la posición 5, la calificación más baja, indica débiles prácticas en cuanto a la gestión del riesgo y bajos rendimientos5.

El siguiente cuadro resume la interpretación para cada escala del rating.

Cuadro No. 1

Ratings del CAMELS

ESCALA DESCRIPCIÓN

1 Buen desempeño financiero, no existe motivo de preocupación.

2 Cumple con las regulaciones, situación estable, amerita supervisión limitada.

3 Existe debilidad en uno o más de sus componentes, prácticas insatisfactorias, bajo

desempeño pero preocupación limitada de quiebra.

4 Graves deficiencias financieras, gestión inadecuada y necesidad de estrecha supervi-

sión y la adopción de medidas correctivas

5 Condiciones y prácticas extremadamente inseguras. Deficiencias más allá del control

de la gestión, quiebra altamente probable y asistencia financiera externa necesaria. FUENTE: FED.

4 Varios países también han adoptado dicha metodología como medida de supervisión financiera. 5 Reserva Federal de los Estados Unidos, página web:



10

Para cada uno de los seis componentes que posee el CAMELS, la metodología de la FED primero

clasifica a las EFI dentro de cada componente de acuerdo con el desempeño total de las entidades ana-

lizadas. Posteriormente se puede clasificar a cada una de las entidades en el rating final.

Gráfico No. 1

Esquema CAMELS - FED

FUENTE: FED.

Es preciso mencionar que para obtener el rating final de la entidad financiera, no se calcula una media

aritmética de sus componentes, sino que luego de obtener el rating para cada componente, a éste se le

asigna un determinado peso, a través de un análisis cualitativo de los factores que comprende cada

componente y la interrelación de cada uno de ellos. En consecuencia, unos pesarán más que otros de-

pendiendo del análisis de sus factores6.

De esta manera, el indicador final del CAMELS quedaría representado de la siguiente manera:

Algo similar se calcula dentro de cada componente: por ejemplo, resulta de otra clasificación interna

con variables financieras específicas ligadas a este componente, y , de tal forma que:

Donde .

El indicador final CAMELS sirve para establecer un ranking de las entidades financieras y clasificarlas

según el quintil en el que se ubiquen.

6 Reserva Federal de los Estados Unidos, página web:


ENTIDAD (RATING

1-5)

C

(rating 1-5) A

(rating 1-5)

M

(rating 1-5)E

(rating 1-5)

L

(rating 1-5)

S

(rating 1-5)






11

4. DESARROLLO METODOLÓGICO

Partiendo de la base conceptual de la metodología CAMELS descrita, en la configuración del sistema de alertas para el caso ecuatoriano se realizó una adaptación, en la cual se mantiene cada una de las letras del CAMELS como índice, en lugar de jerarquizar a las entidades financieras según su desempeño, esto se lo realiza con la finalidad de que el Índice CAMELS agregado forme parte del Índice de Vulnerabili-dad Financiera. Con este objetivo, en primera instancia, es preciso contar con las ponderaciones para cada componente del CAMELS mediante el uso del análisis de componentes principales, obteniendo de esta manera una estimación de los pesos que podrían tomar los diferentes componente con sus varia-bles, y en función de aquello construir un indicador multinomial del Índice CAMELS. 4.1 ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES

Partiendo de la estructura del CAMELS, fue necesario encontrar las ponderaciones que cada beta debe tener, lo cual se lo realizó mediante el método de análisis de componentes principales (ACP).

Este método considera el valor de cada una de las seis variables compuestas (C-A-M-E-L-S) observa-bles para cada una de las n instituciones que componen la matriz X, donde los componentes principales son las variables compuestas no correlacionadas que explican la mayor parte de la variabilidad de X.

Cuadras7 (2014) define a como la matriz de datos multivariantes con 6 variables observables y n entidades financieras.

Los componentes principales son las variables compuestas

, tales que:

es máxima condicionado a .

Entre todas las variables compuestas tales que , la variable es tal que

es máxima condicionado a .

es una variable incorrelacionada con con varianza máxima.

Análogamente se define los demás componentes principales.

son los 6 vectores propios normalizados de la matriz de covarianzas S, es decir,

.

Si es la matriz 6x6 cuyas columnas son los vectores que definen los compo-

nentes principales, entonces la transformación lineal se llama transformación por componentes principales. Los factores principales identificados matemáticamente se representan sobre la base de vectores pro-pios de la matriz X, y constituyen los pesos de cada uno de los seis componentes principales. En este análisis se asume que los datos observados son una combinación lineal de los vectores propios o com-ponentes principales. En resumen, el análisis de componentes principales (ACP) es una técnica estadística que sintetiza la información, a través de la reducción de la dimensión o número de variables que se posea. Es decir,

7 Carles Cuadras, Nuevo métodos de análisis multivariante. Análisis de componentes principales. CMC Edi-

tions, Barcelona- España, pp. 77-80, página web: http://www.ub.edu/stat/personal/cuadras/metodos.pdf

http://www.ub.edu/stat/personal/cuadras/metodos.pdf

12

ante un escenario de un conjunto de datos con muchas variables, el objetivo del ACP será reducirlas a un menor número perdiendo la menor cantidad de información posible. De esta manera, los nuevos componentes principales o factores serán una combinación lineal de las variables originales, las que serán independientes entre sí por lo que no deben estar inter correlacionadas8. ACP – TRIMESTRAL El primer paso fue realizar un ACP de manera trimestral, tomando datos de los indicadores financieros de las EFI abiertas desde septiembre de 2002 hasta diciembre de 2014. Se utilizaron los tres primeros componentes del ACP, los cuales explicaron en promedio alrededor de 70% de la variabilidad de los datos. En el gráfico 2 se muestran los resultados obtenidos. Se evidencia un comportamiento relativamente estable para cada componente del CAMELS durante el período de análisis. Dado que ciertos valores de algunos años pudieran sesgar la realidad actual, se calculó un promedio ponderado en función del por-centaje de explicación de la variabilidad del índice de los tres últimos años con datos mensuales para cada componente del CAMELS.

Gráfico No. 2

Análisis de Componentes Principales trimestral

Porcentaje, Sep. 2002 – Dic. 2014

FUENTE: BCE.

8 Universidad Oberta de Catalunya, página web

http://www.uoc.edu/in3/emath/docs/Componentes_principales.pdf

http://www.uoc.edu/in3/emath/docs/Componentes_principales.pdf





13

Se utilizaron tres años como período de referencia, con base en un estudio sobre indicadores líderes de

crisis bancarias sistémicas realizado por el Banco Central de Finlandia9, en el cual se identifica que

aproximadamente tres años antes de una crisis varios indicadores económicos y financieros empiezan a

deteriorarse hasta que, efectivamente ésta empieza. Motivo por el cual, considerando los tres últimos

años, se calculó un promedio ponderado mensual (en función del porcentaje de explicación de la varia-

bilidad de los datos) para cada uno de los componentes del CAMELS, el cual se ilustra en el siguiente

gráfico.

Gráfico No. 3

Índice CAMELS – Promedio Ponderado

Porcentaje, Ene. 2012 – Dic. 2014

FUENTE: BCE.

En consecuencia, para obtener los pesos de cada componente y dado el comportamiento estable de los

tres años (2012-2014), además de la poca variabilidad presentada, se calculó un promedio simple de

cada uno de ellos, para cada componente, dando como resultado el siguiente esquema del CAMELS10.

Las ponderaciones que arroja el análisis de componentes principales se recalcularán una vez terminado

cada año de análisis, utilizando información de los últimos 3 años. Se evaluará la pertinencia de modifi-

car las ponderaciones sobre la base de los nuevos resultados, con el fin de ajustar la metodología a la

realidad del sistema financiero privado y mantenerla actualizada.

9 Laina, Nyholm y Sarlin, página web: https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp1758.en.pdf 10 Los valores primarios fueron (0.13) C + (0.18) A + (0.15) M + (0.27) E + (0.24) L + (0.04) S

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

Ene-

12

Feb

-12

Mar

-12

Ab

r-1

2M

ay-1

2Ju

n-1

2Ju

l-1

2A

go-1

2Se

p-1

2O

ct-1

2N

ov-

12

Dic

-12

Ene-

13

Feb

-13

Mar

-13

Ab

r-1

3M

ay-1

3Ju

n-1

3Ju

l-1

3A

go-1

3Se

p-1

3O

ct-1

3N

ov-

13

Dic

-13

Ene-

14

Feb

-14

Mar

-14

Ab

r-1

4M

ay-1

4Ju

n-1

4Ju

l-1

4A

go-1

4Se

p-1

4O

ct-1

4N

ov-

14

Dic

-14

C A M E L S

CAMELS = (0.15) C + (0.20) A + (0.15) M + (0.25) E + (0.20) L + (0.05) S

https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp1758.en.pdf

14

4.2 DEFINICIÓN Y PONDERACIÓN DE INDICADORES

En total son 18 los indicadores financieros que componen el Índice CAMELS distribuidos en cada uno

de sus componentes. Dentro del ACP, cada indicador utilizado posee una ponderación al interior de

cada dimensión o componente, por lo que se calculó un promedio ponderado de cada uno; y, poste-

riormente se asignó una ponderación en función del peso matemático que posee dentro del CAMELS

(en el próximo apartado se describe cada uno de los indicadores utilizados). El siguiente cuadro contie-

ne las ponderaciones asignadas a cada indicador.

Cuadro No. 2

Ponderación de indicadores dentro de cada componente del CAMELS

Indicadores Promedio P.

2012 - 2014

Peso

CAMELS

Ponderación

(%)

Aproximación

(%)

C1 6,37% 12,76% 49,88 40

C2 6,40%

50,12 60

A1 4,67% 17,60% 26,51 30

A2 5,73%

32,53 30

A3 4,24%

24,08 25

A4 2,97%

16,88 15

M1 4,64% 14,61% 31,75 30

M2 6,43%

44,02 40

M3 3,54%

24,23 30

E1 6,03% 27,10% 22,26 25

E2 6,42%

23,69 20

E3 6,54%

24,12 25

E4 6,99%

25,80 25

E5 1,12%

4,14 5

L1 7,95% 23,55% 33,74 35

L2 7,94%

33,69 35

L3 7,67%

32,57 30

S1 4,37% 4,37% 100,00 100

FUENTE: BCE.

Es importante señalar que el peso de cada componente que indica el cuadro 2 corresponde al resultado

de los ponderadores betas sin aproximar, obtenidos previamente. En lo que respecta las ponderaciones

para los indicadores del componente suficiencia de capital, se decidió dar mayor peso a la cobertura

patrimonial de activos improductivos, ya que un menor valor en este índice genera un mayor riesgo con

relación a un menor valor en el índice de capitalización neta.





15

4.3 INDICADORES DE CAMELS

Como una alternativa para usar los indicadores estandarizados, se usa un proceso de transformación a

través de un año base. En él los indicadores se denotan con asterisco (*) y son medidos de manera in-

dependiente, es decir, cada indicador i de la entidad j en el tiempo t se ajusta de la siguiente forma:

Donde

De esta manera, el denominador, el cual constituye el promedio mensual del año 2014 para cada indica-

dor del sistema financiero privado, funge como año base. Se eligió el año 2014 por ser un año estable

para los diferentes indicadores financieros y porque para dicho año el sistema financiero privado recoge

de manera integral a las entidades creadas, cerradas y fusionadas hasta la presente fecha.

Tras el análisis de los indicadores se detectaron valores atípicos reflejados en gran medida en los per-

centiles más altos, por tal motivo se fijó un máximo y un mínimo para cada siendo como máximo

un valor de 5 el cual corresponde a alrededor del percentil 97 y un mínimo de -5 el cual es inferior al

percentil 1 de la serie mensual de datos históricos (años 2002 – 2014) para cada una de las entidades en

análisis.

CÁLCULO DE PROMEDIOS

A fin de homogeneizar los resultados de los indicadores, para calcular el promedio de las cuentas se

utilizó el criterio de la Superintendencia de Bancos del Ecuador (SB) en su codificación de resoluciones,

que considera la serie con datos al 31 de diciembre del año inmediato anterior, hasta el mes que corres-

ponda; es decir, el promedio en el tiempo t de una serie i de la entidad j se calcula de la forma.

donde corresponde a diciembre del año inmediato anterior, es el mes para el que se calcula el

promedio y es el número de mes asociado a la fecha para la que se realiza el cálculo.

Los índices financieros fueron construidos sobre la base de la información publicada por la SB y la

Superintendencia de Economía Popular y Solidaria (SEPS) en sus boletines estadísticos, notas técnicas y

demás documentos de consulta.

16

SUFICIENCIA DEL CAPITAL O PATRIMONIO (C) Los índices utilizados corresponden al índice de capitalización neta y la cobertura patrimonial de activos

improductivos.

C = (0.4) Índice de capitalización neta* + (0.6) Cobertura patrimonial de activos improductivos*

Los índices se calculan de la siguiente manera:

Cuadro No. 3

Índices de suficiencia de capital

INDICADOR CÁLCULO

Índice de capitalización neta (C1) Factor de capitalización / Factor de intermediación

Factor de capitalización Patrimonio + Resultados / Activo promedio

Factor de intermediación 1 + (Activo improductivo bruto promedio/ Activo)

Cobertura patrimonial de activos impro-

ductivos (C2) Cobertura patrimonial / Activo improductivo

FUENTE: SB y SEPS.

CALIDAD DE LOS ACTIVOS (A) Los índices utilizados corresponden al porcentaje de activos improductivos, la intermediación crediticia,

la calidad del crédito y la cobertura crediticia.

A = (0.30)((-1) Porcentaje de activos improductivos*+2) + (0.30)((-1) Intermediación crediticia*+2) +

(0.25)((-1) Calidad del crédito*+2) + (0.15)(Cobertura crediticia*).


Cuadro No. 4

Índices de calidad de activos

INDICADOR CÁLCULO

Porcentaje de activos improductivos (A1) Activos improductivos netos / total de los activos

Intermediación crediticia (A2) Cartera vencida * Coeficiente de intermediación en

cartera de crédito / Cartera bruta

Coeficiente de intermediación Cartera bruta / Obligaciones con el público

Calidad de crédito (A3) Cartera vencida / Cartera bruta

Cobertura crediticia (A4) Provisiones / Cartera vencida

FUENTE: SB y SEPS.





17

GESTIÓN OPERATIVA (M) Los índices utilizados incluyen la relación de eficiencia operativa, complementado con el manejo admi-

nistrativo y el grado de absorción del margen financiero.

M = (0.30) ((-1) Grado de absorción del margen financiero*+2) + (0.40) ((-1) Eficiencia operativa*+2)

+ (0.30) Manejo administrativo*.


Cuadro No. 5

Índices de gestión operativa

INDICADOR CÁLCULO

Grado de absorción del margen financiero (M1) Gastos operativos / Margen bruto financiero

Eficiencia Operativa (M2) Gastos Operativos / Activo promedio

Manejo Administrativo (M3) Activo Productivo / Pasivo con costo

FUENTE: SB y SEPS.

RENTABILIDAD O LAS GANANCIAS (E) Los índices utilizados son el ROA, ROA operativo, ROE, eficiencia del negocio y el margen spread ta-

sas.

E = (0.25) ROA* + (0.20) ROA operativo* + (0.25) ROE* + (0.25) Eficiencia del negocio* + (0.05)

Margen spread tasas*


Cuadro No. 6

Índices de rentabilidad

INDICADOR CÁLCULO

ROA (E1) Rentabilidad / Activos promedio

ROA operativo (E2) Utilidad operativa / Activo promedio

ROE (E3) Rendimiento / Patrimonio promedio

Eficiencia del negocio (E4) Ingresos ordinarios / Activo promedio

Margen spread tasas (E5) (Ingresos ordinarios excluidos servicios - Costo del

pasivo) / Pasivo con costo promedio

FUENTE: SB y SEPS.

18

LIQUIDEZ (L) Los índices utilizados son el índice de liquidez, liquidez ampliada y el de liquidez ajustada.

L = (0.35) Índice de liquidez* + (0.35) Índice de liquidez ampliada* + (0.30) Índice de liquidez ajusta-

da*


Cuadro No. 7

Índices de liquidez

INDICADOR CÁLCULO

Índice de liquidez (L1) Activos líquidos a 90 días / Pasivos exigibles

Índice de liquidez ajustada (L2) Activos líquidos a 90 días / Obligaciones con el

público

Índice de liquidez inmediata (L3) Fondos disponibles / Depósitos a corto plazo

FUENTE: SB Y SEPS.

Los indicadores financieros relacionados con la liquidez miden la capacidad operativa de una entidad

para responder por sus compromisos financieros a corto plazo. Su grado de vulnerabilidad va a depen-

der del equilibrio existente entre los vencimientos de los activos y los vencimientos de los pasivos de la

entidad, riesgo de calce y el riesgo de tasas de interés11.

SENSIBILIDAD A LOS RIESGOS DE MERCADO (S) El índice utilizado es el de la tasa de interés activa implícita:

S = tasa de interés activa implícita

Se lo calcula de la siguiente manera:

Cuadro No. 8

Índices de sensibilidad al riesgo

INDICADOR CÁLCULO

Tasa de interés activa implícita (S1) Ingresos por intereses y comisiones / Cartera bruta

promedio

FUENTE: SB y SEPS.

11 América Economía, página web: http://rankings.americaeconomia.com/2012/bancos/metodologias.php

http://rankings.americaeconomia.com/2012/bancos/metodologias.php

METODOLOGÍA PARA MEDIR LA VULNERABILIDAD FINANCIERA DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS

PRIVADAS MEDIANTE UN SISTEMA DE ALERTAS TEMPRANAS

19

4.4 CONSIDERACIONES DE CÁLCULO INTERPRETACIÓN DEL ÍNDICE La interpretación para la mayoría de índices utilizados en el CAMELS es la misma, es decir, mientras más alto sea implica un menor riesgo; por ejemplo, la cobertura patrimonial de activos improductivos, indica que mientras más alto sea el índice la pérdida en activos podrá ser cubierta en mayor medida por el patrimonio, lo cual es positivo ya que disminuye el riesgo. Sin embargo, existen índices en la metodo-logía CAMELS que tienen una interpretación contraria, es decir, mientras más bajo el índice es más deseable o menos riesgoso; por ejemplo, el grado de absorción del margen financiero es la relación entre los gastos operativos y el margen bruto financiero, donde mientras menor sea esta relación mayor es la cobertura de los gastos operativos a través del margen bruto financiero, lo que implica un menor riesgo al momento de cubrir costos. En este sentido, con la finalidad de que todos los índices tengan la misma interpretación (mientras más alto, menor riesgo) a los índices transformados y que tengan una interpretación contraria se los multi-plica por (-1) y se le suma 2 para que en el período de año base, el indicador conserve su valor de 1, permitiendo de esta manera evaluar su evolución de manera correcta.

5. CRITERIOS DE VULNERABILIDAD - CAMELS En la construcción del CAMELS multinomial se establecieron tres criterios, cada uno posee dos sub criterios binomiales, obteniendo un valor de 0 cuando no existe alerta de riesgo y 1 en caso de la exis-tencia de alerta de riesgo. De esta manera, cada criterio estará conformado por la suma de sus sub crite-rios, pudiendo tomar valores entre 0 y 2, donde 0 implica ausencia de riesgo, 1 riesgo medio y 2 alto riesgo.

Gráfico No. 4

Criterios y sub criterios del Índice CAMELS

FUENTE: BCE.

CAMELS

Posición del índice

Posición relativa 1 señal 0 señales

Umbral mínimo 1 señal 0 señales

Análisis del ciclo

Bajo tendencia 1 señal 0 señales

Ascenso o descenso

1 señal 0 señales

Volatilidad del índice

EFI - EFI 1 señal 0 señales

EFI- banda 1 señal 0 señales

Señales Sub criterios Criterios

20

5.1 CRITERIO 1. POSICIÓN DEL ÍNDICE

5.1.1 SUB CRITERIO 1.1 POSICIÓN RELATIVA

Este sub criterio identifica las EFI vulnerables y no vulnerables (1 y 0, respectivamente). Cuando el

índice CAMELS de una entidad bajo análisis en un mes determinado se encuentra 0.60 desviaciones

estándar por debajo de la media del subsistema al que pertenece en un mismo período de tiempo, se

genera una señal de alerta. Es decir, a cada entidad se la compara con su subsistema, de esta manera a

cada banco con el subsistema bancario privado, cada sociedad financiera con el subsistema de socieda-

des financieras, cada cooperativa con el subsistema cooperativo y cada mutualista con el resto de mu-

tualistas.

Se consideró que el ideal de alertas emitidas debe representar alrededor de 20% del total de posibles

resultados, por tal motivo el valor 0.60 desviaciones estándar para este sub criterio genera dicho por-

centaje de alertas.

5.1.2 SUB CRITERIO 1.2 UMBRAL MÍNIMO

Este sub criterio identifica las EFI vulnerables y no vulnerables (1 y 0, respectivamente). Cuando el

índice CAMELS se ubica por debajo de un límite de 0.75 independientemente de cómo se comporte el

sistema o subsistema, se emite una señal de alerta.

El valor fijado como umbral mínimo que debe tener el CAMELS para la emisión de alertas se lo obtu-

vo luego de realizar un análisis histórico de los valores más bajos del CAMELS para el primer quintil,

desde el año 2002 hasta el año 2014, obteniendo como resultados para el primer quintil un valor máxi-

mo de 1.05 y un mínimo de 0.73. De esta manera, tras el análisis de la información y considerando un

quintil de posibles alertas a emitir se aproximó a un valor de 0.75.

5.2 CRITERIO 2. ANÁLISIS DEL CICLO

Los ciclos económicos son considerados como fluctuaciones que provocan aumentos y descensos recu-

rrentes de la actividad económica global dentro de la mayoría de los sectores económicos en un período

determinado de tiempo. Éstos no se presentan de la misma forma en diferentes períodos, pues su in-

tensidad, duración o comportamiento pueden variar, aunque todos se caracterizan por tener fases as-

cendentes y descendentes12.

El gráfico 5 caracteriza las cuatro fases que posee el ciclo económico, el punto más alto se lo denomina

auge o boom, el punto más bajo es la depresión o crisis, la fase ascendente es la recuperación y la fase

descendente se la denomina recesión o contracción.

12 Subgerencia Cultural del Banco de la República de Colombia. (2015). Ciclos económicos, página web:

http://www.banrepcultural.org/blaavirtual/ayudadetareas/economia/ciclos_economicos

http://www.banrepcultural.org/blaavirtual/ayudadetareas/economia/ciclos_economicos





21

Gráfico No. 5

Fases del ciclo económico

FUENTE: BCE.

Partiendo de la teoría de ciclos en función de los resultados obtenidos del Índice CAMELS se modeló

el ciclo CAMELS para cada entidad financiera en análisis. Se lo realizó a través del programa CACIS

(Cyclical Analysis and Composite Indicator System) desarrollado por la OCDE (Organización para la Coope-

ración y el Desarrollo Económicos) el cual utiliza la metodología TRAMO-SEATS para realizar el ajus-

te estacional y el doble filtro de Hodrick-Prescott para el tratamiento de la tendencia y suavización de las

series.

De esta forma, el segundo criterio establece tres tipos de señales: la no existencia de alertas, una alerta

débil y una alerta fuerte, tal como se muestra en el gráfico 6.

Gráfico No. 6

Alertas en las fases del ciclo

FUENTE: BCE.

22

5.2.1 SUB CRITERIO 2.1 BAJO TENDENCIA

Este sub criterio al igual que el resto de sub criterios es de carácter multinomial, el cual emitirá una

alerta de riesgo en función de lo siguiente:

Es decir, independientemente de si el valor del CAMELS de una EFI se encuentra en ascenso o des-

censo en su ciclo, este arrojará una alerta cuando se encuentre por debajo de su tendencia. Entendién-

dose como tendencia al valor medio del ciclo sin estacionalidad.

Gráfico No. 7

Alertas bajo tendencia del ciclo

FUENTE: BCE.

5.2.2 SUB CRITERIO 2.2 ASCENSO O DESCENSO

En este sub criterio, una señal de alerta será emitida en función de lo siguiente:

Independientemente de que el valor del CAMELS de una EFI se encuentre por encima o debajo del

promedio tendencial de su respectivo ciclo, si se encuentra en descenso o en el mismo estado en rela-

ción al mes anterior será emitida una señal de alerta.





23

Gráfico No. 8

Alertas ascenso o descenso del ciclo

FUENTE: BCE.

De esta forma, la suma de los dos sub criterios (2.1 y 2.2) podrá generar un máximo de dos alertas indi-

cando un alto riesgo, una alerta que significa un riesgo medio y cero alertas que indica ausencia de ries-

gos.

5.3 CRITERIO 3. VOLATILIDAD DEL ÍNDICE

Este último criterio del CAMELS tiene como finalidad medir el grado de volatilidad a través de la des-

viación estándar puesto que este estadístico mide qué tan dispersos se encuentran los datos que corres-

ponden a los resultados del CAMELS para cada entidad en diferentes períodos de tiempo. De esta

forma, se emiten señales de alerta al detectar altos niveles de volatilidad con relación a la volatilidad

histórica de una determinada entidad y para una banda máxima de volatilidad establecida.

5.3.1 SUB CRITERIO 3.1 EFI – EFI

Este sub criterio mide la volatilidad de una determinada entidad con relación a su volatilidad histórica.

Para ello, se considera información de los últimos tres años, partiendo de la desviación estándar de los

últimos 9 meses, se la compara con la desviación estándar de los 27 meses anteriores a los nueve, expre-

sada de la siguiente manera:

Donde ta=9 meses y tb=27 meses anteriores.

De esta manera, si la volatilidad de los nueve meses es mayor o igual a la volatilidad de los 27 meses

precedentes, se emitirá una señal de alerta. Los períodos de tiempo mencionados fueron determinados

en función de un análisis histórico de las volatilidades y considerando los mismos tres años bajo el ar-

gumento del sub criterio 1.1 en el cual se menciona que varios indicadores económicos empiezan a

deteriorarse aproximadamente tres años antes de generarse una crisis.

24

5.3.2 SUB CRITERIO 3.2 EFI – BANDA

El último sub criterio considera la volatilidad de los últimos 9 meses con relación a un límite de volatili-

dad, cuyo valor es 0.115. Si la volatilidad de una EFI es mayor o igual a este valor se genera una señal

de alerta.

Para determinar el límite de 0.115, se realizó un análisis histórico de las volatilidades calculando la des-

viación estándar para períodos de nueve meses anteriores a cada mes desde el año 2009 al 2014, a los

cuales se calculó el percentil 80 obteniendo un resultado de 0.115. Es importante mencionar que el

período de análisis considera años turbulentos, es decir, de mucha volatilidad como la suscitada en la

crisis financiera y de menor volatilidad como los períodos post crisis hasta la actualidad.

5.4 CAMELS MULTINOMIAL

Luego de haber establecido el número de señales de alerta que se pueden generar a través de cada uno

de los sub criterios, se construye el CAMELS multinomial, cuyos valores pueden oscilar desde cero

(ante ninguna señal de alerta) hasta seis (el máximo de señales de alertas). Una entidad que registra seis

señales de alerta evidencia una alta exposición al riesgo, puesto que todos los sub criterios emitieron

una señal de alerta.

Es importante señalar que el CAMELS multinomial se lo calcula para cada una de las entidades en aná-

lisis, el cual resume cada uno de los criterios manejados en el CAMELS.

6. ÍNDICE DE CAMBIOS EN LA SOLVENCIA

El segundo indicador que se considera en la presente metodología es el Índice de Cambios en la Sol-

vencia (ICS). Este índice evalúa las tendencias y comportamientos de los riesgos que asume una entidad

financiera, e identifica si están adecuadamente cubiertos con capital y reservas, de tal manera que pue-

dan absorber posibles pérdidas provenientes de operaciones de crédito.

Los fallos de mercado presentes en el sector financiero, con consecuencias graves para la economía,

hacen necesario el constante monitoreo de los índices de solvencia, dado que mientras mayor es la can-

tidad de obligaciones de una entidad financiera, mayor debe ser su capital y reservas.





25

La Superintendencia de Bancos utiliza la relación entre el nivel de patrimonio técnico constituido y los

activos y contingentes ponderados por riesgo13 como un indicador de solvencia determinante, índice

que es contemplado en la presente metodología.

Tanto el patrimonio técnico constituido como los activos y contingentes ponderados por riesgo de cada

entidad financiera son publicados mensualmente en los portales de los organismos de control.

7. CRITERIOS DE VULNERABILIDAD – ICS

7.1 CRITERIO 1. TASA DE CRECIMIENTO ANUAL

Este criterio genera dos tipos de señales: una señal fuerte y una débil. Identifica las instituciones finan-

cieras que presentan una señal fuerte cuando la tasa de variación anual de la solvencia en un mes deter-

minado es menor o igual a -10%; una señal débil cuando la tasa de variación anual está entre -10% y

0%; y, no presentaría ninguna señal cuando la tasa de crecimiento de la solvencia es positiva.

donde es la tasa de crecimiento anual de la solvencia.

Este criterio emite una señal de alerta, dependiendo del grado de deterioro del índice de solvencia de

una entidad financiera comparando un mes determinado de un año respecto al mismo mes del año

anterior. Es importante precisar que el 10% corresponde al análisis de la tasa de crecimiento del quintil

históricamente más bajo (desde el año 2003 al 2014).

7.2 CRITERIO 2. POSICIÓN EN LA BANDA

Este criterio identifica una señal fuerte cuando las instituciones financieras presentan un indicador de

solvencia cuyo valor se ubica por debajo de 10.50%; una señal débil cuando este indicador se encuentra

entre 10.50% y 12.50%; y, no presenta ninguna señal cuando la relación es superior a 12.50%.

Este criterio muestra una señal de alerta conforme la posición de la solvencia de una entidad financiera

en un mes determinado.

13 Cfr., Codificación de Resoluciones de la SB, libro I (Normas generales para la aplicación de las instituciones

del sistema financiero, título V (Patrimonio Técnico), capítulo I (Relación de patrimonio técnico total y los ac-tivos y contingentes ponderados por riesgo para las instituciones del sistema financiero público y privado), modificado mediante Resolución No. 047-2015-F de la Junta de Política y Regulación Monetaria y Financiera.

26

Basilea III establece que para un adecuado manejo financiero el ratio de solvencia debe ser mínimo 8%.

El Código Orgánico Monetario y Financiero expedido en septiembre de 2014 establece que este ratio

no debe ser inferior a 9% para todas las entidades del sistema financiero público y privado.

En julio de 2013 el Comité de Supervisión Bancaria de Basilea14 determinó que para bancos de impor-

tancia sistémica mundial el requerimiento de absorción de pérdidas debe tener exigencias adicionales a

lo anteriormente expuesto, cuyos valores van desde 1% hasta 3.5%. De esta forma tras realizar varios

análisis para los bancos ecuatorianos y considerando los umbrales establecidos por el Comité de Basilea

y el Código Orgánico Monetario y Financiero, se tomó como punto de partida un requerimiento adi-

cional de 1.5 puntos para las entidades financieras, lo que implica un límite inferior de 10.5% por deba-

jo del cual se arrojaría una señal de alerta fuerte; y un requerimiento máximo de 3.5 puntos porcentuales

hasta llegar a 12.5%, que constituye un segundo límite para este criterio.

7.3 CONSOLIDACIÓN DE SEÑALES

Recapitulando, los criterios descritos en el Índice de Cambios en la Solvencia pueden tomar valores de

alerta de 0 (ausencia de señales), 1 (señal débil) o 2 (señal fuerte) dependiendo su variación y posición

en la banda que tenga y la relación entre el patrimonio técnico constituido y los activos ponderados por

riesgo de una entidad a lo largo del tiempo.

Los dos criterios descritos son consolidados de la siguiente manera:

Cuadro No. 9

Consolidación de los criterios del Índice de Cambios en Solvencia

Índice de solvencia

Tasa de crecimiento

Po

sició

n

FUENTE: BCE.

En el cuadro 9 se muestra la consolidación de señales para el índice de solvencia, con relación a la tasa

de crecimiento de la solvencia y a la posición en la banda. El área verde corresponde a un nivel de vul-

nerabilidad de solvencia “baja” (0), el área naranja a un nivel de vulnerabilidad de solvencia “aceptable”

(1) y el área roja a un nivel de vulnerabilidad de solvencia “alta” (2). Por ejemplo, una entidad financiera

que en un mes determinado registre un nivel de solvencia de 10% y cuya tasa de crecimiento anual sea

de -12% presentará un nivel de vulnerabilidad alta.

14 Comité de Supervisión Bancaria de Basilea, página web: http://www.bis.org/publ/bcbs255_es.pdf

http://www.bis.org/publ/bcbs255_es.pdf

METODOLOGÍA PARA MEDIR LA VULNERABILIDAD FINANCIERA DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS

PRIVADAS MEDIANTE UN SISTEMA DE ALERTAS TEMPRANAS

27

8. ÍNDICE DE VULNERABILIDAD FINANCIERA El Índice de Vulnerabilidad Financiera (IVF) constituye una primera aproximación a los modelos de alertas tempranas, pues a través de este indicador es posible identificar ex-post el grado de vulnerabilidad financiera que registra una determinada entidad en un mes específico. Al realizar un análisis conjunto del sistema financiero privado se puede determinar qué entidades son más sensibles al riesgo y cómo han incrementado o reducido su perfil de vulnerabilidad financiera en un período.

FUENTE: BCE. El Índice de Vulnerabilidad Financiera resulta del efecto conjunto de extracción de señales de los dos índices descritos anteriormente. Este indicador está compuesto por un lado, de la variable multinomial que proviene del Índice CAMELS, y por otra parte, de los efectos en los cambios de la solvencia, que resulta de la aplicación conjunta del Índice de Solvencia. El nivel del IVF permite extraer señales de vulnerabilidad de una entidad, puesto que su composición corresponde a un criterio que identifica distintos grados de vulnerabilidad dependiendo de la combina-ción de los índices CAMELS y de los efectos en los cambios de la solvencia. El IVF puede tomar valores que van desde 0 hasta 4, dependiendo de la presencia o no de señales de alerta en los indicadores. De esta forma, se registrará un valor de 0 cuando no exista ninguna señal, que corresponde a vulnerabilidad “nula”, en tanto que 1 corresponde a un nivel de vulnerabilidad “baja”, 2 corresponde a un nivel “aceptable”, 3 a “moderada” y 4 a “alta”.

INDICADOR MÉTODOS ESTADÍSTICOS CRITERIOS BASE

IVF

Extracción de señales

Posición del índice

Análisis del ciclo CAMELS

Análisis de volatilidad

Efectos en la solvencia

Tasa de variaciónICS

Posición en la banda

28

En definitiva, mediante el IVF se pretende identificar el grado de vulnerabilidad financiera que podría

registrar una determinada entidad en un mes específico, clasificado en cinco niveles, que se obtienen del

efecto combinado de los indicadores presentados a lo largo de este documento. Estos niveles se expo-

nen en el mapa siguiente.

Cuadro No. 10

Consolidación Índice de Vulnerabilidad Financiera

FUENTE: BCE.

Cada área del mismo color del mapa corresponde a un nivel de vulnerabilidad, siendo 0 la mejor califi-

cación y 4 la más alta. Entre más bajo sea este indicador, menor es el nivel de vulnerabilidad asociado a

la entidad financiera, y viceversa.

Finalmente, el Índice de Vulnerabilidad Financiera es el indicador que engloba todos los parámetros de

análisis de riesgo descritos en la presente metodología, el cual funge como un instrumento de alerta

temprana de vulnerabilidad financiera. Cabe señalar que ésta no es una metodología estática, por lo que

ante cambios existentes en el ambiente económico y financiero del país y el mundo en mediano o largo

plazo, resultará necesario una actualización de los parámetros establecidos en cada uno de los criterios

que componen el IVF.

9. ÍNDICE DEL VULNERABILIDAD FINANCIERA CUANTITATIVO

El índice de vulnerabilidad financiera cuantitativo tiene como finalidad cuantificar el valor del IVF en

una escala de cero a cien, y de esta manera poder realizar una comparación sucinta del IVF entre enti-

dades y poder generar un ranking de las mismas.

CAMELS

Partiendo del valor del CAMELS calculado inicialmente para cada una de las entidades, se realiza una

estandarización de la información, de esta manera para cada entidad j en el tiempo t el valor del

CAMELS representado por se lo estandariza de la siguiente manera:





29

SFPr Puntos

0% 0

1% 0

10% 50

13% 70

19% 87

50% 100

Donde, corresponde al promedio mensual del CAMELS desde el año 2002 al 2014 y a la desvia-

ción estándar para el mismo período.

Luego de haber estandarizado los valores del CAMELS para todas las entidades, se procedió a determi-

nar la probabilidad de que el valor observado de la variable estandarizada que funge en este caso como

variable aleatoria normal estándar, sea igual o menor que z (mediante la función de distribución normal

estándar).

SOLVENCIA

A la solvencia, entendida como patrimonio técnico constituido / activos y contingentes ponderados

por riesgo, fue preciso de igual manera enmarcarla en una escala de cero a cien. Si bien la solvencia es

expresada en términos porcentuales, estos difícilmente toman por sí solos valores cercanos a cien, ya

sea debido al giro del negocio o por el hecho de que la Ley exige un mínimo de 9%.

Por tal motivo, lo que se realizó fue un spline cúbico con la finalidad de ajustar la escala, cuya función

deberá poseer la siguiente forma P(x) = ax³ + bx² + cx + d15. Luego del análisis de datos se determinó

como valores reales 0, 50, 70, 87 y 100 dentro de los cuales se interpolan los datos del índice de solven-

cia para cada institución generando el índice de solvencia SOLVENCIA_E

Gráfico No. 9

Spline cúbico del índice de Solvencia

FUENTE: BCE.

15 Sky McKinley and Megan Levine, página web:

http://msemac.redwoods.edu/~darnold/math45/laproj/Fall98/SkyMeg/Proj.PDF

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0,09 0,29 0,49 0,69 0,89

So

lven

cia

_E

ln

Spline

Valor real

http://msemac.redwoods.edu/~darnold/math45/laproj/Fall98/SkyMeg/Proj.PDF

30

IVF CUANTITATIVO

Luego de haber estandarizado los valores de los índices CAMELS y Solvencia, se los unifica en uno

solo a través de una suma ponderada de ambos de la siguiente manera para cada entidad:

10. RESULTADOS

En el indicador multinomial CAMELS, mientras menor sea el número de señales, mejor sería la situa-

ción de las entidades. Al 31 de diciembre de 2014, un total de 35 entidades presentaron entre cero y una

señal con respecto a los indicadores CAMELS, en tanto que 19 entidades registraron entre dos y tres

señales de alerta, 2 entidades presentaron cuatro señales y ninguna entidad presentó cinco o seis señales.

Gráfico No. 10

Número de entidades que presentaron las señales en el Multi CAMELS

Dic. 2011 – Dic. 2014

FUENTE: BCE.

Al 31 de diciembre de 2014, 44 instituciones no registraron ninguna señal de alerta, 12 entidades pre-

sentaron una señal, y ninguna EFI registró el número máximo de señales (2). Si bien la mayoría de EFI

del SFPr estaría en capacidad de enfrentar posibles pérdidas crediticias, algunas entidades no se incluyen

en esta afirmación. La evolución del número de EFI que presentaron dos señales de alerta en el ICS se

mantuvo en alrededor de 8 EFI durante el segundo semestre del año 2013 y el primer semestre de

2014. Sin embargo, se evidenció un quiebre desde junio de 2014, período en el que una entidad registró

2 señales de alerta en la solvencia.

1619

14

5

0

5

10

15

20

25

30

Dic

-11

Mar

-12

Jun

-12

Sep

-12

Dic

-12

Mar

-13

Jun

-13

Sep

-13

Dic

-13

Mar

-14

Jun

-14

Sep

-14

Dic

-14

Nú

mer

o d

e IF

Is

0s 1s 2s 3s

2

000

1

2

3

4

5

6

7

Dic

-11

Mar

-12

Jun

-12

Sep

-12

Dic

-12

Mar

-13

Jun

-13

Sep

-13

Dic

-13

Mar

-14

Jun

-14

Sep

-14

Dic

-14

Nú

mer

o d

e IF

Is

4s 5s 6s





31

Gráfico No. 11

Número de EFI que presentaron señales en el ICS

Dic. 2011 – Dic. 2014

FUENTE: BCE.

Las señales en el IVF resultan, por un lado, de la variable multinomial que proviene del índice

CAMELS y, por otro lado, de las señales en el ICS. En conjunto, son 55 EFI las que presentaron dos,

una o ninguna señal de alerta en abril de 2015. Esto significa que gran parte de entidades del SFPr tiene

una estructura financiera sólida y son capaces de cumplir su rol económico a través del uso eficiente de

los activos productivos. Mientras que 1 EFI presentaron tres señales y ninguna presentó cuatro señales.

Gráfico No. 12

Número de EFI que presentaron las señales en el IVF

Dic. 2011 – Dic. 2014

FUENTE: BCE.

44

12

0

10

20

30

40

50

60

Dic

-11

Mar

-12

Jun

-12

Sep

-12

Dic

-12

Mar

-13

Jun

-13

Sep

-13

Dic

-13

Mar

-14

Jun

-14

Sep

-14

Dic

-14

Nú

mer

o d

e IF

Is

0s 1s

00

2

4

6

8

10

Dic

-11

Mar

-12

Jun

-12

Sep

-12

Dic

-12

Mar

-13

Jun

-13

Sep

-13

Dic

-13

Mar

-14

Jun

-14

Sep

-14

Dic

-14

Nú

mer

o d

e IF

Is

2s

17

32

6

0

5

10

15

20

25

30

35

Dic

-11

Mar

-12

Jun

-12

Sep

-12

Dic

-12

Mar

-13

Jun

-13

Sep

-13

Dic

-13

Mar

-14

Jun

-14

Sep

-14

Dic

-14

Nú

mer

o d

e IF

Is

0s 1s 2s

1

00

1

2

3

4

5

6

7

Dic

-11

Mar

-12

Jun

-12

Sep

-12

Dic

-12

Mar

-13

Jun

-13

Sep

-13

Dic

-13

Mar

-14

Jun

-14

Sep

-14

Dic

-14

Nú

mer

o d

e IF

Is

3s 4s

32

El IVF cuantitativo resulta de la agregación de los enfoques del índice CAMELS y del índice de solven-

cia, ajustados a una distribución de probabilidad de tal manera que tomen valores entre 0 como mínimo

y 100 como máximo. Entre más alto sea el valor del indicador, mejor será el resultado; y, por lo tanto,

menor vulnerabilidad financiera. Al 31 de diciembre de 2014 el valor del índice fue de 57.3 puntos.

Gráfico No. 13

IVF y etapas de desaceleración económica

Puntos porcentuales, Ene-2006 / Dic-2014

FUENTE: BCE.

57.3

40

45

50

55

60

65

70

75

80

85

Ene-

06

Ab

r-0

6

Jul-

06

Oct

-06

Ene-

07

Ab

r-0

7

Jul-

07

Oct

-07

Ene-

08

Ab

r-0

8

Jul-

08

Oct

-08

Ene-

09

Ab

r-0

9

Jul-

09

Oct

-09

Ene-

10

Ab

r-1

0

Jul-

10

Oct

-10

Ene-

11

Ab

r-1

1

Jul-

11

Oct

-11

Ene-

12

Ab

r-1

2

Jul-

12

Oct

-12

Ene-

13

Ab

r-1

3

Jul-

13

Oct

-13

Ene-

14

Ab

r-1

4

Jul-

14

Oct

-14





33

11. BIBLIOGRAFÍA

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