El impacto de la última gran crisis financiera sobre el comportamiento procíclico de los bancos Europeos: un punto de inflexión

RESUMEN

Este trabajo examina el impacto de la reciente crisis financiera sobre la relación entre los deterioros por pérdidas crediticias (LLP) y las fluctuaciones del crédito. Los datos macroeconómicos y el Índice de Riesgo Sistémico (CISS) indican que la crisis no ha sido homogénea, sino que podemos distinguir dos etapas: (i) la crisis subprime (2008–2009), y (ii) la crisis de la deuda soberana (2010–2013). Con un panel de 125 bancos comerciales cotizados europeos entre 2005 y 2013, encontramos que el uso discrecional de las LLP para alisar el resultado está directamente relacionado con la intensidad de la crisis. Asimismo, este componente discrecional de las LLP no actúa como herramienta anticíclica del ciclo de crédito durante la crisis financiera.

ABSTRACT

This paper examines the impact of the most recent financial crisis on the relationship between loan loss impairments (LLP) and credit fluctuations. Both macroeconomic variables and the Composite Indicator of Systemic Stress show us that the last crisis has not been a homogeneous period but it may be split into two stages: (i) subprime crisis (2008–2009) and (ii) sovereign debt crisis (2010–2013). Using a panel based on 125 European listed commercial banks spanning 2005 and 2013, we find that the discretionary use of LLP to smooth earnings is positively associated with the intensity of the crisis. Moreover, this discretionary component of LLP does not act as a countercyclical mechanism to the credit cycle during the financial crisis.

PALABRAS CLAVE:

• Alisamiento del resultado
• concesión de crédito
• crisis financiera
• crisis subprime
• crisis de la deuda soberana
• pérdidas por deterioro crediticio

KEYWORDS:

• Income smoothing
• lending
• financial crisis
• subprime crisis
• sovereign debt crisis
• loan loss impairments

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No potential conflict of interest was reported by the author.

Notes

1. La gerencia es la encargada de determinar la evidencia objetiva de los deterioros de los créditos, pero su nivel de aversión al riesgo puede hacer que utilicen su juicio en su determinación. Este trabajo se basa en la existencia de este componente discrecional, y en ningún caso al reconocimiento de pérdidas esperadas.

2. En 2004, la Reserva Federal Americana aumentó los tipos para controlar la inflación y la masiva demanda de hipotecas, situándolos sobre un 5,25% en 2006. La bajada del precio de las viviendas, el incremento del número de ejecuciones por impago de las hipotecas provoca que más de 50 entidades hipotecarias quiebren, y por tanto, que baje el índice bursátil de la construcción (hasta un 40%). Evidentemente esta situación se traslada a nivel global. A partir de marzo de 2007, un continuo goteo de quiebras de entidades financieras desencadena la tormenta perfecta: deja de cotizar la hipotecaria New Century, quiebran los Hegde Funds ligados a las subprime, la compañía Blackstone, el décimo banco hipotecario de USA llamado American Home Mortgage, etc. Tras la caída de todas las bolsas del mundo, en agosto de 2007 el Banco Central Europeo (BCE) confirma el inicio de la gran crisis económica y financiera, seguido de la desaparición de una de las mayores compañías de servicios financieros a nivel mundial, Lehman Brother Holdings Inc. en septiembre de 2008. La crisis crediticia o de las hipotecas subprime había empezado a mostrar los primeros síntomas de una no muy pronta recuperación.

3. A nivel europeo se creó el Fondo Europeo de Estabilidad Financiera (FEEF) y con ello la aprobación de un paquete de rescate por 750.000 millones de euros, 2.5 veces el de Estados Unidos. Sin embargo, aunque el BCE tomó medidas para mantener el continuo flujo de capitales (p.ej. bajada de tipos de interés), diversos países europeos no pudieron evitar ser rescatados financieramente. En particular, Grecia recibió tres paquetes de ayuda (2010, 2011 y 2015) por 239.000 millones de euros; Irlanda con 85.000 millones de euros en 2010, de los cuales 34.000 millones de euros fueron destinados directamente al sector financiero; Portugal con 78.000 millones de euros en 2011; España con 100.000 millones de euros en 2012; y Chipre con 10.000 millones de euros en 2013. No obstante, la incertidumbre no cesó por el riesgo de contagio entre sus países europeos vecinos.

4. Las provisiones generales y específicas disminuyen el Tier 1 vía ‘earnings’ (beneficios). Sin embargo, la general también se incluye en el Tier 2 vía ‘reservas’ por pérdidas crediticias hasta un máximo del 1.25% sobre los activos ponderados por riesgo en aquellos bancos con modelo estandarizado, y del 0.6% para aquellos con modelo IRB (métodos basados en modelos internos), de acuerdo a Basilea III.

5. Véase p. ej. Dechow, Ge, y Schrand (2010) o Kanagaretnam et al. (2014) para mayor información sobre gestión de beneficios.

6. Ambas variables macroeconómicas (ΔUNEMP y ΔGDP) han sido introducidas siguiendo el test de razón de verosimilitud (likelihood ratio test) (p.ej. Greene, 2012). Sin perjudicar el modelo, el coeficiente Chi2 muestra un resultado de 0.000 sugiriendo que ambas pueden ser incluidas y contribuyen al poder explicativo del modelo.

7. Algunos de estos trabajos utilizan las variables non-performing loans (préstamos no realizables o también llamados dudosos) y loan loss allowances (‘reservas’ por pérdidas crediticias). Desafortunadamente, éstas no han sido incorporadas por la notable reducción en el número de observaciones de la muestra.

8. En el caso que un banco ajuste el nivel de deterioros lentamente para reconocer pérdidas potenciales de los préstamos siguiendo un evento predeterminado de quiebra, dichos deterioros podrían estar sistemáticamente conectados en cada período, y por tanto cabría esperar un signo positivo.

9. Ver p.ej. Laeven y Majnoni (2003) o Gebhardt y Novotny-Farkas (2011) para el efecto de un coeficiente negativo.

10. El Método Generalizado por Momentos (GMM) está diseñado específicamente para abordar tres principales problemas econométricos: (i) presencia de efectos a nivel de banco no observados, lo cual es eliminado tomando primeras diferencias de todas las variables, (ii) necesidad de capturar la naturaleza dinámica de las ‘reservas’ por pérdidas crediticias mediante la inclusión de la variable dependiente retardada, y (iii) la posible y más que probable endogeneidad de las variables explicativas.

11. Para comprobar la robustez de los resultados en cuanto a la manipulación del capital, hemos sustituido EQUITY por el capital regulatorio (RegCap) (Gebhardt y Novotny-Farkas, 2011) y por la variable TRC (Capital Regulatorio Total) que toma el valor capital regulatorio menos 8, y dividido entre 8, siempre y cuando la observación del banco i se sitúe en el primer cuartil, 0 en caso contrario. (Bouvatier y Lepetit, 2008; Curcio y Hasan, 2015). En ambos casos, no encontramos evidencia en nuestros análisis acerca de la manipulación del capital.

12. Adicionalmente también se ha incluido los componentes no discrecional NDISC1 y discrecional DISC1, además de añadir un componente discrecional DISC4 que solo identifica la variable EBTLLP o bien EBTLLPH. Aun así, los resultados se mantienen cualitativamente.

Additional information

Funding

This work was financially supported by the Conselleria d'Educació, Cultura i Esport from the Generalitat Valenciana [ACIF/2014/371], under the Project VALi+d (Resolución 26 de junio de 2014).