Este artigo trata de questões ligadas à avaliação de ratings internos de devedores. O estudo está baseado em seis anos de dados de ratings internos das exposições de atacado do JPMorgan Chase, concluindo com uma análise de migração de ratings. Embora agências especializadas no assunto já tenham realizado estudos desse tipo com dívidas referentes a ratings públicos, esta é a primeira divulgação de um estudo baseado nos ratings internos de um banco.
A análise de migração de ratings envolve uma estimativa atuarial das probabilidades de transição do rating de risco de crédito dos devedores. Ela enfatiza a estimativa de probabilidades empíricas de inadimplência. Sendo os ratings de risco dos devedores um componente fundamental da metodologia de capital de crédito dos bancos, a mensuração de mudanças da qualidade do devedor ao longo do tempo torna-se importante. Essas análises permitem aos bancos avaliar e precificar com mais precisão o risco de crédito, além de melhorar sua determinação de reservas contra perdas e de requisitos de capital da carteira. Os objetivos primordiais de um estudo de migração de ratings internos são:
• Avaliar o desempenho do banco na diferenciação do risco em termos ordinais.
• Examinar a coerência dos ratings de devedores entre diferentes linhas de negócio (LOBs) ou tipos de cliente para orientar o processo de rating de riscos.
• Avaliar a influência da conjuntura do momento, do longo prazo e do decorrer do ciclo sobre a filosofia de rating do banco.
• Explorar o atendimento aos requisitos reguladores do Novo Acordo da Basiléia para validação do uso de probabilidades de inadimplência (PIs) associadas aos ratings do banco.
A mensuração abrange os conceitos de precisão do rating tanto ordinal quanto cardinal. A precisão ordinal testa a eficácia dos sistemas de rating na distinção do risco de crédito em termos relativos. É possível avaliar a precisão ordinal por meio da comparação com ratings produzidos pelas agências ou estimativas de probabilidade de inadimplência (como, KMV EDFsTM) para um universo comum de devedores. A precisão cardinal está ligada à validação dos ratings de risco por meio de comparação entre as taxas de inadimplência efetivas e presumidas.
A análise da experiência de um banco com ratings e inadimplência é feita por um período histórico, formando-se coortes no nível da sede e observando-se seu rating de crédito no início do ano. Determina-se o número de sedes em cada categoria de rating no fim do ano e mede-se a transição para outras categorias de rating, inclusive inadimplência. É possível derivar as probabilidades de transição de uma determinada categoria a partir: 1) da agregação da contagem de transições numa determinada categoria e 2) do cálculo da proporção de transições em relação ao número total de observações iniciais em todas as coortes. Também é possível calcular matrizes de transição anuais e multianuais tanto para a instituição como um todo quanto para cada unidade de negócio. É possível diferenciar ainda mais quando se considera o fato de ser o devedor uma companhia aberta ou uma empresa de capital fechado, bem como, o grupo setorial a que ela pertence, sua localização geográfica e, também, o nível de exposição do empréstimo.
Dados e Metodologia
A principal fonte de informações de dados de transição de ratings para esse estudo do JPMorgan Chase (JPMC) foi seu sistema de exposições, que rastreia dados de rating do banco de atacado com referência a espécie, devedor e produto. Também estão disponíveis dados demográficos da clientela e informações detalhadas sobre empréstimos. O indicador de inadimplência é o surgimento de um devedor no sistema que registra aqueles considerados inadimplentes sobre cujas linhas de crédito o banco deixou de aplicar juros. Informações complementares foram obtidas de relatórios de vigilância de crédito que contêm detalhes abrangentes sobre clientes e suas linhas de crédito e são preparados quando os clientes atingem uma categoria equivalente ao “B” da Standard & Poor’s (S&P).
Foram aplicados diversos filtros para garantir que os dados fossem de qualidade elevada e consistente. Em primeiro lugar, o período do estudo (1997-2002) abrange o maior período histórico no qual há dados confiáveis e razoavelmente consistentes. Segundo, foi imposto uma nota de corte de US$ 100 milhões em exposição para evitar observações mais próximas do varejo1. Finalmente, a unidade de observação é relativa à sede a fim de evitar contagem repetida de subsidiárias distintas com características semelhantes à de sua matriz. Adotando a prática dos estudos realizados por agências de ratings, não há ponderação pelo valor do empréstimo, nem pelo número de linhas de crédito do cliente, muito embora esses dados tenham sido captados e possam ser analisados.
A questão dos ratings removidos (RRs), observações para as quais não há estado final, é importante na análise de migração de ratings em geral, e nesse estudo em particular, tendo em vista questões de dados e sistemas. Surge um rating retirado quando um cliente tem rating no começo do ano, mas não tem rating ou exposição no fim do ano. Tratam-se, evidentemente, de adimplências, uma vez que o banco possuiria registros de inadimplência, e representam uma combinação de empresas que não mais precisam tomar ou rolar empréstimos com outros credores. Isso difere dos RRs em estudos realizados por agências de ratings, já que, em alguns casos, elas podem deixar de publicar um rating por decisão própria ou a pedido de um cliente. A freqüência de RRs nesse estudo é cerca de quatro vezes maior do que a observada em estudos das agências de rating (ver Referências 3, 4 e 5 ao fim do texto). A abordagem aqui adotada, semelhante à empregada pela S&P, é de ajuste, eliminando do denominador todas as observações “retiradas 2” . Ignorar todos os ratings iniciais que fizeram transição para retirada irá resultar em um escalonamento proporcional e conservador das probabilidades de inadimplência. Por outro lado, novas exposições que chegam no decorrer do ano e têm rating no fim do período também são excluídas da análise. As taxas de retirada de uma carteira bancária, especialmente no que se refere a créditos de rating baixo, muitas vezes refletem habilidade na gestão de crédito, graças à recusa de acesso a crédito quando a qualidade de um cliente começa a decair. Além disso, o refinanciamento de créditos de rating elevado pode ser desencorajado se o rendimento for inadequado. É, então, importante fazer distinção entre a avaliação da consistência e da precisão dos ratings e a habilidade em gestão de crédito.
Várias empresas desenvolveram sua escala e metodologia de rating ao longo do tempo, muitas vezes devido a fusões de bancos, quando tiveram que conciliar sistemas de rating diferentes empregados anteriormente. Nesses casos, muitas vezes foi difícil desenvolver uma base de dados histórica de ratings capaz de representar bem uma filosofia de rating consistente. Isso aconteceu no JPMC, que reviu sua metodologia de classificação de risco com o objetivo de promover consistência para facilitar comparações com benchmarks externas e desenvolver estimativas explícitas de taxa de recuperação. Até então, havia categorias de rating intermediárias que exigiam mapeamento em relação à nova escala 3 .
É preciso ter cuidado nesse tipo de análise, verificando se a filosofia de rating do banco mudou durante o período do estudo. O Novo Acordo da Basiléia (ver Referência 2 no fim do texto) exige declaração clara da filosofia de rating dos bancos que desejam adotar um sistema de capital regulador baseado em ratings internos avançados (“Advanced Internal Ratings Based” – IRB). O banco deve estipular se uma categoria representa a situação atual do devedor (ponto no tempo, ou PNT) ou a condição do devedor determinada ao longo de um intervalo de tempo maior, incorporando um ciclo de negócio ou econômico (todo o ciclo, ou TOC).
Como foi visto anteriormente (ver Referência 1 no fim do texto), “embora os bancos possam estar se deslocando em direção a uma perspectiva do valor de suas carteiras baseada em marcação ao mercado, o grosso dos dados históricos que os bancos costumam ter provavelmente serão usados do ponto de vista TOC.” Mas algumas unidades de negócio de uma mesma organização podem estar mais expostas e ser mais influenciadas pela conjuntura do momento do que outras. A análise de migração de ratings irá ajudar a revelar esses problemas.
Resultados e Análise
O Quadro 1 apresenta a matriz de transição média de um ano do JPMC para cerca de 33.000 devedores distintos, abrangendo aproximadamente 100.000 transições. No JPMC, as taxas agregadas de inadimplência aumentam uniformemente com as categorias de risco.
Isso se aplica a todos os períodos de tempo e medidas demográficas. A matriz de transição tem dominância diagonal, sendo que as taxas geralmente diminuem conforme a transição. A estabilidade dos ratings, medida pela magnitude das diagonais, diminui com a deterioração da qualidade de crédito, embora a proporção não seja uniforme. Matrizes de transição estimadas por coorte individual nos anos entre 1997 e 2002 são qualitativamente semelhantes no que tange à volatilidade dos ratings (ou seja, às diagonais), inadimplência e taxas de retirada entre categorias, se comparadas aos resultados gerais. Uma análise temporal das taxas gerais de inadimplência revela uma tendência crescente durante o período do estudo, que também surge por categoria de risco e é mais pronunciada no grau de investimento do que nos especulativos. Embora as taxas de inadimplência no grau de investimento não pareçam ser fortemente diferenciadas, não há nessas categorias inadimplências em número suficiente para se tirar uma conclusão segura. Esse padrão se mantém em todos os períodos e em todas as medidas demográficas e a falta de diferenciação estatística entre os graus de investimento é confirmada por testes formais.
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As observações de ratings de empresas sujeitas à inadimplência, e posteriormente retirados, representam 22%, ou aproximadamente quatro vezes o total observado em estudos das agências de rating (ver Referências 3 a 5 ao fim do texto). A taxa de retirada aumenta de conformidade com a deterioração do nível de risco. O padrão se mantém em todos os períodos e em todas as medidas demográficas. No geral, a probabilidade de upgrade é pouco maior do que a de downgrade. Mas a proporção entre upgrade e downgrade é inferior a 1 para todas as categorias, exceto créditos de Rating B, para os quais é de 2,5.
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É possível demonstrar que os ratings internos do JPMC discriminam efetivamente o risco de crédito em termos ordinais, segundo um Perfil Acumulado de Precisão (“Cumulative Accuracy Profile” — CAP) e uma Razão Acumulada de Precisão (“Cumulative Accuracy Precisão Ratio” — CAR).
O CAP é uma representação gráfica da eficácia de um sistema de ratings no que se refere à detecção de inadimplências em uma população. É “construído por meio de plotagem, para cada categoria de rating, da proporção de inadimplências de empresas com rating igual ou inferior em relação à proporção de todas as empresas de rating igual ou inferior” (Ver Referência 5 ao fim do texto.) A CAR é uma medida resumida, definida como a proporção entre a área abaixo da curva CAP e acima da linha em 45o e a área total acima da linha em 45o. No geral, a CAR do JPMC é de 60%.
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Essas curvas também podem ser usadas para comparar diferentes sistemas de rating. Essa comparação exige população de devedores e períodos de tempo idênticos para mensuração dos ratings. A Figura 1 apresenta uma comparação dos ratings do JPMC com os da Moody’s para, aproximadamente, 1.000 clientes comuns ao longo do período do estudo. A metodologia de rating do JPMC parece ser igualmente poderosa na classificação do risco de crédito relativo, com CAR de 61%, contra os 64% da Moody’s. Mas as estimativas baseadas no mercado atual ao longo de um período de um ano têm maior poder de diferenciação de risco de crédito do que os ratings internos. A Figura 2 destaca uma comparação dos CAPs do JPMC e dos EDFs da KMVTM para um universo de aproximadamente 2.400 clientes comuns ao longo do período do estudo. A CAR de 71% da KMV, contra 60% do JPMC, demonstra a capacidade inerente aos ratings de mercado de melhor discriminar o risco de inadimplência num horizonte de tempo de um ano do que o sistema de ratings presumidos por todo o ciclo (TOC) usado pelo JPMC.
A precisão cardinal, ou a capacidade de prever o nível de inadimplências é medida por meio de comparação das taxas de inadimplência observadas no JPMC com as taxas de inadimplência presumidas. As taxas presumidas são taxas TOC modificadas (MTOC). São obtidas como combinações das taxas de inadimplência médias no longo prazo das agências de rating com os EDFs medianos da KMV nos três meses anteriores. Durante o período do estudo, as taxas de inadimplência das categorias de risco AAA a A para CC revelaram-se um pouco superiores às taxas de inadimplência MTOC, ao passo que as das categorias de risco BBB a CC foram, significativamente inferiores a elas 4 . Mas os resultados dessa comparação entre devedores em grau de investimento devem ser tomados com cautela por causa do pequeno número de inadimplências.
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As matrizes de migração variaram de acordo com diversas características demográficas dos devedores: Linhas de Negócio (Banco de Investimento — BI ou Middle Market — MM), Companhias Abertas ou Empresas de Capital Fechado dentre os BIs e domicílio nos Estados Unidos ou em outros países dentre os BIs (Quadro 2). Embora, de maneira geral, as matrizes de transição se mostrassem qualitativamente semelhantes, foram observadas diferenças quanto à precisão cardinal dos respectivos sistemas de rating de risco.
Na comparação entre LDNs, as taxas de inadimplência de todas as categorias de risco do MM parecem ser menores do que as de BI, salvo pelo nível de risco CC. Uma explicação plausível pode estar em que empresas de menor porte atingem um estado de vulnerabilidade exacerbada à inadimplência, uma vez que um determinado limite de qualidade de crédito tenha sido superado e haja poucas oportunidades de saída. Para empresas de maior porte, no mesmo nível de desgaste em crédito pode haver mais alternativas para evitar a inadimplência. As diferenças observadas para todas as classificações acima de CC podem ser devidas a uma filosofia de classificação mais conservadora no MM. Em todas as categorias de risco, as taxas de inadimplência dos devedores de capital aberto nos BIs são mais elevadas do que as dos devedores de capital fechado. Isso pode ser por causa de severidade e tolerância sistemática em relação à classificação de clientes de capital fechado e aberto, respectivamente.
As entidades americanas têm taxas de inadimplência observadas mais elevadas do que as de outros países. Isso se verifica em todas as classes de risco, exceto, novamente, a CC. Uma possível explicação da classificação mais severa de clientes não americanos pode ser uma tentativa de contrabalançar a menor qualidade percebida das informações. A maior taxa de inadimplência de devedores estrangeiros na categoria CC pode se devida ao mesmo efeito observado no que se refere à comparação entre BI e MM, ou seja, uma falta de opções de saída em momentos de desgaste extremo.
Um indicador grosseiro da estabilidade 5 dos ratings e, possivelmente, na medida em que eles são mais influenciados pela conjuntura do momento (PNT) do que por questões de mais longo prazo (TOC), pode ser estimado pela porcentagem que se mantém na mesma categoria 6 ao longo de um período de um ano (Quadro 3). Aqui, MM, com 87,6% permanecendo na mesma categoria, contra os 85,0% entre os BIs, mostra uma propensão um pouco mais elevada à estabilidade de ratings.
As taxas de retirada das companhias abertas, em 6,7%, são muito menores do que as de 26,7% observadas entre as empresas de capital fechado. Essa taxa está mais próxima da relatada por agências de rating, especialmente no que se refere a devedores abaixo do grau de investimento. Os ratings das empresas fechadas parecem ser um pouco mais estáveis do que os das companhias abertas (85,5% contra 83,3%). Isso pode ser sinal de menor disponibilidade de informações atualizadas de mercado sobre as empresas de capital fechado. Também há muito menor proporção entre upgrade e downgrade (0,89) para as companhias abertas do que para as empresas de capital fechado (1,40). Isso pode ser por causa da maior atenção que se dá aos indicadores conjunturais das agências de rating e da maior disponibilidade de informações sobre spread do mercado no caso das companhias abertas.
Também foram calculadas matrizes de migração multianuais (anos 2 a 5). Elas são, naturalmente, mais susceptíveis a mudanças, com inadimplência e taxas de retirada mais elevadas do que a média das transições anuais. Embora os graus especulativos tenham as maiores taxas de inadimplência em horizontes de tempo mais longos, o aumento das taxas de inadimplência no grau de investimento é maior. Com o aumento do horizonte de tempo, as empresas em grau de investimento têm maior estabilidade medida pela porcentagem que se mantém inalterada.
Para ilustrar melhor o grau de consistência de ratings, as taxas de migração tanto para inadimplência quanto para categorias não-inadimplentes podem ser avaliadas em relação a diversos aspectos demográficos. É de grande interesse a abordagem pela consistência de ratings atribuídos a analistas individuais de uma mesma organização bancária. Se há preocupação quanto a um potencial viés de rating, é possível dar feedback aos analistas para ajudá-los a atingir uma maior consistência em abordagem e filosofia. Se houver informações de mercado atualizadas para algumas empresas e não para outras, pode ser natural que os ratings das primeiras reflitam mais uma orientação PNT do que os das empresas de capital fechado que carecem dessas informações. O desempenho histórico dos ratings pode ser importante para validar as estimativas de PI para os fins do Novo Acordo da Basiléia. Ademais, o estudo, ainda que trimestral, das taxas de migração e de sua volatilidade pode ajudar a levantar diferentes filosofias de ratings e viéses em potencial dos analistas.
Conclusão
Este artigo destacou questões associadas à realização e interpretação de análise de migração de ratings com base no histórico interno de um banco. A análise de migração de ratings permite ao banco avaliar a qualidade de sua diferenciação de risco em comparação com benchmarks externos, estudar a consistência das classificações entre segmentos da organização e fornecer bases para atendimento aos requisitos do Novo Acordo da Basiléia para validação das PIs associadas a ratings internos. Isso é exemplificado com um estudo do sistema de rating de risco do JPMC nos últimos seis anos. O estudo revela como é possível avaliar a consistência e o desempenho relativo dos sistemas de rating entre segmentos de uma empresa. Podem aparecer diferenças que sugiram a revisão, por algumas unidades, das políticas de classificação no que tange à organização, a empresas de capital aberto ou fechado e ao domicílio. Uma filosofia de rating que favoreça o PNT em detrimento do TOC pode ser mais bem compreendida à luz de uma análise de migração. Este estudo e outros semelhantes a serem realizados no futuro servem como guias para bancos que pretendam entender melhor e fazer o ajuste fino de seus processos e suas práticas.
Notas
1. Os critérios para incorporação de uma observação neste estudo incluíam qualquer sede com rating válido e linhas de crédito a suas subsidiárias que somassem US$ 100 milhões ou mais.
2. A abordagem da Moody’s subtrai do denominador (ou sejam do total disponível para inadimplência) metade dos emissores retirados, admitindo que as emissões de dívida sejam eliminadas uniformemente durante o ano.
3. Para parte dos dados, um rating antigo de 4 foi mapeado para um rating de agência de BBB- a BB+ e um rating antigo de 6 foi mapeado como BB- e B+. Uma análise mais aprofundada permitiu atribuições individuais a notas com plena equivalência aos ratings de agência.
4. As classificações AAA a A e CC se encontravam dentro de um intervalo de confiança de 95%, enquanto as de BBB a CCC estavam fora desse intervalo, adotada a premissa de taxas de inadimplência independentes do tempo.
5. Um tratamento mais quantitativo da estabilidade ou mobilidade e de sua comparação com as matrizes de transição pode ser encontrado em Jafry e Scheuermann. [ver Referência 7 abaixo].
6. A porcentagem que se mantém na mesma classificação é calculada com exclusão das inadimplências.
Referências
1. ARATEN, Michel, “Current Issues in Estimating Economic Capital for Credit Risk,” The RMA Journal, Março, 2004.
2. Basel Committee on Banking Supervision, The New Basel Capital Accord, Abril, 2003.
3. BOS, Roger J., BROOKS, Brady e VAZZA, Diane, “Corporate Defaults Peak in 2002 Amid Record Amounts of Defaults and Declining Credit Quality” (Special Report), Ratings Performance 2002: Default, Transition Recovery and Spreads, Standard & Poors, Fevereiro, 2003.
4. CANTOR, Richard, e MANN Christopher, “Measuring the Performance of Corporate Bond Ratings” (Special Comment), Moody’s Investor Service, Abril, 2003, p. 1.
5. CARTY, Lea V., KEENAN, Sean C. e SHOTGRIN, Igor, “Historical Default Rates of Corporate Bond Issuers, 1920-1997” (Special Comment), Moody’s Investor Service, Fevereiro, 1998.
6. “Internal Ratings-Based Systems for Corporate Credit and Operational Risk Advanced Measurement Approaches for Regulatory Capital“, Federal Register, Agosto, 4, 2003 (Volume 68, Number 149), p. 45954.
7. SCHEUERMANN e JAFRY, Y., T., “Measurement and Estimation of Credit Migration Matrices,” www.ny.frb.org/research/economists/scheurmann/papers.html, Novembro, 2003.
8. TAYLOR, J., “Risk Grading Philosophy: Through the Cycle versus Point in Time,” The RMA Journal, Novembro, 2003, p.32.
© 2004 RMA. Michel Araten é diretor administrativo de Metodologia de Risco e Michael Jacobs Jr., Peeyush Varshney e Claude R. Pellegrino são vice-presidentes do JPMorgan Chase, Nova York, Nova York. Araten pode ser contatado por email nos endereços michel.araten@jpmchase.com ou araten@aol.com
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