Pérdida esperada

La pérdida esperada es la suma de los valores de todas las pérdidas posibles, cada una multiplicada por la probabilidad de que ocurra esa pérdida [1].

En préstamos bancarios (viviendas, automóviles, tarjetas de crédito, préstamos comerciales, etc.) la pérdida esperada de un préstamo varía con el tiempo por varias razones. La mayoría de los préstamos se reembolsan a lo largo del tiempo y, por lo tanto, tienen una cantidad pendiente de pago decreciente. Además, los préstamos suelen estar respaldados por garantías prendadas cuyo valor cambia "de manera diferente" con el tiempo en comparación con el valor pendiente del préstamo.

Tres factores son relevantes en el análisis de la pérdida esperada:


La pérdida esperada no es invariable en el tiempo, sino que debe volver a calcularse cuando cambian las circunstancias. A veces, tanto la probabilidad de incumplimiento como la pérdida en caso de incumplimiento pueden aumentar, dando dos razones por las que aumenta la pérdida esperada.

Por ejemplo, durante un período de 20 años, solo el 5% de una determinada clase de propietarios de viviendas incumplen sus obligaciones. Sin embargo, cuando golpea una crisis sistémica y el valor de las viviendas cae un 30% durante un período prolongado, esa misma clase de prestatarios cambia su comportamiento de incumplimiento. En lugar de un 5% de incumplimiento, digamos un 10% de incumplimiento, en gran parte debido al hecho de que la LGD ha aumentado catastróficamente.

Para adaptarse a ese tipo de situación, es necesario calcular una pérdida esperada mucho mayor. Este es el tema de una investigación considerable a nivel nacional y mundial, ya que tiene un gran impacto en la comprensión y mitigación del riesgo sistémico. [8][9][10][11][12][13] [14] [15]


Referencias
  1. Orlando, Giuseppe; Härtel, Maximilian (9 de diciembre de 2014). «A parametric approach to counterparty and credit risk». Journal of Credit Risk (en inglés). doi:10.21314/JCR.2014.185. Consultado el 3 de enero de 2023.
  2. Orlando, Giuseppe; Bufalo, Michele; Penikas, Henry; Zurlo, Concetta (de enero de 2022). «Probability of Default (PD)». Topics in Systems Engineering 02: 125-126. doi:10.1142/9789811252365_0008.
  3. «Basel Glossary PD». Basel. Consultado el 2 de febrero de 2013.
  4. Orlando, Giuseppe; Bufalo, Michele; Penikas, Henry; Zurlo, Concetta (de enero de 2022). «EAD Modeling». Topics in Systems Engineering 02: 189-205. doi:10.1142/9789811252365_0012.
  5. Orlando, Giuseppe; Bufalo, Michele; Penikas, Henry; Zurlo, Concetta (de enero de 2022). «EAD-Related Issues». Topics in Systems Engineering 02: 207-217. doi:10.1142/9789811252365_0013.
  6. Orlando, Giuseppe; Bufalo, Michele; Penikas, Henry; Zurlo, Concetta (de enero de 2022). «Loss Given Default (LGD)». Topics in Systems Engineering 02: 147-155. doi:10.1142/9789811252365_0009.
  7. «Basel Glossary LGD». Basel. Archivado desde el original el 21 de abril de 2013. Consultado el 2 de febrero de 2013. Parámetro desconocido |url-status= ignorado (ayuda)
  8. «Regulatory use of system-wide estimations of PD, LGD and EAD». BIS. Consultado el 2 de febrero de 2013.
  9. QIS 3 FAQ: I. IRB-inputs: PD, LGD and EAD. BIS. 5 de noviembre de 2002. Consultado el 2 de febrero de 2013.
  10. «Implications of PD-LGD Correlation in a Portfolio». Moodys. Consultado el 2 de febrero de 2013.
  11. «Expected loss (EL) on credit asset if PD, LGD are correlated». bionicturtledotcom. Archivado desde el original el 3 de enero de 2023. Consultado el 2 de febrero de 2013. Parámetro desconocido |url-status= ignorado (ayuda)
  12. Schuermann, T. «What Do We Know About Loss Given Default?». Wharton. Archivado desde el original el 13 de marzo de 2012. Consultado el 2 de febrero de 2013. Parámetro desconocido |url-status= ignorado (ayuda)
  13. [1.ppt «Expected Loss»]. World Bank. Consultado el 2 de febrero de 2013.
  14. Orlando, Giuseppe; Bufalo, Michele; Penikas, Henry; Zurlo, Concetta (de enero de 2022). «Diversifying the Economy for Systemic Risk Reduction: The Case of the Kingdom of Saudi Arabia (KSA)». Topics in Systems Engineering 02: 305-316. doi:10.1142/9789811252365_0020.
  15. Orlando, Giuseppe; Bufalo, Michele; Penikas, Henry; Zurlo, Concetta (de enero de 2022). «Systemic Risk Regulation». Topics in Systems Engineering 02: 317-326. doi:10.1142/9789811252365_0021.

Bibliografía
  • Bluhm, Christian; Ludger Overbeck; Christoph Wagner (2002). An Introduction to Credit Risk Modeling. Chapman & Hall/CRC. ISBN 978-1-58488-326-5.
  • Damiano Brigo and Massimo Masetti (2006). Risk Neutral Pricing of Counterparty Risk, in: Pykhtin, M. (Editor), Counterparty Credit Risk Modeling: Risk Management, Pricing and Regulation. Risk Books. ISBN 978-1-904339-76-2.
  • Orlando, Giuseppe; Bufalo Michele; Penikas Henry; Zurlo Concetta (2022). Modern Financial Engineering: Counterparty, Credit, Portfolio and Systemic Risks. World Scientific. ISBN 978-981-125-235-8.
  • de Servigny, Arnaud; Olivier Renault (2004). The Standard & Poor's Guide to Measuring and Managing Credit Risk. McGraw-Hill. ISBN 978-0-07-141755-6.
  • Darrell Duffie and Kenneth J. Singleton (2003). Credit Risk: Pricing, Measurement, and Management. Princeton University Press. ISBN 978-0-691-09046-7.


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