La pérdida esperada es la suma de los valores de todas las pérdidas posibles, cada uno multiplicado por la probabilidad de que esa pérdida ocurra.
En los préstamos bancarios (para viviendas, automóviles, tarjetas de crédito, préstamos comerciales, etc.), la pérdida esperada de un préstamo varía con el tiempo por diversas razones. La mayoría de los préstamos se pagan con el tiempo y, por lo tanto, tienen un monto pendiente de pago decreciente. Además, los préstamos suelen estar respaldados por garantías pignoradas cuyo valor cambia de manera diferente con el tiempo en comparación con el valor pendiente del préstamo.
Tres factores son relevantes al analizar la pérdida esperada:
La pérdida esperada no es invariable en el tiempo, sino que debe recalcularse cuando cambian las circunstancias. A veces, tanto la probabilidad de impago como la pérdida en caso de impago pueden aumentar, lo que da dos razones para que la pérdida esperada aumente.
Por ejemplo, en un período de 20 años, solo el 5% de una determinada clase de propietarios de viviendas incumple sus pagos. Sin embargo, cuando se produce una crisis sistémica y los valores de las viviendas caen un 30% durante un largo período, esa misma clase de prestatarios cambia su comportamiento de incumplimiento. En lugar de que el 5% incumpla, digamos que el 10% lo hace, en gran medida debido al hecho de que la LGD ha aumentado catastróficamente.
Para tener en cuenta ese tipo de situación, es necesario calcular una pérdida esperada mucho mayor. Este es un tema de considerable investigación a nivel nacional y mundial, ya que tiene un gran impacto en la comprensión y mitigación del riesgo sistémico . [4] [5] [6] [7] [8] [9]
Sandra Thompson/Voon Hoe Chen (2016): PwC 's Demystifying IFRS 9 Impairment - 5. Measuring expected credit lost (part 1), PWC : Londres . Julien Temim (2016): The IFRS 9 Impairment Model and its Interaction with the Basel Framework , en: Moody's Analytics risk perspectives | the convergence of risk, finance, and accounting: CECL | volumen VIII | noviembre de 2016, Moody's Analytics : Nueva York. Manuele Iorio/Juan M. Licari (2015): Serie de seminarios web sobre deterioro de valor según la NIIF 9: modelos para la implementación, Moody's Analytics : Nueva York.