El análisis crediticio es el método mediante el cual se calcula la solvencia de una empresa u organización. [1] En otras palabras, es la evaluación de la capacidad de una empresa para cumplir con sus obligaciones financieras. Los estados financieros auditados de una gran empresa podrían analizarse cuando emite o ha emitido bonos . O bien, un banco puede analizar los estados financieros de una pequeña empresa antes de otorgar o renovar un préstamo comercial. El término se refiere a ambos casos, ya sea que la empresa sea grande o pequeña. Un analista de crédito es el profesional financiero que asume esta función.
Uno de los objetivos del análisis crediticio es examinar tanto al prestatario como a la línea de crédito que se propone y asignar una calificación de riesgo . La calificación de riesgo se obtiene estimando la probabilidad de impago por parte del prestatario con un nivel de confianza dado durante la vigencia de la línea de crédito y estimando la cantidad de pérdida que sufriría el prestamista en caso de impago.
El análisis crediticio implica una amplia variedad de técnicas de análisis financiero , que incluyen el análisis de ratios y tendencias, así como la creación de proyecciones y un análisis detallado de los flujos de efectivo. El análisis crediticio también incluye un examen de las garantías y otras fuentes de reembolso, así como del historial crediticio y la capacidad de gestión. Como se mencionó, los analistas intentan predecir la probabilidad de que un prestatario incumpla con sus deudas, y también la gravedad de las pérdidas en caso de incumplimiento. El diferencial de crédito es la diferencia en las tasas de interés entre las inversiones teóricamente "libres de riesgo", como los bonos del Tesoro de Estados Unidos o la tasa LIBOR, y las inversiones que conllevan cierto riesgo de incumplimiento; reflejan el análisis crediticio de los participantes del mercado financiero.
Antes de aprobar un préstamo comercial , un banco analizará todos estos factores, y el principal énfasis será el flujo de efectivo del prestatario. Una medida típica de la capacidad de pago es el índice de cobertura del servicio de la deuda o DSCR. Un analista de crédito de un banco medirá el efectivo generado por una empresa (antes de los gastos de intereses y excluyendo la depreciación y cualquier otro gasto no monetario o extraordinario). El DSCR divide este monto de flujo de efectivo por el servicio de la deuda (tanto los pagos de capital como de intereses de todos los préstamos) que se requerirá cumplir. Los banqueros comerciales prefieren un DSCR de al menos el 120 por ciento. En otras palabras, el índice de cobertura del servicio de la deuda debe ser de 1,2 o más para demostrar que existe un colchón adicional y que la empresa puede afrontar sus requisitos de deuda.
Tradicionalmente, la mayoría de los bancos se han basado en el juicio subjetivo para evaluar el riesgo crediticio de un prestatario corporativo. [2] Básicamente, los banqueros usaban información sobre varias características del prestatario, como el carácter ( reputación ), el capital ( apalancamiento ), la capacidad de pago ( volatilidad de las ganancias ), las condiciones del negocio del cliente (propósito del préstamo ) y la garantía , para decidir si otorgar o no un préstamo determinado. Estas características se conocen comúnmente como las 5 C. [3] Desarrollar este tipo de sistema experto requiere mucho tiempo y es costoso. Incorporar ciertos datos blandos (cualitativos) en un modelo de riesgo es particularmente exigente, sin embargo, una implementación exitosa elimina el error humano y reduce el potencial de mal uso. Es por eso que, de vez en cuando, los bancos han tratado de clonar su proceso de toma de decisiones. Aun así, en la concesión de crédito a clientes corporativos, muchos bancos continúan confiando principalmente en su sistema experto tradicional para evaluar a los prestatarios potenciales.
En las últimas décadas se han desarrollado varios sistemas cuantitativos objetivos para la calificación crediticia. En los sistemas de calificación crediticia basados en la contabilidad univariada (una variable) , el analista crediticio compara diversos índices contables clave de los prestatarios potenciales con las normas y tendencias de la industria o del grupo en estas variables.
Hoy en día, Standard & Poor's , Moody's y Risk Management Association pueden proporcionar a los bancos ratios sectoriales. El enfoque univariado permite a un analista que inicia una investigación determinar si un ratio particular para un prestatario potencial difiere notablemente de la norma para su sector. En la realidad, sin embargo, el nivel insatisfactorio de un ratio se ve frecuentemente mitigado por la solidez de alguna otra medida. Una empresa, por ejemplo, puede tener un ratio de rentabilidad bajo pero un ratio de liquidez superior a la media . Una limitación del enfoque univariado es la dificultad de hacer concesiones entre ratios tan débiles y tan fuertes. Por supuesto, un buen analista de crédito puede hacer estos ajustes. Sin embargo, algunas medidas univariadas –como el grupo industrial específico, la empresa pública frente a la privada y la región– son valores categóricos en lugar de valores a nivel de ratio. Es más difícil hacer juicios sobre variables de este tipo.
Aunque en la actualidad muchos bancos siguen utilizando modelos univariados , la mayoría de los académicos y un número cada vez mayor de profesionales parecen desaprobar el análisis de ratios como medio para evaluar el rendimiento de una empresa. Muchos teóricos respetados rebajan el nivel de las reglas generales arbitrarias (como las comparaciones de ratios entre empresas) que utilizan ampliamente los profesionales y favorecen, en cambio, la aplicación de técnicas estadísticas más rigurosas.
La lógica difusa y las redes neuronales son ejemplos de métodos novedosos para desarrollar sistemas expertos de calificación crediticia que proporcionen una mayor precisión en las estimaciones del desempeño futuro de una empresa. Además de los datos duros presentes en el análisis de ratios tradicional, la lógica difusa puede incorporar fácilmente términos lingüísticos y opiniones de expertos, lo que la hace más adecuada para casos con datos duros insuficientes e imprecisos, así como para modelar riesgos que no se comprenden por completo. [4]
Las credenciales educativas típicas suelen requerir una licenciatura relacionada con los negocios con especialización en finanzas, negocios, estadística o contabilidad (que incluya un énfasis en finanzas o economía). No se requiere un MBA , sin embargo, cada vez más analistas lo tienen o buscan, a menudo para volverse más competitivos y obtener oportunidades de ascenso. Los banqueros comerciales también reciben una capacitación crediticia intensiva proporcionada por su banco o una empresa externa.
Los analistas de crédito tienen varias trayectorias de desarrollo profesional. La trayectoria más común implica progresar dentro del campo del riesgo crediticio . Esta trayectoria puede llevar a puestos como líder de equipo o director de riesgos (CRO) después de adquirir una experiencia sustancial en el sector.
Por otra parte, muchos analistas de crédito aprovechan sus habilidades para pasar a desempeñar funciones de relaciones o ventas dentro del sector bancario. Este cambio a menudo implica pasar de un departamento que no genera ingresos a uno que contribuye directamente a la rentabilidad del banco. El profundo conocimiento de los analistas de crédito sobre las finanzas y los riesgos de los clientes los posiciona de manera única para desempeñar funciones como gerente de relaciones en la banca corporativa.
Otra posible progresión profesional es pasar a la banca de inversión o a campos relacionados, como los mercados de capital de deuda o la consultoría de riesgos. Esta transición requiere alinear las habilidades de riesgo crediticio con la experiencia financiera técnica valorada en estos sectores. Por ejemplo, los analistas con experiencia en modelos complejos pueden encontrar oportunidades en finanzas apalancadas , mientras que aquellos con experiencia en financiación de proyectos industriales o de infraestructura pueden ser adecuados para funciones de financiación de proyectos. [5]