Análisis vintage

El análisis vintage es una técnica de riesgo crediticio que agrupa los préstamos por el período en que fueron originados y hace un seguimiento del rendimiento de cada grupo por antigüedad, en lugar de por fecha de calendario. Comparar cohortes con el mismo número de meses de antigüedad elimina la distorsión causada por el crecimiento de la cartera y revela cambios en la calidad crediticia meses antes de que se muevan los índices generales de morosidad.

Puntos clave

• Un vintage es una cohorte de préstamos desembolsados en el mismo período, normalmente un mes o un trimestre.
• El rendimiento se mide por meses de antigüedad (MOB), de modo que un préstamo con tres meses de antigüedad solo se compara con otros préstamos con tres meses de antigüedad.
• Una cartera en crecimiento diluye automáticamente su propio ratio de morosidad, porque los préstamos jóvenes no han tenido tiempo de incumplir. El análisis vintage es la corrección estándar para esto.
• El resultado es una curva vintage: la tasa de morosidad acumulada representada en función del MOB, una línea por cohorte.
• Sus principales usos son la detección temprana del deterioro crediticio, la evaluación de cambios en las políticas o en el scorecard, la comparación de canales y productos, y la estimación de pérdidas a lo largo de la vida para los modelos de pérdida crediticia esperada.

¿Qué es el análisis vintage?

Cada préstamo tiene dos relojes. Uno es el tiempo de calendario: la fecha que figura en el estado. El otro es la antigüedad, es decir, cuánto tiempo lleva el préstamo en circulación. El riesgo de crédito sigue el segundo reloj, no el primero. Un préstamo desembolsado la semana pasada no puede estar con noventa días de mora; un préstamo desembolsado hace dos años ha tenido todas las oportunidades de incumplir.

Los informes convencionales de cartera mezclan ambos. Un ratio como la cartera en riesgo a más de 30 días se calcula sobre todos los préstamos en cartera en una fecha determinada, independientemente de su antigüedad. Ese número responde a «¿cómo está la cartera ahora mismo?», lo cual es útil, pero no puede responder a «¿lo que originamos hoy es mejor o peor que lo que originamos el año pasado?». Son preguntas distintas, y solo la segunda te dice si tu política de crédito está funcionando.

El análisis vintage responde a la segunda pregunta manteniendo constante la antigüedad. Agrupa los préstamos por mes de desembolso y luego mide cada grupo en MOB 3, MOB 6, MOB 12, etc. Todas las comparaciones son de igual a igual.

Por qué el crecimiento oculta los malos préstamos

Este es el fallo específico que el análisis vintage está diseñado para prevenir.

Un prestamista que duplica su cartera cada año tiene una cartera en la que la mayoría de los préstamos son jóvenes. Los préstamos jóvenes casi nunca están en mora, no porque sean buenos, sino porque no han tenido tiempo de volverse malos. El denominador del ratio de morosidad crece de inmediato, mientras que el numerador solo reacciona con un desfase de varios meses.

El resultado es un ratio de cartera en riesgo que se mantiene plano, o incluso mejora, mientras la calidad de la originación se está derrumbando. Cuando el crecimiento se desacelera, los préstamos malos acumulados afloran de golpe y el ratio se deteriora bruscamente, a menudo atribuido al entorno económico y no a las decisiones de originación tomadas un año antes.

El análisis por vintage hace que esto sea visible mientras aún está ocurriendo.

La tabla de vintage

La salida estándar es un triángulo: cohortes de originación en las filas, meses en libro en las columnas. La parte inferior derecha de la tabla está vacía porque los vintage recientes aún no han madurado.

Tasa acumulada de mora de 90+ días, por mes de originación y meses en libro

• Enero: MOB 3: 0.8% | MOB 6: 2.1% | MOB 9: 3.4% | MOB 12: 4.0%
• Febrero: MOB 3: 0.9% | MOB 6: 2.3% | MOB 9: 3.6% | MOB 12: 4.2%
• Marzo: MOB 3: 1.1% | MOB 6: 2.8% | MOB 9: 4.3%
• Abril: MOB 3: 1.6% | MOB 6: 3.9%
• Mayo: MOB 3: 2.1% | MOB 6: 4.8%
• Junio: MOB 3: 2.4%

Lee cualquier columna de arriba abajo. En MOB 3, la tasa de morosidad se ha triplicado entre enero y junio. En MOB 6, se ha más que duplicado entre enero y mayo. Algo cambió en el negocio alrededor de marzo o abril: un flexibilización de políticas, un canal nuevo, un cambio en el corte del scorecard, un anillo de fraude o una sucursal nueva que incorpora a prestatarios débiles.

Considera ahora lo que el índice de morosidad a nivel de cartera habría mostrado durante el mismo período. Si la cartera crecía rápidamente, muy poco. El 4.8% de la cohorte de mayo en MOB 6 no aparece por completo en las cifras principales hasta finales de año.

Lectura de la tabla en tres direcciones:

• Hacia abajo por una columna — compara cohortes a la misma edad. Esta es la comparación que importa para la calidad crediticia.
• A lo largo de una fila — traza la maduración de una cohorte y muestra cómo se acumulan las pérdidas con la edad.
• A lo largo de una diagonal — representa un solo período calendario, ya que cada paso a la derecha y hacia abajo avanza un mes en tiempo real. Los patrones diagonales indican un choque que afecta a todas las cohortes a la vez, como un evento macroeconómico, una interrupción en las cobranzas o una caída del canal de pagos.

Esa última distinción es importante para el diagnóstico. Un problema visible hacia abajo en las columnas se origina en la suscripción. Un problema visible a lo largo de una diagonal se origina en el entorno o en la administración de los préstamos, y afecta a préstamos que estaban bien cuando se originaron.

Curvas de vintage

Trazar cada fila como una línea —tasa de morosidad acumulada en el eje vertical y MOB en el horizontal— produce el gráfico de curvas de vintage que le da a la técnica su firma visual.

Las curvas bien comportadas comparten una forma: una subida pronunciada al principio y luego un aplanamiento gradual a medida que la cohorte madura. El punto en el que la curva se aplana es el punto de maduración, y define cuánto tiempo debe observarse una cohorte antes de que su tasa de pérdida final puede estimarse de forma fiable. Para los préstamos al consumo y los microcréditos a corto plazo, este plazo puede ser de seis a doce meses; para los préstamos garantizados a más largo plazo, puede ser de varios años.

Dos propiedades de las curvas tienen significado:

• Altura — dónde se sitúa la curva. Una curva más alta significa una cohorte peor en cada edad.
• Forma — con qué rapidez sube. Las curvas que suben muy abruptamente en los primeros meses apuntan a problemas de originación: fraude, ingresos tergiversados o prestatarios que nunca tuvieron intención de pagar. Las curvas que se mantienen bajas y luego se deterioran apuntan a problemas de capacidad de pago que surgen cuando cambian las circunstancias.

Impago en la primera cuota — que un prestatario no pague la primera cuota — merece un seguimiento aparte. Casi nunca es un evento de crédito en el sentido ordinario. Suele indicar fraude, suplantación de identidad, un error de datos o un oficial de crédito que originó préstamos que el prestatario nunca recibió realmente.

Qué medir

La técnica es indiferente a la métrica que se rastree, y la elección debe depender de la pregunta que se formule.

• % acumulado de haber estado alguna vez 30 / 60 / 90+ días en mora: Señal temprana de riesgo, disponible antes.
• Tasa de impago acumulada: Resultado crediticio formal según la definición de impago del prestamista.
• Tasa de pérdida neta acumulada: Castigos menos recuperaciones — el verdadero resultado económico.
• Tasa de morosidad puntual: Instantánea en lugar de acumulada; más ruidosa pero más sencilla.
• Tasa de impago en la primera cuota: Evalúa el fraude y la integridad de la originación.
• Tasa de pago anticipado / liquidación anticipada: Mide el impacto en los ingresos y la vida del préstamo según el comportamiento para los modelos de precios.

Dos decisiones metodológicas importan más de lo que parecen:

¿Ponderado por número o ponderado por saldo? Medir por número de préstamos trata a todos los prestatarios por igual; medir por importe desembolsado refleja la exposición económica. Pueden contar historias diferentes cuando los tamaños de los préstamos varían mucho: una cohorte puede parecer bien por número y terrible por valor si los préstamos grandes son los que fallan. Informe de ambos cuando sea posible.

¿Qué denominador? Para las tasas de pérdida acumuladas, el denominador debe ser el importe original desembolsado de la cohorte, mantenido constante. Usar el saldo pendiente actual reintroduce exactamente la distorsión que la técnica está diseñada para eliminar, porque el saldo se amortiza a medida que los buenos préstamos se pagan.

Dónde se utiliza el análisis vintage

Evaluación de la política de crédito. La única forma fiable de saber si un cambio de política funcionó. Endurezca un punto de corte en marzo y las cosechas de marzo en adelante deberían situarse por debajo de las anteriores a la misma MOB. Nada más aísla el efecto de forma tan limpia.

Supervisión del scorecard. Las curvas vintage divididas por banda de puntuación deberían estar ordenadas y separadas. Si las bandas convergen o se cruzan, el modelo ha perdido poder discriminatorio y necesita recalibración.

Comparación por canal, producto y sucursal. Las cohortes segmentadas por canal de adquisición, sucursal, oficial de crédito o producto revelan con frecuencia que el rendimiento agregado está siendo sostenido por un segmento fuerte mientras otro está perdiendo dinero.

Evaluación de campañas y promociones. Los préstamos originados bajo una campaña promocional forman su propia cosecha y pueden evaluarse en sus propios términos, en lugar de mezclarse con el resto de la cartera.

Modelización de la pérdida crediticia esperada. Las curvas vintage son un insumo empírico directo para la estimación de pérdidas durante la vida del crédito según la IFRS 9, ya que describen cómo surgen las pérdidas a lo largo de la vida de una cohorte.

Fijación de precios y rentabilidad. La pérdida esperada durante la vida del crédito por segmento, tomada de curvas vintage, es el componente de pérdida de un precio basado en riesgo.

Proyección. Las cohortes inmaduras pueden proyectarse hacia adelante aplicando la forma de curvas maduras comparables, lo que ofrece una estimación temprana de dónde acabará una cosecha reciente.

Cómo se compara el análisis vintage con otras técnicas

• Análisis vintage: Rastrea cohortes de originación por antigüedad. Es ideal para comparar la calidad de la suscripción a lo largo del tiempo. Limitación: Requiere que las cohortes maduren.
• Análisis de tasas de roll: Rastrea el movimiento entre tramos de morosidad mes a mes. Es ideal para la previsión de cobros a corto plazo. Limitación: No refleja la calidad de la originación.
• Tasa de flujo / matriz de transición: Evalúa la probabilidad de pasar entre estados de riesgo. Es ideal para modelizar la migración a corto plazo. Limitación: Supone que las relaciones de transición permanecen estables.
• Instantánea de la cartera en riesgo: Mide toda la cartera en un único momento. Es ideal para evaluar el estado actual de la cartera. Limitación: Se distorsiona por el crecimiento de la cartera y los cambios en su composición.
• Análisis de pool estático: Rastrea un grupo fijo de cuentas a lo largo del tiempo. Es ideal para titulizaciones y el rendimiento de pools. Limitación: Conceptualmente idéntico al análisis vintage con otro nombre.

Estos análisis son complementarios. Las tasas de roll te dicen qué pasará el próximo mes; las curvas vintage te dicen si vale la pena originar los préstamos que estás originando hoy.

Datos y requisitos prácticos

• Una fecha de desembolso en cada préstamo, inmutable, que define la pertenencia a la cohorte de forma permanente. Un préstamo nunca cambia de cosecha, incluso después de una reestructuración.
• Instantáneas históricas de rendimiento, o un historial de transacciones lo suficientemente completo para reconstruir el estado de morosidad de cada préstamo al cierre de cada mes anterior.
• Una definición estable de "malo" aplicada de forma idéntica en toda la serie. Cambiar la definición de incumplimiento a mitad de la serie invalida toda comparación.
• Tamaño de cohorte suficiente. Las cohortes pequeñas producen curvas ruidosas. Cuando los volúmenes mensuales sean bajos, agrúpalas por trimestres.
• Tratamiento coherente de reestructuraciones y castigos. Un préstamo reestructurado que deja de reportarse como moroso favorecerá a su cosecha. Define la regla, documéntala y aplícala de principio a fin.
• Claves de segmentación capturadas en la originación — producto, canal, sucursal, oficial, banda de puntaje. Los segmentos no pueden analizarse retrospectivamente si los atributos nunca se registraron.

Errores comunes

Comparar cohortes inmaduras con cohortes maduras en sus valores finales. Una cohorte en MOB 4 siempre se verá mejor que una en MOB 18. Solo son válidas las comparaciones a la misma edad: ese es el objetivo central del método y sigue siendo el error más común.

Usar el saldo pendiente como denominador. Reintroduce la distorsión por crecimiento. Mantén constante el monto desembolsado original.

Ignorar el cambio de mezcla. Una cohorte puede deteriorarse simplemente porque cambió su composición —más de un producto más riesgoso, más de un canal más débil— sin que ningún segmento individual empeore. Segmenta antes de concluir que la suscripción ha empeorado.

Ignorar la estacionalidad. En el crédito agrícola y en el ligado a cuotas escolares, las cohortes originadas en meses distintos enfrentan entornos de pago realmente diferentes. Compara los mismos meses entre años, además de los meses consecutivos.

Sobreinterpretar cohortes pequeñas. Unos pocos incumplimientos en una cohorte pequeña producen oscilaciones porcentuales drásticas que no significan nada.

Detenerse en el nivel de cartera. La curva agregada es el promedio de segmentos que pueden estar moviéndose en direcciones opuestas.

Tratar un efecto diagonal como un problema de originación. Si todas las cohortes se deterioran en el mismo mes calendario, la causa es externa u operativa, no de suscripción.