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Los datos de riesgo climático son un desastre caliente. Estos pioneros del código abierto quieren aclarar las cosas.


En 2020, más de 500 inversores que administran más de $ 106 billones en activos solicitaron que miles de empresas en sus carteras de inversión divulguen sus datos ambientales. A ellos se unieron más de 147 grandes compradores que supervisaban más de $ 4 billones en gastos de adquisiciones. Esta presión informativa fue solo una de las muchas señales de que la comunidad inversora se está tomando en serio los informes ambientales, sociales y de gobernanza (ESG), que han ido mucho más allá de ser simplemente la palabra de moda verde del día: los inversores quieren cada vez más seriamente evaluar, mitigar y evitar el riesgo climático; si eso sucede para reducir el riesgo reputacional en el camino, mucho mejor.

Sin embargo, a pesar de todo el aumento en el interés del mercado, en el activismo climático liderado por los inversores y en la ráfaga de nuevas startups centradas en los datos de emisiones, el término ESG todavía cubre una multitud de pecados. De hecho, de manera famosa y sorprendente, como descubrió el Instituto de Tecnología de Massachusetts en 2019, los puntajes ESG de los cinco principales proveedores de datos ESG no están correlacionados para ninguna empresa determinada. Como resultado, cuando se trata de la «E» en ESG, a menudo puede gustar que todos estén hablando de algo profundamente diferente.* Y para aquellos que buscan hacer más que cuantificar la contaminación total causada por una cartera existente, incluso si pudieran obtener datos precisos y estandarizados, ¿cómo ayudaría esto a los inversores a evitar activamente un «riesgo climático» que parece a menudo nebuloso a una escala significativa?

Un informe de riesgo climático de 2020 para la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos de los Estados Unidos captura el desafío de manera ordenada.

«Para que los datos sean útiles para la toma de decisiones, es necesario saber qué variables relacionadas con el clima afectan materialmente el desempeño de los mercados, países, sectores, clases de activos, empresas, proyectos y valores, y cómo interactúan estas variables. Si bien estas interacciones a menudo desafían el análisis, la ambición de comprenderlas mejor permanece».

¿Puede ayudar la comunidad de código abierto? Este equipo piensa que sí…

Una de las personas con esa ambición es Truman Semans, un ex economista del Tesoro, que ha estado trabajando en el nexo de la sostenibilidad y la inversión durante varias décadas. Le dijo a The Stack: «He estado trabajando para integrar el entorno en la toma de decisiones durante mucho tiempo; el uso de enfoques basados en datos que comenzaron con modelos realmente crudos en la década de 1990 que avanzaron progresivamente; incluyendo trabajar con grandes corporaciones y usar herramientas basadas en Excel para mirar hacia el futuro y observar cómo los cambios en las políticas y la tecnología y las preferencias de los consumidores crearon oportunidades para clientes míos como General Electric, grandes empresas de servicios públicos, etc. Llevamos eso literalmente al final de Excel, con modelos que un gran equipo de analistas tardó semanas en ejecutarse».

En 2020, después de varios años de agitación entre bastidores, Truman ayudó a lanzar un nuevo proyecto de la Fundación Linux llamado LF Climate Finance Foundation (LFCF).

Esto reunió a los miembros fundadores Allianz, Amazon, Microsoft y S&P Global, junto con un equipo de planificación del Fondo Mundial para la Naturaleza (WWF), Ceres y la Junta de Normas de Contabilidad de Sostenibilidad (SASB).

Su tarea: tratar de «acelerar las herramientas analíticas predictivas y los productos de inversión que gestionan el riesgo relacionado con el clima y financian soluciones climáticas en todas las geografías, sectores y clases de activos». (Con hojas de cálculo mínimas involucradas. Como señala Truman: «Los grandes avances en los lenguajes de programación y la ciencia de datos y la reducción de los costos de almacenamiento y computación en la nube son una parte importante de la historia del nacimiento …»)

¿Por qué la Fundación Linux? Como dijo el director ejecutivo del centro de código abierto sin fines de lucro, Jim Zemlin, en el lanzamiento: «El costo y la complejidad del análisis para las inversiones relacionadas con el clima requieren una colaboración altamente organizada y el intercambio de recursos entre cientos de usuarios y contribuyentes … La Fundación de Financiamiento Climático de LF permitirá una gobernanza neutral, costos de desarrollo compartidos y liderazgo técnico de muchas de las principales instituciones financieras, organizaciones multilaterales, instituciones académicas, gobiernos y ONG del mundo».

OS-Clima

En el corazón del trabajo de LCFC está OS-Climate: una ambiciosa plataforma de software de código abierto que el proyecto espera que apoye la gestión del riesgo climático y acelere la inversión en mitigación, resiliencia y adaptación climática al proporcionar, como dice Truman, «El equivalente de infraestructura pública para la inversión integrada en el clima; agregando los mejores datos y modelos disponibles en todo el mundo para el análisis predictivo mejorado por IA de cómo los factores relacionados con el clima (tecnología, recursos, clima y tiempo, políticas, preferencias de los consumidores y variables macro) afectarán el rendimiento de las economías, industrias, empresas y activos en escenarios futuros». (¿Mencionamos que es ambicioso?)

Suena como una visión audaz e importante. ¿Qué significa en la práctica? Crudamente: 1) una comunidad de código abierto con un procomún de datos global (donado por los miembros Allianz, State Street, Jupiter Asset Management S&P Global y otros): 2) modelos de código abierto que pueden admitir análisis «de arriba hacia abajo» y «de abajo hacia arriba» que informan el riesgo y la oportunidad relacionados con el clima para los inversores a través de múltiples escenarios climáticos y vías de transición: 3) A través de esto, ayudar a informar la reasignación de activos/sectores/regionales conscientes del riesgo climático; alinear las carteras con los objetivos de temperatura y emisiones, y apoyar más ampliamente las pruebas de estrés alineadas con el clima, la gestión de riesgos, así como el diseño y la ejecución de puntos de referencia, estrategias y productos por parte de la comunidad en general.

Michael Tiemann comenzó la primera compañía de código abierto del mundo, Cygnus Solutions, en 1989, convirtiéndose en la primera compañía de código abierto en recibir fondos de capital de riesgo (1997), antes de una compra por parte de Red Hat en 2000, donde se convirtió en CTO. (Ahora es vicepresidente de asuntos de código abierto). Al igual que Truman, que viven en la misma esquina de Carolina del Norte, tiene un gran interés en cómo se puede usar el código abierto para entregar bienes sociales y ambientales. Ahora dirige el lado de la comunidad de código abierto de OS-Climate, donde equipos de una amplia gama de organizaciones están probando modelos. Le dijo a The Stack: «Como puedes imaginar, el alcance de esto es enorme.

«Pero definitivamente he visto a través de la lente de lo que parece imposible cuando estás en un lado de la línea de tiempo y lo que luego se vuelve tan obvio en el otro lado de la línea de tiempo: recuerdo cuando Linus Torvalds lanzó unos pocos miles de líneas de código y dijo: ‘oye, estoy comenzando un kernel, no es nada; no va a ser nada grande. Pero si quieres unirte aquí, aquí estoy’.

«Parecía absolutamente imposible imaginar que un sistema operativo pudiera competir en la plataforma de PC. He aquí que se apodera de Wall Street y marca el comienzo de una era de computación en la nube y todas esas cosas …»

«Muchas cosas diferentes están dispuestas en contra de poder realizar inversiones alineadas con el clima. Pero, por otro lado, es un problema que tenemos que resolver, al igual que tenemos que resolver el calentamiento global, la adicción a los combustibles fósiles y todo tipo de otros desafíos. Si eres un wonk, es muy emocionante.

«Tenemos acceso a una gran cantidad de potencia informática. Amazon ha patrocinado algunos recursos sustanciales de computación en la nube para nosotros, y no hemos comenzado a rascar la superficie de lo que eso puede ofrecer. Tenemos un conjunto diverso de personas que trabajan juntas. Tenemos gente de Microsoft trabajando con gente de Amazon. Tenemos gente en los espacios de seguros y banca, tenemos proveedores de datos de mercado que brindan asesoramiento».

Y el enfoque se está reduciendo con el equipo «impulsando implacablemente el enfoque a casos de uso específicos y preguntas específicas», Truman le dice a The Stack: «Un problema discreto dentro del conjunto más amplio de desafíos son las herramientas de alineación de cartera; comprender las implicaciones de los objetivos de una empresa y sus emisiones e información prospectiva en relación con los objetivos de París … la forma en que hemos logrado el enfoque es por el tipo de enfoque consagrado en el desarrollo de código abierto de trabajar con contribuyentes particulares que a su vez están impulsados por el rigor del producto comercial, esencialmente; de una manera muy impulsada por la creación de valor para el cliente».

Los datos (desde la simple disponibilidad, hasta la confiabilidad, la limpieza y todos los demás problemas que afectan a muchos proyectos importantes basados en datos al principio) siguen siendo un problema. Como dice Michael Tiemann: «En el mundo normal del código abierto, si tomas algo como el Proyecto genoma humano, un proyecto absolutamente increíble, hay un equipo de personas que están trabajando en el motor de secuenciación, todo basado en un lenguaje de código abierto llamado PERL. Hay un grupo de biólogos que están ocupados generando los códigos de ADN, utilizando el análisis. Y estos dos proyectos fueron de la mano juntos y en realidad ejecutaron el intento patentado de secuenciar completamente el genoma humano. Y, por lo tanto, es una carrera a pie muy emocionante que involucró mucha coordinación entre estas dos disciplinas.

«Los propietarios de activos tienden a ser súper, súper propietarios sobre algunas cosas, pero también saben que para llegar al siguiente paso de lo que están haciendo, necesitan ser un poco abiertos con nosotros.

«Y tenemos que demostrar que no solo podemos hacer el trabajo técnico, sino que también podemos proporcionar las cosas de una manera que proteja lo que están haciendo. Los chicos de Allianz han sido absolutamente fenomenales de esa manera: hemos estado pidiendo rebanadas de estos datos y esos datos y han estado ayudando extensamente … [todavía] los datos de la cartera probablemente no sean lo crucial, aunque sí lo es.

El ex CTO de Red Hat señala: «Una de las cosas que es un gran desafío es obtener los datos corporativos. Hay una serie de estándares y las corporaciones están haciendo todo lo posible, más o menos en su camino hacia la presentación de informes que [métricas ESG]. Pero estos estándares de informes no necesariamente exigen el tipo de organización de datos que hace que sea muy fácil conectarlos a una herramienta analítica.

«Entonces, si alguien revela en su informe de sostenibilidad, capítulo y versículo de todos estos diferentes requisitos de política y requisitos regulatorios, y publica un ensayo en PDF … puede cumplir con los requisitos de ESG, pero hace la vida muy difícil para la persona que trata de averiguar: ‘OK, entonces, ¿cómo convierto eso en un número relativo a esta métrica en particular que estamos tratando de comparar en cada empresa diferente?’

Y añade: «Las corporaciones, por un lado, han tratado de responder a estos requisitos de presentación de informes, pero también quieren saber cuándo todos se van a conformar con un estándar que es tan simple como ‘hicimos tantos ingresos, hicimos tanto costo; aquí están nuestras ganancias netas GAAP. Porque no solo algunas de estas métricas de informes no están estandarizadas, sino que ni siquiera son tan simples. Por lo tanto, lograr que las corporaciones mantengan la fe, mejoren la calidad y la estandarización de sus informes, y de una manera amigable con el código abierto, es el mayor desafío».

«Pero cada mes tenemos una lista cada vez más larga de personas que están inscritas para reducir el trabajo que tenemos delante. Y la goma está cada vez más cerca de salir a la carretera».



La nueva presidenta de NYSE, Lynn Martin, aporta experiencia tecnológica a la Gran Junta

Lynn Martin puede causar una primera impresión.

El presidente y CEO de Intercontinental Exchange, Jeff Sprecher, recuerda la primera vez que habló con Martin, que se produjo poco después de que ICE completara su adquisición de la Bolsa de Valores de Nueva York por 8.200 millones de dólares en noviembre de 2013. Martin trabajó en el negocio de derivados cotizados de la NYSE y durante esa conversación le dijo que quería un papel significativo en la compañía combinada.

«Recuerdo haber pensado en lo audaz y decidida que era», dice Sprecher. «Y eso me gustó de ella».

Él le encontró ese trabajo. Sprecher recurrió a Martin para dirigir la próxima gran adquisición de ICE, Interactive Data Corp., que compró por 5.200 millones de dólares en diciembre de 2015. Esa compañía tenía un gran producto, pero un crecimiento lento, y Martin recompensó la confianza de Sprecher duplicando su tasa de crecimiento y convirtiéndola en lo que se ha convertido en el segmento de Renta Fija y Servicios de Datos de ICE, que emplea a unos 2.500 y generó $ 1.4 mil millones en ingresos durante los primeros nueve meses de 2021.

Ahora, Sprecher ha recurrido a Martin una vez más. Hoy, la nombró la 68ª presidenta de la NYSE.

«Me quedé sin palabras», dice Martin, recordando el momento en que Sprecher le pidió que aceptara el trabajo. «Me sentí honrada, principalmente porque entendí la gravedad de que me pidieran que hiciera este papel como mujer y lo que representa tener la confianza de un CEO y empresario de Fortune 500 a quien he admirado durante años».

Ubicada en la esquina de Wall y Broad streets en el bajo Manhattan, la NYSE es la bolsa de valores más grande del mundo, con 2.400 empresas que cotizan en bolsa y una capitalización de mercado combinada de 36 billones de dólares. La NYSE tiene una rica herencia que se remonta a más de 200 años, pero eso desmiente la notable tecnología que impulsa el intercambio, lo que le permite negociar más de 1.000 millones de acciones al día y tomar con calma las condiciones más volátiles del mercado, como el período entre el 9 y el 18 de marzo de 2020 cuando se activaron los interruptores automáticos en todo el mercado cuatro veces por separado.

Debido a esto, administrar la NYSE requiere una combinación única de rasgos de liderazgo, uno que pueda administrar hábilmente la plomería de los sistemas avanzados de datos y tecnología y presidir con la misma facilidad las ofertas públicas iniciales televisadas en vivo y las ceremonias de toque de campana con CEOs globales y líderes mundiales. Sucediendo a Stacey Cunningham, la primera mujer en dirigir la NYSE, Martin supervisará no solo la bolsa en sí, sino todo el Grupo NYSE, que también incluye cuatro bolsas de valores totalmente electrónicas: NYSE Arca, el líder de la industria en ETF, NYSE American, NYSE Chicago y NYSE National, y dos bolsas de opciones, NYSE American Options en Nueva York y NYSE Arca Options, con sede en San Francisco.

Las credenciales de Martin para este papel se remontan a sus primeros días. Al crecer en Smithtown, Nueva York, que se encuentra en Long Island, Martin desarrolló su interés en la tecnología y la codificación con una de las primeras computadoras Commodore 64. Su padre, que trabajaba como ingeniero eléctrico, la animó y ella fue al Manhattan College, donde estudió informática y matemáticas. Su primer trabajo a tiempo completo fue en IBM como programadora de computadoras.

«La cantidad de satisfacción que obtendría cuando compilaba un programa y conseguía que el programa hiciera exactamente lo que quería que fuera más allá de todo lo que había experimentado anteriormente», dice.

Mientras estaba en IBM, Martin se dio cuenta de que sus pasiones gravitaban más hacia las matemáticas que sustentan los mercados financieros, incluido el modelado de riesgos, y durante sus tres años allí completó una maestría en estadística en la Universidad de Columbia. Dado su creciente interés en los mercados financieros, dejó IBM para lo que se convirtió en el negocio de derivados de NYSE, al que se unió en 2001.

De hecho, la emoción de esas habilidades básicas permanece con ella hasta el día de hoy. Viviendo de nuevo en Long Island con su esposo y sus dos hijos, Martin, de 45 años, disfruta ayudando con tareas complejas de matemáticas, que compara con la emoción de la programación. «Escribir código es como resolver un rompecabezas realmente genial», dice.

Si bien la tecnología sigue siendo una gran área de enfoque para Martin, la atención a los clientes es otra. La importancia de conectarse con los clientes fue una de las lecciones más importantes aprendidas durante su carrera. Antes de la pandemia, dice Martin, ella estaría en aviones 30 de las 52 semanas del año para visitar y hablar con clientes de todo el mundo.

«Es la única forma de evolucionar tu negocio», explica.

La combinación de habilidades de Martin no se perdió en Sprecher cuando la consideró para el puesto más alto en la NYSE: «Es una combinación única de poder trabajar tanto dentro como fuera de una organización».

Cuando Martin ingrese al edificio de NYSE el lunes 3 de enero para comenzar oficialmente su mandato como presidenta, tomará las riendas de un intercambio que viene de años récord consecutivos para nuevos listados y uno bien posicionado para un futuro donde, dice, cada compañía es una compañía de tecnología. Martin espera aprovechar sus habilidades para ayudar a las empresas que cotizan en la Bolsa de Nueva York a compartir sus historias de tecnología y datos en el escenario financiero más grande del mundo.

Sus habilidades y experiencia también la han preparado para ayudar a los emisores a navegar en un entorno en rápida evolución donde los accionistas están altamente enfocados en los perfiles ESG de las empresas, gestionan el riesgo y trabajan para garantizar que los mercados de capitales de los Estados Unidos conserven su posición como los más líquidos y buscados del mundo.

Las grandes organizaciones como la NYSE tienen éxito solo cuando los esfuerzos de muchas personas con una amplia gama de habilidades se pueden reunir de manera efectiva. Martin lo sabe bien y divide su enfoque de la gestión en dos áreas clave. Primero está la colaboración. Le gusta ver a las personas trabajar juntas en diferentes líneas de negocio. Esta es una filosofía central en ICE en general y una que tiene la intención de fomentar en su nuevo papel en el intercambio. En segundo lugar, está la importancia de la innovación y de pensar como un emprendedor, que refuerza continuamente con sus equipos.

«No acepto la frase ‘Siempre lo hemos hecho de esa manera'», dice. «Porque con esa mentalidad no creces ni innovas».

El pensamiento creativo es importante para Martin y el ímpetu de muchas de sus ideas no es un secreto para las personas que trabajan estrechamente con ella. La devoción de Martin por el ejercicio y el estado físico es bien conocida por su personal; tiende a obtener nuevas ideas o encontrar soluciones a situaciones difíciles durante los entrenamientos intensos.

En particular, Martin disfruta del ciclismo en el estudio y, a veces, hace entrenamientos consecutivos de 45 minutos para que su corazón bombee. En el medio, a menudo se acercará a su equipo. «O van a recibir una llamada, o van a recibir un mensaje de texto o van a recibir un correo electrónico», dice.

Incluso Sprecher es consciente del libre flujo de información que Martin genera. La transparencia, dice, es uno de los atributos que realmente salta sobre ella.

«Cuando ella tomó ese trabajo dirigiendo nuestra división de datos, periódicamente recibía una comunicación no solicitada de ella que me decía exactamente lo que estaba sucediendo en el negocio», dice. «Es muy organizada y comparte muchos datos e información con otros. Ella es muy transparente, lo que construye un nivel de confianza y cariño que muy pocas personas realmente tienen».



Banco Mundial – Términos clave explicados

Términos clave explicados

Crisis bancaria

Los bancos son susceptibles a una serie de riesgos. Estos incluyen el riesgo de crédito (los préstamos y otros activos se vuelven malos y dejan de funcionar), el riesgo de liquidez (los retiros exceden los fondos disponibles) y el riesgo de tasa de interés (el aumento de las tasas de interés reduce el valor de los bonos en poder del banco y obliga al banco a pagar relativamente más por sus depósitos de lo que recibe por sus préstamos).

Los problemas bancarios a menudo se pueden atribuir a una disminución del valor de los activos de los bancos. Un deterioro en el valor de los activos puede ocurrir, por ejemplo, debido a un colapso en los precios de los bienes raíces o a un mayor número de quiebras en el sector no financiero. O, si un gobierno deja de pagar sus obligaciones, esto puede desencadenar una fuerte disminución en el valor de los bonos mantenidos por los bancos en sus carteras. Cuando los valores de los activos disminuyen sustancialmente, un banco puede terminar con pasivos que son mayores que sus activos (lo que significa que el banco tiene capital negativo o es «insolvente»). O bien, el banco todavía puede tener algo de capital, pero menos de un mínimo requerido por las regulaciones (esto a veces se llama «insolvencia técnica»)

Los problemas bancarios también pueden desencadenarse o profundizarse si un banco enfrenta demasiados pasivos que vencen y no tiene suficiente efectivo (u otros activos que se pueden convertir fácilmente en efectivo) para satisfacer esos pasivos. Esto puede suceder, por ejemplo, si muchos depositantes quieren retirar depósitos al mismo tiempo (el depositante corre en el banco). También puede suceder si los prestatarios del banco quieren su banco de dinero y el banco no tiene suficiente efectivo a mano. El banco puede volverse ilíquido. Es importante tener en cuenta que la falta de liquidez y la insolvencia son dos cosas diferentes. Por ejemplo, un banco puede ser solvente pero ilíquido (es decir, puede tener suficiente capital, pero no suficiente liquidez en sus manos). Sin embargo, muchas veces, la insolvencia y la iliquidez vienen de la mano. Cuando hay una disminución importante en el valor de los activos, los depositantes y otros prestatarios de bancos a menudo comienzan a sentirse incómodos y exigen su banco de dinero, profundizando los problemas del banco.

Una crisis bancaria (sistémica) ocurre cuando muchos bancos en un país están en serios problemas de solvencia o liquidez al mismo tiempo, ya sea porque todos se ven afectados por el mismo shock externo o porque la quiebra en un banco o un grupo de bancos se extiende a otros bancos en el sistema. Más específicamente, una crisis bancaria sistémica es una situación en la que los sectores corporativo y financiero de un país experimentan un gran número de incumplimientos y las instituciones financieras y las corporaciones enfrentan grandes dificultades para pagar los contratos a tiempo. Como resultado, los préstamos dudosos aumentan considerablemente y se agota todo o la mayor parte del capital agregado del sistema bancario. Esta situación puede ir acompañada de precios de activos deprimidos (como los precios de las acciones y los bienes raíces) tras los altibajos previos a la crisis, fuertes aumentos en las tasas de interés reales y una desaceleración o reversión de los flujos de capital. En algunos casos, la crisis se desencadena por las corridas de depositantes en los bancos, aunque en la mayoría de los casos es una comprensión general de que las instituciones financieras de importancia sistémica están en dificultades.

Las crisis bancarias sistémicas pueden ser muy perjudiciales. Tienden a llevar a las economías afectadas a profundas recesiones y fuertes reversiones de la cuenta corriente. Algunas crisis resultaron ser contagiosas, extendiéndose rápidamente a otros países sin vulnerabilidades aparentes. Entre las muchas causas de las crisis bancarias se encuentran las políticas macroeconómicas insostenibles (incluidos los grandes déficits en cuenta corriente y la deuda pública insostenible), los auges excesivos del crédito, las grandes entradas de capital y las fragilidades de los balances, combinadas con la parálisis de las políticas debido a una variedad de restricciones políticas y económicas. En muchas crisis bancarias, los descalces monetarios y de vencimientos fueron una característica destacada, mientras que en otras operaciones fuera de balance del sector bancario fueron prominentes.

Una base de datos global de crisis bancarias fue compilada por primera vez por Caprio y Klingebiel (1996). La última versión de la base de datos, actualizada para reflejar la reciente crisis financiera mundial, está disponible como Laeven y Valencia (2012). Identifica 147 crisis bancarias sistémicas (de las cuales 13 son eventos limítrofes) desde 1970 hasta 2011. También informa sobre 218 crisis monetarias (definidas como la depreciación nominal de la moneda frente al dólar estadounidense de al menos el 30 por ciento que también es al menos 10 puntos porcentuales más alta que la tasa de depreciación en el año anterior) y 66 crisis de deuda soberana (definidas por el incumplimiento por parte del gobierno de su deuda con acreedores privados) durante el mismo período. La base de datos contiene información detallada sobre las respuestas de política para resolver crisis en diferentes países. Los análisis basados en el conjunto de datos, como Cihák y Schaeck (2010) sugieren que predecir consistentemente las crisis bancarias es muy difícil, pero hay algunas variables (como las que capturan un alto apalancamiento y un rápido crecimiento del crédito) que indican una mayor probabilidad de una crisis.

El capítulo 2 del Informe de Desarrollo Financiero Global utiliza la versión de Laeven y Valencia (2012) de la base de datos de crisis bancarias para analizar qué funciona (y qué no) en la supervisión y regulación bancaria. El capítulo y el documento subyacente (Čihák, Demirgüç-Kunt, Martínez Pería y Mohseni-Cheraghlou 2012) utilizan las respuestas de la Encuesta de Regulación y Supervisión Bancaria del Banco Mundial (que acompaña al Informe sobre desarrollo financiero mundial) y realizan un análisis econométrico comparando los países que terminaron en crisis bancarias y aquellos que lograron evitarlas. El informe y el documento concluyen que los países afectados por la crisis tenían definiciones menos estrictas y más complejas de capital mínimo, ratios de capital real más bajos, eran menos estrictos en el tratamiento regulatorio de los préstamos incobrables y las pérdidas de préstamos, y enfrentaban menos restricciones a las actividades no bancarias. Tenían mayores requisitos de divulgación, pero incentivos más débiles para que el sector privado supervisara los riesgos de los bancos. En general, los cambios en la regulación y la supervisión durante la crisis financiera mundial han sido solo graduales en el mejor de los casos. Algunos cambios, como el aumento de los coeficientes de capital y el fortalecimiento de los regímenes de resolución, han ido en la dirección correcta (haciendo que la regulación en los países en crisis sea más cercana a la de los países que no están en crisis), pero al mismo tiempo, los incentivos del sector privado para monitorear los riesgos de los bancos se han visto debilitados por algunas de las intervenciones de política durante la crisis. El análisis muestra el margen para fortalecer la regulación y la supervisión, así como los incentivos del sector privado para monitorear la toma de riesgos.


Competencia bancaria

La crisis financiera mundial reavivó el interés de los responsables políticos y académicos en la competencia bancaria y el papel del Estado en las políticas de competencia (es decir, políticas y leyes que afectan la medida en que los bancos compiten). Algunos creen que el aumento de la competencia y la innovación financiera en mercados como los préstamos de alto riesgo contribuyeron a la agitación financiera. A otros les preocupa que la crisis y el apoyo gubernamental a los bancos más grandes aumenten la concentración bancaria, reduzcan la competencia y el acceso a la financiación, y puedan contribuir a la inestabilidad futura como resultado de los problemas de riesgo moral asociados con las instituciones demasiado grandes para quebrar.

Al igual que en otras industrias, la competencia en el sistema bancario es deseable para la eficiencia y la maximización del bienestar social. Sin embargo, debido a sus roles y funciones, hay algunas propiedades que lo distinguen de otras industrias. Es importante no solo asegurarse de que el sector bancario sea competitivo y eficiente, sino también estable.

Medición y evaluación de la competencia

Existen varios enfoques para medir la competencia bancaria. Estos incluyen la descomposición de los diferenciales de interés, las medidas de concentración bancaria bajo el llamado paradigma de «estructura-conducta-rendimiento», los indicadores regulatorios que miden la impugnabilidad del sector bancario y las medidas directas del comportamiento de los precios bancarios o el poder de mercado basadas en la literatura de la «nueva organización industrial empírica».

Un enfoque utilizado por algunos estudios para analizar la competencia bancaria se basa en la descomposición del diferencial de intereses. Pero los diferenciales son medidas de eficiencia de los resultados y, además del entorno de competencia, las diferencias entre países en los diferenciales pueden reflejar el rendimiento macroeconómico, el alcance de la tributación de la intermediación financiera, la calidad del entorno contractual y judicial, y factores específicos del banco, como la escala y las preferencias de riesgo. Por lo tanto, estos efectos deben controlarse antes de la competencia de análisis.

El llamado paradigma estructura-conducta-desempeño asume que existe una relación causal estable entre la estructura de la industria bancaria, la conducta de la empresa y el desempeño. Sugiere que menos empresas y más grandes son más propensas a participar en comportamientos anticompetitivos. En este marco, la competencia está relacionada negativamente con las medidas de concentración, como la participación de los activos en poder de los tres o cinco bancos más grandes y el índice Herfindahl.

De acuerdo con este enfoque, la concentración bancaria puede aproximarse por la relación de concentración, la participación de los activos en poder de los k bancos más grandes (típicamente tres o cinco) en una economía determinada, o el índice Herfindahl-Hirschman (HHI), la suma de la cuota de mercado al cuadrado de cada banco en el sistema. El HHI representa la cuota de mercado de todos los bancos del sistema y asigna un mayor peso a los bancos más grandes. En cambio, los índices de concentración ignoran por completo a los bancos más pequeños del sistema. La relación de concentración varía entre casi 0 y 100. El HHI tiene valores de hasta 10.000. Si solo hay un solo banco que tiene el 100 por ciento de la cuota de mercado, el HHI sería de 10,000. Si hubiera un gran número de participantes en el mercado con cada banco teniendo una cuota de mercado de casi el 0 por ciento, el HHI sería cercano a cero.

Sin embargo, las medidas de concentración generalmente no son buenos predictores de la competencia. La precisión predictiva de las medidas de concentración sobre la competencia bancaria se ve desafiada por el concepto de impugnabilidad del mercado. El comportamiento de los bancos en mercados en disputa está determinado por la amenaza de entrada y salida. Los bancos están presionados para comportarse de manera competitiva en una industria con bajas restricciones de entrada a los nuevos bancos y condiciones de salida fáciles para las instituciones no rentables, incluso si el mercado está concentrado.

Por lo tanto, en lugar de utilizar la concentración, gran parte de la investigación reciente sobre el tema se centró en medidas directas del comportamiento de los precios bancarios o el poder de mercado basado en la literatura de la «nueva organización industrial empírica». Estos incluyen la estadística H de Panzar-Rosse, el índice de Lerner y el llamado indicador de Boone.

La estadística H captura la elasticidad de los ingresos por intereses bancarios con respecto a los precios de los insumos. La estadística H se calcula en dos pasos. En primer lugar, ejecutar una regresión del registro de ingresos totales brutos (o el registro de ingresos por intereses) en medidas logarítmicas de los precios de los insumos de los bancos. En segundo lugar, sumando los coeficientes estimados para cada precio de insumo. Los precios de los insumos incluyen el precio de los depósitos (comúnmente medido como la relación entre los gastos por intereses y los depósitos totales), el precio del personal (capturado por la relación entre los gastos de personal y los activos) y el precio del equipo y el capital fijo (aproximado por la relación entre otros gastos operativos y administrativos y los activos totales).

Los valores más altos de la estadística H se asocian con sistemas bancarios más competitivos. Bajo un monopolio, un aumento en los precios de los insumos resulta en un aumento en los costos marginales, una caída en la producción y una disminución en los ingresos (porque la curva de demanda tiene una pendiente descendente), lo que lleva a una estadística H menor o igual a 0. Bajo la competencia perfecta, un aumento en los precios de los insumos aumenta tanto los costos marginales como los ingresos totales en la misma cantidad (ya que la curva de demanda es perfectamente elástica); por lo tanto, la estadística H será igual a 1.

Otra medida de uso frecuente se basa en los márgenes de beneficio en la banca. El indicador, el llamado índice de Lerner, se define como la diferencia entre los precios de producción y los costos marginales (en relación con los precios). Los precios se calculan como los ingresos bancarios totales sobre los activos, mientras que los costos marginales se obtienen de una función de costo translog estimada con respecto a la producción. Los valores más altos del índice de Lerner indican menos competencia bancaria.

Finalmente, el indicador Boone es una adición reciente a esta familia de índices. Mide el efecto de la eficiencia en el rendimiento en términos de beneficios. Se calcula como la elasticidad de las ganancias a los costos marginales. Para calcular esta elasticidad, el log de una medida de beneficios (como el rendimiento de los activos) se retrocede frente a una medida logarítmica de los costes marginales. La elasticidad es capturada por el coeficiente sobre los costos marginales logarítmicos, que generalmente se calculan a partir de la primera derivada de una función de costo translog. La idea principal del indicador Boone es que los bancos más eficientes logran mayores ganancias. Cuanto más negativo es el indicador Boone, mayor es el nivel de competencia en el mercado, porque el efecto de la reasignación es más fuerte.

¿Causó la competencia la gran crisis financiera?

La observación básica de que la competencia aumentó antes de la crisis no sugiere necesariamente que una mayor competencia en sí misma estimuló la crisis. Estudios recientes sugieren que el problema estaba en otras cosas, en particular en la falta de incentivos para una gestión adecuada del riesgo, y en la supervisión laxa. De hecho, el período previo a la crisis se caracterizó por un aumento del poder de mercado (Anginer, Demirgüç-Kunt y Zhu, 2012).

La crisis financiera —y las posteriores respuestas políticas de los gobiernos— pueden haber afectado la conducta competitiva de los intermediarios financieros en los países industrializados. La competencia bancaria en los países desarrollados se deterioró durante este período, especialmente en países que tuvieron grandes auges crediticios y de vivienda (como Estados Unidos y España). Esto se confirma con medidas como el índice de Lerner y el indicador de Boone.

El capítulo 3 del Informe sobre el Desarrollo Financiero Mundial 2013 examina la competencia bancaria y el papel del Estado en la política de competencia con más detalle.


Buró de crédito

Definición y comparación con los registros de crédito

Una agencia de crédito es uno de los dos tipos principales de instituciones de informes de crédito. Recopila información de una amplia variedad de entidades financieras y no financieras, incluidas instituciones de microfinanzas y compañías de tarjetas de crédito, y proporciona información integral de crédito al consumidor con servicios de valor agregado, como puntajes de crédito para prestamistas privados.

Las agencias de crédito son empresas privadas y operadas por empresas privadas. Por el contrario, los registros de crédito, el otro tipo principal de institución de información crediticia, tienden a ser entidades públicas, administradas por supervisores bancarios o bancos centrales.

Como empresas comerciales de propiedad privada, las agencias de crédito tienden a satisfacer los requisitos de información de los prestamistas comerciales. Aunque hay variaciones en el tipo y el alcance de la información que recopilan, las agencias de crédito generalmente se esfuerzan por recopilar datos muy detallados sobre clientes individuales. Por lo tanto, tienden a cubrir préstamos más pequeños que los registros de crédito y, a menudo, recopilan información de una amplia variedad de entidades financieras y no financieras, incluidos minoristas, compañías de tarjetas de crédito e instituciones de microfinanzas. Como resultado, los datos recopilados por las agencias de crédito a menudo son más completos y están mejor orientados para evaluar y monitorear la solvencia de los clientes individuales. Por el contrario, los registros de crédito a menudo están orientados a recopilar información de todo el sistema con fines macro prudenciales y de otra índole.

En comparación con los registros de crédito, las agencias de crédito son una institución relativamente reciente. Aunque las agencias de crédito han existido en Alemania, Suecia y los Estados Unidos durante casi un siglo, surgieron en muchos otros países de altos ingresos, incluidos Francia, Italia y España, tan recientemente como en la década de 1990. Varios países usan nombres algo diferentes para las agencias de crédito. Por ejemplo, las agencias de crédito también se denominan «agencias de informes del consumidor» en los Estados Unidos y «agencias de referencia de crédito» en el Reino Unido.

El capítulo 5 del Informe sobre el Desarrollo Financiero Mundial 2013 ofrece una visión general del estado de la presentación de informes de crédito públicos y privados. Presenta datos sobre la estructura de propiedad y el alcance de la información recopilada por las instituciones de informes de crédito de todo el mundo.

El Grupo Banco Mundial ha apoyado el desarrollo de sistemas de informes de crédito en todo el mundo durante más de una década. La Guía de Conocimiento de la Oficina de Crédito de la Corporación Financiera Internacional (IFC 2006) proporciona una visión general de las experiencias en el desarrollo de las capacidades de las instituciones privadas de presentación de informes de crédito a través de asociaciones público-privadas e innovación institucional. Los Principios Generales para la Presentación de Informes de Crédito (2011) del Banco Mundial revisan las mejores prácticas y formulan recomendaciones de política para desarrollar sistemas de informes de crédito.

¿Por qué son importantes las agencias de crédito?

La información crediticia transparente es un requisito previo para una buena gestión del riesgo y la estabilidad financiera. Las instituciones de informes de crédito, como las agencias de crédito, apoyan la estabilidad financiera y la eficiencia y estabilidad del mercado de crédito de dos maneras importantes. En primer lugar, los bancos y las instituciones financieras no bancarias (IFNB) recurren a los sistemas de información crediticia para evaluar a los prestatarios y supervisar el perfil de riesgo de las carteras de préstamos existentes. En segundo lugar, los reguladores se basan en la información crediticia para comprender los riesgos crediticios interconectados que enfrentan los prestatarios e instituciones financieras de importancia sistémica y para llevar a cabo funciones de supervisión esenciales. Tales esfuerzos reducen el riesgo de impago y mejoran la eficiencia de la intermediación financiera. En un mercado de crédito competitivo, estos esfuerzos finalmente benefician a los consumidores a través de tasas de interés más bajas.

Los sistemas eficaces de presentación de informes de crédito pueden mitigar una serie de deficiencias del mercado que son comunes en los mercados financieros de todo el mundo y que son más evidentes en las economías menos desarrolladas. La disponibilidad de información crediticia de alta calidad, por ejemplo, reduce los problemas de selección adversa e información asimétrica entre prestatarios y prestamistas. Esto reduce el riesgo de impago y mejora la asignación de nuevo crédito. El intercambio de información también puede promover una «cultura crediticia» responsable al desalentar la deuda excesiva y recompensar el endeudamiento y el pago responsables.

Quizás lo más importante es que los informes de crédito permiten a los prestatarios construir un historial de crédito y utilizar esta «garantía de reputación» para acceder al crédito formal fuera de las relaciones crediticias establecidas. Esto es especialmente beneficioso para las pequeñas empresas y los nuevos prestatarios con acceso limitado a garantías físicas. La evidencia estilizada de la reciente crisis financiera también sugiere que la información crediticia positiva ayudó a salvaguardar el acceso financiero de los prestatarios solventes que de otro modo habrían sido aislados del crédito institucional.


Registro de crédito

Definición y comparación con las agencias de crédito

Un registro de crédito es uno de los dos tipos principales de instituciones de informes de crédito. Los registros de crédito generalmente se desarrollaron para apoyar el papel del estado como supervisor de las instituciones financieras. Cuando existan registros de crédito, los préstamos superiores a una determinada cuantía deben, por ley, inscribirse en el registro nacional de créditos. En algunos casos, los registros de crédito tienen umbrales relativamente altos para los préstamos que se incluyen en sus bases de datos. Los registros de crédito tienden a monitorear los préstamos otorgados por instituciones financieras reguladas.

Una de las principales diferencias en comparación con las agencias de crédito, el otro tipo principal de institución de información crediticia, es que los registros de crédito tienden a ser entidades públicas. Por lo general, son administrados por bancos centrales o agencias de supervisión bancaria. En contraste, las agencias de crédito tienden a ser empresas de propiedad privada y operadas por privados.

De manera más sustantiva, los datos del registro de crédito están orientados a ser utilizados por los responsables de la formulación de políticas, los reguladores y otros funcionarios. En el contexto de la crisis financiera, muchos países se han esforzado por optimizar los datos del registro de crédito para que puedan utilizarse mejor en la regulación y supervisión macroprudencial. En comparación con los registros de crédito, las agencias de crédito, como empresas comerciales de propiedad privada, tienden a satisfacer las necesidades de información de los prestamistas comerciales. Por lo tanto, generalmente brindan servicios adicionales de valor agregado, como puntajes de crédito y servicios de cobranza.

El Capítulo 5 del Informe sobre el Desarrollo Financiero Mundial 2013 proporciona una actualización sobre el estado de los informes de crédito públicos y privados. Presenta datos sobre la estructura de propiedad y el alcance de la información recopilada por las instituciones de informes de crédito de todo el mundo. Para una discusión detallada del desarrollo histórico de las instituciones de informes de crédito, véase Miller (2003).

El Grupo Banco Mundial ha apoyado el desarrollo de sistemas de informes de crédito en todo el mundo durante más de una década. Los Principios Generales para la Presentación de Informes de Crédito (2011) del Banco Mundial revisan las mejores prácticas y formulan recomendaciones de política para desarrollar sistemas de informes de crédito.

¿Por qué informes de crédito?

La información crediticia transparente es un requisito previo para una buena gestión del riesgo y la estabilidad financiera. Las instituciones de informes de crédito, como las agencias de crédito, apoyan la estabilidad financiera y la eficiencia y estabilidad del mercado de crédito de dos maneras importantes. En primer lugar, los bancos y las instituciones financieras no bancarias (IFNB) recurren a los sistemas de información crediticia para evaluar a los prestatarios y supervisar el perfil de riesgo de las carteras de préstamos existentes. En segundo lugar, los reguladores se basan en la información crediticia para comprender los riesgos crediticios interconectados que enfrentan los prestatarios e instituciones financieras de importancia sistémica y para llevar a cabo funciones de supervisión esenciales. Tales esfuerzos reducen el riesgo de impago y mejoran la eficiencia de la intermediación financiera. En un mercado de crédito competitivo, estos esfuerzos finalmente benefician a los consumidores a través de tasas de interés más bajas.

Los sistemas eficaces de presentación de informes de crédito pueden mitigar una serie de deficiencias del mercado que son comunes en los mercados financieros de todo el mundo y que son más evidentes en las economías menos desarrolladas. La disponibilidad de información crediticia de alta calidad, por ejemplo, reduce los problemas de selección adversa e información asimétrica entre prestatarios y prestamistas. Esto reduce el riesgo de impago y mejora la asignación de nuevo crédito. El intercambio de información también puede promover una «cultura crediticia» responsable al desalentar la deuda excesiva y recompensar el endeudamiento y el pago responsables.

Quizás lo más importante es que los informes de crédito permiten a los prestatarios construir un historial de crédito y utilizar esta «garantía de reputación» para acceder al crédito formal fuera de las relaciones crediticias establecidas. Esto es especialmente beneficioso para las pequeñas empresas y los nuevos prestatarios con acceso limitado a garantías físicas. La evidencia estilizada de la reciente crisis financiera también sugiere que la información crediticia positiva ayudó a salvaguardar el acceso financiero de los prestatarios solventes que de otro modo habrían sido aislados del crédito institucional.


Acceso financiero

El tema del acceso a la financiación y la inclusión financiera ha sido de creciente interés en todo el mundo, en particular en las economías emergentes y en desarrollo. A los responsables de la formulación de políticas les preocupa cada vez más que los beneficios producidos por la intermediación financiera y los mercados no se estén distribuyendo lo suficiente entre la población y entre los sectores económicos, con posibles impactos negativos en el crecimiento, la distribución del ingreso y los niveles de pobreza, entre otros. Además, también pueden estar preocupados por las posibles consecuencias negativas para la estabilidad macroeconómica cuando los activos del sistema financiero se concentran en relativamente pocas personas, empresas o sectores.

La inclusión financiera es el uso de servicios financieros por parte de individuos y empresas. La inclusión financiera permite a las personas y las empresas aprovechar las oportunidades de negocio, invertir en educación, ahorrar para la jubilación y asegurarse contra los riesgos (Demirgüç-Kunt, Beck y Honohan 2008).

Es importante distinguir entre el uso y el acceso a los servicios financieros. El uso real es más fácil de observar empíricamente. Algunas personas y empresas pueden tener acceso a, pero optan por no utilizar algunos productos financieros. Algunos pueden tener acceso indirecto, como usar la cuenta bancaria de otra persona, o ya están usando un sustituto cercano. Otros pueden no usar los servicios financieros porque no los necesitan o por razones culturales o religiosas. Los no usuarios incluyen individuos que prefieren negociar en efectivo y empresas sin proyectos de inversión prometedores. Desde el punto de vista de los responsables políticos, los no usuarios no constituyen un problema, ya que su no uso está impulsado por la falta de demanda. Sin embargo, la educación financiera todavía puede mejorar la conciencia y generar demanda; y el no uso, por ejemplo, debido a razones religiosas, puede superarse permitiendo la entrada de instituciones financieras que ofrecen productos financieros que cumplen con la Sharia.

Algunos clientes pueden ser excluidos involuntariamente del uso de servicios financieros. Varios grupos pertenecen a esta categoría. Un grupo notable consiste en individuos y empresas que no son bancarizables desde la perspectiva de las instituciones financieras comerciales y los mercados, porque no tienen suficientes ingresos o presentan un riesgo de préstamo demasiado alto. Estos clientes no tienen efectivamente ninguna demanda ya que su falta de uso no se debe a ninguna falla del mercado., Otros grupos en esta categoría pueden no tener acceso debido a la discriminación, falta de información, deficiencias en la aplicación de contratos, entorno de información, deficiencias en las características del producto que pueden hacer que un producto sea inapropiado para algunos grupos de clientes o barreras de precios debido a imperfecciones del mercado. Si los altos precios excluyen a grandes partes de la población, esto puede ser un síntoma de infraestructuras físicas o institucionales subdesarrolladas, barreras regulatorias o falta de competencia. La exclusión financiera merece una acción política cuando está impulsada por barreras que restringen el acceso de las personas para quienes el beneficio marginal de utilizar un servicio financiero determinado sería mayor que el costo marginal de proporcionar ese servicio.

Riesgo moral y selección adversa

Los mercados financieros difieren de los mercados de otros productos y servicios. Por ejemplo, a menudo se oye hablar de un problema de acceso en los mercados de crédito, pero no de un problema de acceso, por ejemplo, para los automóviles. Una de las reglas básicas de la economía es que los precios se ajustan de modo que, en el equilibrio del mercado, la oferta sea igual a la demanda. Por lo tanto, si la demanda de automóviles excede la oferta, el precio de los automóviles aumentará hasta que la demanda y la oferta se equiparen al nuevo precio de equilibrio. Si este precio es demasiado alto para algunos, no podrán poseer un automóvil. Pero todos aquellos que estén dispuestos y puedan pagar el precio podrán poseer un automóvil. Entonces, si los precios hacen su trabajo, no debería haber ningún problema de acceso.

En un famoso artículo, Stiglitz y Weiss (1981) proporcionan una explicación convincente de por qué los mercados financieros, particularmente el crédito y los seguros, son diferentes. Muestran que los problemas de información pueden conducir al racionamiento del crédito y la exclusión de los mercados financieros, incluso en equilibrio. Los mercados de crédito y seguros se caracterizan por serios problemas de agentes principales, que incluyen la selección adversa (el hecho de que los prestatarios con menos intención de pagar un préstamo están más dispuestos a buscar financiamiento externo) y el riesgo moral (una vez que se recibe el préstamo, los prestatarios pueden usar los fondos de manera inconsistente con los intereses de los prestamistas). Por lo tanto, al considerar usuarios excluidos involuntariamente, es muy importante distinguir entre aquellos que enfrentan barreras de precios y exclusión financiera debido a un alto riesgo idiosincrásico o mala calidad del proyecto, y aquellos que enfrentan tales barreras debido a imperfecciones del mercado como la información asimétrica.

La razón por la que el racionamiento puede surgir incluso en un mercado de crédito competitivo, es porque las tasas de interés y los cargos bancarios afectan no solo la demanda sino también el perfil de riesgo de los clientes del banco: las tasas de interés más altas tienden a atraer prestatarios más riesgosos (selección adversa) y cambian los incentivos de reembolso (riesgo moral). Como resultado, la tasa de rendimiento esperada de un préstamo aumentará menos rápidamente que la tasa de interés y, más allá de un punto, puede disminuir. Debido a que los bancos no tienen información perfecta sobre la solvencia de los posibles prestatarios, la oferta de préstamos se doblará hacia atrás a tasas superiores a la tasa óptima del banco. Esto significa que la exclusión financiera persistirá incluso en el equilibrio del mercado. Dado que no es rentable suministrar más préstamos cuando el banco se enfrenta a un exceso de demanda de crédito, el banco negará préstamos a los prestatarios que son observacionalmente indistinguibles de aquellos que reciben préstamos. Los solicitantes rechazados no recibirían un préstamo incluso si ofrecieran pagar una tasa más alta. Por lo tanto, se les niega el acceso (pueden ser financiables, pero se excluyen involuntariamente).

Determinar si las personas o las empresas tienen acceso al crédito, pero optaron por no utilizarlo o simplemente fueron excluidos es complejo, y los efectos de la selección adversa y el riesgo moral son difíciles de separar. Por lo tanto, los intentos de ampliar el acceso más allá del nivel de equilibrio vienen con desafíos, ya que requieren que el banco reduzca los estándares de selección, y pueden traducirse en mayores riesgos para los bancos y los prestatarios. La crisis financiera mundial ha puesto de relieve que la ampliación del acceso a expensas de la reducción de las normas de selección y supervisión puede tener consecuencias muy negativas tanto para los consumidores como para la estabilidad financiera. Por lo tanto, en el caso del crédito, generalmente es preferible promover la inclusión financiera a través de intervenciones que aumenten la oferta al eliminar las imperfecciones del mercado. Algunos ejemplos son las nuevas tecnologías de préstamos que reducen los costos de transacción o la mejora de la identificación del prestatario que puede mitigar (incluso si no erradicar por completo) los problemas de información asimétrica.

Otros servicios financieros, como los depósitos y los pagos, no sufren de riesgo moral y selección adversa que afectan a los mercados de crédito y seguros, pero aún presentan desafíos de política para la inclusión financiera. Las barreras no relacionadas con los precios suelen ser muy importantes. Por ejemplo, los clientes potenciales pueden ser discriminados por las características de diseño de un producto, o pueden enfrentar barreras de acceso debido a la burocracia. Algunas personas no tendrán acceso a los servicios financieros porque no hay instituciones financieras en su área, como es el caso en muchas áreas rurales remotas. Sin embargo, otros pueden ser excluidos debido a regulaciones mal diseñadas, por ejemplo, requisitos de documentación para abrir una cuenta, como tener una dirección formal o un empleo en el sector formal. Para esos individuos, la curva de oferta es vertical en el origen, y la oferta y la demanda de servicios no se cruzan, lo que nuevamente conduce a la exclusión financiera.

Cuando se trata de acceder a servicios simples de depósito o pagos, a los responsables de la formulación de políticas también les importa si los altos precios y los costos fijos hacen imposible que grandes segmentos de la población utilicen estos servicios básicos. Este no es un problema de acceso en sentido estricto, pero aún representa un desafío de política porque el alto precio a menudo refleja la falta de competencia o las infraestructuras físicas o institucionales subdesarrolladas, donde el gobierno puede desempeñar un papel importante.

Medición del uso y el acceso al acceso financiero

Hasta hace poco, la medición de la inclusión financiera en todo el mundo se ha centrado en indicadores de densidad, como el número de sucursales bancarias o cajeros automáticos per cápita. Gran parte de esta información del «lado del proveedor» sobre la inclusión financiera ahora se recopila como parte de la Encuesta de Acceso Financiero (fas.imf.org), que tiene datos anuales para 187 jurisdicciones de 2004 a 2011. Si bien estos indicadores permitieron obtener información básica del lado del proveedor sobre el uso de los servicios financieros, hasta hace poco se sabía relativamente poco sobre el alcance global del sector financiero: el grado de inclusión financiera y el grado en que grupos como los pobres y las mujeres están excluidos de los sistemas financieros formales.

Esta brecha en los datos ahora se ha abordado con el lanzamiento de la base de datos Global Financial Inclusion («Global Findex»), construida por el Banco Mundial, en cooperación con la Fundación Bill y Melinda Gates y Gallup, Inc. Estos indicadores del «lado del usuario», compilados utilizando la Encuesta Mundial de Gallup, miden cómo los adultos en 148 economías de todo el mundo administran sus finanzas diarias y planifican para el futuro. Los indicadores se construyen con datos de encuestas de entrevistas con más de 150,000 adultos representativos a nivel nacional y seleccionados al azar durante el año calendario 2011. La base de datos está disponible públicamente en línea e incluye más de 40 indicadores relacionados con la propiedad de la cuenta, los pagos, el ahorro, los préstamos y la gestión de riesgos. La base de datos completa a nivel nacional y micro está disponible a través del sitio web de Global Findex.

En su forma actual, el valor de los datos de Global Findex radica en la evaluación comparativa, el diagnóstico y el análisis transversal. Sin embargo, con las actualizaciones completas en 2014 y 2017, el Global Findex permitirá a los usuarios comparar indicadores dentro de los países a lo largo del tiempo. Esto permitirá comprender mejor el impacto de las políticas de inclusión financiera a lo largo del tiempo. La base de datos puede servir como una herramienta importante para la evaluación comparativa y para motivar a los responsables de la formulación de políticas a adoptar la agenda de inclusión financiera. El cuestionario, traducido a 142 idiomas para garantizar la representación nacional en 148 economías, puede ser utilizado por los responsables de la formulación de políticas locales para recopilar datos adicionales. Agregar sus preguntas a los esfuerzos asumidos por los países para recopilar datos sobre la inclusión financiera puede ayudar a desarrollar la capacidad estadística local y aumentar la comparabilidad de los indicadores de inclusión financiera entre las economías y a lo largo del tiempo.

Las Encuestas Empresariales (www.enterprisesurveys.org) del Banco Mundial son actualmente el principal conjunto de datos para medir la inclusión financiera de empresas de todos los tamaños en todos los países. El Banco Mundial también compila las llamadas encuestas informales, de formato similar a las encuestas empresariales, pero centradas en las empresas del sector informal.

En cuanto al acceso a los mercados financieros, la Base de Datos Mundial sobre Desarrollo Financiero, disponible en www.worldbank.org/financialdevelopment, contiene indicadores entre países que recogen el acceso de las empresas a los mercados de valores. Una de las variables indirectas para el acceso a los mercados de acciones y bonos es la concentración del mercado. La idea detrás de esta medición es que un mayor grado de concentración refleja mayores dificultades de acceso para los emisores más nuevos o más pequeños. Las variables en esta categoría incluyen el porcentaje de capitalización de mercado fuera de las 10 compañías más grandes, el porcentaje de valor negociado fuera de las 10 principales compañías negociadas, los rendimientos de los bonos del gobierno (3 meses y 10 años), la relación entre los títulos de deuda nacionales y totales, la relación entre los valores de deuda privada y total (nacional) y la relación entre las nuevas emisiones de bonos corporativos y el PIB.

El capítulo 1 del Informe sobre el Desarrollo Financiero Mundial 2013 ofrece una discusión introductoria sobre la medición del acceso financiero, como parte de una discusión más amplia sobre el desarrollo financiero y las características clave de los sistemas financieros. El próximo Informe sobre el Desarrollo Financiero Mundial 2014 se centrará en la inclusión financiera, y el capítulo 1 proporcionará una mirada más profunda a las fuentes de datos relevantes y una discusión de lo que se sabe sobre el acceso financiero en todo el mundo.


Profundidad financiera

La profundidad financiera captura el sector financiero en relación con la economía. Es el tamaño de los bancos, otras instituciones financieras y los mercados financieros de un país, tomados en conjunto y comparados con una medida de la producción económica. Una variable proxy que ha recibido mucha atención en la literatura empírica a este respecto es el crédito privado en relación con el producto interno bruto (PIB). Más específicamente, la variable se define como el crédito privado interno al sector real por parte de los bancos de dinero de depósito como porcentaje del PIB en moneda local. El crédito privado, por lo tanto, excluye el crédito emitido a gobiernos, agencias gubernamentales y empresas públicas. También excluye el crédito emitido por los bancos centrales.

El crédito privado al PIB difiere ampliamente entre los países, y se correlaciona fuertemente con el nivel de ingresos. Por ejemplo, el crédito privado en relación con el PIB en los países de altos ingresos es del 103 por ciento en los países de altos ingresos, más de 4 veces la proporción promedio en los países de bajos ingresos. Sobre la base de esta medida, las economías con sistemas financieros profundos incluyen muchas de las de Europa; Canadá, Australia y Sudáfrica también se encuentran entre los que se encuentran en el cuartil más alto en términos de crédito privado al PIB. El sistema financiero de China también se encuentra en el cuartil más alto en términos de esta medida, más alto que otros mercados emergentes importantes como Rusia, Brasil e India. El sistema financiero de los Estados Unidos, aunque por encima del promedio, no es tan profundo como el de China. Esto refleja en parte la naturaleza más basada en el mercado del sistema financiero de los Estados Unidos.

La profundidad financiera, aproximada por el crédito privado al PIB, tiene un fuerte vínculo estadístico con el crecimiento económico a largo plazo; también está estrechamente vinculada a la reducción de la pobreza. Por ejemplo, el valor promedio anual del crédito privado entre los países fue del 39 por ciento, con una desviación estándar del 36 por ciento. Con un promedio de 1980-2010, el crédito privado de las instituciones financieras fue inferior al 10 por ciento del PIB en Angola, Camboya y Yemen, mientras que superó el 85 por ciento del PIB en Austria, China y el Reino Unido. Para los mercados financieros, la investigación ha demostrado que el comercio de derechos de propiedad sobre empresas en una economía está estrechamente vinculado a la tasa de desarrollo económico. Por ejemplo, el valor medio del valor de las acciones negociadas es de aproximadamente el 29 por ciento del PIB. En Armenia, Tanzania y Uruguay, el valor de las acciones negociadas anualmente promedió menos del 0,23 por ciento sobre la muestra de 1980-2008 (percentil 10). En contraste, el valor de las acciones negociadas promedió más del 75 por ciento en China (tanto continental como en la RAE de Hong Kong), Arabia Saudita, Suiza y los Estados Unidos (percentil 90).

Una proporción muy alta de crédito del sector privado con respecto al PIB no es necesariamente algo bueno. De hecho, los 8 países con las proporciones más altas de crédito del sector privado sobre el PIB a partir de 2010 (Chipre, Irlanda, España, Países Bajos, Portugal, Reino Unido, Luxemburgo y Suiza, pasando de la más alta a la más baja) tuvieron un episodio de crisis importante desde 2008. Para más información sobre las relaciones entre países entre la profundidad financiera, el desarrollo económico y la reducción de la pobreza, véase, por ejemplo, King y Levine 1993, Demirgüç-Kunt y Levine 2008 y Banco Mundial 2012.

Una alternativa al crédito privado al PIB es el total de activos bancarios al PIB, una variable que también se incluye en la Base de Datos Mundial de Desarrollo Financiero. Podría decirse que es una medida más completa del tamaño, porque incluye no solo el crédito al sector privado, sino también el crédito al gobierno, así como los activos bancarios que no sean crédito. Sin embargo, está disponible para un número menor de economías y se ha utilizado menos ampliamente en la literatura sobre desarrollo financiero. En cualquier caso, las dos variables están bastante estrechamente correlacionadas (con un coeficiente de correlación de aproximadamente 0,9 en toda la muestra).

A pesar del enfoque de la literatura empírica en los bancos (debido a la disponibilidad de datos), las medidas de profundidad financiera idealmente deberían ir más allá de los bancos. De hecho, la reciente crisis ha puesto de relieve los problemas de las instituciones financieras no bancarias (IFNB). La cobertura de las IFNB por datos es mucho menos amplia que la de los bancos. No obstante, para reconocer este punto, la Base de Datos Mundial de Desarrollo Financiero incluye los activos totales de las IFNB en relación con el PIB, que incluye los activos de los fondos de pensiones con respecto al PIB, los activos de los fondos mutuos con respecto al PIB, las primas de seguros (vida) al PIB y las primas de seguros (no vida) al PIB.

En el caso de los mercados financieros, trabajos anteriores de Levine y Zervos (1998) indican que el comercio de derechos de propiedad sobre empresas en una economía está estrechamente vinculado a la tasa de desarrollo económico. Para aproximarse al tamaño de los mercados de valores, una opción común en la literatura es la capitalización bursátil al PIB. Para los mercados de bonos, un indicador comúnmente utilizado para el tamaño es el volumen pendiente de títulos de deuda privada en relación con el PIB. La suma de estos dos proporciona una indicación aproximada del tamaño relativo de los mercados financieros en varios países. Hay una variación sustancial en este indicador entre los países, por tamaño y por nivel de ingresos. Por ejemplo, durante el período 2008-2010, el valor promedio mundial de esta proporción fue del 131 por ciento, pero las observaciones de los países individuales oscilaron entre menos del 1 por ciento y el 533 por ciento. El promedio de las economías desarrolladas fue del 151 por ciento, mientras que el promedio de las economías en desarrollo fue de aproximadamente la mitad, del 76 por ciento. Además, en los países más grandes, los mercados financieros tienden a desempeñar un papel relativamente mayor en relación con el tamaño de la economía. Los países en el cuartil más alto de la distribución mundial incluyen no solo a los Estados Unidos, Canadá, Japón y otras economías desarrolladas importantes, sino también, por ejemplo, China y Malasia.

El tamaño de las instituciones financieras en relación con el tamaño de los mercados financieros a menudo se denomina estructuras financieras. Una gran literatura está dedicada al tema de si y bajo qué condiciones la mezcla de instituciones financieras y mercados financieros en una economía ejerce una influencia en el desarrollo económico (para una visión general, véase Banco Mundial 2012). La estructura financiera difiere notablemente entre las economías. Durante todo el período de la muestra, el valor medio anual del coeficiente de estructura financiera es de 279. Países como Australia, India, Singapur y Suecia tienen esta proporción en o por debajo de 2.35 (percentil 10), mientras que Bolivia, Bulgaria, Serbia y Uganda son ejemplos de países donde esta proporción es superior a 356 (percentil 90).


Desarrollo financiero

El sector financiero es el conjunto de instituciones, instrumentos, mercados, así como el marco legal y regulatorio que permiten realizar transacciones mediante la concesión de crédito. Fundamentalmente, el desarrollo del sector financiero consiste en superar los «costos» incurridos en el sistema financiero. Este proceso de reducción de los costos de adquisición de información, cumplimiento de contratos y realización de transacciones dio lugar a la aparición de contratos financieros, mercados e intermediarios. Diferentes tipos y combinaciones de información, cumplimiento y costos de transacción junto con diferentes sistemas legales, regulatorios y tributarios han motivado distintos contratos financieros, mercados e intermediarios en todos los países y a lo largo de la historia.

Las cinco funciones clave de un sistema financiero son: i) producir información ex ante sobre posibles inversiones y asignar capital; ii) supervisar las inversiones y ejercer la gobernanza empresarial después de proporcionar financiación; (iii) facilitar el comercio, la diversificación y la gestión del riesgo; iv) movilizar y mancomunar las economías; y v) facilitar el intercambio de bienes y servicios.

Por lo tanto, el desarrollo del sector financiero ocurre cuando los instrumentos financieros, los mercados y los intermediarios alivian los efectos de la información, la aplicación y los costos de transacción y, por lo tanto, hacen un trabajo correspondientemente mejor al proporcionar las funciones clave del sector financiero en la economía.

Importancia del desarrollo financiero

Un gran cuerpo de evidencia sugiere que el desarrollo del sector financiero juega un papel muy importante en el desarrollo económico. Promueve el crecimiento económico a través de la acumulación de capital y el progreso tecnológico mediante el aumento de la tasa de ahorro, la movilización y puesta en común del ahorro, la producción de información sobre la inversión, la facilitación y el fomento de las entradas de capital extranjero, así como la optimización de la asignación de capital.

Los países con sistemas financieros mejor desarrollados tienden a crecer más rápido durante largos períodos de tiempo, y una gran cantidad de evidencia sugiere que este efecto es causal: el desarrollo financiero no es simplemente un resultado del crecimiento económico; contribuye a este crecimiento.

Además, reduce la pobreza y la desigualdad al ampliar el acceso a la financiación a los grupos pobres y vulnerables, facilitar la gestión de riesgos al reducir su vulnerabilidad a los shocks y aumentar la inversión y la productividad que resultan en una mayor generación de ingresos.

El desarrollo del sector financiero puede contribuir al crecimiento de las pequeñas y medianas empresas (PYME) proporcionándoles acceso a la financiación. Las PYME suelen ser intensivas en mano de obra y crean más puestos de trabajo que las grandes empresas. Desempeñan un papel importante en el desarrollo económico, especialmente en las economías emergentes.
El desarrollo del sector financiero va más allá de contar con intermediarios financieros e infraestructuras. Implica contar con políticas robustas de regulación y supervisión de todas las entidades importantes. La crisis financiera mundial puso de relieve las consecuencias desastrosas de las débiles políticas del sector financiero. La crisis financiera ha puesto de manifiesto las consecuencias potencialmente desastrosas de las débiles políticas del sector financiero para el desarrollo financiero y su impacto en los resultados económicos. Las finanzas son importantes para el desarrollo, tanto cuando funciona bien como cuando funciona mal.

La crisis ha desafiado el pensamiento convencional en las políticas del sector financiero y ha llevado a un gran debate sobre la mejor manera de lograr el desarrollo sostenible. Reevaluar las políticas del sector financiero después de la crisis es un paso importante para informar este proceso. Para ayudar a lograr esto, publicaciones como el Informe sobre el Desarrollo Financiero Mundial del Banco Mundial pueden desempeñar un papel. El capítulo 1 y el apéndice estadístico del informe presentan datos y conocimientos sobre el desarrollo financiero en todo el mundo.

Medición del desarrollo financiero

Una buena medición del desarrollo financiero es crucial para evaluar el desarrollo del sector financiero y comprender el impacto del desarrollo financiero en el crecimiento económico y la reducción de la pobreza. En la práctica, sin embargo, es difícil medir el desarrollo financiero, ya que es un concepto vasto y tiene varias dimensiones. El trabajo empírico realizado hasta ahora generalmente se basa en indicadores cuantitativos estándares disponibles para una larga serie de tiempo para una amplia gama de países. Por ejemplo, la relación entre los activos de las instituciones financieras y el PIB, la relación entre los pasivos líquidos y el PIB y la relación entre los depósitos y el PIB.

Sin embargo, como el sector financiero de un país comprende una variedad de instituciones financieras, mercados y productos, estas medidas son estimaciones aproximadas y no capturan todos los aspectos del desarrollo financiero. La Base de Datos Mundial sobre Desarrollo Financiero del Banco Mundial desarrolló un marco conceptual 4×2 completo pero relativamente simple para medir el desarrollo financiero en todo el mundo. Este marco identifica cuatro conjuntos de variables proxy que caracterizan un sistema financiero que funciona bien: profundidad financiera, acceso, eficiencia y estabilidad. Estas cuatro dimensiones se miden para los dos componentes principales del sector financiero, a saber, las instituciones financieras y los mercados financieros.


Estabilidad financiera

Existen numerosas definiciones de estabilidad financiera. La mayoría de ellos tienen en común que la estabilidad financiera se trata de la ausencia de episodios en todo el sistema en los que el sistema financiero no funciona (crisis). También se trata de la resiliencia de los sistemas financieros al estrés.

Un sistema financiero estable es capaz de asignar recursos de manera eficiente, evaluar y gestionar los riesgos financieros, mantener los niveles de empleo cercanos a la tasa natural de la economía y eliminar los movimientos de precios relativos de los activos reales o financieros que afectarán la estabilidad monetaria o los niveles de empleo. Un sistema financiero se encuentra en un rango de estabilidad cuando disipa los desequilibrios financieros que surgen endógenamente o como resultado de eventos adversos e imprevistos significativos. En estabilidad, el sistema absorberá los choques principalmente a través de mecanismos autocorrectivos, evitando que los eventos adversos tengan un efecto disruptivo en la economía real o en otros sistemas financieros. La estabilidad financiera es primordial para el crecimiento económico, ya que la mayoría de las transacciones en la economía real se realizan a través del sistema financiero.

El verdadero valor de la estabilidad financiera se ilustra mejor en su ausencia, en períodos de inestabilidad financiera. Durante estos períodos, los bancos son reacios a financiar proyectos rentables, los precios de los activos se desvían excesivamente de sus valores intrínsecos y los pagos pueden no llegar a tiempo. Una gran inestabilidad puede conducir a corridas bancarias, hiperinflación o una caída del mercado de valores. Puede sacudir severamente la confianza en el sistema financiero y económico.

Medidas de estabilidad a nivel de empresa

Una medida común de estabilidad a nivel de instituciones individuales es la puntuación z. Compara explícitamente los colchones (capitalización y rendimientos) con el riesgo (volatilidad de los rendimientos) para medir el riesgo de solvencia de un banco. La puntuación z se define como z ≡ (k + μ) / σ, donde k es el capital social como porcentaje de los activos, μ es el rendimiento como porcentaje de los activos y σ es la desviación estándar del rendimiento de los activos como un proxy de la volatilidad del rendimiento. La popularidad del z-score se deriva del hecho de que tiene una clara relación (negativa) con la probabilidad de insolvencia de una institución financiera, es decir, la probabilidad de que el valor de sus activos sea inferior al valor de su deuda. Por lo tanto, una puntuación z más alta implica una menor probabilidad de insolvencia.

El z-score tiene varias limitaciones como medida de la estabilidad financiera. Quizás la limitación más importante es que los puntajes z se basan puramente en datos contables. Por lo tanto, son tan buenos como el marco de contabilidad y auditoría subyacente. Si las instituciones financieras son capaces de suavizar los datos reportados, la puntuación z puede proporcionar una evaluación demasiado positiva de la estabilidad de las instituciones financieras. Además, el puntaje z analiza cada institución financiera por separado, lo que potencialmente pasa por alto el riesgo de que un incumplimiento en una institución financiera pueda causar pérdidas a otras instituciones financieras en el sistema. Una ventaja de la puntuación z es que también se puede utilizar para instituciones para las que no se dispone de datos más sofisticados basados en el mercado. Asimismo, las puntuaciones z permiten comparar el riesgo de impago en diferentes grupos de entidades, que pueden diferir en su titularidad u objetivos, pero se enfrentan al riesgo de insolvencia.

Otros enfoques para medir la estabilidad a nivel institucional se basan en el modelo de Merton. Se utiliza rutinariamente para determinar la capacidad de una empresa para cumplir con sus obligaciones financieras y medir la posibilidad general de incumplimiento. El modelo de Merton (también llamado modelo de valor de activos) trata el capital de una institución como una opción de compra sobre sus activos mantenidos, teniendo en cuenta la volatilidad de esos activos. La paridad put-call se utiliza para fijar el precio del valor del «put», que está representado por el riesgo de crédito de la empresa. Por lo tanto, el modelo mide el valor de los activos de la empresa (ponderación por volatilidad) en el momento en que los tenedores de deuda «ejercerán su opción de venta» esperando el reembolso. El modelo define el incumplimiento como cuando el valor de los pasivos de una empresa excede el de sus activos (en diferentes iteraciones del modelo, el nivel de activo / pasivo requerido para alcanzar el incumplimiento se establece en un umbral diferente). El modelo de Merton puede calcular la probabilidad de incumplimiento crediticio para la empresa.

El modelo de Merton ha sido modificado en investigaciones posteriores para capturar una gama más amplia de actividad financiera utilizando datos de swaps de incumplimiento crediticio. Por ejemplo, es parte del modelo KMV que Moody’s utiliza tanto para calcular la probabilidad de incumplimiento crediticio como como parte de su sistema de gestión de riesgo de crédito. La distancia al incumplimiento (DD) es otra medida basada en el mercado del riesgo de incumplimiento corporativo basada en el modelo de Merton. Mide tanto el riesgo de solvencia como el riesgo de liquidez a nivel de empresa.

Medidas de estabilidad sistémica

Para medir la estabilidad sistémica, varios estudios intentan agregar medidas de estabilidad a nivel de empresa (puntuación z y distancia al incumplimiento) en una evaluación de la estabilidad en todo el sistema, promediando o ponderando cada medida por el tamaño relativo de la institución. La deficiencia de estas medidas agregadas es que no tienen en cuenta la interconexión de las instituciones financieras; es decir, que el fracaso de una institución puede ser contagioso.
La probabilidad de incumplimiento, o la probabilidad de observar un incumplimiento entre varias instituciones, se ha propuesto como una medida del riesgo sistémico para las grandes instituciones financieras. Utiliza probabilidades de incumplimiento neutrales al riesgo de los diferenciales de swaps de incumplimiento crediticio. La probabilidad, a diferencia de las medidas de distancia al incumplimiento, reconoce que los incumplimientos entre varias instituciones pueden estar conectados. Sin embargo, los estudios que se centran en las probabilidades de incumplimiento tienden a pasar por alto el hecho de que una gran institución que falla causa ondas más grandes que una pequeña.

Otra evaluación de la estabilidad del sistema financiero es el Déficit Sistémico Esperado (SES), que mide la contribución individual de cada institución al riesgo sistémico. SES toma en cuenta al individuo que toma en cuenta el apalancamiento y la toma de riesgos y mide las externalidades del sector bancario a la economía real cuando estas instituciones quiebran. El modelo es especialmente bueno para identificar qué instituciones son sistémicamente relevantes y tendrían los mayores efectos, si fracasan, en la economía en general. Un inconveniente del método SES es que es difícil determinar cuándo es probable que las instituciones sistémicamente importantes quiebren.

En investigaciones posteriores, la medida retrospectiva de SES se amplió para ser algo predictiva. La medida predictiva es SRISK. SRISK evalúa el déficit de capital esperado para una empresa si hay otra crisis. Para calcular esta medida predictiva de riesgo sistémico, primero se debe encontrar el Shortfal Marginal Esperado a Largo Plazo (LRMES), que mide la relación entre los rendimientos de la renta variable de una empresa y los rendimientos del mercado en general (estimados utilizando volatilidad asimétrica, correlación y cópula). El modelo estima la caída en el valor de capital de la empresa si el mercado agregado cae más del 40 por ciento en una ventana de seis meses para determinar cuánto capital se necesita durante la crisis simulada para lograr una relación capital-valor de activo del 8 por ciento. SriSK% mide el porcentaje de la empresa sobre el déficit total de capital del sector financiero. Un srisk% alto indica simultáneamente los mayores perdedores y contribuyentes a la hipotética crisis. Uno de los supuestos del indicador SES es que una empresa es «sistémicamente arriesgada» si es especialmente probable que se enfrente a una escasez de capital cuando el sector financiero es débil en general.

Otro indicador de la estabilidad financiera es la distribución de la pérdida sistémica, que intenta llenar algunos de los vacíos de las medidas discutidas anteriormente. Esto combina tres elementos clave: la probabilidad de incumplimiento de cada institución individual, el tamaño de la pérdida dada por incumplimiento y la naturaleza «contagiosa» de los incumplimientos en todas las instituciones debido a su interconexión.

También hay una serie de indicadores de solidez financiera.

Estos incluyen la relación entre el capital regulatorio y los activos ponderados por riesgo y la relación entre los préstamos improductivos y el total de préstamos brutos. Estos se informan como parte de los «indicadores de solidez financiera» (fsi.imf.org). Variables como los coeficientes de préstamos dudosos pueden ser más conocidos que el puntaje z, pero también se sabe que son indicadores rezagados de solidez (Čihák y Schaeck (2010).

Otro indicador alternativo de inestabilidad financiera es el crecimiento «excesivo» del crédito, con énfasis en el excesivo. Es probable que crezca un sector financiero en buen desarrollo. Pero el crecimiento muy rápido del crédito es uno de los factores comunes más sólidos asociados con las crisis bancarias (Demirgüc-Kunt y Detragiache 1997, Kaminsky y Reinhart 1999). De hecho, alrededor del 75 por ciento de los auges crediticios en los mercados emergentes terminan en crisis bancarias. La medida de crecimiento del crédito también tiene pros y contras: aunque es fácil medir el crecimiento del crédito, es difícil evaluar ex ante sí el crecimiento es excesivo.

Para los mercados financieros, la variable proxy más utilizada para la estabilidad es la volatilidad del mercado. Otro proxy es la asimetría de los rendimientos de las acciones, porque es probable que un mercado con una distribución sesgada más negativa de los rendimientos de las acciones ofrezca grandes rendimientos negativos y que sea propenso a una menor estabilidad. Otra variable es la vulnerabilidad a la manipulación de ganancias, que se deriva de ciertas características de la información reportada en los estados financieros de las empresas que pueden ser indicativas de manipulación. Se define como el porcentaje de empresas que cotizan en bolsa que son susceptibles a dicha manipulación. En los Estados Unidos, Francia y la mayoría de las otras economías de altos ingresos, menos del 10 por ciento de las empresas tienen problemas relacionados con la manipulación de las ganancias; en Zimbabwe, por el contrario, casi todas las empresas pueden experimentar manipulación de sus estados contables. En Turquía, el número es cercano al 40 por ciento. Otras variables que se aproximan a la volatilidad en el mercado de valores son la relación precio-ganancias y la duración, que es una versión refinada de la relación precio-ganancias que tiene en cuenta factores como el crecimiento a largo plazo y las tasas de interés.


Finanzas a largo plazo

Definición

La financiación a largo plazo puede definirse como cualquier instrumento financiero con vencimiento superior a un año (como préstamos bancarios, bonos, arrendamiento financiero y otras formas de financiación de la deuda), e instrumentos de capital público y privado. El vencimiento se refiere al período de tiempo entre la originación de un reclamo financiero (préstamo, bono u otro instrumento financiero) y la fecha de pago final, momento en el cual se debe pagar el capital y los intereses restantes. El capital, que no tiene una fecha de reembolso final de un principal, puede verse como un instrumento con vencimiento no finito. El vencimiento límite de un año corresponde a la definición de inversión fija en las cuentas nacionales. El Grupo de los 20, en comparación, utiliza un vencimiento de cinco años más adaptado a los horizontes de inversión en los mercados financieros (G-20 2013). Dependiendo de la disponibilidad de datos y el enfoque, el informe utiliza una de estas dos definiciones para caracterizar el alcance de la financiación a largo plazo. Además, debido a que no hay consenso sobre la definición precisa de finanzas a largo plazo, siempre que sea posible, en lugar de utilizar una definición específica de finanzas a largo plazo, el informe proporciona datos granulares que muestran tantos cubos de vencimiento y comparaciones como sea posible.

Importancia de la financiación a largo plazo

A menudo se considera que la ampliación de la estructura de madurez de la financiación es el núcleo del desarrollo financiero sostenible. La financiación a largo plazo contribuye a un crecimiento más rápido, un mayor bienestar, una prosperidad compartida y una estabilidad duradera de dos maneras importantes: reduciendo los riesgos de refinanciación para los prestatarios, alargando así el horizonte de las inversiones y mejorando el rendimiento, y aumentando la disponibilidad de instrumentos financieros a largo plazo, permitiendo así a los hogares y las empresas hacer frente a sus desafíos del ciclo de vida (Demirgüç-Kunt y Maksimovic 1998, 1999; Caprio y Demirgüç-Kunt 1998; de la Torre, Ize y Schmukler, 2012).

El plazo de la financiación refleja el contrato de riesgo compartido entre los proveedores y los usuarios de la financiación. Las finanzas a largo plazo trasladan el riesgo a los proveedores porque tienen que soportar las fluctuaciones en la probabilidad de incumplimiento y otras condiciones cambiantes en los mercados financieros, como el riesgo de tasa de interés. A menudo, los proveedores requieren una prima como parte de la compensación por el mayor riesgo que implica este tipo de financiamiento. Por otro lado, la financiación a corto plazo traslada el riesgo a los usuarios, ya que les obliga a refinanciar la financiación constantemente.

La cantidad de financiamiento a largo plazo que es óptima para la economía en su conjunto no está clara. En los mercados que funcionan bien, los prestatarios y prestamistas celebrarán contratos a corto o largo plazo dependiendo de sus necesidades de financiación y de cómo acuerden compartir el riesgo involucrado en diferentes vencimientos. Lo que importa para la eficiencia económica de los acuerdos de financiación es que los prestatarios tengan acceso a instrumentos financieros que les permitan hacer coincidir los horizontes temporales de sus oportunidades de inversión con los horizontes temporales de su financiación, condicionados a los riesgos económicos y la volatilidad de la economía (para lo cual la financiación a largo plazo puede proporcionar un mecanismo de seguro parcial). Al mismo tiempo, los ahorradores tendrían que ser compensados por el riesgo adicional que podrían asumir.

Cuando existe, la mayor parte de la financiación a largo plazo es proporcionada por los bancos; el uso de capital, incluido el capital privado, está limitado para empresas de todos los tamaños. A medida que se desarrollan los sistemas financieros, la madurez de la financiación externa también se alarga. La participación de los bancos en los préstamos a largo plazo aumenta con los ingresos de un país y el desarrollo de la banca, los mercados de capitales y los inversores institucionales. La financiación a largo plazo para las empresas a través de emisiones de acciones, bonos y préstamos sindicados también ha crecido significativamente en las últimas décadas, pero solo muy pocas grandes empresas acceden a la financiación a largo plazo a través de los mercados de acciones o bonos. La promoción de intermediarios no bancarios (fondos de pensiones y fondos mutuos) en países en desarrollo como Chile no siempre ha garantizado una mayor demanda de activos a largo plazo (Opazo, Raddatz y Schmukler, 2015; Stewart, 2014).

Desafío político

Los intentos de promover activamente las finanzas a largo plazo han demostrado ser desafiantes y controvertidosLa opinión predominante es que los mercados financieros en las economías en desarrollo son imperfectos, lo que resulta en una considerable escasez de financiamiento a largo plazo, lo que impide la inversión y el crecimiento. De hecho, una parte importante de los préstamos de los bancos multilaterales de desarrollo (incluidos los préstamos y garantías del Grupo del Banco Mundial) ha tenido por objeto compensar la falta percibida de crédito a largo plazo. Al mismo tiempo, la investigación muestra que las instituciones débiles, la aplicación deficiente de los contratos y la inestabilidad macroeconómica conducen naturalmente a vencimientos más cortos en los instrumentos financieros. De hecho, estos vencimientos más cortos son una respuesta óptima al mal funcionamiento de las instituciones y los sistemas de derechos de propiedad, así como a la inestabilidad.

Desde esta perspectiva, la política debería centrarse en fijar estos fundamentos, no en impulsar directamente la estructura temporal del crédito. De hecho, algunos sostienen que los intentos de promover el crédito a largo plazo en las economías en desarrollo sin abordar los problemas institucionales y de política fundamentales a menudo han resultado ser costosos para el desarrollo. Por ejemplo, los esfuerzos por impulsar el crédito a largo plazo a través de las instituciones financieras de desarrollo en los decenios de 1970 y 1980 generaron costos sustanciales para los contribuyentes y, en casos extremos, quiebras (Siraj 1983; Banco Mundial 1989). En respuesta, el Banco Mundial redujo este tipo de préstamos a largo plazo en las décadas de 1990 y 2000. Por otro lado, los acuerdos de distribución de riesgos público-privados bien diseñados, como las asociaciones público-privadas para grandes proyectos de infraestructura o los esquemas de garantía de crédito, pueden ser prometedores para movilizar financiamiento para proyectos a largo plazo y permitira los gobiernos mitigar los riesgos políticos y regulatorios y movilizar fondos para la inversión privada.


Institución financiera no bancaria

La institución financiera no bancaria (NBFI) es una institución financiera que no tiene una licencia bancaria completa y no puede aceptar depósitos del público. Sin embargo, las NBFI facilitan servicios financieros alternativos, como la inversión (tanto colectiva como individual), la mancomunación de riesgos, la consultoría financiera, la intermediación, la transmisión de dinero y el cambio de cheques. Las NBFI son una fuente de crédito al consumo (junto con los bancos con licencia). Ejemplos de instituciones financieras no bancarias incluyen compañías de seguros, capitalistas de riesgo, intercambios de divisas, algunas organizaciones de micropréstamos y casas de empeño. Estas instituciones financieras no bancarias proporcionan servicios que no son necesariamente adecuados para los bancos, sirven como competencia para los bancos y se especializan en sectores o grupos.

Instituciones de agrupación de riesgos

Las compañías de seguros suscriben los riesgos económicos asociados con la muerte, enfermedad, daño o pérdida de propiedad y otros riesgos de pérdida. Proporcionan una promesa contingente de protección económica en caso de pérdida. Hay dos tipos principales de compañías de seguros: seguros de vida y seguros generales. El seguro general tiende a ser a corto plazo, mientras que el seguro de vida es un contrato más largo, que termina en la muerte del asegurado. Ambos tipos de seguros, de vida y de propiedad, están disponibles para todos los sectores de la comunidad. Debido a la naturaleza de la industria de seguros (las compañías deben acceder a una gran cantidad de información para evaluar el riesgo en cada caso individual), las compañías de seguros disfrutan de un alto nivel de eficiencia de la información.

Las compañías de seguros de vida aseguran contra la pérdida económica de la muerte prematura del asegurado. El asegurado pagará una suma fija como prima de seguro cada término. Debido a que la probabilidad de muerte aumenta con la edad mientras que las primas permanecen constantes, el asegurado paga de más en las primeras etapas y paga menos en los últimos años. El pago excesivo en los primeros años del acuerdo es el valor en efectivo de la póliza de seguro.

El seguro general se divide en dos categorías: mercado y seguro social. El seguro social está en contra del riesgo de pérdida de ingresos debido al desempleo repentino, la discapacidad, la enfermedad y los desastres naturales. Debido a la imprevisibilidad de estos riesgos, la facilidad con la que el asegurado puede ocultar información pertinente a la aseguradora y la presencia de riesgo moral, las compañías de seguros privadas con frecuencia no proporcionan seguro social, un vacío en la industria de seguros que el gobierno generalmente llena. El seguro social es más frecuente en las sociedades occidentales industrializadas, donde las redes familiares y otros grupos orgánicos de apoyo social no son tan frecuentes.

El seguro de mercado es un seguro privatizado por daños o pérdida de propiedad. Las compañías de seguros generales aceptan un solo pago de prima. A cambio, las compañías harán un pago específico supeditado al evento contra el que se está asegurando. Los ejemplos incluyen robo, incendio, daños, desastres naturales, etc.

Instituciones de ahorro contractuales

Las instituciones de ahorro contractuales (también llamadas inversores institucionales) brindan la oportunidad a las personas de invertir en vehículos de inversión colectiva en un papel fiduciario en lugar de un papel principal. Los vehículos de inversión colectiva invierten los recursos mancomunados de los individuos y las empresas en numerosas promesas de capital, deuda y derivados. El individuo, sin embargo, tiene capital en el propio CIV en lugar de lo que el CIV invierte específicamente. Los dos ejemplos más populares de instituciones de ahorro contractual son los fondos mutuos y los planes de pensiones privados.

Los dos tipos principales de fondos mutuos son los fondos abiertos y cerrados. Los fondos abiertos generan nuevas inversiones al permitir que el público compre nuevas acciones en cualquier momento. Los accionistas pueden liquidar sus acciones vendiéndolas de nuevo al fondo abierto al valor liquidativo de los activos. Los fondos cerrados emiten un número fijo de acciones en una OPI. Los accionistas capitalizan el valor de sus activos vendiendo sus acciones en una bolsa de valores.

Los fondos mutuos se pueden delinear a lo largo de la naturaleza de sus inversiones. Por ejemplo, algunos fondos realizan inversiones de alto riesgo y alto rendimiento, mientras que otros se centran en valores exentos de impuestos. Otros se especializan en el comercio especulativo (es decir, fondos de cobertura), un sector específico o inversiones transfronterizas.

Los fondos de pensiones son fondos mutuos que limitan la capacidad del inversionista para acceder a su inversión hasta después de una fecha determinada. A cambio, a los fondos de pensiones se les otorgan grandes exenciones fiscales para incentivar al público trabajador a reservar un porcentaje de sus ingresos actuales para una fecha posterior cuando ya no estén entre la fuerza laboral (ingresos de jubilación).

Otras instituciones financieras no bancarias

Los creadores de mercado son instituciones de corretaje que cotizan tanto un precio de compra como de venta para un activo mantenido en inventario. Dichos activos incluyen acciones, deuda gubernamental y corporativa, derivados y monedas extranjeras. Una vez que se recibe una orden, el creador de mercado vende inmediatamente de su inventario o realiza una compra para compensar la pérdida de inventario. La diferencia en las cotizaciones de compra y venta, o el diferencial de oferta-oferta, es cómo el creador de mercado obtiene ganancias. Los creadores de mercado mejoran la liquidez de cualquier activo en su inventario.

Los financiadores sectoriales especializados proporcionan una gama limitada de servicios financieros a un sector específico. Por ejemplo, las compañías de arrendamiento proporcionan financiamiento para equipos, mientras que los financieros de bienes raíces canalizan capital a posibles propietarios de viviendas. Las empresas de arrendamiento financiero generalmente tienen dos ventajas únicas sobre otros financieros sectoriales especializados. Están algo aislados contra el riesgo de incumplimiento porque poseen el equipo arrendado como parte de su acuerdo de garantía. Además, las empresas de leasing gozan del trato fiscal preferencial sobre la inversión en equipos.

Otros proveedores de servicios financieros incluyen corredores (tanto de valores como de hipotecas), consultores de gestión y asesores financieros. Operan sobre una base de pago por servicio. En su mayor parte, los proveedores de servicios financieros mejoran la eficiencia de la información para el inversor. Sin embargo, en el caso de los corredores, ofrecen un servicio de transacciones mediante el cual un inversor puede liquidar los activos existentes.

Papel en el sistema financiero

Las NBFI complementan a los bancos en la prestación de servicios financieros a individuos y empresas. Pueden proporcionar competencia a los bancos en la prestación de estos servicios. Si bien los bancos pueden ofrecer un conjunto de servicios financieros como un paquete, las NBFI desagregan estos servicios, adaptando sus servicios a grupos particulares. Además, las NBFI individuales pueden especializarse en un sector en particular, obteniendo una ventaja informativa. Mediante esta desagregación, focalización y especialización, las NBFI promueven la competencia dentro de la industria de servicios financieros.

Tener un sistema financiero multifacético, que incluya instituciones financieras no bancarias, puede proteger a las economías de los shocks financieros y recuperarse de esos shocks. Las NBFI ofrecen múltiples alternativas para transformar los ahorros de una economía en inversión de capital, que actúan como instalaciones de respaldo en caso de que falle la forma primaria de intermediación.

Sin embargo, en los países que carecen de regulaciones efectivas, las instituciones financieras no bancarias pueden exacerbar la fragilidad del sistema financiero. Si bien no todas las NBFI están ligeramente reguladas, las NBFI que componen el sistema bancario en la sombra sí lo están. En el período previo a la reciente crisis financiera mundial, las instituciones como los fondos de cobertura y los vehículos de inversión estructurados fueron en gran medida pasadas por alto por los reguladores, que centraron la supervisión de NBFI en los fondos de pensiones y las compañías de seguros. Si una gran parte del sistema financiero está en NBFI que operan en gran medida sin supervisión de los reguladores gubernamentales y cualquier otra persona, puede poner en riesgo la estabilidad de todo el sistema. Las debilidades en la regulación de NBFI pueden alimentar una burbuja crediticia y un sobreprecio de los activos, seguido de un colapso de los precios de los activos y los incumplimientos de los préstamos.

Integración bancaria/no bancaria e integración supervisora

Los mercados bancarios, de valores y de seguros se han integrado cada vez más, y los vínculos entre los mercados aumentan rápidamente. En respuesta, uno de los desarrollos más notables en la regulación del sector financiero en los últimos 20 años ha sido un cambio del enfoque tradicional de supervisión sector por sector (con supervisores separados para bancos, mercados de valores y compañías de seguros) hacia una mayor integración intersectorial de la supervisión financiera (Čihák y Podpiera 2008). Esto tuvo un impacto importante en la práctica de la supervisión y la regulación en todo el mundo.

En todo el mundo se están utilizando tres modelos generales: un modelo de tres pilares o «sectorial» (banca, seguros y valores); un modelo de dos pilares o «twin peak» (conducta prudencial y empresarial); y un modelo integrado (todo tipo de supervisión bajo un mismo techo). Uno de los desarrollos posiblemente más notables de los últimos 10 años, confirmado por la Encuesta de Regulación y Supervisión del Banco Mundial, ha sido una tendencia del modelo de tres pilares hacia el modelo de dos pilares o el modelo integrado (con el modelo de doble pico ganando tracción a principios de la década de 2000). En un estudio reciente, Melecky y Podpiera (2012) examinaron los impulsores de las estructuras de supervisión para la supervisión prudencial y de conducta empresarial durante la última década en 98 países, encontrando entre otras cosas que los países que avanzan a una etapa más alta de desarrollo económico tienden a integrar sus estructuras de supervisión, las pequeñas economías abiertas tienden a optar por estructuras de supervisión más integradas, La profundización financiera hace que los países integren progresivamente más la supervisión, y el poder de cabildeo del sector bancario concentrado y altamente rentable actúa como una fuerza negativa contra la integración de la conducta empresarial.

¿Cómo se comparan estas diversas estructuras institucionales en términos de frecuencia de crisis y limitación del impacto de la crisis? Las regresiones entre países que utilizan datos para un amplio conjunto de economías en desarrollo y desarrolladas proporcionan alguna evidencia a favor del modelo de picos gemelos y en contra del modelo sectorial (ˇCihák y Podpiera 2008). De hecho, durante la crisis financiera mundial, algunas de las jurisdicciones gemelas (particularmente Australia y Canadá) no se han visto relativamente afectadas, mientras que Estados Unidos, una jurisdicción con un enfoque sectorial fraccionado de la supervisión, ha estado en el epicentro de la crisis. Sin embargo, la experiencia de la crisis está lejos del blanco y negro, con los Países Bajos, uno de los ejemplos del modelo de twin peaks, involucrados en la quiebra de Fortis, una de las principales quiebras bancarias europeas. Todavía es pronto para llegar a una conclusión general firme, y aislar los efectos de la arquitectura de supervisión de otros efectos es notoriamente difícil.



Política monetaria y cambio climático


Discurso del Sr. Benoit Coeuré, miembro del Comité Ejecutivo del Banco Central Europeo, en una conferencia sobre «Ampliación de las finanzas verdes: el papel de los bancos centrales», organizada por la Red para la Ecologización del Sistema Financiero, el Deutsche Bundesbank y el Consejo de Políticas Económicas, Berlín, 8 de noviembre de 2018.

2018 ha visto uno de los veranos más calurosos en Europa desde que comenzaron los registros meteorológicos. Me gustaría dar las gracias a Torsti Silvonen, Fabio Tamburrini y Sam Langfield por sus contribuciones a este discurso. Sigo siendo el único responsable de las opiniones contenidas en este documento.

El aumento de los extremos climáticos, el aumento del nivel del mar y el derretimiento del Ártico son ahora consecuencias claramente visibles del calentamiento inducido por el hombre. El cambio climático no es una teoría. Es un hecho.

Si bien solo es una dimensión del costo humano, las consecuencias en términos macroeconómicos parecen ser grandes. Sin una mayor mitigación, las emisiones acumuladas plantean riesgos significativos de perturbación económica.

Si bien existe un amplio reconocimiento de que las externalidades ambientales deben corregirse principalmente mediante políticas de primer orden, como los impuestos, todas las autoridades, incluido el BCE, deben reflexionar y considerar la respuesta adecuada al cambio climático.

En los últimos años, los banqueros centrales, encabezados por el gobernador del Banco de Inglaterra, Mark Carney, han comenzado a discutir las implicaciones del cambio climático para la estabilidad financiera. Los primeros resultados tangibles se están filtrando. El Grupo de Trabajo sobre Divulgaciones Financieras Relacionadas con el Clima del Consejo de Estabilidad Financiera publicó su primer informe de estado hace solo unas semanas. La semana pasada, la Supervisión Bancaria del BCE comunicó a las entidades de crédito que se habían identificado los riesgos relacionados con el clima como uno de los principales factores de riesgo que afectaban al sistema bancario de la zona del euro.

Y, por supuesto, la Red de Bancos Centrales y Supervisores para la Ecologización del Sistema Financiero publicó su primer informe de progreso hace apenas unas semanas, reafirmando que los riesgos relacionados con el clima caen directamente dentro de los mandatos de supervisión y estabilidad financiera de los bancos centrales y supervisores.

Sin embargo, un área que ha recibido menos atención, tanto en la política como en el mundo académico, es el impacto del cambio climático en la conducción de la política monetaria. Hoy me gustaría contribuir a este debate y ofrecer una forma de pensar sobre cómo encaja el cambio climático en nuestro marco actual de política monetaria -la forma en que reaccionamos a los shocks y la forma en que pensamos que la política se propaga a través de la economía- y cómo puede afectar nuestra aplicación de la política monetaria.

Argumentaré que se puede esperar que el cambio climático afecte la política monetaria de una manera u otra. Es decir, si no se controla, puede complicar aún más la identificación correcta de los shocks relevantes para las perspectivas de inflación a mediano plazo, puede aumentar la probabilidad de eventos extremos y, por lo tanto, erosionar el espacio de política convencional de los bancos centrales con mayor frecuencia, y puede aumentar el número de ocasiones en que los bancos centrales enfrentan una compensación que los obliga a priorizar precios estables sobre la producción.

En el escenario más deseable en el que la humanidad se enfrenta al desafío del cambio climático, las implicaciones para la política monetaria podrían ser de igual alcance, en particular si el cambio asociado en la combinación energética cambia los precios relativos en una medida que corre el riesgo de desestabilizar las expectativas de inflación a mediano plazo.

También argumentaré que hay margen para que los propios bancos centrales desempeñen un papel de apoyo en la mitigación de los riesgos asociados con el cambio climático mientras se mantienen dentro de nuestro mandato.

El cambio climático y la estrategia de política monetaria

Para apreciar cómo el cambio climático puede afectar la política monetaria, es útil recordar primero los principios básicos de cómo los bancos centrales deciden sobre sus acciones.

En términos generales, la implementación de la política monetaria es la práctica de identificar la naturaleza, la persistencia y la magnitud de los choques que afectan a nuestra economía.

Los responsables de la formulación de políticas suelen diferenciar entre dos grandes categorías de perturbaciones.

El primero son los choques de demanda. Se trata de shocks que son «benignos» o manejables desde la perspectiva de la política monetaria porque tiran de la inflación, el crecimiento y el empleo en la misma dirección, una «coincidencia divina» que no plantea un dilema a los bancos centrales.

La segunda categoría se refiere a los shocks del lado de la oferta. Estos choques son menos fáciles de acomodar para los bancos centrales, ya que tiran de la producción y la inflación en direcciones opuestas. Esto genera una compensación para los bancos centrales entre estabilizar la inflación y estabilizar las fluctuaciones de la producción.

Los choques relacionados con el clima -y este es mi primer corolario- suelen caer en esta segunda categoría de choques.

Las sequías y las olas de calor a menudo conducen a la escasez de cultivos, lo que ejerce una presión al alza sobre los precios de los alimentos. Los huracanes y las inundaciones destruyen la capacidad de producción, elevando así los precios de los insumos y la producción. Y los inviernos inusualmente fríos pueden verse como choques de productividad malignos, es decir, pueden elevar los precios de los insumos para el mismo nivel de producción.

Por lo tanto, al igual que otros choques de oferta, las perturbaciones relacionadas con el clima suelen plantear un dilema para los bancos centrales, que luego pueden tener que elegir entre estabilizar la inflación o la actividad económica.

Por lo general, los responsables de la formulación de políticas han resuelto esta disyuntiva calibrando su respuesta a un shock del lado de la oferta de acuerdo con su persistencia y tamaño estimados.

Si se cree que el shock es de corta duración y es poco probable que afecte las perspectivas de inflación a mediano plazo relevantes para la política monetaria, generalmente «miramos a través» del shock, es decir, toleramos sus efectos temporales sobre la inflación sin tomar ninguna medida.

Sin embargo, si los efectos resultan más persistentes y corren el riesgo de extenderse más ampliamente a través de la economía, la acción de política monetaria puede estar justificada.

El impacto del cambio climático en la política monetaria

Es justo decir que la mayoría de los choques relacionados con el clima han sido de corta duración y contenidos, al menos hasta ahora. El verano extremadamente caluroso y seco de este año, por ejemplo, significó cosechas más pequeñas para muchos agricultores europeos. Pero sus efectos generales en los precios se han limitado a los precios de las verduras, y probablemente resultarán ser temporales. Del mismo modo, aunque las inundaciones de junio de 2013 fueron las más graves en Alemania desde la década de 1950, su impacto macroeconómico fue limitado.

Como resultado, el BCE, en su corta historia, nunca se ha visto obligado a tomar medidas en respuesta a las perturbaciones relacionadas con el clima. Hasta ahora, sus efectos en gran medida temporales sobre la producción y la inflación nos han permitido examinarlos. Esto significaba que los banqueros centrales pensaban que el horizonte del cambio climático se extendía mucho más allá del de la política monetaria.

Pero esto puede cambiar. De hecho, yo diría que el horizonte en el que el cambio climático afecta a la economía se ha acortado, lo que justifica una discusión sobre cómo afecta la conducción de la política monetaria. Es decir, es probable que el cambio climático afecte a la política monetaria de una manera u otra, ya sea que no se controle o que la humanidad esté a la altura del desafío del cambio climático. Este es mi segundo corolario.

Permítanme comenzar con el escenario más inquietante en el que tanto el sector privado como el público no toman medidas rápidas para reducir las emisiones de CO2 en línea con los compromisos de la COP21.

En esta trayectoria, es probable que el cambio climático afecte la conducción de la política monetaria de tres maneras importantes.

El primero se relaciona con nuestra capacidad para identificar correctamente los choques que afectan a la economía.

En los últimos años, por ejemplo, hemos observado repetidamente un bache inusual en la actividad económica en los Estados Unidos en el primer trimestre. Esto a menudo se ha atribuido a un invierno duro, a pesar de los mejores esfuerzos para ajustar estacionalmente los datos.

Pero la causalidad es inherentemente difícil de establecer. De hecho, el análisis estadístico ha desafiado la hipótesis de que las temperaturas frías están detrás de la desaceleración observada en el crecimiento del primer trimestre.9

Del mismo modo, el mes pasado, vimos una persistencia desconcertante en los precios del petróleo en Alemania a pesar de una caída paralela en los precios del petróleo. Una hipótesis es que el caluroso verano de este año hizo que los niveles de agua en los ríos alemanes cayeran a niveles que solo permiten a los petroleros llevar la mitad de su capacidad, creando cuellos de botella en el suministro.

La incertidumbre también se extiende a los efectos de las respuestas regulatorias de los gobiernos a los crecientes desafíos planteados por el cambio climático. Actualmente se proyecta que el crecimiento alemán en el tercer trimestre se haya estancado o incluso contraído, probablemente debido en gran parte a los cuellos de botella en el proceso de prueba bajo el nuevo Procedimiento de Prueba de Vehículos Ligeros Armonizados a nivel Mundial.

Pero no podemos estar seguros. Dado el entorno mundial actual, el crecimiento puede haberse desacelerado por otras razones. O el reciente escándalo de las emisiones puede haber llevado a un cambio más fundamental en las preferencias de los consumidores.

Todo esto significa que, en la medida en que se puede esperar que el cambio climático amplifique la frecuencia de los choques climáticos adversos, y la evidencia en este sentido está aumentando, será cada vez más difícil para los bancos centrales desentrañar la variación en los datos relevantes para la evaluación de las perspectivas de inflación a mediano plazo. Hará que la relación señal-ruido se deteriore y, por lo tanto, aumentará el riesgo de que los bancos centrales tomen medidas cuando en realidad no deberían, o viceversa.

La segunda implicación se refiere a la distribución de los shocks.

En pocas palabras, cuanto más tiempo se ignoran los riesgos del cambio climático, mayores son los riesgos de eventos catastróficos, posiblemente con consecuencias irreversibles para la economía. En otras palabras, la distribución de los choques puede llegar a ser más «cola gorda».

Esto plantea una pregunta y una preocupación por la política monetaria. La cuestión es si los propios bancos centrales deberían protegerse contra tales riesgos de cola tomando medidas preventivas. Me referiré a esto en la segunda parte de mis observaciones.

La preocupación es que la política monetaria puede verse más a menudo obligada a adoptar medidas de política no estándar. La crisis financiera mundial ha demostrado que los eventos extremos pueden erosionar rápidamente el espacio de política convencional de los bancos centrales. Por lo tanto, un cambio climático catastrófico podría poner a prueba los límites de hasta dónde puede llegar la política monetaria y, en extremo, obligarnos a repensar nuestro marco de política actual.

La tercera y última implicación se relaciona con la persistencia de los shocks y la compensación entre la inflación y la producción que pueden enfrentar los bancos centrales.

El cambio climático, por ejemplo, hará que algunas áreas del mundo sean menos habitables, lo que cabe esperar que aumente la frecuencia y la intensidad de la migración internacional. Los acontecimientos de los últimos años, aunque de naturaleza diferente, ponen de relieve cómo la migración puede tener efectos duraderos en la dinámica más amplia del mercado laboral y, en última instancia, en la evolución de los salarios. Hay pruebas de que la migración ha contribuido a frenar el crecimiento de los salarios en Alemania en los últimos años, lo que complica aún más nuestros esfuerzos por devolver la inflación a niveles más cercanos al 2%.

Del mismo modo, en ausencia de pruebas claras y tangibles de que la demanda de combustibles fósiles disminuirá, y con los yacimientos petrolíferos convencionales existentes que se agotan rápidamente, no se pueden descartar choques energéticos persistentes.

No faltan ejemplos en la historia de que esto cause perturbaciones materiales en el crecimiento y el empleo. A fines de la década de 1970 y principios de la década de 1980, los principales bancos centrales elevaron las tasas de interés a niveles prohibitivos para evitar lo que los bancos centrales llaman «efectos de segunda ronda», es decir, choques de precios del petróleo que alimentan la inflación subyacente.

Los bancos centrales, incluido el BCE, se vieron obligados a tomar medidas similares más recientemente. Llegaré a esto en un minuto. Pero el punto es que, aunque la noción de «mediano plazo» ofrece a los bancos centrales flexibilidad que atiende a diferentes shocks, hay un límite a cuánto pueden mirar a través de shocks de oferta persistentes. El horizonte de la política monetaria es estirable, pero no es infinito. La política debe actuar antes de que se materialicen los riesgos de efectos de segunda ronda de base amplia. El cambio climático puede aumentar las probabilidades de que esto suceda.

Precios relativos y expectativas de inflación en la transición hacia una economía baja en carbono

Esto me lleva al segundo escenario en el que la humanidad logra acelerar la transición a fuentes de energía renovables. Aunque es claramente más deseable para la sociedad, también puede crear compensaciones para los bancos centrales.

A lo largo de esta trayectoria, el costo marginal de la recolección de energía renovable puede llegar a ser considerablemente más bajo y más estable que en el régimen actual, en el que los cambios en el suministro efectivo de petróleo han sido una fuente recurrente de interrupción. En otras palabras, cabe esperar que un cambio duradero en la combinación energética cambie persistentemente los precios relativos. Aunque, en principio, tal cambio no debería tener consecuencias para la política monetaria, si es lo suficientemente grande y persistente, podría alimentar las expectativas y afectar la inflación agregada.

Para ver las consecuencias para la política monetaria, considere los eventos de los últimos años.

Una fuerte caída en los precios de las materias primas empujó la inflación general a territorio negativo hacia fines de 2014. Pero debido a que la caída de los precios de las materias primas resultó tan persistente (la inflación general se mantuvo cerca de cero hasta finales de 2016), vimos signos crecientes de que las empresas, los hogares y los participantes en los mercados financieros habían comenzado a revisar a la baja sus expectativas de inflación a medio y largo plazo, lejos de los niveles que consideramos consistentes con la estabilidad de precios. La prevalencia de una considerable holgura económica alimentó aún más este proceso.

Se necesitaban medidas de política monetaria firmes y de gran alcance, incluidas las compras de bonos del Estado y la introducción de tipos negativos, para detener una caída de las expectativas de inflación que, en un entorno de débil demanda agregada, podría haber conducido a una espiral descendente de los precios y los salarios.

Una transición más rápida hacia las energías renovables, junto con los avances tecnológicos, puede plantear desafíos similares. Puede dificultar que los bancos centrales alcancen una inflación ligeramente inferior al 2% si las empresas, los hogares y los mercados financieros esperan que la inflación agregada a medio plazo disminuya como resultado de un cambio en la combinación energética.

Estos riesgos se ven exacerbados por el hecho de que es poco probable que una transición energética exitosa ocurra de forma aislada. Más bien será una parte integral de un cambio mucho más amplio en la estructura económica vinculada a la cuarta revolución industrial.

El cambio hacia los vehículos eléctricos, por ejemplo, puede ir de la mano con una mayor conducción autónoma, revolucionando la industria del transporte. El análisis de big data ayudará a extraer datos climáticos y facilitará la adaptación al clima. Y la inteligencia artificial se utiliza cada vez más para aumentar la eficiencia energética.

Juntas, y si se adoptan sabiamente, estas tendencias e innovaciones tienen el potencial de ser una fuerza increíble para el bien, ya que ayudarán a revertir la caída secular en el crecimiento de la productividad. Para la política monetaria, sin embargo, son similares a una serie de shocks de oferta positivos persistentes que pueden obligar a los bancos centrales a actuar si estos shocks causan una reevaluación más general y amplia por parte del público de las perspectivas de inflación a mediano plazo.

Aplicación de la política monetaria ecológica

Por lo tanto, las implicaciones para la conducción de la política monetaria podrían ser sustanciales. La pregunta, entonces, es si los propios bancos centrales deberían hacer más para prevenir el cambio climático en primer lugar.

Algunos argumentan que tenemos la obligación de actuar, ya que el Tratado de la UE establece que «sin perjuicio de su objetivo principal, el BCE apoyará las políticas económicas generales de la Unión», que incluyen un alto nivel de protección y mejora de la calidad del medio ambiente, y exige que los requisitos de protección del medio ambiente se integren en la definición y aplicación de las políticas y actividades de la Unión. Ciertamente, la protección del medio ambiente no es el único objetivo transversal asignado a las instituciones de la UE y, por lo tanto, al BCE. En virtud del Tratado, uno podría preguntarse igualmente, por ejemplo, por qué el BCE no debería promover industrias que prometen el mayor crecimiento del empleo, independientemente de su huella ecológica.

Pero igualmente importante, el BCE está sujeto al requisito del Tratado de «actuar de acuerdo con el principio de una economía de mercado abierta con libre competencia».

Al final, el Tratado concede al BCE un alto grado de independencia y goza de una amplia discrecionalidad en la aplicación de sus políticas. Por lo tanto, debemos sopesar cuidadosamente todas las consideraciones pertinentes y determinar las acciones que serían legales y efectivas para promover la protección del medio ambiente sin interferir con el objetivo principal de la política monetaria del BCE en virtud del Tratado, que es la estabilidad de precios.

Los puntos de vista y las opiniones ciertamente difieren aquí. Pero yo diría que el BCE, actuando dentro de su mandato, puede -y debe- apoyar activamente la transición a una economía hipocarbónica, de dos maneras principales: en primer lugar, ayudando a definir las reglas del juego y, en segundo lugar, actuando en consecuencia, sin perjuicio de la estabilidad de precios.

Nuestras acciones para proteger el medio ambiente comienzan con la reducción de nuestra propia huella ecológica. En 2007 adoptamos una política medioambiental y nos registramos en el Sistema Europeo de Gestión y Auditoría Medioambientales. Para más información, véase BCE (2018), «2018 update of the ECB’s Enviornmental Statement», octubre.

Mucho de esto ya está sucediendo, aunque no tengo ninguna duda de que se intensificará en el futuro.

El BCE, junto con otros bancos centrales nacionales del Eurosistema, apoya activamente la agenda de finanzas sostenibles de la Comisión Europea.

Lo hacemos apoyando el trabajo en curso en diversos foros internacionales y europeos destinados a mejorar la fijación de precios del cambio climático y los riesgos de transición y promover la reorientación de los flujos financieros hacia productos de inversión sostenibles.

Un efecto secundario tangible de estas medidas es que, una vez adoptadas, se reflejarán automáticamente en nuestro marco colateral. Es decir, una vez que los mercados y las agencias de riesgo de crédito valoren adecuadamente los riesgos climáticos, la cantidad de préstamos garantizados que las contrapartes pueden obtener del BCE se ajustará en consecuencia.

También nos hemos unido a la Red de Bancos Centrales y Supervisores para la Ecologización del Sistema Financiero. El personal del BCE contribuye en las tres líneas de trabajo. Mi presencia hoy aquí hace hincapié en que nos tomamos en serio a nuestros miembros. La Red desempeñará un papel importante en la coordinación del trabajo entre los bancos centrales y en la definición y promoción de las mejores prácticas.

Por último, también estamos apoyando el trabajo sobre temas relacionados con las finanzas sostenibles a nivel del G20.

Las carteras de activos de los bancos centrales difieren en su capacidad para apoyar la inversión sostenible

El segundo paso se relaciona con la incorporación de estas mejores prácticas en nuestras propias actividades.

La mayoría de los bancos centrales suelen poseer y administrar tres tipos diferentes de carteras de activos: una dedicada a los fondos de pensiones, una segunda relacionada con los fondos propios del banco central y una tercera que cubre las reservas de divisas. Más recientemente, algunos bancos centrales, incluido el BCE, también han acumulado carteras de política monetaria separadas, como resultado de la necesidad de preservar la estabilidad de precios cuando el margen de maniobra con los instrumentos de política convencionales se había visto limitado.

Sin embargo, no todas estas carteras son igualmente adecuadas para promover las finanzas verdes.

Para nuestra cartera de fondos de pensiones, ya hemos tomado medidas concretas. El amplio universo de inversión y el horizonte de inversión a más largo plazo nos permiten seguir una política de inversión sostenible basada en directrices de exclusión selectiva y voto por delegación.

Delegamos el voto por delegación para las inversiones de capital a los gestores de inversiones que han firmado los Principios de inversión responsable de las Naciones Unidas, exigiéndoles que incorporen estándares ambientales, sociales y de gobierno corporativo (ESG) en sus políticas de votación. Y, junto con nuestros gestores de activos externos, estamos considerando ampliar las opciones para que el personal del BCE invierta en productos financieros sostenibles.

Para nuestra cartera de fondos propios, que consiste en el capital desembolsado y el fondo de reserva general del BCE, hemos iniciado una investigación interna sobre cómo podrían aplicarse los criterios ASG en el futuro.

La compra de bonos verdes de varios emisores elegibles podría ser una opción, siempre y cuando los mercados sean lo suficientemente profundos y líquidos. Y potencialmente podríamos expandir nuestro universo de inversión a otras clases de activos donde el espacio de inversión compatible con ESG sea más amplio. El trabajo realizado en el marco de la primera corriente de trabajo, es decir, el desarrollo de una taxonomía clara y transparente, ayudará a acelerar el progreso en este frente.

Ahora, cuando se trata de nuestras carteras de políticas, nuestros objetivos son diferentes.

El objetivo principal de nuestras reservas de divisas es garantizar que el BCE, en un momento dado, tenga suficiente liquidez en moneda extranjera para realizar operaciones de cambio de divisas si es necesario. Por lo tanto, nuestra cartera está compuesta por los activos de renta fija más líquidos y solventes en algunas monedas importantes, dejando poco espacio para los objetivos relacionados con el clima.

Esto probablemente no sea controvertido. Pero ha surgido un debate más polémico sobre el uso potencial de nuestras compras de activos para perseguir objetivos relacionados con el clima. Nuestro programa de compras del sector corporativo, en particular, ha sido objeto de críticas, ya que incluye sectores intensivos en emisiones, como la fabricación y los servicios públicos.

En este debate, es importante recordar que el BCE decide y calibra sus medidas de política monetaria con vistas a alcanzar su objetivo de estabilidad de precios en virtud del Tratado. Como consecuencia, más del 80% de los 2,5 billones de euros de valores comprados en el marco de nuestro Programa de Compra de Activos fueron emitidos por gobiernos o sus agencias.

La acción restante consiste en compras de bonos garantizados, bonos corporativos y valores respaldados por activos. Para estos activos, el Consejo de Gobierno concluyó que la mejor manera de alcanzar su objetivo de política monetaria era seguir el principio de neutralidad del mercado.

Sin embargo, este principio no impide apoyar los objetivos medioambientales.32 El BCE ha comprado «bonos verdes» tanto en el marco de sus programas de compra del sector público como del sector empresarial. Bajo el primero, actualmente tenemos alrededor del 24% del universo «verde» elegible, estimado en unos 48 mil millones de euros. Bajo este último, tenemos cerca del 20% del universo de bonos corporativos «verdes» elegibles, que actualmente tiene un volumen pendiente de € 31 mil millones de euros. En el marco de ambos programas, la participación que tenemos en bonos elegibles «verdes» refleja, en general, la parte de nuestras tenencias de todo el universo elegible.

Esto también significa que, en esta etapa, lo mejor que puede hacer el BCE es concentrar sus esfuerzos en crear las condiciones adecuadas para apoyar el flujo de capital hacia sectores sostenibles. De este modo, se mantendrá fiel a su objetivo primordial de estabilidad de precios y al requisito del Tratado de una economía de mercado abierta y de libre competencia, al tiempo que apoya los objetivos medioambientales.

Conclusión

Permítanme concluir.

Los choques climáticos más frecuentes pueden desdibujar cada vez más el análisis de las presiones inflacionarias a mediano plazo relevantes para la política monetaria. Más shocks de cola gorda pueden erosionar el espacio de políticas convencionales de los bancos centrales con más frecuencia en el futuro. Y las incertidumbres que rodean la velocidad y el alcance de la transición hacia una economía baja en carbono pueden afectar potencialmente las expectativas de inflación a mediano plazo, lo que plantea desafíos a los bancos centrales, ya que el horizonte de la política monetaria es estirable pero no infinito. Estas y otras preguntas merecen un análisis más cuidadoso.

De manera más inminente, el BCE concentrará sus esfuerzos en apoyar a los participantes en el mercado, los legisladores y los organismos normativos en la identificación de los riesgos derivados del cambio climático y en proporcionar un marco claro para reorientar los flujos financieros y reducir dichos riesgos. Un marco unificado es la fuerza gravitacional necesaria para financiar la ecologización de nuestra economía. Y es la condición previa para que los propios bancos centrales amplíen el uso de criterios ESG en la construcción y gestión de sus propias carteras de activos.



El Tesoro de los Estados Unidos sanciona al notorio mezclador de moneda virtual Tornado Cash


La Oficina de Control de Activos Extranjeros (OFAC) del Departamento del Tesoro de los Estados Unidos sancionó al mezclador de moneda virtual Tornado Cash, que se ha utilizado para lavar más de $ 7 mil millones en moneda virtual desde su creación en 2019. Esto incluye más de $ 455 millones robados por el Grupo Lazarus, un grupo de piratería patrocinado por el estado de la República Popular Democrática de Corea (RPDC) que fue sancionado por los Estados Unidos en 2019, en el mayor robo de moneda virtual conocido hasta la fecha. Tornado Cash se utilizó posteriormente para lavar más de $ 96 millones de fondos de actores cibernéticos maliciosos derivados del atraco del puente Harmony del 24 de junio de 2022, y al menos $ 7.8 millones del atraco nómada del 2 de agosto de 2022. La acción de hoy se está tomando de conformidad con la Orden Ejecutiva (E.O.) 13694, según enmendada, y sigue a la designación de la OFAC del mezclador de moneda virtual Blender.io (Blender) del 6 de mayo de 2022.

«Hoy, el Tesoro está sancionando Tornado Cash, un mezclador de moneda virtual que lava las ganancias de los delitos cibernéticos, incluidos los cometidos contra víctimas en los Estados Unidos», dijo el subsecretario del Tesoro para Terrorismo e Inteligencia Financiera, Brian E. Nelson. «A pesar de las garantías públicas de lo contrario, Tornado Cash ha fallado repetidamente en imponer controles efectivos diseñados para evitar que arroje fondos para actores cibernéticos maliciosos de forma regular y sin medidas básicas para abordar sus riesgos. El Tesoro continuará persiguiendo agresivamente acciones contra los mezcladores que lavan moneda virtual para los delincuentes y aquellos que los ayudan».

El Tesoro ha trabajado para exponer componentes del ecosistema de moneda virtual, como Tornado Cash y Blender.io, que los ciberdelincuentes utilizan para ofuscar las ganancias de la actividad cibernética ilícita y otros delitos. Si bien la mayor parte de la actividad de moneda virtual es lícita, se puede usar para actividades ilícitas, incluida la evasión de sanciones a través de mezcladores, intercambiadores peer-to-peer, mercados de la darknet e intercambios. Esto incluye la facilitación de atracos, esquemas de ransomware, fraude y otros delitos cibernéticos. El Tesoro continúa utilizando sus autoridades contra actores cibernéticos maliciosos en concierto con otros departamentos y agencias de los Estados Unidos, así como con socios extranjeros, para exponer, interrumpir y responsabilizar a los perpetradores y personas que permiten a los delincuentes beneficiarse del delito cibernético y otras actividades ilícitas. Por ejemplo, en 2020, la Red de Cumplimiento de Delitos Financieros (FinCEN) del Tesoro evaluó una multa de dinero civil de $ 60 millones contra el propietario y operador de un mezclador de moneda virtual por violaciones de la Ley de Secreto Bancario (BSA) y sus regulaciones de implementación.

MEZCLADOR: TORNADO CASH

Tornado Cash (Tornado) es un mezclador de moneda virtual que opera en la cadena de bloques Ethereum y facilita indiscriminadamente las transacciones anónimas al ofuscar su origen, destino y contrapartes, sin ningún intento de determinar su origen. Tornado recibe una variedad de transacciones y las mezcla antes de transmitirlas a sus destinatarios individuales. Si bien el supuesto propósito es aumentar la privacidad, los mezcladores como Tornado son comúnmente utilizados por actores ilícitos para lavar fondos, especialmente los robados durante atracos significativos.

Tornado está siendo designado de conformidad con la Orden Ejecutiva 13694, según enmendada, por haber ayudado materialmente, patrocinado o proporcionado apoyo financiero, material o tecnológico para, o bienes o servicios a o en apoyo de, una actividad habilitada cibernéticamente que se origina o está dirigida por personas ubicadas, en su totalidad o en parte sustancial, fuera de los Estados Unidos que es razonablemente probable que resulte en, o ha contribuido materialmente a una amenaza significativa a la seguridad nacional, la política exterior o la salud económica o la estabilidad financiera de los Estados Unidos y que tiene el propósito o el efecto de causar una apropiación indebida significativa de fondos o recursos económicos, secretos comerciales, identificadores personales o información financiera para obtener una ventaja comercial o competitiva o una ganancia financiera privada.

RIESGOS FINANCIEROS ILÍCITOS

Los mezcladores de moneda virtual que ayudan a los delincuentes son una amenaza para la seguridad nacional de los Estados Unidos. El Tesoro continuará investigando el uso de mezcladores con fines ilícitos y utilizará a sus autoridades para responder a los riesgos de financiamiento ilícito en el ecosistema de moneda virtual.

Los delincuentes han aumentado su uso de tecnologías que mejoran el anonimato, incluidos los mezcladores, para ayudar a ocultar el movimiento o el origen de los fondos. Se puede encontrar información adicional sobre los riesgos de financiamiento ilícito asociados con los mezcladores y otras tecnologías que mejoran el anonimato en el ecosistema de activos virtuales en la Evaluación Nacional de riesgos de Lavado de Dinero 2022.

Aquellos en la industria de la moneda virtual desempeñan un papel fundamental en el cumplimiento de sus obligaciones contra el lavado de dinero / lucha contra el financiamiento del terrorismo (ALD / CFT) y sanciones para evitar que las personas sancionadas y otros actores ilícitos exploten la moneda virtual para socavar la política exterior de los Estados Unidos y los intereses de seguridad nacional. Como parte de ese esfuerzo, la industria debe adoptar un enfoque basado en el riesgo para evaluar el riesgo asociado con diferentes servicios de moneda virtual, implementar medidas para mitigar los riesgos y abordar los desafíos que las características anónimas pueden presentar para el cumplimiento de las obligaciones al menos de capital / CFT. Como lo demuestra la acción de hoy, los mezcladores deben ser considerados en general como de alto riesgo por las empresas de moneda virtual, que solo deben procesar transacciones si cuentan con controles adecuados para evitar que los mezcladores se utilicen para lavar ganancias ilícitas.

CONSECUENCIAS DE LAS SANCIONES

Como resultado de la acción de hoy, todos los bienes e intereses en la propiedad de la entidad anterior, Tornado Cash, que se encuentra en los Estados Unidos o en posesión o control de personas estadounidenses están bloqueados y deben ser reportados a la OFAC. Además, cualquier entidad que sea propiedad, directa o indirectamente, del 50 por ciento o más de una o más personas bloqueadas también está bloqueada. Todas las transacciones realizadas por personas estadounidenses o dentro (o en tránsito) de los Estados Unidos que involucren cualquier propiedad o intereses en propiedad de personas designadas o bloqueadas de otra manera están prohibidas a menos que estén autorizadas por una licencia general o específica emitida por la OFAC, o exentas. Estas prohibiciones incluyen la realización de cualquier contribución o provisión de fondos, bienes o servicios por, a, o en beneficio de cualquier persona bloqueada y la recepción de cualquier contribución o provisión de fondos, bienes o servicios de dicha persona.

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NYSE: El mercado de la innovación


La tecnología es la piedra angular de la Bolsa de Nueva York. Con más de dos tercios de los ingresos de la OPI tecnológica recaudados en la Bolsa de Nueva York desde 2014, nuestra comunidad de empresas cotizadas incluye a los disruptores más innovadores de la actualidad. Como el mercado de valores más grande del mundo donde un promedio de 2.400 millones de acciones intercambia manos cada día, la Nyse también está impulsada por una infraestructura tecnológica dinámica y de vanguardia que no tiene rival en los mercados financieros.

En el NYSE Trading Floor, el único centro de negociación en persona para una bolsa de acciones global, la tecnología se ve aumentada tanto por la supervisión humana a través de Floor Brokers como por la rendición de cuentas a través de Designated Market Makers (DMM), que tienen la obligación regulatoria de mantener mercados justos, ordenados y líquidos en sus valores asignados. Este modelo híbrido crea el entorno de negociación óptimo para los valores, ofreciendo una volatilidad amortiguada, diferenciales más ajustados y una liquidez más profunda.

El modelo integrado del mercado NYSE está en plena exhibición durante el proceso de descubrimiento de precios para abrir una acción. Cada una de las más de 2,300 compañías que cotizan en la Bolsa de Nueva York comienza su viaje con un día de cotización inicial, ya sea a través de una oferta pública inicial, una lista directa, una combinación de negocios de SPAC o una escisión. Mientras una empresa espera su primera operación, los corredores de piso se reúnen alrededor del puesto del DMM para escuchar las últimas indicaciones de precios a medida que se construye el libro de órdenes.

A medida que los corredores rodean la publicación de DMM, utilizan dispositivos portátiles para comunicar información del punto de venta a sus clientes, que generalmente son inversores institucionales y fondos de inversión. Mientras que el libro de órdenes se construye electrónicamente, los corredores observan el desarrollo del mercado y analizan las tendencias con proximidad a la información más oportuna.

La NYSE es el único lugar de cotización en el mundo que proporciona esta combinación dinámica de juicio humano y tecnología para las acciones de cada compañía que cotiza en bolsa. Cada faceta del modelo tiene sus activos, pero en conjunto, esta sinergia agrega un valor que es mayor que la suma de estas ventajas individuales. Piense en una sinfonía y sus intérpretes: los instrumentos juntos crean un sonido que es imposible de lograr de forma independiente. Con la tecnología progresiva, los operadores y los DMM en armonía, las acciones se negocian mejor en la Bolsa de Nueva York desde la Campana de Apertura hasta la Subasta de Cierre.

La tecnología que sustenta las operaciones del piso de negociación es NYSE Pillar, la plataforma de negociación más sofisticada del mundo. Además de agilizar los tipos de órdenes, la terminología y los mensajes en los cinco mercados de acciones del Grupo NYSE, Pillar ofrece un determinismo líder en la industria. En otras palabras, es la plataforma más estable y consistente en términos de capacidad de respuesta del sistema, que es esencial para que los participantes del mercado gestionen su riesgo de ejecución a lo largo de cada día de negociación y es especialmente crítica en tiempos de volatilidad del mercado. Menos riesgo significa mejores precios para los inversores.

Tomemos marzo de 2020, por ejemplo. Los cambios extremos del mercado impulsados por el inicio de la pandemia de coronavirus llevaron a volúmenes históricos de negociación y mensajería que fluyeron a través de la Bolsa de Nueva York. En el apogeo de la volatilidad, los sistemas del Grupo NYSE procesaron casi 330 mil millones de mensajes en un solo día. Los participantes del mercado informaron tiempos de respuesta más consistentes de la Bolsa de Nueva York durante este período volátil que fueron comparables a los experimentados en condiciones estables.

La confiabilidad y la resiliencia son primordiales cuando el mercado está en constante cambio. La alternativa socava la confianza de los inversores y potencialmente agrega combustible al fuego de un giro a la baja. Mientras que los dark pools y otros sistemas de trading alternativos manejan menos operaciones en tiempos de extrema volatilidad, el marco comercial de la NYSE está diseñado para asumir niveles extraordinarios de actividad en cualquier momento, sin perder el ritmo. La tecnología también está diseñada para evolucionar continuamente y expandirse en capacidad, de modo que incluso en días récord siempre hay espacio para manejar más.

Los mercados son impredecibles y responden a eventos mundiales grandes y pequeños, desde un virus de rápida propagación hasta un tweet nocturno. Es imposible saber con certeza cómo el ciclo de noticias afectará las decisiones de los inversores a diario, por lo que la Nyse está perpetuamente preparada, con una tradición de innovación que no solo prepara el futuro para los eventos inesperados del mañana, sino que también extiende la oportunidad y el acceso a los mercados de capitales de hoy. Esta mentalidad ha permitido que el Exchange prospere durante más de 229 años y continuará definiendo a la NYSE como el corazón palpitante del capitalismo global moderno en los próximos años.

Por qué las empresas eligen NYSE

Como líder mundial en cotizaciones, la Bolsa de Valores de Nueva York ha sido el lugar elegido por innovadores, visionarios y líderes durante más de 225 años. Para ayudar a las empresas a acceder al capital y navegar por los mercados globales, NYSE ofrece un modelo de mercado únicouna red inigualablevisibilidad de marca y servicios centrales.

Nuestro modelo de mercado mitiga el riesgo de ejecución y reduce la volatilidad de los precios en más de un 30%. La NYSE también mantiene el liderazgo en listados en una variedad de sectores, desde tecnología y atención médica, hasta finanzas y energía. En todos los mercados, las empresas internacionales eligen NYSE para ayudar a construir credibilidad global.

Beneficios de NYSE

La NYSE es sinónimo de finanzas globales. Es la bolsa de acciones más confiable del mundo, con un modelo de mercado diseñado para ofrecer una calidad de mercado óptima a grandes corporaciones e inversores. La NYSE es el único intercambio con un modelo único que combina tecnología de punta con un ser humano en el punto de venta, que en conjunto ofrece los niveles más bajos de volatilidad y el fondo más profundo de liquidez. Durante los eventos globales, la agitación y la volatilidad, los inversores recurren a la Bolsa de Nueva York.

La Bolsa de Valores de Nueva York ha sido el principal intercambio de elección para innovadores, visionarios y líderes durante más de 225 años. Como el intercambio de cotización global # 1 * y en el corazón de los mercados de capitales, el modelo de mercado único de NYSE, la red inigualable, la visibilidad de la marca y los servicios centrales ayudan a las empresas a acceder al capital y navegar por los mercados globales.

El modelo de mercado de NYSE

El modelo de mercado único de la NYSE combina tecnología líder con el juicio humano para priorizar el descubrimiento de precios y la estabilidad sobre la velocidad para nuestras empresas que cotizan en bolsa. Junto con nuestros mercados electrónicos, creemos que nada puede reemplazar la visión humana y la responsabilidad. Es el elemento humano en NYSE que resulta en una menor volatilidad, una liquidez más profunda y precios mejorados.

Cómo funciona el modelo de mercado de NYSE

Creador de mercado designado

La piedra angular del modelo de mercado de NYSE es el Designated Market Maker (DMM). Los DMM tienen la obligación de mantener mercados justos y ordenados para sus valores asignados. Operan tanto manual como electrónicamente para facilitar el descubrimiento de precios durante las aperturas, cierres y durante períodos de desequilibrios o inestabilidad comercial. Este enfoque de alto contacto es crucial para ofrecer los mejores precios, amortiguar la volatilidad, agregar liquidez y mejorar el valor.

Los DMM aplican su experiencia en el mercado y su juicio de las condiciones comerciales dinámicas, las noticias macroeconómicas y la inteligencia específica de la industria, para informar sus decisiones. Un recurso valioso para nuestra comunidad de empresas cotizadas, los DMM ofrecen información, al tiempo que asumen compromisos de capital, mantienen la integridad del mercado y respaldan el descubrimiento de precios.

Modelo de mercado único

La NYSE presenta tanto una subasta física administrada por DMM como una subasta completamente automatizada que incluye cotizaciones algorítmicas de DMM y otros participantes del mercado. DMM:

  • Tienen verdaderas obligaciones de mantener un mercado justo y ordenado en sus acciones, cotizar en el NBBO un porcentaje específico del tiempo y facilitar el descubrimiento de precios durante todo el día, así como en el abierto, el cierre y en períodos de desequilibrios significativos y alta volatilidad.
  • Proporcionar mejora de precios y hacer coincidir las órdenes entrantes utilizando algoritmos comerciales patentados
  • Están en paridad con la orden de otros participantes del mercado, fomentando la participación de DMM y una mayor calidad del mercado

Este enfoque de «alto contacto» es importante para descubrir y mejorar los precios, amortiguar la volatilidad, agregar liquidez y mejorar el valor.

La red de empresas cotizadas en la NYSE

Más de 2.300 innovadores, revolucionarios y líderes

Durante más de 225 años, hemos sido el lugar donde los líderes mundiales vienen a recaudar capital para innovar, inspirar y dar forma al futuro. A medida que hemos crecido, nuestra red se ha expandido para incluir a los líderes más audaces en todas las verticales, desde la tecnología y la atención médica hasta la energía y la industria. Adiciones recientes a nuestra red.

LISTADOS

Visibilidad global

Comparte tu historia

Comparta la historia de su empresa con el mundo a través de nuestra plataforma global. Ya sea en Nueva York, en nuestra histórica sede, que es uno de los edificios más fotografiados del mundo, en el piso de operaciones donde transmiten 30 medios de comunicación, o con nuestros más de 1.5 millones de seguidores en Twitter, lo ayudamos a conectarse con una audiencia mundial.

Trabajaremos con sus equipos internos para combinar estratégicamente nuestros recursos de marketing propios, ganados y pagados para amplificar la historia de su empresa de una manera significativa.

Servicios NYSE

Ser una empresa pública ofrece un mayor acceso al capital que necesita para seguir innovando y creciendo, al tiempo que impone nuevos requisitos a su empresa. Hemos trabajado en estrecha colaboración con los equipos de gestión de las empresas que cotizan en la Bolsa de Nueva York para comprender sus necesidades y desarrollar soluciones eficientes que aborden las necesidades de sus negocios públicos en crecimiento.

Servicios de Relaciones con Inversionistas

Nuestro paquete integral de soluciones de IR está diseñado para ayudar a los ejecutivos y equipos de IR a satisfacer las crecientes demandas de sus roles de manera eficiente y exitosa.

Inteligencia de Mercado

  • Transmisión de CNBC TV y Headlines NYSE conectan cotizaciones en tiempo real y datos de mercado
  • Transcripciones, estimaciones y fundamentos
  • Modelado financiero exclusivo de Excel
  • Información oportuna del NYSE MAC Desk
  • Aplicación NYSE Connect

Perspectivas de stock

  • Acceso instantáneo a su creador de mercado designado por NYSE (DMM)
  • Modelado financiero exclusivo de Excel
  • Propiedad de Stock Insights
  • Estimaciones de consenso
  • Análisis de stock a par
  • Un sistema de gestión de contactos que rastrea reuniones, roadshows y notas de los accionistas

Perspectivas de los inversores

  • El mejor sitio web de su clase
  • Recursos de relaciones públicas para el alcance de los medios de comunicación
  • Webcasts y Webhosting personalizables
  • Soluciones de perfiles de inversores
  • Vigilancia Corporativa

Herramientas de comunicación

Un sistema de gestión de contactos que rastrea reuniones, roadshows y notas de los accionistas

Webcasts y Webhosting personalizables

Recursos de relaciones públicas para el alcance de los medios de comunicación

Acceso con un solo clic al escritorio DE NYSE MAC

Gerentes de servicio al cliente (CSM) de alto contacto

Información comercial directamente desde el piso



Herramientas Suptech para la supervisión prudencial y su uso durante la pandemia


La pandemia de Covid-19 ha llevado a las autoridades a confiar en las inspecciones virtuales, incluido el mayor uso de herramientas suptech para respaldar las evaluaciones de riesgo de supervisión. Este documento hace un balance de 71 herramientas suptech discretas utilizadas para la supervisión prudencial en 20 jurisdicciones y explora los beneficios, riesgos y desafíos de implementación.

Encontramos que más de la mitad de las 71 herramientas de suptech evalúan principalmente datos cualitativos, lo que subraya la importancia de analizar información textual en la supervisión prudencial. El resto de herramientas se dividen entre aquellas que analizan principalmente datos cuantitativos y otras que analizan tanto datos cuantitativos como cualitativos. A pesar de estas variaciones, todas las herramientas tienen como objetivo extraer conocimientos de supervisión más profundos o mejorar la eficiencia de la supervisión. 

Las habilidades limitadas en ciencia de datos de los supervisores, los problemas de calidad de los datos que sustentan los modelos de suptech y el establecimiento de una calibración adecuada de los parámetros de suptech dificultan una adopción más amplia de las herramientas de suptech. A medida que más herramientas se vuelven operativas, una consideración fundamental es garantizar que los resultados de las herramientas apoyen, en lugar de reemplazar, el juicio de supervisión. En este contexto, una estrategia integral de suptech, que aborde muchos de estos desafíos, se vuelve indispensable, particularmente a medida que más actividades de supervisión migran a un entorno virtual.  


Herramientas Suptech para la supervisión prudencial y su uso durante la pandemia1

Resumen ejecutivo

Las autoridades financieras utilizan herramientas de suptech para una variedad de actividades, incluido el análisis de datos para la supervisión prudencial cuyos casos de uso han crecido recientemente. Una publicación anterior del Instituto de Estabilidad Financiera (FSI) encontró que la mayoría de las herramientas de suptech se utilizaron para la presentación de informes y el análisis de mala conducta, con relativamente pocas implementadas para la supervisión prudencial (di Castri et al (2019)). El Consejo de Estabilidad Financiera (FSB (2020)) encontró resultados similares, aunque observó un aumento en los casos de uso de suptech con fines prudenciales. El FSB atribuyó el aumento a la automatización de ciertas tareas repetitivas en la supervisión prudencial.

La pandemia llevó a las autoridades a aprovechar más herramientas de suptech en la supervisión diaria. Las restricciones de viaje y los protocolos de distanciamiento social restringieron severamente las inspecciones en el sitio y llevaron a un cambio simultáneo de casi todas las actividades de supervisión a un enfoque de vigilancia fuera del sitio. Para ayudar a los supervisores a evaluar la solidez prudencial de las instituciones financieras a distancia, incluidas algunas tareas que anteriormente se realizaban in situ, las autoridades con las herramientas de suptech existentes las utilizaron más ampliamente; al mismo tiempo, también reconocieron la necesidad de desarrollar nuevas herramientas de análisis de datos con fines prudenciales. Por lo tanto, no es sorprendente que las autoridades informaran haber utilizado, desarrollado o experimentado con 71 herramientas de supervisión prudencial discretas a partir de esta publicación, en comparación con solo 12 herramientas en 2019.

Los avances tecnológicos más amplios facilitaron la migración de las actividades de supervisión a un entorno virtual y apuntalaron el uso más amplio de las herramientas de suptech con fines prudenciales. Las plataformas de gestión de datos, los protocolos de intercambio de archivos, el software de colaboración y las herramientas de comunicación permitieron el cambio a la supervisión virtual, compensando parcialmente las inspecciones limitadas en el sitio. Mientras tanto, el crecimiento de las fuentes de datos no tradicionales que pueden influir en el perfil de riesgo de una empresa y el advenimiento de nuevas herramientas analíticas para ayudar a procesar y analizar datos, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, brindaron a las autoridades oportunidades para implementar una gama de herramientas de suptech para la supervisión prudencial.

Este documento hace un balance de las herramientas de análisis de datos suptech utilizadas con fines prudenciales en 20 jurisdicciones y explora los beneficios, riesgos y desafíos de implementación asociados. Los hallazgos se basan en las respuestas a una encuesta de FSI realizada por miembros de su Red Informal de Suptech, combinadas con entrevistas de seguimiento con jurisdicciones seleccionadas. El análisis de datos Suptech para la supervisión prudencial incluye herramientas para respaldar las evaluaciones de riesgos de supervisión, como los riesgos de crédito, mercado, liquidez y operativos y sus implicaciones para las ganancias, la adecuación del capital y la gobernanza en toda la empresa.

Las 71 herramientas prudenciales de suptech examinadas en este documento se clasifican en tres categorías y posteriormente se dividen en subcategorías. Las categorías de primer nivel se basan en el tipo de datos que examinan las herramientas y se denominan de la siguiente manera: i) «herramientas para datos cualitativos»; ii) «instrumentos para obtener datos cuantitativos»; y iii) «instrumentos para obtener datos cualitativos y cuantitativos». Dentro de cada una de las tres categorías hay varias subcategorías que clasifican cómo se utilizan las herramientas. Las herramientas que se basan principalmente en datos cualitativos representan un poco más de la mitad de las examinadas; estas herramientas se utilizan para el análisis de texto, el resumen de texto, la clasificación de información o el análisis de sentimientos. Las herramientas que analizan principalmente los datos cuantitativos y las que utilizan datos cuantitativos y cualitativos representan aproximadamente el 25% de los casos de uso cada una. El primero se utiliza para la identificación de riesgos, mientras que el segundo se puede utilizar para el análisis de redes, la identificación de grupos de pares o la automatización de inspecciones.

Si bien las herramientas de suptech varían en diseño y propósito, todas comparten al menos uno de los dos objetivos generales de extraer información de supervisión más profunda y mejorar la eficiencia del proceso de supervisión. Las herramientas que escanean datos cualitativos a menudo utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y otra inteligencia artificial para revisar una asombrosa variedad de materiales para encontrar, resumir, clasificar y presentar rápidamente información relevante para su posterior revisión. Estas herramientas permiten a los supervisores considerar una gama más amplia de información en sus evaluaciones prudenciales del riesgo. Las herramientas que se basan en datos cuantitativos facilitan la identificación de los bancos de alto riesgo y los impulsores de riesgos específicos dentro de los bancos, lo que permite una mejor asignación de los recursos de supervisión. Las herramientas que consideran datos cualitativos y cuantitativos permiten a los supervisores evaluar las relaciones entre entidades que pueden no ser evidentes para el ojo humano; permitir la creación de grupos de pares bancarios mejorados, facilitando una supervisión más coherente de las empresas con perfiles de riesgo similares; o para automatizar aspectos del proceso de inspección, liberando recursos de supervisión para tareas de orden superior.

Las herramientas Suptech se implementaron ampliamente durante la pandemia de Covid-19, particularmente aquellas que examinan datos cualitativos y respaldan la identificación de riesgos. La migración de las actividades in situ al trabajo fuera del sitio, junto con varios informes ad hoc solicitados durante la pandemia, se sumó a la creciente pila de datos estructurados y no estructurados existentes que requerían revisión. En el entorno virtual, las herramientas de suptech demostraron ser indispensables, permitiendo revisiones supervisoras del gobierno corporativo y la calidad de los activos, que generalmente se evalúan in situ y a menudo impulsan el perfil de riesgo general de una empresa. Las herramientas de PNL ayudaron a los supervisores a identificar los riesgos de gobierno corporativo de documentos voluminosos que de otro modo no habrían sido posibles. También se utilizaron herramientas de identificación de riesgos para detectar posibles exposiciones crediticias que pueden estar mal clasificadas o infra aprovisionadas, proporcionando a los supervisores una lista específica de prestatarios para el seguimiento.

A pesar de estos beneficios tangibles, siguen existiendo formidables desafíos de implementación, lo que dificulta una mayor adopción y aceptación de las herramientas de suptech. Un tema clave son las limitadas habilidades de ciencia de datos de los supervisores. Para abordar la brecha de habilidades, la capacitación continua de los supervisores combinada con la contratación de científicos de datos puede ayudar. Otros problemas críticos involucran la calidad de los datos, particularmente los datos no estructurados que sustentan algunas herramientas de suptech y los parámetros que impulsan los resultados de suptech. Una calibración demasiado ajustada puede hacer que la herramienta pierda problemas de supervisión, mientras que una configuración muy flexible puede provocar demasiados problemas irrelevantes. Estos desafíos pueden apuntar a una necesidad más amplia de desarrollar o actualizar una estrategia de suptech que ayude a facilitar la aceptación de la supervisión y guíe el despliegue de diversas herramientas de suptech por parte de las autoridades.

A medida que las herramientas de suptech adquieren un papel más importante en la supervisión prudencial, el juicio de supervisión puede disminuir. Las herramientas de Suptech están automatizando tareas de menor valor y mano de obra intensiva y apoyando funciones basadas en juicios de mayor valor. Estas tendencias se están acelerando, en particular el desarrollo de herramientas que se dirigen a evaluaciones de riesgos complejas que implican juicio. A medida que estas herramientas se ponen en práctica, los supervisores podrían confiar menos en su propio juicio y depender más de los resultados de suptech para identificar cuestiones clave de supervisión. Si esto sucede, puede conducir a puntos ciegos de supervisión y a una pérdida más amplia del conocimiento institucional basado en el arte de la supervisión basada en el juicio. Si bien las autoridades han hecho hincapié en que las herramientas de suptech apoyan, en lugar de reemplazar, el juicio de supervisión, las políticas explícitas que reconocen las tensiones entre el juicio de supervisión y los resultados de las herramientas de suptech y describen las funciones respectivas de los mismos, podrían ayudar.

La experiencia con las inspecciones virtuales y el uso más amplio de las herramientas suptech han provocado un debate más amplio sobre el futuro de la supervisión. Durante la pandemia, las autoridades demostraron la capacidad de cambiar todas las actividades de supervisión a una postura fuera del sitio. Esto ha difuminado las líneas entre los roles dentro y fuera del sitio, lo que ha provocado un replanteamiento de los modos de supervisión en la era digital posterior a la pandemia. El cambio a la supervisión virtual, sin embargo, no fue sin fricciones. En el lado de la supervisión, la gestión de equipos remotos se convirtió en un desafío; y si bien las herramientas de comunicación permitieron las reuniones virtuales, no hay buenos sustitutos para las reuniones en persona con el personal del banco, que brindan a los supervisores información crítica sobre la calidad de los controles internos y las prácticas de gestión de riesgos de un banco. En el frente tecnológico, la pandemia puso de relieve algunas brechas en la propia infraestructura tecnológica de las autoridades, al tiempo que expuso las variadas capacidades tecnológicas de las empresas supervisadas. Si bien siempre habrá un papel crucial para las inspecciones in situ, puede haber margen para que se realice más trabajo de supervisión fuera del sitio, dependiendo, en parte, de la evolución de las innovaciones tecnológicas, incluido el despliegue más amplio de herramientas de suptech en la supervisión prudencial.

Sección 1 – Introducción

1. FSI Insights No. 19 («Las generaciones suptech») definió suptech como el uso de tecnología innovadora por parte de las autoridades financieras para apoyar su trabajo.2 Para este propósito, «tecnología innovadora» se refiere a la aplicación de big data o inteligencia artificial (IA) a herramientas utilizadas por las autoridades financieras. «Autoridades financieras» se refiere a las autoridades con funciones de supervisión y no supervisión (es decir, unidades de inteligencia financiera sin mandatos de supervisión). Como tal, los casos de uso de suptech se pueden encontrar en toda la gama de actividades que llevan a cabo las autoridades financieras, desde la recopilación de datos, incluida la gestión de datos, hasta el análisis de datos (Gráfico 1). Dentro del análisis de datos, los casos de uso de suptech pueden ayudar en la supervisión del mercado, la supervisión de la conducta y la supervisión prudencial. Este documento se centra en las herramientas de análisis de datos suptech para la supervisión prudencial.

2. Las herramientas de análisis de datos Suptech para la supervisión prudencial constituyeron solo una pequeña fracción del total de casos de uso, pero esta proporción puede estar cambiando. De los 99 casos de uso de suptech examinados en FSI Insights No. 19, la mayoría fueron para informes (32%) y análisis de mala conducta (30%), con solo unos pocos para supervisión prudencial (12%).3 FSB (2020) encontró un patrón similar en la distribución de casos de uso de suptech, pero notó el aumento en los casos de uso prudencial en los últimos años. Atribuyó este aumento a la naturaleza relativamente basada en reglas de algunas tareas prudenciales. Por lo tanto, las autoridades pudieron codificar fácilmente algunas de estas evaluaciones en herramientas de suptech, introduciendo así eficiencias en los procesos de supervisión. De hecho, en comparación con las herramientas de análisis de datos suptech para la supervisión prudencial examinadas en 2019, el número de herramientas examinadas para este documento representa un aumento significativo (gráfico 2).

3. La pandemia ha limitado las actividades de supervisión y puede haber dado un impulso al desarrollo de más casos de uso de suptech para la supervisión prudencial. Las inspecciones in situ han sido severamente limitadas o inexistentes en casi todas las jurisdicciones. La pandemia obligó al trabajo de supervisión a centrarse más en el monitoreo fuera del sitio, utilizando las herramientas de datos y análisis que tenían los supervisores. Las autoridades con herramientas operativas de suptech las encontraron bastante útiles dadas las circunstancias. Al mismo tiempo, las autoridades consideraron casos de uso adicionales que habrían sido útiles dadas las limitadas inspecciones in situ. El cambio a actividades fuera del sitio durante la pandemia, más la expectativa de que la «nueva normalidad» podría continuar significando menos actividades en el sitio, puede empujar a las autoridades a aprovechar más herramientas de suptech de forma permanente.

4. Este documento proporciona una visión general de la situación de las herramientas de análisis de datos suptech para la supervisión prudencial en varias jurisdicciones de todo el mundo. Se benefició de 21 respuestas a una encuesta enviada a los miembros de la Red Informal Suptech de la FSI (véase en el Anexo 1 una lista de las autoridades que respondieron a la encuesta). Las respuestas de la encuesta se complementaron con entrevistas de algunas autoridades que respondieron, para discutir sus herramientas de suptech en detalle y / o aclarar sus respuestas. La sección 2 describe y clasifica estas herramientas en función de los datos que analizan y/o sus objetivos. La sección 3 ofrece algunas observaciones sobre las prácticas de las autoridades a lo largo del ciclo de vida de suptech, incluida la gobernanza, la identificación de casos de uso, el despliegue ante supervisores y la medición de la eficacia. La sección 4 examina cómo se están utilizando las herramientas suptech durante la pandemia y describe las áreas en las que demostraron ser particularmente útiles. La sección 5 analiza las consideraciones prácticas en el uso de herramientas de suptech, incluidas las lecciones aprendidas durante la pandemia. Concluye la sección 6.

Sección 2 – Tipos de herramientas de análisis de datos suptech para la supervisión prudencial

5. El documento examina 71 herramientas de análisis de datos suptech para la supervisión prudencial. Las autoridades que respondieron a la encuesta informaron de 130 casos de uso de suptech. De estos, consideramos que los casos de uso que son para informes, gestión de datos (es decir, validación, visualización, almacenamiento, agregación, etc.), supervisión de conducta y supervisión contra el lavado de dinero (AML) están fuera del alcance de este documento.4 Las discusiones que siguen se refieren solo a las 71 herramientas de análisis de datos suptech restantes.

6. Las herramientas Suptech para la supervisión prudencial se agrupan en tres clasificaciones amplias, cada una de las cuales puede clasificarse en subcategorías (Gráfico 3). Las clasificaciones generales se basan en los tipos de datos que las herramientas analizan principalmente: cualitativos, cuantitativos o ambos. Las subcategorías se basan en cómo se utilizan las herramientas, con algunas herramientas clasificadas en más de una subcategoría. Las herramientas que se centran principalmente en datos cualitativos se pueden utilizar para el análisis de texto, el resumen de texto, la clasificación de la información o el análisis de sentimientos. Las herramientas que se centran principalmente en los datos cuantitativos se utilizan para la identificación de riesgos. Las herramientas que analizan de manera relativamente equitativa los datos cualitativos y cuantitativos pueden utilizarse para el análisis de redes, la identificación de grupos de pares o la automatización de inspecciones.5

7. Las herramientas que utilizan principalmente datos cualitativos representan un poco más de la mitad de las examinadas. Las herramientas que utilizan principalmente datos cuantitativos y las que utilizan datos cualitativos y cuantitativos representan aproximadamente una cuarta parte. En cuanto a las subcategorías, las herramientas para el análisis de texto son las más comunes, seguidas de las herramientas para la identificación de riesgos, la clasificación de la información y la automatización de las inspecciones. La prevalencia de herramientas para datos cualitativos refleja la importancia de ayudar a los supervisores a revisar los documentos en formato de texto, lo que hasta ahora todavía tienen que hacer manualmente. Las herramientas que analizan datos tanto cualitativos como cuantitativos es otra área donde el suptech muestra un gran potencial, ya que permiten la integración de ambos tipos de datos para obtener una visión más profunda. Mientras tanto, los supervisores ya tienen herramientas existentes para analizar datos cuantitativos, por lo que el enfoque de suptech es simplemente cómo mejorarlos.

8. Muchas de las herramientas ya están operativas, y casi todas ellas fueron o están siendo desarrolladas internamente (Gráfico 4). Las herramientas operativas representan el 48% de las herramientas examinadas, mientras que las herramientas en desarrollo y experimentales representan el 22% y el 30%, respectivamente. Mientras tanto, solo tres de las herramientas fueron desarrolladas exclusivamente por partes externas, y seis fueron colaboraciones conjuntas de partes internas y externas. El resto se estaban o se están desarrollando internamente. Bastantes de las agencias tienen científicos de datos que desarrollan las herramientas, a menudo con aportes de supervisores de línea. Para las herramientas que dependen de alguna asistencia externa para impulsar el desarrollo interno, el asesoramiento puede provenir de universidades u organismos de investigación relacionados. El grado de colaboración con los supervisores de línea durante la fase de desarrollo parece estar correlacionado con el grado en que la herramienta está destinada a ser utilizada más ampliamente por los supervisores. Cuanto más amplio sea el uso de la supervisión que se prevé, más información inicial se solicitará a los supervisores de línea.

Herramientas para datos principalmente cualitativos

9. El análisis de texto utiliza el aprendizaje automático (ML) para obtener información específica de un documento. El análisis de texto cubre una variedad de casos de uso en el procesamiento del lenguaje natural (PNL). El texto a menudo son datos no estructurados que son confidenciales o no confidenciales, pero que tienen un propósito de supervisión. Los documentos que se pueden revisar de manera automatizada van desde contratos hasta declaraciones de auditores, desde artículos de prensa hasta informes de riesgo operativo, desde actas de reuniones en una empresa hasta perfiles de riesgo bancarios. El objetivo es automatizar la búsqueda de información para ahorrar tiempo y energía a los supervisores. Ejemplos de tales herramientas incluyen la minería de textos del Banco de España (BDE) para un muestreo más sabio, el Modelado Automatizado de Temas del Banco Central Europeo (BCE), el analizador de actas de la junta del Banco de Tailandia (BoT) y el análisis de gobierno corporativo del Banco de Italia (BDL).

10. Si bien estas herramientas se utilizan para diversos fines, todas pueden identificar palabras de uso común en un contexto determinado y pueden analizar un amplio conjunto de documentos en una amplia gama de casos de uso de supervisión. La herramienta de BDE analiza datos no estructurados de los archivos de crédito de una institución para obtener una muestra de exposiciones crediticias que pueden haber sido identificadas erróneamente como «rendimiento». En el BCE, Automated Topic Modelling analiza los datos textuales para identificar mejor, en relación con los procesos manuales, los temas generales escritos en las narrativas de revisión y evaluación supervisoras de las entidades.6 La herramienta BoT analiza las actas de los consejos para identificar los riesgos que se están debatiendo y evaluar el grado de participación del consejo. Del mismo modo, la herramienta BDL tiene como objetivo aplicar la minería de textos a las actas de las reuniones de los consejos de administración para ayudar a profundizar el análisis de la gobernanza bancaria (véase el recuadro 1 en el anexo 2 para obtener más detalles sobre las herramientas BoT y BDL).

11. El resumen de texto es el proceso de resaltar puntos clave en documentos grandes para un consumo de supervisión más rápido. El resumen de texto está estrechamente relacionado con el análisis de texto, pero la diferencia es que el primero se centra en resumir el texto, mientras que el segundo se centra en encontrar información. Las herramientas de resumen condensan la cantidad de texto en una porción manejable para leer rápidamente, como la creación de un párrafo general a partir de varias páginas.7 La herramienta de resumen MARIA del Banco Central de Brasil (BCB) utiliza un algoritmo de ML no supervisado para resumir textos largos, lo que permite a los supervisores y a la gerencia examinar y evaluar el contenido de antemano. MARIA se está mejorando actualmente con algoritmos de última generación, que se encuentran en las etapas finales de entrenamiento. La herramienta de extracción lingüística (LEX) del Banco de la Reserva Federal de Nueva York (FRBNY) incluye el desarrollo de una herramienta de resumen junto con otros 15 casos de uso (véase el recuadro 2 del Anexo 2 para obtener más detalles sobre LEX).

12. La clasificación de la información busca comprender patrones a partir de grandes cantidades de datos no estructurados, con la intención de clasificar y estructurar la información de una manera más organizada. Las autoridades están clasificando y organizando una amplia gama de textos, incluidas las presentaciones reglamentarias, los artículos de noticias y otros documentos. La Comisión de Servicios Financieros de Guernsey (GFSC) tiene una herramienta experimental que clasifica los documentos con preocupaciones de supervisión importantes, y tiene como objetivo reducir el esfuerzo de supervisión al «marcar» solo aquellos documentos con problemas materiales para revisión manual (véase el recuadro 3 en el Anexo 2 para obtener más detalles sobre esta herramienta). El BDE tiene una herramienta experimental que determina automáticamente si un documento de supervisión ha sido clasificado correctamente o mal clasificado. Se espera que la herramienta, que utiliza PNL, revise cómo el personal de BDE clasifica los documentos que cargan en el sistema e identifica cualquier posible clasificación errónea.8 Esto ayudará a mejorar la calidad de los datos no estructurados en el sistema de BDE.

13. El análisis de sentimiento utiliza la PNL para determinar si los datos son positivos, negativos o neutrales. Entre las herramientas de suptech examinadas, relativamente pocas se centran principalmente en el análisis de sentimientos a pesar del nivel relativamente alto de interés que tales herramientas atrajeron de las autoridades en años anteriores. Algunas autoridades tienen herramientas independientes de análisis de sentimiento, como la herramienta del BoT para medir la sensibilidad y la opinión de las instituciones hacia sus políticas y medidas de alivio relacionadas con Covid. La Autoridad Reguladora del Centro Financiero de Qatar (QFCRA) está desarrollando una herramienta de sentimiento de tweets, que permitirá a los supervisores medir mejor el sentimiento público que rodea a sus empresas a diario (consulte el recuadro 4 en el Anexo 2 para obtener más detalles sobre esta herramienta). Además, algunas autoridades han incorporado el análisis de sentimientos para otros usos. La herramienta experimental de análisis de gobierno corporativo de BDL aplica el análisis de sentimiento para medir el tono de intervención de los directores de juntas individuales. La Autoridad Monetaria de Singapur (MAS) está desarrollando una plataforma de vigilancia integrada que recopila datos de diversas fuentes (por ejemplo, noticias, estados financieros, indicadores macroeconómicos, informes regulatorios) y aplica diversas técnicas de ML, incluido el análisis de sentimiento, para facilitar el análisis en profundidad y la identificación de riesgos. Varias otras autoridades están planeando desarrollar herramientas de análisis de sentimiento o incorporar el análisis de sentimiento en futuras iteraciones de sus herramientas de análisis de texto.

Herramientas para datos principalmente cuantitativos

14. Las herramientas de identificación de riesgos ayudan a detectar riesgos en las instituciones financieras mediante el uso de datos principalmente cuantitativos y/o estructurados. El capital, el crédito y la liquidez son algunas de las áreas de riesgo a las que se dirige. La herramienta ADAM del BCB es una aplicación basada en ML que busca clientes con alta probabilidad de incumplimiento y cuya pérdida esperada puede no ser reconocida adecuadamente por las entidades supervisadas (véase el recuadro 5 del anexo 2 para obtener más detalles sobre esta herramienta). La Autoridad Suiza de Supervisión de los Mercados Financieros (FINMA) ha desarrollado o está desarrollando varias herramientas para diferentes usos, como la previsión de categorías de supervisión de bancos basadas en predicciones de cómo evolucionarían sus riesgos y la estimación (utilizando ML) de activos ponderados por riesgo de bancos pequeños que ya no están obligados a presentar dichos informes.9 La plataforma de vigilancia integrada MAS mencionada anteriormente también tiene como objetivo identificar los riesgos en las instituciones financieras sobre la base de diversos datos, incluidos datos cuantitativos y cualitativos.10 El Banco Central de la República de Austria (OeNB) tiene una herramienta que identifica a los bancos de alto riesgo considerando la rentabilidad, la adecuación del capital y diversos riesgos, incluidos los riesgos de crédito, mercado, operativos, de liquidez y de financiación. El Banco de los Países Bajos (DNB) tiene una herramienta experimental que combina datos de informes regulatorios mensuales con datos de sistemas de pago diarios para estimar un proxy diario de la relación de riesgo de liquidez de las instituciones supervisadas. La QFCRA está desarrollando una herramienta de puntuación de riesgos que proporcionará una visión independiente de los riesgos de los bancos y desafía a los equipos de supervisión a alcanzar puntuaciones consistentes en su proceso interno de calificación supervisora.

Herramientas para datos cualitativos y cuantitativos

15. Las herramientas de análisis de redes analizan las relaciones entre entidades para comprender mejor cómo los riesgos caen en cascada de una entidad a otra. Las herramientas de análisis de redes se basan en una variedad de datos y métodos cuantitativos y cualitativos, desde el análisis neuronal hasta el reconocimiento de patrones. La herramienta de BDE analiza las relaciones entre entidades, identificando no solo relaciones formales sino también conexiones menos formales que serían difíciles o imposibles de encontrar manualmente para los supervisores. Esto permite al BDE evaluar el impacto de un riesgo determinado en toda la red (véase el recuadro 6 del anexo 2 para obtener más detalles sobre esta herramienta). La herramienta experimental de FINMA automatiza la identificación de vínculos entre personas de diversas fuentes de datos estructurados y no estructurados, con el potencial de ser utilizados en una variedad de casos de uso prudencial. Un área de trabajo en el futuro puede ser cómo el análisis de redes evalúa la probabilidad de que las relaciones actuales puedan prever no solo las preocupaciones de riesgo actuales sino también emergentes.

16. Las herramientas que mejoran la identificación de grupos de pares, que sienta las bases para el monitoreo fuera del sitio, tienen como objetivo reconocer las similitudes entre las entidades supervisadas. Los métodos pueden ser similares al análisis de redes, pero los objetivos son diferentes; por lo tanto, se clasifican por separado. Estas herramientas permiten un enfoque supervisor coherente para las entidades con perfiles de riesgo similares. La herramienta experimental de determinación de grupos de pares de FINMA desafía el sistema de grupos de pares basado en reglas existente mediante la aplicación de algoritmos de agrupación no supervisados a variables clave sobre las que se clasifican las empresas. Del mismo modo, la QFCRA está desarrollando una herramienta que analizará por separado los activos y pasivos de las empresas en lugar de mirar todo el balance general para identificar grupos de pares. Al hacerlo, identifica estrategias de inversión y financiación estrechamente relacionadas. La OeNB también está desarrollando una herramienta que identificará las similitudes entre las empresas que pueden haber pasado desapercibidas (véase el recuadro 7 del anexo 2 para obtener más detalles sobre las herramientas FINMA y OeNB).

17. Las herramientas de automatización de la inspección están destinadas a simplificar y hacer que el proceso de examen de varios pasos sea más simple y eficiente. Las herramientas de esta categoría son un grupo especialmente variado, algunas de las cuales abarcan una etapa del examen y otras tratan de abarcar todo el proceso (véanse los recuadros 8 a 11 del anexo 2 para obtener más detalles sobre varias de estas herramientas). Muchas de estas herramientas también contienen elementos de las otras categorías, como la identificación de riesgos, el análisis de texto o el análisis de sentimientos. El BCB tiene una herramienta que tiene como objetivo simplificar los pasos manuales intensivos, incluida la creación de documentos de trabajo y borradores de comunicaciones a las instituciones financieras. El BDL está experimentando con herramientas que automatizarán el rastreo de la evaluación, la redacción de informes, las referencias a regulaciones anteriores, las indicaciones de hallazgos similares y otros aspectos del proceso de revisión. El Banco Central de Malasia (BNM) ha desarrollado una ayuda por escrito utilizando PNL/ML para ayudar a los supervisores a redactar cartas de supervisión para garantizar que el tono sea coherente y que las preocupaciones de BNM se comuniquen claramente a las instituciones financieras. El OSICredit del BCE procesa datos sobre exposiciones al riesgo de crédito, aplica metodologías de muestreo y agrega los resultados de la inspección. El MAS está desarrollando una herramienta similar que automatizará el análisis de datos durante las inspecciones (por ejemplo, para la revisión de la gestión del riesgo de crédito).11

Sección 3 – Observaciones del ciclo de vida de la herramienta Suptech

18. El apoyo de la junta directiva y la alta dirección impulsa el desarrollo y el uso de suptech en las autoridades. Sin un fuerte apoyo de la junta directiva y la alta gerencia, el desarrollo y el uso de herramientas suptech no pueden ganar una amplia tracción dentro de la organización. Por ejemplo, en el BCE, un comité del consejo de administración ha aprobado la estrategia suptech y ha apoyado a equipos de innovación para proyectos individuales. Los jefes de varias autoridades han destacado la transformación digital y la innovación basada en datos como objetivos estratégicos clave para los próximos años.12 El BCB señala que tener «patrocinadores» de suptech en la junta directiva y en la alta gerencia a menudo ayuda: en su caso específico, los patrocinadores de BCB generalmente escuchan ideas para herramientas de suptech incluso antes de que se desarrollen las pruebas de concepto.

19. Los acuerdos de gobernanza apropiados complementan el «tono desde arriba» efectivo. Los desafíos de gobernanza a menudo son citados por organizaciones más grandes, que luchan por encontrar el nivel adecuado de centralización en su trabajo de desarrollo de suptech. El modelo de gobernanza «hub and spoke» parece estar funcionando para aquellos que lo han adoptado. Sin embargo, para las autoridades que no tienen estrategias de suptech formalizadas y para toda la organización, las unidades individuales13 a veces terminan experimentando con herramientas de suptech por su cuenta. Esto podría conducir a redundancias e ineficiencias, contrariamente a lo que suptech pretende lograr.

20. Los supervisores desempeñan funciones críticas en todas las facetas del ciclo de vida de suptech. Los científicos de datos dentro de las autoridades generalmente obtienen ideas sobre qué herramientas desarrollar a partir de la interacción con los supervisores. Sobre la base de estas ideas, se desarrollan y prueban «productos mínimos viables» a unos pocos supervisores. Los comentarios del grupo piloto en términos de la utilidad de la herramienta y el cumplimiento de los objetivos establecidos o las métricas de rendimiento informan la decisión sobre si seguir desarrollándola u operacionalizándola. Además, algunas autoridades utilizan criterios de «regla general», como el nivel de innovación, el costo y el tiempo de aplicación. La alta gerencia o un revisor independiente a veces evalúan los resultados del piloto antes de recomendar el progreso a la siguiente etapa. Sin embargo, se reconoce que evaluar el valor añadido neto de cualquier caso de uso de suptech y, por lo tanto, priorizar los proyectos de suptech, no es sencillo dada la alta demanda y los recursos limitados.

21. Una vez en funcionamiento, las herramientas se despliegan a los supervisores en función de las necesidades, pero las autoridades reconocen la importancia de que todos los supervisores sean conscientes de que tales herramientas existen. Algunas herramientas con amplia aplicación están disponibles para todos los supervisores. Otros con aplicaciones muy específicas solo pueden ser accedidos por supervisores que los usan directamente. En algunas autoridades, los supervisores deben solicitar explícitamente acceso a las herramientas de suptech. Ya sea que el acceso se otorgue automáticamente o requiera aprobación, la conciencia entre los supervisores de que las herramientas existen puede ser un componente importante de la implementación exitosa. La alta conciencia permite a los supervisores decidir qué herramientas son las más adecuadas para sus necesidades, y también facilita la recopilación de comentarios o la señalización de las preocupaciones sobre la calidad de los datos para mejorar las herramientas.

22. La eficacia de las herramientas suptech se mide generalmente a través de una mezcla de retroalimentación cualitativa y métricas cuantitativas. La retroalimentación cualitativa puede venir en varias formas, incluida la revisión de la salida de la herramienta y las observaciones de los supervisores sobre su facilidad de uso. Varias autoridades mencionaron la evaluación de la eficacia a través de intercambios continuos entre personas con conocimientos de ciencia de datos y supervisores de primera línea/otros usuarios. En algunos casos, esto implica métricas cuantitativas, como el número de horas de supervisión ahorradas haciendo análisis en comparación con los procesos anteriores, o el número de problemas de supervisión identificados por los supervisores sin la ayuda de la herramienta. Las autoridades también someten sus herramientas de suptech a una validación de modelos más formal. Reconocen que debe lograrse el equilibrio adecuado entre los «falsos positivos» y los «falsos negativos».14 El endurecimiento de los criterios de modelización puede reducir el ruido en los resultados, pero también podría llevar a que la herramienta no detecte problemas de supervisión. Aflojar los criterios podría provocar demasiado ruido, lo que también podría dar lugar a que la herramienta no sea de mucha ayuda para identificar problemas reales.

23. Si bien muchas autoridades consideran que sus herramientas operativas de suptech son eficaces, también reconocen que hay margen para seguir mejorando. Una autoridad describió sus herramientas de suptech como «organismos vivos y respiratorios» que continúan evolucionando en función de la retroalimentación y validación continuas. Por lo tanto, las autoridades todavía están jugando con las herramientas de suptech que ya se están utilizando. Además, numerosas autoridades están experimentando o desarrollando versiones mejoradas de sus herramientas operativas existentes. Para muchas autoridades, una mayor eficacia en la predicción de las tendencias emergentes, en lugar de limitarse a analizar los datos pasados, es una parte clave de las mejoras previstas. Esto también ayudaría a definir cómo se mediría la efectividad para futuras herramientas de suptech.

Sección 4 – Uso de Suptech durante la pandemia

24. La migración provocada por la pandemia de todas las actividades de supervisión a un entorno virtual se ha visto facilitada por herramientas habilitadas por la tecnología. Los avances y la disponibilidad de infraestructura tecnológica, como las plataformas de intercambio de documentos, las herramientas de colaboración y las capacidades de videoconferencia, permitieron a los supervisores llevar a cabo ciertas funciones in situ y todas las actividades fuera del sitio de forma remota. Las autoridades utilizaron diversas plataformas para recibir/intercambiar documentos electrónicos, por ejemplo, estableciendo una plataforma en la nube privada y segura para facilitar el intercambio de documentos con entidades supervisadas. Mientras tanto, el uso de software de colaboración ayudó a los equipos de supervisión a coordinar sus actividades y trabajar juntos en un entorno virtual. Por último, las autoridades utilizaron herramientas de videoconferencia para comunicarse internamente dentro de los equipos de supervisión y externamente con la dirección del banco, incluidas las reuniones virtuales (por ejemplo, interacciones generales, recorridos por el sistema y reuniones de salida) que de otro modo se habrían llevado a cabo en persona.

25. La gran dependencia de la supervisión fuera del emplazamiento ayudó a compensar parcialmente la reducción y la lejanía de las inspecciones in situ. Algunas autoridades modificaron sus actividades in situ para tener en cuenta el entorno de trabajo remoto, por ejemplo, llevando adelante la calificación de supervisión in situ anterior a la pandemia asignada a una empresa,15 y pasando de las grandes revisiones de archivos de crédito in situ a los modelos de riesgo de crédito subyacentes de los bancos. Muchas autoridades también adaptaron el enfoque de sus actividades fuera del sitio para monitorear el impacto de la pandemia en el perfil de riesgo general de una institución. Esto, a su vez, requirió esfuerzos adicionales de recopilación de datos, como informes y cuestionarios ad hoc de entidades supervisadas relacionadas con sus exposiciones crediticias afectadas por Covid-19, y un compromiso más frecuente con la administración bancaria. Más allá del escrutinio realizado sobre el riesgo de crédito, una jurisdicción (BCB) obtuvo informes más detallados de entidades supervisadas para monitorear de cerca el financiamiento, la liquidez y el riesgo cambiario. Otra autoridad (BDL) exigió a los bancos que proporcionaran una autoevaluación sobre la sostenibilidad de su modelo de negocio a la luz de la pandemia.

26. Las herramientas de Suptech apoyaron el cambio inducido por la pandemia hacia la supervisión externa, al permitir a los supervisores considerar una gama más amplia de datos cualitativos y cuantitativos que pueden afectar el perfil de riesgo de una empresa. Fuera de los rendimientos regulatorios tradicionales (estructurados), la supervisión fuera del sitio se beneficia de fuentes de datos no estructuradas, como informes internos generados por el banco, actas de la junta y el comité, artículos de periódicos, charlas en las redes sociales, estados financieros auditados, otras presentaciones de la compañía e informes de investigación de analistas. La migración de ciertas actividades in situ al trabajo fuera del sitio, junto con varios informes ad hoc relacionados con la pandemia y los programas de monitoreo asociados, se sumó a la pila de datos estructurados y no estructurados. En este sentido, las herramientas para procesar datos cualitativos, en particular las utilizadas para el análisis de textos, el resumen de textos y la clasificación de la información, así como las herramientas para la identificación de riesgos, han demostrado ser bastante útiles.

27. Se han utilizado herramientas de PNL para apoyar diversas evaluaciones de riesgos de supervisión, incluida la gobernanza empresarial. Varias autoridades han utilizado herramientas de PNL para identificar riesgos de gobierno corporativo que los supervisores pueden no haber encontrado manualmente. Los documentos que pueden tener relación con las prácticas de gobierno corporativo de un banco abarcan numerosos materiales extraídos de fuentes confidenciales y disponibles públicamente que cubren todas las disciplinas de riesgo. Por ejemplo, algunos supervisores de FRBNY han estado utilizando la PNL para refinar las opiniones de supervisión en el trabajo de examen y monitoreo. En particular, a menudo se exige a las empresas que se someten a medidas coercitivas que presenten informes de situación y materiales conexos para demostrar las medidas que se están adoptando para abordar las esferas de interés para la supervisión identificadas. Estos documentos pueden tener hasta miles de páginas, lo que hace que sea esencialmente imposible para el ojo humano digerirlos por completo. La PNL se ha aplicado para encontrar información específica sobre si las entidades están cumpliendo con las disposiciones aplicables de gobierno del consejo, proporcionando a los supervisores de FRBNY una herramienta poderosa para ayudar a respaldar sus evaluaciones de riesgos de gobierno corporativo.

28. La revisión supervisora de la calidad crediticia, una tarea que requiere mucho tiempo y que a menudo impulsa el perfil de riesgo general de una empresa, ha sido un área particular de enfoque durante la pandemia. Las revisiones de los expedientes de crédito tradicionalmente agotan una parte desproporcionada de los recursos de supervisión, dado que la mala calidad de los activos16 y las provisiones de pérdida de préstamos con fondos insuficientes pueden afectar materialmente las ganancias y el capital regulatorio de una empresa. Las consecuencias financieras de la pandemia han acentuado estas preocupaciones y han llevado a las autoridades a redoblar los esfuerzos para monitorear el riesgo crediticio. Sin embargo, las políticas y restricciones en respuesta a la pandemia, incluidas las medidas reglamentarias de indulgencia, los programas de apoyo gubernamental y la suspensión temporal de las inspecciones in situ, han obstaculizado la capacidad de los supervisores para determinar el perfil de riesgo crediticio de una empresa.

29. Para facilitar las evaluaciones del riesgo de crédito en un entorno virtual, las autoridades han desplegado diversos instrumentos de apoyo para ayudar a los supervisores a identificar las exposiciones que pueden estar mal clasificadas o infraaprovisionadas. El BCB utiliza su herramienta para identificar prestatarios bancarios con una alta probabilidad de incumplimiento17 que pueden no ser identificados por las entidades supervisadas. Esta herramienta permite un escaneo de toda la cartera de crédito, en lugar de solo un subconjunto bajo los métodos de muestreo tradicionales, y presenta a los supervisores una lista personalizada de archivos de crédito para un mayor escrutinio. La herramienta de BDE aprovecha los datos no estructurados para marcar las exposiciones crediticias que el banco clasifica como «rendimiento», pero que pueden justificar una designación de «incumplimiento», para el seguimiento supervisor. Un algoritmo ejecuta palabras clave (por ejemplo, moratoria) a través de la herramienta para identificar automáticamente posibles clasificaciones erróneas de exposiciones, seguidas de una validación manual de los resultados. La herramienta del BCE desafía las prácticas de provisión de pérdidas crediticias de un banco, mediante el muestreo estadístico de un subconjunto de exposiciones crediticias minoristas basadas en criterios de estratificación preespecificados y alimentando estas exposiciones a través de su propio modelo de supervisión, que proyecta las pérdidas crediticias esperadas (ECL). Los supervisores comparan los resultados generados por el modelo con el nivel real de ECL del banco como base para las discusiones con la administración del banco.

Sección 5 – Consideraciones prácticas

30. La disponibilidad de habilidades de ciencia de datos afecta la amplitud con la que las autoridades pueden implementar algunas herramientas de suptech. Varias autoridades citan las habilidades limitadas de ciencia de datos entre los supervisores como una razón por la cual ciertas herramientas no se implementan más ampliamente.18 Algunas autoridades están abordando esto mediante el diseño de interfaces fáciles de usar accesibles para el personal sin habilidades en ciencia de datos. Las autoridades en general están intensificando sus esfuerzos de creación de capacidad en ciencia de datos, incluida la capacitación del personal existente o la contratación de nuevo personal con antecedentes relevantes.19,20 Equipar a los supervisores con habilidades en ciencia de datos es fundamental para cerrar la brecha lingüística entre los científicos de datos que desarrollan las herramientas y aquellos que las usan. Esto garantiza que la experiencia y los conocimientos de supervisión acumulados informen adecuadamente el desarrollo de herramientas de suptech.

31. Además de adquirir las competencias adecuadas, también es importante aclarar para qué deben utilizarse las herramientas de suptech para su adopción efectiva. Los supervisores reconocen rápidamente el valor de algunas herramientas de suptech. Esto es especialmente cierto para aquellos que hacen que los procesos de supervisión sean más fáciles y menos engorrosos (por ejemplo, herramientas de resumen de texto). Sin embargo, las herramientas de suptech que intentan identificar problemas de supervisión más complejos (por ejemplo, herramientas de identificación de riesgos) pueden verse como herramientas que buscan cuestionar el juicio de los supervisores. Una herramienta de identificación de riesgos en una autoridad, por ejemplo, recibió la resistencia de algunos de sus supervisores que la vieron como una forma de detectar sus errores, una opinión que se ha visto exacerbada por una sólida cultura de auditoría interna establecida para mejorar los procesos de supervisión. Este ejemplo destaca la importancia de la gestión del cambio y la necesidad de enfatizar que los hallazgos de las herramientas suptech no dictan las decisiones y acciones de supervisión. Más bien, los hallazgos de estas herramientas proporcionan información complementaria que está destinada a alimentar un análisis más amplio que, a su vez, informará tales decisiones y acciones.

32. Las autoridades deben tener en cuenta los desafíos relacionados con los datos en la implementación de herramientas suptech.21 La calidad, confiabilidad e integridad de los datos pueden ser un problema para las fuentes de información no tradicionales (por ejemplo, las redes sociales, a pesar de ser una fuente de información valiosa en tiempo real). El volumen y el tamaño de los datos también siguen siendo problemas. Algunas autoridades están abordando esto pasando a la nube, pero la seguridad en la nube sigue siendo una preocupación para muchas autoridades, en particular con respecto a la confidencialidad de los datos. Algunas autoridades también mencionan desafíos relacionados con la interoperabilidad entre sus diferentes bases de datos. Además, la integración de los datos reglamentarios con los datos de otras fuentes también podría ser un desafío. Muchas autoridades ya están avanzando hacia un almacenamiento de datos centralizado, por ejemplo, mediante el uso de lagos de datos. En resumen, las autoridades deben fortalecer varios aspectos de la forma en que recopilan datos, incluida la gobernanza, la calidad, la granularidad, la puntualidad y la gestión, que comprenden las «materias primas» que alimentan el desarrollo de diversas herramientas de suptech.

33. La experiencia con las herramientas suptech durante la pandemia proporciona una serie de lecciones. Un problema general es la necesidad de continuar las inversiones en infraestructura de TI, sentando las bases para llevar a cabo el trabajo de supervisión y desbloqueando el potencial de aplicar herramientas suptech de forma remota. La pandemia puso de relieve algunas lagunas en la infraestructura de TI de las autoridades.22 Las autoridades que realizaron grandes inversiones en ella antes de la pandemia, por ejemplo, estableciendo la infraestructura para recopilar datos granulares a nivel transaccional e invirtiendo en nuevas herramientas analíticas de IA hace varios años, señalaron que pudieron adaptarse al nuevo entorno de trabajo de manera fácil y efectiva.

34. La pandemia también subraya la necesidad de que las autoridades cuenten con estructuras que permitan utilizar las herramientas de suptech de manera más eficaz, en particular a medida que se despliegan herramientas adicionales. Las autoridades están desarrollando activamente herramientas de PNL para abordar el desafío fundamental de gestionar y sintetizar el gran y creciente volumen de datos no estructurados. Más allá de esto, varias autoridades están explorando múltiples herramientas de suptech con diferentes propósitos. Los supervisores continúan desarrollando herramientas relativamente nuevas para el análisis de sentimientos, el análisis de redes, la identificación de grupos de pares y la automatización de inspecciones. También están comenzando a explorar formas de evaluar los riesgos cibernéticos y relacionados con el clima, así como los que surgen de las empresas financieras solo digitales, utilizando PNL y otras herramientas basadas en ML. Estos desarrollos ponen de relieve la necesidad de integrar mejor diversas herramientas e implementar estructuras de gobernanza apropiadas en torno a su experimentación y uso.

35. Un mayor despliegue de herramientas suptech ha dado lugar a preocupaciones de que podrían minimizar la importancia del juicio supervisor. Existe el riesgo de que los supervisores simplemente confíen en las herramientas de suptech para identificar problemas clave, lo que, a su vez, podría llevar a suposiciones de que lo que las herramientas no detectan no existe. Podría restar importancia al juicio de supervisión y podría dar lugar a la falta de matices en las cuestiones de supervisión que pueden no ser completamente capturadas por las herramientas de suptech. Los responsables de la toma de decisiones y los científicos de datos han enfatizado que se espera que las herramientas suptech respalden, y no reemplacen, el juicio de supervisión. Dicho esto, no hay una «línea brillante» entre las herramientas que ayudan a automatizar las tareas repetitivas frente a las que sirven como un proxy para el juicio de supervisión. Por ejemplo, algunas autoridades despliegan herramientas suptech para redactar comunicaciones escritas a entidades supervisadas, una tarea repetitiva que implica juicio. Otros proporcionan una calificación generada por computadora asignada a un banco para impugnar las evaluaciones de riesgos supervisores, que son inherentemente de naturaleza crítica. Si bien las herramientas anteriores están sujetas a revisión supervisora, los incentivos para que los supervisores continúen ejerciendo juicio pueden disminuir a medida que se automatizan más tareas de supervisión.

36. El despliegue exitoso de herramientas suptech puede dar lugar a preguntas más amplias sobre si algunas tareas in situ pueden permanecer fuera del sitio incluso después de la pandemia. Las herramientas de Suptech han permitido un monitoreo efectivo fuera del sitio de los bancos. A medida que las autoridades se preparan para un mundo posterior a la pandemia, también están evaluando el equilibrio adecuado entre las actividades dentro y fuera del sitio. Una pregunta natural es si se necesitan inspecciones in situ. Pero cabe señalar que el cambio a la supervisión virtual dio lugar a desafíos en la gestión de equipos remotos.23 Además, un encuestado señaló que las inspecciones in situ no pueden ser reemplazadas completamente por la supervisión externa, ya que la oportunidad de observar y evaluar físicamente los controles y procesos internos de un banco es tan crítica como el monitoreo remoto de sus cifras financieras.24 La supervisión de la gobernanza es otra área que es difícil de replicar fuera del sitio. Una autoridad ha emprendido un ejercicio de mapeo de áreas de supervisión que pueden o no pueden automatizarse, e identificó la gobernanza en esta última categoría.

37. Dado que los instrumentos suptech desempeñan un papel más importante en la supervisión cotidiana, las autoridades de supervisión también deben tener en cuenta las consecuencias para las entidades supervisadas. El uso de herramientas de suptech puede resultar en beneficios para las entidades supervisadas, particularmente a través de ganancias de eficiencia en los procesos de supervisión. Sin embargo, las autoridades reconocen que también podría inducir cambios en los comportamientos de las entidades supervisadas, especialmente a medida que se divulgue más información sobre las herramientas. Las entidades supervisadas podrían utilizar la información divulgada para diseñar los resultados deseados. Ante esta preocupación, las autoridades continúan sopesando los pros y los contras de divulgar información sobre sus herramientas de suptech.25

Sección 6 – Conclusión

38. Las herramientas de análisis de datos de Suptech están haciendo que la supervisión prudencial sea más eficiente y aportando nuevos conocimientos sobre riesgos, áreas de preocupación y otras cuestiones de supervisión. Estas herramientas utilizan una gama de datos, tanto cualitativos como cuantitativos, de diferentes fuentes. Las herramientas para el análisis de texto, el resumen de texto y la clasificación de la información permiten una extracción mucho más rápida de información útil de documentos voluminosos de lo que sería posible manualmente. Las herramientas para el análisis de sentimientos, la identificación de riesgos, el análisis de redes y la identificación de grupos de pares proporcionan información a partir de datos que pueden no haber sido detectados simplemente utilizando herramientas estadísticas o basadas en reglas tradicionales. Además, las herramientas que automatizan partes del proceso de inspección dan como resultado más eficiencias e información de supervisión más significativa.

39. Las herramientas Suptech, en particular las de análisis de datos no estructurados e identificación de riesgos, resultaron esenciales durante la pandemia. La migración de la mayoría de las actividades in situ al trabajo fuera del sitio y los diversos informes relacionados con la pandemia requeridos por las autoridades se sumaron a la ya enorme pila de datos estructurados y no estructurados que los supervisores deben atravesar. En particular, las herramientas de suptech han brindado un apoyo muy necesario en las revisiones supervisoras del gobierno corporativo y el riesgo de crédito. Las herramientas de PNL han sido capaces de identificar posibles riesgos de gobierno corporativo a partir de un gran conjunto de documentos que pueden tener relación con las prácticas de gobierno de un banco. Las autoridades también implementaron herramientas de identificación de riesgos y otras herramientas de suptech que ayudan a los supervisores a identificar exposiciones crediticias que pueden estar mal clasificadas o infra aprovistas.

40. La experiencia de la pandemia puso de relieve la necesidad de mejoras continuas en la infraestructura de TI y las prácticas de recopilación de datos, que pueden apoyar la exploración continua de nuevas herramientas de suptech. Una infraestructura de TI sólida ofrece una plataforma efectiva para implementar herramientas de suptech, mientras que las prácticas mejoradas de recopilación de datos abren más posibilidades sobre los tipos de análisis que los supervisores pueden realizar con suptech. Las autoridades ya están explorando herramientas emergentes que podrían tener impactos de largo alcance. Las herramientas de análisis de redes pueden ser capaces de evaluar la probabilidad de que las interconexiones actuales entre entidades puedan prever no solo preocupaciones de riesgo existentes sino también emergentes. Las herramientas de identificación por pares pueden resultar en una comprensión más profunda de las similitudes entre las empresas supervisadas, tal vez haciendo que el proceso de seguimiento de la supervisión, revisión y análisis sea más consistente y eficiente en el uso de los recursos. Las herramientas de análisis de sentimiento pueden proporcionar información más matizada sobre la información recopilada no solo de las redes sociales, sino también de datos confidenciales de supervisión. Las herramientas de automatización de la inspección podrían revisar todo el proceso de supervisión, lo que afectaría profundamente la gestión de recursos. Las autoridades también están experimentando con herramientas que podrían aplicarse a temas más amplios que pueden dar forma a nuestro mundo de supervisión posterior a la pandemia, incluido el cambio climático, la cibernética y la supervisión de las empresas financieras solo digitales.

41. Los desafíos de implementación, desde las habilidades de ciencia de datos rezagadas hasta las complejidades de gobernanza, desde la calidad de los datos hasta la integración de datos, continúan obstaculizando una implementación y aceptación más amplias de las herramientas de suptech. Muchos de estos desafíos se han ampliado y se han vuelto apremiantes a medida que se ponen en práctica más herramientas de suptech. El fomento continuo de la capacidad mediante la capacitación y la contratación puede aliviar la escasez de habilidades en ciencia de datos. Un énfasis en el desarrollo o la actualización de una estrategia de suptech puede aclarar los acuerdos de gobernanza y suavizar la resistencia de los supervisores a las nuevas formas de hacer su trabajo diario.26 Además, la calidad de los datos seguirá siendo una limitación de los datos de fuentes alternativas, como las redes sociales. Además, si bien muchas autoridades ya están encontrando formas de integrar datos de fuentes dispares, incluido el uso de almacenamiento de datos centralizado, como lagos de datos o la nube, los problemas de seguridad siguen siendo motivo de preocupación, en particular los relacionados con el almacenamiento en la nube.

42. Es importante que el despliegue de herramientas suptech vaya acompañado de salvaguardias adecuadas para mitigar las posibles consecuencias no deseadas. Los marcos de gobernanza apropiados han sido cruciales para estimular el desarrollo y el uso de suptech, incluidas las estrategias de suptech y la aceptación de la junta y la alta gerencia. En el futuro, las estructuras de gobierno pueden tener que abordar claramente el papel creciente y a menudo mal definido de las herramientas suptech en la organización. A medida que se implementan más herramientas de suptech, es posible que los supervisores no se sientan incentivados a ejercer juicio y, en cambio, solo confíen en las herramientas para detectar problemas. Tal dependencia excesiva de suptech podría disminuir la supervisión basada en el juicio y eventualmente podría conducir a más puntos ciegos de supervisión. También está la cuestión más amplia de si todavía hay un papel para las inspecciones in situ. Sin embargo, el juicio supervisor se basa en gran medida en la observación física y la evaluación de la gobernanza, la cultura y los controles de los bancos. Las autoridades han sido claras en que las herramientas de suptech están destinadas a mejorar, no a reemplazar, el juicio de supervisión. No obstante, este mensaje debe reforzarse mediante la introducción de directrices claras sobre el papel de la suptech en los procesos de supervisión.



Comentarios de XBRL US sobre la propuesta de la SEC sobre los nombres de las compañías de inversión


XBRL US presentó una carta de comentarios en respuesta a la propuesta de la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) sobre los nombres de las sociedades de inversión.

Esta propuesta requeriría fondos para mejorar la protección de los inversores a través de una mayor claridad y transparencia en los nombres de los fondos; y mejorando los requisitos de divulgación de la terminología de los fondos al exigir que las divulgaciones narrativas sobre la política de inversión del 80% de un fondo se informen en Inline XBRL.



RE: Nombres de sociedades de inversión, expediente No. S7-16-22

Agradecemos la oportunidad de comentar sobre la propuesta de la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) sobre los nombres de las sociedades de inversión. XBRL US es una organización de estándares sin fines de lucro, con la misión de mejorar la eficiencia y la calidad de los informes en los Estados Unidos mediante la promoción de la adopción de estándares de informes comerciales. XBRL US es una jurisdicción de XBRL International, el consorcio sin fines de lucro responsable de desarrollar y mantener la especificación técnica para XBRL. Apoyamos el objetivo de la propuesta de mejorar la protección de los inversores mediante una mayor claridad y transparencia en los nombres de los fondos; y mejorando los requisitos de divulgación de la terminología de los fondos al exigir que las divulgaciones narrativas sobre la política de inversión del 80% de un fondo se informen en Inline XBRL.

XBRL es un estándar de datos libre y abierto ampliamente utilizado en los Estados Unidos, y en más de 200 implementaciones en todo el mundo, para informes de empresas públicas y privadas, así como agencias gubernamentales. Esta carta responde a preguntas específicas planteadas en la propuesta.

Pregunta 56 de la propuesta de la SEC. ¿Deberíamos exigir a todos los fondos que estarían sujetos a los requisitos de divulgación del folleto propuestos que etiqueten la información recientemente requerida en Inline XBRL, como se propone? ¿Por qué o por qué no?

Estamos de acuerdo con el requisito de que todos los fondos sujetos a los nuevos requisitos de divulgación proporcionen estas divulgaciones en formato XBRL en línea, como se propone. El estándar Inline XBRL es muy adecuado para divulgaciones narrativas y brindará a los usuarios de datos la capacidad de extraer divulgaciones de manera rápida y eficiente para múltiples entidades con fines comparativos, y de extraer divulgaciones para una sola entidad a lo largo del tiempo para evaluar cómo han cambiado las políticas de nomenclatura.

Proporcionar estas divulgaciones en HTML o texto limitaría su utilidad, obligando a los inversores, la Comisión y otros participantes en el mercado a leer manualmente los documentos en papel para localizar y extraer la información necesaria. Las divulgaciones narrativas en los estados financieros de las empresas públicas se etiquetan comúnmente en formato XBRL en línea; esto permite a los inversores y otros extraer rápidamente divulgaciones importantes, políticas e incluso tablas completas automáticamente, en múltiples compañías y períodos de tiempo. Exigir divulgaciones en Inline XBRL asegurará que estos datos se puedan mezclar con otros datos de compañías de fondos porque gran parte de esos datos ya se están informando en formato XBRL. Los proveedores de datos y análisis podrán ingerir el 80% de las divulgaciones de políticas de inversión de la misma manera que ingieren datos financieros de las compañías de fondos.

Además, la mayoría de las compañías de fondos ya tienen requisitos de informes XBRL en línea. El etiquetado XBRL de hechos adicionales impondrá una carga mínima a estos fondos. Sin embargo, los fideicomisos de inversión unitaria (UIT) actualmente no tienen requisitos de etiquetado XBRL. Si bien habrá un período de aprendizaje adicional para los UIT, pueden hacer uso de las mismas aplicaciones y procesos de flujo de trabajo utilizados por otros tipos de fondos.

Pregunta 57 de la propuesta de la SEC. ¿Deberíamos exigir a los fondos que utilicen un lenguaje de datos estructurados diferente para etiquetar la divulgación propuesta en los nombres de los fondos? ¿Por qué o por qué no? Si es así, ¿qué lenguaje de datos estructurados deberíamos requerir?

La alternativa a un requisito XBRL podría ser crear un esquema XML personalizado. Si bien esto daría como resultado datos legibles por máquina, sería menos eficiente que Inline XBRL e impondría cargas adicionales:

• Los fondos tendrían que identificar las herramientas de presentación de informes que se han desarrollado específicamente para el esquema XML personalizado. Las aplicaciones creadas para una sola necesidad de informes serán más caras que las herramientas que se pueden usar para muchos requisitos de informes. Una aplicación que prepara datos en formato XBRL, por ejemplo, se puede utilizar para informar de muchos tipos diferentes de divulgaciones, en muchos tipos diferentes de entidades de informes. Aprovechar una sola aplicación en muchas necesidades de generación de informes garantiza que los costos sean bajos para la entidad informante.

• Los usuarios de datos también tendrían que crear aplicaciones personalizadas para extraer los datos de la política de inversión. Un estándar como XBRL proporciona mayores economías de escala y mantiene bajos los costos de extracción y análisis de datos.

• La Comisión no sólo tendría que crear el esquema XML personalizado (en lugar de simplemente añadir elementos adicionales a una taxonomía XBRL existente), sino que incurriría en mayores costes de mantenimiento continuo a lo largo del tiempo. La gestión de cambios cuando se trabaja con una taxonomía XBRL requiere simplemente cambiar los requisitos de informes una vez en la taxonomía: esas revisiones se comunican automáticamente a las aplicaciones utilizadas para informar, recopilar y consumir los datos porque el modelo de datos (los propios requisitos de informes) está integrado en la taxonomía. La administración de cambios con un esquema XML personalizado requiere cambiar el esquema en el proceso de recopilación de datos, en las herramientas utilizadas para preparar los informes y en las herramientas utilizadas para consultar, extraer y analizar los datos. Este enfoque no solo es más costoso y requiere mucho tiempo, sino que también es más propenso a errores y pérdida de calidad de los datos.

Apoyamos la propuesta tal como se ha esbozado. También pedimos que cuando se finalice la norma y se preparen los planes de aplicación, la Comisión proporcione orientación técnica sobre el etiquetado, detalles explícitos sobre la aplicación de la norma, documentos de instancia de muestra y una copia anticipada de los elementos de taxonomía XBRL que se utilizarán. Un entorno de prueba beta de EDGAR con pruebas tempranas permitidas 12-15 meses antes de la primera fecha de cumplimiento obligatorio también ayudaría a garantizar transiciones fluidas y eficientes a nuevos requisitos de informes.



Comentarios de XBRL US sobre la propuesta de la SEC sobre divulgaciones ESG mejoradas para compañías de inversión


XBRL US presentó una carta de comentarios en respuesta a la propuesta de la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) sobre divulgaciones mejoradas por parte de ciertos asesores de inversión y compañías de inversión sobre prácticas de inversión ambiental, social y de gobernanza.

Esta propuesta requeriría que los fondos proporcionen información sobre las estrategias ASG; y, además, etiquetar estas divulgaciones en formato XBRL en línea. La divulgación de esta información en formato legible por máquina (XBRL) beneficiará a los inversores, la Comisión y otras partes interesadas al permitir una comparación más fácil de los fondos y el seguimiento de la actividad del fondo a lo largo del tiempo.


RE: Divulgaciones mejoradas por ciertos asesores de inversión y compañías de inversión sobre prácticas de inversión ambientales, sociales y de gobernanza, Expediente No. S7-17-22

Gracias por la oportunidad de comentar sobre la propuesta de la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) sobre divulgaciones mejoradas por parte de ciertos asesores de inversión y compañías de inversión sobre prácticas de inversión ambientales, sociales y de gobernanza. XBRL US es una organización de estándares sin fines de lucro, con la misión de mejorar la eficiencia y la calidad de los informes en los Estados Unidos mediante la promoción de la adopción de estándares de informes comerciales. XBRL US es una jurisdicción de XBRL International, el consorcio sin fines de lucro responsable de desarrollar y mantener la especificación técnica para XBRL. Apoyamos el objetivo de la propuesta de exigir a los fondos que proporcionen información sobre las estrategias ASG; y además, etiquetar estas divulgaciones en formato XBRL en línea. La divulgación de esta información en formato legible por máquina (XBRL) beneficiará a los inversores, la Comisión y otras partes interesadas al permitir una comparación más fácil de los fondos y el seguimiento de la actividad del fondo a lo largo del tiempo.

XBRL es un estándar de datos libre y abierto ampliamente utilizado en los Estados Unidos, y en más de 200 implementaciones en todo el mundo, para informes de empresas públicas y privadas, así como agencias gubernamentales. Esta carta responde a preguntas específicas planteadas en la propuesta.

Pregunta 128 de la propuesta de la SEC. ¿Debería excluirse alguno de los elementos de divulgación propuestos del requisito propuesto de XBRL en línea? ¿Cuáles serían los efectos sobre la calidad y la usabilidad de los datos para los inversores y otros usuarios de datos al excluir dichos elementos de divulgación del requisito de presentar datos en Inline XBRL?

Apoyamos la provisión de nuevas divulgaciones en formato de datos estructurados (XBRL). Si los datos comunicados son importantes para los consumidores de datos, todos deben ser fácilmente accesibles en el mismo formato legible por máquina.

Pregunta 129 de la propuesta de la SEC. ¿Deberíamos exigir o permitir que los fondos utilicen un lenguaje de datos estructurados diferente para etiquetar las divulgaciones propuestas? Si es así, ¿qué lenguaje de datos estructurados deberíamos requerir o permitir, y por qué?

Estamos de acuerdo con la propuesta, tal como está escrita, de exigir que todos los fondos utilicen el formato XBRL en línea. Muchas empresas de gestión de inversiones hoy en día ya preparan al menos una parte de sus divulgaciones utilizando Inline XBRL, por lo tanto, será un proceso sencillo agregar divulgaciones adicionales en ese mismo formato, utilizando las mismas aplicaciones que ya usan. Del mismo modo, los usuarios de datos, incluidos los inversores, la Comisión y otros investigadores, también están acostumbrados a utilizar datos preparados en XBRL. Optar por un estándar de datos diferente aumentaría enormemente el costo de la preparación y el análisis de informes.

El estándar XBRL se basa en un único modelo de datos, incorporado en la «taxonomía XBRL». Este enfoque garantiza que los reguladores puedan realizar cambios en los requisitos de manera eficiente, haciendo un cambio en la taxonomía que luego es referenciado por las herramientas utilizadas por los emisores para preparar sus informes, y por las herramientas utilizadas por los consumidores para extraer y analizar los datos. La presentación de informes ESG es un territorio desconocido y es probable que los requisitos cambien con el tiempo; la capacidad de la Comisión para introducir cambios fácilmente es especialmente importante en este ámbito de la presentación de informes.

La alternativa a XBRL sería crear un esquema XML personalizado. Hacerlo sería recrear lo que ya está disponible en el estándar XBRL. Un esquema XML impondría cargas adicionales a los emisores, a los usuarios de datos y a la Comisión.

Pregunta 130 de la propuesta de la SEC. ¿Qué costos u otras cargas (por ejemplo, relacionadas con el personal, los sistemas, las operaciones, el cumplimiento, etc.) impondrían los requisitos propuestos de Inline XBRL a los fondos? Sírvanse proporcionar estimaciones cuantitativas en la medida de que se disponga.

Los fondos que ya proporcionan divulgaciones en formato XBRL en línea tendrán un cambio mínimo en su proceso actual. Aquellos que no informan en Inline XBRL, como unit Investment Trusts (UIT) deberán identificar las aplicaciones apropiadas para usar y pueden necesitar tiempo adicional para ascender en la curva de aprendizaje.

Pregunta 131 de la propuesta de la SEC. ¿Cuánto tiempo es probable que los proveedores y declarantes tarden en desarrollar soluciones para etiquetar la divulgación requerida por nuestras enmiendas propuestas?

La mayoría de los proveedores que trabajan con compañías de gestión de inversiones ya pueden preparar presentaciones XBRL en línea. Podrán adaptar sus solicitudes una vez que hayan recibido orientación técnica y relacionada con las normas y hayan obtenido copias de los nuevos elementos taxonómicos requeridos. Recomendamos encarecidamente que se ponga a disposición un entorno de pruebas EDGAR Beta para que los proveedores puedan preparar y enviar presentaciones de pruebas antes de la fecha de cumplimiento inicial y resolver cualquier problema por adelantado. Sugerimos permitir pruebas tempranas 12-15 meses antes de la primera fecha de cumplimiento obligatorio.

Pregunta 132 de la propuesta de la SEC. ¿Es necesaria o apropiada alguna otra enmienda para exigir que la presentación de la información propuesta se presente en Inline XBRL? ¿Qué cambios debemos hacer y por qué?

Estamos de acuerdo con el enfoque establecido en la actual propuesta de la SEC.

Pregunta 133 de la propuesta de la SEC. ¿En qué medida los inversores y otros participantes en el mercado consideran útil la información disponible en Inline XBRL para fines analíticos? ¿Es la información que es narrativa, en lugar de numérica, contenido útil para las herramientas analíticas?

Tanto las divulgaciones cuantitativas como las cualitativas se vuelven más valiosas para los inversores y otras partes interesadas cuando están en un formato estructurado y legible por máquina. Los declarantes corporativos de hoy en día están obligados a etiquetar XBRL las divulgaciones de notas al pie, así como sus propios factores de riesgo. El estándar XBRL en línea es adecuado para narrativas que pueden contener texto e incluso tablas de datos. La información de texto que es legible por máquina brinda a los usuarios de datos la capacidad de extraer divulgaciones de manera rápida y eficiente para múltiples entidades con fines comparativos, o de extraer divulgaciones para una sola entidad a lo largo del tiempo para evaluar cómo han cambiado las políticas. Etiquetar estas divulgaciones narrativas es beneficioso para los inversores y el mercado público, ya que los datos son fácilmente comparables entre pares y sectores.

Proporcionar divulgaciones narrativas o cuantitativas en formato HTML o de texto limitaría su utilidad, obligando a los inversores, la Comisión y otros participantes en el mercado a leer manualmente los documentos en papel para localizar y extraer la información necesaria. Los datos en formato legible por máquina, ya sea numérico o textual, permiten a los inversores y otros extraer rápidamente divulgaciones importantes, políticas e incluso tablas completas automáticamente, en múltiples empresas y períodos de tiempo.

Exigir divulgaciones en Inline XBRL asegurará que estos datos se puedan mezclar con otros datos de compañías de fondos porque gran parte de esos datos ya se están informando en formato XBRL. Los proveedores de datos y análisis podrán ingerir divulgaciones narrativas de la misma manera que ingieren datos financieros de las compañías de fondos.

Pregunta 134 de la propuesta de la SEC. ¿Hay fondos, como fondos más pequeños, que deberíamos exceptuar de los requisitos de Inline XBRL? ¿Deberíamos, como se propone, aplicar los requisitos de XBRL en línea a los UIT?

Se debe exigir a los fondos que presenten sus divulgaciones ESG en formato legible por máquina para garantizar la capacidad de realizar comparaciones oportunas y consistentes entre los fondos, y muchos fondos preparan sus finanzas en XBRL hoy. El primer cumplimiento de etiquetado para fondos cerrados (incluidos los BDC) comenzó el 1 de agosto de 2022. Eso proporciona un grupo en expansión de fondos que etiquetarán las divulgaciones en todos los documentos. A pesar de que los BDC funcionan como emisores corporativos, los CEF presentan documentos de la Ley de 1940, lo que respalda el caso para expandir el etiquetado XBRL.

Sin embargo, los fondos más pequeños pueden tener recursos más limitados, por lo que la Comisión tal vez desee adoptar un enfoque gradual para dar a los fondos más pequeños más tiempo para realizar la transición. Los UIT también pueden necesitar tiempo adicional, dado que actualmente no están proporcionando información en formato estructurado. La SEC tiene otras propuestas pendientes que requerirían que los UIT preparen ciertos datos en formato estructurado, por lo tanto, tiene sentido incluirlos también en esta propuesta.

La Comisión observa en la propuesta que XML se utiliza actualmente para el formulario N-CEN y otros informes. Los proveedores y solicitantes de registro ya han establecido un proceso para administrar la preparación de este formulario en XML y sería oneroso cambiar a otro formato en esta etapa. En aras de limitar la carga de los nuevos cambios en los informes, apoyamos el mantenimiento del formato XML para estos formularios.



Bloquea el etiquetado hoy – Claridad valiosa a medida que la ESMA actualiza las directrices de ESEF


La Autoridad Europea de Valores y Mercados (AEVM) ha publicado recientemente la actualización anual de su Manual de Información ESEF. Proporciona orientación sobre la preparación de informes financieros anuales en el Formato Electrónico Único Europeo (ESEF), con el objetivo de «promover un enfoque armonizado y coherente».

Para muchos, la adición más esperada al nuevo manual es la aclaración sobre el etiquetado de bloques, que se agregará a los requisitos actuales de ESEF en el próximo ciclo de informes. En una etiqueta de bloque, el contenido de una sección completa de un informe se etiqueta como un solo hecho, que potencialmente incluye texto, valores numéricos, tablas y otros tipos de datos. El manual explica que se debe utilizar el etiquetado múltiple, por lo que las secciones relevantes de una divulgación deben etiquetarse con todos los elementos apropiados, creando potencialmente etiquetas idénticas o superpuestas, incluso en diferentes niveles de granularidad.

El manual actualizado también ajusta algunas reglas existentes. Muchos archivadores continúan publicando en formatos adicionales, como PDF, junto con ESEF. En el manual se afirma que los informes anuales preparados en el formato esef son la única «versión oficial del ESEF» y que los informes en otros formatos deben marcarse como no oficiales. Esto también debe hacerse cuando se producen versiones en idiomas adicionales, excepto cuando las empresas están legalmente obligadas a publicar en más de un idioma, en cuyo caso cada informe debe estar en formato ESEF y el contenido del informe y el etiquetado deben ser coherentes. Esperamos que este enfoque más claro ayude a afirmar la posición oficial definitiva del informe ESEF.

Por último, el manual introduce algunos cambios para reducir el número de falsos positivos producidos por las normas de validación de la calidad de los datos, como los errores generados cuando faltan «elementos obligatorios» porque no se necesitan las divulgaciones pertinentes en un informe determinado. El manual elimina su recomendación anterior de nombrar elementos utilizando la convención LC3, y ya no desalienta la creación de conceptos abstractos adicionales en la taxonomía de extensión.

Estas actualizaciones proporcionan una aclaración muy bienvenida, aunque el debate continúa sobre aspectos de la presentación de informes de ESEF. Continuaremos siguiendo el desarrollo y la mejora continuos del formato y la orientación de ESEF a medida que todas las partes interesadas se basen en su creciente experiencia.


LA AEVM ACTUALIZA EL MANUAL DE PRESENTACIÓN DE INFORMES DEL FORMATO ELECTRÓNICO ÚNICO EUROPEO

24 agosto 2022

FORMATO ELECTRÓNICO ÚNICO EUROPEO

La Autoridad Europea de Valores y Mercados (AEVM), el regulador de los mercados de valores de la UE, ha publicado hoy la actualización anual de su Manual de Información sobre el Formato Electrónico Único Europeo (ESEF). Lo más destacado de este año es la nueva orientación en relación con el requisito de las normas técnicas de regulación (RTS) de ESEF para marcar las notas al estado financiero consolidado IFRS siguiendo el enfoque de «etiquetado en bloque».

Dado que el requisito ESEF RTS es aplicable por primera vez al ejercicio 2022, el manual contiene una nueva sección que proporciona orientación a los participantes en el mercado sobre las expectativas de la AEVM sobre cómo realizar dicho etiquetado en bloque, por ejemplo, qué elementos de la taxonomía se utilizarán, qué nivel de granularidad sobre el etiquetado de la información se espera, etc.

Otras novedades:

  • nueva sección sobre las expectativas de la AEVM cuando los emisores publiquen informes financieros anuales en formatos distintos del FSE y orientaciones adicionales al publicar informes financieros anuales en varias lenguas; y
  • nuevas directrices técnicas, como la construcción de una etiqueta de bloque o la expectativa de la ESMA de etiquetar también guiones o campos vacíos en cifras, incluso si no se consideran números.

El objetivo del manual de presentación de informes de la ESEF es promover un enfoque armonizado y coherente para la preparación de los informes financieros anuales en el formato especificado en el RTS sobre la ESEF. Proporciona orientación sobre problemas comunes que se pueden encontrar al crear documentos ESEF y explica cómo abordarlos / resolverlos.

Próximos pasos

Se espera que los emisores sigan la orientación proporcionada en el manual de informes de ESEF al preparar sus informes financieros anuales de 2022 y las empresas de software al desarrollar software utilizado para la preparación de informes financieros anuales en Inline XBRL.


Guía sobre etiquetado de bloques y otras actualizaciones del manual de informes de ESEF de la ESMA

El próximo ciclo de presentación de informes verá una expansión significativa de los requisitos de etiquetado del Formato Electrónico Único Europeo (ESEF), y los preparadores ahora deben etiquetar las notas que acompañan a su estado financiero. Las actualizaciones del manual de informes incluyen reglas y orientación sobre cómo se deben preparar estas llamadas «etiquetas de bloque de texto», así como cambios para ajustar las reglas existentes. En este blog, discutiremos los cambios más significativos en el nuevo manual de informes.

Etiquetado en bloque de texto de notas a los estados financieros

El etiquetado de bloques de texto es una adición importante a los requisitos de ESEF para el próximo ciclo de informes. Para los ejercicios financieros que comiencen a partir del 1 de enero de 2022, los emisores deben «bloquear» las notas de su estado financiero. En una etiqueta de bloque, el contenido de una sección completa de un informe se etiqueta como un solo hecho. La etiqueta puede incluir texto, valores numéricos, tablas y otros datos. La frase «etiqueta de bloque» se refiere al hecho de que toda la divulgación se etiqueta como un solo bloque: los números o tablas dentro de la nota no se etiquetan individualmente.

Los preparadores están obligados a etiquetar cualquier divulgación en sus estados financieros que corresponda a los conceptos de las NIIF en la lista del Anexo II de las Normas Técnicas de Regulación (RTS).

La sección 1.9 del manual actualizado proporciona una guía esencial sobre cómo se deben construir las etiquetas de bloque de texto.

Veamos algunos ejemplos para entender cómo se pretende que funcione el etiquetado de bloques. La figura 1 es un extracto de una divulgación de las obligaciones tributarias de las notas a un estado financiero.

Figura 1 – Extracto de divulgación de las obligaciones tributarias

En este caso, toda la divulgación de la Figura 1, incluyendo tanto la tabla completa como el texto descriptivo a continuación, se etiquetaría con un concepto, ‘Divulgación de cuentas por cobrar y por pagar de impuestos [bloque de texto]’. Este enfoque difiere del adoptado en el etiquetado primario de los estados financieros, donde a cada número se le debe asignar una etiqueta separada.

La figura 2 es un extracto de una divulgación de las políticas contables. El contenido de la divulgación se desglosa por tema.

En este caso, la nota contiene divulgaciones que corresponden a múltiples conceptos requeridos. La sección en su conjunto corresponde al concepto «Divulgación de juicios contables y estimaciones [bloque de texto]», y luego el texto dentro de la sección corresponde a conceptos para políticas individuales, como «Descripción de la política contable para la medición del valor razonable [bloque de texto]». El manual de presentación explica que todos estos conceptos deben etiquetarse, lo que resulta en etiquetas superpuestas como se muestra en los cuadros de colores de la Figura 2.

En algunos casos, las divulgaciones no forman un solo bloque continuo. Inline XBRL proporciona dos mecanismos útiles, conocidos como «continuación» y «exclusión», que se pueden utilizar para construir una sola etiqueta de texto a partir de secciones separadas de un documento.

El etiquetado de bloques de varias etiquetas con los mismos valores o superpuestos y el etiquetado de secciones discontinuas son características estándar de la creación de informes XBRL en línea. Los detalles técnicos de dicho etiquetado son atendidos en gran medida por el software Inline XBRL. XBRL International ofrece explicaciones detalladas sobre el uso de múltiples etiquetas y el etiquetado discontinuo de secciones.

El manual señala que las etiquetas de bloque extraídas del informe XBRL en línea pueden no tener el mismo formato que se ve en la versión legible por humanos. Este tema es inherentemente complejo, particularmente dada la naturaleza del HTML utilizado para lograr la apariencia altamente diseñada de muchos informes ESEF. El manual de presentación adopta el enfoque de requerir solo los elementos esenciales básicos de validez técnica del valor extraído y precisión de su contenido de texto, señalando que se espera que la comunidad XBRL desarrolle nuevos enfoques y soluciones en esta área. Acogemos con beneplácito este enfoque pragmático.

Informes financieros anuales en otros formatos e idiomas

La introducción del ESEF representó un cambio significativo en el proceso establecido para la preparación de los informes financieros anuales (AFR). Tal vez comprensiblemente, muchas empresas han optado por continuar publicando AFR en PDF y otros formatos, además del formato ESEF basado en XBRL en línea. El manual de presentación actualizado agrega cierta claridad bienvenida sobre el estado de estos informes adicionales al recomendar que cualquier cosa que no sea un informe oficial de ESEF esté claramente marcada como tal.

El manual de presentación de informes confirma que las AFR preparadas en el formato ESEF son la única «versión oficial de ESEF» necesaria para cumplir con las obligaciones de la Directiva de Transparencia. Recomienda que los AFR preparados en otros formatos (por ejemplo, PDF) destaquen y indiquen claramente que no son la versión oficial del AFR. Si un AFR se publica en cualquier otro formato antes de la publicación oficial en formato ESEF, esto requiere justificación.

Cuando exista un requisito legal de presentar un AFR en más de un idioma, cada informe debe estar en formato ESEF y el contenido y el etiquetado del informe deben ser coherentes. Por otro lado, cuando los AFR se publican en un idioma adicional, pero esto no es legalmente obligatorio, debe etiquetarse como una versión no oficial y «traducción», independientemente del formato en el que se publique.

El siguiente diagrama de flujo resume estas recomendaciones para los AFR publicados en formatos adicionales y en varios idiomas.

Consideramos que esta nueva orientación es útil, ya que la recomendación sobre la marcación de las RAM alternativas como no oficiales proporciona una claridad útil y ayuda a afirmar la posición definitiva de la ESEF AFR para los preparadores y usuarios de informes.

Reducción de los «falsos positivos» de validación

Los informes ESEF se validan con arreglo a las normas publicadas en el manual de informes. En algunos casos, estas reglas generan «falsos positivos», errores o advertencias que no reflejan ningún problema real en el informe. Los falsos positivos son un problema, ya que pueden hacer que los preparadores realicen modificaciones indeseables en su informe en un intento de silenciar el error o la advertencia. Aún más importante, exigir a los preparadores que ignoren rutinariamente los falsos positivos también puede llevar a que se ignoren errores de validación reales.

Nos complace ver una serie de cambios en el manual de informes que buscan reducir el número de falsos positivos en los resultados de validación.

Elementos obligatorios condicionales

Una de las principales causas de los falsos positivos es la necesidad de informar de los elementos «obligatorios» que no son pertinentes en un informe determinado. Por ejemplo, si una empresa cambia su nombre, es obligatorio etiquetar una explicación para el cambio de nombre, pero la mayoría de las veces, cuando una empresa no ha cambiado su nombre, esta divulgación no es obligatoria. Actualmente, la validación aplicada a los informes no es condicional, y la ausencia de la etiqueta de explicación se marcará como un error, incluso si la empresa no ha cambiado su nombre. Los emisores han intentado varios mecanismos diferentes para abordar este error de validación, como informar de un valor ‘NA’. El manual de presentación de informes actualizado aclara que los elementos obligatorios (enumerados en el anexo II del RTS) deben etiquetarse únicamente si las divulgaciones correspondientes están presentes en el AFR. Además, establece que los declarantes no están obligados a incluir divulgaciones innecesarias únicamente con el fin de satisfacer las normas obligatorias de etiquetado de elementos, o a indicar que tales divulgaciones no están presentes.

Este cambio es muy bienvenido, pero también debe reflejarse en las reglas de validación integradas en la taxonomía que se aplican automáticamente por el software XBRL.

Convenciones de nomenclatura de elementos

El último manual ha eliminado la recomendación anterior de nombrar elementos aplicando la «convención LC3» a la etiqueta del elemento. Si bien la convención LC3 puede proporcionar un punto de partida razonable para los nombres de los elementos, su aplicación en un entorno multilingüe como ESEF introduce complejidad, y la aplicación dogmática de esta regla puede dar lugar a una falta de coherencia en los nombres de los elementos en todos los períodos de presentación, lo que puede dificultar el análisis.

Conceptos abstractos de extensión

Finalmente, el manual de informes ya no desalienta la creación de conceptos abstractos en la taxonomía de extensiones. Aunque estos nuevos conceptos abstractos rara vez son necesarios, su introducción es inofensiva y pueden ayudar a la construcción del árbol de presentación en ciertas circunstancias.

Esperamos ver estos cambios, y el desarrollo y la mejora continuos del formato y la orientación de ESEF a medida que todas las partes interesadas adquieran experiencia.