El Consejo de Normas Internacionales de Contabilidad (IASB) continúa considerando los comentarios a su Tercera Consulta de la Agenda sobre sus prioridades para 2022-2026. Comenzó las discusiones en su reunión de febrero de 2022, y aunque hasta ahora ha acordado dejar sus actividades prácticamente sin cambios, nos complace observar que ha decidido «aumentar ligeramente el nivel actual de enfoque en la información financiera digital».
Este es un desarrollo prometedor, pero confiamos en que señala el comienzo de un cambio más grande. IASB es el organismo independiente, supervisado por la Fundación de Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF), que desarrolla y aprueba las normas NIIF, utilizadas en la presentación de informes financieros en todo el mundo. En XBRL International continuamos alentando un enfoque sustancial en los informes digitales, y la incorporación del pensamiento digital primero en las actividades de establecimiento de estándares en todos los ámbitos.
Esta actualización del IASB destaca las decisiones preliminares del Consejo de Normas Internacionales de Contabilidad (IASB). Los proyectos afectados por estas decisiones se pueden encontrar en el plan de trabajo. Las decisiones finales del IASB sobre las Normas, Enmiendas e Interpretaciones de la CINIIF se votan formalmente según lo establecido en el Manual de Debido Proceso de la Fundación NIIF.® ®
Investigación y establecimiento de normas
Gestión dinámica de riesgos (documento 4 del programa)
El IASB se reunió el 21 de febrero de 2022 para discutir la retroalimentación y un análisis inicial de la mecánica del modelo de Gestión Dinámica de Riesgos (modelo DRM), que equivale a reconocerlos y dónde reconocerlos en los estados financieros. Los preparadores han identificado la mecánica del modelo DRM como el principal desafío restante.
No se pidió al IASB que tomara ninguna decisión.
Siguiente paso
El IASB continuará su discusión sobre la mecánica del modelo DRM que proporcionaría información más útil.
Instrumentos financieros con características de capital (documento 5 del orden del día)
El IASB se reunió el 22 de febrero de 2022 para continuar sus discusiones sobre la aplicación de la NIC 32 Instrumentos Financieros: Presentación a la clasificación de instrumentos financieros como pasivos financieros o patrimonio.
Actualización del proyecto (Documento 5A del orden del día)
El IASB recibió una actualización sobre el estado del proyecto. No se pidió al IASB que tomara ninguna decisión.
Discrecionalidad de los accionistas (documento 5B del orden del día)
El IASB discutió la clasificación de un instrumento financiero con una obligación contractual de entregar efectivo (o liquidarlo de tal manera que sea un pasivo financiero) a discreción de los accionistas del emisor.
El IASB decidió tentativamente explorar un enfoque basado en factores para ayudar a una entidad a aplicar su juicio al clasificar estos tipos de instrumentos financieros como pasivos financieros o como patrimonio. Tal enfoque proporcionaría ejemplos de factores potenciales que una entidad debe considerar al evaluar si una decisión de los accionistas se trata como una decisión de la entidad. Esta evaluación es necesaria para determinar si una entidad tiene el derecho incondicional de evitar la entrega de efectivo (o la liquidación de un instrumento financiero de tal manera que sería un pasivo financiero).
Siete de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
Siguiente paso
El IASB discutirá otros temas establecidos en el plan del proyecto en sus futuras reuniones.
Examen posterior a la aplicación de las NIIF 10, la NIIF 11 y la NIIF 12 (Documento 7 del orden del día)
El IASB se reunió el 23 de febrero de 2022 para aplicar el enfoque acordado en su reunión de enero de 2022 para decidir:
la prioridad de los temas tratados en su reunión de octubre de 2021 derivados de la revisión posterior a la aplicación de los estados financieros consolidados de la NIIF 10, los acuerdos conjuntos de la NIIF 11 y la NIIF 12 Divulgación de intereses en otras entidades;
sí, en caso afirmativo, cuándo adoptar nuevas medidas sobre temas adicionales derivados del examen posterior a la aplicación de las NIIF 10, niIF 11 y NIIF 12; y
temas sobre los que no se deben tomar más medidas.
También se preguntó al IASB si había realizado suficiente trabajo para concluir el examen posterior a la aplicación.
Sobre la base de su análisis y deliberación de los comentarios, el IASB decidió que los temas identificados en la Revisión posterior a la implementación no eran de la prioridad suficiente para agregarse al plan de trabajo del IASB de proyectos activos o línea de investigación para 2022 a 2026. El IASB comentó que, si las partes interesadas requerían un apoyo más inmediato en las preguntas de la solicitud, las preguntas se pueden enviar al Comité de Interpretaciones de las NIIF.
Específicamente, el IASB decidió que los siguientes temas no tienen características de prioridad media:
entidades de inversión: subsidiarias que son entidades de inversión;
acuerdos de colaboración fuera del ámbito de aplicación de la NIIF 11; y
transacciones que involucran ‘envoltorios corporativos’.
Nueve de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con las decisiones de los apartados a) y b). Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con la decisión que figura en el apartado c).
El IASB decidió que estos tres temas son de baja prioridad, que sólo se abordarán si se identifican como prioritarios en la próxima Consulta de la Agenda.
El IASB decidió que el tema, transacciones que cambian la relación entre un inversionista y una participada— también es de baja prioridad. Diez de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
El IASB decidió adoptar nuevas medidas sobre la divulgación de intereses en otras entidades como tema de baja prioridad. Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
El IASB decidió no adoptar nuevas medidas sobre ningún otro tema derivado del examen posterior a la aplicación. Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
El IASB decidió que se ha completado el trabajo suficiente para concluir el examen posterior a la aplicación y para que el personal prepare el informe y la declaración de comentarios sobre el examen posterior a la aplicación de las NIIF 10, la NIIF 11 y la NIIF 12. Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
Siguiente paso
El IASB publicará un informe y una declaración de comentarios sobre la revisión posterior a la implementación de las NIIF 10, NIIF 11 y NIIF 12.
Actividades reguladas por tarifas (Documento 9 del programa)
El IASB se reunió el 22 de febrero de 2022 para discutir planes para redeliberar temas específicos relacionados con el alcance de las propuestas en el Proyecto de Exposición de Activos Regulatorios y Pasivos Regulatorios (Documento 9A del Orden del Día). No se pidió al IASB que tomara ninguna decisión.
Después de discutir el plan de redeliberación para temas relacionados con el alcance de las propuestas, el IASB comenzó a redeliberar temas específicos relacionados con:
determinar si un acuerdo de reglamentación está comprendido en el ámbito de aplicación de las propuestas (documento 9B del orden del día); y
la definición de regulador (documento del orden del día 9C).
Ámbito de aplicación: determinación de si un acuerdo reglamentario está comprendido en el ámbito de aplicación de las propuestas (Documento del orden del día 9B)
El IASB decidió tentativamente:
reconfirmar las propuestas del proyecto de exposición sobre:
exigir a una entidad que aplique la Norma a todos sus activos y pasivos regulatorios.
exigiendo que la Norma se aplique a todos los acuerdos regulatorios y no solo a aquellos que tienen una forma jurídica particular.
las condiciones necesarias para que exista un activo regulador o un pasivo reglamentario.
Once de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con estas decisiones.
no especificar explícitamente en la Norma qué esquemas regulatorios estarían dentro o fuera de su alcance. Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
aclarar en la Norma que:
un acuerdo regulatorio puede incluir derechos exigibles y obligaciones exigibles para ajustar la tasa regulada más allá del período regulatorio actual.
los acuerdos regulatorios que crean activos regulatorios o pasivos regulatorios, pero no ambos, están dentro de su alcance.
un acuerdo regulatorio que causa diferencias en el tiempo cuando se cumple un umbral regulatorio especificado crea activos regulatorios o pasivos regulatorios.
no se requiere un acuerdo regulatorio para determinar una tasa regulada utilizando los costos específicos de una entidad para que el acuerdo regulatorio cree activos regulatorios o pasivos regulatorios.
Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con estas decisiones.
Ámbito de aplicación: definición de regulador (documento del orden del día 9C)
El IASB decidió tentativamente que la Norma:
incluir la existencia de un regulador como parte de las condiciones necesarias para que exista un activo regulador o un pasivo regulador. Once de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
definir un regulador como «un organismo facultado por ley o reglamento para determinar la tarifa regulada o una gama de tarifas reguladas». Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
incluir orientación para aclarar que:
la autorregulación está fuera del alcance de la Norma.
una situación en la que una entidad o su parte vinculada determina las tarifas, pero lo hace de acuerdo con un marco que es supervisado por un organismo facultado por ley o reglamento, no es autorregulación a los efectos de la Norma.
Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
Siguiente paso
El IASB continuará redeliberando las propuestas de proyectos en futuras reuniones.
Iniciativa de Divulgación: Revisión de las Divulgaciones a nivel de Normas Específicas (Documento 11 del Orden del Día)
El IASB se reunió el 21 de febrero de 2022 para discutir los comentarios de los participantes en el trabajo de campo del preparador y los usuarios de los estados financieros sobre los requisitos de divulgación del borrador de exposición en las normas NIIF: un enfoque piloto.
El IASB publicó el Borrador de Exposición en marzo de 2021. Propuso:
orientación para que el IASB la utilice al elaborar y redactar los requisitos de divulgación en las Normas de Contabilidad NIIF; y
nuevos requisitos de divulgación en la NIIF 13 Medición del Valor Razonable y la NIC 19 Beneficios para empleados, desarrollados mediante la aplicación de la orientación propuesta.
El período de comentarios para el Borrador de Exposición finalizó en enero de 2022. Durante el período de comentarios, 50 empresas participaron en el trabajo de campo aplicando los requisitos de divulgación propuestos para una o ambas de las NIIF 13 y la NIC 19.
No se pidió al IASB que tomara ninguna decisión en esta reunión.
Siguiente paso
El IASB discutirá los comentarios de las cartas de comentarios y sus planes para redeliberar las propuestas de proyectos en futuras reuniones.
Estados financieros primarios (documento 21 del programa)
El IASB se reunió el 22 de febrero de 2022 para redeliberar algunas de las propuestas del Borrador de Exposición Presentación General y Divulgaciones relacionadas con los principios para la presentación y las partidas requeridas en los estados financieros primarios.
Principios para la presentación y las partidas requeridas en los estados financieros primarios (Documento 21A del programa)
El IASB decidió tentativamente:
revisar el principio general para la presentación de partidas en los estados financieros primarios establecido en el párrafo 42 del proyecto de exposición suprimiendo el término «pertinente» e incluyendo en su lugar una referencia a una visión general comprensible de los ingresos y gastos o activos, pasivos y patrimonio de una entidad. Ocho de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
exigir que todos los requisitos de presentación se apliquen sólo cuando la presentación resultante no desvirtúe el estado financiero primario que proporciona una visión general comprensible. Diez de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
añadir orientación sobre la aplicación que indique que, en la categoría de operaciones, es poco probable que la presentación de los elementos establecidos en el párrafo 65 del proyecto de exposición reduzca la utilidad del estado para proporcionar una visión general comprensible de los ingresos y gastos de la entidad. Nueve de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
suprimir el término «mínimo» del apartado 42 del proyecto de exposición. Diez de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
no revisar los requisitos para partidas específicas presentados de la NIC 1 Presentación de Estados Financieros. Once de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
no añadir un requisito específico para presentar deterioros de activos no financieros. Todos los miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
proceder con el requisito propuesto de presentar el fondo de comercio por separado de los activos intangibles. Diez de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
proceder con el requisito propuesto de que las partidas requeridas se presenten en cada categoría afectada en el estado de pérdidas o ganancias. Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
no especificar ninguna partida requerida que deba presentarse en la categoría de financiación en el estado de pérdidas y ganancias. Nueve de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
El IASB formuló sugerencias de redacción sobre la manera de mejorar la comprensibilidad de los requisitos descritos en los apartados a) y b).
Siguiente paso
El IASB continuará redeliberando las propuestas de proyectos en futuras reuniones.
Segunda revisión exhaustiva de la Norma NIIF para las PYMES (Documento 30 del Programa)
El IASB se reunió el 24 de febrero de 2022 para discutir si y, en caso afirmativo, cómo proponer enmiendas a la Norma NIIF para las PYMES.
Hacia un borrador de exposición:NIIF 9 Instrumentos financieros (deterioro de activos financieros) (documento 30A del orden del día)
El IASB decidió tentativamente:
mantener sin cambios el modelo de pérdidas incurridas en la Sección 11 Instrumentos Financieros Básicos de las NIIF para las PYMES Norma para cuentas por cobrar comerciales y activos contractuales dentro del ámbito de aplicación de la Sección 23 Ingresos de la Norma NIIF para PYMES;
proponer modificaciones de la sección 11 para exigir a una pyme que utilice un modelo de pérdida de crédito prevista para todos los demás activos financieros medidos al coste amortizado; y
mantener sin cambios los requisitos de la sección 11 para el deterioro de los instrumentos de capital medidos al coste.
Siete de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
Hacia un borrador de exposición: Simplificaciones de la NIIF 15 Ingresos por contratos con clientes (Documento del orden del día 30B)
El IASB decidió provisionalmente proponer enmiendas a la Norma NIIF para las PYMES a fin de alinear la Sección 23 de la Norma NIIF para las PYMES con la NIIF 15 Ingresos procedentes de contratos con clientes, con simplificaciones para:
modificaciones de contratos: se requeriría que una PYME tenga en cuenta una modificación de contrato, ya sea sobre una base prospectiva, siguiendo un enfoque único o sobre una base de puesta al día acumulativa. Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
serie de bienes o servicios distintos: una PYME podría dar cuenta de la promesa de transferir una serie de bienes o servicios distintos que son sustancialmente iguales y que tienen el mismo patrón de transferencia al cliente como obligaciones de rendimiento separadas, si el monto de la contraprestación varía de una manera que se corresponda con el valor de los distintos bienes o servicios transferidos al cliente. Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
Terminología de la obligación de desempeño: la Norma NIIF para pymes requeriría que una PYME identifique cada «promesa de transferir un bien o servicio distinto, o un conjunto de bienes o servicios». Nueve de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
Estimaciones restrictivas de la contraprestación variable: una PYME estaría obligada a reconocer la contraprestación variable solo en la medida en que sea muy probable que se recupere el importe variable. Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
componentes de financiación significativos: una PYME estaría obligada a reconocer los efectos de cualquier financiación implícita en el pago diferido aplicando los requisitos de la Sección 11 de la Norma NIIF para las PYME. Una PYME no podrá aplicar estos requisitos si la PYME espera, al inicio del contrato, que el período entre el momento en que la entidad transfiere un bien o servicio prometido a un cliente, y cuando el cliente paga por ese bien o servicio, será de un año o menos. Siete de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
asignación de descuentos y contraprestaciones variables: una PYME estaría obligada a asignar descuentos y contraprestaciones variables a las obligaciones de cumplimiento en el contrato sobre una base de precio de venta independiente relativo, a menos que un método alternativo describa más fielmente el monto de la contraprestación a la que la entidad espera tener derecho a cambio de satisfacer cada obligación de desempeño separada. Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
selección de un método para medir el progreso hacia la plena satisfacción de una obligación de desempeño: la Norma NIIF para las PYMES incluiría una lista de métodos utilizados con frecuencia por las entidades para medir el progreso y describir las circunstancias en las que esos métodos pueden ser apropiados. Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
costes incrementales de obtención de un contrato: una PYME estaría obligada a reconocer como activo los costes incrementales de obtener un contrato con un cliente si la PYME espera recuperar esos costes, sólo cuando estos costes puedan identificarse y evaluarse como recuperables sin costes o esfuerzos indebidos; de lo contrario, la PYME reconocería estos costes como gastos. Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
El IASB decidió tentativamente proponer enmiendas a la Norma NIIF para las PYMES para incluir los factores en los párrafos 29 (a) a (c) de la NIIF 15 para ayudar a una PYME a determinar si un bien o servicio prometido es identificable por separado. El IASB también decidió tentativamente solicitar más opiniones sobre esta propuesta en la invitación a comentar. Seis de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con estas decisiones. El presidente utilizó su voto de calidad adicional, haciendo que el voto fuera siete-seis a favor de las decisiones.
Hacia un borrador de exposición: criptomoneda (Documento de la Agenda 30C)
El IASB decidió tentativamente mantener sin cambios el Estándar IFRS para Pymes para criptomonedas como parte de esta revisión exhaustiva y revisar el tema en la próxima revisión integral del Estándar IFRS para PYMES.
Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
Hacia un borrador de exposición—Otros temas (Reconocimiento y medición de los costos de desarrollo) (Documento del Orden del Día 30D)
El IASB decidió provisionalmente recabar opiniones, en el Proyecto de Exposición proponiendo modificaciones a la Norma NIIF para las PYMES, sobre la introducción de una opción de política contable que permita a una PYME reconocer activos intangibles derivados de costes de desarrollo que cumplan los criterios establecidos en los párrafos 57(a)-(f) de la NIC 38 Activos Intangibles.
Diez de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
Hacia un borrador de exposición:NIIF 3 Combinaciones de negocios (Definición de una empresa y derechos readquiridos) (Documento del orden del día 30E)
El IASB decidió tentativamente:
proponer la armonización de la definición de empresa en la Norma NIIF para las PYMES con la definición modificada de empresa publicada en 2018, sin introducir ninguna presunción refutable; y
mantener sin cambios la Sección 19 Combinaciones de Negocios y el Fondo de Comercio de la Norma NIIF para Pymes sin reflejar los requisitos de la NIIF 3 Combinaciones de Negocios que proporcionaron orientación adicional sobre los derechos readquiridos.
Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con estas decisiones.
Hacia un borrador de exposición: Otras cuestiones (debido a la alineación con la NIIF 3, la NIIF 10 y la NIIF 11) (Documento del orden del día 30F)
El IASB decidió tentativamente:
proponer modificaciones a la Sección 9 de los Estados Financieros Consolidados y Separados de la Norma NIIF para las PYMES para ajustarla a los requisitos:
en el caso de las enajenaciones escalonadas que den lugar a la pérdida de control, como se establece en el párrafo 25,b) de los estados financieros consolidados de la NIIF 10: una PYME mediría cualquier interés retenido a su valor razonable cuando se pierda el control; y
para los cambios en los intereses de propiedad de una matriz en una filial sin perder el control, como se establece en el párrafo 23 de la NIIF 10, tales cambios son transacciones de capital.
proponer modificaciones a la Sección 15 Inversiones en Empresas Conjuntas de la Norma NIIF para Pymes a fin de alinearla con los requisitos del párrafo 23 de la NIIF 11 Acuerdos Conjuntos, de modo que una parte que no tenga el control conjunto de una operación controlada conjuntamente o de un activo controlado conjuntamente tenga en cuenta su interés de acuerdo con la clasificación de esa operación controlada conjuntamente o del activo controlado conjuntamente.
El IASB también decidió tentativamente solicitar más opiniones sobre esta propuesta en la invitación a comentar.
Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con estas decisiones.
Siguiente paso
El IASB continuará desarrollando las propuestas de proyectos en una reunión futura.
Mantenimiento y aplicación coherente
Mantenimiento y aplicación coherente (Documento 12 del programa)
El IASB se reunió el 23 de febrero de 2022 para discutir tres proyectos:
Disponibilidad de reembolso (documento 12A del programa);
Disposiciones: mejoras específicas (documento 12B del programa); y
Responsabilidad de arrendamiento en una venta y arrendamiento (Documento 12C del orden del día).
Disponibilidad de un reembolso (Enmiendas a la CINIIF 14): Examen del proyecto (Documento 12A del orden del día)
El IASB ha realizado investigaciones para ayudarle a decidir si desarrollar un enfoque más basado en principios que el que se encuentra actualmente en la CINIIF 14 NIC 19— El límite de un activo de prestación definida, los requisitos mínimos de financiación y su interacción para que una entidad evalúe y mida su derecho a la devolución de un excedente.
El IASB revisó las perspectivas de progreso del proyecto y concluyó que estas perspectivas son limitadas. Por lo tanto, el IASB decidió retirar el proyecto de su plan de trabajo.
Once de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con estas decisiones.
Disposiciones—Mejoras específicas: examen de proyectos (documento 12B del orden del día)
El plan de trabajo del IASB incluye un proyecto para realizar mejoras específicas a las Provisiones, Pasivos Contingentes y Activos Contingentes de la NIC 37.
El IASB revisó las perspectivas de progreso del proyecto y concluyó que es posible un progreso eficiente. Por lo tanto, el IASB decidió mantener el proyecto en su plan de trabajo.
Once de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con estas decisiones.
Responsabilidad por arrendamiento en una venta y arrendamiento (Enmiendas a la NIIF 16): Transición, fecha de entrada en vigor y debido proceso (Documento 12C del orden del día)
El IASB discutió sus enmiendas a la NIIF 16 Arrendamientos para agregar requisitos de medición posteriores para el pasivo de arrendamiento que surge de una transacción de venta y arrendamiento.
Transición
El IASB decidió tentativamente:
exigir a las entidades que apliquen las modificaciones a posteriori de conformidad con la NIC 8 Políticas contables, cambios en las estimaciones contables y errores; y
no proporcionar ninguna exención de transición específica para los adoptantes por primera vez.
Once de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con estas decisiones.
Fecha de entrada en vigor
El IASB decidió tentativamente exigir a las entidades que apliquen las modificaciones para los períodos de informes anuales que comiencen a partir del 1 de enero de 2024, con una aplicación anterior permitida.
Once de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con estas decisiones.
Debido proceso
El IASB decidió que las enmiendas no requieren una nueva exposición.
Once de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con estas decisiones.
Un miembro de la Junta indicó su intención de disentir de la cuestión de las enmiendas.
Los 12 miembros del IASB confirmaron que estaban satisfechos de que el IASB ha cumplido con los requisitos aplicables del debido proceso y ha realizado suficientes consultas y análisis para comenzar el proceso de votación de las enmiendas.
Estrategia y gobernanza
Tercera consulta del orden del día (documento 24 del orden del día)
El IASB se reunió el 23 de febrero de 2022:
comenzar a debatir las cuestiones relativas a la presentación de informes financieros en relación con el plan de trabajo del IASB (documento 24A del orden del día); y
discutir y decidir la dirección estratégica y el equilibrio de las actividades del IASB de 2022 a 2026 (Documentos de la Agenda 24B y 24C).
Proyectos sobre el plan de trabajo actual: respuesta propuesta a los comentarios (Documento 24A del orden del día)
El IASB decidió no volver a priorizar los proyectos en su plan de trabajo actual, sino continuar trabajando en esos proyectos (excepto en el caso de un proyecto de mantenimiento discutido en el Documento del Orden del Día 12A — Disponibilidad de un Reembolso (Enmiendas a la NIC 14 NIC 19 de la CINIIF 19— El límite de un activo de prestaciones definidas, los requisitos mínimos de financiación y su interacción)).
Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
Dirección estratégica y equilibrio de las actividades del IASB de 2022 a 2026 (Documentos de la Agenda 24B y 24C)
El IASB decidió no iniciar nuevas actividades dentro del alcance actual de su trabajo.
Los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
El IASB también decidió dejar su nivel actual de enfoque en sus principales actividades en gran medida sin cambios, pero para:
disminuir ligeramente el nivel actual de atención prestada a las nuevas normas de contabilidad y a las principales enmiendas a las normas de contabilidad;
aumentar ligeramente el nivel actual de atención a la información financiera digital; y
aumentar ligeramente el nivel actual de atención a la comprensibilidad y accesibilidad de las Normas de Contabilidad, lo que indirectamente apoyará la aplicación coherente de las Normas de Contabilidad.
Nueve de los 12 miembros del IASB estuvieron de acuerdo con esta decisión.
Siguiente paso
El IASB discutirá y tomará decisiones sobre nuevos temas de información financiera que se agregarán al plan de trabajo del IASB para 2022 a 2026.
El valor de la transparencia en la financiación del comercio digital, con Aaron Seabrook, COO, Contour
Tras el reciente anuncio de la asociación de la GLEIF con la red de financiación del comercio digital, Contour, hablamos con Aaron Seabrook, director de operaciones de Contour, para explorar por qué la identidad digital es tan importante para el futuro del comercio mundial.
El valor de la transparencia en la financiación del comercio digital, con Aaron Seabrook, COO, Contour
Tras el reciente anuncio de la asociación de la GLEIF con la red de financiación del comercio digital, Contour, hablamos con Aaron Seabrook, director de operaciones de Contour, para explorar por qué la identidad digital es tan importante para el futuro del comercio mundial.
En la economía digital globalizada, el trabajo de verificar las identidades de los socios comerciales se está volviendo más complejo y costoso a medida que pasa cada mes. Los datos de la GLEIF (véanse los enlaces relacionados a continuación) destacaron que el 50 % de las instituciones financieras utilizan, en promedio, cuatro identificadores diferentes para validar cada organización cliente. Las empresas individuales, que carecen tanto de las habilidades de verificación como de los recursos de las instituciones financieras, luchan aún más.
En noviembre de 2021, la GLEIF se asoció con Contour, una red mundial de bancos, empresas y socios comerciales que trabajan juntos para revolucionar la industria de la financiación del comercio mediante la eliminación de las barreras de entrada. La asociación permite el uso de identificadores de personas jurídicas (IPJ) dentro de la plataforma de Contour y coloca la identidad digital en el centro de su propuesta.
Nos reunimos con Aaron Seabrook, COO de Contour, para discutir la asociación y explorar por qué la identidad digital es un componente tan vital en la creación de redes comerciales más accesibles.
¿Cuáles son algunos de los desafíos comunes que enfrentan los clientes de Contour cuando intentan verificar la identidad de los posibles socios comerciales?
Cuando las organizaciones se proponen construir relaciones con nuevos proveedores, establecer que realmente son quienes dicen ser es un paso vital. Hemos escuchado de nuestras organizaciones miembros que los procesos de verificación de proveedores están fragmentados y se aplican de manera inconsistente, particularmente después de la interrupción del negocio causada por la pandemia de Covid-19. Establecer la identidad de un nuevo proveedor tiende a ser un proceso manual que, por supuesto, es muy ineficiente: es propenso al error humano; un desafío para escalar en línea con el crecimiento del negocio; y realmente consume mucho tiempo.
¿Por qué Contour decidió asociarse con la GLEIF?
La visión de Contour es crear un mundo mejor para las empresas haciendo que el comercio global sea accesible, digital y seguro. El objetivo de nuestra plataforma es simplificar los flujos de trabajo financieros entre bancos y corporaciones para permitir una colaboración perfecta en tiempo real. Al hacerlo, esperamos reducir la complejidad y optimizar la eficiencia para todos los involucrados.
A medida que hemos hecho crecer la plataforma, hemos encontrado desafíos en el camino al incorporar nuevas organizaciones miembros. Algunos tienen múltiples conexiones en redes dispares donde pueden estar registrados con un nombre ligeramente diferente, otros pueden registrarse con nosotros utilizando una compañía holding y estar utilizando una compañía comercial para iniciar sesión en otros. Cuando tratamos de reunir esta información, los errores ocurren porque dependemos de procesos manuales. Los sistemas digitales anhelan la estructura, por lo que decidimos que un sistema de identificación único era para nuestra plataforma.
Elegimos el IPJ porque es un estándar global bien gobernado y ampliamente adoptado.
¿Cómo se beneficiarán los clientes de Contour del acceso al IPJ como parte de esta última asociación?
El IPJ se convertirá en una parte central del sistema de incorporación de Contour a través de nuestro nuevo rol como Agente de Registro. Cuando una organización se une a Contour, pasa por nuestro viaje de incorporación automatizado. Parte de este sistema ahora incluirá una verificación para ver si tienen un IPJ. De lo contrario, no solo los registraremos, sino que también asumiremos el costo de hacerlo.
El IPJ no solo mejorará la experiencia del cliente de nuestros usuarios dentro de Contour, sino que también tendrá un impacto significativo en su viaje comercial digital general. Nuestros miembros tienen múltiples conexiones dentro de múltiples redes. Con un IPJ, los datos de referencia legal de una empresa están disponibles electrónicamente para cualquier persona, en cualquier lugar, de forma gratuita, y pueden validarse universalmente. Cuando se utiliza en el comercio internacional y la financiación del comercio, esto crea una mayor confianza entre las partes comerciales, lo que resulta en intercambios transfronterizos más transparentes y eficientes de bienes y datos. Además, el IPJ también reducirá los costes de conciliación de datos, reducirá las discrepancias en las transacciones y mejorará la gestión de riesgos para todos nuestros clientes.
Desde su primer día de unirse a Contour, nuestros miembros estarán en posesión de un identificador digital reconocido a nivel mundial, aplicable no solo dentro de Contour sino también en otros sistemas internacionales. Esto les ayudará a darse cuenta de los beneficios de la digitalización más rápidamente.
¿Qué potencial a largo plazo ve para las iniciativas de identificación, como el IPJ, para el comercio mundial?
Creemos que el IPJ tiene un gran potencial para el comercio mundial. Como parte de nuestra visión de hacer que el comercio sea accesible e inclusivo para todos, esto significa proporcionar a las empresas, tanto grandes como pequeñas, las herramientas para mejorar su acceso a la financiación del comercio. El IPJ permite a las pymes de los países desarrollados y en desarrollo establecer rápidamente sus credenciales a través de una identidad digital nativa reconocida a nivel mundial.
Los datos ponen de relieve que los bancos que emiten financiación comercial podrían ahorrar hasta 500 millones de dólares cada año utilizando el IPJ solo para cartas de crédito. Por lo tanto, el potencial de ahorro en todo el proceso de KYC es tremendo. Los bancos también pueden ser incentivados a prestar a una gama más amplia de empresas de todos los tamaños si esos prestatarios pudieran ofrecer una forma de identidad organizacional reconocida y validada a nivel mundial.
Las empresas con IPJ también tienen más probabilidades de poder establecer condiciones de crédito con socios internacionales en la cadena de suministro, creando nuevas oportunidades para el crecimiento económico mundial.
Los efectos dominó que pueden ocurrir al equipar a las empresas con IPJ son notables. Queremos asegurarnos de que Contour desempeñe un papel clave en el impulso para hacer que el IPJ sea un medio de facto de identificación de personas jurídicas al continuar abogando por la adopción de la industria.
Un ecosistema de comercio internacional más justo, más abierto y más eficiente está a la vista.
La Autoridad Australiana de Regulación Prudencial (APRA) ha lanzado una consulta sobre planes para «ampliar drásticamente la amplitud y granularidad de los datos de jubilación que publica» – ‘superannuation’ es la jerga australiana para las pensiones obligatorias de los empleados.
Esta es la segunda fase de su proyecto de Transformación de Datos de Superannuation, después de la Fase 1 que abordó las brechas de datos y desarrolló 10 nuevos estándares de informes. En el actual documento de debate se esbozan propuestas para publicar los datos mejorados que generarán, y la mayoría se consideran no confidenciales.
«A partir de junio de este año, APRA propone publicar nuevas estadísticas agregadas de la industria, a nivel de fondo y a nivel de producto que contengan métricas clave, incluidos datos mejorados sobre acuerdos de seguros, gastos, demografía de los miembros y clasificación de asignación de activos», dice el regulador. Esta será la primera vez que APRA publique datos sobre todos los productos y opciones de inversión. «Cuando sea relevante, se utilizarán nuevos enfoques para permitir mejor las comparaciones entre estructuras complejas de tarifas y costos o diseño de seguros».
El objetivo es utilizar una mayor transparencia para elevar el desempeño de la industria y mejorar los resultados de los miembros, tanto facilitando el propio escrutinio de APRA como ayudando a las partes interesadas a tomar decisiones mejor informadas. Además de expandir sus propias publicaciones, APRA planea lanzar dos conjuntos de datos, uno con métricas clave y otro con datos granulares, para permitir a los usuarios consumir los datos utilizando sus propias herramientas.
Hay muchas cosas sucediendo en el APRA en este momento, y no solo en las pensiones. Esta iniciativa es parte de un impulso más amplio para modernizar la recopilación de datos y mejorar la calidad, la granularidad y la transparencia a medida que cambia la cultura en torno a los datos. Por ejemplo, APRA también anunció la publicación de datos bancarios a nivel de entidad alineados con los requisitos del Pilar 3.
COMUNICADO DE PRENSA
APRA propone un aumento importante en la transparencia de los datos de jubilación
Viernes 18 de febrero de 2022
La Autoridad Australiana de Regulación Prudencial (APRA) ha lanzado una consulta sobre planes para ampliar drásticamente la amplitud y granularidad de los datos de jubilación que publica.
La consulta sigue a la finalización de la Fase 1 de la Transformación de Datos de Jubilación de APRA, que abordó las brechas más urgentes en los datos informados por los fideicomisarios de jubilación, especialmente en torno a los productos de elección.
APRA emitió un documento de discusión que describe las propuestas para publicar la recopilación de datos mejorada, incluido lo que será y no será tratado como confidencial.
A partir de junio de este año, APRA propone publicar nuevas estadísticas agregadas de la industria, a nivel de fondo y a nivel de producto que contengan métricas clave, incluidos datos mejorados sobre acuerdos de seguros, gastos, demografía de los miembros y clasificaciones de asignación de activos. Cuando proceda, se utilizarán nuevos enfoques para permitir mejor las comparaciones entre estructuras complejas de tarifas y costes o el diseño de seguros.
APRA propone determinar la mayoría de los datos recopilados en la Fase 1 como «no confidenciales» y, por lo tanto, pueden publicarse. Será la primera vez que APRA publique datos sobre todos los productos y opciones de inversión; hasta ahora, APRA solo ha publicado datos a nivel de producto para los productos MySuper.
Margaret Cole, miembro de la Junta Ejecutiva, dijo que APRA estaba decidida a publicar la mayor cantidad posible de los nuevos datos.
«La Transformación de Datos de Superannuation se encuentra en el corazón de la agenda de APRA para utilizar una mayor transparencia para elevar el desempeño de la industria y mejorar los resultados de los miembros.
«Si bien la recopilación de datos de mejor calidad en todos los productos y opciones de inversión es esencial para la capacidad de APRA de examinar los resultados que los fideicomisarios están entregando a los miembros, es solo la mitad del rompecabezas. Aumentar la amplitud, profundidad y consistencia de los datos que publicamos ayudará a todas las partes interesadas a tomar decisiones mejor informadas al proporcionar una imagen más completa de la industria. Esperamos que la mayor transparencia beneficie a los miembros al dejar aún más claro quién no está funcionando y necesita mejorar o salir con urgencia «, dijo Cole.
Además de expandir sus publicaciones de jubilación existentes, APRA ha señalado planes para introducir dos tipos de conjuntos de datos para que los usuarios accedan a las estadísticas publicadas en un formato que es fácilmente consumido por sus propias herramientas de informes:
conjuntos de datos de métricas clave que reflejan principalmente las estadísticas de las publicaciones sin formato; y
conjuntos de datos granulares para que los usuarios sofisticados accedan a datos más detallados en un formato que se asemeja mucho a los datos informados.
Después de una consulta de ocho semanas, APRA tiene la intención de emitir sus determinaciones finales sobre la confidencialidad de los datos en junio, con la primera publicación estadística bajo los nuevos estándares de informes publicada poco después.
La Autoridad Australiana de Regulación Prudencial (APRA) es el regulador prudencial de la industria de servicios financieros. Supervisa bancos, cooperativas de crédito, sociedades de construcción, compañías de seguros generales y reaseguros, seguros de vida, aseguradoras de salud privadas, sociedades amigas y la mayoría de los miembros de la industria de jubilación. APRA actualmente supervisa instituciones que poseen $ 7.9 billones en activos para depositantes, asegurados y miembros de fondos de jubilación australianos.
Estado: Abierto a presentaciones
Consulta sobre la transformación de datos de jubilación de APRA
APRA está llevando a cabo un proyecto de varios años para mejorar la amplitud, profundidad y calidad de su recopilación de datos de jubilación.
El proyecto Superannuation Data Transformation (SDT) de APRA tiene como objetivo impulsar mejores prácticas de la industria y mejorar los resultados de los miembros al mejorar significativamente la comparabilidad y la consistencia de los datos informados. El proyecto facilitará el escrutinio y la comparación confiable del rendimiento de los fondos y los productos, especialmente en el segmento de elección del mercado.
Dada la escala y complejidad del proyecto, APRA ha dividido la consulta en tres fases:
La Fase 1 (Amplitud) abordará las brechas más urgentes en la recopilación de datos de APRA, particularmente para productos de elección y opciones de inversión;
La Fase 2 (Profundidad) aumentará la granularidad de toda la colección, aprovechando la nueva Solución de Recopilación de Datos de APRA y las capacidades mejoradas de análisis de datos; y
La Fase 3 (Calidad) evaluará la calidad y consistencia de los datos adicionales reportados durante las Fases 1 y 2, y revisará y abordará cualquier problema de implementación.
Cada fase implicará la publicación de múltiples documentos temáticos, cada uno de los cuales cubrirá un aspecto diferente de la consulta.
FASE 1
Consulta sobre publicaciones de datos de jubilación y confidencialidad
Febrero 2022
El 18 de febrero de 2022, APRA publicó un documento de discusión que describe las propuestas para la publicación y la confidencialidad de los datos reportados bajo los nuevos estándares de informes de jubilación. La presentación de estas propuestas vence el 15 de abril de 2022.
El documento de debate, el borrador de métricas, los borradores de publicaciones y las propuestas de confidencialidad están disponibles a continuación:
Preguntas frecuentes – Superannuation Data Transformation Reporting Standards
Abril 2021
Estas preguntas frecuentes proporcionan orientación oportuna sobre las preguntas más frecuentes sobre la presentación de informes.
Las preguntas están diseñadas para aclarar los problemas de presentación de informes planteados por los licenciatarios de RSE. APRA alienta a las entidades a informar a APRA de acuerdo con la orientación proporcionada aquí en la medida de lo posible. Las preguntas frecuentes se refieren a los estándares de presentación de informes de APRA, sin embargo, hasta que la guía se incorpore formalmente a los instrumentos legislativos de presentación de informes, no forma parte de la ley ni crea requisitos exigibles.
Es práctica de APRA, cuando corresponda, incorporar esta guía en los estándares, formularios e instrucciones finales de presentación de informes periódicamente. Cuando esto ocurre, APRA proporciona un aviso formal a las entidades y elimina las preguntas de esta página. Solo con fines de referencia, APRA archivará las preguntas que contengan orientación sobre asuntos que se hayan incorporado en los estándares, formularios e instrucciones finales de presentación de informes.
Nota: La numeración de las preguntas es fija y no cambiará a medida que se agreguen nuevas preguntas.
Consulta sobre las modificaciones propuestas a los requisitos de presentación de informes para la primera fase del proyecto SDT (CERRADO)
Septiembre 2021
En septiembre de 2021, APRA determinó los 10 estándares de informes desarrollados en la primera fase de su proyecto multianual de transformación de datos de jubilación.
Los estándares de informes incluyen modificaciones menores a las versiones de los estándares de informes que APRA publicó como parte de la respuesta a la consulta en marzo de 2021. Estas enmiendas menores incorporan aclaraciones emitidas públicamente como Preguntas Frecuentes.
Bajo el enfoque de implementación por etapas, APRA permitirá a los licenciatarios de RSE reportar cierta información sobre la base de los mejores esfuerzos durante un período de tiempo definido. A fin de mejorar la claridad de la redacción, el alcance de los datos que pueden presentarse sobre la base de los mejores esfuerzos se ha eliminado de la norma de presentación de informes y se ha proporcionado como orientación. A pesar de este cambio, no habrá diferencias en la forma en que APRA administrará el cumplimiento de la presentación de información que se puede presentar sobre la base de los mejores esfuerzos.
Marzo 2021
En marzo de 2021, APRA publicó una respuesta a su consulta sobre los requisitos de presentación de informes para la primera fase de su Transformación de Datos de Jubilación (SDT) de varios años. A continuación, se presenta el documento de respuesta y las 10 normas finales de presentación de informes. La APRA recibió 12 comunicaciones no confidenciales en respuesta a su consulta, que también están disponibles a continuación.
Las nuevas recopilaciones de superdatos abordan las lagunas críticas de datos en el marco actual de presentación de informes y las esferas de mayor prioridad que afectan a los resultados de los Miembros, entre ellas: la ampliación de la recopilación de datos para incluir todos los productos y opciones de inversión; y la mejora de los datos en relación con el rendimiento, las tasas y los costos, los arreglos de seguros, los gastos, la demografía de los miembros y las clasificaciones de asignación de activos.
En noviembre de 2019, APRA publicó un documento de discusión que describe el alcance, los objetivos y el enfoque de la Transformación de Datos de Superannuation. La consulta sobre las propuestas en el marco de la Fase 1 se llevó a cabo durante tres períodos de consulta respaldados por la publicación de paquetes de consultas que incluían documentos temáticos, cada uno de los cuales cubría un aspecto diferente de la consulta. Cada uno de estos tres lanzamientos de paquetes de consulta se detalla a continuación.
El 19 de diciembre de 2019, APRA publicó un segundo paquete de consulta sobre los requisitos de presentación de informes para la primera fase de SDT. Las presentaciones sobre estas propuestas se cerraron el 26 de marzo de 2020.
Noviembre 2019
En noviembre de 2019, APRA publicó el primer paquete de consulta sobre los requisitos de presentación de informes para la primera fase de SDT. Las presentaciones sobre estas propuestas se cerraron el 17 de enero de 2020.
Nota sobre las presentaciones
Es política de APRA publicar todas las presentaciones en el sitio web de APRA a menos que el demandado le diga específicamente a APRA por escrito que toda o parte de la presentación debe permanecer confidencial. Una declaración de confidencialidad generada automáticamente en un correo electrónico no satisface este propósito. Si desea que solo una parte de su envío sea confidencial, debe proporcionar esta información marcada como «confidencial» en un archivo adjunto separado.
Sorprendente crecimiento en la adopción de IPJ en Asia en 2021 tras el creciente impulso regulatorio
La Fundación Global del IPJ (GLEIF) se enorgullece de sus iniciativas de transparencia en curso. Es decir, su enfoque abierto para proporcionar acceso sin restricciones a los últimos datos de IPJ de todo el mundo con los Informes Comerciales Trimestrales del Sistema de IPJ, que se ponen a disposición del público de forma gratuita. A través de esta serie de blogs «IPJ en números», la GLEIF pretende destacar los datos clave del último informe, explicando las tendencias y perfilando los éxitos del despliegue global del IPJ.
2021 demostró un impulso positivo continuo para la emisión de IPJ, concluyendo con una población total de IPJ de 1,95 millones. Con más de 261.000 IPJ emitidos a lo largo del año, lo que representa una tasa de crecimiento anual del 15,3 %, el sistema de IPJ está creciendo a un ritmo impresionante.
El último informe, que cubre el cuarto trimestre de 2021, muestra que se emitieron más de 80,000 nuevos IPJ a nivel mundial durante este período de tiempo, un fuerte aumento de los 60,000 emitidos en el tercer trimestre. Esto representa una tasa de crecimiento trimestral del 4,3%, frente al 3,3% observado en el trimestre anterior.
Para un resumen de los datos del último trimestre, la siguiente infografía contiene las estadísticas clave del 4T 2021, además de los datos que resumen el progreso realizado en 2021 en general.
Los llamados «mercados competitivos» se refieren a aquellos con más de 1.000 IPJ, en función del número de emisores de IPJ que prestan servicios en la jurisdicción. Los mercados más competitivos son aquellos con más emisores de IPJ por jurisdicción, con una cuota de mercado similar, y viceversa para los mercados menos competitivos.
En el 4T, China superó a Islandia como la jurisdicción con la tasa de crecimiento de IPJ más alta del trimestre, con un impresionante aumento del 36,5%, el mayor visto este año. Le siguieron Estonia (22,9%), Islandia (19,3%), India (14,6%) y Turquía (10,1%). El aumento de los IPJ en China e India puede estar directamente relacionado con el aumento de los requisitos reglamentarios, mientras que el crecimiento observado en Estonia e Islandia ha sido impulsado por la fuerte competencia entre los emisores de IPJ.
En este mismo trimestre, la tasa global de renovación se situó en el 62,5%. Si bien es ligeramente inferior al trimestre anterior (64,6%), esta disminución se puede atribuir a un menor número de renovaciones en diciembre, una tendencia típica para esta época del año.
Japón demostró la tasa de renovación más alta (91.8%) en el trimestre y se ha clasificado constantemente entre las dos principales jurisdicciones para renovaciones a lo largo de 2021. Otras jurisdicciones en el top cinco del 4T son China (89,3%), Finlandia (87,6%), Liechtenstein (83,1%) y Alemania (82,6%).
La renovación proactiva del IPJ anualmente garantiza que el Índice Global de IPJ continúe proporcionando los datos más precisos y actualizados posible. Las elevadas cifras de emisión y renovación de IPJ observadas en una serie de regiones una vez más este trimestre proporcionan una prueba más de la madurez y el valor del Sistema Global del IPJ. Esto aporta enormes beneficios tanto al ecosistema como a todos los usuarios de datos de IPJ que confían en su precisión para tomar decisiones empresariales informadas con confianza.
Para obtener el informe completo que incluye más detalles sobre el estado de la emisión de IPJ y el potencial de crecimiento, el nivel de competencia entre las organizaciones emisoras de IPJ en el Sistema Global del IPJ y los datos de referencia de Nivel 1 y 2, visite la página de Informes Comerciales del Sistema Global del IPJ.
Si está interesado en revisar los últimos datos diarios de IPJ, nuestro Panel de Estadísticas del Sistema Global de IPJ contiene estadísticas diarias sobre el número total y activo de IPJ emitidos. Esta función ahora permite a cualquier usuario revisar los datos históricos por geografía, lo que aumenta la transparencia sobre el progreso general del IPJ.
Para obtener más detalles o acceder a los datos históricos, visite el Archivo de Informes Empresariales del Sistema Global del IPJ. Esperamos compartir nuestro progreso cada trimestre a medida que continuamos impulsando la adopción del IPJ en 2022.
A partir del 1 de marzo de 2022, todos los servicios de la Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF) aceptarán y mostrarán datos en formatos actualizados de Common Data File (CDF), lo que requerirá que los usuarios implementen estos formatos de archivo antes de esa fecha para el acceso ininterrumpido a los datos del IPJ. Los nuevos formatos redefinen la forma en que las organizaciones emisoras de IPJ informan de su IPJ y datos de referencia, con un período de transición previsto durante el mes de marzo y una gran cantidad de recursos de apoyo disponibles de la GLEIF. «Los formatos de archivo actualizados aumentarán el nivel de datos de referencia de personas jurídicas abiertos, estandarizados y de alta calidad disponibles dentro del Índice Global de IPJ», dice la Fundación.
Convocatoria final: se acerca la fecha límite de marzo para los nuevos formatos de datos de IPJ impulsados por ROC
El acceso ininterrumpido a los datos de IPJ más allá del 1 de marzo requiere que los usuarios implementen formatos de archivo actualizados
Convocatoria final: se acerca la fecha límite de marzo para los nuevos formatos de datos de IPJ impulsados por ROC
El acceso ininterrumpido a los datos de IPJ más allá del 1 de marzo requiere que los usuarios implementen formatos de archivo actualizados
Se recuerda a los usuarios públicos de datos de IPJ que, a partir del 1 de marzo de 2022, todos los servicios de la GLEIF aceptarán y mostrarán datos en formatos actualizados de Archivos Comunes de Datos (CDF), lo que exigirá a los usuarios que implementen estos nuevos formatos de archivo antes de esa fecha límite para el acceso ininterrumpido a los datos de IPJ. Los formatos de archivo actualizados aumentarán el nivel de datos de referencia de personas jurídicas abiertos, estandarizados y de alta calidad disponibles en el Índice Global de IPJ.
Los formatos CDF definen cómo las organizaciones emisoras de IPJ informan de su IPJ y datos de referencia. La GLEIF publicó actualizaciones de los formatos en 2021 para alinearse con las siguientes nuevas políticas de ROC:
Eventos de personas jurídicas (anteriormente denominados «Acciones corporativas» e Historial de datos en la política global del Sistema del IPJ). Revisión de CDF: Especifica eventos que alteran la entidad, los datos de relación de una entidad legal o resultan en el retiro y / o creación de IPJ.
Política sobre relaciones con los fondos y directrices para el registro de fondos de inversión en el Sistema Global del IPJ. Revisión de CDF: Introduce tres nuevos tipos de relaciones distintas que se pueden recaudar para obtener fondos.
Documento de Orientación sobre la Elegibilidad del IPJ para entidades gubernamentales generales. Revisión de CDF: Permite que ciertas entidades legales se clasifiquen como entidades gubernamentales u organizaciones internacionales.
A lo largo del mes de marzo, todas las organizaciones emisoras de IPJ migrarán a los nuevos formatos y se someterán a pruebas para garantizar una transición sin problemas. Por lo tanto, los usuarios del Sistema Global del IPJ deben estar preparados para admitir el contenido siguiendo las reglas de negocio existentes y nuevas a lo largo de marzo al realizar análisis de datos de IPJ. Esto se aplica a los usuarios de los siguientes datos de IPJ:
Archivos concatenados de la GLEIF
Archivos Golden Copy y Delta
Archivos Golden Copy a los que se accede a través de la API de la GLEIF
Los consumidores de datos pueden realizar sus actualizaciones a las nuevas versiones de formato antes del 1 de marzo de 2022, ya que los archivos en los formatos más antiguos son compatibles con los nuevos. Para apoyar a los consumidores de datos que no pueden actualizar su procesamiento de datos antes del 1 de marzo de 2022, la GLEIF proporciona «Transformaciones de lenguaje de hojas de estilo extensibles» (XSLT) que permiten a estos consumidores de datos transformar las versiones más recientes, desde una perspectiva de formato técnico, en las versiones anteriores.
La GLEIF ha puesto a disposición en su sitio web numerosos recursos de apoyo, incluidos detalles técnicos, archivos de ejemplo y un documento de orientación para el período de transición del 1 al 31 de marzo de 2022.
Después del 31 de marzo de 2022, la GLEIF anticipa un período de hasta un año antes de que el Sistema Global del IPJ se complete completamente con información sobre Eventos de Personas Jurídicas, Relaciones con Fondos y Entidades Gubernamentales. Por lo general, los datos se recopilan en el momento de la nueva emisión de IPJ o de la renovación del IPJ existente.
Acceso continuo a los datos de la GLEIF en RDF en data.world
Antes de la fecha límite inminente, la GLEIF puede confirmar que una colaboración exitosa con data.world ha asegurado que todos los datos de la GLEIF en RDF (Resource Description Framework) alojados por data.world, que incluye todo el conjunto de datos XML golden Copy, se hayan actualizado a los nuevos formatos de archivo. Esto garantizará un acceso sin problemas a los datos abiertos vinculados al IPJ para la comunidad global de IPJ al data.world, la comunidad de datos abiertos más grande del mundo. data.world aloja un catálogo de datos empresariales basado en Saas que comprende casi 500.000 conjuntos de datos abiertos.
Discurso del Sr. Benoit Coeuré, director del BIS Innovation Hub, en el World FinTech Festival, Suiza, 7 de diciembre de 2020.
Me complace mucho intervenir en este evento mundial, a caballo entre Singapur y Suiza. Lo que lo hace especial para mí es que el Centro de Innovación es local en los dos principales centros financieros. Establecimos oficinas a fines del año pasado, junto con otra oficina en Hong Kong.
Sin embargo, al igual que cualquier buen startup Fintech, ¡nos estamos expandiendo! Para esta época del próximo año, planeamos tener centros en Toronto, Londres, Estocolmo, París y Frankfurt, así como una asociación estratégica con el Banco de la Reserva Federal de Nueva York.
Entonces, aunque no hemos estado presentes por mucho tiempo, hemos estado ocupados. Y esta sesión mostrará uno de nuestros primeros informes, el resultado de una colaboración con nuestros socios, el Banco Nacional Suizo (SNB) y SIX. El informe detalla no una, sino dos pruebas de concepto: el Proyecto Helvetia.
Pero antes de entrar en el Proyecto Helvetia, quiero hablar durante cinco minutos sobre los bancos centrales y la innovación. En muchas mentes, todavía están algo en desacuerdo. Eso no es irrazonable. Pero si eso describe tu mente, quiero convencerte de lo contrario.
En primer lugar, los bancos centrales tienen mandatos para anclar la estabilidad (monetaria y financiera). Con eso viene una inclinación natural hacia el conservadurismo y la precaución. Eso es cierto.
Sin embargo, cuando los bancos centrales intervienen para estabilizar el barco económico en mares agitados, pueden ser valientes e ingeniosos. Como dice el refrán: las tormentas más duras de la vida demuestran la fuerza de nuestros anclajes. Y desde la vorágine de la crisis financiera de hace 10 años hasta la lucha contra las olas de una pandemia mundial hoy, ha habido pocos días de calma para el sistema financiero.
Tal vez fue fácil pasarlo por alto, pero las respuestas de los bancos centrales a ambas crisis fueron extraordinariamente innovadoras. Se encontraron nuevas formas de llevar liquidez a todos los rincones del sistema financiero. Se organizaron líneas de swap para suavizar las cuestiones de financiación transfronteriza. Se lanzaron nuevas políticas monetarias a gran escala. Las nuevas operaciones de mercado se implementaron casi de la noche a la mañana. ¡Qué rápido esos cautelosos bancos centrales se movieron para estabilizar el barco!
No fue fácil. Conozco de primera mano las dificultades de adoptar enfoques nuevos y no probados durante una crisis. A veces no hay que cambiar mucho: el programa de Transacciones Monetarias Directas del BCE (OMT) fue llamado el instrumento de política monetaria más eficiente de la historia, ¡porque nunca tuvo que ser utilizado!
Sin embargo, la visión intuitiva de la innovación es diferente. La innovación tiene que ver con el cambio. Estoy hablando de la «destrucción creativa» de Schumpeter; o (temprano) el «movimiento rápido y rompiendo cosas» de Zuckerberg.
Y mientras los dramas de la última década arreciaban, este cambio ha remodelado nuestro mundo. Y rápido. Que la digitalización generalizada está alterando nuestras vidas es indiscutible. Decir que está sucediendo cada vez más rápido es un cliché. Pero sin embargo es cierto. Si bien Covid-19 presenta un desafío económico inmediato, también ha demostrado la rapidez con la que las tendencias de digitalización a largo plazo pueden acelerarse.
Esto requiere una respuesta diferente de los bancos centrales. Esto no es una crisis, es evolución. Sin embargo, la velocidad sigue siendo esencial. El mundo, y el sistema financiero, están cambiando. Los bancos centrales deben comprender estos cambios y tener suficiente flexibilidad para responder a ellos.
Podemos ver esto en nuestro trabajo sobre la moneda digital del banco central (CBDC). El BPI y un grupo de bancos centrales, incluido el BNS, publicaron un informe en octubre que establece los principios para la CBDC minorista. El primer principio era la preservación de la estabilidad monetaria y financiera. La innovación disruptiva, del tipo que rompe las cosas, es contraria a los objetivos de política pública de los bancos centrales. Los bancos centrales se atienen al equivalente monetario del juramento hipocrático: primero, «no hacen daño».
Pero el desafío sigue siendo. Los bancos centrales deben moverse rápido si quieren tener la flexibilidad para evolucionar en este nuevo sistema. Evolucionar para que puedan seguir proporcionando dinero de confianza, un bien público común. Sin embargo, ¿cómo se puede combinar la velocidad con la seguridad? La respuesta es siempre: a través de la cooperación.
Eso me lleva al BIS. En el Banco de Pagos Internacionales, este año celebramos nuestro 90 cumpleaños. Nuestra historia es una historia de cooperación, donde los bancos centrales se reúnen para coordinar y promover la estabilidad monetaria y financiera mundial. En este contexto, es natural, y posiblemente necesario, que el BIS establezca su propio centro de innovación para obtener una comprensión profunda de las nuevas tecnologías, compartir y poner en común conocimientos a nivel internacional y explorar cómo podemos desarrollar bienes públicos tangibles para nuestra comunidad.
Como dije al principio, somos globales, pero también locales. Estoy hablando en el Festival Fintech de Singapur desde Europa, a una audiencia de todos los rincones del mundo. Eso refleja una de las mayores oportunidades y desafíos de las nuevas tecnologías: no reconocen fronteras.
Los temas estratégicos del Innovation Hub son globales y son importantes para todos: supervisión financiera efectiva, pagos y banca modernos, plataformas de datos, resiliencia cibernética y, por supuesto, CBDC. Al poner en común nuestros conocimientos, todos podemos beneficiarnos y movernos más rápido juntos. Al cooperar, podemos hacerlo juntos de manera segura. Al reunir a las autoridades públicas, podemos aprovechar la innovación que beneficia a muchos y no a unos pocos.
Cuando se trata de CBDC, Project Helvetia es el primer producto bajo el plan de trabajo de Innovation Hub CBDC. La segunda fase explorará cuestiones transfronterizas para CBDC, de acuerdo con la hoja de ruta del G20 para mejorar los pagos transfronterizos. Nuestros centros en Hong Kong y Singapur también están examinando estas cuestiones.
Si bien nadie (realmente) sabe si la tecnología de contabilidad distribuida (DLT) es el futuro, la tecnología ahora está lo suficientemente madura como para que el sector privado esté buscando ponerla en producción. Los ejemplos incluyen SDX, pero también el recientemente renombrado Diem. En el Centro de Innovación, estamos construyendo nuestras propias capacidades para llevar a cabo la experimentación.
Es fácil moverse rápido y romper cosas. No romper las cosas es más difícil. Para hacer esto último, necesitamos movernos juntos. Esto es lo que están haciendo los bancos centrales. El Proyecto Helvetia es un excelente ejemplo de esto y marca solo el comienzo de la evolución de la banca central.
Los bancos centrales son innovadores pragmáticos. Estamos innovando porque tenemos que cumplir con nuestros mandatos y porque es nuestro trabajo mantener la confianza en nuestras monedas. Fue John Kenneth Galbraith quien dijo: «El enemigo de la sabiduría convencional no son las ideas sino la marcha de los acontecimientos». Los bancos centrales están abiertos a nuevas ideas, y no planean ser superados por los acontecimientos.
La Comisión de Bolsa y Valores de los Estados Unidos (SEC) está modernizando sus requisitos de divulgación sobre información relacionada con las tarifas de presentación, y eventualmente introducirá el etiquetado digital de estos datos utilizando Inline XBRL (o iXBRL).
Como explica, «el proceso actual de notificación de tarifas es manual y propenso a errores». Todas las presentaciones que devengan tarifas deben ser revisadas por el personal de la SEC, debido a la alta tasa de error y las discrepancias resueltas. La digitalización de los datos necesarios para el cálculo de las tasas, así como la información que realmente se informa a la SEC, hará que el proceso de presentación sea más rápido y eficiente.
Crucialmente, «a medida que los declarantes y la comunidad legal modifica en sus datos de tabla para cumplir con los nuevos requisitos, allana el camino para un etiquetado de tarifas bien estructurado». A partir del 31 de julio de 2024, las compañías más grandes, conocidas como Large Accelerated Filers, deberán presentar sus datos de tarifas de presentación en Inline XBRL, y todos los demás solicitantes de la SEC seguirán su ejemplo un año después.
SEC lanza la modernización de las divulgaciones de tarifas de presentación, a partir del 31 de enero de 2022. XBRL en línea es el siguiente.
En octubre de 2021, la SEC adoptó la regla final de Modernización de Tarifas de presentación y Método de Pago. El mandato es de gran alcance y transformará la forma en que se divulgan y difunden las tasas de presentación en las declaraciones de registro y los poderes de cotización y las ofertas de licitación. La SEC está implementando la divulgación de tarifas y los cambios técnicos en etapas, con la primera fase a partir del 31 de enero de 2022, que requiere que las empresas presenten una nueva exhibición en formato HTML. A partir del 31 de julio de 2024, los grandes archivadores acelerados deberán enviar los datos de la tarifa en formato Inline XBRL (iXBRL), y todos los demás solicitantes entrarán gradualmente a partir del 31 de julio de 2025.
Los emisores y su personal legal que administran estas presentaciones de la SEC deben comprender estos cambios y prepararse ahora para cumplir con las actualizaciones de la SEC.
¿Por qué la SEC está haciendo estos cambios?
Procesos y errores manuales de tarifas
El proceso actual de notificación de tarifas es manual y propenso a errores. Las reglas existentes de la SEC requieren que los emisores incluyan la tabla «Cálculo de la tarifa de registro» y las notas al pie asociadas en la portada en su presentación. Las tarifas adeudadas a la SEC se calculan en función de la tabla y luego se ingresan manualmente en el encabezado de presentación de EDGAR. La SEC informa que su personal revisa manualmente cada presentación que cobra debido a la gran cantidad de errores.
«Cuando hay discrepancias, el personal tiene que resolver la discrepancia y, a menudo, tiene que ponerse en contacto con el solicitante para hacerlo. Durante el año fiscal 2020, estimamos que aproximadamente 610 presentaciones con cargo a tasas (que representan aproximadamente el 0,9 % de todas las presentaciones con tasas) contenían errores de presentación de solicitudes que requerían una corrección manual por parte del personal de la Comisión. Los tipos comunes de errores de cálculo de tarifas de presentación implican el uso indebido de compensaciones, el uso indebido de transferencias, la referencia incorrecta a cantidades pagadas anteriormente y referencias incorrectas a reglas. Cuando se produce un error, los solicitantes deben dedicar un esfuerzo adicional a trabajar con el personal para corregir los errores».
Generación de un formato de tabla de tarifas coherente
Para reducir los errores y mejorar la calidad de los datos de tarifas, la SEC está cambiando el diseño y la ubicación de la tabla de tarifas actual. A partir del 31 de enero de 2022, se requerirá que todas las tablas de cálculo de tarifas sigan el nuevo diseño que incluye columnas adicionales y más datos requeridos (incluso si una presentación anterior utilizó el formato anterior).
Mejora de la usabilidad de losdatos de la tabla de tarifas
A medida que los declarantes y la comunidad legal modifican sus datos de tabla para cumplir con los nuevos requisitos, allana el camino para un etiquetado de tarifas bien estructurado para cuando se requiera iXBRL a partir del 31 de julio de 2024. La transición a iXBRL demuestra aún más el agresivo plan de la SEC para incorporar datos interactivos siempre que sea posible para mejorar el acceso de los inversores y el personal de la SEC a los datos de los declarantes.
Nuevas tablas de tarifas
La SEC está implementando tres nuevas tablas de tarifas. La divulgación y el formato requeridos dependen de la presentación específica y los datos de tarifas que se informan.
Tabla 1: Valores recién registrados y arrastrados hacia adelante
Cuadro 2: Reclamaciones y fuentes de compensación de tasas
Cuadro 3: Folletos combinados 429 Referencia
Cambios en el sistema EDGAR
A partir del 31 de enero de 2022, el sistema EDGAR se actualizará para admitir los cambios en la tabla de tarifas y allanar el camino para Inline XBRL mediante la implementación de los siguientes cambios:
La tabla cálculo de la tarifa de presentación y las notas al pie asociadas se moverán de la portada a un documento de exhibición separado.
La nueva exhibición de EDGAR se llamará EX-FILING FEES.
Se requiere en las presentaciones aplicables con las que se pagan tarifas, que incluyen:
Declaraciones de registro y folletos presentados con arreglo a la Regla 424.b)
Proxies
Ofertas públicas
Archivado en formato HTML hasta que se exija XBRL en línea.
Los encabezados de envío de EDGAR incluirán una nueva etiqueta «Tabla de tarifas incluida» para indicar cuándo se está pagando una tarifa.
EDGAR suspenderá las presentaciones de tarifas aplicables que no incluyan los cambios de encabezado de envío requeridos y la exhibición.
Programa de introducción gradual de etiquetado de datos de tarifas de iXBRL
La SEC planea actualizar el sistema EDGAR antes del mandato de iXBRL para permitir pruebas tempranas de los datos de tarifas etiquetadas. Las fechas de entrada gradual de iXBRL son:
Archivadores acelerados grandes a partir del 31 de julio de 2024
Todos los demás solicitantes a partir del 31 de julio de 2025.
Nota: El etiquetado iXBRL de las tarifas de presentación cubrirá a las empresas que registren valores en cualquier presentación aplicable, incluidas las OPI.
Prepárate
Para prepararse con éxito para la fase 1 de la modernización de la tarifa de presentación de la SEC el 31 de enero de 2022, hay varios pasos que los solicitantes pueden tomar.
Revise el nuevo diseño de la tabla de tarifas exigida por la SEC y modifique sus divulgaciones en consecuencia.
Asegúrese de que su proveedor de servicios esté al tanto y listo para cumplir con la divulgación y los cambios técnicos.
Confirme que cualquier presentación con datos de tarifas incluya esos datos en el nuevo documento de exhibición requerido, EX-FILING FEES.
Verifique la presentación de la prueba para asegurarse de que no haya advertencias o errores de tarifas. Esto podría hacer que se suspenda una presentación en vivo.
«Para las empresas de todo el mundo, la confianza en la autenticidad digital es escasa», escribe Stephan Wolf, CEO de la Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF). «A medida que las empresas cooperan y realizan transacciones de forma cada vez más remota y a través de las fronteras, los sistemas que utilizan para establecer la confianza también deben evolucionar». Por lo tanto, la GLEIF cree que existe una necesidad urgente insatisfecha de una mayor seguridad, conveniencia y facilidad de uso en la identidad digital, incluida la verificación de identidad y la prueba de autenticidad de los datos.
En una nueva publicación sustancial, además del video que lo acompaña, Wolf analiza el rápido progreso que se está realizando para abordar este problema con el desarrollo del «IPJ verificable» o vLEI. Se trata de una versión estandarizada y digitalizada del IPJ existente (Identificador de Personas Jurídicas) capaz de permitir la confianza instantánea y automatizada entre las personas jurídicas y sus representantes. En un hito significativo a principios de este mes, la GLEIF y la Fundación Trust Over IP publicaron el Marco de Gobernanza del Ecosistema vLEI, estableciendo un modelo operativo y describiendo cómo las partes interesadas emisoras de vLEI desempeñarán sus funciones dentro de un ecosistema descentralizado.
En XBRL International apoyamos desde hace mucho tiempo el IPJ y su incorporación en las normas de presentación de informes y las taxonomías XBRL. Estos identificadores no solo son útiles en las transacciones entre empresas, sino también para realizar un seguimiento de los datos de informes a lo largo del tiempo y en todas las jurisdicciones. Acogemos con gran satisfacción el advenimiento de la vLEI para hacer que el IPJ sea verdaderamente digital y fácil y verificable automáticamente.
«El vLEI tiene el potencial de convertirse en una de las credenciales digitales más valiosas del mundo; está diseñado para convertirse en el sello distintivo de autenticidad para cualquier entidad legal, en cualquier lugar», concluye Wolf. «Cambia el juego en la identidad organizacional digital y representará un cambio radical en la confianza digital que beneficiará a todos los países, empresas y, en última instancia, ciudadanos del mundo».
Ambiciones elevadas quizás, pero en nuestra opinión bien vale la pena apoyarlas. El impacto de una vLEI generalizada en el comercio, en la lucha contra el lavado de dinero, en la responsabilidad corporativa y en la expansión de la confianza sería tremendo.
El nacimiento de la vLEI: un nuevo amanecer en la identificación digital para entidades legales en todas partes
Stephan Wolf, CEO de la GLEIF, revisa el rápido progreso realizado por la GLEIF y sus socios para crear un servicio estandarizado e independiente que permita a todas las entidades legales del mundo confirmar digitalmente su autenticidad.
Autor: Stephan Wolf
Fecha: 2022-02-07
Para las empresas de todo el mundo, la confianza en la autenticidad digital es escasa. ¿Puede estar seguro de que el sitio web de su banco no es una elaborada recreación de phishing? ¿Esa factura electrónica realmente provino de su socio comercial? ¿Cómo puedes saberlo?
A medida que las empresas cooperan y realizan transacciones de forma cada vez más remota y transfronteriza, los sistemas que utilizan para establecer la confianza también deben evolucionar.
La GLEIF ha estado trabajando para abordar este requisito directamente, ampliando el Sistema Global del IPJ para incorporar un «IPJ verificable» (vLEI), una versión estandarizada y digitalizada del IPJ capaz de permitir la confianza instantánea y automatizada entre las personas jurídicas y sus representantes autorizados, y las entidades jurídicas de contraparte y los representantes con los que interactúan.
Para confiar en el futuro, el mundo de los negocios necesita el IPJ
Bajo la dirección de la GLEIF, el Sistema Global del IPJ ha proporcionado, durante años, datos abiertos y fiables que permiten la identificación inequívoca de entidades jurídicas de todo el mundo. Con más de dos millones de IPJ ya en uso, la GLEIF está tomando medidas para aprovechar su éxito impulsando la adopción voluntaria del IPJ entre las entidades jurídicas de todas las industrias a nivel mundial, para establecer el IPJ como el sistema de identidad organizacional de facto del mundo.
Ayudar a las entidades legales a participar de manera eficiente en la economía digital del mundo es fundamental para este objetivo. Pero es un mundo peligroso allá afuera, y las cosas se están moviendo rápidamente. Solo en 2021, el cibercrimen le costó a la economía global un estimado de $ 6 billones. Nuevos modelos de negocio y procesos recientemente automatizados están surgiendo todo el tiempo, impulsados por innumerables avances en tecnología, desde API hasta blockchain e IoT.
En este contexto, es fácil ver por qué la confianza digital entre entidades legales es escasa. Sin embargo, esto es precisamente lo que se necesita: cuando las entidades legales se relacionan digitalmente con sus clientes, socios y proveedores, deben poder confiar en que estas organizaciones son, de hecho, quienes dicen ser.
La creación de confianza digitalizada, por lo tanto, es fundamental para el trabajo en curso de la GLEIF. Creemos que cada entidad legal en todo el mundo debe tener una sola identidad global, capaz de apoyar su participación en la economía digital. Solo entonces todos podrán trabajar juntos de manera que desbloqueen el verdadero potencial de la digitalización: permitir que la innovación y la colaboración prosperen ilimitadamente por geografía, y que el dinero, los bienes y los servicios fluyan de forma segura en todo el mundo de manera más rápida, más eficiente y a un costo más bajo que nunca.
Un nuevo ecosistema de confianza digital para entidades legales en todas partes
La GLEIF ha estado trabajando para ampliar el Sistema Global del IPJ para abordar este requisito directamente. Nuestro trabajo comenzó comprometiéndose con los sistemas existentes que permiten la confianza digital, por ejemplo, estandarizando la forma en que el código de IPJ de una entidad legal podría integrarse en los certificados digitales.
Paralelamente, también buscamos tecnologías de próxima generación que pudieran desarrollarse para crear un nuevo sistema.
A principios de 2020, nació la idea de crear una versión verificable digitalmente del IPJ, el vLEI. Su concepto era simple: permitir que una entidad legal aproveche su IPJ para establecer una confianza instantánea y digitalizada con las organizaciones homólogas y sus representantes.
Muévete rápido y crea cosas
En diciembre de 2020, una serie de iniciativas de investigación habían confirmado la demanda de los sectores farmacéutico, sanitario, de telecomunicaciones, de servicios financieros y de automoción, y habían llevado a la GLEIF a lanzar un programa internacional de desarrollo intersectorial. El objetivo del programa fue crear un ecosistema y un marco de gobierno de credenciales, junto con una infraestructura de soporte técnico, para el vLEI.
Tres meses después, en febrero de 2021, la GLEIF dio a conocer sus modelos para la infraestructura técnica y el proceso de emisión de la vLEI, en los que se describía cómo el código de IPJ de una entidad jurídica se envolvería en credenciales verificables y sería emitido por la GLEIF, a través de una red de emisores de vLEI cualificados, a entidades jurídicas. La infraestructura establece a la GLEIF como la «técnica de confianza» digital que salvaguarda la integridad de la cadena de confianza vLEI. Esto significa que todos los vEI son rastreables, a través de una cadena de credenciales protegida criptográficamente, hasta su registro de IPJ de origen en el Índice global de IPJ.
La GLEIF también reconoció que la adopción universal por parte de las personas jurídicas requería que el sistema vLEI interoperara de forma fluida y segura con todos los modelos tecnológicos, incluidas las cadenas de bloques, los servicios en la nube y las API. Para lograr esto, la GLEIF adoptó un enfoque de «red de redes» habilitado por el protocolo de Infraestructura de Recepción de Eventos Clave (KERI).
Con KERI, los vLEI se pueden crear y utilizar independientemente de cualquier organización específica, con los más altos niveles de seguridad, privacidad y facilidad de uso. KERI también permite que la GLEIF y el ecosistema de confianza vLEI operen bajo el marco de gobernanza de la GLEIF, libres de la gobernanza de los sistemas externos, incluidos los de las cadenas de bloques y los consorcios de libros mayores distribuidos.
Un año ajetreado por delante: software, gobernanza, estandarización y pruebas de campo 2022 ya está vivo con la actividad de vLEI.
En febrero, la GLEIF publicó el Marco de Gobernanza del Ecosistema vLEI, en plena conformidad con los estándares y recomendaciones de la Fundación Trust Over IP (alojada por la Fundación Linux). El Marco, que ha sido diseñado desde cero para complementar la gobernanza del IPJ existente de la GLEIF, define el modelo operativo de vLEI y describe cómo la gama de partes interesadas emisoras de vLEI del nuevo ecosistema calificará y desempeñará sus funciones en el Sistema Global del IPJ. Proporciona detalles esenciales sobre las estructuras y procesos de gobernanza que darán forma al desarrollo del ecosistema vLEI junto con los servicios que proporcionará la GLEIF.
También en 2022, después de un año en desarrollo y pruebas de sandbox, el software beta vLEI de código abierto entrará en pruebas de campo en una variedad de aplicaciones verticales de la industria. El software ofrecerá funcionalidad que admita la emisión, presentación y revocación de las credenciales verificables de vLEI, y proporciona una administración segura de claves utilizando el protocolo KERI.
Por último, el trabajo de normalización de la GLEIF con el Comité ISO/TC 68/SC 8 también está a punto de completarse, con una norma internacional (ISO 5009) para definir los roles organizativos oficiales en los datos de referencia de servicios financieros actualmente «en publicación». Una vez lanzada, la norma ISO 5009 permitirá la uniformidad global de la lista de roles organizacionales oficiales de manera estructurada, para que puedan ser especificados por una entidad legal e incorporados en sus credenciales oficiales de roles organizacionales vLEI. Del mismo modo, la norma también permitirá que los roles de la organización se referencian de manera uniforme y se integren en otros activos digitales que aprovechen el IPJ, como los certificados digitales, ahora y en el futuro.
Un futuro brillante
El vLEI tiene el potencial de convertirse en una de las credenciales digitales más valiosas del mundo; está diseñado para convertirse en el sello distintivo de autenticidad para cualquier entidad legal, en cualquier lugar. Esta nueva familia de credenciales digitales puede servir como una cadena de confianza para cualquier persona que necesite verificar la identidad legal de una organización o de una persona que actúe legalmente en nombre de esa organización. Cambia el juego en la identidad organizacional digital y representará un cambio radical en la confianza digital que beneficiará a todos los países, empresas y, en última instancia, ciudadanos del mundo.
Con el Formato Electrónico Único Europeo (ESEF) basado en XBRL en línea ahora obligatorio para la presentación de informes financieros en toda la UE. Su nueva lista compila y proporciona enlaces a la Autoridad Reguladora relevante para cada país, así como al Mecanismo Oficialmente Designado (OAM) utilizado por las empresas para presentar sus informes.
ESEF iXBRL Mandato Autoridad Reguladora y Listado OAM
Toppan Merrill está monitoreando a las autoridades reguladoras de toda Europa a medida que actualizan y publican información sobre el Mandato ESEF iXBRL
Algunas investigaciones interesantes publicadas recientemente por el Banco de Pagos Internacionales (BPI) arrojan luz sobre el valor de los esfuerzos de transparencia y de la disponibilidad de datos. El documento de trabajo, titulado «Opacidad bancaria: pautas e implicaciones», analizó un rico conjunto de datos a nivel bancario sobre las exposiciones de los bancos de la UE a países y sectores individuales. Encontró que estos datos públicos publicados por la Autoridad Bancaria Europea (ABE) contenían información que no estaba previamente tasada por los mercados de acciones y CDS.
«Encontramos que los inversores no estaban completamente informados sobre las carteras de préstamos bancarios», afirman los autores. «Los precios de las acciones bancarias y los diferenciales de los CDS reaccionaron fuertemente a las publicaciones públicas de datos sobre las exposiciones de los bancos. El impacto de los nuevos datos fue mayor para las exposiciones soberanas de los bancos periféricos europeos y las exposiciones del sector privado de los bancos centrales europeos. Los bancos con riesgo de crédito subestimado tuvieron costos de financiamiento más bajos y pidieron prestado más. Si eran de la periferia europea, estos bancos también hacían préstamos más riesgosos y tenían mayores ganancias».
Esta es una visión muy práctica del poder de la transparencia para cambiar las percepciones y comportamientos de riesgo. Proporciona pruebas valiosas para demostrar que vale la pena proseguir los esfuerzos de transparencia de la ABE y las iniciativas similares.
Opacidad bancaria – patrones e implicaciones
Resumen
Centro de atención
¿Cuánto saben los inversores sobre la composición de las carteras de los bancos? ¿Qué partes de los balances de los bancos son menos conocidas por los inversores? ¿Cuál es el impacto de las publicaciones de datos públicos en los precios de las acciones bancarias y los diferenciales de los CDS? ¿Los bancos cuyo riesgo crediticio es subestimado por los mercados obtienen financiamiento más barato y hacen préstamos más riesgosos? Examinamos estas preguntas combinando una novedosa metodología de estudio de eventos con un rico conjunto de datos sobre las exposiciones de los bancos europeos.
Contribución
Calculamos una nueva medida del riesgo bancario utilizando un rico conjunto de datos sobre las exposiciones de los bancos a países y sectores individuales. Empleamos una metodología novedosa, que nos permite evaluar el impacto de las publicaciones de datos públicos en los precios de las acciones bancarias y los diferenciales de los CDS. Nuestro marco empírico nos permite identificar dos efectos de la nueva información: la reducción de la incertidumbre global y la actualización de las estimaciones de riesgo bancario de los inversores. También investigamos el impacto de la opacidad bancaria en la financiación, los préstamos y la rentabilidad de los bancos.
Resultados
Encontramos que los inversores no estaban completamente informados sobre las carteras de préstamos bancarios. Los precios de las acciones bancarias y los diferenciales de los CDS reaccionaron con fuerza a la publicación pública de datos sobre las exposiciones de los bancos. El impacto de los nuevos datos fue mayor para las exposiciones soberanas de los bancos periféricos europeos y las exposiciones del sector privado de los bancos centrales europeos. Los bancos con riesgo de crédito subestimado tuvieron costos de financiamiento más bajos y pidieron prestado más. Si eran de la periferia europea, tales bancos también hacían préstamos más riesgosos y tenían mayores ganancias.
Extracto
Investigamos los patrones y las implicaciones de la opacidad bancaria en Europa utilizando un rico conjunto de datos a nivel bancario. Empleando una novedosa metodología de estudio de eventos, documentamos que las publicaciones de datos públicos de la Autoridad Bancaria Europea (ABE) sobre las exposiciones de los bancos a países y sectores individuales contenían información que antes no estaba valorada por los mercados de acciones y CDS. Demostramos que el grado de opacidad bancaria varió considerablemente entre las nacionalidades bancarias y los sectores de contraparte: fue más alto para las exposiciones soberanas de los bancos periféricos europeos y las exposiciones del sector privado de los bancos centrales europeos. Además, documentamos que las subestimaciones del riesgo de crédito de los bancos por parte de los mercados se asociaron con menores costos de financiamiento y mayores préstamos al por mayor (para todos los bancos), así como con una mayor toma de riesgos y una mayor rentabilidad (para los bancos periféricos europeos).
Opacidad Bancaria – patrones e implicaciones
Extracto
Investigamos los patrones y las implicaciones de la opacidad bancaria en Europa utilizando un rico conjunto de datos a nivel bancario. Empleando una novedosa metodología de estudio de eventos, documentamos que las publicaciones de datos públicos de la Autoridad Bancaria Europea (ABE) sobre las exposiciones de los bancos a países y sectores individuales contenían información que antes no estaba valorada por los mercados de acciones y CDS. Demostramos que el grado de opacidad bancaria varió considerablemente entre las nacionalidades bancarias y los sectores de contraparte: fue más alto para las exposiciones soberanas de los bancos periféricos europeos y las exposiciones del sector privado de los bancos centrales europeos. Además, documentamos que las subestimaciones del riesgo de crédito de los bancos por parte de los mercados se asociaron con menores costos de financiamiento y mayores préstamos al por mayor (para todos los bancos), así como con una mayor toma de riesgos y una mayor rentabilidad (para los bancos periféricos europeos).
∗Este trabajo fue apoyado por la Escuela de Graduados de Ciencias Económicas y Sociales de la Universidad de Mannheim financiada por la Fundación Alemana de Investigación (DFG). Las opiniones expresadas en este documento son las de los autores y no reflejan necesariamente las opiniones del Banco de Pagos Internacionales. Nos gustaría agradecer a Stijn Claessens, Bryan Hardy, Sascha Steffen, Andr’e Stenzel, Ernst-Ludwig von Thadden, Egon Zakrajˇsek y a los participantes en el Seminario Bancario de Bonn-Mannheim, la Universidad de Mannheim y el Banco de Pagos Internacionales por sus útiles comentarios y discusiones. Todos los errores restantes son nuestros.
1. Introducción
¿Qué tan bien se informa a los participantes en los mercados financieros sobre las exposiciones de los bancos y el riesgo de crédito asociado? ¿Qué tan grande es la asimetría informativa entre los externos del banco y los iniciados del banco? ¿Cómo afecta la opacidad bancaria al diferencial de CDS y a los precios de las acciones de los bancos? ¿Cuáles son las partes más opacas de los balances de los bancos? ¿Cuáles son las implicaciones de la opacidad bancaria para los costes de financiación, la asunción de riesgos y la rentabilidad de los bancos? Examinamos las preguntas anteriores combinando una novedosa metodología de estudio de eventos con un rico conjunto de datos que contiene información detallada sobre las distribuciones geográficas y sectoriales de las exposiciones de 130 bancos europeos entre 2012 y 2018.
Formulamos y examinamos tres conjuntos de hipótesis sobre las reacciones de los mercados financieros a la divulgación de nueva información sobre las exposiciones bancarias. En primer lugar, en presencia de información imperfecta, la publicación de nuevos datos sobre las exposiciones bancarias debería reducir la incertidumbre general, aumentando así los precios de las acciones de los bancos y disminuyendo sus diferenciales de CDS. En segundo lugar, si los mercados tampoco están perfectamente informados sobre los niveles de pérdida esperados de los bancos, la publicación pública de nueva información también debería tener un impacto direccional en los precios de los activos. Es decir, la nueva información que actualiza los priores de los participantes del mercado hacia niveles más altos (más bajos) de riesgo bancario debería hacer que los precios de las acciones bajen (suban) y los diferenciales de los CDS suban (bajen). En tercer lugar, el impacto direccional anterior de la nueva información debería ser mayor para los diferenciales de CDS que para los precios de las acciones. Intuitivamente, una mayor toma de riesgos tiende a ir de la mano con mayores rendimientos esperados. En el caso de los precios de las acciones, estos dos efectos tienden a compensarse entre sí. Por el contrario, en el caso de los diferenciales CDS, el segundo efecto es prácticamente inexistente, ya que los mayores rendimientos esperados afectan a los créditos de deuda solo en la medida en que reducen la probabilidad de que el banco se vuelva insolvente.
Probamos las hipótesis anteriores empleando nuestra novedosa metodología de estudio de eventos para examinar las reacciones de los precios de las acciones bancarias y los diferenciales de CDS a seis publicaciones de datos públicos sobre las exposiciones de los bancos, realizadas por la Autoridad Bancaria Europea (EBA) entre 2014 y 2018. A diferencia de las metodologías estándar de estudio de eventos, estimamos no solo el impacto independiente del evento examinado (es decir, la divulgación de información) en sí, sino también el impacto de los cambios escalonados por eventos en una variable económicamente significativa (las pérdidas esperadas estimadas por los bancos).
Construimos una variable de pérdida esperada estimada a nivel bancario (que mide el riesgo de crédito inherente a la cartera de un banco) combinando datos sobre la distribución geográfica y sectorial de las exposiciones de los bancos con datos sobre el riesgo de crédito de los prestatarios. Obtenemos datos sobre las exposiciones de los bancos a países y sectores individuales de las bases de datos de pruebas de resistencia y ejercicios de transparencia de la Autoridad Bancaria Europea (ABE). Llenamos los vacíos en los datos de la EBA con datos de las Estadísticas Bancarias Consolidadas del BIS (CBS). Estimamos el riesgo de crédito de sectores individuales en cada país utilizando diferenciales CDS (cuando estén disponibles) o el diferencial entre las tasas de préstamos bancarios y las tasas libres de riesgo correspondientes.
El impacto de las publicaciones de información en los diferenciales de los CDS y los precios de las acciones está impulsado enteramente por el componente de exposición de la medida de pérdida esperada y no por su componente de riesgo de crédito. Los participantes del mercado tienen información en tiempo real sobre (los niveles generales/medios de) los diferenciales de crédito de los prestatarios de los bancos. Por lo tanto, los cambios en los niveles de riesgo (implícitos en el diferencial) de los prestatarios bancarios deben incorporarse continuamente en las estimaciones de los participantes en el mercado de las pérdidas esperadas de los bancos. Por el contrario, la nueva información pública sobre las exposiciones de los bancos llega (con un retraso sustancial) solo a las fechas de nuestros eventos. Esto nos permite aislar limpiamente el componente del cambio en la estimación de pérdida esperada que se debe a cambios en la composición de la cartera.
Encontramos pruebas sólidas en apoyo de todas las hipótesis anteriores. En primer lugar, la publicación pública de cualquier nueva información sobre las exposiciones de los bancos redujo significativamente los diferenciales de los CDS y aumentó los precios de las acciones, destacando la importancia del canal de reducción de la incertidumbre. En segundo lugar, la información que revela que las pérdidas esperadas de los bancos fueron más altas (más bajas) de lo estimado anteriormente, aumentaron significativamente (disminuyeron) los diferenciales de CDS y disminuyeron (aumentaron) los precios de las acciones. Esto demuestra claramente que los mercados corrigen sus creencias previas sobre los niveles de riesgo después de la publicación de nueva información, lo que es evidencia de la existencia de opacidad bancaria. Finalmente, las reacciones de los diferenciales de CDS a la nueva información fueron mayores que las de los precios de las acciones, en línea con nuestra última hipótesis.
Después de establecer la existencia de la opacidad bancaria, profundizamos en sus patrones a través de las nacionalidades bancarias, los sectores prestatarios y los períodos de tiempo. En primer lugar, mostramos que la reacción de los mercados de activos fue mucho más fuerte para las actualizaciones informativas sobre las exposiciones del sector soberano que para las exposiciones al sector bancario o al sector privado no bancario. En segundo lugar, las publicaciones de información pública afectaron significativamente a los diferenciales de los CDS y a los precios de las acciones de los bancos tanto del núcleo europeo como de la periferia europea. En tercer lugar, el efecto de la nueva información fue más fuerte para las exposiciones soberanas de los bancos periféricos y las exposiciones del sector privado de los bancos centrales. Cuarto, si bien el efecto de reducción de la incertidumbre está presente en toda nuestra muestra, el efecto direccional de la nueva información solo es significativo en la primera mitad de nuestra muestra.
El conjunto anterior de resultados tiene varias implicaciones importantes. En primer lugar, destacan la importancia del nexo banco-soberano inmediatamente después de la crisis de la deuda soberana europea, especialmente en la periferia europea (Acharya et al. [2014]). En segundo lugar, los mercados también encontraron valor en la información sobre las exposiciones no bancarias del sector privado de los bancos principales, muchos de los cuales tienen carteras de préstamos repartidas en varios países (véase Aldasoro et al. Por último, pero no por ello menos importante, la mayor importancia de los resultados en la primera mitad de nuestra muestra sugiere que la capacidad de los participantes en el mercado para recopilar información sobre las exposiciones de los bancos mejoró con el tiempo.
En la parte final de nuestro análisis, investigamos las consecuencias de la opacidad bancaria. Primero documentamos que las desviaciones del riesgo de crédito real de los bancos de las estimaciones basadas en información pública de su riesgo de crédito no se reflejaron en las tasas de financiamiento mayorista de los bancos. Esto implica que los FMM no tenían información superior a la de otros acreedores bancarios. Al mismo tiempo, también encontramos que los bancos cuyo riesgo de crédito fue subestimado por los mercados (es decir, los bancos que enfrentaron condiciones de financiamiento favorables) obtuvieron mayores volúmenes de financiamiento mayorista. Utilizamos un enfoque de tipo Khwaja y Mian [2008] al controlar los efectos fijos del Fondo × Time para filtrar los efectos de la oferta de FMM, lo que nos permite concluir que los mayores volúmenes de financiación al por mayor fueron un resultado impulsado por la demanda. Por lo tanto, parece que los bancos que eran conscientes de sus condiciones de financiación (des)favorables, exigieron más (menos) financiación mayorista.
Además, también investigamos si la opacidad bancaria afecta la composición y el rendimiento de los activos de los bancos. La primera parte del análisis se centra en los préstamos sindicados al sector privado no bancario, tomados de la base de datos Dealscan. Si bien no hubo efectos significativos en los préstamos bancarios al sector privado no bancario para la muestra completa, encontramos que los bancos periféricos cuyo riesgo de crédito fue subestimado por los mercados que participaron en préstamos más riesgosos. Una vez más, aislamos el lado bancario del mercado, en este caso su oferta de préstamos, controlando los efectos fijos de Borrower × Time. Además, constatamos que, si bien la opacidad de los bancos no tuvo ningún efecto en los volúmenes de préstamos, se vinculó a mayores tenencias de títulos de deuda por parte de los bancos principales. Por lo tanto, la financiación mayorista adicional que obtuvieron los bancos con riesgo de crédito subestimado fue utilizada de manera muy diferente por los bancos centrales y periféricos, mientras que los primeros la estacionaron en títulos de deuda, los segundos la utilizaron para buscar rendimiento. Por último, pero no menos importante, documentamos que los préstamos riesgosos de los bancos periféricos se tradujeron en mayores márgenes de interés netos, mientras que la inversión en títulos de deuda de los bancos centrales no lo hizo.
Literatura relacionada. Nuestra conclusión sobre la opacidad bancaria general y direccional se suma a la línea de literatura que trata de la opacidad bancaria y los efectos disciplinadores del mercado de la divulgación de información, en particular a través de ejercicios de pruebas de resistencia.
Desde una perspectiva teórica, Goldstein et al. y Goldstein y Leitner [2018] pasan por varios canales de impacto potencial de divulgación de información de los resultados de las pruebas de resistencia. Los autores concluyen que los efectos para las instituciones individuales pueden ser heterogéneos. Agregamos más evidencia de que la divulgación de información puede tener efectos positivos o negativos para cada banco, dependiendo de si el mercado estaba sobreestimando previamente o subestimando el riesgo de crédito de ese banco. Empíricamente, Flannery et al. [2017] y Morgan et al. [2014] muestran que existen reacciones significativas del mercado a las divulgaciones de información relacionadas con las pruebas de resistencia bancarias en los Estados Unidos. Si bien nuestros resultados están cualitativamente en línea con los de ellos, nuestra metodología difiere al vincular directamente el contenido informativo específico del banco de la publicación con el tamaño y la dirección del rendimiento del precio del activo. Para Europa, Sahin y De Haan [2016] documentan poca reacción del mercado a los resultados de las pruebas de resistencia publicadas en 2014, mientras que Petrella y Resti [2013] se centran en los resultados de las pruebas de resistencia publicadas en 2011 y muestran fuertes reacciones del mercado. En espíritu y metodología, Petrella y Resti [2013] son los más cercanos a nuestro estudio. Examinamos las publicaciones de datos de la ABE más estructuralmente que estos autores en dos aspectos. Primero, investigamos las seis publicaciones de datos que tuvieron lugar entre 2014 y 2018 (en lugar de una sola) para identificar patrones más sistemáticos y estadísticamente robustos. En segundo lugar, nuestra metodología va un paso más allá en la identificación del valor informativo (específico del banco) de cada publicación de datos. En lugar de simplemente identificar una reacción a noticias positivas o negativas, vinculamos la reacción del mercado a los cambios en la composición de la cartera de cada banco.
Estudios teóricos como Heider, Hoerova y Holthausen [2015] han puesto de relieve el impacto adverso de la información asimétrica sobre el riesgo de crédito en los costes de liquidez de los bancos (es decir, los costes de financiación). Agregamos una evidencia empírica a estos análisis, lo que sugiere que la información asimétrica afecta negativamente los costos de financiamiento de los bancos si su exposición al riesgo de crédito es sobreestimada por los mercados. Es importante destacar que también documentamos que una subestimación del riesgo de crédito resulta en menores costos de financiamiento para esos bancos. La evidencia de tal efecto de dos caras es una novedad en la literatura empírica y se vincula con las consideraciones teóricas de Goldstein et al. [2014], quienes conjeturaron la variación en los efectos específicos del banco de la opacidad.
Por último, vinculamos el nivel de opacidad bancaria y las distorsiones de los costes de financiación asociados a las decisiones de asignación de activos de los bancos. Las decisiones de préstamo de los bancos (elección de activos) están estrechamente vinculadas a su combinación de financiación (composición y coste de los pasivos), de modo que reducirán los activos (ponderados por riesgo) o buscarán rendimiento si el capital es escaso (Acharya et al. [2021], Jim ́enez et al. [2017]; otros) o si los costes de financiación de la deuda son altos (Heider et al. [2019]).2 Documentamos que los bancos que obtienen financiación adicional debido a una subestimación de su riesgo de crédito buscan rendimiento en el mercado de préstamos (si son de la periferia europea) o aumentar sus tenencias de títulos de deuda (si son del núcleo europeo). Esto sugiere que, dependiendo de la salud de los bancos, utilizan sus fondos para apostar por la resurrección o para aumentar sus tenencias de activos líquidos y de bajo riesgo.
Datos
Variables clave – definiciones y fuentes
El principal elemento básico de nuestro análisis es la medida que utilizamos para cuantificar el riesgo de crédito en las exposiciones de los bancos a sectores individuales en cada país:
Utilizamos la medida de pérdida esperada granular (sector de endeudamiento/específico de cada país) anterior para construir la siguiente medida de pérdida esperada agregada (a nivel bancario):
Si los participantes en el mercado se basan en datos publicados públicamente para obtener información sobre las exposiciones de los bancos a sectores y países individuales, sus estimaciones de las pérdidas esperadas de cada banco (específicas de cada país o sector) pueden expresarse como:
Donde t ∗ indica la fecha más reciente para la que existe información disponible públicamente sobre el EAD. La Tabla 1 enumera cada t ∗ fecha en nuestra muestra, junto con las fechas de publicación de datos correspondientes (T).
A su vez, las estimaciones de los participantes en el mercado de las pérdidas esperadas agregadas (a nivel bancario) están dadas por:
Además, también definimos una variable que captura la brecha entre las pérdidas reales esperadas.
La principal fuente para construir la variable EAD son los datos de los ejercicios de transparencia y las pruebas de resistencia de la Autoridad Bancaria Europea (ABE).
Estos datos de la ABE contienen información sobre las exposiciones al riesgo de crédito de cada banco, desglosada por país y sector de la contraparte. La ABE divulga las exposiciones de cada banco a los diez países a los que está más expuesto y las divide en varias categorías de contrapartes sectoriales. Las principales categorías sectoriales en las que nos centramos en este estudio son «Gobierno General» (que llamamos Sector Soberano), «Instituciones» (que denominamos Sector Bancario), «Empresas» y «Retail» (que combinamos en el Sector Privado No Bancario (NBPS)). Complementamos los datos de la ABE con información obtenida de las Estadísticas Bancarias Consolidadas (CBS) del Banco de Pagos Internacionales (BPI). Más concretamente, utilizamos el CBS del BIS para imputar los puntos de datos que no son reportados por la EBA (es decir, los datos sobre las exposiciones de cada banco a prestatarios de países que están fuera de la respectiva lista de los 10 principales cubiertos por la EBA). Para una descripción más detallada de esta imputación, véase el apéndice A.1.
Construimos las series de datos de spreads combinando información de varias fuentes diferentes, dependiendo del sector. Para el sector soberano, utilizamos diferenciales de CDS soberanos a 5 años de Markit. Para el sector bancario, seguimos a Avdjiev et al. [2019] y utilizamos un promedio ponderado por activos de los diferenciales de CDS a 5 años (obtenidos de Markit) de los bancos más grandes con sede en el respectivo país prestatario.5 La literatura ha demostrado que los movimientos en los diferenciales de CDS reflejan principalmente variaciones en la percepción de los mercados sobre el riesgo de incumplimiento de la entidad subyacente (ver Longstaff, Mithal y Neis, 2005). Finalmente, construimos los diferenciales para el sector privado no bancario como la diferencia entre las tasas de endeudamiento de los prestatarios privados no financieros (corporaciones no financieras y hogares) en cada país (obtenidas de diversas fuentes, incluidos el BCE, la Fed y otros bancos centrales) y el rendimiento del bono del gobierno alemán a 10 años (como un proxy de la «tasa libre de riesgo» en la zona del euro).
Además, obtenemos datos a nivel bancario sobre variables como activos totales, ratio de capital Tier 1, margen de intereses netos, reservas de pérdidas crediticias y otras de SNL Financial. Recopilamos datos sobre los diferenciales de CDS bancarios de Markit y sobre los precios de las acciones bancarias de Eikon de Thomson Reuters. Recuperamos datos sobre la financiación de los bancos europeos de los FMM estadounidenses de iMoney. Obtenemos datos de préstamos sindicados de Dealscan y los comparamos con la información del balance del prestatario de la base de datos Amadeus de Bureau van Dijk.
Resumen de Datos
La Tabla 2 presenta estadísticas descriptivas de las principales variables utilizadas en nuestro análisis empírico. La variable de pérdida esperada (como acción de capital Tier 1) tiene un promedio de 29%, una mediana de 28% y una desviación estándar de 11%. Las estadísticas resumidas clave para la variable de pérdida esperada estimada están muy cerca de sus contrapartes para la variable de pérdida esperada. Como consecuencia, el promedio y la media de la variable que captura la brecha entre las dos medidas de pérdida esperada son muy cercanas a 0. Sin embargo, la desviación estándar (4%), así como los valores mínimos (-11%) y máximos (14%) de la variable de brecha de pérdida esperada indican claramente un grado considerable de variación en esa variable. Explotamos esto en nuestro análisis empírico presentado en la Sección 4.
La Tabla 2 también resume los principales parámetros distributivos para las variables de control a nivel bancario empleadas en nuestro estudio. El banco promedio de nuestra muestra es relativamente grande y está bien capitalizado, con un índice de capitalización tier 1 del 15%. Existe una considerable heterogeneidad entre los bancos en lo que respecta a sus reservas (que van del 0% al 17% de los préstamos) y los activos líquidos (que van del 5 al 78% de los activos). Los diferenciales de CDS de los bancos oscilan entre casi cero y poco menos de 730 puntos básicos, con un promedio de 148 y una mediana de 107 puntos básicos.
A continuación, profundizamos un nivel en la distribución de las pérdidas esperadas de los bancos examinando la evolución de sus principales componentes sectoriales (promediados en nuestra muestra de bancos) a lo largo del tiempo (Figura 1a, panel de la izquierda).7 Las cuotas sectoriales agregadas son relativamente estables a lo largo del tiempo. La mayor parte del riesgo de crédito de los bancos se debió a sus exposiciones al sector NBP, cuyas acciones oscilaron entre el 59% y el 83%. Las respectivas cuotas de exposiciones interbancarias (entre el 11% y el 23%) y de exposiciones soberanas (entre el 3% y el 18%) fueron considerablemente menores.
A su vez, el panel derecho de la Figura 1b descompone la brecha de pérdida esperada (EL Gapi,t) en sus componentes sectoriales. Si bien el sector NBP todavía representa la mayor parte de la varianza de la variable de brecha de pérdida esperada, su importancia relativa es considerablemente menor que en la descomposición del nivel de pérdida esperada.8 La contribución del sector NBP a la variación en la brecha de pérdida esperada oscila entre el 29% y el 66%. Las acciones correspondientes para el sector bancario son 19%-41%, y 8%-41% para el sector soberano. Por lo tanto, a pesar de que las exposiciones al sector NBP representan la mayoría de las pérdidas esperadas en nuestra muestra, la brecha de pérdida esperada se distribuye de manera mucho más uniforme entre los sectores. Aprovechamos esta característica de los datos en el análisis empírico que presentamos en la Sección 3.
El impacto de la divulgación de información pública
Un modelo teórico ilustrativo
Antes de profundizar en nuestros ejercicios empíricos, proponemos un modelo teórico ilustrativo simple con el fin de fijar ideas sobre el impacto esperado de las divulgaciones de información pública (en presencia de opacidad bancaria) en los precios de los precios de las acciones de los bancos y los diferenciales de CDS.
Considere un banco que está financiado por un continuo de inversores de deuda y capital con aversión al riesgo. La compra de una unidad de los créditos de deuda del banco arroja la siguiente estructura de pago: si el banco incumple, el inversor recibe 0; si el banco no incumple, el inversor recibe 1 + rf. Suponiendo que el banco incumpla con probabilidad P D, el pago bruto esperado es igual a (1 − P D) (1 + rf). Sin pérdida de generalidad, supongamos rf = 0. Si bien la probabilidad de incumplimiento (P D) del banco no se conoce públicamente (debido a la opacidad del banco), los inversores tienen información (incompleta) al respecto. Su creencia previa sobre P D tiene una distribución normal con P D media y desviación estándar σ.
Deje que la utilidad de un inversor de la recompensa p1 y el precio p0 esté dada por:
El precio de equilibrio de los créditos de deuda de un banco en t = 0 es p0 = (1 − P D) − λ 2 σ 2. 9 Este precio de equilibrio del crédito de deuda contiene tres componentes: i) el precio de un activo libre de riesgo en un mundo de información perfecto (1), ii) el descuento por riesgo de impago (−P D), que compensa a los inversores por el hecho de que sus créditos sobre el banco no están libres de riesgo y iii) el descuento por incertidumbre (− λ 2 σ 2), que compensa a los inversores por el hecho de que la probabilidad de impago no se conoce con certeza (es decir, por el hecho de que no hay información perfecta).
La ecuación para el precio de un crédito genera dos predicciones comprobables sobre cómo la divulgación de nueva información sobre las exposiciones de un banco debería afectar el precio de los créditos de deuda en ese banco. En primer lugar, cualquier nueva información sobre las exposiciones de un banco reducirá la incertidumbre de los inversores, aumentando así el precio de los créditos de deuda del banco. En segundo lugar, la información que actualiza la creencia de los inversores hacia un P D más alto (más bajo) disminuirá (aumentará) el precio de los créditos de deuda en el banco.
Mientras tanto, podemos definir los pagos de un reclamo de capital en el banco como 0 si el banco incumple y (1 + rf) (1 + P D) si el banco no incumple. El término adicional en el pago de la reclamación de capital en el estado no incumplidor del mundo en relación con el pago de la reclamación de deuda respectiva refleja el potencial alcista para los inversores de capital asociado con el rendimiento adicional, que se supone que es proporcional al riesgo de incumplimiento del banco. El beneficio bruto esperado entonces es igual a (1 − P D2) (1 + rf) el enganche se traduce en un precio de equilibrio de p0 = (1−P D2) − λ 2 σ 2. 10 Al igual que en el caso del precio del crédito de deuda, el precio de equilibrio del crédito de capital contiene tres componentes: i) el precio de un activo libre de riesgo en un mundo de información perfecto (1), ii) el descuento por riesgo de impago (−P D2) y iii) el descuento por incertidumbre (− λ 2 σ 2).
Análogamente a la expresión para el precio del reclamo de deuda, la ecuación del precio de la renta variable genera dos predicciones comprobables. En primer lugar, cualquier nueva información sobre las exposiciones de un banco aumentará el precio de las acciones del banco reduciendo la incertidumbre de los inversores. En segundo lugar, la información que actualiza la creencia de los inversores hacia un P D más alto (más bajo) disminuirá (aumentará) el precio de las acciones del banco.
En conjunto, las expresiones anteriores para los precios de equilibrio de los créditos de deuda y capital sobre el banco también implican que la sensibilidad a la nueva información sobre la probabilidad de incumplimiento, medida como | ∂p ∂P D |, debería ser más bajo para los precios de las acciones que para los créditos de deuda, ya que P D < 0,5 en prácticamente todos los casos (plausibles). Intuitivamente, la nueva información que revela que la cartera de un banco es más riesgosa de lo que los inversores creían anteriormente tendría dos efectos. Primero, aumentaría la probabilidad de incumplimiento del banco, lo que empujaría a la baja los precios de su deuda y acciones. En segundo lugar, el rendimiento promedio de la cartera general del banco aumentaría (como compensación por el mayor riesgo que el banco ha asumido), lo que a su vez aumentaría las ganancias esperadas del banco en los estados «no incumplidores» del mundo. Si bien este segundo efecto tendría un impacto positivo en el precio de las acciones del banco, su impacto en el precio de los créditos de deuda sería insignificante siempre que la capitalización del banco esté lo suficientemente por encima del límite de incumplimiento (ya que las noticias positivas sobre la rentabilidad afectan a los créditos de deuda solo en la medida en que reducen la probabilidad de que el banco se vuelva insolvente). Por lo tanto, el impacto global de la divulgación de información en los precios de la deuda (que normalmente sólo estaría influenciado por el primer efecto) debería ser mayor que el efecto respectivo en los precios de las acciones (cuando el segundo efecto compensaría al menos parcialmente el primer efecto).
Al interpretar el diferencial CDS como la cuña (es decir, la tasa de descuento) entre el precio del activo libre de riesgo y el precio del crédito de deuda de riesgo (1 − p0) en nuestro modelo ilustrativo, podemos formalizar las predicciones del modelo anterior como las siguientes hipótesis comprobables:
Hipótesis 1a: La publicación de nueva información sobre las exposiciones de un banco reduce su diferencial de CDS.
Hipótesis 1b: La publicación de nueva información sobre las exposiciones de un banco aumenta el precio de sus acciones.
Hipótesis 2a: La publicación de nueva información que revela que el nivel general de riesgo de crédito en la cartera de un banco es más alto (más bajo) de lo que aumenta (disminuye) previamente estimado su diferencial de CDS.
Hipótesis 2b: La publicación de nueva información que revela que el nivel general de riesgo de crédito en la cartera de un banco es más alto (más bajo) que las disminuciones (aumentos) estimadas anteriormente de su precio de las acciones.
Hipótesis 2c: La publicación de nueva información que revela que el nivel general de riesgo de crédito en la cartera de un banco es más alto (más bajo) que los aumentos (disminuciones) estimados anteriormente el diferencial de CDS del banco en más de lo que disminuye (aumenta) el precio de las acciones del banco.
A continuación, probamos las hipótesis anteriores examinando el impacto de la divulgación de datos públicos sobre las exposiciones de los bancos en sus diferenciales de CDS y precios de las acciones.
3.2 Marco Empírico
En esta sección, presentamos la configuración empírica que utilizamos para investigar el impacto de las publicaciones de datos públicos por parte de la Autoridad Bancaria Europea (ABE) sobre las exposiciones de los bancos en sus diferenciales de CDS y precios de acciones. Si, de hecho, los mercados no están perfectamente informados sobre las exposiciones de los bancos (σ > 0 y/o P D 6 = P D en el modelo anterior), la divulgación de la información detallada por parte de la ABE debería conducir a una actualización de los priores de los participantes en el mercado sobre las pérdidas esperadas de los bancos y, en consecuencia, a una revaloración de los diferenciales de CDS y los precios de las acciones de los bancos.
∆APi,T+l captura la tasa de crecimiento del diferencial CDS o el precio de la renta variable en la ventana de eventos (l+s día hábil) (entre t-s y t+l) que rodea la publicación de datos. En nuestros ejercicios empíricos de referencia, establecemos s = 1 y l = 3, de modo que capturamos los rendimientos de los activos entre el precio de cierre en el día hábil inmediatamente anterior al día de la publicación de datos (t-1) y el precio de cierre cuatro días hábiles después de la publicación de datos (t + 3). Hemos seleccionado esta ventana de 5 días hábiles (1 semana) como nuestro punto de referencia porque creemos que logra el equilibrio óptimo entre ser inclusivo y ser objetivo. Por un lado, es lo suficientemente largo como para capturar todos los movimientos en los precios de los activos inducidos por la publicación de datos (incluso si el mercado tarda unos días en digerir la información recién publicada). Por otro lado, nuestra ventana de eventos de referencia es lo suficientemente corta como para no verse afectada significativamente por ningún otro evento importante o comunicados informativos públicos. Nuestros principales resultados son robustos para variar la ventana de la muestra entre 3 y 10 días.
Un α negativo (positivo) estaría en línea con las Hipótesis 1a y 2a (de la Sección 2.1), según las cuales los diferenciales de los CDS (precios de las acciones) deberían bajar (subir) en respuesta a la llegada de nueva información sobre las exposiciones de los bancos, ya que reduciría la incertidumbre sobre sus pérdidas esperadas y sus PD. Este coeficiente de término constante es la contraparte del principal objeto de interés en un estudio de eventos típico.
El aspecto novedoso que introducimos en la metodología de estudio de eventos está relacionado con el coeficiente (β) en el plazo de pérdida esperada. Un β positivo (negativo) en las regresiones para los diferenciales de CDS (precios de las acciones) estaría en línea con las hipótesis 2a y 2b, que postulan que la nueva información que implica que las pérdidas esperadas de un banco (y, por lo tanto, su riesgo de crédito) son más altas que las estimaciones del mercado conducirían a un aumento en el diferencial de CDS del banco y una disminución en su precio de acciones. Finalmente, de acuerdo con la Hipótesis 2c, la magnitud absoluta de β debería ser mayor para los diferenciales de CDS que para los precios de las acciones (ya que la reacción a la nueva información debería ser mayor para los diferenciales de CDS que para los precios de las acciones).
En un entorno de estudio de eventos estándar, se define un retorno «normal» (típicamente derivado de un modelo CAPM) para clasificar los retornos durante la ventana de eventos como «anormales» si se desvían de esos retornos «normales» (por ejemplo, Campbell et al. [1998])). La anormalidad del retorno se puede atribuir al evento. Este enfoque no es óptimo en el contexto de nuestro análisis por dos razones. En primer lugar, la divulgación de datos de la ABE son eventos con implicaciones sistémicas porque revelan información de importancia crítica sobre un gran conjunto de bancos, que representan la mayoría de los activos del sistema bancario europeo. Como consecuencia, el rendimiento en todo el mercado provocado por tal evento no es en sí mismo «normal». En segundo lugar, la β de la Ecuación 10, un objeto crucial para probar las hipótesis 2a, 2b y 2c en nuestro estudio, podría correlacionarse con el capm-β, induciendo así un sesgo de estimación cuando se utiliza el ajuste CAPM de los rendimientos. Un mayor β en la ecuación 10 indica una mayor opacidad, ya que los mercados están reaccionando con más fuerza a la nueva información. Al mismo tiempo, los precios de los activos de un banco opaco podrían seguir más de cerca el rendimiento del mercado (es decir, exhibir un capm-β más alto) porque (por definición) los mercados tienen menos información específica del banco en la que basar sus precios. En tal caso, los dos βs estarían correlacionados positivamente y la estimación estaría sesgada. Por lo tanto, para evitar los problemas anteriores, no incluimos un ajuste CAPM en nuestra metodología de estudio de eventos de referencia.
Resultados de referencia
En el cuadro 3 se resumen los resultados de referencia de nuestros resultados de referencia sobre el impacto de la divulgación pública en los diferenciales de los CDS (columnas 1 a 3) y los precios de las acciones (columnas 4 a 6). Se estimaron tres especificaciones de regresión para cada uno de los dos instrumentos: sin FE (columnas 1 y 4), con FE de banco (columnas 2 y 5) y con FE de tiempo y banco (3 y 6). Los resultados de las regresiones basales están totalmente en línea con las hipótesis presentadas en la sección 3.1.
Sobre la base de los escenarios 1a y 1b, el Tribunal encontró pruebas de que la publicación de cualquier nueva información sobre las exposiciones de los bancos (independientemente de cómo se compare con las expectativas anteriores de los participantes en el mercado) disminuye la incertidumbre sobre las pérdidas esperadas de los bancos y las probabilidades de incumplimiento, reduciendo así los diferenciales de CD y aumentando los precios de las acciones. En las especificaciones sin FE (columnas 1 y 4, respectivamente) y con FE bancaria (columnas 2 y 5, respectivamente), los términos constantes tienen los signos esperados (negativo para los diferenciales de CDS y positivo para los precios de las acciones) y fuertemente estadísticamente significativos. Como era de esperar, los términos constantes no son significativos en las especificaciones que incluyen los EF de tiempo (columnas 3 y 6, respectivamente), ya que el impacto común de las publicaciones informativas en cada uno de los períodos respectivos examinados es absorbido por los EF de tiempo.
Además, nuestros resultados de referencia también sugieren que las revisiones al alza de las pérdidas esperadas estimadas por los bancos, desencadenadas por la información publicada recientemente sobre las exposiciones bancarias, están asociadas con aumentos en los diferenciales de CDS y disminuciones en los precios de las acciones. Esto está totalmente en línea con las hipótesis 2a y 2b. En todas las especificaciones, los coeficientes estimados sobre el plazo de pérdida esperada son fuertemente estadísticamente significativos con los signos esperados (positivo para los diferenciales de CDS y negativo para los precios de las acciones).
Además, nuestros resultados de referencia también sugieren que las revisiones al alza de las pérdidas esperadas estimadas por los bancos, desencadenadas por la información recientemente publicada sobre las exposiciones de los bancos, están asociadas con aumentos en los diferenciales de CDS y disminuciones en los precios de las acciones. Esto está totalmente en línea con las hipótesis 2a y 2b. En todas las especificaciones, los coeficientes estimados sobre el plazo de pérdida esperada son fuertemente estadísticamente significativos con los signos esperados (positivo para los diferenciales de CDS y negativo para los precios de las acciones).
Los resultados presentados en la Tabla 3 también proporcionan evidencia en apoyo de la Hipótesis 2c, según la cual las publicaciones públicas de información deberían tener un mayor impacto en los diferenciales de los CDS que en los precios de las acciones. El valor absoluto del coeficiente estimado en los términos de pérdida esperada es consistentemente mayor en las regresiones de diferenciales de CDS que en la regresión de precios de acciones respectiva (en todas las especificaciones que examinamos). Intuitivamente, en el caso de los precios de las acciones, el impacto negativo de las mayores pérdidas esperadas se compensa (al menos parcialmente) con el impacto positivo de los mayores rendimientos asociados con la inversión en activos de mayor riesgo. No existe tal efecto compensatorio en el caso de los diferenciales de CDS, ya que los tenedores de deuda de los bancos se benefician de noticias positivas sobre los beneficios de los bancos solo en la medida en que disminuyen la probabilidad de que el banco se vuelva insolvente.
Los efectos estimados de las publicaciones de información de la ABE no solo son estadísticamente, sino también económicamente significativos. Las estimaciones de referencia (en las columnas (1) y (4) de la Tabla 3) de los términos constantes implican una reducción del 5% en los diferenciales de CDS y un aumento del 2% en los precios de las acciones debido al efecto de reducción de la incertidumbre de la divulgación de datos públicos. Las estimaciones de los coeficientes de pendiente sugieren que un aumento de una desviación estándar (0,06) en las pérdidas esperadas estimadas de los bancos (∆ELdi,T) se asocia con un aumento del 3% en los diferenciales de CDS y una caída del 1,7% en los precios de las acciones. Estos números son considerables. Por ejemplo, un precio erróneo del 3% del diferencial CDS de Deutsche Bank implicaría una distorsión de aproximadamente 4,5 pb. Como Deutsche Bank tiene pasivos de aproximadamente 1,5 billones de euros, esto se traduciría en costes de financiación adicionales de 675 millones de euros.12 Además, dada una capitalización de mercado de 20.000 millones de euros para el mismo banco, la fijación errónea de precios de las acciones se traduciría en una distorsión de 340 millones de euros.
Patrones de opacidad bancaria
En esta subsección, profundizamos en nuestros resultados de referencia examinando hasta qué punto las reacciones del mercado a las publicaciones informativas difieren a lo largo de varias dimensiones. En primer lugar, dividimos ∆ELdi,t en sus tres principales subcomponentes sectoriales: soberano, bancario y no bancario. Esto nos permite cuantificar y comparar la fuerza relativa de las reacciones de los mercados ante la nueva información sobre las pérdidas esperadas de los bancos frente a los principales sectores a los que están expuestos.
Los resultados de este ejercicio se resumen en las tres primeras columnas de la Tabla 4. Revelan que los mercados (CDS y acciones) reaccionaron con mayor fuerza a la información recientemente publicada sobre las exposiciones soberanas de los bancos. Los coeficientes estimados sobre el componente soberano de la medida de pérdida esperada tienen los signos esperados, positivos para los diferenciales de los CDS (Panel A, columna 1) y negativos para los precios de las acciones (Panel B, columna 1), y son altamente significativos estadísticamente. Por el contrario, los coeficientes estimados sobre la nueva información para los componentes del banco y del sector privado no bancario de las pérdidas previstas del banco no son estadísticamente significativos tanto para los diferenciales de los CDS (Panel A, columnas 2 y 3, respectivamente) como para los precios de las acciones (Panel B, columnas 5 y 6, respectivamente).
A continuación, examinamos si la reacción de los mercados a la nueva información sobre las pérdidas esperadas de los bancos varió entre los bancos de la llamada parte «central» de Europa frente a los bancos de la llamada parte «periférica» de Europa. A los efectos de este ejercicio, definimos la «periferia» europea como formada por Hungría, Irlanda, Italia, Portugal y España.13 El resto de los países de nuestra muestra se clasifican como el «núcleo» europeo.
Las columnas 4 y 5 del cuadro 4 contienen los resultados de la división geográfica de los bancos de nuestra muestra (periferia europea vs. núcleo europeo). Todas nuestras principales hipótesis se mantienen para ambos conjuntos de bancos. La publicación de información pública sobre las exposiciones (independientemente de la dirección en la que tome las expectativas del mercado) disminuye los diferenciales de los CDS y aumenta los precios de las acciones para ambos grupos de bancos (en línea con las hipótesis 1a y 1b). La información recientemente publicada que aumenta las estimaciones de los participantes en el mercado sobre las pérdidas esperadas de los bancos, se asocia con aumentos en los diferenciales de CDS y disminuciones en los precios de las acciones tanto para los bancos centrales como para los periféricos (en línea con las hipótesis 2a y 2b). Además, el impacto en los diferenciales de los CDS es mayor que el impacto en los precios de las acciones para ambas submuestras (centrales y periféricas) de los bancos (en línea con la hipótesis 2c).
A continuación, examinamos hasta qué punto nuestros principales resultados varían con el tiempo. Es posible que el grado de información asimétrica fuera mayor durante las consecuencias inmediatas de la crisis de la deuda soberana europea. También es probable que a medida que el número de publicaciones de datos de la ABE siga creciendo, los participantes en el mercado aprendieran gradualmente más sobre los patrones de composición de la cartera de los bancos. Bischof y Daske [2013] sugirieron que después de que la EBA comenzó a publicar datos, los bancos también aumentaron sus divulgaciones voluntarias, acelerando aún más la capacidad de aprendizaje de los mercados. Todos esos efectos harían más probable que nuestros resultados principales fueran más fuertes en la parte inicial que en la parte tardía de nuestra muestra.
Para examinar la hipótesis anterior, reestimamos nuestras regresiones de referencia en una submuestra «temprana» (2013M12 a 2016M7) y una submuestra «tardía» (2016M12 a 2018M12). Los resultados de esos ejercicios se presentan en las columnas (6) y (7) de la Tabla 4. Los coeficientes sobre el término de pérdida esperada en la primera mitad («temprana») de la muestra son fuertemente estadísticamente significativos y están en línea con nuestros resultados de referencia presentados en la Tabla 3. Por el contrario, los coeficientes respectivos en la segunda mitad («tardía») de la muestra no son significativos.
A continuación, profundizamos en la comprensión de la importancia de las dimensiones anteriores examinando la combinación de las divisiones entre el sector de contraparte y la nacionalidad bancaria (Tabla 5). El diferencial de los CDS y los precios de las acciones de los bancos periféricos reaccionaron con fuerza a las actualizaciones sobre sus pérdidas esperadas frente al sector soberano, pero no frente a los otros dos sectores. Por el contrario, los bancos centrales exhiben casi el patrón opuesto exacto. Más concretamente, las actualizaciones sobre las pérdidas esperadas del sector soberano no tuvieron un impacto significativo en los precios de los activos de los bancos básicos. Por el contrario, los diferenciales de los CDS y los precios de las acciones de los bancos básicos reaccionaron significativamente a las actualizaciones sobre las pérdidas esperadas frente al sector privado no bancario. Además, los diferenciales de CDS de los bancos principales también se vieron significativamente afectados por las actualizaciones de las pérdidas esperadas en sus exposiciones interbancarias.
¿Por qué los mercados de activos fueron más sensibles a la nueva información sobre la exposición al riesgo soberano de los bancos periféricos y las exposiciones no bancarias del sector privado e interbancarios de los bancos centrales? El bucle banksovereign fue una preocupación importante en la periferia europea, especialmente en la primera parte de nuestra muestra (Acharya et al. [2014], Altavilla et al. [2017], Bocola [2016]; otros). Uno de sus principales canales pasó por las exposiciones de los bancos periféricos a sus soberanos nacionales. Por lo tanto, era natural que los CDS y los mercados de acciones fueran muy sensibles a cualquier información nueva sobre exactamente esas exposiciones. Si bien los bancos centrales también tenían exposiciones soberanas considerables, la mayoría de ellos eran a sus respectivos gobiernos nacionales, cuyo riesgo de incumplimiento era mucho menor que el de los gobiernos periféricos. En consecuencia, el impacto de las noticias sobre sus carteras soberanas en los diferenciales de los CDS y los precios de las acciones no fue tan grande como en el caso de los bancos periféricos. Mientras tanto, las exposiciones de los bancos centrales al sector privado no bancario y a otros bancos han sido tradicionalmente más complejas y se han extendido a un conjunto mucho más amplio de países e industrias que las de los bancos periféricos. Como resultado, el impacto marginal de la nueva información sobre esos conjuntos de exposiciones fue considerablemente mayor para los bancos centrales que para los bancos periféricos. Por último, el resultado de que la nueva información sobre las exposiciones interbancarias tuvo un impacto significativo en los diferenciales de los CDS de los bancos centrales, pero no en los precios de sus acciones, es coherente con la hipótesis 2c y con la intuición que la sustenta. En el caso de los precios de las acciones, el impacto negativo de un aumento en el riesgo de la cartera de préstamos de un banco en sus pérdidas esperadas tiende a ser (al menos parcialmente) compensado por el impacto positivo de los mayores rendimientos asociados con los préstamos más riesgosos. Por el contrario, en el caso de los diferenciales de CDS, el efecto de compensación de los rendimientos más altos tiende a ser insignificante, ya que las noticias positivas sobre la rentabilidad de un banco afectan a los diferenciales de CDS solo en la medida en que reducen la probabilidad de que el banco se vuelva insolvente.
Implicaciones de la opacidad bancaria
Impacto de la opacidad bancaria en la financiación bancaria
En esta sección, examinamos las implicaciones de la opacidad bancaria para las tasas de interés y los volúmenes de financiamiento bancario. Más concretamente, nos centramos en la financiación de los FMM estadounidenses, que son una fuente importante de financiación para los grandes bancos europeos (Ivashina et al. [2015]). Estas grandes entidades deberían tener más probabilidades de realizar un alto nivel de diligencia debida al prestar a los bancos (por ejemplo, recopilando información adicional sobre las exposiciones de los bancos y las pérdidas esperadas) que otros inversores menos sofisticados (por ejemplo, los depositantes minoristas). Por lo tanto, los FMM pueden cobrar a los bancos una tasa de financiación que tenga en cuenta los niveles reales de pérdida esperada de los bancos con mayor precisión que los diferenciales de los CDS o los precios de las acciones. Para examinar esta hipótesis, utilizamos la base de datos iMoney de las tenencias mensuales de FMM estadounidenses. La base de datos contiene información sobre las cantidades (volúmenes) y los precios (tipos de interés) de los préstamos de los FMM estadounidenses a los bancos de nuestra muestra. Agregamos estos datos a una frecuencia semestral. Desafortunadamente, estos datos solo están disponibles para cinco períodos de nuestra muestra (2012H2 a 2014H2).
Si los FMM dispusieran de más información sobre las carteras bancarias que otros participantes en el mercado, el coeficiente estimado (β) sobre la variable de brecha de pérdida esperada sería positivo. Intuitivamente, si un FMM tiene información adicional (no pública) de que la pérdida esperada de un banco determinado es mayor que la que se conoce públicamente (es decir, que EL Gapi, t−1 > 0), entonces le cobraría a ese banco una tasa de interés más alta que la implícita en su diferencial CDS. Por lo tanto, la tasa de financiación en el LHS de nuestra regresión debe asociarse positivamente a los niveles de EL Gapi, t−1 en el RHS después de controlar el nivel del diferencial real de CDS (y otras características a nivel de banco). Además, el Tribunal también investiga si los volúmenes de financiación del FMM se vieron afectados por la diferencia entre las pérdidas reales y las esperadas estimadas por el mercado, sustituyendo la variable de tipo de interés situada a la izquierda de la ecuación 11 por varias variables que capturan los volúmenes de financiación del FMM.
Si, como se documentó anteriormente, las tasas de financiamiento bancario no reflejan el verdadero riesgo en sus carteras, es razonable suponer que los bancos obtienen más o menos financiamiento dependiendo de si las condiciones que enfrentan son favorables o no. Los resultados reportados en las columnas (2) a (5) confirman esta hipótesis. Independientemente de la medida utilizada para cuantificar los importes de financiación, los bancos cuyas condiciones de financiación son favorables porque los mercados están subestimando sus pérdidas esperadas (es decir, EL Gapi,t > 0) obtienen significativamente más financiación del FMM. Las estimaciones no solo son estadísticamente significativas, sino también económicamente significativas. Por ejemplo, el coeficiente indicado en la columna (5) implica que por cada punto porcentual con el que el mercado está subestimando sus pérdidas esperadas, los bancos aumentan su financiación de FMM en un 0,5% de sus activos totales.
¿Están los resultados anteriores impulsados por factores de oferta (relacionados con los FMM de préstamos) o factores de demanda (relacionados con los bancos prestatarios)? Para investigar esta pregunta empíricamente, seguimos a Khwaja y Mian [2008] y reestimamos las especificaciones de la Ecuación 11 y 12 mientras incluimos (MMF) fund x Time fixed effects. Esto nos permite controlar el suministro de financiación por parte de los FMM, ya que muchos FMM prestan a varios bancos de nuestra muestra al mismo tiempo. Los resultados de estas especificaciones alternativas se presentan en el Cuadro 6 del Panel B. Los coeficientes de todas las columnas son muy cercanos (en términos de magnitud y significación) a sus homólogos del Cuadro A del cuadro 6. Esto sugiere que el resultado de equilibrio de una mayor afluencia de financiación del FMM está impulsado principalmente por factores de demanda.
Para comprender la intuición detrás del conjunto anterior de resultados, considere el siguiente ejemplo. Supongamos que hay dos bancos con valores de pérdida esperados idénticos: el Banco A, cuyas pérdidas esperadas son evaluadas con precisión por el mercado (es decir, EL Gapi,t = 0), y el Banco B, cuyas pérdidas esperadas son subestimadas por el mercado (es decir, EL Gapi,t > 0). De todos modos, la curva de demanda del Banco B sería a la derecha la curva de demanda del Banco B, ya que, para cualquier nivel de tasa de interés, sería óptimo que el Banco B pidiera prestado más para aprovechar los costos de financiamiento que son más favorables que los implícitos por el nivel real (a diferencia del estimado por el mercado) de sus pérdidas esperadas. Dado que, como se documenta en la columna 1) del cuadro 6, los tipos de interés de la financiación del FMM de los bancos no dependen de la diferencia entre las pérdidas reales y las esperadas estimadas por el mercado, los dos bancos se enfrentarían (de facto) a la misma curva de oferta. Como resultado, los dos bancos terminarían pagando la misma tasa de interés, mientras que el banco cuyas pérdidas esperadas son subestimadas por los mercados terminaría pidiendo prestado más de MMF.
A continuación, investigamos los efectos de la información asimétrica en la oferta de crédito bancario. Para ello, utilizamos datos de préstamos sindicados de la base de datos Dealscan.15 Construimos un conjunto de datos a nivel de préstamo haciendo coincidir primero los bancos con los prestatarios y luego haciendo coincidir a los prestatarios con la información de su balance (obtenida de la base de datos de Amadeus). Dado que muchas empresas piden prestado a más de un banco, podemos utilizar la estrategia de identificación de Khwaja y Mian [2008] para desenredar la oferta y la demanda de crédito:
Los resultados de la estimación de la Ecuación 13 se presentan en la columna (1a) del Panel A de la Tabla 7. No parece haber una relación estadísticamente significativa entre el nivel de opacidad bancaria y la decisión sobre la oferta de crédito. ¿Estamos sacando demasiada variación usando la rica estructura de efectos fijos? La columna (1b) trata de responder a esta pregunta reemplazando el prestatario x efectos fijos de tiempo con efectos fijos de prestatario y de tiempo separados. La estimación del coeficiente sobre la variable de brecha de pérdida esperada sigue siendo insignificante. Así, el nivel de opacidad bancaria no parece estar vinculado a la cantidad de préstamos que conceden al sector real.
Si bien la opacidad bancaria puede no estar vinculada a los volúmenes generales de préstamos bancarios, es posible que esté vinculada a la composición de los prestatarios. Para probar esta hipótesis, primero interactuamos EL Gapi, t−1 con una variable ficticia (High Riskj,2012) que indica una baja calificación crediticia (BB o peor) del prestatario respectivo en 2012. Utilizamos la calificación crediticia de 2012 para garantizar que no haya endogeneidad en la clasificación de riesgo del prestatario. Los resultados (presentados en la columna (2)) no revelan una relación significativa.
Dado que los préstamos a prestatarios de baja calificación generalmente se asocian con mayores cargos de capital regulatorio, los bancos podrían estar menos dispuestos a prestar a dichos prestatarios cuando buscan rendimiento. En su lugar, podrían tratar de prestar a los prestatarios de mayor rendimiento dentro de la misma categoría de calificación crediticia. Para medir esto, seguimos el enfoque de Acharya et al. [2021], y medimos la brecha entre la tasa de interés pagada por cada prestatario y la tasa de interés promedio pagada por otros prestatarios en la misma combinación industria-país que tienen la misma calificación crediticia. Una brecha positiva revela que un prestatario dado está dispuesto a pagar una tasa de interés más alta que sus pares con calificaciones idénticas. Esto puede indicar un riesgo subyacente que (todavía) no está capturado por la calificación crediticia y, por lo tanto, permite a los bancos buscar rendimiento sin tener que incurrir en mayores cargos de capital. El resultado para la interacción de esta variable de brecha de interés.
¿Estos resultados agregados enmascaran alguna heterogeneidad entre las nacionalidades bancarias? Como se documenta en Acharya et al. [2018] o De Marco [2019], los bancos de la periferia europea a menudo sufrían de bajos niveles de capital, altas cuotas de préstamos improductivos y baja rentabilidad en general. Por lo tanto, sus incentivos para buscar rendimiento fueron mucho más fuertes que los de sus pares de los principales países europeos. Los paneles B y C de la Tabla 7 informan los resultados obtenidos al reestimar el conjunto anterior de regresiones al dividir nuestra muestra de bancos en dos grupos de países: «núcleo» y «periferia» (como se definió en la sección anterior). El Panel B revela que los resultados de los bancos básicos no difieren cualitativamente de los estimados en la muestra completa. Sin embargo, los resultados para los bancos periféricos (que se muestran en el Panel C) son considerablemente diferentes. Los coeficientes estimados en los términos de interacción de la brecha de pérdida esperada con ambos, el maniquí de alto riesgo (en la columna (2)) y el maniquí de búsqueda de rendimiento (en la columna (3)) son estadísticamente significativos. Esto sugiere que los bancos periféricos cuyo riesgo de crédito fue subestimado por los mercados no solo recibieron más financiamiento mayorista, sino que también utilizaron ese financiamiento (al menos parcialmente) para perseguir el rendimiento al otorgar más préstamos de alto rendimiento a prestatarios más riesgosos.
Los resultados anteriores plantean naturalmente dos preguntas de seguimiento. En primer lugar, ¿la búsqueda de rendimiento de los bancos periféricos cuyas pérdidas esperadas fueron subestimadas por los mercados dio como resultado una mayor rentabilidad (al menos a corto plazo)? Si esos bancos recibieron financiación a tasas que eran más bajas que las implícitas en sus pérdidas esperadas (reales) (como se documenta en la Sección 4.1), pero tenían más probabilidades de prestar a prestatarios de mayor riesgo a tasas de interés (relativamente) más altas (como se documenta en la Tabla 7), entonces sus márgenes de interés netos deberían haber aumentado. En segundo lugar, si los bancos básicos cuyas pérdidas esperadas fueron subestimadas por los mercados no buscaban rendimientos (como lo implican los resultados del cuadro 7), ¿qué estaban haciendo con la financiación mayorista adicional que recibieron (documentada en la sección 4.1)?
Arrojamos luz sobre ambas preguntas estimando la siguiente especificación de regresión:
Estimamos las regresiones anteriores para valores de h entre uno y tres, analizando así las relaciones respectivas en un horizonte de un año y medio (ya que, como se mencionó anteriormente, los datos utilizados en estos ejercicios son semestrales). Los préstamos y los títulos de deuda constituyen casi todos los activos que devengan intereses de los bancos. Las regresiones (totales) de préstamos nos permiten probar la existencia de vínculos potenciales entre los volúmenes globales de préstamos de los bancos y la información asimétrica. Los títulos de deuda son el lugar de inversión alternativo natural para los bancos, si los ajustes del mercado de préstamos no se perciben como óptimos, por ejemplo, debido a condiciones de demanda desfavorables. Por último, el margen de interés neto captura la diferencia entre los intereses devengados y los intereses pagados y es una métrica central para la rentabilidad de los bancos.
En el cuadro 8 se resumen los resultados. El Panel A muestra primero los resultados para todos los bancos, antes de que el Panel B y C dividan la muestra a lo largo de la dimensión de nacionalidad del banco central/periférico (previamente definida). El Panel A documenta que los bancos cuyas pérdidas esperadas son subestimadas por los mercados tienden a tener márgenes de interés netos más altos (en todos los horizontes que examinamos) y mayores tenencias de tenencias de títulos de deuda (después de 1,5 años). La relación entre la opacidad bancaria y el crecimiento total de los préstamos no es estadísticamente significativa.
El Panel B revela que el aumento de los títulos de deuda es impulsado por los bancos centrales. Mientras tanto, los márgenes de interés netos de los bancos principales no están significativamente vinculados a sus niveles de opacidad. Por el contrario, el Panel C documenta que el aumento de los márgenes de interés netos en la muestra general es impulsado por los bancos periféricos. A su vez, la relación entre las tenencias de títulos de deuda de los bancos periféricos sus niveles de opacidad no son estadísticamente significativa.
En resumen, los resultados anteriores sugieren las siguientes respuestas a las dos preguntas que examinamos en este último conjunto de regresiones. En primer lugar, los bancos periféricos cuyas pérdidas esperadas fueron subestimadas por los mercados aumentaron su margen de interés neto mediante la búsqueda de rendimiento. En segundo lugar, los bancos principales cuyas pérdidas reales esperadas fueron mayores que las estimaciones de los mercados utilizaron la financiación mayorista adicional que obtuvieron para ampliar sus tenencias de títulos de deuda, pero no vieron un aumento en sus márgenes de interés netos.
Conclusión
El Tribunal examina los patrones y las implicaciones de la opacidad bancaria en Europa utilizando un conjunto de datos detallado a nivel bancario sobre la distribución geográfica y sectorial de las exposiciones de 130 bancos europeos entre 2012 y 2018. En primer lugar, documentamos que las publicaciones de información pública de la ABE tuvieron un impacto significativo en los diferenciales de los CDS y los precios de las acciones de los bancos, lo que implica que los participantes en el mercado estaban mal informados sobre los niveles de riesgo crediticio de los bancos. También mostramos que hubo una considerable heterogeneidad entre las nacionalidades bancarias y los sectores de contraparte: los mercados reaccionaron con mayor fuerza a la nueva información sobre las exposiciones del sector soberano de los bancos de la periferia europea y las exposiciones del sector privado no bancario de los bancos del núcleo europeo.
Además, mostramos que los bancos cuyo riesgo de crédito fue subestimado por los mercados se beneficiaron de tasas de financiamiento mayorista favorables y utilizaron esto para asegurar financiamiento adicional. Esta financiación adicional se invirtió en préstamos más riesgosos y de mayor rendimiento por parte de los bancos de la periferia europea y en títulos de deuda de los bancos del núcleo europeo. Si bien la estrategia anterior de los bancos periféricos aumentó sus márgenes de interés netos en el corto plazo, puede tener consecuencias adversas para la economía real a largo plazo, como teóricamente estipularon Martínez-Miera y Repullo.
Nuestro trabajo presenta varias direcciones posibles para futuras investigaciones. En primer lugar, sería importante examinar la generalidad de nuestros principales resultados investigando el grado en que también están presentes en otras regiones geográficas y períodos de tiempo. En segundo lugar, sería interesante utilizar la medida de opacidad bancaria direccional que introducimos en otros entornos empíricos y examinar sus vínculos con medidas más convencionales de opacidad bancaria e información asimétrica. Finalmente, sería intrigante aplicar la novedosa metodología de estudio de eventos que empleamos en este artículo para cuantificar el impacto de las publicaciones públicas de otros conjuntos de datos que contienen información sobre la distribución de las exposiciones bancarias.
