ARTICULOS

 

Análisis de riesgo de los deudores hipotecarios en Chile^*

 

Risk analysis of the mortgage debtors in Chile

 

Andrés Alegría¹ & Jorge Bravo²

¹ Banco Central de Chile, Chile.

² Quiroz y Asociados, Chile.

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Abstract

In this paper we characterize the bank mortgage borrowers in Chile and propose models to assess their credit risk. In particular, we study the mortgagors' payment profile based on an empirical analysis that includes information of more than 150,000 new debtors during the period 2012-2014. Both the specify features of mortgage debt as initial loan amount and maturities, as well as debtor's characteristics as credit history, illiquidity and coverage ratio are related to the probability of mortgage default.

Keywords: Mortgage credits, credit risk.

JEL Classification: G21.

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Resumen

En este trabajo caracterizamos los deudores hipotecarios bancarios en Chile y proponemos modelos para analizar el riesgo de crédito de este segmento. En particular, estudiamos el comportamiento de pago de los deudores hipotecarios sobre la base de un análisis empírico con información de más de 150.000 nuevos deudores que ingresan a los registros entre los años 2012-2014. Tanto las características específicas del crédito hipotecario como monto y plazo contractual, así como también características del deudor como su historia crediticia, liquidez y cobertura están relacionados con la probabilidad de incumplimiento del pago de este tipo de créditos.

Palabras clave: Créditos hipotecarios, riesgo de crédito.

Clasificación JEL: G21.

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Resumen no técnico

Este trabajo caracteriza los deudores hipotecarios bancarios en Chile y propone modelos para analizar el riesgo de crédito de este segmento. El análisis se basa en dos medidas de incumplimiento de acuerdo con el número de días de atraso que el deudor registra en el pago de sus dividendos hipotecarios durante el primer año desde el otorgamiento del crédito (0-90 días y 90-180 días). La evidencia indica que aquellos deudores que exhiben eventos de incumplimiento tienen créditos hipotecarios de montos más bajos, y con plazos y tasas de interés más altas. En el caso de las características específicas del deudor, se observa que quienes presentan eventos de incumplimiento exhiben una "cobertura" menor, tienen menor liquidez y están inscritos en los registros electorales de comunas de menores ingresos. La historia crediticia también importa. Los deudores con eventos de incumplimiento en sus créditos hipotecarios, en el pasado, han tenido mayores tasas de atraso en el pago de cuotas de créditos de consumo respecto de aquellos que no registran incumplimiento.

 

1. Introducción

En la última década en Chile, el mercado hipotecario ha presentado un desarrollo notable bajo cualquier estándar que se mida. Solo en los últimos cinco años se comercializaron casi 290.000 viviendas nuevas a nivel nacional, alcanzando en el 2013 un récord histórico en el valor comercializado de 195 millones de UF¹. De estas viviendas, la mayor parte han sido financiadas por la banca tradicional, con una participación menor de oferentes no bancarios como compañías de seguros, cooperativas y mutuales. En efecto, a diciembre de 2014 la banca tradicional representó casi el 90% de la deuda hipotecaria total en Chile, dando cuenta esta a su vez de más del 50% de la deuda total de los hogares en el país².

En la actualidad la deuda hipotecaria bancaria exhibe bajos niveles de morosidad comparado con su historia reciente³. No obstante esta realidad, y debido a su significativa participación en la deuda total de los hogares en Chile, persiste la pregunta de cuáles son los factores que afectan el comportamiento de pago de los créditos hipotecarios bancarios. Esto último es de particular relevancia no solo desde el punto de vista de la banca comercial, sino también desde el punto de vista de la supervisión y monitoreo de la estabilidad del sistema financiero por parte del regulador.

El presente documento se enmarca en el contexto antes descrito y tiene por objetivo principal caracterizar a los deudores hipotecarios bancarios en Chile, junto con proponer modelos para analizar el riesgo de crédito de este segmento. El estudio busca identificar algunos de los factores que influyen en el comportamiento de pago de créditos hipotecarios bancarios, sobre la base de un análisis empírico con información de más de 150.000 nuevos créditos hipotecarios otorgados en el período enero de 2012 a diciembre de 2014.

La literatura especializada a nivel de microdatos identifica como determinantes del comportamiento de pago de créditos hipotecarios a factores agregados o ligados al ciclo económico, así como también factores idiosincráticos o vinculados a características específicas del deudor. Entre estos trabajos destacan Elul et al. (2010), quienes analizan el mercado hipotecario de EE.UU. con información de 364.000 créditos para el período 2005-2006. Su estudio incluye información detallada de las características del deudor como indicadores de riesgo al momento de contraer el crédito (credit scoring) e indicadores de liquidez como utilización de líneas y tarjetas de créditos, junto con características específicas del crédito como monto, plazo y tasa de interés, entre otras. Además de estas variables, su análisis incluye información de desempleo y precio de las viviendas a nivel de condados. Sus resultados sugieren que tanto medidas de liquidez como cambios en patrimonio del deudor (medido por cambios en la razón crédito y valor de la vivienda, loan to value o LTV) son predictores del atraso de más de 60 días en el pago de cuotas de créditos hipotecarios. Sarmiento (2012) en un análisis similar para EE.UU. con información del período 2007-2009, concluye que un incremento en la tasa de desempleo de 10% incrementa la probabilidad de atraso de más de 90 días en el pago de créditos hipotecarios en 15%. Estos resultados están en línea con los trabajos de Bajari et al. (2008) y Mayer et al. (2009) también para el mercado estadounidense, quienes junto con identificar variables macroeconómicas que contribuyen al incumplimiento en créditos hipotecarios, señalan a la calidad crediticia del deudor como uno de los principales determinantes de no pago en este segmento.

Para el caso de Chile, Alfaro y Gallardo (2012) analizan el comportamiento de no pago de deudas de los hogares en Chile utilizando datos de la Encuesta Financiera de Hogares (EFH). Su análisis incluye tanto deuda hipotecaria como de consumo, y concluye que el ingreso y las variables relacionadas con este son las únicas robustas y significativas que explican el no pago de ambos tipos de deuda, mientras que las variables demográficas o personales tienden a estar relacionadas con uno u otro tipo de deuda, pero no con ambas. En el caso particular de la deuda hipotecaria, el nivel de educación es un factor que afecta el comportamiento de pago en este tipo de deuda. Madeira (2014) también utiliza la EFH junto con la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional (Casen) para estudiar los distintos factores de riesgo que afectan la morosidad de las familias mediante el ciclo económico. Su trabajo se centra en el rol que cumplen un alto nivel de endeudamiento o carga financiera, la pérdida de ingreso y riesgo de desempleo, y características demográficas en la morosidad de las familias en Chile. El presente trabajo difiere de los estudios anteriores en dos dimensiones. En primer lugar, este estudio emplea información efectiva de créditos hipotecarios otorgados en el país. Ello no solo incluye información detallada de las características del crédito, sino también información real y no declarada por el deudor de indicadores de atraso en el pago de su deuda hipotecaria⁴. En segundo lugar, si bien la evidencia internacional sugiere que tanto factores agregados como idiosincráticos influyen en el comportamiento de no pago en el mercado hipotecario, este estudio se concentra en los segundos. Esto último debido a la extensión del período muestral que no cubre un ciclo económico completo, así como también por no disponer de medidas desagregadas de desempleo o ingreso que permitan explotar la heterogeneidad a nivel de comunas. Con todo, la evidencia presentada en este trabajo muestra que tanto las características específicas del deudor como del crédito juegan un rol significativo en explicar el comportamiento de pago en el mercado hipotecario en Chile.

Este documento se organiza como sigue. En la siguiente sección se revisan los principales hechos estilizados del mercado de la deuda hipotecaria bancaria en Chile para el período enero de 2012 a diciembre de 2014. La sección presenta además un estudio paramétrico del comportamiento de no pago de los nuevos deudores hipotecarios. Dicho análisis permite identificar las principales características del mercado, las que posteriormente son incorporadas en los modelos de riesgo de crédito. En la sección tres se presentan los resultados de las estimaciones de modelos econométricos de riesgo de crédito. La sección cuatro concluye.

 

2. Hechos estilizados

En esta sección se revisan los principales hechos estilizados de los nuevos deudores hipotecarios para el período enero de 2012 a diciembre de 2014. Este análisis permite identificar las principales características de dichos deudores, que servirán como base para la especificación de los modelos propuestos en la siguiente sección⁵.

Primeramente se detallan los datos que se dispuso para la realización de este estudio. Seguidamente se presenta el análisis de los nuevos deudores hipotecarios basado en su comportamiento de pago.

2.1. Los datos

Para el análisis se cuenta con datos administrativos innominados de la banca para el período enero de 2009 a diciembre de 2014. En particular, se dispone de una base de datos que posee información mensual del stock de deuda hipotecaria y de consumo, así como también información para los cupos en tarjetas y líneas de crédito en cada momento del tiempo, individualizado para cada deudor del sistema bancario. Para cada uno de los deudores es posible identificar el estado de su deuda total de consumo e hipotecaria, esto es, deuda al día y en algún tramo de atraso en el pago de alguna cuota, a saber: atraso de 0 a 30 días, de 30 y hasta 89 días, de 90 días y hasta 180 días, y de más de 180 días.

Con la información anterior se construye la base de nuevos deudores hipotecarios, definidos como aquellos deudores que no presentan deuda de este tipo en los cinco meses inmediatamente anteriores y posean el total de su deuda al día con una sola institución. Es admisible destacar que para los nuevos deudores hipotecarios que ingresan al sistema a partir de enero de 2012, es posible identificar distintas características asociadas al crédito hipotecario, como tasa de interés, plazo y monto.

Se dispone además de algunas características del deudor como la comuna de inscripción en los registros electorales (lugar de votación) y sexo. Con esta información se construye un indicador de grupo de comuna para los deudores hipotecarios considerando cuatro tramos de ingreso. Para el ingreso por comuna se emplea información de la Nueva Encuesta Suplementaria de Ingresos del INE del año 2012 (NESI). Así, utilizando la información del SERVEL y NESI cada uno de los deudores es asignado a los siguientes grupos de comunas:

Tabla 1: Ingreso del hogar por grupo de comunas

Fuente: Elaboración propia en base a información de la SBIF, SERVEL y NESI.

A efectos de excluir los valores extremos (outliers) del análisis, se elimina el 0,5% de los valores más altos y bajos de las variables cupo, tasa de interés, plazo y monto. Esto nos permite distinguir 150.832 nuevos créditos hipotecarios otorgados en el período enero de 2012 a diciembre de 2014. Las principales estadísticas descriptivas de estos nuevos créditos se presentan en la Figura 1.

Figura 1: Estadísticas descriptivas créditos hipotecarios 2012-I/ 2014-IV

Como se observa en la Figura 1.a, en el cuarto trimestre de 2014 los nuevos deudores hipotecarios exhiben una deuda promedio de UF 1.997, deuda que ha ido en aumento en los últimos años, en línea con el dinamismo que ha exhibido el precio de las viviendas en el país. En el caso de la tasa de interés, se observa una caída significativa en el último año y medio, pasando desde un promedio de 4,8% en el primer trimestre de 2013 a 4,0% en el cuarto trimestre de 2014 (Figura 1.b). Destaca la evolución del cupo promedio disponible en tarjetas y líneas de crédito, que ha aumentado en más de UF 80 en promedio el período 2012-I a 2014-IV, y en más de UF 120 para el 25% de los deudores con mayor cupo disponible en el sistema (Figura 1.d, Percentil 75). El plazo contractual, por su parte, se mantiene prácticamente sin cambios en todo el período en torno a 22 y 20 años para media y mediana, respectivamente. Respecto de la información del SERVEL, los grupos de comunas se mantienen relativamente estables en el período, en tanto que en promedio 58,1% de los créditos hipotecarios han sido otorgados a deudores hombres (Figuras 1.e. y 1.f).

2.2. Análisis del comportamiento de no pago

El análisis del comportamiento de no pago de los nuevos deudores hipotecarios se realiza utilizando la definición de evento de incumplimiento propuesta en Alfaro et al. (2011). Esto es, un deudor registra un evento de incumplimiento cuando habiendo exhibido deuda vigente y positiva en el mes 1 con el 100% del stock al día, incumpla al menos uno de los pagos o más en el horizonte de los próximos doce meses. Considerando esta definición, identificamos dos posibles eventos de incumplimiento de acuerdo con el número de días de atraso que el deudor registra en el pago de sus cuotas durante el primer año de vigencia de su crédito hipotecario: al menos 0-90 días o incumplimiento I (IC-I) y al menos 90-180 días o incumplimiento II (IC-II). En el caso de la primera medida de incumplimiento, y para asegurar que la identificación de este estado no estuviera afecta a problemas puntuales de pago o problemas de reporte, se impuso una condición más restrictiva. Un deudor se considerará en incumplimiento I cuando registre al menos dos meses seguidos de atraso en el pago de su deuda hipotecaria. Sobre la base de estas definiciones, la Tabla 2 presenta las tasas de incumplimiento incondicionales (TI). Estas últimas corresponden al número de deudores que presentan eventos de incumplimiento I y II sobre el total de deudores en el período respectivo.

Tabla 2: Tasas de incumplimiento incondicionales

Fuente: Elaboración propia en base a información de la SBIF.

⁽¹⁾ Tasa de Incumplimiento I, corresponde al número de deudores que presentan eventos de incumplimiento sobre el total de deudores vigentes en el período respectivo.

⁽²⁾ Tasa de Incumplimiento II, corresponde al número de deudores que presentan eventos de incumplimiento sobre el total de deudores vigentes en el período respectivo.

Es importante destacar que la definición de incumplimiento para nuevos deudores utilizada en este estudio tiene un efecto directo en el tamaño de muestra final a emplear. Debido a nuestra definición que considera un horizonte para el incumplimiento en los próximos doce meses, se tiene un truncamiento de la base por la derecha de doce meses. Así, la base final de enero de 2012 a diciembre de 2014 se reduce al período enero 2012 a diciembre 2013. Con todo, la muestra final a estudiar incluye potencialmente más de 91.000 observaciones.

A efectos de caracterizar a los deudores hipotecarios, y considerando las definiciones de incumplimiento I y II, a continuación se divide la muestra en dos grupos: con y sin incumplimiento. Para cada uno de estos grupos se estima el valor promedio para las distintas características del crédito que están disponibles en la base, como monto, plazo y tasa de interés, así como también características específicas del deudor. Entre estas últimas se incluyen un indicador del cupo disponible en líneas y tarjetas de crédito, la comuna en que el deudor está inscrito en los registros electorales, e indicadores de cobertura, historia crediticia y liquidez. El indicador de cobertura corresponde al ratio entre el cupo y dividendo mensual. Para cada deudor el dividendo se estima utilizando la información disponible para monto del crédito, tasa de interés y plazo⁶. Como indicador de historia crediticia se emplea el porcentaje de meses que el deudor hipotecario presentó atrasos de 0 a 90 días en el pago de sus créditos de consumo en los 24 meses anteriores al otorgamiento del crédito hipotecario. El indicador de liquidez, por su parte, corresponde a la variación porcentual real en el cupo disponible del deudor en los últimos seis meses antes del episodio de incumplimiento⁷. Para los deudores que no registran incumplimiento, el indicador de liquidez corresponde a la variación porcentual real en el cupo disponible en los últimos seis meses del año a partir de la vigencia del crédito hipotecario.

La Tabla 3 presenta los contrastes de igualdad de medias para los grupos con y sin incumplimiento I y II, respectivamente. Tal como se observa en la Tabla 3.a, aquellos deudores que exhiben eventos de incumplimiento I presentan en promedio créditos de montos más bajos, y con plazos y tasas de interés más altas. Estas diferencias entre grupos son estadísticamente significativas al 99%. Es posible señalar que estas variables podrían estar reflejando características no observables del deudor en la base. Por ejemplo, para la variable "monto" la evidencia muestra que aquellos deudores de montos más altos exhiben una menor tasa de incumplimiento. En este caso se podría argumentar que deudores que exhiben buenas características, en términos de ingresos y capacidad de pago, tienden a obtener montos de crédito más elevados, todo lo demás constante. Asimismo, observar plazos del crédito más elevados en el grupo de deudores con incumplimiento, podría ser consecuencia de una estrategia comercial seguida por algunos bancos para disminuir el pago mensual del deudor. En efecto, en el margen para aquellos deudores para los cuales el dividendo represente una carga financiera significativa respecto de su ingreso mensual, una extensión el plazo del crédito constituye un medio para disminuir este. Así las cosas, deudores que ex ante exhiben una capacidad de pago mensual relativamente menor, y por tanto son más propensos a exhibir episodios de incumplimiento todo lo demás constante, pueden acceder a créditos hipotecarios por la vía de mayores plazos. Respecto de la tasa de interés, esta da cuenta en algún grado de las condiciones de riesgo del deudor. En particular, ella debe reflejar en alguna medida la probabilidad esperada de incumplimiento del deudor, por lo que es esperable que esta sea mayor para el grupo con incumplimiento.

Tabla 3: Contraste de igualdad de medias

Fuente: Elaboración propia en base a información de la SBIF y SERVEL.

⁽¹⁾ Corresponde al indicador cupo/dividendo.

⁽²⁾ Corresponde a la variación porcentual real del cupo disponible seis meses antes del episodio de incumplimiento. En el caso de los deudores que no registran incumplimiento, corresponde a la variación porcentual real en el cupo en los últimos seis meses del año a partir de la vigencia del crédito hipotecario.

⁽³⁾ Corresponde al porcentaje de meses con atraso de 0 a 90 días en el pago de cuotas de créditos de consumo en el período de 24 meses antes del otorgamiento del crédito hipotecario.

(***) Diferencia estadísticamente significativa al 99%.

En el caso de las características del deudor también se observan diferencias estadísticamente significativas para las variables cupo, cobertura, historia crediticia, comuna y liquidez. Para el caso de cupo por ejemplo, aquellos deudores hipotecarios que exhiben episodios de incumplimiento tienen en promedio un cupo inferior en UF 149 respecto de aquellos que no incumplen en el pago de sus deudas (UF 281 vs UF 132). Asimismo, deudores con incumplimiento I exhiben en promedio una cobertura menor, tienen menor liquidez y están inscritos en los registros electorales de comunas de menores ingresos. Nuevamente estas variables podrían revelar características no observables del deudor. Por ejemplo, deudores de mayores ingresos tienden a exhibir mayores cupos en sus líneas y tarjetas de créditos, todo lo demás constante. Así, observar menores cupos en el grupo con incumplimiento podría estar dando cuenta de la relación entre el ingreso del individuo y su comportamiento de pago. Una interpretación similar se puede dar a la variable comuna. Como se detalló en la Tabla 1 anterior, en promedio la variable comuna exhibe una correspondencia directa con el cupo del deudor, y en definitiva con su ingreso promedio. Resulta interesante constatar además que la historia crediticia importa. Los deudores que exhiben eventos de incumplimiento en sus créditos hipotecarios han tenido en el pasado en promedio un porcentaje de meses de atrasos en el pago de sus cuotas de créditos de consumo que duplica al registrado por aquellos sin incumplimiento (14,73% vs. 7,00%).

Los resultados anteriores se mantienen cuando se analizan los grupos con y sin incumplimiento II. De la Tabla 3.b es interesante constatar que las diferencias anteriores se amplifican para cada uno de los indicadores. En particular, los deudores que registran eventos de incumplimiento II tienen en promedio deudas hipotecarias de montos significativamente más bajos que aquellos que solo registran eventos de incumplimiento I. La misma evidencia se observa para plazos y cupos. Es admisible notar que el indicador de liquidez para deudores con incumplimiento II en este caso es negativo. Esto es, aquellos deudores que exhiben eventos de incumplimiento II presentan en promedio una caída real en su cupo de 12,1%, cifra que se compara negativamente con aquellos que no presentan eventos de incumplimiento. Estos últimos registran en promedio un alza en su cupo en términos reales de 17,43%. Este era un resultado esperable, toda vez que se argumenta que un deudor antes de presentar un evento de incumplimiento, y a fin de evitar este, recurra a las distintas fuentes de financiamiento disponibles. Entre ellas está el cupo de sus líneas y tarjetas de crédito.

En síntesis, ya sea considerando el incumplimiento I o II, la evidencia estadística es clara respecto de que los deudores que presentan eventos de incumplimientos exhiben en promedio características distintivas con relación a aquellos que cumplen con el pago de sus deudas. Si bien la evidencia es robusta en términos de medias, a continuación extendemos el análisis para algunas de las variables considerando no solo las medias por grupo, sino las diferencias observadas al interior de cada una de estas variables. Este análisis permite dar cuenta de mejor forma de la heterogeneidad presente en cada una de distintas dimensiones a estudiar para cada deudor.

La Figura 2 presenta las distribuciones de las variables tasa de interés, monto, cupos, plazo y cobertura para todos los deudores en la muestra (con y sin incumplimiento). Como se observa en la figura, existe amplia heterogeneidad en cada una de las variables. En el caso particular de la tasa de interés, esta comprende un rango que va desde valores de 2,91% a 6,20%. En el caso de la variable cupo el rango es aún mayor, abarcando desde un valor mínimo de UF 0,04 a un máximo de UF 2.758. Destaca la distribución de la variable plazo que está concentrada en los plazos estándar disponibles en el mercado (15, 20, 25 y 30 años).

Figura 2: Histogramas características créditos hipotecarios

Con el fin de dar cuenta de esta heterogeneidad, categorizamos las variables tasa de interés, monto, cupos y cobertura en quintiles desde el menor al mayor valor, y analizamos las tasas de incumplimiento I y II para cada uno de estos. Un análisis similar se realiza para las variables plazo y comunas que son clasificadas en cuatro tramos. En el caso de la variable "plazo" esta se agrupa de acuerdo con los plazos estándar disponibles en el mercado⁸. Para la variable comuna se emplean los cuatro tramos de ingreso identificados en la Tabla 1. El indicador de historia crediticia, por su parte, se clasifica en cinco tramos. El primero de ellos incluye a los deudores hipotecarios que no exhiben atrasos en el pago de deudas de consumo (en promedio el 63,6% está en esta categoría). Los cuatro tramos restantes corresponden a los cuartiles de los deudores que presentan atraso en deuda de consumo, categorizados desde el menor al mayor cuartil. Los resultados de este análisis se presentan en la Figura 3 siguiente, que muestra las tasas de incumplimiento I y II por quintiles y tramos.

Figura 3: Tasas de incumplimiento por quintil-tramo

Fuente: Elaboración propia en base a información de la SBIF y SERVEL.

⁽¹⁾ Corresponde al indicador cupo/dividendo.

⁽²⁾ Las variables plazo y comuna son categorizadas en cuatro tramos detallados en el texto.

Como se aprecia en la Figura 3, cada una de las variables exhibe un comportamiento en línea con los resultados obtenidos a partir de las pruebas de diferencias de medias. A modo de ejemplo, a medida que nos movemos desde el menor al mayor quintil de tasas de interés las tasas de incumplimiento I y II aumentan significativamente. En particular, aquellos deudores que pertenecen al quintil de mayores tasas de interés exhiben una tasa de incumplimiento I que más que triplica a la registrada en el quintil de menores tasas de interés (11,1% vs 2,9%, Figura 3.a). Esta diferencia es aún mayor en el caso del incumplimiento II (Figura 3.b), con deudores pertenecientes al quinto quintil de tasas de interés que exhiben una tasa de incumplimiento cuatro veces superior respecto de los deudores del primer quintil (3,10% vs. 0,7%). Similares resultados se obtienen para las variables monto y cupo, siendo novedoso el comportamiento con plazo y la aproximación a la cobertura. En el caso de la variable plazo, aquellos deudores que pertenecen al tramo de créditos de 30 años plazo registran tasas de incumplimiento I y II que son 1,7 y 2,3 veces superiores a las registradas para el caso deudores pertenecientes al tramo de créditos de 15 años plazo (8,2% vs. 4,8% y 2,5% vs. 1,1%, respectivamente). Como se destacó anteriormente, el hecho de observar mayores tasas de incumplimiento para plazos más elevados podría ser consistente con deudores con dividendos muy cercanos a su capacidad máxima de pago, y en consecuencia más riesgosos, todo lo demás constante. Para este tipo de deudores con plazos del crédito más elevados sería una respuesta natural de los bancos para disminuir su carga financiera mensual.

Al igual que en el resto de las variables, las diferencias son aún mayores para la variable comuna. Si bien la inscripción en los registros electorales en una determinada comuna en el pasado no refleja necesariamente la situación actual de ingresos, este resultado constituye una primera aproximación del efecto que ingreso del deudor podría tener respecto de su probabilidad de incumplimiento.

 

3. Modelos econométricos

En esta sección se presentan los resultados de los modelos de riesgo de crédito para los deudores hipotecarios. Se trata de modelos probit que buscan estudiar los determinantes de la probabilidad de incumplimiento en un contexto de un análisis multivariado. Si bien la evidencia presentada en la sección anterior identifica un conjunto de variables que afectarían en el comportamiento de pago de los deudores hipotecarios, como es habitual no todas ellas pueden ser incluidas en las especificaciones finales a estimar. Esto de especial relevancia para aquellas variables que recogen información de otras. Tal es el caso de la tasa de interés.

La tasa de interés establecida en un crédito da cuenta en algún grado de las condiciones de riesgo del deudor. En particular, ella refleja en alguna medida la probabilidad esperada de incumplimiento del deudor, y por tanto su inclusión como variable determinante de esta podría generar un problema de simultaneidad. Así las cosas, en esta sección primero presentamos modelos de tasas de interés a fin de evaluar el problema de simultaneidad antes señalado. Estos modelos son estimados por mínimos cuadrados ordinarios (MCO), y constituyen una primera aproximación de los criterios o características consideradas por los bancos comerciales a la hora de establecer las tasas de interés de los créditos hipotecarios. Seguidamente presentamos los modelos de riesgo de crédito.

3.1. Modelos de tasas de interés

La Tabla 4 presenta los resultados de los modelos de tasas de interés para créditos hipotecarios en el tramo de 20 años estimados para el período enero 2012 a diciembre 2013⁹. En las distintas especificaciones se incluyen tanto variables que dan cuenta de las características específicas del crédito hipotecario como monto por ejemplo, así como también variables específicas del deudor como cupos, comuna e historia crediticia. Se incluye además la tasa de interés de un instrumento libre de riesgo a 20 años (BCU20), a fin de incorporar cambios en el costo financiero de la banca en el período, y un conjunto de variables dummies trimestrales para dar cuenta de factores agregados que afectan la tasa de interés en el tiempo¹⁰.

Tabla 4: Modelos de tasas de interés tramo plazo 20 años⁽¹⁾

⁽¹⁾ Regresiones estimadas por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Período de estimación: enero 2012 a diciembre 2013.

Errores estándar robustos entre paréntesis. *p<0,l; ** p < 0,05; ***p<0,01.

Atraso consumo: corresponde al porcentaje de meses con atraso de 0 a 90 días en el pago de cuotas de créditos de consumo en el período de 24 meses antes del otorgamiento del crédito hipotecario.

Como se observa en la Tabla 4, el conjunto de variables seleccionadas explican de forma satisfactoria la tasa de interés para créditos hipotecarios en el tramo de 20 años (R2 = 0,47, Figura 4). En el modelo 4 se observa que todas las variables resultan ser estadísticamente significativas. Destaca la variable atraso consumo que evidencia que aquellos deudores que han presentado mayores tasas de atraso en sus créditos de consumo adquiridos con anterioridad al crédito hipotecario exhiben tasas de interés más altas, todo lo demás constante. Este efecto decrece conforme aumenta la tasa de atraso en consumo tal como revela la significancia estadística del término cuadrático de esta variable (Atraso consumo^∧2). En el caso de las variables monto y cupos, ambas tienen un efecto negativo en la tasa de interés. En caso de cupos, esta podría reflejar en parte el efecto del ingreso del deudor sobre el riesgo percibido por el banco, y en consecuencia en la tasa de interés cobrada por este¹¹.

Figura 4: Ajuste modelo tasa de interés (R2 = 0,47)

Fuente: Elaboración propia en base al Modelo 4 de la Tabla 4.

Es importante señalar que los modelos propuestos no incorporan explícitamente variables que podrían influir en la tasa de interés cobrada al deudor hipotecario como su ingreso o LTV No obstante la omisión de estas u otras variables relevantes, resulta evidente que la tasa de interés incorpora en parte información de cupos, monto del crédito o historia crediticia del deudor, confirmando así la pertinencia de excluir esta variable en los modelos de riesgo de crédito.

3.2. Modelos de riesgo de crédito

En la Tabla 5 se presentan los resultados de los modelos de riesgo de crédito para incumplimiento I y II. Los modelos 5 y 6 corresponden a dos especificaciones distintas para incumplimiento I. El primero de ellos incluye las variables cupos, monto, plazo, sexo, atraso consumo y liquidez¹². El segundo excluye la variable cupos, y en su reemplazo incorpora la variable comuna junto a cobertura. Como se destacó anteriormente, cupo y comuna pueden ser consideradas una proxy del ingreso del deudor, por lo que no corresponde su inclusión conjunta¹³. Los modelos 7 y 8, por su parte, corresponden a las mismas especificaciones antes detalladas para el incumplimiento II.

Como se observa en la Tabla 5, prácticamente todas las variables son significativas y con signos consistentes respecto del análisis por quintiles o tramos presentado en la sección anterior. Para los modelos 5 y 7 se tiene que aquellos deudores con cupos y montos más altos tienen una menor probabilidad de exhibir eventos de incumplimiento I y II, todo lo demás constante. Destaca la variable sexo, que es significativa en todas las especificaciones, mostrando que los deudores hombres son más propensos a exhibir eventos de incumplimiento. En el caso de los modelos 6 y 8, la variable cobertura, y algunos tramos de variable comuna (aquellas de mayores ingresos) son significativos. De acuerdo a estos, los deudores con mayor cobertura inscritos en registros electorales de comunas de mayores ingresos tienen una menor probabilidad de presentar atrasos en el pago de sus créditos hipotecarios, todo lo demás constante. La variable plazo, por su parte, es significativa y monotónica para cada uno de los tramos en las especificaciones 6 y 8. Esto es, a medida que nos movemos desde menores a mayores plazos aumenta la probabilidad de incumplimiento¹⁴.

Tabla 5: Modelos de incumplimiento⁽¹⁾

⁽¹⁾ Regresiones probit. Período de estimación: enero 2012 a diciembre 2013.

Errores estándar robustos entre paréntesis. * p < 0,1; ** p < 0,05; *** p < 0,01. Sexo: corresponde a una variable dummy que toma el valor 1 si el deudor es hombre y 0 si es mujer. Atraso consumo: corresponde al porcentaje de meses con atraso de 0 a 90 días en el pago de cuotas de créditos de consumo en el período de 24 meses antes del otorgamiento del crédito hipotecario. Liquidez: Corresponde a la variación porcentual real del cupo seis meses antes del episodio de incumplimiento. En el caso de los deudores que no registran incumplimiento, corresponde a la variación porcentual real en el cupo en los últimos seis meses del año a partir de la vigencia del crédito hipotecario. Cobertura: Corresponde al indicador cupo/dividendo.

Existen al menos dos hipótesis que explican el incumplimiento en el pago de créditos hipotecarios: el incumplimiento estratégico (strategic default theory) y capacidad de pago (ability-to-pay theory of default). En el caso del primero, el incumplimiento ocurre cuando el valor del activo del deudor, en este caso la vivienda, cae bajo un umbral suficientemente bajo, de forma que beneficios de pagar la deuda y hacerse del activo superan los costos. En el caso de la segunda, a las consideraciones anteriores se suman shocks al ingreso que generan el incumplimiento (Jackson 1980, y Bhutta et al. 2010). En el caso de los modelos propuestos, la variable liquidez daría cuenta de potenciales shocks idiosincráticos al ingreso que originarían eventos de incumplimiento.

Para aproximarse cuantitativamente al impacto de cada una de las variables, a continuación estimamos los efectos marginales. Para ello identificamos distintos tramos de interés para cada una de las variables y evaluamos el modelo en dichos tramos. Como es habitual, el resto de las variables son evaluadas en la media en este ejercicio¹⁵. En el caso de la variable sexo se considera el deudor hombre. Denominamos a este ejercicio simulación base. Adicionalmente, estudiamos los efectos marginales para cada variable controlando por nuestra medida de cobertura. En este caso evaluamos el modelo considerando un deudor del quintil de menor cobertura. Esto es, comparamos el perfil de pago de un deudor perteneciente al grupo de 20% de menor cobertura respecto de un deudor promedio en la muestra¹⁶. Denominamos este ejercicio simulación baja cobertura. Los resultados para las simulaciones base y baja cobertura se presentan en la Figura 5 (barras azules y naranjas, respectivamente).

Figura 5: Efectos marginales

⁽¹⁾ Los efectos marginales de la variable cupo se estiman en base a los modelos 5 y 7. Los efectos marginales para el resto de las variables se estiman en base a los modelos 6 y 8.

⁽²⁾ Para la simulación base los efectos marginales se estiman evaluando el modelo en los tramos indicados para la variable respectiva, y considerando el valor promedio para el resto de las variables. En el caso de la variable sexo se considera hombre.

⁽³⁾ Para la simulación baja cobertura los efectos marginales se estiman considerando además el menor quintil de la variable cobertura.

Como se observa en la Figura 5.a, en el caso de la simulación base los deudores con un cupo disponible UF 40 tienen una probabilidad de exhibir incumplimiento I de 6,5%. Esta cifra es 1,8 veces superior al deudor promedio que exhibe una probabilidad de incumplimiento I de solo 3,7%, y supera en 1,4 puntos porcentuales al deudor con cupo de UF 80 (5,1%). Asimismo, los deudores que en el pasado han tenido mayores tasas de atraso en el pago de cuotas de créditos de consumo, tienen una probabilidad de registrar atrasos de al menos 90 días en el pago de sus créditos hipotecarios que es 1,8 veces superior respecto de aquellos que no presentan atrasos anteriores (5,4% vs. 3,0%). Como era de esperar, la cobertura tiene un rol importante en la probabilidad de incumplimiento para cada una de las dimensiones estudiadas. A modo de ejemplo, un deudor con un crédito hipotecario inicial de UF 800 tiene una probabilidad de incumplimiento I de 5,9%. Un deudor de iguales características, pero con una cobertura en el quintil inferior tiene una probabilidad de 10,6%. El mismo patrón anterior se observa para las variables plazo, atraso consumo y comuna. En el caso de incumplimiento II se observan resultados similares, pero con diferencias aún más marcadas en la probabilidad de incumplimiento del deudor promedio respecto de aquellos con baja cobertura (Figura 5.b).

Es importante destacar finalmente que los modelos propuestos no incorporan explícitamente variables de ingreso, riqueza, LTV, educación o características demográficas del deudor como su edad. Existe evidencia en la literatura especializada que muestra que estas variables influyen en la probabilidad de incumplimiento de créditos hipotecarios (Bajari et al. 2008, Elul et al. 2010, Kung et al. 2010). Asimismo, la inclusión de variables como LTV o la proporción del crédito como porcentaje del ingreso (LTI, loan to income ratio), resultan de especial interés en el contexto del desarrollo de políticas macroprudenciales tendientes a fortalecer la estabilidad del sistema financiero. La incorporación de estas variables ciertamente contribuiría a un mejor ajuste de los modelos, y recomendaciones de política que de ellos se derivan, lo que representa una extensión natural del presente trabajo. No obstante lo anterior, la evidencia presentada confirma que tanto las características específicas del deudor como del crédito están vinculadas al comportamiento de pago de los deudores bancarios en el mercado hipotecario en Chile.

 

4. Conclusiones

En este trabajo se identificaron algunos de los factores que están relacionados con la probabilidad de incumplimiento del pago de créditos hipotecarios bancarios en Chile, sobre la base de un análisis empírico con información de más de 135.000 nuevos créditos otorgados entre los años 2012 y 2014. Basado en dos medidas de incumplimiento, la evidencia indica aquellos deudores con créditos hipotecarios de montos más bajos y con plazos más altos tienen mayor probabilidad de presentar atrasos en el pago de alguna cuota de su crédito hipotecario durante el primer año de vigencia del mismo. Asimismo, tener una cobertura menor, baja liquidez o estar inscritos en los registros electorales de comunas de menores ingresos son factores que están asociados con una mayor probabilidad de incumplimiento. La historia crediticia también importa. Los deudores que el pasado han tenido mayores tasas de atraso en el pago de cuotas de créditos de consumo tienen una probabilidad de registrar atrasos en el pago de sus créditos hipotecarios que es 1,8 veces superior respecto de aquellos que no presentan atrasos anteriores. Si bien cada una de las variables antes señaladas se relacionan con la probabilidad de incumplimiento, existe un conjunto de otras variables como ingreso, riqueza, LTV, educación o características demográficas del deudor que influirían en su comportamiento de pago. La inclusión de estas constituye una extensión natural del presente trabajo.

 

Notas

^* Se agradecen los comentarios de Jorge Fernández, Francisco Pinto, Claudio Raddatz, Pedro Roje, Francisco Vásquez y un árbitro anónimo.

¹ Fuente: Cámara Chilena de la Construcción (2014). La Unidad de Fomento (UF) es una unidad de cuenta utilizada en Chile, reajustable de acuerdo con la inflación. En diciembre de 2014 se tiene: UF 1,0 = US$ 40,1.

² Fuente: Banco Central de Chile.

³ De acuerdo con información de la Superintendencia de Bancos e Instituciones Financieras (SBIF), en diciembre de 2014 la mora de 90 días para la deuda hipotecaria fue de solo 3,1%. Esta cifra se compara positivamente con el peak de 6,4% registrado a mediados del 2010 y con el promedio de los últimos 5 años de 4,0%.

⁴ Para estudiar el comportamiento de pago de las familias en base a la EFH o Casen, se emplean dos preguntas estándar en las que el deudor declara su situación de morosidad. Estas son: ¿Está pagando su crédito hipotecario actualmente?" y "Aproximadamente, ¿cuántas veces en los últimos 12 meses ha caído en morosidades para cada uno de sus créditos?" (Madeira, 2014).

⁵ Por razones que se detallan más adelante, el análisis de las principales estadísticas descriptivas de los deudores hipotecarios se realiza para el período enero 2012 a diciembre 2014. Los modelos econométricos, por su parte, son estimados para el período enero 2012 a diciembre 2013.

⁶ Esta variable se estima como:

⁷ El cupo disponible en mes t(cd_(í)), corresponde al monto disponible en tarjetas y líneas de crédito del deudor hipotecario. Luego, se tiene liquidez_m = cd_(í) / cd_(í_₆₎ -1.

⁸ Para generar los cuatro tramos de la variable "plazo", esta inicialmente se categorizó en deciles. Luego se agruparon los deciles de plazo en cuatro tramos con la finalidad que la media o medianas de cada tramo diera cuenta de los plazos estándar disponibles en el mercado. De esta agrupación se tienen las siguientes medias (medianas) por tramo/decil: Tramo 1, Deciles 1-2: 13,8 años (15,1 años); Tramo 2, Deciles 3-5: 20,3 años (20,3 años); Tramo 3, Deciles 6-8: 24,9 años (25,4 años) y Tramo 4, Deciles 9-10: 30,0 años (30,4 años).

⁹ Para los modelos de tasas de interés se optó por estudiar únicamente los deudores pertenecientes al tramo 2 de plazo (promedio 20 años). Esto último porque para estos deudores se disponía de información de un instrumento libre riesgo (BCU) de igual duración, variable incluida en las estimaciones. Si bien es posible interpolar las tasas de interés a 15 o 25 años usando tasas de interés disponibles en el mercado secundario, este análisis preliminar solo busca descartar el problema de simultaneidad, por lo que se concentra en un subconjunto de deudores. Con todo, los deudores hipotecarios en el tramo de 20 años son los más relevantes en la muestra, dando cuenta del 32% del total de deudores en el período.

¹⁰ Si bien para los modelos de tasa de interés se dispone de información para el período enero 2012 a diciembre 2014, se optó por utilizar el mismo período usado en los modelos de riesgo de crédito. En la sección Anexos, Tabla A1, se presentan las estimaciones para el período enero 2012 a diciembre 2014. De la Tabla A1 destaca el mayor valor de variable BCU20, lo que daría cuenta de un mayor coeficiente de traspaso de la tasa de interés libre de riesgo (BCU) a las tasas hipotecarias por parte de los bancos comerciales en el último período.

¹¹ Tanto las variables comuna como cupo pueden ser consideradas como proxy del ingreso del deudor. Usando los grupos de comunas clasificados en base a la NESI, se observa que los grupos de comunas de mayores ingresos tienen en promedio cupos más altos. En particular, para los grupos de comunas se tienen cupos en UF en promedio (mediana): Grupo Comuna 1: 253 (146); Grupo Comuna 2: 255 (156); Grupo Comuna 3: 328 (213) y Grupo Comuna 4: 659 (489).

¹² La variable sexo corresponde a una variable dummy que toma el valor 1 si el deudor es hombre y 0 si es mujer.

¹³ Técnicamente cuando ambas variables se incluyen en la regresión, la variable cupo deja de ser significativa, dando cuenta así de una potencial colinealidad entre ambas.

¹⁴ En la sección Anexos, Tabla A2, se presentan los modelos de riesgo de crédito estimados para distintos cohortes usando datos por semestre. En la mayoría de los casos, los resultados se mantienen respecto de la significancia estadística y magnitud de los parámetros estimados.

¹⁵ Técnicamente los efectos marginales de la variable χ_k en un modelo probit se estiman como:, donde Φ_i es la función de densidad de probabilidad (pdf) de una distribución normal estándar evaluada en el vector de las variables χ'_i en un punto en particular (la media en este caso para todas las variables con la excepción de χ_k), y Β_k es el estimador reportado en la Tabla 6 para la variable χ_k.

¹⁶ El deudor promedio del quintil de menor cobertura tiene un cupo disponible en sus tarjetas y líneas de crédito de 2,6 veces su dividendo. Por su parte el deudor promedio en la muestra tiene un cupo disponible de 11,0 veces su dividendo.

 

5. Referencias

Alfaro, R. y N. Gallardo (2012). "The Determinants of Household Debt Default", Revista de Análisis Económico 27 (1), pp. 55-70.

Alfaro, R., D. Pacheco y A. Sagner (2011). "Dinámica de la Tasa de Incumplimiento de Créditos de Consumo en Cuotas". Journal Economía Chilena 14 (2), pp. 119-124, Notas de Investigación.

Bajari, P., CH. Sean Chu y M. Park (2008). "An Empirical Model of Subprime Mortgage Default from 2000 to 2007", Working Paper 14625, National Bureau of Economic Research, 2008.

Bhutta, N., H. Shan y J. Dokko (2010). "The depth of negative equity and mortgage default decisions". Finance and Economics Discussion Series Divisions of Research & Statistics and Monetary Affairs Federal Reserve Board, Washington, D.C.

Cámara chilena de la construcción (2014). "Informe Macroeconomía y Construcción (Mach)". 40, junio 2014.

Elul, R., N. Souleles, S. Chomsisengphet, D. Glennon y R. Hunt (2010). "What "Triggers" Mortgage Default?", American Economic Review 2 (2010), pp. 490-494.

Jackson, J. R. y D. L. Kaserman (1980). "Default risk on home mortgage loans: a test of competing hypotheses", The Journal of Risk and Insurance 47 (4), pp. 678-690.

Kung Jan-Yee, CH., S. Wu Lee y C. Yang (2010). "Application of Logistic Regression Analysis of Home Mortgage Loan Prepayment and Default Risk", ICIC Express Letters ICIC 4 (2).

Madeira, C. (2014). "El Impacto del Endeudamiento y Riesgo de Desempleo en la Morosidad de las Familias Chilenas". Economía Chilena 17 (1), pp. 88-102, Notas de Investigación.

Mayer, C., K. Pence y S. Sherlund (2009). "The Rise in Mortgage Defaults", Journal of Economic Perspectives 1, pp. 27-50.

Sarmiento, C. (2012). "The Role of the Economic Environment on Mortgage Defaults during the Great Recession", Applied Financial Economics 3, pp. 243-250.

 

6. Anexos

Tabla A1: Modelos de tasas de interés tramo plazo 20 años

Periodo Enero 2012 a Diciembre 2014⁽¹⁾

⁽¹⁾ Regresiones estimadas por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO).

Errores estándar robustos entre paréntesis. * p < 0,1; ** p < 0,05; *** p < 0,01.

Atraso consumo: corresponde al porcentaje de meses con atraso de 0 a 90 días en el pago de cuotas de

créditos de consumo en el período de 24 meses antes del otorgamiento del crédito hipotecario.

Tabla A2: Modelos de incumplimiento por semestre

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