La reticencia de los bancos a reconocer pérdidas cuando sus prestatarios experimentan dificultades financieras puede llevar a lo que se conoce como “zombie lending”, es decir, la práctica de continuar otorgando crédito a firmas con problemas en su capacidad de pago. Estrictamente hablando, el término “empresa
zombie” se refiere a una firma que no es capaz de cubrir los costos asociados al servicio de su deuda durante un período prolongado. De esta manera, este tipo de empresas suelen depender del “sustento de vida” que le proporciona una institución financiera.
Este tipo de crédito “mal direccionado” ha sido sugerido como un factor relevante en la “década perdida” de Japón ―Peek y Rosengreen (2005), Caballero et al. (2008)―, así como también en el pobre desempeño de Europa desde la crisis financiera internacional ―Acharya et al. (2017), Blattner et al. (2019)―.
Los autores sostienen que una limitación de los estudios anteriores es la dificultad para identificar préstamos
zombie, siendo la principal razón de esto la ausencia de datos suficientemente detallados. La mayor parte de los estudios acerca del tema se ha centrado en indicadores de balance de las firmas o, alternativamente, en los intereses efectivamente cobrados a las mismas para así identificar firmas “no viables” o
zombie. Sin embargo, cuando los bancos cambian las condiciones del préstamo, especialmente si el prestatario está bajo presión, generalmente están sujetos a mayores requisitos de previsiones y restringidos por modelos internos de riesgo. Así, no siempre es rentable, desde el punto de vista del banco, emprender tales acciones. Por lo tanto, existe un cálculo, invisible a los ojos del investigador, que sopesa este costo con el beneficio potencial de reducir la tasa de interés cobrada a un prestatario.
Algoritmo
En el documento de trabajo titulado “Zombie lending: how many wondering souls are there?”, los autores identifican casos de préstamos
zombies a través de los cuales los bancos pueden evitar un aumento en los requisitos de previsionamiento en tanto se exponen a prestatarios en dificultades financieras. El patrón observado en los datos es el siguiente: los bancos otorgan un préstamo a plazo fijo a prestatarios con retrasos en el pago de sus préstamos amortizables. El nuevo préstamo a plazo fijo se utiliza para cubrir las amortizaciones pendientes del préstamo original, evitando así un aumento en los requisitos de previsiones (por deterioro en la calificación crediticia del deudor), pero aumentando la exposición general del banco a este tipo de deudores.
A partir del patrón observado, se construye un algoritmo para identificar este tipo de préstamos durante el período 2006 a 2018. La motivación del trabajo es doble: por un lado, la de evaluar las condiciones en las cuales los bancos están más dispuestos a aplicar este tipo de estrategias, y por otro, la de desarrollar una herramienta para identificar con más facilidad los casos en que los bancos adoptan esta estrategia.
Datos
La principal base de datos utilizada en el trabajo es la Central de Riesgos Crediticios, administrada por el BCU. Se trata de un registro exhaustivo de todos los préstamos otorgados en el sistema financiero con información detallada a nivel de producto crediticio. Los datos permiten distinguir entre diferentes productos crediticios y, por tanto, detectar instancias en las que parte de un préstamo amortizable se paga mediante la creación de préstamos auxiliares equivalentes a la amortización pendiente. Adicionalmente, se trabaja con una base de datos que contiene información de balance de todas las instituciones financieras que operan en el sistema financiero uruguayo.
Resultados
Se encuentra que aquellas firmas con préstamos que presentan un mayor vencimiento residual y un mayor grado de dolarización tienen una mayor probabilidad de obtener préstamos
zombie. Adicionalmente, dicha probabilidad también es mayor para aquellas firmas que mantienen múltiples relaciones bancarias. Como era de esperar, aquellas instituciones financieras con mayores ratios de previsionamiento tienen asociada una mayor probabilidad de proporcionar créditos
zombie.
Por otro lado, los autores encuentran una relación positiva y estadísticamente significativa entre la práctica de
zombie lending y el crecimiento de la oferta de crédito.
Conclusiones
Mientras que la mayoría de los artículos acerca de la práctica de
zombie lending se centran en firmas que muestran bajos niveles de rentabilidad, baja productividad o que reciben préstamos subvencionados, el artículo de Dassatti, Lluberas y Rodríguez-Tous analiza las estrategias de préstamos
zombie a través de cambios en los cronogramas de pago de préstamos amortizables. Los resultados encontrados pueden ser utilizados como un insumo para la supervisión, arrojando luz sobre los mecanismos de identificación de potenciales préstamos
zombie. Dadas las consecuencias económicas asociadas al choque del COVID-19, estas herramientas pueden ser de gran utilidad.
Referencias
Acharya, V. V., T. Eisert, C. Eufinger, and C. W. Hirsch (2017). Whatever it takes: The real effects of unconventional monetary policy. CEPR Discussion Paper No. DP12005.
Blattner, L., L. Farinha, and F. Rebelo (2019). When losses turn into loans: The cost of undercapitalized banks. ECB Working Paper 2228.
Caballero, R. J., T. Hoshi, and A. K. Kashyap (2008). Zombie lending and depressed restructuring in japan. The American Economic Review, vol. 98, N. 5, pp. 1943–1977.
Peek, J. and E. S. Rosengren (2005). Unnatural selection: Perverse incentives and the misallocation of credit in japan. The American Economic Review, vol. 95, N. 4, pp. 1144-1166.
Documento de trabajo
 | Dassatti, C.; Rodriguez-Tous, F. & Lluberas, R. (2020). Zombie lending: how many wondering souls are there?.
Documento de trabajo, 003-2020. Banco Central del Uruguay. |
