{"id":6155,"date":"2025-12-24T08:58:55","date_gmt":"2025-12-24T13:58:55","guid":{"rendered":"https:\/\/bakertilly.ec\/?p=6155"},"modified":"2026-10-12T11:40:51","modified_gmt":"2026-10-12T16:40:51","slug":"perdidas-crediticias-esperadas-informacion-hacia-el-futuro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bakertilly.ec\/en\/perdidas-crediticias-esperadas-informacion-hacia-el-futuro\/","title":{"rendered":"P\u00e9rdidas crediticias esperadas: informaci\u00f3n hacia el futuro"},"content":{"rendered":"\t\t
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La pandemia de la COVID-19, ha afectado a m\u00e1s de 200 pa\u00edses y territorios y ha causado enorme incertidumbre alrededor del mundo.<\/strong><\/p>

Uno de los aspectos m\u00e1s desafiantes de la contabilidad bajo el marco NIIF es determinar las p\u00e9rdidas crediticias esperadas. Esta dif\u00edcil \u00e1rea se ha vuelto mas compleja en estos tiempos recientes, al ser afectada por los efectos de la pandemia que se vuelven mas visibles, con altos niveles de volatilidad e incertidumbre, constituy\u00e9ndose en un escenario de nueva normalidad.<\/span><\/div>

Adivinar en una bola de cristal contable nunca ha sido mas dif\u00edcil, y de todas maneras debe asegurarse que los estados financieros preparados bajo NIIF sean adecuadamente presentados.<\/p><\/div>

Este resumen de NIIF provee gu\u00eda en la incorporaci\u00f3n de Informaci\u00f3n hacia el futuro en los modelos de p\u00e9rdidas crediticias esperadas bajo la NIIF 9 de Instrumentos Financieros. El resumen cubre las mas comunes fuentes de informaci\u00f3n e identifica los tipos mas relevantes de informaci\u00f3n para las entidades.<\/p>

Tambi\u00e9n busca identificar las relaciones matem\u00e1ticas entre la informaci\u00f3n hacia el futuro y las tasas de p\u00e9rdidas hist\u00f3ricas para generar una herramienta m\u00e1s predictiva para calcular las perdidas crediticias esperadas.<\/p><\/div>

\u00a0<\/div><\/div>

Introducci\u00f3n<\/h4>

NIIF 9 introduce tres enfoques separados para medir y reconocer las p\u00e9rdidas crediticias esperadas :<\/p>

i.<\/strong><\/p>

ii.<\/strong><\/p>

iii.<\/strong><\/p><\/div>

El \u2018enfoque simplificado\u2019 que aplica a las cuentas por cobrar comerciales y los activos de contratos con clientes sin un componente financiero significativo, y las cuentas por cobrar por arrendamientos<\/p>

El \u2018enfoque general\u2019 que aplica a todos los activos financieros clasificados al costo amortizado o al valor razonable a trav\u00e9s de otro ingreso integral para las operaciones de deuda (diferentes a las que corresponden al literal (iii) abajo ) as\u00ed como los compromisos de pr\u00e9stamo emitidos y las garant\u00edas financieras que est\u00e1n dentro de este enfoque,<\/p>

Los \u2018cr\u00e9ditos deteriorados adquiridos u originados\u2019 que so deteriorados al momento del reconocimiento inicial.<\/p><\/div><\/div>

Uno de los mas complejos aspectos del modelo de deterioro por perdidas crediticias esperadas es la necesidad de incorporar mas informaci\u00f3n hacia el futuro y, en particular, considerar m\u00faltiples escenarios hacia el futuro<\/p>

\"\"<\/div>

\u00a0<\/p>

Mas informaci\u00f3n hacia el futuro<\/strong><\/p>

De acuerdo con NIIF 9: Instrumentos Financieros B5.5.2, se espera que las p\u00e9rdidas crediticias esperadas para toda la vida del instrumento, sean reconocidas antes de que un instrumento se encuentre en mora T\u00edpicamente, el riesgo de cr\u00e9dito se incrementa significativamente antes de que el instrumento se venza o exista n otros factores de retraso del acreedor (por ejemplo, una modificaci\u00f3n de condiciones o una reestructuraci\u00f3n).
Consecuentemente, cuando exista disponible informaci\u00f3n razonable y soportable que sea m\u00e1s prospectiva hacia el futuro, que la informaci\u00f3n hist\u00f3rica sin costo o esfuerzo indebido, esta debe ser usada para evaluar los cambios en el riesgo de cr\u00e9dito.<\/p>

Fuentes de informaci\u00f3n proyectada hacia el futuro<\/strong><\/p>

Informaci\u00f3n proyectada hacia el futuro<\/strong><\/div>

Ejemplo<\/span>
dfsdfdsfdsfdsfds
<\/strong><\/p><\/div>

Fuentes (links) como ejemplos<\/span>
<\/strong>Situaci\u00f3n econ\u00f3mica en general y condiciones de la industria<\/span><\/p><\/div><\/div>

(NIIF9 B5.5.51)<\/p><\/div>

I. Producto interno Bruto (PIB)<\/p>

II. \u00cdndice de Precios al Consumidor<\/p>

III. Estad\u00edsticas de importaci\u00f3n y exportaci\u00f3n<\/p>

IV. Purchasing Manager Index(PMI)<\/p>

V. Tasas de inter\u00e9s referenciales<\/p><\/div>

PIB Hist\u00f3rico:\u00a0<\/span>https:\/\/tradingeconomics.com<\/span><\/strong><\/a>
<\/a><\/span>Proyecci\u00f3n\u00a0PIB Covid-19:\u00a0<\/span>https:\/\/www.bloomberg.com<\/span><\/strong><\/a><\/p>

https:\/\/data.oecd.org\/price\/inflation-forecast.htm#indicator-chart<\/span><\/a><\/strong><\/p>

https:\/\/wits.worldbank.org\/countrystats.aspx?lang=en<\/a><\/span><\/strong><\/p>

https:\/\/tradingeconomics.com<\/a><\/strong>\u00a0<\/span><\/p>

https:\/\/www.focus-economics.com\/economic-indicator\/policy-interest-rate<\/span><\/a><\/strong><\/p><\/div><\/div>

Tasa de desempleo (NIIF9.B5.5.52)<\/span><\/p><\/div>

Tasa de desempleo<\/span><\/p><\/div>

Tasa de desempleo Hist\u00f3rica:\u00a0<\/span>https:\/\/tradingeconomics.com<\/span><\/strong><\/a>
<\/a><\/span>Proyecci\u00f3n\u00a0Tasa de desempleo Covid-19:\u00a0<\/span>https:\/\/tradingeconomics.com<\/span><\/strong><\/a><\/p><\/div><\/div>

Precios de las propiedades (NIIF9.B5.5.52)<\/p><\/div>

Indice de precios de casas<\/p><\/div>

https:\/\/data.oecd.org\/price\/housing-prices.htm
<\/span><\/strong><\/a>https:\/\/www.imf.org\/external\/research\/housing\/index.ht<\/span><\/strong><\/a>m<\/span><\/strong><\/a><\/p><\/div><\/div>

Precios de commodities (NIIF9 B5.5.52)<\/p><\/div>

International Commodity Price<\/p><\/div>

https:\/\/tradingeconomics.com<\/a><\/span><\/strong><\/p><\/div><\/div>

Identificando informaci\u00f3n relevante hacia el futuro para la Entidad<\/strong><\/p>

Una entidad puede tener diferentes portafolios de clientes o deudores con diferentes caracter\u00edsticas de riesgo de cr\u00e9dito. La entidad esta requerida a seleccionar los \u00edndices relevantes para ser usados en el c\u00e1lculo de las perdidas crediticias esperadas como se ilustra en el ejemplo siguiente:<\/p>

\"\"<\/figure>

Cuando incorporamos informaci\u00f3n hacia el futuro como las proyecciones macroecon\u00f3micas en el c\u00e1lculo de las perdidas crediticias esperadas, la Administraci\u00f3n debe considerar la relevancia y disponibilidad de la informaci\u00f3n para cada instrumento financiero espec\u00edfico. Esto es porque la informaci\u00f3n hacia el futuro que es relevante para un instrumento puede no ser relevante, o es relevante para otro instrumento diferente, y esto depende de los drivers espec\u00edficos del riesgo de cr\u00e9dito.<\/p>

Informaci\u00f3n hacia el futuro \u2013 Relaciones lineales y no lineales<\/strong><\/p>

Relaciones Lineales<\/strong><\/p>

Una relaci\u00f3n lineal es una relaci\u00f3n de directa proporcionalidad, que cuando se registra en un gr\u00e1fico, traza una l\u00ednea recta. En las relaciones lineales, cualquier cambio en una variable independiente siempre producir\u00e1 un cambio correspondiente en la variable independiente. Por ejemplo, una relaci\u00f3n lineal entre las horas de producci\u00f3n y el producto en una f\u00e1brica significa que un 10% de incremento o decremento en las horas resultara en un 10% de incremento o decremento en la producci\u00f3n.
En base al ejemplo abajo, la entidad puede considerar la tasa de desempleo como una fuente relevante de informaci\u00f3n hacia el futuro con una relaci\u00f3n lineal, cuando un incremento en la tasa de desempleo resulta en un incremento de 5 veces en la tasa de perdida hist\u00f3rica, proporcionalmente.<\/p>

\"\"<\/figure>
\"\"<\/figure>

\u00a0<\/p>

Relaciones No Lineales<\/strong><\/p>

Con base en el ejemplo, la Entidad puede considerar la tasa de desempleo como una fuente relevante de informaci\u00f3n hacia el futuro con una relaci\u00f3n no lineal, ya que la perdida hist\u00f3rica se incremento cuando la tasa de desempleo lo hizo tambi\u00e9n. Como se ve en el calculo abajo, cuando la tasa de desempleo se increment\u00f3 de 3.2% a 3.4%, la tasa de p\u00e9rdida crediticia hist\u00f3rica se incremento significativamente de 4.8% a 8%.<\/p>

\"\"<\/figure>
\"\"<\/figure>
\u00a0<\/div>

Informaci\u00f3n hacia el futuro no relevante<\/strong><\/p>

En base al ejemplo abajo, la entidad no deber\u00eda incorporar esta informaci\u00f3n hacia el futuro en el calculo de p\u00e9rdidas crediticias esperadas debido a que la informaci\u00f3n no tiene correlaci\u00f3n.<\/p>

\"\"<\/figure>
\"\"<\/figure>
\u00a0<\/div>

Midiendo p\u00e9rdidas crediticias Esperadas \u2013 Un solo escenario o m\u00faltiples escenarios<\/strong><\/p>

De acuerdo al <\/span>Webcast<\/strong><\/a>\u00a0sobre NIIF 9: Instrumentos financieros (Julio de 2019, disponible en IFRS.org), el Grupo de Recursos de Transici\u00f3n IFRS para Deterioro de Instrumentos Financieros (ITG) declar\u00f3 que m\u00faltiples escenarios son relevantes cuando existe una relaci\u00f3n no lineal entre los escenarios prospectivos y las p\u00e9rdidas crediticias al medir la p\u00e9rdida crediticia esperada.<\/span><\/div>

Como muestra el diagrama, cuando existe una relaci\u00f3n no lineal entre la informaci\u00f3n prospectiva y las p\u00e9rdidas crediticias, son relevantes m\u00faltiples escenarios.<\/p><\/div>

\"\"<\/figure><\/div><\/div>

\u00a0<\/p>

La Administraci\u00f3n puede considerar los puntos abajo para determinar el n\u00famero de escenarios:<\/p>

\"\"<\/figure>
\u00a0<\/div>

De acuerdo al mismo\u00a0Webcast<\/a><\/span><\/strong>\u00a0de NIIF 9: Instrumentos financieros, el Grupo tambi\u00e9n clarific\u00f3 los puntos siguientes:<\/p>

\"\"<\/figure>
\u00a0<\/div>

C\u00f3mo determinar el peso de los m\u00faltiples factores macroecon\u00f3micos<\/strong><\/p>

NIIF 9: Instrumentos Financieros no prescribe el mecanismo para determinar como ponderar la probabilidad de los diferentes escenarios. Sin embargo, la administraci\u00f3n deber\u00eda aplicar su juicio basado en varios factores y circunstancias y necesita reevaluar peri\u00f3dicamente los juicios efectuados.<\/p>

La Administraci\u00f3n debe considerar los puntos siguientes cuando pondera los escenarios:<\/p>

\"\"<\/figure>
\u00a0<\/div>

Ejemplo de medici\u00f3n de p\u00e9rdidas crediticias esperadas incorporando informaci\u00f3n hacia el futuro: Un solo escenario<\/strong><\/p>

Entidad A, un fabricante, tiene un portafolio de cuentas por cobrar de USD 30 millones en 2019 y opera solo en una jurisdicci\u00f3n. La base de clientes consiste en un largo n\u00famero de clientes peque\u00f1os y las cuentas por cobrar est\u00e1n categorizadas por caracter\u00edsticas comunes de riesgo de cr\u00e9dito que son representativas de la capacidad de los clientes de pagar todos los montos debidos de acuerdo a los t\u00e9rminos contractuales . Las cuentas por cobrar comerciales no tienen un componente financiero significativo de acuerdo con NIIF 15.<\/p>

La Entidad usa una matriz de provisi\u00f3n para determinar la perdida crediticia esperada para el portafolio. La matriz de provisi\u00f3n es basada en la perdidas hist\u00f3ricas observadas sobre la vida esperada de las cuentas por cobrar comerciales y es ajustada por estimados de informaci\u00f3n hacia el futuro. En ese caso de estudio, la tasa de desempleo se estima que subir\u00e1 debido a la baja econ\u00f3mica esperada en el a\u00f1o que viene.<\/p>

En el cuadro, la tasa hist\u00f3rica de desempleo en la jurisdicci\u00f3n donde opera la Entidad A y la tas de perdida de la entidad desde 2014 hasta 2019. Se espera que la tasa de desempleo se incremente de 3.20% a 4.20%.<\/p>

\"\"<\/figure>
\u00a0<\/div>

Entidad A cree que una alta tasa de desempleo llevar\u00e1 a una alta tasa de perdida de cartera de manera proporcional. Para ajustar las tasas de perdidas hist\u00f3ricas y que reflejen los efectos en las diferencias en las actuales condiciones y las proyecciones razonables y soportables, la Entidad estima que la tasa de perdida se incrementara en 5% puntos por cada segmento de edad, basado en la experiencia pasada cuando ocurrieron similares incrementos en el desempleo. En esa base, Entidad A estima la siguiente tasa de perdidas crediticias esperadas:<\/p>

\"\"<\/figure>

\u00a0<\/p>

*<\/span>\u00a0La Administraci\u00f3n necesitar\u00e1 evaluar la correlaci\u00f3n de los factores macroecon\u00f3micos con las tasas de p\u00e9rdidas crediticias.<\/p>

Basado en el an\u00e1lisis anterior, el c\u00e1lculo muestra que por cada 0.2% puntos de incremento en la tasa de desempleo corresponde un 1% punto de incremento en la tasa de perdidas crediticias hist\u00f3ricas.<\/p>

Las cuentas por cobrar comerciales de un largo n\u00famero de peque\u00f1os clientes son $30 millones y se miden usando la siguiente matriz de provisi\u00f3n.<\/p>

\"\"<\/figure>
\u00a0<\/div>

Ejemplo de medici\u00f3n de p\u00e9rdidas crediticias esperadas incorporando informaci\u00f3n hacia el futuro: Escenarios m\u00faltiples<\/strong><\/p>

Entidad B (misma jurisdicci\u00f3n de la Entidad A), un distribuidor, vende bienes a clientes que consisten en un gran n\u00famero de peque\u00f1os clientes. Entidad B tiene un portafolio de cuentas por cobrar comerciales de $6 millones en 2019.<\/p>

Debido a la pandemia de la COVID 19, la entidad identifica que la econom\u00eda dom\u00e9stica ser\u00e1 impactada por el las acciones globales y locales tomadas para contener la pandemia. Basado en la informaci\u00f3n recolectada, el crecimiento del PIB de ese territorio est\u00e1 proyectado entre 2.0% y 0.5% en 2020 considerando esta perspectiva global altamente desafiante.<\/p>

Basado en la tendencia hist\u00f3rica, la tasa de perdida hist\u00f3rica de la entidad y el PBI no tienen una relaci\u00f3n lineal . Por ello, la Entidad B , desarrolla dos escenarios para reflejar el posible efecto de la evoluci\u00f3n del PIB en la p\u00e9rdida crediticia esperada del portafolio de cuentas por cobrar como sigue:<\/p>

\"\"<\/figure>
\u00a0<\/div>

Se debe repetir similar c\u00e1lculo para los restantes rangos de edad, y obtener un resumen como el siguiente:<\/p>

\"\"<\/figure>

\u00a0<\/p>

* Los escenarios han sido desarrollados basados en la Informaci\u00f3n obtenida del Bank Negara Malaysia\u2019s Economy and Monetary Review 2019 (Source:\u00a0https:\/\/www.bnm.gov.my\/ar2019\/files\/emr2019_en_full.pdf<\/a><\/strong>)<\/p>

Nota: Todos los n\u00fameros en los ejemplos son para prop\u00f3sitos ilustrativos y por lo tanto pueden no ser realistas. EL n\u00famero de los escenarios de la informaci\u00f3n hacia el futuro que la entidad usar\u00eda en la pr\u00e1ctica puede diferir de los ejemplos ilustrativos.<\/p>

\"\"<\/figure>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":4,"featured_media":6156,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"_joinchat":[],"footnotes":""},"categories":[45],"tags":[],"class_list":["post-6155","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-publications"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/bakertilly.ec\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6155","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/bakertilly.ec\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/bakertilly.ec\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bakertilly.ec\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bakertilly.ec\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6155"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/bakertilly.ec\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6155\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6157,"href":"https:\/\/bakertilly.ec\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6155\/revisions\/6157"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bakertilly.ec\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6156"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/bakertilly.ec\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6155"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/bakertilly.ec\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6155"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/bakertilly.ec\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6155"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}