The Quality of Credit Ratings: A Two-Sided Market PerspectiveAntecedentes Agencias calificadoras de...

The Quality of Credit Ratings:

A Two-Sided Market Perspective

Jorge PONCE

Banco Central del Uruguayy

Toulouse School of Economics

XXIV Jornadas Anuales de EconomıaBanco Central del Uruguay – Montevideo

Las opiniones del autor no comprometen a las instituciones a las que se encuentra afiliado

Jorge PONCE (BCU y TSE) The Quality of Credit Ratings XXIV Jornadas de Economıa, BCU 1 / 13

Antecedentes

Agencias calificadoras de riesgo, un mercado de dos ladosI certifican potenciales emisores de activosI diseminan informacion a potenciales inversores

Polıtica de preciosI hasta 1960s “inversores pagan”I desde 1970s “emisores pagan”

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Motivacion

Preocupacion acerca de la calidad de las calificaciones

Enron Corporation en 2001AAA a bancos en Icelandia en 2008crisis subprime

DRt = 5,105∗∗ + 0,221∗∗∗ × Trendt − 0,193× Cyclet

N = 34 R2 = 0,38

02

46

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005Cohort

Aa A

Baa Aa (trend)

A (trend) Baa (trend)

Investment−grade Issuers

010

2030

40

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005Cohort

Ba B

Ba (trend) B (trend)

Speculative−grade Issuers

Five−year Cumulative Default Rate

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Motivacion

Preocupacion acerca de la calidad de las calificaciones

Enron Corporation en 2001AAA a bancos en Icelandia en 2008crisis subprimeDRt = 5,105∗∗ + 0,221∗∗∗ × Trendt − 0,193× Cyclet

N = 34 R2 = 0,38

02

46

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005Cohort

Aa A

Baa Aa (trend)

A (trend) Baa (trend)

Investment−grade Issuers

010

2030

40

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005Cohort

Ba B

Ba (trend) B (trend)

Speculative−grade Issuers

Five−year Cumulative Default Rate

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Objetivos

1 Estudiar las consecuencias de la transicion en la calidad

2 Derivar implicaciones de polıtica

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El modeloAgentes, tecnologıas y preferencias

Emisores (calif. o rechazo)Calificadora

(rL, rH), fS, fR, fM

(reporte) Inversor

– Continuo; masa=1– Cada uno con un activo de calidadθ ∈ {θL, θH}; informacion privada– 0 < θL < θH < 1– Pr(θ = θH) = µ, Pr(θ = θL) = 1− µ

– Funcion objetivo:

UIS =

αQ− fS − fR−fS0

– Fondo de inversion– Invierte X en activos calificados (S)y bonos del tesoro (X− S)– Recibe un bonus proporcional alretorno del portafolio– Funcion objetivo:

UIN =

β [QS + δ(X− S)]− fMβδX− fMβδX

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El modeloAgentes, tecnologıas y preferencias

Emisores (calif. o rechazo)Calificadora

(rL, rH), fS, fR, fM

(reporte) Inversor

– Continuo; masa=1– Cada uno con un activo de calidadθ ∈ {θL, θH}; informacion privada

– 0 < θL < θH < 1– Pr(θ = θH) = µ, Pr(θ = θL) = 1− µ

– Funcion objetivo:

UIS =

αQ− fS − fR−fS0

– Fondo de inversion– Invierte X en activos calificados (S)y bonos del tesoro (X− S)– Recibe un bonus proporcional alretorno del portafolio– Funcion objetivo:

UIN =

β [QS + δ(X− S)]− fMβδX− fMβδX

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El modeloAgentes, tecnologıas y preferencias

Emisores (calif. o rechazo)Calificadora

(rL, rH), fS, fR, fM

(reporte) Inversor

– Continuo; masa=1– Cada uno con un activo de calidadθ ∈ {θL, θH}; informacion privada– 0 < θL < θH < 1– Pr(θ = θH) = µ, Pr(θ = θL) = 1− µ

– Funcion objetivo:

UIS =

αQ− fS − fR−fS0

– Fondo de inversion– Invierte X en activos calificados (S)y bonos del tesoro (X− S)– Recibe un bonus proporcional alretorno del portafolio– Funcion objetivo:

UIN =

β [QS + δ(X− S)]− fMβδX− fMβδX

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El modeloAgentes, tecnologıas y preferencias

Emisores (calif. o rechazo)Calificadora

(rL, rH), fS, fR, fM

(reporte) Inversor

– Continuo; masa=1– Cada uno con un activo de calidadθ ∈ {θL, θH}; informacion privada– 0 < θL < θH < 1– Pr(θ = θH) = µ, Pr(θ = θL) = 1− µ

– Funcion objetivo:

UIS =

αQ− fS − fR−fS0

– Fondo de inversion– Invierte X en activos calificados (S)y bonos del tesoro (X− S)– Recibe un bonus proporcional alretorno del portafolio– Funcion objetivo:

UIN =

β [QS + δ(X− S)]− fMβδX− fMβδX

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El modeloAgentes, tecnologıas y preferencias

Emisores (calif. o rechazo)Calificadora

(rL, rH), fS, fR, fM

(reporte) Inversor

– Continuo; masa=1– Cada uno con un activo de calidadθ ∈ {θL, θH}; informacion privada– 0 < θL < θH < 1– Pr(θ = θH) = µ, Pr(θ = θL) = 1− µ

– Funcion objetivo:

UIS =

αQ− fS − fR−fS0

– Fondo de inversion– Invierte X en activos calificados (S)y bonos del tesoro (X− S)– Recibe un bonus proporcional alretorno del portafolio

– Funcion objetivo:

UIN =

β [QS + δ(X− S)]− fMβδX− fMβδX

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El modeloAgentes, tecnologıas y preferencias

Emisores (calif. o rechazo)Calificadora

(rL, rH), fS, fR, fM

(reporte) Inversor

– Continuo; masa=1– Cada uno con un activo de calidadθ ∈ {θL, θH}; informacion privada– 0 < θL < θH < 1– Pr(θ = θH) = µ, Pr(θ = θL) = 1− µ

– Funcion objetivo:

UIS =

αQ− fS − fR−fS0

– Fondo de inversion– Invierte X en activos calificados (S)y bonos del tesoro (X− S)– Recibe un bonus proporcional alretorno del portafolio– Funcion objetivo:

UIN =

β [QS + δ(X− S)]− fMβδX− fMβδX

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El modeloAgentes, tecnologıas y preferencias

Emisores (calif. o rechazo)Calificadora

(rL, rH), fS, fR, fM(reporte) Inversor

– Continuo; masa=1– Cada uno con un activo de calidadθ ∈ {θL, θH}; informacion privada– 0 < θL < θH < 1– Pr(θ = θH) = µ, Pr(θ = θL) = 1− µ

– Funcion objetivo:

UIS =

αQ− fS − fR−fS0

– Fondo de inversion– Invierte X en activos calificados (S)y bonos del tesoro (X− S)– Recibe un bonus proporcional alretorno del portafolio– Funcion objetivo:

UIN =

β [QS + δ(X− S)]− fMβδX− fMβδX

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El ModeloInformacion y tiempo

Informacion:

Retorno esperado de un activo calificado:

Q (rH, rL) =µrHθH + (1− µ)rLθL

µrH + (1− µ)rL

Tiempo:

La agencia calificadora anuncia (rH, rL), y fS, fR y fM

Cada emisor decide si propone su activo para calificacion

La agencia calificadora decide si otorga una calificacion

El inversor decide si invierte en activos calificados

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El primer optimo

Resultado 1: primer optimoEl primer optimo es caracterizado por:

calificar solo activos de alta calidad si la utilidad marginal de losemisores es suficientemente baja: α < γ

θL+ β(δ−θL)

θL≡ α0

calificar todos los activos si la utilidad marginal de los emisoreses suficientemente alta: α ≥ α0

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El segundo optimo

Supuesto fuerte:

si α ≥ α0, un precio negativo por el reporte induce al inversor ainvertir en activos calificados

Resultado 2: segundo optimoEl segundo optimo es caracterizado por:

calificar solo activos de alta calidad si la utilidad marginal de losemisores es suficientemente baja: α < γ

rLθL+ β(δ−θL)

θL≡ α2

calificar todos los activos de alta calidad y una proporcionrL ∈ (0, 1) de los activos de baja calidad si la utilidad marginalde los emisores es suficientemente alta: α ≥ α2

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El segundo optimo

Supuesto fuerte:

si α ≥ α0, un precio negativo por el reporte induce al inversor ainvertir en activos calificados

Resultado 2: segundo optimoEl segundo optimo es caracterizado por:

calificar solo activos de alta calidad si la utilidad marginal de losemisores es suficientemente baja: α < γ

rLθL+ β(δ−θL)

θL≡ α2

calificar todos los activos de alta calidad y una proporcionrL ∈ (0, 1) de los activos de baja calidad si la utilidad marginalde los emisores es suficientemente alta: α ≥ α2

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La calidad de las calificaciones“Inversores pagan”: fS = fR = 0 y fM > 0

Resultado 3: calidad si inversores paganBajo el modelo en el cual los inversores pagan, solo activos de altacalidad son calificados

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La calidad de las calificaciones“Emisores pagan”: fS + fR > 0 y fM = 0

Resultado 4: estructura de precio si emisores paganBajo el modelo en el cual los emisores pagan, la estructura de precioselegida por la calificadora de riesgos es caracterizada por un preciopositivo por la calificacion (fR > 0) e inicio gratuito del proceso decalificacion (fS = 0)

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La calidad de las calificaciones“Emisores pagan”: fS + fR > 0 y fM = 0

Resultado 5: calidad si emisores paganBajo el modelo en el cual los emisores pagan, la calidad de lascalificaciones elegida por la agencia calificadora esta caracterizadapor:

calificar solo activos de alta calidad si la utilidad marginal de losemisores es suficientemente baja: α < γ

rLθL≡ α1

calificar todos los activos de alta calidad y una proporcionrL ∈ (0, 1) de los activos de baja calidad si la utilidad marginalde los emisores es suficientemente alta: α ≥ α1

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La calidad de las calificacionesComparaciones

Calidad esperada (probabilidad de repago) de un activo calificadoα ∈ [0, α1) [α1, α2) [α2, ∞)

Segundo optimo θH θH δ

“Inversores pagan” θH θH θH

“Emisores pagan” θH δ δ

α1 ≡ γrLθL

, α2 ≡ α1 + β(δ−θL)θL

, and θH > δ

Resultado 6La transicion crea una degradacion en la calidad de lascalificaciones

Bajo el modelo en el cual los inversores pagan, la calidad de lascalificaciones es igual o superior a la socialmente optima

Bajo el modelo en el cual los emisores pagan, la calidad de lascalificaciones es igual o inferior a la socialmente optima

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La calidad de las calificacionesComparaciones

Calidad esperada (probabilidad de repago) de un activo calificadoα ∈ [0, α1) [α1, α2) [α2, ∞)

Segundo optimo θH θH δ

“Inversores pagan” θH θH θH

“Emisores pagan” θH δ δ

α1 ≡ γrLθL

, α2 ≡ α1 + β(δ−θL)θL

, and θH > δ

Resultado 6La transicion crea una degradacion en la calidad de lascalificaciones

Bajo el modelo en el cual los inversores pagan, la calidad de lascalificaciones es igual o superior a la socialmente optima

Bajo el modelo en el cual los emisores pagan, la calidad de lascalificaciones es igual o inferior a la socialmente optima

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La calidad de las calificacionesComparaciones

Calidad esperada (probabilidad de repago) de un activo calificadoα ∈ [0, α1) [α1, α2) [α2, ∞)

Segundo optimo θH θH δ

“Inversores pagan” θH θH θH

“Emisores pagan” θH δ δ

α1 ≡ γrLθL

, α2 ≡ α1 + β(δ−θL)θL

, and θH > δ

Resultado 6La transicion crea una degradacion en la calidad de lascalificaciones

Bajo el modelo en el cual los inversores pagan, la calidad de lascalificaciones es igual o superior a la socialmente optima

Bajo el modelo en el cual los emisores pagan, la calidad de lascalificaciones es igual o inferior a la socialmente optima

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Propuestas de reforma

El modelo de negocios de las calificadoras deberıa ser cambiado

Pago no contingente en el resultado no previene “shopping”

Regresar al modelo donde los “inversores pagan” pareceimposible

Un modelo de “plataforma” no previene captura

Un modelo de “plataforma” complementado conregulacion/supervision de la calidad de las calificaciones esadecuado

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Propuestas de reforma

El modelo de negocios de las calificadoras deberıa ser cambiado

Pago no contingente en el resultado no previene “shopping”

Regresar al modelo donde los “inversores pagan” pareceimposible

Un modelo de “plataforma” no previene captura

Un modelo de “plataforma” complementado conregulacion/supervision de la calidad de las calificaciones esadecuado

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