La evaluación periódica de la garantía hipotecaria
01/11/2008
Además, el desarrollo de mercados de titulización de carteras hipotecarias donde las entidades financieras han descargado su riesgo en el sector inmobiliario ha aumentado su apetito para captar más clientes, incluso entre aquellos, como en el segmento de inmigrantes, con historiales de crédito cortos y situación laboral inestable.
En el pasado, estos elementos habían limitado el interés por reevaluar las garantías inmobiliarias en cartera porque el peligro de las pérdidas resultantes de su morosidad era muy menor, debido a la continua revaloración del precio de los inmuebles.
Este hecho, sin embargo, esconde una realidad peligrosa. En estos años de revaloración de garantías hipotecarias, no se han podido observar muchos casos de mora en el mercado hipotecario porque sencillamente quedan disimulados como cancelaciones de préstamos en las que el titular vende su piso (que no se puede permitir). Son la mora oculta. Mora que en un escenario de precios descendientes o estables aparecería en las cuentas de resultados de bancos y cajas.
La evidencia, indiscutible ya hoy, es que el ciclo de crecimiento ha terminado y sólo resta conocer si el escenario futuro será un ‘aterrizaje suave’ o una ‘caída dolorosa’. Las cifras indican una cierta saturación en el mercado, con la construcción el año pasado de 800.000 viviendas, más que la suma de nuevas viviendas en Francia, Alemania e Italia, y muy por encima de la formación de nuevos hogares (medio millón al año). Las estimaciones en The Economist indican que si el crecimiento de la inflación inmobiliaria bajara del 9% (en marzo’07) al 6% (aún por encima de la media europea) las pérdidas de empleo en la construcción recortarían el crecimiento en ocupación en un 1% (la construcción representa un 18% del empleo, la mitad en vivienda). Esta potencial subida en el paro, especialmente en construcción, donde abundan los inmigrantes de reciente llegada, podría dañar la calidad de las carteras hipotecarias.
Estas perspectivas han dado de nuevo el protagonismo a la evaluación periódica de garantías inmobiliarias, tanto desde un punto de vista de gestión de riesgo de las entidades como de impulso por parte del Banco de España, que invita a las entidades a reestimar el valor de las garantías en sus carteras, tanto para inmuebles comerciales (anualmente) como residenciales (cada 3 años). Este envite debe permitir a bancos y cajas en España alcanzar el nivel de desarrollo de los modelos de valoración automática, o modelos AVM (automated valuation models).
Los modelos AVM y sus limitaciones
El valor de un inmueble en el tiempo depende básicamente de tres grandes aspectos: las características del inmueble y el edificio (metros cuadrados, antigüedad, ascensor, etc.), la localización del mismo (céntrico o periferia, nivel económico, tamaño de municipio, vistas, etc.) y la situación macroeconómica (tipos de interés, crecimiento de la demanda, etc.). Cualquier modelo AVM debe ser capaz de recoger estas tres dimensiones.
Para estimar el valor de una vivienda usando AVM, existen tres grandes familias de modelos: los modelos de testigos, los modelos hedónicos y los modelos de indexación, si bien la mayoría de ellos, en función de la información disponible para cada inmueble y el histórico de datos, son híbridos con aspectos de cada una de estas modalidades.
Los modelos de testigos seleccionan valoraciones recientes de inmuebles cercanos al inmueble que se pretende valorar. De estos denominados ‘testigos’ se extrae el valor del metro cuadrado en la zona y se pondera por los otros atributos que estén disponibles del inmueble. Este enfoque tiene la virtud de detectar cambios en mercados locales con bastante rapidez y su fácil comprensión por parte de personas ajenas a la modelización estadística (tantos metros cuadrados en esta zona, tantos euros). Su principal limitación, si no incorpora aspectos de otros modelos, es que requiere un flujo de casos en todas las zonas y que por lo tanto puede ser incapaz de valorar inmuebles en zonas poco densas o con pocas valoraciones. Este hecho es especialmente preocupante en un escenario de desaceleración del mercado inmobiliario y posible caída de los precios ya que se crearían zonas de ‘oscuridad’ en la valoración de inmuebles.
Los modelos hedónicos estiman el valor de la vivienda a partir de sus atributos y las características del entorno donde se ubican. Son modelos que consiguen un alto grado de precisión en la estimación, discriminando por tipología de inmueble, en entornos razonablemente estables. Y esta es su principal limitación para explicar satisfactoriamente el mercado inmobiliario de hoy, donde los incrementos han sido sistemáticamente por encima de la inflación.
Los modelos de indexación son los más sencillos, para bien y para mal. Se construyen indicadores de evolución de mercados inmobiliarios locales (tan locales como permite el tamaño de la base de datos disponible) y computan periódicamente la inflación inmobiliaria en zonas concretas (relativamente amplias, como un distrito o comarca). Así, para actualizar el valor de un inmueble simplemente hay que aplicar al valor de tasación inicial las inflaciones de los años entre la fecha de tasación y el momento actual. Tiene la limitación que no todas las tipologías de inmueble (aunque estén en la misma zona) experimentan el mismo crecimiento en precio y que la falta de muestra en una zona puede impedir el cómputo de la inflación local, imposibilitando la valoración de cualquier inmueble en la zona.
Una nueva propuesta
AIS apuesta por en enfoque híbrido que recoja aspectos de las tres familias de modelos. Un modelo que sea sensible a la evolución de mercados locales por un lado y que sea capaz de aprovechar la información de las características del inmueble, el edificio y el entorno inmediato.
La importancia de cada módulo depende en buena medida de la información disponible para la construcción del modelo, tanto en tamaño de la muestra, variables y profundidad del histórico de datos.
Así, el método de AIS se puede descomponer en tres pasos: un primer paso que estima el precio del metro cuadrado por zona a partir de datos locales y la evolución macroeconómica. Esta estimación se incluye en un segundo paso en un modelo hedónico que recoge las características del inmueble y su entorno. Finalmente, se afina el valor actualizado corrigiendo con la tasación inicial para tener en cuenta los imponderables que el modelo hedónico no puede recoger, como si la casa tiene encanto.
Además, la propuesta de AIS se apoya en su producto de geomarketing, llamado Habits, que ofrece información georreferenciada acerca del nivel económico de los hogares en el territorio. Esta información aporta un elemento de valor que ayuda a estimar el valor de la vivienda. De nuevo, dos viviendas idénticas en lugares distintos tienen valores de mercado completamente diferentes. Y el nivel socioeconómico de la zona contribuye a explicar estas diferencias. Esta información se puede incorporar a través de la dirección postal del inmueble a valorar.
Así pues, las aplicaciones de los modelos AVM son múltiples y variadas. Tener el valor actualizado de los inmuebles permite, sobretodo, una mejor cuantificación de riesgo vivo de la entidad para su cartera hipotecaria. En especial, el indicador de loan-to-value (LTV) actualizado en el tiempo es muy relevante ya que recoge el ratio entre el saldo pendiente de pago y el valor actualizado de la vivienda. La evidencia empírica demuestra que este indicador está muy correlacionado tanto con la probabilidad de mora (PD) como con la severidad (LGD), y por lo tanto con el nivel de pérdidas. La severidad aumenta por la simple devaluación de la garantía que se ejecuta al final del proceso de mora no recuperada. Más interesante es la relación entre LTV y la PD, ya que demuestra que el prestatario ‘abandona’ en sus esfuerzos de pago con más facilidad cuando el importe de préstamo supera el saldo deudor de la operación. Esto es cierto incluso para operaciones crediticias con más de diez años de antigüedad y especialmente preocupante para las hipotecas concedidas recientemente con altos ratios de financiación inicial, más propensos a caer en esta casuística.
Por otro lado, los modelos también pueden aplicarse a más fases de la gestión. Un ejemplo sería usarlo para priorizar esfuerzos de recuperación en casos de impago, priorizando aquellos donde la LGD puede ser más elevada.
Además, la creciente titulización de carteras hipotecarias ha generado la necesidad de proveer una mayor información sobre la calidad de los activos subyacentes a titulizar de manera que aumente el valor en el momento de su colocación en el mercado y facilite su posterior seguimiento al conocer mejor su calidad de riesgo.
Last, but not least, un buen modelo AVM permite sustentar ante el regulador la correcta gestión del riesgo en el mercado hipotecario. De momento, sólo se ha invitado a las entidades a iniciar el camino, pero no pasará mucho tiempo hasta que El Banco de España exija modelos y simulaciones de stress que incluyan modelos de valoración.
Para recorrer este camino, las entidades tienen la opción de descargar toda la responsabilidad de la actualización de las valoraciones sobre las tasadoras habituales. Sin embargo, a día de hoy, a pesar de que son agentes con un elevado conocimiento del mercado, hay algunos elementos que aconsejan una modelización interna de las entidades. En primer lugar, la gran mayoría de las tasadoras no tienen como competencia básica la modelización estadística y muchas no contarán con una muestra suficiente, lo que dificulta el desarrollo de modelos de calidad. Además, toda modelización individual de una tasadora incorporará implícitamente su posible sesgo en las sucesivas actualizaciones. En cambio, la construcción de un modelo sobre información propia o agregando datos de las distintas tasadoras permite, además de incorporar este conocimiento en la entidad, identificar tasaciones susceptibles de estar desviadas y que pueden requerir una revisión.
No obstante, si en un futuro el regulador optara por que fueran las tasadoras las encargadas de realizar las valoraciones automáticas, bastaría con que se dotaran de modelos estadísticos avanzados.
Cualquiera que sea la decisión que tome el regulador respecto a quién debe construir y mantener los modelos AVM, hay que tener en cuenta un elemento fundamental. Los bancos trabajan con diferentes tasadoras y las tasadoras con más de un banco, y por tanto, es indispensable que haya una homogeneidad en la información.
En definitiva, el camino hacia la construcción de modelos AVM no ha hecho más que empezar. Y vista la situación del mercado inmobiliario, la ocasión más que lo merece.
Ramon Trias, Presidente – Director General
Pau Agulló, Director de Desarrollo de Negocio
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Pilar Mateo
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