El BCE urge a los bancos a corregir 275.000 millones de riesgos no calculados

El BCE urge a los bancos a corregir 275.000 millones de riesgos no calculados

Una revisión de los modelos internos de las entidades del organismo supervisor europeo se ha traducido en un aumento de los activos ponderados por riesgo 275.000 millones de euros en los tres últimos años y ha detectado más de 5.000 deficiencias que los bancos deben subsanar
19 abril, 2021
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Actualizado: 19 abril, 2021 23:25
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El Banco Central Europeo (BCE) advierte a los bancos de que tienen más riesgos de los que han considerado hasta ahora y les insta a corregir 275.000 millones de euros de riesgos que no han calculado al usar sus modelos internos, cantidad que representa el 12 % de sus activos totales ponderados por riesgo.

El BCE ha realizado una revisión de los modelos internos que los bancos de mayor tamaño y complejidad utilizan para calcular algunos de sus activos ponderados por riesgo, que constituyen la base para calcular sus necesidades de capital.

La entidad ha evaluado los modelos internos que los bancos utilizan para calcular los activos ponderados por riesgo de crédito, de mercado y de contraparte y ha adoptado medidas de supervisión vinculantes que los bancos deben aplicar para subsanarlas dentro de los plazos fijados.

La revisión se ha traducido en un aumento de los activos ponderados por riesgo 275.000 millones de euros en los tres últimos años y ha detectado más de 5.000 deficiencias que los bancos deben subsanar.

El capital ordinario de nivel 1 de los bancos que usan modelos internos para calcularlo bajó de media unos 70 puntos básicos entre 2018-2021 al aumentar los activos ponderados por riesgos con los métodos estadísticos del BCE.

Los modelos internos son modelos estadísticos utilizados por los bancos para determinar la cantidad de capital que necesitan.

Cuanto mayor es el riesgo al que está expuesto un banco, más capital necesita.

La revisión del BCE ha dado como resultado que se ha producido un aumento de los activos ponderados por riesgo de 275.000 millones de euros los tres últimos años, que los bancos tienen que remediar.

Esta cantidad supone el 12 % de los activos ponderados por riesgos totales de 2,248 billones de euros existentes cuando el BCE comenzó a realizar el ejercicio.

14 bancos alemanes y seis españoles

EL BCE ha realizado 200 investigaciones in situ en 65 bancos grandes de la zona del euro, que utilizan sus modelos internos y representan el 85 % de los activos de los bancos que supervisa directamente.

De esos 65 bancos, 14 eran alemanes, 6 españoles, 8 franceses, 3 griegos y 7 italianos.

Más del 90 % del aumento de los activos ponderados por riesgo se debió a riesgos de crédito.

Esta revisión de los modelos internos es el proyecto más grande de supervisión que ha realizado el BCE hasta ahora.

Con ella el BCE se quiere asegurar de que los modelos internos cumplen con la normativa y proporcionan diferentes resultados solo cuando los riesgos son diferentes.

«Este ejercicio a gran escala, el mayor proyecto del BCE hasta ahora, contribuye a igualar las condiciones en los bancos europeos asegurando que los modelos internos son fiables y sus resultados son comparables», dijo el presidente de Supervisión del BCE, Andrea Enria.

«Confirma que implementar los modelos internos de forma consistente es posible, incluso, en una área de supervisión tan grande como la unión bancaria», según Enria.

Cumplir con los requerimientos

El BCE dice que los bancos pueden seguir usando sus modelos internos pero tienen que corregir y cumplir los requerimientos.

Por ello el BCE ha adoptado medidas de supervisión vinculantes que los bancos deben aplicar para subsanarlas dentro de los plazos fijados.

«Las entidades están procediendo a corregir las deficiencias detectadas y cumplir plenamente los requerimientos. Nuestra guía sobre modelos internos les servirá de apoyo a este respecto», apostilló Enria en un comunicado.

La revisión de los modelos internos comenzó en 2016 como un esfuerzo puntual a gran escala para abordar las posibles incoherencias del uso de modelos internos complejos y para reducir la variabilidad no basada en el riesgo de los resultados de los modelos.

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