Proyecciones de morosidad de préstamos para COVID-19

Proyecciones de morosidad de préstamos para COVID-19
13 enero, 2021

Abril de 2020, No. 20-05

Proyecciones de morosidad de préstamos para COVID-19

Los autores pronostican los efectos del COVID-19 en las tasas de morosidad de los préstamos en tres escenarios para el desempleo y los movimientos del precio de la vivienda. En ausencia de intervenciones de política, el modelo predice tasas máximas de morosidad de los préstamos de 2.8 por ciento en el escenario favorable, 8.1 por ciento en el escenario severo y 3.9 por ciento en el escenario base. Las mayores reducciones en la morosidad se logran mediante la condonación de hipotecas de viviendas y la condonación de préstamos para estudiantes, y las transferencias fiscales desempeñan un papel menor.

Una preocupación clave a la que se enfrentan los responsables de las políticas fiscales y monetarias es la medida en que la fuerte caída de la actividad económica derivada de la pandemia del coronavirus afectará los pagos de la deuda de los consumidores. En un documento de trabajo reciente, dos autores de este Economic Brief (Gordon y Jones) utilizaron datos de la Encuesta de Finanzas del Consumidor (SCF) de 2016 para proyectar la incidencia de morosidad o incumplimiento de los préstamos en un futuro próximo. 1

Para hacer estas proyecciones, Gordon y Jones asumieron que la morosidad o el incumplimiento se produce cuando cualquiera de las dos razones financieras, la razón de servicio de la deuda a ingresos (DSY) y la razón de préstamo a valor (LTV), excede ciertos umbrales. Determinaron estos umbrales haciendo coincidir las tasas de morosidad de 2019 en la hipoteca de la vivienda, la tarjeta de crédito y la deuda de préstamos estudiantiles y luego simularon las razones DSY y LTV para cada hogar de SCF en diferentes escenarios de desempleo y precio de la vivienda. Usando esta metodología, también evaluaron qué tan bien varias propuestas de políticas – transferencias fiscales, condonación de préstamos estudiantiles y condonación de hipotecas de vivienda – mitigarían los aumentos en la morosidad y el incumplimiento (DD). Si bien estos cálculos no son un sustituto perfecto de un modelo económico completo, deberían proporcionar estimaciones razonables de primer paso.

Los autores consideraron tres escenarios para los choques de desempleo y precios de la vivienda: un caso favorable, un caso severo y un caso intermedio (la línea de base). 2 En ausencia de intervenciones de política, encontraron que:

  1. Cuando ambos shocks siguen sus trayectorias de referencia, la tasa de DD (medida como la fracción de deuda que está en mora de más de noventa días) aumenta del 2,3 por ciento en 2019 al 3,1 por ciento en 2021 y alcanza un máximo del 3,9 por ciento en 2025. a la persistencia en la caída del precio de la vivienda. Las cancelaciones totales terminan siendo de $ 580 mil millones.
  2. Cuando ambos shocks siguen sus trayectorias más favorables, la tasa de DD aumenta al 2,6% en 2021 y alcanza un máximo del 2,8% en 2022. Las cancelaciones totales terminan siendo de 420.000 millones de dólares.
  3. Cuando ambos choques siguen sus peores trayectorias, la tasa de DD aumenta al 3,5 por ciento en 2021 y alcanza un máximo del 8,1 por ciento a fines de 2025. Las cancelaciones totales terminan siendo de 1,1 billones de dólares.

Las tres intervenciones de política que los autores analizaron comienzan en el segundo trimestre de 2020 y tienen una duración máxima de tres años. Entre las tres políticas que consideran, la mayor reducción en la tasa DD se logra mediante la condonación hipotecaria de la vivienda, luego mediante la condonación de préstamos estudiantiles y finalmente mediante transferencias fiscales. Con las tres políticas en vigor, como lo están actualmente bajo la ley de Ayuda, Alivio y Seguridad Económica por Coronavirus (CARES), las tasas de DD y las cancelaciones caen por debajo de sus niveles de 2019 en el corto plazo.

Proyecciones de morosidad con resultados de políticas

En el escenario base, tanto el desempleo como los precios de la vivienda siguen sus trayectorias base (intermedias). En particular, la tasa de desempleo sube al 20 por ciento en el segundo trimestre de 2020, permanece allí durante un año y luego regresa gradualmente a su nivel anterior al choque. Los precios de la vivienda caen de manera constante hasta el cuarto trimestre de 2025, con una caída total del 15 por ciento, y luego comienzan a recuperarse. En ausencia de políticas compensatorias, estos choques hacen que la tasa de DD alcance un máximo de aproximadamente 3.9 por ciento a fines de 2025, mientras que las cancelaciones alcanzan los $ 580 mil millones. El pico de la morosidad coincide con el mínimo de los precios de la vivienda y es atribuible principalmente a él. A pesar de que los precios de la vivienda tienen el efecto más importante en las tasas máximas de morosidad, a corto plazo, el desempleo también aumenta la morosidad a través de sus efectos en la deuda de tarjetas de crédito y préstamos estudiantiles.Pero debido a que la deuda hipotecaria ($ 9,56 billones en el cuarto trimestre de 2019) es aproximadamente cuatro veces mayor que la suma de la deuda de tarjetas de crédito y préstamos estudiantiles ($ 2,44 billones), la tasa de morosidad general sigue más de cerca la tasa de morosidad de la deuda hipotecaria. 3

La Figura 1 (arriba) muestra los efectos de las intervenciones de política en el escenario base. Debido a que todas las políticas que los autores evalúan terminan antes de 2025, las tasas máximas de DD son invariables con la política. Sin embargo, a corto plazo, las políticas conducen a tasas de morosidad significativamente más bajas. La indulgencia hipotecaria genera las mayores disminuciones, pero la indulgencia de préstamos estudiantiles también tiene efectos significativos. Ambas intervenciones empujan la delincuencia por debajo de su tasa de referencia porque cubren hogares que habrían estado en mora incluso en ausencia de choques relacionados con el coronavirus. Los efectos del estímulo fiscal son considerablemente menores.

Vale la pena señalar que en ausencia de un modelo completo, los autores no pueden estimar los verdaderos costos y beneficios de estas intervenciones. Para dar solo un ejemplo, las políticas que compensan las pérdidas de ingresos o reducen la morosidad también pueden frenar la caída de los precios de la vivienda.

Gordon y Jones también evalúan un escenario favorable y un escenario severo. En el escenario favorable, las tasas de morosidad se mantienen por debajo del 3 por ciento y las cancelaciones alcanzan un máximo de $ 420 mil millones. (Ver Figura 2.) En el escenario severo, las tasas de morosidad suben al 8.1 por ciento y las cancelaciones alcanzan más de $ 1 billón. (Ver Figura 3.)

Vale la pena señalar que en todos los escenarios, cuando se promulgan las tres políticas, como lo han sido ahora, las cancelaciones caen esencialmente a cero en 2021. Esto sugiere que las tasas de morosidad no aumentarán sustancialmente en el corto plazo a pesar de las grandes interrupciones la economía está experimentando.

Modelo de validación

Una pregunta natural es qué tan bien habría predicho la metodología de Gordon y Jones los resultados observados en la Gran Recesión, cuando el desempleo subió al 10 por ciento y los precios de la vivienda cayeron un 25 por ciento. Para evaluar esto de una manera simple, los autores asumieron que el desempleo sigue su escenario favorable (que presenta un desempleo máximo del 10 por ciento) y los precios de la vivienda siguen su escenario severo (que presenta una caída del 25 por ciento).

En general, las tasas de DD en los datos y en el modelo muestran aumentos similares y patrones generales similares. (Consulte la Figura 4). La tasa de DD aumenta antes en el modelo que en los datos. Esto se debe a que en los datos, el pico de desempleo y el mínimo del precio de la vivienda estaban separados por solo dos años, mientras que en el modelo, Gordon y Jones asumieron que el desempleo alcanza su punto máximo inmediatamente mientras que los precios de la vivienda tocan fondo cinco años después. Esta es una suposición razonable dada la rápida aparición del impacto del coronavirus, en contraposición a la progresión algo más lenta de la Gran Recesión. Teniendo en cuenta estas consideraciones, el modelo funciona muy bien.

Conclusión

Gordon y Jones consideraron tres escenarios para el desempleo y los choques de precios de la vivienda: un caso de referencia, un caso favorable y un caso severo. 4 En ausencia de intervenciones de política, encontraron que las tasas de morosidad alcanzan un máximo de 2.8 por ciento a 8.1 por ciento y las cancelaciones suman $ 420 mil millones a $ 1.1 billones, según el escenario. Sin embargo, en un plazo más cercano, la política conduce a tasas de morosidad significativamente más bajas. La indulgencia hipotecaria genera las mayores disminuciones, pero la indulgencia de préstamos estudiantiles también tiene efectos significativos. Los efectos de las transferencias fiscales son considerablemente menores. En los tres escenarios, cuando se promulgan las tres políticas, como lo han sido ahora, las cancelaciones caen esencialmente a cero en 2021.

Gray Gordon es economista senior, John Bailey Jones es economista senior y asesor de políticas, y Jessie Romero es directora de publicaciones de investigación en el Departamento de Investigación del Banco de la Reserva Federal de Richmond.

Las familias se incluyeron en la muestra si sus ingresos eran de al menos $ 10,000 y sus deudas (tarjetas de crédito, préstamos estudiantiles, hipotecas de vivienda) totalizaban al menos $ 1,000. Los hogares mayores de sesenta y cinco años se retiraron porque no tienen mucha deuda y es poco probable que se vean afectados por cambios en las tasas de desempleo agregadas. Con estas restricciones, la muestra inicial de 31.240 familias se redujo a 15.009. La Encuesta sobre las finanzas del consumidor está disponible en línea.

Para obtener detalles sobre cada escenario, consulte Gray Gordon y John Bailey Jones, “Loan Delinquency Projections for COVID-19”, Documento de trabajo del Banco de la Reserva Federal de Richmond No. 20-02, 15 de abril de 2020.

En ausencia de la prórroga del préstamo, las tasas de interés se mantuvieron fijas en todas las proyecciones de los autores. Por lo tanto, no tienen en cuenta la posibilidad de que las tasas de interés aumenten a medida que la economía se recupere de la pandemia. La mayoría de las hipotecas para viviendas y los préstamos para estudiantes son de tasa fija, lo que implica que los cambios en las tasas de interés solo afectan a los nuevos prestatarios. Gordon y Jones exploraron las consecuencias de aumentar la tasa nominal de la tarjeta de crédito en 3 puntos porcentuales al año en diferentes fechas. Debido a que la deuda de tarjetas de crédito es un componente pequeño de la deuda total, encontraron efectos extremadamente limitados.

Para obtener detalles sobre cada escenario, consulte Gordon y Jones, 2020.

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Las opiniones expresadas en este artículo son las de los autores y no necesariamente las del Banco de la Reserva Federal de Richmond o del Sistema de la Reserva Federal.