EL = PD × LGD × EAD: formula simplă care guvernează deciziile
Secțiunea 3 · Lecția 1 — EL = PD × LGD × EAD: formula simplă care guvernează deciziile
Dacă ar exista o singură propoziție care explică “riscul de credit în bani”, ar fi asta:
Expected Loss (EL) = PD × LGD × EAD.
Pare o formulă scurtă, dar în spate e tot portofoliul tău: decizii, limite, preț, provizionare, capital, strategie.
În lecția asta iei formula “din manual” și o transformi în instrument de lucru: cum o citești, cum o explici “board-friendly” și, mai important, cum o folosești ca să controlezi riscul (nu doar să îl raportezi).
0) Hook: EL e “prețul mediu al riscului” — și te ajută să nu iei decizii pe instinct
Uneori deciziile de credit se poartă ca o dezbatere: “mie mi se pare ok”, “mie mi se pare risky”.
EL aduce discuția într-o zonă matură: cât risc plătesc, în medie, pentru acest client / segment / produs?
EL nu spune “ce se întâmplă sigur”. EL spune “care e pierderea medie așteptată” pe un orizont dat, dacă ai multe cazuri similare.
Exact ca o primă de asigurare: individual poate fi 0 sau mare, dar portofoliul are o medie.
🎬 Mică scenă: “De ce nu e suficient să spui doar PD?”
Două credite au PD = 2%. Sună la fel. Dar:
- Credit A: LGD 20% (colateral bun), EAD 1 mil.
- Credit B: LGD 70% (necolateralizat), EAD 5 mil (linie + drawdown).
PD e același, dar riscul în bani e complet diferit. EL surprinde diferența.
Morala: PD fără LGD și EAD e ca “temperatura” fără să știi dacă e în cameră mică sau hală industrială.
1) Formula EL — simplă la suprafață, puternică în practică
Ca să o “simți” corect, gândește așa:
- PD = șansa să ajungi în “zona de problemă”;
- LGD = cât pierzi, procentual, dacă ajungi acolo;
- EAD = cât ai expus în momentul respectiv.
EL = “șansa de necaz” × “gravitatea necazului” × “miza pusă pe masă”.
În practică, această formulă stă în spatele:
- pricing (risk-based pricing): cât trebuie să câștig ca să acopăr riscul;
- provizionare (Expected Credit Loss / IFRS 9): ce pierdere medie anticipez;
- limite & apetitul de risc: unde se adună riscul în portofoliu;
- strategie: ce segmente sunt “value accretive” vs “risk heavy”.
2) Cum “citești” EL corect: per client, per tranzacție, per portofoliu
EL are sens la mai multe niveluri. Greșeala clasică e să amesteci nivelurile și să tragi concluzii greșite.
Te ajută să compari propuneri: “care e riscul în bani?” și “merită prețul?”
Îți arată unde se adună riscul: industrie, rating band, produs, geografie.
Devine “costul mediu al riscului” și intră în P&L, provizionare și capital.
📌 Atenție: EL nu e “ce pierd sigur” pe client
Pentru un client individual, rezultatul real e binar-ish: fie nu default-ează (pierdere 0), fie default-ează (pierdere mare).
EL e o valoare așteptată care devine “adevărată” statistic când ai multe expuneri similare.
Nu folosi EL ca verdict moral (“clientul e rău”). Folosește EL ca instrument economic (“cât costă riscul?”).
3) Mini-exemplu numeric (10–15 min): cum se schimbă EL când se mișcă un singur driver
Scop: să vezi rapid “sensibilitatea” fără să intri în modele complexe.
| Scenariu | PD | LGD | EAD | EL (în bani) | Interpretare |
|---|---|---|---|---|---|
| Baseline | 2% | 45% | 1.000.000 | 9.000 | cost mediu anual (dacă orizontul e 1 an) |
| PD crește | 3% | 45% | 1.000.000 | 13.500 | risc ↑ doar din probabilitate |
| LGD crește | 2% | 60% | 1.000.000 | 12.000 | colateral/recuperări mai slabe |
| EAD crește | 2% | 45% | 1.500.000 | 13.500 | linie trasă / expunere mai mare |
EL e liniară în fiecare parametru. Dacă dublezi EAD, dublezi EL. Dacă crești PD cu 50%, crești EL cu 50% (toate celelalte constante).
Asta face EL excelentă pentru comunicare și scenarii rapide.
4) EL ca “limbaj comun” între risc, business și finanțe
Unul dintre cele mai utile lucruri la EL este că traduce riscul în unitatea pe care o înțelege toată lumea: bani.
De aici apar conversații mult mai productive:
- Business: “Cât trebuie să câștig pe client ca să merite?”
- Risc: “Cât risc adaug în portofoliu dacă aprobăm?”
- Finanțe: “Cum se vede asta în provizioane și P&L?”
- Management: “Care sunt top 3 drivere și ce facem concret?”
🧩 “Driver map”: cum explici EL în 30 de secunde
Când cineva întreabă “de ce e EL mare?”, răspunsul bun e structurat:
- PD driver: rating slab / semnale comportament / macro;
- LGD driver: colateral slab / senioritate / recuperări;
- EAD driver: limită mare / utilizare / drawdown.
“EL e mare în principal din (PD/LGD/EAD). Dacă reducem acel driver cu X%, EL scade proporțional.”
5) AI în EL: explicații, scenarii și “decision support” (fără să inventezi realitate)
EL e locul perfect unde AI devine “super-util” pentru echipe:
- generează explicații standard pentru diferențe de EL între clienți;
- automatizează scenarii “what-if” (PD/LGD/EAD shocks);
- propune acțiuni de mitigare (colateral, covenants, limit adjustments) și estimează impact;
- scrie rezumate board-ready: 3 idei, nu 30.
🤖 Prompt AI (copiat ca atare): “EL explain + what-if + acțiuni”
Ești analist de risc de credit. Îți dau pentru un client:
– PD (curent și anul trecut), LGD, EAD (utilizat + neutilizat), produs, industrie, rating band, colateral (tip, LTV), utilizare limită și trend.
Vreau:
1) o explicație scurtă (max 6 rânduri) de ce EL este la nivelul curent (ce driver domină),
2) 3 scenarii what-if: PD +25%, LGD +15pp, EAD +20% și impactul asupra EL,
3) 3 acțiuni posibile (mitigare / limit / structură / covenant / pricing) + ce driver atinge fiecare,
4) un rezumat “board-friendly” în 3 bullets.
Regulă: nu inventa date și nu folosi termeni tehnici fără traducere.
6) Mini-caz (30–45 min): două propuneri, aceeași marjă — care e mai sănătoasă?
Ai două propuneri cu marjă similară:
- Deal A: term loan 3 mil, PD 1.8%, LGD 35%, EAD 3 mil.
- Deal B: linie committed 3 mil, PD 1.8%, LGD 35%, utilizat 1.2 mil, neutilizat 1.8 mil, CCF estimat 70%.
Întrebare: care are EL mai mare și de ce? Ce acțiune ai lua pe B ca să controlezi EAD?
Vezi răspuns
Deal A: EL = 0.018 × 0.35 × 3,000,000 = 18,900.
Deal B: EAD ≈ 1.2 mil + 0.70 × 1.8 mil = 1.2 + 1.26 = 2.46 mil ⇒
EL = 0.018 × 0.35 × 2,460,000 = 15,498.
Pe cifre, B pare mai mic (pentru că utilizarea curentă e sub limită), dar riscul real vine din posibilitatea ca utilizarea să crească în stres. Dacă CCF e subestimat, EL pe B poate “sări”.
Acțiuni pe B (control EAD)
- introdu “utilization sprint” trigger + review/freeze;
- covenant de lichiditate / cash reporting mai frecvent;
- limită etapizată (step-up doar dacă performează);
- preț pentru disponibilitate + drawdown (pricing care reflectă EAD behavior).
7) Mini-quiz (6–9 min)
1) Completează: EL este o ________ așteptată, nu o pierdere sigură.
Vezi răspuns
2) Adevărat/Fals: Dacă dublezi EAD, EL rămâne la fel dacă PD și LGD sunt constante.
Vezi răspuns
3) Alege 1: Care întrebare e mai bună când vezi EL mare?
Vezi răspuns
4) Adevărat/Fals: EL este utilă pentru pricing, provizionare și limite.
Vezi răspuns
8) Output-ul lecției: EL Calculator + scenarii + “driver map”
📦 Template (copy/paste): “EL calculator” + scenarii
Input:
– PD:
– LGD:
– EAD:
– EL = PD * LGD * EADScenarii:
1) PD +25% -> EL =
2) LGD +15pp -> EL =
3) EAD +20% -> EL =Driver dominant:
– PD / LGD / EAD (alege 1) pentru că …Acțiuni:
– 1) …
– 2) …
– 3) …
Recap rapid
💸 Risc în bani
🎛️ Driver control
- EL traduce riscul în bani: probabilitate × severitate × expunere.
- EL e excelentă pentru scenarii rapide și decizii comparabile.
- Nu “judeci” clientul, ci controlezi driverul dominant (PD/LGD/EAD).
- AI accelerează explicațiile și scenariile, dar tu validezi logica.
🎯 Obiectivele lecției (bifează)
- Pot explica EL în limbaj simplu și board-friendly
- Pot calcula EL și face scenarii rapide (sensibilitate)
- Pot identifica driverul dominant și acțiuni concrete
- Pot folosi AI pentru explain + what-if fără “inventat”