Risk sharing with Multilateral Financial Institutions in infrastructure and energy project financing : effect on capital relief for commercial banks

(Matsukawa and Habeck, 2007) analyse the main instruments for risk mitigation in infrastructure financing with Multilateral Financial Institutions (MFIs). Their review coincided with the global financial crisis of 2007-08, and is highly relevant in current times considering the sovereign debt crisis, the lack of available capital and the increases in bank regulation in Western economies. The current macroeconomic environment has seen a slowdown in the level of finance for infrastructure projects, as they pose a higher credit risk given their requirements for long term investments. The rationale for this work is to look for innovative solutions that are focused on the credit risk mitigation of infrastructure and energy projects whilst optimizing the economic capital allocation for commercial banks. This objective is achieved through risk-sharing with MFIs and looking for capital relief in project finance transactions. This research finds out the answer to the main question: "What is the impact of risk-sharing with MFIs on project finance transactions to increase their efficiency and viability?", and is developed from the perspective of a commercial bank assessing the economic capital used and analysing the relevant variables for it: Probability of Default, Loss Given Default and Recovery Rates, (Altman, 2010). An overview of project finance for the infrastructure and energy sectors in terms of the volume of transactions worldwide is outlined, along with a summary of risk-sharing financing with MFIs. A review of the current regulatory framework beneath risk-sharing in structured finance with MFIs is also analysed. From here, the impact of risk-sharing and the diversification effect in infrastructure and energy projects is assessed, from the perspective of economic capital allocation for a commercial bank. CreditMetrics (J. P. Morgan, 1997) is applied over an existing well diversified portfolio of project finance infrastructure and energy investments, working with the main risk capital measures: economic capital, RAROC, and EVA. The conclusions of this research show that economic capital allocation on a portfolio of project finance along with risk-sharing with MFIs have a huge impact on capital relief whilst increasing performance profitability for commercial banks. There is an outstanding diversification effect due to the portfolio, which is combined with risk mitigation and an improvement in recovery rates through Partial Credit Guarantees issued by MFIs. A stress test scenario analysis is applied to the current assumptions and credit risk model, considering a downgrade in the rating for the commercial bank (lender) and an increase of default in emerging countries, presenting a direct impact on economic capital, through an increase in expected loss and a decrease in performance profitability. Getting capital relief through risk-sharing makes it more viable for commercial banks to finance infrastructure and energy projects, with the beneficial effect of a direct impact of these investments on GDP growth and employment. The main contribution of this work is to promote a strategic economic capital allocation in infrastructure and energy financing through innovative risk-sharing with MFIs and economic pricing to create economic value added for banks, and to allow the financing of more infrastructure and energy projects. This work suggests several topics for further research in relation to issues analysed. (Matsukawa and Habeck, 2007) analizan los principales instrumentos de mitigación de riesgos en las Instituciones Financieras Multilaterales (IFMs) para la financiación de infraestructuras. Su presentación coincidió con el inicio de la crisis financiera en Agosto de 2007, y sus consecuencias persisten en la actualidad, destacando la deuda soberana en economías desarrolladas y los problemas capitalización de los bancos. Este entorno macroeconómico ha ralentizado la financiación de proyectos de infraestructuras. El actual trabajo de investigación tiene su motivación en la búsqueda de soluciones para la financiación de proyectos de infraestructuras y de energía, mitigando los riesgos inherentes, con el objeto de reducir el consumo de capital económico en los bancos financiadores. Este objetivo se alcanza compartiendo el riesgo de la financiación con IFMs, a través de estructuras de risk-sharing. La investigación responde la pregunta: "Cuál es el impacto de risk-sharing con IFMs, en la financiación de proyectos para aumentar su eficiencia y viabilidad?". El trabajo se desarrolla desde el enfoque de un banco comercial, estimando el consumo de capital económico en la financiación de proyectos y analizando las principales variables del riesgo de crédito, Probability of Default, Loss Given Default and Recovery Rates, (Altman, 2010). La investigación presenta las cifras globales de Project Finance en los sectores de infraestructuras y de energía, y analiza el marco regulatorio internacional en relación al consumo de capital económico en la financiación de proyectos en los que participan IFMs. A continuación, el trabajo modeliza una cartera real, bien diversificada, de Project Finance de infraestructuras y de energía, aplicando la metodología CreditMet- rics (J. P. Morgan, 1997). Su objeto es estimar el consumo de capital económico y la rentabilidad de la cartera de proyectos a través del RAROC y EVA. La modelización permite estimar el efecto diversificación y la liberación de capital económico consecuencia del risk-sharing. Los resultados muestran el enorme impacto del efecto diversificación de la cartera, así como de las garantías parciales de las IFMs que mitigan riesgos, mejoran el recovery rate de los proyectos y reducen el consumo de capital económico para el banco comercial, mientras aumentan la rentabilidad, RAROC, y crean valor económico, EVA. En escenarios económicos de inestabilidad, empeoramiento del rating de los bancos, aumentos de default en los proyectos y de correlación en las carteras, hay un impacto directo en el capital económico y en la pérdida de rentabilidad. La liberación de capital económico, como se plantea en la presente investigación, permitirá financiar más proyectos de infraestructuras y de energía, lo que repercutirá en un mayor crecimiento económico y creación de empleo. La principal contribución de este trabajo es promover la gestión activa del capital económico en la financiación de infraestructuras y de proyectos energéticos, a través de estructuras innovadoras de risk-sharing con IFMs y de creación de valor económico en los bancos comerciales, lo que mejoraría su eficiencia y capitalización. La aportación metodológica del trabajo se convierte por su originalidad en una contribución, que sugiere y facilita nuevas líneas de investigación académica en las principales variables del riesgo de crédito que afectan al capital económico en la financiación de proyectos.

Shadow Analysis of Soil Surface Roughness Compared to the Chain Set Method and Direct Measurement of Micro-relief.

Erosion potential and the effects of tillage can be evaluated from quantitative descriptions of soil surface roughness. The present study therefore aimed to fill the need for a reliable, low-cost and convenient method to measure that parameter. Based on the interpretation of micro-topographic shadows, this new procedure is primarily designed for use in the field after tillage. The principle underlying shadow analysis is the direct relationship between soil surface roughness and the shadows cast by soil structures under fixed sunlight conditions. The results obtained with this method were compared to the statistical indexes used to interpret field readings recorded by a pin meter. The tests were conducted on 4-m2 sandy loam and sandy clay loam plots divided into 1-m2 subplots tilled with three different tools: chisel, tiller and roller. The highly significant correlation between the statistical indexes and shadow analysis results obtained in the laboratory as well as in the field for all the soil?tool combinations proved that both variability (CV) and dispersion (SD) are accommodated by the new method. This procedure simplifies the interpretation of soil surface roughness and shortens the time involved in field operations by a factor ranging from 12 to 20.

Fighting tax evasion: a cellular automata approach

Estudio de la dinámica de una población donde los individuos son contribuyentes (pagadores de impuestos) o no mediante un autómata celular 2D