Indicadores de vulnerabilidad financiera para los sistemas financieros en América Latina y aplicación para el caso peruano

• Autor: Allaín Cañote, Luis Daniel
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2006
• Institución: Universidad del Pacífico
• Repositorio: UP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.up.edu.pe:11354/1015
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/11354/1015
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Bancos; Mercado financiero; Indicadores financieros; Finanzas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04

El presente trabajo diseña un modelo estadístico que pueda ser usado en distintos sistemas financieros latinoamericanos, aprovechando tanto la ventaja de la similitud de riesgos a los que dichos sistemas están expuestos como la importancia del contagio financiero que puede darse en la región, en el caso de que algunos de ellos sean afectados por una crisis. Por otra parte, la ventaja de usar una metodología que capture las fuentes de volatilidad y las presente de una forma transparente salta a la vista, pues no se requiere la calibración específica de un modelo ni la interpretación de una probabilidad como alta o baja, sino simplemente proveer de la data necesaria para obtener una lectura en múltiples planos de la situación del sistema financiero. De esta manera, la metodología presentada en este trabajo permite capturar no solo las fuentes internas más comunes, sino las exposiciones que pueden ser posible fuente de contagio para los sistemas financieros de los países latinoamericanos y presentarlas como probabilidades de ocurrencia o de una forma mucho más transparente e intuitiva. El trabajo propone y desarrolla un sistema de alerta temprana, con dos metodologías complementarias que pueden ser aplicadas en la región, para luego mostrar su aplicación específica al caso peruano. El resto del trabajo se desarrolla como sigue: el primer capítulo describe el marco teórico y los principales avances en el campo, mientras que el segundo discute la metodología del sistema y la data usada para su desarrollo. El tercer capítulo muestra los resultados para el Perú y el cuarto expande el modelo con fines de predicción. Por último, se presentan las conclusiones, observaciones finales y posibles ampliaciones del modelo.