Determinantes de la morosidad crediticia del Sistema Bancario Peruano para el periodo 1998-2018

Descripción del Articulo

El presente trabajo analiza los determinantes de la morosidad crediticia del sistema bancario peruano para 1998-2018. La motivación recae en el estrecho vínculo entre la morosidad y la salud del sistema financiero. Al conocer y monitorear las variables pertinentes podría potencialmente prevenirse o...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Farias Vila, Julio Cesar, Portocarrero Rubina, Axel John
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2020
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/177190
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12404/18781
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Crédito bancario--Morosidad (Finanzas)--Perú
Bancos--Morosidad (Finanzas)--Perú
Sistema financiero--Morosidad (Finanzas)--Perú
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01
Descripción
Sumario:El presente trabajo analiza los determinantes de la morosidad crediticia del sistema bancario peruano para 1998-2018. La motivación recae en el estrecho vínculo entre la morosidad y la salud del sistema financiero. Al conocer y monitorear las variables pertinentes podría potencialmente prevenirse o atenuarse futuras crisis financieras. Basado en una minuciosa revisión de la literatura existente, se plantea que los niveles de morosidad están determinados por factores macroeconómicos de entorno y factores propios del sistema bancario. Tomando como marco conceptual el modelo de Bernanke-Blinder se propone que la morosidad depende del nivel de empleo como proxy del producto, de la tasa activa de interés, del tipo de cambio real y del volumen de créditos otorgados. Tras comprobar que las variables seleccionadas no tengan problemas de correlación, se especifican un modelo VAR para la morosidad en soles y para la morosidad en dólares. Así, el ratio de morosidad dependerá directamente de su rezago, de la tasa activa de interés y del tipo de cambio real y; dependerá inversamente del índice de empleo y del volumen de créditos otorgados. La mayoría de las variables son significativas. No obstante, se debe acotar que una mejor especificación del modelo, sea por la selección de variables o por sus indicadores respectivos, podría otorgar resultados de mayor robustez.
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