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...
Autores: | , |
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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 |
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Dancourt Masias, Oscar Alfonso BernardoFarias Vila, Julio CesarPortocarrero Rubina, Axel John2021-04-12T17:18:16Z2021-04-12T17:18:16Z20202021-04-12http://hdl.handle.net/20.500.12404/18781El 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.spaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.5/pe/Crédito bancario--Morosidad (Finanzas)--PerúBancos--Morosidad (Finanzas)--PerúSistema financiero--Morosidad (Finanzas)--Perúhttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01Determinantes de la morosidad crediticia del Sistema Bancario Peruano para el periodo 1998-2018info:eu-repo/semantics/bachelorThesisreponame:PUCP-Institucionalinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPBachiller en Ciencias Sociales con mención en EconomíaBachilleratoPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias SocialesCiencias Sociales con mención en Economía7928157https://orcid.org/0000-0002-0065-39207422919874324772311016-https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachillerhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion20.500.14657/177190oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/1771902025-03-11 10:59:02.273http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessmetadata.onlyhttps://repositorio.pucp.edu.peRepositorio Institucional de la PUCPrepositorio@pucp.pe |
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