Estabilidad sistémica y riesgo de crédito: estimación mediante datos de panel y técnica bayesiana
Descripción del Articulo
La investigación analiza los principales indicadores financieros y macroeconómicos que puedan explicar la probabilidad de que una entidad financiera sea catalogada como frágil, considerando el análisis de panel no lineal para cajas rurales, municipales y bancos en un periodo comprendido entre el 200...
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|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2021 |
| Institución: | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Repositorio: | PUCP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/180985 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12404/20335 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Riesgo financiero--Perú Crédito--Perú Teoría bayesiana de decisiones estadísticas https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01 |
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Contreras Miranda, Alex AlonsoAbanto Orihuela, Juan Carlos2021-09-14T01:56:03Z2021-09-14T01:56:03Z2021-032021-09-13http://hdl.handle.net/20.500.12404/20335La investigación analiza los principales indicadores financieros y macroeconómicos que puedan explicar la probabilidad de que una entidad financiera sea catalogada como frágil, considerando el análisis de panel no lineal para cajas rurales, municipales y bancos en un periodo comprendido entre el 2001 y el 2017. Los principales hallazgos muestran que entre las variables financieras y macroeconómicas que pueden explicar la probabilidad de fragilidad, los niveles de rentabilidad, capital, depósitos, descalce, solvencia, liquidez y actividad económica, resultan significativas para el análisis del sistema, por lo que la gestión partiría por evaluar dichos efectos en conjunto, y cuidar que no sobrepasen los límites permisibles de los indicadores internos, para un mejor manejo del riesgo. Adicionalmente, se analizó la importancia del riesgo de crédito y el cálculo de las probabilidades de default (PDs), considerando correlaciones sistémicas bajo un enfoque bayesiano, observándose que a partir de varias especificaciones de prioris y bajo un escenario observado de bajo default, se puede establecer límites superiores para estas PDs en el sistema financiero peruano. También se encontró que los niveles de correlación del sistema y correlación temporal influyen sobre los cálculos de la probabilidad de default, haciendo que ésta se incremente según la ocurrencia de eventos adversos.spaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/Riesgo financiero--PerúCrédito--PerúTeoría bayesiana de decisiones estadísticashttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01Estabilidad sistémica y riesgo de crédito: estimación mediante datos de panel y técnica bayesianainfo:eu-repo/semantics/masterThesisTesis de maestríareponame:PUCP-Institucionalinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPMaestro en EconomíaMaestríaPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.Economía42306918https://orcid.org/0000-0002-4778-078340948938311317Minaya Cubillas, Elias PaulinoContreras Miranda, Alex AlonsoPaiva Ramos, Walter Juniorhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis20.500.14657/180985oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/1809852024-06-10 10:05:35.121http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessmetadata.onlyhttps://repositorio.pucp.edu.peRepositorio Institucional de la PUCPrepositorio@pucp.pe |
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La investigación analiza los principales indicadores financieros y macroeconómicos que puedan explicar la probabilidad de que una entidad financiera sea catalogada como frágil, considerando el análisis de panel no lineal para cajas rurales, municipales y bancos en un periodo comprendido entre el 2001 y el 2017. Los principales hallazgos muestran que entre las variables financieras y macroeconómicas que pueden explicar la probabilidad de fragilidad, los niveles de rentabilidad, capital, depósitos, descalce, solvencia, liquidez y actividad económica, resultan significativas para el análisis del sistema, por lo que la gestión partiría por evaluar dichos efectos en conjunto, y cuidar que no sobrepasen los límites permisibles de los indicadores internos, para un mejor manejo del riesgo. Adicionalmente, se analizó la importancia del riesgo de crédito y el cálculo de las probabilidades de default (PDs), considerando correlaciones sistémicas bajo un enfoque bayesiano, observándose que a partir de varias especificaciones de prioris y bajo un escenario observado de bajo default, se puede establecer límites superiores para estas PDs en el sistema financiero peruano. También se encontró que los niveles de correlación del sistema y correlación temporal influyen sobre los cálculos de la probabilidad de default, haciendo que ésta se incremente según la ocurrencia de eventos adversos. |
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