Análisis de la morosidad de cartera en empresas financieras peruanas para los créditos de consumo aplicando la metodología VAR

Descripción del Articulo

Ciclo Optativo de Especialización y Profesionalización en Marketing y Finanzas
Detalles Bibliográficos
Autor: Hurtado Oliva, Katherine Vanessa
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2015
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/1746
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/1746
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Instituciones financieras
Modelos econométricos
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spelling Rino Sotomayor, Ruízd4d59deb-44d8-4e88-b049-7c77f8fd4dff-1Hurtado Oliva, Katherine Vanessa2016-08-02T15:52:29Z2016-08-02T15:52:29Z2015E13.H87-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/1746Ciclo Optativo de Especialización y Profesionalización en Marketing y FinanzasEl presente trabajo tiene como objetivo estimar el modelo Vector Autorregresivo (VAR) que permita describir simultáneamente el comportamiento de la morosidad de cartera, el Producto Bruto Interno y la tasa de interés de las empresas financieras peruanas del crédito de consumo durante el período de octubre 2002 – marzo 2014. Así mismo, evaluar a través del análisis de impulso – respuesta y la descomposición de varianza, el impacto de cada una de las variables sobre otra y su contribución a la desviación típica del error. Al realizar el análisis exploratorio de las variables involucradas, se encontró que tanto el porcentaje de morosidad como la tasa de interés muestran una tendencia creciente desde el 2011 en adelante. Finalmente, el modelo Vector Autorregresivo (VAR) que mejor se ajusta, es aquel que considera las primeras diferencias finitas de cada una de las variables bajo cuatro números de rezagos.The objective of this research work is to estimate a vector autoregressive model (VAR) that bests simultaneously describes the performance of the portofolio of non-performing loans, Gross Domestic Products and the interest rate for consumer credit of peruvian financial companies for the period from october 2002 to march 2014. Additionally, evaluating through the analysis of impulse-response and variance descomposition, the impact of one variable on another and the contribution of standard error desviation. By making exploratory data analysis was found that the portofolio of non-performing loans and the interest rate have a growing tendency since 2011. Finally, was found that the best adjustment to a vector autorregresive model (VAR) is considerating four lags and first finite difference of each variable.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La Molinainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio Institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMInstituciones financierasModelos econométricosCréditoConsumoAnalisis de la varianzaPerúValor autorregresivoEmpresas financierasMorosidadAnálisis de la morosidad de cartera en empresas financieras peruanas para los créditos de consumo aplicando la metodología VARinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUCiclo Optativo de Especialización y Profesionalización en Marketing y FinanzasMarketing y FinanzasCiclo Optativo de Especialización y Profesionalización en Marketing y FinanzasIngeniero Estadístico e InformáticoTítulo ProfesionalTHUMBNAILE13-H87-T.pdf.jpgE13-H87-T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3316https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/86855ce0-69f7-4f98-9609-41a44744c13c/downloadaa3a1010a2bfef443b7dcedd73ccaa33MD58CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81232https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/fe525aca-b928-4921-adfa-7b7ae9ebbf40/downloadbb87e2fb4674c76d0d2e9ed07fbb9c86MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/c29ab7b1-b9f5-45ba-86f7-ef795bcc6bfd/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD54ORIGINALE13-H87-T.pdfE13-H87-T.pdfTexto completoapplication/pdf1436767https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/5bac9b40-51d7-40d7-be50-0f2395801f61/downloadb5a0ffc20e26748c9c026e7c9b71de23MD55TEXTE13-H87-T.pdf.txtE13-H87-T.pdf.txtExtracted texttext/plain100263https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/c323ab20-edae-40f2-b2fc-8cfde6d56164/download69d84c4a9d8f6b7b7193d7f2fec4b314MD5720.500.12996/1746oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/17462023-01-23 16:58:45.444https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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