Cartera de créditos y la morosidad en la División Microfinanzas del Banco Pichincha del Perú en el período 2012 – 2016

Descripción del Articulo

El propósito de esta investigación es determinar la relación de la cartera de crédito y la morosidad en la división de microfinanzas del Banco Pichincha del Perú en el período 2012 - 2016; esto en un contexto en el que la economía peruana se mantuvo estable y los préstamos han venido acompañando el...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Arriaran Arévalo, Dora María
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo
Repositorio:UNPRG-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unprg.edu.pe:20.500.12893/10560
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12893/10560
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Cliente morosos
Calidad de cartera
Sistema financiero
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
Descripción
Sumario:El propósito de esta investigación es determinar la relación de la cartera de crédito y la morosidad en la división de microfinanzas del Banco Pichincha del Perú en el período 2012 - 2016; esto en un contexto en el que la economía peruana se mantuvo estable y los préstamos han venido acompañando el crecimiento económico. La entrada del banco al mercado peruano se remonta a 2008 y se realizó precisamente por este entorno de estabilidad macroeconómica. La tesis persigue mostrar evidencia estadística mediante el diseño de un modelo estructural de morosidad de series de tiempo para el período 2010 – 2016, que refleje la influencia de la cartera de créditos en la morosidad; para ello se realizaran estimaciones aplicando el método econométrico de corrección de errores (MCE). Los resultados encontrados muestran el cumplimiento teórico previsto y son estadísticamente significativos. La relación de las variables LMORA y el LSALDO indican que ambas series son series no estacionarias, y la relación directa se confirma al evidenciarse que las series cointegran esto es coherente con lo anticipado por la teoría. El modelo también precisa que el 34% de los cambios en la variable LMORA se deben a cambios en LSALDO.
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