Estabilidad sistémica y riesgo de crédito: estimación mediante datos de panel y técnica bayesiana

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...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Abanto Orihuela, Juan Carlos
Other Authors: Contreras Miranda, Alex Alonso
Format: Dissertation
Language:Spanish
Published: Pontificia Universidad Católica del Perú 2021
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/20.500.12404/20335
Description
Summary: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.