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...

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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
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spelling ndltd-PUCP-oai-tesis.pucp.edu.pe-20.500.12404-203352021-09-23T05:14:43Z Estabilidad sistémica y riesgo de crédito: estimación mediante datos de panel y técnica bayesiana Abanto Orihuela, Juan Carlos Contreras Miranda, Alex Alonso Riesgo financiero--Perú Crédito--Perú Teoría bayesiana de decisiones estadísticas 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. 2021-09-14T01:56:03Z 2021-09-14T01:56:03Z 2021-03 2021-09-13 info:eu-repo/semantics/masterThesis http://hdl.handle.net/20.500.12404/20335 spa info:eu-repo/semantics/embargoedAccess Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Perú http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/ application/pdf Pontificia Universidad Católica del Perú PE Pontificia Universidad Católica del Perú Repositorio de Tesis - PUCP
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Abanto Orihuela, Juan Carlos
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description 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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