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dc.creatorGamba-Santamaría, Santiago
dc.creatorMelo-Velandia, Luis Fernando
dc.creatorOrozco-Vanegas, Camilo
dc.date.created2021-02-05
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/9973
dc.descriptionUsando información de cosechas de crédito, en este documento descomponemos la cartera en mora en un componente que captura la evolución de la capacidad de pago de los deudores y otro componente que captura los cambios en la toma de riesgo de crédito del sistema financiero al momento del desembolso. Utilizamos estimadores intrínsecos y técnicas de regresión penalizadas para solucionar el problema de multicolinealidad perfecta asociado a la estimación de los parámetros de los modelos. Encontramos que estos dos tipos de componentes han evolucionado de manera diferente a lo largo del tiempo y que buenas condiciones económicas y condiciones financieras laxas mejoran la capacidad de pago de los deudores para cumplir con sus obligaciones y, a su vez, tienden a coincidir con el otorgamiento de préstamos de mayor riesgo por parte del sistema financiero. Finalmente, recomendamos el uso de esta metodología como herramienta de política de fácil aplicación por parte de las autoridades financieras y económicas que disponen de un flujo constante de información de cosechas de crédito. A través de ella las autoridades podrían identificar el origen de la materialización del riesgo crediticio y contener la toma de riesgo del sistema financiero.
dc.description.abstractUsing Colombian credit vintage data, we decompose the non-performing loans into one component that captures the evolution of the payment capacity of borrowers, and other component that captures changes in the credit risk taken by the financial system at the time of loan disbursement. We use intrinsic estimators and penalized regression techniques to overcome the perfect multicollinearity problem that the model entails. We find that these two type of components have evolved differently over time, and that good economic conditions and loose financial conditions improve the payment capacity of borrowers to meet their obligations, and in turn, they tend to coincide with the financial system engaging in riskier loans. Finally, we advocate the use of this methodology as a policy tool that is easy to apply by financial and economic authorities that dispose of a constant flow of credit vintage information. Through it, they will be able to identify the origin of the credit risk materialization and curb the risk taken by the financial system.
dc.format.extent29 páginas : gráficas, tablas
dc.format.mimetypePDF
dc.language.isoeng
dc.publisherBanco de la República de Colombia
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajo
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economía
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No.1154
dc.rights.accessRightsOpen Access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectCosechas de crédito
dc.subjectCartera en mora
dc.subjectRegresiones penalizadas
dc.subjectEstimadores intrínsecos
dc.titleWhat can credit vintages tell us about non-performing loans?
dc.title.alternative¿Qué nos pueden decir las cosechas de crédito sobre la cartera en mora?
dc.typeWorking Paper
dc.subject.jelC13 - Estimation: General
dc.subject.jelC20 - Single Equation Models; Single Variables: General
dc.subject.jelG21 - Banks; Depository Institutions; Micro Finance Institutions; Mortgages
dc.audiencePolicymakers
dc.audienceResearchers
dc.audienceStudents
dc.audienceTeachers
dc.subject.keywordCredit vintages
dc.subject.keywordNon-performing loans
dc.subject.keywordElastic net regression
dc.subject.keywordIntrinsic estimators
dc.subject.lembCartera de crédito -- Colombia -- 2020
dc.subject.lembCapacidad de pago -- Deudores
dc.subject.lembSistema financiero -- Crédito
dc.type.spaDocumentos de trabajo
dc.rights.spaAcceso abierto
dc.rights.ccAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0
dc.subject.jelspaC13 - Estimación: generalidades
dc.subject.jelspaC20 - Modelos uniecuacionales; variables simples: Generalidades
dc.subject.jelspaG21 - Bancos; Instituciones de depósito; Instituciones Microfinancieras; Hipotecas
dc.type.hasversionPublished Version
dc.description.notes¿Qué nos pueden decir las cosechas de crédito sobre la cartera en mora? Enfoque Utilizando información de cosechas de crédito, que siguen a través del tiempo el desempeño de los créditos que se desembolsan cada mes, descomponemos la dinámica de la cartera en mora en un componente que captura la capacidad de pago de los deudores y otro que está asociado a la toma de riesgo de crédito por parte del sistema financiero. Contribución Proponemos una metodología para analizar la dinámica de la cartera en mora. Adicionalmente, esta metodología puede servir como una herramienta de política para monitorear la toma de riesgo de crédito del sistema financiero. Resultados Encontramos que los dos tipos de componentes de la cartera en mora han variado en el tiempo de distintas maneras y que, en general, buenas condiciones económicas y condiciones financieras más laxas mejoran la capacidad de pago de los deudores, al tiempo que coinciden con períodos en los que el sistema financiero otorga préstamos que resultan ser más riesgosos. Frase destacada: Esta metodología puede servir como una herramienta de política para monitorear el riesgo de crédito del sistema financiero.
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.1154
dc.rights.disclaimerLas opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.
dc.rights.disclaimerThe opinions contained in this document are the sole responsibility of the author and do not commit Banco de la República or its Board of Directors.
dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1154/
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dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1154.html
dc.relation.portal-----
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/9973
dc.creator.firmaSantiago Gamba-Santamaria
dc.creator.firmaLuis Fernando Melo-Velandia
dc.creator.firmaCamilo Orozco-Vanegas
dc.source.handleRepecRePEc:bdr:borrec:1154
dc.relation.inveshttps://investiga.banrep.gov.co/es/be-1154
dc.relation.shortdoihttps://doi.org/fsx3


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