What can credit vintages tell us about non-performing loans?

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dc.audiencePolicymakerseng
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dc.creatorGamba-Santamaría, Santiago
dc.creatorMelo-Velandia, Luis Fernando
dc.creatorOrozco-Vanegas, Camilo
dc.creator.firmaSantiago Gamba-Santamaria
dc.creator.firmaLuis Fernando Melo-Velandia
dc.creator.firmaCamilo Orozco-Vanegas
dc.date.accessioned2021-02-01T14:43:50Zspa
dc.date.available2021-02-01T14:43:50Zspa
dc.date.created2021-02-05spa
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.spa
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.eng
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.spa
dc.format.extent29 páginas : gráficas, tablasspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/9973spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/9973spa
dc.language.isoengeng
dc.publisherBanco de la República de Colombiaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.1154spa
dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1154/spa
dc.relation.inveshttps://investiga.banrep.gov.co/es/be-1154spa
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajospa
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economíaspa
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No.1154spa
dc.relation.numberBorrador 1154spa
dc.relation.portal-----spa
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1154.htmlspa
dc.relation.shortdoihttps://doi.org/fsx3spa
dc.rights.HabeasDatos personales: El(los) autor(es) ha(n) incluido sus datos personales (nombres, correo electrónico, filiación académica, perfil académico, entre otros) en el Portal de Investigaciones o la obra remitida para publicación, y por consiguiente, manifiesta(n) que mediante el diligenciamiento y registro de sus datos personales autoriza(n) al Banco de la República el tratamiento (recolección, almacenamiento, uso, circulación o supresión) de todos los datos suministrados con la finalidad de adelantar la publicación de la obra en el Portal de Investigaciones, dar a conocer su perfil académico y medios de contacto para fines académicos y divulgativos, así como para la construcción de indicadores y estadísticas para el seguimiento y control de las actividades de divulgación del Portal de Investigaciones. Para tal fin, se informa que el tratamiento de los datos personales se realizará de acuerdo con las políticas o lineamientos generales disponibles en http://www.banrep.gov.co/proteccion-datos-personales, en la sección “Protección de Datos Personales - Habeas Data”.spa
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dc.rights.accessRightsOpen Accesseng
dc.rights.ccAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0eng
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.spa
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.eng
dc.rights.spaAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/eng
dc.source.handleRepecRePEc:bdr:borrec:1154spa
dc.subjectCosechas de créditospa
dc.subjectCartera en moraspa
dc.subjectRegresiones penalizadasspa
dc.subjectEstimadores intrínsecosspa
dc.subject.jelC13 - Estimation: Generaleng
dc.subject.jelC20 - Single Equation Models; Single Variables: Generaleng
dc.subject.jelG21 - Banks; Depository Institutions; Micro Finance Institutions; Mortgageseng
dc.subject.jelspaC13 - Estimación: generalidadesspa
dc.subject.jelspaC20 - Modelos uniecuacionales; variables simples: Generalidadesspa
dc.subject.jelspaG21 - Bancos; Instituciones de depósito; Instituciones Microfinancieras; Hipotecasspa
dc.subject.keywordCredit vintageseng
dc.subject.keywordNon-performing loanseng
dc.subject.keywordElastic net regressioneng
dc.subject.keywordIntrinsic estimatorseng
dc.subject.lembCartera de crédito -- Colombia -- 2020spa
dc.subject.lembCapacidad de pago -- Deudoresspa
dc.subject.lembSistema financiero -- Créditospa
dc.titleWhat can credit vintages tell us about non-performing loans?eng
dc.title.alternative¿Qué nos pueden decir las cosechas de crédito sobre la cartera en mora?spa
dc.typeWorking Papereng
dc.type.hasversionPublished Versioneng
dc.type.spaDocumentos de trabajospa
local.caie.checklist11. Esta versión del documento ha sido presentada en algún seminario interno del Banco?: nospa
local.caie.checklist2Frente a los temas sensibles actualmente en país, considera que su documento es: NO SENSIBLEspa
local.caie.validadorSubgerencia de Estudios Economicosspa

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Borrador de Economía No. 1154
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