Un mapa de riesgo de crédito para el sistema financiero colombiano

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dc.audiencePolicymakerseng
dc.audienceResearcherseng
dc.audienceStudentseng
dc.audienceTeacherseng
dc.coverage.sucursalBogotáspa
dc.creatorMorales-Mosquera, Miguel Ángel
dc.creatorCabrera-Rodríguez, Wilmar-Alexander
dc.creatorCapera-Romero, Laura
dc.creatorEstrada, Dairo Ayiber
dc.date.accessioned2012-05-01T08:30:10Zeng
dc.date.available2015-12-06T08:30:10Zspa
dc.date.available2015-12-14T08:30:10Zspa
dc.date.available2017-10-24T08:30:10Zspa
dc.date.created2012-05-01spa
dc.date.issued2012-05eng
dc.descriptionEl mapa de riesgo es una herramienta usual en la literatura de riesgo operacional que ha sido empleada recientemente en el análisis del riesgo de crédito en el sector financiero. En línea con estos desarrollos, el presente documento propone un mapa en el que se cuantifica la probabilidad de deterioro y el daño potencial asociado a la ocurrencia de choques macroeconómicos adversos sobre la probabilidad de incumplimiento de los principales sectores económicos (hogares y empresas). La metodología utiliza como medida de daño potencial la distancia horizontal entre la distribución de pérdidas que se construye a partir delos pronósticos de las variables macroeconómicas en un escenario base, y la distribución bajo un escenario macroeconómico adverso; estas distribuciones son obtenidas a través de un modelo de regresión por cuantiles. Finalmente se obtiene una representación gráfica que permite hacer un seguimiento de la vulnerabilidad del sistema financiero ante distintos choques. Los resultados indican que un incremento de la tasa de interés generaría el mayor deterioro del indicador de mora, aunque la probabilidad de un aumento drástico es baja. A su vez, un crecimiento significativo del desempleo en el caso de los hogares o una reducción de los ingresos por ventas en el caso de las empresas, son los eventos con mayor probabilidad de ocurrencia.spa
dc.description.abstractA risk map is often employed as a tool in operational risk management and has been used recently to monitor and analyze credit risk in financial systems. In line with current literature on the subject, this document proposes a risk map that quantifies the default probability and the potential damage associated with adverse macroeconomic shocks on important economic sectors as households and enterprises. We use quantile regression to estimate forecast distributions conditional to stress scenarios in order to quantify the potential damage of such adverse macroeconomic shocks. The results are summarized in a graphic representation which allows us to identify the financial system vulnerabilities. The map indicates that an adverse shock over the interest rate would generate the major increase of the risk indicator. At the same time, an increase in unemployment and a reduction in sales income are the most probable events.eng
dc.format.extent25 páginas : ilustraciones, gráficas, tablasspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/2065spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/2065spa
dc.language.isospaspa
dc.publisherBanco de la República de Colombiaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/tef.68spa
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajospa
dc.relation.isversionofTemas de Estabilidad Financiera ; No. 68spa
dc.relation.numbertef 68eng
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/temest/068.htmlspa
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.spaAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/eng
dc.source.bibliographicCitationAutorité des Marchés Financiers (2011), 2011 risk and trend mapping for financial markets and savings, Technical report, Regulation Policy and International Affairs Direction - Research Strategy and Risks Division.spa
dc.source.bibliographicCitationGilchrist, S., Yankov, V. & ZakrajŽek, E. (2009), ‘Credit market shocks and economic fluctuations: Evidence from corporate bond and stock markets’, Journal of Monetary Economics 56(4), 471 –493.*http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304393209000440spa
dc.source.bibliographicCitationPesaran, M., Schuermann, H. T., TReutler, B.-J. & Wiener, S. M. (2006), ‘Macroeconomic dynamics and credit risk: A global perspective’, Journal of Money, Credit, and Banking 38(5), 1211–1261.spa
dc.source.handleRepecRePEc:bdr:temest:068spa
dc.subjectRiesgo de créditospa
dc.subjectSistema financierospa
dc.subjectPruebas de estrésspa
dc.subjectRegresión cuantílicaspa
dc.subject.jelC1 - Econometric and Statistical Methods and Methodology: Generaleng
dc.subject.jelspaC1 - Métodos econométricos y estadísticos y metodología: generalidadesspa
dc.subject.keywordCredit riskeng
dc.subject.keywordFinancial systemeng
dc.subject.keywordRisk mapeng
dc.subject.keywordStress testingeng
dc.subject.keywordQuantile regressioneng
dc.subject.lembRiesgo crediticio -- Colombia -- 1999-2011spa
dc.subject.lembCrédito -- Colombia -- 1999-2011spa
dc.subject.lembSistema financiero -- Colombia -- 1999-2011spa
dc.subject.lembIndicadores financieros -- Colombia -- 1999-2011spa
dc.titleUn mapa de riesgo de crédito para el sistema financiero colombianospa
dc.typeWorking Papereng
dc.type.hasversionPublished Versioneng
dc.type.spaDocumentos de trabajospa

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Temas de Estabilidad Financiera No. 68
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