SRISK: una medida de riesgo sistémico para la banca colombiana 2005-2021

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dc.audiencePolicymakerseng
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dc.audienceStudentseng
dc.audienceTeacherseng
dc.creatorSánchez-Quinto, Camilo Eduardospa
dc.creator.firmaCamilo Eduardo Sánchez-Quintospa
dc.date.accessioned2022-09-16T16:44:42Zspa
dc.date.available2022-09-16T16:44:42Zspa
dc.date.created2022-09-16spa
dc.descriptionUna de las lecciones que dejó la crisis financiera de 2008 fue la importancia de monitorear el riesgo sistémico en la búsqueda de la estabilidad de los sistemas financieros. Al respecto se han desarrollado líneas de investigación que, tomando la mayor cantidad de información, tienen el objetivo de brindar métricas fiables y oportunas de este riesgo. Entre ellas se encuentra el SRISK (Brownlees & Engle, 2016), una medida que combina el comportamiento del mercado, la relación de solvencia, el nivel de apalancamiento y los resultados contables de las entidades financieras para hallar el riesgo sistémico bajo un escenario de crisis financiera. Este documento replica la metodología SRISK ajustada para el sistema bancario colombiano a través de modelos GJR-GARCH-DCC. Los resultados indican que, si bien el riesgo sistémico en la banca ha sido históricamente bajo, este alcanzó su máximo histórico en 2020, mostrando el impacto de la crisis sanitaria del Covid-19. Adicionalmente, se encuentra que el SRISK se correlaciona con variables de la actividad productiva y financiera, además tener capacidad predictiva en sentido de Granger.spa
dc.description.abstractOne of the lessons we learned from the 2008 financial crisis was the importance of monitoring the systemic risk in the stability of financial systems. In this regard, lines of research have been developed with the aim to provide reliable and timely metrics on this risk, taking as much information as possible. Among these, SRISK (Brownlees & Engle, 2016) stands out, a measure that combines market behavior, capital ratio, leverage and balance sheet of financial institutions to find the systemic risk exposure under a sustained crisis scenario. This paper replicates the SRISK methodology adjusted for the Colombian banking system using GJR-GARCH-DCC models. The results show that, although systemic risk of banks has been historically low, it reached its maximum in 2020, adding empirical evidence on the impact of Covid-19 crisis. Furthermore, it is found that SRISK correlates with leading indicators of economic and financial sectors, in addition to having predictive power in the sense of Granger causality.eng
dc.description.notesEnfoque Este documento estima el nivel de riesgo sistémico de los tres principales bancos colombianos, entendiéndolo como el monto de capital requerido que no puede ser cubierto por el patrimonio valorado a precios de mercado, cuando se presenta una caída fuerte y sostenida en el mercado accionario. Además, se estudia empíricamente la relación entre el riesgo sistémico agregado y variables macrofinancieras locales. Contribución Una de las lecciones que dejó la crisis financiera de 2008 fue la importancia de monitorear el riesgo sistémico en la búsqueda de la estabilidad de los sistemas financieros. Al respecto se han desarrollado líneas de investigación que, tomando la mayor cantidad de información, tienen el objetivo de brindar métricas fiables y oportunas de este riesgo. Este documento estima el riesgo sistémico teniendo en cuenta el comportamiento del mercado bajo un escenario de crisis financiera, la relación de solvencia, el nivel de apalancamiento y los resultados contables de las entidades financieras. El riesgo sistémico bajo un escenario de crisis se estima de manera agregada y luego se calcula el aporte individual que cada entidad realiza, con lo que la evaluación del riesgo de un banco se hace teniendo en cuenta que forma parte de un sistema bancario, y no como entidad aislada. Además, la metodología permite diferenciar entre la contribución al riesgo sistémico y la participación que una entidad tiene en una crisis. Finalmente, en sus aplicaciones empíricas en otros países ha evidenciado capacidad predictiva sobre la evolución macroeconómica y del dinero que se inyecta a las entidades financieras que quiebran. Por lo anterior, la principal contribución de este trabajo es proporcionar un indicador de mercado y contable de alerta temprana que estima con mayor precisión el riesgo sistémico, y puede ser adaptado según la regulación y las características de una jurisdicción, constituyéndose como una herramienta de monitoreo para la estabilidad financiera. Resultados Los resultados muestran que el indicador de riesgo sistémico captura los periodos de estrés financiero: evidenció que la crisis sanitaria y económica del Covid-19 caracterizó un escenario sistémico de crisis; causó que el riesgo alcanzara valores máximos históricos de forma repentina y provocó que la solidez patrimonial de las entidades bancarias se debilitara al punto de registrar por primera vez faltantes de capital de mercado, reflejando así la profundidad del impacto de la crisis actual sobre el sistema financiero. Además, se encontró que la evolución del capital bancario bajo estrés, un indicador más general de riesgo sistémico, evoluciona en conjunto con variables líderes de la actividad macrofinanciera, siendo incluso de capaz de explicar su comportamiento en el corto plazo.spa
dc.format.extent28 páginas : gráficas, tablasspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/10483spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/10483spa
dc.language.isospaspa
dc.publisherBanco de la República de Colombiaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.1207spa
dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1207/spa
dc.relation.inveshttps://investiga.banrep.gov.co/es/be-1207spa
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajospa
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economíaspa
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No. 1207spa
dc.relation.numberbe 1207spa
dc.relation.portalhttps://www.banrep.gov.co/es/srisk-medida-riesgo-sistemico-banca-colombiana-2005-2021spa
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1207.htmlspa
dc.relation.shortdoihttps://doi.org/jcp2spa
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:1204spa
dc.subjectRiesgo sistémicospa
dc.subjectsistema bancariospa
dc.subjectcausalidad de Grangerspa
dc.subjectmodelos Garch multivariadosspa
dc.subjectColombiaspa
dc.subject.brtema8. Sector monetario y financierospa
dc.subject.jelC22 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion processesspa
dc.subject.jelC53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation Methodsspa
dc.subject.jelE44 - Financial Markets and the Macroeconomyspa
dc.subject.jelG01 - Financial Crisesspa
dc.subject.jelG21 - Banks; Depository Institutions; Micro Finance Institutions; Mortgagesspa
dc.subject.jelspaC22 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusiónspa
dc.subject.jelspaC53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulaciónspa
dc.subject.jelspaE44 - Mercados financieros y macroeconomíaspa
dc.subject.jelspaG01 - Crisis financieraspa
dc.subject.jelspaG21 - Bancos; Instituciones de depósito; Instituciones Microfinancieras; Hipotecasspa
dc.subject.keywordSystemic riskeng
dc.subject.keywordbanking systemeng
dc.subject.keywordGranger causalityeng
dc.subject.keywordmultivariate Garch modelseng
dc.subject.keywordColombiaspa
dc.titleSRISK: una medida de riesgo sistémico para la banca colombiana 2005-2021spa
dc.title.alternativeSRISK: a systemic risk measure for the Colombian banking system 2005-2021eng
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.validadorDepartamento de Estabilidad Financiera - Daniel Esteban Osorio - dosoriro@banrep.gov.cospa

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