2022-09-162022-09-162022-09-16https://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/10483Una 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.One 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.28 páginas : gráficas, tablasPDFspaOpen AccessRiesgo sistémicosistema bancariocausalidad de Grangermodelos Garch multivariadosColombiaWorking PaperC22 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion processesC53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation MethodsE44 - Financial Markets and the MacroeconomyG01 - Financial CrisesG21 - Banks; Depository Institutions; Micro Finance Institutions; MortgagesSystemic riskbanking systemGranger causalitymultivariate Garch modelsColombiaAcceso abiertoAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0C22 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusiónC53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulaciónE44 - Mercados financieros y macroeconomíaG01 - Crisis financieraG21 - Bancos; Instituciones de depósito; Instituciones Microfinancieras; HipotecasLas 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.The 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.Objeto de publicación: La obra de mí (nuestra) autoría tiene por objeto ser publicada en el Portal de Investigaciones del Banco de la República e incluirla en el repositorio institucional de esa misma entidad. 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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”.https://hdl.handle.net/20.500.12134/104838. Sector monetario y financiero