2014-03-202014-03-202014-06-012014-06https://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/6100En este documento se estudia la relación empírica entre las fuentes de fondeo del crédito y la vulnerabilidad financiera del Sistema Bancario Colombiano. El trabajo propone la estimación bayesiana de modelos de regresión logística para identificar y predecir episodios de fragilidad bancaria asociados con las fuentes tradicionales y no tradicionales, que utilizan los bancos para proveer crédito. En particular, el ejercicio estima la probabilidad de que se presenten eventos de fragilidad tanto para el sistema bancario agregado como para los bancos individuales con datos mensuales de las hojas de balance para el periodo 1996-2013. Los resultados muestran que el creciente uso de los recursos no tradicionales para fondear el crédito, especialmente en sus fases de expansión, son fuente potencial de fragilidad financiera. Por consiguiente, el monitoreo a dichos recursos, a través de la técnica propuesta, proporciona una herramienta para detectar esos eventos.PDFspaOpen AccessWorking PaperC53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation MethodsG21 - Banks; Depository Institutions; Micro Finance Institutions; MortgagesG20 - Financial Institutions and Services: GeneralG01 - Financial CrisesC11 - Bayesian Analysis: GeneralC23 - Single Equation Models; Single Variables: Panel Data Models; Spatio-temporal ModelsC52 - Model Evaluation, Validation, and SelectionCredit cycleFinancial stabilityWholesale fundsBalance sheetLogistic model regressionBayesian model averagingSistema bancario -- Colombia -- 1996-2013Estabilidad financiera -- Colombia -- 1996-2013Crédito -- Colombia -- 1996-2013Instituciones financieras -- Balances -- Colombia -- 1996-2013Acceso abiertoAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0C11 - Análisis bayesiano: generalidadesG21 - Bancos; Instituciones de depósito; Instituciones Microfinancieras; HipotecasG20 - Instituciones y servicios financieros: GeneralidadesG01 - Crisis financieraC53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulaciónC52 - Evaluación, contraste y selección de modelosC23 - Modelos uniecuacionales; variables simples: Modelos con datos de panel; Modelos espacio-temporalesLas 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.https://hdl.handle.net/20.500.12134/6100