Economía (Mag.)
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Item Modelamiento del riesgo de crédito : una aplicación a la banca múltiple peruana mediante un factor latente (setiembre 2002 - abril 2019)(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-02-07) Zarate Casallo, Bruno Armando; Chavez Diego, Rosinaldo; Cáceres Valderrama, Armando Luis AugustoEn la presente tesis se modela la morosidad de la banca peruana para el período de setiembre del 2002 a abril del 2019. Para ello se emplea la metodología iterativa desarrollada por Stock & Watson (2005) y una extensión de la estimación de la probabilidad default según Jakubík (2006), fundamentada en Merton (1974). Con ambas metodologías se concluye que el factor latente resulta relevante y significativo para explicar la mora por tipo de cartera crediticia. La aplicación del primer modelo arroja que un incremento en una unidad porcentual del factor latente explica el 84.5% del desvío de la mora de consumo sobre su valor promedio, el 17.5% del desvío de la mora hipotecaria y el 68.3% del desvío de la mora de las empresas. De la estimación del segundo modelo se obtiene que un incremento del factor latente en 1 % incrementa la probabilidad de superar el umbral de morosidad en un 5.4% para consumo, 5.8% para hipotecas y 6.0% para empresas. Finalmente, cuando la tasa de crecimiento de la economía se encuentra en su nivel mínimo, la probabilidad de superar el umbral de mora alcanza valores que van de 71% a 84%; mientras que cuando la tasa decrecimiento de la economía se encuentra en su valor más alto la probabilidad de superar dicho umbral se reduce a un rango de entre 14% y 30%.Item Determinantes del Incumplimiento de Créditos Hipotecarios en el Sistema Financiero Peruano(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-03-07) Jiménez Flores, Katherine Lesly; Cáceres Valderrama, Armando Luis AugustoLos créditos hipotecarios juegan un rol importante en el sistema financiero peruano debido a que representan la mayor carga financiera de los consumidores. Adicionalmente, estos créditos son considerados los créditos minoristas de menor riesgo. Por ello, el deterioro experimentado durante los últimos años por los indicadores de calidad de cartera de estos créditos, ha generado una preocupación. En este sentido, la presente investigación tiene como objetivo identificar los factores que explican la probabilidad de incumplimiento de la cartera de créditos hipotecarios. Particularmente, el trabajo busca probar que la variable según la cual el deudor obtiene un crédito cuyo destino es la adquisición de segunda vivienda, es una variable significativa para explicar el incumplimiento de los créditos y que la relación entre ambas variables es positiva. Los resultados muestran que mediante el uso de una regresión logística y la aplicación de la metodología de credit scoring, se puede identificar un modelo que ajusta de manera correcta la probabilidad de incumplimiento. Dicho modelo incluye como variables explicativas a algunas variables sociodemográficas, variables de comportamiento e historial crediticio, variables de endeudamiento y características del deudor en el sistema financiero dentro de las que se encuentra la variable que señala que el destino del crédito es la adquisición de segunda vivienda. Al respecto, se identifica que una mayor edad, mayor tiempo en la entidad, mayores saldos y estar al día en otros créditos son características que tienen una relación negativa con el incumplimiento; mientras que un mayor número de entidades, encontrarse expuesto a riesgo cambiario crediticio, un mayor número de veces en atraso, vivir en provincia o vivir en la zonas de Lima Alta, así como que el destino del crédito sea la adquisición de una segunda vivienda, son características que tienen una relación positiva con el incumplimiento.