Economía (Mag.)
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Item Estudio del comportamiento del crédito microempresa en Perú (2011 – 2021)(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-09-04) Antunez Irgoin, Cesar Humberto; Caceres Valderrama, Armando Luis AugustoEl presente documento analiza el comportamiento del crédito y el grado de concentración que tiene el crédito microempresa en la industria financiera peruana, para el periodo 2011 - 2021. Como marco teórico se analizan los trabajos de Kala (2008) y Morón et al. (2010). La hipótesis considera la conducta oligopólica en el crédito microempresa utilizando los modelos de variación conjetural y de la demanda residual, que tienen como variables el saldo de crédito y la tasa de interés. Como resultado, el primer modelo mostró que, el mercado de crédito microempresa presenta un comportamiento oligopólico, y el segundo modelo muestra que no existe evidencia de un aumento de la competencia en la industria financiera. Así es como se ve el comportamiento oligopólico.Item Efectividad de la tasa de encaje sobre los créditos en Perú en los últimos 20 años(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-09-02) Chávez Martinez, Joselin Alexandra; Vega De La Cruz, Marco AntonioEste documento tiene como objetivo identi car el impacto de un choque de requerimientos de encaje en moneda nacional sobre el crecimiento de los cr editos agregados en soles. Asimismo, se busca analizar el impacto de tal choque sobre los cr editos en moneda nacional de cada entidad bancaria perteneciente al sistema nanciero peruano que cuenta con datos disponibles. Para ello, se analiza una ventana de datos desde 2003 a 2019 dividido en dos muestras con un total de nueve bancos, para lo cual se emplea el modelo de Vectores Autorregresivos Globales que permite realizar una comparaci on a nivel agregado de sistema y a nivel de cada entidad bancaria. Por ultimo, el efecto de un choque contractivo de tasa de encaje en 1% produce una ca da en los saldos de cr edito agregado en moneda nacional para ambas muestras; sin embargo, el impacto del choque es de mayor magnitud y llega m as r apido a su punto m nimo en la primera muestra (periodo entre 2003 al 2010). Mientras que, a nivel idiosincr asico el choque de tasa de encaje en 1% produce una ca da de los saldos de cr editos para todos los bancos solo en la primera muestra; no obstante, el efecto sobre la segunda muestra presenta resultados at picos que son asociados al efecto de la pol tica de desdolarizaci on del Banco Central de Reserva, la cual estuvo acompa~nada de mayor liquidez en moneda nacional y al cambio en la respuesta idiosincr asica por parte de cada entidad bancaria.Item Comparación de modelos scoring para la estimación de probabilidad de default(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-01-11) Bravo Castro, Gerson Enrique; Paiva Ramos, Walter JuniorEl presente trabajo propone el desarrollo de modelos machine learning para la estimación de la probabilidad de default, que ayuden a reducir los niveles de deterioro de las carteras de créditos de consumo de las instituciones financieras de Perú, las cuales basan sus políticas de créditos en los modelos econométricos tradicionales como la regresión logística. Las variables que mejor explican la probabilidad de default están relacionadas a la evolución de niveles de endeudamiento y la historia de comportamiento de pago en el sistema financiero. Los modelos Random Forest (Bagging) y XGBoost (Boosting) presentan mejores niveles de discriminación y predictibilidad que el modelo tradicional, asimismo, se demuestra que estos modelos machine learning se complementan muy bien con el modelo tradicional dado que permiten identificar conjuntos de intercambio de deudores con menor riesgo por deudores de mayor riesgo calificados por el modelo tradicional. Adicionalmente, estos modelos machine learning permiten una vista complementaria al momento de identificar los perfiles con mayor riesgo ya que metodológicamente no se basan en la identificación de patrones promedio como la regresión logística tradicional.Item Determinantes de acceso al crédito en el Perú: evidencia a nivel de personas(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-11-08) Robles Mora, María Alejandra; Sotomayor Valenzuela, Narda LizetteAcceder a créditos a través de servicios financieros de calidad, representa una oportunidad para que las personas obtengan recursos que les permitan cubrir diferentes necesidades de financiamiento. En el Perú, con los años, más personas adquirieron algún producto crediticio en el sistema financiero, no obstante, el acceso al crédito formal aún es bajo en relación a niveles internacionales. Esta investigación tiene como objetivo profundizar en la comprensión de las variables determinantes en el acceso al crédito en el Perú, aproximado por la decisión de los individuos de solicitar un crédito, ya sea en el mercado formal o no formal y también, examinar la interacción entre ambos mercados para determinar si actúan de manera complementaria o sustituta. La investigación utiliza información de la Encuesta Nacional de Demanda de Servicios Financieros 2015-2016 y brinda un aporte metodológico ya que aborda el primer objetivo empleando un modelo probit en dos etapas (Heckman Probit), que permite lidiar con el sesgo de selección ya que quienes percibieron una necesidad de crédito son los que decidieron solicitarlo. Luego, se utiliza un probit bivariado, que permite modelar la participación en el mercado formal y no formal considerando que ambas decisiones están interrelacionadas, para evaluar la interacción. Entre los hallazgos se encuentra que la probabilidad de que una persona necesite crédito en cualquiera de los mercados es 64%. En cuanto a la solicitud de crédito se identificó que, a menor tiempo hacia una oficina del sistema financiero, la probabilidad de solicitar un crédito formal (no formal) es menor (mayor) y que los individuos con mayor conocimiento financiero, poder adquisitivo y que requieren financiar créditos con fines vehiculares o de vivienda tienen más probabilidad de solicitar crédito formal. Asimismo, se identificó que el mercado de crédito formal y no formal presentan cierto grado de sustitución, dando luces de algún grado de competencia entre ambos mercados, especialmente en el financiamiento de necesidades de consumo.Item Estabilidad sistémica y riesgo de crédito: estimación mediante datos de panel y técnica bayesiana(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-09-13) Abanto Orihuela, Juan Carlos; Contreras Miranda, Alex AlonsoLa investigación analiza los principales indicadores financieros y macroeconómicos que puedan explicar la probabilidad de que una entidad financiera sea catalogada como frágil, considerando el análisis de panel no lineal para cajas rurales, municipales y bancos en un periodo comprendido entre el 2001 y el 2017. Los principales hallazgos muestran que entre las variables financieras y macroeconómicas que pueden explicar la probabilidad de fragilidad, los niveles de rentabilidad, capital, depósitos, descalce, solvencia, liquidez y actividad económica, resultan significativas para el análisis del sistema, por lo que la gestión partiría por evaluar dichos efectos en conjunto, y cuidar que no sobrepasen los límites permisibles de los indicadores internos, para un mejor manejo del riesgo. Adicionalmente, se analizó la importancia del riesgo de crédito y el cálculo de las probabilidades de default (PDs), considerando correlaciones sistémicas bajo un enfoque bayesiano, observándose que a partir de varias especificaciones de prioris y bajo un escenario observado de bajo default, se puede establecer límites superiores para estas PDs en el sistema financiero peruano. También se encontró que los niveles de correlación del sistema y correlación temporal influyen sobre los cálculos de la probabilidad de default, haciendo que ésta se incremente según la ocurrencia de eventos adversos.Item La tasa de interés del crédito de consumo en el Perú: determinantes microeconómicos y macroeconómicos por tipo de institución financiera en el periodo 2010 - 2018(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-11-05) Del Rosario Gutiérrez, Carolina Azucena; Castillo Bardalez, Paul GonzaloEl resultado del presente trabajo permite identificar a los determinantes microeconómicos y macroeconómicos de la tasa de interés del Crédito de Consumo en el Perú por tipo de institución financiera en el periodo 2011 – 2018, debido a la gran disparidad que presentan dichas tasas de interés entre las diversas instituciones financieras del mercado peruano. Para ello, se utiliza un modelo de Datos de Panel con información mensual de todas las entidades que participaron en el sistema financiero durante enero de 2011 hasta diciembre de 2018 agrupados en bancos grandes, total de empresas bancarias y demás instituciones. Se encuentra que las variables microeconómicas tales como Concentración de Mercado, Solvencia, Calidad de Activos, y Eficiencia - Gestión son los principales determinantes de la tasa de interés del crédito de consumo; mientras que las variables macroeconómicas más resaltantes son la tasa de referencia y el crecimiento económico. De igual manera, el presente estudio resalta la heterogeneidad que existe entre los diferentes grupos de instituciones financieras del mercado peruano. Es importante destacar que la presente investigación utiliza los indicadores financieros estipulados por la Superintendencia de Banca, Seguros y AFPItem 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.