Pronóstico del indicador de cartera riesgosa de la modalidad comercial a partir de series de tiempo multivariadas

Casas Ladino, Mauricio Alberto

Pronóstico del indicador de cartera riesgosa de la modalidad comercial a partir de series de tiempo multivariadas

dc.contributor.advisor	Rodríguez Pinzón, Heivar Yesid
dc.contributor.author	Casas Ladino, Mauricio Alberto
dc.creator.email	macasasl@libertadores.edu.co	spa
dc.date.accessioned	2019-09-11T19:57:23Z
dc.date.available	2019-09-11T19:57:23Z
dc.date.created	2019-06-29
dc.description	Las pruebas de resistencia permiten a las entidades adoptar las medidas necesarias para mitigar el riesgo de crédito, al observar el comportamiento de las variables macroeconómicas y su impacto en la estabilidad de los Establecimientos financieros. Dentro de la estabilidad financiera es importante monitorear los Riesgos inherentes a la operación de crédito, donde el principal riesgo se deriva al presentarse incumplimiento en el pago de los préstamos colocados por parte de las instituciones financieras al público en general, así mismo con el fin de mitigar los riesgos que se presenten estas entidades deben constituir provisiones desde las cuentas del gasto que implican menores ganancias desde el Estado de Resultados (PyG) en cuanto los deudores de los prestamos colocados presenten un mayor incumplimiento. Es así entonces como la medición de la calidad de la cartera, es uno de los factores más importantes para identificar la cartera riesgosa que ha presentado incumplimiento. Uno de los indicadores que permite identificar la calidad de la cartera se conoce como el Indicador de Cartera Riesgosa (ICR). Al conocer el comportamiento de este indicador que se calcula de manera mensual y al poderse convertir en una serie de tiempo histórica, se convierte de gran importancia establecer su evolución en periodos futuros, así como también los impactos que pueden generar el comportamiento histórico de ciertas variables macroeconómicas. Con el fin de identificar estos impactos, las series de tiempo permiten realizar este tipo de análisis con la información histórica de las variables. De esta manera inicialmente se identificaron variables que pueden impactar al ICR, luego se revisó la correlación de las variables macroeconómicas con el ICR a fin de establecer si las series históricas evidencian algún tipo de relación. En cuanto se definieron las variables se analizaron los impactos de cada una de las variables macroeconómicas utilizando la Metodología del Vector de corrección de errores, mejor conocido como modelos VEC. Finalmente se construyó un modelo de a partir de un ARIMAX que permitiera establecer el comportamiento del ICR en los próximos doce meses. Al identificar los impactos y los valores futuros que puede tomar el ICR se puede establecer si estos resultados afectarían la estabilidad de la cartera comercial, vistos desde la calidad de la cartera en el mediano plazo.	spa
dc.format	PDF	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11371/2018
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Fundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.	spa
dc.rights.acceso	Abierto (Texto Completo)	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.subject.lemb	Análisis multivariante	spa
dc.subject.lemb	Análisis de series de tiempo	spa
dc.subject.lemb	Probabilidades	spa
dc.subject.lemb	Estadística matemática	spa
dc.subject.lemb	Compañías financieras comerciales - Aspectos económicos	spa
dc.subject.proposal	Riesgo de crédito	spa
dc.subject.proposal	Establecimientos financieros	spa
dc.subject.proposal	Variables macroeconómicas	spa
dc.subject.proposal	Indicador de Cartera Riesgosa (ICR	spa
dc.subject.proposal	Estadística aplicada	spa
dc.title	Pronóstico del indicador de cartera riesgosa de la modalidad comercial a partir de series de tiempo multivariadas	spa
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	spa