Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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    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 Augusto
    En 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%.
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    Efectos de la diversificación crediticia sobre la calidad de cartera en el Perú: un análisis por sectores, clientes y departamentos 2010-2016
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-04-25) Zamata Condori, Wily Edson; Cáceres Valderrama, Armando Luis Augusto
    El documento evalúa el efecto de tres tipos de diversificación crediticia sobre la calidad de cartera del sistema bancario peruano durante el periodo que comprende el 2010 al 2016. De esta manera, se intenta promover evidencia empírica sobre el efecto de la diversificación crediticia y su impacto en la calidad de cartera de la banca múltiple. Para el análisis de las implicancias de los tres tipos de diversificación crediticia (diversificación por tipo de cliente, por sector económico y por ámbito geográfico), se aplican técnicas econométricas de panel de datos y se hace varios tipos de estimaciones para comprobar la robustez del modelo planteado. Como resultados del trabajo se encuentra que la concentración por tipo de crédito reduce la morosidad así como el ratio de provisiones sobre colocaciones de la cartera de la banca múltiple, es decir la especialización en el tipo de crédito mejora la calidad de cartera. Por otro lado se observa que tanto la diversificación por departamentos como la de sector económico reducen el ratio de morosidad al igual que el ratio de provisiones sobre colocaciones de la cartera crediticia de la banca múltiple. Los resultados son importantes para las entidades bancarias a la hora de realizar sus colocaciones, ya que es mejor diversificar por sector económico y por departamentos que por tipo de cliente donde es mejor la concentración.