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dc.contributor.advisorContreras Miranda, Alex Alonso
dc.contributor.authorAbanto Orihuela, Juan Carlos
dc.date.accessioned2021-09-14T01:56:03Z
dc.date.available2021-09-14T01:56:03Z
dc.date.created2021-03
dc.date.issued2021-09-13es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/20335
dc.description.abstractLa 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.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/*
dc.subjectRiesgo financiero--Perúes_ES
dc.subjectCrédito--Perúes_ES
dc.subjectTeoría bayesiana de decisiones estadísticases_ES
dc.titleEstabilidad sistémica y riesgo de crédito: estimación mediante datos de panel y técnica bayesianaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.nameMaestro en Economíaes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.es_ES
thesis.degree.disciplineEconomíaes_ES
dc.type.otherTesis de maestría
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01es_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
renati.advisor.dni42306918
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4778-0783es_ES
renati.author.dni40948938
renati.discipline311317es_ES
renati.jurorMinaya Cubillas, Elias Paulino
renati.jurorContreras Miranda, Alex Alonso
renati.jurorPaiva Ramos, Walter Junior
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES


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