Cáceres Valderrama, Armando Luis AugustoZarate Casallo, Bruno ArmandoChavez Diego, Rosinaldo2020-02-072020-02-072019-082020-02-07http://hdl.handle.net/20.500.12404/15878En 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%.spainfo:eu-repo/semantics/closedAccessBancos--PerúCrédito--PerúRiesgo financiero--Perúinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01