Modelos para medir el riesgo de crédito de la banca

Este trabalho descreve os principais modelos de determinação de riscos de crédito bancários, a fim comparar e dar a conhecer sua utilidade na administração do risco de crédito bancário e, desta maneira, oferecer um ponto de referência para estudar este tema na teoria e prática financeira. O estudo,...

Full description

Autores:
Saavedra García, María Luisa
Saavedra García, Máximo Jorge
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2010
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/23324
Acceso en línea:
http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/cuadernos_admon/article/view/3820
http://hdl.handle.net/10554/23324
Palabra clave:
banking; risks; credit; KMV model; CYRCE model
banca; riesgos; crédito; modelo KMV; modelo CyRCE
sistema bancário; riscos; crédito; modelo KMV; modelo CyRCE
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Description
Summary:Este trabalho descreve os principais modelos de determinação de riscos de crédito bancários, a fim comparar e dar a conhecer sua utilidade na administração do risco de crédito bancário e, desta maneira, oferecer um ponto de referência para estudar este tema na teoria e prática financeira. O estudo, de tipo descritivo, define o risco de crédito e analisa os principais modelos tradicionais (sistemas expertos e sistemas de qualificação), modernos (o de Kecholfer, McQuown e Vasicek [KMV]) e o Capital e Risco de Crédito em Países Emergentes (CyRCE), criado pelo Banco do México. De acordo com as descobertas, os modelos tradicionais baseiam-se em um esquema para a análise de certos componentes básicos, com o objetivo de avaliá-los de maneira integral. Os modelos modernos tentam registrar a alta volatilidade a que estão sujeitos os valores e empregam técnicas mais sofisticadas para sua determinação. Estes resultados indicam que os modelos têm evoluído em correspondência com a complexidade do entorno que rodeia o sistema bancário.