Explicación del Riesgo de Tasa de Interés del Libro Bancario Bajo la Perspectiva de Ganancias: Análisis de los Establecimientos de Crédito Colombianos entre los Años 2011 y 2020.
El riesgo de tasa de interés del libro bancario (IRRBB) se ha convertido en un factor de gestión preponderante para los establecimientos de crédito. Su medición en escenarios de estrés puede anticipar coyunturas complejas en materia de liquidez y rentabilidad que, si son previstas a tiempo, incentiv...
- Autores:
-
Garcia Gelvez, David Esteban
Ruiz Molina, Geraldinne Guadalupe
- Tipo de recurso:
- Masters Thesis
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
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- Universidad Santo Tomás
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El riesgo de tasa de interés del libro bancario (IRRBB) se ha convertido en un factor de gestión preponderante para los establecimientos de crédito. Su medición en escenarios de estrés puede anticipar coyunturas complejas en materia de liquidez y rentabilidad que, si son previstas a tiempo, incentivan a las entidades a tomar decisiones sobre la estructura de su balance para salvaguardar su capital y margen de intermediación. Este trabajo pretende proponer un modelo estadístico que por medio del Margen Financiero Neto (NIM) pueda aproximar la exposición al IRRBB para los establecimientos de crédito colombianos. Además, se propondrán variables sectoriales y de control macroeconómico que coadyuven a una mejor interpretación de este riesgo en el contexto nacional. Los datos serán recolectados directamente de la Superintendencia Financiera de Colombia, con periodicidad mensual y en un periodo de estudio de 10 años, desde el año 2011 hasta el año 2020. Finalmente, se espera hacer una contribución metodológica al sector financiero colombiano y a la literatura latinoamericana en materia de medición y monitoreo de IRRBB, cuya literatura resulta ser escasa para esta parte de la región. |
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Garcia Gelvez, D. E. y Ruiz Molina, G. G. (2022). Explicación del Riesgo de Tasa de Interés del Libro Bancario Bajo la Perspectiva de Ganancias: Análisis de los Establecimientos de Crédito Colombianos entre los Años 2011 y 2020. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional. |
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Anthony Saunders y Liliana Schumacher. “Department of Finance”. En: (1997). Raymond Chaudron, Leo de Haan y Marco Hoeberichts. “Banks’ net interest margins and interest rate risk: communicating vessels?” En: (2020). Roberto Montero Granados. “Efectos fijos o aleatorios: test de especificación”. En: Documentos de Trabajo en Economía Aplicada, Universidad de Granada. España (2011). Aldo Letizia. “A stochastic approach to the measurement of interest rate risk in the banking book”. En: Available at SSRN 3059537 (2017). Chris Glynn, Surya T Tokdar, Brian Howard, David L Banks et al. “Bayesian analysis of dynamic linear topic models”. En: Bayesian Analysis 14.1 (2019), págs. 53-80. Christoph Memmel. “Banks’ interest rate risk: the net interest income perspective versus the market value perspective”. En: Quantitative Finance 14.6 (2014), págs. 1059-1068. Piotr Mielus, Tomasz Mironczuk y Anna Zamojska. “Basis risk and net interest income of banks”. En: Folia Oeconomica Stetinensia 16.2 (2016), págs. 40-59. Yesid Rodriguez, Wilmer Pineda y Oscar Diaz Olariaga. “Air traffic forecast in post-liberalization context: a Dynamic Linear Models approach”. En: Aviation 24.1 (2020), págs. 10-19 Paul Gilbert y Erik Meijer. “Time Series Factor Analysis with an Application to Measuring Money”. En: (2005). Pedro López-Roldán y Sandra Fachelli. “Metodología de la investigación social cuantitativa”. En: (2015). Moorad Choudhry. An introduction to banking: principles, strategy and risk management. John Wiley Sons, 2018. Robert F Engle y Andrew J Patton. “What good is a volatility model?” En: Forecasting volatility in the financial markets. Elsevier, 2007, págs. 47-63. George EP Box y Gwilym M Jenkins. Time series analysis: forecasting and control. Holden-Day, 1976. Erendira Rendon Lara e Itzel M. Abundez B. “RENTOL: Un algoritmo de agrupamiento basado en K-means.” En: págs. 149-157. Charu C Aggarwal, Alexander Hinneburg y Daniel A Keim. “On the surprising behavior of distance metrics in high dimensional space”. En: International conference on database theory. Springer. 2001, págs. 420-434. Tom S Clark y Drew A Linzer. “Should I use fixed or random effects?” En: Political science research and methods 3.2 (2015), págs. 399-408. Manuelito, Sandra and Jiménez, Luis Felipe. "Los mercados financieros en América Latina y el financiamiento de la inversión: hechos estilizados y propuestas para una estrategia de desarrollo"(2010). Svensson, Lars EO. Estimating forward interest rates with the extended Nelson & Siegel method. En: Sveriges Riksbank Quarterly Review 3.1 (1995), págs. 13-26. Rhoades, Stephen A. "The herfindahl-hirschman index". En: Fed. Res. Bull. (1993), págs 188. Presidencia de la República. Decreto 663 de 1993 - Gestor normativo. En: Función Pública, (1993). Recuperado de: www.funcionpublica.gov.co SFC. Indicadores Gerenciales. 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Su medición en escenarios de estrés puede anticipar coyunturas complejas en materia de liquidez y rentabilidad que, si son previstas a tiempo, incentivan a las entidades a tomar decisiones sobre la estructura de su balance para salvaguardar su capital y margen de intermediación. Este trabajo pretende proponer un modelo estadístico que por medio del Margen Financiero Neto (NIM) pueda aproximar la exposición al IRRBB para los establecimientos de crédito colombianos. Además, se propondrán variables sectoriales y de control macroeconómico que coadyuven a una mejor interpretación de este riesgo en el contexto nacional. Los datos serán recolectados directamente de la Superintendencia Financiera de Colombia, con periodicidad mensual y en un periodo de estudio de 10 años, desde el año 2011 hasta el año 2020. Finalmente, se espera hacer una contribución metodológica al sector financiero colombiano y a la literatura latinoamericana en materia de medición y monitoreo de IRRBB, cuya literatura resulta ser escasa para esta parte de la región.Bank book interest rate risk (IRRBB) has become a preponderant management factor for credit institutions. Its measurement in stress scenarios can anticipate complex situations in terms of liquidity and profitability that, if foreseen on time, encourage entities to make decisions about the structure of their balance sheet to safeguard their capital and intermediation margin.This paper aims to propose a statistical model that through the Net Financial Margin (NIM) that can approximate the exposure to IRRBB for Colombian credit institutions. In addition, sectoral and macroeconomic control variables will be proposed that contribute to a better interpretation of this risk in the national context.The data will be collected directly from the Financial Superintendence of Colombia, monthly and over a 10-year study period, from 2011 to 2020. Finally, we hope to make a methodological contribution to the Colombian financial sector and to Latin American literature on measurement matter and monitoring of IRRBB, whose literature is scarce for this part of the region.Magister en Estadística AplicadaMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásMaestría Estadística AplicadaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Explicación del Riesgo de Tasa de Interés del Libro Bancario Bajo la Perspectiva de Ganancias: Análisis de los Establecimientos de Crédito Colombianos entre los Años 2011 y 2020.Interest rate risknet financial margincredit institutionspanel modelsEstadísticas AplicadaFinanzaInterésCréditoBancoRiesgo de tasa de interésmargen financiero netoestablecimientos de créditomodelos panelTesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisCRAI-USTA BogotáBIS. Interest rate risk in the banking book. Bank for International settlements (Basel lll), Working Paper, 2016.Raymond Chaudron. “Bank profitability and risk taking in a prolonged environment of low interest rates: a study of interest rate risk in the banking book of Dutch banks”. En: (2016).Ramona Busch y Christoph Memmel. “Quantifying the components of the banks’ net interest margin”. En: Financial Markets and Portfolio Management 30.4 (2016), págs. 371-396.Mirna Dumičić y Tomislav Rizdak. “Determinants of banks’ net interest margins in Central and Eastern Europe”. En: Financial theory and practice 37.1 (2013), págs. 1-30.Gabriele Angori, David Aristei y Manuela Gallo. “Determinants of banks’ net interest margin: evidence from the Euro area during the crisis and post-crisis period”. En: Sustainability 11.14 (2019), pág. 3785.Franklin Amuakwa-Mensah y George Marbuah. “The determinants of net interest margin in the Ghanaian banking industry”. En: Journal of African Business 16.3 (2015), págs. 272-288.Seung C Ahn, Peter Schmidt et al. “Efficient estimation of models for dynamic panel data”. En: Journal of econometrics 68.1 (1995), págs. 5-28.Ramón Antonio Rosales Álvarez, Jorge Andrés Perdomo Calvo, Carlos Andrés Morales Torrado y Jaime Alejandro Urrego Mondragón. Fundamentos de econometría intermedia: teoría y aplicaciones. Universidad de los Andes, 2013.Lazarus Angbazo. “Commercial bank net interest margins, default risk, interest-rate risk, and off-balance sheet banking”. En: Journal of Banking Finance 21.1 (1997), págs. 55-87.Marta Casas Monsegny y Edilberto Cepeda Cuervo. “Modelos ARCH, GARCH y EGARCH: aplicaciones a series financieras”. En: Cuadernos de economía 27.48 (2008), págs. 287-319.Srđan Marinković y Ognjen Radović. “Bank net interest margin related to risk, ownership and size: an exploratory study of the Serbian banking industry”. En: Economic research-Ekonomska istraživanja 27.1 (2014), págs. 134-154.Anthony Saunders y Liliana Schumacher. “Department of Finance”. En: (1997).Raymond Chaudron, Leo de Haan y Marco Hoeberichts. “Banks’ net interest margins and interest rate risk: communicating vessels?” En: (2020).Roberto Montero Granados. “Efectos fijos o aleatorios: test de especificación”. En: Documentos de Trabajo en Economía Aplicada, Universidad de Granada. España (2011).Aldo Letizia. “A stochastic approach to the measurement of interest rate risk in the banking book”. En: Available at SSRN 3059537 (2017).Chris Glynn, Surya T Tokdar, Brian Howard, David L Banks et al. “Bayesian analysis of dynamic linear topic models”. En: Bayesian Analysis 14.1 (2019), págs. 53-80.Christoph Memmel. “Banks’ interest rate risk: the net interest income perspective versus the market value perspective”. En: Quantitative Finance 14.6 (2014), págs. 1059-1068.Piotr Mielus, Tomasz Mironczuk y Anna Zamojska. “Basis risk and net interest income of banks”. En: Folia Oeconomica Stetinensia 16.2 (2016), págs. 40-59.Yesid Rodriguez, Wilmer Pineda y Oscar Diaz Olariaga. “Air traffic forecast in post-liberalization context: a Dynamic Linear Models approach”. En: Aviation 24.1 (2020), págs. 10-19Paul Gilbert y Erik Meijer. “Time Series Factor Analysis with an Application to Measuring Money”. En: (2005).Pedro López-Roldán y Sandra Fachelli. “Metodología de la investigación social cuantitativa”. En: (2015).Moorad Choudhry. An introduction to banking: principles, strategy and risk management. John Wiley Sons, 2018.Robert F Engle y Andrew J Patton. “What good is a volatility model?” En: Forecasting volatility in the financial markets. Elsevier, 2007, págs. 47-63.George EP Box y Gwilym M Jenkins. Time series analysis: forecasting and control. Holden-Day, 1976.Erendira Rendon Lara e Itzel M. 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