Actualización del modelo de riesgo crediticio, una necesidad para la banca revolvente en México

Com o objetivo de melhorar a gestão do risco de crédito rotativo na estimativa de provisões no México, especificamente em carteiras administradas por grandes instituições de crédito (bancos), nesta pesquisa, identificou-se um modelo logit alternativo que reflete níveis de risco mais precisos. Indica...

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Autores:
Trejo-García, José Carlos
Ríos-Bolívar, Humberto
Almagro-Vázquez, Francisco
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2016
Institución:
Universidad Católica de Colombia
Repositorio:
RIUCaC - Repositorio U. Católica
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10983/17162
Palabra clave:
BANCA
CRÉDITO
MODELO DE ESTIMACIÓN
RENDIMIENTOS
TÉCNICAS DE OPTIMIZACIÓN
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openAccess
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description Com o objetivo de melhorar a gestão do risco de crédito rotativo na estimativa de provisões no México, especificamente em carteiras administradas por grandes instituições de crédito (bancos), nesta pesquisa, identificou-se um modelo logit alternativo que reflete níveis de risco mais precisos. Indicadores financeiros da banca como poupança, ativos e lucros apresentaram rendimentos de 2,20%, maior ao registrado pela banca mexicana. Essa situação confirma a necessidade de implementar um modelo mais capaz para medir o risco de crédito para essas entidades.
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Essa situação confirma a necessidade de implementar um modelo mais capaz para medir o risco de crédito para essas entidades.Con el fin de mejorar la gestión del riesgo crediticio revolvente en la estimación de provisiones en México, específicamente en carteras administradas por grandes instituciones crediticias (bancos), en esta investigación se identificó un modelo logit alternativo que refleja niveles de riesgo más precisos. Indicadores financieros de la banca como el ahorro, los activos y las utilidades mostraron rendimientos del 2,20 %, mayor al registrado por la banca mexicana. Esta situación confirma la necesidad de implementar un modelo más capaz para medir el riesgo crediticio para dichas entidades.In order to improve the management of revolving credit risk when estimating provisions in Mexico ‒specifically in the case of portfolios administered by credit institutions (banks)‒ this research employs an alternative logit model to reflect levels of risk with greater precision than is customary. Financial indicators for the banking sector, such as savings, assets and profits showed returns 2.2 %, above the rates registered in the Mexican banking system as a whole. This confirms the need to implement a model that is capable of measuring the credit risk of these institutions.application/pdfTrejo-García, J., Ríos-Bolívar, H., y Almagro-Vázquez, F. (2016). Actualización del modelo de riesgo de crédito: un movimiento necesario para las líneas de crédito revolvente en México. Revista Finanzas y Política Económica, 8 (1), 17-30. Obtenido de https://editorial.ucatolica.edu.co/ojsucatolica/revistas_ucatolica/index.php/RFYPE/article/view/925/9722248-6046https://hdl.handle.net/10983/17162spaUniversidad Católica de Colombia. Facultad de Ciencias Económicas y AdministrativasRevista Finanzas y Política Económica, Vol. 8, no. 1 (ene. – jun. 2016); p. 17 - 30. http://dx.doi.org/10.14718/revfinanzpolitecon.2016.8.1.2Altman, E. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of Corporate Bankruptcy. Journal of Finance, 23(4), 589-609.Bank for International Settlements (2014). Basel II: International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards: a Revised Framework. Recuperado de http://www.bis.org/publ/bcbs128.htmBanxico (2005). Definiciones básicas de riesgos. Recuperado de http://www.banxico.org.mx/sistema-financiero/ material-educativo/intermedio/riesgos/%7BA5059B92-176D-0BB6-2958-7257E2799FAD%7D.pdfBlack, F. y Scholes, M. (1972). The valuation of option contracts and a test of market efficiency. Journal of Finance, 27(2), 399-417.Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) (2014). Normatividad de la Comisión Nacional Bancaria y de Valores. Recuperado de http://www.cnbv.gob.mx/Paginas/NORMATIVIDAD.aspxComisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) 2014. La estadística del sector supervisado banca múltiple (cierre de junio 2014 para créditos al consumo para tarjeta de crédito). Recuperado de http:// www.cnbv.gob.mx/SECTORES-SUPERVISADOS/BANCA-MULTIPLE/Paginas/Informaci%C3%B3n- Estad%C3%ADstica.aspxConsejo Federal de Inversiones de la República Argentina (2012). Producto bruto geográfico de la provincia de Santa Fe. 2008-2010. Ciudad Autónoma de Buenos Aires: Autor.Derrick, J. (1993). Reject inference applied to logistic regression for credit scoring. IMA Journal of Mathematics Applied in Business and Industry, 5, 35-43.Hand, D. y Henley, W. (1997). 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Recuperado de http://www.scielo.org.pe/scielo.php?pid=S2077-18862010000100005&script=sci_arttextReichert, A., Cho, C. y Wagner, G. (1983). An examination of conceptual issues involved in developing credit-scoring models. Journal of Business and Economic Statics, 1(2), 101-q14.Thomas, L., Edelman, D. y Crook, J. (2002). Credit scoring and its applications. SIAM monographs on mathematical modeling and computation. Filadelfia: Siam.Thomas, L., Edelman, D. y Crook, J. (2004). Readings in credit scoring. Oxford: Oxford University PressTrend Management (2006). Modelos Analíticos para el manejo del riesgo crediticio. 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