Efectos de los ciclos económicos sectoriales y las tasas de desempleo sobre diferentes tipos de crédito en Colombia

ilustraciones, diagramas

Autores:
Alvarez Baquero, Anyelo Leonardy
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/86265
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/86265
https://repositorio.unal.edu.co/
Palabra clave:
330 - Economía::332 - Economía financiera
330 - Economía::339 - Macroeconomía y temas relacionados
510 - Matemáticas::519 - Probabilidades y matemáticas aplicadas
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Modelo de vectores autorregresivos
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spelling Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Quimbay Herrera, Carlos José8085b0115e03c75c6f713b3beab55a6aAlvarez Baquero, Anyelo Leonardy2ec781a898f1cf5f8c333825c9de9974Econofísica y SociofísicaALVAREZ BAQUERO, ANYELO LEONARDY [0001889747]2024-06-19T00:45:56Z2024-06-19T00:45:56Z2024https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/86265Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, diagramasEn este trabajo, a partir de la mensualización de las series de tiempo del producto interno bruto (PIB), total y sectorial, y de las tasas de ocupación y desempleo, se muestran los efectos de los ciclos económicos sobre los distintos tipos de crédito en Colombia, tanto en la dinámica de sus variaciones como de su incumplimiento o mora. Para realizar lo anterior, se sigue un tratamiento con tres perspectivas diferentes: inicialmente se parte de un análisis visual, donde se destacan rasgos generales; posteriormente se implementan correlaciones rezagadas, que permiten hallar periodos temporales de máxima correlación; finalmente, mediante la aplicación de la metodología de vectores autorregresivos (VAR), se hallan los efectos temporales de diferentes choques macroeconómicos. Se determinó la existencia de ciclos económicos de aproximadamente 12 meses de duración que repercuten de forma diferenciada en las distintas dinámicas crediticias. (Texto tomado de la fuente).In this work, based on the monthly adjustment of the quarterly series of the gross domestic product (GDP), total and sectoral, and the employment and unemployment rates, we show the effects of business cycles on the different types of credit in Colombia, both in the dynamics of its variations and its non-compliance or default. To do the above, a treatment is followed with the following three different perspectives: initially, a visual analysis is carried out, where general features are highlighted; subsequently, lagged correlations are implemented, which allow finding time periods of maximum correlation; finally, through the application of an autoregressive vector model (VAR), the temporary effects of different macroeconomic shocks are found. The existence of business cycles of approximately 12 months duration was determined, which have a differential impact on the different credit dynamics.MaestríaMagíster en Ciencias EconómicasEn el presente trabajo se usaron los datos agregados para periodo 2006-2023 de: el producto interno bruto (PIB), total y sectorial; el indicador de seguimiento a la economía (ISE); los valores de cartera y los indicadores de la calidad de esta para los créditos comercial, de consumo, hipotecario, y microcrédito; el índice de precios al consumidor (IPC); la tasa de ocupación y la tasa de desempleo. Se realizó la mensualización del PIB siguiendo la metodología planteada por Denton (1971). Para ello se usaron los datos trimestrales del PIB y las series mensuales del ISE correspondiente. La primera como serie objetivo a ajustar y la segunda como serie base. Se encontraron de antemano las correlaciones existentes entre las dos series, obteniendo siempre valores superiores a 0,99. El procedimiento de Denton para crear una serie mensual a partir de una serie diferente de datos trimestrales altamente correlacionados consistió en extrapolar la serie mensual de la variable dada como base, en este caso el ISE, a la serie mensual objetivo de la otra variable que inicialmente es trimestral, en este caso el PIB. Simultáneamente, haciendo uso del IPC se calcularon los valores reales de cartera para los diferentes tipos de crédito y su indicador de calidad, así como las variaciones de estos. Se tomaron las variaciones anuales acumuladas de la serie mensualizada del PIB total obtenida y junto a las variaciones anuales acumuladas de las distintas carteras reales se hallaron correlaciones lineales entre ambas variables durante los mismos periodos, posteriormente se rezagó o corrió una de las variables mes a mes, encontrando el periodo específico para él que cada correlación se maximiza. Este procedimiento se repitió reemplazando la variación real de la cartera por el indicador de calidad de cartera y posteriormente el PIB total por el PIB mensual sectorial. Finalmente, tomando nuevamente las series mensualizadas se procedió a implementar la metodología de vectores autorregresivos (VAR), inicialmente con los valores del PIB total, la cartera total y la tasa de ocupación, posteriormente la cartera total fue reemplazada por las diferentes carteras que la componen, y por último, el PIB total fue sustituido por los PIBs sectoriales. Este procedimiento se repitió con las calidades de cartera respectivas, en lugar de las carteras, y con la tasa de desempleo en lugar de la tasa de ocupación. Para aplicar debidamente el VAR se implementó el test de causalidad de Granger considerando un máximo de 13 rezagos, posteriormente se revisó la cointegración entre la variables mediante el test de Soren Johanssen, luego se determinó la estacionariedad de las series mediante la prueba de Dickey-Fuller Aumentada, en los casos en que no todas las series resultaron estacionarias, se aplicaron primeras o segundas diferencias hasta que todas las series fueron estacionarias, en seguida se fijaron mediante la comparación de los criterios de información el número óptimo de rezagos p, tomando los valores para los que el criterio Akaide era el menor (los modelos se corrieron con p = 13), después se procedió con la estimación del modelo por mínimos cuadrados ordinarios (MCO), mediante el estadístico de Durbin Watson se revisó la correlación serial de los residuos, finalmente se determinó la respuesta de las diferentes variables ante choques positivos de una desviación estándar haciendo uso de las funciones impulso respuesta y se realizó la descomposición de varianza para observar la importancia relativa de cada choque. Todo esto se desarrolló en C++ y Python.Problemas en economíaxi, 155 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ciencias Económicas - Maestría en Ciencias EconómicasFacultad de Ciencias EconómicasBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá330 - Economía::332 - Economía financiera330 - Economía::339 - Macroeconomía y temas relacionados510 - Matemáticas::519 - Probabilidades y matemáticas aplicadasE51 Money Supply • Credit • Money MultipliersCiclos económicosProducto interno brutoTasa de ocupaciónTasa de desempleoCartera de créditoCalidad de cartera de créditoCorrelación de PearsonVariables rezagadasModelo de vectores autorregresivosBusiness cyclesGross domestic productEmployment rateUnemployment rateCredit portfolioCredit portfolio qualityPearson correlationLagged variablesVector autoregressive modelCréditoDesempleoCiclo económicoCreditUnemploymentBusiness cyclesEfectos de los ciclos económicos sectoriales y las tasas de desempleo sobre diferentes tipos de crédito en ColombiaEffects of sectoral business cycles and unemployment rates on different types of credit in ColombiaTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMColombiahttp://vocab.getty.edu/page/tgn/1000050Abril Bermúdez, F., & Quimbay Herrera, C. (s.f.). Universality on the Spatial and Temporal Spread of Covid-19. Available at SSRN 4511708.Agarwal, S., & Liu, C. (2003). Determinants of credit card delinquency and bankruptcy: Macroeconomic factors. Journal of Economics and Finance, 27(1), 75-84.Amézquita Guzmán, D. A. (2015). Ciclos económicos y crecimiento del crédito en Colombia.Barajas, A., Luna, L., & Restrepo, J. (2008). Macroeconomic fluctuations and bank behavior in Chile. Revista de Análisis Económico/Economic Analysis Review, 23(2), 21-56.Bellotti, T., & Crook, J. (2009). Credit scoring with macroeconomic variables using survival analysis. Journal of the Operational Research Society, 60(12), 1699-1707.Boot, J., Feibes, W., & Lisman, J. (1967). Further methods of derivation of quarterly figures from annual data. Applied Statistics, 65-75.Borio, C. (2014). The financial cycle and macroeconomics: What have we learnt? Journal of banking & finance, 45, 182-198.Brunnermeier, M. K. (2009). 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