Un modelo de alerta temprana para el sistema financiero colombiano

En este trabajo se presenta un modelo estadístico de alerta temprana que utiliza modelos de duración para evaluar el estado corriente y pronosticar el estado futuro de la salud financiera de los bancos en Colombia. En el artículo se discuten las ventajas que tiene utilizar modelos de duración como modelos estadísticos de alerta temprana frente a los más comúnmente utilizados modelos de respuesta binaria. Se argumenta que el modelo aquí presentado, que estudia la probabilidad de deterioro de los créditos a partir la salud financiera de las contrapartes de los bancos, puede ser un buen complemento a un modelo de alerta temprana que estudie directamente la probabilidad de quiebra de las entidades financieras. La capacidad de pronóstico dentro de muestra del modelo es buena, y podría pensarse que la capacidad de pronóstico fuera de muestra también es buena, ya que la muestra de créditos comerciales utilizada en las estimaciones es bastante representativa.

This study presents a statistical early warning model that uses survival analysis techniques to evaluate and forecast the current and future state of Colombian banks’ financial health. The model built in this article analyzes how changes in borrowers’ creditworthiness affect the probability of default of loans and the banks’ solvency. This model complements early warning models that study banks’ default probability directly. It has a pretty good insample forecast capacity.

Neste trabalho apresenta-se um modelo estatístico de alerta precoce, que utiliza modelos de duração para avaliar o estado corrente e prognosticar o estado futuro da saúde financeira dos bancos na Colômbia. No artigo discutem-se as vantagens que tem utilizar modelos de duração como modelos estatísticos de alerta precoce frente aos mais comumente utilizados modelos de resposta binária. Argumenta-se que o modelo apresentado aqui, que estuda a probabilidade de deterioro dos créditos a partir da saúde financeira das contrapartes dos bancos, pode ser um bom complemento a um modelo de alerta precoce que estude diretamente a probabilidade de falência das entidades financeiras. A capacidade de prognóstico dentro da amostra do modelo é boa, e poderia pensar-se que a capacidade de prognóstico fora da amostra também é boa, já que a amostra de créditos comerciais utilizada nas estimações é bastante representativa.

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