| Abstract | dc.description.abstract | Los bancos tienen un papel fundamental en la economía de un país, en su rol de instituciones encargadas de captar el ahorro de empresas privadas y personas, y proveer crédito. Este rol conlleva a la obligación de ser capaces de medir y administrar los riesgos que adquieren con la finalidad de cautelar los recursos de los depositantes y accionistas, y garantizar así la estabilidad del sistema financiero. Dentro todos los riesgos que los bancos enfrentan, el mayor de estos corresponde al riesgo de crédito, el cual se mide a través de la estimación de entre otras variables, la probabilidad de incumplimiento. El objetivo de este estudio es caracterizar y predecir el comportamiento de pago de un conjunto de empresas, proponiendo una metodología que incorpora de forma explícita la relación existente entre su probabilidad de incumplimiento, y los cambios en determinadas variables características de la economía chilena.
Para cumplir este objetivo se estiman regresiones logísticas, basadas en modelos N-Factoriales acorde a modelos de crédito estructurales. Estas estimaciones se realizan para distintos sectores productivos representados en la cartera de crédito estudiada, identificando así si interacciones específicas de cada sector con las variables económicas consideradas. Los resultados de las estimaciones muestran que las variables que predicen el incumplimiento de las firmas son indicadores de endeudamiento y liquidez de corto plazo. Por otro lado, los indicadores de la economía local que presentan una mayor capacidad predictiva son la dinámica del tipo de cambio, del producto, el desempleo y la inflación.
La metodología de estimación de la probabilidad de incumplimiento permite realizar un análisis de estrés donde se cuantifican pérdidas inesperadas que esta cartera frente a escenarios macroeconómicos alternativos. Los resultados muestran que la cartera estudiada puede experimentar pérdidas adicionales de un 54% si se repitieran las variaciones observadas durante la Crisis Asiática, y pérdidas de un 41% si se repitieran los cambios de la Crisis Sub Prime.
Los modelos analizados permiten estimar de forma robusta la probabilidad de incumplimiento, y las variables del ciclo económico tienen una alta capacidad explicativa del comportamiento de pago de las firmas estudiadas. Su inclusión provoca una mejora significativa en la capacidad predictiva de los modelos y permite identificar cuáles son las variables a observar en detalle al momento de dificultades de pago. Estos resultados permiten mejorar la gestión de riesgo de estas carteras, cuantificando de manera más precisa el riesgo no diversificable de las firmas, y permitiendo el análisis de escenarios de estrés de crédito en función del impacto que los cambios de la economía puede generar en los distintos sectores productivos. | es_CL |
