Análisis factorial dinámico aplicado a la medición de riesgo de liquidez
Palabras clave:
Factorial dinámico, Sistema financiero, Método multivarianteResumen
Actualmente, hechos como la intervención del Banco Fassil en 2023 ponen en el centro de atención el monitorio de indicadores de riesgos financieros, siendo el riesgo de liquidez uno de los más importantes. Esta tarea ha sido abordada en el medio nacional mediante técnicas muy variadas; sin embargo, la vasta cantidad de estas mediciones requiere la aplicación de métodos multivariados de reducción de dimensión, como el análisis factorial. Este método es denominado análisis factorial dinámico por considerar la dimensión temporal. Su aplicación para cuantificar un proxy del riesgo de liquidez en los Bancos Múltiples permitió cuantificar un indicador proxy del riesgo de liquidez, el cual explica el 36% de la varianza de los indicadores financieros analizados y, además, permite dar alertas tempranas sobre riesgos de liquidez latentes previos.
Descargas
Citas
ANF. (8 de Octubre de 2016). Banco Mercantil se consolida tras absorber a la mutual La Paz y ahora compra Banco Los Andes. Noticias Fides. Obtenido de https://www.noticiasfides.com/economia/banco-mercantil-se-consolida-tras-absorber-a-la-mutual-la-paz-ahora-compra-banco-los-andes--371300-371192
Arratia-Altamirano, E. (2016). ANÁLISIS DE LA GESTIÓN DEL RIESGO DE LIQUIDEZ EN EL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO. La Paz: Universidad Mayor de San Andres. Obtenido de https://repositorio.umsa.bo/bitstream/handle/123456789/8535/T-2203.pdf?sequence=1
BCB. (13 de agosto de 2021). Banco Central de Bolivia. Obtenido de Tasas de Interés Anuales Efectivas: https://www.bcb.gob.bo/webdocs/tasas_interes/08_13_21.pdf
Correo del Sur. (05 de mayo de 2023). Obtenido de AFPs invirtieron fondos de jubilación en Fassil: https://correodelsur.com/economia/20230505_afps-invirtieron-fondos-de-jubilacion-en-fassil.html
Gaytan, J. (2018). Clasificación de los Riesgos Financieros. Mercados y Negocios, Nro 38, 123-132.
Gonzales Martínez, R. (2011). Un Modelo de Alerta Temprana basado en Análisis Factorial Robusto y Funciones Discriminantes Bayesianas - Una Aplicación al Sistema Financiero de Bolivia. Banco Central de Bolivia.
Harman, H. (1976). Modern factor analysis. Chicago: Univ. of Chicago Press.
Kaiser, H. (1960). The Application of Electronic Computers to Factor Analysis. Educational and Psychological Measurement, 20, 141–151. doi:10.1177/001316446002000116
LaRazon. (26 de abril de 2023 ). La Asfi interviene el Banco Fassil. La Razon. Obtenido de https://www.la-razon.com/economia/2023/04/26/la-asfi-interviene-el-banco-fassil/
López, E. (2023). Causas y efectos de la intervención financiera al Banco Fassil S.A. en Bolivia. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, Volumen 7, Nro 3, 9427-9450. Obtenido de https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://ciencialatina.org/index.php/cienciala/article/download/6825/10379/&ved=2ahUKEwiPl4b5yOGHAxWIE7kGHT4VO0A4ChAWegQIIRAB&usg=AOvVaw1jEFjR1U0BpQcs6WXWDDMf
Los Tiempos. (12 de diciembre de 2012). Fortaleza se convierte en Banco. Los Tiempos. Obtenido de https://www.lostiempos.com/actualidad/economia/20121221/fortaleza-se-convierte-banco
Mosley, L., Chan, T.-S., & Gibberd, A. (2023). sparseDFM: An R Package to Estimate Dynamic Factor Models with Sparse Loadings. Department of Mathematics and Statistics, Lancaster University, Lancaster, LA1 4YW. doi:10.32614/CRAN.package.sparseDFM
Olmos, R., & Ortega, C. (2016). Volatilidad de los depósitos y medición del riesgo de liquidez en el mercado financiero boliviano. Banco Central de Bolivia. Obtenido de https://www.bcb.gob.bo/eeb/sites/default/files/9eeb/archivos/Jueves/502/Volatilidad%20de%20los%20depositos%20y%20medicion%20del%20riesgo%20de%20liquidez%20en%20el%20mercado%20financiero%20boliviano.pdf
Poma-Callisaya, L. (2023). OPERACIONES DE MERCADO ABIERTO Y RIESGO DE LIQUIDEZ EN ENTIDADES DE INTERMEDIACIÓN FINANCIERA DE BOLIVIA, 2000 - 2021. La Paz: Universidad Mayor de San Andres. Obtenido de https://repositorio.umsa.bo/xmlui/bitstream/handle/123456789/32942/T-2791.pdf?sequence=1&isAllowed=y
PRODEM. (26 de marzo de 2015). Banco Prodem. Obtenido de Informe Anual 2014 de Responsabilidad Social: https://www.prodem.bo/Images/636613317362264099memoria_prodem_2014.pdf
Sargent, T., & Sims, C. (1977). usiness cycle modeling without pretending to have too much a priori economic theory. New methods in business cycle research, 1, 145-168.
Spearman, C. (1904). General Intelligence, Objectively Determined and Measured. The American Journal of Psychology, Vol. 15, No. 2, 201-29. doi:https://doi.org/10.2307/1412107
Stock, J., & Watson, M. (2002). Macroeconomic Forecasting Using Diffusion Indexes. Journal of Business & Economic Statistics, Vol 20 N.2, 147-162. Obtenido de https://scholar.harvard.edu/files/stock/files/macroeconomic_forecasting_using_diffusion_indexes.pdf
Tarquino Aduviri, J. (2022). Rentabilidad del portafolio del inversiones del sistema integral de pensiones. Obtenido de https://repositorio.umsa.bo/bitstream/handle/123456789/29991/T-2713.pdf?sequence=1&isAllowed=y