Análisis factorial dinámico aplicado a la medición de riesgo de liquidez

Autores/as

Palabras clave:

Factorial dinámico, Sistema financiero, Método multivariante

Resumen

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

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Lic. Ronal Edwin Condori Huanca, Ministerio de Economía, Consultor

Profesional/consultor en Estadística. Candidato a Doctor en Políticas Públicas de la UMSA. Se ha desempeñado laboralmente en el área de estadística de entidades públicas y privadas, principalmente en la elaboración de estadísticas e indicadores.

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

Análisis factorial dinámico aplicado a la medición de riesgo de liquidez

Descargas

Publicado

24-10-2024

Cómo citar

Condori Huanca, R. E. (2024). Análisis factorial dinámico aplicado a la medición de riesgo de liquidez. REVISTA VARIANZA, 24(24), 9. Recuperado a partir de https://ojs.umsa.bo/ojs/index.php/revistavarianza/article/view/800

Número

Sección

Artículos Originales