1er Avance Trabajo Final

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    16-Jan-2016

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Anlisis de supervivencia aplicado a la bancacomercial venezolana, 1996 2004

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Anlisis de supervivencia aplicado a la bancacomercial venezolana, 1996 2004

1. Introduccin

A lo largo de la historia, se han utilizado diferentes tcnicas estadsticas para describir el comportamiento de las entidades bancarias, que han ayudado a identificar situaciones irregulares que pueden desembocar en crisis financieras

Ahora ltimo se ha comenzado a utilizar los modelos de supervivencia en el rea financiera como tenemos dos casos:- Gonzlez-Hermosillo (1996) ha comunicado resultados para la prediccin de crisis bancarias.- Herrera-Garca (2004) emple la metodologa de supervivencia en direccin al estudio de las variables determinantes de la crisis bancaria en Venezuela a mediados de los noventa.

El sistema financiero venezolano experiment una crisis bancaria. Como producto de esta crisis, se propuso una nueva legislacin bancaria acorde con la situacin que viva el pas. Un resultado fundamental de la transformacin de la Ley General de Bancos fue la inclusin de las normas sobre regulacin financiera y la Ley de Fusiones Bancarias. A finales de julio de 1999 se aprob el Proyecto de ley de estmulo a la competitividad, el fortalecimiento patrimonial y la reactivacin de los gastos de transformacin en el sector bancario, mejor conocido como Ley de Fusiones Bancarias (Medina & Borgucci 2005). Esta ley induce a las instituciones financieras a emprender fusiones y adquisiciones con un propsito fundamental: reducir la gran cantidad de entidades bancarias y hacer que el sistema financiero se fortalezca financieramente.

Otros modelos para el sistema financiero que nos ayudan a predecir la probabilidad de cambios en las condiciones de solvencia y liquidez de los bancos son los modelos de alerta temprana (Ayala 2000). Lo importante es que estos modelos hacen posible realizar un anlisisms profundo de los factores relacionados con quiebras de las instituciones financieras y diferenciar entre los bancos solventes y aquellos con problemas permite reducir el costo esperado de las crisis bancarias. Si estos problemas se detectan a tiempo podran tomarse acciones preventivas para minimizar los costos de un eventual cierre de la institucin.

*Cambio de estado se define como la fusin de una entidad financiera, puesto que a partir de la crisis de 1994 la nueva Ley de Bancos promueve la fusin para evitar las quiebras.

2. Objetivos

2.1. Objetivo general Investigar cundo es probable que la entidad financiera cambie de estado. Dicho de otra forma, la variable aleatoria de inters es el lapso de tiempo que tarda la entidad en cambiar de estado.

2.2. Objetivo especfico El tiempo que tarda en ocurrir el cambio de estado y cules son las variables que ms influyen en el cumplimiento del cambio de estado.

3. Marco terico:

3.1. Modelos:

Diferentes han sido las tcnicas estadsticas que las entidades bancarias han utilizado para describir su comportamiento e identificar situaciones irregulares que pueden desembocar en crisis financieras.

Uno de los modelos que se utiliza son los modelos probit que, solo permiten estimar la probabilidad de que un banco cambie de estado, pero no informan sobre el tiempo que las entidades vulnerables podran demorar en demostrar problemas.

Otros modelos para el sistema financiero que nos ayudan a predecir la probabilidad de cambios en las condiciones de solvencia y liquidez de los bancos son los modelos de alerta temprana (Ayala 2000). Lo importante es que estos modelos hacen posible realizar un anlisis ms profundo de los factores relacionados con quiebras de las instituciones financieras y diferenciar entre los bancos solventes y aquellos con problemas permite reducir el costo esperado de las crisis bancarias.

Pero el modelo que ms ha encajado para la aplicacin de la banca comercial es una tcnica que permite describir el comportamiento de datos que corresponden al tiempo o duracin desde un origen bien definido hasta la ocurrencia de un cambio de estado o punto final, al cual se le denomina Modelos de regresin de supervivencia (Klein & Moeschberger 1997).

En este modelo podemos encontrar los estimadores de Kaplan-Meier y Regresin de Cox.

Estimador no paramtrico de Kaplan-Meier (concepto agregar los 2 ultimos parrafos del punto 2(elementos del anlisis de supervivencia))

Donde:

Regresion de cox (concepto)

3.2. Mtodos y Conceptos:

Existe siempre la confusin de definiciones en cuanto al concepto de modelo de supervivencia, se define errneamente como la probabilidad de que un cambio de estado ocurra, que aplicado a la banca comercial es la probabilidad que un banco se fusione. Pero la definicin correcta es ms bien la probabilidad condicional de que ocurra en cambio de estado* que aplicado a la banca comercial seria que un banco se fusione dado que en el periodo anterior no lo haba hecho.

Otro aspecto importante para la eleccin del modelo de supervivencia, es que este tipo de anlisis, nos permite incluir factores explicativos constantes y variables en el tiempo.

Para poder aplicar este mtodo debemos tener en cuenta los fundamentos del anlisis de supervivencia.

Funcin de supervivencia: Puede definirse como probabilidad de que un individuo (banco) sobreviva (no le ocurra el evento de inters) al menos hasta el tiempo t, lo cual puede presentarse de manera formal como: Sea T una variable aleatoria continua y positiva (o no negativa) con funcin de distribucin y funcin de densidad de probabilidad . La funcin de supervivencia puede escribirse como:

Otro concepto importante es:

La funcin de riesgos: La funcin de razn de riesgos o tasa instantnea de fallas , que puede calcularse como el cociente entre la funcin de densidad y la funcin de supervivencia, y que se define formalmente como la probabilidad de que a un individuo le ocurra el evento de inters en la siguiente unidad de tiempo dado que ha sobrevivido hasta el tiempo t.

Donde:

El anlisis de supervivencia tiene entre sus objetivos encontrar esta funcin, que describe el riesgo de cambio de estado en diferentes periodos de tiempo y representa una secuencia de probabilidades condicionales:

El problema principal que hace necesario el uso de modelos de supervivencia es la existencia de censura en los datos.

La censura: ocurre cuando el resultado o evento de inters (cambio de estado) no se observa para todos los individuos dentro del periodo en que se realiza la recoleccin de los datos (periodo de estudio). Por lo tanto, muchas de las observaciones representan el periodo de observacin y no el tiempo transcurrido hasta la ocurrencia del evento. Para el caso particular del estudio del tiempo que podra tardar una entidad financiera en cambiar de estado, la censura se conoce como censura por la derecha. En este trabajo no se presentan otras formas de censura, debido a que la nueva Ley de Bancos no permite el cierre de instituciones financieras, ms bien fomenta la fusin.

Periodo de observacin

4. Aplicacin y discusin:5. Conclusiones:

5