La morosidad se ha vuelto un tema preocupante en los últimos años debido al incumplimiento de las obligaciones de pago, el cual tiene principal relevancia sobre la cuenta de resultados de la entidad financiera, esto origina que algunas financieras presenten problemas de liquidez y solvencia. Por otro lado los clientes contribuyen a este problema y es necesario conocer los factores que conlleva al no pago de sus deudas. En este estudio se busca encontrar las determinantes de la morosidad de los clientes de la Caja Municipal de Sullana-Oficina Lambayeque. Para ello se realizaron 316 encuestas a los clientes de la cartera morosa utilizando una muestra censal, los datos de los clientes fueron brindados por la misma entidad. Para poder evaluar estas determinantes se realizó un análisis factorial, técnica estadística multivariante, en el que se consideran todas las variables simultáneamente, cada una se relaciona con todas las demás siendo interdependiente, por lo que obtuvo cuatro componentes principales los cuales los dividimos por factores, a los que hemos llamado: Coyuntura, calificación, operación y de condición de negocio, estos explican posiblemente cuales son los determinantes de la morosidad.

El objetivo principal de esta investigación es determinar la relación que existe entre la Matriz de Transición o Cadena de Markov y el cálculo de la pérdida esperada de las cuentas por cobrar comerciales según la Norma Internacional de Información Financiera 9 (NIIF) - Instrumentos Financieros en la empresa pesquera Maranatha Fish SAC. En cuanto a los objetivos específicos de la tesis son: en primer lugar, determinar la relación que existe entre la política de cobranza de las cuentas por cobrar y el cálculo de la pérdida esperada estipulado por la NIIF 9 y; en segundo lugar, identificar la relación que existe entre el periodo promedio de cobranza y la pérdida esperada determinada de acuerdo con la NIIF 9. Cabe señalar que los objetivos son explayados en tres escenarios en base a las cuentas por cobrar comerciales desde el 2018 al 2021 de Maranatha Fish, debido a que para construir esta matriz de transición es necesario tener la información de dos a más periodos. Esta investigación es de suma importancia porque permite calcular las pérdidas esperadas aplicando un modelo de riesgo práctico que es la Cadena de Markov para gestionar el reconocimiento de gastos producto de la pérdida esperada, y generar información contable más razonable. Para lograr los objetivos establecidos, esta investigación se sustentará en artículos de investigación, tesis, entrevistas y publicaciones relacionadas con este estudio. Por otro lado, la metodología de la investigación es cuantitativa con un nivel de investigación correlacional y un tipo de investigación transeccional correlacional - causal. En cuanto a los resultados, se concluye que existe una relación significativa entre la Matriz de Transición o Cadena de Markov y el cálculo de la pérdida esperada de las cuentas por cobrar comerciales de acuerdo con la NIIF 9 Instrumentos Financieros de la empresa Maranatha Fish SAC.

En el presente trabajo se analizará solo la cartera morosa mediante la cual se busca medir de manera significativa la calidad de la cartera crediticia del sistema bancario. Entonces, la morosidad, definida en la presente investigación como la cartera atrasada (créditos vencidos y en cobranza judicial) sobre el total de colocaciones, podría constituir un problema de relevante significancia para todo el sistema bancario.

Durante los últimos años, la complejidad de la gestión de riesgos, y en especial, la gestión de crédito se ha incrementado en las entidades del sistema financiero; lo cual generó un aumento de la cartera vencida de créditos, lo cual conlleva pérdidas e imprecisiones en los modelos de medición de riesgos y al medir la probabilidad de default de acuerdo al perfil de riesgo. Para reducir este tipo de riesgos, en especial el riesgo crediticio, el cual evidencia una de las principales inquietudes por parte de las entidades financieras, se utilizan sistemas automáticos de medición y clasificación, también conocido como credit scoring. Asimismo, de acuerdo a la transformación digital y la evolución tecnológica, los algoritmos y metodología empleada de machine learning, en combinación con modelos históricos, ayudan a desarrollar y potenciar los modelos, lo cual mitiga el riesgo de crédito en el sistema financiero. En este contexto, el objetivo de la presente tesis es optimizar la probabilidad de aplicaciones de estas técnicas o modelos en la gestión del riesgo crediticio, es decir, la probabilidad de default por parte de los clientes, incorporando algoritmos de machine learning para la asignación de tarjetas de crédito, uno de los productos estrella que representa en gran medida a los productos del sector financiero. Además, se estiman diversos modelos de credit scoring haciendo uso de algoritmos de machine learning y realizando una comparación con los modelos tradicionales del sector financiero que pueden ser paramétricos y no paramétricos. Respecto a técnicas paramétricas, el uso de Análisis Discriminante, Modelos de Probabilidad Lineal, Modelos Logit. Por otro lado, respecto a las técnicas no paramétricas, el uso de Programación Lineal, Árboles de Decisión y Modelo XGBoost.

Las Instituciones Microfinancieras (IMF) se crearon con la finalidad de brindar servicio microcrediticio a los agentes de menor ingreso, y así promoverlos a la inclusión financiera; sin embargo, los clientes del microcrédito sufren de altas tasas de interés, y ello es considerado un tipo de penalización de la pobreza. En tal sentido, el objetivo de estas IMFs debe ser proveer el crédito a un menor costo, lo que implica una reducción en el margen financiero. El presente trabajo busca analizar los determinantes del margen financiero en las IMF para el Perú, con datos de panel de 12 años, con información de los dos Bancos Especializados en microfinanzas, todas las Cajas Municipales (CMAC), Cajas Rurales (CRAC) y Entidades de Desarrollo para la Pequeña y Microempresa (EDPYMES). Se utilizan algunos factores que explican el margen bancario, ya que también explican el margen microfinanciero, como también variables macroeconómicas, para medir tanto el impacto sobre el margen como la relación que guarda con este. Los resultados indican que todas las variables estudiadas son significativas y que la variable “costos operativos” es la determinante más importante y guarda una relación positiva con el margen. Asimismo, el crecimiento económico y los instrumentos de política monetaria juegan un papel importante para el objetivo de reducción del margen pues poseen un impacto significativo; y finalmente, se concluye que el comportamiento de las variables determinantes es explicado por el nivel de Competencia y el grado de Heterogeneidad que existe en este sector.

Desde inicios de la década del 2000, el entorno macroeconómico y los cambios regulatorios impulsados por la Superintendencia de Banca y Seguros han afectado el entorno competitivo del Sistema Microfinanciero (SMF), en donde los procesos de upgrading y downscaling muestran el dinamismo de las instituciones para adaptarse al nuevo entorno y aprovechar las oportunidades del mercado. Bajo este contexto, la importante caída de tasas de interés cobradas por las Instituciones Microfinancieras (IMF) así como el incremento del número de intermediarios en todas las regiones habrían incentivado a que algunas IMF asuman conductas poco prudentes frente al riesgo, deteriorando la calidad de sus carteras y sus rentabilidades. Dichos resultados negativos perjudican la estabilidad financiera de las IMF y podrían afectar la confianza del público hacia las IMF como intermediarias financieras. A fin de averiguar lo que sucede en el entorno competitivo del SMF peruano, este estudio tiene como objetivo conocer el grado y evolución de la competencia en el mercado de créditos en que participan las IMF, y analizar el impacto sobre su estabilidad financiera durante el periodo enero 2002 – junio 2016. La competencia se aproxima mediante los indicadores de Panzar y Rosse, y de Boone. En tanto, para averiguar el impacto de la competencia en la estabilidad financiera de las IMF, se sigue el planteamiento de Martínez- Miera y Repullo (2008), aproximando la estabilidad mediante el “Z-score”. Los resultados sugieren que la competencia en el mercado de las IMF aumentó entre 2002 y 2010, observándose una tendencia decreciente hasta hace poco tiempo. A pesar de la diminución de la competencia, este mercado sigue siendo muy competitivo, ya que la estructura que mejor se ajusta al entorno de las IMF es de competencia monopolística. Asimismo, se ha determinado que la relación entre el grado de competencia y la estabilidad financiera de las IMF tiene forma de U invertida.

El presente documento de trabajo plantea analizar los efectos que ha tenido la implementación de la regla procíclica, en específico, si esta medida ayudo a mejorar la solvencia de los bancos y también si contribuyó a reducir la prociclicidad de los créditos. En un contexto donde la crisis del 2008, reafirmó el importante rol que tiene el sistema financiero, principalmente la actividad del sistema bancario como una fuente para impulsar la actividad económica. Así, el impacto sobre la actividad real, motivo el debate sobre los vacios dentro de la regulación bancaria, alentando la implementación de un marco regulatorio que fortalezca la solidez bancaria, así también reduzca el comportamiento procíclico de la actividad bancaria. En el caso peruano, se implementó la regla procíclica, que obliga a las entidades bancarias a acumular provisiones en etapas expansivas del ciclo económico, para que luego puedan ser utilizadas en etapas de tensión o reversión del ciclo. Estas provisiones adicionales reducen los fondos que podrían ser destinados en créditos a la economía. Aplicando la prueba de tensión al sistema bancario peruano según como se especifica en Čihák (2007), ante un primer shock de adecuación del nivel de stock de provisiones, se encontro que los bancos mas grandes han mantenido un nivel adecuado de provisiones. Mientras que ante un segundo shock, de aumento de los créditos en categoría de dudoso, como consecuencia de que 23% de los créditos normales y con problemas potenciales hagan downgrade, en este escenario el ratio de capital se ve afectado a niveles inferiores del 10%, las provisiones adicionales sólo ayudó a disminuir este impacto en promedio a 0.05%. Finalmente, se encontró que la relación créditos-Brecha del Producto pasa de un efecto positivo y significativo, a un efecto negativo y no significativo.

La presente investigación tuvo como objetivo identificar las buenas prácticas de gestión de riesgo de crédito en el sector financiero/segmento Hipotecario para cuatro bancos del Perú entre los años 2014-2018. La población está constituida por el sistema financiero peruano, conformado por la banca múltiple, empresas financieras, cajas municipales, cajas rurales, Edpymes, entre otras. El marco muestral se define en cuatro bancos de la banca múltiple, que poseen aproximadamente el 80% de la cartera de créditos hipotecarios. El diseño de la investigación es descriptivo, y la metodología aplicada fue la entrevista cualitativa a detalle y el análisis de información financiera publicada por la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS). Además, se identifican las variables relevantes que permitan definir las buenas prácticas en la gestión del riesgo de crédito y la relación e impacto de las buenas prácticas con estas variables. Los resultados de esta investigación identifican tres buenas prácticas utilizadas por los bancos para gestionar el riesgo de crédito en el segmento hipotecario. Estas prácticas son las siguientes: (a) Utilizar herramientas analíticas para la gestión de riesgo de crédito; (b) Validar los ingresos reales de los clientes y (c) Contar con equipos de trabajo especializados dedicado al desarrollo y soporte de herramientas analíticas para todo el ciclo de la gestión de riesgo de crédito. Finalmente, estas tres buenas prácticas tienen una relación directa con las variables morosidad, clasificación de riesgos, provisiones y rentabilidad financiera. Es decir, a medida que se incrementa la morosidad, esta se ve reflejada en un mayor nivel de provisiones, lo cual produce una reducción de la rentabilidad financiera de los bancos. / The purpose of this research was to identify good credit risk management practices in the financial sector / Mortgage segment for four banks in Peru between 2014-2018. The population integrates the Peruvian financial system, consisting of multiple banks, financial companies, municipal savings banks, rural savings banks, Edpymes, among others. The sample framework is defined in four banks from the multiple banks, which have approximately 80% of the mortgage loan portfolio. The research design is descriptive, and the methodology applied was qualitative interview and the analysis of financial information published by Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS). In addition, this investigation will identify the relevant variables that define good practices in credit risk management and the relationship and impact of good practices with these variables. The results of this research identify three good practices used by banks to manage credit risk in the mortgage segment. These practices are the following: (a) The use of analytical tools for credit risk management; (b) Confirm the real income of customers and (c) Have specialized work teams dedicated to the development and support of analytical tools for all the life cycle of credit risk management. Finally, these three good practices have a direct relationship with the variables delinquency rate, risk classification, provisions and Return on Equity (ROE). Therefore, if the delinquency rate increases, this is reflected in a higher level of provisions, resulting in a reduction in the return on equity of banks.

En enero de 2020 se reguló en el Perú la actividad del Financiamiento Participativo Financiero a través del Decreto de Urgencia N° 013-2020. Respecto de este método de financiamiento no tradicional, identificamos como problema de investigación la necesidad de diseñar una estructura de crédito que permita mitigar el riesgo crediticio por parte de las MYPES en las operaciones de financiamiento participativo financiero a través de la modalidad de préstamos. Ello en tanto que existe un riesgo inherente de que las MYPES que reciban el financiamiento por parte de los inversionistas no cumplan con sus obligaciones de pago. Este, en algunos casos, puede resultar mayor debido a factores como la poca experiencia en la gestión de empresas y la informalidad financiera. La hipótesis propuesta es que los préstamos a través del financiamiento participativo financiero que tengan como fin económico la compraventa de bienes de una cuantía considerable que sean otorgados posteriormente en garantía de los inversionistas responde a la necesidad de brindar seguridad a la y a la falta de propiedad inmobiliaria o vehicular de la mayoría de las MYPES. El método que se utilizará será el descriptivo-funcional con un enfoque cualitativo, que consiste en describir y evaluar determinadas características de una situación particular en un contexto específico. Eventualmente podemos utilizar la técnica de la entrevista y la comparación en cuento avance el desarrollo temático de la investigación. Asimismo, se utilizará como herramienta el estudio de campos teóricos vinculados al crowdlending, como lo son el económico y el tecnológico. La conclusión principal a la que arribamos es que existen dos estructuras del crédito que coadyuvarían a la reducción del riesgo crediticio de las MYPES, una en los que se opera a través de depósitos a plazo fijo y otra que esté destinada la adquisición de bienes a dar en garantía

El risc de crèdit s'associa a l'eventual incompliment de les obligacions de pagament per part dels creditors. En aquest cas, l'interès principal de les institucions financeres és mesurar i gestionar amb precisió aquest risc des del punt de vista quantitatiu. Com a resposta a l'interès esmentat, aquesta tesi doctoral, titulada "Structural Credit Risk Models: Estimation and Applications", se centra en l'ús pràctic dels anomenats "models estructurals de risc de crèdit". Aquests models es caracteritzen perquè estableixen una relació explícita entre el risc de crèdit i diverses variables fonamentals, la qual cosa permet un ventall ampli d'aplicacions. Concretament, la tesi analitza el contingut informatiu tant del mercat d'accions com del mercat de CDS sobre la base dels models estructurals esmentats.El primer capítol, estudia la velocitat distinta amb què el mercat d'accions i el mercat de CDS incorporen nova informació sobre el risc de crèdit. L'anàlisi se centra a respondre dues preguntes clau: quin d'aquests mercats genera una informació més precisa sobre el risc de crèdit i quins factors determinen el diferent contingut informatiu dels indicadors respectius de risc, és a dir, les primes de crèdit implícites en el mercat d'accions enfront del de CDS. La base de dades utilitzada inclou 94 empreses (40 d'europees, 32 de nordamericanes i 22 de japoneses) durant el període 2002-2004. Entre les conclusions principals destaquen la naturalesa dinàmica del procés de price discovery, una interconnexió més gran entre ambdós mercats i un major domini informatiu del mercat d'accions, associat a uns nivells més elevats del risc de crèdit, i, finalment, una probabilitat més gran de lideratge informatiu del mercat de CDS en els períodes d'estrès creditici.El segon capítol se centra en el problema de l'estimació de les variables latents en els models estructurals. Es proposa una nova metodologia, que consisteix en un algoritme iteratiu aplicat a la funció de versemblança per a la sèrie temporal del preu de les accions. El mètode genera estimadors de pseudomàxima versemblança per al valor, la volatilitat i el retorn que s'espera obtenir dels actius de l'empresa. Es demostra empíricament que aquest nou mètode produeix, en tots els casos, valors raonables del punt de fallida. A més, aquest mètode és contrastat d'acord amb les primes de CDS generades. S'observa que, en comparació amb altres alternatives per fixar el punt de fallida (màxima versemblança estàndard, barrera endògena, punt d'impagament de KMV i nominal del deute), l'estimació per pseudomàxima versemblança proporciona menys divergències.El tercer i darrer capítol de la tesi tracta la qüestió relativa a components distints del risc de crèdit a la prima dels CDS. Més concretament, estudia l'efecte del desequilibri entre l'oferta i la demanda, un aspecte important en un mercat on el nombre de compradors (de protecció) supera habitualment el de venedors. La base de dades cobreix, en aquest cas, 163 empreses en total (92 d'europees i 71 de nord-americanes) per al període 2002- 2008. Es demostra que el desequilibri entre l'oferta i la demanda té, efectivament, un paper important a l'hora d'explicar els moviments a curt termini en els CDS. La influència d'aquest desequilibri es detecta després de controlar l'efecte de variables fonamentals vinculades al risc de crèdit, i és més gran durant els períodes d'estrès creditici. Aquests resultats il·lustren que les primes dels CDS reflecteixen no tan sols el cost de la protecció, sinó també el cost anticipat per part dels venedors d'aquesta protecció per tancar la posició adquirida. / El riesgo de crédito se asocia al potencial incumplimiento por parte de los acreedores respecto de sus obligaciones de pago. En este sentido, el principal interés de las instituciones financieras es medir y gestionar con precisión dicho riesgo desde un punto de vista cuantitativo. Con objeto de responder a este interés, la presente tesis doctoral titulada "Structural Credit Risk Models: Estimation and Applications", se centra en el uso práctico de los denominados "Modelos Estructurales de Riesgo de Crédito". Estos modelos se caracterizan por establecer una conexión explícita entre el riesgo de crédito y diversas variables fundamentales, permitiendo de este modo un amplio abanico de aplicaciones. Para ser más explícitos, la presente tesis explora el contenido informativo tanto del mercado de acciones como del mercado de CDS sobre la base de los mencionados modelos estructurales.El primer capítulo de la tesis estudia la distinta velocidad con la que el mercado de acciones y el mercado de CDS incorporan nueva información sobre el riesgo de crédito. El análisis se centra en contestar dos preguntas clave: cuál de estos mercados genera información más precisa sobre el riesgo de crédito, y qué factores determinan en distinto contenido informativo de los respectivos indicadores de riesgo, esto es, primas de crédito implícitas en el mercado de acciones frente a CDS. La base de datos utilizada engloba a 94 compañías (40 europeas, 32 Norteamericanas y 22 japonesas) durante el periodo 2002-2004. Entre las principales conclusiones destacan la naturaleza dinámica del proceso de price discovery, la mayor interconexión entre ambos mercados y el mayor dominio informativo del mercado de acciones asociados a mayores niveles del riesgo de crédito, y finalmente la mayor probabilidad de liderazgo informativo del mercado de CDS en los periodos de estrés crediticio.El segundo capítulo se centra en el problema de estimación de variables latentes en modelos estructurales. Se propone una nueva metodología consistente en un algoritmo iterativo aplicado a la función de verosimilitud para la serie temporal del precio de las acciones. El método genera estimadores pseudo máximo verosímiles para el valor, volatilidad y retorno esperado de los activos de la compañía. Se demuestra empíricamente que este nuevo método produce en todos los casos valores razonables del punto de quiebra. El método es además contrastado en base a las primas de CDS generadas. Se observa que, en comparación con otras alternativas para fijar el punto de quiebra (máxima verosimilitud estándar, barrera endógena, punto de impago de KMV, y nominal de la deuda), la estimación por pseudo máxima verosimilitud da lugar a las menores divergencias.El tercer y último capítulo de la tesis aborda la cuestión relativa a componentes distintos al riesgo de crédito en la prima de los CDS. Se estudia más concretamente el efecto del desequilibrio entre oferta y demanda, un aspecto importante en un mercado donde el número de compradores (de protección) supera habitualmente al de vendedores. La base de datos cubre en este caso un total de 163 compañías (92 europeas y 71 norteamericanas) para el periodo 2002-2008. Se demuestra que el desequilibrio entre oferta y demanda tiene efectivamente un papel importante a la hora de explicar los movimientos de corto plazo en los CDS. La influencia de este desequilibrio se detecta una vez controlado el efecto de variables fundamentales ligadas al riesgo de crédito, y es mayor durante los periodos de estrés crediticio. Estos resultados ilustran que las primas de los CDS reflejan no sólo el coste de la protección, sino el coste anticipado por parte de los vendedores de tal protección de cerrar la posición adquirida. / Credit risk is associated with potential failure of borrowers to fulfill their obligations. In that sense, the main interest of financial institutions becomes to accurately measure and manage credit risk on a quantitative basis. With the intention to respond to this task this doctoral thesis, entitled "Structural Credit Risk Models: Estimation and Applications", focuses on practical usefulness of structural credit risk models that are characterized with explicit link with economic fundamentals and consequently allow for a broad range of application possibilities. To be more specific, in essence, the thesis project explores the information on credit risk embodied in the stock market and market for credit derivatives (CDS market) on the basis of structural credit risk models. The issue addressed in the first chapter refers to relative informational content of stock and CDS market in terms of credit risk. The overall analysis is focused on answering two crucial questions: which of these markets provides more timely information regarding credit risk, and what are the factors that influence informational content of credit risk indicators (i.e. stock market implied credit spreads and CDS spreads). Data set encompasses international set of 94 companies (40 European, 32 US and 22 Japanese) during the period 2002-2004. The main conclusions uncover time-varying behaviour of credit risk discovery, stronger cross market relationship and stock market leadership at higher levels of credit risk, as well as positive relationship between the frequency of severe credit deterioration shocks and the probability of the CDS market leadership.Second chapter concentrates on the problem of estimation of latent parameters of structural models. It proposes a new, maximum likelihood based iterative algorithm which, on the basis of the log-likelihood function for the time series of equity prices, provides pseudo maximum likelihood estimates of the default barrier and of the value, volatility, and expected return on the firm's assets. The procedure allows for credit risk estimation based only on the readily available information from stock market and is empirically tested in terms of CDS spread estimation. It is demonstrated empirically that, contrary to the standard ML approach, the proposed method ensures that the default barrier always falls within reasonable bounds. Moreover, theoretical credit spreads based on pseudo ML estimates offer the lowest credit default swap pricing errors when compared to the other options that are usually considered when determining the default barrier: standard ML estimate, endogenous value, KMV's default point, and principal value of debt.Final, third chapter of the thesis, provides further evidence of the performance of the proposed pseudo maximum likelihood procedure and addresses the issue of the presence of non-default component in CDS spreads. Specifically, the effect of demand-supply imbalance, an important aspect of liquidity in the market where the number of buyers frequently outstrips the number of sellers, is analyzed. The data set is largely extended covering 163 non-financial companies (92 European and 71 North American) and period 2002-2008. In a nutshell, after controlling for the fundamentals reflected through theoretical, stock market implied credit spreads, demand-supply imbalance factors turn out to be important in explaining short-run CDS movements, especially during structural breaks. Results illustrate that CDS spreads reflect not only the price of credit protection, but also a premium for the anticipated cost of unwinding the position of protection sellers.