Métodos de Supervivencia para el Modelado del Riesgo Crediticio

El estudio de los incumplimientos crediticios y su probabilidad de ocurrencia es un aspecto clave de la gestión de riesgos en las instituciones financieras. La probabilidad de incumplimiento se define como la probabilidad de que un deudor no realice los pagos requeridos en un instrumento de crédito. El presente trabajo investiga el desempeño de varias técnicas de análisis de supervivencia para predecir la ocurrencia de incumplimientos en una muestra de hipotecas residenciales de EE. UU. En particular, se consideran dos técnicas clásicas en el análisis de supervivencia: el modelo de tiempo de falla acelerado (AFT por sus siglas en inglés) y el modelo de regresión de Cox (CPH por sus siglas en inglés). El desempeño de estos modelos se compara luego con una regresión logística estándar (LR por sus siglas en inglés), que es el método tradicionalmente utilizado por las instituciones financieras para medir la probabilidad de incumplimiento. Se muestra que luego de condicionar por los atributos crediticios, los modelos de supervivencia superan a la LR en términos de poder predictivo. También se muestra que los probabilidades se ven afectadas por las condiciones económicas prevalecientes y que la inclusión de variables macroeconómicas mejora el ajuste del modelo.

Name thesis:degree_name

Maestría en Econometría

Grantor dc:publisher

Universidad Torcuato Di Tella

Year dc:date.issued

2019

Author dc:creator

• Gasparri, Tatiana S.

Advisor dc:contributor.advisor

• [sin datos]

• Actividad Crediticia
• Riesgo del crédito
• instituciones financieras y crediticias
• Credit activity
• Credit Risk
• Financial and Credit Institutions

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess

Language dc:language

spa, eng

Repository record dc:identifier.uri

https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12454

OAI record oai:identifier

https://repositorio.utdt.edu/oai/request?verb=GetRecord&metadataPrefix=dim&identifier=oai%3Arepositorio.utdt.edu%3A20.500.13098%2F12454