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ANEXO II.II Variables independientes del árbol de clasificación según la calificación de riesgo publicada por la Superintendencia de Bancos y Seguros

  • ANEXO II.III Variables independientes del árbol de clasificación según la calificación de riesgo definida por la autora



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    ANEXO II.II

    Variables independientes del árbol de clasificación según la calificación de riesgo publicada por la Superintendencia de Bancos y Seguros






    ANEXO II.III

    Variables independientes del árbol de clasificación según la calificación de riesgo definida por la autora




    1 Denisse S. Hidalgo Loffredo, Omar R. Yturralde Farah, “El Sistema de Seguros de Depósitos en el Ecuador y sus Efectos en la Economía Nacional”, extraído el 05 de enero del 2011, desde http://www.dspace.espol.edu.ec/bitstream/123456789/328/1/575.pdf

    2 En la mañana del 8 de marzo de 1999, el entonces Superintendente de Bancos, Jorge Egas Peña, apareció en cadena nacional para anunciar el congelamiento de los depósitos. Esa medida fue vista como una estrategia para salvar al Banco del Progreso, que afrontaba una inminente quiebra y que de hecho, días más tarde, cerró sus puertas.

    3 Milton Maya Días, “Las pequeñas cooperativas rurales: Surge un nuevo actor económico”, extraído el 19 de febrero del 2011, desde http://www.grupochorlavi.org/php/doc/documentos/mmaya.pdf

    4 Superintendencia de Bancos y Seguros, “Macrofinanciero I”, extraído el 19 de febrero del 2011, desde http://www.superban.gov.ec/practg/sbs_index?vp_art_id=477&vp_tip=2&vp_buscr=41

    5(Denisse S. Hidalgo Loffredo, Omar R. Yturralde Farah, desde http://www.dspace.espol.edu.ec/bitstream/123456789/328/1/575.pdf)


    6 Congreso Nacional del Ecuador, Ley Reformatoria a la Ley No. 98-17 de Reordenamiento en Materia Económica en el Área Tributario-Financiera, de la Ley de Régimen Monetario y Banco del Estado y de la Ley General de Instituciones del Sistema Financiero, Artículo 29.

    7 Congreso Nacional del Ecuador, Ley Reformatoria a la Ley No. 98-17 de Reordenamiento en Materia Económica en el Área Tributario-Financiera, de la Ley de Régimen Monetario y Banco del Estado y de la Ley General de Instituciones del Sistema Financiero, Artículo 21.

    8 Rosa Matilde Guerrero, Kurt Focke, Florencia Rossini, “Redes de seguridad financiera: Aspectos conceptuales y experiencias recientes en América Latina y el Caribe”, extraído el 19 de febrero del 2011, desde http://idbdocs.iadb.org/wsdocs/getdocument.aspx?docnum=35164203

    9(Rosa Matilde Guerrero, Kurt Focke, Florencia Rossini, desde http://www.uamericas.edu.ec/downloads/investigaciones/Redes%20de%20Seguridad%20Financiera%20-%20R%20Guerrero%20K%20Focke%20y%20F%20Rossini.pdf)

    10 El término fue usado por primera vez por Baring refiriéndose al Banco de Inglaterra, estos dos autores fueron los primeros en sugerir la necesidad de que el Banco Central acuda en ayuda de los bancos comerciales en dificultades y provea de liquidez al sistema, sentando las bases de una política monetaria más discrecional. El fin último es asegurar la estabilidad del sistema financiero y evitar un efecto de contagio.

    11IADI, “Principios Básicos para un Efectivo Seguro de Depósitos”. Estos principios abarcan temas como la determinación de los objetivos de los seguros de depósitos (SD), pautas legales, principios de fondeo para los SD, funciones y poderes de los mismos, mecanismos de resolución de crisis y determinación del grado de cobertura. Junio 2009, extraído el 20 de noviembre del 2010 desde http://www.iadi.org/NewsRelease/JWGDI%20CBRG%20core%20principles_18_June.pdf

    12Superintendencia de Bancos y Seguros, Libro I.- Normas Generales para la Aplicación de la Ley General de Instituciones del Sistema Financiero – Título XVIII De la Disolución, del Proceso de Resolución Bancaria y Liquidación de Instituciones del Sistema Financiero, extraído el 20 de diciembre del 2010 desde http://www.superban.gov.ec/medios/PORTALDOCS/downloads/normativa/nueva_codificacion/todos/L1_XVIII_cap_II.pdf

    13Asamblea Nacional, Ley de Creación de la Red de Seguridad Financiera-Título XV De la Corporación del Seguro de Depósitos, Quito, Tercer Suplemento del Registro Oficial No. 498, 2008.

    14Agrupación realizada conforme las Notas Técnicas 5 (Nuevo CUC) publicada por la Superintendencia de Bancos y Seguros, en su página web www.superban.gov.ec

    15 Se considera que la Cartera de Créditos es Bruta cuando no se incluye las provisiones que se encuentran referidas en la cuenta 1499.

    16 Número de veces con que se repite una variable.

    17 Fernando Pineda G., José Hernán Piñeros G., “Reporte de Estabilidad Financiera”, extraído el 25 de diciembre del 2010, desde http://www.banrep.gov.co/documentos/publicaciones/report_estab_finan/2009/marzo_indicador.pdf

    18 Son modelos de probabilidad de variable dicotómica (0 o 1) mediante los cuales es posible estimar la vulnerabilidad financiera de una entidad.

    19 El autor de la presente tesis ha definido los términos "buenas" y "malas" como de menor y mayor vulnerabilidad financiera, respectivamente; por lo que el lector deberá considerar esta connotación al momento en que se refiere a estos términos.

    20 Ver ANEXO II.I Base Metodológica de los Modelos Discriminantes Aplicados.

    21 Datos de Panel: Series de Tiempo y de corte transversal.

    22 Se tiene un problema de sobre parametrización cuando por ejemplo se sabe a priori que las variables independientes son 5, sin embargo si se incorpora 10 regresoras o más, los parámetros del modelo tienden a sobreestimar los valores reales de los parámetros, por lo que denota la importancia de la selección de las variables explicativas. Cabe señalar que para verificar que no se tenga un problema de sobre o sub parametrizacion es subjetivo, por lo que se centra en verificar la validez de los residuos.


    23 Universidad de Chile, “Árboles de Clasificación y Regresión: Modelos Cart”. Un árbol es un conjunto de nodos y arcos. Cada nodo representa un subconjunto de la población. Distinguimos: Nodo raíz que representa a toda la población y no tiene arcos entrantes. Nodos terminales que representa la partición final. Nodos intermedios cuyos arcos salientes apuntan a los nodos hijos. La presentación de la información se hace en un diagrama en forma de árbol invertido donde el proceso recursivo, muy esquemáticamente, se traduce en los siguientes pasos:a. El nodo raíz es dividido en subgrupos (dos o más) determinados por la partición de una variable predictora elegida, generando nodos hijos.

    b. Los nodos hijos son divididos usando la partición de una nueva variable. El proceso recursivo se repite para los nuevos nodos hijos sucesivamente hasta que se cumpla alguna condición de parada.

    c. Algunos de los nodos resultantes son terminales, mientras que otros nodos continúan dividiéndose hasta llegar a un nodo terminal.

    d. En cada árbol se cumple la propiedad de tener un camino único entre el nodo raíz y cada uno de los demás nodos del árbol. Extraído el 27 de diciembre del 2010, desde http://www.cienciaytrabajo.cl/pdfs/30/pagina161.pdf





    24 La determinación de los nodos terminales óptimos se lo realizó con el siguiente criterio de programación: Probar cada valor de corte cuando se detectan correctamente las empresas malas. Para lo cual se realizó el siguiente algoritmo: For i=1 to n Eficiencia = % de malos predichos por el  Modelo(i) /  % de malos reales por el Modelo(i)

    * i corresponde al umbral y n es el valor máximo que puede tomar el umbral

    Next i

    Plot(i, Eficiencia)



    donde i captura todos los posibles valores de umbrales y eficiencia es el % de aciertos para cada umbral


    25 Causalidad según Granger, “Esencialmente, uno tiene un par de series temporales interrelacionadas y desea saber si hay un par de relaciones sencillas, primero desde la variable X, explicando la Y, y después desde la variable Y, explicando la X.”, extraído el 04 de enero del 2010, desde http://www.lne.es/economia/2009/06/08/economia-granger-casualidad-causalidad-cointegracion/765268.html

    26 Pruebas de Hipótesis, “P valor es el estadístico de prueba de hipótesis en el cual se analizan las regiones de aceptación y rechazo, conocidas con la siguiente nomenclatura: Hipótesis Nula: se refiere a cualquier hipótesis que deseamos probar y se denota con H0; y, Hipótesis Alternativa: se refiere a la hipótesis complementaria a la hipótesis nula y se denota con H1.”“Prueba de Hipótesis: Error tipo I: Se define como el rechazo de la hipótesis nula cuando ésta es verdadera.

    Para probar si cometemos un error del tipo I consideramos un “nivel de significancia” que nos ayuda a determinar la probabilidad de cometer este tipo de error. A este nivel de significancia se denomina con la letra α. Si tuviéramos un nivel de confianza del 95% entonces el nivel de significancia sería del 5%. Análogamente si se tiene un nivel de confianza del 90% entonces el nivel de significancia sería del 10%.”, extraído el 04 de enero del 2010, desde http://www.geociencias.unam.mx/~ramon/Econometria/Sesion8.pdf




    27 Modelos matemáticos que no necesitan de parámetros para explicar la variable dependiente.

    28Mark L., Berenson, David M. Levine, Timothy C Krehbiel, Estadística para Administradores. Coeficiente de Determinación o R2: Mide la proporción de la variación en Y que se explica por la variación de la variable independiente X en el modelo de regresión. Un R2 más grande indica una fuerte relación lineal positiva. extraído el 20 de enero del 2010, desde http://books.google.com.ec/books?id=Aw2NKbDJoZoC&pg=PA424&lpg=PA424&dq=define+el+Coeficiente+de+determinaci%C3%B3n+o+R2&source=bl&ots=dUxdNcxaMF&sig=qAYwo2RPxW2NMipxRGXCido8k7s&hl=es&ei=4VI4TfmEOoG0lQemwJCtBw&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=10&ved=0CFYQ6AEwCQ#v=onepage&q=define%20el%20Coeficiente%20de%20determinaci%C3%B3n%20o%20R2&f=false

    29Rigoberto Araya Monge, Banco Central de Costa Rica – Cálculo del Error Tipo II. En las pruebas de hipótesis se emplea la siguiente terminología:a) Hipótesis nula (Ho). Representa la situación presente (o conocida) de la naturaleza. Se supone que permanece sin cambio.

    b) Hipótesis alternativa (H1). Proposición representativa de la variación sometida a prueba, frente al estado presente del parámetro.

    c) Nivel de significancia. Expresa la probabilidad de rechazar Ho, siendo esta verdadera (error tipo I). La probabilidad correspondiente se denomina con a.

    d) Error tipo II. Probabilidad de mantener Ho cuando esta es falsa. La probabilidad correspondiente se conoce como ß.



    e) Potencia de la prueba de hipótesis (1- ß). Indica la probabilidad de rechazar Ho, cuando esta es falsa. El gráfico de (1-ß) se conoce como función de potencia de la prueba de hipótesis. extraído el 20 de enero del 2011, desde http://www.bccr.fi.cr/ndie/Documentos/NT-02-1995.PDF


    30Conforme lo establece el artículo inmunerado 12 de la Ley de Creación de la Red de Seguridad Financiera, señala: “Art. ...- Las instituciones del sistema financiero efectuarán dos tipos de aportes: una prima fija y una prima ajustada por riesgo. El rango del aporte se establecerá entre un mínimo de 3 por mil y un máximo de 6,5 por mil anual para la prima fija, y entre un mínimo de cero y un máximo de 3,5 por mil anual para la prima ajustada por riesgo, del promedio de los saldos diarios de los depósitos registrados en las instituciones financieras. En todo caso, la suma de la prima fija y la prima ajustada por riesgo, no podrá superar el 6,5 por mil de los depósitos de las instituciones financieras.”

    31 Ver anexo IV: Proceso cronológico: Estimación de la Probabilidad de Vulnerabilidad Financiera por entidad.

    32Asamblea Nacional, Ley de Creación de la Red de Seguridad Financiera-Título XV De la Corporación del Seguro de Depósitos, Quito, Tercer Suplemento Registro Oficial No. 498, 2008.

    33 Irene Schiattino Lemus, Claudio Silva Zamora, “árboles de Clasificación y Regresión : Modelos Cart”, extraído el 25 de diciembre del 2010, desde http://www.cienciaytrabajo.cl/pdfs/30/pagina161.pdf

    34 Eva Molina Morán, “Modelos de Elección discreta”, extraído el 20 de diciembre del 2010, desde http://www.uam.es/personal_pdi/economicas/eva/pdf/logit.pdf

    35 También conocida como variable Dummy. Esta variable (dependiente) puede tomar valores categóricos entre 0 y 1.

    36 A priori se define límites máximos y mínimos.

    37 Se refiere a la variable dependiente, la cual puede tomar uno de los dos valores categóricos (1 o 0).

    38 Eva Medina Morán, “Modelos de Elección discreta”, extraído el 20 de diciembre del 2010 desde http://www.uam.es/personal_pdi/economicas/eva/pdf/logit.pdf

    39 Indica que una variable aleatoria puede tomar uno de dos valores cualitativos en cada momento de tiempo.

    40 Una variable dependiente puede una ciertos valores cualitativos.

    41 Eva Medina Morán, “Modelos de Elección discreta”, extraído el 20 de diciembre del 2010, desde http://www.uam.es/personal_pdi/economicas/eva/pdf/logit.pdf

    42 Eva Medina Morán, ”Modelos de Elección discreta”, extraído el 20 de diciembre del 2010, desde http://www.uam.es/personal_pdi/economicas/eva/pdf/logit.pdf

    43

    44 Raymond Anderson, The Credit Scoring Toolkit - Theory and Practice for Retail Credit Risk Management and Decision Automation, United States, 2007, p. 204-206

    45Coeficiente de Gini, extraído el 27 de diciembre del 2010, desde http://www.elblogsalmon.com/conceptos-de-economia/que-es-el-coeficiente-de-gini

    46Universidad de Chile, “Árboles de Clasificación y Regresión: Modelos Cart”, Extraído el 27 de diciembre del 2010, desde http://www.cienciaytrabajo.cl/pdfs/30/pagina161.pdf


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