Efectos de los ciclos económicos sectoriales y las tasas de desempleo sobre diferentes tipos de crédito en Colombia

dc.contributor.advisorQuimbay Herrera, Carlos Joséspa
dc.contributor.authorAlvarez Baquero, Anyelo Leonardyspa
dc.contributor.cvlacALVAREZ BAQUERO, ANYELO LEONARDY [0001889747]spa
dc.contributor.researchgroupEconofísica y Sociofísicaspa
dc.coverage.countryColombia
dc.coverage.tgnhttp://vocab.getty.edu/page/tgn/1000050
dc.date.accessioned2024-06-19T00:45:56Z
dc.date.available2024-06-19T00:45:56Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionilustraciones, diagramasspa
dc.description.abstractEn este trabajo, a partir de la mensualización de las series de tiempo del producto interno bruto (PIB), total y sectorial, y de las tasas de ocupación y desempleo, se muestran los efectos de los ciclos económicos sobre los distintos tipos de crédito en Colombia, tanto en la dinámica de sus variaciones como de su incumplimiento o mora. Para realizar lo anterior, se sigue un tratamiento con tres perspectivas diferentes: inicialmente se parte de un análisis visual, donde se destacan rasgos generales; posteriormente se implementan correlaciones rezagadas, que permiten hallar periodos temporales de máxima correlación; finalmente, mediante la aplicación de la metodología de vectores autorregresivos (VAR), se hallan los efectos temporales de diferentes choques macroeconómicos. Se determinó la existencia de ciclos económicos de aproximadamente 12 meses de duración que repercuten de forma diferenciada en las distintas dinámicas crediticias. (Texto tomado de la fuente).spa
dc.description.abstractIn this work, based on the monthly adjustment of the quarterly series of the gross domestic product (GDP), total and sectoral, and the employment and unemployment rates, we show the effects of business cycles on the different types of credit in Colombia, both in the dynamics of its variations and its non-compliance or default. To do the above, a treatment is followed with the following three different perspectives: initially, a visual analysis is carried out, where general features are highlighted; subsequently, lagged correlations are implemented, which allow finding time periods of maximum correlation; finally, through the application of an autoregressive vector model (VAR), the temporary effects of different macroeconomic shocks are found. The existence of business cycles of approximately 12 months duration was determined, which have a differential impact on the different credit dynamics.eng
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagíster en Ciencias Económicasspa
dc.description.methodsEn el presente trabajo se usaron los datos agregados para periodo 2006-2023 de: el producto interno bruto (PIB), total y sectorial; el indicador de seguimiento a la economía (ISE); los valores de cartera y los indicadores de la calidad de esta para los créditos comercial, de consumo, hipotecario, y microcrédito; el índice de precios al consumidor (IPC); la tasa de ocupación y la tasa de desempleo. Se realizó la mensualización del PIB siguiendo la metodología planteada por Denton (1971). Para ello se usaron los datos trimestrales del PIB y las series mensuales del ISE correspondiente. La primera como serie objetivo a ajustar y la segunda como serie base. Se encontraron de antemano las correlaciones existentes entre las dos series, obteniendo siempre valores superiores a 0,99. El procedimiento de Denton para crear una serie mensual a partir de una serie diferente de datos trimestrales altamente correlacionados consistió en extrapolar la serie mensual de la variable dada como base, en este caso el ISE, a la serie mensual objetivo de la otra variable que inicialmente es trimestral, en este caso el PIB. Simultáneamente, haciendo uso del IPC se calcularon los valores reales de cartera para los diferentes tipos de crédito y su indicador de calidad, así como las variaciones de estos. Se tomaron las variaciones anuales acumuladas de la serie mensualizada del PIB total obtenida y junto a las variaciones anuales acumuladas de las distintas carteras reales se hallaron correlaciones lineales entre ambas variables durante los mismos periodos, posteriormente se rezagó o corrió una de las variables mes a mes, encontrando el periodo específico para él que cada correlación se maximiza. Este procedimiento se repitió reemplazando la variación real de la cartera por el indicador de calidad de cartera y posteriormente el PIB total por el PIB mensual sectorial. Finalmente, tomando nuevamente las series mensualizadas se procedió a implementar la metodología de vectores autorregresivos (VAR), inicialmente con los valores del PIB total, la cartera total y la tasa de ocupación, posteriormente la cartera total fue reemplazada por las diferentes carteras que la componen, y por último, el PIB total fue sustituido por los PIBs sectoriales. Este procedimiento se repitió con las calidades de cartera respectivas, en lugar de las carteras, y con la tasa de desempleo en lugar de la tasa de ocupación. Para aplicar debidamente el VAR se implementó el test de causalidad de Granger considerando un máximo de 13 rezagos, posteriormente se revisó la cointegración entre la variables mediante el test de Soren Johanssen, luego se determinó la estacionariedad de las series mediante la prueba de Dickey-Fuller Aumentada, en los casos en que no todas las series resultaron estacionarias, se aplicaron primeras o segundas diferencias hasta que todas las series fueron estacionarias, en seguida se fijaron mediante la comparación de los criterios de información el número óptimo de rezagos p, tomando los valores para los que el criterio Akaide era el menor (los modelos se corrieron con p = 13), después se procedió con la estimación del modelo por mínimos cuadrados ordinarios (MCO), mediante el estadístico de Durbin Watson se revisó la correlación serial de los residuos, finalmente se determinó la respuesta de las diferentes variables ante choques positivos de una desviación estándar haciendo uso de las funciones impulso respuesta y se realizó la descomposición de varianza para observar la importancia relativa de cada choque. Todo esto se desarrolló en C++ y Python.spa
dc.description.researchareaProblemas en economíaspa
dc.format.extentxi, 155 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.instnameUniversidad Nacional de Colombiaspa
dc.identifier.reponameRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiaspa
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unal.edu.co/spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/86265
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombiaspa
dc.publisher.branchUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotáspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias Económicasspa
dc.publisher.placeBogotá, Colombiaspa
dc.publisher.programBogotá - Ciencias Económicas - Maestría en Ciencias Económicasspa
dc.relation.referencesAbril Bermúdez, F., & Quimbay Herrera, C. (s.f.). Universality on the Spatial and Temporal Spread of Covid-19. Available at SSRN 4511708.spa
dc.relation.referencesAgarwal, S., & Liu, C. (2003). Determinants of credit card delinquency and bankruptcy: Macroeconomic factors. Journal of Economics and Finance, 27(1), 75-84.spa
dc.relation.referencesAmézquita Guzmán, D. A. (2015). Ciclos económicos y crecimiento del crédito en Colombia.spa
dc.relation.referencesBarajas, A., Luna, L., & Restrepo, J. (2008). Macroeconomic fluctuations and bank behavior in Chile. Revista de Análisis Económico/Economic Analysis Review, 23(2), 21-56.spa
dc.relation.referencesBellotti, T., & Crook, J. (2009). Credit scoring with macroeconomic variables using survival analysis. Journal of the Operational Research Society, 60(12), 1699-1707.spa
dc.relation.referencesBoot, J., Feibes, W., & Lisman, J. (1967). Further methods of derivation of quarterly figures from annual data. Applied Statistics, 65-75.spa
dc.relation.referencesBorio, C. (2014). The financial cycle and macroeconomics: What have we learnt? Journal of banking & finance, 45, 182-198.spa
dc.relation.referencesBrunnermeier, M. K. (2009). Deciphering the liquidity and credit. Journal of Economic perspectives, 23(1), 77-100.spa
dc.relation.referencesCaldara, D., Fuentes-Albero, C., Gilchrist, S., & Zakrajšek, E. (2016). The macroeconomic impact of financial and uncertainty shocks. European Economic Review, 88, 185-207.spa
dc.relation.referencesCaldara, D., Scotti, C., & Zhong, M. (2021). Macroeconomic and financial risks: A tale of mean and volatility. International Finance Discussion Paper, 1326.spa
dc.relation.referencesCorrea, A., Marins, J., Neves, M., & Silva, A. (2014). Credit default and business cycles: an empirical investigation of brazilian retail loans. Revista Brasileira de Economia, 68, 337-362.spa
dc.relation.referencesDenton, F. T. (1971). Adjustment of monthly or quarterly series to annual totals: an approach based on quadratic minimization. Journal of the American Statistical Association, 66(333), 99-102.spa
dc.relation.referencesEnders, W. (2012). Applied econometric time series. Privredna kretanja i ekonomska politika, 132:93.spa
dc.relation.referencesFajardo Moreno, Á. A. (2016). Impacto del comportamiento macroeconómico sobre la morosidad de la cartera de consumo en Colombia. (Doctoral dissertation).spa
dc.relation.referencesFay, S., Hurst, E., & White, M. (2002). The household bankruptcy decision. American Economic Review, 92(3), 706-718.spa
dc.relation.referencesFiglewski, S., Frydman, H., & Liang, W. (2012). Modeling the effect of macroeconomic factors on corporate default and credit rating transitions. International Review of Economics & Finance, 21(1), 87-105.spa
dc.relation.referencesGujarati, D. N. (2022). Basic econometrics. Prentice Hall.spa
dc.relation.referencesGutiérrez-Rueda, J., & Vásquez, D. (2008). Un análisis de cointegración para el riesgo de crédito. Temas de Estabilidad Financiera, No. 35.spa
dc.relation.referencesHamann, F. (2013). Credit pro-cyclicality and bank balance sheet in Colombia. Borradores de Economía, No. 762.spa
dc.relation.referencesHamilton, J. D. (1994). Time series analysis. Princeton university press.spa
dc.relation.referencesHendershott, P., & Schultz, W. (1993). Equity and nonequity determinants of FHA single‐family mortgage foreclosures in the 1980s. Real Estate Economics, 21(4), 405-430.spa
dc.relation.referencesHernández, R. R. (2023). El ciclo económico en Colombia: una aplicación del método de regresión de Hamilton al índice de seguimiento a la economía. Universidad Nacional de Colombia.spa
dc.relation.referencesHoggarth, G., Sorensen, S., & Zicchino, L. (2005). Stress tests of UK banks using a VAR approach.spa
dc.relation.referencesHolló, D., & Papp, M. (2007). Assessing household credit risk: evidence from a household survey. MNB Occasional Papers(No. 70).spa
dc.relation.referencesKattai, R. (2010). Credit risk model for the Estonian banking sector. Eesti Pank.spa
dc.relation.referencesKoopman, S., Kräussl, R., Lucas, A., & Monteiro, A. (2009). Credit cycles and macro fundamentals. Journal of Empirical Finance, 16(1), 42-54.spa
dc.relation.referencesKrishnamurthy, A., & Muir, T. (2017). How credit cycles across a financial crisis. National Bureau of Economic Research( No. w23850).spa
dc.relation.referencesKrugman, P., Wells, R., & Graddy, K. (2017). Fundamentos de economía. Reverte.spa
dc.relation.referencesLin, J. Y. (2008). The impact of the financial crisis on developing countries.spa
dc.relation.referencesLouzis, D., Vouldis, A., & Metaxas, V. (2012). Macroeconomic and bank-specific determinants of non-performing loans in Greece: A comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios. Journal of Banking & Finance, 36(4), 1012-1027.spa
dc.relation.referencesMarcucci, J., & Quagliariello, M. (2008). Is bank portfolio riskiness procyclical?: Evidence from Italy using a vector autoregression. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 18(1), 46-63.spa
dc.relation.referencesMinsky, H. (2016). The integration of simple growth and cycle models. En H. Minsky, Can it happen again?: Essays on instability and finance (págs. 266-285). Routledge.spa
dc.relation.referencesMinsky, H. P. (1977). The financial instability hypothesis: An interpretation of Keynes and an alternative to "standard'' theory. Challenge, 20(1), 20--27.spa
dc.relation.referencesOcampo, J. A. (2009). Impactos de la crisis financiera mundial sobre América Latina. Revista CEPAL.spa
dc.relation.referencesQuimbay, C. (2021). Propiedades de sistemas complejos en la propagación de la pandemia de COVID-19.spa
dc.relation.referencesReinhart, C., & Rogoff, K. (2013). Banking crises: an equal opportunity menace. Journal of Banking & Finance, 37(11), 4557-4573.spa
dc.relation.referencesSims, C. A. (1980). Macroeconomics and reality. Econometrica: journal of the Econometric Society, 1-48.spa
dc.relation.referencesStock, J. H. and Watson, M. W. (2001). Vector autoregressions. Journal of Economic Perspectives, 15(4):101–115.spa
dc.relation.referencesVerbeek, M. (2017). A Guide to Modern Econometrics. Wiley, 5 edition.spa
dc.relation.referencesWolfson, M. H. (2002). Minsky‘s theory of financial crises in a global context. Journal of Economic Issues, 36(2):393–400.spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.licenseAtribución-CompartirIgual 4.0 Internacionalspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/spa
dc.subject.ddc330 - Economía::332 - Economía financieraspa
dc.subject.ddc330 - Economía::339 - Macroeconomía y temas relacionadosspa
dc.subject.ddc510 - Matemáticas::519 - Probabilidades y matemáticas aplicadasspa
dc.subject.jelE51 Money Supply • Credit • Money Multiplierseng
dc.subject.proposalCiclos económicosspa
dc.subject.proposalProducto interno brutospa
dc.subject.proposalTasa de ocupaciónspa
dc.subject.proposalTasa de desempleospa
dc.subject.proposalCartera de créditospa
dc.subject.proposalCalidad de cartera de créditospa
dc.subject.proposalCorrelación de Pearsonspa
dc.subject.proposalVariables rezagadasspa
dc.subject.proposalModelo de vectores autorregresivosspa
dc.subject.proposalBusiness cycleseng
dc.subject.proposalGross domestic producteng
dc.subject.proposalEmployment rateeng
dc.subject.proposalUnemployment rateeng
dc.subject.proposalCredit portfolioeng
dc.subject.proposalCredit portfolio qualityeng
dc.subject.proposalPearson correlationeng
dc.subject.proposalLagged variableseng
dc.subject.proposalVector autoregressive modeleng
dc.subject.unescoCréditospa
dc.subject.unescoCrediteng
dc.subject.unescoDesempleospa
dc.subject.unescoUnemploymenteng
dc.subject.unescoCiclo económicospa
dc.subject.unescoBusiness cycleseng
dc.titleEfectos de los ciclos económicos sectoriales y las tasas de desempleo sobre diferentes tipos de crédito en Colombiaspa
dc.title.translatedEffects of sectoral business cycles and unemployment rates on different types of credit in Colombiaeng
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TMspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dcterms.audience.professionaldevelopmentEstudiantesspa
dcterms.audience.professionaldevelopmentInvestigadoresspa
dcterms.audience.professionaldevelopmentMaestrosspa
dcterms.audience.professionaldevelopmentPúblico generalspa
dcterms.audience.professionaldevelopmentResponsables políticosspa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
1074134051.2024.pdf
Tamaño:
11.2 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Tesis de Maestría en Ciencias Económicas

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
5.74 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción: