Modelo propuesto para la identificación y predicción de bancos en dificultades, según el contexto del Comité de Supervisión Bancaria de Basilea

  1. Dulce María Gutiérrez Ramírez 1
  2. Luis Manuel Gaggero Sager 2
  3. Salvador Marín Hernández 3
  4. Celso Joaquín Muñoz Black
  1. 1 Universidad Nacional Autónoma de México
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    Universidad Nacional Autónoma de México

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  2. 2 Universidad Autónoma del Estado de Morelos
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  3. 3 Universidad de Murcia
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Revista:
Contaduría y administración

ISSN: 0186-1042,  2448-8410

Año de publicación: 2019

Volumen: 64

Número: 4

Tipo: Artículo

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Resumen

Este trabajo propone, y describe, una investigación empírica cuyo objetivo es determinar un modelo para la identificación (la cual forma parte de las orientaciones del BCBS de 2002 y de 20151) y la predicción de bancos en dificultades, ya que la detección de una de ellas es una de las propiedades deseables de cualquier sistema de alarma (Labatut, et. al., 2009). El modelo se basa en la aplicación del análisis discriminante a nueve bancos mexicanos en 1999, año que fue clave para la estabilidad y certidumbre del sistema financiero mexicano con la publicación de la LPAB2 y la creación del IPAB3. Los indicadores financieros considerados han sido utilizados por Beaver, Altman y Ayala, y el contexto de estos indicadores está incluido actualmente dentro de los marcos de Basilea II y III4. Con la función discriminante obtenida del modelo propuesto y con base en el estudio del caso, el modelo se probó con nueve bancos mexicanos, que estuvieron en la crisis bancaria mexicana, lo cual dio un resultado del 100% en la identificación de su respectiva situación financiera. Además, se predijo esta situación para cuatro bancos mexicanos en el periodo 2000-2008 y un banco de los Estados Unidos, afectado por la crisis sub-prime, para el periodo 2000 2010; la predicción basada en los resultados empíricos concuerda, en general, con los informes anuales del IPAB y con las opiniones de los presidentes del banco estadounidense. Se concluye que el modelo propuesto puede utilizarse, adicionalmente a los modelos de alerta temprana institucionales, para predecir si un banco está o no en dificultades considerando, además de los recursos propios, la provisión para pérdidas crediticias. Es necesario señalar que, dada la complejidad matemática del análisis discriminante y a las hipótesis involucradas, se implementaron técnicas estadísticas y algoritmos para su desarrollo.

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Fuente de los datos: Dialnet