Simulación de las Calificaciones Crediticias a los Municipios del Estado de México por medio de Modelos de Análisis Multivariado y de Redes Neuronales

Es importante para un municipio que requiera buscar financiamiento en la banca comercial, o atraer inversión, que entienda específicamente qué variables tiene que trabajar, las acciones a realizar en concreto, para tener una buena calificación crediticia y de esta forma hacerse atractivo hacia los demás. Estas calificaciones crediticias reflejan a los prestamistas la solvencia de la entidad, lo que contribuye a un mayor aprovechamiento de las oportunidades que ofrecen las instituciones financieras y la determinación de las tasas de interés, es decir, el precio que el prestatario debe pagar por el financiamiento; el cual puede ser menor al contar con calificaciones favorables (Gravas, 2012). El objetivo principal de esta investigación fue poder determinar un modelo capaz de evaluar las variables que intervienen en el otorgamiento de la calificación crediticia, y ser capaces de identificar la sensibilidad o relevancia de cada variable en el modelo. Se concluye que cuatro variables son relevante para la determinación de las calificaciones crediticias Ingresos Fiscales (IFOS), los Gastos Corrientes (GCR), Eficacia en la Recaudación y Transparencia en el ámbito Municipal; variables que se deben medir con mayor cuidado por los analistas y responsables de las evaluaciones municipales para implementar estrategias de desarrollo en el municipio

DETECCIÓN DE LA CALIFICACIÓN CREDITICIA DE MOODY’S OTORGADA A LOS MUNICIPIOS DEL ESTADO DE MÉXICO MEDIANTE LA METODOLOGÍA DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES: 2007-2011

A lo largo del presente trabajo se desarrollaran los siguientes capítulos con el contenido respectivo, comenzando en el primer capítulo con el marco Teórico, que encuadra desde los acontecimientos que conciernen a los antecedentes y temática previa sobre el tema y continuando con capítulos que nos van introduciendo en el campo de estudio, hasta culminar en el capítulo sexto con las conclusiones sobre los modelos desarrollados. En el capítulo 1, referente al Marco Teórico se hizo un análisis de los estudios sobre la aplicación de redes neuronales artificiales, información acerca de algunas técnicas que se han aplicado para detectar quiebras financieras. En él se encuentra los antecedentes de los teóricos sobre las crisis económicas, seguido de un marco referencial sobre los trabajos recientes sobre la temática de crisis aplicando algunos modelos, en específico RNA. A continuación, en el capítulo 2 se desarrolla brevemente la cronología histórica de los principales acontecimientos económicos a nivel nacional e internacional, como parte de las crisis previas que el planeta ha vivido, que al final terminan siendo causa o consecuencia de quiebras financieras en todos los niveles de gobierno, así como de las mismas calificaciones de crédito con la que la mayoría de inversionistas y financieros se rigen a nivel mundial en la toma de decisiones de inversión que cambian y repercuten en la vida y población de muchos países. VIII Seguidamente, se procedió a desarrollar el capítulo 3; Dentro del cual se describen las características socioeconómicas de los principales municipios endeudados con insolvencia financiera y con solvencia financiera en el Estado, y sus principales características financieras. Es un capitulo que comienza dando información general sobre el Estado de México y sus municipios, información histórica de lo que se ha venido presentando en el estado. Se lleva a cabo un análisis de las regiones del estado según los municipios quebrantados en cada una de ellas. Posteriormente en el capítulo 4, se tiene el desarrollo de la temática sobre las Redes Neuronales Artificiales (RNA), como breviario sobre la técnica de Inteligencia Artificial que ha traído la opción de llevar a cabo la investigación, y es una de las más revolucionarias técnicas de predicción y clasificación dentro de los modelos estadísticos no paramétricos en la actualidad. Se plantean algunos principios básicos, así como, la explicación del Multi Layer Perceptron (MLP) y el Back Propagation que son modelos dentro de los RNA que permiten obtener resultados mucho mejores a los de otros RNA. Casi para concluir se presenta el capítulo 5 que trata en si el desarrollo de los modelos neuronales. Comienza con una introducción a la metodología empleada por Moody´s para asignar calificaciones a los municipios, y en general a los gobiernos fuera de Estados Unidos. Posteriormente se realiza un análisis sobre las variables que entraran al modelo y se consideran más determinantes en el sentido a priori. Por último se desarrollan los modelos en SPSS, y se redacta la discusión sobre cada modelo. Por último se presenta el capítulo 6 que establece las conclusiones finales y resultados del modelo e investigación confirmando cada una de la hipótesis de investigación

Las agencias de calificación crediticia (Las hijas de Elena: La triple a)

En este trabajo, en primer lugar, se analiza la estructura (accionariado), funcionalidad (cómo funcionan y emiten sus opiniones) y el comportamiento (cómo actúan en los mercados) de las tres agencias más importantes de calificación de activos financieros, de emisores y emisiones de activos financieros. En segundo término, se señalan sus poco, si algo, científicas evaluaciones basadas en conceptos y actuaciones tan poco adecuadas como: profecía autocumplida, carencia de fecha de caducidad, catastrofismo, que, a veces, imponen con comportamientos gansteriles. Asimismo, se destaca la importancia y trascendencia que suponen las opiniones que emiten dichas agencias, auténticos ucases, que las convierten, de facto, en auténticos señores de horca y caudillo que acondicionan la vida y hacienda de inversores y emisores. En realidad, su comportamiento es tan deplorable y funesto, que como las hijas de Elena, de ahí el título del trabajo, ninguna es buena. Finalmente, se presenta, en forma de decálogo, los hechos, irrefutables, que justifican el calificativo de malvadas de dichas agencias: S&P, Moody?s y Fitch, hasta el punto de que son el antimefistofelismo personificado. Mefistófeles se definía a sí mismo como un pobre diablo que pretendiendo hacer el mal, acababa haciendo el bien, justo al revés que las hijas de Elena

Modelos de valoración del Riesgo

Con la crisis económica de los últimos años se ha puesto de manifiesto la elevada correlación actual entre la economía real y el sistema financiero. La economía financiera está basada en el sistema financiero, en papeles comerciales, en bonos, títulos valores, acciones, inversiones¿, por otro lado la economía real se basa en las industrias, fábricas, comercio, agricultura, explotación de materias primas¿ Las consecuencias de la crisis financiera fueron la ausencia de liquidez, la menor capacidad de financiación y la pérdida de clientes, lo que generó una enorme caída en la confianza de inversionistas y consumidores que consecuentemente supusieron una crisis en la economía real. Uno de los principales motivos de la crisis financiera fue la incorrecta valoración de las hipotecas subprime. Las principales quiebras bancarias están asociadas al riesgo de crédito, es decir, a la situación que derivaba de que las empresas o los particulares no fueran capaces de atender a sus obligaciones de devolución. Todo ello ha impulsado el análisis y la gestión del riesgo, así como su cuantificación, lo que ha supuesto cambios muy significativos en el panorama financiero, regulatorio y otorgando una mayor importancia a la gestión del riesgo crediticio. La correcta calificación de riesgo de crédito es un factor crítico en el sistema financiero. Hoy en día, los avances metodológicos, técnicos y los sistemas de información, permiten mejorar el análisis que los profesionales hacen sobre la capacidad crediticia de los emisores. En este entorno, las agencias de calificación o rating han adquirido progresivamente una importancia trascendental para los inversores, entidades financieras y reguladores. Sin embargo su papel se ha visto cuestionado a raíz de la crisis financiera y elevadas calificaciones de compañías que inmediatamente entraron en suspensión de pagos. A lo largo de esta tesis doctoral se analizará la actual regulación bancaria, haciendo especialmente énfasis en las distintas normativas contables y en acuerdos como los del Banco Internacional de Pagos (Basilea) donde a lo largo de las últimas décadas se han actualizado las normativas y acuerdos en aras de mejorar la solvencia de las entidades financieras y suavizar los ciclos económicos.The economic crisis of recent years has highlighted the high correlation between real economy and financial system. The financial system is based on commercial paper, bonds, securities, market shares, investments ..., on the other hand the real economy is based on industries, factories, trade, agriculture, exploitation of raw materials... Some consequences of the financial crisis are the lack of liquidity, the decrease in funding and the damages to customer portfolios. These factors generated a huge drop in the confidence of investors and consumers, which originated a real economy crisis. One of the main reasons for the financial crisis was the wrong valuation of subprime mortgages last decade, as well as not being able to forecast some big companies failures. Bank failures are mainly associated with wrong credit risk valuations when borrowers were unable to meet their obligations. This situation has led to a greater emphasis on the credit risk management with significant changes in the financial system and regulatory landscape. A correct rating credit risk is a critical factor in the financial system. Advances in methodology, new statistical methods approaches, and the use of information systems help to improve the quality of the risk analysis about the creditworthiness of the issuers. In this environment, rating agencies have gradually acquired a transcendental importance for investors, financial institutions and regulators. However its role has been questioned since the financial crisis due to the failures of companies with highest ratings, that suddenly went into bankrupt (or under chapter 11 protection, in the US). In our work, the current banking regulation is analyzed, especially emphasizing last accounting regulations and agreements as the Bank for International Settlements (Basel) where, over the last decades, have been updated regulations and agreements in order to improve financial institutions solvency and smooth the effect of the economic cycle. All these changes require financial institutions to be dynamic, flexible and they have to invest large amounts of material and human resources to adapt quickly to the new regulations, which directly impact in their business

Econometric models for forecasting financial ratings

Credit Rating Agencies (CRA) provide ordinal assessments associated with the ability of companies, governments, institutions or financial assets, to meet debt obligations on time. These ratings are generated by CRAs as an 'objective' information about the financial health of their customers (although, in some cases, the CRAs provide ratings for third parties), bonds emissions, companies, institutions, and some other agents or financial products. This information is based on two components: the first is estimated from financial and economic sources, usually public, and the second on so called ‘qualitative’ data, which is part of the proprietary know-how of the agencies. But, how an independent investor or institution could evaluate the financial health of a company or a new issue? How can it be done without having to incur in the costs of arranging a contract for this purpose with a CRA? Some statistical methods have been employed with this aim, but as the emergency of Artificial Intelligence (AI) tools are becoming widespread, it is possible to model the rating of a company using public data. In fact, this is possible using public information, available to investors and to financial institutions. The answer to these questions lies in using statistical multivariate methods and AI models to estimate ratings of companies based on information available about their financial and economic data. Most of the literature about financial rating forecasting focuses on bond-rating prediction, and not in company’s ratings. The specification of econometric models to forecast the credit rating of a company involves using exogenous financial variables that produce a causal effect on their creditworthiness, and on their capacity to fulfill their future obligations. Public data are available for most of the companies that are traded on financial markets. In Bloomberg's database, this information and the ratings obtained from the main CRAs, are available. Long-term rates are divided in two main categories: investment and non-investment grades using a letter scale. Investment grades starts (in Moody’s scale) at ‘Aaa’, wich is related to the highest credit quality, and, consequently, the lowest expectation of default risk; they reflect and exceptionally strong capacity to fulfil their financial commitments, and they are not future events that can alter this situation; the ‘Aa’ rating is linked to very high credit quality, and low default risk. Following it is the ‘A’ level, associated to high credit quality and low possibility of default, but can be influenced by changes in the business environment. Finally, the ‘Baa’ level is associated with medium risk. The junk grade level starts at ‘Ba’ and ‘B’, which is associated to high risk of default, the ‘Caa’ and ‘Ca’ to highest risks, and finally, level ‘C’ is associated to firms in default, that is, with the presence of credit events of failure to pay interest or principal of a loan or security when due, and the debtor is unable to meet the legal obligation to debt repayment. The information provided by these values is ordinal, and not directly associated with probabilities of default. Moreover, more troubling is that the risk increase linked to a notch downgrade is not constant along the scale; more still, these variations are not comparable between them, and still less, they cannot be quantified. Some Multivariate Analysis methods used to estimate rates produce less accurate classifications; for example, Discriminant Analysis reaches only 20.7% of correct forecasted ratings, but only 16.7% when using jackknife methods to exclude one case at the time, as trial set. Multivariate logit (or similar models) are in the same range. While non-linear methods, such as Artificial Neural Networks, provide much better results, if a sufficiently large sample is used to train the model. The first main objective proposed is to elaborate models that can reproduce S&P's and Moody’s long-term ratings using publicity available data. The second main objective is to analyze the phenomenon called 'rate inflation', that is, the attribution of a certain level of rating above the 'objective level' which would be generate by an impartial observer. As Moody's ratings tend to be lower that those obtained by S&P's, these differences are considered as an evidence of rating inflation. This has been studied, also, in different economic sectors. Data employed come from two random samples of over one thousand companies each, for the years 2010 to 2018, and from thirteen economic sector

Aplicación de Regresión Logística a la Calificación Crediticia de los Municipios del Estado de México, 2011 – 2015

El objetivo de esta investigación es conocer el impacto que juegan algunas de estas variables a lo que concierne a las calificaciones obtenidas por algunos municipios del Estado de México, durante el periodo 2011 a 2015. En particular, nos interesa estudiar el impacto que tiene los factores económicos y financieros de manera global, es decir, conocer el impacto que estos dos rubros tienen sobre la calificación final, expresado como porcentaje de ésta, y de manera particular, conocer el impacto de las variables que integran estos factores, así como la interacción entre ellas. Las agencias calificadoras enfatizan el hecho de que el análisis que realizan para otorgar una calificación crediticia es por naturaleza subjetivo y no puede reducirse a fórmulas matemáticas simples, tales como relaciones lineales entre variables, sin embargo, los estudios concernientes al tema muestran que el análisis formal de ciertas 5 variables puede ayudar a identificar relaciones explícitas entre un subconjunto de todas las variables analizadas y las calificaciones crediticias. Nuestra hipótesis de este trabajo es: las variables que se clasifican como financieras, económicas y deuda proporcionan información suficiente para la correcta predicción de la mayor parte de las calificaciones crediticias de los municipios del Estado de México que cuentan con esta, usando el modelo logístico ordenado. El objetivo principal de la siguiente investigación es aplicar la regresión logística ordinal y nominal a una base de datos, que contiene la calificación crediticia como variable de respuesta, y un conjunto de variables económicas y financieras como posibles predictores de las calificaciones crediticias de los municipios del Estado de México durante el periodo 2011 a 2015. Mientra

Adecuación de los modelos de predicción de las crisis bancarias al caso español

Falta palabras clavesEn los tres capítulos de este trabajo hemos querido recoger una visión de la última crisis bancaria en España en el periodo 2009-20013, desde distintas perspectivas. En el capítulo 1 hemos analizado la consecución de los diversos sucesos que dieron lugar al origen de esta última crisis financiera, iniciada en 2007 en Estados Unidos y que se trasladó a un gran número de países, entre ellos España. Hemos estudiado los diferentes aspectos que dieron lugar a los desequilibrios de nuestra economía y a la desestabilización de nuestro sistema bancario, analizando la situación de las entidades de depósito en el periodo previo y durante la crisis, la restructuración bancaria, las ayudas recibidas y los costes del rescate bancario. Nos preguntamos entonces si esta situación se podría haber detectado con suficiente antelación como para poder actuar y paliar sus efectos. Las autoridades supervisoras de los diferentes países deben revisar y salvaguardar la salud de sus sistemas bancarios, para ello es de gran utilidad conocer cuáles son los indicadores que pueden predecir situaciones de vulnerabilidad y poder disponer de mecanismos que alerte de las dificultades por las que están pasando las entidades o el sistema bancario, emitiendo señales de alerta, facilitando así la tarea de supervisión. Por ello, el capítulo 2 está dedicado al estudio de los sistemas de alerta temprana (SAT) de crisis bancarias, en el que tras recoger los diferentes aspectos conceptuales y metodológicos y una breve descripción del desarrollo histórico de los SAT, analizamos las diferentes variables explicativas, tanto desde un enfoque macroeconómico, como desde un enfoque microeconómico, y recogemos diferentes técnicas paramétricas y no paramétricas utilizadas en los modelos de predicción del fracaso. Finalizamos el capítulo presentando un análisis de los estudios empíricos sobre sistemas de alerta temprana para predecir crisis bancarias, tanto sistémicas como de entidades individuales, dedicando especial atención a los realizados para detectar la crisis de entidades bancarias en España. Para estudiar la adecuación de los modelos de predicción al estudio de la crisis bancaria en España en el periodo 2009-2013, en el capítulo 3, hemos seleccionado una muestra de 62 entidades y a partir de los estados contables, hemos elaborado siete indicadores financieros que se engloban en las categorías CAMEL, con datos para un año antes del fracaso, correspondientes a los años 2008 y 2009. Hemos aplicado técnicas paramétricas clásicas, y una aproximación no paramétrica, obteniendo muy buenos resultados, en cuanto a poder de clasificación, en cuanto la sensibilidad y especificidad de los modelos y en cuanto el índice de precisión en la clasificación

Mejora del acceso al financiamiento bancario de empresas MYPES, usando herramientas de Data Mining

El presente trabajo tiene como objetivo dar a conocer una metodología simple para optimizar el acceso al financiamiento bancario para una MYPE a través del uso de herramientas de minería de datos que puedan plasmarse en un aplicativo móvil con una interface amigable para el usuario, que en este caso podría ser el gerente general, el gerente financiero, entre otros; sin demandar una inversión muy alta. La herramienta de minería de datos que se aplicó fue una red neuronal con aprendizaje profundo, pues involucra más de una capa oculta – mayor cantidad de capas, mayor precisión – para a partir de variables disponibles en un set de datos, determinar el peso relativo de cada una de ellas y estimar la probabilidad de que una MYPE en particular pueda acceder a un crédito bancario. Se aplicó también otra herramienta conocida como regresión logística, sin embargo, por el potencial de aplicación del algoritmo anterior, se descartó la última opción. En ambos casos se usó un dataset de un banco representativo de nuestro país, con historial de créditos aprobados o denegados para MYPEs de diferentes segmentos. La practicidad del resultado del algoritmo de minería de datos permite que pueda convertirse fácilmente en un app para móviles que, a través de una simple interface de usuario, le permite a una MYPE conocer la probabilidad de acceso al financiamiento de forma personalizada. Esta información es de mucha utilidad para facilitar la toma de decisiones a nivel gerencial y a nivel estratégico (negociar con nuevos proveedores, con clientes, etc.) Se estimó un beneficio estimado anual de S/1683 por el uso de este aplicativo respecto a no utilizarlo, en un escenario normal proyectado para 5 años en adelante. De la misma forma, se tuvo un VAN de S/3368 para un COK de 14.71%. Asimismo, para un WACC de 20.95% producto de una estructura de financiamiento 20% deuda y 80% aporte propio, el VAN calculado es de S/2360. En ambos escenarios el proyecto de implementación resulta económicamente viable. Sintetizando, se tendrá un aplicativo móvil desarrollado a partir del algoritmo de minería de datos –redes neuronales– que permitirá a la MYPE tomar decisiones más acertadas.Tesi

Análisis del riesgo crediticio aplicado a la cartera de crédito del Banco de América Central (BAC) para el período 01 de enero al 31 de diciembre 2018

A través del presente trabajo cuyo tema es Análisis del riesgo crediticio aplicado a la cartera de crédito del Banco de América Central (BAC) para el período 01 de enero al 31 de diciembre 2018 se realizó una serie de investigaciones bibliográficas en la cual la información recopilada nos dice que existen una serie de metodologías para la cuantificación, gestión y administración del riesgo crediticio. Para lograr realizar este análisis se realizó la metodología del análisis comparativo aplicado a las carteras de créditos de la institución bancaria la cual nos mostró como resultado que la institución bancaria a pesar de los riesgos sistemáticos que se han presentados en el país se mantiene la solvencia y rentabilidad de la misma. Por lo cual se puede concluir que el trabajo fue de gran importancia en los conocimientos adquiridos ya que este riesgo crediticio causa grandes impactos financieros en la institución bancaria sea de manera positiva o negativa, es por eso que se debe ser sigilosos al momento de analizarlo. La institución reflejo excelente control de este ya que implementa adecuadas políticas de crédit

Evaluación de proyectos de inversión de la Banca de Desarrollo, mediante modelos credit scoring destinados a pymes. El caso de la provincia de Pichincha (Ecuador)

La presente tesis, pretende contribuir con un modelo credit scoring que utilice criterios complementarios de evaluación de proyectos de inversión, considerando variables cualitativas, en el ámbito de mercado, ingeniería y financiero, para el proceso de concesión de crédito, en el caso específico de la banca de desarrollo al sector pymes de la provincia de Pichincha (Ecuador). Se trata con ello de aportar una herramienta que busca mitigar el riesgo tanto para la institución financiera como para las pequeñas y medianas empresas. Credit scoring como definición según algunos autores, es la clasificación como buenos o malos pagadores a los potenciales clientes de la banca, sean estos personas naturales o empresas, por otro lado, también se lo define como algoritmos que permiten calificar a clientes, utilizando métodos estadísticos con técnicas paramétricas y no paramétricas para medir el riesgo. Las técnicas paramétricas sustentan su análisis en una función de distribución conocida, estimando criterios que permitan explicar la variable dependiente y las técnicas no paramétricas no requieren información acerca de la función de distribución (redes neuronales, árboles de decisión, algoritmos de búsqueda e inteligencia artificial). El sistema financiero ecuatoriano se encuentra normado por el Código Orgánico Monetario Financiero, las resoluciones vigentes de la Junta Monetaria y se encuentra bajo la supervisión de la Superintendencia de Bancos, el marco normativo señalado contempla actividades relacionadas al riesgo crediticio y a la aplicación de metodologías para su determinación. En el proceso de investigación se analizan estadísticamente 33 variables agrupadas en 5 dimensiones de 315 empresas, lo cual a través del uso de dos técnicas, una no paramétrica (árboles de decisión) y otra paramétrica (logit), se construyó un modelo credit scoring. El modelo credit scoring diseñado, fue validado con resultados favorables, a través de las pruebas: ómnibus por medio del procedimiento de máxima verosimilitud seleccionando las estimaciones de los parámetros que hagan posible que los resultados observados sean adecuados, Hosmer Lemeshow, ajuste global e índice de Negelkerke.The present work, intends to contribute with a credit scoring model that uses complementary criteria of evaluation of investment projects, in the field of market, engineering and financial, for the process of credit granting of development banking to the sector pymes of the province of Pichincha Ecuador and in this way mitigate the risk for both the financial institution and small and medium enterprises. Credit scoring as a definition according to some authors, is classified as good or bad payers to potential customers of the bank, whether these individuals or companies, on the other hand is also defined as algorithms that allow customers to qualify, using statistical methods with techniques parametric and nonparametric to measure the risk. Parametric techniques support their analysis in a known distribution function, estimating criteria that explain the dependent variable and nonparametric techniques do not require information about the distribution function (neural networks, decision trees, search algorithms and artificial intelligence). The Ecuadorian financial system is regulated by the Monetary Financial Code, the resolutions of the Monetary Board and is under the supervision of the Superintendency of Banks, all the regulatory framework includes activities related to credit risk and the application of methodologies to your determination In the research process, 33 variables grouped in 5 dimensions are analyzed statistically of 315 companies, which through the use of two techniques, one non-parametric (decision trees) and another parametric (logit), a credit scoring model was built. The credit scoring model was validated with favorable results, through the following tests: omnibus using the maximum likelihood procedure, selecting the parameter estimates that allow the observed results to be adequate, Hosmer Lemeshow, global adjustment and Negelkerke index