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Fundamentos de los sistemas de alerta en las entidades de supervisión bancaria

  • Autores: Amalia Carrasco Gallego
  • Localización: Revista española de financiación y contabilidad, ISSN 0210-2412, Nº 102, 1999, págs. 1043-1074
  • Idioma: español
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      Las autoridades supervisoras de algunos países utilizan la forma más o menos genuina el denominado sistema CAMEL, donde la solvencia, rentabilidad y liquidez, se interrelacionan, adquiriendo un papel principal la calidad de la gestión para valorar la marcha de la entidad. Este método ha sido objeto de numerosas investigaciones para incorporarlo, de forma simplificada y a través de ratios, dentro de los sistemas de alerta que utilizan preventivamente las autoridades supervisoras.

      En este artículo se ha tratado de establecer un marco conceptual de estos sistemas basado en los modelos de predicción de quiebra. Y se realiza una revisión de las investigaciones desarrolladas en este campo en Estados Unidos para conocer la evolución de las variables que a través de la información contable reflejan mejor los riesgos bancarios

    • English

      In some countries, agencies in charge of bank regulation and superivision are currently using the CAMEL system or an ad hoc adapted version of it for the analysis of banks' financial condition.

      Within the framework of this system, long term solvency, profitability and liquidity appear as closely related areas of analysis, with the quiality of management being the fundamental criterion for the assessment ot the banks perfomance and future prospects. The CAMEL system has been the focus of attention of a largue number of studies aimed at developing a simplified version of the model based on a reduced set of financial ratios, wich may be integrated with the screening tools used by examiners. This paper develops a conceptual framework for this kind of systems, based on bankruptcy prediction models. It also presents a literature review in order to identify those variables which have been found to be useful in explaining bank risks.


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