Modelización de la solvencia bancaria en escenarios adversos: aplicación a los PIIGS

• Julio Abad-González ^[1] ; Cristina Gutiérrez-López ^[1]
  1. [1] Universidad de León

     Universidad de León

     León, España

     
• Localización: Revista de contabilidad = Spanish accounting review: [RC-SAR], ISSN 1138-4891, Vol. 19, Nº 2, 2016, págs. 227-238
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Modeling banking solvency under adverse scenarios: Evidence from the ‘PIIGS’ countries
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• Resumen
  • español

    En los últimos años se han realizado diversas pruebas de estrés a la banca europea con el fin de evaluar su solvencia, condicionando sus resultados las medidas de reestructuración y recapitalización aplicadas al sector.

    Este trabajo pretende modelizar los niveles de solvencia estimados por las pruebas realizadas en 2011, expresados en términos de capital tier 1, a partir de variables contables, exposición a soberanos e indicadores que definan los escenarios macroeconómicos considerados. El análisis, a través de un modelo de regresión multinivel, se centra en las entidades de los países más afectados por la crisis financiera, los denominados PIIGS (Portugal, Italia, Irlanda, Grecia y España). Los resultados muestran que las ratios contables, conforme a un modelo CAMEL, junto con las variables categóricas relativas a país y escenario y su interacción, ofrecen una buena capacidad predictiva.

  • English

    Stress tests have recently become one of the usual procedures to assess the resilience of the EU banking systems against economic distress. Their results have also influenced and conditioned the last European banking sector restructuring and recapitalization process.

    The aim of this paper is to predict the core tier 1 ratio assessed by the 2011 European stress tests by means of a multilevel regression model. Financial ratios, sovereign debt exposures and macroeconomic indicators are considered as explanatory variables. The sample consists of the financial institutions from the so-called PIIGS countries (Portugal, Italy, Ireland, Greece and Spain). The results show that a CAMEL model has good predictive capability when country and scenario dummies and their interaction are included.