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

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

     Universidad Nacional Autónoma de México

     México

     
  2. [2] Universidad Autónoma del Estado de Morelos

     Universidad Autónoma del Estado de Morelos

     México

     
  3. [3] Universidad de Murcia

     Universidad de Murcia

     Murcia, España

     

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• Localización: Contaduría y administración, ISSN 0186-1042, ISSN-e 2448-8410, Vol. 64, Nº. 4, 2019
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Proposed model for the identification and prediction of weak banks, in the context of the Basel Committee on Banking Supervision
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• Resumen
  • español

    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.

  • English

    This paper proposes and describes an empirical research whose objective is to determine a model for the identification (which forms part of the BCBS guidelines of 2002 and 2015 ) and the prediction of weak banks, since detection of the identification or the prediction is a property desirable of any alarm system (Labatut, et al., 2009). The model is based on the application of discriminant analysis to nine Mexican banks in 1999, a year that was key to the stability and certainty of the Mexican financial system with the publication of the LPAB and the creation of IPAB . The financial indicators considered have been used by Beaver, Altman and Ayala, and furthermore the context of this indicators is currently included into the framework of Basel II and III . With the discriminant function obtained from proposed model and with base on study of the case, the model was proved with nine Mexican banks, who were involved in the Mexican banking crisis, resulting a 100% in the identification of their respective financial situation. In addition, this situation was predicted to four Mexican banks in the period 2000-2008 and a bank from the United States, affected by the sub-prime crisis, for the period 2000 2010; the prediction based on the empirical results agrees, in general, with the annual reports of the IPAB and with the opinions of presidents of the American bank. It is concluded that the proposed model can be used, in addition to the institutional early warning models, to predict if a bank is weak or not, considering, additionally to the effect on own resources the allowance for loan losses. It should be emphasized that, given the mathematical complexity of the discriminant analysis and the hypotheses involved, we implemented statistical techniques and algorithms for their development