Exposiciones en situación de impago. Estimación de parámetros para el cálculo de capital regulatorio y su predicción mediante aprendizaje automático

  1. RAMOS GONZÁLEZ, MARTA
Dirigida por:
  1. Antonio Partal Ureña Director/a
  2. Luis Martínez López Codirector/a
  3. María Pilar Gómez Fernández-Aguado Codirector/a

Universidad de defensa: Universidad de Jaén

Fecha de defensa: 30 de junio de 2023

Tribunal:
  1. Manuel Angel Fernández Gámez Presidente/a
  2. Reyes Samaniego-Medina Secretaria
  3. Antonio Trujillo-Ponce Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 820125 DIALNET

Resumen

Los desarrollos regulatorios sobre la medición del riesgo se encuentran en varios documentos publicados tanto por la Autoridad Bancaria Europea como por el Banco Central Europeo. En base a ellos, se presenta una propuesta concreta de la mejor estimación de pérdida esperada (ELBE) y de la pérdida inesperada (LGD in-default). La metodología se calibra utilizando datos hipotecarios de bancos españoles y el resultado sirve para analizar el perfil de riesgo de las carteras. Recientemente, la pandemia de COVID-19 dificultó la gestión del riesgo financiero. Los métodos tradicionales no sirven estimar su impacto. Por ello, la ELBE se predice utilizando una técnica de aprendizaje automático. Se presenta la proyección de dos parámetros ELBE para el 2022 y su comparación. En una se considera impacto del brote y en la otra se presupone su inexistencia. El método tiene un excelente desempeño y sirve para estimar pérdidas futuras esperadas ante cualquier evento similar.