Utilización de los Sistemas IRB en las Cajas Rurales españolas

  1. Purificación Parrado Martínez 1
  1. 1 Universidad de Jaén
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    Universidad de Jaén

    Jaén, España

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Revista:
Gestión Joven

ISSN: 1988-9011

Año de publicación: 2012

Número: 9

Tipo: Artículo

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Resumen

La reciente crisis financiera ha evidenciado la importancia de una adecuada y eficaz administración del riesgo de crédito en las entidades financieras. Además, con las medidas adoptadas, el sistema financiero español ha sufrido importantes cambios que reflejan la necesidad y protagonismo de la Banca Cooperativa. Este estudio recopila las investigaciones sobre el enfoque basado en Ratings Internos. (del inglés, (IRB) Internal Rating-Based), y establece las bases para el desarrollo, en futuras investigaciones, de un modelo de calificación crediticia que permita a las cajas rurales evaluar, de forma objetiva, la probabilidad de impago de las pymes de su cartera, mejorando así, la gestión del riesgo de crédito.

Referencias bibliográficas

  • Aharony, J., Jones, C. y Swary, I. (1980) ‘An analysis of risk and return characteristics of corporate bankruptcy using capital market data’, Journal of Finance, vol. 35, no. 4, pp. 1001- 1016.
  • Ahn, B.S., Cho, S.S. y Kim, C.Y. (2000) ‘The integrated methodology of Rough Sets Theory and Artificial Neuronal Network for business failure prediction’, Expert Systems with Applications, vol. 18, no. 2, February, pp.65-74.
  • Altman, E.I. (1968) ‘Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy’, Journal of Finance, vol. 23, no. 4, September, pp. 589-609.
  • Altman, E.I., Haldeman, R.G. y Narayanan, P. (1977) ‘Zeta Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy of Corporations’, Journal of Banking and Finance, vol. 1, no. 1, June, pp. 29-54.
  • Altman, E. y Sabato, G. (2005) ‘Effects of the New Basel Capital Accord on Bank Capital Requirements for SMEs’, Journal of Financial Services Research, vol. 28 , no. 1-3, pp. 15-42.
  • Altman, E. y Sabato, G. (2007) ‘Modeling Credit Risk for SMEs: Evidence from the US Market’, Abacus, vol. 43, no. 3, September, pp. 332-357.
  • Altman, E., Sabato, G. y Wilson, N. (2009) The Value of Qualitative Information in SME Risk Management, [Online], Available: http://people.stern.nyu.edu/ealtman/SME_EA_GS_NW.pdf [5 Agosto 2011]
  • Angelini, E., Tollo, G. y Roli, A. (2008) ‘A Neural Network Approach for Credit Risk Evaluation’, The Quarterly Review of Economics and Finance, vol. 48, no. 4, pp. 733-755.
  • Ayadi, R., Llewellyn, D.T., Schmidt, R.H., Arbak, E. y De Groen, W.P. (2010) Investigating Diversity in the Banking Sector in Europe: Key Developments, Performance and Role of Cooperative Bank, Brussels: Centre for European Policy Studies.
  • Barnhill, T.M. y Maxwell, W.F. (2002) ‘Modeling Correlated Market and Credit Risk in Fixes Income Portfolios’, Journal of Banking & Finance, vol. 26, no. 2-3, March, pp. 347-374.
  • Beaver, W.H. (1966) ‘Financial Ratios as Predictor of Failure’, Journal of Accounting Research, Supplement, vol. 4, pp. 71-127.
  • Beaver, W.H. (1968) ‘Market prices, financial ratios and the prediction of failure’, Journal of Accounting Research, vol. 6, no. 2, pp. 179-192.
  • Belmonte, L. J. (2007) El sector de cooperativas de crédito en España: un estudio por Comunidades Autónomas. Análisis de su eficiencia y dimensión (1995-2003), [Online], Available:http://www.juntadeandalucia.es/empleo/www/adjuntos/publicaciones/1_1505_coopera tivas_credito.pdf [4 Noviembre 2011].
  • Belmonte, L.J. (2011) ‘El nuevo modelo de negocio de las cooperativas de crédito españolas. Perspectivas futuras’, Papeles de Economía Española, no. 130, pp. 244-257.
  • Bharath, S.T. y Shumway, T. (2008) ‘Forecasting default with the Merton distance to default model’, Review of Financial Studies, vol. 21, no. 3, pp. 1339-1369.
  • Black, F. y Sholes, M. (1973) ‘The Pricing Options and Corporate Liabilities’, The Journal of Political Economy, vol. 81, no. 3, May-June, pp. 637-654.
  • Blanco, A. J., Irimia, A.I. y Oliver, M.D. (2011) ‘Credit scoring model for small firms in the UK using logistic regression’, Investigaciones en Seguros y Gestión del Riesgo: Riesgo 2011- Ponencias del IV Congreso “Riesgo 2011”, Fundación MAPFRE, Sevilla, pp. 307-321.
  • Carling, K., Jacobson, T., Lindé, J. y Roszbach, K. (2007) ‘Corporate credit risk modeling and the macroeconomy’, Journal of Banking & Finance, vol. 31, no.3, March, pp. 845-868.
  • Casey, C. (1978) ‘The effect of accounting information on bank loan officers´ predictions of bankruptcy’, Journal of Commercial Bank Lending, August.
  • Castagna, A.D. y Matolcsy, Z.P. (1981) ‘The Prediction of Corporate Failure: Testing the Australian Experience’, Australian Journal of Management, vol. 6, no. 1, June, pp. 23-50.
  • Correa, A., Acosta, M. y González, A.L. (2003) ‘La insolvencia empresarial: un análisis empírico para la pequeña y mediana empresa’, Revista de Contabilidad, vol. 6, no. 12, JulioDiciembre, pp. 47-79.
  • Corzo, T. (1999) ‘La relación entre la probabilidad de impago y rating. Aplicación de la teoría de valoración de opciones a la evaluación del riesgo de crédito’, Revista Bolsa de Madrid, no. 77, pp. 20-29.
  • Crespo, M.A. (2000) ‘Una aproximación a la predicción del fracaso empresarial mediante redes neuronales’, IX Encuentro de Profesores Universitarios de Contabilidad, Las Palmas de Gran Canaria, pp.591-607.
  • Crouhy, M., Galai, D. y Mark, R. (2000) ‘A comparative analysis of current credit risk model’, Journal of Banking and Finance, vol. 24, no. 1-2, January, pp.59-117.
  • De Andrés, J. (2001) ‘Statistical Techniques vs. SEE5 Algorithm. An Application to Small Business Environment’, The International Journal of Digital Accounting Research, vol. 1, no. 2, 153-179.
  • De Andrés, J. (2005) ‘Comparativa de métodos de predicción de la quiebra: redes neuronales artificiales vs. métodos estadísticos multivariantes’, Partida Doble, no. 168, Julio-Agosto, pp. 104-113.
  • De Miguel, L.J., Revilla, E., Rodríguez, J.M. y Cano, J.M. (1993) ‘A comparison between statistical and neural network-based methods for predicting bank failures’, Proceeding of the IIIª International Workshop and Artificial Intelligence in Economics and Management, Portland, Oregon.
  • Deakin, E. (1972) ‘A Discriminant Analysis of Predictor of Business Failure’, Journal of Accounting Research, vol. 10, no. 1, pp. 167-179.
  • Delfiner, M., Pailhe, C. & Perón, S. (2006) Cooperativas de Crédito: Revisión de Experiencias Internacionales, [Online], Available: http://www.bcra.gov.ar/pdfs/invest/cooperativasfinancieras.pdf [5 Septiembre 2011].
  • Deprés Polo, M. (2011) ‘El comportamiento de los Ratings crediticios a lo largo del ciclo’, Revista de Estabilidad Financiera, no. 20, Mayo, pp. 73-91.
  • El Hennawy, R.H. y Morris, R.C. (1983) ‘Market anticipation of corporate failure in the UK’, Journal of Business Finance & Accounting, vol. 10, no. 3, September, pp. 359-372.
  • Ferrando, M. y Blanco, F. (1998) ‘La previsión del fracaso empresarial en la comunidad valenciana: aplicación de los modelos discriminante y logit’, Revista Española de Financiación y Contabilidad, vol. 27, no. 95, Abril-Junio, pp. 499-540.
  • Ferrando, M. y Yáñez, L. (1998) ‘El Fracaso Empresarial en la Comunidad Valenciana (1992- 94). Características de las Empresas no Financieras que Quiebran o Suspenden Pagos’, Economía Industrial, no. 322, pp. 155-170.
  • Gabas, F. (1990) Técnicas actuales de Análisis Contable. Evaluación de la solvencia empresarial, Madrid: Instituto de Contabilidad y Auditoría de Cuentas, Ministerio de Economía y Hacienda.
  • García D., Calvo-Flores, A. y Arques, A. (1995) ‘Un modelo discriminante para evaluar el riesgo bancario en los créditos a empresas’, Revista Española de Financiación y Contabilidad, vol. 25, no. 82, Enero-Marzo, pp. 175-200.
  • García, M. y Sánchez, C. (2005) Riesgo de crédito en México: aplicación del modelo CreditMetrics. Tesis de Licenciatura. México: Departamento de Contaduría y Finanzas, Escuela de Negocios, Universidad de las Américas Puebla, México.
  • Geske, R. (1977) ‘The Valuation of Corporate Liabilities as Compound Options’, Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol. 12, no. 4, November, pp. 541-552.
  • Gómez, P. y Partal, A. (2010) Gestión y control del riesgo de crédito en la banca. España: Delta Publicaciones.
  • Hillegeist, S.A., Keating, E.K., Cram, D.P y Lundstedt, K.G. (2004) ‘Assessing the Probability of Bankruptcy’, Review of Accounting Studies, vol. 9, no. 1, March, pp. 5–34.
  • Horrigan, J. (1996) ‘The determination of long-term credit standing with financial ratios’, Empirical Research in Accounting, Supplement of Journal of Accounting Research, pp. 44-62.
  • Iglesias, C. y Vargas, F. (2010) ‘Entidades financieras sistémicas: discusión de posibles medidas’, Estabilidad Financiera, no.18, Mayo, pp. 9-30.
  • Izan, H.Y. (1984) ‘Corporate Distress in Australia’, Journal of Banking and Finance, vol. 8, no. 2, June, pp.303-320.
  • Labatut, G. y Bustos, E. (2011) ‘La insolvencia empresarial en la microempresa española’, AECA, no. 95, Septiembre, pp. 47-49.
  • Lev, B. (1971) ‘Financial Failure and Information Decomposition Measures’ in Accounting in Perspective: Contribution to Accounting Thoughts by Others Disciplines, eds. R. Sterling & W. Bentz, SouthWestern P. Co., Cincinnati, pp. 102-111.
  • Liu, J (2009) ‘Business Failures and Macroeconomic Factors in the UK’, Bulletin of Economic Research, vol. 61, no. 1, January, pp.47-72.
  • Martínez, A.M. y Saurina, J. (2000) ‘La distribución regional y los determinantes del riesgo de crédito en España’, Papeles de Economía Española, no. 84-85, pp. 180-191.
  • Martínez de Lejarza, C. (1996) ‘Forecasting Company Failure: Neural Approach versus Discriminant Analysis. An application to Spanish insurance companies’ in Intelligent Systems in Accounting and Finance, eds. G.J. Sierra & E. Bonson, pp. 169-185.
  • Mateu, J.L. y Palomo, R.J. (2005) ‘Los sistemas de banca cooperativa europeos: un modelo de referencia para la integración financiera’, Boletín Económico ICE, no. 2836, pp.51-62.
  • Melián, A., Palomo, R.J., Sanchis, J.R. y Soler, F. (2006) ‘La investigación en materia de cooperativas de crédito y de grupos cooperativos’, CIRIEC-España, no. 056, Noviembre, pp. 25-64.
  • Merton, R. (1974) ‘On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates’, Journal of Finance, vol. 29, no. 2, Mayo, pp. 449-470.
  • Meyer, P.A. y Pifer, H.W. (1970) ‘Prediction of Bank Failures’, Journal of Finance, vol. 25, no. 4, September, pp. 853-869.
  • Mileris, R. y Boguslauskas, V. (2011). Credit Risk Estimation Model Development Process: Main Steps and Model Improvement. Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, vol. 22, no. 2, pp. 126-133.
  • Min, J. H. y Lee, Y. C. (2008) ‘A Practical Approach to Credit Scoring’, Expert Systems with Applications, vol. 35, no. 4, November, pp. 1762- 1770.
  • Moyer, R.C. (1977) ‘Forecasting Financial Failure: A Reexamination’, Financial Management, vol. 6, no. 1, pp. 11-17.
  • Odom, M.D. y Sharda, R. (1990) ‘A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction’ in Neural Network in Finance and Investing, eds. R. Trippi & E. Turban, Probus Publishing Company, Cambridge, pp. 177-185.
  • Ohlson, J.A. (1980) ‘Financial Ratios and the Probabilistic Prediction on Bankruptcy’, Journal of Accounting Research, vol. 18, no. 1, pp. 109-131.
  • Palepu, K. (1986) ‘Predicting Takeover Targets: A Methodological and Empirical Analysis’, Journal of Accounting and Economics, vol.8, no. 1, March, pp. 3-35.
  • Palomo, R., Sanchis, J.R. y Soler F. (2010) ‘Las entidades financieras de economía social ante la crisis financiera; un análisis de las cajas rurales españolas’, REVESCO, no. 100, pp. 101-133.
  • Partal, A. y Gómez, P. (2003) Diseño de un sistema interno de Rating para pymes según los nuevos estándares internacionales de solvencia bancaria, [Online], Available: http://3wscontabilidad.ua.es/trabajos/2023.pdf, [4 Enero 2012].
  • Pettway, R. (1980) ‘Potential Insolvency, market efficiency and the bank regulation of large commercial banks’, Journal of Finance and Quantitative Analysis, vol. 15, no. 1, March, pp. 219- 236.
  • Platt, H.D. y Platt, M.B. (1990) ‘Development of a class of stable predictive variables: the case of bankruptcy prediction’, Journal of Business Finance and Accounting, vol. 17, no. 1, March, pp. 31-51.
  • Powell, R.J y Allen, D.E. (2009) ‘CVaR and Credit Risk Measurement’, 18th World IMACS/MODSIM Congress, Cairns, pp. 1508-1514.
  • Pozuelo, J., Labatut, S. y Veres, E. (2010) ‘Análisis descriptivo de los procesos de fracaso empresarial en microempresas mediante técnicas multivariantes’, Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, vol. 19, no. 3, pp. 47-66.
  • Ragupathi, W., Schleade, L. y Raju, D. (1991) ‘A Neural Network Approach to Bankruptcy Prediction’, IEE 24th International Conference on System Sciences, Hawaii.
  • Rodríguez, M. (2001) ‘Predicción del fracaso empresarial en compañías no financieras. Consideraciones de técnicas de análisis multivariante de corte paramétrico’, Actualidad Financiera, no. 6, Junio, pp. 27-42.
  • Rodríguez, M. y Díaz, F. (2005) ‘La Teoría de los rough sets y la predicción del fracaso empresarial. Diseño de un modelo para las pymes’, XIII Congreso AECA, Armonización y gobierno de la diversidad, Oviedo.
  • Segovia, M. J., Gil, J. A., Heras, A y Vilar, J. L. (2003) Predicción de insolvencias con el método Rough Set, [Online], Available: http://eprints.ucm.es/6802/ [8 Septiembre 2011].
  • Serrano, C. y Martín, B. (1993) ‘Predicción de crisis bancarias mediante el empleo de redes neuronales artificiales’, Revista Española de Financiación y Contabilidad, vol. 22, no. 74, pp. 153-176.
  • Shick, R.A. y Sherman, L.F. (1980) ‘Bank Stock Prices as an Early Warning System for Changes in Condition’, Journal of Bank Research, vol. 11, Autumn, pp. 136-146.
  • Slowinski, R. y Zopounidis, C. (1995) ‘Application of the Rough Set Approach to Evaluation of Bankruptcy Risk’, Intelligent Systems in Accounting Finance and Management, vol. 4, no.1, pp. 27-41.
  • Tascón, M.T. y Castaño, F.J (2009), ‘Predicción del fracaso empresarial: una revisión’, XV Congreso AECA, Valladolid.
  • Trucharte, C. y Marcelo, A. (2002) ‘Un sistema de clasificación (rating) de acreditados’, Estabilidad Financiera, no. 2, Marzo, pp. 93-115.
  • Vassalou, M. y Yuhang, X., (2004) ‘Default Risk in Equity Returns’, Journal of Finance, vol. 59, no.2, April, pp. 831-868.
  • Viscione, J.A. (1985) ‘Assessing Financial Distress’, The Journal of Commercial Bank Lending, Julio, pp. 39-55.
  • Wang, B., Liu, Y., Hao, Y. y Liu, S. (2007) ‘Default Assessment of mortgage loan with rough set and SMV’, CIS 2007: International Conference on Computational Intelligence and Securityproceedings, PEOPLES R. CHINA, Harbin, pp. 981-987.
  • Yu, L., Wang, S. y Lai, K. K. (2008) ‘Credit Risk Assessment with a Multistage Neural Network Ensemble Learning Approach’, Expert Systems with Applications, vol. 34, no. 2, pp. 1434-1444.