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Título : Modelo de Simulación de Riesgo Para el Sistema Bancario Venezolano
Autor : Mota S, Andersson J
Palabras clave : predicción
riesgo bancario
camel
monte carlo y simulación
Fecha de publicación : dic-2011
Editorial : Universidad de Oriente
Resumen : Las entidades financieras cumple una función fundamental dentro del sistema económico, ya que tienen como actividad principal la intermediación de fondos; ejerciendo un gran peso en la relación existente entre el ahorro y la inversión de parte del resto de los integrantes que conforman el sistema. Esta actividad los lleva a asumir una serie de riesgos normales, los cuales son necesarios para obtener sus beneficios y generar valor. Por consiguiente, es necesario tanto para las instituciones financieras como sus reguladores, estimar posibles situaciones de riesgo a futuro; de manera tal que, se puedan prever tendencias negativas que a su vez conlleve a la inestabilidad del sistema bancario. El objetivo de esta investigación, es diseñar un modelo de simulación de riesgo bancario para el sistema bancario venezolano como medio predictivo de comportamientos futuros, tomando como base la información financiera publicada por SUDEBAN desde enero de 2007 hasta agosto de 2010. De acuerdo con la naturaleza y características del problema objeto de estudio, el enfoque metodológico fue cuantitativo, enmarcándose en el tipo de investigación documental e interpretar la información proveniente de las estadísticas publicadas por SUDEBAN sobre las instituciones financiera venezolanas, se definieron los supuestos del modelo de simulación relacionado con el comportamiento estadístico de los indicadores financieros. Para las variables de pronósticos, se procedió a aplicar la metodología CAMEL, metodología aplicada por SUDEBAN para análisis de riesgo bancario, conjuntamente con el método de simulación Montecarlo, utilizado a través del software Crystal Ball; Una vez desarrollado el modelo de simulación los resultados muestra una confiabilidad para la banca universal de 98,36%, comercial de 94,95%, desarrollo de 97,05% y para el resto del sistema de 99,12%, concluyendo que el modelo de simulación desarrollado es suficientemente preciso para poder realizar pronósticos confiables y de forma rápida y sencilla.
URI : http://ri2.bib.udo.edu.ve:8080/jspui/handle/123456789/3626
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