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dc.contributor.advisorMerli, Giampaolo Orlandoni
dc.contributor.authorBriceño Santafe, Yasmin
dc.contributor.otherColmenares La Cruz, Gerardo Augusto
dc.contributor.otherPrasad Sinha, Surendra
dc.date.accessioned2026-07-30T16:25:33Z
dc.date.available2026-07-30T16:25:33Z
dc.date.issued2010-11-03
dc.identifier.urihttp://bdigital2.ula.ve:8080/xmlui/654321/26513
dc.descriptionMagíster Scientiae en Estadísticaen_US
dc.descriptionCota : HG1582 V4B7en_US
dc.descriptionBiblioteca : Tulio Febres Cordero (siglas: eub)en_US
dc.description.abstractConsiderando que hoy día las instituciones bancarias se encuentran expuestas a altos niveles de incertidumbre frente a diferentes tipos de riesgo, haciéndolas vulnerables a crisis y desequilibrios, y que las crisis financieras representan altos costos para la economía de un país, cuyo desenlace involucra tanto variables microeconómicas como macroeconómicas, esta investigación propone un modelo de ecuaciones estructurales (MEE) en el análisis del riesgo bancario, teniendo en cuenta que estos modelos tratan de explicar fenómenos complejos con base en el análisis estadístico de múltiples relaciones causales. Específicamente en esta investigación se analizan las principales relaciones existente entre las variables microeconómicas y macroeconómicas, y los riesgo de crédito, riesgo de liquidez y riesgo operacional, en la explicación del riesgo bancario a que están expuestos los Bancos Comerciales y Universales venezolanos. Respecto a las variables macroeconómicas se utilizaron las bases de datos del BCV. En relación a las variables microeconómicas se calcularon los indicadores a partir de los balances de publicación de la Superintendencia de Bancos y otras Instituciones Financieras. El modelado se inicia con un análisis exploratorio de los datos., a fin de depurar la base de datos, posteriormente se emplea el análisis cluster para agrupar indicadores similares y el análisis factorial en la generación de los constructos, luego se incorpora el modelo de ecuaciones estructurales, el cual permitió evaluar el riesgos de crédito, el riesgo de liquidez y el riesgo operacional. Se encuentran estadísticamente significativos nuevos indicadores en la evaluación de los riesgo de crédito (L2), riesgo de liquidez (L1, L2, L3, L4) y riesgo operacional (GO1). Se evidencia que el entorno macroeconómico tienen un efecto importante sobre los diferentes tipos de riesgo medidos (crédito, liquidez y operacional), a los que día a día se enfrentan las instituciones bancarias.en_US
dc.format.extentxxi, 251 h. + [1] CD-ROMen_US
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad de Los Andes, Facultad de Ciencias Económicas y Sociales, Instituto de Estadística Aplicada y Computación, Maestría en Estadísticaen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ve/en_US
dc.subjectAdministración financieraen_US
dc.subjectModelo de ecuaciones estructuralesen_US
dc.subjectRiesgo bancarioen_US
dc.titleModelo de ecuaciones estructurales en el análisis de riesgo bancario bancos universales y comerciales venezolanosen_US
dc.typeThesisen_US


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