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

Abstract

<p>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 2015<sup>(1)</sup>) 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, <em>et</em>. <em>al</em>., 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 LPAB<sup>(2)</sup> y la creación del IPAB<sup>(3)</sup>. 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 III<sup>(4)</sup>. 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 <em>sub-prime</em>, 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.</p>