Person: Valle Carrascal, José María
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First Name
José María
Last Name
Valle Carrascal
Affiliation
Universidad Complutense de Madrid
Faculty / Institute
Comercio y Turismo
Department
Economía Financiera, Actuarial y Estadística
Area
Economía Financiera y Contabilidad
Identifiers
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Item Modelos de medición del riesgo de crédito(2017) Valle Carrascal, José María; Fernández Ruiz, Antonio José; Elices López, MercedesEl posible impago por parte de prestatarios y contrapartes eleva a un primer plano el riesgo de crédito para las instituciones financieras. Existen diferentes técnicas para estimar la probabilidad de insolvencia empresarial durante un determinado periodo de tiempo futuro: modelos basados en los precios de los bonos (denominados modelos reducidos), modelos basados en datos históricos, modelos basados en los precios de las acciones (denominados modelos estructurales) y modelos actuariales. El objetivo de este trabajo es realizar un análisis crítico y comparativo de los modelos de estimación de la probabilidad de impago, identificando sus ventajas y limitaciones, de forma que nos permita determinar cuándo es preferible utilizar uno u otro modelo. Asimismo, analizamos las herramientas técnicas (derivados de crédito) y legales (mecanismos contractuales) existentes para eliminar o mitigar el riesgo de crédito. Los modelos reducidos y los modelos basados en datos históricos se basan en la calidad crediticia de una compañía. Sin embargo, las calificaciones crediticias se revisan con cierta periodicidad que puede resultar escasa. Esto hace que se cuestione si los precios de las acciones pueden proporcionar información más actualizada para estimar probabilidades de impago, dando origen a los modelos estructurales. Las probabilidades de impago implícitas en los precios de los bonos son probabilidades riesgo–neutro, dado que se asume un escenario sin riesgo, mientras que las probabilidades extraídas de datos históricos (frecuencias relativas) son reales. Las probabilidades de impago riesgo–neutral son significativamente más altas que las probabilidades reales. Esta discrepancia se explica por varias razones...