Influencia de los factores externos e internos en los ajustes de carteras crediticias

Zusammenfassung

A partir de la base de datos de los AQR (Análisis de la calidad de los activos) del 2014, 2015 y 2016 se pretende hacer un análisis comprensivo de los ajustes de carteras cretiditicias. Utilizaremos una base de datos a partir de los datos publicados del AQR, Stress test (pruebas de resistencia), Stocktake on NPL (inventario de prácticas nacionales en gestión de activos dudosos) y otros datos públicos (ayudas públicas, primas de riesgo...) En primer lugar realizamos un análisis de los aspectos cuantitativos de las carteras crediticias a partir de técnicas de minería de datos y estadística. Analizaremos los atributos que tienen una relación estadísticamente significativa con la existencia de ajustes. Mediante el algoritmo de árboles de decisión desarrollamos un modelo de capacidad predictiva y pór último, mediante algoritmos de clusters (k-means y redes de Kohonen) buscaremos grupos homogéneos de carteras evaluando este aspecto a partir de la existencia de minusvalías latentes. Desde el punto de vista cualitativo realizamos un análisis por países buscando aquellos con ajustes significativamente superiores al resto (individualmente o agrupados). Por último analizamos los aspectos del inventario de prácticas nacionales en gestión de activos dudosos con influencia significativa en la existencia de ajustes.