Skip to main navigation menu Skip to main content Skip to site footer

Dynamic copulas in the defaulting index of the consumer credit in Mexico

Cópulas dinámicas en el índice de morosidad del crédito al consumo en México





Section
Artículo de investigación científica

How to Cite
Martínez Vázquez, D. C. ., Bucio Pacheco, C., & Ortiz Calisto, E. (2021). Dynamic copulas in the defaulting index of the consumer credit in Mexico. Lúmina, 22(1), E0001. https://doi.org/10.30554/lumina.v22.n1.4132.2021
Download Citation

Dimensions
PlumX

How to Cite

Martínez Vázquez, D. C. ., Bucio Pacheco, C., & Ortiz Calisto, E. (2021). Dynamic copulas in the defaulting index of the consumer credit in Mexico. Lúmina, 22(1), E0001. https://doi.org/10.30554/lumina.v22.n1.4132.2021

Download Citation

David Conaly Martínez Vázquez
Christian Bucio Pacheco
Edgar Ortiz Calisto

This research applies the theory of copulas with mobile windows, to analyze the behavior of the consumer credit delinquency index (IMOR) for a sample of five of the main banks operating in Mexico for the period May 2001 to October 2020. It seeks to analyze whether there is any relationship between the overdue portfolios of these banks, mainly in periods of instability induced by similar credit practices, or else by some structural factors in the economy; such dependence can create a systemic risk that results in a widespread crisis in the economy. The weighting of this relationship is carried out via Kendall's Tau dependency parameter of the copula functions of the elliptical family. Empirical results show that there is some similarity in the behavioral patterns of dependence between these indices, especially in periods of financial instability. The evidence also suggests measuring continuously dependence between credit delinquency indices employing models that precise their changes and levels, such as copula theory used in this study; it also implies careful credit risk management, as well as ongoing preventive supervision by regulatory authorities.


Article visits 1628 | PDF visits 864


Downloads

Download data is not yet available.
  1. Basilio, E. & López, T. S. (2017). Desarrollo Financiero y Bajo financiamiento a la Producción en México. En: Arias, E. J. y Cruz, F. (Coord.), Segmentación Bancaria, financiamiento de la inversión y crecimiento económico en economías emergentes, (pp.75-116). Estado de México, México: Facultad de Estudios Superiores Acatlán, UNAM. https://doi.org/10.2307/j.ctv6mtc5d.5
  2. Chavarín, R. (2015). Morosidad en el pago de créditos y rentabilidad de la banca comercial en México. Revista Mexicana de Economía y Finanzas. Nueva Época, 10(1), 71-83. https://doi.org/10.21919/remef.v10i1.67
  3. Comisión Nacional Bancaria y de Valores. (2020). Información estadística de Banca Múltiple. https://www.gob.mx/cnbv
  4. Contreras, L. A. (2020). Morosidad de la cartera de crédito al consumo y su incidencia en la rentabilidad y liquidez del Banco Mercantil, Banco Universal. Gestión y Desarrollo Libre, 5(9), 1-22. http://www.unilibrecucuta.edu.co/ojs/index.php/gestionyd/article/view/454/0
  5. Díaz, C. M., & Del Valle, Y. (2017). Riesgo financiero en los créditos al consumo del sistema bancario venezolano 2008-2015. Revista Orbis, 13(37), 20-40. https://www.redalyc.org/pdf/709/70952383002.pdf
  6. Díaz, M. J. (2014). La morosidad: cobro y prevención. Jaén, España: Formación Alcalá.
  7. Hill, P.D. (1985). Kernel estimation of a distribution function. Communications in Statistics - Theory and Methods. 14(3), 605-620. https://doi.org/10.1080/03610928508828937
  8. Maldonado, D. & Pazmiño M. (2008). Nuevas Herramientas para la Administración del Riesgo Crediticio. El caso de una Cartera Crediticia Ecuatoriana. Cuestiones Económicas, 24(2), 5-75. https://www.bce.ec/cuestiones_economicas/images/PDFS/2008/No2/Vol.24-2-2008DiegoMaldonadoyMarielaPazmino.pdf
  9. Martínez, N. (2020). Pasarán a la pobreza 49.5 millones de personas en México al terminar 2020: CEPAL. El Sol de México. https://www.elsoldemexico.com.mx/finanzas/pasaran-a-la-pobreza-49.5-millones-de-personas-en-mexico-al-terminar-2020-cepal-5561434.html
  10. Raccanello, K. & Romero D. A. (2012). Prácticas predatorias y crédito al consumidor. Eseconomía, 7(36), 7-43. http://yuss.me/revistas/ese/ese2012v07n36a01p007_043.pdf
  11. Saiag, H. (2020). El crédito al consumo en los sectores populares argentinos. Entre inclusión y explotación (Rosario, 2009-2015). Cuadernos de Antropología Social, (51), 91-112. https://doi.org/10.34096/cas.i51.8239
  12. Sklar, A. (1959). Fonctions de Répartition à n Dimensions et Leurs Marges. Publications de l’Institut Statistique de l’Université de Paris, 8, 229-231. https://www.scirp.org/(S(351jmbntvnsjt1aadkposzje))/reference/ReferencesPapers.aspx?ReferenceID=1834923
  13. Úbeda, M. & Fernández, J. (2017). Sklar’s theorem: The cornerstone of the Theory of Copulas. En: Úbeda, M.; de Amo, E.; Durante, F. & Fernández, J. (eds). Copulas and Dependence Models with Applications. (pp. 241-258). Cham, Switzerland: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-64221-5_15
  14. Valdiviezo, P. G. (2019). Diseño de modelo Credit Scoring para evaluación del riesgo crediticio de la cartera de créditos consumo de la Caja Trujillo: 2011–2018. (Trabajo de grado). Universidad Nacional de Trujillo, Trujillo, Perú. https://dspace.unitru.edu.pe/bitstream/handle/UNITRU/13493/valdiviezogonzalez_patricia.pdf?sequence=1&isAllowed=y
  15. Zuchini, W. (2003). Applied Smoothing Techniques. Part 1: Kernel density estimation. Göttingen, Gernany: Georg-August-Universität Göttingen. http://staff.ustc.edu.cn/~zwp/teach/Math-Stat/kernel.pdf