Macro-financial stability under a semi-nonparametric approach

Abstract

[ES]Esta tesis propone un conjunto de herramientas para la medición y administración de riesgos financieros relacionados con la estabilidad de los sistemas bancarios, y para el establecimiento de políticas macroprudenciales destinadas a prevenir la materialización de riesgos sistémicos. Se parte de la modelación precisa de las funciones de densidad de probabilidad asociadas a indicadores de estabilidad bancaria. Las metodologías utilizadas responden al segundo pilar del acuerdo del Comité de Supervisión Bancaria de Basilea, el cual plantea la necesidad de determinar y monitorear el Capital Económico que necesitan los bancos para cubrir las pérdidas ocasionadas por la materialización de riesgos financieros, con un determinado nivel de confianza y para un horizonte temporal dado. Se utiliza estadística semi-noparamétrica que permite la parametrización de hechos estilizados como asimetría, y colas pesadas y ondeadas observadas en las distribuciones de probabilidad empíricas de los indicadores de estabilidad financiera. Se proponen soluciones analíticas y simuladas para las mediciones de probabilidad y el establecimiento del capital económico. También, se realizan aplicaciones sobre los indicadores agregados de solvencia y sus componentes, y el indicador de apalancamiento bancario para economías desarrolladas y emergentes. Además, se analizan interacciones entre estos indicadores y la política monetaria. Los resultados señalan la necesidad de modelar el sesgo y la curtosis de las distribuciones de probabilidad de los indicadores de estabilidad financiera, para no subestimar el riesgo y el nivel de capital económico. Se confirma la hipótesis de interacción entre la política prudencial y la política monetaria y la necesidad de considerar la toma de decisiones de ambas políticas de manera conjunta. [EN]This thesis proposes a set of tools for measuring and managing financial risks related to the stability of banking systems and for establishing macroprudential policies aimed at preventing the materialization of systemic risks. It is based on accurately modeling probability density functions associated with banking stability indicators. The methodologies used respond to the second pillar of the Basel Committee on Banking Supervision agreement, which states the need to determine and monitor the Economic Capital banks' need to cover losses caused by the materialization of financial risks with a certain level of confidence and for a given time horizon. Semi-nonparametric statistics were used to parameterize stylized facts such as asymmetries and heavy and wavy tails observed in the empirical probability distributions of financial stability indicators. Analytical and simulated solutions for probability measures and economic capital settings are proposed. Applications are made on aggregate solvency indicators and their components, the bank leverage indicator for developed and emerging economies, and interactions between these indicators and monetary policy were analyzed. The results point to the need to model the skewness and kurtosis of the probability distributions of the financial stability indicators for not to underestimate risk and the level of economic capital. The hypothesis of an interaction between prudential and monetary policy and the need to jointly consider the decision-making of both policies is confirmed.