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Renata Herrerías, Jorge O. Moreno Treviño
En este trabajo analizamos los efectos de difusión y de derrama (spillover) del riesgo crediticio entre bancos dentro de un sistema bancario, utilizando el sistema financiero mexicano como caso de estudio. Nuestra selección de medida de riesgo crediticio es la razón de crédito en situación de mora como porcentaje del total de crédito en cada banco (NPL). Para este propósito construimos un modelo VAR que identifica la composición de la varianza en las razones de NPL, y lo dividimos en dos partes: una explicada por los coeficientes del modelo VAR, y otra explicada por el "error contemporáneo" o las "innovaciones" de cada banco en el sistema. El error en el modelo estructural representa las "noticias" que distorsionan el nivel de riesgo estable cada período. Nuestra investigación se basa en el índice de derrama (spillover index) propuesto por Diebold y Yilmaz (2009) el cual indica el grado sobre el cual el riesgo agregado de un sistema es explicado por estos efectos de derrama. Este método nos permite cuantificar las contribuciones de largo plazo del riesgo de cada banco sobre el resto del sistema bancario, a través de la difusión del riesgo entre intermediarios. Además de lo anterior, el método nos permite identificar la importancia relativa del efecto de derrama incrementando gradualmente el período de predicciones para cada razón de NPL de cada banco. Nuestras estimaciones para el sistema bancario mexicano entre 2002 y 2013 sugieren que para el total de la variación en el riesgo del sistema el índice de derrama representa 15 por ciento de la variación en el corto plazo y casi 40 por ciento de la variación en el largo plazo. Por otra parte, cuando se controla por las características individuales de los bancos, el efecto de derrama representa 32 por ciento del riesgo total en el corto plazo, y 78 por ciento del riesgo en el largo plazo, sin embargo el tamaño del riesgo total originado por las noticias de los bancos (innovaciones) decrece.
We analyze the diffusion and spillover effects of credit risk among banks within a banking system, using the Mexican financial system as case study. Our proxy to measure credit risk is the non-performing loans ratio (NPL). For this purpose we construct a VAR model to identify the composition of the variance of NPL's ratios dividing it into two parts: one that is explained by the VAR coefficients, and the other attributed to the contemporary "error" or "shocks" on other banks in the system. The error in the structural model represents the "news" that disturbs the stable risk in each period. Our work builds on the spillover index proposed by Diebold and Yilmaz (2009) that indicates the degree on which the overall risk in the system is explained by the spillover effects. The method allows us to measure the long-run contributions of each bank's risk on the rest of the banking system through the diffusion of risk between intermediaries. Moreover, we are able to gauge the relative importance of spillover by increasing the length of prediction periods for each bank's NPL. Our estimations for the Mexican banking system between 2002 and 2013 suggest that the overall spillover effect index accounts for 15 percent of the aggregate risk's observed variation in the short term and almost 40 percent in the long term. The spillover effect explains 32 percent of total risk in the short term and 78 percent in the long term when we control for individual bank's characteristics, even though the total size of risk originated by news in the banks decreases relative to the model without control variables.
