Tesis
Análisis y control del riesgo crediticio derivado de las garantías otorgadas por FIRA mediante un credit default swap, 2010-2014.
Fecha
2017-04-17Registro en:
García Sánchez Nancy, Análisis y control del riesgo crediticio derivado de las garantías otorgadas por FIRA mediante un credit default swap, 2010-2014.,Tesis (Maestría en Ciencias Ecónomicas), Ciudad de México, Instituto Politécnico Nacional, Sección de Estudios de Posgrado e Investigación, Escuela Superior de Economía, 2016, 99 p.
Autor
García Sánchez, Nancy
Institución
Resumen
Debido a que el sector primario está expuesto a riesgos de mercado, climatológicos y fitosanitarios, el acceso al crédito se restringe. El fondo FEGA de FIRA convierte en sujetos de crédito a los productores de bajos ingresos de este sector, pues mediante garantías, respalda a los intermediarios financieros para la recuperación parcial de los créditos otorgados a proyectos viables que no son pagados a su vencimiento. El intermediario financiero debe operar con FIRA y cumplir con las condiciones de operación del servicio de garantía.
Al inicio del presente trabajo, se realiza una descripción del entorno económico y financiero del sector primario así como de FIRA y las garantías FEGA. Posteriormente, se efectúa una revisión del problema a tratar, se proporcionan las bases microeconómicas al estudio propuesto para enfocar el riesgo de crédito desde la teoría microeconómica y se establecen los instrumentos derivados que permiten su disminución. Finalmente, siguiendo una distribución empírica de la tasa de incumplimiento crediticio y empleando un bootstrap y simulación Monte Carlo, se realiza una valuación de un portafolio de Credit Default Swap (CDS) mediante el modelo de Hull y White (2000) para este fondo.
La prima obtenida de dicha valuación indica la tasa por riesgo crédito que FIRA asume en su portafolio dado el otorgamiento de garantías y permite administrar sus servicios financieros de apoyo al sector agropecuario. El monto de la prima, considerando una tasa de recuperación de 10 por ciento, es menor que la provisión para riesgos crediticios del FEGA en tres de los cinco años estudiados, lo que la convierte en una opción viable para la disminución del riesgo de crédito, pues permite la continuidad de los servicios y la conservación del patrimonio de FIRA al transferir este riesgo al sector privado.
Palabras clave: riesgo de crédito, Credit Default Swap, Hull y White, FEGA, FIRA, probabilidad de default, boostrap, simulación Monte Carlo.
The credit access for the primary sector is restricted because of the market, weather and phytosanitary risks. FEGA is a fund of FIRA that makes low income producers creditworthy, through guarantees that assure financial intermediaries the partial recovery of credits given to viable projects that are not paid at maturity. Financial intermediaries must operate with FIRA and comply with the operating conditions of warranty service.
At the beginning of this work, there is a description of the primary sector economic and financial environments and also a description of FIRA and FEGA guarantees. Subsequently, there is a review of the problem, a proposal of microeconomic basis that focuses on credit risk from the microeconomic theory overview and the settlement of which derivatives allow credit risk reduction. Finally, it comes the valuation of a Credit Default Swap (CDS) portfolio through Hull and White’s model, following an empiric distribution of the probability of default and using a bootstrap and Monte Carlo simulation.
The estimated premium is the rate that FIRA has in its portfolio due to guarantees and lets to manage its financial services for the agricultural sector. The premium amount (at a recovery rate of 10 percent) is smaller than the credit risk stock of FEGA for three of the five years considered, and makes the CDS a viable option for reducing credit risk. It allows the continuity of FIRA’s services and the conservations of its equity while the private sector faces the risk.
Keywords: credit risk, Credit Default Swap, Hull and White, FEGA, FIRA, probability of default, bootstrap, Monte Carlo simulation.