| Título : |
Boom de crédito en Uruguay: Identificación y Anticipación |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
María Victoria Landaberry, Autor |
| Editorial: |
Montevideo : Banco Central del Uruguay |
| Fecha de publicación: |
2019 |
| Colección: |
Documento de trabajo, ISSN 1688-7565 num. 001-2019 |
| Número de páginas: |
27 p. |
| Resumen: |
En el presente documento se revisan las metodologías más utilizadas para la identificación de episodios de boom de crédito, conocidas como técnicas de umbral o de identificación ex post, y se aplican para identificar dichos episodios en Uruguay entre 1985 y 2018. También se estima un modelo bayesiano promedio (BMA por sus siglas en inglés) que permite la identificación y predicción temprana de episodios de boom de crédito a partir de la interrelación entre estos y los agregados macroeconómicos. Considerando la evolución del PIB, el consumo privado, la inversión, el gasto público, las importaciones, las exportaciones, el tipo de cambio, los términos de intercambio, el saldo de la cuenta corriente, la cuenta de capital y financiera neta como porcentaje del PIB, es posible determinar la probabilidad de estar en un episodio de boom de crédito hasta con dos trimestres de anticipación. Siguiendo esta metodología se identifican 3 episodios, desde el segundo trimestre del año 2000 al primer trimestre del año 2003, desde el cuarto trimestre de 2008 hasta el segundo trimestre de 2010 y desde el segundo trimestre de 2012 hasta el tercer trimestre de 2015.
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Boom de crédito en Uruguay: Identificación y Anticipación [documento electrónico] / María Victoria Landaberry, Autor . - Montevideo : Banco Central del Uruguay, 2019 . - 27 p.. - ( Documento de trabajo, ISSN 1688-7565; 001-2019) .
| Resumen: |
En el presente documento se revisan las metodologías más utilizadas para la identificación de episodios de boom de crédito, conocidas como técnicas de umbral o de identificación ex post, y se aplican para identificar dichos episodios en Uruguay entre 1985 y 2018. También se estima un modelo bayesiano promedio (BMA por sus siglas en inglés) que permite la identificación y predicción temprana de episodios de boom de crédito a partir de la interrelación entre estos y los agregados macroeconómicos. Considerando la evolución del PIB, el consumo privado, la inversión, el gasto público, las importaciones, las exportaciones, el tipo de cambio, los términos de intercambio, el saldo de la cuenta corriente, la cuenta de capital y financiera neta como porcentaje del PIB, es posible determinar la probabilidad de estar en un episodio de boom de crédito hasta con dos trimestres de anticipación. Siguiendo esta metodología se identifican 3 episodios, desde el segundo trimestre del año 2000 al primer trimestre del año 2003, desde el cuarto trimestre de 2008 hasta el segundo trimestre de 2010 y desde el segundo trimestre de 2012 hasta el tercer trimestre de 2015.
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