Identificando préstamos interbancarios, tasas y redes de acreencias a partir de datos transaccionales

Autores/as

  • Carlos León Banco de la República
  • Jorge Cely Banco de la República
  • Carlos Cadena Banco de la República

DOI:

https://doi.org/10.17533/udea.le.n85a03

Palabras clave:

método de Furfine, tasa interbancaria, índice bancario de referencia

Resumen

Buscamos identificar los préstamos de fondos interbancarios (i.e., no colateralizados) a partir de información transaccional del sistema de pagos de alto valor por medio del método de Furfine. Con base en dichos préstamos, y sin recurrir a información reportada por las instituciones financieras, calculamos las tasas y los saldos interbancarios. El resultado del contraste de los préstamos identificados con aquellos reportados sugiere que el algoritmo se ajusta adecuadamente y que es robusto a cambios en su configuración. La tasa promedio ponderada implícita en la información transaccional concuerda con las tasas interbancarias de referencia del mercado local. Con los préstamos identificados también construimos la red de acreencias interbancarias. Los tres principales productos (i.e., los préstamos interbancarios, las tasas y la red de acreencias) son valiosos para examinar y monitorear el mercado monetario, para contrastar la información reportada por las instituciones financieras y como insumos en modelos de contagio financiero y riesgo sistémico.

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Biografía del autor/a

Carlos León, Banco de la República

Investigador, Departamento de Supervisión de Infraestructura Financiera, Banco de la República; Extramural Fellow CentER, Universidad de Tilburg.

Jorge Cely, Banco de la República

Líder Departamento Profesional, Operaciones y Desarrollo de Mercados, Banco de la República.

Carlos Cadena, Banco de la República

Ingeniero especializado, Departamento de Supervisión de Infraestructura Financiera, Banco de la República.

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Publicado

2016-07-15

Cómo citar

León, C., Cely, J., & Cadena, C. (2016). Identificando préstamos interbancarios, tasas y redes de acreencias a partir de datos transaccionales. Lecturas De Economía, (85), 91–125. https://doi.org/10.17533/udea.le.n85a03

Número

Sección

Artículos