Desarrollo de una metodología de evaluación financiera para cooperativas de ahorro y crédito en el Ecuador

El sistema financiero es de gran importancia para el desempeño económico de un país. Así como un sistema financiero saludable es capaz de promover el desarrollo del país; un sistema financiero débil y carente de normas regulatorias puede causar crisis económicas que llevan a las economías y habitantes a padecer condiciones precarias. El Sistema Financiero Nacional está conformado por varios tipos de Instituciones. Entre las principales se encuentran los Bancos, Cooperativas, Mutualistas, entre otros. Para esta investigación se ha decidido evaluar específicamente a las Cooperativas, debido a que en los últimos años, la importancia de estas instituciones en el Sistema Financiero ecuatoriano ha evolucionado favorablemente. Es por esta razón que surge la necesidad de analizar metodologías que provean alertas tempranas a fin de que tanto las Instituciones involucradas como los entes reguladores estén en la capacidad de intervenir a tiempo y evitar pérdidas y posibles crisis financieras. En este contexto, es importante mencionar que existen numerosas metodologías que intentan fungir como alarmas ante posibles crisis y cada una de estas se mide a través de parámetros o indicadores. En el Ecuador, actualmente se utiliza la metodología CAMEL. El objetivo del presente trabajo es establecer una metodología que considere indicadores ajustados para las Cooperativas de Ahorro y Crédito en el país, y que permitan realizar un adecuado análisis de riesgos. En este sentido se propone la Metodología PILAR tiene como propósito de medir y determinar el riesgo de crisis de las Cooperativas de Ahorro y Crédito del Ecuador, a través de evaluar su desempeño con el análisis de indicadores financieros y de riesgo, utilizando como base la información contable reportada mensualmente a la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria y el supuesto de normalidad. PILAR es una metodología de alerta temprana que permite identificar los periodos en los que una Cooperativa de Ahorro y Crédito se encuentra en crisis o vulnerabilidad, a fin de propender a facilitar las decisiones gerenciales de los representantes de las Cooperativas y sus entidades supervisoras.

Gestión del riesgo de liquidez en una institución financiera utilizando un modelo híbrido entre la metodología ARIMA y Redes Neuronales Artificiales

En las instituciones financieras, una deficiente gestión del riesgo de liquidez puede ocasionar pérdidas financieras, ya sea por: intereses excesivos de créditos con otras instituciones, venta de activos con precios inferiores al valor del mercado, pérdida de oportunidades de negocios, pérdida de confianza con el depositante e incluso hasta la quiebra de la entidad. Es por esta razón, que el monitoreo de la liquidez se vuelve indispensable para el correcto funcionamiento de un banco, y se motiva al desarrollo de nuevas metodologías para su cuantificación. Si bien la gestión del riesgo de liquidez depende de cada institución bancaria y de su estructura en activos y pasivos, esta investigación se concentra en el análisis de la disminución del pasivo (depósitos) y/o el incremento del activo (cartera) y su afectación a los niveles de liquidez. Con este antecedente, para determinar la posición futura de liquidez de la institución investigada, se analiza las necesidades de fondos (obtenidas con la proyección de los depósitos) y la fuente de recursos (proyección de la cartera de créditos), permitiendo determinar superávits o déficits futuros de liquidez. En realidad el planteamiento es un monitoreo de la liquidez con un vista hacia el futuro, facilitando la toma de decisiones para mantener y controlar el nivel de liquidez requerido por la institución. Para cumplir con el objetivo de predicción, se pone a prueba una metodología alternativa para la proyección de series temporales, la cual combina los resultados de los modelos ARIMA y Redes Neuronales Artificiales. Con el modelo ARIMA se estima la relación lineal entre los rezagos propios de la serie, mientras que con las Redes Neuronales Artificiales se estima el componente no lineal que la estimación ARIMA no pudo captar. Los resultados son comparados con los obtenidos por las dos metodologías por separado. Se concluye que el modelo híbrido propuesto tiene mayor exactitud al estimar ambas series temporales.

Análise estrutural do setor de telefonia celular na cidade de São Paulo à luz do modelo de concorrência ampliada de Michael E. Porter

Dissertação apresentada ao Programa de Mestrado em Administração da Universidade Municipal de São Caetano do Sul - USCS

Indicador de massa salarial ampliada: revisão de metodologia e novos números

Instituto Brasileiro de Economia

Una metodología eficiente para manejo de restricciones en algoritmos evolutivos multi-objetivo

This paper presents a new approach for solving constraint optimization problems (COP) based on the philosophy of lexicographical goal programming. A two-phase methodology for solving COP using a multi-objective strategy is used. In the first phase, the objective function is completely disregarded and the entire search effort is directed towards finding a single feasible solution. In the second phase, the problem is treated as a bi-objective optimization problem, turning the constraint optimization into a two-objective optimization. The two resulting objectives are the original objective function and the constraint violation degree. In the first phase a methodology based on progressive hardening of soft constraints is proposed in order to find feasible solutions. The performance of the proposed methodology was tested on 11 well-known benchmark functions.

Estado actual de la metodología de las cuentas del patrimonio natural

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Metodología para un programa de cuentas del patrimonio natural de la región de Magallanes, Chile

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Metodología para un inventario del patrimonio cultural de la región de Magallanes, Chile

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Aplicación de la metodología prospectiva a un sistema territorial: construcción de escenarios futuros para tres comunas

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Metodología y estimación del índice de producción industrial de Jujuy. Un aporte a la cuantificación de los objetivos de desarrollo del milenio

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Metodología para la comparación de los gastos militares

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Inversión en Jujuy: metodología y estimación de indicadores de confianza

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Metodología para análisis intersectorial de estrategias de crecimiento y empleo

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Metodología y estimación del índice de producción industrial de Salta: un aporte a la cuantificación de los objetivos de desarrollo del milenio

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Desarrollo de una metodología para proyectar indicadores de desempeño: el caso del Plan TIC Colombia

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