What can credit vintages tell us about non-performing loans?
Santiago Gamba (),
Luis Melo-Velandia and
Camilo Orozco-Vanegas
Borradores de Economia from Banco de la Republica de Colombia
Abstract:
Using Colombian credit vintage data, we decompose the non-performing loans into one component that captures the evolution of the payment capacity of borrowers, and other component that captures changes in the credit risk taken by the financial system at the time of loan disbursement. We use intrinsic estimators and penalized regression techniques to overcome the perfect multicollinearity problem that the model entails. We find that these two type of components have evolved differently over time, and that good economic conditions and loose financial conditions improve the payment capacity of borrowers to meet their obligations, and in turn, they tend to coincide with the financial system engaging in riskier loans. Finally, we advocate the use of this methodology as a policy tool that is easy to apply by financial and economic authorities that dispose of a constant flow of credit vintage information. Through it, they will be able to identify the origin of the credit risk materialization and curb the risk taken by the financial system. **** RESUMEN: Usando información de cosechas de crédito, en este documento descomponemos la cartera en mora en un componente que captura la evolución de la capacidad de pago de los deudores y otro componente que captura los cambios en la toma de riesgo de crédito del sistema financiero al momento del desembolso. Utilizamos estimadores intrínsecos y técnicas de regresión penalizadas para solucionar el problema de multicolinealidad perfecta asociado a la estimación de los parámetros de los modelos. Encontramos que estos dos tipos de componentes han evolucionado de manera diferente a lo largo del tiempo y que buenas condiciones económicas y condiciones financieras laxas mejoran la capacidad de pago de los deudores para cumplir con sus obligaciones y, a su vez, tienden a coincidir con el otorgamiento de préstamos de mayor riesgo por parte del sistema financiero. Finalmente, recomendamos el uso de esta metodología como herramienta de política de fácil aplicación por parte de las autoridades financieras y económicas que disponen de un flujo constante de información de cosechas de crédito. A través de ella las autoridades podrían identificar el origen de la materialización del riesgo crediticio y contener la toma de riesgo del sistema financiero.
Keywords: Cosechas de crédito; cartera en mora; regresiones penalizadas; estimadores intrínsecos; credit vintages; non-performing loans; elastic net regressions; intrinsic estimators. (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C13 C20 G21 (search for similar items in EconPapers)
Pages: 29
Date: 2021-02
New Economics Papers: this item is included in nep-cwa, nep-fdg and nep-rmg
References: View references in EconPapers View complete reference list from CitEc
Citations:
Downloads: (external link)
https://doi.org/10.32468/be.1154
Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.
Export reference: BibTeX
RIS (EndNote, ProCite, RefMan)
HTML/Text
Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:bdr:borrec:1154
DOI: 10.32468/be.1154
Access Statistics for this paper
More papers in Borradores de Economia from Banco de la Republica de Colombia Cra 7 # 14-78. Contact information at EDIRC.
Bibliographic data for series maintained by Clorith Angélica Bahos Olivera ().