Risk management in the banking industry

Resumen

El negocio bancario está altamente regulado porque las instituciones financieras captan ahorro público y tienen riesgos específicos y complejidades que hacen que sus estados financieros sean opacos y difíciles de analizar por el público en general (Petrella y Resti, 2013; Morgan, 2001). Para entender y monitorear los riesgos específicos en las empresas del sector financiero, el regulador estadounidense diseñó el sistema de evaluación CAMELS, que es comúnmente utilizado por los reguladores de todo el mundo para evaluar la solidez de las instituciones financieras y para evaluar el nivel de riesgo de los bancos (Office of the Comptroller of the Currency, 2013). Los riesgos que este enfoque evalúa son los riesgos específicos de las instituciones financieras, es decir, el riesgo de capital, la calidad de activos, las habilidades de gestión, el nivel de ingresos y rentabilidad, el riesgo de liquidez y la sensibilidad al riesgo de mercado. El enfoque CAMELS no sólo se utiliza en los EE.UU., sino que tiene una proyección más internacional siendo el enfoque utilizado por los reguladores de todo el mundo. Un ejemplo es el método de control utilizado por el Banco de España (el regulador español) denominado Risk-Based Supervisory Methodology Approach basado en el sistema de evaluación CAMELS. Este método ayuda a evaluar qué instituciones son más propensas a desarrollar problemas en el futuro, con el fin de dedicar recursos adicionales de supervisión y para prevenir futuras crisis (Banco de España, 2011). En esta tesis doctoral utilizados el enfoque CAMELS como subrogado del perfil de riesgo de las instituciones financieras. El Capítulo 2 de esta tesis doctoral aborda empíricamente el perfil de riesgo de los bancos que reciben un impacto más negativo en las pruebas de estrés de la UE, el perfil de riesgo de los bancos que utilizan la información proporcionada por los resultados de las pruebas de estrés publicados para modificar su Tier 1 capital ratio y el perfil de riesgo de los bancos que muestran una brecha más pequeña entre el ratio de capital actual y el objetivo. Los resultados de este capítulo proporcionan respuestas a las preguntas de investigación 1, 2 y 3 (H1, H2 y H3, respectivamente) que coinciden con el Objetivo de Investigación 1. El perfil de riesgo de los banco es representado por el enfoque de riesgo CAMELS. La muestra incluye a los bancos destinatarios de la prueba de estrés de la UE del 2011 llevado a cabo por la EBA con datos financieros disponibles para los años 2010, 2011 y 2012. Para probar H1 y H2 del estudio se utilizan modelos de regresión lineal y para probar H3 el estudio utiliza el Método Generalizado de Momentos (GMM). En el Capítulo 3 se examina empíricamente cómo los bancos en los mercados desarrollados y emergentes ajustan su estructura de capital, el ratio de capital que usan los bancos en estos mercados para tomar decisiones, el riesgo moral de desvío de riesgos en estos mercados y los factores determinantes de la brecha entre el ratios de capital objetivo y actual y la relación entre el perfil de riesgo y las velocidades de ajuste correspondiente en ambos mercados, lo que está asociado a las preguntas de investigación de 4 a 8 (H1, H2, H3 y H4, respectivamente) y al Objetivos de Investigación 2. El perfil de riesgo de los banco es representado por el enfoque de riesgo CAMELS. La muestra incluye bancos de los mercados emergentes y desarrollados con datos financieros disponibles para el período 2008-2013. La muestra de bancos de mercados emergentes incluye a los bancos de América Latina (LAC), mientras que la muestra de bancos de mercados desarrollados incluye a los bancos de la Unión Europea (UE). Para probar H1 y H2 se utiliza el Método Generalizado de Momentos y para probar H3 y H4 se utilizan modelos de regresión lineal. En el Capítulo 4 de la tesis se investiga empíricamente el impacto que el perfil de riesgo de los bancos europeos tiene sobre la propensión a emitir informes de sostenibilidad y la calidad de la información incluida en dichos informes en los bancos abarcados por la prueba de estrés realizada en la UE en el 2014. Los resultados de este capítulo proporcionan respuestas a las preguntas de investigación 9 y 10 (H1 y H2, respectivamente) que coinciden con el Objetivo de Investigación 3. El perfil de riesgo de los banco es representado por el enfoque de riesgo CAMELS. La investigación empírica se realiza sobre una muestra de la muestra de bancos alcanzados por la prueba de estrés realizada en la UE en el 2014 con información disponible en el periodo 2011-2013. Para probar H1 y H2 el estudio utiliza modelos de regresión lineal. El Capítulo 5 de la tesis investiga empíricamente la relación en entre el perfil de riesgo de las instituciones financieras españolas y la propensión a enmendar o rectificar los errores que se derivan de las quejas y reclamaciones de los usuarios de servicios financieros. Los resultados de este capítulo proporcionan respuestas a las preguntas de investigación 11 y 12 (H1 y H2, respectivamente), que coincide con el Objetivo de Investigación 4. El perfil de riesgo de los banco es representado por el enfoque de riesgo CAMELS. La muestra incluye las instituciones españolas con información pública disponible para el perído 2005-2012. Para probar H1 y H2 el estudio utilizan modelos de regresión lineal. En el Capítulo 6 se investiga empíricamente el impacto que tiene perfil de riesgo de la IF con su reputación. Los resultados de este capítulo proporcionan respuesta a la pregunta de investigación 13 (H1) que coincide con el Objetivo de Investigación 5. El perfil de riesgo de los banco es representado por el enfoque de riesgo CAMELS. La muestra incluye las instituciones financieras españolas reguladas por el Banco de España, con información disponible para el periodo 2005-2012. En base a la información publicada por el Banco de España respecto de las reclamaciones y quejas presentadas por los clientes de las instituciones financieras, definimos los bancos de mala reputación como el las instituciones financieras que se encuentran entre las diez primeras empresas que recibieron el mayor número de reclamaciones y quejas durante el año. Para probar H1 y H2 del estudio utiliza modelos de regresión lineal.