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Análisis de supervivencia aplicado a la banca comercial venezolana, 1996 – 2004 Survival Analysis Applied to Commercial Bank in Venezuela between 1996 and 2004

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Author(s): MARÍA ALEJANDRA AYALA | GERARDO COLMENARES | RAFAEL EDUARDO BORGES

Journal: Revista Colombiana de Estadística
ISSN 0120-1751

Volume: 30;
Issue: 1;
Start page: 97;
Date: 2007;
Original page

Keywords: estimador Kaplan-Meier | modelo de Cox | crisis financiera | banca | Kaplan-Meier estimator | Cox model | Financial crisis | Banking

ABSTRACT
Se utiliza el análisis de supervivencia como técnica estadística para investigar cuándo es probable que una entidad financiera cambie de estado. La variable aleatoria de interés es el lapso de tiempo que tarda la entidad en cambiar de estado. Específicamente, interesa el tiempo en ocurrir el cambio de estado y cuáles son las variables que más influyen en el cumplimiento del cambio de estado. Se lleva a cabo un análisis de supervivencia clásico, una estimación por el método de Kaplan y Meier y un ajuste a través del modelo de Cox, utilizando los datos de la banca comercial venezolana entre 1996 y 2004. La fusión bancaria es el evento de interés para el cambio de estado. Se logra identificar cuatro razones de riesgo que son consistentes con la revisión teórica de los modelos de alerta temprana.In this work, survival analysis is used as a statistical technique to find out when any bank probably changes of state. The random variable to study is the observed time period of the lifetime where there is a change of state. Special interest is focused in knowing the occurrence of changes of states, and in identifying the variables that could affect the changes of states. This work deals with a classical survival analysis by the Kaplan-Meier estimation and the fitting of the Cox model, using commercial Venezuelan banks during the 1996-2004 period. Merge banking occurrence is the main event to identify a change of state. This work allowed identifying four financial indicators that kept similar correspondence with those obtained from other early warning models.
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