Aplicación de métodos robustos para el agrupamiento de bancos en Argentina
El objetivo de este trabajo es obtener un agrupamiento de los 64 bancos activos en Argentina en el año 2010, utilizando información del período 2005-2010. Las 7 variables consideradas para el agrupamiento fueron seleccionadas siguiendo el criterio de estrategia o de productos ofrecidos utilizados en...
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| Autores principales: | , |
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| Formato: | conferenceObject |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2021
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11086/17413 |
| Aporte de: |
| Sumario: | El objetivo de este trabajo es obtener un agrupamiento de los 64 bancos activos en Argentina en el año 2010, utilizando información del período 2005-2010. Las 7 variables consideradas para el agrupamiento fueron seleccionadas siguiendo el criterio de estrategia o de productos ofrecidos utilizados en Wang (2007) y Werbin (2010). Se obtuvo un único agrupamiento a través de las medianas de las variables en el período bajo análisis, empleando para ello el algoritmo K Medias Robusto implementado en la función RSKC del software estadístico R. A través del mismo se obtuvieron 4 clusters, caracterizados como Típicos, Otros Bancos, Comerciales y Personales, identificando 6 bancos atípicos. En una segunda etapa se aplicó Componentes Principales Robustas en cada uno de los grupos. Los resultados muestran que en los cuatro grupos las tres primeras componentes explican más del 80% de la variabilidad total. En los grupos de bancos Típicos y Otros Bancos las variables que tienen una mayor contribución para explicar la primera componente son Préstamos Comerciales/Préstamos y Títulos/Activos, siendo diferentes las que determinan la segunda componente. En el grupo de bancos Comerciales el primer eje es determinado por Títulos/Activos y Depósitos/Activos, en tanto que en los Personales las variables con más peso son (Préstamos personales + tarjetas de crédito)/Préstamos y Títulos/Activos. |
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