| dc.contributor.advisor | Carbonero Ruz, Mariano | |
| dc.contributor.advisor | Martínez Estudillo, Alfonso Carlos | |
| dc.contributor.advisor | Campoy Muñoz, María Del Pilar | |
| dc.contributor.author | Galnares Jiménez-Placer, Carlos | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-27T10:47:15Z | |
| dc.date.available | 2023-09-27T10:47:15Z | |
| dc.date.issued | 2023-09 | |
| dc.identifier.citation | Galnares Jiménez-Placer, C. (2023) Análisis de la deuda soberana en la UE-15 [Tesis doctoral, Universidad Loyola Andalucía] | es |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12412/4335 | |
| dc.description.abstract | La calificación del riesgo país mediante la emisión de ratings es de gran
trascendencia tanto para los inversores como para los gestores públicos. El coste
del servicio de la deuda puede verse afectado por una mala clasificación e
incluso algunos inversores rechazan invertir en productos que tengan un rating
inferior a determinado nivel.
Estas clasificaciones son realizadas por entidades privadas, conocidas como
“agencias de rating”, que basan su negocio en cobrar sus servicios a los
emisores. Adicionalmente también califican deuda para la que no han sido
contratadas basándose en la información pública. Esta vinculación comercial
sólo con algunas de las entidades clasificadas hace que se planteen dudas sobre
su neutralidad e independencia.
La tardía reacción en la crisis de 2008, y en particular el caso de la clasificación
de Grecia, hizo que los gestores públicos se preocuparan por la falta de
transparencia de estas entidades y así se han emitido distintas disposiciones
regulatorias tanto en Europa como en Estados Unidos para evitar esta opacidad.
A pesar de esto al intervenir comités que asignan los ratings en función de
información de diversa índole sus metodologías siguen siendo poco
transparentes.
Es por ello que a lo largo de la historia se han realizado diversos intentos de
estimar los ratings de deuda soberana con distinto nivel éxito. La revisión de la
literatura pone de manifiesto que para estimar los ratings se han utilizado una
gran cantidad de variables y de metodologías.En este trabajo se propone seleccionar un conjunto limitado de variables
partiendo de un modelo macroeconómico de dinámica de la deuda. Estas
variables serán verificadas con distintos tipos de clasificadores, tanto de la
estadística clásica como los propuestos por modernas técnicas de aprendizaje
automático.
Para el estudio se han escogido los quince países que formaban la Unión
Europea en el año 2000, durante un periodo que va desde el año 2002 al año
2017. De esta forma se consideran los años previos a la crisis financiera de 2008
como la posterior recuperación.
Además, partiendo de los análisis que demuestran una asimetría en los
movimientos de rating se ha aplicado una transformación a la serie clasificada,
denominada “filtrado”, que aproxima mejor las estimaciones de rating a las
clasificaciones otorgadas por las agencias, capturando mejor su
comportamiento. | es |
| dc.language.iso | spa | es |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.title | Análisis de la deuda soberana en la UE-15 | es |
| dc.type | doctoralThesis | es |
| dc.rights.accessRights | openAccess | es |
| dc.subject.keyword | Ratings sobre deuda soberana | es |
| dc.subject.keyword | Agencias de rating | es |
| dc.subject.keyword | UE-15 | es |
| dc.subject.keyword | Aprendizaje automático | es |