The Impact of the economic cycle on consumer credit non-performing conditional on the type of financial institution in Peru
Bibliographic record
Abstract
En la presente investigación se estudia los determinantes de la morosidad de los créditos de consumo poniendo énfasis en el efecto del ciclo económico condicionado al tipo de institución financiera durante el periodo comprendido entre los años 2011 al 2019. En tal sentido, los tipos de institución financiera propuestos son: i) Bancos grandes, ii) Bancos medianos, iii) Entidades especializadas y iv) Entidades bancarias. Los criterios con los que se segmentaron las instituciones se basó en el nivel total de activos, participación del crédito de consumo sobre el total de créditos emitidos por cada institución, así como fortaleza retail y tienda por departamento. La investigación encontró evidencia empírica de positividad entre el ciclo económico y el ratio de morosidad de los créditos de consumo. Además, esta relación es más fuerte en las empresas especializadas y no bancarias, siendo no significativo en las grandes y medianas. Estos resultados fueron estimados a través de paneles dinámicos bajo la metodología de Arellano y Bond, así como cinco metodologías para la obtención de la variable ciclo económico, desarrolladas a más detalle en la sección 4 del presente documento.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".