Publicaciones técnicas

La Superintendencia de Bancos tiene un compromiso con la investigación y el avance del conocimiento. Encuentra aquí los informes periódicos y la documentación técnica sobre temas de relevancia del sistema financiero.

Publicaciones recientes

Informes

26 / 06 / 2026

Informe sobre el financiamiento a las MIPYMES a abril 2026

02 / 06 / 2026

Informe Trimestral de Desempeño del Sistema Financiero a marzo 2026

29 / 05 / 2026

Informe sobre la evolución de la cartera del sector agropecuario - Diciembre de 2025

Investigaciones

29 / 08 / 2025

Escenarios de estrés en portafolios de inversiones: Un enfoque empírico.

12 / 08 / 2025

Una mirada al efecto traspaso de las tasas de interés

01 / 08 / 2025

Volatilidad y dinámica de los depósitos en el sistema financiero

Presentaciones

29 / 06 / 2026

Conferencia “La ciudadanía financiera como pilar del desarrollo sostenible”.

04 / 09 / 2025

Inteligencia Artificial en la Supervisión Financiera

22 / 08 / 2025

Adopción de las NIIF en el sector Bancario

Notas analíticas

30 / 01 / 2026

La exposición al momento del incumplimiento en un modelo de pérdidas esperadas en la cartera de crédito

17 / 10 / 2025

La severidad de la pérdida en un modelo de pérdidas esperadas para carteras de crédito

18 / 07 / 2025

Sensibilidad de los depósitos a las condiciones financieras

Próximas publicaciones

2026

Ranking de Digitalización

Agosto 2026

Informe trimestral de desempeño del sistema financiero

Septiembre 2026

Informe sobre la cartera de tarjetas de crédito

Octubre 2026

Informe sobre tendencias del ahorro

Noviembre 2026

Informe trimestral de desempeño del sistema financiero

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2024

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Investigación

25 / 07 / 2024

Volatilidad realizada y el riesgo de mercado: Aplicación del Value-at-Risk (VaR) en el índice GOBIXDR

Stefan Bolta, Departamento de Estudios Económicos.

En esta investigación estudiamos la volatilidad realizada (RV) del portafolio representativo de bonos gubernamentales (GOBIXDR) con el fin de inferir sobre el nivel potencial de riesgo de mercado.

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Investigación

19 / 03 / 2024

Predicción de Default en RD: un enfoque de Machine Learning para la evaluación del riesgo crediticio

Marcos García, Departamento de Estudios Económicos

En esta investigación, se identificaron las variables que tienen mayor impacto en la predicción de default por parte de un deudor en el sistema financiero dominicano, a través de un modelo de aprendizaje automático denominado catboost y la técnica de los valores SHAP.

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