[ca] El camp de l'economètria ofereix un conjunt ric i divers d'eines per analitzar fenòmens econòmics complexos i comprendre les relacions de causalitat entre diferents variables. En aquesta tesi, titulada "Tres assajos sobre identificació en Econometria", contribueixo a l'exploració de diverses estratègies d'identificació en l'economètria. Mitjançant un anàlisi exhaustiu, pretenc aclarir qüestions importants relacionades amb les taxes de morositat dels préstecs, la demanda de crèdit i la dinàmica de producció, així com la identificació de models d'autoregressió vectorial estructural (SVAR) amb variables proxy. El primer capítol d'aquesta tesi se centra en les taxes de morositat dels préstecs i investiga la importància relativa dels factors d'oferta i demanda en l'explicació d'aquest fenomen. La literatura anterior ha posat principalment l'èmfasi en el paper dels factors d'oferta, com ara el comportament dels bancs en prendre riscos influïts per la política monetària. No obstant això, l'evidència empírica sobre la significació dels factors d'oferta en comparació amb els factors de demanda ha estat escassa. Per abordar aquest buit, proposo un enfocament de forma reduïda en panell combinat amb una estratègia d'identificació novedosa. Sorprenentment, els resultats revelen que els factors de demanda juguen un paper més rellevant en el foment de les taxes de morositat dels préstecs del que s'havia suggerit anteriorment. A més, amplio l'anàlisi examinant la relació entre les taxes d'impost de societats i el risc de crèdit, proporcionant idees sobre els impulsors causals d'aquesta connexió. El segon capítol investiga la interacció entre les taxes de morositat dels préstecs, la demanda de crèdit i la producció, qüestió que ha captivat durant molt de temps els economistes i els responsables de polítiques econòmiques. Comprendre els factors que regeixen aquestes dinàmiques és crucial per promoure l'estabilitat financera i un creixement sostenible. No obstant això, la manca de dades detallades a nivell individual dels préstecs dificulta l'estudi d'aquesta relació de manera exhaustiva. Per superar aquesta limitació, aprofito les dades de balanços bancaris, que ofereixen idees valioses malgrat l'absència d'informació detallada de cada préstec individual. Emprant un model microeconomètric estructural, genero experiments contrafactuals per explorar l'impacte de diversos factors que provoquen la morositat dels préstecs en la demanda de crèdit i en la producció. A través d'aquesta metodologia, proporciono coneixements valuosos per als responsables de polítiques, com ara la resposta òptima a una contractació fiscal. El tercer i últim capítol es basa en una col·laboració amb Sre¿ko Zimic i se centra en la identificació de models VAR estructurals amb variables proxy. Les metodologies actuals en aquest àmbit sovint es basen en l'exogeneïtat dels instruments, el que limita el nombre de variables proxy que es poden utilitzar. Per abordar aquesta qüestió, proposem una metodologia innovadora inspirada en el problema d'ortogonalitat de Procrustes. Aquest enfocament permet la inclusió d'un nombre il·limitat d'instruments i possibilita l'ús d'instruments plausible exògens en el procés d'identificació. Mitjançant l'aplicació d'aquesta metodologia, superem les limitacions associades amb l'endogeneïtat dels instruments i demostrem els avantatges d'utilitzar un conjunt complet d'instruments per identificar els xocs estructurals.

[en] The field of econometrics offers a rich and diverse set of tools to analyze complex economic phenomena and understand the causal relationships between different variables. In this thesis, titled "Three Essays on Econometric Identification," I contribute to the exploration of various identification strategies in econometrics. Through a comprehensive analysis, I aim to shed light on important questions surrounding loan delinquency rates, credit demand, and output dynamics, as well as the identification of structural vector autoregression (SVAR) models with proxy variables. The first chapter of this thesis focuses on loan delinquency rates and investigates the relative importance of supply and demand factors in explaining this phenomenon. Previous literature has primarily emphasized the role of supply factors, such as banks' risk-taking behavior influenced by monetary policy. However, empirical evidence on the significance of supply factors compared to demand factors has been scarce. To address this gap, I propose a panel reduced-form approach combined with a novel identification strategy. Surprisingly, the results reveal that demand factors play a more substantial role in driving loan delinquency rates than previously suggested. Furthermore, I extend the analysis by examining the relationship between corporate tax rates and credit risk, providing insights into the causal drivers of this connection. The second chapter investigates the interplay between loan delinquency rates, credit demand, and output, which has long captivated economists and policymakers. Understanding the factors governing these dynamics is crucial for promoting financial stability and sustainable growth. However, the scarcity of granular loan-level data poses a challenge to studying this relationship comprehensively. To overcome this limitation, I leverage bank balance sheet data, offering valuable insights despite the absence of detailed individual loan information. Employing a structural microeconometric model, I generate counterfactual experiments to explore the impact of various loan delinquency drivers on credit demand and output. Through this methodology, I provide valuable insights for policymakers, such as the optimal response to a fiscal contraction. The third and final chapter is based on collaborative work with Sre¿ko Zimic and focuses on the identification of structural VAR models with proxy variables. Current methodologies in this area often rely on the exogeneity of instruments, which imposes limitations on the number of proxies that can be used. To address this issue, we propose a novel methodology inspired by the orthogonal Procrustes problem. This approach allows for the inclusion of an unrestricted number of instruments and enables the use of plausibly exogenous instruments in the identification process. By applying this methodology, we overcome the limitations associated with instrument endogeneity and demonstrate the benefits of using a complete set of instruments to identify structural shocks.