[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.

[es] El campo de la econometría ofrece un conjunto amplio y diverso de herramientas para analizar fenómenos económicos complejos y comprender las relaciones causales entre diferentes variables. En esta tesis, titulada "Tres ensayos sobre identificación en Econometría", contribuyo a la exploración de diversas estrategias de identificación en econometría. A través de un análisis exhaustivo, mi objetivo es arrojar luz sobre preguntas importantes relacionadas con las tasas de morosidad de préstamos, la demanda de crédito y la dinámica de producción, así como la identificación de modelos de autoregresión vectorial estructural (SVAR) con variables proxy. El primer capítulo de esta tesis se centra en las tasas de morosidad de préstamos e investiga la importancia relativa de los factores de oferta y demanda para explicar este fenómeno. La literatura previa ha enfatizado principalmente el papel de los factores de oferta, como el comportamiento de asunción de riesgos de los bancos influenciado por la política monetaria. Sin embargo, las pruebas empíricas sobre la importancia de los factores de oferta en comparación con los de demanda han sido escasas. Para abordar esta brecha, propongo un enfoque de forma reducida en panel combinado con una estrategia de identificación novedosa. Sorprendentemente, los resultados revelan que los factores de demanda desempeñan un papel más sustancial en el impulso de las tasas de morosidad de préstamos de lo sugerido previamente. Además, amplío el análisis examinando la relación entre las tasas de impuestos corporativos y el riesgo crediticio, brindando ideas sobre los impulsores causales de esta conexión. El segundo capítulo investiga la interacción entre las tasas de morosidad de préstamos, la demanda de crédito y la producción, lo cual ha cautivado durante mucho tiempo a los economistas y responsables de políticas. Comprender los factores que rigen estas dinámicas es crucial para promover la estabilidad financiera y el crecimiento sostenible. Sin embargo, la escasez de datos detallados a nivel de préstamos dificulta el estudio completo de esta relación. Para superar esta limitación, aprovecho los datos de los balances bancarios, lo que ofrece ideas valiosas a pesar de la falta de información detallada sobre préstamos individuales. Mediante la utilización de un modelo microeconométrico estructural, genero experimentos contrafactuales para explorar el impacto de diversos impulsores de la morosidad de préstamos en la demanda de crédito y la producción. A través de esta metodología, proporciono información valiosa para los responsables de políticas, como la respuesta óptima ante una contracción fiscal. El tercer y último capítulo se basa en un trabajo colaborativo con Sre¿ko Zimic y se centra en la identificación de modelos VAR estructurales con variables proxy. Las metodologías actuales en esta área a menudo se basan en la exogeneidad de los instrumentos, lo cual impone limitaciones en el número de variables proxy que se pueden utilizar. Para abordar este problema, proponemos una metodología novedosa inspirada en el problema de Procrustes ortogonal. Este enfoque permite la inclusión de un número ilimitado de instrumentos y permite el uso de instrumentos plausiblemente exógenos en el proceso de identificación. Al aplicar esta metodología, superamos las limitaciones asociadas con la endogeneidad de los instrumentos y demostramos los beneficios de utilizar un conjunto completo de instrumentos para identificar los shocks estructurales.