UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO

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UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS

ESCUELA PROFESIONAL DE ECONOMÍA

Incidencia de la concentración del mercado de créditos en la rentabilidad del Banco de Crédito del Perú: 2010- 2019

TESIS

Para obtener el Título Profesional de:

ECONOMISTA

Quezada Rojas, Rosa Victoria Bachiller en Ciencias Económicas Asesor: Dr. Castillo Vera, Félix Segundo

Trujillo – Perú

2021

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DEDICATORIA

A mis padres por sus consejos, virtudes y enseñanzas que me ayudaron a ser una mejor persona día a día. A mis familiares por su motivación constante.

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AGRADECIMIENTOS

A Dios por brindarme la vitalidad necesaria y haber contribuido a la culminación de esta investigación.

A mis padres, porque le dan razón a mi existencia, por sus consejos por y esfuerzos en brindarme una educación adecuada, porque con ellos compartí una infancia feliz, que guardo en el recuerdo y es un aliento para seguir escribiendo sobre la infancia.

A mi asesor Dr. Félix Segundo Castillo Vera, por aceptarme y el apoyo que ha brindado a este trabajo, por el respeto a mis sugerencias e ideas y por la dirección ha facilitado a las mismas.

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PRESENTACIÓN

Señores miembros del Jurado:

Dando cumplimiento al Reglamento de Grados y Títulos de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Trujillo, Escuela Profesional de Economía, dispongo a vuestra consideración y criterio la investigación, intitulada “Incidencia de la concentración del mercado de créditos en la rentabilidad del banco de crédito del Perú: 2010-2019”, con finalidad de obtener el título profesional de Economista.

Los hallazgos obtenidos en la investigación, están a disposición de los miembros de jurado e interesados en el tema. Considerando la magnitud la investigación, probablemente tenga algunos errores involuntarios u omisiones, por ello solicito al jurado su comprensión y paciencia.

Agradezco a los docentes de la Escuela Profesional de Economía por sus enseñanzas y consejos que contribuyeron en mi formación profesional

Trujillo, 11 de enero del 2021

--- Quezada Rojas Rosa Victoria

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iv UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO

FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS DECANATO

Av. Juan Pablo II S/N Ciudad Universitaria - Teléfono 474834 Fax (044) 474834 – TRUJILLO – PERU

RESOLUCION DE DECANATO N°075-2020-FAC.CC.EE.

Trujillo, 3 de setiembre del 2020 Visto el expediente Nº 1007-2020 sobre APROBACION DE PLAN DE TESIS Y NOMBRAMIENT08O DE PROFESOR ASESOR, presentado por la Bachiller en Ciencias Económicas QUEZADA ROJAS ROSA VICTORIA con matrícula N°10207011-13 de la Escuela Profesional de Economía.

CONSIDERANDO:

Que, por Resolución Rectoral N° 773-2020/UNT, de fecha 10 de Agosto del 2020, se aprobó la Directiva que norma los Procedimientos para el Acto de Sustentación de Trabajos de Suficiencia Profesional y de Tesis de Pregrado en entornos virtuales en la Universidad Nacional de Trujillo;

Que, mediante Resolución de Consejo de Facultad N° 010-2020-FAC.CC.EE., se Reactivó, de manera virtual, todos los Procedimientos señalados en el Reglamento de Grados y Títulos de la Facultad de Ciencias Económicas, con las precisiones establecidas en el anexo de la presente Resolución

Que, según el Art. 15° del Reglamento de Grados y Títulos de la Facultad de Ciencias Económicas, se establece las opciones para optar el Título Profesional.

Que, la graduada doña QUEZADA ROJAS ROSA VICTORIA cumple con presentar su Plan de Tesis, intitulado: “INCIDENCIA DE LA CONCENTRACION DEL MERCADO DE CRÉDITOS EN LA RENTABILIDAD DEL BANCO DE CRÉDITO DEL PERÚ: 2010 - 2019”;

visado por el Profesor Asesor, para optar el Título Profesional de ECONOMISTA y solicita su correspondiente aprobación y el Nombramiento de Profesor Asesor de Tesis.

Que, con Informe N°063-2020, el Director de la Escuela Profesional de Economía emite opinión favorable sobre aprobación del Plan de Tesis y Nombramiento de Profesor Asesor.

Que, según el Art. 26° del mencionado cuerpo normativo, el Decano emite la resolución de Aprobación correspondiente, previo informe del Director de Escuela Profesional.

Estando a lo expuesto, en uso de las atribuciones conferidas al Decano, en virtud a lo dispuesto en las normas establecidas en la Ley Universitaria 30220, y en el Estatuto Institucional Reformado, y de conformidad a las prescripciones contempladas en el Reglamento de Grados y Títulos de la Facultad de Ciencias Económicas.

SE RESUELVE:

1. APROBAR el Plan de Tesis intitulado: “INCIDENCIA DE LA CONCENTRACION DEL MERCADO DE CRÉDITOS EN LA RENTABILIDAD DEL BANCO DE CRÉDITO DEL PERÚ: 2010 - 2019” presentado por la Bachiller doña QUEZADA ROJAS ROSA VICTORIA.

2. NOMBRAR al Profesor DR. FELIX SEGUNDO CASTILLO VERA como Asesor de la Tesis de Investigación.

3. EXIGIR la presentación de tres avances del desarrollo de la Tesis, debidamente visados por el Profesor Asesor DR. FELIX SEGUNDO CASTILLO VERA en los plazos establecidos.

4. ESTABLECER los plazos para la presentación de la Tesis correspondiente:

Plazo Mínimo 90 días 1 de Diciembre del 2020 Plazo Máximo 180 días 1 de Marzo del 2021 REGISTRESE, COMUNIQUESE Y ARCHIVESE

Dr. Santiago Néstor Bocanegra Osorio Dr. José Luis Aguilar Delgado Decano (e)

Profesor Secretario Académico (e)

C.c. - Oficina Grados y Títulos - DRT. – Asesor de Tesis - Interesado - Archivo Mónica

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Índice

Dedicatoria ... i

Agradecimientos ... ii

Presentación ... iii

Resolución de aprobación de tesis………iv

Resolución de designación de jurado………..v

Índice ... vi

Índice de tablas ... vii

Índice de figuras ... viii

Resumen ... ix

Abstract ... ..x

I.INTRODUCCIÓN ... 1

1.1 ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN DEL PROBLEMA ... 1

1.1.1 Antecedentes de la investigación ... 1

1.1.2 Justificación de la investigación ... 4

1.2 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA ... 5

1.3 OBJETIVOS ... 6

1.4 MARCO TEÓRICO ... 7

1.4.1 La rentabilidad: Primeros aportes ... 7

1.4.2 La rentabilidad en los bancos y el otorgamiento de los créditos ... 9

1.4.3 La rentabilidad y las variables macroeconómicas ... 10

1.4.3.1 La rentabilidad del sector financiero y el crecimiento económico ... 11

1.4.3.2 El mercado financiero y las tasas de interés ... 11

1.4.3.3 El poder de mercado y la eficiencia ... 12

1.4.4 La rentabilidad y las variables microeconómicas ... 15

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1.5 HIPÓTESIS DE LA INVESTIGACIÓN ... 16

II.MATERIALES Y MÉTODOS ... 17

2.1.MATERIALES ... 17

2.2.MÉTODOS ... 17

2.3.TÉCNICAS E INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS ... 18

2.4 PROCEDIMIENTOS ... 19

2.4.1 Diseño de contrastación. ... 19

2.4.2 Procesamiento y análisis de datos ... 20

2.5 ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS ... 20

III. RESULTADOS ... 23

3.1 La rentabilidad del Banco de Crédito en el Perú ... 23

3.2 La concentración del mercado de créditos en el Perú ... 24

3.2.1 La Participación del mercado de créditos del BCP ... 25

3.3 Indicadores financieros del BCP ... 27

3.4 Estimación econométrica del modelo ... 30

3.4.1. Estimación econométrica ... 30

3.4.2. Estimación econométrica mejorada ... 31

3.4.3 Validación del modelo Econométrico ... 32

3.4.4 Evaluación Económica del Modelo ... 34

IV.DISCUSIÓN ... 36

V.CONCLUSIONES ... 38

VI.RECOMENDACIONES ... 39

VII.REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ... 40

ANEXOS ... 44

Anexo 1: Información histórica de las variables... 44

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Índice de tablas

Tabla 1: Operacionalización de variables ... 31

Tabla 2: Resultados de la estimación ... 41

Tabla 3: Resultado de la segunda estimación ... 42

Tabla 4: Prueba de heteroscedasticidad de Breusch ... 45

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Índice de figuras

Figura 1: Evolución de la rentabilidad ROA y ROE ... 32

Figura 2: Índice HHI para el mercado de créditos directos ... 34

Figura 3: Participación del mercado (%) ... 35

Figura 4: Evolución del Ratio de Eficiencia ... 37

Figura 5: Evolución del Ratio de liquidez ... 38

Figura 6: Evolución del Ratio de solvencia ... 39

Figura 7: Evolución del Ratio de calidad de activos ... 40

Figura 8: Resultados de la prueba de normalidad ... 44

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Resumen

El objetivo general de la investigación es analizar la incidencia de la concentración del mercado crediticio en la rentabilidad del Banco de Crédito del Perú: 2010-2019. La investigación es no experimental, longitudinal y correlacional. Mediante el método hipotético-deductivo se ha contrastado la hipótesis previa con la teoría económica pertinente y los estudios empíricos analizados, mediante un modelo econométrico. Finalmente, se halló que las variaciones en la concentración del mercado de créditos tienen una incidencia directa y significativa (B1=3.57) en la rentabilidad del BCP, periodo 2000-2019., la evidencia indica un buen ajuste de modelo; las variables independientes consideradas explican el 94.6% la rentabilidad del Banco de Créditos del Perú.

Palabras clave: Rentabilidad, Concentración de mercado, Bancos

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ABSTRACT

The general objective of the research is to analyze the incidence of the concentration of the credit market on the profitability of Banco de Crédito del Perú: 2010-2019. The research is non-experimental, longitudinal, and correlational. By means of the hypothetico-deductive method, the previous hypothesis has been contrasted with the pertinent economic theory and the empirical studies analyzed, using an econometric model. Finally, it was found that the variations in the concentration of the credit market have a direct and significant incidence (B1 = 3.57) in the profitability of the BCP, period 2000- 2019. The evidence indicates a good model fit; The independent variables considered explain 94.6% the profitability of Banco de Creditos del Peru.

Keywords: Profitability, Market concentration, Banks

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I. INTRODUCCIÓN

1.1 ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN DEL PROBLEMA

1.1.1 Antecedentes de la investigación

Los estudios previos considerados con respecto a concentración del mercado de créditos y su incidencia en la rentabilidad del Banco de Crédito del Perú (BCP), ha permitido encontrar estudios, tales como:

Dávila (2017), en su investigación realiza un análisis de la cartera de crédito aplicando una modelación econométrica para “Banconic”

de Nicaragua en el periodo 1995 al 2016. Tiene como objetivo principal, analizar la cartera de crédito y el entorno riesgoso de la actividad crediticia durante el periodo de estudio.

Para ello, utiliza un modelo econométrico y aplica la metodología de pruebas de estrés financieros. En ese sentido trata de impedir la salida de un riesgo que conduzca a la generación de una pérdida económica, mediante el sistema de medición del riesgo de crédito conocido como el de las cinco “C”: Carácter, Capacidad, capital, colateral, condiciones.

Dávila concluyó que: “Con esta investigación se da a conocer la toma de decisiones respecto al flujo de la cartera de crédito para rentabilizar y maximizar las ganancias el banco, mediante la aplicación del modelo econométrico”. Y “Las relaciones que se formulan de forma explícita con parámetros desconocidos se estiman a partir de las variables que intervienen en el modelo, las cuales son exactas. Esto ayuda a tener una buena administración sobre los riesgos bancarios, poniendo en práctica los factores y estrategias para obtener una mejor protección sobre estas, así poder

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controlarlos ya que las empresas y bancos no están exentas de riesgos; si se reduce el riesgo se maximiza el rendimiento”.

Moreno (2015), en su tesis tiene como principal objetivo; la identificación de los factores macroeconómicos determinantes de la calidad de cartera de créditos hipotecarios del sistema bancario en el Perú, 2003 – 2013.

Por ello, utiliza información estadística mensual desde el periodo junio 2003 - junio 2013 considerando aquellos bancos que emitieron los créditos hipotecarios. Y evalúa mediante el modelo econométrico estimado, el funcionamiento del sistema bancario en el Perú.

Moreno concluyó que: “De acuerdo con el análisis de significancia individual de las variables explicativas, todas las variables confirman su relación directa e indirecta con la tasa de morosidad de los créditos hipotecarios de acuerdo con la teoría”. Y “La tasa activa en soles y la tasa activa en dólares son significativas para el modelo final evaluado a diferencia del crecimiento del PBI y el tipo de cambio que no determinan la calidad de la cartera de créditos hipotecarios en el Perú”.

Hidalgo (2014), en su investigación sobre la incidencia del poder de mercado y la eficiencia del Banco de Crédito del Perú en la rentabilidad, 2001-2013. Tiene como objetivo principal, analizar la incidencia del poder de mercado y la eficiencia gastos del Banco de Crédito en la rentabilidad.

Para alcanzar su objetivo, recopilo información mensual de los indicadores financieros: Eficiencia de los gastos operativos, rentabilidad y poder de mercado; 2001 - 2013 y procedió a realizar una regresión econométrica lineal.

Hidalgo concluyó que: “La participación en el mercado de colocaciones del Banco Crédito del Perú en el periodo 2001 – 2013, se ha mantenido el primer lugar en el ranking de colocaciones de

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créditos del Sistema Financiero”. Y “Los resultados obtenidos nos muestran que la eficiencia de los gastos operativos, tienen una relación inversa y es significativa, es decir, si aumenta los gastos operativos sobre el margen financiero, la rentabilidad disminuye”.

Ohua (2013), en su tesis realiza un análisis de la cartera crediticia del Scotiabank Perú S.S.A. – agencia Puno. Tiene como objetivo general; determinar y analizar la calidad de cartera crediticia tomando en consideración la contaminación de la cartera de alto riesgo, de Scotiabank Perú- agencia Puno periodo 2010-2011.

Para analizar el comportamiento de las variables explicativas propuestas elabora su modelo econométrico, para explicar el comportamiento de la morosidad y sus efectos en la calidad de la cartera de créditos de SCOTIABANK.

Ohua concluyó que: “Los determinantes más importantes de la tasa de morosidad del Scotiabank son el producto Bruto Interno y la tasa de interés activa respectivamente, por el nivel de significancia de sus parámetros; y donde según los resultados, el PBI tiene una relación inversa con la morosidad, ya que aún incremento del PBI, menor será la tasa de morosidad, además la tasa de interés activa mantiene su relación positiva, ya que cuando mayor sea la tasa de interés activa mayor será la tasa de morosidad en el Scotiabank””

Agapito (2012), en su estudio sobre los determinantes de los créditos de consumo por tipo de institución financiera en el Perú. El cual, tiene como objetivo general; la determinación, descripción y análisis de los factores económicos que rigen el comportamiento del crédito de consumo, segmentado por sólo tres tipos de institución financiera: Banca Múltiple, Cajas Municipales y Cajas Rurales, entre los años 2001 y 2009 en el Perú.

Para ello emplea una metodología econométrica y estadística para cumplir con sus objetivos, comprobando la presencia de estacionalidad y de cambio estructural en la variable dependiente

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crédito de consumo, y luego procede transformar las variables en tasas de crecimiento, con la finalidad de otorgar un preciso y consistente análisis econométrico.

Agapito concluyó que: “A pesar de la estrecha relación que mantiene la tasa de crecimiento del producto bruto interno y del crédito agregado, el primero sólo ha sido capaz de determinar el comportamiento del crédito de tipo consumo en las cajas rurales dado que, en el planteamiento anual de metas para las colocaciones de este tipo de créditos, el PBI registra un peso significativamente mayor que lo estipulado en la modelización de metas del resto de instituciones”. Y que, “La banca múltiple y cajas municipales consideran como factores esenciales en su modelización anual de metas a variables cuantitativas como el PBI per cápita o el poder adquisitivo de las personas, así como la mayor competencia medida a través del incremento de entidades bancarias y financieras en el mercado, y principalmente, a variables cualitativas como las expectativas de crecimiento, en términos de penetración, en los estratos de la población más desatendidos (NSE C y D)”.

1.1.2 Justificación de la investigación

Justificación práctica

Durante los últimos años, la economía peruana ha crecido sostenidamente contribuyendo a una fuerte expansión de las colocaciones de los bancos y entidades financieras. El crecimiento de la economía y la expansión del crédito se han visto favorecidos por factores macroeconómicos de carácter nacional e internacional.

Por tal motivo, cambios en estos factores pueden afectar directa e indirectamente la calidad de las carteras de créditos.

En la presente investigación se buscó determinar la concentración del mercado de créditos con ayuda de algunas variables de control y su efecto en la rentabilidad del Banco de Crédito del Perú: 2010-

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2019, para ello se utilizó los conocimientos científicos de economía para dar solución al problema planteado, donde las variables ya han sido estudiadas y analizadas por la ciencia, siendo cuantificables de tal manera que mediante un modelo econométrico contrastarlo con la realidad.

Justificación teórica

En economía sabemos que, la rentabilidad de una institución financiera se relaciona con su poder de mercado y el nivel de otorgamiento de los créditos, el cual en general promueve el consumo, la creación y crecimiento de empresas; por lo tanto, influye positivamente, en la inversión y el empleo. Es por ello que, resulta importante el estudio de investigación porque contribuye determinar la incidencia del poder de mercado en la rentabilidad del Banco de Crédito del Perú.

Justificación Metodológica

Se considero necesario realizar la investigación para el caso del Banco de Crédito del Perú, con el propósito de aportar conocimientos nuevos y confiables; donde la viabilidad de la investigación pasaría por contar con una base teórica que la respalda, además de los diversos estudios que se han realizado en esta línea de investigación, justificándose por los métodos científicos utilizados, tales como: El hipotético- deductivo y el histórico.

1.2 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA

¿Cuál es la incidencia de la concentración del mercado de créditos en la rentabilidad del Banco de Crédito del Perú: 2010-2019?

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1.3 OBJETIVOS

1.3.1 Objetivo General:

Analizar la incidencia de la concentración del mercado crediticio en la rentabilidad del Banco de Crédito del Perú: 2010-2019

1.3.2 Objetivos Específicos:

• Determinar la evolución de rentabilidad del Banco de Crédito del Perú, 2010-2019.

• Determinar la evolución de la concentración del mercado de créditos que tiene el Banco de Crédito del Perú, 2010-2019.

• Identificar y describir las principales variables de control de la rentabilidad del Banco de Crédito del Perú, 2010-2019.

• Elaborar el modelo econométrico para demostrar el efecto de la concentración del mercado de créditos y las variables de control sobre rentabilidad del Banco de Crédito del Perú: 2010-2019.

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1.4 MARCO TEÓRICO

1.4.1 La rentabilidad: Primeros aportes

El análisis tradicional para los determinantes de rentabilidad en el sistema financiero se estudia en la Teoría de la Organización Industrial basado en dos criterios opuestos. El primero, relaciona los rendimientos de las empresas con la estructura del mercado. El segundo postula que, la rentabilidad es producto de la eficiencia algunas empresas obtienen mientras están en funcionamiento.

Bain (1951) sigue la corriente de pensamiento que analiza la estructura del mercado. Evidenciando que, las ganancias de las empresas que incursionan en estructuras de mercado con oligopolios con nivel de concentración elevado, son mayores que las ganancias de las empresas con oligopolios con menor nivel de concentración. Los hallazgos indican que los factores determinantes de las estructuras del mercado son; el grado de concentración de compradores, vendedores productos y su diferenciación. Sostiene que las empresas dominantes en general tienen mayores beneficios influenciados por la concentración. Con el tiempo, la postura de Bain vino se conoce como el Paradigma de la Estructura-Conducta- Desempeño (ECD).

Considerando el criterio de que, la rentabilidad es producto de la eficiencia que obtienen las empresas; Demsetz (1973) con su hipótesis de eficiencia sostiene que, la concentración de producción en una industria en pocas empresas es explicada con una eficiencia superior de producción comparándose con las demás. Descartando la incidencia del poder de mercado, restricciones de producción o colusiones sobre la rentabilidad. Indica que la superioridad en la producción se explica por las reducciones de costos, métodos de

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producción que difieren de las demás empresas, aprovechando las economías de escala.

Por otro lado, aquellas empresas de gran tamaño sí presentan este comportamiento, evidenciando que la concentración de las industrias y sus resultados son atribuidos a un mejor manejo de las grandes empresas.

Albertazzi y Gambacorta (2006), utilizando los elementos modernos, apoya la Hipótesis de Eficiencia, pero considera importante la actividad económica dentro de los rendimientos bancarios. En ese sentido, Nguyen (2011) y Athanasoglou et al (2005), postulan a la diversificación de los ingresos como variable explicativa de la rentabilidad.

Guevara (2000), indica que el nivel de eficiencia para cada empresa constituye uno de los elementos más significativos al momento de explicar el comportamiento de su rentabilidad. Mientras que, Maudos (2001), sostiene que no se podría afirmar la visión de eficiencia, ya que no se cumple por completo la hipótesis, pues la eficiencia debe guiar a mayores cuotas del mercado.

Trabajos como Peiyi y Werner (2005), proponen que la rentabilidad está asociada a factores estructurales y de poder de mercado, asociado al paradigma Estructura-Conducta-28 Desempeño. Estos resultados se obtienen mediante la aplicación de un modelo de ecuaciones simultáneas para la banca alemana entre 1998 y 2002.

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1.4.2 La rentabilidad en los bancos y el otorgamiento de los créditos

Granda (2011): “Los determinantes del crédito y su participación en el crecimiento económico, son aproximaciones iniciales que se han basado en estudios empíricos, a medida que se han desarrollado bases internacionales estas han permitido realizar estudios que se sustentan en una comparación de factores agregados de crecimiento económico y desagregados de desarrollo financiero en la empresa”.

Freixas y Rochet (1998), indican que los bancos tienen como actividad captar recursos financieros de los agentes superavitarios para prestarlos (colocarlos) a los agentes deficitarios. Por lo cual, dicha actividad asume riesgos divididos en tres tipos:

1. Riesgo crediticio: Ocurre ante el incumplimiento de la amortización y pago de intereses de los créditos otorgados.

2. Riesgo de liquidez: Sucede cuando las instituciones del sistema financiero no pueden hacer frente a sus obligaciones con sus depositantes.

3. Riesgo de Mercado: Afecta la cartera de activos y pasivos.

Stiglitz y Weiss (1981), señalan que la asimetría de la información existente entre los que proveen el crédito y los que lo reciben produce un resultado ineficiente porque la cantidad de créditos otorgados es menor a la que debería otorgarse para alcanzar el mayor bienestar. El intercambio de dinero por una promesa de pago futuro impone la necesidad de quienes otorgan el crédito y quienes lo reciben dispongan, de la mayor cantidad posible de información para determinar el riesgo de crédito.

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1.4.3 La rentabilidad y las variables macroeconómicas

La evidencia empírica sobre la rentabilidad de las instituciones financieras, el rápido crecimiento del crédito y su impacto en la economía de un país es abundante y aparecen en estudios con datos de panel, tales como: Salas (2002), Saurina (1998).

Freixas (1994) ha analizado el comportamiento de la morosidad bancaria en España poniendo especial énfasis en los determinantes macroeconómicos, teniendo como antecedente los modelos de Wadhwani y Davis, incluyeron en sus estimaciones indicadores de la demanda agregada, las expectativas sobre el comportamiento de la economía, nivel de endeudamiento de las empresas y crecimiento de los salarios.

Otro aspecto relacionado con los determinantes macroeconómicos de los créditos, es la restricción de liquidez que enfrentan los agentes, ya sean estas empresas o familias y que puede generar problemas en su capacidad de pago. Cuanta menos liquidez posean estos agentes, mayor es la posibilidad de retraso en el pago de sus deudas.

Meza (2004). “Los determinantes macroeconómicos de la rentabilidad se pueden clasificar en cuatro grandes grupos: variables relacionadas con el ciclo de la actividad económica, las que afectan en grado de liquidez de los agentes, aquellas variables que miden el nivel de endeudamiento de los mismos y aquellas relacionadas con la competencia en el mercado crediticio”.

Resumiendo, de los diferentes trabajos empíricos existentes, los que solo analizan determinantes macroeconómicos, cabe resaltar que en similitud todos utilizan variables control como: el PBI, los tipos de interés y el poder de mercado, los créditos como variables explicativas de la rentabilidad del sector financiero en un país.

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1.4.3.1 La rentabilidad del sector financiero y el crecimiento económico

Jiménez (2006), en la mayoría de países el factor de más importante del crecimiento de los créditos y por ende la rentabilidad del sector financiero; se genera por el crecimiento de la actividad económica.

En periodo de expansión económica disminuye la percepción de riesgo y se incrementan las expectativas sobre los otorgamientos de créditos en la economía. En periodo de contracción económica, se produce una disminución a la exposición de riesgo.

En las fases de expansión y crecimiento de una economía, las familias y empresas cuentan con mayores ingresos, y mejores perspectivas para hacer frente a sus pagos de obligaciones crediticias. Mientras que, en la fase de contracción las ventas y los ingresos disminuyen, por lo cual el incumplimiento de las familias para pagar sus préstamos es más probable de ocurrir.

En conclusión; Si las condiciones económicas son favorables, los activos financieros son mayores incrementando el nivel de créditos, de tal manera que el sistema financiero asume riesgos mayores para obtener rentabilidad mayor en consecuencia se impulsando la actividad económica.

1.4.3.2 El mercado financiero y las tasas de interés

Agapito (2011): “En el mercado financiero existe la percepción de que la tasa de interés es alta o al menos de que podría ser más baja.

Entonces, surge la pregunta: ¿Qué factores determinan su comportamiento? Considerando que la tasa de interés es el precio de un producto llamado crédito, no resulta complicado inferir que, si éste es elevado, la adquisición del mismo se frenará”. Ahora bien, la

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realidad financiera nos demuestra que los créditos más caros se concentran en los sectores de menores recursos y los créditos más baratos en los sectores más sólidos de la economía, aunque esta postura se respalda en el nivel de riesgo y solvencia crediticia de cada sector de la población.

Agapito, menciona los aumentos de la tasa de interés o salarios como indicadores de reducción en los créditos de empresas financieras.

Por lo expuesto, la tasa de interés debe estar dentro de estándares razonables con la finalidad de impedir distorsiones en la economía, ya que cuando los clientes acceden a él se generan dos efectos: por un lado, se observa un incremento de la demanda interna y, por otro lado, se incentiva una mayor producción de los sectores que desembocará en el crecimiento de la economía nacional.

1.4.3.3 El poder de mercado y la eficiencia

Poder de mercado: Teorías

La teoría de la Estructura – Conducta y Resultados (SCP): “El paradigma Estructura-Conducta-Resultados (ECR) desarrollado por Mason (1939-1949) y Bain (1951) revoluciono el estudio de la Organización Industrial al inferir desde un punto de vista microeconómico una relación entre la estructura de la industria y sus resultados. De acuerdo a esto, las características de una industria como por ejemplo la concentración, diferenciación condiciones de entrada de la industria determinan la conducta de las empresas en dicha industria, la que se puede reflejar a través de los precios, estrategias de producción, desarrollo de productos, políticas de promoción y el comportamiento con sus rivales; lo cual, a su vez,

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determinaría el resultado de la industria, típicamente medido por los beneficios o margen precio-costo (Carlton y Perloff, 2005).

De este modo, la aplicación empírica de la teoría ECR se ha caracterizado por inferir la existencia de poder de mercado a partir de la relación entre las medidas de beneficio e indicadores de concentración de la industria.

Bajo esta perspectiva son dos las principales hipótesis que guían el enfoque: la primera, establece que cuando las ventas de la industria se concentran en un pequeño número de empresas, estas reconocen su interdependencia lo que resulta en conductas colusorias sobre los precios y/o la producción. La segunda, sugiere que la mayor eficiencia de las grandes empresas conduciría a mayores beneficios e incidentalmente a una mayor concentración (Susanto, 2006).

Adicionalmente, de acuerdo a Perloff (2007) en un estudio ECR es posible distinguir dos etapas: una primera, en la que se obtiene un indicador del poder de mercado a través de algún cálculo directo (más que por su estimación); utilizando las medidas adecuadas, como por ejemplo los costos marginales, es posible calcular directamente el poder de mercado. En una segunda etapa, se hace un análisis de forma reducida para explicar la relación entre el de poder de mercado calculado y varias medidas estructurales, que se cree podrían explicarla.

Empíricamente, el paradigma ECR ha sido objeto de diversas críticas. Éstas se originan principalmente por la no observabilidad de algunas de las medidas utilizadas para el análisis de la conducta de la industria, tales como los costos marginales, los que rara vez están disponibles, y que suelen reemplazarse con datos de beneficios y tasas de retorno, entre otros”.

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El poder relativo de mercado (RMP): Menciona, una gran cuota de mercado y la diferenciación de productos, conlleva al mayor poder de mercado estableciendo los precios por encima de los costos marginales. Donde solo las empresas con grandes cuotas de mercado obtienen mayores beneficios debido a que consiguen poder de mercado. Por último, mientras mayor sea la cuota de mercado se habrá una mayor rentabilidad.

Teoría de Eficiencia

Las empresas más eficientes son aquellas que han logrado reducir los costos, obteniendo mayores rentabilidades.

Los beneficios de la reducción de costos son resultado de economías de producción acumulada que provienen de la diversificación de costos de instalación analizados mediante procesos de producción considerando los gustos y preferencias de los clientes, y los ahorros que se puedan realizar mediante buenas negociaciones que están por encima de clientes y proveedores.

Empresas que obtienen ventaja competitiva en su producción con el tiempo según, tendrían mayores cuotas de mercado en la industria, incrementando el nivel de concentración. Sí la cuota de mercado es significativamente eficiente, origina que la cuota de mercado y la rentabilidad puedan tener cierta correlación, pero no existe una relación causa-efecto entre concentración y rentabilidad, debido a que la eficiencia es incentiva de ambas cosas: rentabilidad y concentración.

Petersen y Rajan (1995), señalan al poder de mercado como uno de los factores que determinan la calidad de la cartera de los préstamos.

Entidades con mayor poder de mercado tienden a invertir en proyectos más riesgosos que las entidades con poco poder de mercado, Por lo tanto, se espera que entidades con mayor poder de mercado tengan un mayor nivel de créditos.

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Podemos concluir que, una gran participación de mercado conlleva a una alta concentración, generando una gran eficiencia, reducción de costos, una alta colocación de los créditos y por lo tanto llegando a obtener una elevada rentabilidad.

1.4.4 La rentabilidad y las variables microeconómicas

Saurina (1998) menciona tres grupos de variables para explicar la rentabilidad de una institución financiera a través del comportamiento del nivel de créditos: Los incentivos a adoptar políticas más riesgosas, el tipo de negocio y el crecimiento del crédito.

Uno de los elementos principales de la rápida expansión crediticia, son los altos niveles de morosidad que ello conlleva. Si una institución financiera decide expandir su cuota de mercado, lo podría realizar, disminuyendo el nivel de exigencia para la aprobación de los créditos. Así, la institución financiera obtiene mayor cuota de mercado, pero tendrá problemas de selección adversa. Al ser menos exigente en la aprobación de créditos, la institución se expone tener prestatarios de los cuales tiene demasiada información de su calidad de pago.

Por otro lado, la morosidad de la institución financiera también es afectada por el tipo de negocio; diferentes tipos de negocios conllevan a diferentes tipos de riesgo. La compra de deuda al Estado es menos riesgosa que los créditos a familias o empresas.

La política crediticia apropiada toma en cuenta el seguimiento y vigilancia de los créditos otorgados, para una adecuada estructura de análisis de riesgo y control interno. Si no se dedican recursos o se realiza una mala utilización de estos procesos conllevaría a la

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institución financiera a problemas de solvencia graves (problemas en sus principales ratios financieros).

El tipo de política crediticia seguida por la institución reviste gran importancia en la determinación de la calidad de su cartera de créditos. Por ejemplo, una política crediticia expansiva puede ir acompañada de un relajamiento en los niveles de exigencia a los solicitantes, lo que eleva la probabilidad de enfrentar problemas de selección adversa y con ello, el consiguiente incremento de los niveles de morosidad.

Por ello, la cartera de créditos es afectada por factores microeconómicos: nivel y diversificación del riesgo, incentivos de las entidades a adoptar políticas arriesgadas (cambios en sus principales ratios financieros), el poder de mercado de la entidad; y por ende verse afectada su rentabilidad.

1.5 HIPÓTESIS DE LA INVESTIGACIÓN

La concentración del mercado de créditos tiene incidencia positiva y significativa en la rentabilidad del Banco de Crédito del Perú: 2010-2019.

(29)

II. MATERIALES Y MÉTODOS

2.1. MATERIALES

El estudio realizado se ha considerado los materiales extraídos de fuentes oficiales:

- Información histórica de la rentabilidad del Banco de Crédito del Perú de las páginas del BCRP y la SBS, durante los años 2010 al 2019.

- Información histórica de los niveles de concentración del mercado créditos que tiene el Banco de Crédito del Perú de las páginas del BCRP y la SBS, durante los años 2010 al 2019.

- Información histórica del producto bruto interno, tasas de interés, tasa de inflación, tasa de participación de mercado de las páginas del BCRP, durante el periodo 2010 al 2019.

2.2. MÉTODOS

Los métodos científicos que se emplearon en la investigación son:

Hipotético-deductivo, el presente estudio es una investigación económica entonces se realizó en base a dicho método porque al final se ha contrastado la hipótesis con la teórica económica pertinente y los antecedentes previos revisados.

Histórico, porque se ha revisado el marco teórico y los estudios previos. Describiendo y desmenuzando los hechos acontecidos mediante el análisis e interpretación cuantitativa de la información obtenida; nos permitió dar apreciaciones lógicas coherentes y relevantes para la investigación.

(30)

Población

Las series históricas de la rentabilidad del Banco de Crédito del Perú;

los niveles de concentración del mercado de créditos, el ratio de eficiencia, el ratio de gastos operativos, la participación de mercado del BCP, el producto bruto interno, la tasa de interés activa, la tasa de inflación, el ratio de liquidez; periodo 1998-2019.

Muestra

Las series históricas de la rentabilidad del Banco de Crédito del Perú;

los niveles de concentración del mercado de créditos, el ratio de eficiencia, el ratio de gastos operativos, la participación de mercado del BCP, el producto bruto interno, la tasa de interés activa, la tasa de inflación, el ratio de liquidez; periodo 2010-2019.

2.3. TÉCNICAS E INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS

Por la naturaleza de la investigación, los datos proceden de fuentes secundarias. Las fuentes son: Memorias del Banco Central de Reserva del Perú, reportes estadísticos del BCRP.

2.3.1 TÉCNICAS

Análisis de contenidos

• Obtención de información estadística de las páginas web:

BCRP, y la SBS.

• Análisis de datos estadísticos: Utilizando el programa de cálculo Microsoft Word 2018, Excel 2018 y el software eviews10.

(31)

2.3.2 INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS Guía de análisis de Contenidos

• Cuadros y figuras estadísticas, cuadros de doble entrada, listas de cotejos, entre otros.

2.4 PROCEDIMIENTOS

2.4.1 Diseño de contrastación.

La presente investigación de acuerdo al fin que persigue es;

aplicada porque busca resolver un problema de la realidad en forma directa e inmediata.

El alcance de la investigación es un enfoque no experimental, longitudinal y correlacional.

No experimental: No se manipuló deliberadamente las variables analizadas, solo se observó los registros estadísticos del fenómeno a investigar tal como se manifiesta.

Longitudinal: Los datos son mensuales período 2010 - 2019, con la finalidad de contrastar la hipótesis.

Correlacional: Mediante la metodología empleada se determinó la incidencia que tiene la concentración del mercado de créditos y algunas variables de control, en la rentabilidad del Banco de Crédito del Perú.

(32)

2.4.2 Procesamiento y análisis de datos

El análisis corresponde al periodo 2010 – 2019, obtenido mediante las fuentes oficiales: SBS Y BCRP. Para ello, los datos se tabularon en el software Excel y se procesaron mediante el paquete estadístico Eviews 10.0. La inferencia de los resultados consiste en verificar los supuestos relacionados con el modelo econométrico planteado.

2.5 ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS

Se han realizado las siguientes estrategias:

- Revisión bibliográfica de investigaciones de diferentes autores nacionales e internacionales.

- Búsqueda y recolección de los datos utilizando fuentes oficiales.

- Análisis del comportamiento histórico de los datos estadísticos para cada variable, también de las tendencias individuales (univariada).

- Para contrastar la hipótesis se utilizó el Software Eviews 10.0 con un modelo econométrico log-log¹, donde la información estadística está dada en meses.

(t)

Dónde:

ß0 = Intercepto

ßi = Elasticidad de las variables explicativas; i = 1, 2, …, 7 Renta(t) = Indicadores de rentabilidad ROA y ROE del BCP

HHI(t) = Índice Hirschman-Herfindhal de concentración del mercado de créditos para el BCP en porcentajes

PM(t) = Porcentaje de participación en colocaciones de los créditos en el Perú

SOLV(t) = Ratio de solvencia financiera (%); del BCP CAA(t) = Ratio de la calidad de los activos (%); del BCP

EFICG(t) = Ratio Gastos Operativos / Margen Financiero (%); del BCP CRED(t) = colocaciones de créditos directos del BCP, en soles

LIQ(t) = Ratio de liquidez promedio (%); del BCP μ(t) = término de error.

(t) = tiempo (2010 – 2019)

- Del cual, se determinó la incidencia de las variables y sus respectivas elasticidades, validando los postulados en la hipótesis.

- Posteriormente se evalúa el modelo econométrico mediante las pruebas econométricas establecidas para los residuos; normalidad, autocorrelación y heterocedasticidad.

- Finalmente, se establecen las conclusiones y recomendaciones, con el objetivo de reforzar las investigaciones en este enfoque.

(34)

Tabla 1: Operacionalización de variables

VARIABLES DIMENSIONES ESCALA DE VARIABLES INDICADORES

Variables independientes

CONCENTRACIÓN DEL MERCADO DE CRÉDITOS DEL BCP

Y VARIABLES DE CONTROL PARA LA RENTABILIDAD DEL

BCP

cuantitativa Créditos directos

colocaciones de los créditos directos del BCP, en soles

cuantitativa Solvencia del BCP

Ratio de solvencia promedio (%); del BCP, 2010-2019

cuantitativa Calidad de activos del

BCP

Ratio de calidad de activos promedio (%); del BCP, 2010-2019

cuantitativa Participación de mercado

Porcentaje de participación en colocaciones de los créditos en el Perú, 2010- 2019

cuantitativa Liquidez del BCP

Ratio de liquidez promedio (%); del BCP, 2010-2019 cuantitativa Eficiencia de

gastos del BCP

Ratio Gastos Operativos / Margen Financiero (%);

del BCP, 2010-2019 cuantitativa Índice HHI del

mercado de estudio

Índice de concentración del mercado de créditos para el BCP en

porcentajes, 2010-2019

Variable dependiente

LA RENTABILIDAD DEL BCP

cuantitativa

Rentabilidad del BCP

Indicadores de

rentabilidad ROA y ROE del BCP en el Perú en 2010-2019

Fuente: Elaboración propia.

(35)

III. RESULTADOS

3.1 La rentabilidad del Banco de Crédito en el Perú

Se analiza el comportamiento de la rentabilidad del BCP, durante el período 2010 y 2019.

Figura 1: Evolución de la rentabilidad del BCP, 2010-2019

Fuente: Elaboración propia con datos de la SBS.

La figura 1, muestra el Ratio Ingreso Financiero sobre Activo Rentable (ROA) del BCP, el cual es un tipo de ratio de rentabilidad que mide las ganancias generadas por los intereses, por unidad monetaria invertida, es decir, se calcula una aproximación sobre la retribución que se obtiene en los intereses por invertir en activos y también el indicador Ratio Ingreso Financiero sobre patrimonio (ROE). Del 2010 al 2019, se observa un aumento del indicador desde 19.13 a 20.41 puntos.

0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00

0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00

ene-10 jun-10 nov-10 abr-11 sep-11 feb-12 jul-12 dic-12 may-13 oct-13 mar-14 ago-14 ene-15 jun-15 nov-15 abr-16 sep-16 feb-17 jul-17 dic-17 may-18 oct-18 mar-19 ago-19

roe roa

(36)

3.2 La concentración del mercado de créditos en el Perú

En esta sección se abordan la metodología para la medición de concentración y competencia en la colocación de créditos directos de la banca múltiple.

Para cuantificar el nivel de concentración del sector financiero se utilizó el índice de Herfindahl-Hirschman (IHH). Cabe señalar que, cuando un mercado está concentrado en pocas empresas, no necesariamente implica que dicho mercado no sea competitivo. Pero en la mayoría de los mercados altamente concentrados ocurre la falta de competitividad.

Índice de Herfindahl-Hirschman (IHH): Se utiliza para medir la concentración de un mercado. Este índice es un indicador de estructura de mercado, dado que tiene en cuenta tanto el número de competidores como su participación relativa en el mismo, y se calcula como la suma al cuadrado de la participación porcentual de la i-esima empresa en la industria:

𝐼𝐻𝐻 = ∑ (𝑋𝑖

𝑋 ∗ 100)

𝑁

𝑖=1

2

Donde Xi/X es la participación porcentual de la i-esima empresa en el mercado y N es el número de empresas en la industria. El indicador varía entre cero y diez mil (0 < IHH < 10,000). Cuando el indicador IHH es cercano a cero indica que hay un bajo nivel de concentración, mientras que un indicador de 10.000 muestra que el mercado se comporta como un monopolio. La lectura apropiada de este índice se realiza así:

IHH Interpretación

0 < IHH ≤1000 Nivel bajo de concentración 1000 < IHH ≤1800 Nivel moderado de concentración

1800 ≤1000 Nivel alto de concentración

Fuente: Tomado de Gutiérrez (2008).

(37)

Con base al índice IHH, analizamos el nivel de diversificación del mercado de créditos directos de la banca múltiple en el Perú.

Figura 2: Índice HHI para el mercado de créditos directos, 2010-2019

La figura 2 indica un elevado nivel de concentración del mercado de créditos directos. A inicios del año 2010 el valor del índice era de 2071.11 en promedio y para finales del año 2019, disminuiría a 2014.85. Aunque el índice haya bajado 50 puntos en promedio. El mercado de créditos directos de la banca múltiple en el Perú, tiene un alto nivel de concentración. Es decir, se comporta como un oligopolio donde las principales instituciones financieras son: El Banco de Crédito del Perú (BCP), el Banco Continental (BBVA) y Scotiabank.

El estudio de la información estadística revela que, en los últimos años las instituciones mencionadas se reparten el 80% del mercado de colocaciones de créditos directos.

3.2.1 La Participación del mercado de créditos del BCP

Figura 3: Participación del mercado del BCP (%), 2010-2019

1850.00 1900.00 1950.00 2000.00 2050.00 2100.00 2150.00

ene-10 jul-10 ene-11 jul-11 ene-12 jul-12 ene-13 jul-13 ene-14 jul-14 ene-15 jul-15 ene-16 jul-16 ene-17 jul-17 ene-18 jul-18 ene-19 jul-19

hhi

(38)

En la figura 3, la participación de mercado del BCP fluctúa entre 32% y 35% en el periodo de estudio. En 2010 era de 33.72% y en 2019 es de 33.09%. Esto se refleja en una disminución de la participación de 0.63% en promedio. Lo cual se debería explicar por la competencia desleal que existe entre los principales bancos entre sí.

31.00 31.50 32.00 32.50 33.00 33.50 34.00 34.50

pm

(39)

3.3 Indicadores financieros del BCP

Indicador de eficiencia

Mide la efectividad en la gestión de la empresa y en la administración del capital de trabajo, así como los efectos de decisiones y políticas seguidas por la empresa, con respecto a la utilización de sus fondos.

Figura 4: Evolución del ratio de eficiencia del BCP, 2010-2019

La figura 4, muestra el indicador de eficiencia. Desde el año 2010, se registró una ligera disminución de este indicador, pasando de 3.32 a 2.87 a finales del 2019. Se observa una ligera tendencia negativa; lo cual se reflejaría en una pequeña disminución en las contrataciones de personal en comparación con las colocaciones de los créditos. Dado que, el mecanismo de transmisión del ratio se basa en que a mayor eficiencia en la administración de los créditos solicitados se traducirá en una mayor cantidad créditos desembolsados.

0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00

eficiencia1

(40)

Indicador de liquidez

Permite medir la capacidad de la institución para hacer frente a sus deudas a corto plazo al utilizar su activo circulante. El mecanismo de transmisión del indicador de liquidez sobre el crédito se basa en que conforme la institución financiera tenga disponibilidad de efectivo para cubrir sus deudas en el corto plazo, los usuarios podrán acceder a mayores créditos en sus diferentes tipos.

Figura 5: Evolución del ratio de liquidez del BCP, 2010-2019

En la figura 5, se observa volatilidad desde el año 2010 hasta mediados de 2015. A partir de ese año el indicador de liquidez tiene mayor estabilidad, esto se debería a las políticas realizadas por la empresa para mejorar su indicador y también su calificación empresarial.

Indicador de solvencia

Permite analizar los recursos y obligaciones a pagar en el corto y largo plazo; es decir, evalúa una completa relación entre el activo total y el pasivo total.

0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00

liquidez1

(41)

Figura 6: Evolución del ratio de solvencia del BCP, 2010-2019

Indicador de calidad de activos

Mide la eficiencia de cobro o recuperación de la cartera. En la medida que este indicador sea menor la entidad afrontará menos problemas de liquidez y solvencia.

Figura 7: Evolución del ratio de calidad de activos del BCP, 2010-2019

0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00

solvencia1

0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50

Cactivo1

(42)

3.4 Estimación econométrica del modelo

3.4.1. Estimación econométrica

Tabla 2: Resultados de la estimación

Dependent Variable: RENTABILIDAD Method: Least Squares

Date: 12/02/20 Time: 18:34 Sample: 2010M01 2019M12 Included observations: 120

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 7.870559 9.392749 0.837940 0.4038

LOG(CRED) 1.170765 0.081137 14.42947 0.0000

LOG(HHI) 3.894454 1.258560 3.094373 0.0025

PM 0.090834 0.030590 2.969447 0.0037

CACTIVO1 -0.657828 0.048092 -13.67852 0.0000 EFICIENCIA1 0.877023 0.095344 9.198528 0.0000

LIQUIDEZ1 0.005499 0.001127 4.881323 0.0000

SOLVENCIA1 0.021175 0.010818 1.957377 0.0528

R-squared 0.941065 Mean dependent var 2.211478 Adjusted R-squared 0.937381 S.D. dependent var 0.293129 S.E. of regression 0.073352 Akaike info criterion -2.322760 Sum squared resid 0.602614 Schwarz criterion -2.136928 Log likelihood 147.3656 Hannan-Quinn criter. -2.247293 F-statistic 255.4840 Durbin-Watson stat 1.147765 Prob(F-statistic) 0.000000

Fuente: Elaboración propia. Resultados del programa Eviews 10.0

Al revisar los resultados de la tabla 2, notamos que: Los signos de las variables explicativas son los adecuados dada la teoría financiera empleada. Donde, la variable que cuantifica la concentración del mercado de créditos a priori debe tener una relación directa. Porque: “A mayor concentración en un mercado entonces mayor rentabilidad se espera”.