UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS
ESCUELA PROFESIONAL DE ECONOMÍA
Incidencia de la tasa de interés en la rentabilidad de
empresas microfinancieras en el Perú: 2013-2018
TESIS
Para obtener el Título profesional de:
ECONOMISTA
Pinedo Rubio Evelyn Yahaira
Bachiller en Ciencias Económicas
Asesor: Dr. Castillo Vera, Félix Segundo
Trujillo – Perú
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.
AGRADECIMIENTOS
A Dios por brindarme las fuerzas necesarias y haberme ayudado a culminar la
presente investigación.
A mis padres, porque ellos han dado razón a mi vida, por sus consejos por su
esfuerzo en brindarme una educación superior, en especial a mi madre por su
confianza y apoyo incondicional, todo lo que hoy soy es gracias a ellos.
A mi asesor Dr. Félix Segundo Castillo Vera, por aceptarme y apoyarme a realizar
esta tesis con su dirección y el tiempo brindado en la elaboración de esta tesis.
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, me permito poner a vuestra consideración y criterio el presente trabajo
de investigación, titulada
“Incidencia de la tasa de interés en la rentabilidad de
empresas microfinancieras en el Perú: 2013-2018”, con el propósito de obtener
el título profesional de economista.
Los resultados obtenidos de esta investigación, está a disposición de los miembros
de jurado y personas interesadas en el tema. Considerando la amplitud del tema,
posiblemente presente algunos errores involuntarios y omisiones, por lo que solicito
al jurado su comprensión.
Agradezco a los profesores de la Escuela Profesional de Economía sus
enseñanzas y consejos que han contribuido en mi formación profesional
Trujillo, 4 de diciembre del 2020
--- Pinedo Rubio Evelyn Yahaira
Índice
Dedicatoria... ii
Agradecimientos ... iii
Presentación ... iv
Resolución de Plan de Tesis ... v
Resolución de Jurado………vi Índice………...vii Resumen ... ix Abstract……….x I. INTRODUCCIÓN... 1 1.1. REALIDAD PROBLEMÁTICA ... 1
1.2. ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN DEL PROBLEMA ... 1
1.2.1 Antecedentes de la investigación ...1
1.2.2 Justificación de la investigación ...7
1.3 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA ... 8
1.4 OBJETIVOS ... 8
1.5 MARCO TEÓRICO ... 9
1.5.1 La rentabilidad: Primeros aportes ... 9
1.5.2 La rentabilidad en los bancos y el otorgamiento de los créditos ... 11
1.5.3 La rentabilidad y las variables macroeconómicas... 12
1.5.4 La información asimétrica: El modelo de selección adversa ... 16
1.5.5 La rentabilidad y las variables microeconómicas ... 19
1.6 HIPÓTESIS DE LA INVESTIGACIÓN... 21
II. MATERIALES Y MÉTODOS ... 22
2.1. MATERIALES... 22
2.2. MÉTODOS ... 22
2.3. TÉCNICAS E INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS ... 23
2.4 PROCEDIMIENTOS ... 23
2.4.1 Diseño de contrastación...24
2.4.2 Procesamiento y análisis de datos ...24
2.5 ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS... 24
III. RESULTADOS ... 27
3.1 RENTABILIDAD SOBRE LOS ACTIVOS ... 27
3.2 La tasa de interés y las variables de control... 27
3.2.1 Morosidad ... 27
3.2.2 Eficiencia ... 28
3.2.4 Solvencia ... 30
3.2.5 Liquidez en moneda nacional ... 31
3.3 ESTIMACIÓN ECONOMÉTRICA ... 32
3.4 VALIDEZ DEL MODELO ECONOMÉTRICO ... 36
3.4.1 Test de heteroscedasticidad ... 36
3.4.2 Test de autocorrelación ... 37
IV. DISCUSIÓN ... 39
V. CONCLUSIONES ... 41
VI. RECOMENDACIONES ... 42
VII. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ... 43
ANEXOS... 46
Anexo 1: Modelo panel con efectos aleatorios ... 46
Anexo 2: Test de Hausman ... 47
Resumen
Determinar la incidencia de la tasa de interés en la rentabilidad de empresas
microfinancieras en el Perú: 2013-2018. Este estudio es un tipo de
investigación no experimental de corte longitudinal y correlacional. Se halló
que, la tasa de interés promedio (B1= -1.29) y la morosidad (B2= -1.03) tienen
una incidencia inversa y significativa; mientras que la solvencia (B3= 0.54) y
la liquidez (B4= 0.06) tienen una incidencia directa y significativa. Con un
(R2=0.969) en la rentabilidad de las empresas microfinancieras en el Perú,
2013-2018. La tasa de interés promedio que cobran las empresas
microfinancieras a las microempresas es: Debajo del 40% (Mitsui, Confianza,
Proempresa y TFC). superiores de 60% (Crear y Efectiva). Y Crediscotia y
Universal tienen tasas promedio entre 40% y %50%. En promedio las
empresas microfinancieras mantienen su ratio de solvencia entre 15 a 18
puntos porcentuales. Con respecto al ratio de eficiencia, este ha
experimentado un aumento permanente, basado en la adquisición e
implementación de nuevas tecnologías para las diferentes instituciones
microfinancieras.
ABSTRACT
Determine the incidence of the interest rate on the profitability of microfinance
companies in Peru: 2013-2018. This study is a type of non-experimental
investigation of longitudinal and correlational cutting. It was found that the
average interest rate (B1 = -1.29) and late payment (B2 = -1.03) have a significant
and inverse incidence; while solvency (B3 = 0.54) and liquidity (B4 = 0.06) have
a direct and significant impact. With a (R2 = 0.956) in the profitability of
microfinance companies in Peru, 2013-2018. The average interest rate charged
by microfinance companies to microenterprises is: Below 40% (Mitsui, Trust,
Procurement and TFC). over 60% (Create and Effective). And Crediscotia and
Universal have average rates between 40% and 50%. On average, microfinance
companies maintain their solvency ratio between 15 to 18 percentage points.
With respect to the efficiency ratio, this has experienced a permanent increase,
based on the acquisition and implementation of new technologies for the different
microfinance institutions.
I. INTRODUCCIÓN
1.1.
REALIDAD PROBLEMÁTICA
Financieramente hablando, los microempresarios peruanos lo que más
necesitan como herramienta para capital de trabajo es el "crédito
bancario", por lo tanto, el "coste" del mismo (tasa de interés), esboza la
línea divisoria entre lo permisible y lo factible, en un período de tiempo
determinado.
Este “coste” impacta a la rentabilidad de las empresas
microfinancieras.
La rentabilidad, se debe primordialmente a la conformación de la
estructura financiera en algunas empresas microfinancieras y a la
incidencia que tiene la tasa de interés que cobran las empresas
microfinancieras, por tal motivo, cambios en estos factores pueden
afectar directa e indirectamente la calidad de las carteras de créditos,
dando origen a la selección adversa e información asimétrica. Por tal
motivo, se realizó esta investigación, producto del estudio del entorno
financiero.
1.2.
ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN DEL PROBLEMA
1.2.1 Antecedentes de la investigación
La revisión de los trabajos de investigación referidos a Incidencia de la
tasa de interés en la rentabilidad de empresas microfinancieras en el
Perú: 2013-2018
Dávila (2017), en su investigación realiza un análisis de la cartera de
crédito mediante la aplicación de un modelo econométrico para
“Banconic” de Nicaragua en el periodo 1995 al 2016. Tiene como
objetivo analizar la cartera de crédito y el entorno riesgoso de la
actividad crediticia
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”.
“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 controlarlos ya que las empresas y bancos no están exentas
de riesgos; si se reduce el riesgo se maximiza el rendimiento”.
Finalmente agrega que: “Las pruebas de estrés son un complemento y
no un sustituto de los mecanismos de supervisión estándares. En
efecto, para realizar una evaluación o diagnóstico de la situación
bancaria es necesario complementar el perfil de riesgos de la banca,
con el análisis de los indicadores microprudenciales utilizados
tradicionalmente,
para
así
considerar
tanto
los
aspectos
microfinancieros como la vulnerabilidad ante cambios en las variables
macroeconómicas”.
Moreno (2015), en su tesis propone estimar los efectos de ciertas
variables macroeconómicas sobre la calidad de la morosidad de la
cartera de créditos hipotecarios del sistema bancario en el Perú, 2003
– 2013. Tiene como objetivo principal; identificar cuáles son los factores
macroeconómicos que determinan la calidad de la cartera de créditos
hipotecarios en el sistema bancario peruano.
Por ello, utiliza series mensuales durante el periodo de junio 2003 a
junio 2013 de todos los bancos que otorgan créditos hipotecarios. Y
trabaja con un modelo econométrico estimado, para todo el sistema
bancario peruano.
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”.“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”. “Las tasas
activas tanto en moneda nacional como en moneda extranjera afectan
positivamente a la tasa de morosidad de la cartera de créditos
hipotecarios. Asimismo, los resultados muestran que a mayor
crecimiento del PBI la tasa de morosidad es menor. Se demuestra una
relación directa entre el tipo de cambio y la tasa de morosidad de los
créditos hipotecarios, sin embargo, esta variable no es significativa. “El
análisis conjunto de los indicadores de la restricción de liquidez de las
familias demuestran que las variables macroeconómicas si determinan
la calidad de la cartera de los créditos hipotecarios del sistema bancario
peruano”.
Hidalgo (2014), en su investigación sobre la influencia del poder de
mercado y la eficiencia de los gastos operativos del Banco
de Crédito del Perú en su rentabilidad en el periodo 2001-2013. Tiene
como objetivo, determinar la influencia del poder de mercado y la
eficiencia de los gastos operativos del BCP en su rentabilidad.
Para alcanzar su objetivo, recopilo los datos mensuales de las variables
rentabilidad, eficiencia de los gastos operativos y el poder de mercado
(a través de la participación de las colocaciones directas) desde el año
2001 hasta el 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 créditos del Sistema
Financiero”.
“Después de realizar las regresiones entre el ROE y las variables
explicativas, se demostró que la participación en el mercado de
colocaciones es no significativa en la regresión, siendo los gastos
operativos (GO) la variable significativa en el modelo, donde ésta
explica a la rentabilidad (ROE) en un 98.34%. Por lo tanto, en este caso
la eficiencia de los gastos operativos si tienen influencia en la
rentabilidad del BCP”.
Por último: “Los resultados obtenidos nos muestran que la eficiencia de
los gastos operativos, tienen una relación invers a 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. El cual es un estudio del
comportamiento del nivel y tendencias de la calidad de cartera crediticia
expresada a través del grado de contaminación del mismo y su
repercusión en el nivel de rentabilidad financiera de la empresa. 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.
La investigación busca analizar el comportamiento de cada una de las
variables explicativas propuestas en su modelo econométrico, los
mismos que explican 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”.
“El modelo es definitivo en sus resultados estadísticos y econométricos
ya que se tiene buen ajuste del modelo, expresado en el coeficiente de
determinación R
2que es de 0.97 y una F Global de 589.75 así como
una probabilidad estadística de 0.00, lo que significa que las variables
independientes,
explican
significativamente
en
conjunto
e
individualmente a la morosidad que es la variable dependiente”.
Por último, agrega que: “La tasa de interés pasiva, saldo de
colocaciones, número de clientes, saldo de depósitos y la morosidad;
determinan y explican en forma conjunta el nivel de rentabilidad de
Scotiabank”.
Requena (2012), el objetivo de este trabajo es explorar si la información
asimétrica tiene alguna influencia en el crédito que los bancos otorgan
al sector privado y que en años recientes ha registrado una caída
importante en Bolivia. Propone una medida para aproximar la
probabilidad de repago, la misma que parece tener un significativo
poder explicativo sobre el crédito que otorgan los bancos. Esta
influencia tiene un efecto en el corto plazo, mientras que en el largo
plazo el principal factor determinante del crédito es el nivel de
depósitos. Concluye que, entre los determinantes de la probabilidad de
repago identifica la competitividad del tipo de cambio y la demanda por
emisión que son variables asociadas al desempeño de la economía
real. Asimismo, que la tasa libor tiene influencia en la probabilidad de
repago. Puesto que la existencia de información asimétrica parece
restringir el crédito, la solución debería también contemplar la
provisión de mayor información al sistema financiero para poder
identificar mejor el verdadero riesgo de los prestatarios.
Agapito (2012), en su estudio sobre los determinantes de los créditos
de consumo por tipo de institución financiera en el Perú. El cual, está
enfocado en 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 cumplir con sus objetivos, primero comprueba la presencia de
estacionalidad y de cambio estructural en la variable dependiente
crédito de consumo, y luego procede transformar las variables en tasas
de crecimiento, con la finalidad de otorgar un preciso y consistente
análisis econométrico. Por ende, los modelos econométricos se
encuentran expresado en índices, incluyendo a la variable
independiente (crédito consumo por tipo de Institución Financiera) y
cada una de las variables independientes, tanto micro como
macroeconómicas.
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”.
“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)”.
“Comprueba que la eficiencia, medida a través de la ratio crédito sobre
personal, es un factor indispensable para determinar el presupuesto
anual del crédito de consumo en instituciones bancarias, las cuales se
caracterizan por una representativa participación de mercado”. “Las
ratios de liquidez y solvencia son necesarios más no suficientes para
explicar el crédito consumo de la Banca Múltiple, mientras que los ratios
de eficiencia sí lo son. En cambio, las cajas municipales y rurales sólo
optan por mantener el ratio de solvencia, siguiendo una adecuada
política de endeudamiento, y ratio de liquidez, siguiendo un adecuado
seguimiento de los deudores, respectivamente”.
1.2.2 Justificación de la investigación
Justificación teórica
Durante los últimos años, la economía peruana ha crecido
sostenidamente contribuyendo a una fuerte expansión de las
colocaciones de los bancos e instituciones 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 y surge la
selección adversa y por el lado del cliente encontrarse frente un caso
de información asimétrica.
Justificación metodológica
En la presente investigación se buscará determinar Incidencia de la
tasa de interés en la rentabilidad de empresas microfinancieras en el
Perú: 2013-2018, para ello se utilizan los conocimientos científicos de
economía para dar solución al problema planteado, donde las variables
ya han sido previamente estudiadas y analizadas por la ciencia, siendo
cuantificables de tal manera que mediante un modelo econométrico
contrastarlo con la realidad.
Justificación práctica
En economía, la rentabilidad de una institución financiera se relaciona
con su poder de mercado, la tasa de interés que cobran 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 presente estudio de investigación porque contribuirá a
determinar la incidencia de las diferentes tasas de interés que cobran
en la rentabilidad de las instituciones financieras en general.
Finalmente, se ha considerado necesario realizar esta investigación
para el caso de las instituciones microfinancieras en el Perú, con el
propósito de aportar conocimientos actuales y confiables; donde la
viabilidad de la investigación se respalda mediante las teorías de la
rentabilidad, además de los diversos estudios que se han realizado en
esta línea de investigación, justificándose por los métodos científicos a
utilizar, tales como: El hipotético- deductivo y el histórico.
1.3 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
¿Cuál es la incidencia de la tasa de interés en la rentabilidad de empresas
microfinancieras en el Perú: 2013-2018?
1.4 OBJETIVOS
1.4.1 Objetivo General:
Determinar la incidencia de la tasa de interés en la rentabilidad de
empresas microfinancieras en el Perú: 2013-2018
1.4.2 Objetivos Específicos:
- Analizar la evolución de la rentabilidad de las empresas
microfinancieras en el Perú: 2013-2018
- Analizar las tasas de interés promedio para las microempresas y las
principales variables de control, de las empresas microfinancieras en
el Perú: 2013-2018
- Elaborar el modelo econométrico para demostrar la incidencia de la
tasa de interés y variables de control en la rentabilidad de las
empresas microfinancieras en el Perú: 2013-2018.
1.5 MARCO TEÓRICO
1.5.1 La rentabilidad: Primeros aportes
La literatura tradicional que analiza los determinantes de rentabilidad
del sector financiero es abordada en el marco de la Teoría de la
Organización Industrial desde dos grandes corrientes opuestas de
pensamiento. La primera relaciona los rendimientos de las firmas con
la estructura que exhibe el mercado. La segunda corriente de
pensamiento sostiene que la rentabilidad es producto de la eficiencia
con que operan algunas firmas.
Uno de los primeros trabajos que apuntan en la corriente de
pensamiento que pone en el centro del debate a la estructura del
mercado, es Bain (1951).
Este autor demuestra que las ganancias de las firmas que se
desenvuelven en estructuras oligopólicas de mercado con alto nivel de
concentración, tienen a ser mayores que las ganancias de las firmas
con oligopolios menos concentrados. El resultado se demuestra con
distintos factores que determinan las estructuras del mercado, tales
como el grado de concentración de vendedores, compradores,
productos y la diferenciación de productos, entre otros. Afirmo que las
firmas dominantes de la industria en general obtienen mayores tasas
de beneficios influidas por el nivel de concentración, basado en
evidencia que asocia los beneficios con la concentración de firmas. Con
el paso del tiempo, la visión iniciada por Bain vino a conocerse como el
Paradigma de la Estructura-Conducta-Desempeño (ECD).
La segunda corriente de pensamiento sobre los determinantes de la
rentabilidad es iniciada por Demsetz (1973) y es reconocida en la
literatura como la hipótesis de eficiencia. El argumento central sostiene
que la concentración de la producción en una industria en pocas
empresas se explica por su mayor eficiencia en la producción en
comparación con las demás. Esta visión descarta a priori la relación de
la rentabilidad con las actividades de poder de mercado tales como las
restricciones a la producción o la colusión. Sostiene a su vez que esa
superioridad en la producción está explicada por posibles reducciones
de costos, métodos de producción que difieren de los de las otras
firmas, aprovechamiento de economía de escala, mejor servicio a los
agentes demandantes o incluso, un espíritu empresarial superior.
Demsetz (1973) no encuentra evidencia de una relación entre la
concentración y la rentabilidad mediante la colusión, ya que industrias
de menor tamaño (en términos de activos) no aparentan aumentar sus
retornos con mayor concentración.
No obstante, las empresas de mayor tamaño sí presentan este
comportamiento, lo que demuestra que la concentración de las
industrias y sus resultados se atribuyen a un mejor manejo de las
grandes firmas, así como a su capacidad de adaptación de los costos
y generación de economía de escala. Esto último expone de forma
indirecta una relación espuria entre la concentración y los retornos por
medio de la eficiencia.
Un trabajo que pone énfasis en los elementos modernos, sin dejar al
margen los elementos tradicionales, es Albertazzi y Gambacorta
(2006). Esta investigación apoya la Hipótesis de Eficiencia, pero
destaca a su vez el papel que juega la actividad económica dentro de
los rendimientos bancarios. En esa misma línea se encuentran
Athanasoglou et al (2005) y Nguyen (2011), quienes sostienen la visión
de eficiencia y destacan la diversificación de los ingresos como factor
explicativo de la rentabilidad.
En el caso de Guevara (2000) y Maudos (2001) coinciden al rechazar
la visión de ECD como modelo explicativo de la rentabilidad bancaria.
No obstante, difieren en cuanto al modelo de eficiencia. Para Guevara
(2000), el grado de eficiencia de cada firma constituye uno de los
elementos más significativos para explicar el comportamiento de la
rentabilidad. Maudos (2001), por otro lado, sostiene que no puede
afirmar la visión de eficiencia, ya que no se cumple por completo esta
hipótesis, pues esta eficiencia debe conllevar a una mayor cuota 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.
1.5.2 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), señalan que los bancos tienen como actividad
principal la intermediación de fondos, es decir captar recursos
financieros de los agentes superavitarios para prestarlos (colocarlos) a
los agentes deficitarios. Estas actividades asumen una serie de riesgos
que se dividen en tres tipos: El primero, riesgo de impago llamado
también riesgo de crédito o crediticio que ocurre ante el incumplimiento
de la amortización y pago de intereses de los créditos otorgados. El
segundo es el riesgo de liquidez, este e presenta cuando las
instituciones del sistema financiero no pueden hacer frente a sus
obligaciones con sus depositantes. Riesgo de Mercado es el tercer tipo
que 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.
1.5.3 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 relacionados
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.
1.5.3.1 Las tasas de Interés y los créditos del mercado financiero
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
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, señala al incremento de la tasa de interés o incrementos de
los salarios como determinantes en la reducción de los créditos en
las 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.
1.5.3.2 El poder de mercado y la eficiencia:
Se hace referencia a las teorías económicas que detallan la relación
entre rentabilidad, estructura de mercado y eficiencia.
a. Teoría de poder de mercado
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,
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
colusivas 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”.
b. La teoría de la Eficiencia
Esta teoría hace referencia a que las empresas más eficientes son
aquellas que logran reducir sus costes, obteniendo como resultado
a este hecho una mayor rentabilidad.
La reducción de costes es el resultado del proceso continuo de
análisis de situación para la adopción proactiva de decisiones
creativas e innovadoras tendientes a incrementar de manera
consistente la competitividad de la empresa mediante la mejora
continua de los productos, servicios y procesos (tanto productivos,
como de apoyo y planificación).
Los beneficios de la reducción de costos está basada en el resultado
de economías de producción acumulada, que al mismo tiempo
provienen de la diversificación de costos de instalación procesados
mediante largos procesos de producción que toman como base a los
gustos y preferencias de los clientes ( son determinadas basándose
en la relación del riesgo percibido y el tamaño de la empresa), y los
ahorros que se puedan realizar mediante la buena negociación que
va por encima de los cliente y proveedores.
Las empresas que logran obtener una ventaja competitiva en su
producción van incrementándose a lo largo del tiempo según de
cómo avanza su desarrollo, obteniendo una mayor cuota de
mercado en la industria, incrementando el nivel de concentración,
por lo que, si la cuota de mercado es significativamente en eficiencia,
podría originar que la cuota de mercado y la rentabilidad puedan
tener correlación , pero no existiría una relación causa-efecto entre
la concentración y la rentabilidad, debido a que la eficiencia es
incentivo 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.
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.
1.5.4 La información asimétrica: El modelo de selección adversa
Este modelo enfatiza el aspecto de selección adversa y está basado en
Mankiw (1986), Sitglitz y Weiss (1981) y, bajo la forma que aquí se
presenta, pro Freixas y Rocher (1997) quienes lo utilizaron para ilustrar
la fragilidad de los sistemas financieros.
Una empresa invierte una unidad monetaria en un proyecto que puede
resultar en dos eventos posibles. La probabilidad de éxito del proyecto
es p, en cuyo caso el ingreso obtenido es X/p. La probabilidad de
fracaso del proyecto es (1-p) en cuyo caso el ingreso es 0. De esta
manera, ingreso esperado por la empresa en este proyecto es la
esperanza matemática que, en este caso, es igual a X.
Si el proyecto es exitoso, el repago que el banco recibe es (1+n) donde
1 e el pago principal y “n” la tasa de interés activa. Si el proyecto
fracasa el banco no recibe pago alguno. Por lo tanto, el repago
esperado de este proyecto que tiene el banco es igual a p*(1+n).
Repago esperado = p*(1+n) + (1-p) *0 = p*(1+n)
La utilidad esperada para la empresa que lleva adelante el proyecto
es igual al ingreso esperado menos el repago esperado.
Utilidad esperada = X-p*(1+n)
Una empresa solicitará un préstamo sólo si su utilidad esperada es
mayor a un nivel mínimo U
0,
X-p*(1+n) > U
0Es decir que los bancos recibirán solicitudes de préstamos de los
proyectos cuyas probabilidades de éxito respetan la siguiente
desigualdad:
P < (X-U
0)/(1+n)
Esta relación indica que un mayor ingreso esperado, permite que las
empresas soliciten crédito para proyectos con una mayor probabilidad
de éxito, mientras que una mayor tasa activa induce a que se presenten
proyectos con menor probabilidad de éxito.
Para el conjunto de las empresas la probabilidad de repago P(n) es
igual a la esperanza de las probabilidades de éxito de los proyectos
individuales, condicionadas a que su utilidad supere un nivel mínimo.
Puesto que, por selección adversa, a medida que aumenta la tasa de
interés, proyectos con menor probabilidad de éxito son presentados a
los bancos, la esperanza condicional (1) es una función de creciente de
“n”.
………(1)
La probabilidad de repago p(n), es una función cóncava que depende
negativamente de
la tasa activa “n”. La concavidad de esta función
implica que a medida que aumenta la tasa activa, la probabilidad de
repago disminuye más que proporcionalmente.
La tasa de interés “i” en el mercado interbancario, representa el costo
de recursos de un banco. Para un nivel dado de tasa de interés
“i” en el mercado interbancario, se puede construir una curva de iso-
utilidad, donde a mayor probabilidad de repago “P”, el banco está
dispuesto a cobrar una menor tasa de interés activa n, lo que se
representa por la siguiente curva convexa:
P*(1+n) = 1+I ……. (2)
Cuando se considera de manera conjunta el comportamiento de los
bancos y de las empresas, la función P(n), definida en la ecuación (1),
se reemplaza en la ecuación (2) y se obtiene la siguiente relación:
P(n)*(1+n) = 1+I ……. (3)
Una característica de este modelo es que pueden existir varios puntos
de equilibrio. Por ejemplo, cuando la tasa de interés es I
0existen los
posibles puntos de Equilibrio E y N.
Fuente: Requena, B. (2012). Información asimétrica y el mercado de crédito.
Bajo condiciones de competencia entre los bancos solamente el punto
E es estable.
El equilibrio N no es estable porque un banco podría reducir su tasa de
interés activa e incrementar marginalmente su participación en el
mercado y, puesto que a la izquierda del punto N se tiene que
P(n)*(1+n)> (1+ i
0), el pago esperado es mayor que el costo de sus
recursos, este banco tendría una ganancia adicional. Este
comportamiento desplazaría gradualmente el punto de equilibrio desde
N hacia E.
El punto E es estable pues, debido a la competencia, ningún banco
podría incrementar su tasa activa sin perder clientes y si alguno
decidiera reducirla tendría una pérdida pues a la izquierda de E el
repago esperado es inferior al costo de sus recursos, P(n)*(1+n)<(1+
i
0).
Otra característica interesante de este modelo permite explicar, bajo
ciertas condiciones, un eventual colapso del mercado financiero. En
efecto, si se incrementara la tasa de interés en el mercado
interbancario, por ejemplo, a i
2, no existiría un equilibrio y posiblemente
se daría una contracción súbita de crédito. Cabe sin embargo notar
que, en condiciones normales, los bancos que enfrentan caídas en la
probabilidad de repago, tenderían a ponerse más líquidos, lo que se
reflejaría en una reducción de tasas en el mercado interbancario. Este
comportamiento tendería a desplazar a la izquierda la curva de
iso-utilidad, evitando de esta manera un colapso en el mercado de crédito.
1.5.5 La rentabilidad y las variables microeconómicas
Saurina (1998) señala tres grupos de variables para explicar el nivel de
rentabilidad de una institución financiera a través del comportamiento
del nivel de créditos. Estos tres grupos son: el crecimiento del crédito,
el tipo de negocio y los incentivos a adoptar políticas más riesgosas.
Se considera que uno de los elementos más importantes de la rápida
expansión crediticia, son los altos niveles de morosidad que ello
conlleva. Por ejemplo, si una entidad financiera decide expandir
rápidamente su cuota de mercado, lo puede hacer, pero rebajando su
nivel de exigencia a la hora de aprobar un crédito. De esta forma, la
entidad financiera tendrá mayor cuota de mercado, pero se verá
afectada negativamente por la selección adversa. Es decir, al ser
menos exigente para aprobar un crédito, la entidad financiera se
expone a aceptar prestatarios de los cuales no cuenta con mayor
información sobre su calidad de pago. En este sentido, la mayor
expansión del crédito a nuevos segmentos de mercado generará
problemas de selección adversa dado que sus nuevos clientes serán
aquellos que no fueron aceptados por el resto de entidades financieras.
Es decir, los gestores pueden verse incentivados por más posibilidades
de poder, status y mayor remuneración que por maximizar la
rentabilidad de la entidad financiera. De esta forma, los gestores
podrían sacrificar la rentabilidad por mayor cuota de mercado,
generando que el crecimiento del crédito se incremente conjuntamente
con la morosidad.
La morosidad de la entidad financiera también puede verse afectada
por el tipo de negocio que desarrolla, pues diferentes tipos de negocios
conllevan a diferentes tipos de riesgo. Por ejemplo, los créditos a
familias y empresas son más riesgosos que la compra de deuda al
Estado. Los créditos más riesgosos son las operaciones con
promotores inmobiliarios, los créditos a empresas comerciales e
industriales y por último los créditos hipotecarios para vivienda dado
que estos cuentan con garantía hipotecaria.
Una buena política crediticia incluye un buen trabajo de seguimiento y
vigilancia de los créditos otorgados, dado que es necesario disponer de
una adecuada estructura de análisis de riesgo y control interno. No
dedicar recursos o hacer una mala utilización de estos procesos puede
llevar a la entidad financiera a problemas graves de solvencia
(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.
En conclusión, la cartera de créditos por entidad bancaria puede verse
afectada por una serie de factores microeconómicos como: el nivel y la
diversificación del riesgo, los 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.
1.6 HIPÓTESIS DE LA INVESTIGACIÓN
La tasa de interés tiene una incidencia inversa y significativa en la
rentabilidad de empresas microfinancieras en el Perú: 2013-2018.
II. MATERIALES Y MÉTODOS
2.1. MATERIALES
Para la presente investigación se han considerado los siguientes
materiales extraídos de fuentes secundarias:
- Datos de los niveles de rentabilidad empresas microfinancieras de las
páginas de la Superintendencia de Banca y Seguros (SBS), durante los
años 2013 al 2018.
- Datos de la tasa de interés que cobran las microfinancieras, durante el
periodo 2013-2018.
- Datos de los indicadores financieros las empresas microfinancieras de
la SBS, durante el periodo 2013-2018.
- Toda la información se obtendrá en meses.
- Las principales empresas microfinancieras que se analizaran en la
presente investigación son:
- Financiera TFC S.A.
- Financiera Crear
- Financiera Confianza
- Financiera Efectiva
- Financiera Universal
- Financiera Crediscotia
- Mitsui Auto Finance
- Financiera Proempresa
2.2. MÉTODOS
Los métodos científicos que emplearan en la investigación son:
Hipotético-deductivo, dado que en el presente estudio es una
investigación económica entonces se realiza en base a dicho método
porque al final contrastaremos la hipótesis con la teórica económica
pertinente y los antecedentes previos revisados.
Histórico, porque revisamos el marco teórico, los antecedentes y las
hechos y fenómenos acontecidos mediante el análisis e interpretación
cuantitativa y cualitativa de la información obtenida desarrollada dentro
del periodo de estudio; nos permitirán dar apreciaciones lógicas
coherentes y relevantes para la presente investigación.
Población: Las series registradas de rentabilidad, la tasa de interés por
tipo de crédito y ratios de liquidez, solvencia, eficiencia, morosidad; de las
instituciones microfinancieras en el Perú, durante el periodo 2013 - 2018
en la SBS.
Muestra: Es igual a la población.
2.3. TÉCNICAS E INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE
DATOS
Para la realización de la presente investigación se ha definido las
siguientes técnicas e instrumentos de medición:
2.3.1 TÉCNICAS
Análisis de contenidos
Obtención de información estadística de la página web
correspondiente a la SBS
.
Análisis de datos estadísticos: Utilizando el programa de cálculo
Microsoft Word 2018, Excel 2018 y el software eviews10.
2.3.2 INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS
Guía de análisis de Contenidos
Tablas y figuras estadísticas, 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 se buscó resolver un problema de la realidad en
forma directa e inmediata.
Datos de panel para diferentes grupos: Porque usamos una
combinación de datos. En una dimensión temporal (las variables de
estudio en el periodo 2013-2018, por mes) con otra transversal (las
8 principales empresas microfinancieras del Perú.)
Mientras que de acuerdo al diseño de contrastación es:
No experimental: En tanto, no se manipuló de manera directa y
deliberadamente las variables explicativas, solo se observarán los
registros estadísticos del fenómeno a investigar tal como se
manifiesta en su contexto.
Longitudinal: Debido a que va recabamos los datos mensuales
del período 2013 - 2018, con la intención de resolver la hipótesis
planteada.
Correlacional: Porque a través de la metodología usada se buscó
determinar la incidencia de la tasa de interés y variables control en
la rentabilidad empresas microfinancieras en el Perú
2.4.2 Procesamiento y análisis de datos
El análisis de la información correspondiente al periodo 2013
–
2018, fue obtenida a partir de las fuentes oficiales: SBS. Para ello,
los datos fueron ingresados al software Excel y serán procesados
por medio del software Eviews 10.0. El análisis de los resultados
consistirá en la verificación de todos los supuestos en datos panel
y otros relacionados con el modelo.
Para demostrar la evidencia concreta acerca de la incidencia de la tasa
de interés y las variables control seleccionadas sobre la rentabilidad de
las empresas microfinancieras en el Perú: 2013-2018, se realizó los
siguientes pasos:
- Revisión bibliográfica de investigaciones teóricas y empíricas de
diferentes autores en el entorno nacional como internacional.
- Se hizo la búsqueda y recolección para las series de datos utilizando
fuentes oficiales de las variables de estudio.
- Se analizo la evolución histórica de las series estadísticas para cada
variable considerada.
- Para contrastar la hipótesis se utilizó el Software Eviews 10.0
aplicando un modelo econométrico log-log1, de panel.
Modelo Econométrico panel:
Rentabilidad
(it)=β
0-β
1tasamicro
(it)-β
2morosidad
(it)+
β
3eficiencia
(it)+β
4liquidez
(it)+β
5solv
(it)+ μ
(it)Dónde:
ß0 = Intercepción
ßi = Elasticidad de las variables explicativas; i = 1, 2,…, 5
Rentabilidad(it) = Indicadores de rentabilidad ROA y ROE de las empresas Eficiencia(it) = Ratio Gastos Operativos / Margen Financiero (%); de las empresas microfinancieras
Morosidad(it) = Medido por la el ratio de calidad de sus activos o cartera atrasada/créditos directos.
Tasamicro(it) = Tasas de interés activa promedio para las microempresas otorgadas por las empresas microfinancieras, en porcentajes
Solv(it) = Ratio de solvencia, en porcentajes.
Liquidez (it) = Ratio de liquidez promedio (%) μ(it) = término de error.
(i) = principales empresas microfinancieras (t) = tiempo (2013 – 2018)
Se consideran las tasas de interés activas otorgadas a las pequeñas
empresas (tasapeque) y para consumo (tasaconsumo). Para evaluar
su relevancia y significancia en las empresas microfinancieras.
- Para luego analizar la validez del modelo econométrico panel
mediante los test econométricos a los residuos, tales como:
Autocorrelación y heterocedasticidad.
- Del cual, se determinó la incidencia de las variables independientes
sobre la variable dependiente y sus respectivas elasticidades, a
contrastar por la hipótesis de esta investigación.
- A partir de la validación y los resultados del modelo econométrico se
establecieron las respectivas conclusiones y recomendaciones.
III. RESULTADOS
3.1 RENTABILIDAD SOBRE LOS ACTIVOS
En la siguiente figura veremos el desenvolvimiento del indicador de
rentabilidad ROA promedio de las empresas microfinancieras, en el cual
se observa una tendencia a la baja bastante marcado para el periodo
estudiado. A mediados del 2014, la rentabilidad promedio disminuyo
considerablemente. Esto se debe a que algunas de las empresas
microfinancieras se retiraron del mercado y otras se fusionaron con
bancos como por ejemplo financiera Edificar.
0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2013 2014 2015 2016 2017 2018
Mean of RENTABILIDAD
Figura 1: Rentabilidad promedio, 2013– 2018.
Fuente: Elaboración propia. Estadísticas mensuales de la SBS.
3.2 La tasa de interés y las variables de control
3.2.1 Morosidad
El ratio de morosidad esta expresado en porcentajes y contiene los
créditos o clientes de dudoso cobro de las empresas microfinancieras con
respecto al total de créditos de la empresa. El cual es un indicador del
riesgo crediticio que tienen las empresas microfinancieras. En la figura 2,
podemos apreciar que la financiera Confianza tiene menor porcentaje de
morosidad en comparación a las otras empresas microfinancieras.
0 2 4 6 8 10 12 14 16
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2013 2014 2015 2016 2017 2018
Confianza Crear Crediscotia efectiva Mitsui Proempresa
TFC Universal
Figura 2: Ratio de morosidad en porcentaje, 2013 – 2018
Fuente: Elaboración propia. Estadísticas mensuales de la SBS.El cual está muy relacionado con la captación de nuevos clientes para los
créditos en sus distintas modalidades que ofrece las empresas
microfinancieras.
3.2.2 Eficiencia
Se utiliza el ratio de eficiencia como proxy de las políticas de créditos dado
que, el ratio mide la efectividad en la gestión de la empresa, la
administración del capital de trabajo, los efectos de decisiones y políticas
seguidas por la empresa con respecto a la utilización de sus fondos y el
otorgamiento de los créditos. En este caso se desea saber la cantidad de
unidades monetarias que podría manejar una persona del total de créditos
solicitados; es decir, cuantas personas son necesarias por cada crédito
aprobado para continuar la correcta aplicación del procedimiento del
desembolso del crédito sin perder eficiencia o rapidez.
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2013 2014 2015 2016 2017 2018
Median of EFICIENCIA
Figura 3: Indicador de eficiencia, 2013 – 2018
Fuente: Elaboración propia. Estadísticas mensuales de la SBS.La figura 3 indica que, a partir del año 2014 se está experimentando un
aumento permanente en dicho ratio, basado en la adquisición e
implementación de nuevas tecnologías para las diferentes instituciones
microfinancieras, lo cual también se sustenta por la contratación de más
personal para aumentar las colocaciones de los créditos y la expansión
en este mercado.
3.2.3 Tasa de interés activa promedio otorgado a las microempresas
Durante todo el periodo de análisis podemos notar que, entre las tasas
que cobran las diferentes instituciones microfinancieras, difieren entre sí.
Entre las empresas microfinancieras que cobran tasas por debajo del
40%, tenemos a Mitsui, Confianza, Proempresa y TFC. Mientras que
Crear y Efectiva cobran tasas superiores del 60%. Y a su vez Crediscotia
y Universal tienen tasas promedio entre el 40% y %50%; en el periodo de
análisis.
Figura 4: Tasa de interés activa promedio en porcentaje, 2013-2018
0 20 40 60 80 100
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2013 2014 2015 2016 2017 2018
Confianza Crear Crediscotia Efectiva Mitsui Proempresa
TFC Universal
Figura 4: Tasa de interés activa promedio en porcentaje, 2013-2018
Fuente: Elaboración propia. Estadísticas mensuales de la SBS.
3.2.4 Solvencia
La figura 5, muestra el ratio de solvencia, el cual mide la capacidad de una
empresa para hacer frente sus obligaciones de pago. Lo cual le permite a
la empresa no entrar en un riesgo crediticio. Se observa que en promedio
las empresas microfinancieras mantienen un ratio de solvencia que oscila
entre de 15 a 18 puntos porcentuales, desde 2013 al 2018, posiblemente
debido a la reducción de la tasa de interés activa en moneda nacional y
de la tasa de interés activa en moneda extranjera y además a las políticas
adoptadas por cada empresa microfinanciera con respecto a la colocación
de los créditos a las microempresas.
16 20 24 28 32 36
II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III
2013 2014 2015 2016 2017 2018
Mean of SOLVENCIA
Figura 5: Ratio de solvencia promedio en porcentajes, 2013 – 2018
Fuente: Elaboración propia. Estadísticas mensuales de la SBS.
3.2.5 Liquidez en moneda nacional
El ratio de liquidez en moneda nacional, utilizado para medir la capacidad
de la empresa para hacer frente a sus deudas a corto plazo al utilizar su
activo circulante, evitando el riesgo crediticio. El mecanismo de
transmisión del ratio de liquidez sobre los créditos 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.
-1 0 1 2 3 4 5 6 7 I II III IV I II III IV 2015 2016 Confianza Crear Crediscotia Efectiva Mitsui Proempresa TFC Universal
Figura 6: Ratio de solvencia en porcentajes, 2014 – 2017
Fuente: Elaboración propia. Estadísticas mensuales de la SBS.
Cómo se observa en la figura 6, el ratio de liquidez en moneda nacional
para las diferentes empresas microfinancieras es bajo y en alguna de ellas
es negativo. Para esta figura no se toma en cuenta el año 2013 y 2014,
debido a la escala de valores, los cuales son muy elevados en esos años
(Para mayor detalle véase anexo 1). Lo cual posiblemente se debe a las
políticas realizadas por las empresas y que estas están dando resultados
y por ende su calificación empresarial.
3.3 ESTIMACIÓN ECONOMÉTRICA
Para representar la especificación de modelo panel que mejor se ajuste a
la información estadística y el objeto de estudio de la presente
investigación. Definimos brevemente los términos de cada modelo acorde
a la investigación:
El modelo de efectos fijos considera que, existe un término constante
diferente para cada individuo (las empresas microfinancieras), y supone
que los efectos individuales son independientes entre sí (es decir que las
empresas microfinancieras realizan sus operaciones independientemente
de lo que hacen las demás).
Mientras que, el modelo de efectos aleatorios c onsidera los efectos
individuales no son independientes entre sí, sino que están distribuidos
aleatoriamente alrededor de un valor dado. Es decir, que las empresas
microfinancieras están realizando sus diferentes operaciones tomando en
cuenta lo que hacen las demás. (véase anexo 1)
Una práctica común este tipo de análisis, es asumir que los diversos
factores afectan el valor de la variable dependiente pero que no han sido
incluidas explícitamente como variables independientes del modelo,
pueden resumirse apropiadamente en la perturbación aleatoria.
En base a los criterios mencionados. Se considera una estimación
adecuada, el modelo panel con efectos fijos. Pero para deslindar cualquier
duda, realizamos el test de Hausman (Véase anexo 2). Donde los
resultados son los siguientes:
Hausman test for fixed versus random effects
chi-sqr(1) = 20.05
p-value = 0.0003
Por lo tanto, la estimación se realizó con un modelo panel de efectos fijos
agregando los efectos fijos individuales; dado que utilizamos todas las
empresas microfinancieras del Perú, entonces contamos con todos los
individuos (las empresas microfinancieras del Perú) del universo (Perú).
Por ello, es más apropiado usar el modelo con efecto fijo individual.
Regresión lineal período 2013– 2018: Empresas microfinancieras
Tabla Nº 1: Primer resultado del modelo panel
Dependent Variable: LOG(RENTABILIDAD) Method: Panel Least Squares
Date: 12/04/20 Time: 18:38
Sample (adjusted): 2013M02 2018M12 Periods included: 72
Total panel (unbalanced) observations: 547
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 7.265281 0.980480 7.409921 0.0000 LOG(TASAMICRO) -0.102334 0.186076 -0.549961 0.5826 LOG(MORISDAD) -0.629865 0.143047 -4.403196 0.0000 LOG(SOLVENCIA) 0.302067 0.218939 1.379686 0.1683 LIQUIDEZMN 0.048603 0.002374 20.46979 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.823638 Mean dependent var 7.150258
Adjusted R-squared 0.820012 S.D. dependent var 1.226265
S.E. of regression 0.520243 Akaike info criterion 1.552651
Sum squared resid 144.7991 Schwarz criterion 1.647081
Log likelihood -412.6501 Hannan-Quinn criter. 1.589562
F-statistic 227.1396 Durbin-Watson stat 0.211034
Prob(F-statistic) 0.000000
Fuente: Elaboración propia. Software Eviews 10.0
Analizando los resultados notamos que, los signos de las variables
consideradas en su mayoría son los correctos pero dos variables no tienen
significancia estadística (Prob. “t” mayor al 5%). Por otro lado, tenemos un R
2ajustado de 0.82 y el estadístico Durbin Watson no se aproxima al valor 2 (0.21);
inmediatamente detectamos un problema de autocorrelación de primer orden.
Por ello, se hacen algunas correcciones a la estimación anterior, agregando el
comando AR para corrección de la autocorrelación, se realiza la segunda
corrida del modelo.
Tabla Nº 2: Segundo resultado del modelo
Dependent Variable: LOG(RENTABILIDAD) Method: Panel Least Squares
Date: 12/04/20 Time: 19:05 Sample: 2013M01 2018M12 Periods included: 71 Cross-sections included: 8
Total panel (unbalanced) observations: 534
