El análisis de la estructura de capital de la banca privada es de vital importancia porque permite identificar los principales factores que inciden en una adecuada combinación de recursos propios y externos. El objetivo de esta investigación es determinar los factores que inciden en la estructura de capital y el efecto en la rentabilidad de la banca privada ecuatoriana durante el periodo en términos metodológicos, este estudio se realizó con un enfoque cuantitativo, con información de origen secundario. utilizando un modelo de regresión lineal. Los principales resultados se basan en el modelo de datos de panel según efectos fijos, donde las variables: tamaño del banco, liquidez y morosidad inciden en la estructura de capital, presentando coeficientes significativos, además, su relación con la deuda se rige por la teoría del equilibrio estático.
The analysis of the capital structure of private banks is of vital importance because it allows the identification of the main factors that influence an adequate combination between capital and debt. This research aims to determine the factors that affect the capital structure and the impact on the profitability of the Ecuadorian private banking sector during the period in terms of methodology, this study was carried out with a quantitative approach, with information of secondary origin through a linear methodology. regression model. The main results are based on the panel data model according to fixed effects, where the variables: bank size, liquidity and delinquency affect the capital structure, presenting significant coefficients, in addition, its relationship with debt is regulated by the static balance theory.
Introducción
Estado del arte
El estudio de Sakunasingha et al. 2018) también explora los determinantes clave de la estructura de capital de los bancos y, dado que ayudan a explicar estas estructuras, se aplicó un modelo de regresión de capital fijo para analizar los bancos locales tailandeses durante el período 2004-2014. De igual forma, Al-Mutairi y Naser (2015) tratan de identificar los determinantes de la estructura de capital en una muestra de bancos comerciales que cotizan en las bolsas de valores del Consejo de Cooperación del Golfo, para lo cual se seleccionaron 47 bancos comerciales para el período 2001 y 2010. Los resultados muestran que la rentabilidad y la liquidez influyen en la decisión de estructura de capital de los bancos, donde la mayoría de los activos se financian con deuda que representa más del 80% del capital de las entidades financieras.
En Colombia Díaz et al. 2018) analiza los determinantes de la estructura de capital de las empresas de Cúcuta y su área metropolitana, se utilizó un modelo econométrico de panel. Los resultados mostraron que los factores determinantes de la estructura de capital son el tamaño, el crecimiento y el escudo fiscal, mientras que la rentabilidad y el valor colateral de los activos no dieron resultados positivos y significativos a la investigación. En este contexto, esta investigación tiene como objetivo general determinar algunos factores importantes que inciden en la estructura de capital y el impacto en la rentabilidad de la banca privada ecuatoriana durante el periodo.
Materiales y métodos
El apalancamiento financiero se refiere a la relación entre las ganancias de una empresa antes de intereses e impuestos (EBIT) y sus ganancias por acción ordinaria (EPS). En cuanto al apalancamiento total, es el resultado de la combinación del apalancamiento operativo y financiero. Se refiere a la relación entre los ingresos por ventas de la empresa y su GPA (Gitman & Zutter, 2012).
Por otro lado, el tema de la estructura de capital ha sido estudiado por diversos autores a lo largo de los años, debido a su gran importancia dentro de las empresas. Esto significa una disminución de los beneficios y del valor de mercado de la empresa. La teoría de la información asimétrica: Se basa en que existe una diferencia significativa entre la información que tienen los administradores y los acreedores sobre las oportunidades de inversión de las empresas.
Por ejemplo, Myers (1977) afirma que el valor de la empresa depende de sus activos y oportunidades de crecimiento, las cuales dependen directamente de las estrategias de inversión futuras (S.C. Myers, 1977). Esta asimetría de información influye en las decisiones de inversión y financiamiento de las empresas, ya que los gerentes rechazan buenas oportunidades de inversión para preservar los intereses de los antiguos accionistas (S.C. Myers & Majluf, 1984). De esta forma, los resultados indican que los determinantes tradicionales que explican la estructura de capital de las empresas no financieras también son significativos en el contexto bancario, y que su relación con el capital de deuda se adapta al enfoque de la teoría de la jerarquía financiera.
Cuando dos variables tienen una relación determinista, el valor de una determina exactamente el valor de la otra (Dagnino, 2014). Linealidad: La variable dependiente es la suma de un conjunto de elementos tales como: el origen de la línea, una combinación lineal de las variables independientes y los residuos. Homocedasticidad: la varianza de los residuos es constante para cada valor de la variable independiente (la combinación de valores de las variables independientes).
Normalidad: Para cada valor de la variable independiente, los residuos se distribuyen normalmente con media cero. De acuerdo con lo anterior, se utiliza el modelo de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) bajo el supuesto de que no existen efectos grupales o individuales entre los bancos de la muestra. En sentido estadístico, la variable dependiente está definida por la estructura financiera (deuda activa: Pasivo/activo) y las variables independientes son Liquidez, ROE, Solvencia, Morosidad, Calidad de Activo, Tamaño, Rentabilidad Total de Cartera, COVID ( 1: tiempo de COVID; 0: en caso contrario) y la antigüedad de la empresa.
Resultados
Por otro lado, si analizamos este ratio de manera general (sector bancario privado ecuatoriano), la Figura 2 muestra la evolución histórica de 2017 a 2021. Muestra que el ratio no varió mucho durante este período, pero muestra que hubo un ligero crecimiento, ya que el 90,3% de los activos de la banca privada se financiaron con deuda en 2021, mientras que este nivel de financiación alcanzó un nivel de deuda del 87,49% en 2017. La rentabilidad global, medida por el ROE, representa un promedio de 4.5% con una desviación estándar de 11%, lo que implica que el sector bancario es rentable ya que genera valores positivos en promedio pero muestra una alta variabilidad. El índice de solvencia promedia 19,6%, lo que implica que el sector bancario puede seguir contribuyendo a la recuperación económica del país y la confianza de sus clientes.
La calidad de los activos es en promedio de 120,1%, lo que significa que el sector bancario está en condiciones de hacer frente a los costos financieros de las obligaciones asumidas. La rentabilidad de la cartera muestra una media del 14% con una desviación estándar del 5,3%, lo que significa que la cartera de crédito generó beneficios positivos durante este período. Y antes de seleccionar el modelo que mejor explica las relaciones entre las variables independientes con el índice de apalancamiento de activos, se realizó una prueba de Hausman, ver Anexo 1.
La liquidez, el ROE, la solvencia, la morosidad, la calidad de los activos, el tamaño del banco, el rendimiento de la cartera y los años de operación son totalmente significativos, al menos por debajo del 5 % de significancia. El valor de 𝑅2 es 0.90, lo que implica que el 90% de la variación de la deuda activa se explica por el efecto de las variables independientes. Las variables de liquidez, tamaño y desempeño de la cartera afectan positivamente el índice de endeudamiento, mientras que las variables rentabilidad (ROE), solvencia, morosidad, calidad de activos, años de operación afectan negativamente este índice.
La variable morosidad tiene un efecto mayor, ya que ante un aumento de un punto porcentual en el índice de morosidad, el índice de endeudamiento aumenta en 0,26 punto porcentual. Esto implica la alta sensibilidad de la estructura de capital a las variaciones del riesgo, medido como la tasa de morosidad. Se realizó la prueba de Chow para identificar un cambio estructural en el índice de deuda activo para el sector bancario privado, los resultados mostraron que si hubo un cambio estructural a partir de marzo de 2020 (ver Anexo 2), para esto se creó la variable dicotómica COVID, que toma el valor 1; a partir del mes de marzo de 2020 y el valor 0; de meses y años anteriores. Asimismo, el tamaño muestra una relación positiva con el nivel de endeudamiento, verificando la hipótesis de la teoría del equilibrio estático, y la explicación de esta relación radica en que a mayor tamaño de empresa muestra mayor diversificación, y con ello menor riesgo de quiebra y volatilidad de la empresa. sus ingresos, este resultado es comparable a estudios realizados por otros investigadores (Bukair, 2019; Gutiérrez Ponce et al., 2018; Rahman, 2019).
En cuanto a la rentabilidad (ROE), presenta una relación negativa con el nivel de endeudamiento, lo cual está de acuerdo con la teoría del orden jerárquico, su explicación radica en el supuesto de que las empresas prefieren utilizar la mayor parte de sus propios recursos, y provocará una menor nivel de endeudamiento, estos resultados son avalados por la investigación de los autores (Bukair, 2019; Gutiérrez Ponce et al., 2018; Serrasqueiro et al., 2016).
Discusión
Conclusiones
Limitaciones
Recomendaciones
Determinantes microeconómicos del acceso al financiamiento externo de la estructura de capital de las empresas del sector industrial. Determinantes de la estructura de capital: evidencia de empresas públicas en Malasia, Singapur y Tailandia. Determinantes de la estructura de capital: un análisis de las PYMES ecuatorianas con financiamiento bursátil.
Análisis de la estructura de capital en los principales sistemas bancarios de Centroamérica en el periodo 2015-2019. Recuperado de https://www.superbancos.gob.ec/estadisticas/portalestudios/bancos/#01ONK3WL5YZDTIK NK32ND3L2LRIZSC6HJB. El impacto del desconocimiento de la Tasa de Costo Efectiva Anual en el nivel de endeudamiento de los usuarios de Tarjetas de Crédito del distrito de Trujillo en el año 2013.
Anexos
