Prociclicidad del crédito - ¿cómo se relaciona con las características del sistema financiero?
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(2) I.. Introducción La crisis internacional de 2007-2009 es una muestra de los efectos de la prociclicidad del. crédito. Pérdidas relativamente pequeñas de los mercados crediticios estadounidenses generaron una crisis económica de gran escala (Rochet, 2008a). Previas investigaciones encuentran que en contextos procíclicos se desarrollan booms económicos insostenibles en los que se magnifican los choquesy se generan recesiones económicas profundas (BCBS, 2010a). Esto que explica que típicamente los episodios de turbulencia financiera son precedidospor booms de crédito (Adalid & Detken, 2007; Borio & Lowe, 2004). Por este motivo, abordar la prociclicidad del crédito bancario es una prioridad para los reguladores1(G20, 2009; BCBS, 2010b). Por otro lado, las diferentes medidas regulatorias diseñadas para enfrentar estos efectos cíclicos (p.ej., requisitos de capital, provisiones) no son ampliamente apoyadas en la literatura2(Gruss & Sgherri, 2009; Heid, 2007; Cavallo & Majnoni, 2001; Bikker & Metzemakers, 2002; García et al, 2012). En este contexto, considerando la necesidad de generar una base para entender cómo mitigar el comportamiento cíclico del crédito, la prociclicidad es un tema de interés académico y de política económica En el proceso de explicar la prociclicidad del crédito, se ha argumentado que las características de los sistemas financieros (p.ej., la competencia bancaria) se relacionan con la dinámica del crédito frente a la economía (Fernández-de-Lis & García-Herrero, 2010; Demsetz & Strahan, 1997). También se ha explicado que la liberalización de las políticas regulatorias del sector bancario ha contribuido a incrementar la prociclicidad a través del desarrollo de diversas prácticas que involucran mayores riesgos (Goodhart & Hoffman, 2004). El Gráfico No. 1 presenta la evolución en el tiempo de una medida de prociclicidad3 y de dos características del sistema financiero: integración y concentración bancaria 4. Se identifican cuatro tendencias: (1) la mayoría de países tienen un coeficiente de correlación positivo entre su El G20 lista como una acción de regulación inmediata “desarrollar recomendaciones para mitigar la prociclicidad” (G20, 2009). El Comité de Regulación Bancaria de Basilea añadió en la presentación del paquete de medidas de Basilea III que “uno de los elementos más desestabilizantes de la crisis ha sido la amplificación procíclica de los choques” (BCBS, 2010b) 2 La falta de unanimidad sobre las medidas parte de la prociclicidad generada por requisitos de capital (p.ej, Basilea I y II) enfocados en cubrir las pérdidas inesperadas de los bancos (Cavallo & Majnoni, 2001) y por las provisiones a préstamos(Bikker & Metzemakers, 2002). 3 La medida de prociclicidad es el coeficiente de correlación entre el ciclo del crédito y el ciclo de PIB obtenidos con el filtro de Hodrick Prescott. 4 La medida de integración financiera es el promedio para cada país de Activos Externos (%PIB) + Pasivos Externos (%PIB) en el período y la medida de concentración bancaria es el porcentaje de participación en el mercado de los tres bancos más grandes. 1. 2.
(3) ciclo del crédito y su ciclo del PIB. (2) la prociclicidad se presenta en distintos niveles por países, (3) la prociclicidad se ha incrementado en los últimos años y (4) algunas características del sistema financiero de los países podrían estar relacionadas con este hecho. Por ejemplo, se observa quepaíses con poca concentración bancaria tienden a presentar mayores niveles de prociclicidad. Gráfico No.1. Prociclicidad y Características del Sistema Financiero en el Mundo. Fuente: Elaboración Propia. Datos: Banco Mundial WDI, Beck, Demigürc-Kunt & Levine (2000). Partiendo de estas ideas, estetrabajo propone identificar la relación entre las características del sistema financiero y la prociclicidad del crédito de los países. Se tienen en cuenta características como la exposición a choques externos, el desarrollo del sistema financiero, la 3.
(4) concentración y la competencia bancaria, entre otras variables definidas: primero se calcula una medida de prociclicidad para cada uno de los países. Luego, se identifica cómo esta medida depende de las características del sistema financiero. Este estudio consta de cinco secciones incluyendo esta introducción. La sección II presenta el marco teórico del trabajo. Allí se busca justificar de forma teórica la estrategia empírica que se sigue. Se detallan los principales canales de transmisión entre variables financieras y variables realesa partir de distintos aportes a la literatura y con una nueva interpretación de un modelo de equilibrio parcial de información asimétrica enfocado en liquidez. De esta forma, se identifican algunas características del sistema financiero que pueden relacionarse con la prociclicidady variables que pueden mediar dicho efecto. Con este insumo, en la sección III se describe la estrategia empírica utilizada considerando. tres. aproximaciones. metodológicas:. Metodología. directa. (corte. transversal),Ventanas móviles y Regresión móvil (Aghion & Marinescu, 2007). A continuación, la sección IV muestra los resultados obtenidos dentro del estudio. En esta sección se detallan las diferencias encontradas en la prociclicidad de los países y en el comportamiento conjunto de sus ciclos de crédito y PIB. Adicionalmente, se muestra la relación que existe entre las características del sistema definidas y la prociclicidad del crédito. Se encuentra que un mayor nivel de competencia bancaria y un mayor nivel de desarrollo económico están relacionados con mayores niveles de prociclicidad. Finalmente, la sección V concluye y explica cuáles son los retos a futuro para el estudio de la relación entre la prociclicidad y el sistema financiero de los países. II.. Marco teórico. El objetivo de esta sección es definir, a partir de la teoría sobre las relaciones entre el ciclo del crédito y el ciclo económico y de algunos hechos estilizados en la literatura empírica, las características del sistema financiero que pueden asociarse con el nivel de prociclicidad de los países. El marco teórico de este estudio consta de tres partes. En primer lugar, se detalla cada uno de los canales de transmisión entre el sector financiero y el sector real haciendo énfasis en cómo explican la prociclicidad. En segundo lugar, se describen algunos hechos estilizados y aportes empíricos realizados en investigaciones previas. Finalmente, se sintetiza lo encontrado en ambos apartes definiendo una base de variables a considerar en el ejercicio empírico realizado en las siguientes secciones. 4.
(5) 1. Los canales de transmisión entre el sector financiero y el sector real La existencia de diversos mecanismos de transmisión entre sector financiero y real es la causante del papel prioritariode la prociclicidad para las autoridades regulatorias.De acuerdo con el RTF-TC1, hay tres canales que explican la transmisión de los choques del sector financierohacia la economía real y la retransmisión y amplificación, vía el sector financiero, de los choques reales. Los tres canales identificados tienen relación con las posiciones de activos y pasivos de banqueros y prestatarios, y son: (i) el canal de la hoja de balance de los bancos (ii) el canal de la hoja de balance de los prestatariosy (iii) el canal de la liquidez. A continuación, se describe cada canal y se detalla cómo la prociclicidad puede entenderse desde cada uno de ellos. En el caso de la hoja de balance de los bancos se observa que el apalancamiento procíclico y los efectos de la política monetaria en las hojas de los bancos pueden generar prociclicidad en el crédito. Para el canal de la hoja de balance de los prestatarios, el valor de los colaterales es el desencadenante de este fenómeno. Finalmente, en el canal de la liquidez se observa que la posibilidad de generar excesos de liquidez puede resultar en futuras recesiones. Para este último canal, se utiliza un modelo simple de equilibrio parcial enfocado en problemas de información asimétrica y liquidez que sirve como insumo para argumentar que el nivel de desarrollo financiero de los países puede estar relacionado con su posibilidad de generar excesos de liquidez. -. Canal de hoja de balance de los bancos. El canal de la hoja de balance de los bancos explica que los choques que afectan el balance de las instituciones financieras (p.ej., aumentar su apalancamiento, disminuir su capital, disminuir sus activos) pueden generar profundas caídas en el crédito. Para esto se requieren, de acuerdo con RTF-TC, dos condiciones: que los bancos no puedan blindar su oferta de préstamos a estos choques y que los prestatarios dependan fuertemente del crédito de los bancos. Este canal se entiende típicamente a través de dos tipos de modelos teóricos: el canal tradicional de préstamos bancarios y el canal de capital del banco. En ambos casos se reconoce que los choques negativos a las hojas de balance de las instituciones financieras son causados por cambios en las políticas monetarias y regulatorias y por pérdidas de capital bancario. 1. La base para esta subsección (II.1) es el trabajo del recientemente constituido grupo de investigación en canales de transmisión (en adelante RTFTC por sus siglas en inglés) del BCBS cuyo primer producto constituyó una revisión de la literatura en el tema.. 5.
(6) El canal tradicional suele enfocarse en los costos adicionales que la política monetaria genera en las operaciones de los bancos. En este caso Adrian, Estrella & Shin (2010) explican que una subida de las tasas de interés por parte de la autoridad monetaria puede generar un menor margen neto de intereses en el largo plazo contrayendo la oferta de crédito bancaria. Este mecanismo posiciona a la políticas monetarias (a través de la disponibilidad y costo de los recursos) como una variable asociada a la dinámica del crédito. Desde el canal de manejo del capital bancario, Adrian & Shin (2008) muestran cómo puede generarse un apalancamiento procíclico en las instituciones financieras. Explican que las medidas de riesgo de los bancos generan que tomen decisiones de apalancamiento procíclicas y hacen referencia al riesgo que se incurre cuando se tienen pasivos de corto plazo financiando activos de largo plazo. Estos hallazgos teóricos son confirmados en Adrian & Shin (2010), que analizan los balances de cinco bancos de inversión en Estados Unidos. Esto se relaciona con el incentivo que tienen los bancos por tener un alto apalancamiento, tener un desajuste en los plazos de activos y pasivos y estar muy interconectados (Brunnermeier, 2008). Un rápido aumento del apalancamiento ha sido descrito como un evento precursor de las últimas crisis financieras (Gourinchas & Obstfeld, 2012), como un fenómeno fuertemente vinculado con los booms de crédito (Mendoza & Terrones, 2008) y como una parte del mecanismo que resulta en crédito procíclico (Adrian & Shin, 2010). En buenos tiempos, cuando el valor de los activos aumenta, se genera una capacidad de capital adicional que los bancos pueden utilizar ampliando sus hojas de balance. En este contexto, aumentan pasivos (adquiriendo deuda de corto plazo) y activos1 (buscando potenciales prestatarios para aumentar el crédito) generando así un exceso de crédito en el mercado. Brunnermeier & Sannikov (2012) validan este resultado con un modelo de equilibrio general en el que explican que ambientes de bajo riesgo exógeno terminan generando mayores decisiones de apalancamiento generando una amplificación de los choques reales en puntos fuera del estado estacionario del modelo. De esta forma, el canal de la hoja de balance de los bancos muestra que en un análisis de los posibles determinantes de la prociclicidad, las medidas de riesgo de los bancos, la política monetaria y el crecimiento de los activos de los bancos deben ser analizadas como posibles. 1. Es por esto que Adrian & Shin (2010) entienden la liquidez como el crecimiento de los activos de los bancos. 6.
(7) mediadoras de la relación de las características del sistema financiero con la prociclicidad del crédito de los países. -. Canal de la hoja de balance de los prestatarios. De acuerdo con el RTF-TC, el canal de la hoja de balance de los prestatariosaplica tanto para firmas como para hogares y surge de la inhabilidad de los bancos para evaluar completamente los riesgos y la solvencia de los prestatarios, para monitorear completamente sus inversiones y/o para lograr que paguen completamente sus deudas. Esto lleva a que los bancos requieran de un colateral como garantía para realizar un préstamo, lo que implica que el patrimonio del prestatario tiene influencia sobre su acceso al crédito. Hay dos tipos de modelos relacionados con este canal1. Los que se basan enuna prima de financiamiento externo (Bernanke & Gertler, 1989; Carlstrom & Fuerst, 1997)que pueden generar amplificación en los choques a partir de la exposición de la economía a choques externos y los que se concentran en los colaterales (Kiyotaki & Moore, 1997). Los colaterales son una parte clave del mecanismo por el que la prociclicidad en el crédito ocurre (Gruss & Sgherri, 2009). En buenos tiempos, aumenta el valor de los activos generando que los colaterales tengan una mayor cotización. Esto hace que los bancos den crédito a más personas y que se acentúe el boom, lo que es una versión del acelerador financiero descrito por Bernanke & Gertler (1995). Sin embargo, cuando un choque impacta de forma negativa la economía, el comportamiento previamente descrito hará especialmente vulnerable al sistema y se hace evidente la presencia de préstamos sin suficiente respaldo. A partir de esto disminuye el valor de los activos y se ofrece menos crédito. Lo que se expone en la frase de Alan Greenspan: “the worst loans are made at the top of the business cycle”2. Adicionalmente, Mendoza (2010) relaciona el canal de la hoja de balance de los bancos y el canal de la hoja de balance de los prestatarios al explicar cómo altos niveles de apalancamiento durante los booms hacen efectiva una restricción de colaterales en la economía a partir de una disminución de su precio y cantidad. Una vez se hace evidente la restricción de colateral, el modelo de equilibrio general desarrollado por Mendoza (2010) produce amplificación y asimetría 1. Ambos modelos están fuertemente relacionados, en varios casos la prima de financiamiento se genera a partir de restricciones de colaterales.. 2. Alan Greenspan, Chairman de la Reserva Federal de los Estados Unidos desde finales de los ochentas hasta mediados de la década pasada, dijo esto en una conferencia sobre estructura bancaria en Chicago en 2001. 7.
(8) en las respuestas de los agregados macroeconómicos a los choques enfrentados por las economías. Desde este punto de vista, reducir la necesidad de los colaterales y la presencia de imperfecciones financieras puede disminuir los efectos cíclicos del crédito. En este sentido, el canal de la hoja de balance de los prestatarios muestra la importancia de controlar por el nivel de restricciones financieras para los individuos de la economía, por el nivel de los activos de la economía y por una medida de la exposición al canal de la prima de financiamiento externo. -. Canal de la liquidez. La crisis financiera ha resaltado la importancia del canal de la liquidez como una variable capaz de influenciar la habilidad de los bancos para extender créditos. Se hizo evidente la distinción entre dos tipos de liquidez (Tirole, 2010). Por una parte existe laliquidez de fondeo, que se refiere al lado de los pasivos de las hojas de balance y puede entenderse como la habilidad de una institución para hacerse con recursos inmediatamente. Por otro lado, la liquidez de mercado se refiere a la parte de activos de la hoja de balance y define la facilidad con la que se pueden cambiar los distintos activos a efectivo para disponer de solvencia en el corto plazo. Rochet (2008b) explica que la prociclicidad sucede por la incompletitud del mercado financiero entendida desde los riesgos individuales no asegurables por parte de los bancos (canal de la hoja de balance de los prestatarios y de los bancos) y de las fricciones del mercado que generan que firmas ilíquidas pero seguras no accedan al crédito. Esta segunda causa puede entenderse mejor a partir del canal de la liquidez. En este ámbito, Holmstrom & Tirole (1997) desarrollan un modelo sencillo de racionamiento del crédito en el que existen proyectos con Valor Presente Neto (VPN) positivo que, al no tener una cantidad de activos. , no son financiados. Esto sucede porque la cantidad de ingresos. que el empresario puede creíblemente comprometer al inversionista (“ingreso comprometible”1) no es suficiente. Al generarse un grupo de proyectos rentables que no pueden financiarse, se crea una demanda en el mercado en la que hay disposición a pagar una prima por liquidez. Según Holmstrom 1. Del término pledgeable income en inglés. 8.
(9) &Tirole (2011), el comportamiento de esta demanda genera que una alta oferta de liquidez presente,tenga como consecuencia una escasez de liquidez futura. Esto explica que los países con un alto ingreso comprometibletengan alta liquidez y demanden menosdurante los buenos tiempos. Por este motivo, luego de un choque negativo, no alcanzan a cubrir sus necesidades financieras y fracasan generando una desaceleración de la economía. Ante este aumento del riesgo el crédito disminuye. De esto se entiende que países con mayores posibilidades de tener excesos de liquidez pueden sufrir mayores efectos procíclicos en el crédito, teniendo como base la sobre-confianza generada por dichos excesos. Acontinuación se describe un sencillo modelo de demanda de liquidez de equilibrio parcial basado en asimetrías de información (Tirole, 2010) que permite obtener un marco relevante para entender la prociclicidad desde el canal de la liquidez y construir una base de características relacionadas con la generación de excesos de liquidez. El. Modelo:. Se. expone. la. interacción. entre. dos. agentes. representativos. (bancos/emprendedores y depositantes/inversionistas) en tres períodos (. con tres. elementos esenciales: los activos ilíquidos, los choques de liquidez y los activos líquidos. Los depositantes invierten dinero en el banco y el banco invierte en activos líquidos (entendidos como títulos de corto plazo, CDTs) e ilíquidos (entendidos como crédito) y se enfrenta a choques de liquidez en el período. .En el modelo se observa cómo, frente a los choques de liquidez, los. bancos pueden decidir acumular liquidez interna o enfrentarse a los choques. El marco conceptual, a pesar de ser simple, tiene poderosas implicaciones sobre los determinantes de la prociclicidad como se verá en las proposiciones generadas a partir de la nueva interpretación que este estudio le da al modelo. Decisiones de inversión de los bancos: En. , el banco cuenta con un capital que invierte. en activos ilíquidos ( . Para efectos de este estudio, se entenderá el valor de como un indicador del estado de la economía y el valor como el crédito entregado por los bancos. Si el banco revende los activos ilíquidos en el período 1, rendirán. por unidad. De esta forma un. más alto. significa que el activo es menos ilíquido. Por otro lado, si el plazo del activo se cumple (es decir, se recibe su rendimiento en el período únicamente. ) este rendirá. , de los cuales puede comprometer. a los depositantes ante la posibilidad de enfrentar choques de liquidez. En. términos de lo discutido anteriormente,. representaría el ingreso comprometible. 9.
(10) La relación. es la diferencia esencial de este marco con el modelo de Arrow-Debreu.. La diferencia. puede ser motivada por beneficios privados del control, problemas de. verificabilidad, entre otros fenómenos que generan que el modelo tenga información asimétrica. Los activos ilíquidos también rinden En. por unidad en. .. , los bancos también pueden invertir en un activo líquido que rinde 1 por unidad en. . El precio en el banco. Sea. de estos títulos es. la inversión en. , lo que implica que la liquidez es costosa para. en el activo líquido, el número. una razón de liquidez.Además, en. puede interpretarse como. , para poder realizar sus actividades de inversión (en. y. ) el banco necesita tomar de los depositantes el excedente que le falte luego de utilizar sus activos iniciales. (excedente:. ). Para esto se basará en el nivel de tasas de interés de. la economía ( ) para el rendimiento de los depósitos.Tirole (2010) asume que. porque en. otro caso los bancos nunca tendrían problemas de financiamiento. Choques de liquidez: En. , con probabilidad , el banco no se enfrentará a un choque. de liquidez y procederá a recoger sus beneficios en. . Con probabilidad. , el banco. enfrenta el choque de liquidez y debe reinvertir una unidad por cada unidad que quiera continuar invirtiendo hasta. (siendo. el tamaño de la “continuación”). La razón. es el tamaño de la desinversión por un choque negativo. Desarrollo del modelo: En el caso de enfrentarse a un choque de liquidez, el banco puede usar: Su liquidez guardada, que tendrá el valor de Su liquidez de mercado, con valor Su ingreso en. en. en. : con valor. Su liquidez de fondeo, con valor. en. . Que es el valor que puede. comprometer a los inversionistas que van a rendir sus activos ilíquidos. La condición necesaria expuesta por Tirole (2010) para que el banco tenga una continuación posible se presenta en la ecuación (1). Esta expresión muestra que, ante un choque de liquidez, el banco va a continuar su inversión hasta. hasta que el valor de continuación ( ) sea menor o. igual a la liquidez con la que el banco cuenta para responder al choque. A más liquidez se tenga, 10.
(11) mayor puede ser el valor de continuación. Adicionalmente se observa que menores tasas de interés ( ) y mayor liquidez de mercado (medida por ) favorecen la continuación (hacen menos necesario guardar la liquidez) al hacer más fácil la refinanciación. (1) En la ausencia de choques de liquidez, no habrá razones para desinvertir y en el período se recibirán. en. y. en. . En caso de un choque se continuará a una escala de ,. presentada en la ecuación (2)1: (2) De acuerdo con Tirole (2010), es fácil demostrar en el modelo que, por linealidad, es óptimo acumular liquidez de tal forma que se continúe a una escala completa. o que no se acumule. liquidez de tal forma que un choque genera que todo el cubrimiento sea a base de desinversión, es decir. . También, para simplificar el análisis se asume que. va a. ) y que. (. (todo el retorno del activo. (el activo es completamente ilíquido). En el caso de total continuación. ), de (2) se obtiene:. (3) Y elexcedente de recursos a pedir a los depositantes estará dado por: (4) Al acumular liquidez, la capacidad de recolectar recursos (a la izquierda en la ecuación) será igual al ingreso comprometible de ambas inversiones (activo líquido + activo ilíquido). Por otro lado, en el caso de. , no se acumula liquidez exponiéndose en mayor forma a los choques. En. este caso, esta expresión se vería así: (5) En este sentido, las formas de crédito que arroja el modelo son las expresiones (6) y (7):. 1. De acuerdo con el máximo valor de continuación posible de la ecuación (1). 11.
(12) (6). en el caso de acumular liquidez,. (7). en el caso de no acumular liquidez, De estas expresiones se obtienen tres proposiciones del interés de este trabajo, estas se. presentan a continuación. Se debe aclarar que al ser este un modelo de equilibrio parcial puede que no se estén observando algunos efectos de equilibrio general que se presentarían al tener un modelo agregado. Sin embargo, las tres proposiciones dan una visión sobre las posibles características del sistema financiero asociadas al nivel de prociclicidad. Proposición #1: Una economía con mayor ingreso comprometible (. ) tiene unamayor. cantidad de crédito. Prueba #1: En este caso basta con derivar cada una de las expresiones con respecto a. ,. estas derivadas se presentan en las expresiones (8) y (9) (8) (9). Proposición #2: Una economía con mayor ingreso comprometible (. ) tiene un mayor. nivel de prociclicidad Prueba #2: Considerando que el valor de a. representa el estado de la economía, se. evidencia que el crédito es mayor en momentos en los que. es mayor. Para concluir esto se. requiere observar la primera derivada del crédito frente a , como se presenta en las expresiones (10) y (11): (10) (11) Para cumplir con las condiciones (10) y (11) se requiere que primer caso y que. en el. en el segundo. Este no es un supuesto fuerte considerando que 12.
(13) al ser una probabilidad y. es un rendimiento que es menor a una tasa de interés. que. no será mayor que 1. Basta con tomar la derivada de las ecuaciones (10) y (11) con respecto a para observar que la prociclicidad es mayor en los países en los que. es más alto, esto se. evidencia en las expresiones (12) y (13): (12) (13) Para efectos de interpretación, se podría tomar el nivel de ingreso comprometible como una medida del desarrollo financiero de los países, pues además de generar mayores niveles de crédito (Proposición #1), implica que se puede comprometer un mayor nivel de ingresos ante los distintos choques. Es por esto que el modelo indica que mayores niveles de desarrollo financiero pueden relacionarse con mayores niveles de prociclicidad. Proposición #3: Un sistema bancario con menores niveles de tasas de interés tiene mayores niveles de prociclicidad Prueba #3: Partiendo de como representantedel estado de la economía, es fácil ver a partir de la derivada de la expresión (10)1 con respecto a la tasa de interés ( ) que, dado que y que. , a menores niveles de. , niveles más altos de prociclicidad.. Esto se evidencia en la ecuación (14): (14) Adicionalmente, si la tasa de interés del mercado es menor en los países donde hay mayor competencia al generar que los bancos tengan menores márgenes de rentabilidad, se podría establecer por la expresión (14) que mayores niveles de competencia (menores tasas de interés) generan más prociclicidad. Finalmente, el modelo permite hacer comparaciones entre los dos posibles estados ( y. 1. ). Estos se presentan en el Anexo 1. De la tabla se puede concluir que el ingreso. En el caso en el que. las tasas de interés no hacen parte de la expresión de la prociclicidad. 13.
(14) comprometible puede tener mayores efectos en el crédito y relacionarse en mayor forma con la prociclicidad en escenarios de choques inminentes (. ) en el estado de guardar liquidez.. También se observa que, en general, los bancos que no guardan liquidez tienen mayores niveles de prociclicidad (prestan más. , pero ante los choques no tienen recursos para cubrirse).. En síntesis, con la interpretación que se le ha dado en este estudio, el modelo de Tirole (2010) entrega las siguientes conclusiones: 1. Hay más crédito al no guardar liquidez: por definición, expresiones (1) y (2) 2. Hay más crédito en los países con mayor ingreso comprometible(Proposición #1) 3. Hay prociclicidad en el crédito: expresiones (5) y (6) 4. Hay más prociclicidad a mayor ingreso comprometible(Proposición #2) 5. Menores niveles de tasa de interés están relacionados con mayor prociclicidad (Proposición #3). 6. Los países con mayor ingreso comprometible pueden tener mayores excesos en la acumulación de liquidez (Anexo 1) De acuerdo con esto, el canal de la liquidez permite identificar dos características del sistema financiero que se asocian con la generación de mayores excesos de liquidez en el mercado y que podrían entonces vincularse con la prociclicidad (desarrollo financiero y competencia bancaria). En primer lugar, si el ingreso comprometible se toma como el nivel de desarrollo financiero de los países (ver Proposición #2), el modelo de Tirole (2010) podría explicar que mayores niveles de desarrollo financiero se asocien con mayores niveles de prociclicidad. Sin embargo, esta conclusión debe contrastarse con la visión del canal de la hoja de balance de los prestatarios en la que las imperfecciones financieras (más comunes en sistemas menos desarrollados) son las causantes de la prociclicidad. En segundo lugar, si el nivel de tasas de interés de la economía se puede entender a partir del nivel de competencia en el sistema, mayores niveles de competencia (menores niveles de tasa de interés) pueden asociarse con mayores niveles de prociclicidad. Esto estaría en el marco del enfoque de fragilidad de la competencia(Berger et al., 2009). 14.
(15) En resumen, un análisis de los tres canales de transmisión descritos por RTF-TC ha permitido identificar algunas variables que se deben incluir para estudiar cómo las características del sistema financiero de los países se relacionan con su nivel de prociclicidad. A continuación se detallan los principales hechos estilizados y literatura empírica sobre el tema para complementar este análisis teórico. 2. Algunos hechos estilizados y literatura empírica En la literatura previa se pueden identificar dos tipos de hechos estilizados a discutir en este estudio. El primer tipo se relaciona con la forma en la que los ciclos financieros (en general) interactúan con los ciclos de negocio. El segundo tipo se enfoca directamente en la prociclicidad. En primer lugar, frente a la relación de los ciclos financieros y los reales se han encontrado empíricamente resultados que continúan validando la existencia de la prociclicidad y la importancia de los movimientos en el crédito para la economía real. Claessens, Kose & Terrones (2012) encuentran que las recesiones asociadas con perturbaciones financieras, tienden a desencadenar recesiones más largas y profundas en las economías y que las recuperaciones provenientes de caídas en los precios de los activos tienden a ser más débiles que las asociadas con aumentos rápidos en el crédito. Por su parte, Mendoza & Terrones (2008) describen una relación sistemática entre los booms crediticios y las expansiones económicas, los aumentos en los precios de los activos, el aumento del déficit externo y las tasas de cambio. Por otro lado, Gourinchas & Obstfeld (2012) hacen un aporte adicional al resaltar la importancia de la revaluación de las tasas de cambio como predictor de las crisis financieras. De la mano con Kaminsky & Reinhart (1999),argumentacrisis cambiarias y bancarias pueden estar relacionadas. Esto muestra la necesidad de incluir medidas relacionadas con la política cambiaria de cada país en el análisis a realizar En segundo lugar, frente a la literatura relacionada directamente con la prociclicidad, Berger & Udell (2004) caracterizan dos hechos estilizados sobre la prociclicidad. El primero es que en buenos tiempos el crédito aumenta y luego cae más de lo que debería en desaceleraciones. El segundo consiste en que los bancos tienden a tomar más riesgos durante las expansiones, pero estos riesgos se materializan posteriormente. Por otro lado, Borio, Furfine & Lowe (2001) argumentan que la prociclicidad del crédito y de los activos ha sido ampliamente identificada y 15.
(16) muestran que los períodos con alto crecimiento económico vienen acompañados de incrementos en la razón Crédito/PIB de los países. En países emergentes, como Colombia, también se ha encontrado prociclicidad en el crédito. En particular, Villar, Salamanca & Murcia (2005) muestran que hay una fuerte relación entre los flujos externos de capital (representando el comportamiento de la economía) y el crédito. Adicionalmente, estos autores encuentran que las medidas de regulación han amplificado dicha relación. Por otro lado, varios estudios han dado explicaciones sobre la existencia de la prociclicidad. Fernández de Lis & García-Herrero (2010) presentan 10 causas de la prociclicidad. Algunas (1, 2, 5 y 9) se han detallado en los canales de transmisión, las demás se relacionan con hechos estilizados recogidos por estos autores. 1. Se evalúa menos estrictamente el riesgo en buenos tiempos. 2. Valor de los colaterales y acelerador financiero(Kiyotaki & Moore, 1997).1 3. Prociclicidad en otros sectores de la economía. 4. Agentes siguen la tendencia de su mercado. 5. Problemas de principal-agente 6. Esquemas de compensación. 7. Falta de preparación y de memoria institucional (Berger & Udell, 2004). 8. Se ha sofisticado demasiado el manejo del riesgo. 9. Mucha competencia en el sistema financiero. 10. Regulación procíclica Con respecto a la competencia, un comentario adicional: de acuerdo con Berger et al. (2009), por un lado está el punto de vista tradicional, el enfoque de fragilidad de la competencia,en el que una mayor competencia erosiona el poder de mercado del banco, disminuye los márgenes de rentabilidad y motiva a los bancos a tomar mayores riesgos (Demsetz et al., 1996; Carletti & Hartmann, 2003). Por otro lado, existe el enfoque de estabilidad de la competenciaen el que mayores niveles de poder en el mercado pueden generar altas tasas de interés, incrementando el riesgo de default y el riesgo moral en la economía (De Nicolò & Loukoianova, 2007).. 1. Ver canal de la hoja de balance de los prestatarios. 16.
(17) Adicionalmente, Bouvatier et al (2012) es uno de los primeros trabajos en preguntarse si la estructura del sistema bancario es relevante a la hora de explicar la prociclicidad de los sistemas financieros. Desarrollan un trabajo empírico en el que utilizan datos de 17 países de la OECD estimando un PVAR1 para medir la prociclicidad (la respuesta del crédito a choques en el PIB, a partir de ciclos del crédito y del PIB obtenidos con diferentes filtros) y clusters de países para tener en cuenta posibles heterogeneidades. Consideran, entre otras variables: Concentración/competencia Activos de los bancos comerciales sobre activos del resto del sistema bancario Medidas de las restricciones de los bancos Tamaño del crédito en la economía: Crédito como porcentaje del PIB, una medida comúnmente utilizada para medir el desarrollo del sistema financiero (Claessens, Kose, Terrones, 2012). Capitalización del mercado de la valores frente a activos de los bancos domésticos, otra forma de pensar en el nivel de desarrollo del sistema financiero. Los resultados de Bouvatier et al. (2012)señalan quelas características de la estructura del sistema bancario no están relacionadas con su nivel de prociclicidad y hacen un aporte en tres frentes. Primero, muestran una forma de agrupar los diferentes sistemas bancarios para considerar la heterogeneidad entre países. Segundo, agregan a la discusión sobre cómo medir la prociclicidad con un enfoque nuevo (PVAR). Tercero, buscan ayudar a la toma de decisiones regulatorias. El presente estudio aporta a la literatura, en particular a Bouvatier et al. (2012), en varias direcciones. En primer lugar, considera una muestra más amplia de países (no únicamente países desarrollados). En segundo lugar, al incluir países emergentes, esta muestra permite mostrar que características como el desarrollo financiero y la integración financiera están relacionadas con la prociclicidad, más homogéneas en los países descritos en Bouvatier et al., (2012)2. En tercer lugar, el estudio basa su argumentación en un marco teórico de canales de transmisión utilizando. 1. Los PVAR son modelo que combinan el tradicional marco de VARs con todas las variables endógenas con modelos en datos panel con heterogeneidad no observada (Bouvatier et al. 2012). 2 Dinamarca, Holanda, Reino Unido, Irlanda, Canadá, Francia, Japón , España, Italia, Alemania, Australia, Bélgica, Finlandia, Noruega, Suecia, Suiza y Estados Unidos. 17.
(18) un modelo teórico de liquidez. Esto permite explicar en mayor forma porqué la prociclicidad debe estar relacionada con características del sistema financiero. La revisión de literatura empírica realizada permite validar las variables identificadas en el análisis de los canales de transmisión. Adicionalmente, se identificó, a partir del aporte de Gourinchas & Obstfeld (2012), que una variable que puede mediar el efecto de las características del sistema financiero en al prociclicidad es la flexibilidad dela tasa de cambio de la economía. 3. Síntesis A través la sección II se han logrado identificar, con un análisis en profundidad de cada canal de transmisión entre sector real y financiero y a partir de literatura previa, algunas características de los sistemas financieros que pueden generar diferentes niveles de prociclicidad en los países. En forma de síntesis, se concluye de esta sección que la estrategia empírica que se desarrollará en la sección III debe incluir: Del canal de la hoja de balance de los bancos: Nivel de riesgo de los bancos, comportamiento de los activos bancarios y marcos de política monetaria del sistema. Del canal de la hoja de balance de los prestatarios: Nivel de imperfecciones financieras de los bancos, comportamiento de los activos bancarios y exposición a choques externos. Del canal de la liquidez: Nivel de desarrollo financiero, competencia bancaria de los países y medidas que se relacionen con la posibilidad de generar excesos de liquidez a partir de sobre-confianza en el estado de la economía. De hechos estilizados y literatura previa: Flexibilidad de la tasa de cambio, comportamiento de los activos de la economía, concentración y tamaño del sector, desarrollo del sistema y fricciones financieras. En resumen, se han identificado algunas características del sistema financiero que pueden relacionarse con la prociclicidad: Competencia bancaria, Desarrollo del sistema e Integración financiera (exposición a choques externos) y variables que pueden mediar su efecto: Comportamiento de los activos, Medición de riesgo, Política monetaria, Política cambiaria, entre otras. 18.
(19) III.. Metodología y descripción de datos. Para estimar las relaciones descritas en la sección II se trabajaprincipalmente sobre dos frentes. El primero es definir una forma para medir la prociclicidad. El segundo es identificar una metodología que logre contrastar la medida de prociclicidad elegida frente a las características del sistema financiero de cada país. Con esto en mente, esta sección tienetres partes. La primera parte buscaexplicar las diferencias de la prociclicidad del crédito entre países, mostrando cómo éstavaríadependiendo de las características del sistema financiero (Seccion III.1). La segunda parte (Sección III.2), explica un método alternativo que permite tener en cuenta características no observables de los países, se utiliza el método de Ventanas móviles para calcular el coeficiente de correlación entre el ciclo del crédito y el ciclo del PIB y luego se estima la relación entre este coeficiente y las características del sistema financiero descritas. La tercera parte (Sección III.3)presenta un enfoque alternativo y estima una Regresión móvil partiendo del método de Aghion & Marinescu (2007). Adicionalmente, en la Sección III.4 se describe la base de datos recolectada que resulta de un esfuerzo en la consolidación de las variables de interés encontradas en diferentes fuentes de información: Beck, Demigürc-Kunt & Levine (2000)1, Chinn & Ito (2008), Ilzetsky, Reinhart& Rogoff (2008), Jahan (2012),World Development Indicators (WDI) y la reciente base Global Financial Development (GFD) publicada por el Banco Mundial. 1. Metodología con medida directa de la prociclicidad En esta metodología, de acuerdo con lo realizado en la literatura (Borio, Furfine & Lowe, 2001; Repullo & Saurina, 2011), se mide la prociclicidad directamente tomando la correlación contemporánea entre el ciclo del crédito y el ciclo del PIB 2. Luego, se estimauna regresión lineal (MCO)con las medidas de prociclicidad como variables dependientes y las características del sistema financiero como variables independientes3.De acuerdo con lo anterior, se sigue el siguiente proceso: primero se extraen los ciclos de cada variable, luego se calcula el coeficiente de correlación entre ambos y finalmente se estima la regresión frente a las características descritas.. 1 2 3. Base actualizada a 2009 Otra posible medida es el ciclo de la variable Crédito/PIB y su relación con el ciclo del PIB Se incluye el promedio de la variable en los años en los que se calcula el coeficiente de correlación. 19.
(20) En la extracción de filtros, se aplica un filtro deHodrick-Prescotta las variables mencionadas, usando datos anuales1.Obteniendo2: (15) (16) (17) Donde. hace referencia al crédito3,. al ciclo del crédito y. a la tendencia de largo. plazo del crédito. Esta notación se utiliza también para el producto de la economía ( ) y para la razón entre ambos ciclos. que busca medir la prociclicidad en otra forma común en la. literatura. Luego, se calcula la prociclicidad del crédito de cada país de dos formas: con el coeficiente de correlación entre el ciclo del crédito (en niveles) y el ciclo del PIB. , y. calculando el mismo coeficiente entre el ciclo del crédito/PIB (en términos relativos a cada economía) y el ciclo del PIB. .. Sobre esto se tiene una consideración adicional: ambas medidas de prociclicidad son diferentes y pueden tener resultados distintos. Para efectos de este estudio se definirán los dos tipos de prociclicidad así: La prociclicidad absoluta contenida en el coeficiente. muestra. directamente cómo reacciona el crédito a cambios en el PIB y viceversa. Por otro lado, la prociclicidad relativa contenida en el coeficiente de correlación. , se concentra en el. movimiento del crédito relativo al PIB. En el escenario en el que el ciclo del producto esté en una etapa económicamente positiva, el primer coeficiente de correlación (prociclicidad absoluta) será 1. Considerando una serie de tiempo resolviendo:. , el filtro de Hodrick-Prescott busca separar el ciclo y la tendencia de una variable. Determina la tendencia. La literatura sugiere que se defina un parámetro ( acorde con la duración del ciclo de cada variable (Ravn & Uhlig, 2002), para el ciclo de negocios con datos anuales se sugiere un . Por otro lado, dado que el ciclo del crédito tiene una mayor duración se sugiere un parámetro mayor (BCBS, 2010c). Para datos trimestrales se usa y para datos anuales . En este caso se aplica un para los datos del crédito y un para los datos del PIB. 2. Para aplicar el filtro de Hodrick-Prescott se necesitan series completas de datos. Para efectos del estudio se toman únicamente datos desde 1980. 3. Dada la frecuencia anual de los datos no se utilizó la usual transformación logarítmica.. 20.
(21) positivo en el caso en el que el crédito también entre en una etapa positiva. Por otro lado, en el mismo escenario, el segundo coeficiente de correlación (prociclicidad relativa) únicamente será positivo cuando la reacción del crédito sea mayor al aumento en el producto. Teniendo esto en cuenta,se utilizan los resultados obtenidos como variable dependiente para medir la relaciónque tienen las características del sistema financiero de cada país con cada variable. Para esto se estima una regresión lineal (MCO). De esta forma se estiman dos regresiones: (18) (19) (20). Donde. es una variable que representa la integración financiera del país ,. referencia al desarrollo financiero del país y. hace. es una medida de la concentración bancaria o. de la competencia en el sistema financiero de cada país,. es un vector de variables de control. que incluye la estabilidad de los bancos, información económica del país, información del comportamiento de los activos de los bancos, variables de política monetaria y cambiaria, entre otras variables. En el caso de este método, las variables explicativas son el promedio1 de cada variable en los años que abarque el coeficiente de correlación calculado 2. Finalmente son términos estocásticos que representan el error en cada modelo.. ,. y. 3. Dentro de los beneficios de esta metodología se resalta el hecho de que se está trabajando con una medida directa de la prociclicidad del crédito y se está evadiendo un posible problema de doble causalidad en la relación crédito-PIB: por un lado el crédito tiene efectos positivos sobre el PIB (Beck, Levine & Loayza, 2000) y por otro lado, en el corto plazo el PIB puede tener efectos en el crédito (lógica de la prociclicidad), lo que genera que incluir en una regresión las dos variables no sea una estrategia correcta. Desde otro punto de vista,la metodología puede dejar de usa información al pasar de tener datos para varios períodos a estimar un corte transversal. Para encarar este asunto se propone utilizar una metodología de Ventanas móviles(Secciones III.2 y. 1 2 3. En el caso de variables discretas se utiliza la moda en ese período. Se utiliza una medida de inflación objetivo y una medida de flexibilidad de la tasa de cambio que aplica la moda en lugar del promedio Deben tener un comportamiento aleatorio, se hacen las estimaciones con errores estándar robustos.. 21.
(22) III.3)que permite observar un coeficiente de correlación para cadacada momento del tiempo muestral. 2. Metodología de Ventanas móviles Esta metodología calcula coeficientes de correlación para cada período del tiempo tomando datos alrededor de ese momento.Se sigue el mismo proceso explicado en la Sección III.1: extracción del ciclo, cálculo del coeficiente de correlación y estimación de la relación con características del sistema financiero. El proceso para la extracción del ciclo es equivalente al realizado en la Sección III.1. Para el cálculo del coeficiente de correlaciónse usa la metodología Ventanas móviles, se define el valor de una ventana o de un rango de datos y se estima el coeficiente de correlación para los valores contenidos en ese rango. Luego este mismo rango se va moviendo a través de todos los años de la muestra calculando el coeficiente así (con una ventana ):. (21). Lo que permite tener más de un interés:. por país. De la misma forma se estima la otra medida de. . Es así como se cuenta con medidas para la mayoría de los momentos del. tiempo disponibles en la muestra.Por este motivo, se puede estimar una regresión con datos panel, que permite aprovechar la información extra adquirida. Para cada medida se estima una regresión así:1 (22). Donde. incluye las variables de integración financiera, desarrollo financiero y. concentración bancaria y. es un término que representaun efecto fijo de país. Esta metodología. utiliza toda la información disponible y al permitir una medida de correlación por período posibilita estimar la ecuación (22)2. Esto resulta muy útil pues varios de los determinantes de la prociclicidad no son observables y son estructurales a los países (valores, aversión al riesgo, 1 2. Se cuenta con mayor cantidad de países que años en todos los períodos de la muestra Se debe suponer (en caso de hacer efectos fijos within) que y que las características añadidas en. no cambian en el tiempo. 22.
(23) asimetrías de información, entre otros). Se deja a discreción la definición de la ventana1 y se hacen ejercicios de robustez. Para la definición de la ventana se aplicará un test de Hausman2(Hausman, 1978) a las estimaciones realizadas. Se considera que debe haber efectos de fijos no observables de cada país de acuerdo con la interpretación de posibles variables culturales relacionadas tanto con la estructura del sistema financiero como con la prociclicidad. En este sentido, las ventanas que se utilizarán serán en las que se rechace la hipótesis nula del test de Hausman, es decir con las que una estimación por efectos fijos está sustentada. 3. Estimación por Regresión móvil Adicionalmente, se propone estimar la prociclicidad dentro de una concepción distinta. Aghion & Marinescu (2007) estudian los posibles determinantes de la contraciclicidad del déficit y su efecto en el crecimiento. Dentro de su estudio listan varias maneras de medir la contraciclicidad, una de ellas es la Regresión móvil3. Para aplicarla a este estudiose repite el mismo proceso básico: extracción del ciclo, cálculo del coeficiente de correlación, estimación de la relación con características del sistema financiero. La diferencia es que se busca la reacción a diferentes desviaciones porcentuales de la tendencia de largo plazo ajustada con MCO, por lo que en lugar del coeficiente de correlación se estima la siguiente regresión: (23) (24) Hallando. para cada país en cada período del tiempo. Por este motivo, el método. permite estimar datos panel nuevamente, así: (25). 1 2. 3. Se utilizan los primeros y los últimos años de datos para cada país al estimar con ventanas (Aghion & Marinescu, 2007). Test de especificación que en su forma simplificada se distribuye y se. calcula. así:. En esta plantean la metodología:. Donde. representa la contraciclicidad del déficit. y. .. 23.
(24) Esta metodología permite abordar el problema desde una definición distinta de prociclicidad. Se permite ver la reacción del ciclo de la prociclicidad relativa a las desviaciones porcentuales de la tendencia de largo plazo de la economía. Una ventaja adicional de esta metodología es que permite medir prociclicidad de una manera alternativa para poder chequear robustez en los resultados al comparar con las demás metodologías. Se debe considerar que las medidas no son comparables en magnitud (la medida en este caso no es un coeficiente de correlación), mas síson comparables en signo y significancia. Las ventanas en este caso también se definirán a partir de un test de Hausman como se explica en la Sección III.2. 4. Datos Este aparte tiene como objetivo describir los datos que se utilizan en el desarrollo de la metodología previamente descrita. Se utiliza la información más relevante para el estudio recolectada de diferentes bases de datos con información del sistema financiero de cada país: la base de datos publicada por Beck, Demigürk-Kunt & Levine (2000), el índice de Chinn & Ito (2008), Ilzetsky, Reinhart & Rogoff (2008) y Jahan (2012), la base de datos World Development Indicators (WDI) yla recientemente publicada1Global Financial Development (GFD) del Banco Mundial. Se cuenta con una muestra de datos representativa con suficientes países en cada período del tiempo analizado y se aporta con la unión de esta base de datos al utilizar medidas adicionales para caracterizar las diferencias en la prociclicidad de los países.La base de datos construida cuenta con más de 50 variables de interés frente al sistema financiero de los países para el período 1980-2009 y para 90-110 países dependiendo del momento en el tiempo. En el Anexo 2 se presenta una descripción de las variables utilizadas para el desarrollo del estudio. Se utilizan variables deseis tipos, estas se describen en la TablaNo. 1. También se expone el signo que se espera tengan las variables en las estimaciones de acuerdo con el marco teórico desarrollado. En general se espera que la prociclicidad sea mayor en sistemas más desarrollados, más integrados y más competidos. Adicionalmente se busca controlar por variables de la economía que vayan de acuerdo con lo expresado en la sección II. Tabla No.1. Los seis tipos de variables incluidas Tipos. 1. Variables y justificación. Signo esperado de acuerdo con el marco teórico. Septiembre de 2012. 24.
(25) (1). (2). (3). Cálculo del coeficiente de correlación. PIB nominal, PIB real y Crédito (%PIB)1 de acuerdo con Repullo & Saurina (2011). Desarrollo del sistema financiero. Depósitos del Sistema (%PIB)/Crédito (%PIB) según la estimación2. Se incluyen a partir de lo descrito por Čihák et al. (2012). Se incluyen los activos de las compañías aseguradoras como porcentaje del PIB involucrando por separado un sector adicional del sistema financiero (seguros) que puede dar información sobre el nivel de cubrimiento a los choques en cada país. Se incluye en los controles una medida de las imperfecciones financieras: la volatilidad relativa del consumo frente a la economía de acuerdo con las teorías de consumo (Gross & Souleles, 2002). (+). El Índice de Chinn & Ito sobre regulaciones concernientes a la apertura financiera de cada país3.. (+). Un índice de concentración bancaria4 considerado en dentro de la dimensión de estabilidad por Čihák et al. (2012).. Concentración (-) Competencia (+). Integración del sistema financiero Competencia en el mercado bancario Controles sobre riesgo del mercado. (4). Se incluye el Z Score de los bancos buscando controlar por la estabilidad dentro de este sistema. Está relacionado con la liquidez del banco para responder a la volatilidad de su entorno y con la medición del riesgo en el sistema Una manera de controlar por la volatilidad de la economía es la inflación. Se esperaría que si hay relación entre inflación y prociclicidad esta sea positiva. Se incluye una medida de flexibilidad de facto de la tasa de cambio desarrollada por Ilzetsky, Reinhart & Rogoff (2008) (6) Controles sobre Se incluye una dummy referente al uso de un marco de inflación objetivo para considerar el el estado de la efecto de diferentes esquemas de política. El manejo de la tasa de interés puede tener un economía efecto mediador en la economía. Se incluye una medida del crecimiento de los activos de los bancos, si se entiende como una medida de la posibilidad de generar excesos de liquidez en la economía. Fuente: Elaboración propia (5). N.A.. Liquidez/Riesgo (+). Inflación (+) Flexibilidad cambiaria (-) Inflación objetivo (+/-) Crecimiento de los activos de los bancos(+). La siguiente sección presenta los resultados y análisis de las metodologías utilizando las variables descritas. IV.. Resultados y análisis. La sección de resultados tiene el objetivo de mostrar cómo la prociclicidad del crédito puede variar entre países y de explicar estas diferencias a partir de las características del sistema financiero de cada país. En este sentido, la sección tienedos partes. Primero se dedican unos párrafos únicamente a describir las medidas de prociclicidad calculadas, sus diferencias y similitudes y a mostrar las diferencias que existen en los comportamientos conjuntos de los ciclos de crédito y PIB en los países. En segundo lugar, como parte central de la sección, se estima la relación de algunas características del sistema financiero sobre las medidas de prociclicidad descritas utilizando las metodologías explicadas en la Sección III. 1. Extracción de ciclos y cálculo de coeficientes de correlación. 1. Se usa el PIB nominal para obtener el crédito en niveles y para deflactarlo. Se evita utilizar la medida de desarrollo estándar en la literatura (Crédito % PIB) cuando está directamente relacionada con la variable dependiente corriendo riesgos de tener regresiones espurias. 3 Índice de jure utilizado en artículos sobre entradas de flujos de capitales (Magud, Reinhart & Vesperoni, 2012) 4 Los activos de los tres bancos más grandes del país con respecto a los activos de todos los bancos del país 2. 25.
(26) Se utiliza el filtro de Hodrick Prescott para obtener los ciclos y se identifican amplias diferencias en el comportamiento conjunto del crédito y del PIB a través de los países. Estas diferencias se exponen en los Gráficos No2 al No. 7 con seis países con características diferentes: Panamá y Estados Unidos (Gráficos No. 2 y No. 3) con altos coeficientes de correlación (. ), Ecuador(Gráfico No. 4) con un coeficiente relativamente. bajo(. ), España y Japón (Gráficos No. 5 y No. 6) con un crédito mucho más. volátil que el PIB (. y. ) y Perú (Gráfico No. 7) con. un crédito menos volátil que la economía (. ). Estos Gráficos representan. una motivación a indagar qué características del sistema financiero de estos países y en qué magnitud pueden estar causando que estas diferencias se generen.. 2010. 1980. Años. 2000. 5.00e+08 1.00e+09 2010. 1980. 2010. Ciclo Crédito. 1990. Años. 2000. 2010. Ciclo Crédito. Ciclo PIB. Gráfico No. 7. Ciclos Perú. Ciclos Crédito y PIB. Japón. Ciclos Crédito y PIB. Perú. Ciclos5.00e+09. 0. 0. 5.00e+11 1.00e+12 1.50e+12 Ciclos -1.00e+12 -5.00e+11. -2.00e+11 -1.00e+11. 0. 1.00e+11 2.00e+11 3.00e+11 Ciclos. Ciclo PIB. 2000 Ciclo Crédito. Gráfico No. 6. Ciclos Japón. Ciclos Crédito y PIB. España. 1990. Años. Ciclo PIB. Gráfico No. 5. Ciclos España. 1980. 1990. 1.00e+10. 2000 Ciclo Crédito. 1980. 1990 Ciclo PIB. Años. 2000 Ciclo Crédito. -5.00e+09. Años. Ciclo PIB. Ciclos Crédito y PIB. Ecuador. 0 0. 1990. -2.00e+12 -1.00e+12. -2.00e+09-1.00e+09. 1980. Gráfico No.4. Ciclos Ecuador. Ciclos Crédito y PIB. Estados Unidos. 1.00e+12 2.00e+12 3.00e+12 Ciclos. 0. 1.00e+09 2.00e+09 Ciclos. Gráfico No.3. Ciclos Estados Unidos. Ciclos Crédito y PIB. Panamá. -1.50e+09 -1.00e+09 -5.00e+08 Ciclos. Gráfico No.2. Ciclos Panamá. 2010. 1980. 1990 Ciclo PIB. Años. 2000. 2010. Ciclo Crédito. Fuente: Elaboración propia. Datos Banco Mundial (WDI). Con estas diferencias en mente, se pasa a calcular la relación entre el crédito y el PIB en cada país por cada uno de los métodos y para cada una de las medidas, espacios de tiempo y ventanas.Gran parte de los países en la muestra tiene su máximo coeficiente de correlación en el 26.
(27) correlograma en el período sin rezagos. La Tabla No. 2 muestra la cuenta de máximos coeficientes de correlación en cada rezago de las variables y el promedio de los coeficientes para cada rezago. El otro momento relevante es utilizando el PIB de un período adelante al crédito. Sin embargo, en concordancia con lo realizado en la literatura (Borio et al., 2001; Repullo & Saurina, 2011), se utilizará en coeficiente de correlación contemporáneo. Tabla No. 21. Coeficientes de correlación. 1980-2009 Rezago PIB # de máximos Promedio -4 1 0.010526316 -3 0 0 -2 1 0.010526316 -1 8 0.084210526 0 32 0.336842105 +1 33 0.347368421 +2 13 0.136842105 +3 4 0.042105263 +4 3 0.031578947 Total 95 0.2629362882 Fuente: Elaboración propia. Datos de WDI y GFD. El Anexo 4 presenta una tabla con las estadísticas descriptivas de estos cálculos. Se destacan tres hechos: (1) el coeficiente de correlación entre la serie del crédito en niveles y la serie del PIB que ilustra la prociclicidad absoluta siempre es mayor al coeficiente de correlación que tiene base en la serie del crédito (%PIB) que ilustra la prociclicidad relativa. (2) Los promedios de los coeficientes obtenidos por medio de las metodologíasVentanas móviles y Regresión móvil(Sección III.2 y Sección III.3) son muy similares a los obtenidos por la metodología directa (Sección III.1) para 1980-2009 y (3) La prociclicidad parece haber aumentado en las últimas décadas. Las conclusiones (2) y (3) se pueden observar en los Gráficos No. 8 y No. 9. Se presentan los coeficientes de correlación promedio de la muestra obtenidos por cada metodología para cada año. El Gráfico No. 8 expone lo resultante para la metodología directa (Sección III.1), al estimarse un único coeficiente de correlación para varios años, se presentan líneas horizontales que muestran el período del tiempo al que el coeficiente se refiere. En este Gráfico se evidencia un aumento en la prociclicidad en el tiempo. El Gráfico No. 9 muestra los resultados para las metodologías Ventanas móviles y Regresión móvil (Sección III.2 y Sección III.3). Se encuentran sendas similitudes (más allá de la escala) en ambas series también mostrando un aumento en la. 1 2. Ver algunos ejemplos seleccionados en el Anexo 3. Promedio ponderado. 27.
(28) prociclicidad. Estas similitudes son una muestra de que algunos de los resultados aplicarán para todas las metodologías. Gráfico 9. Coeficientes de Correlación Ventanas móviles y Regresión móvil– Promedio Mundial. 1980. 1990. Años. Correlación 1980-1989 Correlación 2000-2009 Correlación 1985-2009 Correlación 1995-2009. 2010. .8 1980. Correlación 1990-1999 Correlación 1980-2009 Correlación 1990-2009 Correlación 2009-2009. .2. .4. .6. Coeficiente Rolling Regression. .4 .35 .3 .25. 2000. .2. .32. .34. .36. .38. .4. Coeficiente Rolling Windows. .42. .45. Gráfico No. 8. Coeficientes de Correlación Metodología Directa – Promedio Mundial. 1990. Años. 2000. Rolling Windows (9). Rolling Windows (12). Rolling Windows (15). Rolling Regression (9). Rolling Regression (12). Rolling Regression (15). 2010. Fuente: Elaboración propia. Datos Banco Mundial (WDI). Partiendo de los diferentes coeficientes de correlaciónse pasa a estimar la relación de las características del sistema con la prociclicidadbuscando explicar las diferencias vistas en los Gráficos No. 2 a No. 7. 2. Estimación de la relación de las características del sistema financiero con la prociclicidad del crédito Las metodologías descritas difieren más en términos de su proceso para estimar la relación de las características financieras del país con la prociclicidad que en su procedimiento para calcular la correlación entre el crédito y el PIB. La principal diferencia es que la metodología directa (explicada en la Sección III.1) se basa en estimaciones de cortes transversales mientras las metodologías por Ventanas móviles y Regresión móvil hacen estimaciones con datos panel. A continuación se presentan por separado los resultados de las tres metodologías y una síntesis con los principales hallazgos.. 28.
(29) -. Metodología directa para medir la prociclicidad. La Tabla No 3 presenta los resultados de la metodología directa para el rango temporal completo de la muestra (1980-2009) para la medida de prociclicidad absoluta. Se añade en la estimación. una. medida. de. competencia/concentración. bancaria,. una. medida. de. apertura/integración financiera, una medida de desarrollo financiero y los controles mencionados. En la tabla se muestra cómo la concentración bancaria y el desarrollo del sistema financiero tienen los signos esperados y son significativas en la mayoría de las estimaciones. Sin embargo, también se observa que al añadir los controles sobre la política monetaria, cambiaria y las imperfecciones financieras, las variables pierden su significancia. Este resultado no permite concluir con esta metodología, pues puede que la pérdida de significancia fuera dada por la falta de observaciones en la muestra para las estimaciones #7,8 y9. Sin embargo, los resultados de las estimaciones #4, 5 y 6 van de la mano con lo interpretado en el marco teórico y muestra tres conclusiones frente a las variables de interés: (i). Fragilidad de la competencia, ambientes más competitivos pueden asociarse con mayores niveles de prociclicidad (coeficientes significativos entre -0,3 y-0,4). (ii). Sistemas desarrollados pueden relacionarse con sistemas procíclicos vía un aumento en el “ingreso comprometible” de estos países (coeficientes significativos entre 0,1 y 0,3).. (iii). La integración financiera muestra un signo negativo y significativo, puede que la disminución de fricciones financieras generada por la integración financiera tenga un efecto mayor en la prociclicidad que la exposición a choques externos.. 29.
(30) Tabla No. 3. Resultados de la metodología directa 1980-2009 Variable dependiente: Período 1980-2009 (#1) Competencia en el Sistema Bancario Concentración bancaria -0.316** (0.131) Integración del Sistema Financiero Índice de Chinn-Ito Desarrollo del Sistema Financiero Crédito (%PIB). 1980-2009 1980-2009 (#2) (#3). 1980-2009 (#4). 1980-2009 1980-2009 (#5) (#6). 1980-2009 1980-2009 1980-2009 (#7) (#8) (#9). -0.380*** (0.135). -0.441*** (0.133). -0.399*** (0.141). -0.298* (0.160). -0.301* (0.159). -0.438* (0.232). -0.438* (0.232). -0.568 (0.335). -0.0539** (0.0212). -0.0792** (0.0311). -0.0820** (0.0329). -0.0338 (0.0415). -0.0339 (0.0420). -0.0313 (0.0788). -0.0313 (0.0788). -0.0150 (0.0784). 0.136 (0.0998). 0.171* (0.102). 0.254** (0.102). 0.258** (0.105). 0.246 (0.166). 0.246 (0.166). 0.142 (0.201). -0.00120 (0.00237) 0.000473** (0.000195). -0.00298 (0.00282) 0.000350* (0.000202) -0.0039** (0.00182). -0.00296 (0.00284) 0.000354* (0.000208) -0.00389** (0.00183) -0.181 (0.926). -0.00110 (0.00672) 0.000322 (0.000357) -0.00979 (0.00677) 0.101 (2.444) 0.0428 (0.208). -0.00110 (0.00672) 0.000322 (0.000357) -0.00979 (0.00677) 0.101 (2.444) 0.0428 (0.208) NA1 NA. -0.00408 (0.00742) 0.000134 (0.000452) -0.00596 (0.0106) -0.188 (2.777) 0.0916 (0.248) NA NA 0.929** (0.436). Controles Z Score de los bancos Inflación Aseguradoras (%PIB) Crecimiento de los activos Volatilidad relativa del consumo Inflación objetivo Tasa de cambio Información regresión Constante. 0.564*** 0.625*** 0.623*** 0.588*** 0.564*** 0.581*** 0.619** 0.619** (0.102) (0.104) (0.118) (0.135) (0.141) (0.157) (0.252) (0.252) Observaciones 83 83 80 80 67 67 29 29 Rcuadrado 0.060 0.138 0.195 0.221 0.209 0.210 0.237 0.237 Fuente: Elaboración propia.Datos de WDI y GFD; Beck, Demigürc-Kunt & Levine (2000), Chinn & Ito (2008), Ilzetsky, Reinhart & Rogoff(2008) Errores estándar robustos en paréntesis. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. 0.929** (0.436) 26 0.281. El Anexo 5 presenta información adicional que permite validar las conclusiones. Presentando los resultados para distintos rangos de tiempo en la muestra y, en forma adicional, los resultados de un modelo probit en el que se busca explicar la probabilidad de que un país sea altamente procíclico2.Las metodologías de Ventanas móviles y Regresión móvil dan mayor solidez a los resultados encontrados. -. Metodología de Ventanas móviles. Se realizaesta metodologíautilizando ventanas de: 6 años, 9 años, 12 años y 15 años. Primero se hace la estimación del panel con las variables de la columna #9 de la Tabla No. 3 y se escogen las ventanas que rechazan la hipótesis nula del test de Hausman3. En la Tabla No. 4 se exponen 1. La variable inflación objetivo es eliminada del modelo para este período muestral pues la moda para todos los países incluidos es 0. Definido en el contexto de este estudio como superior al percentil 75 de la distribución de coeficientes de correlación y considerando la prociclicidad relativa. 3 Los resultados del test se presentan en el Anexo 4. Para la prociclicidad absoluta se toma la ventana de 6 años, para la prociclicidad relativa se utilizan las ventanas de 6, 9 y 12 años. 2. 30.
(31) los resultados sintetizados (las columnas #4 y #9 de la Tabla No.31)de la metodología para las ventanas elegidas y para las dos variables dependientes que se refieren a prociclicidad. Los resultados apoyan lo encontrado con la estimación de la metodología directa con algunas variaciones entre las distintas ventanas utilizadas2. El indicador de desarrollo financiero es positivo y significativo a través de las ventanas y robusto a los controles con estimadoressignificativamente mayores en esta estimación, esto puede deberse a que la estimación con paneles considera distintas heterogeneidades de los países que pueden estar relacionadas con el desarrollo financiero y con la prociclicidad. Por otro lado, la concentración bancaria tiene resultados significativos pero su signo no es robusto a los controles. Esto muestra la importancia de la política monetaria y la política cambiaria como mediadoras de los efectos del sistema financiero sobre la prociclicidad y muestra el otro enfoque teórico sobre la competencia bancaria (estabilidad de la competencia). También se observa que la integración financiera tiene una relación significativa y negativa con la prociclicidad, puede que el efecto de tener exposición a los choques externos se vea superado por la reducción en las fricciones financieras que se tiene con mayor integración.. 1. En cada estimación realizada, se busca hacer una variación del test de robustez de límites extremos de Leamer (1983) aplicado por Gylfason & Herbertsson (2001), Se chequea la robustez de las variables modificando el conjunto de información al añadir variables que también están relacionadas con la variable dependiente. Si el signo o significancia de las variables de interés no cambia en este proceso la estimación es robusta. por esto se presentan distintas columnas en la estimación. 2 De acuerdo con Aghion & Marinescu (2007) esto puede ser el resultado de cambiar los conjuntos de información con los que se estima cada una de las variable. La magnitud de los estimadores se puede comparar entre ambas metodologías dado que se refieren a las mismas variables explicadas.. 31.
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