Efectos de la política de colocación crediticia sobre la valoración de bancos
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(2) Contenido Introducción ........................................................................................................................................ 3. Revisión Literaria ................................................................................................................................. 4. Marco Teórico ................................................................................................................................... 13. Marco Empírico ................................................................................................................................. 15. Conclusiones ..................................................................................................................................... 26. Restricciones y Avances .................................................................................................................... 26. Apéndice I.......................................................................................................................................... 28. Apéndice II......................................................................................................................................... 31. Apéndice III........................................................................................................................................ 29. Bibliografía ........................................................................................................................................ 27. 2.
(3) Introducción Al mismo tiempo que en Estados Unidos se discuten medidas como la “Volcker Rule”3, en Colombia el Banco Central se ha preocupado por el nivel de endeudamiento de los colombianos.Cada vez las personas deben destinar una porción más grande de sus ingresos para cumplir con obligaciones financieras y si este fenómeno aumenta, la probabilidad de impago será mayor. Así pues, cabe preguntarse sobre las tendencias en las políticas de asignación de recursos por parte de los bancos en Colombia.De cara a sus accionistas es necesario obtener retornos sin perder el dinero con el que ingresaron. Claramente estos dos preceptos pueden llegar a ser contrarios por cuanto el negocio de los bancos es asumir riesgos. Aquellos inversionistas que desean participar en la compañía deberán estar atentos a lo que están comprando, dado que en su proporción de propiedad sobre el banco, asumen (con dinero) los riesgos captados por la entidad.. Hasta el momento no existen escritos para Colombia que ataquen la dicotomía en los determinantes de inversión de aquellos que buscan adquirir un banco, o parte de él.El presente trabajo pretende determinar si el mercado está incorporando las políticas de manejo del riesgo en su valoración de los bancos.El presente escrito se dividirá en: Revisión Literaria, Marco Teórico, Marco Empírico y Conclusiones. Todo lo cualestarábasado en el trabajo “Market Interest Rates and Commercial Bank Profitability: An Empirical Investigation” escritopor Flannery en 1981, profesor de Warrington College of Business Administration y Editor de Journal of Money, Credit and Banking.. La escogencia de Flannery (1981) obedece a que su área de investigación ha abordado los riesgos dentro del valor de mercado de los bancos.Específicamente, este autor ha sido de los pocos en adentrarse en la complejidad de los riesgos asociados al sector bancario. Aunque es un trabajo de hace varias décadas el modelo construido por Flanneryabarca los determinantes del valor de la compañía y por tanto no pierde actualidad. Desde el punto de 3. Medida propuesta por Paul Volcker, antiguo director de la reserve federal. Por medio de esta regla se restringe la posibilidad de que los bancos puedan usar depósitos asegurados por la reserve para invertir en el Mercado de capitales. .. 3.
(4) vista empírico, el desarrollo de Flannerycontempla las restricciones de datos que suelen tener los investigadores. Ahora bien, la obra de éste autor se vuelve más importante conforme como manifiesta Sijat (2012) la Deuda Subordinada es un mecanismo interesante que está cautivando el deseo de investigadores en todo el mundo. Lo cual hace que el trabajo de Flannery sea particular y relevante entre las investigaciones de carácter financiero.. Aunque la tasa de interés es una compensación por el riesgo incurrido, no necesariamente el mercado la percibe como indemnización completa. Si bien es cierto que a mayor cantidad de retornos mayor valortiene la compañía, también es verdad que cuantos más riesgos capten los bancos menor valor representaran los nuevos retornos. Es relevante saber cómo se resuelve dicha disyuntiva. En consecuencia, la reacción del mercado ante cambios en el riesgo de la cartera no solo es trascendental para los agentes, quienes tendrán percepción sobre el comportamiento de sus pares, sino que dará luces a los reguladores acerca de los incentivos que maneja el sector bancario.Dichos incentivos pueden estar determinados por el riesgo moral de la cartera en la medida en que éstos están correlacionados con los determinantes de las preferencias del mercado financiero.. Revisión Literaria Diversas investigaciones a lo largo de las últimas décadas se han ocupado de la valoración de los bancos y los riesgos asociados a la operación de este tipo de negocios. Dentro de este esfuerzo se encuentran los aunados al estudio de riesgos de carácter moral y la implicación de tasas de interés en los flujos de la compañía. Este capítulo sintetiza las diferentes teorías y hallazgos en lo referente a los riesgos de colocación de créditos por parte de los bancos. La presente investigación tendrá como eje central el artículo “MarketInterestRates and Commercial Bank Profitability: AnEmpiricalInvestigation” desarrollado por Mark Flanneryen 1981, como ya se ha mencionado. Con base en dicho artículo se mostrarán las teorías básicas de valoración, continuando con los riesgos asociados a la tasa de interés y finalizando con las teorías acerca del riesgo moral en entidades del sector financiero.. 4.
(5) Este artículo será complementado por las teorías de afectación de la tasa de interés en el valor de mercado de los bancos. Flannery (1981) expone con certeza que las tasas de mercado afectan la valoración desde diferentes frentes: la tasa de colocación de recursos afecta los ingresos, los costos dependen de la tasa de captación y la tasa de descuento será determinante para traer los flujos a valor presente. Ahora bien, la tasa de interés no es el único factor que afecta el valor de la compañía. Dentro de los riesgos asociados está el riesgo moral. Flannery dice que es difícil acceder a información dentro de los bancos y por tanto aseverar con certeza el valor de diferentes riesgos es muy difícil. Baumann&Nier (2006) hacen profundidad en el asunto al estudiar asimetrías de información y mecanismos para develarla. Con base lo enunciado anteriormente se pretende realizar la estructura teórica de la investigación aquí contenida.. Antes de profundizar en las distintas perspectivas acerca de la valoración de bancos, es pertinente resumir las cuatro teorías básicas. Flannery (1981), Strumickas & Valančienė, Baumann&Nier y Gropp&Vesalason los modelos centrales del presente acápite. Flanneryafirma que los retornos del banco estarán descritos por los ingresos del mismo y existen rezagos de dichos flujos que determinan el valor de la compañía. Por su parte,Strumickas & Valančienė (2006) desarrollan lo que ellos determinan valoración intermedia, un metodo que acopla tanto visiones externas como internas en la compañía. Entre tanto,Baumann&Nier (2006) tratan el riesgo moral dentro de entidades financieras. En complemento, Gropp&Vesala muestran que el apoyo gubernamental en casos de bancarrota tiende a generar disciplinas de mercado más laxas.. Ahora bien, desde la formalización del modelo de flujos descontados en 1939 por John BurrWiliams han surgido cuestionamientos frente a la aplicabilidad del trabajo de Williams por causa de la tasa de descuento. Si bien es cierto que dicha tasacaptura los efectos de los riesgos, estos son difíciles de medir e incorporar al factor de descuento que lleva los flujos a valor presente. Paralelamente Franco Modigliani y Merton Miller (MM) afirmaron en 1958 que el valor de una compañía no depende de su estructura de capital. Pero al igual que en el modelo de Williams, riesgos como los derivados de ayuda gubernamental no son tenidos en cuenta.Ambas formulaciones se basan en un mercado perfecto que no se puede 5.
(6) traducir directamente al mundo real y es por ello que autores como Stiglitz (1969) han cuestionado la difícil inclusión de costos asociados a la bancarrota y las probabilidades de la misma. En razón a Stiglitz, estos postulados se quedaban cortos en describir el sector real y aún más a las compañías dedicadas netamente al mercado financiero. Lo anterior ha conducido a trabajos como el de Flannery en 1981.. Es por esto que a partir de una regresión por series de tiempo se supone que el valor de un banco, medido como la capitalización bursátil, no solo depende de lo descrito por Flannery, sino que varía conforme lo hace el riesgo de la cartera y la tasa de intermediación. Ésta última variable, por cuanto es la tasa de retorno que la entidad cobra por estar dispuesta a asumir los riesgos que componen su portafolio. Este esfuerzo al igual que en el caso de Flannery se encuentra con problemas de información dado que no todos los bancos colombianos cotizan en bolsa o son líquidos.. Según Flannery (1981) el valor de mercado de un banco dependerá de la tasa interés de mercado,por cuanto es una variable que determina los flujos de la entidad. Los ingresos y costos del banco están determinados por las tasas de mercado. La tasa de colocación será el pilar de las ganancias de la compañía, mientras el interés de captación estipula gran parte de los egresos. Así mismo, el descuento temporal de dichas cantidades se hará por medio de una tasa que muestre el costo de oportunidad del dinero. Flannery expone las dificultades de encontrar una tasa totalmente justa como el Costo Promedio Ponderado del Capital, así que usa los bonos del tesoro norteamericano.. Igualmente, las fluctuaciones de la tasa de interés afectarán las ganancias de los bancos. Su desarrollo parte de dos ideas: tanto las maduraciones de activos y pasivos son diferentes como las elasticidades de los prestamistas y prestatarios. Así, la tasa de intermediación puede cambiar conforme fluctúen las condiciones del mercado y esto repercutirá en el valor de la compañía. El problema que surge,según el autor,es la imposibilidad de conseguir información acerca de la maduración de los activos y no homogeneidad de la misma entre bancos, inclusive dentro del portafolio de una misma corporación.. 6.
(7) Strumickas & Valančienė (2006) muestra avances hacia lo que se podría llamar una valoración intermedia. Estos autores distinguen entre valoraciones internas y externas. Las primeras son cálculos que reflejan las intenciones de quienes manejan el banco y por tanto poseen cierta subjetividad; aunque cuentan con información certera de la compañía. Al mismo tiempo su calculo se basa en indicadores contables como el “ReturnonEquity” y el “ReturnonAssets” (ROE y ROA respectivamente), los cuales por su fácil acceso son herramientas para el desarrollo de Flannery (1981). De otro lado están las valoraciones externas que cuentan con cálculos más objetivos. Aunque los datos no son totalmente certeros, son bastante aproximados. La idea de Struckmicas&Valančienė es crear una valoración que reúna aspectos de ambas partes. Entre estos se cuentan datos provenientes de los estados de resultados y características del riesgo de las carteras. La idea planteada por Struckmicas y compañía en su trabajo “Bank ValuationResearch: Experience of theBalticStates” fue posible gracias a la motivación de los bancos bálticos por hacer pública la mayor cantidad de información no sensible dada la entrada de sus países a la Unión Europea. La mencionada fortuna no es factible en la mayoría de los casos. Es por esto que surge la importancia de las entidades calificadoras. Las valoraciones de agencias de riesgo llegan a tener acceso a datos relevantes y fuera del alcance de un investigador común. Gropp&Vesala (2004) argumenta que las calificaciones de compañías constituyen una herramienta para dar señales al mercado del manejo de la compañía sin comprometer información relevante.. La información está asociada al riesgo moral y dentro de la abstracción Modigliani& Miller (1958) no existe referencia a dicho riesgo o a asimetrías de información.Esto no pasa en el mundo real. Las compañías seguirán los principios de maximización de retornos y minimización de riesgo. Es de suponer que para que esto ocurra, las actividades de quienes manejan la entidad estarán guiadas hacia dicho cometido. El problema surge con el riesgo moral.Las compañías y sus administradores tienen incentivos a crecer y por cuenta de esto están dispuestas a asumir riegos. Dadas las características del negocio, captar y prestar recursos, ésta exposición puede dejar sin liquidez al banco y llevarlo a la bancarrota.Flannery (1981) considera que la posibilidad de bancarrota y otros tantos costos asociados a la toma de riesgo deben ser tomados en cuenta pero no existe información 7.
(8) disponible para hacerlo.Los bancos poseen información sensible al público, la cual hace parte de las estrategias de dichas entidades por crecer sobre la competencia y no estarán dispuestos a revelarla pues perderían cierta ventaja sobre sus pares. Los modelos básicos ya citados no tienen en cuenta los riesgos relacionados con la información. Los costos de incrementar las probabilidades de bancarrota no son explícitamente tomados en cuenta en las proposiciones de MM y tampoco en el trabajo de Williams (1939).. Flannery (1981) considera importante incorporar factores de riesgo, entre los que se puede contar el riesgo moral. Su aproximación más evidente es la desviación estándar de la tasa de interés de mercado, pero no es el mejor acercamiento. Baumann&Nier (2006) planteanla importancia de buscar los determinantes del riesgo moral en entidades financieras.En su estudio “Market discipline, disclosure and moral hazard in banking” develan tres variables que inciden sobre el riesgo moral: Competencia,seguro para créditos y publicación de información. Las contiendas entre bancos terminan por afectar el desempeño del sector. En el caso de las entidades financieras el precio no es la única variable por la que pueden competir; lo cual no indica que no lo hagan. Quien concede préstamos tiene la capacidad de ofrecer tasas más bajas (menores precios), prestarle a deudores con menores colaterales o bajos ingresos en relación a la obligación. En el juego de obtener beneficios estas nociones son aplicadas y la guerra en variables inicia al mejor estilo del modelo de Bertrand. Posiblemente no se llegue al equilibrio como elenunciado por Nicholson (2008):. El equilibrio de Nash del Modelo de Bertrand es el mismo resultado de un mercado perfectamente competitivo. El precio es igual al costo marginal, y las firmas no tienen ganancia. (Nicholson 2008, pág. 524)4. En cuyo caso veríamos tasas de intermediación nulas o suficientemente bajas como para cubrir los costos operacionales de la entidad. Inclusive, la competencia debería hacer más “The Nash Equilibrium of the Bertrand Model is the same as the perfectly competitive. 4. outcome. Price is set to marginal cost, and firms earn Zero profit. (Nicholson 2008, pág. 524). 8.
(9) eficiente a los bancos y disminuir sus costos operativos. Chortareas, Garza-García &Gilardone (2012) encuentran que entre más competitivo es el mercado, menores son los spreads que obtienen las entidades financieras.Ahora bien, aislando los costos de operar, quedan las políticas de colocación para competir.. Literatura reciente ha aludido a los efectos de la competencia y la estabilidad del mercado, los trabajos de carácter empírico encuentran relaciones negativas (Carletti & Hartman, 2002). Sectores donde la competencia es baja, poseen menor probabilidad de bancarrota. Esto se da por que prestan a deudores más aptos o a tasas de interés que sirven para mitigar el riesgo de impago.. Igualmente, conforme los bancos tienen acceso a seguros gubernamentales que respaldan los activos del banco, existen incentivos a relajar las políticas de colocación y dar cabida a deudores cada vez más insolventes. En la práctica estas conductas se limitan al restringir el monto indemnizable a una proporción de la cantidad prestada, de esta forma se limita el riesgo de Agente-Principal. Los autores sugieren que las entidades con más acceso a estas coberturas poseen. menores controles frente a la entrada de deudores con mayor. probabilidad de impago. Factores de incumplimiento que a la postre van a terminar afectando los flujos de la compañía y por tanto según Williams (1939) el valor de la misma. Así que seguros más comprensivos llevan a políticas más laxas y valoraciones de menor cuantía.. Otra medida rescatada por la literatura de las últimas décadas, e inclusive en el acuerdo de Basilea, es la deuda subordinada (DS). Esta tipo de obligación permite al acreedor convertir el titulo en dinero en cualquier instante mediante el cobro del mismo al banco. Según Baumann et al. (2006) esta es una forma mediante la cual el mercado está informado del accionar del banco, pues se aplicará las mejores prácticas en pro de no tener que reconvertir la deuda. Rochet (2008) defiende la idea de la autoregulación del mercado cuando los bancos poseen el mencionado instrumento financiero. Evanoff& Wall (2000) lanzan como propuesta de regulación exigir la tenencia de deuda subordinada al lado de los requerimientos de capital. Dicha idea es seguida por Chen& Hasan (2011), quienes crean 9.
(10) una abstracción matemática que incluye la creación de un modelo para convertir la deuda subordinada en acciones.. Sin embargo, es necesario resaltar dos problemas graves: liquidez y respaldo gubernamental.Primero, el modelo de Rochet (2008) necesita que el mercado sea líquido, lo cual es difícil de encontrar fuera de Estados Unidos y Europa. Segundo, Gropp&Vesala (2004) muestran que la DS no sirve como mecanismo de autorregulación en compañías que poseen demasiado respaldo del gobierno. Cuando un banco es muy grande, comienza a tener implicaciones sobre la estabilidad financiera del país (lo que se ha determinado como “tobigtofail”). Así el gobierno estará más dispuesto a ayudar a estos bancos en pro de salvar la economía. Gropp&Vesala (2006) usa el índice de la agencia de calificación Fitch Ratings para escalar en niveles de 1 a 5 la probabilidad de rescate de un banco (Siendo 1 alta y 5 muy baja). Dicha construcción realiza una ponderación de los deseos del banco por acceder a recursos que pueden suponer más riesgo.Lo cual se hace por medio del estudio de estados financieros, manejo, proyectos y entorno operativo. Una vez inmerso este indicador en los cálculos de Gropp y compañía, los resultados mostraban irrelevancia de deuda subordinada para entidades dentro de las categorías 1 y 2.. La tercera variable enunciada por Baumann&Nier (2006) es la revelación de información. Estos autores destacan la importancia de mostrar los libros y comentar las perspectivas de la empresa a hora de controlar el riesgo moral y sus repercusiones en el valor de mercado de la compañía. Los esfuerzos se pueden enmarcar en tres acciones: publicación de información comprensiva, regulaciones estatales y calificación de agencias. Para el primer ítem, los autores crearon un índice que muestra el nivel de amplitud en la información contenida en los estados financieros. En cuanto más alto sea el valor del índice, mayor es la transparencia y menor las posibilidades de toma indiscriminada de riesgos. El mercado será más eficiente en incorporar las decisiones tomadas por el banco.En “Disclosure, volatility, and transparency: Anempiricalinvestigationintothevalue of bankdisclosure”, ambos autores encuentran que los inversionistas son capaces de asimilar las decisiones. En consecuencia se reduce la volatilidad del valor de mercado de la compañía pero no se solventa todo el conflicto inherente al riesgo moral. 10.
(11) Existen peligros cuando el banco es lo suficientemente importante en la economía como para ser partícipe de un rescate gubernamental. Como ya fue mencionado,Gropp&Vesala encontraron en su trabajo de 2004 que los bancos con considerable apoyo gubernamental tienden a tener disciplinas de mercado más laxas. Para incorporar este factor a su paperBaumann&Nier adoptaron el índice mostrado en Gropp, Vesala y Vulpes (2006). El resultado fue parecido entre trabajos. La posibilidad de tener a la mano ayuda del gobierno hace que las políticas de colocación sean más permisivas.. Como tercer avance está la inclusión de calificación de agencias dedicadas a este cometido.Klieger&Sarig (como se cita en Baumann&Nier, 2006) indican que una razón para que las compañías paguen por ser calificadas es que pueden dar señales al mercado sin necesidad de tener que abrir sus libros y revelar información delicada. Esto va en línea con lo expuesto porStrumickas & Valančienė (2006). El mercado obtiene información y sirve como mecanismo de control ante el riesgo inherente al manejo del banco. Creando medidas más disciplinadas que busquen el mejor bienestar de los accionistas y la compañía a largo plazo.. Baumann&Nier reconocen que existen peculiaridades de cara a la profundidad del mercado. Economías con un sistema financiero menos desarrollado tienen bancos que deben incurrir en mayores costos al encontrar nuevo capital(Baumann & Nier, 2006). Esto restringe las capacidades del banco de actuar ante cambios bruscos en condiciones del mercado. A su vez afecta las disposiciones de capital y las decisiones de toma de riesgo. Retomando el trabajo de Strumickas & Valančienė, existen factores internos y externos a la hora de valorar un banco. Los primeros atañen al conocimiento de las decisiones del manejo de la entidad. Mientras los segundos conciernen a la información que los posibles valoradores puedan conocer sobre el desempeño de la operación. Estos autores no afrontan un aspecto: Los efectos del mercado de bursátil sobre el valor de la entidad. Los inversionistas de compañías que cotizan en bolsa poseen una formación de expectativas. 11.
(12) diferentes a las de quienes valoran una empresa que no está en el mercado de “Equity” público.. Se puede decir que el precio indexa cualquier nueva información que los individuos tengan. Sus acciones dentro del mercado serán indicadores de conocimiento y es por allí por donde otros agentes incorporan nueva información a sus expectativas. Adicionalmente, el precio puede estar permeado de lo que Black (1986) denomina ruido. Distorsiones que obedecen a información incompleta y expectativas infundadas. Dicho fenómeno genera volatilidad en el valor de la compañía. Nicolosi, Peng, & Zhu (2008) junto con Shim, Lee, & Kim (2006) afrontan el tema de la formación de expectativas, mientras Rountree, Weston, & Allayannis(2008) muestra el efecto que tiene la volatilidad del desempeño de las compañias sobre las preferencias de los inversionistas. Shim, Lee, & Kim en su trabajo “How investor behavioral factors influence investment satisfaction, trust in investment company, and reinvestment intention” demuestran que la intención de inversión está relacionada con el desempeño de la compañia en el periodo anterior. En misma linea, Nicolosi, Peng, & Zhu muestran que los agentes aprenden y mejoran su percepción del mercado conforme interactuan con este. La perfilación de las expectativas los lleva a activos con menor volatilidad como afirman Rountree, Weston, & Allayannis. Entidades con fluctuaciones menos severas despiertan el apetito de mayor número de individuos en busca de adquisiciones. Empresas con mayor ruido se verán castigadas por los agentes. Es por esto que existen incentivos dentro de las empresas a ser más transparentes sobre su desempeñocon el público.. Para resumir, el desarrollo de Flannery (1981) atañe a la importancia de las tasas de mercado en el valor presente de los flujos de la compañía. Dadas sus limitaciones de información no logra incorporar todos los riesgos provenientes de la función bancaria. Complementariamente Baumann y Nier (2006) diseñan una metodología para evaluar efectos del riesgo moral en el valor de los bancos y medidas de mitigación del enunciado riesgo. En línea con esto, Rountree, Weston, & Allayannis demuestran que los factores asociados al mercado bursátil crean incentivos al buen comportamiento en pro de flujos 12.
(13) más estables y mejor valoración de la compañía. Finalmente se reconocen características de las economías que afectan las decisiones de capital de la compañía. Con base en la revisión expuesta, se tratará el modelo causa de ésta memoria de grado.. Marco Teórico Como ya se vio en el capítulo anterior, mucho se puede hablar acerca de los riesgos de un banco. Resulta un poco más complicado intentar medir dichos riesgos, e inclusive detectar siquiera si el mercado los incorpora en sus decisiones como es el propósito de este trabajo. En el presente acápite se hablará del modelo a usar que tiene como partida la formulación de Flannery (1981). Para lo cual se iniciará exponiendo los supuestos fundamentales, el modelo base y las incorporaciones que pretenden dar más luz al modelo y dar respuesta a la hipótesis. De esta forma se aclaran los alcances y limitaciones a los que se enfrenta el trabajo aquí presentado. Supuestos Básicos Se partirá de la abstracción más básica en modelos de valoración: I.. Los agentes poseen expectativas racionales: Implica que no pueden ser engañados una y otra vez frente al manejo de la compañía porque adaptan sus expectativas.. II.. La tasa de oportunidad de los agentes en bolsa está representada por la Tasa Interna de Retorno (TIR) de los bonos del Estado colombiano: Los agentes no son tan grandes como para conseguir un retorno mayor con menor riesgo.. III.. El mercado posee toda la información posible: Los bancos revelan la misma cantidad de información por cuanto es solicitada por el gobierno.. IV.. No existen seguros gubernamentales sin costo ante quiebra: El gobierno no saldrá a recatar bancos cuando estos no pueden cumplir sus obligaciones.. V.. Los bancos se dedican únicamente a la intermediación en el mercado creditico; es decir los bancos no manejan portafolios de instrumentos financieros.. 13.
(14) VI.. Tanto la cartera como las obligaciones del banco poseen en promedio la misma maduración: Conforme cambia la maduración de t a t-1, el banco capta y otorga recursos de forma tal que la maduración de su portafolio permanece constante.. El modelo descrito por Flannery (1981) tiene en cuenta las limitaciones en el acceso a la información de los bancos y es por esto que se simplifica así:. (1). Valor de mercado del banco en el periodo t. Ingresos en el periodo t Costos incurridos en el periodo t. Tasa de oportunidad del inversionista. Las restricciones de información llevaron a Flannery a la siguiente abstracción:. (2) Valor de mercado del banco en el periodo t. Ingresos en el periodo t Costos incurridos en el periodo t. Tasa de interés del mercado. Claramente en un mercado con información completa la tasa de descuento debería ser el costo promedio ponderado del capital (WACC por sus siglas en Ingles). Este ítem debería resumir los riesgos asociados a la actividad en la que se desempeña la entidad financiera. El WACC es una medida reconocida entre valoradores como la tasa de oportunidad de los recursos de la compañía. Pondera las necesidades de los accionistas y los acreedores así como los beneficios fiscales que puedan existir. Pero dadas las asimetrías de información no existe forma de crear un valor lo suficientemente preciso. Como es visible el WACC incorpora muchas variables y estas no son de dominio público. Más aún cuando se trata de bancos.Los cuales manejan una gran 14.
(15) variedad de pasivos. Esta es la razón por la cual se incorporará el vector de composición de cartera por riesgo. Donde. (3). Índice de impago Cartera en clasificación jde riesgo. : Probabilidad de que la cartera en el nivel de riesgo j no pague. La probabilidad promedio ponderada de que la cartera haga default será un factor que disminuirá el valor presente del banco. Ahora bien, si r fuese el WACC, no existiría forma de saber si los agentes han incorporado el riesgo de la cartera. Dado que el WACC se basa en las expectativas de los agentes sobre la compañía, no quedaría espacio para estudiar este efecto.Además de esto, existirían problemas de endogeneidad por cuanto el costo del “equity” estará dado por el desempeño de la compañía en el mercado según Markowitz (Véase en el Apéndice I).. Marco Empírico En este acápite se describirá el modelo de empírico, los datos y la metodología a ser usada. Dado que se da por sentado el desarrollo conceptual del modelo de Flannery (1981) se procede a describir la formulación de cara a los procesos estadísticos.. Modeloteorico Con base en la literatura revisada es necesario incorporar factores estructurales del mercado y riesgo moral. Por lo que el valor de mercado de la compañía dependerá otros factores adicionales: 15 (4).
(16) Tasa de Intermediación Proporción de Cartera Asegurada Variable que toma valores -1,0 y 1 con base en cambios estructurales del mercado (Ejemplo: Cambios legislativos, cambios en calificación de deuda soberana, etc) Se añaden estas variables de control por cuanto es necesario tener en cuenta lo descrito en la revisión literaria. La tasa de intermediación tiene por objetivo retribuir al banco el riesgo asumido por los créditos y esto a su vez la convierte en una señal al mercado sobre la clase de deudores que está aceptando.. Prestatarios que dadas sus características crediticias. pueden ser asegurados con terceros sin tener que ceder todos los retornos acordados en la obligación.. En línea. con esto. existen aspectos. estructurales. como. subsidios. gubernamentales que pueden afectar la competencia de los bancos y su apetito por riesgo. Dentro de dichos aspectos estructurales también se enmarcan cambios en la calificación de la deuda soberana pues genera más liquidez en el mercado. Para todas las variables descritas fue necesario encontrar datos similares en el mercado colombiano. Datos El estudio acerca de los efectos de las políticas de colocación crediticia sobre el valor de mercado de la firma fue desarrolla con base en datos mensuales, desde Enero de 2006 hasta Junio de 2012, extraídos de la Superintendencia Financiera de Colombia (Superfinanciera) y Bloomberg5. A lo largo de la historia reciente del país han existido cincuenta y siete entidades bancarias, de hecho para inicios de 2006 existían veintiuna compañías activas. Tras fusiones, adquisiciones y entrada de nuevos jugadores al sistema financiero, a Junio de 2012, eran veintitrés bancos. Sin embargo no todos cotizan en bolsa. Es por tanto que la cifra se reduce a 7 bancos.. 5. Dichas cifras se encuentran en pesos colombianos.. 16.
(17) Los datos en general se encuentran acotados dentro de dos desviaciones estándar. La cartera conjunta de los bancos estudiados suma $108 billones (millones de millones) de pesos. El banco más grande posee colocaciones por $44 billones de pesos, siendo $15.4 billones la media de créditos otorgados. Resulta interesante ver como la desviación estándar de las tasas de interés, tanto para otorgamiento como para captación de recursos, han disminuido.. Ahora bien, el modelo desarrollado por Flannery estaba basado en recolección anual de datos. Para Colombia es complicado encontrar series financieras anuales que sobrepasen quince años, mucho más del tipo necesarias para el presente trabajo. Es por cuanto las series son mensuales. Series con dicha periodicidad de recolección están sujetas a problemas de estacionalidad. Como es previsible ingresos y costos asociados a la operación poseen un componente estacional fuerte que tiene como eje central Diciembre. Las transformaciones por suavizamiento estacional como Hodrick-Prescott y Holt-Winters no generan series confiables pues para este caso arrojan series estrictamente tendenciales. Así pues, con base en Vy VIse realiza la siguiente abstracción:. Como se enuncia en VI activos y pasivos tienen la misma maduración. De forma que (3) quedaría:. Así mismo, en el país los seguros de crédito no son comunes como en otros países. Dicha labor ha sido afrontada por el gobierno nacional por medio del Fondo Nacional de Garantías (FNG). Aunque existen seguros expedidos por privados6, estos se centran en créditos concedidos por bancos de segundo piso7. Aun así no fue posible conseguir los datos sobre la cartera asegurada con el FNG. Ante lo cual se decide crear una variable. 6. Seguros expedidos por otras entidades financieras como aseguradoras, bancos, etc. Los Bancos de Segundo piso son entidades del sector financiero que otorgan créditos por medio de bancos comerciales. Estos últimos actúan como intermediarios y pueden o no asumir parte del riesgo. 7. 17.
(18) proxy por medio de las provisiones de los bancos, la cual se basa en el modelo de gestión de riesgo de la Superfinanciera . Dicho desarrollo se puede ver en el apéndice II del presente escrito. Las variables que servirán para el estudio acerca de los efectos de las políticas crediticias sobre la valoración de los bancos son: Valor de Mercado de la Firma (VMF): Definido como la capitalización bursátil de la compañía. Datos extraídos de Bloomberg. Miles de millones de pesos Índice: variable creada a partir de la participación las diferentes clasificaciones de riesgo sobre la cartera. Con base en reporte mensual de la evolución de créditos bancarios. Provisiones Procíclicas Teóricas: Construcción de las provisiones que la entidad debería tener dada su composición de cartera por riesgo. Como señala la Superfinanciera es el aprovisionamiento sobre de los créditos en mora. El cual depende del tiempo trascurrido en mora. Miles de millones de pesos Provisiones Contracíclicas Teóricas: Abstracción de las provisiones que ajustan el nivel de riesgo a las condiciones del banco. Según la Superfinanciera, este ítem tiene en cuenta el desempeño operacional de la compañía para ajustar las provisiones al requerimiento del ciclo. Miles de millones de pesos. Provisiones Procíclicas Reales: Provisiones Procíclicas realizadas y reportadas a las Superintendencia Financiera. Miles de millones de pesos Provisiones Contracíclicas Reales:Provisiones Contracíclicas expuestas en los balances suministrados al regulador. Miles de millones de pesos Cartera Total: Suma del valor de todos los créditos otorgados y vigentes. Datos provenientes del reporte mensual de la evolución de créditos bancarios. Millones de pesos Tasa de Colocación: Tasa a la cual se otorgan recursos. Información proveniente de histórico de Superfinaciera acerca de tasas de colocación de créditos por modalidad. Tasa Efectiva anual para el periodo registrado. 18.
(19) Tasa de Captación: Retorno que ofrece el banco por depositar dinero en la entidad. Extraído de Superfinanciera, reporte de captaciones por rango y tasa.Tasa Efectiva anual para el periodo registrado Calificación País: Variable que indexa los cambios en la calificación de deuda soberana. Es vital para inversores extranjeros con políticas de inversión estrictas. Información proveniente de principales calificadoras que proporcionan datos a Bloomberg. Dummy igual a uno cuando existen cambios. Regulación: Variable dicótoma que recoge los cambios normativos en los parámetros de manejo del riesgo crediticio. Basado en los anuncios sobre cambios de normativa en la Superintendencia Financiera. Dummy igual a uno a partir de Agosto de 2010.. Metodología Las características del modelo llevan a que el trabajo pueda ser elaborado por series de tiempo; mas sin embargo no se pretende predecir, por lo que los estimadores de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) deben ser consistentes. El método ofrece estimadores insesgados mientras se sustenten los supuestos de Gauss – Markov como lo señala Rosales, Perdomo, Morales & Urrego (2010). Por cuanto se revisará significancia, normalidad, especificación. y. endogeneidad. al. modelo,. por. medio. de. las. pruebas. de. SignificanciaStudent,Lagrange, Wald, Chow, Ramsey-Reset,Haussman y JarqueBera.. Se ha descartado estimar el modelo por medio de datos panel gracias a dos factores: Cantidad de datos en corte transversal y supuestos adicionales que pueden complicar el análisis final. Como se enuncio anteriormente, de los veintitrés bancos iniciales se llego a siete por cuestiones de información. Adicionalmente sería necesario incorporar supuestos sobre el valor teórico de bancos que comenzaron a cotizar en 2007 y sobre. las. maduraciones de las cuentas del balance. Activos y pasivos deberían tener la misma maduración a lo largo de la muestra, lo cual implica hacer más estrictos los supuestos planteados. Sin esta asunción, existirían problemas de estimación de los factores, por cuanto las tasas de retorno sobre los activos no serian comparables. Los rendimientos se 19.
(20) formarían bajo expectativas diferentespues los agentes no tienen acceso a la información de portafolio de la compañía. Resultados De acuerdo al modelo teórico se corre una regresión por MCO. Se espera que el índice sea un determinante del valor de la compañía. Así mismo la relación del riesgo de cartera debería ser negativa. Conforme el valor del índice se acerque a 1, mayor es la proporción de cartera riesgosa y la probabilidad de que el banco se encuentre con gran cantidad de impago, ante lo cual el valor de mercado de la firma debe caer. Las provisiones deberían entrar compensar el riesgo adquirido en la cartera por lo que su signo al igual que el de la cartera total y la tasa de interés de colocación.En contrapeso, la tasa de captación de flujos y de intervención del banco central debería ser negativa. Cuanto más suban estas tasas más costoso es para el banco conseguir recursos.. Las tablas I y II presentan los resultados del modelo (3). En dichas tablas se aprecian varias diferencias con lo esperado. El índice es significativo al 5% en Bancos cuya acción no se transa mucho en el mercado. Esto se debe a que el mercado no tiene más información de donde estudiar las políticas de colocación. Aquellos bancos con informes al mercado sobre su accionar y planes para el futuro son las entidades cuyo valor de mercado no recae en el índice de crédito.. Como se enuncia en el informe de 2011 del banco 6, está desarrollando una estrategia comercial agresiva. En pro de dicho desarrollo, ha recortado sus tasas y aumentado las colocaciones a tasas considerables. Es por esto que el mercado tiene en consideración las provisiones teóricas y el costo de captación de recursos aguardando por ver como termina desempeñándose la cartera.. Llama la atención que exista intercepto. Esta peculiaridad viola uno de los supuestos del modelo así lo percibe el mercado. En caso de bancarrota, el banco todavía posee valor. Para que esto ocurra debe existir una entidad que responda por las obligaciones. El único ente que podría respaldar es el estado y esto viola el supuesto IV.. 20.
(21) Índice (t) PP teóricas PC teóricas PP Reales PC Reales Interv (t-1) Cartera Total Tasa Col Tasa Capt Calif. País Regulación Constante R2. Tabla I: Valor de Mercado del Banco, incorporación de índice a expectativas en t Banco 1 Banco 2 Banco 3 Banco 4 Banco 5 Banco 6 -33100000*** 63000000** -52500000* 17800000** 95900000 -83900000 (7963275) (24800000) (30700000) (7298986) (129000000) (68200000) 5.141583 8.585466*** -35.70546* 5.533148 -7.249606 -50.81217*** (4.407909) (2.315787) (17.93212) (5.878311) (9.201176) (14.58527) -83.50427 128.0412** 445.4528*** -3.338945 210.2728 -145.7309 (64.27119) (48.45652) (149.1108) (3.052732) (154.9457) (173.9122) 14.03096*** -11.20552*** -6.805044 -9.387386*** -3.870979 22.68892*** (2.101625) (2.569489) (4.114602) (2.989869) (2.622382) (5.279907) 104.4715*** -48.35986*** 34.25636 52.99733*** 10.80473 53.43564*** (14.02559) (14.40095) (29.55856) (14.32962) (11.5391) (11.75752) 10000000** -26700000*** -33200000*** -3617912 -49000000** -48600000** (4153083) (6425336) (5161918) (4125494) (20500000) (19600000) -0.8992079*** -0.1539433 -1.195483 0.39858*** -0.4975607 0.7723456 (0.3067368) (0.2314061) (0.7230959) (0.1425096) (0.6699815) (0.7022802) -4905674*** 9667006*** 6604156* -1951259 13700000 -2907507 (1375658) (3577201) (3393689) (2515455) (11600000) (11800000) -820383.2 1957942 -2767430 3082088 -43500000** -29400000* (3188009) (6514375) (3816217) (1957713) (20900000) (15400000) 20107.42 70047.35 313127*** -91096.32 328730.9 246607.6 (37625.58) (101715.1) (98053.53) (60253.11) (423766.2) (399097.8) -2972777*** 2960135*** -1365150 -2262411*** -1136846 -975475.8 (528587.6) (761485.2) (2027832) (449310.7) (2184581) (1110270) 4956669*** -2253288 9288893*** -761254.9 5040810 20500000*** (508787.3) (1958070) (2532118) (485059.1) (9356790) (5047391) 0.871. 0.9396. 0.8661. 0.8204. 0.9045. 0.9492. Banco 7 -46300000** (21400000) 4.173539 (7.688218) -241.0812** (117.3608) 11.87007** (5.763177) 120.2732*** (22.50115) -8602350* (4425898) 0.068173 (0.5944054) 2129142 (2884288) -16900000*** (4936958) 104301.4* (60209.81) -3149430*** (595170.3) 7155372*** (1648018) 0.8437. 21.
(22) Índice (t-1) PP teóricas PC teóricas PP Reales PC Reales Interv (t-1) Cartera Total Tasa Col Tasa Capt Calif. País Regulación Constante R2. Banco 1 -14600000* (7862341) 0.1581164 (4.87833) -78.68042 (79.64453) 12.64849*** (2.327327) 103.5488*** (15.75273) 7791560* (4405756) -0.7627751** (0.3515135) -5184764*** (1467232) -1203554 (3486353) 28597.55 (36948.21) -3005870*** (598868.9) 4122220*** (514458.2) 0.8525. Tabla II: Valor de Mercado del Banco , Índice rezagado Banco 2 Banco 3 Banco 4 Banco 5 24500000 -68600000** 16200000** -17100000 (17600000) (28300000) (6210906) (83500000) 10.07757*** -36.37203** 4.82223 -5.799938 (2.550508) (14.79432) (5.868451) (8.857565) 88.78778* 490.1293*** -1.587193 242.7774* (52.55813) (145.6892) (3.044508) (142.1297) -7.287585*** -6.711652 -8.464018*** -1.830496 (1.764256) (4.202528) (2.952038) (2.230558) -29.08802** 39.57627 55.54097*** 17.77388* (11.30329) (25.70619) (14.41082) (9.858493) -29900000*** -33200000*** -4444831 -50200000** (6344764) (5408552) (3885972) (19600000) -0.2224452 -1.444586** 0.3527948** -0.7938802 (0.2685904) (0.6766719) (0.1460923) (0.5351371) 9489374** 6194420* -1537337 14100000 (3729055) (3537977) (2395529) (11700000) 4557586 -4310285 3724204* -41700000** (6506611) (3993855) (1876806) (20800000) 80631.12 263821.6*** -99995.4* 369852.5 (108511.1) (92694.59) (55541.75) (430557.5) 2033049*** -1643810 -2319493*** -2125000 (641489.5) (1694533) (449767.8) (1753113) 792857.4 11000000*** -639178.9 13000000* (1355065) (2418005) (469835.5) (6611132) 0.9357. 0.8717. 0.8203. 0.9039. Banco 6 -131000000*** (42900000) -52.87235*** (13.08706) -123.5248 (176.4003) 24.84547*** (5.124591) 55.80229*** (11.01566) -53600000*** (18600000) 0.6269123 (0.6869071) -4642501 (11900000) -28900000** (12900000) 152689.7 (339837.5) -1040914 (998781.9) 24400000*** (3704800) 0.9529. Banco 7 23800000* (13600000) 4.798079 (8.066695) -157.5127 (120.1387) 3.658454 (4.274179) 74.37945*** (17.30509) -4049829 (4577965) 0.1802473 (0.5869083) 7717576** (3777006) -17200000*** (5355364) 111845.3 (67357.06) -1946590*** (479607.7) 810991 (1531062) 0.8337. 22.
(23) Otro punto de vista es el compromiso del gobierno pro tener un sistema financiero sano. Para determinar este fenómeno se realizó una prueba de Chow, la cual se puede encontrar en el anexo 3 por medio de la variable Regulación y confirmar por medio de Cusum. 15. 25. 15. 20. 1.4 1.2. 10. 10. 1.0. 15 5. 5. 0.8. 10. 0.6. 0. 5. 0. 0.4. 0. -5. -5. 0.2. -5. 0.0. -10. -10. -10 -15. -0.2. -15. -15 II. III. IV. I. II. 2010. III. IV. I. 2011 CUSUM. II. II. 2012. III. IV. I. II. 2010. 5% Significance. CUSUM. 1.4. III. IV. I. 2011. -0.4. II. II. III. IV. I. II. 2010. 2012. III. IV. I. 2011 CUSUM. 5% Significance. II. II. III. 2012. IV. I. II. 2010. III. CUSUM of Squares. 15. 15. 15. 10. 10. 10. 5. 5. 5. 0. 0. 0. -5. -5. -5. -10. -10. -10. -15. -15. IV. I. 2011. 5% Significance. II 2012. 5% Significance. 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 II. III. IV. I. 2010. II. III. IV. 2011 CUSUM of Squares. I. II 2012. 5% Significance. II. III. IV. I. 2010. II. III. IV. 2011 CUSUM. 5% Significance. I. II 2012. -15 II. III. IV. I. 2010. II. III. IV. 2011 CUSUM. 5% Significance. I. II 2012. II. III. IV. I. 2010. II. III. IV. 2011 CUSUM. I. II 2012. 5% Significance. Ambas pruebas certifican la relevancia del cambio en la política de gestión de riesgos. Aunque la variable Regulación separa el cambio estructural, el fenómeno no deja de presentarse. Ante la posibilidad de que exista error por omisión de variables, se incorporó el rezago del valor de mercado de la firma. Como ya se vio en la revisión literaria, las expectativas de los agentes están determinadas por el rendimiento pasado de la compañía. Como se observa en las tablas V y VI (ver apéndice III), el proceso no elimina la significancia de la constante. Por el contrario genera multicolinealidad en los modelos. Aspecto que termina por afectar la varianza de los estimadores y su significancia. De hecho ahora los estimadores variables relevantes son el coeficiente del rezago y la intercepción. Ahora bien, los modelos en su mayoría están bien especificados. Es difícil hablar del banco 5 más allá de que en conjunto las variables son significativas. No se eliminan variables por el riesgo de caer en error de variable omitida que a diferencia de variable redundante, sesga los coeficientes. Tras ejecutar la prueba Jarque-Bera, se puede determinar que los errores tienen distribución normal.. 23.
(24) Indice (t) PP teoricas PC teoricas PP Reales PC Reales Interv (t-1) Cartera Total Tasa Col Tasa Capt lvmf Regulación Constante. Tabla III: Valor del Mercado del Banco, incorporación de índice a expectativas en t y rezago del VMF Banco 1 Banco 2 Banco 3 Banco 4 Banco 5 Banco 6 -22600000*** 22300000** -10700000 2875711 -24700000 -39100000 (7198383) (8594790) (21100000) (6006318) (104000000) (45700000) 4.955821 0.779032 -17.47018 -1.355346 -6.655301 -15.81475 (3.41882) (1.880329) (16.78059) (4.043512) (6.090867) (11.21953) -25.35439 59.76765 230.4359* -2.43691 82.29259 -80.75081 (61.53459) (38.45819) (134.2641) (2.414892) (105.2386) (132.1003) 9.667772*** -2.484487 -3.508641 -1.586059 1.223909 9.94661** (2.891155) (1.535604) (2.723066) (3.580843) (2.702403) (4.057669) 75.67889*** -12.76347 -1.767739 15.3476 9.564634 26.80932** (19.81298) (10.78189) (25.31157) (22.40038) (9.712065) (10.31583) 8820241** -5051431 -10700000** -3068859 -22700000* -10500000 (4308626) (5104127) (4451891) (2154627) (13100000) (15800000) -0.8114823*** -0.1356754 -0.5254066 0.1750605 -0.2873134 0.2575757 (0.2853829) (0.2133656) (0.5967523) (0.1501393) (0.438513) (0.5032144) -4573937*** 532959 1847836 286856 8410253 -1689736 (1583541) (2872441) (2054773) (1201167) (6338504) (10900000) -974556 -508459.9 -3851366 1814288 -20500000 -17600000* (3051291) (3345286) (2737463) (1671980) (13700000) (10500000) 10142.37*** 182772.87** 575121.9*** -84438.88** 125618.6*** 223339*** (3728.81) (107225.6) (146749.2) (36090.75) (32524.4) (33288.4) -2124508*** 646057 499502.9 -621027.8 -786740.8 -870028.9 (653678.8) (650686.6) (1750426) (914697.5) (1658456) (818854.2) 0.3120147** 0.7851066*** 0.6232234*** 0.6662109* 0.6122985*** 0.6105897*** (0.1462172) (0.0750345) (0.1142307) (0.3354855) (0.111101) (0.1243422). Banco 7 -25400000 (21600000) 6.974539 (6.075668) -129.4638 (98.12892) 5.863393 (5.493484) 68.53135** (32.35128) -2410938 (3606998) -0.0208395 (0.4499856) 1805746 (2763326) -13200000* (6557057) 49640.6*** (6817.11) -1866257** (857805.5) 0.4596415*** (0.119442). R2. 0.8855. 0.9783. 0.9235. 0.8947. 0.9448. 0.9681. 4.05. Ramsey Test. 0.0015. 0.1872. 0.05. 0.2727. 0.177. 0.7893. 0.0136. 24.
(25) Indice (t-1) PP teoricas PC teoricas PP Reales PC Reales Interv (t-1) Cartera Total Tasa Col Tasa Capt lvmf Regulación Constante. Tabla IV: Valor del Mercado del Banco, incorporación de índice a expectativas en t Banco 1 Banco 2 Banco 3 Banco 4 Banco 5 Banco 6 -5139794 4143756 -22400000 1810835 -28800000 -109000000*** (6476981) (8604495) (19100000) (5721335) (71300000) (36600000) 0.8547986 1.158857 -17.03583 -1.319931 -7.02315 -15.46937 (3.559933) (1.958138) (14.43445) (3.85302) (5.841309) (10.25156) -10.12484 43.8191 249.7554* -2.289081 86.42861 -82.44797 (67.43515) (39.20286) (135.7688) (2.489041) (107.3068) (135.2184) 7.492145** -0.5843222 -3.402166 -1.316649 1.312288 12.99239*** (2.874263) (1.428215) (2.722006) (3.390297) (1.882223) (4.10554) 67.76898*** -4.100811 3.970098 15.82195 9.469072 32.55265*** (20.55818) (10.35614) (20.60897) (23.08553) (7.991962) (9.21096) 6713882 -5835224 -11600000** -3232315 -21900000* -14500000 (4300897) (5045545) (5066632) (2272147) (12800000) (14800000) -0.6662227** -0.1754263 -0.6739651 0.1607496 -0.3018345 0.117631 (0.3020183) (0.2195336) (0.5605332) (0.1402385) (0.4009697) (0.511545) -4627520*** 345913 2027374 377535.1 8384032 -2703862 (1672481) (2901284) (2267053) (1127304) (6328579) (10800000) -1178467 179120.6 -4379455 1911325 -21500000 -19000000** (3196972) (3250642) (2852520) (1828757) (13200000) (8980523) 14639.51*** 84513.43*** 49114.04** -86955.97** 121131.9*** 127873.6*** (3692.51) (1089.7) (14257.6) (37311.19) (32726.7) (28304.2) -1934959*** 234686.8 166536.6 -628990.8 -683802.8 -1274381 (692324.7) (621663.9) (1397772) (932415.7) (1406835) (819044.9) 0.3894219** 0.8051613*** 0.607121*** 0.6677066* 0.6100503*** 0.597717*** (0.1490596) (0.0725218) (0.1144293) (0.336748) (0.1049147) (0.1138812). Banco 7 11200000 (11200000) 7.493254 (6.147565) -80.13414 (94.18235) 1.228091 (3.189387) 42.27344** (20.48232) 163016 (4171710) 0.0288202 (0.4331173) 4578379 (3588446) -13100000* (6847507) 50077.2** (27286.9) -1185031** (559771.9) 0.4820541*** (0.1173408). R2. 0.8769. 0.9777. 0.9243. 0.8947. 0.9449. 0.9711. 0.8894. Ramsey Test. 0.0001. 0.1142. 0.033. 0.298. 0.1567. 0.5229. 0.0325. 25.
(26) Conclusiones Los agentes que invierten en Colombia si incorporan como factor ponderador el riesgo de cartera de los bancos. Por lo cual existen incentivos de parte de quienes manejan el banco en realizar el mejor esfuerzo posible por controlar el riesgo asumido. Es más, el crecimiento de un punto porcentual en el índice sobrepasa el efecto que tendría el mismo crecimiento en la tasa de colocación. En algunos bancos el mercado tiende a esperar un periodo para saber si el comportamiento de la cartera es un fenómeno de muy corto plazo o tiene tendencia a mantenerse. Los modelos tienen constantes estadísticamente significativas. Lo cual viola el supuesto sobre el rescate gubernamental. Es necesario ahondar en este fenómeno para determinar con exactitud de donde parte esta concepción.. Restricciones y Avances Es necesario evidenciar las restricciones del documento y los posibles avances o trabajos que podrían desarrollarse a partir la presente memoria de grado. Tras la revisión de literatura, analizar los modelos y datos existen dos restricciones. El modelo utilizado data de hace algunas décadas pero como se argumentó alude a los mismos temas que se buscan aquí. De igual forma se reconoce que algunos supuestos como la tasa de interés de oportunidad y las maduraciones de los activos son bastante restrictivos y son causa de la falta de información. Adicionalmente fue necesario crear una variable instrumental para los seguros que los bancos toman con el FNG. Para el momento de elaboración del presente documento no fue posible tener acceso a estos datos. Dicha información ayudaría a describir mejor los riesgos que reposan sobre los libros de cada banco y las obligaciones que tendría que asumir el banco. De la misma forma es importante dar luz sobre los probables desarrollos a posteriori. La ampliación del espectro de entidades, la capacidad de análisis de maduraciones de activos y 26.
(27) los efectos del microcrédito en el valor de los bancos. Estudiar entidades como cooperativas y el microcrédito puede llegar a ser enriquecedor por cuanto es un mundo abierto a todo tipo de emprendimiento, con relaciones distintas y que demandan mayor labor operativa. Así mismo, en caso de tener suficiente información se puede eliminar el supuesto sobre las maduraciones y hacer una propuesta más ambiciosa.. Bibliografía Superintendencia Financiera de Colombia. (2011). CAPITULO II: REGLAS RELATIVAS A LA GESTIÓN DEL RIESGO CREDITICIO.Bogotá. Baumann, U., & Nier, E. (2004). Disclosure, volatility, and transparency: An empirical investigation into the value of bank disclosure. Federal Reserve Bank New York Econ. , 31-46. Baumann, U., & Nier, E. (2006). Market discipline, disclosure and moral hazard in banking. Journal of Financial Intermediation, 332-361. Carletti, E., & Hartman, P. (2002). Competition and Stability:What’s Special about Banking? Monetary History, Exchange Rates and Financial Markets: Essays in Honour of Charles Goodhart, vol. 2 Edward Elgar, (págs. 202-229). Cheltenham, UK. Chortareas, G., Garza-García, J., & Girardone, C. (2012). Competition, efficiency and interest rate margins in Latin American banking. International Review of Financial Analysis. Flannery, M. J. (1981). Market Interest Rates and Commercial Bank Profitability: An Empirical Investigation. The Journal of Finance, 1085-1101. Gropp, R., & Vesala, J. (2004). Deposit Insurance, Moral Hazard and Market Monitoring. Review of Finance, 571 - 602. Gropp, R., Vesala, J., & Vulpes, G. (2006). Equity and Bond Market Signals as Leading Indicators of Bank Fragility. Ohio State University Press, 399 - 328. Harry , M. (1959). Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments. New York: John Wiley & Sons. Nicolosi, G., Peng, L., & Zhu, N. (2008). Do individual investors learn from their trading experience? Journal of Financial Markets, 317–336. Rosales, R., Perdomo, J., Morales , C., & Urrego, J. (2010). Fundamentos de Econometria Intermedia: Teoria y Aplicaciones.Bogotá: Ediciones Uniandes. Rountree, B., Weston, J., & Allayannis, G. (2008). Do investors value smooth performance? Journal of Financial Economics, 237–251. 27.
(28) Shim, G.-y., Lee, S.-h., & Kim, Y.-m. (2006). How investor behavioral factors influence investment satisfaction, trust in investment company, and reinvestment intention. Journal of Business Research, 47-55. Sijat, F. (2012). Deuda Subordinada de la Banca Colombia. Strumickas, M., & Valančienė, L. (2006). Bank Valuation Research: Experience of the Baltic States. ECONOMICS OF ENGINEERING DECISIONS. Tirtiroğlu, D., Daniels, K. N., & Tir, E. (2005). Deregulation, Intensity of Competition, Industry Evolution, and the Productivity Growth of U.S. Commercial Banks. Ohio State University Press, 339-360.. Apéndice I El costo promedio ponderado de capital como su nombre lo indica es un factor que indexa el costo de todas las fuentes de recursos de la empresa. Su formula es:. Porcentaje de patrimonio a activos Costo del patrimonio. Costo de deuda i Tasa impositiva. Porcentaje de la deuda ia activos. Según Markowitz (1952) es posible hallar. El rendimiento esperado de la compañía ( (. más la prima de retorno del mercado. por medio de la siguiente formula:. debe ser igual al activo libre de riesgo ponderado por. que mide el factor de. 28.
(29) riesgo de la compañía. El primer recurso para hallar el beta es una regresión a partir de la formula: Con. .. Dada la construcción de los rendimientos, estos dependen del valor de la compañía. Por lo cual si se utiliza para crear el valor de la compañía, el modelo se vuelve endógeno.. Apéndice II Por cuanto no se tuvo acceso a los datos del Fondo Nacional de Garantías, fue necesario realizar una variable instrumental que eliminase posibles errores por omisión de variable y sesgaran el modelo.. Por su concepción el FNG no tiene ánimo de lucro. La prima pagada está calculada de forma tal que solvente los siniestros de impago y tiene solo 3 modalidades de primas. Por lo tanto los créditos cedidos deben ajustarse a dichas tarifas ( ).. Para determinar Pr ovInd BCDE. T. se aplico el modelo de provisiones de la SuperFinanciera. Sean: (Pr ovisiones Individuales Cartera Total BCDE ) T (Pr ovisiones Individuales Cartera Total BCDE ) T 3. PNR / MFBAjustado. T. 1. PNR acumulado durante el trimestre T MFBAjustado acumulado durante el trimestre. T. 29.
(30) PNR / IxC. PNR acumulado durante el trimestre IxC acumulado durante el trimestre. T. T. CBT. T. CBT CBT 12. 1. Se está en etapa de desacumulación de provisionessi durante tres meses consecutivos se cumplen de forma conjunta las siguientes condiciones: Pr ovIndBCDE. T. 9% y ( PNR / IxC) T. [(PNR / MFBAjustado ) T. 17% y. 0% ó ( PNR / MFBAjustado ) T. Donde el componente Contracíclico se calcula como:. 42%] y CBT. En caso de que no se cumpla la regla, el componente contracíclico se calcula como: max CIC i ,t 1 *. CIC i ,t. CIC i ,t. 1. max FDi ,t ; CIC i ,t 1 * 1. El factor de desacumulación dado por:. FDi ,t. CICi ,t. 1. CICi ,t activas( t ). 23%. Expi ,t Expi ,t. ; ( PE B. PE A ) i ,t. 1. Exp i ,t Exp i ,t. FDi ,t. * 40% * PNRCIP. 1. con 0. Expi ,t Expi ,t. 1 1. está. m. 1 m. En cualquier caso el componente procíclico se calcula como:. 30.
(31) Apéndice III Tabla III: Valor del Mercado de Banco antes de la regulación contracíclica Banco 1 Índice (t1). PP teóricas PC teóricas. Banco 2. Banco 3. Banco 4. Banco 5. Banco 6. Tabla IV: Valor de Mercado del Banco antes de la regulación contracíclica Banco 7. Banco 1. Banco 2. Banco 3. Banco 4. Banco 5. Banco 6. Banco 7. -2905944. 11100000. -18500000. 11400000***. 12900000. 144000000***. -4955297. -20800000. -16600000. -3151380. -127000000. -36900000. -12700000. -48500000. -34700000. -72100000. -96500000. 191000000. 125000000 326000000. 2.822613. 36.28079***. -0.4131306. 3.647986. -3.028071. -25.7837**. 0.9336986. -7.454199. 2.492957. -2.743678. 36.87717. -7.339171. -77.29514. 13.66955. -2.689102. -13.14555. -9.114869. -3.378684. -13.77409. -11.89573. -9.399443. -26.39012. -2.745318. -15.3905. -38.05435. -11.4083. -66.62885. -13.02386. 231.3621. 551.4721. 862.7865*. -6016615. -34000000. 85100000**. 31300000. 125000000. -25700000. 116000000*** -34700000. 44.2014. 117.5496. -59.52296. -2.941869. 42.90611. -92.01738. 115.9364. 2014.847. 212.181**. 55.3827. 1591.749**. -64.68075. -78.49326. -148.5005. -2.160707. -263.0174. -178.5839. -134.4759. -1159.541. -98.94592. -369.3529. -664.7566. -298.8144. -611.2662. -490.3395. -0.2373417. 18.34196***. -0.0038336. 13.8917. 15.42419***. 7.697375. 10.9833. 10.26404*. 31.82858. 17.25621**. -3.207163. -4.384885. -3.233487. -9.008572. -4.307198. -7.327894. -23.42748. -5.350268. -23.25443. -7.544304. 92.26086**. 3.063213. 29.80769. 84.36162. 65.05138. 53.97551. 130.827***. -41.98714. -34.04478. -99.12279. -68.29507. -42.89645. -42.28776. -29.10968. -22700000. 162000000***. 65700000*. 104000000. -92600000. 2900523 -13800000. 3.428046. -16.2482***. -1.853438. 4.882237***. -2.574991. -4.969532. -2.293452. -1.269334. PP Reales. PC Reales. Interv (t1). Cartera Total. 2481807. 40500000***. -6018157*. -3206377**. 55700000**. -67000000***. 13600000***. -28700000. -6239913. -8930791. -3367219. -1363151. -24700000. -20500000. -3719563. -20500000. -16300000. -23200000. -32900000. -65800000. 118000000. 0.7200951**. -0.4705208. -0.1041875. 0.0973297. -0.1688537. 0.1402337. -0.6050297. -9.678066*. -0.805377. 0.8010198. 6.538953**. 0.9156946. -1.459042. -4.767805*. -0.332272. -0.4555421. -0.5208132. -0.0590825. -0.9328984. -0.7712786. -0.6384395. -5.524621. -0.532646. -1.360234. -2.495555. -1.273936. -2.39214. -2.243875. -2239029. 21200000***. -4529335**. -1793657*. 14300000. 22800000*. 4824695. -5313536. 293648.3. 20400000***. 1012170. 4696840. -14900000. 14100000**. -1621937. -7141284. -1902516. -918797.8. -16500000. -12300000. -3176407. -3282123. -4858280. -6447663. -9366808. -19300000. -31600000. -4832409. -2290245. 6401195. -958427.7. 2566356***. -33700000. -29700000**. -3124992. 2295312. -8586646. -9352418. 4773278. -18800000. 1571238. -28100000***. -5355330. -9149491. -2322054. -743603.9. -28100000. -10900000. -4772956. -8059539. -12900000. -9204086. -19800000. -45500000. -68000000. -8160738. 610761.2. 537350.5. -41479.3. -155840. 213658.1*. -332709. -87443.85. -67496.71. -566330.3. 302300.2**. Tasa Col. Tasa Capt -22379.79. -74470.29. -37902.24. 76430.38***. -19198.72. -164233.9. -108432.8. -17464.69. -667585.2. -344322.4. -64659.48. -167910. -113903.9. -220449.3. -250901.6. -586280.5. -712499. -138197.5. 2389029***. -65161.56. 7630192***. 186665.8. 13200000. 21900000***. 2512521*. 1866433. 1943415. -7711076. -12000000. 22200000. 15500000. -10800000***. -486210.5. -1742709. -1457331. -190755. -9597150. -3316869. -1200708. -4606512. -2369562. -8399781. -7330448. -17400000. -22700000. -3470193. 0.851. 0.638. 0.8554. 0.8511. 0.6131. 0.7033. 0.8457. 0.8357. 0.8587. 0.9377. 0.8415. 0.7172. 0.8601. 0.8725. Calif. País. Constante. R2. 31.
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