Determinantes del Spread bancario en Venezuela

XV. 2. 2001

R E V I S T A

Diversos criteriosLas tasas de interés en Venezuela

Revista BCVRevista BCVVol. XV, No 2, 2001

Las tasas de interés en VenezuelaDiversos criterios

Comité de Manuel Lago Rodríguez (Presidente)

Publicaciones Mary BatistaRafael J. CrazutCarlos Hernández DelfinoArmando LeónÁngelo LucentiDomingo F. Maza ZavalaLuisa F. Coronil D. (Secretaria Técnica)

© Banco Central de VenezuelaHecho el depósito de LeyDepósito Legal: pp 88-00-86ISSN: 005-4720

Concepción gráfica de la tripa: Ingard Gherembeck

Concepción gráfica de la carátula: Luis Giraldo

Diagramación: Elena Roosen

Impresión: Fundación La Casa de Bello

Los artículos firmados son responsabilidad exclusiva de sus autores

y no comprometen al Banco Central de Venezuela ni a su Directorio.

ÍndiceÍndice

Carta del Editor 7

Artículos 11Evolución y determinantesdel spread financiero en Venezuela

Luis Zambrano Sequín,Leonardo Veray Andreas Faust

59¿Por qué Venezuela tienediferenciales de tasas tan altos?

Felipe Pérez Martíy Francisco Rodríguez

103Consideraciones sobre el trabajo:“¿Por qué Venezuela tienediferenciales de tasas tan altos?”

Luis Zambrano Sequín,Leonardo Veray Andreas Faust

127¿Existe verdaderamente explotacióndel poder de mercado en el sectorbancario venezolano?

Francisco Rodríguezy Felipe Pérez Martí

163Determinantes del spreadbancario en Venezuela

Adriana Arreaza,María Amelia Fernándezy María Josefa Mirabal

193Determinantes del spread de tasasde interés en Venezuela

Lino Clemente R.y Alejandro Puente

Este número 2, 2001 de la Revista BCV es excepcional. Contiene una genuinacontroversia científica sobre un punto muy importante de la vida económica enVenezuela, y con su ocasión se hacen presentes para la discusión y el análisis uncalificado grupo de economistas venezolanos.

En el año 2000, Luis Zambrano Sequín, Leonardo Vera y Andreas Faust hicieroncircular un artículo intitulado “Evolución y determinantes del spread financiero enVenezuela”. De este artículo se desprendió el trabajo que publicamos en el núme-ro 1, 2001 y que lleva por título “Determinantes del spread financiero en Venezuela:un enfoque de ecuaciones simultáneas”. En todo caso, junto con estos artículoscirculó también uno de Felipe Pérez Martí y Francisco Rodríguez que lleva portítulo “¿Por qué Venezuela tiene diferenciales de tasas tan altos?”, y que merecióde Zambrano Sequín, Vera y Faust un comentario crítico. A este comentario críti-co, como era de esperar, dieron una respuesta Pérez Martí y Rodríguez. Pero aquíno se queda el tema. Por su lado, otros investigadores estaban haciendo lo propioy produciendo resultados para enriquecer la discusión. Me refiero en particular aAdriana Arreaza, María Amelia Fernández y María Josefa Mirabal, y Lino ClementeR. y Alejandro Puente, cuyos artículos también es menester tener muy presentes.

Carta del EditorCarta del Editor

8 Revista BCV / Vol. XV, N° 2 / 2001

Pues bien, en este número de la Revista BCV se publica el artículo original deZambrano Sequín, Vera y Faust, así como los otros artículos aludidos antes. Nohay duda, por lo tanto, de que este número de la Revista BCV es excepcional, ycomo lo dijimos antes por una doble razón: su contenido temático y los autoresenvueltos en esta controversia.

Para el Consejo Editorial de la Revista BCV es motivo de especial satisfacciónpodérselo ofrecer a sus lectores.

Asdrúbal Baptista

Editor

ArtículosArtículos

Evolución y determinantes del spread financiero en Venezuela a

Zambrano S.Luis Zambrano Sequín*

VeraLeonardo Vera**

FaustAndreas Faust***

Resumen

En este trabajo se discute sobre la evolución y los determinantes del diferencial delas tasas de interés en Venezuela. El trabajo presenta un resumen de la recien-te discusión analítica relacionada con los determinantes del spread financiero enAmérica Latina. Un análisis de la evolución y la descomposición del diferencial detasas en Venezuela en comparación con otras economías es complementado con lapresentación de ciertos hechos estilizados relativos a la evolución del spread y suvinculación con otras variables de estructura y desempeño del sector financierolocal. Usando distintos tipos de estimadores para datos agregados y de panel delsistema financiero, para el período que va del primer semestre de 1986 al primersemestre del 2000, se hacen varias estimaciones econométricas sobre los determi-nantes del spread, partiendo de la especificación dada de un modelo microeconómico

* Universidad Central de Venezuela y Unidad de Investigación Económicadel Banco Mercantil. Universidad Católica Andrés Bello.** Universidad Central de Venezuela y Unidad de Investigación Económicadel Banco Mercantil*** Universidad Católica Andrés Bello

a Quisiéramos agradecer los útiles comentarios y sugerencias que hicieran Francisco Vivancos,Salvador Chang y los participantes del Seminario Económico del Banco Mercantil sobre unaversión anterior de este trabajo. Debemos agradecer, así mismo, a Christian López por suvaliosa colaboración en el acopio de los datos empleados en este trabajo. Los hallazgos,interpretaciones y conclusiones aquí expresadas son enteramente de los autores y no repre-sentan necesariamente la visión u opiniones de las instituciones a las cuales están afiliados.


para un banco representativo. Las pruebas indican que el spread es explicado porun complejo arreglo de variables que reflejan la incidencia de los gastos de transfor-mación, el riesgo y las imperfecciones en el mercado de crédito. Asimismo, el mo-delo no encuentra evidencias de economías de escala en la banca local.

Introducción

La eficiencia en la intermediación de recursos del sistema financiero nacional esun tema que ha llamado la atención de analistas y especialistas en Venezueladurante los últimos años. Con frecuencia, la discusión sobre la eficiencia delsistema financiero nacional se ha centrado en la evolución del diferencial entre latasa de interés activa promedio y la tasa de interés pasiva de la banca. Un diferen-cial de tasas muy grande ha sido interpretado usualmente como un considerableimpedimento para la expansión de la actividad de intermediación, en la medidaque bajos rendimientos sobre los depósitos desestimulan a potenciales ahorristas,y altas tasas sobre préstamos reducen oportunidades de inversión.

Una explicación de por qué los diferenciales entre tasas pueden ser elevados esaquella que enfatiza factores inherentes a la estructura del sistema y a la conductade los agentes bancarios. Entre ellos destacan elevados costos de operación de labanca, bajos niveles de competencia, y ejercicio de poder de mercado. Desde estaperspectiva, un elevado diferencial o spread representa una indicación objetiva deineficiencias en la intermediación sensibles de ser corregidas con medidas de polí-tica hacia el sector financiero. El intento reciente por parte del Ejecutivo para lograrun acuerdo con el sistema financiero, la Superintendencia de Bancos y el BancoCentral de Venezuela para modificar la estructura de tasas de interés activas y pasi-vas, en buena medida es una expresión de esta visión que liga la profundidadfinanciera de la economía al comportamiento y desempeño del sistema financiero,cuya forma más simple y objetiva de evaluación resulta ser el spread de tasas1.

Sin embargo, una creciente literatura ha comenzado a dar importancia al efectoque tienen sobre el spread otros elementos como la regulación y medidas depolítica a las que está sometido el sistema financiero (Cf. Barajas, Steiner y Salazar,

1 Textualmente el acuerdo entre las partes se propuso “lograr, en un plazo prudencial, unaestructura de tasas de interés activas y pasivas que contribuya a la reactivación de la econo-mía, a mejorar la remuneración del ahorro nacional y a preservar la solidez del sistema finan-ciero” (Gaceta Oficial n° 36.773 del 26/8/99). En la consecución de este objetivo el acuerdoestipuló una reducción de 2 por ciento en las tasas activas y 1 por ciento en las pasivas, unareducción en la contribución del sector financiero a Fogade de 2 por ciento a 0,5 por ciento delos depósitos, un aumento en el encaje remunerado de 4 por ciento a 6 por ciento, unapolítica de facilidades y estímulo a las fusiones, y un análisis de los gastos de transformaciónde la banca a fin de precisar medidas al respecto.

L. Zambrano S., A. Faust y L. Vera / Evolución y determinantes del spread… 13

1999), el curso de ciertas variables macroeconómicas y la exposición al riesgo(Demirguc-Kunt y Huizinga, 1999), la recomposición de los depósitos como refle-jo de cambios en la demanda de dinero (Barajas et al., 1999) y las innovacionesfinancieras (Requena et al., 1998 y Barajas et al., 1999), y algunos factores ins-titucionales como el grado de seguridad jurídica y el sistema de garantía de con-tratos (Cf. Demirguc-Kunt y Huizinga, 1999). En particular, la presencia de factoresque aumenten la exposición al riesgo de la banca puede darle una perspectivabastante distinta a la interpretación convencional sobre los altos spread. En unasituación de elevado riesgo de cartera, por ejemplo, si las utilidades que se gene-ran por altos spread son canalizadas hacia la base de capital de las instituciones,esto contribuye a fortalecer la solvencia y a confrontar contingencias.

Estos elementos de análisis que hemos mencionado indican que cualquier inter-pretación simple sobre la magnitud del spread debe ser tomada con cautela. Sinun análisis preciso de los determinantes del spread y del signo de la relación, noes enteramente claro qué es preferible para la sociedad. Además, la equivocadainterpretación de ciertas manifestaciones, que datos muy gruesos pueden indicar,termina generando corrientes de opinión que al final pueden conducir a políticaspúblicas absolutamente inadecuadas, con un grave perjuicio en términos del bien-estar colectivo presente y futuro.

Cuando se identifica la existencia de imperfecciones del mercado con la presenciade acuerdos colusivos; cuando se supone que el crecimiento de los ingresos porotros servicios (distintos a la intermediación financiera) constituye evidencia de laexistencia de políticas de precios de transferencia en un mercado cartelizado; cuan-do se concluye que unos costos de transformación altos sólo pueden atribuirse aineficiencias en el manejo de los negocios que terminan trasladándose a los usua-rios del sistema, no sólo se están cometiendo errores estrictamente analíticos, al nodestacar que estos problemas pueden ocasionarse por otras múltiples y más impor-tantes razones, sino que se está induciendo a tomar medidas de política equivoca-das que más que resolver o atenuar las fallas del mercado las amplifican.

En este trabajo se intenta asumir la discusión de los spreads financieros y elcomportamiento de las tasas de interés desde una perspectiva que pretende ser ala vez rigurosa y comprensiva del complejo mundo de la formación de los preciosen el sistema bancario venezolano.

Esta tarea la hemos asumido haciendo uso, por una parte, de una muy abundantey reciente literatura sobre el tema desarrollada en buena medida en Latinoamérica.Por otro lado, hemos utilizado una rica base de datos sobre diferentes variablesdel sistema bancario nacional e internacional que se encuentra disponible y es decarácter público. La disponibilidad de esta literatura teórica y empírica debería sersuficiente para imponer cierta rigurosidad en la discusión académica y públicasobre el sistema financiero en Venezuela.


El trabajo se organiza de la siguiente manera. En primer lugar se presenta la defini-ción del spread bancario en sus diferentes acepciones, discutiéndose sus ventajas ydesventajas en función de lo que se intente medir con ellos. Seguidamente se con-centra la atención en los determinantes del spread, diferenciando los componentesque tienen que ver con el comportamiento microeconómico de los bancos, lasrestricciones regulatorias, el ambiente macroeconómico y el marco jurídico e ins-titucional. Posteriormente, se muestra la evolución del spread en Venezuela y se lacompara con una muestra de países con el objeto de identificar semejanzas y dife-rencias que justifiquen concentrar la atención en determinados aspectos específicosdel caso venezolano. Se pasa después a describir algunos hechos estilizados referi-dos a la relación que, apriorísticamente, puede haber entre la evolución de losspreads (en sus diferentes definiciones) y variables tales como la concentraciónbancaria, los gastos de transformación, los beneficios y las provisiones bancarias. Enel resto del trabajo se desarrolla un modelo teórico que permite derivar un modeloeconométrico a través del cual se pueden probar algunas hipótesis referidas a losdeterminantes del spread bancario y el grado de imperfección del mercado finan-ciero, la presencia de economías de escala en la actividad bancaria y la incidenciade los costos de transformación, las regulaciones y el riesgo al que ha estado some-tido el sistema bancario en Venezuela. Por último, en la sección de resultados semuestran algunas simulaciones de los efectos de shocks exógenos y de políticasobre la tasa de interés activa implícita.

¿Qué se entiende por spread?

Aunque parezca extraño, la definición misma del spread bancario constituye unadificultad muy corriente en el análisis sobre el desempeño del sector financiero yen la discusión pública. En ocasiones una buena parte de la discusión de políticarelativa al spread bancario se centra en una definición ex ante del spread. Elspread ex ante es simplemente la diferencia entre la tasa de interés promediocontractualmente cargada sobre los préstamos y las tasas de interés pagadas sobrelos depósitos. Es decir,

S1 = i

ac - i

pc (1)

donde ia

c y ipc representan las tasas de interés activa y pasiva contractuales.

Aunque este diferencial de tasas contractuales es una medida muy visible comopara el público, tropieza con algunas dificultades importantes. La medición exante del spread, por ejemplo, pudiera no controlar bien por ciertos riesgos noesperados de crédito o incrementos en la cartera incobrable de los bancos (lo queefectivamente reduce los ingresos financieros), como tampoco por cambios re-pentinos en la cuota de depósitos que no son remunerados. Un banco que alcierre de un período registra un aumento en su cartera de préstamos incobrables,


ve disminuidos sus ingresos financieros y, en consecuencia, la tasa de interésactiva implícita será menor que la tasa de interés activa contractual. En formasimilar, un aumento significativo de los depósitos a la vista en la composición delos depósitos de un banco disminuye sensiblemente los egresos financieros ydisminuye la tasa de interés pasiva implícita de la institución.

En consideración a los elementos antes señalados, un cálculo del spread ex postdebería constituir entonces una mejor medición de la eficiencia en la intermediación.En lo posible, una buena medida del spread ex post debería aproximarse al spreadmarginal; es decir, a aquel que refleja el ingreso y el costo marginal del banco. Sinembargo, dado que no existe un arreglo completo y detallado de las tasas carga-das y pagadas por las operaciones bancarias, normalmente las medidas del spreadex post se calculan a partir de los estados contables. Específicamente, el spread expost viene dado por el valor contable de dos operaciones. La primera determina,para un período contable y a partir del estado de resultados de los bancos, elingreso financiero neto. Éste se calcula como la diferencia entre algún tipo deingreso financiero y los egresos financieros por concepto de depósitos. La segun-da toma el valor del ingreso financiero neto y lo divide entre alguna cuenta globaldel balance, normalmente el activo promedio. El spread ex post es el resultado deestas operaciones y es también llamado en el marco contable de los bancos“margen financiero neto” o “margen de intermediación neto”.

Naturalmente la definición del spread ex post está sujeta a cuán amplio sea elcriterio que se tenga para definir los ingresos financieros netos. Por ejemplo, losingresos financieros pudieran incluir los ingresos por préstamos pero excluir los in-gresos por títulos y valores. Los egresos pudieran ser tan cuantiosos como paraincluir no sólo los de tipo financiero sino además los gastos de personal y losoperativos (la suma de los cuales es conocida como gastos de transformación).Tenemos entonces una extensa gama de spread ex post que pueden ser construi-dos y ser comparables entre sí, si se selecciona con el debido cuidado el divisor aaplicar a los ingresos financieros netos.

La contabilidad básica de los bancos puede ser de gran utilidad para comprender laamplitud con que se puede definir el spread ex post. En general, el estado de resul-tados de los bancos puede dividirse en las cuentas que aparecen a continuación:


Estado de resultados

Ingresos Egresos

Ingresos financieros (IF) Egresos financieros

Ingresos por cartera de créditos (IFP) Gastos por captaciones (EFD)

Gastos de transformación (GT)

Ingresos por inversiones en títulos Gastos de personal (GP)

y valores (IINV) Gastos operativos (GO)

Ingresos por servicios (INI) Provisiones por préstamos

incobrables (PROV)

Beneficios antes de impuesto (B) Impuesto sobre la Renta (T)

Beneficios después de impuesto (BN)

Es decir, los bancos reciben ingresos financieros por su cartera de créditos y porlas inversiones en títulos y valores e ingresos no financieros por otros servicios.Los egresos corresponden a la remuneración a los depósitos, los gastos de perso-nal y de operación y las provisiones por préstamos incobrables. Por otra parte, lahoja de balance se puede ajustar aproximadamente a la siguiente clasificación:

Hoja de balance

Activos (A) Pasivos (P)

Disponibilidades y reservas (R) Captaciones del público (D)

Cartera de créditos (P) Captaciones remuneradas (DR)

Créditos no dirigidos (PD) Captaciones no remuneradas (DNR)

Créditos dirigidos Otros financiamientos (ONF)

Inversiones en títulos y valores (INV) Capital

Total activo Pasivo + Patrimonio

Los bancos poseen tres grandes tipos de activos generadores de interés: las dispo-nibilidades, la cartera de créditos y las inversiones en títulos y valores. Los pasivospueden ser con el público, el gobierno o con otras instituciones financieras, y lacuenta de capital debe respetar la identidad patrimonial.

Si por ejemplo se toman del estado de resultados los ingresos financieros quederivan de la cartera de créditos (IFP) y se divide esta suma por el monto de loscréditos mantenidos en promedio durante un determinado período contable (P),


se obtiene una tasa de interés activa implícita. Esa tasa podría ser comparada conla tasa de interés pasiva implícita que resulta de dividir los gastos por captaciones(EFD) entre el monto promedio de depósitos (D). La comparación de estas tasasimplícitas revela una segunda medida del spread que llamamos S

2. En otras palabras,

S2 = IFP – EFD

P D (2)

Sin embargo, S2, a pesar de lucir como una medida conceptualmente adecuada

del spread ex post no está exenta de algunos problemas. En primer lugar, las in-versiones en títulos y valores pueden ser tan importantes como los créditos acti-vos generadores de interés. Esto parece particularmente importante en Venezuelacon el desarrollo de mercados para los títulos del Banco Central y los títulos dedeuda pública, donde los bancos han sido clientes habituales. Si el rendimientoefectivo de los títulos y valores es muy distinto del rendimiento de la cartera decréditos, entonces la tasa de interés activa implícita en S

2 pudiera no ser la más

significativa. Atendiendo a esta observación, una segunda medida del spread expost podría calcular la tasa de interés activa implícita como el resultado de dividirlos ingresos financieros totales (por créditos y por inversiones en títulos y valores)entre el total de activos.

S3 = IF

–EFD

A D (3)

Por otra parte, es claro que en (2) los egresos financieros por captaciones aplicanprincipalmente sobre aquellos tipos de depósitos que son remunerados, por lo quela tasa de interés pasiva implícita podría más bien ser calculada sobre depósitosremunerados en lugar del total de captaciones. Esto nos lleva a plantear S

4 como

S4 = IF

–EFD

A DR (4)

Si lo que se desea es medir qué tan eficientes son los bancos para manejar yobtener una rentabilidad dado un nivel de activos con los cuales trabajar (Cf. Fuentesy Basch, 1998), entonces calcular las tasas implícitas sobre figuras distintas de lahoja de balance puede no ser lo mejor. En este caso es preferible medir las tasasimplícitas con relación al activo o a la cartera de créditos promedio. Es decir,

S5 = IF – EFD

A A (5)

Si una parte importante o una cuota de los créditos de la institución se hace bajoun esquema de tasas de interés preferenciales, entonces un cálculo más precisode la tasa de interés activa implícita debe tomar en cuenta un ajuste por la porción


de créditos dirigidos, pues en realidad los ingresos financieros se están calculandosobre activos generadores de distinto rendimiento. De esta manera los ingresosfinancieros de la institución serían

IF = �Pis + INVi

b + (1 - �)Pi

ai(6)

Donde � representa el cociente entre la cartera de créditos dirigidos sobre el total dela cartera de créditos y i

s, i

b y i

ai representan la tasa de interés preferencial, la tasa de

rendimiento de promedio de las inversiones en títulos y valores, y la tasa de interésactiva implícita, respectivamente. Despejando i

ai tenemos

i ai =

(IF - INVit - �Pi

s )

(1 - �)P

y un nuevo cálculo del spread arrojaría

S6 =

(IF - INVib - �Pi

s )

–EFD

(1 - �)P A (7)

Finalmente, los estados financieros de los bancos pueden ser útiles a fin de deri-var un marco contable que facilite la descomposición del spread. Desde estaperspectiva el spread ex post se define de la manera más amplia posible y coinci-de con lo que en los términos de la banca se denomina el “margen de interésneto” o MIN. Siguiendo estrictamente la presentación del estado de resultadosque vimos con anterioridad podemos expresar los beneficios después de impues-to como el resultado de

BN = IF + INI - EFD - GT - PROV - T (8)

Al dividir la expresión por el total de activos

BN = IF + INI – EFD – GT – PROV – TA A A A A A (9)

Pero por la expresión (5) sabemos que el spread puede ser el resultado de ladiferencia entre el primer y tercer término del lado derecho de la expresión (9).En consecuencia, haciendo equivalente el “margen de interés neto” a la definicióndada en (5) del spread ex post, tenemos

S7 = MIN = BN – INI + GT + PROV + T

A A A A A (10)

[ ]


De esta forma el spread ex post obedece a una presentación que permite discri-minar entre sus componentes. El término BN/A representa comúnmente una me-dida de rentabilidad de la banca2. Por otra parte, suponiendo que la razón deutilidad neta sobre activo es constante, incrementos en los gastos de transforma-ción (GT/A), en las provisiones (PROV/A) y en los impuestos directos comoproporción del activo (T/A) elevan la magnitud del spread.

Los determinantes del spread

Aun cuando el spread o el margen de interés neto puede ser interpretado comouna medida o un indicador aproximado de la eficiencia bancaria, esto no significanecesariamente que una reducción del mismo debe atribuirse o interpretarse comouna señal de mejoras de eficiencia. La descomposición del spread que se presentaen la expresión (10), con todas las limitaciones que tiene para decir algo sobre losdeterminantes, deja ver con claridad que una reducción del spread puede ser elreflejo, por ejemplo, de una disminución de la tributación directa (T/A) o de unaumento de los ingresos no financieros (INI/A), tales como las comisiones poroperaciones contingentes y servicios y por administración y fideicomiso. Tampo-co una reducción del spread que esté asociada a una caída en la rentabilidad delactivo (BN/A) puede interpretarse como una ganancia de eficiencia. Un bancoque refleje en un período contable una peor situación de cartera no sólo podríaver disminuidos sus ingresos financieros, sino además podría verse en la necesi-dad de remunerar mejor a sus clientes afectando negativamente su rentabilidad ydisminuyendo el spread. En este caso el spread podría estar disminuyendo senci-llamente por un mal manejo del riesgo o por contingencias exógenas que hanhecho más riesgosa la cartera de créditos del banco. Requena et al. (1998) señalanen este sentido, que en las experiencias de crisis bancarias se verifica que losbancos que presentan menores spread son los más riesgosos (véase además Ro-jas-Suárez y Weisbroad, 1996). En efecto, si los períodos de crisis están asociadoscon desaceleraciones de actividad económica donde es más difícil colocar présta-mos a tasas muy elevadas, y si los bancos esperan contar con un prestamista deúltima instancia, entonces éstos no sólo tomarán riesgos excesivos sino ademáspagarán tasas de interés pasivas elevadas para atraer depositantes. De esta forma,el riesgo es trasladado a la autoridad monetaria y el spread disminuye en la

2 Esta medida no está exenta de problemas pero es a menudo considerada mejor que laclásica medida de rendimiento sobre el capital. En países en desarrollo el rendimiento sobreel capital puede estar inflado si los bancos están asegurados por garantías explícitas oimplícitas del gobierno, lo que hace que el capital de los bancos sea muy bajo. En estoscasos el rendimiento sobre activos parece una medida más apropiada de la rentabilidad.


medida que el banco es más riesgoso. Es evidente, además, que cambios exógenose independientes de la conducta de los bancos como, por ejemplo, recomposicionesen la estructura de depósitos que obedezcan a cambios en la demanda de dineroy que incrementen la participación de los depósitos de ahorro y a plazo, provocantambién, ceteris paribus, una caída del spread 3.

Del mismo modo que spreads bajos no necesariamente reflejan una mejor situa-ción para el sistema financiero, elevados spreads pudieran promover, bajo ciertascircunstancias, mayor seguridad y estabilidad en el sistema y contribuir a incre-mentar las utilidades de los bancos, las cuales, si son canalizadas a la base decapital de las instituciones, contribuyen a fortalecer la situación de solvencia y aconfrontar contingencias. Desde esta perspectiva, no es enteramente claro quépuede ser preferible para la sociedad: si un sistema con bajos spreads y bajacapitalización que requiera del salvamento gubernamental, o un sistema con spreadselevados y un alto nivel de capitalización que evite la asistencia y los costos de lamisma. En buena medida estas preferencias pueden, en última instancia, estarcondicionadas por el ciclo económico.

Los elementos que hemos mencionado indican que cualquier interpretación sim-ple sobre la magnitud del spread debe ser tomada con cautela. Sin embargo, esevidente que la persistencia de amplios spreads es causa de preocupación si losmismos aparecen como un síntoma de problemas cuyo origen puede establecer-se tanto en las características estructurales, la conducta y el desempeño del sectorfinanciero, pasando por las restricciones regulatorias y de política gubernamental(las condiciones macroeconómicas), hasta tocar aspectos relacionados con la se-guridad contractual y el régimen jurídico. Una revisión de estos problemas pasa,necesariamente, por una evaluación de lo que las investigaciones recientes consi-deran pueden ser los determinantes del spread, así como la dirección en queinciden los mismos.

Características, conducta y desempeño del sector financiero

Cuando un elevado spread es atribuido a altos gastos de transformación o débilcompetencia en los mercados financieros, generalmente esto es visto como unsigno de ineficiencia. En el caso de los costos, las distorsiones pueden provenir deelevados costos fijos y mercados excesivamente pequeños donde no es posiblecosechar los posibles beneficios de economías de escala. Randall (1998), por

3 Esta recomposición en los depósitos no obedece necesariamente a cambios absolutamenteexógenos, pues pudiera ser el resultado de la presencia de innovaciones financieras gene-radas por el propio sistema bancario, así como de la competencia de los bancos con otrosintermediarios financieros no bancarios.


ejemplo, apunta que es concebible observar bancos operando en la regiónineficiente de su curva de costo medio de corto plazo, al punto que se mantienenen la región de costo medio de largo plazo donde podrían eventualmente bene-ficiarse de economías de escala. En economías expuestas secularmente a un pro-ceso de desmonetización, y donde los bancos se enfrentan a restricciones paramantener cuentas de depósitos en otras monedas, este fenómeno de “estrecha-miento de mercado” genera este tipo de ineficiencias. Revell (1981) y Hanson yRocha (1986) señalan adicionalmente que en economías sometidas a procesos deinflación elevada, los bancos tienden a desarrollar una red extensa de agencias ysucursales locales con el ánimo de reducir altos costos de transacción. Pero en lamedida que el proceso de estabilización se va haciendo exitoso gran parte de estared se hace redundante, lo que eleva los costos fijos por unidad de crédito, impi-diendo una rápida caída del spread.

Por otra parte, el uso de poder de mercado es una opción que queda abierta en unsistema financiero donde la concentración es alta o donde se refleje una alta pro-pensión a acciones y resultados colusivos. Sin embargo, la rivalidad puede serconsiderable aun en circunstancias de elevada concentración4. Shaffer (1993), porejemplo, en un estudio sobre el grado de competencia de los bancos canadiensesencuentra que el mercado bancario es consistente con resultados competitivos auncuando cinco bancos concentran 87 por ciento de los activos. Gruben y McComb(1997) reproducen el estudio de Shaffer para los bancos comerciales en México conresultados similares. Buena parte de este resultado depende de las facilidades a laentrada de nuevas instituciones en el mercado y de la efectiva implementación demejoras en las técnicas bancarias y organizacionales. Cambios en la legislación queproporcionen mejores condiciones para la operación de una banca moderna y laasimilación de los avances de los mercados financieros, deberían promover la en-trada de nuevos participantes, la acentuación de la competencia y la reducción delos spreads 5. Por otra parte, y en contraste, la escasez de desarrollo de los mercadosfinancieros y la imposibilidad de encontrar sustitutos cercanos en los servicios decaptaciones y de colocaciones, hace inelástica la demanda de servicios de la bancalocal y promueve el uso de poder de mercado. De hecho, Fuentes y Basch (1998)

4 Por lo demás, el aumento en la concentración pudiera obedecer a mejoras de eficiencia,conforme a la hipótesis de Demsetz (1973).5 Las nuevas leyes de bancos en algunos países de América Latina han permitido a losbancos comerciales prestar servicios múltiples (banca universal o multibancos), posibilitan-do que tengan empresas subsidiarias de seguros, compañías de leasing, fondos mutuales,agencias de bolsa, etc. Estas reformas han buscado promover e incrementar la competenciaen mercados bancarios y no bancarios, aprovechar las economías de escala y de ámbito ydiversificar riesgos y rentabilidades. En Venezuela, la Ley General de Bancos y Otras Institu-ciones Financieras que entró en vigencia en 1994, incorporó la figura de los bancos univer-sales y los requerimientos mínimos para su constitución.


atribuyen en gran medida la caída de los spreads en la economía chilena a lo largode los años noventa al auge de nuevos inversionistas institucionales como losfondos de pensiones, leasing y fondos mutuales6.

Santomero (1997) ha señalado con claridad que

los bancos están en el negocio del riesgo (…) [y] El riesgo contenido en las principalesactividades del banco; es decir, aquel que involucra su propia hoja de balance y susnegocios básicos de prestamista y prestatario, no emana enteramente del banco mis-mo. En numerosas instancias la institución financiera eliminará o mitigará el riesgoasociado con una transacción con sus prácticas propias de negocios; en otras, traslada-rá el riesgo a otras partes a través de una combinación de diseño de pricing y producto.

A los efectos de nuestra evaluación de los determinantes del spread lo intere-sante de la acotación de Santomero es que sugiere fuentes endógenas y exógenasdel riesgo y formas distintas de eliminarlo o trasladarlo. Por ejemplo, una elevadaexposición al riesgo es factible por decisiones o ineficiencias mismas de la institu-ción, lo que en principio deterioraría la cartera de crédito, disminuiría los ingresosfinancieros y reduciría el spread. Pero ese riesgo puede ser mitigado si los bancospueden transferir a sus clientes (bien sea a los depositantes o los prestatarios) unaporción del costo adicional del deterioro de la calidad del activo7. De esta forma,aunque la calidad de los activos del banco pudiera ser un determinante del spread,es difícil establecer a priori el signo de esta relación.

El descalce de plazos entre operaciones activas y pasivas e incluso el peso de losdepósitos remunerados en el total de depósitos puede afectar la magnitud delspread. En condiciones de inestabilidad económica, por ejemplo, y controlandopor variaciones en las tasas pasivas, es posible concebir un desplazamiento de los

6 Fuentes y Basch (1998) hacen un estudio de panel con datos mensuales para la economíachilena para el período agosto de 1991 a diciembre de 1995 con un total de 22 bancos. Elgrado de desintermediación bancaria definido como uno menos los activos que manejan losbancos sobre los activos totales, es la medida que usan para definir la entrada de nuevosagentes no bancarios en el mercado. El panel se estimó con un modelo de efectos fijos pormínimos cuadrados ponderados corregido por autocorrelación y encontró que la variable esestadísticamente significativa para explicar la evolución del spread (después de controlarpor otras variables).7 Es interesante señalar que en su estudio sobre los determinantes del spread financiero enColombia, Barajas, Steiner y Salazar (1999) encuentran que la calidad de los préstamos estápositivamente correlacionada con el spread y que la calidad de la cartera parece ser exógenaen los tests de causalidad. Requena, et al., (1998) en su estudio sobre los determinantes delspread en Bolivia encuentran que el impacto de la calidad de la cartera sobre el spread esambiguo y el signo depende de la segmentación de la muestra de bancos. Para ellos “existendos efectos contrapuestos: por una parte, al aumentar la mora y disminuir los ingresos finan-cieros, disminuye la rentabilidad y con ella el spread. Sin embargo, este mismo hecho puedellevar a los bancos a subir sus spreads para mantener un nivel dado de rentabilidad” (p. 21).


depósitos a plazo hacia los depósitos de ahorro y a la vista. El mayor descalce deplazos implica riesgos más altos y, por tanto, pudiera requerir de mayores nivelesde rentabilidad y de spread para compensarse8. Adicionalmente, los costos admi-nistrativos pueden elevarse si el cambio de la composición de los depósitos impli-ca la proliferación de pequeñas cuentas y de agencias y la disminución en la pro-porción de depósitos remunerados. El spread ex post puede simplementeincrementarse por la disminución de los egresos financieros que implica una re-composición hacia los depósitos a la vista y de ahorro.

Otros factores que tienen que ver con las prácticas y características de la banca,como el apalancamiento o el grado de liquidez, pueden eventualmente afectar elspread. Fuentes y Basch (1998) encuentran en su estudio para Chile que el apa-lancamiento es una variable altamente significativa para explicar cambios en elspread. La idea es que a mayor apalancamiento, mayores fondos para colocar ymayor volumen de créditos, por lo que los bancos pueden disminuir el margen.Por su parte, la liquidez incide en el spread en la medida que los excesos de lamisma presentan costos financieros que no se compensan con las colocacionesde préstamos. Sin embargo, la presencia de poder de mercado pudiera empujar alos bancos a sobrecompensar (con reajustes de tasas) la posible caída del spread,por lo que una vez más la presencia o no de poder de mercado puede hacerindeterminada la dirección del impacto sobre el spread.

Las restricciones regulatorias y de política gubernamental

Los canales a través de los cuales la regulación y las políticas financieras afectan laevolución del spread son más abundantes y complejos de lo que comúnmente secree. Es claro que una forma muy explícita en que las regulaciones afectan elspread es con la tributación directa y con las contribuciones al seguro de depósi-tos y a la supervisión bancaria. Pero los bancos también están expuestos a latributación indirecta cuando están sometidos a requerimientos de reservas. Losrequerimientos de reservas constituyen un impuesto implícito si, como es usual,las reservas requeridas son remuneradas a tasas menores que las existentes en elmercado para fondos líquidos. En el caso venezolano, una porción de 6 porciento del encaje es remunerada por el Banco Central. Esta política de remunerarel encaje se propone, muy probablemente, evitar que los costos de mantener

8 Aquí, no obstante, hay que señalar que no es tan fácil introducir reajustes en la tasa activafrente a ajustes en la tasa pasiva implícita debido a la naturaleza de los contratos. Sinembargo, en economías sometidas a un proceso de inflación alta y prolongada, el reajustede tasas puede hacerse más frecuente, lo que evidentemente constituye una respuesta paraminimizar el riesgo de tasas.


recursos líquidos fuera de la intermediación sean traspasados al mercado de créditoso de depósitos. Sin embargo, no está claro hasta qué punto los bancos traspasanlos costos de mantener reservas hacia los clientes. Demirguc-Kunt y Huizinga(1999) señalan que los estudios hechos para la economía norteamericana mues-tran que los bancos cuyos requerimientos de reservas son menores (por no sermiembros de la Reserva Federal) disciplinan a los bancos miembros del FED, encuyo caso un factor de competencia termina determinando el impacto de latributación indirecta sobre el spread. Pero adicionalmente, estos autores, en unestudio de panel realizado para 80 países, muestran que los requerimientos dereservas no son trasladados a los clientes (y disminuyen el margen), en tanto quelos impuestos directos sí lo son.

La existencia de un seguro (explícito o implícito) de depósitos también generaciertos incentivos con posibles repercusiones en el spread ex post. Si los deposi-tantes tienen una garantía contra riesgo de insolvencia, el efecto de la disciplinaque genera el monitoreo y la fiscalización que ejercen los depositantes se debilita,generando un problema de riesgo moral, pues la solvencia deja de ser un parámetrode competencia entre los bancos9. Por otro lado, bancos con cobertura de seguroo protegidos por la acción del prestamista de última instancia pueden exhibir unproblema de selección adversa escogiendo clientes más riesgosos. Eventualmentela conjunción de ambos efectos puede deteriorar la cartera de los bancos y conello el ingreso financiero neto y el spread ex post. Confirmando estas hipótesis,Demirguc-Kunt y Detragiache (1997) encuentran que la existencia de un segurode depósitos está positivamente asociada con la probabilidad de crisis bancaria,mientras que Demirguc-Kunt y Huizinga (1999) encuentran una asociación negativaentre seguro de depósitos y margen de interés neto. Evidentemente, esta propensiónde los depositantes a desestimar el riesgo de los bancos, como la de los bancos adesestimar el riesgo de cartera, no es consistente con la idea de que los bancos, enuna acción por protegerse contra el riesgo de crédito, usan los spreads paragenerar utilidades y capitalizar la institución. En este último caso un mayor riesgode crédito va acompañado de mayores spreads, una hipótesis que encuentracierto sustento empírico en los trabajos de Barajas, Steiner y Salazar (1999) paraColombia y de Fuentes y Basch (1998) para Chile. Si la supervisión gubernamen-tal hace más exigentes los requerimientos de capital a los bancos, entonces el alzadel spread tendría además un origen en políticas regulatorias.

Adicionalmente, y como señalamos con anterioridad, si una parte importante ouna cuota de los créditos de los bancos se hace bajo un esquema de tasas deinterés preferenciales, entonces un cálculo más preciso de la tasa de interés activa

9 Del mismo modo, en la medida que se pierde el interés de los depositantes por la calidadde los bancos aumenta el poder de mercado de estos últimos en la determinación de la tasa deinterés pasiva.


implícita debe tomar en cuenta un ajuste por la porción de créditos dirigidos,pues en realidad los ingresos financieros se están calculando sobre activos gene-radores de distinto rendimiento. De esta forma una política de créditos dirigidostendría su impacto en la reducción del spread.

Las variables macroeconómicas

Numerosas son además las vinculaciones que puede haber entre el curso de ciertasvariables macreoconómicas y el spread. El crecimiento económico, por ejemplo,usualmente se espera que esté correlacionado negativamente con el spread en lamedida que un menor dinamismo económico deteriora la calidad de la cartera yafecta la rentabilidad de los bancos10. La tasa de inflación esperada puede generaraumentos en la demanda por servicios de intermediación si hay expectaticas de quela misma suba y si los depositantes se inclinan por recomponer sus saldos haciaactivos menos líquidos que paguen más intereses. En este caso, los efectos sobre elspread, pueden ser ambiguos, dependiendo, como señalan Cukierman y Hercowitz(1990), del poder de mercado de los bancos.

El resultado fiscal puede igualmente tener algunas implicaciones sobre el spread en lamedida que las necesidades de financiamiento incidan sobre el rendimiento de lostítulos del gobierno. Aquí la definición que se use del spread es relevante pues elrendimiento de los títulos del gobierno incide sobre los ingresos por inversiones entítulos y valores que pudieran o no incluirse en el cálculo de la tasa de interés activaimplícita. Si se utiliza el concepto global de ingresos financieros, entonces una reduc-ción del rendimiento de los títulos del gobierno disminuye, ceteris paribus, el spread 11.Requena, et al., (1998) argumentan que la reducción de las tasas de rendimiento delos títulos públicos aumenta el costo de oportunidad del exceso de liquidez respectoa las colocaciones de cartera, con lo que los bancos colocarían mayores cantidades derecursos, incluso disminuyendo la tasa de interés activa y con ello el spread.

También la evolución del tipo de cambio ha sido señalada como un elemento quepuede afectar el comportamiento de los spreads, especialmente en economíascon libre movilidad de capital, con un sistema financiero que admite la constitu-ción de depósitos en dólares y en donde la probabilidad de una corrección cambiariano es desestimable. En este caso, la presunción de un ajuste cambiario (una ma-yor prima de riesgo cambiario) puede ser un factor que incide en altos spreads. Es

10 Demirguc-Kunt y Huizinga (1999), en su estudio de 80 países no encuentran que la inciden-cia de la tasa de crecimiento del PIB per capita sea significativa en el spread. Similares resul-tados son encontrados por Randall (1998) en su estudio para países de la región del Caribe.11 Si se recurre a la definición dada en la expresión (2), por ejemplo, donde la tasa de interésimplícita se calcula sobre los ingresos financieros por préstamos, el rendimiento de lostítulos, y por lo tanto el resultado fiscal, sería irrelevante.


claro que una huida de depósitos reduce la rentabilidad de los bancos si éstos noelevan la tasa de interés pasiva. Además, si los depósitos se mueven dentro de unmismo banco, el esfuerzo en moneda local para remunerar depósitos en la mone-da fortalecida es mayor. El spread, potencialmente, cae en estas circunstancias yes poco lo que podría hacerse con la tasa de interés activa, por el rezago queimplica normalmente el mayor plazo de vencimiento de los préstamos. Catao(1998) prueba esta hipótesis en un estudio de los determinantes de los spreadspara la economía argentina en los años 90, encontrando una relación significativay positiva entre prima de riesgo cambiario y spreads.

La seguridad contractual y el régimen jurídico

Finalmente, un sistema en el que la legislación y las instituciones administradorasde justicia no garantizan los cumplimientos contractuales y la recuperación dedeudas en forma rápida, termina traduciéndose en mayores costos de transacciónpara los bancos. Así, la posibilidad de no recuperar deudas por estas fallasinstitucionales no sólo puede elevar el nivel del spread, sino además induce a losbancos a requerir garantías reales más allá de lo normal, restringiendo el tamañodel mercado y distorsionando el papel del crédito. Demirguc-Kunt y Huizinga(1999), en su estudio de 80 países para el período 1988-1995, encuentran impac-tos significativos y de signo negativo de varios indicadores del contexto legal y dela seguridad jurídica. Requena, et al., (1998), en su estudio de panel para el sectorfinanciero boliviano, encuentran que cambios en la legislación bancaria incidennegativamente en el comportamiento del spread.

El spread comparado con otras economías:un análisis por la descomposición contable

Como se señaló anteriormente, la identidad contable (8) sugiere una útil descom-posición del spread realizado (o ex post), también denominado margen de interésneto. Esta descomposición viene dada por la expresión (10) y permite hacer unanálisis descriptivo de los determinantes del spread sin necesidad de recurrir asupuestos de comportamiento en la determinación de los ingresos y costos de laactividad financiera. Esta descomposición es útil a fin de comparar tanto el nivel yla evolución del spread como el peso de sus componentes para una muestra depaíses (incluyendo a Venezuela).

No cabe duda de que una comparación de razones contables sin controlar por lasdiferencias entre los distintos contextos macroeconómicos y regulatorios entre eco-nomías, y sin tomar en cuenta el ambiente de negocios, la mezcla de productosfinancieros, etc., puede llevar a ciertas imprecisiones analíticas. Sin embargo, ladescomposición puede aún revelar indicaciones preliminares muy útiles de lasdiferencias entre países.


La muestra incluye siete países latinoamericanos semiindustrializados (Argentina, Bra-sil, Colombia, Ecuador, México, Perú y Venezuela), nueve países industrializados(Estados Unidos, Reino Unido, Canadá, Francia, Alemania, Italia, Japón, Suecia y Es-paña) y cuatro países del sudeste asiático (Tailandia, Corea del Sur, Singapur y Taiwan)representando al grupo de los nuevos países industrializados (NICs). Los datos utiliza-dos para la descomposición del spread provienen de la base de datos BankScoperecopilada por Bureau van Dijk Electronic Publishing, totalizando los estados finan-cieros de los bancos comerciales y universales de cada país para el período compren-dido entre 1992 y 1999. Estos datos en el ámbito de los bancos han sido tambiénutilizados recientemente por el Banco Mundial en un estudio de los determinantes delspread para 80 países (ver Demirguc-Kunt y Huizinga, 1999).

Cuadro N° 1Spread por selección de países (%)

Promedio1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 1992-1999

Argentina 4,24 6,63 6,00 5,44 4,40 3,83 3,67 3,24 4,68

Brasil 3,80 7,25 10,74 8,00 6,01 5,20 5,76 4,23 6,38

Colombia 6,01 6,64 9,25 8,11 9,59 7,65 5,72 4,42 7,17

Ecuador 5,28 9,19 7,67 6,26 5,35 4,64 2,21 0,03 5,08

México 5,72 6,46 4,08 4,65 4,35 5,09 5,38 6,42 5,27

Perú 7,06 6,51 6,60 7,71 7,34 6,77 5,78 4,22 6,50

Venezuela 5,67 6,37 8,57 8,49 10,58 11,64 16,76 13,31 10,17

Promedio 5,40 7,01 7,56 6,95 6,80 6,40 6,47 5,12

Canadá 2,19 2,28 4,87 2,70 2,66 2,08 1,88 1,87 2,57

Francia 1,57 1,43 1,47 1,41 1,24 1,13 1,15 0,71 1,26

Alemania 1,79 1,87 1,97 1,66 1,47 1,45 0,90 0,79 1,49

Italia 2,48 2,70 2,50 2,60 2,52 2,17 2,01 1,22 2,27

Japón 1,15 1,16 1,22 1,20 1,24 1,17 1,32 0,63 1,13

España 3,18 2,66 2,67 2,60 2,33 2,29 2,58 2,08 2,55

Suecia 2,04 3,01 2,64 2,46 2,00 1,67 1,53 1,31 2,08

Reino Unido 1,79 1,98 1,84 1,89 2,06 1,84 1,64 1,50 1,82

Estados Unidos 3,45 6,91 3,55 3,49 3,65 3,67 3,35 3,35 3,93

Promedio 2,18 2,67 2,52 2,22 2,13 1,94 1,82 1,49

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Continuación del Cuadro N° 1

Tailandia 3,44 4,14 4,01 3,74 3,64 2,42 1,06 0,73 2,90

Corea 2,06 2,02 1,73 1,79 1,78 1,48 1,63 1,80 1,78

Singapur 1,77 1,95 2,09 2,10 2,20 2,02 2,04 1,53 1,96

Taiwan 1,79 2,16 2,20 2,12 2,03 2,04 2,02 1,81 2,02

Promedio 2,26 2,57 2,51 2,44 2,41 1,99 1,69 1,46

Fuente: Cálculos propios basados en data de BankScope de la base de datos de IBCA.

Del Cuadro N° 1 se desprenden algunas importantes observaciones. En primerlugar, el spread realizado promedio (medido por el margen de interés neto) essustancialmente mayor para los países latinoamericanos de la muestra que paralos países industrializados y de la muestra de NICs. Asimismo, a lo largo de losaños 90 el spread en los países latinoamericanos de la muestra se ha mantenidoestable en niveles muy elevados si se compara con la tendencia descendente queregistra en los países industrializados y la muestra de NICs12. En segundo término,al interior de los países latinoamericanos, el spread del sector financiero venezolanoha sido superior en promedio a lo largo de la década y su evolución ha sidoascendente a partir del estallido de la crisis financiera de 1994. Es de hacer notar queen la segunda mitad de la década de los años 90 la economía venezolana mostrómayores tasas de inflación, mayor riesgo y mayores niveles de capitalización en susistema bancario que el resto de los países latinoamericanos de la muestra.

El Cuadro N° 2, parte del margen de interés neto promedio de cada país y presentasu descomposición. Aquí es digno resaltar también algunos importantes detalles.Los gastos de transformación son significativamente mayores en la muestra de paí-ses latinoamericanos que en las otras dos muestras, dejando ver elevados costos deoperación y de personal como reflejo quizás de escalas no aprovechadas, de incre-mentos en la prestación de otros servicios, de gran intensidad en transaccionesmenores y de cheques con elevados costos unitarios y de la proliferación de agen-cias y sucursales. El indicador promedio de gastos de transformación/activo tam-bién es alto en Estados Unidos por las restricciones (geográficas) a la actividadbancaria, lo que igualmente propicia la proliferación de bancos13. Del mismo modollama la atención el hecho de que las provisiones y los ingresos por servicios sonbastante mayores en la región que para la muestra de países industrializados y delsudeste asiático. En el primero de los casos, las diferencias pueden obedecer a lacalidad de la cartera y/o a exigencias mayores de provisión por parte de los regula-

12 Eventualmente es factible suponer que los países de la región estuvieron expuestos amayores niveles de riesgo sistémico y a escasos grados de competencia debido al pocodesarrollo de los mercados de capital y mercados secundarios de títulos.13 Este hecho también es resaltado por Demirguc-Kunt y Huizinga (1999).


dores, en tanto que en el segundo caso parece claro que los sistemas financieros enlos países latinoamericanos descansan intensamente sobre la oferta de servicios y elcobro de derechos por los mismos. En el caso del sistema financiero venezolano losgastos de transformación, las provisiones y los ingresos por servicios no difieren delos registrados en la región (en magnitudes igualmente elevadas), pero el indicadorde rentabilidad muestra un nivel promedio bastante superior al resto de los países,incluyendo a los latinoamericanos. Aquí podría muy bien estar operando el hechode que la tasa de inflación en Venezuela fue bastante superior a la del resto de lospaíses latinoamericanos a lo largo del período. En realidad, es difícil establecer si elsistema financiero nacional puede estar sujeto al uso sistemático de poder de mer-cado pues obviamente otras hipótesis pueden dar cabida a este fenómeno.

Cuadro N° 2Descomposición del spread promedio para el período 1992-1999 (%)

Excedente de Impuestos Gastos de Provisiones Ingresos por Margen deingreso neto transformación servicios interés neto

Argentina 0,72 0,24 6,83 1,74 4,84 4,68Brasil 0,60 0,39 8,66 1,54 4,82 6,38Colombia 1,23 0,48 8,28 1,30 4,11 7,17Ecuador 1,30 0,07 7,42 1,58 5,30 5,08México 0,63 0,10 4,68 1,84 1,97 5,27Perú 1,22 0,62 7,70 1,61 4,65 6,50Venezuela 3,25 0,24 7,84 1,47 2,62 10,17Canadá 0,53 0,37 2,72 0,57 1,62 2,57Francia 0,11 0,09 1,68 0,46 1,07 1,26Alemania 0,27 0,21 1,50 0,09 0,57 1,49Italia 0,22 0,30 2,35 0,50 1,10 2,27Japón -0,20 0,02 0,94 1,03 0,66 1,13España 0,57 0,22 2,45 0,47 1,16 2,55Suecia 0,49 0,12 1,78 0,93 1,23 2,08Reino Unido 0,78 0,26 1,77 0,30 1,29 1,82Estados Unidos 1,27 0,64 4,26 0,59 2,83 3,93Tailandia -0,59 0,50 2,14 1,96 1,12 2,90Corea -0,36 0,12 2,32 0,95 1,25 1,78Singapur 1,01 0,36 1,02 0,43 0,85 1,96Taiwan 0,69 0,15 1,34 0,30 0,46 2,02Nota: a. Todos los conceptos están calculados sobre el activo promedio.

b. El margen de interés neto corresponde a la suma de todos los componentesen correspondencia con la ecuación 10.

Fuente: Cálculos propios basados en data de BankScope de la base de datos de IBCA.


La evolución del spread en Venezuela: algunos hechos estilizados

Como hemos señalado, una de las medidas más difundidas para medir el spreaddel sector bancario consiste en tomar la diferencia entre las tasas activas y pasivascontractuales medidas por el Banco Central de Venezuela14. Aunque las limitacio-nes de esta medición del spread parecen bastante obvias (por no expresar elverdadero margen realizado), su evolución, así como su magnitud, puede poneral descubierto algunos eventos y vínculos importantes entre lo que sucede en laeconomía real, las decisiones de política y el marco institucional, y el sectorfinanciero. La evolución trimestral de las tasas activas y pasivas y del spread exante desde el año 1986 hasta el segundo trimestre del año 2000 se muestra en elGráfico N° 1. Es fácil observar que el spread se mantuvo en sus niveles más bajosmientras existió la regulación de tasas; sin embargo, a partir del primer trimestrede 1989, y anunciada una nueva fase de liberalización financiera, éste y las tasasse incrementan. En el lapso previo, y justo antes de estallar la crisis financiera de1994-95, las tasas se incrementan nuevamente y el spread ex ante comienza aelevarse gradualmente. Con el desarrollo de la crisis, el spread se incrementasignificativamente y mantiene un ritmo bastante volátil en lo sucesivo.

Gráfico N° 1Evolución del spread ex ante(1986:1-2000:2)

Fuente: Tasas calculadas por el Banco Central de Venezuela.

14 Para el cálculo del spread ex ante trimestral se promedia la tasa de interés pasiva y activapromedio de los bancos comerciales y universales en forma mensual y reportadas por elBanco Central.


Al aplicar el filtro de Hodrick–Prescott a la serie del spread ex ante (con datossemestrales) se observa además que la tendencia del spread es creciente inclusodespués de la liberalización del mercado financiero, y que el quiebre tendencialha sido sólo muy tenue a partir de 1996 (ver Gráfico N° 2)15. Resulta importantecontrastar este comportamiento con el del spread ex post. Para el cálculo delspread ex post hemos usado las definiciones dadas en (2), (3), (4), (5) y (10) conla idea de contrastar las distintas versiones que derivan de las razones contablesde los estados financieros de la banca local. Dado que las instituciones financierasno reportan en sus balances la proporción de créditos dirigidos sobre el volumende créditos totales, no fue posible calcular una medida para el spread S

6. La

cobertura incluye a todo el sistema financiero, y en vista de que los datos para losestados de ganancias y pérdidas del sistema se disponen desde el año 1986 enforma semestral, el cálculo de los spreads se restringe a esta periodización16. Laevolución y tendencia de las distintas medidas del spread ex post no parecentampoco diferir del spread ex ante (dado por la variable S

1).

15 El filtro de Hodrick-Prescott es un método de suavizamiento ampliamente usado paraestimar el componente tendencial de largo plazo de una serie. En éste y todos los casos, elparámetro de suavizamiento � fue de 1.600.16 Para el período que estamos analizando, 1986-2000, sólo los datos que corresponden a lahoja de balance están disponibles en forma mensual. Para las observaciones semestrales delspread ex ante se promediaron las observaciones mensuales de las tasas activas y pasivaspromedio de los bancos comerciales y universales que reporta el Banco Central.


Gráfico N° 2Nombre del gráfico


En todas las medidas de tendencia del spread ex post, con excepción de S1, S

2 y S

4,

la tendencia alcanza un máximo en el primer semestre de 1998. Desde entoncesésta ha presentado pequeñas señales a la baja. Por otra parte, sólo la medida delspread S

4 muestra alguna tendencia decreciente hasta comienzos de los años 90,

e incluso registra valores negativos entre el primer semestre de 1989 y el primerode 1994. La razón de este comportamiento puede estar en las elevadas tasas deinterés pasivas que pagó el sistema en el lapso que va desde la liberalizaciónhasta la crisis y en la caída significativa que pudieron experimentar los depósitosa plazo como resultado de la severa inestabilidad económica que presentó laeconomía venezolana17. Ambos factores pudieran haber elevado la tasa de interéspasiva implícita, que para este caso se calcula como la razón entre los egresos porcaptaciones y los depósitos remunerados.

Todas las medidas del spread reflejan de igual manera una alta correlación, comolo muestra la matriz de correlación en el Cuadro N° 3. Las medidas del spread S

5

y S7 muestran la más alta correlación por el hecho de que ambas se miden como

proporción del activo promedio. Incluso desde el punto de vista contable lasdiferencias de cálculo son minúsculas entre ambas medidas: S

1 muestra una corre-

lación muy estable con el resto de las medidas (con excepción de S4); S

4, como era

de esperarse, muestra la más baja correlación. La sobreestimación de la tasa deinterés pasiva implícita en S

4 (que resulta en spreads negativos para algunos de los

semestres de estudio) y la baja correlación con el resto de las medidas nos lleva aexcluirla de los análisis ulteriores. Resulta así mismo interesante observar que alinterior de cada definición del spread las tasas activas están más correlacionadascon el spread que las pasivas. Una importante implicación de esta correlación esque cualquier cambio que resulte, por ejemplo, en un incremento del spread, serámucho más el resultado de aumentos en la tasa de interés activa que de disminu-ciones en la tasa de interés pasiva. De hecho, y como queda claro del CuadroN° 3, mientras las tasas de interés activas muestran correlación positiva con susspreads asociados, sólo la tasa de interés pasiva asociada al spread S

4 muestra una

correlación negativa relativamente alta18.

17 Vivancos (1996), por ejemplo, señala cómo incluso a partir del incremento del encaje legalen 1991 y hasta muy avanzado 1993, las mayores restricciones monetarias producen unefecto de estrechamiento excesivo en el margen financiero, en donde las tasas pasivas subie-ron en forma más que proporcional que las tasas activas. El sistema se vio obligado, en estasituación, a liquidar préstamos, aun cuando en promedio éstos estaban a niveles por debajode los necesarios para cubrir el costo de las captaciones y del encaje legal.18 Brock y Rojas Suárez (2000) señalan que una explicación plausible de la ausencia decorrelación alta y negativa entre spreads y tasas de interés a los depósitos, es el hecho de quela liberalización financiera ha permitido a los residentes domésticos de muchos países enLatinoamérica diversificar sus portafolios internacionalmente. En contraste, las empresas ylos hogares no han ganado un pleno acceso a los mercados de capital internacionales.


Cuadro N° 3Matriz de correlación entre spreads y entre tasas y spreads

S1

S2

S3

S4

S5

S7

S1

1,000 – – – – –

S2

0,7105 1,000 – – – –

S3

0,7811 0,7426 1,000 – – –

S4

0,5784 0,3953 0,8797 1,000 – –

S5

0,7848 0,8852 0,9454 0,6986 1,000 –

S7

0,7523 0,8358 0,9754 0,7976 0,9755 1,000

ip1

0,5715 – – – – –

ip2

– 0,832 – – – –

ip3

, ip4 , i

p5– – 0,4753 0,0172 0,6908 –

id1

0,274 – – – – –

id2 , i

d3– 0,3513 -0,2043 – – –

id4

– – – -0,5918 – –

id5

– – – 0,1209

Evidentemente, el aumento progresivo y la subsiguiente resistencia a la baja delspread generan grandes interrogantes: ¿ha sido esta tendencia creciente el resulta-do del ejercicio de una posición de poder de mercado en un contexto de escasacompetencia o es simplemente el resultado de la cobertura contra el riesgo crecienteque toman los bancos en el negocio de la intermediación? ¿Es el spread el resul-tado de serias ineficiencias de costos o es un fenómeno más ligado a la rentabili-dad del negocio? En esencia, y como mostraremos analíticamente más adelante,el elevado número de variables que inciden en el spread puede reducirse a ele-mentos que tienen que ver con la rentabilidad y poder de mercado en la industria,con elementos de costos y con el nivel de riesgo que confrontan los bancos. A unnivel aun descriptivo, un vistazo al comportamiento de ciertas variables financie-ras puede ayudar a evaluar algunas hipótesis.

Típicamente las medidas del grado de concentración son tomadas como la aproxi-mación más simple a cómo la estructura de mercado puede reflejar, de algúnmodo, el poder de mercado en la industria. La concentración por el lado de losactivos de los bancos comerciales en Venezuela medida por el índice C4 y elíndice de Hirschman-Herfindahl refleja, a lo largo del período que va desde 1986a junio del año 2000, niveles muy leves, cierta estabilidad y una tendencia a la


baja a partir del estallido de la crisis financiera en 1994 (ver Gráfico N° 3)19. Esevidente que si existiera alguna relación entre poder de mercado y el spread, elgrado de concentración de la industria sería un indicador muy pobre para ello.Por otra parte, es preciso resaltar que el tránsito de un sistema de represión a unode liberalización (que se inicia a finales de los años ochenta), la nueva Ley deBancos (que entró en vigencia en 1994) y la reestructuración que sucedió a lacrisis financiera, han facilitado la entrada de nuevos actores al negocio bancario,lo que constituye alguna evidencia de la reducida importancia que tienen lasbarreras a la entrada.

Gráfico N° 3Índices de concentración de Hirschman-Herfindahly C4 para los bancos comerciales y universales1986:1-2000:1

19 El índice C4 se calcula simplemente como la suma de la participación en el mercado delos activos de los cuatro mayores bancos. El índice de Herfindahl-Hirschman es una función

convexa de la participación de mercado de cada banco y se calcula como IHH = (mi)2,

donde mi representa la participación del activo de cada banco sobre el activo total del sistema.

La industria se considera no concentrada cuando el índice se sitúa por debajo de 1.000, media-namente concentrada cuando el índice se sitúa en el rango entre 1.000 y 1.800, y altamenteconcentrada con mediciones por encima de 1.800. La muestra incluye no sólo a todos los bancosque han existido desde la crisis de 1994-1995 sino, además, al menos a cinco bancos quedesaparecieron después de la crisis financiera (Latino, Occidente, Popular, Fivenez y Orinoco).

�n

i = 1


Por otra parte, y en referencia a los costos, si se observa el Gráfico N° 4 es posibleapreciar una estrecha asociación entre las medidas ex post del spread y los gastosde transformación como proporción del activo promedio. Aunque esta asociaciónno implica una relación sistemática o de causalidad entre las variables, la teoríaindica que la relación es plausible. No obstante, y aun presumiendo alguna rela-ción entre los gastos de transformación y los spreads, a partir de los años 92 y 93el spread comienza a alejarse muy significativamente de los gastos de transforma-ción, lo que parece dar espacio a la influencia de otros elementos.

Gráfico N° 4


La rentabilidad del sector financiero definida aquí como la razón entre los benefi-cios después de impuesto entre el activo promedio, muestra estrecha relación conlas medidas del spread. La correlación es alta con todas las medidas del spread,como lo muestra el Cuadro N° 4. Esta alta correlación también puede ser observa-da para la rentabilidad y la capitalización (0,67). Dado que la asociación entre lasmedidas del spread y la relación de capitalización del sistema es también fuerte(con coeficientes de correlación por encima de 0,7 para todos los casos), essensible preguntarse hasta qué punto es posible dar cabida a la hipótesis queexplica el spread como un mecanismo para capitalizar al sistema.

Cuadro N° 4Matriz de correlación entre spreads, rentabilidad, capitalización y provisiones

Razón beneficios/activo Razón patrimonio/activo Provisiones

Razón beneficios/activo 1 0,6708 –

S1

0,6482 0,5071 0,7846

S2

0,5937 0,7081 0,7262

S3

0,7299 0,8543 0,7753

S4

0,5620 0,7780 0,6038

S5

0,7265 0,8275 0,7862

S7

0,7476 0,9025 0,7623

El Gráfico N° 5 muestra las relaciones antes mencionadas una vez normalizadas lasseries a una media igual a cero y a una desviación estándar igual a la unidad20. Lamedida del spread que se usa es S

7, por ser la definición que ha sido más útil para

la descomposición y porque la misma muestra alta correlación con la razón bene-ficio/activo y la razón patrimonio/activo. El ascenso progresivo en la razón patrimo-nio/activo que se observa en la figura desde el año 1994 no debería sorprender, sise toma en consideración que hasta entonces la Ley de Bancos de 1988 establecíalos montos de capital del sistema en términos nominales (y no como proporciónde los activos). Por otra parte, el grado de fragilidad del sistema debía expresarsejusto en los años previos a la crisis en bajos niveles de capitalización. Con la nuevaLey de Bancos de 1993, esta proporción ajustada por riesgo se ubicó en 8 por cientoen función de los acuerdos de Basilea.

20 La asociación es mucho menos clara cuando se usa la relación entre beneficios y capital(ROE).


Gráfico N° 5

Una posible evidencia de que buena parte del spread y de los beneficios han sidodirigidos hacia la base de capital del sistema financiero puede ser inferida obser-vando el resultado de las pruebas de causalidad de Granger para pares de lasseries. El Cuadro N° 5 muestra el resultado de las pruebas de causalidad para las se-ries semestrales del Spread S

7 y la razón patrimonio/activo y de esta última con la

razón beneficio/activo. Hasta con dos rezagos la rentabilidad causa la relaciónpatrimonial en el sentido de Granger. La hipótesis nula de que la relación patrimo-nial no causa a los beneficios no puede ser rechazada en este caso. Por otra parte,el spread precede a la razón patrimonio/activo pero la relación patrimonial nocausa al spread hasta con dos rezagos. La prueba con tres rezagos para estas dosúltimas variables muestra causalidad bidireccional.


Cuadro N° 5Test de Causalidad de Granger para rentabilidad, relación patrimonialy el spread S7.Muestra: 1986:1 a 2000:1

Hipótesis nula Obs. Rezagos Estadístico F Probabilidad

Razón patrimonio/activo no causa rentabilidad 28 1 0,1351 0,7162



Rentabilidad no causa razón patrimonio/activo 28 1 7,9064 0,0094



Spread S7 no causa razón patrimonio/activo 28 1 1,7118 0,2026



Razón patrimonio/activo no causa spread S7

28 1 0,0300 0,8637


27 2 2,3408 0,1197


26 3 4,7701 0,0121

La calidad de la cartera del sistema financiero puede ser medida de diferentesmaneras. Una forma aproximada y directa es construyendo algún índice de laproporción de préstamos incobrables o morosos sobre la cartera total. Desafortu-nadamente, para el período que estamos considerando este concepto no estádisponible. Es común en estos casos, tomar como medida de la calidad de lacartera la proporción de las provisiones por préstamos de dudosa recuperacióndividida sobre el total de activo. Una asociación estrecha entre el comportamientodel spread y el comportamiento de las provisiones pudiera indicar simplementeuna estrategia de cobertura contra el riesgo. El Gráfico N° 6 muestra, una veznormalizadas las series, que esta asociación efectivamente existe en el caso delsistema financiero venezolano, lo que en principio da sostén a la idea de que elspread es un síntoma de un elevado riesgo de cartera.


Gráfico N° 6

Derivación del modelo teórico

El análisis anterior ha sido realizado a partir de una descomposición de las relacio-nes contables que se derivan de los balances bancarios. Tal tipo de explicaciónestá sometida a importantes limitaciones ya que no permite evaluar las reaccionesde los bancos ante cambios en los parámetros fundamentales que condicionansus decisiones.

Para poder explicar estos mecanismos y su funcionamiento en momentos especí-ficos es necesario modelar la conducta de los bancos como agentes económicosque se mueven en un mercado muy particular y que están, así mismo, sometidosa restricciones muy específicas. La modelización que se pretende debe a su vezpermitir contrastar empíricamente las proposiciones teóricas fundamentales y di-rimir aspectos trascendentales asociados a las políticas de fomento y regulaciónde los mercados financieros.


Varios intentos de modelar el mercado bancario han sido hechos. Aquí estamosinteresados en aquellos modelos que se basan en hipótesis de comportamiento delos bancos como agentes microeconómicos de decisión. En este sentido considera-mos relevantes, y de hecho seguimos de cerca los trabajos de Bresnahan (1982),Shaffer (1989 y 1993), Shaffer y Disalvo (1994), Molyneux, Thornton y Lloyd-Willians(1996), Gruben y Koo (1997), Gruben y McComb (1996) y Barajas, Romero y Salazar(1999). Todos estos autores han pretendido desarrollar un modelo teórico, suscep-tible de ser estimado, que permita explicar la naturaleza y el comportamiento de losspreads bancarios a través de sus determinantes fundamentales: las tasas de interés,los costos no financieros de intermediación, la presión fiscal y reguladora sobre laactividad bancaria, el costo del riesgo y la imperfección de los mercados financierosque permitiría la existencia de beneficios extraordinarios en esta actividad.

El tipo de modelo que aquí se utiliza deriva del enfoque de organización indus-trial y permite discutir varios aspectos asociados a la eficiencia, el poder de mer-cado y la acción reguladora del gobierno sobre el negocio bancario. Particularmentenos interesa relacionar los cambios en los spreads bancarios con los costos nofinancieros, los impuestos, el riesgo del crédito y las distorsiones de mercado.

Estas relaciones, a su vez, deben ser examinadas no sólo en su comportamientotemporal sino entre los diferentes bancos que integran el sistema, dadas las evi-dencias de una alta variabilidad entre los agentes involucrados. Esta circunstanciaimpone, también, sobre el modelo ciertas restricciones en su formulación.

El punto de partida es concebir a un banco representativo j cuyo producto es unvolumen de préstamos (P

j ) que se obtiene a partir de unos insumos de carácter

financiero, depósitos (Dj ), y unos insumos no financieros. Adicionalmente, los ban-

cos están obligados por la autoridad monetaria a mantener reservas sobre losdepósitos que reciben (R

j ).

De esta manera, los bancos poseen como activos los préstamos y las reservas, ycomo pasivos los depósitos y otras obligaciones no financieras (ONF

j ).

Dado un coeficiente de reservas requeridas (rj ), tal que:

rj =

Rj

,

Dj

para cada banco debería cumplirse la condición de balance:

Pj – D

j (1 – r

j ) – ONF

j = 0 (11)

Por otra parte, cada banco recibe ingresos de los préstamos otorgados (ip P

j ) y

paga intereses por los depósitos recibidos (id D

j ).


Así mismo, cada banco incurre en costos (Cj ) por los insumos reales requeridos

para llevar a cabo su labor de intermediación o transformación. Estos costos estánafectados por la escala de las operaciones o el nivel de lo producido (P

j ), los

costos de transformación (GT) y por el nivel de riesgo de sus operaciones (x).

De esta manera, los beneficios de un banco j (Bj ) pueden representarse por:

Bj = i

p P

j – i

d D

j – C

j (p

j ,GT, x ) (12)

Si se supone que no hay incertidumbre y que los bancos sólo deben controlar porel stock de préstamos que otorgan para poder maximizar sus beneficios, la con-ducta del banco representativo queda determinada por la resolución del proble-ma de maximizar B

j :

MaxBj = i

p P

j – i

d D

j – C

j (p

j ,GT, x )

La condición de primer orden para este problema de maximización es:

(13)

Obsérvese que:

a) por la ecuación de balance (11) la derivada parcial está determinada por el

coeficiente de reservas requeridas. Es decir, el crecimiento del crédito está restringi-

do por el monto de las reservas que los bancos deben mantener: �Pj = (1 – r

j )�D

j

Por ello (14)

b) el valor de estará determinado por el poder de mercado ya que en

competencia perfecta

La ecuación (13) puede ser transformada en una ecuación de regresión que expli-que el spread y sea susceptible de ser estimada. La especificación precisa de talecuación va a depender del conjunto de supuestos con relación a la función decostos y de los mercados de préstamos y depósitos.

Pj

�Bj = i

p + P

j �ip

– i

d �D

j – D

j �i

d – C

pj = 0

�Pj �P

j �Pj

�Pj

�Dj

�Pj

�Dj

�Pj

11 -r

j

=

�ip

�Pj

�id

�Pj

y

= 0 y�i

p

�Pj

�id

�Pj

=0


Modelo empírico de estimación de los spreads bancarios

Transformando la ecuación (13) de tal manera que se puedan introducir las elas-ticidades con respecto a las tasas de interés de la demanda de préstamos

y de la demanda de depósitos

y sustituyendo por la ecuación (14), se obtiene la siguiente expresión:

(15)

Definiendo (SPj =

Pj ) y (SD

j =

Dj ) como la participación del banco j en el mercado

de préstamos y de depósitos, respectivamente, y teniendo en cuenta que (GRp = �P )

y (GRd = �D ) representan el grado de respuesta de la oferta de préstamos y del stock

de depósitos a los cambios en los préstamos y depósitos del banco j, la ecuación(15) puede ser escrita como:

(16)

Denominando las expresiones y como Hp y H

d

y retomando la expresión (16) y eliminando el subíndice j con el objeto de simpli-ficar, tenemos:

(17)

Hp y H

d son indicadores del poder de mercado en los segmentos de préstamos y

depósitos respectivamente. Dadas las restricciones de signo asociadas a las elasti-cidades tasa de interés de los préstamos y tasa de interés de los depósitos, losrangos de valores aceptables para los indicadores de poder de mercado serían:

Hd ≥ 1

Hp ≤ 1

�id D

�D id > 0�

d =

�id P

�P id < 0�

d =

Pj �P 1

ip +

id P

j �P �

p

id=

1 – rj

id

Dj �D 1

D �Dj �

d

+ Cp( () )

DP

�Pj

SPj GR

pip

1 + �

p

id=

1 – rj

+ Cp( ) SD

j GR

d1+( ) �d

SDj GR

d1+( ) �

d

SPj GR

p1+( ) �

p

( )1

1 – rip =

id ( )H

d

Hp

+ Cp

1

Hp

�Dj


Puede demostrarse que si la competencia perfecta prevalece en ambos mercados el

coeficiente será igual a la unidad21. En este caso, en el óptimo la tasa de

interés activa debe igualar a los costos marginales no financieros más los costosfinancieros:

(18)

Si hay evidencias de existencia de poder de mercado simultáneo, este coeficientetenderá a tener un valor mayor que uno (Barajas, et. al., 1999).

Así, la ecuación (17) muestra la tasa de interés activa que optimiza los beneficiosde un banco representativo j en función de:

a) la tasa de interés pasiva ajustada por la tasa impositiva sobre la actividadde intermediación

b) el poder de mercado y

c) el costo marginal no financiero de producir préstamos.

Con el objeto de derivar una ecuación susceptible de ser estimadaeconométricamente se puede asumir, como es lo usual, que el costo marginal(C

p) es una función lineal de la escala de producción (P)22, los costos de transfor-

mación (GT ) y de otros factores que afectan el nivel de riesgo (x). Es decir:

Cp = a

0 + a

1P + a

2GT + a

3x

De esta manera, la ecuación (7) puede escribirse como:

(19)

Si definimos:

b0 =

a0 ; b

1 =

a1 ; b

2 =

a2 ; b

3 =

a3 ; b

4 =

H4

( )Hd

Hp

ip =

C

p +

id

1

1 – r

( )Hd

Hp ( )i

d

1 – r+

a0 + a

1P + a

2GT + a

3x

Hp

ip =

Hp

Hp

Hp H

pH

p

21 En el caso de competencia perfecta los segundos componentes de las expresiones Hp y Hdserán nulos. Se supone que en un mercado competitivo la participación de cada banco, tantoen el mercado de préstamos como en el de depósitos, es lo suficientemente pequeña comopara que estos mercados no sean sensibles a los cambios que ellos individualmente inducen.22 Debe insistirse que este supuesto de linealidad no equivale a proponer que los rendi-mientos a escala son constantes. Rendimientos a escala constantes requerirían adicionalmente

que asumiera un valor nulo.a1 = �Cp

�C


La ecuación (19) se transforma en una ecuación susceptible de ser estimada de laforma:

(20)

De nuevo, debe observarse que si hay competencia perfecta en ambos mercados,b

4 tomaría el valor igual a la unidad. En caso de que exista poder de mercado en

ambos o en al menos un mercado, b4

asumiría un valor mayor que la unidad.Desde un punto de vista estrictamente algebraico, b

4 podría ser un valor negativo

si la elasticidad tasa de interés de los préstamos fuese extremadamente inelásticay la participación del banco representativo en el mercado fuese extremadamentepequeña. Esto podría generar una situación reñida con el ejercicio del poder demercado. Por esta razón, se ha establecido una restricción adicional al exigir queel indicador de poder de mercado, el coeficiente b

4, sea adicionalmente un valor

estrictamente positivo. Resumiendo, el rango de valor aceptable para b4 sería:

b4 ≥ 1

Un recurso usual en la estimación de este tipo de modelo es suponer que en unode los mercados predomina la competencia perfecta, generalmente el mercado decaptaciones23. De esta forma, la estimación de la ecuación (20) permite validar

la hipótesis de imperfección en el mercado restante .

Desde un punto de vista econométrico el precio de las captaciones es una varia-ble exógena para los bancos en dos circunstancias posibles: en el caso de que latasa de interés pasiva sea regulada por la autoridad monetaria, y cuando losbancos deben competir por los fondos de los depositantes. Debe hacerse notarque el suponer que los bancos se comportan como tomadores de precios en elmercado de depósitos no descalifica los resultados que se pudieran obtener conla estimación. Puede demostrarse que, en caso de existir poder de mercado porparte de los bancos con relación a los depósitos, la especificación de b

4 subestima

su valor; por lo que el test para encontrar una conducta competitiva resulta sermucho más exigente (Cf. Shaffer, 1993). En este sentido, hacer inferencia sobre elpoder de mercado de los bancos a través del coeficiente b

4 provee de un test po-

deroso, bien sea que el mercado esté o no regulado.

ip = b

0 + b

1P + b

2GT + b

3x + b

4 ( )id

1 – r

23 Este supuesto no está reñido con la evidencia presentada por Brock y Rojas Suárez (2000)para seis países de América Latina, ni con el signo y la magnitud de las correlacionespresentadas en el Cuadro N° 3.

( )1

Hp

b4=


Datos y estimación

La ecuación (20), expresada en forma estocástica, constituye la base del modeloestimado tanto en una versión para el agregado de todos los bancos del sistemafinanciero venezolano, como en una versión de regresiones de datos de panel deun subconjunto de 24 bancos individuales. El modelo se estima en estas dosversiones a fin de detectar cuán robustos son los resultados ante cambios en losestimadores y el tamaño y tipo de muestra. Los datos usados para la estimaciónprovienen de los balances reportados por cada banco para la Sudeban. La perio-dicidad usada en este modelo es semestral, desde el año 1986 hasta el primersemestre de 2000, lo cual da un total de 29 observaciones para el modelo agrega-do y 618 observaciones para las regresiones de datos de panel.

La operacionalización de las variables de la ecuación (20) es la siguiente: para elcaso de las tasas de interés activa y pasiva que aparecen en la ecuación (20) se hausado la definición del spread S

2. Es decir, la tasa de interés activa implícita (i

p)

surge como la razón de ingresos financieros por préstamos entre los préstamospromedio, y la tasa de interés pasiva implícita (i

d), como la razón de egresos

financieros por depósitos contra el total de depósitos promedio. La tasa pasivaimplícita ha sido ajustada por el coeficiente observado de reservas que mantienenlos bancos en el Banco Central. Los préstamos (P) fueron transformados en valoresreales (PR), usando el índice de precios al mayor con año base en 1984, y fue laúnica variable usada en nivel (medida en billones de bolívares.). Para medir loscostos se han utilizado los gastos de transformación (GT

1) sobre el activo promedio.

La variable riesgo (x) fue aproximada con la razón de los gastos por incobrabilidadde créditos y otras cuentas relacionadas al activo con respecto al activo promedio.Todas las variables que se expresan como proporción del activo, así como la tasa deinterés activa y pasiva implícita, fueron anualizadas. Las pruebas de raíces unitariasde Dickey Fuller aumentado y de Phillips y Perron, para comprobar la estacionariedadde las series, indicaron que ninguna de las series es estacionaria pero todas sonintegradas del orden uno24. Esto indica que se puede estimar el enfoque en diferen-cias o conseguir una relación cointegrativa entre las variables del modelo con unaestimación adecuada. La prueba para la relación cointegrativa fue comprobadasegún el procedimiento en dos etapas de Engle y Granger (1987).

Inicialmente, la relación directa entre la tasa de interés activa y los préstamosreales (PR) genera un problema de endogeneidad. El problema de la endogeneidadde los préstamos (PR), indica que es más apropiado usar un estimador de varia-bles instrumentales25.

24 Las estimaciones fueron realizadas con RATS (versión 5) y las del grupo de los bancosindividuales con Eviews (versión 3.1).25 Como instrumentos se usan las variables determinísticas de la estimación junto con losdepósitos totales y el PIB total real con distintos rezagos.


Los resultados de la estimación con variables instrumentales se presentan en elCuadro N° 6. Una posibilidad de hacer una estimación de variables instrumentalesmás eficiente, cuando se tienen más instrumentos que variables explicativas, es laaplicación del estimador del método de momentos generalizados desarrolladopor Hansen (1982). La mayor eficiencia se logra tomando en cuenta una estima-ción consistente de la matriz de varianza y covarianza de los residuos obtenidosen una estimación previa, lo cual permite mejorar la estimación de los parámetrosal considerar la posible presencia de problemas de heterocedasticidad y correla-ción serial. Los resultados obtenidos con la estimación de método de momentosgeneralizados se presentan también en el Cuadro N° 6.

La expresión (20), en su versión estocástica, también fue utilizada en forma deuna regresión agrupada (pooled regression) para 24 bancos y 29 observacionespor banco entre el primer semestre de 1986 y el primer semestre del año 2000. Eneste tipo de estimaciones el enfoque es siempre el de centralizar las observacio-nes a su promedio, es decir, utilizar las informaciones individuales para estimarlos parámetros en promedio sin distinción entre los bancos.

Los datos usados para la estimación provienen de los balances publicados de 49bancos. De ellos se hizo una selección para incluir sólo los bancos con al menosquince observaciones26. De esta manera, ya se dijo anteriormente, sólo 24 bancosentraron en la muestra para este tipo de análisis. El enfoque utilizado fue laecuación (20), con la misma operacionalización de las variables usadas en losmodelos con datos para el sistema en su conjunto. Las variables individualesmuestran la misma propiedad de la integración del orden uno. Asimismo, debe-mos reportar la presencia de un problema de autocorrelación, el cual requirió unajuste con un proceso explícito AR(1) en los residuos.

26 En el caso del Banco Industrial de Venezuela, a pesar de cumplirse el criterio de 15 o másobservaciones, éste no fue considerado por su comportamiento excesivamente atípico.

ipit

= b0 + b

1P

it + b

2GT

it + b

3x

it + b

4 + u

it( )idit

1 – rit


Cuadro N° 6Estimación agregada

Resultados de la regresión

Variable Parámetros bi de la estimación Parámetros b

i de la estimación

de variables instrumentales por el método generalizado de momentos

Período 1987:1 a 2000:1 1988:1 a 2000:1

Constante -0.1897 -0.2106(-2.99)** (-4.30)**

Préstamos 0.000815 0.000938(1.82)* (2.71)**

Gastos de 2.859 2.9286transformación (7.14)** (9.85)**

Provisiones 1.9629 2.1799(2.23)* (2.00)*

Tasa pasiva (id/(1-r)): 1.1854 1.2008

(19.81)** (24.79)**

R2 : 0.96 0.96

Pruebas para autocorrelación:DW: 1.53Ljung-Box Q-StatisticsQ(1) = 1.2919 Nivel de significación 0.26Q(2) = 2.2578 Nivel de significación 0.32Prueba de LMOrden 1: 2.925 Nivel de significación 0.09Orden 2: 3.547 Nivel de significación 0.17Prueba de Engle para heterocedasticidad:χ2 (1) = 1.08 Nivel de significación 0.30Prueba de Jarque-Bera para normalidad:χ2 (2)=1.212 Nivel de significación 0.55Prueba de F para b4 = 1:F(1,22) = 9.61 Nivel de significación 0.005

Notas: Los valores entre paréntesis son los valores de t y un asterisco indica significación a 10% entanto que dos asteriscos a 1%.

Los residuos de cada estimación son estacionarios al nivel de 1% según el test de ADF.

ipt = b

0 + b

1P

t + b

2GT

t + b

3x

t + b

4 + u

t( )idt

1 – rt

Prueba de Hansen para W óptima:u’ZwZ’u=3.89 Nivel de significación 0.57Prueba de Wald para b4 = 1:χ2 (1) = 17.19 Nivel de significación 0.000


Usando el estimador de mínimos cuadrados generalizados factibles (FGLS), losresultados de esta estimación no muestran grandes diferencias en comparación conlos del sistema financiero agregado total, como puede verse en el Cuadro N° 7.

Cuadro N° 7Estimación de datos agrupados (Pooled Regression) con FGLS

Variable Coeficiente Error estándar Estadístico t Prob.

C 0.026518 0.010321 2.569391 0.0104

PRit

-0.006140 0.000562 -10.92208 0.0000

GT1it

1.813626 0.094254 19.24189 0.0000

Xit

0.346584 0.091125 3.803400 0.0002

idit/(1-r

it) 1.390831 0.020704 67.17800 0.0000

R2 : 0.93

Notas: estimación en forma de mínimos cuadrados generalizados factibles con corrección de unproceso explícito autorregresivo del orden uno. Coeficiente de autocorrelación r = 0.61.No hay autocorrelación del orden mayor que uno (comprobado con Ljung Box Q-Statistics) y los residuosde cada banco son estacionarios al nivel de 1% (comprobado con la prueba de Phillips-Perron).La prueba tipo F para b4 = 1: F(1,613 ) = 356.356, rechaza la hipótesis nula al nivel de significa-ción de 1%.

Para darle un sentido económico a esta comparación, es propicio identificar Hp y

determinar a partir de los valores estimados para los parámetros b, el valor de losparámetros a. El Cuadro N° 8 presenta el valor de H

p y de los parámetros a para

las cuatro estimaciones; con variables instrumentales; con MMG; con datos para losbancos individuales agrupados; y con los bancos individuales.

Una estimación para cada banco individual puede hacerse igualmente, con elmismo conjunto de datos, considerando la correlación entre los bancos en formade una ponderación con la matriz de varianza-covarianza estimada. La estimaciónpara este modelo de los bancos individuales se hace con el método de RegresiónAparentemente no Relacionada (SUR) de Zellner (1962) y la ecuación a estimarquedaría como sigue:

ipit

= b0 + b

1PR

it + b

2GT

it + b

3x

it + b

4 + u

it( )idit

1 – rit

iip = b

i0 + b

i1P

ti + b

i2GT

1it + b

i3x

it + b

i4 + u

it( )idit

1 – rti


Una estimación de variables instrumentales del enfoque panel usando los instru-mentos del sistema global resulta en un empeoramiento de los resultados obteni-dos e indica que hay que buscar instrumentos adecuados banco por banco paraevitar el problema de la endogeneidad de los préstamos. Por razones de com-parabilidad de las estimaciones con el enfoque global no hemos hecho esta selec-ción especial.

La prueba de Wald permite comprobar que los coeficientes bij (i = 1,...,4; j =

1,...,24) de cada banco son efectivamente distintos.

Cuadro N° 8Cálculo de los parámetros estructurales a

Estimación con variables Estimación en MMG Pooled regression SUR*instrumentales

Hp 0,84 0,83 0,71 0,71

a0 -0,16 -0,17 0,019 0.03

a1 0,00068 0,00078 -0,00442 -0,018

a2 2,41 2,43 1,30 1,95

a3 1,65 1,81 0,24 1,30

* Promedio de los parámetros significativos.

A los fines analíticos, en nuestro caso, más que los resultados de los bancosindividuales nos interesa una descripción de la distribución de los parámetros27.La descripción de la distribución de los parámetros que mostramos en el CuadroN° 9 es la de aquellos que son significativamente diferentes que cero y que tienenel signo correcto28. Los parámetros de los préstamos PR no son reportados dadoque, naturalmente, deben exhibir mucha variabilidad por el hecho de que sepresentan en niveles y representan una medida de economías de escala. Paratodas las variables los parámetros muestran baja variabilidad.

b0 =

a0 ; b

1 =

a1 ; b

2 =

a2 ; b

3 =

a3 ; b

4 =

H4

Hp

Hp

Hp H

pH

p

27 Los resultados de las regresiones hechas para cada banco están disponibles una vezhecha la solicitud a los autores.28 Véase el detalle en la sección siguiente.


Cuadro N° 9Estadística descriptiva de los parámetros de la estimación

Gastos GT1

Provisiones x Tasa pasiva

Media 2,54 1,99 1,68

Mediana 2,43 2,05 1,47

Desviación estándar 1,42 0,68 1,13

Coeficiente de variación 0,56 0,34 0,68

Rango 6,19 2,12 6,05

Cuenta 19 11 24

Interpretación de los resultados

Como puede observarse en los Cuadros N° 6 y N° 7, hay evidencias de imperfecciónen el mercado bancario. El indicador de poder de mercado, b

4 , es significativamente

mayor que la unidad con plena certidumbre para los métodos de estimación utiliza-dos en las distintas muestras.

Asumiendo competencia pura en el mercado de depósitos, el indicador Hp esti-

mado (poder de mercado en el mercado de préstamos) tiene el signo esperado yasume un valor significativamente menor que uno, cualquiera sea la manera comose estime (ver Cuadro N° 8). Es necesario comentar, además, que el valor obteni-do para este parámetro varía muy poco con el método de estimación empleado yse encuentra en un rango bastante estrecho que oscila entre 0,72 y 0,84. Estosvalores, aunque indican que los bancos ejercieron poder de mercado y, por tanto,pudieron obtener rentas mayores a lo que se esperaría de un mercado perfecta-mente competitivo, distan de considerarse indicadores de una situación monopólicao de comportamiento colusivo29. Aludirían más bien a un contexto caracterizadopor rivalidad oligopólica o de competencia monopolística, donde la presencia desustitutos cercanos y la rivalidad en variables distintas al precio suelen ser estrate-gias que acompañan, e incluso sustituyen, a la rivalidad exclusiva de precios.

Los resultados muestran, también, que no hay evidencias de que prevalezcaneconomías de escala en el sistema en su conjunto ya que el signo del parámetro

iip = b

i 0 + b

i1P

ti + b

i2GT

1it + b

i3x

it + b

i4 + u

it( )idit

1 – rit

29 En el caso de monopolio o solución colusiva, el parámetro Hp tendría un valor cercano acero y el parámetro b4 un valor que tiende a infinito. En las estimaciones el valor obtenidode Hp es significativamente distinto de cero.


b1 resultó ser positivo y significativo en las regresiones para el sistema en su

conjunto, aunque sólo a 10 por ciento en el caso de la estimación por variablesinstrumentales30. Por otra parte, debe señalarse que el valor del parámetro esconsiderablemente bajo acercándonos, más bien, a una situación de rendimientosa escala constantes. Este resultado no es de extrañar en un sistema cuyo mercadose ha venido reduciendo en forma sostenida en la última década, después de ha-ber experimentado una importante expansión en los años 70 y buena parte de los80. De esta manera el resultado obtenido podría más bien estar reflejando unproceso de ajuste de la capacidad instalada a una reducción del mercado, procesoque seguramente se produce con un rezago temporal.

Las provisiones para cubrir las pérdidas por préstamos incobrables en relacióncon los activos, que aquí se están asumiendo como una aproximación al riesgoque confrontan las instituciones bancarias, resultaron ser un factor significativo quecontribuyó a ampliar el diferencial de los intereses en el período analizado. Estoindicaría que los bancos han tenido que asignar recursos para lidiar con los pro-blemas asociados con la calidad de los préstamos, que a su vez están asociados ala percepción del riesgo en que ha incurrido la actividad. Es de notar que el valory la significación de esta variable podrían estar reflejando, también, los efectos decambios en el marco regulatorio que han obligado a la banca a un mayor aprovi-sionamiento, especialmente después de la crisis financiera de 1994.

En cuanto a los gastos de transformación, además de contar con el signo espera-do, son un importante componente de los spreads de las tasas de interés. Losresultados mostrarían, así mismo, que el incremento en los costos de transforma-ción estaría potenciando los efectos de las deseconomías de escala, especialmen-te en los años más recientes cuando se ha reducido en términos relativos elvolumen de préstamos, producto de la recesión económica y de una mayor sus-titución del sistema bancario doméstico como intermediario financiero.

Es preciso apuntar, sin embargo, que unos gastos de transformación elevados nonecesariamente indican ineficiencias crecientes. Esto puede ser el resultado de prác-ticas competitivas no basadas en los precios (y más bien en la generación de nue-vos productos y servicios, y mejoras de la calidad), una mayor competencia porparticipación en el mercado, un equivocado tratamiento contable de las inversio-nes en nuevas innovaciones tecnológicas no tangibles, etc. Una interpretaciónmás precisa de lo que acontece con los llamados costos de transformación exigesin lugar a dudas un análisis más cuidadoso que va más allá del alcance y laspretensiones de este estudio.

30 En el caso de la estimación usando un análisis de pooled regression, el coeficiente deescala resultó negativo, aunque relativamente pequeño. La diferencia con lo obtenido parael sistema en su conjunto se explica por la manera como está constituida la muestra de losbancos incluidos en los datos agrupados.


En el Cuadro N° 8 se presentan los resultados obtenidos con el estudio para elpanel de datos referente a 24 bancos que en algún momento operaron en el sis-tema durante el período considerado. Aunque la composición de la muestra difie-re sustancialmente del sistema en su conjunto, los resultados, además designificativos, confirman los obtenidos con el modelo agregado ya comentado:evidencia de imperfección en el mercado, un importante componente de riesgocomo factor explicativo de los spreads y la incidencia positiva y relevante de losgastos de transformación. En el caso del parámetro asociado al volumen de prés-tamos el coeficiente difiere en el signo, aunque sigue teniendo un reducido valor;esta diferencia es razonable debido a la gran variabilidad que se espera en estecoeficiente entre bancos de diferente tamaño y tipos de clientes y, también, por ladiferente estructura de la muestra con relación al sistema tomado como una unidad.

Cabe destacar que el valor del parámetro que mide el grado de poder de mercadoobtenido con el análisis para el panel de bancos (1,39) es parecido al obtenido conel modelo agregado en su versión más eficiente (1,20). Bajo el supuesto de compe-tencia pura en el mercado de depósitos, el parámetro que indica imperfecciones enel mercado de préstamos igualmente sería muy similar si comparamos un modelocon el otro (0,83 con el modelo agregado y 0,72 con el modelo de panel).

Un vistazo al Cuadro N° 9, donde se relacionan algunos datos estadísticos de loscoeficientes parciales de las regresiones para los diferentes bancos incluidos en elanálisis del panel, muestra también algunas importantes regularidades.

En el caso del parámetro que mide la sensibilidad de los spreads a los gastos detransformación (b

2), éste resultó significativo y con el signo correcto para 19 de los

24 bancos que integran la muestra. En cuatro bancos el parámetro no resultósignificativo y en sólo uno el parámetro fue significativo y con el signo no espera-do. El valor promedio del parámetro que mide la sensibilidad de los spreads a loscambios en los gastos de transformación resultó ser de 2,54, con una desviaciónestándar de 1,42. Este coeficiente promedio resultó bastante cercano al estimadocon el modelo que usa datos del sistema en su conjunto (2,93).

Con respecto al parámetro que mide la respuesta a los cambios en el riesgo (b3), éste

resultó significativo y con el signo esperado en 11 de los 24 bancos. El valor promediodel parámetro, considerando sólo los casos donde éste resultó significativo, se estimóen 2,12, con una desviación estándar de sólo 0,68. Igualmente, debe destacarse que elvalor de este parámetro se asemeja al estimado con el modelo agregado (2,18).

Utilizando la ecuación estimada para el modelo agregado con el Método Genera-lizado de Momentos y los valores de las variables para junio del año 2000, hemosestimado los efectos sobre la tasa de interés activa implícita de diferentes shocksen las variables exógenas consideradas en la ecuación: volumen de préstamosreales, gastos de transformación, tasa de interés pasiva implícita y coeficiente dereservas. Los resultados de tales simulaciones se muestran en el Cuadro N° 10.


Cuadro N° 10Efectos sobre la tasa de interés activa implícita de cambios en las variablesexógenas del modelo uniecuacional

Cambio en Efecto sobre la tasa de interés activa

Incremento de 10% en Incremento de 1,60% de la tasael volumen de préstamos

Incremento de 10% en los Incremento de 11% de la tasagastos de transformación

Incremento de 50% en la Incremento de 15,6% de la tasatasa pasiva implícita

Reducción de 50% del Reducción de 3,6% de la tasacoeficiente de reservas

Conclusiones

En este trabajo hemos intentado discutir y evaluar la evolución y los determinan-tes del diferencial de tasas de interés en Venezuela. El spread de tasas no es unconcepto uniforme y su magnitud no puede interpretarse apriorísticamente comoun elemento dañino o no para la solvencia del sistema o el bienestar colectivo. Sibien el spread puede ser resultado de ineficiencias de mercado inherentes alsistema financiero, no es menos cierto que este tipo de síntoma puede ser conse-cuencia de la evolución del contexto económico, tecnológico, institucional yregulatorio en el que se desenvuelven los bancos. Es más, para los especialistasno resultaría sorprendente que, bajo ciertas circunstancias, spreads elevados pu-dieran contribuir a fortalecer o mantener la solvencia de las instituciones banca-rias; éste es el caso cuando los mismos son usados como mecanismo para capitalizarel sistema y mitigar el riesgo.

Un compendio de la rica discusión analítica sobre los determinantes del spreadindica que, a los elementos ligados a la estructura, la conducta y las característicasinherentes al sistema financiero, debe complementárselos con otros factores vincu-lados al riesgo y, como tal, a la evolución del contexto macroeconómico, lasrestricciones regulatorias y al régimen jurídico y de seguridad contractual.

No es casual que gran parte de la literatura reciente sobre el spread financierohaya surgido como una reflexión alrededor de los sistemas financieros de variaseconomías de América Latina. La evolución y descomposición del spread parauna muestra de países latinoamericanos deja ver que, para la mayor parte de losaños 90, el spread fue casi tres veces superior al promedio de una muestra depaíses desarrollados y del este de Asia. Asimismo, la muestra de países de la


región señala que, como proporción del activo, los costos, las provisiones porriesgo y los ingresos por servicios son bastante mayores con relación al resto delos países. Brock y Rojas Suárez (2000), en su estudio de los determinantes de losspreads para la región, indican que los elevados diferenciales deben ser vistos enel contexto de la transición de sistemas financieramente represados hacia sistemasliberalizados; además, su estudio indica que los gastos operativos y la incertidum-bre macroeconómica son determinantes comunes a varios países. Aquí tampocoescapan los señalamientos de Catao (1998), quien apunta la aparición de eleva-dos costos fijos por unidad de producto como resultado de los elevados costostransaccionales que acompañan a los prolongados períodos de alta inflación.

El caso de Venezuela no difiere de estas regularidades encontradas para AméricaLatina. Las distintas acepciones del spread exhiben un comportamiento crecientea lo largo de la década de los noventa, aunque con un aumento brusco justodespués de estallar la crisis financiera del año 1994.

No es fácil inferir, a partir de los hechos estilizados, la influencia que tiene elgrado de poder de mercado en el comportamiento del spread. Aunque la razónbeneficio/activo muestra una estrecha relación con el spread, la concentración delos bancos comerciales y universales en Venezuela no ha sido elevada en losúltimos quince años y más bien ha venido declinando gradualmente después dela crisis financiera. La entrada de nuevos actores, por demás, constituye algunaevidencia de la reducida importancia que tienen las barreras a la entrada.

Resulta interesante apuntar que la razón patrimonio/activo vista como un indica-dor de capitalización está muy correlacionada con la rentabilidad y el spread. Laspruebas de causalidad de Granger indican la existencia de causalidad desde spready la rentabilidad hacia el grado de capitalización. Esto de algún modo da soportea la hipótesis de que el spread pudiera estar siendo usado como un mecanismopara aumentar la capitalización del sistema. La proporción de gastos por provisio-nes, visto como un indicador de riesgo, parece igualmente estar muy correlacionadocon el spread. Esto pudiera, incluso, constituir evidencia de un uso del spreadpara atender un problema de gran aversión al riesgo de los bancos, insuficienciasdel seguro de depósitos o consecuencia de acciones del regulador encaminadas amantener ciertos niveles de solvencia patrimonial, dada la profunda inestabilidadde la economía venezolana.

Las pruebas econométricas de los determinantes del spread en Venezuela confir-man la importancia de todas y cada una de las variables indicadas por la especifica-ción que deriva de un modelo microeconómico para una firma bancaria representativa.La tasa de interés activa de la banca se explica por cambios en la tasa de interéspasiva (corregida por el coeficiente de reservas), por los costos de personal (comoaproximación de los costos no financieros) y por las provisiones (como aproxima-ción del riesgo). El parámetro que indica presencia de imperfecciones en el sistema


financiero resultó significativo y con marcada invariabilidad al método de estima-ción. El parámetro que denota el tipo de rendimientos a escala no muestra evi-dencias de economías de escala al considerar el sistema en su conjunto; más bienpodríamos estar en presencia de un tamaño de planta excesivo con relación a unmercado que se ha estado reduciendo. Estos resultados son robustos al empleode datos agregados para el sistema con distintos métodos de estimación, y alempleo de datos individuales para cada banco.

Las evidencias de poder de mercado en el sistema financiero no son un resultadoextraño. Las usuales barreras a la entrada asociadas a los requisitos de capital,tecnología, economías de escala y trabas regulatorias hacen que los mercadosfinancieros se alejen de las condiciones ideales de competencia pura. Por otrolado, debe enfatizase que la imperfección del mercado no significa monopolio ocomportamiento colusivo; otras soluciones más plausibles se aproximan a merca-dos oligopólicos o de competencia monopolística. Estos últimos, por cierto, secaracterizan por una fuerte rivalidad que asume diversas formas: en tasas deinterés, en nuevos productos, en calidad de los servicios, en publicidad, etc.Encontrar evidencias de imperfecciones en el mercado nos obliga a profundizar lacaracterización de la estructura específica del mercado y explorar la naturaleza dela formación de los precios en este sector.

Los resultados indican, de algún modo, que el spread financiero en Venezuela esel resultado de un complejo arreglo de variables. Fuentes de costos, de riesgo yde poder de mercado se combinan en la explicación del spread. La ausencia deeconomías de escala en un sistema financiero que se ha caracterizado en los años90 por su “estrechamiento”, y en una economía sometida a un proceso secular dedesmonetización, indica que la hipótesis de ineficiencias de costos por tamañossubóptimos de planta merece ser considerada.

Las evidencias obtenidas a través de las pruebas empíricas tienen lógicamente unalcance limitado. En primer lugar, el modelo empírico está restringido a la especi-ficación que impone el modelo teórico. Un modelo de estimación que incluyaotras variables, especialmente de tipo macroeconómico, sería más rico, pero acosto de rigor teórico. Sin embargo, es una extensión necesaria a este trabajo.

Por otra parte, es preciso indagar con mayor detalle qué variables pudieran estarinfluyendo en el comportamiento de las provisiones y en el de los gastos detransformación. Por cierto, la variación de estos últimos no necesariamente estáasociada con ineficiencias en la gestión bancaria, pues podrían también ser elreflejo de cambios tecnológicos, del tratamiento de las inversiones en activosintangibles e incluso en normas regulatorias que afectan la contabilidad de losgastos de inversión. Asimismo, es posible que un análisis por estratos de bancosrevele algunas diferencias importantes en los determinantes del spread. Éstas sonobviamente áreas que deberán abordarse en análisis ulteriores.


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¿Por qué Venezuela tiene diferenciales de tasas tan altos?a

Pérez MartíFelipe Pérez Martí*

RodríguezFrancisco Rodríguez**

Introducción

Este estudio es parte del programa de investigaciones de la Oficina de Aseso-ría Económica y Financiera de la Asamblea Nacional (OAEF) dirigido al análisis dela situación actual de la economía venezolana y sus perspectivas de crecimientoeconómico. En él analizamos la situación actual del sistema financiero y los factoresdeterminantes de los altos diferenciales existentes entre tasas activas y pasivas, yademás hacemos algunas recomendaciones de política financiera. Simultáneamentecon la realización de este estudio, la Comisión de Finanzas de la Asamblea Nacionalha comenzado un proceso de consultas a distintos sectores del país relacionadoscon la intermediación financiera. Este estudio se enmarca dentro del proceso dereflexión de la Asamblea Nacional sobre el estado del sistema financiero y su efectosobre el estado de la economía y está orientado a complementarlo.

* IESA** OAEF

a Agradecemos las sugerencias de los asistentes al Seminario de la Gerencia de Estudios delBCV y al Seminario Canaima del IESA, así como en particular de Alejandro Grisanti, OscarCarvallo, Lino Clemente, Luis Zambrano, Leonardo Vera y Andreas Faust. A estos tres últi-mos agradecemos asimismo el haber compartido su data con nosotros. Adicionalmente, nossentimos en deuda con Abelardo Daza, del IESA y Mónica García, de la OAEF.


Nuestro trabajo busca establecer, a través de los métodos cuantitativos y formalesde investigación económica, las razones detrás del alto spread financiero en Vene-zuela. En efecto, nuestro trabajo busca distinguir entre sus distintas posibles cau-sas, entre ellas:

a. Ineficiencias del sector bancario, reflejadas en altos gastos de transformación.

b. Altos niveles de colocación de deuda pública interna.

c. Ausencia de competencia en el sector bancario.

El primer factor es aquel al que apelan casi uniformemente los representantes delsector bancario al explicar la razón detrás de los altos diferenciales de las tasasvenezolanas. El argumento subyacente es que cualquier factor que determine al-tos costos tendrá que ser traspasado, aun en un mercado competitivo, a los con-sumidores de los servicios de los bancos. Si un banco tiene altos costos debetener altos spreads, de forma de recompensar esos altos costos.

Otro factor que podría causar un alto diferencial de tasas sería un exceso decolocación de deuda pública interna en el mercado crediticio. Esto tiene mayoresposibilidades de ocurrir si, como es cierto en el caso venezolano, los depositantesno tienen forma de acceder directamente a los rendimientos pagados por losinstrumentos de la deuda pública. Mientras el mercado de fondos prestables estémás saturado, una mayor demanda de préstamos por parte del Estado puedecausar un exceso de demanda sobre la oferta de préstamos y presionar hacia elalza de la tasa de interés. En particular podría pensarse que la tasa afectada seríaaquélla a la cual los bancos prestan, la tasa activa, si son ellos los que proveen losfondos, y no necesariamente la tasa pasiva si los depositantes no tienen acceso almercado de deuda pública1.

El tercer argumento mencionado, el de una explotación de su poder de mercadopor el sector bancario, es tal vez el más controversial de todos, por sus implicacioneséticas y legales. Es importante dejar claro que este estudio se centra en el compor-tamiento restrictivo de la competencia como un fenómeno económico y que nointentamos analizar sus dimensiones éticas y legales. La principal consecuenciadel ejercicio de poder de mercado es que el o los agentes que lo ejerzan tenderána fijar precios por encima de lo que fijaría un mercado competitivo, por un lado,y proveerán un monto menor de créditos y recaudarán un monto menor dedepósitos que en un mercado competitivo, por otro. En el servicio de intermediaciónfinanciera, el diferencial de tasas puede interpretarse como el precio que cobran

1 Si los depositantes tuviesen acceso a los instrumentos financieros del gobierno, esto tende-ría a presionar igualmente sobre la tasa de depósitos y no afectaría el diferencial de tasas.Actualmente, en Venezuela las formas a través de las cuales los depositantes pequeñospueden acceder a instrumentos del gobierno son limitadas.

F. Pérez Martí, F. Rodríguez / ¿Por qué Venezuela tiene diferenciales…? 61

los bancos por sus servicios. Si los intermediarios financieros están en posición decoludirse, aumentarán los precios y reducirán las cantidades producidas de inter-mediación financiera, de forma de aumentar sus beneficios. Un alto spread puedepor lo tanto deberse a una colusión total o parcial de las instituciones financieras, yesto tiene consecuencias negativas para el ahorro nacional y la inversión privada.

A pesar de que esta lista recoge las hipótesis más frecuentemente esgrimidas en eldebate público, existen otras posibles razones que pueden explicar un diferencialelevado entre tasas activas y pasivas. Por ejemplo, un alto nivel de riesgo –seapolítico o de otro tipo– puede hacer que el negocio de prestar se haga menosrentable, llevando a un aumento en los costos de intermediación financiera. Alter-nativamente, una expectativa de devaluación puede llevar a una fuga de depósi-tos al exterior, presionando sobre la tasa pasiva y, por tanto, llevando a una bajaen el diferencial si los bancos no pueden trasladar el impacto sobre la tasa activa.

El presente trabajo intentará distinguir formalmente entre estas hipótesis a través deluso de métodos cuantitativos. En primer lugar, discutiremos la consistencia de dis-tintos argumentos con la experiencia reciente venezolana, especialmente en com-paración con la de otros países de la región. Después de haber hecho esascomparaciones, pasaremos a una serie de pruebas formales que buscarán deter-minar las causas del alto spread financiero en Venezuela y evaluar comparativa-mente las distintas hipótesis.

Comentarios metodológicos

Antes de pasar a nuestro análisis es importante hacer una serie de comentariosmetodológicos sobre nuestro estudio, en particular sobre la evaluación que hare-mos de la hipótesis de explotación de poder de mercado. Al evaluar esta hipótesisnuestro estudio buscará identificar la existencia de desviaciones de la competen-cia en el sector bancario. El centro de nuestro estudio será la comparación delcomportamiento del sector financiero venezolano con el que esperaríamos quesurgiera de un sector competitivo. En este análisis, nos guiamos por un extensocuerpo de conocimiento en la teoría económica de la intermediación financieraque nos indica las características fundamentales del comportamiento de mercadosfinancieros competitivos.

A este respecto es fundamental acotar que en ningún momento nuestras pruebasse orientan a dar evidencia legal en torno a posibles violaciones de la Ley paraPromover y Proteger el Ejercicio de la Libre Competencia. No consideramos quees el rol de la Oficina de Asesoría Económica y Financiera de la Asamblea Nacio-nal establecer si ésta o cualquier otra ley se cumple o no. Lo que este estudio sípuede hacer es mostrar evidencia económica, tanto teórica como empírica, deque existe una manera de actuar de algunos agentes económicos que se desvíadel comportamiento competitivo. El que este comportamiento se esté dando por


acuerdos entre los bancos o porque ellos sigan reglas de acción que los lleven aactuar colusivamente no es objeto de nuestra investigación, a pesar de que puedaser muy relevante para una investigación jurídica.

Sin embargo, el posible hallazgo de que el sector financiero tiene un comporta-miento no competitivo tiene implicaciones importantes para la política económi-ca y para el diseño de leyes relacionadas con este sector. Es bien conocido que lasprácticas no competitivas llevan a una redistribución del excedente económicohacia los que las llevan a cabo, por un lado, y a pérdidas de bienestar por otro, enparticular en términos de freno al desarrollo económico debido a los bajos nivelesde ahorro e inversión que producen esas prácticas. Por lo tanto, el hallazgo deprácticas no competitivas puede ser una razón de peso para que se lleven a cabopolíticas económicas que busquen restablecer con urgencia la libre competencia.

Por último, es importante comentar sobre la relación entre nuestro estudio y elestudio presentado ante la Asamblea Nacional por la Superintendencia para laPromoción y Protección de la Libre Competencia (Procompetencia). En ese traba-jo se halló evidencia de un fuerte paralelismo en la conducta de distintas organi-zaciones financieras. Sin embargo, esa institución alertó sobre la posibilidad deque este paralelismo pudiese “conseguir explicación en la presencia de políticaseconómicas (monetarias) que afectan a todas y cada una de las instituciones quecomponen el sistema bancario nacional” (Procompetencia, 2000, p. 7). En otraspalabras, Procompetencia halló evidencias de un comportamiento que pudieseser consistente con conductas oligopólicas, pero también con otras hipótesis alter-nativas. El estudio de Procompetencia no fue capaz de rechazar la hipótesis decartelización, pero tampoco fue capaz de rechazar otras hipótesis alternativas.Nuestra investigación económica busca proponer una prueba más precisa deestas hipótesis para poder distinguir entre ellas y dilucidar cuál es la causa ver-dadera del paralelismo hallado por Procompetencia.

El sector bancario venezolano en perspectiva comparada

Como esbozamos anteriormente, consideramos que los altos gastos de transfor-mación, la existencia de un alto stock de deuda pública y la operación de prácticasoligopólicas constituyen las principales hipótesis a evaluar relativas al alto spreadfinanciero venezolano. En esta sección discutiremos cada una de estas hipótesis afondo y analizaremos su consistencia con el comportamiento observado por elsector financiero venezolano. Seguidamente pasaremos a describir nuestras prue-bas econométricas de estas hipótesis para el caso de Venezuela.


Gastos de transformación

La hipótesis de altos gastos de transformación se puede resumir, muy simplemente,como el argumento de que Venezuela tiene un sistema bancario muy ineficiente.Estas ineficiencias se traducen en una estructura de altos costos, lo cual a su vezhace necesario que los bancos traspasen estos costos a sus consumidores en laforma de un alto diferencial entre tasas activas y pasivas. El principal soporte de esteargumento se halla en un estudio hecho por McKinsey y Asociados para laSuperintendencia de Bancos y la Asociación Bancaria de Venezuela. De acuerdocon este estudio, Venezuela es el país con gastos de transformación más altos deuna muestra de cinco países latinoamericanos, con una proporción de gastos sobreactivos de 13,8 por ciento. Según el argumento de McKinsey, estos altos gastos sedeben a varias razones, entre las cuales se encuentran la sobrebancarización enVenezuela (el sistema financiero atiende a una mayor proporción de la poblaciónque la que efectivamente le es rentable atender), el aumento de salarios a nivelgerencial sin una reducción en la cantidad de personal, y un exceso de uso decheques como medios de pago.

Lamentablemente, la Asociación Bancaria de Venezuela ha decidido reservarse elderecho a permitir que esta Oficina analice los datos del estudio de McKinsey yAsociados, lo cual nos ha hecho imposible evaluar la confiabilidad de esa estima-ción de gastos de transformación. Sin embargo, nuestros cálculos independientesmuestran que la situación es algo más compleja. Es cierto, como mostramos en elGráfico N° 1, que Venezuela ha experimentado un aumento en sus gastos detransformación en los últimos años. Pero también es importante resaltar que esteaumento es bastante reciente, concentrándose principalmente en los años 1998 y1999, y que se ha comenzado a revertir en 2000. En el Gráfico N° 2 mostramosotra pieza interesante de evidencia: el aumento de los gastos de transformaciónen relación con el activo tiene más que ver con una caída de los activos totales delsector bancario que con un aumento en los costos. El monto total de los gastos detransformación reales no ha aumentado significativamente en los últimos años.


Gráfico N° 1Evolución de los gastos de transformación/activo promedio

Gráfico N° 2Evolución de los gastos de transformación y total activo real

Estas cifras indican que los altos gastos de transformación parecieran dependerprincipalmente del proceso de recesión de la economía venezolana. Dado que1998 y 1999 fueron años de crecimiento económico per capita negativo, es natu-ral que los activos bancarios hayan bajado y los costos, proporcionales a estosactivos, hayan aumentado. Sin embargo, esto no quiere decir que el país tenga


una tendencia permanente a tener altos costos de transformación; simplementeindica que es normal esperar que estos costos disminuyan a medida que la eco-nomía venezolana se recupere.

El argumento que venimos esgrimiendo se ve respaldado por la data que mostra-mos en el Cuadro N° 1 tomado de Zambrano, Vera y Faust (2000), en el cualreflejamos los gastos de transformación y el spread financiero promedio para Vene-zuela y otros países del mundo entre 1992 y 1999. Es importante tomar el promediode estos años para evitar que los valores reflejen si los países se hallan en recesióno en expansión. Como se puede ver en este cuadro, Venezuela no parece tener enpromedio gastos de transformación más altos que los del resto de América Latina,pero sin embargo, los spreads sí parecen ser más altos que los de la región –dehecho, más altos que cualquier país desarrollado o en vías de desarrollo en nuestramuestra–. El exceso del spread de Venezuela sobre el promedio de América Latinaes de 3,7 puntos porcentuales. Los datos mostrados en el Cuadro N° 1 parecieranindicar que el fenómeno de los altos spreads de Venezuela comparado con el delresto de la región no proviene de altos gastos de transformación.

Cuadro N° 1Descomposición del spread promedio para el período 1992-1999

Excedente de Impuestos Gastos de Provisiones Ingresos por Margen deingreso neto transformación servicios interés neto

Argentina 0,72 0,24 6,83 1,74 4,84 4,68Brasil 0,60 0,39 8,66 1,54 4,82 6,38Colombia 1,23 0,48 8,28 1,30 4,11 7,17Ecuador 1,30 0,07 7,42 1,58 5,30 5,08México 0,63 0,10 4,68 1,84 1,97 5,27Perú 1,22 0,62 7,70 1,61 4,65 6,50Venezuela 3,25 0,24 7,84 1,47 2,62 10,17Canadá 0,53 0,37 2,72 0,57 1,62 2,57Francia 0,11 0,09 1,68 0,46 1,07 1,26Alemania 0,27 0,21 1,50 0,09 0,57 1,49Italia 0,22 0,30 2,35 0,50 1,10 2,27Japón -0,20 0,02 0,94 1,03 0,66 1,13España 0,57 0,22 2,45 0,47 1,16 2,55Suecia 0,49 0,12 1,78 0,93 1,23 2,08Reino Unido 0,78 0,26 1,77 0,30 1,29 1,82Estados Unidos 1,27 0,64 4,26 0,59 2,83 3,93



Continuación del Cuadro N° 1Tailandia -0,59 0,50 2,14 1,96 1,12 2,90Corea -0,36 0,12 2,32 0,95 1,25 1,78Singapur 1,01 0,36 1,02 0,43 0,85 1,96Taiwan 0,69 0,15 1,34 0,30 0,46 2,02Nota: a. Todos los conceptos están calculados sobre el activo promedio.

b. El margen de interés neto corresponde a la suma de todos los componentes encorrespondencia con la ecuación 10.

Fuente: BankScope y Zambrano, Vera y Faust (2001).

Estos cálculos provienen de la base de datos BankScope recopilada por Bureauvan Dijk Electronic Publishing. Éstos son los datos sobre el sector bancario másutilizados en la investigación académica sobre el sector financiero, y su uso hasido recientemente adoptado por el Banco Mundial, entre otras instituciones. Anuestro parecer el hecho de que esta data cuente con mayor aceptación y reputa-ción a nivel internacional y que los datos no sean confidenciales la hace muchomás confiable que la de McKinsey.

Entre las razones frecuentemente aducidas para los altos gastos de transformación,se menciona el elevado uso de cheques y la ineficiencia de esos medios de pago. Aeste respecto, es interesante estudiar las implicaciones de la reciente decisión delConsejo Bancario Nacional de eliminar la conformación de cheques por debajo deBs. 20.000. Si bien puede ser cierto que los cheques constituyen un elemento depago ineficiente, un mercado competitivo debería estar en capacidad de eliminareste medio de pago sin que se requiriese una acción concertada para ello. El hechode que sea necesario imponer esta decisión de forma coordinada es altamentellamativo. En un mercado competitivo, los medios de pago ineficientes dejan deexistir por la misma presión de la libre competencia. Si el uso de cheques es ineficientecomparado con otros medios de pago, entonces los bancos que restrinjan el uso decheques y que exijan que sus clientes utilicen otros medios de pago deberían teneruna rentabilidad más alta. Bajo este supuesto, los bancos que se aferren a reconocerlos cheques de baja denominación deberían comenzar a perder mercado y presen-tarían pérdidas en comparación con los proveedores de medios de pago más efi-cientes. La imposición de una tecnología más eficiente se debería poder hacer porla fuerza del mercado. Pareciera que la razón por la cual se impone una acciónconcertada es la necesidad de evitar que algunos bancos sigan conformando che-ques de baja denominación, lo cual los haría ganar mayor participación de merca-do. Pero si ésta es una posibilidad real, y hay bancos que encontrarían rentableseguir ofreciendo conformar cheques de baja denominación, entonces el chequede baja denominación es, casi por definición, un medio de pago eficiente. La deci-sión de no conformar cheques de baja denominación podría en ese caso ser unaacción colusiva con repercusiones negativas sobre el bienestar.


En resumen, es evidentemente cierto que Venezuela tiene altos gastos de transfor-mación, y que éstos pueden repercutir sobre el nivel actual del diferencial detasas. Sin embargo, esto pareciera ser más un resultado del proceso recesivo quevive la economía venezolana y no de crecientes ineficiencias.

Elevada deuda pública

Otro posible causante de los altos diferenciales de Venezuela puede ser el cre-ciente stock de deuda pública en circulación. Como se muestra en el Gráfico N° 3,los niveles de endeudamiento interno en Venezuela han crecido sustancialmenteen los últimos años, al mismo tiempo que se ha reducido la deuda externa. Estopareciera indicar que es posible que el endeudamiento interno esté presionandoal alza de las tasas de interés activas.

Gráfico N° 3Saldo de la deuda interna y externa pública1995-2000

Fuente: Ministerio de Finanzas.

Sin embargo, es importante aclarar que un alto nivel de deuda pública no necesaria-mente tiene por qué llevar a un alza en el spread financiero. Si existen mercadoscompetitivos, los bancos deberían estar en capacidad de traspasar los altos rendi-mientos que obtienen por colocación de papeles de la deuda pública a sus ahorristas,y el banco que no lo hiciese perdería terreno en la competencia con otras institucio-nes financieras. En otras palabras, los ahorristas deberían ser capaces de, directa o


indirectamente, acceder a la tasa de interés que ofrece el gobierno a través de suscolocaciones. En este caso, un mayor nivel de endeudamiento debería presionarpara que aumenten las tasas de interés activas y pasivas por igual.

El endeudamiento interno puede ser la causa de un mayor spread financierocuando existan mercados financieros segmentados, de forma que los ahorristasno puedan acceder ni directa ni indirectamente a los rendimientos de los papelesdel gobierno. Esta segmentación puede ser causada por prácticas restrictivas a lacompetencia o por altos costos para los depositantes acceder a los papeles delgobierno. Dado que actualmente hay pocos agentes individuales que participenen la compra de Bonos de la Deuda Pública Nacional a pesar de su alto rendi-miento, esta última posibilidad luce plausible.

Sin embargo, es curioso señalar que esta hipótesis tiende a chocar rápidamente conla realidad. Si el alto endeudamiento interno presionase efectivamente sobre eldiferencial de tasas de interés, esperaríamos que el spread de tasas de interés crecie-se con el aumento de la deuda pública. Como muestra el Gráfico N° 4, esto no haocurrido. Ello puede ser evidencia en sí de que los mercados de ahorros y depósitosno están efectivamente tan segmentados como se cree (o que los de deuda públicay deuda privada sí lo están). Ni siquiera hay evidencia de que el incremento delendeudamiento de los últimos dos años ha incidido en un aumento de la tasa deinterés activa, tasa con la cual tendería a estar relacionado ese endeudamiento porlas inversiones de la banca en esos instrumentos como sustitutos a la colocación decréditos y por la falta de acceso de los ahorristas a este tipo de inversión financiera.Por supuesto, el Gráfico N° 2 también podría indicar que hay otros factores queestán impulsando a la baja del diferencial de tasas. Esta posibilidad puede seratacada por vía del análisis de regresión múltiple, el cual presentaremos en lasección siguiente. Sin embargo, podemos adelantar que dichos resultados son simi-lares a los actuales: no existe evidencia alguna de una relación fuerte entre el spreadfinanciero o la tasa de interés activa y el endeudamiento del sector público.


Gráfico N° 4Saldo de la deuda interna y externa pública1995-2000

Fuente: Ministerio de Finanzas y cálculos propios.

Ausencia de competencia

Una tercera hipótesis para explicar el elevado diferencial de tasas en Venezuelasería la de la falta de competencia en el sector bancario. El primer indicio a favorde esta hipótesis es el hecho de las altas tasas de ganancia del sector bancariovenezolano comparadas con las del resto de América Latina, las cuales ya comen-tamos a propósito de la evidencia mostrada en el Cuadro N° 1. El Gráfico N° 5,el cual presentamos a continuación, muestra las tasas de ganancia (medidas como elexcedente de ingreso neto sobre activos) para un grupo representativo de paíseslatinoamericanos, desarrollados y asiáticos.


Gráfico N° 5Excedente de ingreso netoPromedio del período 1992-1999

Fuente: BankScope y Zambrano, Vera y Faust (2001).

Estas cifras apuntan a que el sector bancario venezolano está en capacidad demantener spreads financieros y tasas de ganancias más altos que los de otrospaíses del mundo, incluso en momentos recesivos. Esto es cierto independiente-mente de si uno se concentra en el promedio desde 1992 o en las cifras recientes.

Las altas ganancias del sector bancario venezolano son llamativas dado que estascifras aparecen, a partir de 1997, en períodos de franca recesión. Es de esperarque en períodos de recesión, especialmente cuando ésta es inducida por una bajaen el nivel de inversión, el spread financiero baje. El negocio bancario en Vene-zuela pareciera ser más rentable que en otros países, lo cual inmediatamente llevaa pensar en la existencia de barreras a la entrada que impiden que las rentabilidadesse equilibren internacionalmente.


Gráfico N° 6Rentabilidad del activo (ROA)1er semestre 2000

Fuente: Felaban.

Observaciones metodológicas

Es importante hacer una serie de observaciones metodológicas sobre el cálculode tasas de interés utilizado para medir el spread financiero en Venezuela. En elGráfico N° 7 mostramos la tasa activa y pasiva promedio que comúnmente seutiliza en el debate público. A pesar de que éstas son las estadísticas normalmentereportadas por el Banco Central de Venezuela (BCV), pueden resultar engañosasdesde el punto de vista del análisis económico. La tasa activa promedio reportadapor el instituto emisor excluye de su cálculo a los créditos al consumo (tarjetas decrédito), tendiendo a sesgar hacia abajo la tasa. Además, cuando se realiza unpréstamo con tasa de interés variable o ajustable, el Banco Central reporta la tasade interés aplicable para el primer mes de pagos del préstamo, tendiendo asubestimar las tasas efectivas del préstamo si el contrato está diseñado de formaque éstas aumenten (como es común) a través de la duración del préstamo. Porúltimo, el Banco Central utiliza una muestra de entre 15 y 18 bancos (de más decuarenta). Todos estos factores hacen que la tasa de interés activa del BCV sea unindicador sumamente imperfecto de la tasa de mercado.

Por otro lado, la tasa de interés pasiva es igualmente engañosa. Ella se calculahabitualmente sin tomar en cuenta los depósitos en cuenta corriente. En este caso,lo correcto sería incluir los depósitos en cuenta corriente en el análisis, dado que elcosto financiero de acceder a estos fondos para los bancos es cercano al cero porciento. Esta decisión metodológica tiende a sesgar hacia arriba la tasa de interéspasiva reportada, haciéndola parecer más alta que lo que efectivamente es.


Por último, ninguna de estas tasas incluye algún aporte para los otros ingresosoperativos, los cuales están principalmente compuestos por cobro de comisionesy tarifas por servicios2. Esto tiende a diluir la capacidad analítica de estas estadís-ticas para capturar el verdadero costo del crédito, dado que mayores comisionessobre préstamos son simplemente otra forma de hacer el crédito más costoso.Esta decisión hace particularmente difícil el análisis de esta tasa como indicadorde la efectividad de las políticas públicas. Muestra de ello está en el Gráfico N° 7,donde mostramos la baja en las tasas de interés que se dio en el momento delacuerdo entre el sector bancario y el Ejecutivo Nacional para bajar el spread. Estedescenso se vio compensado por un aumento en el cobro de comisiones y tarifaspor servicios, como se ve en el gráfico. Si uno se concentrase sólo en el indicadorde la tasa de interés activa, se podría llegar a la conclusión de que el acuerdo fueefectivo para lograr una baja de esa tasa. Sin embargo, como muestra el gráfico, elacuerdo parece haberse diluido al propiciar que los bancos cobrasen a sus clien-tes más por sus servicios.

Gráfico N° 7Tasas de interés BCV vs. tasa de inflación y otros ingresos operativosJunio 1999-diciembre 2000

Fuente: SoftLine y Banco Central de Venezuela.

2 El otro componente importante de este rubro son las ganancias cambiarias. Dado que losbancos venezolanos restringen sus operaciones cambiarias a sus clientes, las ganancias poresta actividad son efectivamente el cobro de un servicio realizado para los clientes del banco.


Con el objeto de corregir estos sesgos, la Oficina de Asesoría Económica y Financie-ra de la Asamblea Nacional ha calculado un indicador más efectivo de la tasa deinterés de mercado, basado sobre las estadísticas de todo el sector bancario y to-mando en cuenta el costo total del servicio de intermediación financiera. Llamamosa este indicador tasas implícitas netas ajustadas (TINAs). Las correspondientesseries de tiempo aparecen en el Gráfico N° 8. Estas tasas se calculan de acuerdocon la siguiente fórmula:

TINA activa = (Ingreso por cartera de créditos + Otros ingresos operativos atribuibles a créditos)Créditos no morosos

TINA pasiva = (Gastos por captaciones - Otros ingresos operativos atribuibles a captaciones)Captaciones totales

La TINA activa es un mejor indicador de la tasa de interés a la que se enfrentan losagentes de mercado al contratar un préstamo, dado que incluye todos los ingre-sos (financieros y no financieros) que un banco deriva de su prestamista. De lamisma forma, la TINA pasiva descuenta de lo que los bancos le pagan a sus clientes(gastos por captaciones) los cobros por comisiones y servicios que les hacen a éstos(otros ingresos operativos atribuibles a captaciones) y lo divide entre el total dedepósitos, incluyendo depósitos de ahorro, a plazo y cuentas corrientes.

El Gráfico N° 8 muestra nuestro cálculo de TINAs activa y pasiva desde junio de1999. Como se puede ver en el gráfico, la TINA activa suma 34,58 por ciento y laTINA pasiva es de 2,74 por ciento. En nuestra opinión, estas tasas constituyen unmejor reflejo de las tasas que enfrentan los buscadores de préstamos y los ahorristas,y por lo tanto el diferencial de tasas correcto es el que se deriva de éstas; esto es,31,84 puntos.


Gráfico N° 8Evolución de las tasas implícitas netas ajustadas activa y pasivaJunio 1999-enero 2001

Fuente: SoftLine y cálculos propios.

Es posible argumentar que estos altos diferenciales de tasas son necesarios paraque el sector bancario mantenga un margen de ganancias razonable. En ciertosentido, el argumento de que los altos diferenciales de interés se deben a altosgastos de transformación es precisamente éste. Los altos spreads observados en elGráfico N° 8 podrían ser causados por un alto nivel de costos. Sin embargo, comoseñalamos anteriormente (ver Cuadro N° 1 y Gráfico N° 5), la tasa de ganancia enVenezuela es bastante alta para los estándares internacionales. La data pareceindicar que es posible una reducción del diferencial entre tasas activas y pasivasque sea consistente con una rentabilidad adecuada para el sector bancario.


Gráfico N° 9Evolución de las tasas implícitas netas ajustadas activa y pasiva realesJunio 1999-enero 2001


¿Se ha reducido el diferencial de tasas en Venezuela? El Gráfico N° 9 muestra cómoha sido la evolución de las TINAs reales –esto es, las tasas implícitas netas ajustadasmenos la tasa de inflación–. Como se puede ver, la tasa pasiva real sí ha aumentadodurante el último año y medio, a pesar de seguir siendo negativa, de -10,7 a -7,9 porciento. Un vistazo al Gráfico N° 8 sugiere que este aumento proviene principalmen-te de una caída de la inflación y de que las tasas pasivas nominales tienen un pisonatural dado por la restricción de no-negatividad. También es curioso ver que lasTINAs activas se han mantenido en niveles relativamente similares a lo largo deestos dos últimos años. La TINA activa, de hecho, ha aumentado de 17,1 por cientoen junio de 1999 a 18,0 por ciento en enero de 2001. Es curioso ver que la TINAactiva real no se redujo en absoluto a raíz del acuerdo entre el Ejecutivo Nacional yel sector bancario en agosto de 1999 para bajar las tasas. Esta evidencia sugiere queeste acuerdo ha sido inefectivo y que se necesitan mecanismos más eficientes desupervisión y seguimiento de estos acuerdos.

Hay varias razones para esta inefectividad. Como apuntamos anteriormente, la bajaen las tasas activas ha sido compensada en parte por aumentos en los cobros decomisiones por servicios, los cuales causan la ilusión de que las tasas están bajandomientras que el costo del servicio bancario se mantiene igual. En este sentido, lametodología tradicional de calcular las tasas reales sugiere una baja en éstas mien-tras que la TINA, que efectivamente captura el costo del servicio bancario, pone enevidencia que tal baja no se está dando. Por otro lado, el hecho de que los acuerdos


se logren en torno a las tasas nominales y no reales crea un incentivo para que elsector bancario no reduzca las tasas de interés a medida que bajan los niveles deinflación. Esto se puede ver claramente en el Gráfico N° 10, donde mostramos laTINA activa y la tasa de inflación. Es evidente que, pese a que ha habido una bajaen las tasas de interés reales, esta baja no ha sido mayor que la de la tasa deinflación, y por lo tanto la tasa activa real no ha disminuido.

Gráfico N° 10Tasa implícita neta ajustada vs. tasa de inflación anualizadaJunio 1999-enero 2001


En resumen, un análisis comparativo de la evidencia muestra señales que seríanconsistentes con el ejercicio de poder de mercado de parte del sector bancario. Loesbozado en esta sección, sin embargo, no puede ser tomado en cuenta comomás que indicios al respecto. Una prueba formal de las distintas hipótesis requierede un análisis a través de métodos cuantitativos que sean capaces de distinguirentre el poder explicativo de distintas variables que inciden en el proceso degeneración de los spreads. Para cumplir este propósito presentamos en la próxi-ma sección un análisis econométrico de las distintas hipótesis alternativas y cuan-tificamos el impacto de cada una.

Poder de mercado y sector bancario: un análisis econométrico

A continuación presentamos pruebas estadísticas de las distintas hipótesis que sehan planteado en torno a los altos diferenciales de tasas en Venezuela. Los datosutilizados para contrastar estas hipótesis son datos históricos de la economía ve-


nezolana entre 1986 y 2000. Asimismo, mostraremos evidencia interesante parasubperíodos específicos. Nuestras pruebas empíricas consistirán en estimareconométricamente una ecuación que permita identificar los determinantes delspread financiero.

En el “Apéndice metodológico” (v. pp. 89-100) mostramos una descripción detalladade la derivación formal de nuestro modelo y de los métodos cuantitativos utiliza-dos para someterlo a prueba. El lector interesado en los detalles técnicos puedeapelar a dicho apéndice. Nuestra metodología se basa en postular una ecuaciónde comportamiento, derivada de la teoría económica de la intermediación finan-ciera, y evaluar su capacidad de explicar la data existente. La ecuación que utiliza-mos es la siguiente:

Ecuación 1

Spread financiero = a0+ a

1 *Préstamos+ a

2*Gastos de transformación+a

2*Riesgo financiero

+ a3*Tasa de interés DPN +a

4*Tasa de interés pasiva3

En otras palabras, consideramos que el spread debería crecer con el nivel de prés-tamos, los gastos de transformación, el riesgo financiero y la tasa de interés de uninstrumento alternativo como los DPN. Las razones para estos efectos son fáciles dever. Una mayor demanda de créditos, dada la oferta, debería causar presión sobre latasa de interés activa –que no es más que el precio del crédito– y, por tanto,impulsar a un alza del spread. Los gastos de transformación hacen más costosa laintermediación financiera y debido a ello también presionan al alza del spread. Lomismo ocurre con el riesgo financiero –el cual aproximamos con la magnitud de laprovisión por cuentas dudosas– pues un mayor riesgo de fracaso de préstamosdebería verse reflejado en mayores tasas activas sin que se afecten las tasas pasivas.Y la hipótesis de que el endeudamiento público presiona al alza de los spreads severía capturada en el efecto de la deuda pública interna4.

3 En la ecuación a estimar, tanto la tasa de interés como los gastos de transformación sonajustados por 1 menos el coeficiente de reservas. La razón es que el costo financiero deobtener una unidad de dinero en depósitos debe tomar en cuenta que la porción de esedinero que se dedica a reservas no puede ser utilizada para préstamos.4 En una serie de especificaciones no reportadas, hemos también introducido el PIB percapita (como medida de las expectativas) y la devaluación. Una mayor devaluación puedellevar a una mayor demanda de créditos internos (los cuales se hacen menos costosos parauna tasa de interés dada si se espera que la moneda se devalúe) y a una fuga de depósitoshacia el exterior, teniendo un efecto sobre el spread que puede ser negativo o positivo. Sinembargo, no hallamos evidencia de que la devaluación fuese un buen predictor del spread,con lo que decidimos omitir la variable.


El coeficiente sobre la tasa de interés pasiva (a4) es de vital importancia, ya que

este coeficiente, en efecto, constituye la prueba de la posible existencia de explo-tación de poder de mercado. Llamaremos a este coeficiente el índice de explota-ción de poder de mercado. De no haber dicha explotación, este índice debería serigual a cero o, lo que es lo mismo, el nivel de la tasa de interés pasiva no deberíaafectar el spread. Pero si existe explotación de este poder, ella debería ser mayorque cero. Para ver la razón de esto, es útil expresarla en la forma más sencilla:

Tasa de interés activa = b0+b

1*Tasa de interés pasiva + Efectos de otras variables

En este caso, diremos que existe explotación de poder de mercado si b1 es mayor

que uno (recordemos que b1 = a

4+1). ¿Por qué? La razón es simple: la tasa de

interés pasiva representa el costo de obtener dinero para un banco: lo que enefecto le tiene que pagar a un depositante por su dinero de forma de poderprestarlo. Si el mercado bancario fuese competitivo, el banco le aumentaría a esatasa una cantidad fija, dependiendo de sus costos, para llegar a la tasa activa (estose ve capturado en el término “Efecto de otras variables”). Pero si por algunarazón (por ejemplo, una menor oferta de depósitos causada por un aumento delas necesidades de consumo) la tasa de interés pasiva llegase a subir, ese aumentoen costo debe ser trasladado uno a uno a la tasa activa.

Por el contrario, si encontramos evidencia de que cada vez que sube la tasa pasivalos bancos están trasladando ese aumento en proporción mayor a uno a la tasaactiva, esto es muestra de que están explotando su poder de mercado de formade cobrar tasas más altas.

La Oficina de Asesoría Económica y Financiera de la Asamblea Nacional ha utili-zado una serie de distintas metodologías econométricas para estimar el índice depoder de explotación de poder de mercado. El Cuadro N° 2 muestra distintasestimaciones, hechas a través de métodos econométricos alternativos, del índicede explotación de poder de mercado. En esta estimación, contamos con el hechofavorable de que una investigación realizada por tres economistas del BancoMercantil ya ha intentado estimar un modelo similar al nuestro. Las diferenciasmetodológicas entre nuestro trabajo y el del Banco Mercantil son especificadas enel apéndice respectivo. Lo importante es que el trabajo del Banco Mercantil nosda un punto de comparación en nuestro análisis.


Cuadro N° 2Índices de explotación de poder de mercado

Indicador de explotación de poder de mercado

Competencia perfecta 0

Estudio del Banco Mercantil 0,18

Modelo con tasas implícitas netas ajustadas 0,24

11 bancos principales 0,59

Después de 1996 0,57

Este cuadro muestra los resultados que emergen de distintas formas de estimareste modelo. Es importante recordar que cualquier número mayor que cero indi-ca la existencia de prácticas restrictivas a la libre competencia. Por lo tanto, aun enla estimación del índice de oligopolio hecho por el Banco Mercantil, existendesviaciones importantes del comportamiento competitivo que le permiten alsector bancario incidir sobre los niveles de tasas de interés y desviarlos de losniveles que tendrían de haber una competencia efectiva. Para citar a los autoresde este estudio: “Estos valores (…) indican que los bancos ejercieron poder demercado y, por tanto, pudieron obtener rentas mayores a lo que se esperaría de unmercado perfectamente competitivo” (Zambrano, Vera y Faust, 2000, p. 44).

Cada una de las estimaciones merece un comentario aparte. La ecuación baseestimada por el Banco Mercantil es una versión simplificada de nuestra ecuación(1) pero estimada con base en tasas de interés que no toman en cuenta los cobrospor comisiones y servicios5. Al excluir estas variables, el modelo del Banco Mer-cantil puede estar generando un sesgo econométrico hacia un resultado máscercano a la competencia. Al ampliar la especificación para incluir las variablesadicionales propuestas por nuestro modelo, nos encontramos con que el efectoes el de más de duplicar el estimador del poder de mercado medido a 0,24. Caberecordar que esto implica que un aumento en la tasa de interés pasiva de unpunto se verá trasladado a la tasa activa en 1,24 puntos y causará un aumento delspread de 0,24 puntos.

Otro método de estimación con el que experimentamos permitía discriminar ban-cos grandes de bancos pequeños. Para realizar ese experimento hicimos unaestimación separada para los 11 bancos que en promedio habían tenido activos

5 Curiosamente, el trabajo del Banco Mercantil no utiliza las tasas de interés del BancoCentral de Venezuela. La única diferencia entre nuestras tasas y las de ellos está en nuestrainclusión de los otros ingresos operativos.


por lo menos de 70 por ciento del activo promedio del período. Cuando restringi-mos la estimación a estos bancos, la estimación del índice de explotación de poderde mercado aumentó a 0,59. Esto indica que el poder de mercado lo ejercen másmarcadamente los 11 bancos más grandes en Venezuela, siendo esto indicación deun posible liderazgo colusivo de dichos bancos sobre el sistema financiero del país.

Por último, evaluamos la posibilidad de que el poder de mercado del sectorbancario venezolano se haya fortalecido después de la crisis bancaria y de laentrada de la banca extranjera. Efectivamente, encontramos que después de 1996,el poder de mercado aumenta a 0,57.

¿Cuál es el significado de estos índices? ¿Son altos o bajos? Lo primero que esimportante dejar claro es que, aun en el más bajo de estos estimadores, la desvia-ción de la competencia perfecta es lo suficientemente significativa como para que elcomportamiento observado no se pueda deber a pura casualidad. En el lenguaje dela econometría, los coeficientes son estadísticamente significativos (a un altísimonivel de significación). Sin embargo, para tener una idea más clara de su importan-cia, deberíamos evaluar su significación económica. En particular, en nuestra opi-nión la pregunta de significación económica en este caso es: ¿en cuánto podría bajarel spread si el sector bancario se comportase de una manera competitiva?

La identificación de este efecto económico es sumamente relevante ya que nues-tras estimaciones también hallan uniformemente que los gastos de transformaciónson un determinante importante del spread. Por lo tanto es válido preguntarsequé parte del spread es atribuible a la explotación de poder de mercado y quéparte es atribuible a los gastos de transformación.

Es importante señalar que en ninguna de nuestras estimaciones logramos hallarun efecto significativo de la deuda pública interna sobre el spread. Por lo tanto,no reportamos su efecto en las siguientes estimaciones.

Comenzaremos por responder esta pregunta utilizando la estimación de la Uni-dad de Investigación Económica del Banco Mercantil (índice de explotación depoder de mercado = 0,18). A pesar de que consideramos que este trabajo subes-tima el índice de explotación de poder de mercado, pensamos que es útil hacerlos cálculos basados en sus resultados. En particular, creemos que este cálculonos permitiría ver cuánto es lo mínimo que un economista razonable le atribuiríaa la explotación de poder de mercado del diferencial de tasas existente. Esto lopodemos ver en el Gráfico N° 11. De acuerdo con el estudio del Banco Mercantil, 20por ciento del spread existente se debe a explotación del poder de mercado, y38 por ciento se debe a gastos de transformación altos6. Lo más importante de esta

6 Para efectos de estos cálculos, entendemos como gastos de transformación altos el excesode gastos del sector bancario nacional con respecto al promedio latinoamericano.


estimación es que una parte significativa del diferencial explicado se le atribuye ala explotación de poder de mercado. De acuerdo con este estudio, si los bancosvenezolanos se comportasen competitivamente, el spread podría disminuir encasi una cuarta parte, o en 4,05 puntos7 .

En el Gráfico N° 11 también mostramos cuánto puede bajar el spread con unabaja de los gastos de transformación que los iguale al promedio latinoamericano.El porcentaje del spread explicado atribuible a gastos de transformación más altosque el resto del continente es de 38 por ciento, o de 7,67 puntos.

Gráfico N° 11Estimavión UIE Mercantil

7 Zambrano, Vera y Faust utilizan un indicador diferente de la tasa de interés, el cual esidéntico al nuestro salvo que no ajusta por otros ingresos operativos. Por lo tanto, el spreadutilizado por ellos es menor que el nuestro.

El Gráfico N° 12 muestra el resultado de las estimaciones hechas por la Oficinade Asesoría Económica de la Asamblea Nacional. Recordemos que la principaldiferencia entre los resultados del Banco Mercantil es que nuestra tasa de interésincluye los otros ingresos operativos, mientras que la de ellos no. Como vemos,esto afecta sensiblemente el análisis, atribuyendo 41 por ciento del diferencialexplicado (9,38 puntos) a la explotación de poder de mercado, y sólo 26 porciento (5,67 puntos) a los gastos de transformación.


Gráfico N° 12Estimación de la Oficina de Asesoría Económica y Financiera

Pese a que los métodos de estimación y los resultados son diferentes, creemosque es importante enfatizar sus similitudes. Ambos estudios coinciden en quetanto la explotación de poder de mercado como los gastos de transformación sondeterminantes importantes del spread financiero. Y de acuerdo con ambos estu-dios, si el sistema financiero venezolano fuese más competitivo, el spread podríareducirse y los consumidores venezolanos podrían ganar sustancialmente.

Conclusiones y recomendaciones de política

Este estudio ha analizado las distintas posibles causas para un alto spread finan-ciero. Hemos hallado que una parte importante de este diferencial se debe a losaltos gastos de transformación que tiene Venezuela, y otra parte se debe a laexplotación del poder de mercado que hacen los bancos más importantes.

Estos resultados exigen un diseño de políticas públicas que tome ambos factoresen consideración. Hasta ahora, en gran parte de la discusión ha privado la inter-pretación de que los gastos de transformación son la única variable a considerar.Esperamos que los resultados de este trabajo ayuden a reequilibrar la discusión.

Una de nuestras principales conclusiones es que una parte no despreciable delspread observado se debe al ejercicio por parte del sector financiero de un consi-derable poder de mercado. De acuerdo con nuestras estimaciones, aproximada-mente de 6 a 10 puntos en el spread actual se deben al ejercicio del poder demercado por parte de los intermediarios financieros. Es necesario pensar en unaserie de políticas públicas que puedan llevar a una reducción en el diferencial detasas que sea consistente tanto para mantener la rentabilidad del sistema bancariocomo para lograr impulsar el crecimiento económico del país. A continuacióndiscutimos algunas de estas posibles estrategias.


Permitir que la BVC intermedie títulos valores del gobierno

Según nuestras conclusiones, una parte importante del problema del sistema fi-nanciero venezolano se debe a que el sector bancario no es en realidad compe-titivo. Esto indica que la forma óptima de resolver la distorsión básica en estemercado es aumentar la competencia en el sector. Se podría pensar en la posibi-lidad de hacer esto a través de una mayor apertura a la banca extranjera. Sinembargo, nuestras estimaciones muestran que la entrada de la banca extranjerano ha disminuido y puede, incluso, haber aumentado la explotación del poder demercado. Esto probablemente se debe a que al reducido número de bancosextranjeros se les hace más rentable reproducir la conducta colusiva que intentarromperla. En particular, es probable que aún existan suficientes barreras a la en-trada económicas y no económicas para hacer que el poder disciplinario de lacompetencia extranjera sea reducido.

A este respecto es importante recordar que existen otras formas de estimular elproceso competitivo. En particular, las instituciones bancarias no son los únicosoferentes del servicio de intermediación financiera. Este hecho se vuelve sumamen-te relevante en el caso venezolano, en el cual el principal receptor de créditos es elsector público. El sector bancario es el principal comprador de títulos de la deudapública, y existe una diferencia sustancial entre los ingresos que ellos derivan porpago de intereses de esos títulos y la tasa que reciben los depositantes de los bancosprivados. En efecto, existe un mercado crediticio segmentado, en el que los depo-sitantes no pueden acceder directa o indirectamente a los títulos del gobierno.

Permitir que la Bolsa de Valores de Caracas intermediase estos papeles sería unaforma de abrir un canal de competencia al sector bancario. Esta competenciapermitiría reducir el ejercicio de poder de mercado de parte de los bancos, sincaer en el peligro que siempre conlleva una mayor regulación. Sería una medidapara estimular la competencia a través de más mercados, lo cual generaría unagran aceptación en los mercados internacionales. Al incrementar la tasa a la cuallos depositantes pueden obtener rendimientos por sus depósitos, esta medidapodría además reducir significativamente la fuga de capitales.

Fortalecer un sistema financiero alternativo

Uno de los efectos de que el sector bancario mantenga altos spreads financieroses que el crédito se hace inaccesible a muchos individuos o empresas que po-drían utilizarlo provechosamente. El Estado puede responder a esta restricciónformando instituciones financieras que sean capaces de promover el crédito a lossectores que tienen mayores problemas para acceder a préstamos. En este sentidovemos positivamente tanto el fortalecimiento, con una gestión eficiente, de ban-cos públicos como el Banco Industrial de Venezuela, como la constitución denuevas instituciones financieras tales como el Banco del Pueblo y el Banco de la


Mujer que puedan llegar a los sectores más excluidos actualmente de la interme-diación financiera. La inclusión de competidores financieros del sector público su-pone el diseño de mecanismos eficientes para la operación de la banca pública. Elobjetivo es romper el poder de mercado que se manifiesta en tasas activas muyaltas y tasas pasivas muy bajas.

La gestión de las empresas públicas requiere, por un lado, la fijación de tasasteniendo en cuenta ganancias buscadas que reflejen un mercado competitivo.Para ello se proponen varias medidas. Una es buscar el objetivo de retornos delmercado, reflejados en los dividendos de la Bolsa de Caracas, o de bancos latinoa-mericanos con similares estructuras de costos. La otra es distinguir muy bien entrebanca pública competitiva y banca pública de desarrollo. La primera debe darganancias, en general, y no ser subsidiada por aportes de capital del Estado. Loscriterios de gerencia y sus esquemas de incentivos deben ser los mismos delsector privado. En particular, si la gerencia no reporta una gestión comparable a lade otras empresas competitivas del mercado, debe estar sujeta a sanciones, inclu-sive el despido. Por otra parte, una proporción del capital debe ser cotizadapúblicamente en la bolsa de valores, en una medida que permita el control delbanco por parte del Estado. La cotización pública de las acciones permitiría eva-luar el desempeño de la administración con respecto a otras empresas cuyasacciones son cotizadas públicamente. Esa cotización podría comenzar sólo cuan-do la banca pública empezara a tener márgenes aceptables de ganancia y laadquisición de sus acciones pudiera representar una opción atractiva. De otramanera, podría significar un fracaso la operación, y la emisión de una mala señalen la lucha por la eficiencia en la administración pública de los bancos del Estado.

La banca pública de desarrollo debe tener bien definidos los montos de los sub-sidios para que sean administrados debidamente. El criterio de administraciónpara la banca de desarrollo debe ser exactamente el mismo en todos los aspectosmencionados, excepto, por supuesto, el de la cotización pública de sus acciones,y debe tenerse en cuenta que debe haber una ganancia total adecuada compara-ble a la de mercado una vez que se cubra el subsidio planificado.

La centralización de los fondos públicos en bancos del Estado implicaría una bajasignificativa de fondos de los bancos privados y una subida apreciable de la tasapasiva, pues los bancos tratarían de estimular las colocaciones de fondos en bo-lívares en sus arcas, compitiendo con la colocación de ahorros en dólares.

Promover la integración financiera latinoamericana

Otra forma de incentivar la competencia en el sector financiero es profundizando laintegración con los sistemas financieros de América Latina. Esta política sería consis-tente con la búsqueda de una mayor integración económica con el resto de AméricaLatina, ya que los mercados de crédito y de bienes tienden a operar juntos.


Es muy importante aquí enfatizar que integración y apertura no son necesaria-mente lo mismo. La política de apertura a la banca extranjera en Venezuela no hasido exitosa para controlar los spreads financieros porque se ha mantenido eltamaño limitado del mercado. Dentro de un mercado pequeño como el venezo-lano, la estrategia óptima para los bancos que pueden entrar es jugar el juegocolusivo. Al regionalizar, precisamente, se trata de aumentar el tamaño del merca-do financiero para evitar que ésta sea la estrategia óptima. La ampliación delmercado posibilita el aumento de la competencia y de la eficiencia.

Para regionalizar el mercado financiero es necesario ir más allá de bajar las barreraslegales a la entrada y buscar armonizar los estándares de supervisión bancaria conel resto de América Latina, así como tener mayores mecanismos de coordinación depolítica monetaria y cambiaria. Esto permitiría no sólo que bancos extranjeros entra-sen al mercado nacional, sino que inversionistas y depositantes venezolanos pudie-sen acceder a la intermediación financiera de otros países. El mercado regional seharía verdaderamente competitivo y no sería posible que bancos extranjeros ingre-sasen al país con el objetivo de explotar su poder en el mercado nacional.

Continuación de la estrategia de acuerdos negociados

Tal y como hemos mostrado anteriormente, la estrategia de lograr acuerdos con-certados entre el sector bancario y el Ejecutivo Nacional no ha sido particularmen-te efectiva. El Gráfico N° 9, por ejemplo, muestra claramente que este acuerdo noha surtido efecto para lograr una verdadera reducción de las tasas de interés.Partiendo de esto es razonable pensar que estos acuerdos no han cumplido consu cometido, a pesar de que han representado pérdidas para la nación en térmi-nos de mayores tasas de interés que se pagan por depósitos en el instituto emisory menores aportes a Fogade.

Sin embargo, es la opinión de esta Oficina que los acuerdos no se han cumplidoprincipalmente por fallas en el esquema diseñado para su seguimiento y por elhecho de que no se especificaron adecuadamente los objetivos del acuerdo. Enparticular, cualquier acuerdo futuro se debe formular en torno de las tasas deinterés reales y no nominales y su seguimiento se debe hacer con base en esta-dísticas que, tal como las tasas implícitas ajustadas netas propuestas por esta Ofici-na, tomen en cuenta los ingresos por cobro de comisiones y servicios. A esterespecto, la facultad del BCV para fijar estos cobros (que actualmente está siendocontemplada) puede poner en manos del Ejecutivo el instrumento de negocia-ción necesario para lograr un acuerdo negociado con respecto al precio de laintermediación financiera. Por otro lado, es importante recordar que, de acuerdocon nuestras estimaciones, sólo será posible lograr una reducción de 6-11 puntosen el diferencial de tasas a través de estos acuerdos, y que intentar utilizarlos parainducir una baja mayor puede ser inconveniente.


Creación de una instancia para la revisión de las fusiones bancarias

De acuerdo con nuestros resultados, una causa del alto spread tiene que ver conel ejercicio de poder de mercado ejercido por el sector bancario. Es bien conoci-do que la colusión es más fácil de mantener en la medida en que hay menosagentes que tienen que coordinarse. En el extremo, si hubiese sólo un banco, ésteno tendría ningún impedimento para fijar las tasas de interés que maximicen susbeneficios en detrimento del bienestar social.

La reciente tendencia hacia mayores fusiones bancarias parece tener su funda-mento en la existencia de economías de escala que se puedan explotar de formade ayudar a reducir los gastos de transformación del sistema bancario. En estesentido pareciera que esta estrategia puede contribuir a reducir los gastos detransformación del sistema. Por otro lado, estas fusiones tienen costos sociales entérminos de la mayor capacidad de colusión que generan al reducirse el númerode los agentes del mercado necesarios para llegar a acuerdos restrictivos de lalibre competencia.

Es importante destacar que existen pocas razones por las cuales se pueda justifi-car la existencia de incentivos para las fusiones bancarias. Si bien las fusionespueden llevar a menores gastos de transformación, sólo el incentivo de aprove-char esa reducción de costos debería de por sí llevar a que éstas se hagan. Unsubsidio a las fusiones es una invitación a que se lleven a cabo operaciones queno están justificadas por una verdadera reducción de costos, y a la generación demayor concentración en el mercado.

Creemos que se debe generar una instancia de revisión de las fusiones bancarias.Sugerimos que estas fusiones sean evaluadas a fondo y que sus posibles efectosrestrictivos de la competencia sean analizados. Si bien estas fusiones puedenllevar a una reducción en los gastos de transformación, esta reducción puede noconvertirse en una baja en los spreads si se ven acompañadas por una mayorcapacidad para explotar el poder de mercado. Además, las fusiones no tienen porqué incentivarse, dado que una reducción de costos por aprovechamiento deeconomías de escala tiende a darse de manera natural y espontánea en unaeconomía de mercado, como venimos argumentando.

Por último, es importante notar que existe muy poca –por no decir ninguna– evi-dencia de que los costos de transformación se pueden disminuir a través de lasfusiones. Las fusiones sólo pueden reducir los costos cuando hay lo que se llamaeconomías de escala –el proceso según el cual un mayor nivel de producción llevaa una caída en los costos promedios–. Hasta ahora, ningún estudio en Venezuela hademostrado que esto sea cierto. Por el contrario, tanto nuestros resultados en esta


materia como los del citado estudio del Banco Mercantil hallan en muchos casosdeseconomías de escala –el fenómeno según el cual los costos aumentan a medi-da que los bancos se hacen más grandes8.

Supervisar decisiones concertadas del sector bancario

Como argumentamos anteriormente, consideramos que la reciente decisión delConsejo Bancario Nacional de eliminar la conformación de cheques por debajode 20.000 bolívares no tendría sentido en un mercado competitivo. No existeninguna razón para que un medio de pago ineficiente no desaparezca por supropia cuenta, y la eliminación de esta conformación luce como una medidarestrictiva de la competencia que puede tener repercusiones negativas sobre elbienestar. Dado que hemos identificado a la ausencia de competencia como unode los principales factores detrás de los altos diferenciales de tasas, permitir medi-das concertadas como ésta por parte del sector bancario puede significativamentedebilitar la libre competencia. Recomendamos en este caso que se revise el artícu-lo 140 de la Ley General de Bancos para asegurar que el Consejo Bancario Nacio-nal no esté facultado para ejercer restricciones a la libre competencia. A esterespecto, sugerimos que este artículo se lea:

Son atribuciones del Consejo Bancario Nacional:

5) Estudiar, coordinar y mejorar las prácticas bancarias, y velar por su observanciay uniformidad, siempre que esta coordinación no restrinja el ejercicio de la librecompetencia.

Las decisiones del Consejo Bancario Nacional que impliquen acciones coordinadaspor parte de los bancos deberán contar con la expresa aprobación de la Superintendenciade Bancos. La Superintendencia de Bancos elaborará un estudio sobre el efecto quetales acciones puedan tener sobre el ejercicio de la libre competencia.

No apelar al control de tasas

Dada la existencia de esta gama de opciones de política, consideramos innecesa-rio, por ahora, apelar a la medida más extrema de un control de las tasas deinterés o de los cobros por servicios. En nuestra opinión lo óptimo es que seutilicen mecanismos que promuevan la mayor competencia y los acuerdos con-sensuales para bajar los spreads, y que no se utilice lo que debería ser un recurso

8 En cuatro distintos métodos de estimación presentados por Zambrano, Vera y Faust (2000),ellos consiguen evidencia de deseconomías de escala en tres estimaciones y evidencia deeconomías de escala en tres estimaciones. En nuestro caso, encontramos evidencia de eco-nomías de escala en una de cuatro estimaciones.


de última instancia. Es importante recordar que todo tipo de control de precios–y el control de tasas no escapa a esta realidad– crea mecanismos de evasión, loscuales incluyen mercados negros y mecanismos de racionamiento. Creemos, porotro lado, que es importante que el Banco Central de Venezuela mantenga sucapacidad para regular las tasas y cobros por servicios, de forma de apelar a ellosen última instancia y de forma que el Ejecutivo Nacional tenga un poder denegociación para llegar a acuerdos concertados sobre las tasas de interés.

Otras medidas

Entre otras medidas alternativas que podrían reducir el costo de la intermediaciónfinanciera está la disminución de la tasa de encaje legal, que actualmente se ubicaen alrededor de 17 por ciento, y que podría reducirse sin causar un aumento dela oferta monetaria.

Finalmente, para una regulación adecuada del sector financiero debe tenerse encuenta que el rol de prestamista de última instancia del BCV no se puede realizarcabalmente sin que éste tenga un adecuado control sobre la actividad de Fogade.Igualmente, no se concibe una buena regulación del sistema bancario sin que elBCV tenga capacidad de supervisar al sistema financiero. Es por esta razón que estaOficina ha sugerido añadir a las funciones del BCV en la nueva ley, el rol de regulary supervisar el sistema financiero y actuar como prestamista de última instancia.


Apéndice metodológico

Modelo teórico

En esta sección desarrollamos un modelo estándar de intermediación financieraque tiene en cuenta el hecho de que, cuando un banco trata de optimizar su gestiónproductiva, tiende a igualar el costo marginal de sus operaciones con el ingresomarginal que proviene de esas operaciones. Por su parte, el mercado en que semueven los bancos, en particular los depositantes y los demandantes de crédito,actúa también de manera racional. Este comportamiento microeconómico genera,como consecuencia de las condiciones de primer orden de maximización de labanca, una ecuación que puede ser sometida a pruebas econométricas que permi-ten dilucidar si el banco tiene un comportamiento competitivo o si, al contrario,actúa como un agente con poder de mercado, ya sea en el mercado de crédito o enel de depósitos. El tipo de modelo que seguimos fue originalmente usado porShaffer (1989, 1993) para someter a prueba la hipótesis de poder de mercado en laactividad bancaria en Canadá y Estados Unidos, y ha sido usado, de manera estándar,por otros autores en otros lugares. El modelo que aquí seguimos está dentro de estatradición y se asemeja al usado por Barajas, Steiner y Salazar (1999) para el casocolombiano y Zambrano, Vera y Faust (ZVF, 2000) para el caso venezolano.

En primer lugar, consideramos al banco como una unidad productiva que generano sólo créditos sino otros servicios, que tienen que ver con el sistema de pagosy de cambio de monedas. Ahora, el monto de créditos otorgados está relacionadocon el monto de depósitos, tanto por la relación de insumos financieros que hayentre una y otra variables como por el hecho de que, como es estándar y naturalsuponer, las reservas ociosas tienden a ser mínimas, aproximadamente cero.Contablemente tenemos que

Cr + V + R = K + D

donde Cr significa crédito, V la inversión en valores (como títulos de la deudapública), R reservas mantenidas por la banca, D son los depósitos y K son lasobligaciones no financieras. Si � es la tasa de encaje legal, la tasa de reservasmínimas con respecto a los depósitos requerida por la autoridad monetaria a cadabanco, y suponemos que el banco escoge un monto de reservas R para no tenerreservas ociosas, entonces tenemos que

� = R ➱ Cr + V + R D = K + D

Cr + V – D + �D = K (1)

Cr + V – (1 – �) D – K = 0

➱ D = Cr + V – K

D D ( )

(1 – �) (1 – �) (1 – �)


Además de los créditos, consideramos como un producto importante de la bancalos servicios no financieros, que denominamos S. En cuanto a los costos no finan-cieros, éstos son, como es estándar en los modelos de optimización en micro-economía, una función del producto de la actividad, en este caso representadospor los créditos. La variable de gastos de transformación, GT, dividida por el to-tal de activos, pretende explicar la parte tecnológica de la función de costos,además de los otros servicios no financieros. El último componente de la funciónde costos es una variable exógena que indica riesgo, �. El último supuesto con re-lación al proceso de decisión microeconómica de los bancos tiene que ver concómo se tratan sus diversos productos de crédito. Los principales componentesde producción financiera de la banca son inversiones en títulos valores, y loscréditos otorgados directamente. El principal componente de títulos valores sonlos títulos de la deuda pública adquiridos por los bancos. El supuesto que hare-mos aquí es que esos dos productos son marcadamente diferenciados, por lo quelas decisiones productivas respectivas son independientes. Habiendo dicho esto,la función de beneficio de un banco representativo viene dada por:

� = rcCr + r

bV + S – r

DD – C (Cr, GT , �)

A la hora de tomar sus decisiones, tanto los depositantes como los demandantesde crédito toman en cuenta no sólo la tasa de interés que se cobra por el monto dedepósitos o la tasa de interés que se paga por el monto de crédito, sino tambiénlo que el banco les cobra por la administración de sus respectivas cuentas. Demanera que:

S = scCr + s

DD

Así tenemos:

� = (rc + s

c )Cr + r

bV – (r

D – s

D ) D – C (Cr, GT , �)

Abusando notación, tomamos de aquí en adelante los símbolos usados hastaahora para representar exclusivamente las tasas de interés, r

c y r

D, como incluyen-

do las partes mencionadas de servicios. Así, la función de beneficio queda como:

� = rcCr + r

bV – r

DD – C (Cr, GT , �) (2)

En el caso más general, el banco está enfrentando no sólo precios, sino funcionesde demanda u oferta. Aquí especificamos las funciones de demanda de crédito yoferta de depósitos que enfrenta la banca de la siguiente manera:

rc = r

c (Cr, e, g)

rD = r

D (D, y, e) (3)


donde e representa las expectativas (que pueden venir representadas por el ries-go país o por los precios petroleros), g el crecimiento de la economía, y el nivel deingreso real y e las expectativas de devaluación. Si suponemos que la ecuación(2) se refiere a la empresa j, que maximiza su función de beneficio con respectoa su nivel de crédito (independientemente de su decisión de inversión en valores,como decíamos), tenemos que la condición de primer orden es

Es útil hacer las siguientes elaboraciones algebraicas:

(4)

(5)

Usando estas expresiones y despejando la condición de primer orden tenemos que

Utilicemos ahora la siguiente notación y el siguiente hecho que viene de la ecua-ción (1)

Con esto podemos reformular de nuevo la condición de primer orden:

Si introducimos la notación

Entonces tenemos que

(4)

�rc

�Crj

Crj + r

c –)( �r

d

�Crj

Dj – r

D

�Dj

�Crj

– Cc (Cr

j , GT, �) = 0

(Crj

Cr�r

c

�Crj

Crj =

�Cr�Cr

j

�rc

�CrCr

=

Crj

Cr�Cr�Cr

j) r

c

�Cr�r

D

rc

Cr

= ( Crj

Cr�Cr�Cr

j) r

c

�Cr

(�rD

�D�r

D

�Crj

Dj =

�Dj

�Crj

�D�D

j

Dj =

Dj

D�D�D

j) r

D

�D�r

D

�D

= ( Dj

D�D�D

j) r

D

�D

�Dj

�Crj

�Dj

�Crj

( )

( Crj

Cr�Cr�Cr

j) r

c

�Cr

+ rc = ( D

j

D�D�D

j) �D

j

�Crj

rD

�S

+�D

j

�Crj

rD + C

c

(1 +SCr

j

�Cr

) rc = (1 +

SDj

�D

) rD

1 – a+ C

c

(1 +SCr

j

�Cr

) , HD

= (1 +SD

j

�D

)Hc =

HD

HC

rc =

rD

1 – aC

C

HC

+

SCrj =

Crj

Cr, SD

j =

Dj

D, GR

Cj =

�Cr�Cr

j GR

Dj =

�D�D

j

= 1,�D

j

�Crj

=1

1 – �= 1,


A esta altura podemos dar la interpretación de los coeficientes de esta ecuación.El supuesto que se hace, estándar en la literatura especializada, es que esos coefi-cientes son constantes. Esto permite hacer regresiones para estimar esos coeficien-tes, como veremos. Por lo pronto diremos que si H

C y H

D son iguales a la unidad,

entonces estaremos ante mercados de crédito y depósitos con competencia perfec-ta. Por teoría económica sabemos que un monopolio maximiza sus beneficiosescogiendo un nivel de producto que lo coloca en la parte elástica de su curva dedemanda. Una empresa en competencia perfecta, por otro lado, enfrenta unacurva de demanda infinitamente elástica cualquiera sea su nivel de producción.Esto nos da un rango de valores para las elasticidades respectivas (hay que recor-dar que las elasticidades de la demanda de créditos es negativa, y que la elastici-dad de la oferta de depósitos es positiva):

– ≤ �Cr

≤ – 1

1 ≤ �D ≤

Con esto en su lugar, podemos ver el rango de valores de HC y H

D:

0 ≤ HC ≤ 1

1 ≤ HD ≤ 2

Finalmente podemos visualizar que, cuando el cociente H

D toma el valor de 1

estamos en competencia perfecta en los dos mercados, el de créditos y el dedepósitos. Cuando ese cociente es mayor que uno, estamos en presencia depoder de mercado en por lo menos uno de los mercados mencionados. Es dehacer notar que para que estemos en presencia de poder de mercado, el coefi-ciente no necesariamente tiene que ser muy grande, contrariamente a lo argu-mentado por Zambrano, Vera y Faust (ZVF). Lo que sabemos es que un monopoliose coloca en la parte elástica de la curva de demanda, pero ese número es inde-pendiente del poder monopólico en el sentido de que depende de factores delmercado de crédito. El monopolio puede escoger en qué punto de la curva de de-manda se coloca, pero no puede escoger la forma de esa curva de demanda. Loimportante aquí, pues, es ver qué parte del spread puede atribuirse a poder demercado, como hacemos abajo en las regresiones. Si esa parte es importante, elcoeficiente, aun si no es muy grande en términos absolutos (no tiende a infinito,como afirman ZVF como requisito para poder de mercado), significa un altopoder de mercado y viceversa.

Ahora, para someter a test econométrico la ecuación (4), hacemos otro supuestoestándar: suponemos que los costos marginales son lineales en sus variables. Conesto, la ecuación que estimamos se torna en:

(5)

HC

HD

HC

rc =

rD

1 – aa

0

HC

+ +a

1

HC

Cr +a

2

HC

GT +a

3

HC

� + u


Es útil identificar por separado los parámetros Hc y H

D para poder diferenciar el

poder de mercado en el mercado de crédito y de depósitos, respectivamente.Además, esto permitiría cuantificar la capacidad que tienen los bancos de trasla-dar a la tasa activa (y por tanto al spread) los distintos componentes de costos. Porejemplo, sabemos que, en competencia perfecta, un incremento en los gastos detransformación de una unidad generaría naturalmente un incremento en la tasaactiva de a

2. Sin embargo, si hay poder de mercado el impacto sería mayor: a

2/H

c

(es necesario recordar que Hc es positivo y menor que la unidad).

Observaciones metodológicas

En lo posible se trata de usar la misma data y las mismas definiciones que en eltrabajo de ZVF, para tener un punto de comparación. Las definiciones adicionales seaclaran explícitamente. Lo primero que se puede mencionar es que las ecuacionesde beneficio y de costos usadas arriba pueden interpretarse en términos reales. Lastasas activa y pasiva son nominales, pero los créditos y los depósitos están entérminos reales. Las funciones de créditos y depósitos son interpretadas en términosreales para estas variables y en términos nominales para sus respectivos precios. Lafunción de costos totales tiene como argumentos los créditos en términos reales, ylos gastos de transformación y las pérdidas por riesgos como porcentaje de losactivos de la empresa. Esto es válido para una función de costos, cuyos coeficientesasumirían la interpretación adecuada en términos de unidades usadas.

El uso de los gastos de transformación como porcentaje de los activos permiteaislar el efecto de los gastos respectivos que no necesariamente están relaciona-dos con el nivel de actividad de la industria de intermediación. El nivel de activi-dad está mejor representado por el monto de créditos que por el monto deactivos, pero el monto de créditos entra directamente en la regresión de la ecua-ción de condición de primer orden. Para evitar colinealidad entre las variablesusadas se usa el monto de activos como proxy del nivel de actividad, y el coefi-ciente adquiere el significado adecuado para transformar el efecto de la variableresultante en términos de influencia sobre una tasa, la tasa de interés activa. Algosimilar puede decirse de la variable usada para representar riesgo. Idealmentedeberíamos tener una tasa de riesgo construida como el cociente entre la cuantíade ingresos que se pierden por créditos incobrables, dividido entre el total decréditos otorgados. Esto mostraría exactamente el componente de la variable aexplicar, la tasa activa, que proviene de provisión para riesgo. En la práctica, paraevitar la colinealidad mencionada, se dividen los ingresos perdidos por créditosincobrables sobre el total de activos, usada como proxy de los créditos.

En cuanto a las tasas de interés usadas en las regresiones para correr el modelopresentado hay que hacer varias aclaraciones. En cuanto a la tasa de interésactiva, una manera de calcularla, en la práctica, es lo que podríamos denominar


una tasa ex post, que resulta de dividir los ingresos por intereses que provienen delos créditos otorgados entre los créditos totales. Esta tasa tiene el problema de queno excluye los créditos que no generaron interés por motivos de incobrabilidad. Sila realidad esperada fuera la que ha ocurrido, la tasa de interés contratada al mo-mento de otorgarse los créditos debería contemplar el evento de la incobrabilidad,y debería cubrirlo para no incurrir en pérdidas. Es por esto que esa tasa contratada,la que debería aparecer en el modelo por diseño, puesto que es la que realmenteenfrentan los inversores cuando toman sus decisiones, al igual que la banca, debedividir el total de ingresos esperados entre el total de créditos que reportan ingresos.Esta exclusión refleja lo esperado por la banca y se refleja, como decíamos, en lacuantía de la tasa contratada. Esta tasa podría denominarse ex ante, y es una tasaque refleja el costo por incertidumbre, el que de manera coherente se ha incluidoen la ecuación de costos, precisamente con este propósito.

La otra acotación con respecto a las tasas activas tiene que ver con el hecho de que,aun con la corrección propuesta, no refleja el costo efectivo para los inversionistas,ni el ingreso efectivo para los banqueros por la operación de crédito. Como hemosexpuesto gráficamente en el cuerpo del informe, hay un claro subsidio cruzadoentre las tasas de interés y los cobros por comisiones, en el sentido de que las bajasen las tasas de interés cobradas son compensadas por alzas en las comisiones porservicios relacionados con esos créditos. El costo por crédito que enfrentan losinversionistas debería, por tanto, incluir los cobros por servicios que el créditogenera. Lo mismo ocurre desde el punto de vista de la empresa bancaria. Comoquiera que los cobros por servicios no están diferenciados en la data entre lo quese cobra a los demandantes de créditos y lo que se cobra a los depositantes,hemos dividido el total entre atribuibles a créditos y a depósitos teniendo encuenta la proporción de créditos y depósitos, respectivamente, dentro del totalque resulta de sumar esos créditos y depósitos.

En relación con las tasas pasivas se hacen dos aclaratorias. Una es que la tasapasiva que enfrenta el banco debe incluir los costos de todos los depósitos, inclu-yendo los a la vista, que no necesariamente generan intereses. En el caso de estascuentas, los ingresos que no reciben los depositantes no los gasta el banco, locual debería reflejarse en las decisiones optimizadoras que uno y otro tomancomo agentes económicos, como se supone en el modelo. Como se está hablan-do de tasas pasivas promedio, ese componente de la realidad debería por lo tantoreflejarse en las cifras usadas para someter a prueba el modelo. La otra acotacióntiene que ver con lo observado arriba para la tasa activa en relación con la nece-sidad de reflejar el costo total del servicio bancario para el demandante de crédito.De la misma manera, el depositante enfrenta un ingreso neto por sus depósitosque proviene de sumar los intereses ganados y restar los servicios que se cobranpor la administración de los depósitos. El argumento para incluir los servicios aquíes el mismo que arriba: los agentes, tanto los depositantes como los banqueros,


tienen en cuenta esa realidad cuando toman sus decisiones racionales, como sesupone en el modelo propuesto. Habiendo aclarado esto con relación a las tasas,hemos generado series de tiempo de lo que podemos llamar tasas implícitas netasajustadas (TINAs), tanto activa como pasiva, para correr las regresiones corres-pondientes. Estas tasas se calculan de acuerdo con las siguientes fórmulas:

Tina activa = Ingreso por créditos + OIOs atribuibles a créditosCréditos no morosos

Tina pasiva = Gastos por captaciones – OIOs atribuibles a captacionesCaptaciones totales

OIOs significa “otros ingresos operativos”. La TINA activa corresponde a rc y la

TINA pasiva corresponde a rD en el modelo.

Resultados econométricos

La siguiente tabla muestra, por una parte, en la segunda columna, los resultadosde la regresión básica hecha por la Oaefan de la ecuación (5), que se repite aquípor conveniencia visual:

Lo primero que hay que resaltar es que la variable de créditos, Cr, ha sido sustituidaen la regresión por instrumentos, para solucionar el problema de endogeneidad.Este problema surge por causalidad bidireccional entre créditos y la tasa de interésactiva. Para resolver este problema, las variables instrumentales son usadas por elhecho de que están correlacionadas con la variable explicativa, en este caso los créditos,sin estar correlacionadas con la variable a ser explicada, en este caso la tasa de interésactiva. Los instrumentos que sustituyen a los créditos son: las captaciones y los ac-tivos contemporáneos, ambos en términos reales, y los demás regresores, que setransforman también en instrumentos.

Es de hacer notar que la regresión hecha por ZVF, cuya replicación fue hecha pornosotros y está representada en la primera columna del cuadro para efectos compa-rativos, usa como variables instrumentales las captaciones y el PIB, ambas variablescon varios rezagos. Hemos hecho la prueba del PIB como variable instrumental y lahemos rechazado por dos razones: una, de tipo teórico-económico, pues haciendola regresión correspondiente esa variable resulta estar negativamente correlacionada,extrañamente por lo demás, con los créditos. La otra razón es de tipo econométrico,y surge cuando se hace el test de Wald para probar la hipótesis de que el PIB y susrezagos no tienen poder explicativo como instrumentos. La hipótesis no es rechaza-da. En sustitución de esa variable introducimos los activos contemporáneos en

HD

HC

rc =

rD

1 – �a

0

HC

+ +a

1

HC

Cr +a

2

HC

GT +a

3

HC

� + u


términos reales, que resulta ser un instrumento válido cuando es sometido al mis-mo test. No usamos la variable de captaciones en términos nominales que usanZVF, pues consideramos que no tiene mucho sentido como variable instrumentalde los créditos en términos reales. En vez de eso, usamos las captaciones pero entérminos reales, tanto contemporáneas como con dos rezagos.

Tabla N° 1Método de estimación: mínimos cuadrados en dos etapas. Variables instrumentales

Período 1987:1 a 2000:1 Período 1987:1 a 2000:1Banco Mercantil1 Oaefan2

Variable independiente Tasa de interés activa Tasa de interés activa ajustadaConstante -0,1987 -0,191672

(-2,99)* (-3,48)**Préstamos 0,000815 1,08E-9

(1,82)* (2,84)**

Gastos de transformación 2,859 2,94(7,14)** (9,19)**

Provisiones 1,9629 1,616(2,23)* (2,47)*

Tasa pasiva 1,1854(19,81)**

Tasa pasiva ajustada (TPA) hasta 1996 1,24(26,87)**

TPA después de 1996 1,5658**R 2: 0,96 0,981 Pruebas de autocorrelación: 2 Pruebas de autocorrelación:DW: 1,53 DW: 2,01Prueba de LM Prueba de LM:Orden 1: 2,925 Nivel de significación 0,09 Orden 1: 0,012 Nivel de significación 0,91Orden 2: 3,547 Nivel de significación 0,32 Orden 2: 1,71 Nivel de significación 0,20Prueba de Engel para heterocedasticidad Prueba de Engel para heterocedasticidad�2 (1) = 1,08 Nivel de significación 0,30 �2 (1) = 0,40 Nivel de significación 0,58Prueba de Jarque-Bera para normalidad: Prueba de Jarque-Bera para normalidad:�2 (2) = 1,212 Nivel de significación 0,55 �2(2) = 0,1409 Nivel de significación 0,932Prueba de Wald para b4 = 1 Prueba de Wald para b4 = 1�2 (3) =17,19 Nivel de significación 0,000 �2 (3) =28,20 Nivel de significación 0,000

Prueba de Chow para cambio estructural (1996.1): Fstat = 6,1079 Nivel de significación: 0,002

Los residuos de ambas estimaciones son estacionarios al 1% según la prueba aumentada de Dickey Fuller.* Significativo al 5%** Significativo al 1%


La diferencia fundamental entre las dos regresiones tiene que ver con la diferenciaen la definición de las tasas de interés. Recordemos que nosotros usamos lasTINAs, por considerarlas más apropiadas en términos económicos. Salta a la vistael hecho de que el poder de mercado sube significativamente por este cambio devariables, y pasa a ser de 1,18 a 1,24. Esa diferencia se hace aún mayor a partir de1996, cuando el índice de poder de mercado pasa a ser 1,57.

Al igual que en el caso de ZVF, se confirma que a pesar de la existencia de raícesunitarias en todas las series, el residuo de la regresión es estacionario, lo queimplica la presencia de una relación estable de largo plazo entre las variablesexplicativas y la variable dependiente (una relación de cointegración). Debido ala presencia de autocorrelación de orden 1, se corrió un modelo AR(1) paracorregir el problema, con resultados satisfactorios reflejados en el test de mul-tiplicadores de Lagrange. Se descartó la presencia de heterocedasticidad por me-dio de la prueba de Engel.

Resultados del panel

En las regresiones de data de panel hay una diferencia importante entre los dostrabajos. Debido a que a priori no se conoce el grado de asociación lineal entre elconjunto de variables explicativas y las variables omitidas, la metodología correctaconsiste en realizar una prueba de especificación para determinar si se usan losdenominados “efectos fijos” o los “efectos aleatorios”. En caso de que dicha corre-lación lineal sea nula, la mejor especificación se da con un modelo de “efectosaleatorios”. En caso contrario, la mejor especificación incluye una variable quecapture la especificidad de cada unidad del panel de manera expresa. Nosotroshicimos la prueba correspondiente, y los resultados indicaron que no existe corre-lación lineal entre las variables omitidas y las variables explicativas. Por lo tanto serecurrió a una especificación basada en efectos aleatorios, la cual se estima pormedio de mínimos cuadrados generalizados. ZVF, mientras tanto, no reportan eltest para discriminar entre las alternativas de efectos fijos y aleatorios.

Si bien es cierto que el poder de mercado no es tan grande como el reportado porZVF o como en el caso de las regresiones anteriores, el resultado no es muyconfiable, tanto en la regresión de panel reportada aquí como en la reportada porZVF, pues en esta regresión existe una falla metodológica notable. En efecto,como quiera que la tasa activa está definida como un cociente entre un flujo y unstock, la correspondiente serie de tiempo depende mucho del stock inicial usadoen la definición. En este caso, lo correcto en términos econométricos cuando seusa data de panel es hacer una especificación dinámica que toma en cuenta esestock inicial. Las especificaciones autorregresivas tradicionales implican la intro-ducción de un sesgo importante que impide estimar el panel a través de efectosfijos o efectos aleatorios (Cf. Chen Hsiao, 1986). Arellano y Bond (1991) han


desarrollado un estimador basado en el método generalizado de los momentosque es consistente en este caso, y el cual utilizamos en los Cuadros N° 4 y N° 5.

En el siguiente cuadro, la regresión reproduce el poder de mercado observado enlos datos agregados hasta 1996. Sin embargo, no se nota un aumento del poder demercado de los bancos estudiados después de 1996. Asimismo, se nota que elcoeficiente de los gastos de transformación aumenta notablemente, a diferenciade la regresión de panel de ZVF. En vista de esto, se tomaron los 11 bancos másgrandes para hacer de nuevo el ejercicio de regresión. El resultado se muestra enel Cuadro N° 5.

Cuadro N° 3Método de estimación: mínimos cuadrados generalizados

Efectos aleatoriosNúmero de observaciones = 532Número de grupos = 19

R-sq: within = 0,4523between = 0,1487overall = 0,4239

(TIAA) Coeficiente

Tasa pasiva ajustada 1,233341(10.64)**

Gastos de transformación 2,440647(7.73)**

Provisiones 0,4497498(0.90)

Préstamos -0,0000114(-2.58)**

Tasa pasiva después de 96 0,0364173(0.20)

Constante (0,0633104)(1.64)

Término AR (�) 0,50584483

� u 0,01965899

� e 0,16396943

� fov 0,01417093

fracción de la varianza debido a Ui

** Significativo al 1%


Cuadro N° 4Método de estimación: Arellano-Bond

Número de observaciones = 491Número de grupos = 19

(TIAA) Coeficiente

TIAA(-1) 0,2274674(15,86)**

Tasa pasiva ajustada 1,419702(21,27)**

Gastos de transformación 2,544621(5,95)**

Provisiones 0,4245804(0,52)

Préstamos -9,58e-07-0,33

idpond96 -0,1030532(-1,11)

Constante -0,0013224(-1,13)

Prueba de Arellano-Bond de autocorrelación

Orden 1 z = -1,40 Nivel de significación = 0,1603


En este cuadro, el coeficiente de poder de mercado aumenta notablemente, aunque todavía no senota un aumento apreciable del poder de mercado de los bancos considerados a partir de 1996.



Cuadro N° 5Método de estimación: estimación dinámica a través de Arellano-Bond

Número de observaciones = 281Número de grupos = 11

Wald _2(6) = 484.58

Resultados en dos etapas

Variable dependienteTasa de interés activa ajustada (TIAA)

TIAA(-1) 0,0312921(0,31)

Tasa pasiva ajustada 1.590442(4,63)**

Gastos de transformación 2,694218(2,02)*

Provisiones 0,9063361(0,96)

Préstamos 4,37e-06(1,16)

idpond96 0,1080334(1,13)

Constante -0,0015218(0,0034337)

Prueba de Arellano-Bond de autocorrelación



* Significativo al 5%




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Consideraciones sobre el trabajo:“¿Por qué Venezuela tiene diferenciales de tasas tan altos?” a

Zambrano S.Luis Zambrano Sequín*

VeraLeonardo Vera**

FaustAndreas Faust***

En fecha muy reciente la Oficina de Asesoría Económica y Financiera de la Asam-blea Nacional (Oaefan) presentó a la Asamblea Nacional, a los medios de comuni-cación y a la opinión pública un estudio cuyo objeto es explicar las causas de losaltos diferenciales de tasas de interés que existen en Venezuela. Es importanteseñalar que este estudio se construye en buena parte haciendo múltiples referen-cias, cuestionamientos y una comparación en el plano analítico y empírico con unestudio con similares propósitos realizado en el mes de noviembre del año 2000por Luis Zambrano Sequín, Leonardo Vera y Andreas Faust (en adelante ZVF[2000]). Los autores de esta nota han considerado prudente elevar algunos comen-tarios aclarando el alcance de los señalamientos realizados en el estudio de laOaefan, así como apuntando algunas deficiencias e insuficiencias que condicio-nan sus conclusiones. Si bien los argumentos quieren mantenerse en el plano

* Facultad de Ciencias Económicas y Sociales, Universidad Central de Venezuela. Escuelade Economía, Universidad Católica Andrés Bello. Unidad de Investigación Económica,Banco Mercantil.** Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Unidad de Investigación Económica,Banco Mercantil.*** Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Unidad de Investigación Económica,Banco Mercantil.

a Elaborado por la Oficina de Asesoría Económica y Financiera de la Asamblea Nacional(Oaefan). La versión que comentamos es la que publicó inicialmente esta Oficina, la cualfue sometida posteriormente a cambios de forma y fondo. Las opiniones expresadas en estanota son enteramente de los autores y no representan necesariamente la visión u opinionesde las instituciones a las cuales están afiliados.


estrictamente técnico, es la aspiración de los autores de esta nota que los comen-tarios pudieran eventualmente servir para enriquecer el debate y el devenir inme-diato de las investigaciones en este campo.

Debido al conjunto relativamente amplio de aspectos involucrados en el trabajo dela Oaefan, hemos organizado nuestros comentarios en función de las siguientesmaterias: el concepto de tasas de interés, el indicador que mide el tipo de mercadobancario, la significación de los gastos de transformación, la relación entre la deudapública y las tasas de interés, la incidencia del riesgo sobre el spread financiero, elcomportamiento reciente del spread bancario, el modelo y el método de estimaciónutilizado y las consideraciones sobre las recomendaciones de política económica.Al final se agregan unos comentarios, a manera de conclusión, que intentan dejarclara nuestra apreciación general sobre el documento en cuestión.

En torno a la definición de las tasas de interés

Dado que el trabajo de la Oaefan pretende explicar los determinantes del spreadde tasas de interés, es de fundamental importancia entender la manera como seconstruyen las variables que justamente definen el spread: la tasa de interés activay la tasa de interés pasiva. Esto es particularmente importante en este caso, dadala definición atípica de tasa de interés que se utiliza en el trabajo.

a. A diferencia de todos los trabajos que se han publicado sobre este tópico, elestudio de la Oaefan utiliza un concepto que amplía la noción de la tasa deinterés activa a los ingresos por préstamos y por servicios de la banca porunidad de crédito no demorado, y la noción de tasa pasiva al costo financiero“neto” por unidad de dinero depositada en los bancos ajustada por los encajeslegales exigidos. Estas definiciones derivan en una formula de cálculo queeleva la tasa de interés activa al tiempo que disminuye la tasa de interés pasivaimplícita. Estas definiciones (innovadoras según los autores del trabajo) revis-ten un carácter tan sui generis que exigen un examen con mayor detalle.

i. El supuesto detrás de la definición de la tasa de interés activa es que losbancos producen un solo producto, los créditos, al cual se le asocian unadiversidad de servicios por los que se cobran tarifas y comisiones. En conse-cuencia, según el estudio de la Oaefan, la tasa de interés activa implícitadebe calcularse sumando a los ingresos financieros por préstamos una cuo-ta-parte de la cuenta “Otros ingresos operativos” que corresponderían a losingresos por servicios vinculados a la actividad de crédito (comisiones yotros rendimientos). El problema que seguramente el estudio de la Oaefanha pasado por alto es que según el código de cuentas de la Superintendenciade Bancos estos cargos ya están incluidos en el concepto de ingresos porcartera de créditos. No tiene caso, pues, duplicar estos cargos.

L. Zambrano S., A. Faust y L. Vera / Consideraciones sobre el trabajo: ¿Por qué Venezuela…? 105

ii. Un supuesto equivalente se hace al definir las tasas pasivas. Al restar a lastasas pasivas una alícuota de los ingresos de los bancos por la venta deservicios a sus clientes, lo que se está suponiendo es que no hay diferencia-ción entre los depositantes y quienes compran los demás servicios a losbancos. De más está decir que tal supuesto no tiene asidero en la realidad.

b. Adicionalmente, es digna de un comentario especial la manera como el traba-jo de la Oaefan remonta la dificultad de saber cuánto de los ingresos por ser-vicios de los bancos se atribuye al crédito y cuánto a los depósitos. Por lo quese señala en el trabajo, una parte de la cuenta “Otros ingresos operativos” secontabiliza como ingresos asociados a los créditos (éstos afectan positivamentea la tasa activa) y otra parte como costos pagados por los depositantes (afectan-do negativamente a las tasas pasivas). El criterio para distribuir estos ingresosentre la tasa activa y la pasiva depende del peso relativo que tengan los présta-mos1 y los depósitos en un total de la suma de ambos agregados2 . Este criterio,implícitamente, supone que el precio cargado por servicios (independiente-mente del tipo de servicio) es el mismo por unidad prestada con éxito al preciocargado por los servicios prestados a los depositantes (independientemente deltipo y la magnitud de los depósitos). Obviamente, sobre la base de tales su-puestos, aun aceptando que los bancos no fuesen empresas que ofrecen yvenden múltiples productos en mercados claramente diferenciados, las tasasde interés así definidas no sólo son arbitrarias sino que distorsionan el concep-to económico de estos precios.

En un sentido estricto, la manera de contabilizar cuánto de la cuenta “Otros ingre-sos operativos” se asigna a servicios ligados al crédito, y cuánto a servicios ligadosa los depósitos, es incorrecta por otras razones adicionales. Cuando se analiza,por ejemplo, la composición de la cuenta “Otros ingresos operativos” del sistemafinanciero para diciembre del año 2000, se encuentra que sólo 10 por ciento de

1 Los autores no especifican si el cálculo de la ponderación de los ingresos por servicios queafectan a la tasa activa se refiere sólo a los “préstamos no morosos” o por el contrario, seconsideran todos los créditos. De más está decir que la diferencia entre uno y otro supuestono es sutil.2 El punto es relativamente fácil de demostrar. El estudio de la Oaefan supone que losingresos por servicios asociados (S) se generan por las actividades de crédito (Cr) y depósi-tos (D), es decir: S = sc Cr + sd D, donde sc y sd serían los cargos por unidad de Cr y Drespectivamente. Se argumenta entonces que la cuota que corresponde a los ingresos porservicios al crédito y a los depósitos serían respectivamente los pesos relativos de Cr y D enun total conformado por la suma de ambos (T = Cr +D); es decir, S = (D/T)S + (Cr/T)S.En consecuencia, los ingresos por servicios prestados por el lado de los depósitos son(D/T)S = sDD y los ingresos por servicios a los créditos serían (Cr/T)S = scCr. Esto necesaria-mente implica que sD = S/T y sc = S/T.


tales ingresos corresponden a comisiones y tarifas por servicios asociados a crédi-tos y depósitos. El 90 por ciento restante se refiere a ingresos no asociados a laintermediación financiera tales como: ingresos por operaciones cambiarias y deri-vados financieros, comisiones por fideicomisos, ingresos por bienes realizables,ingresos por venta de valores, etc. (v. el Gráfico N° 1).

Gráfico N° 1Descomposición de los ingresos por servicios

c. Los autores del trabajo tampoco aclaran cuál es la razón por la que sólo consi-deran los préstamos no morosos al estimar la tasa activa. Al menos variaspreguntas surgen con relación a este aspecto: ¿qué llaman préstamos no moro-sos?, ¿se mantienen los préstamos en problemas en esa condición durante todoel período contable para el que se calculan estas tasas (seis meses)?, ¿los prés-tamos demorados y los incobrables no generan costos financieros y no finan-cieros?, ¿los deudores de este tipo de préstamos no demandan servicios asociados,como sí lo hacen los no morosos?

d. Por las razones antes mencionadas, la justificación económica y financiera deestos ajustes no sólo es débil sino cuestionable. Los diferenciales de tasas deinterés presentados como resultados del trabajo no son, a nuestro juicio,indicadores del spread financiero; en el mejor de los casos, el diferencial que secalcula en el trabajo de la Oaefan se aproximará, con muchos defectos, a unamedida de rentabilidad del negocio bancario en su conjunto. Por ello, las tasasde interés netas (TINAs) que nos propone el trabajo como “un indicador másefectivo” para medir la tasa de interés es más bien un indicador de algo muydistinto a lo que se quiere medir.


e. En todo caso, lo menos que se puede esperar ante tal “innovación” en ladefinición de lo que se suele definir como tasa de interés es que se demuestre,y no sólo que se mencione, que los ingresos por servicios no financieros estánasociados a la actividad crediticia y la captación de depósitos.

f. Existe el argumento en el informe de la Oaefan de que “la baja en las tasas deinterés (…) se vio compensada por un aumento en el cobro de comisiones ytarifas por servicios” (p. 72, supra). La evidencia que presenta el informe de laOaefan sobre la vinculación entre las tasas de interés y el cobro de comisionespor servicios es un gráfico (Gráfico N° 7, p. 72, supra) en donde se muestra quepoco después del acuerdo para disminuir las tasas con la banca, el montonominal de la cuenta “Otros ingresos operativos” se eleva. Aparte de las dificul-tades de comparar tasas con magnitudes nominales, es claro que los ingresospor servicios pudieran haberse incrementado por factores no necesariamentevinculados con las tarifas (sin descartar algún ajuste de tarifas o cargos). Unmayor volumen de salidas de capital, por ejemplo, pudiera generar este efectodado que el cobro por operaciones cambiarias se incrementa.

Un simple cálculo puede ilustrar las dificultades con que tropieza este argumento.En el mes de diciembre del año 2000, para que una caída de uno por ciento (1%)en la tasa de interés activa (ingresos financieros por préstamos entre préstamos)hubiera sido compensada con un incremento en la tarifa de todos los ingresos porservicios como proporción de los préstamos, esta última tendría que haberseincrementado en 8,9 por ciento. Para una caída de un punto en la tasa, se habríarequerido un incremento de 32,4 por ciento en la tarifa promedio. Si se usa elconcepto más restringido y preciso de los ingresos por servicios (sólo 10 porciento de los otros ingresos operativos), una caída de uno por ciento (1%) reque-riría un incremento de 90,4 por ciento en las tarifas y comisiones. De maneraequivalente, una disminución de un punto de tasa de interés requeriría de unincremento de 325,8 por ciento en el valor promedio de las tarifas y comisiones3.

3 Los cálculos han sido hechos con base en la siguiente fórmula:

en la cual

donde las tasas IFP/P y IS/P de los préstamos y de los servicios vinculados a préstamos ydepósitos han sido anualizadas, y TINA se mantiene constante.

TINA – � [ ]( IFPP

+ 1 2) – 1

( ISP

+ 1 2) – 1

X =

TINA = � ( IFPP

+ 1 2) – 1 + X [ ]( IS

P+ 1

2) – 1[ ]– 1


g. Un elemento adicional, sobre el tema de las tasas de interés, es el que tiene quever con los comentarios que hace el estudio de la Oaefan sobre las tasas deinterés que reporta el Banco Central de Venezuela. La gravedad de los cargosobliga a algún tipo de aclaratoria. El informe de la Oaefan señala que las tasas deinterés del BCV pueden ser estadísticas “engañosas desde el punto de vista delanálisis económico (…) excluye de su cálculo a los créditos al consumo (…) [es]un indicador sumamente imperfecto de la tasa de mercado (…) la tasa de interéspasiva es igualmente engañosa. Ella se calcula habitualmente sin tomar en cuentalos depósitos en cuenta corriente (…)” (p. 71, supra).

En primer lugar hay que señalar que las tasas de interés que reporta el BCV sontasas contractuales (o ex ante), y como tales cumplen un papel de gran importan-cia para el público pues son las que señalizan el precio al cual se están cerrandolos contratos en el mercado. No son un indicador imperfecto de la tasa de merca-do. Son las tasas del mercado. Como tales no podrían, por ejemplo, incluir losdepósitos en cuenta corriente si éstos se cierran con tasas de interés igual a cero.La confusión con que tropieza el informe de la Oaefan es que no parece apreciarlas diferencias y la utilidad que tienen las tasas ex ante y las tasas implícitas (o expost). A los fines de establecer una relación sistemática entre variables de unmodelo donde la data es contable, claramente las tasas de interés ex post (que secalculan a partir de los estados financieros de los bancos) son obviamente másapropiadas. Este señalamiento hubiera aclarado, con seguridad, lo que terminósiendo un comentario inapropiado.

Sobre la interpretación de la evidencia de imperfecciones de mercado.

a. Las referencias a la existencia de conductas restrictivas a la libre competenciason abundantes en el trabajo de la Oaefan. Estas referencias son aún mássorprendentes si consideramos que el mismo informe señala que “…en ningúnmomento nuestras pruebas se orientan a dar evidencia legal en torno a posi-bles violaciones de la Ley para Promover y Proteger el Ejercicio de la LibreCompetencia” (p. 61, supra).

Existe una importante confusión en el informe de la Oaefan entre lo que es unaestructura de mercado en competencia perfecta y un mercado en donde losactores actúan bajo los criterios de la libre competencia. Esta confusión quedaclaramente expresada cuando el informe señala: “…el posible hallazgo de queel sector financiero tiene un comportamiento no competitivo tiene implicacionesimportantes para la política económica (…). Por lo tanto, el hallazgo de prác-ticas no competitivas puede ser una razón de peso para que se lleven a cabopolíticas económicas que busquen restablecer con urgencia la libre competen-cia” (p. 62, supra, cursivas nuestras). El punto puede ser trivial para el lectorespecializado, pero dada la carga y las implicaciones de política que se derivande estos señalamientos, es prudente dejarlo bien establecido.


Si esto fuera así de simple, las agencias antitrust, que usualmente sancionan lasprácticas que atentan contra el ejercicio de la libre competencia, siempre casti-garían cualquier signo de imperfección, lo cual sería un criterio fundamental-mente errado pues las imperfecciones de mercado pueden ser la consecuenciade barreras naturales o institucionales, pasando por la competencia no basadaen precios, hasta economías de escala. En otras palabras, el mercado puede serimperfecto pero no por ello exento de rivalidad y de competencia.

La existencia de imperfecciones de mercado no corresponde necesariamentecon pérdidas de bienestar. Schmalensee, por ejemplo, en un survey sobre elalcance de los desarrollos en economía industrial, ha dejado muy claro estepunto señalando que “los modelos formales de competencia imperfecta rara-mente generan conclusiones no ambiguas sobre el bienestar (…). En particular,no existe garantía de que haciendo los mercados más competitivos se incrementeel bienestar, particularmente si la rivalidad en dimensiones distintas al precio seintensifica”4.

b. Gran parte del esfuerzo que se hace en el trabajo de la Oaefan está dirigido adeterminar qué tan importantes son las imperfecciones de mercado en la expli-cación del spread. Sin embargo, la interpretación que se hace del modeloanalítico, así como de las estimaciones econométricas sobre el parámetro quemide el grado de imperfección de mercado, son defectuosas. El trabajo indicaque “Procompetencia [en un informe previo] no fue capaz de rechazar la hipó-tesis de cartelización…” (p. 62, supra) para luego afirmar: “…nuestra investiga-ción económica busca proponer una prueba más precisa de estas hipótesis”(p. 62, supra). Así mismo señala el trabajo que un valor del parámetro mayorque 0 indica una conducta de “liderazgo colusivo” (p. 80, supra) y “prácticasrestrictivas a la libre competencia”, (p. 79, supra).

Esta interpretación del parámetro b4 de la estimación econométrica (que se rela-

ciona con el parámetro Hc en el modelo analítico o H

p en el modelo ZVF [2000])

es cuando menos errada. El que Hc o b

4 se desvíen de los valores que indicarían

que el mercado es perfectamente competitivo, no es ninguna prueba de prácti-cas restrictivas a la libre competencia y mucho menos de colusión; simplementeindica que el mercado se desvía de la condición ideal de competencia perfecta.Esta desviación de la competencia perfecta, como bien se señala en ZVF (2000),puede ser consecuencia de estructuras y contextos muy diversos generados porla diferenciación de productos, la rivalidad oligopólica, la competencia en varia-bles distintas al precio, etc. Estamos obligados a aclarar que cuando el informe dela Oaefan cita el trabajo de ZVF (2000) se hace de una manera incorrecta, pues enlugar de transcribir la cita completa que dice: “Estos valores aunque indican que

4 Schmalensee, R.: “Industrial Economics: An overview”. En The Economic Journal, vol. 98,1988, pp. 643-681


los bancos ejercieron poder de mercado y, por tanto, pudieron obtener rentasmayores a lo que se esperaría de un mercado perfectamente competitivo, distande considerarse indicadores de una situación monopólica o de comportamientocolusivo. Aludirían más bien a un contexto caracterizado por rivalidad oligopólicao de competencia monopolística…”; en su lugar, el estudio cita: “Estos valores(…) indican que los bancos ejercieron poder de mercado y, por tanto, pudieronobtener rentas mayores a lo que se esperaría de un mercado perfectamentecompetitivo” (p. 79, supra). De esta manera, al desaparecer la palabra “aunque”y dejar la cita incompleta, el sentido de la frase cambia completamente.

c. El estudio de la Oaefan señala que el trabajo de ZVF (2000) subestima el índicede imperfecciones en el mercado de crédito5 y después le atribuye el hallazgode que 22 por ciento del spread se debe al ejercicio de poder de mercado.Igualmente se señala que según la estimación de la Oaefan este porcentaje seelevaría a 41 por ciento. Dos comentarios al respecto son necesarios: en primerlugar, en el trabajo de ZVF (2000) no se realiza ningún cálculo sobre la contri-bución del poder de mercado al spread, pues la estimación que se hace essobre la tasa de interés activa. En segundo lugar, y quizás más importante, sedebe señalar que este cálculo lo hace el estudio de la Oaefan sobre un erroranalítico que merece ser comentado.

El cálculo que hace la Oaefan consiste en tomar los parámetros del modeloestimado y calcular la tasa de interés activa i

p que resultaría en una situación de

competencia imperfecta, para compararla con la tasa de interés activa queresultaría si el término H

p fuera igual a la unidad (una tasa i

p* en competencia

perfecta). Esta diferencia dividida entre el spread efectivo, S, para enero delaño 2001, correspondería al 22 por ciento y 41 por ciento que la Oaefan leatribuye al poder de mercado como explicación del spread en ambos estudios.El problema estriba en que el modelo que se está estimando no tiene comovariable dependiente al spread sino a la tasa de interés activa. En consecuencia,para poder hacer la comparación entre la desviación de un benchmark de latasa de interés en competencia perfecta y un resultado de esa tasa en compe-tencia imperfecta, habría que suponer que el diferencial de estas tasas estima-das es igual al diferencial de los spreads en ambos tipos de mercado. Es decir,

5 No obstante, debemos señalar que un estudio concluido recientemente por Clemente yPuente utilizando el mismo enfoque basado en Shaffer (1983 y 1989) y usando una metodo-logía de datos de panel para segmentos de bancos, encuentra que el grado de imperfecciónen el mercado de créditos es aún menor que el encontrado por ZVF (2000). Un test tipo Waldindica incluso que el parámetro que mide el grado de imperfecciones en el mercado no essignificativamente distinto de la unidad, que representa el valor en competencia perfecta.

ip – i

p *

S=

S – S *

S,


donde S * sería el spread que se genera si Hp es igual a la unidad. Sin embargo,

esta condición es sólo cierta en el caso que

para lo cual el modelo que se estaría estimando sería uno en que el margen derecargo (o mark-up) se aplicaría sólo sobre los costos no financieros; es decir6,

Es claro que éste no es el modelo sobre el que se sustenta el ejercicio empírico. Enconsecuencia, la inferencia de que según el modelo de ZVF (2000) 22 por cientodel spread es explicado por la presencia de poder de mercado, parte de una basede cálculo incorrecta (el error obviamente se arrastra para los cálculos sobre losparámetros del ejercicio de la Oaefan).

1

Hp

id

1 – r =id

1 – r

id

1 – r +a

0

Hp

ip = +a

1

Hp

P +a

2

HpGT +

a3

Hp

x

6 El punto puede verse de la siguiente manera:

El modelo general a estimar es

y el modelo en caso de que Hp = 1 sería

en consecuencia, las desviaciones entre estas dos tasas sería

En el caso en que se estuvieran calculando las desviaciones entre los spreads tendríamos

De esta expresión es claro que ip – ip* = S – S* si y sólo si

lo cual sería cierto si el modelo estuviera estimando una ecuación como

La cual evidentemente no es la expresión que deriva del ejercicio de maximización de lafirma bancaria representativa, pues el mark-up debe ser aplicado sobre el total de costos yno sólo sobre los costos no financieros.

id

1 – r +a

0

Hp

ip = +a

1

Hp

P +a

2

Hp

GT +a

3

Hp

x1H

p

id

1 – rip * = + a0 + a

1P + a

2GT + a

3x

id

1 – r+

a0

Hp

ip – ip * =1H

p[( )– 1 ] – a0( )+ a1

Hp

– a1( )P +a

2

Hp

– a2( )GT +a

3

Hp

– a3( )x

id

1 – r+

a0

Hp

ip –1H

p

– a0( )+ a1

Hp

– a1( )P +a

2

Hp

– a2( )GT +a

3

Hp

– a3( )x– ip *id

1 – r=

id

1 – r=

id

1 – r

1H

p

+ip =id

1 – r

a0

Hp

+a

1

Hp

P +a

2

Hp

GT +a

3

Hp

x


Esta inconsistencia entre el modelo analítico y el modelo estimado se repitenuevamente en el trabajo en la página 78, supra, cuando se presenta la tasa deinterés activa como el resultado de la siguiente expresión:

ip = b

0 + b

1 i

d + Efectos de otras variables

donde se dice que b1 = a4 + 1

En esta ocasión el mark-up se esta aplicando sólo sobre la tasa de interéspasiva; es decir sobre los costos financieros. No queda pues claro qué modeloestá siguiendo el estudio de la Oaefan. Si es uno en donde el mark-up se aplicasobre los costos totales, si es sobre los costos no financieros, o si es sobre loscostos financieros.

Aspectos relacionados con los gastos de transformación

a. En el informe en cuestión se concluye que si bien los gastos de transformaciónson altos en Venezuela éstos están relacionados más con el “proceso de rece-sión de la economía venezolana” (p. 64, supra) que con “un sistema bancariomuy ineficiente” (p. 63, supra). La prueba de esto se reduce al Gráfico N° 2,dónde los autores presentan una serie de activos reales y de gastos de transfor-mación ¿anualizados? (las interrogaciones son nuestras), que por lo demás, nomuestra lo que los autores sugieren. Sin ningún análisis sobre la conexión entreel nivel de actividad económica y los costos no financieros de la banca, ymenos aún una prueba, se concluye que los elevados gastos de transformaciónen Venezuela son “…más un resultado del proceso recesivo que vive la econo-mía venezolana y no de crecientes ineficiencias” (p. 67, supra).

b. Los gastos de transformación, su naturaleza y evolución, son fenómenos lobastante complejos para evaluarlos con semejante ligereza y simplificación. Losaspectos asociados a las transformaciones tecnológicas, institucionales, re-gulatorias y macroeconómicas tienen mucho que decir sobre este tipo de gas-tos; máxime en el período que cubre el trabajo que comentamos. Concluir queestos gastos están determinados “por la recesión de la economía venezolana”,además de no tener sentido económico, requeriría al menos de un mínimosoporte de investigación; especialmente si esta apreciación ocupa un lugarcentral en las conclusiones del trabajo.

c. En el trabajo de la Oaefan se afirma que los gastos de transformación hanvenido aumentando en Venezuela y que este aumento se ha concentrado enlos años 1998 y 1999 (Cf. p. 64, supra). Sin embargo, el Gráfico N° 1, que sirvede base para llegar a esa conclusión, no respalda esta afirmación.

1 – r


d. Otro aspecto que resulta destacable es el que se refiere al criterio que se sigue enel estudio para calificar de “altos” los gastos de transformación en Venezuela y es-timar lo que serían unos gastos de transformación normales. En este sentido, elestudio asume que la razón promedio de gastos de transformación a activos paraAmérica Latina (no sabemos si Venezuela está o no incluida en ese promedio niel período al que se refiere) es el patrón de referencia para calcular el exceso degastos en Venezuela (ver nota al pie de la página 80, supra). Tal supuesto estaríasujeto a muchas objeciones; especialmente si es la base para definir un criterio denormalidad. Tan sólo piénsese en la incidencia que tiene en la comparación elhecho de que en las principales economías de la región prevalece el criterio deajustar los balances por el efecto inflación, mientras que en el caso venezolanono o en las diferencias en la regulación que afectan considerablemente importan-tes partidas de los gastos de transformación. El otro elemento importante, aunasumiendo la existencia de un efecto “América Latina”, es el que se refiere a ladiferencia notable en el comportamiento cíclico de la economía venezolana conrelación a la de los principales países de la región; aspecto particularmente rele-vante en el período al cual se refiere el estudio. Si se desea contar con un nivel degastos de transformación que se considere normal, utilizando para ello los nive-les latinoamericanos, debería controlarse, simultáneamente, por aquellos factoresque explican estas diferencias cíclicas que han sido tan marcadas entre Venezue-la y el resto del subcontinente.

La deuda pública y la tasa de interés

En el informe de la Oaefan se plantea la hipótesis de un efecto de desplazamientodel crédito público sobre el privado. En este sentido, una elevada deuda pública,al competir por recursos financieros escasos presionaría a las tasas de interésactivas al alza. Simultáneamente, si los ahorristas no pueden acceder a los títulospúblicos, de manera que las tasas pasivas son insensibles a los rendimientos delos papeles públicos, los spreads terminarían elevándose por la asimetría en elmovimiento de las tasas. Para testar esta hipótesis se incluye dentro de la estima-ción econométrica la variable “Tasa títulos públicos” dejando a un lado el proble-ma de que la introducción de esta variable viola las restricciones teóricas a las queestá sometido el modelo. Dado que esta variable arroja en la regresión un coefi-ciente bajo y no significativo (ver en el estudio de la Oaefan la Tabla N° 1 p. 96,supra) se concluye que “no existe evidencia alguna de una relación fuerte entre elspread financiero o la tasa de interés activa y el endeudamiento del sector públi-co” (p. 68, supra). Varios comentarios son inevitables:

a. En primer lugar, la conclusión y lo que se estima son dos cosas diferentes. En elCuadro N° 3 se reporta la significación de la tasa de interés de los DPN, mien-tras que la conclusión alude al volumen del endeudamiento.


b. En el informe no se especifica el contenido de la variable “títulos públicos”.Suponemos que la serie que se utiliza se refiere a títulos emitidos en monedanacional por el Gobierno, pero no sabemos si se consideraron conjuntamentebonos de deuda pública junto con títulos emitidos por el BCV. La distinción esrelevante ya que los títulos del BCV tenían como finalidad la absorción de losexcesos de liquidez existentes en el sistema, provocados en buena parte porlos defectos de diseño de estos instrumentos de política monetaria. Debemosobservar que en el modelo utilizado en el trabajo de la Oaefan se supone quelos bancos no mantienen reservas excedentes, por lo que las adquisiciones de tí-tulos del BCV y de bonos emitidos por el Gobierno se considerarían siemprecomo sustitutos de los créditos, lo que, naturalmente, no sería el caso en unperiodo en el cual el sistema monetario se ha caracterizado por la presenciaestructural de importantes excedentes de liquidez monetaria. Esto implica que lasinversiones en títulos públicos no tienen que ser sustitutas del crédito y, por lotanto, el signo de la tasa de rendimiento de los títulos públicos no estaría prede-terminado. Además, la no significación de esta variable en la regresión de laOaefan puede revelar un problema con la derivación del modelo al no suponerreservas excedentes óptimas dentro de las opciones del portafolio de los bancos.

El riesgo y el spread financiero

Es muy significativo el hecho de que el estudio de la Oaefan no le atribuyeninguna importancia, entre los determinantes del spread, a la variable riesgo,siendo éste un factor que ha resultado muy significativo en otros trabajos similaresy en el trabajo de ZVF (2000). De hecho, entre las variables que el estudio de laOaefan dice distinguir en su introducción como posibles determinantes del spreadno se encuentra el riesgo. Aunque la razón provisiones/activo se usa en el mode-lo econométrico como una variable explicativa sin que haya resultado significati-va, eso no necesariamente quiere decir que el riesgo sistémico, macroeconómicoo individual de cada banco, no sea importante. Después de todo, las provisionesno son más que una proxy o una operacionalización de una parte del riesgo alque se enfrentan los bancos. Extraña que la Oaefan no haya probado operacionalizarel riesgo a través de otras variables.


Sobre la rentabilidad y el comportamientodel spread financiero en años recientes

El estudio de la Oaefan hace mucho hincapié en la evidencia que presenta eltrabajo de ZVF (2000) sobre el comportamiento de la rentabilidad y el spread enVenezuela, en comparación con otros países de América Latina. Entre los años1992 y 1999, estos rubros han sido superiores en Venezuela al promedio deAmérica Latina. De inmediato la conexión que se establece es que el spread esmayor en Venezuela por razones que tienen que ver con la explotación de poderde mercado.

Esta lectura es limitada en extremo y está descontextualizada. Por una parte,como también queda claro del trabajo de ZVF (2000), el spread financiero enVenezuela sólo se desvía del resto de la muestra de países de América Latina apartir del año 1996. En este sentido es importante apuntar, tal y como se ve en elGráfico N° 2, que, entre los países de la muestra y para el período 1996-1999,Venezuela fue también el país con la mayor tasa de inflación promedio, con lamás grande tasa de variación del tipo de cambio, con el menor crecimiento, y unode los que presenta mayores esfuerzos de capitalización (todos estos factoresestán vinculados de un modo u otro al riesgo). Es preciso recordar que, a partirdel año 1996, el sistema financiero venezolano tuvo que recuperarse después deuna severa crisis que afectó a cerca de 50 por ciento del total de activos delsistema. Una forma de reconstituir el sistema fue con elevados requerimientos decapitalización. Ninguno de estos elementos es mencionado en el estudio de laOaefan7. Por otra parte, por haber estado sometida la economía venezolana a unprolongado proceso inflacionario, la medición de los activos del sistema generadistorsiones importantes a la hora de evaluar comparativamente el valor de ROA(rendimiento sobre activo). En Venezuela los activos no están sometidos al ajustepor inflación, como sí lo están en otros países, y, en consecuencia, la medicióndel ROA pudiera presentar una gran sobreestimación.

7 Es muy significativo el hecho de que el trabajo ZVF (2000) encuentra una relación decausalidad estadística desde la capitalización hacia el spread, lo que en principio daríaapoyo a la hipótesis de elevados spreads y rendimientos en función de la capitalización.


Gráfico N° 2Países latinoamericanos de la muestra(Promedios entre 1996-1999

El modelo y el método de estimación

a. El trabajo de la Oaefan presenta una inconsistencia entre el modelo analíticoque deriva del ejercicio de maximización de la firma bancaria y el modelousado en las estimaciones econométricas. El modelo básico a estimar que sepresenta (en la página 77, supra) es:

Spread financiero = a0 + a

1 * Préstamos + a

2 * Gastos de transformación

+ a3 * Riesgo financiero + a

4 * Tasa de interés DPN

+ a5 * Tasa de interés pasiva (I)

Este modelo no es equivalente al modelo desarrollado teóricamente en el anexodel mismo trabajo (pp. 89–93, supra) que resulta en la ecuación (5); tampoco almodelo de Barajas, et al., (1999) y ZVF (2000) que supuestamente sirve de basepara este estudio8.

8 Barajas, A., R. Steiner y N. Salazar: “Interest spreads in banking in Colombia, 1974-96”. EnIMF Staff Papers, vol. 46, n° 2, 1999, que resulta de una aplicación inspirada en el trabajo deShaffer, S., “Competition in U.S. Banking Industry”. En Economics Letters, vol. 29, 1989,pp. 321–323. Este modelo fue aplicado para el caso venezolano de ZVF (2000) y Faust,Zambrano y Vera (2001).


Por la explicación que se da en el informe de la Oaefan sobre esta ecuación,pareciera que se han cometido adicionalmente varios errores importantes. Enprimer lugar, no es posible que la ecuación esté estimando la variable spreadfinanciero y al mismo tiempo tenga como variable explicativa del lado derechoa la tasa de interés pasiva. En segundo lugar, no hay una explicación convin-cente sobre qué justifica teóricamente la consideración de la tasa de interés delos bonos DPN. En tercer lugar, si la variable gastos de transformación fueajustada por el término uno menos el coeficiente de reservas (1-r), como sedice en la nota al pie n° 3 (p. 77, supra), se estaría cometiendo una graveviolación al modelo analítico, por no mencionar la desconexión que tal ajustetendría con la realidad bancaria.

b. Es preciso recordar, que el modelo de ZVF (2000), en su forma básica, se deriva deuna función de beneficio considerando los préstamos como único producto pro-ducido por el banco representativo, y como tal resulta en la ecuación siguiente9:

(II)

Debe señalarse que esta última ecuación, aun siendo igual a la ecuación básicade los trabajos de Barajas, et al., (1999), no es una función multiproducto y,como tal, no deriva lógicamente de la ecuación (2) que se encuentra en elanexo de la Oaefan (pp. 89–93). La mayor diferencia estriba en que el modeloque se presenta en el anexo del estudio de la Oaefan se basa en la existenciade dos productos bancarios, préstamos e inversiones en títulos, lo que lleva aque los gastos tengan que ser distribuidos entre estos dos productos, cambian-do las condiciones de primer orden del ejercicio de maximización. Misteriosa-mente la derivación del modelo que se presenta en el anexo del informe de laOaefan llega a la misma solución que en el modelo de ZVF (2000).

c. El informe de la Oaefan restringe el parámetro de préstamos (en la ecuación aestimar) a tomar necesariamente un valor positivo (Cf. p. 77, supra). Al haceresto sólo se admite el resultado de deseconomías de escala. Sin embargo, ensus estimaciones el signo del parámetro es negativo en la mitad de las ocasio-nes. La impresión que tenemos es que el estudio de la Oaefan no capta (almenos en este punto del trabajo) que los préstamos en este tipo de modeloentran como un argumento de la función de costos.

9 Véase en detalle el desarrollo del modelo en los trabajos de Barajas, Steiner, Salazar (1999)p. 206 y ZVF (2000) pp. 34-36.10 Ecuación (17) del trabajo ZVF (2000) y la segunda ecuación 4 de la Oaefan (p. 91). Laecuación (17) de ZVF (2000) no “es una versión simplificada de nuestra ecuación (1)”(Oaefan, 2001, p. 79); por el contrario, es la derivada correctamente del modelo teórico.Véase en detalle ZVF (2000) pp. 34–36.

11 – r

Hd

Hp

+ Cp

1H

p

ip = i

d ( ) ( )10


d. Con relación al modelo analítico, también, hay que señalar que la restriccióndel indicador de poder de mercado en el mercado de los depósitos 1< H

d <2

(p. 92, supra) no es correcta. Como se ha explicado en ZVF (2000), p. 36, ellímite superior debe ser infinito.

e. El trabajo de la Oaefan insiste en comparar los resultados de su estudio con losdel estudio de ZVF (2000). Es necesario señalar que las estimacioneseconométricas presentadas en el estudio de la Oaefan no son comparables conlas hechas en ZVF (2000) por las siguientes razones:

i. En primer lugar, y muy importante, el modelo de la Oaefan está estimandouna variable dependiente distinta.

ii. Adicionalmente, la definición y operacionalización de las variables explicati-vas usadas en los modelos son distintas. En particular, ZVF (2000) y FVZ(2001) usan como base distintas definiciones de tasas de interés. Es precisorecordar que la tasa de interés activa utilizada en el trabajo de ZVF (2000) secalcula como: ingresos financieros por préstamos entre préstamos promedio11,cuidando de que los ingresos que se están reportando en el numerador esténlo más relacionados posible con el activo generador. En lo que toca a la tasapasiva, ésta se calcula como los egresos financieros entre el promedio de lascaptaciones; además se pondera por el coeficiente de reservas que mantienenlos bancos en el Banco Central. Los gastos no financieros están relacionados alactivo promedio. Finalmente, todas las tasas y razones están anualizadas.

iii.En el trabajo de la Oaefan, como hemos indicado, se usan no sólo definicio-nes de las tasas distintas, sino además se relacionan los gastos no financieroscon el activo total (no sabemos si promedio o al final del período). Aparen-temente, el activo total fue usado para evitar posible colinealidad entre lavariable préstamos y las variables de gastos no financieros relacionado apréstamos. Sin embargo, una comprobación del problema de colinealidadentre las variables explicativas no fue realizada.

iv.En el trabajo de la Oaefan hay una separación de la tasa pasiva ponderadaen dos variables, una hasta 1996 y la otra a partir de 1996. Esto no se hace enel trabajo de ZVF (2000).

f. En lo que corresponde a la econométrica del estudio de la Oaefan es precisohacer, igualmente, algunos comentarios, aclarando lo que se hizo en este sen-tido en el estudio de ZVF (2000), y señalando algunas dificultades en las esti-maciones del estudio de la Oaefan. Con el fin de sistematizar, en la mejor forma

11 Todos los flujos están divididos entre un stock promedio intersemestral para evitar posi-bles problemas metodológicos relacionados con la especificación del modelo. En conse-cuencia, ninguna razón está calculada sobre un stock inicial.


posible, los comentarios centrarán la atención primero en el denominado enfo-que del total del sistema y después en el enfoque de panel.

i. En relación con el enfoque para el total del sistema: en el estudio de laOaefan se da a entender que pudieran existir problemas con los instrumen-tos utilizados en el trabajo de ZVF (2000). Sin embargo, es preciso indicarque una prueba aplicada para el uso de una cantidad adicional de instru-mentos de una estimación de variables instrumentales generalizadas basadaen el enfoque de Davidson y McKinnon (1993) confirma la hipótesis nulaunificada de que el modelo, incluyendo los instrumentos, está bien especifi-cado. Es decir, la hipótesis nula no se puede rechazar al nivel de 5 porciento, lo cual indica que el conjunto de los instrumentos en el trabajo deZVF (2000) es apropiado.

Como hay algunos comentarios críticos a la selección de instrumentos deltrabajo de ZVF (2000) hay que decir que la estimación por variablesinstrumentales brinda conceptualmente grados de libertad en la selección delos instrumentos12. Los instrumentos generalmente tienen que cumplir sola-mente con la exigencia de no estar correlacionados con el error y, además, deestar altamente correlacionados con la variable a sustituir. Una justificacióneconómica no es necesaria, aunque es deseable y posible. En el estudio de ZVF(2000) los instrumentos adicionales a las variables del modelo son el PIB (re-presentando la actividad económica como mejor indicador de ingreso) y lascaptaciones, representando la parte de la disponibilidad para préstamos.

Por el contrario, llama la atención que en el estudio de la Oaefan uno de losinstrumentos, el activo contemporáneo en términos reales, está relacionadoendógenamente con la tasa activa. Es decir, que la variable préstamos fue sustituidapor otra variable endógena (que puede depender de la tasa activa) pues el activo,en 70 por ciento, corresponde a los préstamos. Es decir, se contradice la propiedadnecesaria de un instrumento, de no estar correlacionado con el residuo.

Es necesario indicar también que la selección arbitraria de los instrumentos requie-re por lo menos de un mejoramiento de la estimación con el método de GMM.

Igualmente, la separación de la tasa pasiva ponderada en dos variables, unahasta 1996 y la otra a partir de 1996, requiere una justificación con una pruebaeconométrica para un cambio estructural y esta prueba está ausente del trabajo.

12 Reemplazando la variable explicativa endógena con la misma cantidad de instrumentoscomo variables explicativas, el método resulta en variables instrumentales, y usando másinstrumentos resulta en variables instrumentales generalizadas.


Finalmente, no está clara la forma en que se justifica el uso de un panel diná-mico y el no uso de esa forma dinámica en el modelo agregado.

ii. En lo que atiende al enfoque para los bancos individuales. El estudio de laOaefan parece levantar algún cuestionamiento a la estimación de los bancosindividuales hecha por ZVF (2000). Al respecto es necesario apuntar:

Llamamos panel al conjunto de observaciones de secciones cruzadas en el tiem-po. La estimación de un modelo con datos en forma de panel puede seguir variasrutas críticas. Una opción es correr una estimación de panel, y aquí es necesariodistinguir entre el enfoque de efectos fijos y el de efectos aleatorios. Existe ade-más la posibilidad de distinguir completamente entre los bancos, considerandosolamente la correlación entre ellos a través del componente residual. En esteentorno existen dos enfoques: de parámetros fijos (SUR) y de parámetros aleatorios(Hildreth y Houck13; Swany14).

Una regresión agrupada (pooled regression), como se hace en el estudio de ZVF(2000), muestra el comportamiento promedio de las secciones cruzadas sin nin-guna consideración de efectos individuales. Esto da la posibilidad de comparardistintas muestras y evaluar el efecto de los casos individuales.

A partir de esta estimación, la idea del estudio de los bancos individuales en ZVF(2000) fue extraer conclusiones a través del comportamiento individual de losbancos y no del sistema total, que ya había sido analizado.

El interés del estudio de ZVF (2000) fue estimar el modelo para cada bancoindividual con el objeto de comprobar si los parámetros de los préstamos, de losgastos de transformación, de las provisiones y del poder de mercado son distintosentre los bancos. Bajo este concepto de parámetros aleatorios la estimación pue-de hacerse directamente con el enfoque de Swany o ser aproximado por el méto-do SUR, considerando la correlación entre los bancos a través de los residuos.Con el método SUR se pueden hacer inferencias condicionales basándose en lasinformaciones individuales, para no hacer otra vez inferencia hacia el total desistema. Éste fue el método usado por ZVF (2000) y no un método de panel en susentido estricto.

En lo que respecta al estudio de la Oaefan, en la estimación de panel que serestringe a sólo 11 bancos individuales, la segmentación por los bancos másgrandes es si se quiere arbitraria. Llama la atención que no se haya usado elcriterio de la Superintendencia de Bancos y Otras Instituciones Financieras

13 Hildreth, C. y Houck, J.: “Some estimators for the Linear Model with Random Coefficient”.En Journal of the American Statistical Association, vol. 63, 1968, pp. 584-95.14 Swany, P.: “Efficient Inference in a Random Coefficient Regression Model”. En Econometrica,vol. 38, 1970, pp. 311-23


(Sudeban), donde se agrupa a los bancos con respecto a su participación en elmercado de los activos. Además hay que decir que en el panel estimado con 11bancos, éstos no son los mismos a lo largo del período que se analiza15, y repre-sentan además una muestra distinta a la de ZVF (2000).

No es claro por qué el trabajo de la Oaefan llama “falla metodológica notable”,(p. 97), la ausencia de una estimación dinámica del panel en el modelo de ZVF(2000). En realidad, no existe falla metodológica bajo este criterio pues la estima-ción de ZVF no sigue estrictamente el enfoque de panel, pero además laoperacionalización de las variables es diferente y sigue más bien las sugerenciasde los trabajos de Barajas, Steiner, y Salazar (1999) y los distintos trabajos deShaffer (1989 y 1993).

Por otra parte, la estimación dinámica hecha por la Oaefan usa el estimadorbásico de Arellano y Bond (1991) sin considerar las debilidades del mismo, comoson: un sesgo grande en muestras pequeñas, débil precisión16 , debilidades de losinstrumentos usados en este enfoque de dos etapas, y pérdida de información enla estimación en diferencias.

Finalmente hay una serie de observaciones adicionales que a continuación resu-mimos:

- La fuente de las observaciones no es mencionada.- La definición de la variable idpond96 en el panel no fue explicada.- Los períodos usados para las estimaciones de panel no son reportados.- En el Cuadro N° 3: la estimación está hecha con 19 bancos. Los préstamos e

idpond96 no son significativamente diferentes de cero. Los préstamos son ne-gativos (en p. 77 está restringido a ser positivo), y no aparece ningún análisisde los residuos.

- En el Cuadro N° 4: las provisiones, los préstamos e idpond96 no son significa-tivos; además, los préstamos y la variable idpond 96 son negativos.

- En el Cuadro N° 5: la tasa activa con un rezago, las provisiones, los préstamose idpond96 no son significativamente diferentes de cero.

15 El criterio de selección de los bancos que reporta la Oaefan, (p. 79), resulta en unamuestra de bancos que no es la misma en el tiempo. Por lo demás, no hay mención a lamuestra de los bancos usados, lo que hace una verificación de los resultados imposible.Suponiendo, por ejemplo, una muestra de 49 bancos, que presumimos es la misma que usala Oaefan, resultaría que la cantidad es entre 12 y 18 bancos.16 Véase Beck, Levine, Loayza: “Finance and the Source of Growth”, Working Paper deBanco Mundial y del Banco Central de Chile, 1999. También Blundell, Bond, Windmeijer:Estimation in Dynamic Panel Data Models: Improving on the performance of the StandardGMM Estimator, WP00/12, Institute for Fiscal Studies, 2000.


En todas las estimaciones falta mencionar la estacionariedad de las variables usa-das y si la relación estimada es una relación cointegrativa.

De las recomendaciones de política económica

a. En el informe de la Oaefan se hace un conjunto de recomendaciones de políticaque están referidas a las siguientes áreas: intermediación de papeles públicos enla Bolsa de Valores, desarrollo de un sistema financiero público, la integraciónfinanciera latinoamericana, la concertación entre el gobierno y el sector bancarioprivado, la revisión y el control de las fusiones bancarias, la supervisión de lasacciones explícitamente concertadas de los bancos privados, la reducción delencaje legal, y la necesidad de adscribir Fogade y Sudeban al BCV. Independien-temente de las eventuales bondades o defectos que tales proposiciones puedentener, es notable que ninguna de las medidas referidas a estos aspectos puedesustentarse en los resultados específicos del trabajo en cuestión.

b. La única medida de política que se sustentaría en el contenido del informe seríala referida a la necesidad de controlar las tasas de interés, debido a la evidencia,según los autores, de un exagerado ejercicio del poder de mercado como conse-cuencia de acciones colusivas. Pero esta es justamente una recomendación depolítica que se descarta explícitamente, sin explicar claramente las razones.

Conclusiones

Con relación al trabajo de la Oaefan

a. Los altos spreads reportados por la Oaefan son el resultado de una peculiardefinición de las tasas de interés cuyos supuestos son cuestionables y que, anuestro juicio, terminan convirtiendo los spreads en indicadores de la rentabi-lidad de los bancos, distorsionándose de esta manera el análisis del margen deintermediación financiera

b. En el informe de la Oaefan se confunde imperfección del mercado con prácti-cas restrictivas a la libre competencias, y en particular con prácticas colusivas(cartelización). El modelo utilizado para analizar la estructura del mercado decréditos tan sólo permite contrastar la hipótesis de si estamos o no en presenciade un mercado competitivo, mas no es posible decir nada sobre la naturale-za del mercado imperfecto. Para determinar si existen prácticas colusivas omonopólicas, se requeriría una modelización teórica y econométrica que distade estar presente en el trabajo que comentamos.


c. La importante aseveración según la cual los gastos de transformación respondenmás al ciclo económico que a problemas estructurales, asociados a la peculiarestructura y naturaleza de la economía venezolana, no se encuentra sustentadaen ninguna parte del informe. Además, en el trabajo no se hace ninguna explo-ración, ni se controla por las múltiples variables que inciden sobre estos gastos yque pueden sensiblemente afectar las comparaciones internacionales.

d. La manera como se trata el problema de la deuda interna y su posible inciden-cia sobre el comportamiento del mercado financiero es, cuando menos, pocorigurosa. Independientemente de si ha existido o no desplazamiento del crédi-to al sector privado por parte del sector público, la prueba que se presenta nosólo no es consistente con el modelo teórico que se utiliza sino que se reque-riría un análisis mucho más detallado, especialmente si se pretende deducirimplicaciones de política basados en estos resultados.

e. Resulta sorprendente que en el trabajo de la Oaefan no se haya dedicadoninguna atención al problema del riesgo y la capitalización de los bancos. Elelevado riesgo al que han estado sometidas las instituciones bancarias comoconsecuencia de la crisis financiera de mediados de los 90 y de la inestabilidadpolítica y económica que caracterizó la última década, tienen mucho que decircon relación al comportamiento de los spreads, como reconocería cualquierobservador.

f. Desde el punto de vista metodológico, quizás la conclusión más importante esla que tiene que ver con las inconsistencias que se observan entre el modeloteórico que se presenta en el anexo del informe y el que termina estimándoseeconométricamente. Además son de destacar las numerosas conclusiones quese derivan de la visualización del conjunto de gráficos, no tanto por la debili-dad de los argumentos sino por la inconsistencia de las tales conclusiones conrespecto a lo que los mencionados gráficos reflejan.

g. Sobre las conclusiones de política económica, difícilmente puede demostrarseque éstas derivan de lo que el trabajo prueba. Es más, la única conclusión depolítica que podría derivarse de la argumentación teórica y empírica del infor-me, el control de las tasas de interés, es, justamente, la que termina no reco-mendándose.


Con relación al uso y las críticas de la Oaefan al trabajo de Zambrano, Veray Faust (2000)

a. Los autores del trabajo de la Oaefan utilizan nuestros resultados para llegar a laconclusión de que nosotros estaríamos explicando, por razones atribuibles alpoder de mercado, 22 por ciento del diferencial del spread con respecto a loque prevalecería si el mercado fuese de competencia perfecta. Esta manipula-ción de nuestro modelo, como mostramos, no puede realizarse para explicartal diferencial. En nuestro trabajo lo que nosotros mostramos es que el diferen-cial o mark-up de la banca, tomado en su conjunto, sobre los costos financie-ros y no financieros, sería de 18 por ciento, argumento que es bien distinto delo que el trabajo de la Oaefan pretende demostrar.

b. Difícilmente son comparables nuestros resultados econométricos (parámetrosestimados) a los que obtiene la Oaefan por varias razones atribuibles a ladiferencia en la variable que se quiere explicar, la distinta especificación delmodelo, el método diferente de estimación, la muestra distinta de bancos, paracitar las diferencias más notables.

c. Por supuesto que no compartimos las consideraciones críticas que hace laOaefan a la manera como estimamos los modelos referidos al análisis del panelde bancos. En nuestro caso, no nos interesaban los efectos individuales de losbancos (que es el caso de un análisis de panel) sino el comportamiento prome-dio e individual de cada banco de las secciones cruzadas, con el objeto de verificarla robustez de nuestros resultados agregados. Este aspecto, al parecer, no fuecomprendido por los autores del informe de la Oaefan al momento de conside-rar nuestros resultados.

d. Finalmente, la consideración de la Oaefan en el sentido de que cometimos unerror grave al no estimar un modelo dinámico dada la presencia de una varia-ble que combina un flujo y un stock, es asimismo rebatible por varias razones.En primer lugar, nuestra variable stock es un promedio, justamente, para noincurrir en el sesgo en el que sí incurre el trabajo de la Oaefan cuando estimanel modelo agregado, por las mismas razones que ellos exponen. En segundolugar, el estimador que sugieren los autores del informe de la Oaefan, Arellanoy Bond (1991), está expuesto a importantes críticas, tal y como se ha señaladoen el texto.



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¿Existe verdaderamente explotación del poderde mercado en el sector bancario venezolano?

Respuesta a Zambrano, Vera y Faust (2001)

RodríguezFrancisco Rodríguez*

* Oficina de Asesoría Económica y Financiera de la Asamblea Nacional y Universidad deMaryland** Instituto de Estudios Superiores de Administración

Pérez MartíFelipe Pérez Martí**

En febrero de 2001, la Oficina de Asesoría Económica y Financiera de la AsambleaNacional (OAEF) presentó el informe “¿Por qué Venezuela tiene diferenciales detasas tan altos?” ante la Comisión de Finanzas de la Asamblea Nacional. En estetrabajo se hizo un análisis tanto comparativo como econométrico de las causasdel alto diferencial de tasas venezolano y se argumentó que éste está afectado engran medida por la falta de competencia en el sector bancario. El trabajo concluíacon algunas recomendaciones orientadas hacia una política para incrementar la com-petencia en el sector bancario.

Recientemente, Zambrano, Vera y Faust (a partir de ahora ZVF, 2001) han presen-tado algunas críticas al trabajo de la OAEF. Algunos de sus comentarios son rele-vantes y merecen ser aclarados para así definir claramente los puntos de diferenciaque pueda haber entre nuestra investigación y otras metodologías. No obstante,diferimos de la mayor parte de sus críticas y observaciones. Esta nota recogenuestra respuesta.

La elaboración de una nota de respuesta a ZVF ofrece la oportunidad de hacer unaexposición detallada sobre las diferencias fundamentales que nos separan de estosautores y las razones por las cuales consideramos que la evidencia empírica apuntafuertemente hacia la identificación de la existencia de un poder de mercado sustan-cial en Venezuela. Asimismo nos permite discutir detenidamente ciertos aspectos


técnicos que no fueron tratados en profundidad en nuestro informe original, elcual estuvo principalmente dirigido a la lectura de parlamentarios y no de econo-mistas académicos. Es por ello que hemos decidido expandir esta nota de manerade hacer un extenso comentario sobre los principales puntos de debate, con elánimo de contribuir a futuras investigaciones en esta área.

La tasa implícita neta ajustada (TINA)

El trabajo presentado por la OAEF recomienda el uso de un nuevo indicador de tasasde interés que llamamos la tasa implícita neta ajustada (TINA), para medir el impactodel ejercicio del poder de mercado del sector bancario sobre los agentes privados enel contexto de indicios que apuntan fuertemente a la utilización de subsidios cruzadospor parte del sector bancario. La TINA se construye utilizando el total de los ingresosque el sector bancario deriva de su relación con el sector privado para calcular elprecio de la intermediación financiera. Esta definición se deriva de nuestra decisiónmetodológica de intentar capturar en un indicador el precio del producto agregadoofrecido por el sector bancario. Ella implica sumar una fracción de estos ingresos,adicionales a los estrictamente financieros, a los ingresos por cartera de créditos ysustraer la parte restante a los gastos por captaciones.

ZVF critican este indicador por tres razones: a) al incluir otros ingresos operativosdentro de la definición de tasa de interés, la TINA incurre en un error de doblecontabilidad, ya que esos cargos ya están incluidos en los ingresos por cartera decréditos; b) la participación de las comisiones y servicios atribuibles a créditos ydepósitos dentro de la cuenta de otros ingresos operativos es relativamente peque-ña, con lo cual se puede suponer que la variación identificada viene de otra fuente;c) el concepto de la TINA no reconoce las diferencias entre los compradores dedistintos servicios al sector bancario. En las siguientes subsecciones respondemos aestos argumentos: en la primera subsección mostramos que no existe duplicaciónde cargos en el cálculo de la TINA. En la siguiente argumentamos que las comisio-nes propiamente ligadas a créditos y depósitos constituyen el grueso de la diferen-cia entre la TINA y la tasa utilizada por otros autores, entre ellos ZVF. En la posteriorsubsección se presenta una discusión detallada del concepto de servicio bancarioque está implícito en la TINA.

¿Hay doble contabilidad en el cálculo de la TINA?

La TINA se construye utilizando el total de los ingresos que el sector bancarioderiva de su relación con el sector privado para calcular el precio de laintermediación financiera. Esto implica sumar una fracción de estos ingresos a losobtenidos por cartera de créditos y sustraer la parte restante a los gastos porcaptaciones. ZVF (2001) argumentan que esta metodología incurre en un graveerror de doble contabilidad. “El problema que seguramente el estudio de la OAEF

F. Pérez Martí, F. Rodríguez / ¿Existe verdaderamente explotación del poder…? 129

ha pasado por alto, argumentan ZVF, es que según el código de cuentas de laSuperintendencia de Bancos estos cargos ya están incluidos en el concepto deingresos por cartera de créditos. No tiene caso pues duplicar estos cargos.”

De ser esta crítica cierta, se habría cometido un error básico en el cálculo de laTINA, ya que los ingresos por comisiones se estarían contabilizando dos veces,inflando artificialmente el valor de la tasa activa y reduciendo el de la pasiva. Sinembargo, la crítica es totalmente incorrecta. La Superintendencia de Bancos (2001)claramente define los ingresos por cartera de créditos y los otros ingresos operativoscomo cuentas excluyentes. La confusión en la que incurren ZVF se debe a quealgunas comisiones que cobra el sector bancario se encuentran incluidas dentrode la cuenta de ingresos por cartera de créditos (cuenta 513). Sin embargo, estascomisiones son distintas de las que se incluyen en la cuenta de otros ingresosoperativos (éstas se encuentran incluidas en la cuenta 531, la cual recoge lascomisiones por servicios, y forma parte de otros ingresos operativos). El manualde la Superintendencia de Bancos es muy claro en esto al especificar que en lacuenta de comisiones por servicios “se registran los ingresos por comisiones ge-nerados en operaciones en las cuales la institución no asume riesgos (…) Lascomisiones por compensación de riesgos deben registrarse en ingresos financie-ros” (Superintendencia de Bancos, 2001, cuenta código 514). Al sumarle, comonosotros lo hacemos, una fracción de la cuenta 531 a la cuenta 513 no se estáincurriendo en doble contabilidad ya que los ingresos contabilizados en la cuenta531 son distintos de los reflejados en la cuenta 513.

La distinción que presenta la Superintendencia de Bancos podría dar pie a pensar,sin embargo, que las comisiones de la cuenta 531 no son propias de la actividadde intermediación financiera, sino que están vinculadas a otros servicios presta-dos por el sector bancario. En el Cuadro N° 1 presentamos la subdivisión de lacuenta 531. Como se hace evidente a partir del examen de esta lista, esta cuentaincluye precisamente los ingresos que la OAEF intentó capturar con el conceptode la TINA. Entre ellos están las comisiones por tarjeta de crédito, estados decuenta, sobregiros, emisión de cheques y chequeras, uso de cajeros automáticos,abonos de nómina, transferencias, cheques devueltos y otros. El argumento cen-tral de nuestro trabajo es que estos ingresos deben ser considerados como partedel precio de la intermediación financiera, y que excluirlos, tal y como hacen ZVF(2000) o Arreaza, Fernández y Mirabal (2001), sesga la estimación de ese preciohacia abajo. Este argumento puede considerarse válido o no, dependiendo decuán amplia sea la definición de la actividad de intermediación financiera que sedesee utilizar1. Lo que es totalmente incorrecto es el argumento de que nuestroscálculos hayan incurrido en doble contabilidad.

1 Cf. “El concepto de la TINA”, pp. 132-137.


Cuadro N° 1Subdivisión de Cuenta 531

Comisiones por otras líneas de crédito

Comisiones por encargos de confianza e inversiones cedidas

Comisiones por fideicomisos

Comisiones por giros y transferencias

Comisiones por bloqueo y certificación de cheques

Comisiones por tarjeta de crédito

Comisiones por operaciones bursátiles

Comisiones por administración de pólizas de seguros

Comisiones por custodia

Otras comisiones no financieras

Estados de cuenta de los clientes

Cheques devueltos

Sobregiro en cuentas corrientes

Emisión de cheques de gerencia

Emisión de tarjetas de crédito

Uso de tarjetas internacionales

Abonos de nómina

Pago de servicios

Uso de autobancos y taquillas externas

Cheques de otras plazas

Saldos mínimos promedio mensuales

Descuento comercial

Emisión de chequeras

Uso y mantenimiento de tarjetas de crédito

Consulta de saldos por taquilla

Cheques de viajero

Transferencias entre cuentas

Operaciones por redes electrónicas

Otras comisiones no financieras

Fuente: Sudeban (2001).


¿Cuán importantes son las comisiones y servicios en la TINA?

Otra de las críticas que hacen ZVF a nuestro trabajo consiste en el hecho de que,según ellos, las comisiones atribuibles a créditos y depósitos no representan unafracción importante de la cuenta de otros ingresos operativos. ZVF sustentan esteargumento presentando una descomposición porcentual de otros ingresosoperativos, en la cual muestran una cuenta llamada “Comisiones atribuibles acréditos y depósitos”, la cual sólo cubre 10 por ciento de los otros ingresosoperativos. Es importante aclarar que esta no es una subdivisión hecha por Sudebanen su manual (Superintendencia de Bancos y Otras Instituciones Financieras,1999). Ignoramos por lo tanto cómo ZVF llegan a ese cálculo. El Cuadro N° 2muestra la subdivisión de la cuenta de otros ingresos operativos en sus distintoscomponentes para la misma fecha para la cual ZVF realizan sus cálculos. Llama laatención que las comisiones de emisión de tarjetas de crédito, las cuales induda-blemente deben ser consideradas como “Comisiones atribuibles a créditos”, cons-tituyan 9,93 por ciento de las comisiones por servicios. Es posible que éstas hayansido las únicas comisiones consideradas por ZVF al hacer su clasificación. Sinembargo, como puede verse en este cuadro, el principal componente de la cuen-ta de comisiones por servicios es la llamada “otras comisiones no financieras”.Esta subcuenta ya la hemos visto en el Cuadro N° 1 antes presentado. Ella estácasi totalmente integrada por cobros por servicios asociados a créditos y depósi-tos, tales como las comisiones por estados de cuenta, sobregiros, emisión decheques y chequeras, uso de cajeros automáticos, abonos de nómina, transferen-cias, cheques devueltos. En otras palabras, esta cuenta incluye servicios que sólo esposible utilizar si también se es depositante o prestatario de una entidad bancaria.Lo mismo se puede decir con respecto a las comisiones por fideicomisos. Elfideicomiso no es más que un depósito con características especiales asociadas asu administración, y es difícil conseguir una razón económicamente justificablepara separarlo de otras captaciones. Por lo tanto, el total de los otros ingresosoperativos atribuibles a créditos y depósitos debería ser por lo menos la suma deestas tres cuentas; es decir, 41,90 por ciento de otros ingresos operativos, y másde cuatro veces lo que ZVF le atribuyen.


Cuadro N° 2Composición de otros ingresos operativosDiciembre 2000

Cuenta Miles de Bs. Porcentaje Porcentaje acumulado

Otras comisiones no financieras 87461498 25,70% 25,70%

Tarjetas de crédito 33811106 9,93% 35,63%

Fideicomisos 21329081 6,27% 41,90%

Giros y transferencias 2376613 0,70% 42,60%

Encargos de confianzae inversiones cedidas 1645021 0,48% 43,08%

Custodia 460553 0,14% 43,21%

Bloqueo y certificación de cheques 61574 0,02% 43,23%

Otras líneas de crédito 11502 0,00% 43,24%

Operaciones bursátiles 6210 0,00% 43,24%

Diferencia en cambioy operaciones con derivados 58097065 17,07% 60,31%

Total otros ingresos operativos 340359051 100,00% 100,00%

Fuente: Sudeban (2001).

Vale la pena señalar que, de aceptar el criterio de que los servicios atribuibles acréditos o depósitos son aquellos que sólo es posible utilizar si también se esdepositante o prestatario de una entidad bancaria, es difícil conseguir un argu-mento para excluir del cálculo a las operaciones cambiarias, dada la práctica delsector bancario venezolano de sólo aceptar transacciones en divisas con los clien-tes que tienen cuentas con el banco. Al sumar estas fuentes de ingresos, losingresos atribuibles a créditos y depósitos ascenderían al menos a 60,31 por cien-to de la cuenta de otros ingresos operativos.

Cabe la pregunta de si no hubiese sido deseable subdividir la cuenta de otrosingresos operativos entre los ingresos que son directamente atribuibles a créditosy depósitos y aquellos que no. En la próxima sección presentaremos nuestraargumentación de por qué consideramos correcto incluir la totalidad de otrosingresos operativos en el cálculo de la TINA. Pero antes de hacerlo, es importanteseñalar que la cuenta de otros ingresos operativos es la única cuenta públicamen-te disponible que incluye los cobros por comisiones por servicios, y que ella no seencuentra públicamente disponible en su subdivisión entre las distintas subcuentas.Aun una subdivisión agregada entre las principales subcuentas gruesas existe


(aunque no está disponible al público) sólo a partir de 19962, y la muestra deobservaciones que nuestro trabajo utiliza comienza en 1986. La decisiónmetodológica tomada en el informe de la OAEF de utilizar la totalidad de lacuenta de otros ingresos operativos responde a la necesidad de decidir entreincluirla totalmente o excluirla totalmente. Incluir sólo subgrupos de la cuenta deotros ingresos operativos simplemente no era una opción.

¿Cuánto afecta al cálculo de la TINA la inclusión de ingresos operativos no relacio-nados con las comisiones por servicios? En el Gráfico N° 1 presentamos nuestrocálculo de la TINA activa y pasiva semestral para los últimos tres años, tantoutilizando la totalidad de los otros ingresos operativos (el concepto utilizado en elinforme de la OAEF) como utilizando la cuenta más restringida de ingresos porcomisiones por servicios –cálculo que es posible presentar gracias a la gentilezade la Superintendencia de Bancos y Otras Instituciones Financieras–. Evidente-mente, la inclusión de una cuenta más reducida arroja una tasa activa menor yuna tasa pasiva mayor. Sin embargo, ambas tasas están altamente correlacionadasa través del tiempo, y las diferencias en magnitudes no son grandes. La principalconclusión que el informe de la OAEF hace a través del análisis del comporta-miento de la TINA se mantiene cuando analizamos la versión más restringida deestos indicadores: el acuerdo de reducción de tasas parece no haber tenido nin-gún impacto significativo sobre el nivel de las tasas activas reales.

Gráfico N° 1Evolución TINA activa y pasivacon otros ingresos operativos o con comisiones por servicios

2 Esta es la información que utilizamos en el Cuadro N° 2 y el Gráfico N° 1. Queremosagradecer a la Superintendencia de Bancos y Otras Instituciones Financieras por haberpuesto a nuestra disposición esta información. Sin embargo, aquellos interesados en repli-car estos cálculos deberán solicitar la información directamente ante esta institución.


Otra de las críticas de ZVF está dirigida a nuestra forma de subdividir los otrosingresos operativos entre los atribuibles a créditos y depósitos. Dada la imposibi-lidad de distinguir si estos cobros corresponden a depositantes o demandantes decréditos, el informe de la OAEF decide repartirlos proporcionalmente entre ope-raciones activas y pasivas. Este cálculo es válido si el precio pagado por undepositante por un servicio dado por unidad de depósito es el mismo que elpagado por el receptor de un préstamo por el mismo servicio por bolívar presta-do. Aun cuando ZVF critican estos supuestos, no sugieren ninguna forma alterna-tiva de hacer la atribución. No sólo es evidente que un supuesto de este tipo esineludible sino también que, dada la falta de información más específica, no pa-reciera haber otro supuesto más atractivo.

El concepto de la TINA

La diferencia básica entre nuestro indicador y el utilizado por trabajos como el deZVF (2000) consiste en nuestra inclusión de todos los ingresos derivados de opera-ciones con el sector privado dentro de la definición de ingresos totales que han deser utilizados en el cálculo de la tasa de interés. Como hemos señalado anteriormen-te, la cuenta de otros ingresos operativos es la única cuenta públicamente disponi-ble para nuestro período de estudio que incluye ingresos por comisiones por serviciosdirectamente vinculados a la prestación de servicios de intermediación financiera.

En las anteriores subsecciones hemos argumentado que el vínculo entre estos co-bros y el servicio de intermediación financiera es bastante estrecho. Por ejemplo, lascomisiones por emisión de tarjetas de crédito están incluidas dentro de la cuenta deotros ingresos operativos y no dentro de los ingresos por cartera de créditos por-que no están directamente asociados a un crédito –el cliente no pide prestadocuando se emite la tarjeta, sino cuando la utiliza–. Pero es evidente que el cobro porla emisión de esta tarjeta es parte del precio de la intermediación financiera. Ladefinición tra-dicional de tasa, utilizada por ZVF (2000) entre otros, implícitamentedefine la emisión de la tarjeta de crédito como un servicio distinto y separable de lospréstamos al consumo.

Lo mismo ocurre con una gran cantidad de otros cargos que están en la cuenta deotros ingresos financieros. ¿La tarifa que se cobra por un sobregiro es parte delprecio del crédito o es el precio de un servicio distinto del crédito? ¿Las comisionesque se le cobran a un depositante por utilizar un cajero automático deben deducirsede la tasa que el banco le paga a ese depositante por usar su dinero o debenconcebirse como un servicio separable, el cual el depositante puede escoger utilizaro no utilizar? Cuando un banco aumenta los cobros por compras de divisas –unaoperación habitualmente restringida a los depositantes del banco–, ¿este cobro sedebe concebir como un pago hecho por sus depositantes por un servicio distintoal de la intermediación financiera o como parte del servicio total que les ofrece elbanco a los que abren una cuenta en él?


Todas éstas son preguntas complejas, y la respuesta no parece evidente. Parecieraque es posible definir todos estos servicios como servicios distintos, pero quetambién es posible definirlos como parte de un servicio conjunto. En el fondo lapregunta se refiere al nivel de agregación que se desea utilizar para medir elproducto del sector bancario. La opción de ZVF es la de utilizar una definiciónrestrictiva, en la cual sólo los ingresos directa e inseparablemente ligados a loscréditos son utilizados para definir el precio del crédito. Sin embargo, ésta no es laúnica decisión posible, ya que también se puede utilizar una medida más agrega-da del servicio de intermediación financiera ofrecido por el sector bancario. Eneste caso, servicios como la emisión de tarjetas, el uso de cajeros automáticos, laapertura de fideicomisos, y la venta de divisas a sus clientes serían parte delservicio agregado prestado por el sector bancario3.

La decisión que se tome al respecto está en particular influida por el tipo de fenó-meno que se desea estudiar. Este punto aparentemente escapa a ZVF: el uso de laTINA tiene que ver en particular con el intento de capturar, dadas las limitacionesexistentes de data, la explotación del poder de mercado en presencia de subsidioscruzados. Ésta es precisamente la razón con la que motivamos el uso de la TINA.En el Gráfico N° 7 de nuestro trabajo se observa que poco después de la reduc-ción en las tasas activas de agosto de 1999, ocurre un aumento considerable enotros ingresos operativos. El comportamiento revelado por este gráfico sugierela necesidad de evaluar el fenómeno de explotación de poder de mercado en latotalidad del mercado en el cual opera el sector bancario, así como la posibilidadde que los estudios que asuman una definición excesivamente restrictiva de estemercado puedan no capturar la dinámica de interés en su totalidad.

En este respecto, cabe destacar que la definición de un servicio agregado delsector bancario tiene fuertes fundamentos teóricos. El rol económico de la activi-dad bancaria es la intermediación financiera. En otras palabras, el producto por

3 Vale la pena resaltar que tanto nuestra metodología como la de ZVF implica una decisiónde agregación y que, por lo tanto, el mismo tipo de críticas pueden dirigirse a ambostrabajos. En el caso de ZVF, la decisión es la de combinar todos los créditos en una cuentaconjunta y todos los depósitos en otra. En nuestro caso, la opción es la de agregar los otrosservicios prestados por el sector bancario dentro de la definición de producto bancario.Evidentemente ambos cálculos esconden la heterogeneidad de los distintos subcomponentesque se están agregando: Estrictamente hablando, no es lo mismo un crédito otorgado a unacorporación que uno otorgado a una pequeña empresa, menos conocida. Aun si se otorgana empresas de riesgo similar, los créditos son productos distintos debido a diferencias enfactores tales como la maduración. Lo mismo ocurre con los depósitos. A pesar de que lascríticas a la agregación son bien conocidas en la economía por lo menos desde Robinson(1956), es común utilizar cierto nivel de agregación en el análisis económico, especialmentecuando el interés se centra sobre el comportamiento agregado.


definición de la industria bancaria es el servicio de vincular a agentes económicosque depositan y ofrecen sus ahorros en la banca, y a inversionistas que demandanesos fondos en forma de créditos. La actividad colateral de mayor importanciagenerada por la industria bancaria es la emisión de dinero. Esta actividad provie-ne de la posición privilegiada de la banca para tener información acerca de lasolvencia de los demandantes de crédito, lo cual le permite servir de certificadorde los cheques emitidos por ellos y por todos los tenedores de depósitos. Laactividad de pagos está íntimamente ligada a la tenencia de depósitos que circu-lan como medio de pago, reserva de valor y, por extensión, unidad de cuenta. Losservicios de cambio entre monedas de distinta denominación tienen exactamentela misma naturaleza, sólo que los pagos se realizan con unidades de cuentadistintas y reflejan operaciones de certificación y pagos con bancos no necesaria-mente nacionales4. Si se concibe la actividad bancaria como una actividad deintermediación financiera, la colocación de reservas en otros activos financieros,como valores, es una actividad productiva de la banca.

La TINA no es más que un indicador de los ingresos (gastos) promedio de unproducto agregado de varios productos diferentes, calculado como el cocienteentre los ingresos (gastos) totales por créditos (depósitos) y el stock de créditos(depósitos). Evidentemente, esto implica un supuesto de agregación, como loimplica cualquier indicador de tasa de interés promedio, y las críticas a la agrega-

4 El que un banco realice operaciones de cambio entre monedas no debe hacernos pensar,como muy frecuentemente se hace, que el banco realiza actividades fundamentalmente distin-tas o no relacionadas, con la actividad de otorgamiento de créditos y circulación de depósitos.De hecho, el cambio de dinero de distinta denominación no es más que una operación decirculación de depósitos o una función de pagos, en este caso realizada entre distintos bancos.Esto puede entenderse mejor si hacemos memoria histórica y recordamos los períodos pre-vios a la creación de los bancos centrales, en los cuales cada banco emitía su propia moneda.Un cuentahabiente podía depositar en su cuenta dinero proveniente de otro banco (y con estoestaba cambiando una cantidad de dinero por otro de otra denominación), lo cual implicaba,dadas las distintas unidades de cuenta utilizadas, una operación enteramente similar a la decambio de dólares por bolívares en un banco (pues el emisor de dólares es el FED, otrobanco), que implica la aplicación de un tipo de cambio y el cargo de un servicio, implícito oexplícito, por la operación. El cambio de unidades de depósitos del propio banco por oro, yasea por un tercero beneficiario de un pago o por el propio cuentahabiente, no es más que unaoperación similar a la compra de dólares a cambio de bolívares en cuenta. Es desde este puntode vista que puede verse como natural la exigencia de la banca de que las operaciones condólares deben hacerse a través de cuentas en el banco. La razón es que de esa manera seejerce una función de pagos, inherente a la naturaleza de creador de dinero de la banca. Unaoperación exigida a un banco cualquiera, de cambio entre bolívares en efectivo y dólaresimplicaría el intercambio de cuentas pasivas de bancos ajenos al banco en cuestión (en estecaso el BCV y el FED), una operación netamente cambiaria (que de manera natural realizanlas casas de cambio) y no bancaria.


ción tienen cierta validez. Pero la agregación se hace con la finalidad de acercarsea medir el precio del servicio de intermediación financiera en su totalidad.

En particular, un alto nivel de agregación puede ser deseable cuando se sospechala prevalencia del uso de subsidios cruzados. Al integrarse varios productos enuna empresa, si las decisiones de producción de al menos uno de los productosafecta el conjunto de producción de otro, la maximización del beneficio globalpuede implicar la necesidad de realizar subsidios cruzados entre ellos (tomardecisiones de producción que serían diferentes a las que tomarían firmas inde-pendientes que produjesen los distintos bienes). En el caso del sector bancario,los distintos productos que produce la empresa (créditos a grandes, medianas,pequeñas empresas, créditos al consumo, créditos indirectos a empresas o institu-ciones a través de compra de bonos o títulos, etc.) son muy similares (aunquedifieren en riesgo, plazos, liquidez, etc.), ya que se caracterizan por su mismanaturaleza de vehículos de la actividad bancaria de intermediación financiera o decreación de dinero y de administración de pagos. La agregación, en este caso,además de conveniente, de acuerdo al objetivo perseguido, es menos problemá-tica que en otros casos de productos mucho más claramente diferenciados.

Ante la posibilidad de subsidios cruzados, el aislar el análisis de poder de mercadoen distintos productos puede inducir a cometer errores de apreciación en cuantoa las causas de los precios de estos productos. Ello puede ocurrir, en particular, sihay regulaciones referidas al precio de uno pero no de otros de los productosproducidos por una misma empresa. Si se tiene en cuenta que uno de los objeti-vos fundamentales de nuestro estudio era determinar el poder de mercado queejerce la actividad bancaria, la aparente desventaja del método de agregar todo enun mismo producto, y reflejar así una medida de las ganancias globales de laempresa, es precisamente lo que nos permite identificar el impacto de la empresacomo un todo frente al resto de la economía privada. La desventaja del métodoradica en que no se pueden identificar por esa vía ni los mercados segmentadosen los cuales se ejerce poder de mercado, ni cómo está compuesto el poder demercado global. Éste es, sin embargo, el costo de determinar ese poder de merca-do referido al producto agregado que produce el sector bancario. En consecuen-cia, la TINA es un indicador elaborado con una finalidad particular: la de impedirque posibles subsidios cruzados oculten la evidencia del ejercicio de poder demercado.

Es evidente que la mejor alternativa hubiese sido la de estimar por separado lasecuaciones de costo e ingreso marginal de cada subproducto ofrecido por el sectorbancario, especificando los distintos efectos cruzados y evaluando la hipótesis decomportamiento colusivo en su conjunto. Así se podría haber evaluado la magnitudde estos efectos cruzados, y si es apropiado definir un producto agregado, así como


la capacidad de ejercer poder de mercado en distintos mercados5. Efectivamente,las limitaciones de data impiden hacer esto, y la alternativa adoptada por la OAEFde construir un indicador del precio del bien agregado ofrecido por el sectorbancario es una mejor alternativa. Esta alternativa es claramente superior a la deestudiar el poder de mercado sólo en un grupo de subproductos, la cual sólopodría ser considerada válida si los costos fueran separables y los mercados fue-ran independientes6. La coincidencia de ambas condiciones permitiría que la igua-lación de ingreso a costo marginal fuese equivalente tanto si se llevase a cabodentro de una empresa como si se hiciese por empresas separadas, permitiendoel análisis separado de estos sectores. En el caso en discusión, cualquiera de estossupuestos sería verdaderamente heroico. La simple tenencia de cuentas en unbanco implica mayor facilidad para proveer otros productos, como las operacio-nes cambiarias y los giros. Es asimismo evidente que la mayor parte de los pro-ductos del sector bancario son o complementos o sustitutos, produciendodependencia entre las demandas por los productos de mercados bancarios (res-tricciones institucionales asociadas con decisiones bancarias aumentan esta inter-dependencia, cuando se obliga a los demandantes de esos productos a sercuentahabientes del banco en cuestión).

Esta posible interdependencia entre distintos productos cobra mayor relevanciacuando algunos de los mercados en cuestión están bajo regulación (como es el casoen Venezuela después del acuerdo de reducción de tasas en agosto de 1999, asícomo con la regulación de tasas de interés previa a 1989). Ello se puede ver a travésde un simple ejemplo. Supongamos que la función de utilidad de los consumidoreses V (min(d, s), z), donde d representa los depósitos, s los servicios, y z un vectorde otros bienes. La maximización de utilidad llevará a una solución en la que d = s.La curva de demanda de d y s puede ser escrita como s = d = g (p

s+ p

d). El hecho

de que d y s sean complementos perfectos hace que sean, desde el punto de vistaeconómico, un solo bien. Si el costo marginal de producción de cada bien es unaconstante, la solución del monopolista (o del sector bancario colusivo) será senci-llamente la de fijar el precio de este bien conjunto, p

s+ p

d, tal que el ingreso

marginal sea igual al costo marginal:

(1)

5 La evidencia anecdótica sugiere que hay mercados en los cuales el sector bancario esaltamente competitivo –tales como el mercado de créditos corporativos–, mientras hay otrosen los cuales no lo es.6 La separabilidad de los costos implicaría independencia entre los costos marginales decada producto, mientras que la independencia de los mercados implicaría independenciaen los ingresos marginales.

Ps + P

d + S

� (Ps + P

d )

�s= P

s + P

d +

� (Ps + P

d )

�s= c

s + c

d


lo cual, dadas las condiciones que aseguran la existencia de un equilibrio en el ejerciciode un monopolista7, llevará a una solución (p

s + p

d)* tal que (p

s + p

d)* > c

d +c

d .

Supongamos ahora que el gobierno interviene con una regulación para fijar elprecio del depósito en

Pd = c

d(2)

lo cual se podría hacer fijando tasas mínimas para depósitos. Ya que la solución delmonopolista sólo requiere un precio total para la suma de los bienes (p

s + p

d), la

cual es alcanzable con infinitas combinaciones de ps y p

d, el monopolista reaccio-

nará fijando

Ps = (p

s + p

d )* – c

d(3)

Lo importante de este ejemplo es que métodos de estimación tales como los utiliza-dos por ZVF (2000), en los cuales se estima el mark-up de precio sobre costomarginal a partir de la estimación de una ecuación de ingreso marginal = costo mar-ginal podrían estar estimando la ecuación (2), y por lo tanto estar subestimando elmark-up. La TINA consiste en una forma de estimar p

s + p

d , de forma de poder

estimar (1) y solventar este problema de sesgo en la estimación del mark-up.

La TINA, la TIN y las tasas publicadas por el BCV

Como parte de la presentación de la TINA, el informe de la OAEF la compara conlas tasas publicadas por el Banco Central de Venezuela, las cuales usualmente sonutilizadas dentro del debate público en Venezuela para discutir el spread financie-ro. En ese informe, señalamos algunas de las razones por las cuales estas tasas sontan diferentes de las nuestras y argumentamos que ellas “pueden ser engañosasdesde el punto de vista del análisis económico”. ZVF (2001) critican la “gravedadde los cargos” implícita en esta afirmación. Consideramos que nuestra frase seexplica en sí misma: nuestra crítica va dirigida no a las estadísticas del BCV en sí,sino a su uso para el estudio del fenómeno económico de interés de nuestroestudio, que es el diferencial de tasas. Como muestran tanto los cálculos de laTINA hechos por nosotros como los de la tasa implícita neta (TIN) hecha por ZVF,indicadores más apropiados de las tasas de interés de mercado tienden a arrojarvalores significativamente más altos del spread financiero que los que arro-jan lascifras reportadas por el BCV. Consideramos importante señalar esas diferencias enel informe de la OAEF, especialmente dado a que los principales recipientes denuestro estudio desconocían estas diferencias.

Otra de las críticas que hacen ZVF a nuestro trabajo es la de no hacer la distinciónentre tasas ex ante y ex post. Aquí ZVF otra vez cometen el error de hacer unalectura de nuestro informe fuera del contexto en el cual fue presentado. La decisión

7 Cf. Varian (1992), pp. 234-5.


de no dedicarle tiempo a discutir la diferencia entre tasas ex ante y ex post en eltexto principal del informe está vinculada con la elección de un uso del lengua-je y la omisión de detalles técnicos hecho en nuestro trabajo, el cual tenía comointención ser accesible para cualquier persona interesada en la formulación depolíticas y no solamente para un público especializado (ver “Críticas ala exposición y uso del lenguaje”, p. 157). Sin embargo, una discusión sobre ladiferencia entre tasas ex ante y ex post sí se presenta en la sección A2 del“Apéndice metodológico”, el cual está destinado a lectores especializados. Nues-tros comentarios en el texto del informe reflejan un intento por explicar, deforma accesible a aquellos no versados en el lenguaje técnico de la economía,por qué las tasas de interés reportadas por el BCV no reflejan el fenómenoeconómico del costo del crédito o de la remuneración del depósito. ZVF dehecho expresan su acuerdo con el uso de tasas ex post en sus comentarios y ensus trabajos de investigación, y tanto la TINA como la TIN son tasas ex post. Esdifícil entender cómo, habiendo argumentado a favor del uso de tasas ex post ensus otros trabajos de investigación, les parece inapropiado que un informe diri-gido a formuladores de política haya explicado intuitivamente los problemasasociados con el uso de tasas ex ante.

Sin embargo, es también importante aclarar que no existe una sola forma decalcular tasas ex ante, y que las tasas publicadas por el BCV reflejan una particularelección metodológica, la cual arroja tasas pasivas más altas y activas más bajasque las que se podrían obtener con otros métodos de cálculo. El que las tasas delBCV sólo utilicen la tasa que se cobra el mes en el que se firma el préstamo, el queexcluyan los créditos al consumo y los depósitos en cuenta corriente son todasdecisiones metodológicas que no son obvias a partir del concepto económicoque se intenta medir. ZVF argumentan que estas tasas “no podrían, por ejemplo,incluir los depósitos en cuenta corriente si éstos se cierran con tasas de interésigual a cero”. Encontramos difícil seguir la lógica de este argumento. El que losdepósitos en cuenta corriente se cierren a tasa cero no quiere decir que no secierren: quiere decir que el precio de mercado es cero, y no hay ninguna razónpor la cual un índice de precios no debe intentar medir esa remuneración (dehecho, el precio real es negativo, lo cual implica que los depositantes le pagan albanco por mantener riqueza líquida y resguardada). Hoy día, los bancos de lamayoría de los países latinoamericanos pagan tasas de interés positivas sobredepósitos en cuenta corriente. El hecho de que en Venezuela la mayor parte deesos depósitos paguen tasas nominales igual a cero es representativo de la bajaremuneración a los depósitos venezolanos, y sería deseable que los indicadoresde tasa de interés que utilicemos reflejen este fenómeno. Las tasas publicadas porel BCV no son capaces de hacerlo.


Libre competencia y poder de mercado

Otra crítica que ZVF hacen al trabajo de la OAEF tiene que ver con la “importanteconfusión en el informe de la OAEF entre lo que es una estructura de mercado encompetencia perfecta y un mercado donde los actores actúan bajo los criterios dela libre competencia” (ZVF, 2001, p. 5). De acuerdo con ZVF, la evidencia halladapor la OAEF, así como la que ellos mismos hallan en ZVF (2000), no puede serconsiderada evidencia de un comportamiento colusivo, ya que ésta “puede serconsecuencia de estructuras y contextos muy diversos generados por la diferen-ciación de productos, la rivalidad oligopólica, la competencia en variables distin-tas al precio, etc.” (Ibid, p. 6).

¿Podría la evidencia hallada en estos trabajos ser, como dicen ZVF, consecuenciade la diferenciación de productos, la rivalidad oligopólica, la competencia envariables distintas al precio u otras hipótesis alternativas? Todas éstas son ideasinteresantes, pero estrictamente hablando, es incorrecto afirmar que la evidenciaes consistente con ellas, dado que ni ZVF ni nosotros formulamos modelos dediferenciación de productos, de rivalidad oligopólica ni de competencia en varia-bles distintas al precio. Sin haber contrastado modelos que capturen estas hipóte-sis, es temerario decir que la evidencia es consistente con ellas.

Los modelos estimados por la OAEF y ZVF (2000) son fundamentalmente mode-los de monopolio, y no de competencia imperfecta. Ellos pueden ser interpreta-dos como modelos de múltiples firmas sólo asumiendo colusión perfecta. En estecaso es necesario apelar al folk theorem de la teoría de juegos, el cual permiteinterpretar la solución cooperativa como una solución del modelo de interacciónde múltiples agentes cuando las firmas que proveen intermediación financieracooperan y sus acciones replican la del monopolista agregado8. El modelo con-trastado es un modelo de colusión perfecta, el cual es capaz de incluir dentro desí la hipótesis de competencia perfecta, correspondiente a una elasticidad infinitade la demanda de créditos y oferta de depósitos. Pero en ningún caso puede serentendido como un modelo de competencia imperfecta.

Para ver esto, es útil analizar la naturaleza de la ecuación estimada por nuestrostrabajos. Ésta es, en esencia, una ecuación en la que se iguala el costo marginal alingreso marginal. ZVF (2000, p. 34) la presentan como:

(4)

8 Cf. Fudenberg y Tirole (1993), pp. 145-203.

ip + P

j

�ip

�Pj

– id

�Dj

�Pj

– Dj

�ip

�Pj

– Cpj = 0


donde ip representa la tasa de interés sobre préstamos, i

d la tasa de interés sobre

depósitos, Pj el nivel de préstamos, D

j el nivel de depósitos, C

j el costo marginal

de una unidad adicional de préstamos, y el subíndice j representa al banco j. Estaecuación a su vez se obtiene a partir de igualar la primera derivada de unafunción de beneficio a 0.

¿Puede ser ésta la solución de un mercado de competencia imperfecta? Nóteseque la ecuación (4) no tiene ningún término que capture la interacción estratégicaentre el banco j y otros bancos. Esto permite que ésta sea concebida como laecuación correspondiente a una firma representativa, y que se pueda estimartanto una versión agregada de ella como versiones individuales para los bancos.De corresponder (4) a la descripción de un equilibrio de competencia imperfecta,esperaríamos que describiese la acción de equilibrio de cada banco como funciónde las estrategias de otros bancos. En ese caso se podría buscar la solución de unequilibrio de Nash en el juego de todos los bancos, con cada banco tomandocomo dados los niveles, por ejemplo, de préstamos de cada otro banco. La esti-mación de las regresiones de panel tendría en este caso que incluir los niveles depréstamos de otros bancos en cada una de las ecuaciones. En otras palabras, laecuación que ha de ser estimada sería:

(5)

El que (4) no dependa de las acciones de otros bancos es claramente una conse-cuencia de omitir la dependencia de las funciones de beneficios sobre estas accio-nes. Esto tiene sólo dos interpretaciones. Por un lado, puede ser que (4) esté intentandocapturar una situación en la que cada banco es un monopolista en un mercadoespecífico por sus productos, los cuales no son sustituibles por los de otros bancos.Es evidente que ésta no puede ser la hipótesis considerada. Por otro lado, (4) podríadescribir las acciones de cada banco consistentes con la maximización del beneficiototal de la industria. En este caso, a cada banco le toca implementar la solucióncolusiva, replicando la conducta de un monopolista que se enfrente al mercado.

Es evidente que cuando nuestros trabajos estiman una ecuación como (4) sobreuna serie de tiempo de estadísticas agregadas del sector bancario, están contras-tando la hipótesis nula de competencia perfecta con la hipótesis alternativa demonopolio (o colusión perfecta) en el mercado bancario como un todo. De otramanera, no tendría sentido estimar la ecuación (4) sobre el agregado de los datos.En un equilibrio de Cournot como el que se derivaría de (5), por ejemplo, no seigualan el ingreso marginal y el costo marginal de toda la industria. Similarmente,cuando la ecuación (4) se estima en la data de panel, el no incluir P

–j en cada una

de las ecuaciones revela que lo que se está estimando no es un modelo decompetencia imperfecta sino un modelo de colusión.

ip + P

j

�ip

�Pj

(Pj ) – i

d

�Dj

�Pj

(Pj ) – D

j

�id

�Pj

(P–j ) – C

pj = 0


En síntesis, nuestros trabajos contrastan dos hipótesis: la de colusión perfecta y lade competencia perfecta. Tanto la evidencia hallada por ZVF como la hallada pornosotros permite rechazar la hipótesis de competencia perfecta y no permiterechazar la hipótesis de colusión perfecta. La evidencia no dice nada sobre posi-bles modelos alternativos porque nunca se contrastan hipótesis correspondientesa dichos modelos.

Por supuesto que nuestra evidencia no es ninguna prueba de prácticas restrictivas a lalibre competencia y mucho menos de colusión (Cf. ZVF, 2001, p. 6). Ello es cierto, sinembargo, por una razón muy básica: en la ciencia económica nunca se prueba unahipótesis. Las hipótesis se refutan o no se refutan. Es usual (aunque incorrecto) afirmarque se ha probado una hipótesis cuando ésta no logra refutarse. Lo cierto es que laúnica forma en que una investigación puede hallar evidencia a favor de una hipótesises no logrando refutarla. Eso es, en efecto, lo que ocurre, tanto en el caso de nuestrotrabajo como en el de ZVF, con la hipótesis de colusión perfecta, y es en este sentidoque los dos hallan evidencia a favor de la existencia de esta hipótesis.

A pesar de que la evidencia hallada en nuestro trabajo es consistente con lahipótesis de colusión, también argumentamos en ese informe que “en ningún mo-mento nuestras pruebas se orientan a dar evidencia legal en torno a posibles viola-ciones de la Ley para Promover y Proteger el Ejercicio de la Libre Competencia…”(cursivas nuestras). La razón de esto es que nuestro trabajo no es una investigaciónjurídica: es una investigación económica. En particular, para probar legalmente quehay restricciones a la libre competencia es necesario probar que existen accionesconcertadas para restringirla. La metodología utilizada por nosotros se restringe aevaluar el comportamiento de los actores como participantes en los mercados, noes capaz de evaluar si estas acciones se están logrando a través de acuerdos explí-citos o simplemente a través del uso de reglas de comportamiento. En otras pala-bras, puede haber un comportamiento que es totalmente colusivo desde el puntode vista económico pero que no lo es desde el punto de vista legal.

La contribución al spread

Uno de los principales resultados del trabajo de la OAEF es el hallazgo de que unafracción importante del spread financiero se puede atribuir al ejercicio del poderde mercado. De hecho, la fracción del spread atribuible a la explotación delpoder de mercado es relevante independientemente de si se utilizan los parámetrosestimados por ZVF o los nuestros para calcularla. En la primera versión de nuestroinforme, señalamos que la estimación hecha por ZVF implica que 22 por ciento


del spread financiero se debe a la explotación del poder de mercado9. Asimismo,mostramos que cuando el modelo analítico se estima utilizando la TINA en lugarde las tasas implícitas utilizadas por ZVF, esta estimación aumenta a 41 por ciento.ZVF (2001) afirman que en su trabajo “no se realiza ningún cálculo sobre lacontribución del poder de mercado al spread, pues la estimación que se hace essobre la tasa de interés activa”. Efectivamente, ZVF no realizan ningún cálculo eneste sentido, aunque la razón aducida para no hacerlo –que el modelo estimadoes un modelo de tasa de interés activa y no de spreads– es cuando menos curiosaen un trabajo titulado “Evolución y determinantes del spread financiero en Vene-zuela”. Sin embargo, los porcentajes presentados en el informe de la OAEF sepueden derivar directamente de los coeficientes estimados en las regresiones deZVF (2000).

Es sencillo ver cómo se hace esta descomposición –descripción que omitimos delinforme por las razones señaladas en la sección “Críticas a la exposición y uso del len-guaje” (p. 157)–. Partimos de la siguiente definición de spread financiero:

(6)

En otras palabras, el spread financiero es equivalente a la tasa de interés activamenos la tasa de interés pasiva ajustada por el coeficiente de reservas. La tasapasiva se ajusta por el coeficiente de reservas de forma de capturar efectivamenteel costo para el intermediario financiero de obtener una unidad de dinero.

El modelo estimado por la OAEF y por ZVF consiste en una ecuación donde latasa de interés activa es la variable dependiente:

(7)

En competencia perfecta, esta tasa de interés sería:

(8)

9 Una versión posterior de nuestro informe presenta un cálculo que consideramos superior,en el cual esta cifra baja a 20 por ciento. La diferencia entre nuestros primeros cálculos y loscálculos posteriores consiste en la forma en la que se hace la división del monto correspon-diente al residuo de la ecuación entre distintos factores: en la primera versión se lo atribui-mos completamente al “spread normal” mientras que en la segunda lo subdividimos entrelos distintos contribuyentes a la regresión. Esto aumentará la porción atribuida a poder demercado si el residuo es positivo y lo disminuirá si el residuo es negativo.

S = rc –

rp

(1 – a)

HD

HC

rc =

rD

1 – aa

0

HC

+ +a

1

HC

Cr +a

2

HC

GT +a

3

HC

�

rp

1 – a)(r

ccp = a

0 + a

1Cr + a

2GT +a

3� +


La diferencia entre el spread observado bajo colusión y el spread observado bajocompetencia perfecta sería:

(9)

(10)

Esta simple ecuación es la que se utiliza en el informe de la OAEF para atribuir unporcentaje del spread al ejercicio de poder de mercado: la diferencia entre elspread observado bajo colusión y el que se observaría, de acuerdo con la estima-ción del modelo, bajo una situación de competencia perfecta. Esta diferenciarepresenta lo que disminuiría el spread si se lograse eliminar la colusión.

¿En qué difieren ZVF de este simple cálculo? En que ellos deciden definir elspread como:

(11)

Aplicando el mark-up sobre la tasa de interés pasiva antes de calcular el spread.Sorprende que esta definición de spread es distinta a la adoptada por Faust, Veray Zambrano (Cf. 2001, p. 4), quienes adoptan la misma que nosotros utilizamosen la ecuación (6). ¿Tiene alguna lógica la nueva definición de ZVF? A pesar deque ZVF no explican por qué la adoptan, se puede suponer que multiplicar la tasapasiva por el mark-up intenta reflejar el costo de oportunidad de los fondos. Peroesta justificación sería cuestionable, dado que el intermediario financiero efectiva-

mente paga y no por unidad de dinero. Sin embargo, lo que

es evidente sobre la definición de ZVF es que es inútil para cualquier tipo decomparación empírica, porque depende de un parámetro que no conocemos.Esta definición hace imposible incluso medir, y mucho menos analizar, el spreadfinanciero, ya que al hacer depender su medición del valor de Hc, convierte alspread financiero en una variable inobservable10.

S c – S

ccp = r

cc –

rp

1 – a– r

cCp –( r

d

1 – a)= r

cc – r

cCp

= a0

+a1

Cr + a2

GT + a3

� +1H

c

–1( ) 1H

c

–1( ) 1H

c

–1( ) 1H

c

–1( ) rp

1 – a)(H

D

Hc

( )–1

S = rc –

rD

Hc (1 – a)

rd

Hc (1 – a)

10 En la identificación de ambos modelos, se asume que hay competencia perfecta en elmercado de depositantes pero no en el mercado de créditos. Este supuesto, sin embargo, noes necesario para la estimación –sólo para la identificación de Hc–. Si este supuesto se relaja,la diferencia entre los spreads sería, sin embargo, la misma expresión que nosotros utilizamos.

rd

(1 – a)


¿Cuán altas son las tasas de ganancia venezolanas?

Nuestro informe original enfatiza los altos niveles de rentabilidad del sector ban-cario venezolano en comparación con el resto del mundo. Como argumentamosen nuestro trabajo, Venezuela tiene indicadores de rentabilidad anormalmentealtos en comparación con cualquier otro país del mundo. ZVF cuestionan el usode esta información, señalando que “el spread financiero en Venezuela sólo sedesvía del resto de la muestra de países de América Latina a partir del año 1996”,y que “Venezuela fue también el país con la mayor tasa de inflación promedio,con la tasa más grande de variación del tipo de cambio, con el menor crecimien-to, y uno de los que presenta mayores esfuerzos de capitalización”.

En este respecto, es relevante apuntar que el fenómeno de alta rentabilidad delsector bancario venezolano no surge a partir de 1996. El Cuadro N° 3 muestra losrendimientos sobre activo y recursos propios de Venezuela en comparación con elresto de América Latina entre 1992 y 2000. Ya en 1992, Venezuela tenía una rentabi-lidad sobre activos y patrimonio superior a la del resto de América Latina (19 y 56por ciento superior, respectivamente), y a partir de 1994 ha estado consistentementeen los dos primeros lugares en cuanto a rendimientos en el continente, de acuerdocon estas medidas. De hecho, las tasas de ganancias venezolanas son altamenteirregulares para estándares mundiales. Como revela el Gráfico N° 2, Venezuela tieneel rendimiento sobre activos más alto de una muestra de 73 países11.

Cuadro N° 3Evolución del ROA y ROE en Venezuela y América Latina1992-2000

2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 Prom.

Rentabilidadsobre activos

Venezuela 2,30 2,80 4,91 4,11 6,73 2,84 2,50 3,18 0,88 3,36

América Latina 0,03 0,77 1,24 1,42 1,67 1,37 1,27 1,74 0,74 1,14

Rentabilidadsobre recursos propios

Venezuela 17,68 21,85 42,66 34,83 61,96 35,94 33,33 43,78 17,86 34,43

América Latina 5,94 8,38 12,82 14,81 17,12 15,36 13,93 18,09 11,47 13,10

11 Lo mismo es cierto para su rendimiento sobre patrimonio.


¿Puede esto deberse, como aducen ZVF, a altos niveles de inflación, depreciación,capitalización y bajo crecimiento económico? Evidentemente estas razones po-drían tener un efecto sobre la rentabilidad. El que pudiesen explicar niveles derentabilidad tan anómalos es dudoso, dado que Venezuela no es un país conniveles anormales de inflación, crecimiento o capitalización, especialmente encomparación con América Latina, como se puede ver claramente en el CuadroN° 4. Pero evidentemente estas causas requieren de un análisis más profundo.

Cuadro N° 4Posibles determinantes del spread, Venezuela y América Latina1993-2000.

Zonas % PIB Inflación Depreciación Capitalización

Venezuela 0,67 48,05 33,67 10,71

América Latina 3,48 42,92 34,06 9,56

Resto del mundo 3,47 20,50 15,90 7,32


Gráfico N° 2Rentabilidad sobre el activo a nivel mundialPromedio 1995-2000


Sin embargo, es llamativo que ZVF citen estos factores sin mencionar las investi-gaciones que han consistentemente encontrado problemas en atribuirles a algu-nas de ellas variaciones en los spreads o tasas de rentabilidad. Demigurc-Kunt yHuizinga (1997), por ejemplo, no encuentran ninguna relación significativa entreinflación o tasas de crecimiento por un lado y la rentabilidad y el spread por elotro en una muestra de 80 países para el período 1988-1995. Adicionalmente, esimportante señalar que nuestro trabajo (2000, p. 20) menciona varias especifica-ciones en las cuales no hallamos efectos significativos de la depreciación cambiariani del nivel o crecimiento del PIB per capita sobre el spread financiero.

Otra crítica que hacen ZVF a nuestra comparación está relacionada con el posiblesesgo que puede imprimir a nuestra comparación la práctica venezolana de noajustar los balances bancarios por inflación, dado el prolongado proceso inflacio-nario de la economía venezolana. Es importante señalar que una afirmación ge-nérica tal como que “en Venezuela los activos no están sometidos al ajuste por in-flación, como sí lo están en otros países” (ZVF, 2001, p. 10), es incorrecta: varios paí-ses latinoamericanos no realizan este ajuste. El Gráfico N° 3 muestra una compa-ración de las rentabilidades y tasas de inflación de otros países latinoamericanosque no ajustan sus balances por inflación. La economía con tasa de inflación másalta entre estos países (Brasil) tiene también el rendimiento sobre activos másbajo. Panamá, con una inflación de 1,15 por ciento, tiene un nivel de rentabilidadsuperior al de Brasil y similar al de El Salvador, país cuya inflación es cuatro vecesmás alta. No es aparente ninguna relación sistemática entre inflación y rentabili-dad sobre activos entre los países que no llevan a cabo ajuste por inflación.

Gráfico N° 3Rentabilidad sobre activos. Promedio 1995-2000*

* Países de América Latina que no ajustan por inflación sus balances, excluyendo Venezuela.

Fuente: BankScope, Felaban, SoftLine, FMI y cálculos propios.


La consistencia del modelo teórico y la estimación

De acuerdo con ZVF, existe una inconsistencia entre la ecuación utilizada en las esti-maciones econométricas y el modelo analítico. Una de las razones es que “no esposible que la ecuación esté estimando la variable spread financiero y al mismo tiem-po tenga como variable explicativa del lado derecho a la tasa de interés pasiva”(2001, p. 11). Esta afirmación se repite en varios lugares de la crítica de ZVF, tal comocuando objetan nuestros cálculos del spread sobre la base de que “el modelo que seestá estimando no tiene como variable dependiente al spread sino a la tasa de interésactiva” (ZVF, 2001, p. 12).

ZVF parecen ignorar que los parámetros estimados de una ecuación serán idénticosa los estimados con base en la que resulte de aplicar la misma transformación lineala ambos lados de la ecuación. Para el caso que nos concierne, la estimación de:

(12)

y la estimación de:

(13)

arrojarán los mismos coeficientes porque los residuos de estas ecuaciones sonmatemáticamente idénticos.

De hecho, lo que se está estimando no es ni un modelo de spreads ni un modelo detasas: es un resultado de estática comparada derivado de un modelo de comporta-miento colusivo. Este resultado de estática comparada puede ser escrito con la tasaactiva o con el spread como variable dependiente, pero la estimación empírica quese hace es del resultado, y la hipótesis contrastada se refiere al modelo postulado.Por lo tanto, el modelo de colusión puede ser estimado tanto como un modelo despreads como un modelo de tasas, dado que el resultado de estática comparadacapturado en las ecuaciones (12) y (13) tiene implicaciones para ambas.

Como hemos mostrado, (12) y (13) son ecuaciones idénticas desde el punto de vistade la estimación, así que una de ellas no puede estar equivocada sin que lo esté laotra. De hecho, la estimación de ecuaciones en las cuales la variable dependiente esuna función de alguna de las variables independientes es común en la econometría.De ser cierto que es inadmisible estimar una ecuación en la cual la variable depen-diente sea una función de una de las variables del lado derecho, toda la econometría

HD

HC

rc =

rD

1 – aa

0

HC

+ +a

1

HC

Cr +a

2

HC

GT +a

3

HC

� + ui

HD

HC

S = rc –

rD

1 – aa

0

HC

= +a

1

HC

Cr +a

2

HC

GT +a

3

HC

� + ui

a0

HC

+ ( )–1


asociada a las regresiones de crecimiento económico, en la cual la variable depen-

diente es el crecimiento del PIB per capita y una de las variables explicativas

es el logaritmo del PIB per capita inicial ln(yt-1), estaría equivocada12.

Otra de las objeciones que se hacen a nuestro análisis está dirigida a nuestrainclusión de la tasa de rendimiento de la deuda pública en algunas de nuestrasespecificaciones. Sin embargo, como queda claro a partir de la lectura de nuestroapéndice, la ecuación base que utilizamos para todos nuestros cálculos no incluíaesta variable. La variable de rendimiento de la deuda pública se introduce enalgunas de nuestras ecuaciones para intentar responder la pregunta de si la colo-cación de deuda pública ha influido sobre el aumento del spread financiero. Lapráctica de introducir variables de forma ad hoc en especificaciones derivadas deteoría es bastante común en el trabajo econométrico, especialmente cuando setrata de evaluar la sensibilidad de unos resultados. De no ser permisible la intro-ducción en una ecuación de una variable no derivada de un modelo teórico, lamayor parte de los artículos empíricos en la literatura académica no habrían sidopublicados. Al no ser significativa esta variable no nos tomamos la molestia dederivarla o plantear un modelo teórico del cual podría provenir13, como se hahecho en la literatura con variables como la tasa de interés libre de riesgo.

ZVF asimismo cuestionan que la ecuación estimada se pueda derivar naturalmen-te de nuestro modelo. Este cuestionamiento es equivocado. La ecuación de pri-mer orden usada para estimar la tasa de interés activa, que coincide con la ecuaciónde ZVF y de la literatura sobre el tema, es una derivada parcial con respecto alprimer producto, el crédito. En el informe se dice, textualmente: “Si suponemosque la ecuación (1) (la ecuación de beneficio, que tiene dos productos, crédito yvalores) se refiere a la empresa j, que maximiza su función de beneficio conrespecto a su nivel de crédito (independientemente de su decisión de inversiónen valores, como decíamos), tenemos que la condición de primer orden es…”,antes de colocar la ecuación en cuestión. Esta ecuación se puede estimar separa-damente de las otras condiciones de primer orden, siempre que se cumplan lossupuestos econométricos necesarios para su estimación. El argumento es exacta-mente el mismo que permite estimar ecuaciones en modelos de equilibrio parcialen microeconomía.

12 De hecho, es común hacer las estimaciones en esta literatura tanto en términos de ecuacionesde ingreso al final del período como de ecuaciones de crecimiento, por las mismas razonesseñaladas. Cf. Barro y Sala-i-Martin (1997), capítulo 10.13 Ver sin embargo la sección “Críticas a la exposición y uso del lenguaje” (p. 157).

In yt

no In yt-1

( )


La ecuación (14) es:

p = rcCr + r

bV - r

DD - C(Cr, GT, �) (14)

y la derivada parcial con respecto al crédito, convertida en condición de primerorden, es:

(15)

Hay que enfatizar que la ecuación a ser estimada, que se deriva de esta condiciónde primer orden,

(16)

estimada es cabalmente coherente con el modelo, a diferencia de lo que dicenZVF, pues proviene de la derivada parcial comentada, y los costos son marginalescon respecto al producto considerado (todo el producto bancario excepto lainversión en títulos valores públicos, en nuestro caso).

ZVF parecen no percibir que se está estimando sólo una de las ecuaciones deprimer orden de la maximización de la empresa bancaria. De hecho, en la ecua-ción original de beneficio de la empresa bancaria que está postulada en el trabajode ZVF,

� = rcCr - r

DD - C (Cr, GT, �) (17)

se hace el poco plausible supuesto de que las decisiones de crédito puedenhacerse aisladamente del resto de las decisiones de producción. Por eso se postu-la una ecuación de beneficio en la que el único producto es el crédito (que es unproducto agregado, como decíamos antes), y los costos (gastos de transforma-ción, etc.), se refieren únicamente a ese producto. El supuesto no toma en cuentael hecho de las externalidades internalizadas en el uso de factores para generarla producción de una empresa multiproducto. Esto podrían resolverlo ellos postu-lando una ecuación multiproducto, derivando parcialmente, para atribuir a loscostos totales sólo la contribución marginal a la última unidad de producto encuestión, y haciendo el supuesto que permite estimar una ecuación que reflejaparte de un equilibrio más general no estimado, tal como hacemos nosotros.

Por último, ZVF argumentan que “las estimaciones econométricas presentadas enel estudio de la OAEF no son comparables con las hechas en ZVF (2000)”, debidoa que las variables dependientes son distintas (en nuestro caso la TINA y en sucaso la TIN), y que en el estudio de la OAEF se separa el coeficiente de la tasapasiva ponderada en dos períodos. Encontramos difícil entender la lógica de esteargumento. Pareciera que ZVF consideran que para ser comparables dos ecuaciones,

HD

HC

rc =

rD

1 – aa

0

HC

+ +a

1

HC

Cr +a

2

HC

GT +a

3

HC

� + u

�rc

�Crj

Crj + r

c –( ) �r

c

�Crj

Dj – r

D

�rc

�Crj

Cc (Cr

j ,GT, �) = 0


éstas deben ser idénticas. En ese caso, obviamente, los resultados serían idénticos yel ejercicio sería un simple ejercicio de replicación. Para que alguna comparaciónsea ilustrativa, es necesario que haya diferencias entre las ecuaciones estimadas. Lacomparación es interesante precisamente porque los cambios en la definición de lasvariables llevan a diferencias sustanciales en los resultados.

La lectura cuidadosa que ZVF hacen de nuestro trabajo ha identificado un par deerrores que, afortunadamente, no tuvieron ningún impacto sobre nuestros resul-tados. ZVF señalan correctamente que el parámetro H

D debe variar entre uno e

infinito y no entre uno y dos, como nosotros indicamos. Por error colocamos elrango de la elasticidad de la oferta de depósitos entre uno e infinito, cuando éstadebería variar entre cero e infinito, dado que no hay restricción a priori en laelasticidad precio de factores empleados por un monopsonista (a diferencia delcaso de un monopolista). En todo caso, esta equivocación no afecta, en sentidoalguno, los resultados del estudio. Similarmente, ZVF captan un error en nuestropie de página 4, cuando señalamos que “tanto la tasa de interés como los gastosde transformación son ajustados por 1 menos el coeficiente de reservas”, y dondela referencia a gastos de transformación es incorrecta y, en efecto, no fue efectua-da para ninguno de nuestros cálculos. Agradecemos a ZVF el habernos ayudadoa identificar estos errores.

La estimación empírica del modelo

Tanto ZVF (2000) como el informe de la OAEF muestran estimaciones de laecuación (12) en un panel de bancos. Sin embargo, la metodología econométricaque nuestro trabajo utiliza es, en varios aspectos, distinta de la utilizada por ZVF.Estas diferencias se refieren no sólo al uso que nosotros hacemos de la TINAcomo variable para medir las tasas de interés, sino además a la selección delmétodo de estimación. En particular, nuestras diferencias con ZVF se resumen endos elecciones metodológicas: a) la selección de un método de efectos aleatorios,en vez del método de una regresión de datos agrupados o de SUR; b) el uso delestimador de Arellano y Bond (1991) para corregir sesgos ocasionados por el usode una variable dependiente rezagada.

ZVF (2001) esgrimen varias defensas de su método de estimación. En particular,defienden el uso de un método de regresión agrupada sobre la base de su interésen mostrar “el comportamiento promedio de las secciones cruzadas sin ningunaconsideración de efectos individuales” (p. 13). Esto lleva a ZVF a estimar un mo-delo en el cual se asume que todos los bancos muestran el mismo efecto indivi-dual, esto es,

(18)r

itd

1 – rr

itc = a

0 + a

1+ a

2GT

it +a

3x

it + a

4Cr

it + … +

it


Como es bien conocido, el problema asociado con la estimación de (18) es quepuede llevar a estimadores ineficientes y sesgados de los coeficientes y sus erro-res estándar si el modelo correcto es

(19)

En particular, existen mejores estimadores de los parámetros si (19) efectivamenterepresenta el proceso generador de datos. Éstos serán el estimador de efectosaleatorios si �

i está distribuido aleatoriamente y el estimador de efectos fijos está

correlacionado con las variables explicativas. Nótese que la introducción de los�

i, diferentes entre sí, en esta especificación intenta capturar la posibilidad de que

existan variables omitidas que varíen sistemáticamente entre bancos. Dado que lasecuaciones (18) y (19) capturan la relación entre costo e ingreso marginal, es-tas variables pueden corresponder a determinantes de la función de costos queno sean capturadas por la data existente. Sin embargo, estos efectos específicos alos bancos no pueden ser interpretados como posibles determinantes de los in-gresos marginales, ya que todos los bancos enfrentan el mismo ingreso marginal,determinado por la curva de demanda agregada del mercado frente al que estánhaciendo colusión.

Es evidente que la única forma en la cual la estimación del modelo, asumiendo lainexistencia de los efectos individuales, puede ser correcta es si el proceso gene-rador de datos efectivamente corresponde a la ecuación (18). En otras palabras,esta especificación es correcta sólo si no existen efectos individuales. Este supues-to puede ser contrastado econométricamente, a través de una prueba de la restric-ción �

1 = �

� = 0. Al hacerlo, nos encontramos con que esta hipótesis es fácilmente

rechazable, lo cual permite rechazar el modelo utilizado por ZVF.

El problema del razonamiento utilizado por ZVF es que la elección de un métodode estimación no depende del ejercicio descriptivo que uno desee hacer. El uso deun método econométrico corresponde a una selección de estimadores, y esosestimadores serán caracterizados por ciertas propiedades (o la ausencia de ellas). Elmétodo utilizado por ZVF sólo arrojará estimadores insesgados y eficientes siel proceso generador de datos es el de la ecuación (18). Las pruebas econométricasrealizadas, sin embargo, nos permiten rechazar esa hipótesis, y por lo tanto permi-ten rechazar el método utilizado por ZVF.

Después de presentar la estimación de (18) a través de una regresión agrupada,ZVF deciden utilizar el método de regresiones aparentemente no relacionadaspara estimar ecuaciones distintas, con coeficientes distintos, para cada banco.Pareciera que esta metodología es una respuesta apropiada al problema de lasrestricciones presentadas por la estimación de la ecuación (18), dado que permiteque no sólo la constante sino otros parámetros varíen entre bancos. Pero para que

rit

d

1 – rr

itc = a

0 + a

1+ a

2GT +a

3x

it + a

4Cr

it + … �

i +

it


tenga sentido relajar estas restricciones, ello debe guardar alguna consistencia conel modelo teórico que se ha de contrastar. Sabemos que la ecuación (19) describe larelación ingreso marginal = costo marginal para cada banco. Esta relación, comomostramos en la sección “Libre competencia y poder de mercado” (pp. 139-141), sepuede derivar de un modelo de comportamiento colusivo. En otras palabras, enel modelo teórico que se utiliza, cada banco juega la solución agregada y todoslos bancos reaccionan por igual ante cambios en las variables exógenas. El quedistintos bancos tengan reacciones distintas ante cambios en variables exógenasno cabe dentro de la especificación del modelo teórico utilizado. Podría ser apro-piado para un modelo de competencia imperfecta, pero ése no es el modelo quese está estimando14.

De la misma forma, el informe de la OAEF decide adoptar la especificación de unpanel dinámico con el uso de una variable dependiente rezagada. En otras pala-bras, nuestra estimación se hace sobre la variable

(20)

La razón es sencilla: la tasa de interés del período t se calcula como el promediode ingresos sobre captaciones (incluyendo en nuestro caso la contribución deotros ingresos operativos) sobre el stock de préstamos. Tanto el numerador comoel denominador de las tasas de interés son variables que presentan dependenciatemporal sobre sus rezagos, dado que están afectadas por las decisiones econó-micas tomadas en períodos anteriores: los créditos incluyen créditos otorgados enperíodos anteriores, y los ingresos por captaciones se derivan de las condicionesde contratos firmados en períodos anteriores.

ZVF argumentan que “nuestra variable stock es un promedio, justamente, parano incurrir en el sesgo en el que sí incurre el trabajo de la OAEF cuando estimanel modelo agregado” (ZVF, 2001, p. 16). Presumiblemente, ZVF se refieren a suexclusión del efecto individual en la especificación de las regresiones, exclusiónque consideramos incorrecta por las razones ya explicadas. Sin embargo, aun siaceptásemos su razonamiento y considerásemos a r c

it como un promedio, es

evidente que este promedio sigue presentando dependencia temporal: los présta-mos que un banco promedio tiene en el momento t dependerán de los préstamosque tenía en el período t-1, y los intereses devengados por ese banco promediotambién dependerán de las condiciones contractuales promedio a las que secerraban en el período t-1. Las variables siguen dependiendo de los valores quetuvieron en períodos anteriores y por lo tanto la exclusión de términos rezagadosen sus regresiones implica una especificación incorrecta del modelo.

14 Éste no es el caso de los efectos aleatorios, pues éstos simplemente reflejan que lasvariables omitidas de la función de costos pueden variar sistemáticamente entre bancos.

ritd

1 – rr

itc = a

0 + a

1+ a

2GT

it +a

3x

it + a

4Cr

it + a

5r c

it-1 + … �

i +

it


La exclusión de la variable dependiente rezagada en el modelo de ZVF llevará alsesgo estándar de variables omitidas si el modelo correcto es la ecuación (20). Lasignificación tanto económica como estadística de la variable dependiente rezaga-da en nuestras conclusiones indica que éste es el caso. Por lo tanto, la especifica-ción estimada debe incluir una variable dependiente rezagada y no incluirlaconstituye una falla metodológica notable.

ZVF destacan en su comentarios varios problemas que la literatura ha identificadoen el estimador de Arellano-Bond (1991). Aun si estos problemas fuesen razónpara no utilizar este método15, definitivamente la solución a ello no es omitir lavariable dependiente rezagada de la estimación. En todo caso, la solución deberíaconsistir en el uso de métodos superiores de estimación del proceso generador dedatos en la ecuación (20). Los trabajos citados por ZVF justamente proponenmodificaciones del estimador de Arellano y Bond y en ningún caso recomiendanel uso de regresiones agrupadas, regresiones aparentemente no relacionadas, nimucho menos la omisión de la variable dependiente rezagada de la estimación.

Otras observaciones

Entre las restantes observaciones hechas por ZVF a nuestro trabajo hay varias queconsideramos pertinente responder. Ellas están relacionadas al rol de los gastosde transformación, la deuda pública y el riesgo como determinantes del spreadfinanciero.

En la sección tercera de nuestro estudio se discute la evolución histórica de larazón gastos de transformación/activos para la economía venezolana y se identi-fica el hecho de que estos gastos son altos en comparación con otros paíseslatinoamericanos. Sin embargo, también se señala que el incremento de esta ra-zón a través del tiempo es la consecuencia de una caída en los activos y no de unaumento en los gastos de transformación. Dado que el proceso recesivo venezo-lano ha estado caracterizado por la caída en el stock de capital nacional, es naturalligar la caída de los activos del sector bancario a este proceso recesivo. Esto noslleva a concluir que “es evidentemente cierto que Venezuela tiene altos gastos detransformación (…) Sin embargo, esto pareciera ser más un resultado del procesorecesivo que vive la economía venezolana y no de crecientes ineficiencias”.

Es interesante comparar esta frase con la cita que de ella hacen ZVF: “Sin ningúnanálisis sobre la conexión entre el nivel de actividad económica y los costos nofinancieros de la banca (…) se concluye que los elevados gastos de transforma-ción en Venezuela son ‘(…) más un resultado del proceso recesivo que vive la

15 Esto es altamente cuestionable. Arellano y Bond (1991), por ejemplo, muestran experi-mentos de Monte Carlo según los cuales el sesgo de su estimador en muestras finitas esnegligible.


economía venezolana y no de crecientes ineficiencias’”. La exclusión de la frase“pareciera ser” y su transformación en “se concluye que (…) son” descontextualizanuestras palabras, sustrayéndolas del análisis intuitivo que se hace en toda estasección e intentando presentarlo como conclusiones mucho más firmes de lo queson. En nuestro trabajo, la sección en la que se hacen estas referencias estádiseñada para mostrar algunos hechos estilizados del comportamiento del sectorbancario durante los últimos años en Venezuela: el análisis con validez estadísticasobre la importancia que tienen los gastos de transformación en la determinacióndel spread es aquel que se deriva de los ejercicios de regresión presentados enuna parte posterior del informe. Es por esa razón que advertimos, al final de estasección, que “Lo esbozado en esta sección (…) no puede ser tomado en cuentacomo más que indicios al respecto. Una prueba formal de las distintas hipótesisrequiere de un análisis a través de métodos cuantitativos”.

Las observaciones en cuestión son sencillas: identificamos el alza en la razón gastosde transformación/activos, y mostramos gráficamente el denominador y el numera-dor de esta razón. La serie de activos reales muestra una caída secular, mientras quela serie de gastos de transformación no pareciera tener una tendencia clara a au-mentar. Por lo tanto, pareciera que el aumento en esta razón tiene más que ver conla caída en los activos que con el aumento en los gastos de transformación.

Curiosamente, ZVF argumentan que el Gráfico N° 2 “no muestra lo que los actoressugieren”. A nuestro parecer, es bastante evidente a partir de ese gráfico que lacaída en el activo real es más continua y más sostenida que el aumento en los gastosde transformación. Una simple forma de ayudar a la lectura de este gráfico es cal-culando las correlaciones parciales entre la razón gastos de transformación/acti-vos y su numerador y denominador. Al hacer esto conseguimos que la correlacióncon los activos es de -0,92, sustancialmente mayor en valor absoluto a la correla-ción con los gastos de transformación, de 0,64.

Estas correlaciones muestran claramente lo que ZVF no pueden ver en el gráfico:la principal fuente del aumento a través del tiempo de la razón gastos de transfor-mación/activos es la caída de los activos. Dado que la caída de los activos es unhecho generalizado de la economía venezolana durante el período de estudio, eslógico hacer una conexión entre el proceso recesivo –la caída en el stock decapital de la sociedad– y la caída en los activos (y por tanto el aumento en larazón gastos de transformación/activos) del sector bancario16.

16 Otro cálculo que puede ayudar a la lectura e interpretación que ZVF y otros lectorespueden hacer de nuestros gráficos se refiere a nuestra interpretación, cuestionada por ellos,de que el aumento de la razón GT/ACT en años recientes se concentró en 1998 y 1999.Efectivamente, 49 por ciento del aumento en los gastos de transformación experimentadosdurante los años 90 ocurrió entre diciembre de 1997 y diciembre de 1999.


Similarmente, ZVF objetan nuestra conclusión de que no existe evidencia de unarelación fuerte entre el endeudamiento del sector público y la tasa de interésactiva, conclusión que se deriva directamente de nuestros resultados de regresión.En particular, ZVF critican: a) la falta de un modelo formal para derivar la especi-ficación en la cual se introduce esta variable, y b) el uso de una regresión que nohalla relación entre la tasa de interés de la deuda pública y la tasa de interés activapara extraer conclusiones sobre la relación entre el endeudamiento y la tasa deinterés activa.

En gran medida, ya hemos respondido el punto expuesto en la sección “La consis-tencia del modelo teórico y la estimación (p. 148-151, supra)”, donde argumenta-mos que la introducción de variables en forma ad hoc es estándar en la econometríaaplicada. Sin embargo, no toma mucho esfuerzo intelectual entender qué tipo deextensión teórica del modelo es necesaria para generar una especificación tal comola que utilizamos. La ecuación (12) simplemente describe la relación entre el ingresomarginal y el costo marginal. Cualquier variable que influya sobre el costo marginalde conseguir fondos puede ser legítimamente introducida al lado derecho de unaespecificación de este tipo. Un mayor rendimiento de la deuda pública, al ofrecerun mayor rendimiento alternativo para los oferentes de fondos, aumenta el costomarginal de conseguir fondos (y por tanto de otorgar créditos). Por lo tanto, intro-ducir el rendimiento de cualquier instrumento alternativo es perfectamente consis-tente con una simple extensión de nuestro modelo teórico.

Asimismo no requiere mucha imaginación entender el vínculo entre el nivel deendeudamiento y este resultado. Una decisión de aumentar el nivel de endeuda-miento debería repercutir sobre la tasa de interés de títulos públicos. El efecto queesta decisión pueda tener sobre la tasa activa operaría precisamente a través de latasa de títulos públicos, por las razones que acabamos de exponer. Dado que elnivel de endeudamiento no debe entrar directamente en la ecuación de la tasaactiva, se descarta la posibilidad de que éste afecte a la tasa activa por otro canalque no sea la tasa de títulos de la deuda pública. Por lo tanto, si se demuestra quela tasa de la deuda pública no afecta la tasa activa, se habrá demostrado que elnivel de endeudamiento no puede tener efecto alguno sobre la tasa activa.

Por último, ZVF señalan como “muy significativo el hecho de que el estudio de laOAEF no le atribuye ninguna importancia (...) a la variable riesgo”. Extraña estecomentario, dado que nuestros ejercicios de regresión incluyen la razón provisio-nes/activos (en este sentido, le damos exactamente la misma importancia queZVF, 2000). Sin embargo, dado que esta razón no es sistemáticamente mayor a lade otros países latinoamericanos, decidimos incluirla dentro del “spread normal”a efectos de nuestro cálculo de la incidencia sobre el spread financiero. En estesentido, vale la pena recordar que nuestro estudio intenta dar explicaciones de


17 La cartera de crédito neta resulta de deducir el monto de provisiones por cartera decréditos de la suma de créditos vigentes, reestructurados, vencidos y en litigio.

por qué Venezuela tiene diferenciales de tasas más altos que los de países simila-res, lo cual nos lleva a concentrarnos en variables en las cuales Venezuela resaltacomo diferente a países que tienen características institucionales parecidas.

Críticas a la exposición y uso del lenguaje

Hay un tipo de crítica que resalta varias veces en la nota de ZVF (2001). Nosreferimos a señalamientos tales como “los autores no aclaran” (p. 3); “no pareceapreciar” (p. 5); “Este señalamiento hubiera aclarado” (p. 5); “En el informe no seespecifica” (p. 9). En este respecto, es importante recordar cuál fue el objetivo denuestro trabajo. El trabajo de la OAEF es un informe escrito principalmente para losdiputados de la Asamblea Nacional. En ese sentido, es política de la OAEF buscarque sus trabajos estén redactados en un lenguaje accesible para un grupo heterogé-neo de lectores de los cuales apenas una fracción son economistas, y muy pocosson economistas académicos. Nuestra redacción busca ser accesible para aquéllosno versados en el lenguaje técnico de la economía. Esto es sumamente claro, porejemplo, en nuestra escogencia de minimizar el número de ecuaciones utilizadas enel cuerpo principal del informe y, cuando la presentación de una ecuación se hacíatotalmente imprescindible, de no utilizar símbolos matemáticos en ella. Por ejem-plo, la presentación de la ecuación (1) (p. 19), en términos del spread –una transfor-mación matemática de la ecuación de hecho estimada– cumple simples fines deexposición y hubiese sido innecesaria en un trabajo puramente académico. El usodel término “créditos no morosos” en vez del más preciso “créditos netos”17 (p. 19),criticado por ZVF, está dirigido a transmitir a los consumidores de este informe lanaturaleza económica de los créditos utilizados y, en particular, el criterio de noincluir en el cálculo préstamos que efectivamente no pagan intereses. Evaluar laprecisión del lenguaje que decidimos utilizar en términos de estándares académicoscuando el lenguaje y estilo utilizados cumplen con fines principalmente didácticoses leer nuestro trabajo de una forma totalmente descontextualizada.

Recomendaciones de política

Por último, ZVF concluyen con un comentario sobre las recomendaciones de polí-tica que el informe de la OAEF hace, en el cual argumentan que “ninguna de lasmedidas (…) pueden sustentarse en los resultados específicos del trabajo en cues-tión (…) La única medida de política que se sustentaría en el contenido del informesería la referida a la necesidad de controlar las tasas de interés (…) recomendaciónde política que se descarta explícitamente, sin explicar las razones” (p. 15).


Aun si se aceptaran todas las críticas que ZVF hacen a nuestro trabajo, sería difícilentender ésta. El trabajo de la OAEF argumenta que la evidencia empírica esconsistente con la hipótesis de comportamiento colusivo. Dadas las pérdidas debienestar que se derivan de este tipo de comportamiento, lo indicado es reducir-las intentando restablecer la competencia. La plétora de modelos existentes en loscuales la competencia está caracterizada por mayores niveles de bienestar que lacolusión hace totalmente innecesaria y superflua la derivación de tales recomen-daciones de política de un modelo formal. Es por esto que el informe de la OAEFdescribe una gama de opciones para incrementar la competencia en el sistemabancario, las cuales van desde incrementar el número de oferentes, sea a travésde permitir que la Bolsa de Valores de Caracas intermedie títulos del gobierno,que se fortalezca el sistema financiero alternativo, que se amplíe geográficamenteel mercado financiero, que se usen mecanismos de regulación supervisada talescomo los acuerdos negociados o que se limiten las acciones que puedan llevar, amayor, a una concentración del poder de mercado o que signifiquen un ejerciciode éste, tales como las fusiones y decisiones concertadas. Es asimismo inciertoque nuestra recomendación de no apelar al control de tasas se haga “sin explicarlas razones”. En este respecto, consideramos suficiente citar las razones especifi-cadas en nuestro trabajo:

Dada la existencia de esta gama de opciones de política, consideramos innecesa-rio, por ahora, apelar a la medida más extrema de un control de las tasas de interéso de los cobros por servicios. Es en nuestra opinión lo óptimo que se utilicenmecanismos que promuevan la mayor competencia y los acuerdos consensualespara bajar los spreads, y que no se utilice lo que debería ser un recurso de últimainstancia. Es importante recordar que todo tipo de control de precios –y el controlde tasas no escapa a esta realidad– crea sus mecanismos de evasión, los cualesincluyen mercados negros y mecanismos de racionamiento.

Conclusiones

Agradecemos a ZVF que hayan dedicado su tiempo y esfuerzo a realizar unestudio detenido de nuestro trabajo, el cual nos ha ayudado a precisar nuestrosplanteamientos y a definir con claridad las diferencias metodológicas. Lamenta-blemente, no encontramos que ninguna de sus críticas principales sean muyconvincentes. La evidencia sigue presentando razones fuertes para tomar en seriola existencia de subsidios cruzados en el caso venezolano, y sugiere que losestudios que se limitan a definiciones restrictivas del servicio de intermediaciónfinanciera estén sesgados hacia rechazar la hipótesis de comportamiento colusivo.Los trabajos de ZVF (2000 y 2001), Arreaza, Fernández y Mirabal (2001) y Puente


y Clemente (2001) no ofrecen soluciones satisfactorias a este problema, al excluirparte de la relación del sector bancario con el sector privado de su indicador delprecio de la intermediación financiera. Dado ese sesgo, es llamativo que esostrabajos tiendan a atribuirle alguna significación al comportamiento colusivo. Nuestrotrabajo es un primer intento por tomar en cuenta este factor, dadas las limitacionesde datos inherentes al caso venezolano. Es nuestra opinión que el estudio más de-tallado de la interrelación entre los ingresos derivados de distintos servicios ofre-cidos por el sector bancario constituye una ruta promisoria para investigacionesfuturas dirigidas a comprender las causas y efectos de los diferenciales de tasasvenezolanos.


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Determinantes del spread bancario en Venezuelaa

ArreazaAdriana Arreaza*

FernándezMaría Amelia Fernández*

MirabalMaría Josefa Mirabal*

Introducción

Las tasas de interés y su diferencial cumplen un rol de significativa importancia enla economía, dado que se supone que afectan las decisiones de consumo einversión de los agentes económicos. Existe la percepción generalizada de que eldiferencial de tasas o spread bancario en Venezuela es alto, lo cual podría tenerrepercusiones negativas para el sector productivo y para los ahorristas. Efectiva-mente, el margen de interés neto para Venezuela ha sido uno de los más altos deLatinoamérica en la última década, ubicándose además muy por encima del mar-gen promedio para los países industrializados y para las economías emergentesasiáticas

(véase el Cuadro N° 1 en el anexo metodológico, p. 187). En este senti-

do, resulta necesario conocer cuáles son los determinantes del spread bancarioen Venezuela, con el fin de identificar sobre qué variables es necesario actuarpara promover una reducción del spread, sin que se generen distorsiones en elsistema financiero que puedan afectar negativamente la economía.

* Banco Central de Venezuela. Vicepresidencia de Estudios. Oficina de ConsultoríaEconómica.

a Agradecemos la colaboración de Norka Ayala como asistente. También agradecemos aMaximir Álvarez y Corina Arteche por su orientación. Agradecemos igualmente a OmarBello, Ramón Pineda, José Pineda, Miguel Dorta, Juan Nagel, Luis Zambrano, LeonardoVera, Andreas Faust y Alejandro Puente por sus comentarios.


Recientemente se ha producido un número de estudios centrados en la discusióndel spread financiero en Venezuela; entre ellos están Carvallo (1999); Zambrano,Vera y Faust (2000); Clemente y Puente (2000) y Rodríguez y Pérez (2001). Estostrabajos se basan en modelos estándar de maximización de la firma, llegando adiversas conclusiones en cuanto al impacto del poder de mercado de la banca,dependiendo de la definición empleada para el spread.

Si bien altos diferenciales de tasas pueden resultar del ejercicio del poder de merca-do por parte de la banca, también pueden estar atendiendo, por ejemplo, a unincremento en el nivel de capitalización. Ello resulta particularmente cierto paraeconomías emergentes, como señala Rojas-Suárez (2001). Las necesidades de apro-visionamiento para cubrirse del deterioro de la cartera de crédito durante los últi-mos años pueden también estar afectando el spread. Los gastos de transformaciónhan alcanzado niveles muy altos en los últimos años, muy por encima del promediopara Latinoamérica (véase el Cuadro N° 2 en el anexo metodológico, p. 188) , locual se traduce directamente en el spread. Por otra parte, los altos niveles de reser-vas excedentes observados en períodos recientes, debidos quizás a la poca profun-didad del mercado de valores y del mercado interbancario en Venezuela, representanun costo para la banca que puede tener un impacto en el spread. Igualmente, apartir del proceso de liberalización iniciado en 1989, el sistema financiero en Vene-zuela ha experimentado continuos cambios en su estructura y regulación que pro-bablemente se reflejan en la dinámica del spread. Esto sugiere que en la determinacióndel spread interviene un conjunto de variables, y que sería inadecuado atribuir apriori el comportamiento del mismo a una variable en particular.

El objetivo del presente trabajo es establecer cuáles son los determinantes delspread bancario en Venezuela. Para ello se realizará un análisis econométrico delos datos partiendo de un modelo que considera un conjunto de variables que sepiensa inciden en el spread, similar al empleado en Brock y Rojas-Suárez (2000)para países latinoamericanos. Este tipo de modelos ofrece la ventaja de que se pue-den controlar específicamente por efectos sistémicos de variables macroeconómicasen el spread, a diferencia de las estimaciones basadas en los modelos demaximización de la firma. Empleamos un panel de datos mensuales para 33bancos en el período desde enero de 1997 hasta diciembre de 2000. Dado que unestudio del spread bancario sólo tiene sentido en economías con esquemas flexi-bles de tasas, en la elección del período para la presente investigación se conside-ró esta premisa básica, sumada a la posible ausencia de cambios estructurales enel sistema financiero durante estos años.

El trabajo se organizó de la siguiente manera: en la segunda sección, se presentandistintas definiciones del spread bancario y se muestra la que consideramos másadecuada para el resto del análisis. La tercera sección contiene la dinámica reciente

A. Arreaza, M.A. Fernández, M.J. Mirabal / Determinantes del spread bancario… 165

del spread, así como la de las variables que se espera incidan en el mismo. Lacuarta sección contiene los resultados empíricos. Finalmente, en la última secciónse presentan las conclusiones de la investigación.

Definiciones del spread bancario

Un aspecto crucial para el estudio del spread bancario es la definición del mismo. Pa-ra efectos de este estudio, el spread bancario debe medir el costo de la intermediaciónfinanciera; es decir, la diferencia entre el precio que cobran los bancos a quienesadquieren préstamos y lo que pagan a los depositantes. Sin embargo, las tasas deinterés y por consiguiente el spread bancario, no tienen una forma única de cálculo.En primer lugar, existe una diferencia entre tasas ex ante y tasas ex post. Las tasas ex-ante son tasas contractuales, en tanto que las tasas ex post se derivan de los estadosgenerales y balances de la banca. El Banco Central de Venezuela publica un promedioponderado de las tasas ex ante del sistema bancario, que representa una medidagruesa del spread y que constituye una primera aproximación del mismo. Esta medi-da, aun cuando puede servir como referencia en los mercados, no es útil para esteestudio, dado que se requieren datos para cada banco, y la tasa que publica el BCV esuna medida agregada para el sistema financiero.

Para un banco particular, el cálculo del diferencial de tasas a partir de las tasascontractuales podría hacerse de la siguiente manera,

siendo:

TAPi =

Tagi

Magi

+ Tgei

+ Topi

Mopi

+ Tpai

Mpai

Magi

+ Mgei

+ Mopi

+ Mpai

donde T: tasa de interés activa pactada o ex anteM: monto del crédito pactado a esa tasaag: créditos agrícolasge: créditos a grupos económicosop: otros créditospa: pagarés

TPPi =

Tahi

Hahi

+ [(T30i + T

60iM

60i + T

90iM

90i)�

j ]Spli

Sahi

+ Spli

donde T: tasa de interés pasiva pactada o ex anteM: monto colocado a esa tasaS: saldo según balance


ah: depósitos de ahorropl: depósitos a plazo30: depósitos a 30 días60: depósitos a 60 días90: depósitos a 90 días

Las tasas empleadas en el cálculo de S1 no son más que un promedio ponderado

de las distintas tasas pactadas para diferentes instrumentos, ponderadas por losrespectivos montos. Sin embargo, por muy refinado que sea el cálculo del spread exante por banco, éste no logra recoger toda la dinámica de las operaciones deintermediación, debido a que cada banco tiene una conducta específica de merca-deo, y en un día en particular se concretan cobros y pagos de múltiples tasas activasy pasivas, dependiendo de los clientes y/o de los productos que ofrezca, difíciles deregistrar en su totalidad. Por tal motivo, es recomendable el uso de medidas ex post.

Las tasas ex post son tasas implícitas que se obtienen a partir del balance general ydel estado de resultados de los bancos. Igualmente pueden calcularse diferentestasas ex post, dependiendo de las partidas que se incluyan como ingresos o comogastos, y como activos o pasivos. Algunos ejemplos vienen dados por la inclusióno no de las comisiones obtenidas de las operaciones crediticias y/o pagadas a losdepositantes; de los ingresos por inversiones en valores y de otros ingresos y egresosfinancieros. Estas medidas deben mantener cierta consistencia entre las partidas quese incluyen por el lado de los ingresos y los gastos, así como de las que se incluyendel balance de activos y pasivos.

Por ejemplo, en trabajos recientes, Zambrano, Vera y Faust (2000) y Brock yRojas-Suárez (2000), se presentaron las siguientes alternativas para la medicióndel spread, donde el subíndice i indica el iésimo banco:

S2i =

Ingresos por cartera de créditos –Gastos por captaciones

Cartera de créditos Captaciones

La definición S2 incluye sólo los ingresos por cartera de crédito para el cálculo de

la tasa activa. En esta partida se registran los ingresos financieros devengados y/ocobrados en el ejercicio por concepto de intereses, comisiones y otros rendimien-tos financieros generados por la cartera de crédito. A esto se le restan los gastospor captaciones, que representan los gastos financieros causados en el ejercicio porconcepto de intereses, comisiones y otros gastos financieros originados en las cap-taciones del público1.

1 Cf. Manual de Contabilidad para Bancos, Otras Instituciones Financieras y Entidades deAhorro y Préstamo. Caracas: Superintendencia de Bancos y Otras Instituciones Financie-ras, Sudeban, julio de 1999.


Si se consideran importantes los ingresos por valores, éstos pueden emplearse enel cálculo de la tasa activa implícita con relación al total de activos.

S3i =

Ingresos financieros –

Gastos por captaciones

Activos Captaciones

También podría considerarse el hecho de que no todas las captaciones son remune-radas, y tomar los gastos por captaciones con relación a las captaciones remuneradas.

S4i =



Activos Captaciones remuneradas

Igualmente, pueden tomarse tanto los ingresos como los egresos con relación alos activos, como medida de la eficiencia del uso de los activos de la empresa.

S5i =



Activos Activos

Por otro lado, puede descomponerse el spread de manera contable para adaptar-se al concepto de “margen de interés neto”.

S3i =

Resultado neto –

Otros ingresos operativos –

Gastos de transformación

Activos Captaciones Activos

+Gastos por incobrables

+ISLR

Activos Activos

De la misma forma pueden considerarse, en un sentido amplio, todos los activosy pasivos, con relación a distintos conceptos.

S3i =

Ingresos financieros–

Gastos financieros

Cartera de créditos Captaciones

S3i =


Gastos financieros

Activos productivos Pasivos con costo

S3i =


Gastos financieros

Activos Captaciones

Como muestra tanto el Gráfico N° 1 como el Cuadro N° 1, dependiendo de ladefinición empleada, pueden obtenerse mediciones del spread bastante disímiles.La definición S

8 que incluye los ingresos financieros, por ejemplo, arroja spreads

que pueden alcanzar hasta 68 por ciento. Por otra parte, con la definición S4 se

obtienen spreads relativamente bajos, hasta de 5 por ciento.


Gráfico N° 1Relación entre las distintas definiciones del spreadPeríodo: enero 1997- diciembre 2000

Cuadro N° 1Spread promedio para el mes de diciembrey para el promedio del período enero 1997- diciembre 2000 (%)

S1

S2

S3

S4

S5

S7

S8

S9

S10

Dic-97 17,7 23,4 11,7 5,1 13,4 14,6 39,4 14,7 12,8

Dic-98 26,9 42,2 18,3 7,7 23,0 19,9 68,4 25,1 21,0

Dic-99 18,7 27,5 13,3 9,1 15,4 13,5 41,2 10,4 14,3

Dic-00 17,7 23,0 10,9 7,4 12,5 10,9 41,2 21,3 11,7

Promedio 20,1 27,7 13,8 7,4 16,4 14,7 51,7 18,1 15,3

Para efectos de este estudio se utilizó la definición S2 por considerarla, dentro de las

tasas ex post, la medida que más se acerca al verdadero costo de intermediaciónfinanciera y por ende, la más asociada al objetivo de este estudio. El incluir otraspartidas en el cálculo del spread, como los ingresos financieros no derivados deoperaciones crediticias, por ejemplo, sería inapropiado en este caso pues se incor-porarían ganancias no asociadas a la intermediación, distorsionando así el concep-to. Cabe reiterar que la definición S

2 incluye también las comisiones que cobran los

bancos por otorgar créditos, lo cual da una mejor aproximación del costo del crédi-to. Asimismo, en S

2 se mantiene la consistencia entre las partidas incluidas del

estado de resultados y las del balance.


Dinámica del spread entre 1997 y 2000

En el Gráfico N° 2 se muestra el spread junto con las tasas activas y pasivas, segúnla definición S

2. Se observa que el spread mostró una tendencia creciente hasta

alcanzar un máximo en el segundo semestre de 1998, para luego comenzar adecrecer a partir de 1999.

Gráfico N° 2Relación entre las tasas activas y pasivas implícitas promedio y el spread S2Período: enero 1997- diciembre 2000

2 Cf. Informe Económico, 1998, Banco Central de Venezuela.

El alza del spread para el segundo semestre de 1998 se explica en buena medidapor las fuertes expectativas de devaluación existentes en ese momento. De hecho,la tasa activa llegó a alcanzar niveles hasta de 60 por ciento. El BCV intervinofuertemente en el mercado cambiario en octubre de 1998, lo cual disminuyó laspresiones en el mercado y contribuyó posiblemente a la caída posterior de las ta-sas2. Nótese que el descenso del spread es previo al acuerdo que la banca pactócon el Gobierno para bajar las tasas activas en agosto de 1999.

Tanto la tasa activa como la pasiva, según la definición S2, parecen estar altamente

correlacionadas con el spread. De hecho, durante el período analizado, existe una co-rrelación de 0,99 entre la tasa activa y el spread, en tanto que la correlación entrela tasa pasiva y el spread es de 0,95. Esto justifica que en lugar de estudiar elcomportamiento de las tasas activa y pasiva por separado, pueda tomarse la diná-mica del spread como referencia.


Los gráficos N° 3 y N° 4 muestran cómo ha variado el spread por banco y en eltiempo. En el Gráfico N° 3 se muestra el coeficiente de variación del spread de cadabanco a lo largo del tiempo. Se observa que existe una amplia dispersión en elcomportamiento de cada banco. Por una parte, existen bancos cuyo margen finan-ciero alcanza un coeficiente de variación de 0,51, en tanto que otros tienen uncoeficiente de variación de 0,18 durante el período.

El Gráfico N° 4 muestra el coeficiente de variación entre los bancos en cada pe-ríodo. Con el incremento del coeficiente de variación en el tiempo, se deduce quela dispersión entre los bancos se ha ido incrementando. Ello puede sugerir que noexiste colusión en el mercado bancario venezolano. De existir colusión para fijarprecios, se esperaría que los bancos se comportaran más uniformemente; es de-cir, que la dispersión del spread no se incrementase entre los bancos en el tiempo,y que la variación del spread en el tiempo fuese similar para cada banco.

Gráfico N° 3Coeficiente de variación del spread S2 de cada banco a lo largo del tiempoPeríodo: enero 1997- diciembre 2000


Gráfico N° 4Coeficiente de variación del spread S2 entre los bancos por mesPeríodo: enero 1997- diciembre 2000

Lo que observamos es que los bancos parecen comportarse de manera cada vezmás disímil. Ello, sin embargo, tampoco descarta que puedan existir “nichos”, comobancos regionales que operan en mercados geográficos diferenciados o bancos quecon productos específicos puedan ejercer cierto poder de mercado, que no pode-mos controlar con este estadístico.

La pregunta que naturalmente surge es: ¿qué variables están afectando la variación delspread entre los bancos y en el tiempo? Estudios para América Latina, Brock y Rojas-Suárez (2000); Steiner, Barajas y Salazar (2000); Fuentes y Basch (2000), entre otros, yZambrano, Vera y Faust (2000); Clemente y Puente (2000) y Rodríguez y Pérez (2001)para el caso venezolano, sugieren un número de variables, tanto microeconómicascomo macroeconómicas que pueden estar relacionadas con el spread.

A continuación se muestra la dinámica del spread junto a la de algunos indicadoresrelevantes del negocio bancario; a saber, la adecuación de capital, la calidad delactivo, la gestión administrativa, la liquidez y el grado de concentración. Presenta-mos además, la evolución de algunas variables macroeconómicas como inflación,producto, volatilidad de la tasa de interés, variación del tipo de cambio e índicede monetización de la economía.

Se observa en el Gráfico N° 5 que la capitalización de la banca, medida por elcociente patrimonio ampliado3 a activo, creció hasta el primer semestre de 1999,cuando alcanzó niveles cercanos a 20 por ciento, para luego descender sostenidamentehasta el segundo semestre de 2000; pareciera existir una correlación positiva entreesta variable y el spread, dado que ambas variables siguen tendencias similares.

3 Patrimonio ampliado = Total patrimonio + Obligaciones subordinadas + Obligacionesconvertibles en capital + Gestión operativa.


La calidad de la cartera de la banca, Gráfico N° 6, aproximada mediante el por-centaje de cartera inmovilizada, tanto bruta como neta de provisiones, se hadeteriorado. El porcentaje de créditos morosos ha venido incrementándosesostenidamente a lo largo del período. No se deduce de esta figura una correla-ción clara entre spread y calidad del activo, por lo que requeriremos un análisisestadístico más detallado para establecer si existe alguna relación entre ambasvariables, tal como se hará en la próxima sección.

Gráfico N° 5 Gráfico N° 6Adecuación del capital medido Calidad del activo medidoa través del indicador a través del indicadorpatrimonio/activo cartera inmovilizada/total cartera

Gráfico N° 7 Gráfico N° 8Liquidez medida a través Gestión administrativadel indicador reservas medida a través del indicadorexcedentes/captaciones gastos de transformación/activo


El Gráfico N° 7 muestra que la liquidez de la banca, medida a través del cocientereservas excedentes a captaciones, parece tener una importante variabilidad, de-bida en parte a lo que parece un comportamiento estacional de la variable, alcan-zando en sus máximos valores poco más de 6 por ciento. Los altos niveles dereservas excedentes de la banca pueden responder a distintas causas, como mo-tivos precautelativos o incertidumbre acerca de los requerimientos de liquidezpor parte del público. Por otra parte, la banca no dispone de papeles líquidos enlos cuales invertir, dado el escaso desarrollo del mercado de capitales en Venezue-la. Tampoco el mercado interbancario parece tener madurez suficiente para sol-ventar los problemas de liquidez de la banca. Además, el incumplimiento delencaje requerido resulta costoso para la banca y por ello pueden optar por man-tener reservas excedentes altas para cubrirse de cualquier descalce. En todo caso,habría que profundizar en otros estudios acerca de la gestión de tesorería de labanca. Vemos que tampoco se deduce de la gráfica la existencia de una claracorrelación entre liquidez y spread.

Durante el período se observa, en el Gráfico N° 8, un incremento sostenido de losgastos de transformación (costos operativos y de personal) de la banca hasta elsegundo semestre de 1999, para luego comenzar a caer. La banca realizó impor-tantes inversiones en tecnología durante el período, particularmente en 1999,presumiblemente para solventar el problema del Y2K. Se aprecia que el spread ylos gastos de transformación de la banca siguen tendencias similares.

Se observa además en el Gráfico N° 9, que a partir de 1998 las ganancias de labanca han disminuido sustancialmente. Esto va en concordancia con la reduc-ción del spread y del grado de capitalización, dado que los aumentos de capitalen Venezuela se hacen mayormente mediante ganancias retenidas.

El Gráfico N° 10 muestra el índice de Hirschman-Herfindahl, IHH, de Concentra-ción Bancaria4. Este índice puede tomar valores entre 0, para el caso de compe-tencia perfecta, hasta 10.000, para el caso de un monopolio absoluto. A lo largodel período se observa una caída del grado de concentración en el sector banca-rio, luego de los mayores niveles de concentración alcanzados durante la crisisbancaria de 1994-95. Cabe resaltar que en ningún momento la banca muestraniveles de concentración que se consideren indicativos de una alta concentración(mayores de 1.800 puntos). De hecho, durante la mayor parte del período el IHH

4 Este índice fue calculado como la sumatoria de los cuadrados del porcentaje de la carterade créditos de cada banco con respecto al total de la cartera de la banca en el iésimoperíodo. Se considera que el sector está moderadamente concentrado si el IHH se ubicaentre 1.000 y 1.800 puntos y altamente concentrado si se ubica por encima de los 1.800puntos (Cf. Zambrano, Vera y Faust, 2000).


no ha superado los 1.200 puntos, ubicándose en 1.050 puntos para diciembre de2000. Esto sugiere que estamos en presencia de un sector de moderada a bajaconcentración. Tampoco se observa una clara correlación entre el spread y elgrado de concentración. Sin embargo, cabe señalar que en procesos de transi-ción, como el que actualmente se experimenta en Venezuela, el IHH tal vez nosea el indicador más apropiado para medir el poder de mercado que pueda existiren el sector bancario, dado que los resultados de estos procesos tardan tiempo enevidenciarse. Por otra parte, el IHH puede no resultar un indicador adecuado delpoder de mercado en presencia de productos múltiples o de mercadosgeográficamente diferenciados.

Gráfico N° 9 Gráfico N° 10Ganancias de la banca Concentración bancaria medida a travésPeríodo: enero 1997- diciembre 2000 del índice de Hirschman-Herfindahl

5 El PIB es mensualizado a partir del PIB trimestral a través de un algoritmo que emplea lasvariaciones del IGAEM. El IGAEM es un indicador mensual del producto que elabora elDepartamento de Apoyo Cuantitativo del Banco Central de Venezuela.

Otro de los factores que puede afectar la dinámica del spread es el grado de profun-didad financiera de la economía, medido por el índice de monetización. En elGráfico N° 11 se muestra el índice de monetización de la economía, M2/PIB. Enla figura de la izquierda se observa que la profundidad financiera de la economía havenido cayendo desde principios de los años 80, cuando M2/PIB alcanzaba 56 porciento, hasta ubicarse en 20 por ciento a finales de los 90 y 2000. El gráfico de laderecha muestra valores mensuales de M2/PIB5 .


Gráfico N° 11Profundidad financiera medida a través del índice de monetización

Se pueden apreciar variaciones estacionales sobre una leve tendencia al alzaentre 1997 y 2000. Cabe señalar que la banca realizó inversiones importantes en1996 previendo una recuperación de la economía. Sin embargo, el grado demonetización de la economía no se ha recuperado. Siendo la monetización unamedida de la escala del negocio con el que cuenta la banca, ella no ha crecidoacorde con la capacidad instalada de la banca. Tampoco se deduce de esta gráfi-ca una relación clara entre spread y grado de profundidad financiera.

En cuanto a otras variables macroeconómicas (gráficos N° 12, N° 13, N° 14 y N° 15)tenemos que este período ha estado signado por importantes cambios en elorden político e institucional, e igualmente por variaciones importantes en losprecios del petróleo, imprimiendo ello volatilidad al entorno económico. La in-flación ha mostrado una tendencia decreciente durante el período, explicada engran parte por el sistema de bandas cambiarias vigente desde 1996, que ha logra-do estabilizar el tipo de cambio nominal (Cf. Bello y Dorta, 2001). Sin embargo, lasituación de los mercados financieros internacionales y la caída de los precios delpetróleo durante 1998, así como el proceso electoral afectaron a los diferentesmercados, lo que generó fuertes expectativas de devaluación que alteraron tran-sitoriamente el comportamiento del tipo de cambio nominal.


Gráfico N° 12 Gráfico N° 13Inflación anualizada (%) Depreciación anualizada (%)

El producto, por su parte, ha mostrado una gran volatilidad durante el período. En1999 continuó la contracción del producto que venía desde 1998, alcanzando unacaída cercana a 7 por ciento, para luego recuperarse en 2000 con un crecimientode 3,2 por ciento. La variabilidad de la tasa pasiva6 ha sido también marcadadurante el período. A simple vista, no se observa tampoco una relación clara entrecada una de estas variables con el spread. Con el análisis econométrico, al hacerun control simultáneo de las variables, la relación del spread con cada una deellas quedará más clara.

Gráfico N° 14 Gráfico N° 15Índice de actividad económica Igaem Variabilidad de la tasa pasiva de 90 días

6 La variabilidad de la tasa pasiva se mide como la varianza condicional de la tasa pasiva apartir de un modelo GARCH (1,1).


Resultados econométricos

El modelo que emplearemos, basado en el sugerido por Brock y Rojas-Suárez (2000),incluye un conjunto de variables que se espera incidan en el spread. La ventaja queofrece este tipo de formulación con respecto a los trabajos recientes para el casovenezolano, basados en un modelo de maximización de la firma, es que permite laseparación de los efectos de las variables derivadas de la gestión del negocio banca-rio, del efecto del componente sistémico contenido en variables macroeconómicasque pueden estar afectando el comportamiento del spread. Contamos con datosmensuales para 33 bancos, desde enero de 1997 hasta diciembre de 2000.

El sector bancario venezolano sufrió cambios importantes durante la década de los90. El período comprendido entre 1997 y 2000 es posterior al cambio de re-gulaciónbancaria que siguió a la crisis financiera de 1994 y al nuevo sistema de contabilidadbancaria implementado desde esa fecha. Por otra parte, el régimen cambiario debandas ha permanecido constante desde 1996. Por ello, no se espera que hayanocurrido cambios estructurales que puedan afectar los resultados. Trabajos anterio-res para el caso venezolano (Zambrano, Vera y Faust [2000]; Rodríguez y Pérez[2001] y Clemente y Puente [2000]) utilizan observaciones semestrales desde 1986hasta 2000 por restricciones en la disponibilidad de información, lo cual podríasesgar los resultados al no controlar la presencia de cambios estructurales. Elhecho de restringir nuestro estudio al período 1997-2000 puede representar unamejora sobre la información en la que se basan los trabajos anteriores.

Las variables que utilizamos se presentan en el Cuadro N° 2. Esencialmente, sedesea capturar el efecto de variables que puedan representar costos para la ban-ca, tanto directos como de oportunidad, así como variables que reflejen riesgos,tanto propios del negocio bancario como sistémicos. También deseamos contro-lar por el grado de concentración de la banca y por la escala de negocio con queésta cuenta. Se utilizaron para ello indicadores microeconómicos propios del sis-tema bancario, así como variables macroeconómicas. Tanto para el cálculo delspread como del resto de los indicadores cuyo denominador es un saldo, setomaron saldos promedio.


Cuadro N° 2Variables utilizadas

Indicador de riesgo de cartera

Cociente de cartera inmovilizada a créditos totales

Indicadores de costo

Cociente de patrimonio a activos

Cociente de gastos de transformación a activos

Cociente de reservas excedentes a captaciones

Indicador de concentración bancaria

Índice de Hirschman-Herfindahl

Indicador de profundidad financiera

Índice de monetización (M2/PIB)

Indicadores macroeconómicos(riesgo sistémico) Inflación

Depreciación

Tasa de variabilidad de la tasa pasiva

El riesgo de cartera representa un costo para el banco, el cual puede ser transferidoo no al spread. En sistemas financieros robustos, como señalan Brock y Rojas-Suárez (2000), la evidencia sugiere que los bancos con mayor riesgo de carterasuelen tener spreads más amplios. El porcentaje de cartera con problemas vendríaa representar cuán riesgoso resulta un banco. En este sentido, la banca debe com-pensar por mayor riesgo a sus inversionistas en el mercado de valores con mayoresganancias, derivadas éstas de spreads más altos. Por el contrario, en sistemas finan-cieros en proceso de transición luego de una liberalización, con menor robustez yregulación laxa, como es el caso de muchos países en Latinoamérica, la relaciónentre spread y riesgo crediticio puede ser inversa. Como respuesta a un incremen-to en el porcentaje de créditos con problemas, los bancos podrían reducir la tasaactiva para incrementar su participación en el mercado de créditos, lo cual disminui-ría el spread. En países con sistemas financieros menos robustos, una caída en elspread puede reflejar entonces el deterioro del portafolio de la banca.

El cociente de patrimonio a activos indica el grado de capitalización de un banco.Al igual que en el caso del riesgo de cartera, la evidencia para países industrializadosindica una relación positiva entre spread y capitalización. En los países in-dustrializados existen costos de monitoreo asociados a incrementos de capital, loscuales son transferidos al spread. En economías con mercados de capitales menosdesarrollados, los incrementos de capital son logrados con base en ganancias no


distribuidas, para lo cual es necesario incrementar el spread. En ambos casos, aun-que por razones diferentes, el signo esperado de la relación entre capitalización yspread sería positivo. Sin embargo, en países con una regulación bancaria pocoadecuada, puede haber “maquillajes” contables que hagan la relación entre capita-lización y spread poco significativa (Cf. Brock y Rojas Suárez, 2000).

El porcentaje de gastos de transformación a activos, por lo general, requiere unmayor spread de tasas para hacer económicamente posible el negocio bancario.Estos costos son, por ende, transferidos al spread. El porcentaje de reservas exce-dentes a captaciones representa un costo de oportunidad, en la medida en queestos recursos no entran a formar parte del proceso de intermediación. Por ello,se espera una relación positiva entre excedentes de liquidez y spread.

El índice de Hirschman-Herfindahl (IHH) debería tener una relación directa conel spread, según la teoría estándar de precios. Un mayor grado de concentraciónpermitiría a la banca ejercer un mayor poder de mercado, resultando ello enspreads más altos. Sin embargo, en economías en transición, esta relación no esdel todo clara, pues una mayor concentración podría resultar, en algunos casos,en una escala de operación más eficiente que permitiría bajar el spread. Por otraparte, aun para una economía industrializada como la de Estados Unidos, Peterseny Rajan (1995) encontraron que el precio del crédito para nuevos y pequeñosnegocios era más bajo en áreas de alta concentración bancaria, medida a travésdel IHH, que en áreas de alta competitividad bancaria. Cao y Shi (1999) sugierenque este resultado puede deberse al hecho de que en presencia de problemas deinformación, un incremento en el número de bancos en el mercado tiende areducir la probabilidad de que éstos califiquen los proyectos de inversión y conbase en ello hagan una oferta para el crédito. Esto hace que el número de bancoscon información se reduzca y por ello menos bancos estarían dispuestos a ofrecercréditos, lo cual impulsaría al alza del precio del crédito. Bajo estas condiciones,una menor concentración bancaria podría implicar un mayor spread.

Como señalamos en la sección anterior, el grado de profundidad financiera refle-ja el tamaño del negocio bancario. Una caída en el índice de monetización puedegenerar restricciones de liquidez que induzcan a la banca a aumentar la tasapasiva para obtener mayores volúmenes de depósitos. Esto tendería a reducir elspread, sugiriendo una relación directa entre spread y profundidad financiera. Asu vez, una caída en el grado de monetización de la economía puede restringir lacantidad de fondos prestables, encareciendo con ello el precio del crédito, dandolugar a una relación negativa entre spread y profundidad financiera. El nivel deactividad económica es la contraparte del grado de profundidad financiera, ytiene también signo ambiguo.


La inflación y la depreciación pueden representar riesgos asociados al entornomacroeconómico que pueden ser transferidos al spread. La variabilidad de latasa de interés pasiva refleja la percepción de volatilidad del entorno que puedaexistir dentro del sistema bancario. Por ejemplo, si el entorno macroeconómico esestable, en general, la volatilidad de la tasa pasiva debería ser baja. De cualquierforma, la volatilidad macroeconómica representa un riesgo sistémico, y como tal,puede ser transferida al spread. Estas variables son reflejo también de las decisio-nes de política económica.

Tanto el spread como los regresores son variables no estacionarias en niveles conprimeras diferencias estacionarias, según los resultados del test Dickey-Fulleraumentado7.

La estimación de los modelos se hace mediante el método de mínimos cuadradosgeneralizados factibles, ponderando por la variabilidad de los residuos de cadabanco, suponiendo heterocedasticidad entre ellos, ya que, como vimos en lasección anterior, existe dispersión en el sector. Se obtienen también matrices decovarianzas de los coeficientes robustos mediante el método de White, controla-das por la variabilidad de los datos en cada banco a lo largo del tiempo. Seincluye un término AR(1) para corregir por autocorrelación de los residuos.

Existen diversos modelos para estimar datos de panel. Una primera aproximaciónsería estimar un modelo con constante y pendiente común para todas las observa-ciones (ecuación (1)), donde Y

it es la variable endógena, X

it es la matriz de regreso-

res con observaciones por banco en cada período, Wt representa las variables

explicativas que sólo tienen observaciones temporales y it son los residuos, que

en adelante denominaremos modelo básico.

Yit = � + ��X

it + ��W

t +

it(1)

Igualmente, puede estimarse un modelo donde se tome en cuenta tanto el pro-medio de los indicadores bancarios para la industria, como las desviaciones de lospromedios (ecuación (2)). El promedio de la industria recoge de alguna maneralos shocks temporales que afectan a la totalidad del sector. En cada período, unshock afecta por igual a todos los bancos, en tanto que los promedios varían en eltiempo. De esta forma, los coeficientes de los promedios (�) capturan los cambiosexógenos que experimenta la industria en cada período, mientras que los coefi-cientes de las desviaciones del promedio de la industria (�) reflejan las variacio-nes de los datos entre los bancos.

Yit = � + ��(X

it – X

t

– ) + ��Xt

– + ��W

t +

it(2)

En el Cuadro N° 3 se presentan los resultados de la estimación de la ecuación (1)(Modelo 1), y de la ecuación (2) (Modelo 2).

7 Estos resultados no se incluyen en el trabajo pero están disponibles para quienes deseenconsultarlos.


Cuadro N° 3Modelos con estimación agregada y con diferencias del promedio

Modelo 1: Modelo 2: EstimaciónEstimación básica con diferencias

Coeficiente t-estad. Coeficiente t-estad.Patrimonio ampliado/activo

Totales 0.0014 0.04Desviaciones del promedio -0.0032 -0.10Promedio industria 0.5745 3.23

Cartera inmovilizada/cartera totalTotales -0.1097 -2.62Desviaciones del promedio -0.0873 -2.12Promedio industria -0.2030 -1.70

Gastos de transformación/activoTotales 1.0226 13.04Desviaciones del promedio 0.4951 6.07Promedio industria 2.1105 12.46

Reservas excedentes/captacionesTotales 0.0906 2.46Desviaciones del promedio 0.0408 1.06Promedio industria 0.2203 2.56

% índice concentración (HH) -0.0256 -1.56 -0.0496 -2.78Inflación -0.0024 -1.78 -0.0027 -2.05Variabilidad T. pasiva 0.6653 1.78 1.3768 3.69Depreciación 0.1518 1.72 0.1858 2.11 % índice de monetización 0.0099 0.89 0.0188 1.74Constante 0.1724 11.79 -0.0624 -1.83

R cuadrado 0.945082 0.951344F estadístico 2429.918 1966.429Prob (F estadístico) 0.000000 0.000000Durbin Watson 1.943775 1.974769

Notas: 1. Estimación utilizando mínimos cuadrados generalizados factibles (FGLS) y ponderandopor las varianzas de los residuos por banco.

2. El modelo incluye una corrección por un proceso autorregresivo de los residuos deorden 1, no mostrado.

3. Los residuos de ambos modelos son estacionarios a 1 por ciento.4. Prueba F de significación de efectos temporales

Ho: Los efectos temporales no son significativosF- calculado = 6.066066; F(0.95,30,1410) = 1.467231; rechazo de Ho.


Para comprobar si el Modelo 2 estadísticamente aporta mayor información que elModelo 1, que sólo incluye los totales de los indicadores, se empleó un test Fdonde la hipótesis nula es que la suma de los residuos al cuadrado del modeloirrestricto (Modelo 2) no es significativamente diferente de la suma de los residuosal cuadrado del modelo restringido (Modelo 1). La hipótesis nula es rechazada,sugiriendo esto que es relevante incorporar los choques que han afectado a laindustria en su totalidad a lo largo del período de estudio. Los residuos de ambosmodelos resultaron estacionarios, lo cual implica que existe una relación decointegración entre las variables.

Al analizar los resultados del Modelo 2 evidenciamos que la mayor parte de lasvariables empleadas son significativas para explicar la determinación del spread.El coeficiente estimado del indicador patrimonio/activo es positivo y significativopara el promedio del sector bancario, mas no así para las desviaciones del prome-dio. A raíz de la crisis bancaria en 1994-95, la nueva regulación implementadaexige una mayor capitalización para los bancos. Dado el escaso desarrollo delmercado de capitales en Venezuela, la capitalización se ha hecho mayormente através de la retención de ganancias, como señalamos anteriormente. Este resulta-do parece indicar que estas necesidades de acumulación de ganancias en elsector se han traducido en spreads más altos.

El coeficiente estimado de la variable de riesgo de cartera (cartera inmovilizada/car-tera total) es negativo y significativo, tanto para el promedio del sector como paralas desviaciones del promedio. Este resultado se mantiene cuando utilizamos tan-to la cartera inmovilizada bruta como la neta de provisiones, lo cual sugiere que labanca parece haber absorbido el riesgo crediticio durante el período y no lo hatrasladado al spread. Como vimos en el Gráfico N° 6, el porcentaje de cartera conproblemas se ha incrementado sostenidamente entre 1997 y 2000. Para paliar estasituación, los bancos pueden haber recurrido a una estrategia de aumentar su par-ticipación en el mercado, reduciendo para ello el spread y concediendo créditos demayor riesgo. Ello implicaría un deterioro del portafolio de la banca. Este resultadoes consistente con el obtenido por Brock y Rojas-Suárez (2000) para sistemas finan-cieros poco robustos en Latinoamérica. Una explicación alternativa puede ser queen la medida en que la cartera inmovilizada aumenta, los ingresos de la banca caen,con lo cual se reduce la rentabilidad medida a través del diferencial de las tasasimplícitas. Zambrano, Vera y Faust (2000) y Clemente y Puente (2000) tambiénencuentran que el riesgo de cartera es significativo para explicar las tasas activas enVenezuela, y por consiguiente tiene un impacto sobre el spread.

La variable gastos de transformación/activo resultó ser la de mayor significaciónen la determinación del spread, tanto para el promedio de la industria como paralos bancos individualmente. Durante el período de estudio, la banca invirtió re-cursos en mejoras tecnológicas y presumiblemente en solventar el problema del


Y2K. Según los resultados, los incrementos en los gastos son transferidos al spread.Zambrano, Vera y Faust (2000), Clemente y Puente (2000) y Rodríguez y Pérez (2001)obtienen que los gastos de transformación son altamente significativos en la de-terminación de la tasa activa.

El porcentaje de reservas excedentes/captaciones también resultó ser uno de losdeterminantes significativos del spread para el promedio del sector. Las reservasexcedentes representan recursos que la banca mantiene voluntariamente fueradel negocio de intermediación, y por ende representan un costo de oportunidadque se ve reflejado en forma directa en el spread. En la actualidad el mercado devalores en Venezuela no está lo suficientemente desarrollado como para ofrecerpapeles líquidos en los cuales la banca pueda colocar los excedentes de recursos.

El coeficiente del índice de concentración bancaria, IHH, fue negativo y significa-tivo. Por una parte, esto puede sugerir que el proceso de desconcentración expe-rimentado durante el período no ha contribuido a la reducción del spread, comose esperaría de acuerdo con la teoría tradicional de precios. Sin embargo, el sis-tema financiero venezolano aún se encuentra en un proceso de transición y losresultados de los cambios en la estructura de la banca pueden no haberse eviden-ciado hasta ahora. Alternativamente, este resultado es consistente con los hallaz-gos de Petersen y Rajan (1995) para Estados Unidos, donde regiones con mayorconcentración presentan spreads más elevados.

Las variables del entorno macroeconómico resultaron significativas, en particular, lavolatilidad de la tasa pasiva a 90 días. Como señalamos anteriormente, la volatilidadde la tasa pasiva refleja de alguna manera el riesgo del entorno macroeconómicoque afecta directamente al sector. De acuerdo con el signo del coeficiente queacompaña a la variable, este riesgo es transferido al spread de tasas.

La inflación y la variación del tipo de cambio también inciden en el spread. Cabeseñalar que para el período en estudio no existe evidencia de colinealidad entreinflación y variación del tipo de cambio, y que ambas variables resultaron signifi-cativas y los errores estándares de ambas no son altos8, por lo que no se sospechala existencia de problemas de multicolinealidad. Por otra parte, el coeficiente delindicador de profundidad financiera también resultó positivo. Esto indica quecaídas en el grado de profundidad financiera, y por ende en el tamaño del nego-cio bancario, tienden a reducir el spread. En las regresiones en que se incluía elnivel de actividad en lugar del grado de profundidad financiera, el nivel de activi-dad no resultó significativo y por esta razón presentamos sólo los modelos queincluyen el grado de profundidad financiera.

8 Se sospecha la presencia de multicolinealidad cuando los R2 en una regresión son altos ylos coeficientes de las variables no son significativos individualmente.


Alternativamente, pueden estimarse modelos de efectos específicos por bancopara controlar por las diferencias que permanecen constantes en el tiempo. Losefectos específicos por banco pueden aproximarse mediante un modelo de efec-tos fijos (ecuación (3)) o mediante un modelo de efectos aleatorios (ecuación (4)).

Yit = �

i + ��X

it + ��W

t +

it(3)

Yit = (� + �

i ) + ��X

it

– + ��W

t +

it(4)

En el Cuadro N° 4 se encuentran estimaciones de un modelo de efectos fijos (Mo-delo 3) y de un modelo de efectos aleatorios (Modelo 4). La prueba de Hausmansugiere que el modelo de efectos fijos se adapta mejor a los datos. Esto pareceindicar que las especificidades de cada banco pueden ser recogidas mediante unaconstante para cada uno de ellos, en lugar de ser recogidas por una variable aleatoria.

Cuadro N° 4Modelos de efectos fijos y de efectos aleatorios

Modelo 3: Modelo 4:Efectos fijos Efectos aleatorios

Coeficiente t-estad. Coeficiente t-estad.Patrimonio ampliado/activo 0.0513 1.92 -0.0048 -0.96

Cartera inmovilizada/cartera total -0.1150 -5.29 -0.0043 -0.92

Gastos de transformación/activo 0.3705 6.25 0.0087 0.77

Reservas excedentes/captaciones 0.0675 2.31 0.0001 0.01

% índice concentración (HH) -0.0869 -2.81 -0.0674 -2.10

Constante —- —- 0.0053 2.77

R cuadrado 0.798238 0.767386F estadístico 1121.228Prob (F estadístico) 0.000000Durbin Watson 2.015561 2.146612

Notas: 1. Estimación utilizando mínimos cuadrados generalizados factibles (FGLS) y ponderandopor las varianzas de los residuos por banco.


3. Los residuos de ambos modelos son estacionarios a 1 por ciento.4. Prueba de Hausman para comparar modelos de efectos fijos y aleatorios

Ho: Los estimadores OLS del modelo con efectos fijos no son consistentesCriterio Wald W = 195.7685; Chi-cuadrado (0.95,6) = 12.59159; rechazo de Ho.


Adicionalmente, quisimos indagar si las características específicas de cada bancorecogidas en un modelo de efectos fijos o el agrupar los bancos de acuerdo consu tamaño o comportamiento resulta relevante para la determinación del spread.En el Cuadro N° 5 se encuentran los resultados de tres modelos. En la primeracolumna están los resultados de un modelo de efectos fijos con diferencias (Mo-delo 5). Los resultados en la segunda columna corresponden al Modelo 6, dondeutilizamos la clasificación por tamaño de depósitos, según la Superintendencia deBancos. En la tercera columna, los resultados que presentamos son los del Mode-lo 7, que incluye una clasificación sugerida por la Vicepresidencia de Operacio-nes Nacionales del BCV, según la cual los bancos se agrupan de acuerdo con laforma en que participan en el mercado interbancario. Incluimos para los modelos6 y 7 en cada caso variables ficticias que toman valores 1 si el banco pertenece aun grupo determinado y 0 en caso contrario. Los modelos contienen el promediode la industria para los indicadores bancarios y las desviaciones del promedio.

El test F se utiliza en cada caso para hacer una comparación con el Modelo 2. Parael Modelo 5, el test F sugiere que la inclusión de una constante por banco no aportasignificativamente más información que el modelo con constante común. Ello pue-de sugerir que las características específicas de cada banco, recogidas en la constan-te individual, en su conjunto no son relevantes para la determinación del spread. Elincluir variables ficticias por grupo de bancos según su tamaño (Modelo 6) o com-portamiento (Modelo 7) tampoco parece aportar significativamente más informa-ción que el modelo con constante común (Modelo 2), según los resultados de lostests F. Cabe destacar que tanto los signos como la significación de las variables enestos modelos es similar a la del modelo con constante común, lo cual puedeindicar que el modelo es robusto a ciertos cambios de especificación.


Cuadro N° 5Modelos con clasificación por tamaño y modelo con clasificación por actuación

Modelo 5: Modelo 6: Modelo 7:efectos fijos grupos por tamaño grupos por actuación

con diferencias

Coeficiente t-estad. Coeficiente t-estad. Coeficiente t-estad.

Patrimonio ampliado/activo

desviaciones del promedio 0.0113 0.35 -0.0073 -0.24 0.0040 0.13

promedio industria 0.6632 3.70 0.5898 3.32 0.6243 3.51

Cartera inmovilizada/cartera total

desviaciones del promedio -0.1012 -2.36 -0.0845 -2.07 -0.0940 -2.27

promedio industria -0.2919 -2.73 -0.2179 -1.88 -0.2526 -2.26

Gastos de transformación/activo

desviaciones del promedio 0.4664 5.49 0.4893 5.99 0.4383 5.40


Reservas excedentes/captaciones

desviaciones del promedio 0.0391 0.99 0.0374 0.97 0.0383 0.99


% Índice concentración (HH) -0.0524 -2.89 -0.0509 -2.86 -0.0513 -2.86

Inflación -0.0026 -1.94 -0.0026 -2.02 -0.0026 -1.98

Variabilidad T. pasiva 1.5148 4.01 1.4013 3.76 1.4594 3.89

Depreciación 0.1944 2.16 0.1873 2.12 0.1911 2.15

% Monetización 0.0194 1.75 0.0187 1.72 0.0187 1.71

Constante —- —- -0.0347 -0.99 -0.0921 -1.91

Grupo grandes —- —- -0.0387 -1.84 —- —-

Grupo medianos —- —- -0.0636 -3.00 —- —-

Grupo pequeños superior —- —- -0.0259 -1.29 —- —-




Grupo 1: grandes extranjeros 0.0109 0.23

Grupo 2: grandes nacionales 0.0189 0.47

Grupo 3: medianos extranjeros 0.0041 0.10

Grupo 4: agresivos nacionales medianos 0.0219 0.55

Grupo 5: conservadores nacionales -0.0024 -0.06

Grupo 6: regionales puros 0.0881 2.26

Grupo 7: pequeños agresivos -0.0414 -0.64

Grupo 8: pequeños neutros 0.0169 0.24

R cuadrado 0.952608 0.952395 0.952525F estadístico 2130.675 1273.122 1657.316Prob (F estadístico) 0.000000 0.000000 0.000000Durbin Watson 1.936247 1.948476 1.962661

Nota: 1. Estimación utilizando mínimos cuadrados generalizados factibles (FGLS) y ponderandopor las varianzas de los residuos por banco.


3. Los residuos de los modelos son estacionarios a 1 por ciento.4. Prueba F de significación de efectos fijos

Ho: Los efectos fijos no son significativosF- calculado = 0.00004; F(0.95,30,1410) = 1.467231; no se puede rechazar Ho.

5. Prueba F de significación de efectos de los grupos por comportamientoHo: Los efectos por grupos de bancos no son significativosF- calculado = 1.038316; F(0.95,30,1410) = 1.467231; no se puede rechazar Ho.Prueba F de significación de efectos temporalesHo: Los efectos por grupos de tamaño de bancos no son significativosF- calculado = 1.145191; F(0.95,30,1410) = 1.467231; no se puede rechazar Ho.

Sin embargo, el hecho de que las agrupaciones que utilizamos no hayan resultadosignificativas en la determinación del spread no quiere decir que los efectos indi-viduales no sean importantes. Si los bancos compiten por productos específicos oexisten nichos de mercado regionales, la clasificación por los grupos que emplea-mos en este estudio quizás no sea la apropiada para capturar dichos efectos. Eneste sentido, vale la pena indagar mucho más a fondo en futuras investigacionessobre la organización de la industria financiera en Venezuela.


Conclusiones

De los resultados del estudio se desprende, en primer lugar, que el margen finan-ciero en Venezuela depende de un conjunto de variables, tanto las directamenterelacionadas con el manejo del negocio bancario como las del entornomacroeconómico. Incrementos en la capitalización de la banca, en las reservasexcedentes y en los gastos de transformación inducen alzas en el spread. Elporcentaje de cartera morosa parece tener una correlación negativa con el spread,lo cual podría indicar una estrategia por parte de los bancos de incrementar suparticipación en el mercado bajando la tasa activa y otorgando créditos de mayorriesgo, con el resultante deterioro de sus portafolios. Sin el adecuado nivel deaprovisionamiento, esto podría degenerar en problemas de insolvencia en la ban-ca, por lo cual sería recomendable mejorar los mecanismos de supervisión en esteaspecto en particular. En segundo término, tanto el grado de monetización de laeconomía como la inflación, la depreciación y la variabilidad de la tasa pasivaafectan el margen financiero. Resultaron particularmente significativos en la deter-minación del spread los gastos de transformación y la volatilidad del entornomacroeconómico, aproximada por la variabilidad de la tasa pasiva.

En tercera instancia, el proceso de desconcentración del sector durante el períodoparece no haber contribuido a la baja del spread. Sin embargo, el sistema finan-ciero venezolano se encuentra en un período de transición y los resultados de loscambios en la composición del sistema tardan tiempo en evidenciarse, por lo cualhay que interpretar este resultado con cautela. Si bien la dispersión en el coefi-ciente de variación del spread en el tiempo para cada banco y entre los bancospor período nos hace dudar de la existencia de colusión en el sistema financieropara fijar precios, ello, sin embargo, no descarta la posibilidad de que existannichos como bancos regionales o bancos que ofrezcan productos específicos. Eneste sentido, se requieren estudios futuros más detallados sobre la organizaciónindustrial de la banca para llegar a conclusiones más sólidas.

Por último, tampoco se encontró evidencia de que las características específicasde cada banco, aproximadas mediante un modelo de efectos fijos, aporten infor-mación estadísticamente significativa en la determinación del spread. Controlarpor el tamaño de los bancos o por su comportamiento en el mercado interbancariotampoco parece aportar información a los resultados. Ello, sin embargo, no des-carta que alguna otra clasificación que agrupe los bancos por productos diferen-ciados no sea relevante. Por ello, se requieren estudios futuros de organizaciónindustrial para el sector financiero venezolano.

Si bien los gastos de transformación y el manejo de la liquidez de la banca resul-taron ser variables significativas en el comportamiento del spread, futuras investi-gaciones deben profundizar sobre qué es lo que determina la dinámica de esasvariables, siendo ellas variables de decisión en el sistema bancario.


Anexo metodológico

Cuadro N° 1Spread internacional 1/

Promedio Promedio1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 1993-2000 1997-2000

Argentina 5.68 5.88 5.06 4.53 3.81 3.56 3.79 3.22 4.44 3.59

Brasil 6.96 9.32 7.58 6.14 5.70 6.43 7.18 6.32 6.95 6.41

Colombia 5.40 7.13 6.61 7.28 6.48 4.37 4.51 2.72 5.56 4.52

Ecuador 5.09 3.97 5.53 4.61 4.33 3.60 6.59 1.78 4.44 4.08

México 6.39 6.57 7.26 4.90 4.34 5.52 6.10 5.64 5.84 5.40

Perú 7.69 6.33 8.53 8.41 8.19 6.77 5.98 6.60 7.31 6.89

Venezuela 6.96 6.57 9.88 11.65 9.39 15.13 12.81 9.62 10.25 11.74

Promedio 6.31 6.54 7.20 6.79 6.03 6.48 6.71 5.13

Alemania 1.57 1.69 1.61 1.41 1.23 1.32 1.20 0.97 1.37 1.18

Canadá 1.77 2.61 2.52 2.31 2.08 1.93 2.00 1.84 2.13 1.96

España 2.61 2.87 2.56 2.36 2.37 2.66 2.61 2.47 2.56 2.53

Estados Unidos 3.62 3.32 3.29 3.34 3.35 3.28 3.18 3.09 3.31 3.22

Francia 1.94 1.89 1.71 1.50 1.47 1.41 1.20 1.23 1.54 1.32

Italia 3.14 3.09 3.21 2.96 2.47 2.28 2.41 2.45 2.75 2.40

Japón 1.32 1.49 1.66 1.60 1.69 1.35 1.69 ND 1.54 1.58

Suecia 2.80 2.68 2.24 2.08 1.55 1.61 1.43 1.27 1.96 1.47

Reino Unido 2.41 2.25 2.19 2.08 1.84 2.19 1.97 1.67 2.07 1.92

Promedio 2.35 2.43 2.33 2.18 2.01 2.00 1.96 1.87

Corea (Rep. Of.) 1.70 1.42 1.49 1.61 1.44 1.08 0.96 2.29 1.50 1.44

Singapur 2.19 2.28 2.35 2.47 2.23 2.21 2.50 2.61 2.36 2.39

Tailandia 3.34 3.50 3.29 3.25 2.87 0.67 0.74 1.46 2.39 1.43

Taiwan 1.09 1.16 0.90 0.90 0.80 0.80 0.52 1.58 0.97 0.93

Promedio 2.08 2.09 2.01 2.06 1.84 1.19 1.18 1.98

Fuente: Cálculos propios basados en la data de BankScope creada por FitchIBCA.

1/: Incluye solamente bancos comerciales y universalesNota: El spread es medido por el margen de interés neto siguiendo el análisis de descomposición

contable de Zambrano, Vera y Faust (2000).


Cuadro N° 2Descomposición del spread promedio para el período 1997-2000 1/

Excedente de Impuestos Gastos de Provisiones (Ingresos no Margen deingreso neto transformación financieros) interés neto 2/

Argentina 0.33 0.24 4.96 1.25 3.19 3.59

Brasil 1.02 0.28 6.94 1.50 3.34 6.41

Colombia -1.01 0.46 8.32 2.33 5.58 4.52

Ecuador -2.60 0.10 6.08 6.63 6.14 4.08

México 0.75 0.06 5.12 1.48 2.02 5.40

Perú 0.62 0.19 5.64 2.10 1.68 6.89

Venezuela 3.17 0.26 9.28 1.28 2.25 11.74

Alemania 0.29 0.19 1.52 0.17 0.99 1.18

Canadá 0.68 0.43 2.58 0.23 1.96 1.96

España 0.84 0.26 2.50 0.29 1.37 2.53

Estados Unidos 1.17 0.65 3.48 0.42 2.50 3.22

Francia 0.39 0.19 1.77 0.28 1.31 1.32

Italia 0.46 0.38 2.42 0.48 1.34 2.40

Japón 3/ -0.33 -0.05 1.24 1.33 0.61 1.58

Suecia 0.62 0.25 1.48 0.06 0.95 1.47

Reino Unido 0.77 0.33 1.87 0.24 1.30 1.92

Corea (Rep. Of.) -1.26 0.08 2.18 1.65 1.20 1.44

Singapur 0.91 0.31 0.99 0.77 0.59 2.39

Tailandia -4.21 0.04 2.30 4.31 1.01 1.43

Taiwan 0.36 0.13 0.38 0.27 0.21 0.93

Fuente: Cálculos propios basados en la data de BankScope creada por FitchIBCA.

1/: Todos los conceptos están calculados como porcentaje del activo.2/: Corresponde a la suma de todos los componentes siguiendo el análisis por descomposición

contable de Zambrano, Vera y Faust (2000).3/: Promedio para el período 1997-1999.



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Determinantes del spread de tasas de interés en Venezuelaa

Clemente R.Lino A. Clemente R.*

* Venezuela Competitiva.** Instituto de Urbanismo, UCV.

a Se agradecen los comentarios, críticas y sugerencias de Fernando Branger, Andreas Faust,Alberto Paparoni, Claudia Serrano, Leonardo Vera, Francisco Vivancos y Luis Zambrano. Asícomo también a los participantes de los seminarios realizados en el Banco Central de Vene-zuela (BCV) y la Corporación Andina de Fomento (CAF). Las opiniones expresadas en estedocumento son de la responsabilidad exclusiva de los autores y no reflejan la posición delas instituciones con las cuales están relacionados.

PuenteAlejandro Puente**

Introducción

Cuando los sistemas bancarios no funcionan de manera apropiada pueden limitarel progreso económico, exacerbar la pobreza y, en ocasiones, desestabilizar laseconomías. Recientemente, un número de contribuciones empíricas han documen-tado a nivel mundial el hecho de que al funcionar bien los sistemas bancarios seacelera el crecimiento económico a largo plazo, debido a la asignación de fondos ainversiones más productivas que en aquellos casos cuando el sistema simplementeno se encuentra articulado de una manera racional (Cf. Beck, Levine y Loaiza, 2000;Demirguc-Kunt y Maksimovic, 1998; Levine y Zervos, 1998; y Levine, 1997).

Ahora bien, como el crecimiento económico ayuda a aliviar la pobreza (Cf. Dollary Kraay, 2000), entonces al no funcionar el sistema bancario se puede estar limitan-do adicionalmente la eventual solución de dicho fenómeno social. Adicionalmente,el número y la magnitud de las crisis bancarias ocurridas en más de 130 países en


años recientes ha implicado para los mercados emergentes costos presupuestariospromedio de 13 por ciento del PIB (Cf. World Bank, 2000). Por lo tanto, existenincentivos concretos para avanzar en el conocimiento de las relaciones existentesentre el desarrollo bancario, su eficiencia y estabilidad, debido a su incidenciadirecta en los niveles de bienestar de los individuos, organizaciones y países.

En los años 90, América Latina inició un proceso de reformas en el sector financie-ro y, especialmente, en el bancario1. Casi en todos sus países, esas reformasincluyeron la liberalización de las tasas de interés y la eliminación de mecanismospara la asignación directa del crédito. Sin embargo, las leyes y reglamentos quepermitían los nuevos ingresos a la industria, en general, no fueron acompañadospor reglas de aplicación oportuna para los bancos que tuviesen un desempeñoprecario. Más aún, la liberalización financiera no significó la eliminación de lasbarreras al funcionamiento de las instituciones financieras. Los problemas de ries-go moral que surgieron de la existencia de mecanismos de seguridad implícitos oexplícitos no fueron tomados en cuenta por los gobiernos. En consecuencia, secrearon incentivos para la asunción de riesgos excesivos por parte de la banca.Independientemente de las diferencias de profundidad de las reformas, es posibleafirmar que los países de la región han demostrado el compromiso de continuarel proceso, aunque a ritmos distintos.

Al mismo tiempo, en los diseñadores de políticas que aún profesan algún gradode apoyo al proceso de liberalización e integración de los mercados financierosen la región, existe una cierta medida de decepción con algunos de los resultados.En particular, con los diferenciales de tasas de interés –la diferencia entre la tasade interés que se cobra a quienes solicitan un crédito y la tasa que se paga a losahorristas– debido a que la ilusión siempre fue que los mismos convergieranhacia los niveles internacionales2.

Típicamente, los diseñadores de políticas se preocupan por los diferenciales detasas porque éstos reflejan el costo de la intermediación. A falta de intervencióngubernamental en las actividades de los bancos3, diferenciales elevados suelen

1 En Clemente (1993 y 1995) se evalúa el caso de Venezuela con respecto al préstamo parala reforma del sistema financiero otorgado por el Banco Mundial y el BID a comienzos delos años noventa como parte del Programa de Ajuste Estructural iniciado en 1989. Para unavisión más amplia véase Gelb y Honohan (1989).2 Al menos ése fue el planteamiento que se vendió en los programas de reformas a los sis-temas financieros aplicados en la región. También es cierto que siempre se dijo que losresultados dependían de que lo establecido en la receta fuera aplicado “al pie de la letra” ypor el tiempo requerido o de lo contrario no se obtendrían todos los beneficios señalados.Véase Gelb y Honohan (1989).3 Situación que difícilmente puede ser considerada el caso base en los países de AméricaLatina.

L.A. Clemente R., Alejandro Puente / Determinantes del spread de tasas de interés… 195

ser interpretados como indicadores de ineficiencia, lo cual afecta negativamentelos ahorros internos reales y la inversión. Asimismo, se esperaba que con elincremento de la competencia las fuerzas del mercado reducirían los diferencialesde tasas de interés y los mantendrían en niveles similares a los imperantes en laseconomías industrializadas.

Mediciones empíricas de los diferenciales de tasas de interés tratan de aproximarel costo de la intermediación financiera; es decir, la diferencia entre lo que losbancos cobran a sus deudores y lo que pagan a sus ahorristas. Sin embargo, elconcepto teórico del costo de la intermediación financiera no tiene una contra-parte empírica única. El motivo de ello es que los bancos no cobran una tasa activaúnica ni pagan una tasa pasiva única4. Aquí se inicia el debate, aparecen los puntosde vista y puede dificultarse el diálogo constructivo que permita un diseño depolíticas coherente para el sistema bancario, niveles de inversión creciente y unacompañamiento del sistema financiero en el proceso de crecimiento económico alargo plazo. Ayudar a evitar ese patrón es una de las pretensiones de esta reflexión.

Para complicar aún más las cosas, no todos los bancos siguen la misma prácticapara determinar el espectro de las tasas de interés. Esas diferencias en el compor-tamiento de los bancos pueden reflejar un número de factores que incluyen laimperfección de los mercados aun existiendo rivalidad y competencia, la existen-cia del poder de mercado, las economías de escala, las presiones competitivas,que, a su vez, pueden afectar la actitud de un banco con respecto al riesgo. Sinembargo, las diferencias también reflejan las diversas clases de actividades banca-rias en las que distintas instituciones se pueden especializar. Desde esta perspec-tiva conocer la organización industrial de la industria bancaria en el país esrelevante y pertinente a la hora de realizar prescripciones de política realista a unadeterminada realidad e institucionalidad. Ésta es una tarea pendiente.

En virtud de los antecedentes expuestos el presente trabajo pretende ubicar en elcontexto internacional al sistema financiero venezolano, durante los años 90, paraposteriormente identificar los determinantes de la tasa de interés activa y de esamanera el spread de tasas de interés en Venezuela, integrando tres (3) definicio-nes de margen financiero e igual número de perspectivas analíticas, ellas son: elanálisis de correlación, el análisis contable y el econométrico de panel. A fin deprecisar los determinantes del spread se consideró relevante una desagregaciónde los bancos por tamaño (grandes, medianos y pequeños). Finalmente, se reco-gen conclusiones y recomendaciones.

4 En Brock & Rojas-Suárez (2000) se presenta un conjunto de alternativas de medición delspread.


El sistema financiero venezolano en contexto

Los tres grandes actores del sistema financiero mundial en los actuales momentosson los bancos centrales, los bancos comerciales y el mercado de capitales. A losfines de determinar la importancia relativa de dichas instituciones en los países yregiones seleccionados, en términos de niveles y dinámica, se presentan los valo-res promedio en la década de los 90 (1990-1997) de los activos por actor, créditobancario y volumen transado en el mercado de capitales; todos ellos medidoscomo proporción del PIB.

Cuadro N° 1Estructura y desarrollo financiero en el mundo 1990-1997(% PIB)

Activos Activos del Capitalización Crédito Volumenbancarios Banco Central del mercado bancario al transado en

/ PIB / PIB de capitales sector privado el mercado de/ PIB / PIB capitales / PIB

Argentina 21,60 3,40 13,00 16,40 4,30

Bolivia 36,70 22,40 1,70 35,70 0,00

Chile 46,50 19,70 83,80 45,10 8,50

Colombia 17,70 2,00 13,20 15,80 1,40

Ecuador 17,50 9,40 10,40 17,00 1,30

México 24,00 1,50 31,80 21,50 12,60

Perú 13,40 0,30 14,50 11,60 5,00

Venezuela 14,61 6,13 12,07 11,71 3,33

América Latina 25,34 8,39 24,06 23,30 4,73

Corea 55,10 1,10 37,20 53,20 43,90

Indonesia 49,20 2,00 18,40 46,00 7,70

Malasia 81,60 1,20 201,50 74,80 114,00

Tailandia 82,40 1,50 57,00 78,40 40,00

Asia 67,08 1,45 78,53 63,10 51,40

Canadá 65,60 3,90 58,80 56,50 29,20

Estados Unidos 73,10 5,00 79,90 64,40 61,60

Japón 131,10 4,70 79,20 116,90 28,40

Noruega 68,90 1,80 25,60 57,40 14,30

Paísesdesarrollados 84,68 3,85 60,88 73,80 33,38

Fuente: Beck, Demirguc-Kunt y Levine (2000) y cálculos propios.


Los resultados promedio presentados, relativos al tamaño de las economías res-pectivas, indican que:

• Los activos del Banco Central en América Latina aproximadamente duplican elvalor de los países desarrollados y superan ampliamente a los países de Asia.Este hecho refleja la importancia que el Banco Central tiene en el funciona-miento de los sistemas financieros con escaso nivel de desarrollo.

• Los activos de los bancos en Asia y los países desarrollados superan 2,7 y 3,3veces respectivamente a los valores promedio de América Latina. En los siste-mas financieros desarrollados los bancos tienen una importancia significativaen el funcionamiento de sus economías, aunque existen diferencias.

• La capitalización del mercado de capitales en Asia y los países desarrolladossupera 3,3 y 2,6 veces respectivamente a los valores promedio de AméricaLatina. Aunque pueden existir estrategias diferenciadas, en cuanto a los distin-tos países, la importancia relativa del mercado de capitales se asocia a nivelesde desarrollo crecientes en los sistemas financieros.

• El crédito bancario otorgado al sector privado en Asia y los países desarrolladossupera 2,7 y 3,2 veces respectivamente a los valores promedio de América Latina.

• El volumen transado en el mercado de capitales en Asia y los países desarrolla-dos supera 10,9 y 7,1 veces respectivamente a los valores promedio de AméricaLatina. El nivel de desarrollo relativo de los mercados de valores en la región esmínimo y se vincula a un tejido empresarial de escaso tamaño y dinamismointernacional, lo cual limita su potencial de crecimiento a futuro.

• En el caso de Venezuela todos los indicadores considerados tienen valoresinferiores a la media de América Latina, destacando por sus valores los relativosal sistema bancario y mercado de capitales.

El negocio bancario globalizado revela un conjunto de características comunes alos países por igual, ellos son:

• Los recursos financieros (capital), humanos (gerencia), de acceso a mercados yservicios están distribuidos de manera ineficiente entre países desarrollados ypaíses emergentes. Esta realidad genera las oportunidades de nuevos negocioscon niveles de rentabilidad diferenciados a nivel geográfico y/o de productos.

• Las presiones de consolidación son imperiosas en todas las regiones del mun-do. El entorno actual ha estimulado las fusiones y adquisiciones; las cualestienen el potencial de lograr mejoras en la posición estratégica y en el valorpara los accionistas.


• La tecnología está alterando rápidamente la gama de productos que puedenofrecer los bancos y los medios de hacerlos llegar al público.

• Se intensifica la competencia en la industria bancaria a nivel mundial, conriesgos crecientes.

Los mercados de servicios financieros en América Latina están lejos de la madurez.La atracción que existe hacia la región por los participantes globales se debe a:

• la escasez de servicios que ofrecen a las empresas pequeñas y medianas, asícomo a los particulares de gran patrimonio y a las limitaciones operativas, todolo cual ofrece un elevado potencial de ganancias a pesar de los riesgos.

• los negocios actuales o potenciales de privatizaciones, fondos de pensión yseguros (que operan en la mayoría de los países latinoamericanos a través delos bancos) añaden atractivo a la región.

• la liberalización reciente de los mercados financieros luego de un largo perío-do de fuertes regulaciones y significativa presencia de la banca pública.

• los márgenes de intereses netos comparativamente atractivos, pero en ambien-tes institucionales inestables y de alto riesgo.

Con la finalidad de colocar en perspectiva la estructura financiera mundial y,específicamente, el desempeño bancario, se presenta una comparación entre sistemasfinancieros estableciendo diferencias entre aquéllos donde los mercados de capitalesson relevantes y otros donde los bancos son la institucionalidad dominante.Adicionalmente, se ha incorporado el nivel de desarrollo del país como variable decontrol, de manera de poder cruzar dicha característica con la clasificación anterior.


Cuadro N° 2Estructura financiera mundial y desempeño bancario

Grupos de países por tipos Número Valores Desviación Valores Valoresde sistemas financieros de países medios estándar mínimos máximos

Bancarios

Utilidad antes del ISLR sobre activos 23 1,40 1,50 -3,00 4,50

Margen financiero neto sobre activos 23 4,50 2,50 1,50 1,19

Mercado de capitales

Utilidad antes del ISLR sobre activos 21 1,20 0,60 0,20 2,30


Subdesarrollados



Bancarios desarrollados



Mercado de capitales desarrollados

Utilidad antes del ISLR sobre activos 15 1,00 0,50 0,30 1,90


Fuente: Demirguc-Kunt y Huizinga (2000), Demirguc-Kunt y Levine (1999) y cálculos propios.

Los resultados empíricos arrojan valores medios superiores en las dos variablesconsideradas (utilidad y margen financiero sobre activos) en el caso de paísesdonde los bancos predominan en el funcionamiento de los sistemas financieros.Al incorporar el nivel de desarrollo del país se observa que en los países subdesa-rrollados los valores medios superan ampliamente al caso de los países desarro-llados, independientemente de las instituciones dominantes en dichos sistemasfinancieros.

Al analizar en mayor detalle el comportamiento de un conjunto de indicadoresderivados de las cuentas de balance y estado de resultados, de los sectores banca-rios para un conjunto de países en los años 90 se observa que, en general, losvalores para América Latina son superiores, siendo la única excepción el caso delos créditos como fracción de los activos totales, donde Asia y los países desarro-llados presentan niveles más altos, reflejando un nivel de desarrollo relativo supe-rior del sistema bancario de esas regiones.


Cuadro N° 3El sector bancario en el mundo, 1990-1997

PIB Utilidades Margen Gastos de Patrimonio/ Crédito/ Activosper capita antes de financiero/ transfor- Total de Total de no remu-

1990-97 impuesto/ Total de mación/ activos activos nerados/Total de activos Total de Total deactivos activos activos

Argentina 4039,12 -0,40 5,20 7,60 19,70 54,80 21,50

Bolivia 754,98 1,40 4,80 4,50 11,70 67,00 5,70

Chile 2725,16 0,60 4,10 3,10 15,50 54,50 15,30

Colombia 1432,39 2,00 6,60 8,30 16,40 59,70 15,30

Ecuador 1322,40 1,80 6,90 7,80 13,30 53,00 11,70

México 2951,55 1,20 4,30 4,60 17,70 56,80 12,60

Perú 1292,36 1,80 7,20 8,20 12,10 57,10 12,50

Venezuela 3166,58 1,54 9,08 6,99 6,06 41,06 38,09

América Latina 2210,57 1,24 6,02 6,39 14,06 55,49 16,59

Corea 3908,74 0,30 2,10 2,60 8,40 55,40 10,20

Indonesia 609,76 1,60 4,00 2,80 11,50 68,60 3,80

Malasia 2629,22 1,70 2,70 1,50 8,20 59,00 9,30

Tailandia 1502,88 0,80 2,80 1,90 7,30 84,10 3,90

Asia 2162,65 1,10 2,90 2,20 8,85 66,78 6,80

Canadá 17284,79 0,30 1,90 2,10 9,00 69,40 4,10

Estados Unidos 19413,52 1,70 3,90 3,60 8,10 60,30 8,80

Japón 15705,68 0,20 1,90 1,40 3,80 70,80 3,20

Noruega 20134,81 0,90 2,70 2,30 5,70 77,10 4,10

Países desarrollados 18134,70 0,78 2,60 2,35 6,65 69,40 5,05

Fuente: Beck, Demirguc-Kunt y Levine (1999); Demirguc-Kunt y Huizinga (2000) y cálculos propios.

De los seis indicadores financieros reportados se observa que Venezuela presen-ta, en relación con la muestra de países considerados, los resultados siguientes:

• La mayor proporción de activos no remunerados/activos totales con 38,09 porciento.

• La menor proporción de créditos/activos totales con 41,06 por ciento.

• Después de Japón, la menor relación patrimonio/activos totales con 6,06 por ciento.

• Una relación de gastos de transformación/activos totales de 6,99 por ciento supe-rior en aproximadamente 1 por ciento en relación con la media de América Latina.


• Un nivel alto de utilidades antes del ISLR/activos totales de 1,54 por ciento.

• La mayor proporción de margen financiero/activos totales con 9,08 por ciento.

Con la finalidad de analizar en mayor detalle el comportamiento de los márgenes finan-cieros en la década de los 90 se presenta el Cuadro N° 4, donde nuevamente destaca elcaso de Venezuela con niveles superiores a la muestra de países considerados.

Cuadro N° 4Márgenes financieros en diferentes regiones del mundo

País Año

1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 Promedio 1992-1999

Argentina 4,24 6,63 6,00 5,44 4,40 3,83 3,67 3,24 4,68

Brasil 3,80 7,25 10,74 8,00 6,01 5,20 5,76 4,23 6,38

Colombia 6,01 6,64 9,25 8,11 9,59 7,65 5,72 4,42 7,17

Ecuador 5,28 9,19 7,67 6,26 5,35 4,64 2,21 0,03 5,08

México 5,72 6,46 4,08 4,65 4,35 5,09 5,38 6,42 5,27

Perú 7,06 6,51 6,60 7,71 7,34 6,77 5,78 4,22 6,50

Venezuela 5,67 6,37 8,57 8,49 10,58 11,64 16,76 13,31 10,17

Promedio 5,40 7,01 7,56 6,95 6,80 6,40 6,47 5,12

Canadá 2,19 2,28 4,87 2,70 2,66 2,08 1,88 1,87 2,57

Francia 1,57 1,43 1,47 1,41 1,24 1,13 1,15 0,71 1,26

Alemania 1,79 1,87 1,97 1,66 1,47 1,45 0,90 0,79 1,49

Italia 2,48 2,70 2,50 2,60 2,52 2,17 2,01 1,22 2,27

Japón 1,15 1,16 1,22 1,20 1,24 1,17 1,32 0,63 1,13

España 3,18 2,66 2,67 2,60 2,33 2,29 2,58 2,08 2,55

Suecia 2,04 3,01 2,64 2,46 2,00 1,67 1,53 1,31 2,08

Reino Unido 1,79 1,98 1,84 1,89 2,06 1,84 1,64 1,50 1,82

Estados Unidos 3,45 6,91 3,55 3,49 3,65 3,67 3,35 3,35 3,93

Promedio 2,18 2,67 2,52 2,22 2,13 1,94 1,82 1,49

Tailandia 3,44 4,14 4,01 3,74 3,64 2,42 1,06 0,73 2,90

Corea 2,06 2,02 1,73 1,79 1,78 1,48 1,63 1,80 1,78

Singapur 1,77 1,95 2,09 2,10 2,20 2,02 2,04 1,53 1,96

Taiwan 1,79 2,16 2,20 2,12 2,03 2,04 2,02 1,81 2,02

Promedio 2,26 2,57 2,51 2,44 2,41 1,99 1,69 1,46

Fuente: Faust, Vera y Zambrano (2000).


Con el crecimiento del comercio internacional de bienes y servicios en el mundomuchas instituciones financieras (y bancarias) se han internacionalizado; es decir,han ampliado sus negocios hacia nuevos productos y regiones. Los bancos seexpanden hacia otros países a través del establecimiento de subsidiarias o por lacompra de instituciones financieras ubicadas en esos espacios geográficos5. Esimportante tener presente que la internacionalización de la banca se ha vistoestimulada por el proceso de liberalización de los mercados financieros ocurridoen los últimos años, y por el incentivo que generan oportunidades de negociospotenciales a un mayor nivel de riesgo.

La sabiduría convencional en esta materia establece que los beneficios para elmercado doméstico de la entrada de bancos extranjeros siempre superan loscostos y, en consecuencia, debe estimularse dicho proceso. Entre los beneficiospotenciales se señalan una mejor asignación de recursos y una mayor eficiencia.

Gráfico N° 1Impacto de la banca extranjera en los sistemas locales

Fuente: Aliber (1984) y Levine (1996).

A pesar de los planteamientos positivos señalados existe escasa evidencia empíri-ca sistemática de análisis de países que permita validar la concreción de los bene-ficios potenciales de la entrada de la banca extranjera a economías domésticas.

5 En Aliber (1984) se recoge una síntesis de la literatura sobre la internacionalización de la banca.


En Claessens, Demirguc-Kunt y Huizinga (1997) se presenta uno de los pocosestudios para 80 países donde se analiza cómo la presencia de bancos extranjerosafecta la operación de los bancos domésticos, en el período 1985-1996, espe-cíficamente en relación con el margen financiero, gastos de transformación yutilidades netas6.

En el Cuadro N° 5 se muestran los resultados obtenidos en las variables margenfinanciero, gastos de transformación y utilidades antes de impuestos (como frac-ción de los activos totales), clasificados por los diferentes niveles de ingreso de lospaíses (bajo, medio bajo, medio alto y alto) y por las diferentes regiones delmundo. Allí se identifican, para cada nivel de ingreso y para cada región, lasdiferencias entre ambos tipos de bancos (domésticos y extranjeros).

Se observa que los bancos extranjeros tienen niveles más bajos en las tres varia-bles señaladas, en relación con los bancos domésticos, cuando los mismos seencuentran en países desarrollados. Lo opuesto sucede cuando los bancos ex-tranjeros se encuentran en países en desarrollo. Este hecho sugiere que las moti-vaciones para entrar a uno u otro tipo de país pueden diferir significativamente.

En este punto destaca el caso de Venezuela, con valores para las tres variables quesuperan ampliamente los promedios presentados.

Con la finalidad de ilustrar la presencia de la banca extranjera 7 en el mundo,destacando a los países por nivel de ingreso y regiones, se presenta el CuadroN° 6. Para ese período destaca la escasa participación de dicha banca en Vene-zuela al compararse con el nivel de ingresos respectivo y con América Latina.

6 En Demirguc-Kunt y Huizinga (1998) se analizan las variables determinantes del spread yla rentabilidad de los bancos en el mundo; y una de ellas es el tipo de propiedad (extranjeray doméstica) de la banca. En este caso los resultados del trabajo indican que la presencia dela banca extranjera se encuentra asociada con altos niveles de spread y de beneficios en elcaso de países en desarrollo, mientras que lo contrario sucedía en los países desarrollados.7 El estudio considera como banco extranjero a toda institución que tenga por lo menos 50por ciento de su patrimonio en manos extranjeras. La presencia de la banca extranjera semide con base en dos indicadores definidos en términos de participación; ellos son: elnúmero de bancos y los activos totales.


Cuadro N° 5Desempeño bancario en el mundo por tipo de propiedad (1985-1996)

Margen Gastos de Utilidades antesfinanciero* (%) transformación* (%) de impuestos* (%)

Niveles de ingresoBajoBancos domésticos 2,63 3,23 1,46Bancos extranjeros 4,12 4,49 1,12Medio bajoBancos domésticos 5,59 5,06 1,44Bancos extranjeros 6,06 5,27 2,09Medio altoBancos domésticos 4,19 3,94 0,83Bancos extranjeros 4,12 3,82 1,03AltoBancos domésticos 2,70 2,45 0,48Bancos extranjeros 2,35 2,12 0,51Regiones del mundoÁfricaBancos domésticos 1,51 3,94 1,59Bancos extranjeros 5,53 4,96 1,61América LatinaBancos domésticos 5,76 6,12 0,98Bancos extranjeros 7,39 6,34 2,70Países andinosBancos domésticos 6,10 7,38 0,86Bancos extranjeros 7,32 6,60 3,02AsiaBancos domésticos 3,19 2,69 1,47Bancos extranjeros 2,75 2,39 1,31Economías en transiciónBancos domésticos 6,89 4,51 1,64Bancos extranjeros 5,25 4,22 0,53Economías industrializadasBancos domésticos 2,80 2,60 0,40Bancos extranjeros 2,32 2,25 0,40Venezuela** uela**Bancos domésticos 6,70 6,30 1,90Bancos extranjeros 13,70 7,20 9,70* Las tres variables se encuentran definidas como fracción de los activos totales.** Venezuela corresponde a países de ingresos medio alto, de América Latina y países andinos.Fuente: Claessens, Demirguc-Kunt & Huizinga (1997), WDR (1997) y cálculos propios.


Cuadro N° 6Presencia de la banca extranjera en los sistemas bancarios domésticos(1985-1996)

Número de bancos extranjeros Activos de bancos extranjeros sobre el total nacional ** (%) sobre el total nacional *** (%)

Niveles de ingresoBajo 23 18Medio bajo 26 23Medio alto 30 29Alto 25 16Regiones del mundoÁfrica 31 27América Latina 25 28Países andinos 30 26Asia 28 30Economías en transición 54 52Economías industrializadas 25 15

Venezuela* 7 2* Venezuela corresponde a países de ingresos medio alto, de América Latina y países andinos.** La participación de bancos extranjeros en relación con el número total de bancos en el país,grupo de ingreso y/o región.*** La participación de bancos extranjeros en relación con los activos totales de la banca en elpaís, grupo de ingreso y/o región.Fuente: Claessens, Demirguc-Kunt y Huizinga (1997), WDR (1997) y cálculos propios.

Desde la crisis bancaria de 1994-1995 (Cf. Álvarez y Arteche, 2001; Clemente,1993, 1995; García, 1997; y Vera y González, 1998) se observa una reducciónsistemática en el número de instituciones financieras en Venezuela motivado porvarios factores, tales como: los cierres por insolvencia, fusiones dentro de gruposfinancieros para crear bancos universales y adquisiciones de instituciones pornuevos socios (nacionales y extranjeros). Este proceso de reacomodo institucionalha venido acompañado del regreso de la banca extranjera al país8 como lo de-muestra su creciente participación en las diversas cuentas del balance del sistemabancario y financiero nacional, especialmente desde 1996 y hasta el presente.

8 La escasa actividad de fusiones antes de 1996 en el mercado venezolano, a pesar del préstamopara la reforma del sistema financiero, tiene su origen en la concepción del negocio bancario queprevalecía en el pasado: bancos de un solo dueño (o familia), el banco financia el crecimiento delgrupo empresarial al cual se encuentra asociado, entorno regulatorio y de supervisión que noestimulaba la competencia, escasa economía de escala y requisitos de capital poco exigentes. Cf.Álvarez y Arteche (2001), Clemente (1993, 1995), García (1997) y Vera y González (1998).


Cuadro N° 7La entrada de la banca extranjera en Venezuela, 1996-1999

Entidad local Tipo Entidad País % Accionesextranjera

Control accionario

Provincial Subsidiaria BBV España 40

Venezuela Subsidiaria Santander España 93

CorpBanca Subsidiaria Infisa Chile 94

Caribe Subsidiaria ScotiaBank Canadá 25

Orinoco Subsidiaria Infisa Chile 51

Fivenez Subsidiaria Banco Popular Ecuador 62

Ganadero Subsidiaria Ganadero Colombia 50

Inversión financiera

Bancaracas Inv. Financ. Quantum EE UU 20.00

Provincial Inv. Financ Quantum EE UU 6.75

Mercantil Inv. Financ JP Morgan Inc. EE UU 9.65

Operación propia

Citibank Subsidiaria Citicorp EE UU 100

Chase Subsidiaria Chase EE UU 100

ING Subsidiaria ING Barings Holanda 100

Extebandes Subsidiaria Argentaria CAF España-Venezuela 100

ABN Amro Subsidiaria ABN Amro Holanda 100

Tequendama Subsidiaria Credicorp Perú 100

Banco do Brasil Subsidiaria Banco do Brasil Brasil 100

República Subsidiaria Davivienda Colombia 100

Nota: En 2000, Fivenez fue comprado por el Banco Caracas, quien a su vez fue adquirido por elBanco de Venezuela.

Fuente: Banco Central de Venezuela, Fogade y Superintendencia de Bancos y Otras InstitucionesFinancieras (1999).


Cuadro N° 8Evolución de la participación de la banca extranjera en Venezuela(estructura porcentual)

1993 1993 1994 1994 1996 1996 2000 2000

Nacional Extranj. Nacional Extranj. Nacional Extranj. Nacional Extranj.

Activo

Disponibilidades 98,24 1,76 96,63 3,37 97,04 2,96 32,67 67,33

Cartera de créditos 99,64 0,36 98,76 1,24 94,83 5,17 33,71 66,29

Total activos 99,04 0,96 97,85 2,15 97,09 2,91 32,90 67,10

Pasivo

Captaciones del público 99,18 0,82 98,07 1,93 97,70 2,30 33,27 66,73

Total pasivo 99,14 0,86 97,93 2,07 97,95 2,05 33,06 66,94

Patrimonio 98,36 1,64 96,71 3,29 95,87 4,13 31,86 68,14

Fuente: Sudeban (boletines trimestrales) y cálculos propios.

Otro aspecto de gran interés siempre que se aborda el tema de la eficiencia delsistema bancario, y los márgenes de intermediación financiera, es el de la concen-tración9 bancaria. En este sentido, a nivel internacional, no se observa una aso-ciación entre el grado de concentración bancaria y resultados negativos en términosdel nivel del desarrollo del sistema financiero, del grado de competencia dentro dela industria bancaria, altos niveles de márgenes, de la integridad del sistema legaly político, del crecimiento económico y de la fragilidad del sector bancario(Cf. Cetorelli, 1999; Demirguc-Kunt y Levine, 1999; Levine, 2000). En ocasiones esposible observar incrementos en los niveles de concentración y competenciasimultáneamente (Cf. Berger, Demsetz y Strahan, 1999; Shaffer, 1993). El tema con-centración versus nivel de competencia en la práctica encuentra el problema deausencia de datos en relación con las barreras de entrada; lo cual obliga a quemuchos estudios empíricos deban usar las medidas de concentración como proxydel ambiente competitivo en la industria.

9 Entendido este concepto como la proporción de determinadas variables generalmente delbalance (activos, créditos, depósitos u otras) que es controlada por un número determinadode bancos. El nivel de concentración puede en un momento estar señalando el tipo decompetencia que puede existir en determinados mercados. Existen dos tipos de indicadoresque son usados frecuentemente para definir los niveles de concentración en determinadosmercados, ellos son el CRn y el índice de Herfindahl-Hirschman (IHH). La Reserva Federaly el Departamento de Justicia de los Estados Unidos utilizan el IHH para evaluar las fusionesde instituciones financieras. Cf. Cetorelli (1999).


Lo que sí se observa cuando uno se desplaza de países de bajos ingresos a paísesde altos ingresos es que el nivel de concentración bancaria tiende a disminuir,aunque dicha tendencia no es estadísticamente significativa.

En Venezuela, el nivel de concentración de la banca comercial y universal havenido disminuyendo luego de alcanzar sus niveles más altos en el período 1994-1995. Asimismo, los niveles absolutos del índice Herfindahl-Hirschman no hansuperado los 1.100 puntos; lo cual indica que el nivel de concentración en laindustria bancaria es bajo. Por otra parte, en Arreaza et al., se establece que parael período 1997-2000 no es posible determinar una correlación entre el spreadbancario y el grado de concentración10.

Cuadro N° 9Nivel de concentración de la banca en el mundo en los años 90(1990-1997)

Índice de concentración (*)

Niveles de ingreso

Bajo 87

Medio bajo 73

Medio alto 68

Alto 65

Regiones del mundo

América Latina 59

Países andinos 51

Asia 63

Economías industrializadas 62

Venezuela (**) 52

Fuente: Demirguc-Kunt y Levine, 1999; World Development Report, 2000 y cálculos propios.

10 En Álvarez y Arteche (2001) se analizan las cuatro últimas fusiones bancarias realizadas enVenezuela y, en ningún caso, el valor del IHH se aproxima a los 1.800 puntos; cifra que deacuerdo con las normas vigentes en Estados Unidos recomendaría abrir un proceso de investi-gación a los fines de determinar los beneficios para la economía en su conjunto de dicha acción.


Gráfico N° 2Índices de concentración de Hirschman-Herfindahly C4 para los bancos comerciales y universales en Venezuela1986: 1- 2000: 1

Fuente: Faust, Vera y Zambrano (2000).

La banca venezolana: estructura relevante

A los fines del estudio que pretende identificar los determinantes del spread detasas de interés y para los análisis empíricos que se presentan más adelante, seconsideró relevante clasificar los bancos de acuerdo con los criterios siguientes:

• En el grupo A los bancos muy grandes.

• En el grupo B los bancos comprados por BBV y el Grupo Santander en 1996.

• En el grupo C los bancos grandes nacionales.

• En el grupo D los bancos medianos.

• En el grupo E los bancos pequeños.

• En el grupo F los bancos con capital extranjero, excluyendo a los españoles(BBV y Santander) y a la participación de los canadienses en el Banco delCaribe.

• En el grupo G los bancos del Estado.


Adicionalmente, se presentarán resultados para el consolidado de la banca comercialy universal.

La justificación de esta decisión en materia de desagregación de los bancos esevaluar si los determinantes del margen de intermediación bancaria en Venezuelavarían de acuerdo con características específicas de dichas instituciones, talescomo: tamaño y tipo de propiedad.

La composición de los grupos de interés identificados previamente es la siguiente:

• Grupo A (de Venezuela, Mercantil y Provincial).

• Grupo B (de Venezuela y Provincial).

• Grupo C (Caracas y Unión).

• Grupo D (Corpbanca, del Caribe, Banesco, Occidental de Descuento, Interbank,Federal, Exterior, Venezolano de Crédito, Lara, Caroní, República y Canarias deVenezuela).

• Grupo E (Capital, Plaza, Sofitasa, Noroco, Bancoro, Confederado, Guayana,Bolívar, Nuevo Mundo, Monagas, Eurobanco, Invercorp y Bangente).

• Grupo F (ABN AMRO, Citibank, Standard Chartered, ING, Bank of America,Tequendama, Chase Manhattan, Crédito de Colombia y Do Brasil).

• Grupo G (Bancoex, Banfoandes, Del Pueblo Soberano, Industrial de Venezuelae Instituto Municipal de Crédito Popular).

Teniendo en cuenta que el período de análisis considerado es 1986-1999, enlapsos semestrales, se presenta la importancia relativa de las agrupaciones debancos seleccionados, para diciembre de 1999, en relación con cuatro variablesde interés: captaciones, patrimonio, activos totales y cartera de crédito.


Gráfico N° 3Indicadores financieros (1999)

11 El BCV intervino fuertemente en el mercado cambiario en septiembre-octubre de 1998, loque disminuyó las presiones en el mercado y se reflejó en una caída de las tasas activas ypasivas en el año 1999.

Fuente: Banco Central de Venezuela; Sudeban.

La evolución de las tasas de interés (activas y pasivas) reportada por el BancoCentral de Venezuela para la banca comercial y universal como conjunto, expre-sada en términos semestrales, se presenta junto al margen financiero asociadopara el período analizado 1986-1999. Allí se observa cómo desde 1986 hasta 1989,cuando las tasas de interés estuvieron reguladas, se mantuvo el nivel más bajo despread. Con el comienzo del programa de reformas de 1989 –el cual incluyó elproceso de liberalización financiera– se inicia un crecimiento sostenido de tasasy del spread; el cual se detiene hacia finales de 1993, momento en que estalla lacrisis financiera de 1994. Desde ese momento comienza un descenso de ambasvariables, las cuales inician un nuevo ascenso a mediados de 1998, cuando seaceleran las expectativas de devaluación11. Posteriormente, durante el año 1999se observó una caída de las tasas y el spread antes del acuerdo firmado entre labanca y el gobierno en agosto de ese año.


Gráfico N° 4Margen financiero para el total banca comercial y universal

Fuente: Banco Central de Venezuela.

El margen financiero y sus determinantes en Venezuela

El planteamiento del problema

Desde el inicio del proceso de liberalización del sistema financiero en 1989, lamagnitud del margen financiero (spread) ha sido materia de innumerables críti-cas, destacando las relaciones existentes entre las tasas de interés pagadas a losahorristas y las cobradas a los prestatarios.

Una importante tarea para los analistas de bancos es evaluar la eficiencia del pro-ceso de intermediación, y un buen lugar para comenzar es la magnitud delmargen financiero. En teoría, la diferencia entre tasas debe ponderar un premioa la liquidez, por transformar depósitos (captaciones) en activos menos líquidos(créditos); un premio al manejo de información debido a la selección y segui-miento de proyectos y prestatarios; y un premio al control y manejo de riesgo.

El término margen financiero se encuentra estrechamente relacionado con eltema de la eficiencia de intermediación, por una parte, y con el manejo de lacartera de activos.

El margen es el encargado de cubrir los costos de intermediación asociados al usode recursos para el manejo de la información y la realización de transacciones,así como para cubrir el riesgo que toman las instituciones financieras al momentode realizar la intermediación.


Los factores determinantes del margen

Analizar el comportamiento del margen bancario, y sus determinantes, es relevan-te debido a que su magnitud depende de diversos factores, tales como:

• Variables de política sectorial e institucionales (estructura del mercado banca-rio, nivel del encaje y su remuneración, impuestos, legislación y supervisión).

• Condiciones operativas de los bancos (costos operativos, rendimiento real so-bre patrimonio, y la relación patrimonio a activos).

• Entorno macroeconómico (nivel de inflación, política cambiaria, monetaria yfiscal).

En definitiva, una precisa identificación empírica de la importancia relativa de estosfactores es un prerrequisito para poder evaluar el riesgo de que los cambios enla tasa de interés puedan afectar negativamente la situación económica de unaentidad financiera.

La magnitud del spread y su incidencia en la economía

La magnitud del margen financiero es crucial para saber con qué eficiencia seestá llevando a cabo el proceso de intermediación bancaria.

Si se analiza el concepto de eficiencia como el motor que proporciona la banca alos procesos de ahorro e inversión, se pueden establecer indicadores cuya evolu-ción, de alguna manera, pueden medir el grado en que mejora el papel de losbancos. Típicamente, una mayor eficiencia en el sistema bancario es asociada a:

• Una disminución en la tasa de interés activa.

• Una reducción en la magnitud relativa de los gastos de transformación.

• Una reducción en el riesgo asumido por la banca.

• Un aumento en los niveles de intermediación

El nivel del margen y sus consecuencias potenciales en la economía

Elevados márgenes pueden estar indicando prácticas no competitivas por parte delos intermediarios financieros, elevados costos no financieros de operación (gas-tos de transformación) o pueden constituir la antesala de un deterioro tanto de lacalidad de la cartera como de la rentabilidad de los bancos.

Sin embargo, no debe perderse de vista que dichas instituciones generan utilida-des en la medida en que se apropian del margen entre las tasas de interés decolocación y las de captación (Cf. Barajas et al.,1998; Rojas-Suárez, 2001).


En consecuencia, es factible que los elevados márgenes –indeseados por un con-junto de razones– determinen un sistema financiero adecuadamente capitalizado,lo cual es positivo en sí mismo (Cf. Rojas-Suárez y Brock, 2000).

Por su parte, márgenes bajos al momento de enfrentar una crisis financiera lleva ala liquidación o, al menos, a la intervención de algunos bancos. En estos casos los ba-jos spread pueden estar indicando que los bancos están financiando muchosproyectos; algunos de los cuales pueden ser de alto riesgo.

La inflación, el tipo de cambio y el margen de intermediación bancaria

Aumentos en la tasa de inflación generan incrementos en la demanda por servi-cios financieros de intermediación, puesto que los agentes económicos cambiansus carteras: desde activos líquidos a activos menos líquidos pero que pagan unmayor interés, de forma de contrarrestar el efecto de crecimiento en los precios.

Este aumento de demanda por servicios de intermediación es independiente de laestructura del mercado. Si el mercado tiene una estructura oligopólica entonces elincremento en los precios aumentará el poder monopólico de los bancos, y deesta forma existirá un margen mayor adicional para los intermediarios.

El aumento de la inflación incrementa ambas tasas, activa y pasiva, pero en distin-ta proporción. Esto se debe a que los bancos no pagan intereses por una fracciónimportante de los depósitos en cuentas corrientes; por lo tanto, la tasa para estosdepósitos se mantiene nominalmente en cero, lo que disminuye la tasa positivaefectiva. En consecuencia, al subir la inflación estos depósitos generan una renta-bilidad más alta y, en definitiva, un margen mayor.

Un alza en el tipo de cambio nominal afectará el margen de intermediación de-pendiendo de la estructura de activos, pasivos y operaciones fuera de balanceque tengan las instituciones financieras en las distintas monedas. Este efecto seproduce siempre que exista la autorización para recibir depósitos y realizar prés-tamos denominados en moneda extranjera (Cf. Rojas-Suárez y Brock, 2000).

La medición del margen de intermediación y el tipo de información disponiblepara su determinación en Venezuela

El primer obstáculo que uno enfrenta al hablar del margen de intermediación (ospread) es precisar cuál es la definición más adecuada del mismo, y como vere-mos, tanto su nivel como su evolución depende de la definición elegida (Cf.Brock y Rojas-Suárez, 2000).


En términos macroeconómicos, la definición del margen de intermediación se aso-cia al diferencial existente entre la tasa de interés activa y la tasa de interés pasiva.

En Venezuela es posible determinar el margen de intermediación bancaria des-de dos ópticas, en función de los datos disponibles12:

• La primera con base en los estados de resultados (balance de publicación yestados de ganancias y pérdidas) de los bancos comerciales y universales pu-blicados por Softline Consultores. La ventaja de este método es que se puedenmedir tasas de interés y márgenes por banco, por grupos de bancos y para elsistema en su conjunto. Ésta se definirá como margen efectivo del balance y seidentifica como m1.

• La segunda: considerando las tasas de interés (activas y pasivas) anuales nomina-les promedio ponderadas de los seis principales bancos comerciales y univer-sales con mayor volumen de depósitos, publicadas por el Banco Central deVenezuela. En este caso sólo se dispone de tasas de interés y márgenes prome-dio para el grupo de bancos considerados. Ésta se definirá como margen fi-nanciero y se identifica como m3.

Adicionalmente, se propone una tercera definición del margen con base en la pro-puesta presentada en Montes-Negrett y Pappi (1996) donde se integran en ladeterminación de dicho indicador la variable inflación (p), relaciones contables yel rendimiento real sobre patrimonio (RROE). Ésta se definirá como margen fi-nanciero, asumiendo RREO = 0 y se identifica como m2.

12 A los fines de ser más consistentes en relación con las estimaciones econométricas, unodebería seleccionar períodos de tiempos donde no existieran cambios estructurales en laeconomía y de esa manera evitar sesgar los resultados al no controlar la presencia de dichoshechos. Desafortunadamente, la información relevante que, en principio, es pública no seencuentra disponible; razón por la cual se decidió utilizar la información disponible; esdecir, información semestral desde 1986 hasta 1999. Los autores están conscientes de queen el lapso considerado han ocurrido cambios estructurales de significación en la industriabancaria nacional que podrían condicionar mas no invalidar los resultados de las estimacio-nes a ser presentadas. En todo caso, Faust et al., y Rodríguez y Pérez (2001) han utilizado elmismo período; es decir, 1986-2000, semestral; la única excepción es Arreaza et al., que tra-bajaron con datos mensuales desde enero de 1997 a diciembre de 2000.


Gráfico N° 5Márgenes financieros para el total banca comercial y universal

Fuente: Cálculos propios.

Al considerar la evolución en el tiempo de las tres definiciones de márgenes seobserva que hasta diciembre de 1988 el control de tasas de interés mantuvo losniveles de márgenes bajos y constantes. Luego, en el año 1989, con el inicio de lasreformas macroeconómicas y la liberalización de las tasas de interés se inicia unincremento sostenido de los márgenes: hasta junio de 1993 en el caso de m1 yhasta diciembre de 1994 en los casos de m2 y m3. Posteriormente, se inicia unperíodo de altos y bajos con un pico en junio de 1996; de allí se inicia un descen-so hasta mediados de 1998. El alza del spread en sus diversas definiciones para elsegundo semestre de 1998 se explica entre otras razones por las fuertes expecta-tivas de devaluación del momento. Es importante destacar que, de acuerdo conlas cifras disponibles el descenso del spread es previo al acuerdo de tasas que labanca acordó con el gobierno nacional en agosto de 1999.

Análisis de correlación

Aunque el análisis entre las definiciones de margen financiero y sus determinantesse realizará en términos contables y econométricos posteriormente, resulta ilustrati-vo examinar la correlación simple entre cada una de ellas y el indicador de calidadde cartera (Provisiones/activos) en el contexto del total de la banca comercial yuniversal. Este ejercicio también se realizó para cada uno de los cuatro grupos de


bancos seleccionados (muy grandes, grandes nacionales, medianos y pequeños),considerando el margen financiero efectivo del balance (m1) a los fines de estimu-lar la pertinencia de realizar un análisis econométrico de panel.

Gráfico N° 6Márgenes financieros vs. indicador de calidad de cartera de crédito



Gráfico N° 7Margen financiero efectivo del balance (m1)vs. indicador de calidad de cartera de crédito por tipo de bancos


Con la finalidad de corroborar la asociación entre el margen financiero y el indi-cador de calidad de cartera en los casos mencionados se llevaron a cabo pruebasde causalidad de Granger entre dichas variables, obteniéndose causalidad que va dela calidad de cartera al margen. En consecuencia, deterioros en la calidad de lacartera se asocian con incrementos del margen. En virtud de estos resultados seconsidera procedente utilizar un marco analítico que explícitamente incorpore losefectos de la calidad de cartera y que al mismo tiempo reconozca la importanciade diferentes tipologías de bancos.

Análisis contable

A los fines de avanzar en el conocimiento de los determinantes del spread, asícomo también en su relación con variables de interés, tales como el encaje, la tasade inflación, el rendimiento real sobre patrimonio y el nivel de préstamos condificultades, se realiza un ejercicio contable con base en los datos disponibles y enla propuesta de Montes-Negret y Pappi (1996).


El balance general representativo de un banco tiene por el lado de los activos, enorden de importancia, la cartera de créditos y de inversiones (L); los créditosvencidos y en litigio (NPL) y otros activos más reservas (R). Estos componentes segeneran de la actividad de intermediación financiera que realizan estas institu-ciones, por lo que su principal fuente de financiamiento son los pasivos que sederivan de los depósitos realizados por las unidades económicas con excedentes(D), junto con otros pasivos de menor importancia. La segunda fuente definanciamiento más importante es el patrimonio (K), conformado por el capitalsocial, las reservas de capital y los resultados acumulados.

L + NPL + R = D + K (1)

La diferencia entre ingresos y gastos genera una utilidad acorde con las expectati-vas de rentabilidad y las condiciones del entorno (impuestos (t) y otros). En elcaso de una institución bancaria, la principal fuente de utilidades tiene su origenen las operaciones de intermediación que se recogen en el rubro denominadomargen financiero. Este margen (s) es el resultado de restarle a los interesesgenerados por los activos financieros en poder de la institución (operacionesactivas) los egresos financieros que ésta debe cancelar por los fondos captados(operaciones pasivas).

Los ingresos financieros están conformados principalmente por los intereses quegenera la cartera de créditos y de inversiones (iL), las remuneraciones al encaje(rR), cuyo rendimiento efectivo se encuentra sujeto a la tasa nominal de los instru-mentos financieros y a la mezcla de activos productivos que posea la instituciónen un período determinado. Los gastos financieros son producidos, en su mayo-ría, por los depósitos del público (dD), los gastos de manejo de los activos, losgastos de transformación (personal, operativos y aportes [Fogade y Sudeban]),impuestos y otros.

P = [iL + rD - dD - c(L + NPL)](1 - t) (2)

donde: i: tasa activa efectivar: rendimiento sobre el encajed: tasa pasiva efectivac: costo operativo por unidad de activot: impuestos

La tasa de interés activa efectiva (i) se definirá como un margen (s) sobre la tasapasiva efectiva (d).

i = d + s (3)


El rendimiento real sobre patrimonio (RROE) se define así:

(4)

donde:

� = tasa de inflación.

Sustituyendo las ecuaciones (2) y (3) en la ecuación (4) y despejando el margen(s) se obtiene la expresión siguiente:

(5)

Con la finalidad de ajustar la expresión anterior a un formato más vinculado a laestructura de un balance bancario se reordena la expresión del margen (s) en lostérminos siguientes:

(6)

donde: RROE: rendimiento real sobre patrimonio

d: tasa pasiva efectiva

K: patrimonio

A: activo total

�: coeficiente de encaje legal

c: costo operativo por unidad de activo

�: tasa de inflación

t: impuestos

r: rendimiento sobre el encaje

NPL: préstamos con dificultades

RROE =

1 +PK

1 + �– 1

S =

1 –NPLA – � 1 –

KA( )

RROE = (1 + � ) + �1 + t([ ]) – d

KA + � 1 –

KA( ) (d – r) d +

NPLA + c

S =[RROE = (1 + � ) + � ]

(1 + t)– d

KL

KL

NPLA

(d + c )+ +DL

� (d – r) + c


Cuadro N° 10Parámetros relevantes en la determinación del margen

Grupos de bancos GT/A K/A NPL/A Tasa Tasa Tasaactiva pasiva efectiva

efectiva efectiva impuestos(%) (%) (%) (%) (%) (%)

A. Muy grandes 7,00 13,00 2,00 15,00 3,00 5,00

B. Bancos españoles 6,00 13,00 2,00 15,00 3,00 3,00

C. Grandes nacionales 6,00 8,00 3,00 16,00 3,00 7,00

D. Medianos 6,00 14,00 3,00 16,00 4,00 5,00

E. Pequeños 6,00 15,00 3,00 19,00 4,00 10,00

F. Capital extranjero 4,00 22,00 2,00 9,00 2,00 21,00

G. del Estado 5,00 25,00 4,00 12,00 5,00 1,00

Total banca comercialy universal 6,00 14,00 3,00 15,00 3,00 7,00

GT/A: Costo operativo por unidad de activoK/A: Relación patrimonio a activo totalNPL/A:Relación préstamos con dificultades a activo total

Fuente: Balances de publicación (diciembre de 1999).

Con base en los parámetros relevantes en la determinación del margen identifica-dos en el cuadro anterior, y la expresión formal derivada previamente para sucálculo, se presentan los distintos valores del margen con base en niveles diversosde inflación, encaje y créditos con problemas para el conjunto de la banca comer-cial y universal, los bancos muy grandes y los bancos pequeños respectivamente.Es importante señalar que en las simulaciones que se reportan se supone que elrendimiento sobre patrimonio (RREO) es igual a cero13.

De los resultados se desprende que para niveles crecientes de cada una de las tresvariables consideradas existe una correlación positiva con el margen. Para igua-les niveles de las variables el margen presenta una correlación negativa con eltamaño del banco; es decir, suponiendo un nivel de inflación de 6 por ciento, unencaje de cero y créditos con problemas de 1 por ciento el margen será más bajo

13 En consecuencia, asumiendo que este supuesto no puede ser válido en el largo plazo;entonces para que el sistema bancario tenga un RREO positivo habría que enfrentar nivelesde spread mayores a cualquier nivel de las tres variables consideradas en los cuadrospresentados.


en los bancos muy grandes (16,40 por ciento) en comparación con los bancospequeños (21,60 por ciento), y el resultado para la banca en su conjunto será unvalor intermedio (17,38 por ciento), siempre más próximo a los valores de losbancos de mayor tamaño.

Cuadro N° 11Resultado de la simulación para el total de la banca comercial y universal

Inflación Reserva NPL/A NPL/A NPL/A NPL/A NPL/A NPL/A� � = 0,01 = 0,03 = 0,05 = 0,07 = 0,09 = 0,12

0,06 0,00 17,38 17,87 18,38 18,92 19,50 20,42

0,06 0,05 18,11 18,65 19,21 19,82 20,45 21,49

0,06 0,10 18,93 19,53 20,16 20,83 21,54 22,70

0,06 0,14 19,66 20,31 21,00 21,74 22,53 23,81

0,06 0,24 21,87 22,70 23,59 24,55 25,58 27,29

0,06 0,33 24,48 25,55 26,71 27,97 29,35 31,68

0,09 0,00 17,97 18,47 19,00 19,56 20,15 21,11

0,09 0,05 18,73 19,29 19,87 20,49 21,15 22,22

0,09 0,10 19,59 20,21 20,86 21,55 22,29 23,49

0,09 0,14 20,36 20,92 21,74 22,50 23,32 24,65

0,09 0,24 22,67 23,53 24,45 25,44 26,51 28,28

0,09 0,33 25,40 26,33 27,71 29,01 30,44 32,86

0,12 0,00 18,52 19,04 19,58 20,16 20,77 21,75

0,12 0,05 19,32 19,89 20,49 21,13 21,81 22,90

0,12 0,10 20,21 20,84 21,52 22,23 22,99 24,22

0,12 0,14 21,01 21,70 22,44 23,22 24,06 25,43

0,12 0,24 23,42 24,30 25,25 26,27 27,37 29,20

0,12 0,33 26,26 27,40 28,64 29,99 31,47 33,96



Cuadro N° 12Resultado de la simulación para el grupo A: bancos muy grandes


0,06 0,00 16,40 16,86 17,35 17,86 18,40 19,26

0,06 0,05 17,08 17,58 18,12 18,68 19,28 20,25

0,06 0,10 17,84 18,39 18,99 19,62 20,29 21,38

0,06 0,14 18,51 19,12 19,77 20,46 21,20 22,40

0,06 0,24 20,55 21,33 22,16 23,06 24,03 25,63

0,06 0,33 22,97 23,97 25,05 26,23 27,52 29,71

0,09 0,00 16,96 17,44 17,94 18,46 19,02 19,91

0,09 0,05 17,67 18,19 18,74 19,32 19,94 20,94

0,09 0,10 18,46 19,04 19,65 20,30 20,99 22,12

0,09 0,14 19,17 19,70 20,47 21,19 21,95 23,19

0,09 0,24 21,31 22,11 22,98 23,90 24,91 26,57

0,09 0,33 23,84 24,71 26,00 27,22 28,56 30,82

0,12 0,00 17,49 17,97 18,49 19,03 19,60 20,52

0,12 0,05 18,22 18,76 19,33 19,93 20,56 21,59

0,12 0,10 19,05 19,64 20,27 20,94 21,66 22,82

0,12 0,14 19,79 20,44 21,13 21,86 22,65 23,93

0,12 0,24 22,02 22,85 23,74 24,69 25,73 27,44

0,12 0,33 24,66 25,73 26,89 28,15 29,53 31,87



Cuadro N° 13Resultado de la simulación para el grupo E: bancos pequeños


0,06 0,00 21,60 22,25 22,94 23,67 24,45 25,72

0,06 0,05 22,62 23,35 24,12 24,95 25,82 27,26

0,06 0,10 23,79 24,61 25,48 26,41 27,42 29,07

0,06 0,14 24,85 25,75 26,72 27,76 28,88 30,74

0,06 0,24 28,12 29,31 30,62 32,03 33,59 36,21

0,06 0,33 32,14 33,76 35,55 37,53 39,74 43,58

0,09 0,00 22,30 22,97 23,69 24,44 25,24 26,55

0,09 0,05 23,38 24,12 24,92 25,77 26,68 28,16

0,09 0,10 24,59 25,44 26,34 27,30 28,34 30,04

0,09 0,14 25,70 26,48 27,63 28,70 29,87 31,79

0,09 0,24 29,11 30,35 31,69 33,16 34,77 37,48

0,09 0,33 33,31 34,72 36,84 38,89 41,18 45,16

0,12 0,00 22,96 23,65 24,39 25,16 25,99 27,33

0,12 0,05 24,08 24,85 25,67 26,54 27,48 29,00

0,12 0,10 25,34 26,21 27,14 28,13 29,20 30,95

0,12 0,14 26,49 27,45 28,48 29,59 30,78 32,76

0,12 0,24 30,04 31,32 32,70 34,22 35,87 38,67

0,12 0,33 34,41 36,14 38,05 40,17 42,53 46,64


Análisis econométrico de panel

El modelo que se presenta se inspira en los trabajos de Shaffer (1989 y 1993) yBarajas et al., (1998 y 1999). El primero, utilizando el supuesto de agente repre-sentativo maximizador, deriva una expresión que puede ser estimada eco-nométricamente y que permite evaluar la presencia de poder de mercado en elnegocio bancario. Los segundos, utilizando este marco conceptual y el balancefinanciero de préstamos y depósitos, derivan la condición de orden para el mar-gen financiero y una expresión para la estimación econométrica de dicho margen(o la tasa de interés activa) con base en la información contenida en el balancegeneral y el estado de resultado de cada banco.


En primer término se supone que cada banco j produce un bien (Pj), para lo cual

utiliza insumos financieros (Dj) y no financieros, siendo su condición de balance

la siguiente:

Pj + R

j = D

j + ONF

j(7)

Definiendo la ecuación rj =

Rj

(7) puede escribirse:

Pj - D

j (1 - r

j ) - ONF

j(8)

donde la variable ONFj se refiere a los pasivos no financieros del balance del

banco j; Rj son las reservas o disponibilidades bancarias del mismo banco y r

j su

coeficiente de reservas.

Por su parte, los beneficios de un banco pueden representarse por la siguienteecuación:

Bj = i

pP

j - i

dD

j - C

j (P

j, GT

j, �

j) (9)

En (9), los ingresos vienen dados por la cantidad del bien único producido por elbanco característico (su nivel de préstamos) multiplicada por la tasa de interésaplicada a dichos préstamos (i

p). Los elementos de costos se descomponen en

financieros, equivalentes al producto de los depósitos y la tasa de interés asocia-da a éstos (i

d); y no financieros (C

j), los cuales a su vez se descomponen en:

costos asociados a la escala de producción (nivel de préstamos Pj), costos operativos

(representados por los gastos de transformación del estado de pérdidas y ganan-cias, GT

j), y costos imputados al riesgo de la intermediación, �

j .

La condición de primer orden para maximizar la función (9) es:

(10)

Operando sobre la anterior expresión se llega a una función de la tasa parapréstamos:

(11)

donde:

Dj

�Bj

�Pj= i

p + P

j

�ip

�Pj– i

d

�Dj

�Pj– d

j

�id

�Pj– C

j = 0

ip = i

d

11 – r( ) �d

�d( ) + Cp

1�p

�d =

Dj

D�D�Dj(1 + , �p

=�d )

Pj

P�P�Pj(1 + , �d

=�p ) �D

�id

id

D , �d =

�P�ip

ip

P


Es interesante notar en la ecuación (11) que la tasa de interés sobre los préstamosdepende en primer lugar de la tasa de interés aplicada a los depósitos. Esta últimaestá multiplicada por un primer paréntesis que encierra el inverso de 1 menos elcoeficiente de encaje, y un segundo paréntesis con la relación entre lo que comomás adelante veremos es la relación entre el poder de mercado en el mercado dedepósitos y el poder de mercado en el mercado de préstamos. Con relación al primerparéntesis, es claro que un aumento en el coeficiente de reservas incrementará latasa de interés sobre los préstamos, ya que este coeficiente toma valores entre ceroy uno. La intuición también es muy sencilla en este caso: mientras mayores sean lasreservas de la banca, mayor será el costo de los recursos inmovilizados.

En cuanto al segundo paréntesis, se puede ver en la definición de �d , que el

numerador de la fracción es la participación de los depósitos del banco j en losdepósitos del conjunto del sistema financiero, ya que la variación de los depósitostotales al variar los del banco j debe ser igual a la unidad. El denominador de estaexpresión no es más que la elasticidad de los depósitos a su tasa. En consecuencia,en una situación de competencia perfecta debe esperarse que �

p tienda a la

unidad, ya que �d debe tender a infinito. Un análisis equivalente se puede hacer

en el caso de la expresión que mide el poder de mercado en el mercado depréstamos, ya que en condiciones de competencia perfecta �

p debe tender a

menos infinito y �p a uno. De forma que todo este paréntesis debe ser igual a uno

si la banca opera en condiciones de competencia perfecta.

Lo anterior quiere decir que en competencia perfecta la contribución de la tasa deinterés sobre los depósitos (ajustada por los recursos inmovilizados en forma de re-servas) a la tasa de interés sobre los préstamos debe ser uno a uno14.

Estimación del modelo y los datos

El primer problema que se confronta al intentar estimar un modelo como elanterior es el relativo a los datos. ¿Qué fuente de información utilizar? ¿Para quéperíodo? ¿Con qué frecuencia? y ¿qué bancos considerar?

14 Es conveniente ser cuidadoso con la interpretación de este parámetro. Por ejemplo, unvalor de 1.5 no debe conducir a afirmar que el poder de mercado explica 50 por ciento dela tasa de interés sobre los préstamos. Esto debido a que para valores no muy inusualesde los coeficientes de elasticidad y de participación en el mercado, este parámetro puedetomar valores mayores a 2, por poner un ejemplo sencillo, y en tal caso habría que decirque el poder de mercado explica más de 100 por ciento de la variable dependiente, lo cualno tiene sentido.


La restricción anterior respecto a la información impone otra restricción respectoa la frecuencia, ya que se utilizaron datos semestrales para el período que va desdejunio (primer semestre) de 1986, hasta diciembre (segundo semestre) de 1999.Debido a los cambios en la conformación del sistema bancario venezolano, princi-palmente la desaparición de una serie de instituciones por la crisis de 1994-1995 y elproceso de liberalización del sector, así como los cambios en la metodología conta-ble, sería preferible utilizar un período más reciente (y por lo mismo más represen-tativo del sistema bancario presente) y una periodicidad mensual. Sin embargo, apesar de que estas estadísticas existen, no están disponibles para el público.

Por otro lado, el tipo de problema planteado, básicamente de índole microeconómica,hace natural la selección del análisis econométrico de panel como metodología aemplear en las estimaciones15. Este tipo de técnica, en primer lugar, permite intentaridentificar características específicas de cada agente considerado en el estudio. Ensegundo lugar proporciona mayores grados de libertad, cuestión de suma impor-tancia dadas las restricciones de información existentes16.

Con relación a los bancos a considerar para las estimaciones econométricas (núme-ro de cross sections utilizado) se partió del criterio de que más que estudiar elcomportamiento de cada banco en particular, interesaba tratar de establecer si ha-bía algún comportamiento diferenciado por tipo de banco, definiendo las tipologíasa partir de un criterio considerado relevante. Se evaluó una serie de alternativas paralas agrupaciones de bancos a ser consideradas en el análisis. Con base en criteriosde representatividad, homogeneidad intragrupo, y heterogeneidad entre grupos sedefinieron cuatro categorías: a. bancos muy grandes (MGRAN), b. bancos grandes(GRAN), c. bancos medianos (MED), y d. bancos pequeños (PEQ). Como puedeobservarse éstas son algunas de las agrupaciones descritas anteriormente. Del totalde instituciones con datos disponibles para el período en cuestión se eliminó a labanca pública. Por presentar un comportamiento extremadamente atípico se exclu-yó a un conjunto de agrupaciones pequeñas no nacionales que más que interme-diarios financieros funcionan como bancos de inversión. De esta forma, con cuatrocategorías (N = 4) y veintiocho períodos (T = 28) el número de observaciones de laestimación es 112.

15 Por datos de panel se entiende la combinación de información de series de tiempo (intra-individuos o que se refleja en cambios en un individuo o agrupación en el tiempo) y decorte transversal (entre individuos o que toma diferentes valores para diferentes individuosen un mismo momento en el tiempo).16 Por ejemplo, el análisis econométrico con datos de panel permite aumentar considerable-mente el tamaño de la muestra y resolver un problema usual en los estudios basados enseries temporales: el de colinealidad entre las variables explicativas.


Otra de las ventajas que tiene el enfoque metodológico seleccionado es quepermite combinar el estudio de la influencia de factores microeconómicos, cuyadiferencia puede ser relativamente constante en el tiempo pero significativa entrelos diferentes individuos, con factores macroeconómicos, particularmente los quese espera tengan incidencia en la toma de decisiones de los agentes (como lainflación, el crecimiento del producto o la variación del tipo de cambio), quegeneralmente cambian en el tiempo, pero cuyo efecto es común a los diferentesindividuos en cada período de la serie.

En este sentido, es importante destacar el carácter “cerrado” del modelo, en térmi-nos de que su derivación viene de la maximización de la utilidad de un agenterepresentativo y de su condición de balance; este hecho no impide la incorpora-ción de variables macroeconómicas como las mencionadas previamente. Efecti-vamente, si bien es cierto que las decisiones de los bancos están reflejadas en susestados financieros, éste no es un modelo contable sino uno de comportamiento,donde se pretende estimar los factores que llevan a un banco a fijar el precio desu bien; esto es, la tasa de interés imputada a los préstamos, y en esta decisiónintervienen tanto factores del negocio como del entorno17.

Variables del modelo

Las variables consideradas en el modelo son las siguientes:

• TIA (tasa de interés activa): se calcula como el cociente entre los ingresos porcolocaciones y el total de colocaciones promedio. Debe destacarse que se con-sideran los ingresos sobre préstamos más otros ingresos financieros del estadode pérdidas y ganancias y se excluyen sólo aquellos ingresos claramente no re-lacionados con la cartera de préstamos. Se toman las colocaciones promedioen el denominador, ya que existe la máxima correspondencia posible con elflujo del numerador y éste está referido a préstamos con diferente duración, nonecesariamente la del semestre considerado.

• TIP (tasa de interés pasiva): se calcula como la relación entre los egresos porcaptaciones entre el total de captaciones promedio del público. Se excluye lapartida de otros egresos financieros del estado de resultado, a fin de no inflarla tasa de interés pasiva con egresos no efectivamente transferidos a los depo-sitantes. La tasa de interés pasiva es corregida por el encaje, como está señala-do más arriba. El coeficiente de encaje se calcula mediante las disponibilidadesentre las captaciones del público.

17 En términos econométricos, el presente es un modelo de comportamiento que intentaidentificar la estructura de la función de la tasa de interés activa. Esto implica que unmodelo ad hoc, de forma reducida o ateórico, pudiendo tener una representación diferente,debe reflejar al menos implícitamente la misma función de comportamiento, en el entendi-do de que ésta se encuentra adecuadamente identificada en el modelo estructural.


• GTA (costo operativo por unidad del activo): se calcula como el cociente entrelos gastos de transformación del estado de pérdidas y ganancias y los activostotales promedio.

• Provisiones: es la variable proxy del riesgo microeconómico y se calcula comoel cociente entre los egresos por provisiones del estado de resultado y losactivos totales promedio18.

• Préstamos: es el monto de los créditos en millones de bolívares, deflactados porel índice de precios al mayor. Es la única variable definida en niveles.

De las variables usadas para medir el riesgo macroeconómico o sistémico sólo seobtuvo resultados de algún interés con la tasa de inflación (Inflac) y la tasa decrecimiento del tipo de cambio nominal (Tctcn). Las tasas de interés activa ypasiva, la inflación, la tasa de depreciación del tipo de cambio nominal y lasvariables que están en relación con el activo promedio fueron anualizadas.

Especificación del modelo

La especificación general de un modelo econométrico de datos de panel es:

yit = � + x

it � + z

i � + w

t � + �

i + u

it(12)

con

i = 1,..., N, t = 1,..., T

Donde yit es la variable endógena y los subíndices i y t se refieren al agente

económico del que proviene el dato y el instante en el tiempo en que es recogido,respectivamente. x

it es un vector de k variables explicativas, z

i es un vector de l

variables observables, específicas de cada agente, wt es un vector de g variables

que fluctúan en el tiempo y que afecta de manera igual a todos los agentes, y �i

recoge los efectos no observables específicos de cada agente en el panel.

En este caso particular, la variable yit viene dada por la tasa de interés activa, la

cual difiere entre los cuatro tipos de instituciones financieras y entre el primersemestre de 1986 y el segundo de 1999. El vector x

it está compuesto por las

variables TIP, GTA, Provisiones y Préstamos, las cuales oscilan en las mismas di-mensiones de tiempo y por tipo de institución financiera que en el caso de la tasaactiva. El vector w

t está conformado por las variables macroeconómicas Inflac y

18 Alternativas de interés para medir el riesgo microeconómico se encuentran en Saunders yShumacher (2000). Los autores agradecen a Mercantil Servicios Financieros el suministro deesta variable, especialmente a Luis Zambrano, Leonardo Vera, Andreas Faust y FranciscoVivancos.


Tctcn, en tanto no se consideran variables observables específicas para cada agente,vale decir que el vector z

i no aparece en la ecuación19. Finalmente, para aislar el

efecto de las variables no observables, el conjunto de parámetros �i se estima con

el modelo de efectos fijos, ya que no hay suficientes observaciones para estimarloscon el modelo de efectos aleatorios. Para este método se requiere que el número deindividuos (cross sections) sea mayor que el número de parámetros a estimar20.

Otro aspecto para considerar es la forma en que entran las variables en el modelo: enniveles o en diferencias. Al estudiar las series se encontró que todas son no estaciona-rias o de raíz unitaria, por lo que el modelo a estimar debería ser en diferencias o, encaso de estar cointegradas, en niveles. Con base en el test de Johansen se pudocomprobar la cointegración de las variables consideradas, por lo que el modelo seestimó en niveles, si bien los resultados en diferencias son similares21.

Igualmente, dada la esperada relación de causalidad bidireccional entre la variabledependiente y la variable de préstamos, se realizó el test de causalidad de Granger,encontrándose que efectivamente la variable tasa de interés activa causa los présta-mos. Para evaluar la importancia de este problema se introdujo los préstamos tantocontemporáneamente como con un rezago, obteniéndose resultados similares conambas especificaciones. Esto puede deberse a la superconsistencia asintótica de lasrelaciones de cointegración, si bien consideramos que la hipótesis de raíz unidad decada serie y de cointegración es al menos discutible.

Ahora bien, incluso no pudiéndose estimar el modelo de efectos aleatorios, lasposibles especificaciones del modelo son varias. Se puede incluir o no la constan-te y se puede imponer o no la restricción de una sola constante para los diversostipos de institución financiera. Igualmente se pueden estimar pendientes diferentes

19 Adicionalmente se consideró una variable artificial temporal (que tomó el valor 1 para lossemestres entre 1994 y 1996) para intentar aislar el efecto de la crisis financiera; sin embar-go, esta variable no resultó significativa en ninguno de los casos.20 En cualquier caso, en la literatura relevante para este tipo de análisis se insiste en quecuando la muestra para la estimación se aproxima a la población estudiada se recomiendanlos efectos fijos para identificar las variables no observables. Éste sería nuestro caso, ya que losbancos considerados representan casi el universo del sistema bancario venezolano. El métodode los efectos aleatorios se recomienda cuando la muestra para la estimación es relativamentepequeña en relación con la población estudiada. Dos importantes referencias sobre el temason Balteagi (1999) y Hsiao (1986).21 Un comentario de interés en este punto tiene que ver con las críticas al poder de estos testen muestras pequeñas, ver por ejemplo los planteamientos de Pyndick (1999) y Maddala yIn Moo Kim (1998). Incluso desde un punto de vista puramente intuitivo es difícil imaginarque la mayoría de las variables consideradas, con tal vez la excepción de los préstamosreales, sean no estacionarias, en el sentido de que puedan crecer o decrecer sin límite. Sinembargo, lo importante en este caso es que si la hipótesis alterna es la correcta; es decir, lasvariables son estacionarias, las regresiones siguen siendo válidas; es decir, no son espurias.


por variable y por tipo de institución o imponer la restricción de una pendientecomún por variable a todas las instituciones financieras. Por si esto fuera poco,dada una de estas especificaciones, el programa E-Views 3.1 (usado en nuestrasestimaciones) permite estimar el modelo con los métodos de mínimos cuadradosordinarios para datos de panel (PLS), mínimos cuadrados generalizados (GLS), yregresiones aparentemente no relacionadas (SUR).

Se ha optado por presentar los resultados con el método SUR, considerado el másgeneral22. Sin embargo, al estimar los modelos con los otros métodos se comprobó lasolidez de los resultados, cuestión que se reporta más adelante en el Cuadro N° 16.

En este sentido, es importante destacar que en lugar de seleccionar el método y laespecificación considerados estadística y/o económicamente más adecuados seha preferido utilizar la gama de opciones disponibles, a fin de resaltar la robustezde los resultados a diferentes especificaciones y métodos de estimación.

En síntesis, a continuación se presentan los resultados de la estimación con elmétodo SUR para los siguientes modelos: con constante común o con una cons-tante por agrupación de instituciones financieras, y con y sin restricción de pen-diente homogénea. Se omite el caso del modelo sin constante, ya que no seconsidera relevante esta distinción.

En los modelos con constante común (presentados en el Cuadro N° 14) se obser-va, en primer lugar, que el coeficiente asociado a la tasa de interés pasiva está entodos los casos muy próximo al valor para mercados competitivos, con niveles designificación (medidos por el test t) inferiores a 1 por ciento.

El test de Wald para contrastar la hipótesis de que este coeficiente es igual a launidad se acepta en todos los casos, con niveles de significación más que satisfac-torios. Es importante notar, sin embargo, que la hipótesis alterna relevante no esla de poder de mercado, ya que todos los coeficientes son inferiores a la unidad.Más bien, en el presente caso la hipótesis alterna es que la banca absorbe partedel costo financiero.

Los resultados para los gastos de transformación no sólo son estadísticamente signi-ficativos en todos los casos, sino que en términos del valor absoluto de su coeficien-te resultan ser los más relevantes en la explicación de la tasa de interés activa.

En relación con la importancia de las medidas de riesgo en el modelo, elmicroeconómico resultó ser siempre altamente significativo. En cuanto al riesgosistémico se obtuvo el signo esperado con las dos variables consideradas; vale decir,que la inestabilidad macroeconómica medida por la tasa de inflación presenta una

22 El método SUR supone errores heterocedásticos tanto temporalmente como entre lasdiferentes ecuaciones (referidas a agrupaciones de bancos en nuestro caso), así comocontemporáneamente correlacionados.


correlación positiva con la tasa de interés activa y la depreciación del tipo decambio (que supone una depreciación esperada menor) tiene una correlaciónnegativa. Sin embargo, sólo la tasa de depreciación es significativa, a 5 por ciento,ya que la inflación lo es aproximadamente a 10 por ciento.

Cuadro N° 14Modelos de pendiente común

Const. Común Const. Común Efectos fijos Efectos fijos

Constante -0.03 -0.04(-1.08) (-1.27)

TIP 0.97** 0.96** 0.93** 0.93**(17.3) (17.51) (20.40) (20.41)

GTA 2.52** 2.46** 2.62** 2.53**(9.29) (9.14) (11.86) (11.49)

Provisiones 1.82** 1.87** 2.01** 1.99**(4.97) (5.21) (5.51) (5.58)

Préstamos -5.81E-07 -6.97E-07 -1.13E-06 -1.36E-06*(-1.23) (-1.44) (-1.78) (-2.05)

Inflac 0.03 0.03(1.88) (1.76)

Tctcn -0.01* -0.01*(-2.04) (-2.19)

R2 ajustado 0.93 0.93 0.93 0.93

Durbin-Watson 1.73 (AR1) 1.81 (AR1) 1.49 (AR1) 1.61 (AR1)

x2 para cTIP

= 1 0.36 0.43 2.16 2.71(0.55) (0.51) (0.14) (0.10)


En cuanto a la variable préstamos el primer comentario que es conveniente hacer,es que la interpretación de su coeficiente es muy diferente a los otros casos, porser la única variable en niveles. Por lo mismo, para entender la magnitud de sucontribución es más útil el Cuadro N° 17. Por otro lado, el signo de su coeficienteproporciona información respecto al tipo de economías de escala que prevalecenen la industria. Cuando este signo es negativo (como en el presente caso) hayrendimientos crecientes, ya que un aumento en el nivel de producción (présta-mos) reduce los costos por unidad. Cuando el signo es positivo los rendimientosson decrecientes por la razón contraria, en tanto que cuando el coeficiente es cero(o no significativo en términos estadísticos) los rendimientos son constantes y laescala de producción no es relevante para los costos.


Si bien el signo es negativo, sólo en el último modelo el nivel de significación esaceptable (5 por ciento), lo cual indicaría que la escala en esta industria no es untema relevante. Esto pondría en tela de juicio las políticas orientadas a reducir elnúmero de instituciones financieras en procura de una escala más eficiente. Sinembargo, es necesario mencionar que el proceso de fusiones que se ha presentadorecientemente en el sistema venezolano es muy probable que en el corto plazosuponga más bien un incremento en los costos, debido a la necesidad de homo-geneizar las plataformas tecnológicas de los bancos, por poner sólo un ejemplo.Igualmente, el mismo proceso de actualización tecnológica de reciente data puederequerir un período de maduración para poder observar sus efectos. Este tipo de pro-cesos, incluso si se hubiesen dado hace mayor tiempo, requeriría en todo caso deun modelo dinámico para ser estudiados adecuadamente.

Cuadro N° 15Modelos de pendiente diferenciada

Const. común Const. común Efectos fijos Efectos fijos

Constante -0.01 -0.01(-0.45) (-0.44)

TIP-MGRAN 0.93** 0.93** 0.93** 0.93**(16.93) (17.32) (16.64) (16.71)

TIP-GRAN 1.04** 1.02** 1.07** 1.05**(7.85) (8.30) (8.15) (8.57)

TIP-MED 0.94** 0.94** 0.91** 0.90**(9.46) (9.49) (8.66) (8.48)

TIP-PEQ 0.97** 0.97** 0.97** 0.97**(11.45) (11.43) (12.07) (11.84)

GTA-MGRAN 2.68** 2.64** 2.70** 2.57**(10.59) (10.34) (9.28) (8.46)

GTA-GRAN 2.23** 2.24** 2.56** 2.51**(6.79) (7.24) (6.87) (7.07)

GTA-MED 2.52** 2.46** 2.23** 2.17**(5.36) (5.16) (3.89) (3.66)

GTA-PEQ 2.08** 2.06** 2.00** 2.02**(5.08) (5.01) (4.71) (4.64)

Prov-MGRAN 1.55** 1.56** 1.75** 1.74**(3.59) (3.60) (3.84) (3.83)




Prov-GRAN 1.20* 1.36* 1.32** 1.44**(2.22) (2.55) (2.39) (2.67)

Prov-MED 3.52 3.48 4.08 3.92(1.85) (1.83) (1.89) (1.82)

Prov-PEQ 4.76** 4.75** 4.83** 4.77**(5.70) (5.64) (5.65) (5.50)

PR-MGRAN -1.82E-06* -2.00E-06** -1.72E-06 -2.192E-06*(-2.59) (-2.79) (-1.81) (-2.17)

PR-GRAN -2.82E-06 -5.02E-06 6.08E-07 -1.19E-06(-1.08) (-1.47) (0.13) (-0.27)

PR-MED -3.97E-06 -4.12E-06 -5.25E-06 -5.99E-06(-1.63) (-1.69) (-1.63) (-1.83)

PR-PEQ 1.53E-05 9.10E-06 1.30E-05 5.08E-06(0.35) (0.20) (0.31) (0.11)

Inflac. 0.03 0.03(1.43) (1.48)

TCTCN -0.01* -0.01(-1.94) (-1.88)

R2 ajustado 0.93 0.93 0.93 0.93Durbin-Watson 1.52 (AR1) 1.61 (AR1) 1.49 (AR1) 1.61 (AR1)x2 para c

TIP=1 3.43 2.88 3.13 3.07

(0.49) (0.58) (0.54) (0.55)Fuente: Cálculos propios.

Finalmente, con respecto a los modelos con constante común, la persistencia deerrores correlacionados llevó a incorporar un proceso autorregresivo de primerorden, si bien su introducción afectó apenas marginalmente los parámetros esti-mados. La bondad del ajuste, en tanto, indica que los modelos explican aproxi-madamente 93 por ciento de la tasa de interés activa.

En el Cuadro N° 15 se presenta la estimación de los mismos modelos pero elimi-nando la restricción de pendiente común. En general se mantienen las conclusio-nes reportadas para las especificaciones reflejadas en el Cuadro N° 14, si bien eneste caso interesa, particularmente, verificar si existe algún tipo de comportamien-to diferenciado para las agrupaciones de bancos consideradas.

En el caso de los coeficientes de la tasa de interés pasiva, si bien se observa unmayor resultado para las agrupaciones de bancos grandes y pequeños respecto alos muy grandes y medianos, no es posible atribuir el resultado al tamaño de lasinstituciones, debido a la evidente discontinuidad de la relación entre el tamañode la institución y el coeficiente. Esto puede interpretarse en el sentido de que si


bien parecen existir diferencias en el comportamiento de las instituciones, éstas noparecen resultar de su tamaño y, ciertamente, no son muy significativas23. Esto, porcierto, no quiere decir que en determinados segmentos de mercado las institucionesbancarias no puedan aprovechar o estén aprovechando un poder de mercado.

Efectivamente, los resultados aquí presentados son agregados por institución y enconsecuencia no permiten identificar situaciones individuales en las cuales losbancos podrían estar aprovechando su poder de mercado en determinados seg-mentos, trasladando costos de unos clientes a otros.

El resultado para los gastos de transformación indica igualmente una gran homo-geneidad entre las diferentes agrupaciones de bancos. De alguna manera sirvecomo comprobación de que no hay diferencias significativas en cuanto a la eficien-cia, desde el punto de vista de los costos operativos, entre los bancos agrupadospor tamaño.

El análisis de la variable préstamos conduce a una conclusión algo diferente conrelación a las economías de escala. Si bien la significación no es muy alta, parecehaber algún grado de costos decrecientes en el caso de los bancos muy grandes.En las otras agrupaciones los resultados son no significativos y en el caso de losbancos pequeños el signo más bien indicaría costos crecientes.

Los resultados para las medidas de riesgo son, en general, bastante similares a losde las estimaciones con constante común. Únicamente en el caso de las provisio-nes para los bancos medianos el nivel de significación es bajo (alrededor de 10por ciento), si bien el signo es correcto.

En estas estimaciones igualmente el modelo explica 93 por ciento de la variabledependiente y, si bien se incorporó un término autorregresivo de primer orden;éste no alteró los resultados de una manera significativa.

Finalmente es importante reiterar la notable robustez de los resultados para lasdiferentes especificaciones.

Debido a la importancia que tienen para la discusión que se ha dado recientementeen Venezuela respecto al posible aprovechamiento de poder del mercado por parte dela banca (e incluso a la existencia de colusión entre diversas instituciones), en elCuadro N° 16 se presentan los resultados para el modelo con datos agrupados yestimado con constante común (método que da el mayor poder de mercado) de loscoeficientes asociados a la tasa de interés pasiva ajustada por coeficiente de reservas.

23 Una recomendación en este caso podría ser evaluar otro tipo de segmentación, por ejem-plo de acuerdo con las características de las carteras de los bancos, esto es, bancos orienta-dos al crédito de consumo versus bancos orientados al crédito a las corporaciones, pormencionar una posible diferenciación de cartera. El problema en este caso es la definiciónde los tipos de cartera y, sobre todo, que muy probablemente los bancos varían su compor-tamiento (pasan de una categoría a otra) en el tiempo.


Cuadro N° 16Resultados del modelo con mayor poder de mercado

Coeficiente de TIP

OLS 1.012

GLS 0.997

SUR 0.976

OLS con préstamo rezagado 1.030

GLS con préstamo rezagado 1.017

SUR con préstamo rezagado 0.997


Otro resultado que sirve para ilustrar más adecuadamente la contribución decada variable a la explicación de la tasa de interés activa se presenta en el CuadroN° 17. Como ejemplo se ha tomado el valor de las variables en el último períodoconsiderado (diciembre de 1999) para la agrupación de bancos muy grandes y seha usado el modelo con datos agrupados y sin constante.

Como puede verse en el Cuadro N° 17, los gastos de transformación eran el factormás importante en la explicación de la tasa de interés activa para diciembre de1999, contribuyendo con aproximadamente tres cuartas partes. En segundo lugarlos costos financieros, representados por la tasa pasiva, contribuían en 22 porciento. En tercer lugar el riesgo microeconómico aportó aproximadamente 7 por cien-to y los factores macroeconómicos tuvieron una influencia muy marginal.

Los anteriores resultados son contundentes al mostrar el porqué de las dificultadespara reducir la tasa de interés activa, ya que si bien las tasas de interés pasivas hanbajado considerablemente, al igual que la inflación, el factor fundamental en el com-portamiento de la tasa sobre préstamos es el nivel de los gastos de transformación24 .Igualmente, es poco lo que aparentemente se puede lograr bajando el riesgo.

24 Otra vez, es importante tener presente que existen factores coyunturales que explican loselevados niveles de gastos de transformación para el año 1999. Particularmente, los costosde algunas instituciones se vieron fuertemente incrementados por la introducción de unanueva plataforma tecnológica y, de acuerdo con la normativa vigente, estos cambios tecno-lógicos pueden ser depreciados con relativa velocidad, lo que implica una imputaciónimportante a los costos por este concepto para esos años. Por otra parte, el componentemás importante de dichos gastos es el costo de personal. En consecuencia, una baja acele-rada de los gastos de transformación debe ir asociada con una disminución significativa delempleo en el sector.


Cuadro 17Contribución a la explicación de la tasa de interés activaCaso: Bancos muy grandes

%

Tasa pasiva ajustada 22,0

Gastos de transformación 75,2

Provisiones 6,9

Préstamos -5,2

Inflación 1,5

Tasa de depreciación -0,4


Conclusiones

Son bastante numerosas las conclusiones que pueden extraerse de los anterioresresultados, por lo que a continuación se hace una síntesis de las que parecen másrelevantes.

No hay diferencias significativas para una especificación dada y diferentes méto-dos de estimación, por lo que los coeficientes estimados parecen bastante robus-tos. La hipótesis nula de poder de mercado se rechaza en todas las estimaciones demanera contundente.

Al realizar el análisis distinguiendo por categorías de bancos (tipología por tama-ño), se encuentran diferencias menores, lo cual sugiere evaluar alternativas desegmentación que permitan avanzar en la comprensión del proceso de inter-mediación en Venezuela.

Las economías de escala no parecen ser un factor relevante en la explicación de la tasade interés activa. En concordancia con esto, no parece ser relevante la distinción portamaño en la relación entre los gastos por unidad del activo y la tasa de interés.

El riesgo medido a través de las provisiones es el factor de mayor importanciarelativa y de mayor significación estadística para la explicación de la tasa deinterés activa. Cuando el riesgo es medido por variables macroeconómicas, laúnica significativa es la inflación. La devaluación del tipo de cambio, si bien tieneel signo adecuado, no resulta ser estadísticamente significativa.

El factor de mayor significación en la explicación de la tasa de interés activa, tantoen términos absolutos como relativos, es el nivel de los gastos de transformación,lo que lleva a la conclusión de que la tasa de interés activa sólo disminuirásignificativamente cuando los factores coyunturales y estructurales que la afectandeterminen una reducción de dichos gastos de transformación.


Conclusiones y extensiones

El margen financiero en Venezuela para el período considerado depende de va-riables microeconómicas, macroeconómicas, factores institucionales y de riesgo.En consecuencia, plantear interpretaciones simples, únicas, así como relacionespredeterminadas entre variables relevantes constantes en el tiempo para toda laindustria no parece un enfoque apropiado, y menos sustentable. Por lo tanto, hayque evaluar empíricamente el tipo de relación existente, así como la magnitud desus efectos. Y luego plantearse el diseño de regulaciones y acciones de políticas;de lo contrario se pueden proponer cursos de acción y soluciones para sistemasy organizaciones que no reflejan el mercado y sus segmentos relevantes. Esteproceso es dinámico y debe ajustarse a decisiones de mercado; es decir, las visio-nes ideológicas ayudan poco a la solución de posibles desequilibrios.

Si bien se ha reducido el margen, en Venezuela sigue siendo, al menos en térmi-nos absolutos, grande en comparación con otras economías. Al rechazarse lahipótesis del poder de mercado la pregunta que surge es si es válido el tratamientoagregado e incluso la desagregación considerada. En este sentido, una importanteconclusión debe ser la pertinencia de profundizar el análisis y evaluar la posibili-dad de superar el supuesto de producto homogéneo y estudiar el comportamien-to de segmentos del mercado.

Parece conveniente “enfocar” más aún el tema de la elevada significación e im-portancia que tienen los gastos de transformación. En este caso compiten hipóte-sis (por ejemplo, ineficiencia versus capitalización) que es difícil contrastar sin unestudio más detallado. Concretamente se debería estudiar la composición de losgastos y qué tanto ha pesado en los costos el proceso de modernización y ade-cuación a la competencia global.

Un análisis de la industria bancaria en relación con su organización, comporta-miento y desempeño debe formalizarse a fin de sustentar criterios de segmentaciónrelevantes y una mejor comprensión acerca de la formación de los precios; lo cualpermitirá orientar los esfuerzos dirigidos a crear un sector financiero moderno,sostenible, con un marco regulatorio y de supervisión adaptado al entorno globaliza-do, con presencia creciente de la banca extranjera.

La importancia de la banca extranjera en el país obliga a evaluar su contribucióne impactos no solamente sobre los determinantes del margen, sino también sobreel desarrollo de la industria a mediano plazo, la economía doméstica y el nivel deriesgo (país y sector).

La capitalización y modernización del sistema bancario es urgente, deseable ynecesaria, pero tiene efectos diferenciados sobre el margen financiero en el tiempo.


Los procesos de adquisiciones y fusiones generan costos reales a corto plazo ybeneficios potenciales a mediano y largo plazo, lo cual tiene impactos de diversossignos sobre el margen financiero.

Igualmente, si bien se observan economías de escala, éstas parecen no muy signi-ficativas. En este sentido es conveniente analizar el efecto en los costos de cortoplazo que tiene el proceso de adquisiciones y fusiones. En este caso la respuestametodológica podría ser la pertinencia de un análisis dinámico que tome encuenta los posibles rezagos del proceso. Sin embargo, lo reciente de éste hacedifícil la obtención de resultados concluyentes.

Considerando que la industria bancaria opera en mercados imperfectos y en elnegocio del riesgo, hay que profundizar en el conocimiento de los canales detransmisión de ambos hacia el comportamiento del margen.

Con relación a la elevada significación de la variable proxy de riesgo, provisiones,es interesante también establecer qué parte del comportamiento de esta variableobedece a cambios en las regulaciones más que a una percepción de incrementodel riesgo por parte de las instituciones. Analizar en mayor detalle los determinan-tes de las provisiones permitirá avanzar en los determinantes microeconómicosdel spread y en el diseño de políticas sectoriales adecuadas.

Las nuevas propuestas sugeridas por Basilea, que se están discutiendo a nivel interna-cional, en materia de adecuación de capitales deben ser consideradas en relación consus potenciales impactos sobre el manejo del riesgo, los determinantes del margenfinanciero y el desarrollo del sistema financiero a niveles nacional y regional.


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Autoridades Diego Luis Castellanos E.Presidente

Rafael J. CrazutBernardo FerránManuel Lago RodríguezArmando León RojasDomingo F. Maza ZavalaJorge Giordani

(Representante delEjecutivo Nacional)

Administración Diego Luis Castellanos E.Presidente

Gastón Parra LuzardoPrimer Vicepresidente

Eddy Reyes TorresSegundo Vicepresidente

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Fundación La Casa de Bello

Caracas, Venezuela

Noviembre, 2001

A r t í c u l o s

Evolución y determinantes del spread financiero en VenezuelaLuis Zambrano Sequín, Leonardo Vera y Andreas Faust

¿Por qué Venezuela tiene diferenciales de tasas tan altos?Felipe Pérez Martí y Francisco RodríguezC o n s i d e r a c i o n e s s o b r e e l t r a b a j o :

“¿Por qué Venezuela tiene diferenciales de tasas tan altos?”Luis Zambrano Sequín, Leonardo Vera y Andreas Faust

¿Existe verdaderamente explotación del poder de mercadoen el sector bancario venezolano?Felipe Pérez Martí y Francisco Rodríguez

Determinantes del spread bancario en VenezuelaAdriana Arreaza, María Amelia Fernández y María Josefa Mirabal

Determinantes del spread de tasas de interés en VenezuelaLino Clemente R. y Alejandro Puente

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Determinantes del Spread bancario en Venezuela