D O C U M E N T O D E T R A B A J O

Instituto de EconomíaTESIS d

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I N S T I T U T O D E E C O N O M Í A

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RACIONAMIENTO DE CREDITO EN PRESENCIA DE UN TECHO A LA TASA DE

INTERÉS: EVIDENCIA PARA EL SISTEMA BANCARIO ECUATORIANO, 2002 - 2007

Jaime Coronel R.

RESUMEN EJECUTIVO

Este estudio busca evaluar si el mantenimiento de una tasa de interés máxima durante el período

posterior a la dolarización ha llevado a racionamiento de crédito. Mediante el uso de datos de panel

se demuestra que la fijación de tasas está fuertemente vinculada a la tasa máxima en vigencia, sobre

todo en los créditos para individuos. Y con la aplicación de un modelo de mercados en

desequilibrio se encuentra evidencia de racionamiento de crédito durante la mayor parte del

período. Sin embargo no existe una correspondencia directa entre el vinculo de la tasa de interés

aplicada a cada mercado de crédito con la tasa máxima y la existencia de racionamiento en ese

mercado. Por lo que no se puede concluir que la existencia de una tasa máxima sea el principal

determinante de la existencia de racionamiento de crédito que parece ser más bien un fenómeno de

equilibrio.

1

INDICE

INDICE DE CONTENIDOS

1. INTRODUCCIÓN……………..………………………………………….………………………………………….…32. MARCO TEÓRICO…………….………………………………………………………………….….…...….................52.1. Racionamiento de Crédito de Equilibrio……………………………...…………………….…….……...................52.1. 2.2. Racionamiento en presencia de una tasa de interés máxima..……………………….…….…...……....….143. EL MERCADO DE CREDITO EN EL ECUADOR…………………………………………………...…..................173.1. Normativa…………………………………………………………………………………………………...…...…....224. EVIDENCIA EMPÍRICA…............................................................................................................................................254.1. Descripción de los datos……………………...……………………………………………………….………..........254.2. Evidencia en las tasas de interés…………...……………………………………………………………...…..........264.2.1. Especificación y variables………………...……………………………………………………………….....…….....264.2.2. Metodología…..………………………...……………………………………………………...….…..…..…..…...…374.2.3. Resultados…..………………………………………………………………………………………..…….………...374.3. Modelo de Desequilibrio de Crédito…………………………………………………………….……….………...424.3.1. Especificación y Metodología….………………………………………………………………………………….….434.3.2. Resultados...…………..…………………………………………………………………………………….....…..…455. CONCLUSIONES………………………………………………………………………………………………...….…54BIBLIOGRAFÍA………………………………………………………………………………………………………...…56APENDICE: Deducción de la Ecuación de Tasas de Interés…………………………………………………….…....59ANEXOS…………………………………………………………………………………………………………………...62

INDICE DE TABLAS

TABLA 1: Estadísticos descriptivos……………………………………………….……………..…….…………….….29TABLA 2: Reparto del número de observaciones de tasa por relación con la tasa máxima…………………....…34TABLA 3:Efectos de las comisiones de cartera en las tasas de interés………………………..……………..............36TABLA 4.a: Resultados de la estimación de tasas de interés por LSDV………………………………...……….….38TABLA 4.b: Resultados de la estimación de tasas de interés por LSDV (tipo de crédito)...………...……..…...….39TABLA 5.a: Modelo de desequilibrio de crédito (Especificación I)…………………………………..……..…….…46TABLA 6: Ecuaciones de cointegración para la demanda y oferta de crédito……………………………………...51

INDICE DE GRÁFICOS

GRAFICO 1: Oferta y demanda de crédito…..…………………………………………………………………………..6GRAFICO 2: Determinación del equilibrio de mercado en racionamiento………………………….…….…............9GRAFICO 3: Racionamiento con grupos heterogéneos de clientes…..….…………………………………………..11GRAFICO 4: Límite a la tasa de interés en monopolio……....……………………………………………………..…16GRAFICO 5: Depósitos y créditos sistema financiero y deuda externa privada……………………………...........18GRAFICOS 6.a-6.d : Cartera de créditos por tipo de institución y tipo de crédito……………………......……..…19GRAFICO 7: Calidad de cartera por tipo de crédito…………………….…………………………………………….20GRAFICO 8: Índice de Herfindahl sistema bancario....……………………………………………………........…….22GRAFICOS 9.a-9.b: Tasa promedio de colocación y tasas referenciales…………..……………………..……….…31GRAFICOS 10.a-10.d: Tasas promedio, máxima y mínima de colocación por tipo de crédito......…….............…32GRAFICO 11: Evolución de la volatilidad en el corte transversal………………………………......…...…..............33GRAFICOS 12.a-12.f: Efecto de las comisiones de crédito en las tasas de colocación………….....……..............…35GRAFICO 13.a: Probabilidad de régimen de oferta (exceso de demanda). Modelo I…...……......……..............…52GRAFICO 13.b: Probabilidad de régimen de oferta (exceso de demanda). Modelo I…...……......…….............…53INDICE DE ANEXOS

ANEXO 1: Tasas de interés referenciales de crédito a noviembre de 2007………………………………………….62ANEXO 2.a: Modelo de desequilibrio de crédito: Estimadores iniciales de la regresión por MCO (especificación I)…………………………………………………………………………………………………………………………….63ANEXO 2.b: Modelo de desequilibrio de crédito: Estimadores iniciales de la regresión por MCO (especificación II)…………………………………………………………………………………………………………………………...64ANEXO 3: Tests de raiz unitaria………………………………………………………………………………...………65ANEXO 4: Tests de cointegración de la cartera observada con la estimada del modelo de desequilibrio………66

2

1. INTRODUCCIÓN

Los mercados de crédito son básicamente mercados de promesas: el oferente (acreedor) transfiere

recursos en tiempo presente al demandante (deudor), esperando ser repagado en el futuro con una

prima adicional (interés). Esta definición involucra dos características básicas que los distinguen del

resto de los mercados: heterogeneidad, ya que la calidad del bien transado (la promesa) es diferente

entre deudores, y secuencialidad ya que la transferencia de recursos y el pago se producen de

forma separada en el tiempo (Jaffee y Stiglitz, 1990). A su vez estas características hacen de la

incertidumbre respecto al cumplimiento de la promesa un elemento clave en el funcionamiento de

estos mercados, por lo que para su funcionamiento se necesitan mecanismos que por un lado

permitan evaluar la calidad del deudor y la probabilidad que efectúe el repago de los recursos y,

por otro lado, llegado el momento del pago aseguren el cumplimiento de la promesa. Las

soluciones más relevantes al problema han sido el establecimiento de contratos de deuda

involucrando un pago fijo al acreedor, como mecanismo de alineación de incentivos entre

prestatarios y prestamistas y la creación de intermediarios financieros que juntan los ahorros de los

agentes y los prestan a los deudores, reduciendo los costos de obtención de información y

seguimiento a los deudores (Diamond, 1984).

Aún así estas soluciones no eliminan del todo las fricciones en el mercado de crédito. A pesar de la

especialización del intermediario en la recolección de información, rara vez llega a disponer de la

misma información que sus deudores sobre la probabilidad de éstos de generar ingresos suficientes

para asegurar el repago de la deuda. Por otro lado tanto la estructura de los intermediarios

financieros como los vínculos particulares que mantienen con sus deudores puede llevar a que el

funcionamiento del mercado de crédito esté lejano a una situación de competencia perfecta. Estas

razones, así como el traslado de los problemas de información asimétrica al nivel de la relación

entre los ahorristas originales y el intermediario, han llevado a que los mercados financieros

intermediados sean sometidos a un control y una regulación mucho mayor que el resto de

mercados.

Entre estos controles se encuentra la regulación del precio (tasa de interés) que se aplica a los

créditos. Límites estrictos a las tasas de interés acompañados de normas respecto a la asignación del

crédito fueron comunes para las economías en desarrollo durante la segunda mitad del siglo

pasado, como mecanismo para incentivar la inversión (Fry, 1998). Aunque en la actualidad la

3

mayoría de economías han levantado estas restricciones, el mantenimiento de un techo a la tasa de

interés de créditos sigue siendo común, incluso en el caso estadounidense (probablemente la

economía más desarrollada financieramente) existen leyes contra la usura que imponen límites a las

tasas de interés en los casos de créditos para el consumo (Staten y Johnson, 1995). Dadas las

características del mercado de crédito esta medida puede llevar a una menor o mayor cantidad de

equilibrio respecto a la que se alcanzaría sin interferencia en los mercados. Pero no son necesarias

regulaciones exógenas para llegar a un equilibrio de mercado con exceso de demanda y a una tasa

inferior la que vacía el mercado, es decir que existan demandas no satisfechas de crédito

independientemente del precio que estén dispuestos a pagar los individuos (algo impensable en los

mercados de bienes), este fenómeno es conocido como “racionamiento de crédito” que es un

resultado generado endógenamente por la existencia de asimetrías informativas y divergencia de

incentivos entre acreedores y deudores.

Los sistemas financieros son la pieza central en el proceso de asignación de recursos para los

proyectos de inversión y también permiten a los individuos suavizar su consumo en el tiempo; al

afectar los incentivos y restricciones financieras que enfrentan los agentes influencian la trayectoria

de crecimiento de la economía (Levine, 2004), por tanto fallas en su funcionamiento tienen efectos

agregados. En el caso de economías dolarizadas el rol de las instituciones financieras como

encargadas de la asignación de recursos cobra una relevancia particular ya que sustituyen a la

autoridad monetaria como proveedores de medios de pago, al ser el de canal de transmisión de los

recursos en moneda extranjera provenientes del exterior.

En el caso de la economía ecuatoriana el establecimiento en abril de 2000 de una tasa máxima para

los créditos, establecida como un monto fijo sobre el promedio aplicado a la cartera corporativa fue

una de las medidas que acompañó a la dolarización de la economía. Una respuesta común del

sistema financiero a esta medida fue el cobro de significativas comisiones de desembolso de crédito.

Por esta razón, en julio de 2007 se flexibilizaron los límites, diferenciándolos según el destino del

crédito y vinculándolos no al primer momento (promedio) sino al segundo momento (desviación

estándar) de la distribución de tasas, y al mismo tiempo prohibiéndose el cobro de comisiones de

cualquier tipo que estén vinculadas a las operaciones de crédito.

En este contexto y como forma de evaluar los posibles cambios en eficiencia de la nueva medida,

este estudio intenta establecer si el límite vigente entre abril 2000 y julio de 2007 fue un

determinante fundamental del racionamiento en el mercado de crédito, por lo que primero es

necesario comprobar la relevancia de este fenómeno. Las herramientas empleadas fueron, primero

4

el uso de regresiones de panel de la tasa de crédito para encontrar sus determinantes y su

vinculación con la tasa máxima, y segundo la aplicación de un modelo de mercado en desequilibrio

para establecer la existencia de racionamiento en cantidad en el mercado de crédito. En el segundo

capítulo se hace una revisión de los supuestos teóricos relacionados con la restricción a las tasas de

crédito y de las teorías que buscan explicar la existencia de racionamiento en el mercado de crédito

como fenómeno de equilibrio. El tercer capítulo provee un marco de referencia para el análisis al

describirse las características principales del mercado de crédito intermediado en el Ecuador, las

normas relevantes que regulan su funcionamiento y la evolución del crédito durante el período

posterior a la dolarización. En el cuarto capítulo se procede al análisis empírico, primero se analiza

la evolución de las tasas de interés y su sensibilidad ante cambios en sus determinantes, y luego se

trata de estimar la existencia o no de exceso de demanda en el mercado de crédito mediante el uso

de un modelo de desequilibrio. En ambas etapas la diferenciación de los mercados por tipo de

crédito (relacionado con el destino) es fundamental para la interpretación de los resultados. Por

ultimo en el quinto capítulo se presentan las conclusiones respecto a la relevancia del fenómeno

estudiado, la influencia del mantenimiento de un límite a las tasas de interés y los posibles cambios

que puede traer la nueva regulación.

2. MARCO TEÓRICO

2.1. Racionamiento de Crédito de Equilibrio

La heterogeneidad del bien transado en el mercado de crédito lleva a que el precio se fije en función

no solo de la cantidad sino de otras cualidades importantes del bien (Balstenperger, 1978),

relacionadas con la calidad de los clientes y sus probabilidades de repago, cualidades que se

reflejan en “elementos de no-precio” del bien (Balstenperger, 1976) como pueden ser el colateral o la

exigencia de niveles máximos de apalancamiento para el prestatario. Se puede entonces definir

estricta de racionamiento de crédito es aquel que ocurre cuando “la demanda de crédito del

prestatario es rechazada aún cuando éste está dispuesto a pagar todos los elementos de precio y no-

5

precio del bien” (Balstenperger, 1978). En el caso que un cliente dispuesto a pagar la tasa de interés

vigente sea rechazado en su demanda de crédito por insuficiencia de colateral u otras garantías de

repago o porque la percepción de su riesgo por parte del intermediario es demasiado alta, la

insuficiencia de garantías significa que no cubre uno de los “elementos de no-precio” por lo que no

se puede decir que sea un cliente racionado.

Otra particularidad del mercado de crédito es que el precio puede afectar la calidad del bien: dada

la finitud del ingreso esperado del deudor, una tasa de interés creciente incrementa el riesgo de no

pago. Entonces la función de oferta de crédito puede tener la característica de inclinarse hacia atrás

pasado cierto nivel de tasas de interés (Jaffee y Stiglitz, 1990), como se puede apreciar en el Gráfico

1. En este caso una curva de demanda de la forma Lid’ llevará a racionamiento de crédito, ya que el

intermediario no prestará más allá del punto (Li2, Ri2) sobre la curva de oferta Lis(R) que maximiza

su ganancia. Y por tanto habrá racionamiento, con un exceso de demanda equivalente a Li3-Li2.

Equilibrios con tasas de interés por encima de Ri2 no son posibles, incluso aunque correspondan a la

tasa de equilibrio walrasiana que vacía el mercado, ya que el prestamista obtiene un menor

beneficio, por lo que preferirá dejar una demanda insatisfecha de crédito.

Una condición suficiente para el racionamiento de crédito es la existencia de una relación no

monotónica entre el beneficio esperado del prestamista y la tasa de interés. Si (r), el beneficio

esperado, alcanza un máximo local más allá de una tasa r*, si la tasa de equilibrio walrasiano que

vacía el mercado se encuentra por encima de r*, entonces el equilibrio de mercado se dará con

exceso de demanda. Stiglitz y Weiss (1981) consideran que un equilibrio de este tipo se origina en

L

RLi

d’

Lid1

Lid2

Lis(R)

I

Li2Li

1

Ri1

Ri2

Ki/Ri

GRAFICO 1: Oferta y demanda de crédito

Li3

6

asimetrías de información, el intermediario, al estar menos informados que sus deudores sobre las

posibilidades de repago del crédito, preferirá restringir el crédito a algunos clientes para evitar los

problemas de selección o incentivos adversos. En este modelo se define al racionamiento de crédito

como la situación en la cual “entre deudores observacionalmente idénticos, algunos consiguen

crédito y otros no y los deudores racionados no pueden conseguir crédito a ninguna otra tasa” o

alternativamente cuando “un tipo entero de deudores no puede conseguir crédito aun cuando

podrían acceder a él si la oferta de fondos fuera la suficientemente grande” (Stiglitz y Weiss, 1987).

Dentro de estas definiciones el racionamiento de crédito es total, un cliente es aceptado o rechazado

pero no se le otorga un monto menor al solicitado.

En este esquema, la tasa de interés se transforma en el principal mecanismo de selección entre

clientes “buenos” y “malos” de acuerdo a su riesgo, aquellos clientes que se muestran dispuestos a

tomar crédito a una tasa superior a aquella que maximiza la ganancia del prestamista se señalan a si

mismos como clientes de alto riesgo y el acreedor puede esperar un retorno marginal negativo en

dichos préstamos. Se asume que la distribución de los retornos R está dada por una función F(R,)

donde es un parámetro creciente en el riesgo del proyecto. Si 1> 2, entonces F(R,) cumple las

siguientes propiedades:

0

2

0

1 ,, dRRFdRRF (2.1.4)

Y 0

0

2

0

1 ,,, x

xx

dRRFdRRF (2.1.4’)

entonces ante proyectos con diferentes , incrementos en la tasa atraerán a clientes más riesgosos

(selección adversa) o incentivarán a los prestatarios a asumir proyectos de mayor riesgo (incentivos

adversos, que tienen lugar ex ante a diferencia del “riesgo moral” que se verifica ex post).

SELECCIÓN ADVERSA: Se asume que el intermediario conoce el retorno esperado del proyecto,

pero no su nivel de riesgo dado por . Si B es la cantidad de deuda y C el colateral de respaldo, y el

contrato de deuda es el contrato óptimo entre prestamista y prestatario por las razones dadas en

Diamond (1984), entonces la función de beneficio del prestatario viene dada por:

(R,r)=max(R-(1+r)B, -C) (2.1.5)

7

C crea un piso a la pérdida del prestatario (por responsabilidad limitada) y lo que hace a (.)

convexa en R, y al mismo tiempo creciente en . Existe un valor min en el cual la ganancia del

deudor es cero y a partir de éste valor pedirá prestado. Dicho valor debe satisfacer:

0,,)1(max, min0

min

RdFCBRRr (2.1.6)

Diferenciando respecto a min obtenemos:

min)1(min

,

d

drRdFB

CBr

(2.1.7)

Y por tanto

0

,

min

)1(min

CBr

RdFB

r(2.1.8)

Es decir la convexidad de la curva de beneficio lleva a que el valor de umbral de a partir del cual

el empresario está dispuesto a pedir prestado es creciente en la tasa, por tanto incrementos de tasas

atraerán a clientes con mayor y por tanto disminuyen el retorno esperado del banco.

Mientras tanto para el intermediario el beneficio viene dado por

(R,r)=min(R+C,B(1+r)) (2.1.9)

si en (2.1.4’) hacemos x=B(1+r), la probabilidad acumulada de no pago es mayor para clientes con

mayor , y como por (2.1.8) un aumento en r incrementa qmin, existirá un punto en que este efecto

domine al incremento directo en los ingresos del acreedor dados por un mayor r. Esto explica que la

función de beneficios (r) no sea monótona en la tasa de interés. En este caso el equilibrio de

mercado se alcanzará con racionamiento de crédito. La situación se presenta en el Gráfico 2. El

cuadrante II presenta la función de retorno esperado, que como se argumentó anteriormente es no

monotónica en la tasa de interés, en el cuadrante III se presenta la curva de oferta de fondos

prestables, es decir los depósitos del banco, si existe competencia en el mercado de depósitos,

8

entonces será el retorno que el intermediario paga a sus depositantes. El equilibrio se alcanzará en

el punto A del primer cuadrante (otra vez cambiando los ejes tendremos una curva de oferta que se

inclina hacia atrás en la tasa), donde la tasa r* es la que maximiza la rentabilidad del intermediario,

y la cantidad racionada corresponde al segmento AB. Un incremento en la cantidad de depósitos

disponibles para el banco desplazará la curva Ls hacia arriba y el monto de racionamiento

disminuirá hasta eventualmente eliminarse, pero la tasa de equilibrio se mantendrá en r*, la

concavidad de la curva de oferta impedirá alcanzar el equilibrio de mercado en E, es decir en la

intersección de las curvas de oferta y demanda.

INCENTIVOS ADVERSOS: si el deudor tiene más de un proyecto alternativo en el cual invertir sus

fondos. En este caso si el beneficio de un proyecto i viene dado por:

=E[max(Ri-(1+r)B,-C] (2.1.10)

derivando con respecto a r:

CBrFBr i

i

)1(1

(2.1.11)

BA

E

I

r

L

r*

Ls

Ld

LR

II

re

Ls

GRAFICO 2: Determinación del equilibrio de mercado en racionamiento

III

IV

9

Entonces si inicialmente existen dos proyectos i y j que ofrecen el mismo beneficio para el valor de r

actual y éste se incrementa, la firma escogerá aquel con la mayor probabilidad de bancarrota, es

decir aquel para el cual el término 1-Fi((1+r)B-C) es menor. Entonces el retorno para el acreedor,

será decreciente en r pasado cierto valor de ésta. Se llega a la misma situación anterior, sólo que

ahora por problemas de incentivos adversos.

El uso de colateral (o alternativamente de una exigencia de que el empresario invierta su capital

propio en el proyecto) no necesariamente compensa el incremento en riesgo inducido por un

incremento en la tasa de interés, y por el contrario puede incrementar el riesgo de los préstamos y

llevar a la misma solución de un óptimo interior en la tasa de interés y racionamiento por cantidad

en el mercado: si la riqueza del deudor es limitada y los proyectos más pequeños tienen mayor

probabilidad de fracaso, mayores exigencias de colateral se traducen en mayor riesgo de los

préstamos, o si la aversión al riesgo es decreciente en la riqueza, los individuos con mayor nivel de

ésta asumirán proyectos más riesgosos con la consiguiente disminución en el retorno esperado del

intermediario.

En presencia de heterogeneidad de los clientes, si los intermediarios compiten libremente por los

prestatarios, las tasas de interés cobradas a cada grupo i, j se igualarán de forma que * =(ri)=(rj).

Con una tasa de retorno única, aquellos clientes cuyo máximo interior está por encima del retorno

exigido serán racionados. El equilibrio con grupos de clientes heterogéneos se presenta en el

Gráfico 3 donde l, my h son respectivamente las tasas de retorno de equilibrio para los clientes de

riesgo bajo, mediano y alto. Si por ejemplo la tasa de retorno de equilibrio (la que cumple con la

igualdad anterior) se ubica en m, el mercado para los clientes de bajo riesgo estará en equilibrio, los

clientes de riesgo intermedio se verán racionados, pero los clientes de alto riesgo serán excluidos

del mercado de crédito (“redlining”). Cualquier incremento en los fondos prestables incrementará

la oferta de crédito para el grupo de bajo riesgo hasta eliminar el racionamiento en este mercado,

pero sin cambiar la tasa cobrada a este grupo.

10

El racionamiento también puede venir del lado de la oferta, si cada intermediario es capaz de

distinguir el tipo de sus clientes. Entonces si un banco trata de atraer a los clientes de otro

ofreciéndoles una tasa más baja, el primer banco responderá con una oferta equivalente para los

clientes “buenos”, pero dejará partir a los “malos”. En ese caso, incluso ante un exceso de fondos

prestables ningún banco intentará “robar” clientes del otro ya que solamente los “limones” estarán

dispuestos a cambiarse de banco. En ese caso se puede llegar entonces a un equilibrio en que a

pesar que existe un exceso de oferta de fondos prestables, ningún banco tiene interés en

incrementar su cartera.

Evaluando el modelo de Stiglitz-Weiss, la objeción más relevante es quizás que asume a los

contratos de deuda como exógenos (Freixas y Rochet, cap 5., 1998). Si los contratos de deuda se

endogenizan como parte de la competencia por deudores introduciéndose el colateral como un

segundo elemento del contrato, este puede ser un elemento de autoselección que evite el

racionamiento de crédito, siempre que los deudores de bajo riesgo no estén restringidos en la

cantidad de colateral que pueden comprometer (Bester, 1985). Sin embargo si la riqueza del

prestatario es limitada, el colateral puede ser insuficiente para evitar el racionamiento4 (Besanko y

Thakor, 1987), en ese caso el racionamiento se explicará si el número de instrumentos disponibles

para filtrar a los clientes es inferior al número de atributos del deudor, lo que es posible cuando es

costoso incorporar variables adicionales al contrato (Besanko y Thakor, 1993).

4 Nótese que en este caso nos estamos separando de la definición de racionamiento de equilibrio ya que la insuficiencia de colateral significa incapacidad de cubrir uno de los elementos del vector de precios.

l

h

r

c

rhrmrl rc

GRÁFICO 3: Racionamiento con grupos heterogéneos de clientes

(r)h

(r)m

(r)l

m=*

11

Jaffee y Russell (1976) desarrollan un modelo de racionamiento para el mercado de créditos de

consumo. El punto clave es la incapacidad de los bancos de distinguir entre tipos de deudores, tipos

que difieren en el costo Zi que le asignan al no-pago de un préstamo (y se asemejan en todo lo

demás por lo que la curva de demanda de créditos será igual para todos los individuos). Si

Zi<(1+r)L, con r la tasa de interés y L la cantidad prestada, entonces los préstamos no serán

repagados. Dado que los intermediarios no pueden distinguir entre tipos de deudores, su función

de beneficio viene dada por (Jaffee y Stiglitz, 1990):

=(1+rL)L-(1+rd)L (2.1.12)

Donde es el porcentaje esperado de clientes que repagan. La condición de maximización del

beneficio nos da la tasa óptima de créditos:

1

1*

DL

rr (2.1.13)

Donde 1/ es el factor de exceso de la tasa de créditos por sobre el costo de fondos y viene dado

por la probabilidad de no-pago de los clientes. Esto lleva a un equilibrio agrupador, por lo que los

clientes con intenciones de repagar escogerán un equilibrio con montos menores de crédito pero a

tasas inferiores, por lo que el racionamiento es de tipo parcial. La entrada de nuevos oferentes de

crédito al mercado puede llevar a una inestabilidad permanente, por lo que un arreglo monopólico

con barreras de entrada es superior, sin embargo este arreglo no siempre evitará que se alcance un

equilibrio con racionamiento (Jaffee y Rusell, 1976).

Racionamiento de crédito puede surgir incluso en ausencia de información asimétrica. Por ejemplo

si el mantenimiento de una relación de largo plazo trae beneficios, para atraer a clientes interesados

en este tipo de relación, un banco puede establecer contratos que aseguren una tasa de interés

constante independiente del escenario. La probabilidad de racionamiento será parte del contrato

óptimo (Fried y Howitt, 1980), pero como el seguro de tasa de interés representa a su vez el

aseguramiento de una utilidad mínima para el cliente, éste preferirá ser racionado a buscar

financiamiento alternativo ya que en este último caso su utilidad no se equipara a la que se asegura

con el contrato óptimo. Esta solución elimina el vínculo entre rentabilidad y tasa de interés y los

problemas de incentivos (Boot, et. al, 1987) y puede ser una solución al problema de racionamiento

(Besanko y Thakor, 1993), aunque Berger y Udell (1990) no encuentran que el racionamiento sea

significativamente menor para los clientes con este tipo de contratos.

12

La existencia de costos de monitoreo también puede justificar la existencia de racionamiento de

crédito como solución de equilibrio (Williamson, 1987). Si el contrato óptimo es un contrato de

deuda, la utilidad esperada del prestamista viene dada por:

x

l xFxFxdwwwf0

)()(1)( (2.1.14)

Donde w es el retorno del empresario con función de densidad f(w) y densidad acumulada F(w) en

el intervalo [0,wmax], x es el pago de deuda y el costo de monitoreo, que se lleva a cabo solo

cuando se anuncia un w inferior al pago prefijado x. Derivando respecto a x:

l’(x)= 1-F(X)-f(x) (2.1.15)

Como f(wmax)>0, entonces l’(wmax)<0, por lo que (x) tiene un máximo interior, solo que ahora por la

existencia de . En este caso el equilibrio con racionamiento de crédito, está definido por {x*,r*,q*),

un pago fijo de deuda, un retorno esperado de mercado y una cantidad de crédito, que cumplen:

x

ix

xFxFxdwwwfxx0

)()(1)()(maxarg* s.a. *rl

q*=H(r*)

q*<1-

1-F(X)-f(x)=0 (2.1.16)

donde es la proporción de prestamistas dentro de la población (con dotación inicial de uno) y H(.)

la densidad acumulada del costo de oportunidad de los agentes. Dado que la función de beneficio

del empresario es convexa en x (e’(x)<0) la primera ecuación se satisfará con igualdad. La última

condición es simplemente la maximización del beneficio del prestamista (l’(x)=0). En este caso un

incremento en el costo de oportunidad de los prestamistas, equivalente a un traslado de la función

H(.), solo afecta a q* sin cambiar la tasa. Un incremento en también únicamente afecta a q* sin

alterar x (el retorno exigido del crédito). Niveles más bajos de x reducen la posibilidad que se

incurra en los costos de monitoreo , lo que es la base del planteamiento de Espinosa-Vega y Smith

(2001) sobre los efectos beneficiosos de los límites a la tasa de crédito.

13

Desde un punto de vista macroeconómico el racionamiento es un fenómeno relevante: en presencia

de shocks exógenos, si existen problemas de incentivos adversos, riesgo moral o verificación

costosa, el ajuste se dará por restricciones en la cantidad y no por cambios en los precios. El

“monopolio informacional” de los intermediarios sobre sus clientes hace que no existan sustitutos

perfectos para el crédito bancario, sobre todo para empresas pequeñas o individuos, un cliente

racionado simplemente restringirá su producción o su consumo en lugar de obtener financiamiento

alternativo (Blinder y Stiglitz, 1983). Blinder (1987) plantea que el efecto del racionamiento de

crédito puede ser lo suficientemente fuerte como para llevar a equilibrios estanflacionarios al

provocar contracciones de la oferta agregada mayores que las de demanda.

A su vez el ciclo económico afectará los niveles de racionamiento de crédito, tanto debido a la

disponibilidad de fondos prestables (oferta de depósitos) como por el cambio en las probabilidades

relativas de éxito de los proyectos. Si en fases expansivas un proyecto “seguro” o de bajo riesgo

incrementa sus probabilidades más que lo que lo ocurre para un proyecto de mayor riesgo,

entonces el racionamiento llevará a un movimiento contracíclica en la tasa de interés (Stiglitz y

Weiss, 1992).

El racionamiento también tiene costos de eficiencia. Si bien en presencia de fricciones

informacionales en el mercado se le puede considerar como una respuesta eficiente de los

prestamistas (Baltensperger, 1978), en un equilibrio con racionamiento no está garantizada la

asignación de recursos a los proyectos con mayores retornos. La eficiencia paretiana puede

alcanzarse en un equilibrio con racionamiento, pero en general no hay razones para creer que un

equilibrio de este tipo sea pareto-eficiente (Jaffee y Stiglitz, 1990).

2.2. Racionamiento en presencia de una tasa de interés máxima

En principio la imposición de una tasa máxima incentivará el racionamiento de crédito. Por ejemplo

en el Gráfico 1, si el límite de tasa se impone en Ri1, entonces los clientes con función de demanda

Lid serán racionados. Este caso es extensible a cualquier limitación que enfrenten los bancos para

ejercer la discriminación perfecta de clientes. Razones legales o presiones sociales, o bien la

existencia de costos operativos de ajuste de precios (“costos de menú”), pueden limitar el rango de

tasas de interés aplicable a un número discreto en lugar de a un continuo de tasas (Jaffee y

Modigliani, 1968). Esta limitación también puede surgir por razones de competencia: si la

14

estructura del mercado es oligopólica, pero no es posible la colusión, un esquema de clasificación

de tasas en un número limitado de categorías basadas en unos pocos criterios puede ser parte de un

acuerdo tácito entre los participantes del mercado. El cambio de estas estructuras es lento por lo

que puede darse un racionamiento mientras se realiza el ajuste (Jaffee y Modigliani, 1968).

En presencia de heterogeneidad de clientes, los efectos de una tasa máxima en el racionamiento

divergirán dependiendo del grupo de clientes. Eso se puede apreciar en el gráfico 4: si por ejemplo

sin el techo *=h, los 3 grupos de clientes tendrán acceso al crédito, pero la imposición del techo se

traducirá en la exclusión del grupo de alto riesgo, mientras el racionamiento del crédito será mayor

para el grupo de riesgo intermedio que en ausencia del techo. En este caso los beneficiarios son los

del grupo de bajo riesgo para los cuales se incrementará la oferta de crédito con la consiguiente

reducción en la tasa (Villegas, 1989). Entonces el efecto sobre la cantidad agregada puede ser

positivo dependiendo de si existe complementariedad o sustitutabilidad en los préstamos a ambos

tipos de clientes y de la correlación entre los retornos de ambos tipos de crédito (Avio, 1974).

La existencia de incentivos adversos como los planteados en el modelo de Stiglitz y Weiss (1981)

provee de un justificativo para la existencia de un techo a la tasa de interés: si el retorno esperado

de un proyecto seguro A es mayor que el de un proyecto riesgoso B (es decir pArA>pBrB) pero si la

tasa consistente con la elección del proyecto seguro (aquella en que pA(1+r*)> pBrB ) es demasiado

baja el banco escogerá una tasa de interés más alta que llevará a la elección del proyecto riesgoso, la

fijación del techo en r* llevará a un óptimo social al escogerse los proyectos de mayor retorno.

Los beneficios de una tasa de interés máxima también pueden venir por razones de estructura de

mercado. La capacidad del intermediario de ejercer un poder monopólico sobre sus prestatarios es

una característica de los mercados financieros al ser mercados basados en la información. El

monopolio surge de forma endógena independientemente del número de participantes en el

mercado: como la recolección de información sobre un prestatario potencial normalmente toma

tiempo, se crea un costo de transferencia que restringe el traspaso entre un banco (o intermediario

de crédito) y otro5 y a su vez se traduce en una barrera endógena para nuevos entrantes que

atraerán solo los “limones” (Gorton y Whinton, 2001). Un banco que haya incurrido en los costos de

recolección de información sobre la calidad de sus clientes podrá ejercer un poder monopólico

sobre estos ya que si estos tratan de traspasarse a otro intermediario este les cobrará un precio

mayor al tener que incurrir de nuevo en los costos de recolección, por tanto los deudores estarán

5 Este costo puede tomar la forma de una señal negativa: se puede asumir que un cliente que intenta cambiar de intermediario lo hace porque fue rechazado en su solicitud de crédito.

15

poco incentivados a cambiar de intermediario (Jaffee y Stiglitz, 1990) y este podrá extraer rentadas

monopólicas al cargar una tasa de interés superior a la que se alcanzaría en competencia perfecta.

En esta situación el límite a la tasa de interés significará un menor racionamiento como se puede

ver en el Gráfico 4, que presenta el clásico equilibrio en situaciones de monopolio:

Sin intervención el equilibrio se alcanzará con la cantidad de crédito Lm correspondiente a la la

intersección de las curvas de costo (dado por el interés pago a los depositantes), e ingreso

marginales y a la tasa im sobre la curva de demanda de crédito (Ld), mientras id es la tasa de los

depósitos. Si se impone un límite a la tasa de interés (imax) la curva de ingreso marginal se traslada al

segmento imax BCD con lo que nuevo equilibrio se alcanza con la tasa máxima imax y la cantidad

Lrr>Lm. Este resultado se mantendrá siempre que imax>id (Demetriades y Luintel, 2001).

Gleiser y Schenkmann (1998) en su análisis de la regulación de la usura, a la que consideran como

una forma primitiva de aseguramiento social, plantean que en una economía de dotación la

restricción a la tasa tiene efectos agregados sobre el bienestar. Asumiendo que aquellos que

mantienen una posición deudora neta tienen una utilidad marginal mayor que los acreedores netos,

, una restricción a la tasa de interés incrementa el bienestar agregado al transferir consumo al grupo

que le asigna una mayor utilidad marginal. Con riesgo agregado, el límite puede llevar a

racionamiento de crédito, cuando es inferior al riesgo percibido por los acreedores, pero el límite

pasa a cumplir una segunda función beneficiosa desde el punto de vista social: la reducción en los

créditos de alto riesgo con un menor costo de bancarrota asociado. Espinosa-Vega y Smith (2001) en

un contexto de equilibrio general también concluyen que la tasa de interés máxima puede llevar a

Ld

CMg

IMg

Lm LLrr

im

imax

id

i

A

B

C

D

ie

GRÁFICO 4:Limite a la tasa de interés en monopolio

16

incrementos en el bienestar, ya que la restricción a la tasa de interés implica una menor

probabilidad de no-pago y con ello un ahorro en los costos de verificación del estado. Entonces el

racionamiento inicial en el mercado de crédito es compensado por un efecto de “segunda vuelta”:

los recursos liberados por la reducción en costos de verificación y monitoreo incrementan la oferta

de fondos prestables, por lo que finalmente se llega a un equilibrio con menor racionamiento de

crédito, mayor capital de estado estacionario y mayor bienestar.

Por otro lado, una restricción a la tasa de interés puede llevar a una asignación ineficiente del

crédito a proyectos menos rentables, lo que afectará el crecimiento económico (Fry, 1998). Una tasa

de interés fijada por debajo del nivel que equilibra el ahorro y la inversión tiene efectos negativos

sobre el crecimiento económico, que se verá restringido por el ahorro. Otro efecto colateral de una

tasa de interés fijada administrativamente por debajo del nivel de equilibrio es que los bancos

pueden invertir menos en evaluación y seguimiento de los proyectos de crédito (Chamley y

Honohan, 1993, citado por Fry, 1998).

El efecto de un techo a la tasa de interés sobre el racionamiento de crédito está entonces

indeterminado: por un lado la tasa máxima puede ser la causa del racionamiento, pero por otro

lado si el racionamiento ocurre en equilibrio por problemas de información asimétrica o de

verificación costosa del estado, la imposición del límite puede llevar a un equilibrio con menos

racionamiento. Y si la estructura del mercado financiero es monopólica u oligopólica o existe poder

monopólico entre el intermediario y sus clientes, el resultado será un menor racionamiento

crediticio.

3. EL MERCADO DE CRÉDITO EN EL ECUADOR

En Ecuador la provisión de crédito está completamente a cargo de los intermediarios financieros. La

emisión de deuda en el mercado de títulos no ha llegado en ningún momento a superar el 1% del

PIB7, mientras que la cartera de las instituciones financieras representaba a julio de 2007 más de

20% del PIB. El Grafico 5 presenta el crecimiento de la cartera y los depósitos de los intermediarios

financieros privados a partir de diciembre de 2000. Se puede apreciar un crecimiento sostenido de

ambos agregados a partir de diciembre de 2002 y un crecimiento de los depósitos superior al de la

cartera lo que indica que a priori se puede deducir que si existe restricción crediticia, esta no ha

venido por el lado de la disponibilidad de fondos prestables.

7 Lo que es común en economías en desarrollo (Demetriades y Luintel, 2001).

17

GRAFICO 5

DEPOSITOS Y CREDITOS SISTEMA FINANCIERO Y DEUDA EXTERNA PRIVADA

0,00%

2,50%

5,00%

7,50%

10,00%

12,50%

15,00%

17,50%

20,00%

22,50%

25,00%

27,50%

2000

.IV

2001

.II

2001

.IV

2002

.II

2002

.IV

2003

.II

2003

.IV

2004

.II

2004

.IV

2005

.II

2005

.IV

2006

.II

2006

.IV

2007

.II

Co

mo

% d

el P

IB

DEPOSITOS CARTERA CREDITO EXTERNO

NOTA: La relación es respecto al PIB trimestral nominal acumulado entre t-4 y tFUENTES: Superintendencia de Bancos, Banco Central del EcuadorELABORACIÓN: Propia

La participación de instituciones estatales en la colocación de crédito es secundaria y se efectúa en

su mayor parte en la modalidad de banca de 2º piso, es decir se prestan los fondos a un

intermediario financiero privado y éste se encarga de la evaluación del cliente, el desembolso del

crédito y la recuperación8, mientras que el crédito provisto directamente por entidades estatales no

supera un 10% del total de la cartera privada. El estado todavía retiene la propiedad de uno de los

bancos que entraron en saneamiento en 1999, pero como su administración fue tercerizada a una

empresa extranjera, se lo registra como parte del sistema financiero privado. Al contrario que en

otros países latinoamericanos la presencia de bancos extranjeros ha sido marginal y se limita a dos

instituciones enfocadas en el sector corporativo y en servicios de comercio exterior. En conjunto

ambas no representan en ningún momento más de un 3.5% del total de los bancos.

8 Por lo que la inclusión de la cartera del Sistema Financiero Público significaría en la mayoría de los casos una duplicación de cifras.

18

GRAFICOS 6.a – 6.d:Cartera de créditos por tipo de institución y tipo de crédito

Gráfico 6c.CREDITO POR DESTINO

0,0%

2,5%

5,0%

7,5%

10,0%

12,5%

15,0%

17,5%

20,0%

22,5%

2002

.IV

2003

.I

2003

.II

2003

.III

2003

.IV

2004

.I

2004

.II

2004

.III

2004

.IV

2005

.I

2005

.II

2005

.III

2005

.IV

2006

.I

2006

.II

2006

.III

2006

.IV

2007

.I

2007

.II

% d

el P

IB

COMERCIAL MICROEMPRESA VIVIENDA CONSUMO TOTAL

Gráfico 6d.PARTICIPACION POR DESTINO DE CRÉDITO

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

70,0%

80,0%

90,0%

100,0%

2002

.IV

2003

.I

2003

.II

2003

.III

2003

.IV

2004

.I

2004

.II

2004

.III

2004

.IV

2005

.I

2005

.II

2005

.III

2005

.IV

2006

.I

2006

.II

2006

.III

2006

.IV

2007

.I

2007

.II

% d

el T

otal

MICROEMPRESA CONSUMO VIVIENDA COMERCIAL

Gráfico 6b.CREDITO POR TIPO DE INSTITUCION FINANCIERA

(Participacion en el total)

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

70,0%

80,0%

90,0%

100,0%

2000

.IV

2001

.II

2001

.IV

2002

.II

2002

.IV

2003

.II

2003

.IV

2004

.II

2004

.IV

2005

.II

2005

.IV

2006

.II

2006

.IV

2007

.II

% d

el to

tal

BANCOS COOPERATIVAS MUTUALISTAS SOC. FINANCIERAS

Gráfico 6a.CREDITO POR TIPO DE INTERMEDIARIO

0,0%

2,5%

5,0%

7,5%

10,0%

12,5%

15,0%

17,5%

20,0%

22,5%

2000

.IV

2001

.II

2001

.IV

2002

.II

2002

.IV

2003

.II

2003

.IV

2004

.II

2004

.IV

2005

.II

2005

.IV

2006

.II

2006

.IV

2007

.II

% d

el P

IB

BANCOS COOPERATIVAS MUTUALISTAS

SOC. FINANCIERAS TOTAL

NOTA: La relación es respecto al PIB trimestral nominal acumulado entre t-4 y t

FUENTES: Superintendencia de Bancos, Banco Central del Ecuador

ELABORACIÓN: Propia

19

En los gráficos 6a-6d se presenta la evolución y composición de la cartera por tipo de institución y

por destino del crédito y su participación en el total entre diciembre de 2002 y julio de 2007. De los

gráficos 6a-6b se deduce un predominio de los bancos, que representan entre un 75-85% de la

cartera total aunque las cooperativas de ahorro y crédito han duplicado su participación en el total

de la cartera. Por destino de crédito la cartera más importante es la comercial, pero al mismo tiempo

es la de menor dinamismo (Gráfico 6c). Destaca el crecimiento de la cartera de microempresa que

entre diciembre de 2002 y julio de 2007 ha crecido de un 2% al 10% de la cartera total (Gráfico 6d),

lo que indica el alto potencial financiero del sector informal y puede considerarse como un

indicador de crecimiento de la profundidad financiera. Al mismo tiempo, como se puede apreciar

en el Gráfico 7, el crecimiento de cartera se ha realizado sin desmedro de la calidad crediticia. Por el

contrario la morosidad se ha reducido a la mitad entre diciembre-2002 y julio-2007. Estas cifras son

saludables tomando en cuenta el papel que cumple el crédito bancario en una economía dolarizada.

Gráfico 7CALIDAD DE CARTERA

(Por Tipo de Crédito)

0,00%

1,00%

2,00%

3,00%

4,00%

5,00%

6,00%

7,00%

8,00%

9,00%

10,00%

11,00%

20

02

.III

20

02

.IV

20

03

.I

20

03

.II

20

03

.III

20

03

.IV

20

04

.I

20

04

.II

20

04

.III

20

04

.IV

20

05

.I

20

05

.II

20

05

.III

20

05

.IV

20

06

.I

20

06

.II

20

06

.III

20

06

.IV

20

07

.I

20

07

.II

COMERCIAL VIVIENDA MICROEMPRESA CONSUMO TOTAL

FUENTES: Superintendencia de Bancos, Banco Central del EcuadorELABORACIÓN: Propia

Una consecuencia adicional de la dolarización es el alto nivel de endeudamiento privado (por la

eliminación del riesgo cambiario) en el exterior que entre 2001 y 2005 es superior al crédito del

sistema financiero local, pero que luego de alcanzar un pico de aproximadamente 20% del PIB

desciende a un 15% del PIB, como el índice de riesgo país medido por el EMBI ha ido decreciendo a

partir del segundo semestre de 2005 (de 834 puntos porcentuales hasta un mínimo de 494 en

agosto-2006) dicha reducción puede deberse más a una sustitución del endeudamiento externo por

20

endeudamiento local (ya que la cartera local crece en el mismo período) que a restricciones en el

acceso a financiamiento externo.

Luego del cierre en julio de 2001 de la institución más grande de las que entraron en saneamiento

en la crisis de 1998-1999, el sistema financiero se ha mostrado estable, el número de bancos ha

mostrado pocos cambios, solo se abrieron 3 de pequeño tamaño (y que antes tenían la calidad de

sociedades financieras), mientras que por el otro lado cerraron 2 bancos que en conjunto no

sumaban más del 2% del total de activos. Esta estabilidad se corrobora en las cifras de evolución del

crédito y los depósitos. Los únicos shocks exógenos relevantes han sido la destitución del gobierno

en abril de 2005 y el desplome casi simultáneo de dos esquemas ilegales de piramidación de fondos,

el más grande de los cuales llegó a sumar más de 200 millones de dólares (es decir superior a todas

las entidades del sistema financiero con excepción de los 7 bancos más grandes), en ninguno de los

dos casos se notan cambios importantes en los agregados financieros.

Una de las características del sistema bancario es su alta concentración. Las 4 instituciones más

grandes abarcaron durante el período julio 2002 – julio 2007 entre un 40 y 60% de los depósitos y un

55-65% de la cartera total. El gráfico 8 muestra el índice de Herfindahl para depósitos y cartera,

estimado como la suma de los cuadrados de las participaciones de mercado, lo que nos da una

medida del índice de concentración, se puede ver que dicho índice es alto comparado contra un

“benchmark” ideal de participación equitativa entre todos los bancos (equivalente a 1/N2), aunque

la concentración es menor en lo que respecta a cartera. Este índice presupone la existencia de

competencia a la Cournot, lo que es más apropiado en el caso de industrias que producen bienes

homogéneos (Hannan, 1997). Empíricamente se ha rechazado la existencia de conductas tipo

Cournot en las instituciones financieras (ver Carbó-Valverde, 2006 para una revisión de la

literatura) y la concentración medida por el índice de Herfindahl en ocasiones no muestra una

correlación directa con otros índices de poder de mercado (ver Carbó-Valverde, 2006 para una

revisión de la literatura). Sin embargo para el caso ecuatoriano Buenaño (2003) y Jaramillo et. al

(1993) utilizando la metodología de índices de Lerner que toman la relación entre precio y costo

marginal encuentran evidencia de concentración oligopólica en el sistema bancario.

La evaluación del mercado de crédito no estaría completa sin mencionar el crédito provisto por

fuera del sistema financiero. El crédito intrafirmas es una forma de redistribución de crédito en la

que están involucrados menos problemas de información asimétrica porque una empresa puede

conocer mejor las probabilidades de negocio de aquellas con las que transa habitualmente (Jaffee y

Stiglitz, 1990). Aparte del crédito entre firmas, otros tipos de crédito por fuera del sistema financiero

21

son el crédito directo de casas comerciales para la compra de bienes (sobre todo durables) y el

crédito de empresas constructoras e inmobiliarias para el financiamiento de vivienda. Si bien no se

dispone de información societaria con la misma frecuencia o el mismo detalle que para el caso de

instituciones financieras, según los Boletines Anuarios de la Superintendencia de Compañías el

consolidado del rubro “cuentas por cobrar” al cierre de cada año 2002-2005, es superior en 1.5-1.8

veces al crédito promedio mensual desembolsado en el mismo año. Tampoco se puede ignorar la

existencia de mercados financieros “negros”, particularmente relevantes en el caso de créditos para

la microempresa.

GRAFICO 8

INDICE DE HERFINDAHL SISTEMA BANCARIO

-

200

400

600

800

1.000

1.200

1.400

1.600

1.800

jul-0

2

oct-

02

ene-

03

abr-

03

jul-0

3

oct-

03

ene-

04

abr-

04

jul-0

4

oct-

04

ene-

05

abr-

05

jul-0

5

oct-

05

ene-

06

abr-

06

jul-0

6

oct-

06

ene-

07

abr-

07

jul-0

7

CARTERA DEPOSITOS BENCHMARK

NOTA: El índice está calculado para los Nt bancos en cada período donde xi pueden ser cartera o depósitos. El valor de benchmark corresponde a (1/Nt*100)2, es decir al caso de competencia absolutamente equitativa, teóricamente el valor máximo posible del índice es de 10,000 (un solo participante acapara todo el mercado)FUENTE: Superintendencia de BancosELABORACIÓN: Propia

3.1. Normativa

Las instituciones financieras se hallan bajo el control de la Superintendencia de Bancos y Seguros,

encargada de la supervisión del riesgo de entidades financieras y de vigilar el cumplimiento de las

normas legales que involucren a las instituciones financieras. La supervisión esta ajustada a los

principios de Basilea-I, que establece un requerimiento de capital mínimo del 9% de los activos

ponderados por riesgo. En el caso de operaciones de cartera, las que tienen garantía hipotecaria

ponderan con un 45% de su valor nominal, mientras que el resto de créditos entran con su saldo

22

total al cálculo del capital mínimo. La aplicación de los principios de Basilea-II que propenden al

uso de metodologías más complejas para evaluar el riesgo de los activos se encuentra todavía en

estudio al existir dudas sobre la capacidad operativa y de gestión de las entidades más pequeñas

para aplicar esta norma.

Los clientes de crédito se clasifican en 5 categorías en base a su nivel de cumplimiento de la

obligación, así como a su historial, debiendo provisionar las instituciones entre un 5% (para la

categoría más alta) y un 100% (categoría más baja) del monto de crédito desembolsado. Estas

provisiones se ajustan mensualmente en función del saldo de cartera y la calificación de cada

crédito. Las instituciones financieras entregan trimestralmente a la Superintendencia información

sobre sus créditos, información que es consolidada en la Central de Riesgos a la que tienen acceso

todas las instituciones del sistema, que contiene información sobre el monto y estado de los

préstamos que tenga una persona o empresa en todo el sistema, así como de su calificación de

riesgo, de esta central también participan algunas casas comerciales que otorgan crédito directo a

sus clientes. En diciembre de 2002 se autorizó el funcionamiento de burós de información crediticia

como entidades independientes que proporcionen servicios de evaluación de riesgo de un cliente.

Otras restricciones relevantes son las relativas a los créditos de personas vinculadas por propiedad

o gestión a la institución, que en ningún caso pueden superar el 5% de la cartera total (además se le

da la categoría de “vinculado” a cualquier cliente con créditos superiores a más del 20% del

patrimonio de la institución financiera) y además no existe responsabilidad limitada en el caso de

instituciones financieras, debiendo los accionistas mayoritarios responder con su patrimonio

personal en caso de quiebra.

De particular interés son las normas relativas a los límites a las tasas de crédito. En abril de 2000,

luego de la dolarización de la economía, se aprobó un decreto que fijaba como “limite por encima

del cual se considera delito de usura” 1.5 veces la tasa activa referencial del Banco Central que a su

vez se calculaba como el promedio ponderado de las tasas en créditos al sector corporativo de 84 a

91 días otorgados el mes anterior, esta tasa era anunciada por el Banco Central el primer día del

mes y regía para todos los créditos colocados (sean nuevos o renovaciones) durante el resto del

mes. Al tomar como referencia los créditos que son normalmente los de más bajo riesgo, esta forma

de plantear el techo es bastante restrictiva, no reconoce la heterogeneidad de clientes ni el mayor

riesgo o costo promedio que implican las operaciones de crédito personal o las dirigidas a

microempresarios. Para compensar los efectos del techo, la respuesta de las instituciones financieras

23

fue el cobro de comisiones de desembolso al momento de la entrega del crédito9, que reducían el

monto recibido efectivamente por el cliente (Baquero y Freire, 2003). Particularmente en el caso de

los créditos de microempresa, el uso de una estructura compleja de comisiones llegaba a elevar la

tasa efectiva hasta máximos de 100% en algunos casos (la evidencia se presenta en la siguiente

sección).

Reconociendo esta realidad, la “LEY DE REGULACIÓN DEL COSTO MÁXIMO EFECTIVO DEL

CRÉDITO” aprobada en julio de 2007, crea un abanico de límites máximos a la tasa de interés

dependiendo del destino de crédito (9 categorías, como se puede ver en el Anexo 1) y modifica la

normativa de cálculo a “el promedio por servicio del sistema más dos desviaciones estándares”

como límite máximo a la tasa de interés a ser cobrada. Al mismo tiempo para operaciones con tasa

de interés reajustable la tasa de interés referencial será la tasa LIBOR o la tasa PRIME “más un

componente fijo que deberá mantenerse constante”. Al mismo tiempo se prohíbe el cobro de

comisiones de crédito. En el Anexo 1 se reproduce el detalle de las tasas máximas vigentes al de

noviembre como se podrá ver la apertura en categorías de crédito es amplia y los límites son mucho

menos restrictivos para los créditos considerados como más riesgosos, quizás demasiado elevados

para una economía con baja inflación. Tampoco se pueden apreciar fácilmente las ventajas de abrir

el límite en nueve categorías distintas

Lora (2006) considera a Ecuador como un país medianamente liberalizado en cuanto a reformas

financieras, siendo precisamente el mantenimiento de límites a las tasas de interés una de las

razones para dicha calificación. Shleifer y Vishny (1998) asignan a Ecuador una calificación de 5.5

en cuanto a protección los derechos de los acreedores (contra un 5.97 del grupo de países con

sistema de Derecho Civil) por la existencia de protecciones a los administradores y propietarios de

una empresa en casos de reestructuración provocados por la bancarrota y de 5.6 en imperio de la

ley (6.1 para el grupo de Derecho Civil) y hay pocas razones para creer que la calificación relativa

haya mejorado significativamente desde entonces.

4. EVIDENCIA EMPIRICA

9 El uso de comisiones de desembolso puede interpretarse como un mecanismo que utilizan los bancos para minimizar el riesgo moral y los costos asociados a renegociaciones futuras, o como un mecanismo de selección de los clientes. Alternativamente pueden ser una forma de evitar revelar la información privada que se tiene sobre el deudor, información que sería transmitida en la prima por riesgo sobre la tasa de interés (Hallak, 2003).

24

La existencia de racionamiento de crédito es un fenómeno difícil de comprobar empíricamente.

Aplicando por ejemplo la definición de Stiglitz y Weiss (1981) sería necesario tomar grupos de

aplicantes observacionalmente iguales y mirar cuantos han sido rechazados y cuantos no, o hacer

un seguimiento a clientes rechazados, para comprobar si se les otorga crédito cuando crece la oferta

de fondos. Empíricamente la definición de “observacionalmente iguales” es difícil de validar a

menos que se tenga un conocimiento de las políticas de las instituciones financieras, y también se

haría difícil distinguir si un cliente fue “racionado” (según la definición anterior) o excluido porque

los intermediarios lo consideran tan riesgoso que no existe ninguna tasa que compense la pérdida

esperada del crédito.

De todos modos han existido avances con el uso de información detallada a nivel micro. El trabajo

más importante es el de Berger y Udell (1990) que utilizando el detalle de los créditos concedidos en

EEUU no encuentran evidencia significativa de racionamiento de crédito utilizando el cambio en la

tasa de los créditos como indicador. Levenson y Willard (1998) mediante encuestas al sector de

pequeñas empresas tampoco pueden establecer que el fenómeno sea significativo en ese segmento,

incluso a pesar del sesgo que pueden contener los datos procedentes de una encuesta, un cliente

rechazado por ser de alto riesgo puede considerarse “racionado” aún cuando la negación de su

aplicación se debió a que no cumplía todos los requisitos para acceder al crédito, por tanto el uso de

encuestas es subjetivo y sujeto a un significativo margen de error (Poltavets, 2001).

Con series agregadas se puede probar la existencia de racionamiento en el mercado de crédito

mediante la rigidez en el ajuste de las tasas de interés de crédito ante cambios en el costo marginal.

Una forma más exacta es la estimación de la probabilidad de que el mercado se encuentre en

situación de exceso de demanda o exceso de oferta, mediante el uso de un modelo de mercado en

desequilibrio del tipo de los formulados por Fair y Jaffee (1972) o Maddala y Nelson (1974). Ambas

metodologías fueron empleadas para la verificación.

4.1. Descripción de los datos

La información procede de un panel de datos con del sistema bancario Ecuatoriano entre julio de

2002 y julio de 2007 con frecuencia mensual. La información se obtuvo de los distintos reportes

financieros publicados por la Superintendencia de Bancos del Ecuador en su página web

(www.superban.gov.ec): el detalle de tasas de colocación por tipo de crédito y plazo se obtuvo del

reporte de Tasas Activas Nominales promedio, las tasas marginales de captación y las de colocación

agregadas, así como las tasas referenciales se extrajeron del reporte Macrofinanciero-I; el resto de

25

características bancarias vienen de la consolidación de los boletines financieros que se publican

cada mes. Complementariamente, para los indicadores macroeconómicos la fuente de información

fue el Banco Central del Ecuador. Se utilizó el período julio 2002 – julio 2007 ya que a inicios del

período se cambió el catálogo de cuentas de los estados financieros, por lo que los balances

anteriores no son directamente comparables en muchos rubros. Esta elección de fechas tuvo el

beneficio adicional de proporcionar un período de estabilidad macroeconómica sin shocks

importantes que afecten al sistema financiero (como se mencionó anteriormente), cuya presencia

podría distorsionar los resultados. En total se tienen 1450 observaciones en un panel desbalanceado

(dos bancos comenzaron a operar luego del inicio del período considerado, uno cerro antes del final

y otro inició sus operaciones y luego cerró dentro del período) de 26 instituciones en 61 meses.

La información de tasa de interés a nivel de tipo (destino) de crédito está disponible solo a partir de

enero 2004. Para el subperíodo anterior unicamente están reportadas las tasas que aplican a los

créditos corporativos, de las cuales solo existe información consistente para 9 bancos. En presencia

de racionamiento de crédito existirán diferencias en la respuesta de tasas y cantidades para grupos

heterogéneos de clientes. La segmentación por destino de crédito es una buena forma de aproximar

la heterogeneidad del mercado. Por tanto la capacidad de distinguir la respuesta de los distintos

tipos de crédito es clave para el análisis. Por estas razones a pesar del menor número de

observaciones se considera a la segunda muestra como la más relevante, no solo por el mayor

detalle de tasas por tipo de crédito, sino también porque abarca a todos los bancos y por tanto

disminuye las posibilidades de sesgo de tamaño que contiene la primera muestra que incluye solo a

los bancos más grandes.

4.2. Evidencia en las tasas de interés

4.2.1. Especificación y variables

Los modelos de racionamiento de crédito implican que la elasticidad de la tasa de interés ante

cambios en los costos marginales es baja: si el principal costo marginal de los créditos es el interés

pagado a los depositantes, un incremento en la cantidad de depósitos que produzca cambios en la

tasa de depósitos de equilibrio se traducirá en incrementos en la cantidad de crédito sin variaciones

en la tasa de equilibrio de ese mercado, lo contrario para reducciones en los depósitos10. Por tanto

10 Este resultado asume que las instituciones compiten por cantidad en el mercado de depósitos, por lo que la tasa de depósitos precede a la tasa de cartera. Dermine (1984, cap. 6) demuestra que este resultado se da o

26

una de las maneras de verificar la existencia de desequilibrio en el mercado de crédito es mediante

la elasticidad de ajuste de las tasas de interés respecto a los costos marginales. La existencia de una

tasa de interés máxima introduce una complicación adicional, ya que en casos en que el límite

superior de la tasa se encuentre por debajo de la tasa de equilibrio, la tasa de crédito tenderá a

moverse en proporción cercana a 1 con la tasa máxima, y en este caso se estaría en presencia de

racionamiento de desequilibrio causado por la existencia del techo: si los bancos no pueden elevar

la tasa por encima de éste, el mercado se equilibrará con una cantidad de crédito ofrecida inferior a

la demandada. En este sentido el modelo empírico se especificó con la siguiente ecuación (esta

ecuación combina elementos de Gambacorta (2005) y King (1986) y su derivación se encuentra en el

Apéndice 1):

Yi,t=0+1TDEPi,t+2TMAXt+3TBASt+4LIBORAJt+5INDVi,t+6COSTOSi,t+7FKi,t+8LIQi,

t+9RELi,t+10INFt+11PIBt+i,t (4.1.1)

Con 0,,0,,,,,,, 9,871110654321 (Ver apéndice)

Y, la variable dependiente es la tasa promedio ponderada de los créditos colocados en cada mes,

TDEP la tasa marginal del stock de depósitos, resultante de la ponderación por plazos de las tasas

reportadas cada mes(alternativamente se utilizó la variable COSTOF, calculada como intereses

pagados/total pasivos, lo que refleja el costo de todos los pasivos). TMAX la tasa máxima vigente a

principios del mes, TBAS la tasa básica del Banco Central que aplica para las operaciones de reporto

a las que pueden acceder los bancos para cubrir necesidades transitorias de liquidez, LIBORAJ la

tasa libor de 90 días a la que se le sumó el índice de riesgo país (EMBI) y que representa el costo

alternativo de financiamiento en el exterior, PIB es el producto interno bruto a precios constantes

(tomado en primera diferencia logarítmica al presentar raíz unitaria) e INF el crecimiento

logarítmico del índice de precios al consumidor.

Las restantes variables son características individuales de los bancos que se asume pueden ser

relevantes en la determinación de la tasa de interés, INDV es la proporción de cartera vencida en la

bien en presencia de un esquema de seguro de depósitos que elimine la incertidumbre de los depositantes respecto a la recuperación de sus fondos o bien cuando el capital del intermediario cubre totalmente las perdidas esperadas. Si bien en Ecuador no existe un esquema de seguro de depósitos y al ser una economía dolarizada tampoco una autoridad monetaria que haga de prestamista de última instancia, por lo que el primer supuesto no sería valido, las normas de Basilea respecto al Patrimonio Técnico están orientadas precisamente a asegurar el segundo supuesto.

27

cartera total y sirve como indicador del riesgo de cartera, mientras más elevada es la cartera

vencida mayor es el costo por cobertura de provisiones que enfrenta el banco, y por tanto éste

cobrará una tasa más alta para compensar estos costos, COSTOS son los costos operativos del banco

como proporción de los activos totales, esta variable sirve como indicador de los costos no

financieros asociados a la cartera11, FK es la relación capital/activos y sirve como indicador

aproximado del incremento en el patrimonio técnico requerido con cada nueva operación de

crédito, LIQ es el índice de liquidez (fondos disponibles/total activos) y REL un indicador de

mantenimiento de relaciones de largo plazo con los clientes. De acuerdo con Fried y Howitt (1980)

bancos con un mayor número de relaciones de largo plazo ajustarán menos las tasas ante cambios

en los costos marginales por lo que el coeficiente deberá ser negativo y significativo si la hipótesis

es válida, esta variable fue estimada como la relación de créditos renovados en el total de créditos

concedidos en el mes (REL1 es la participación de las renovaciones en el número de operaciones

concedidas, REL2 toma la participación en el monto).

Para la estimación de la variable dependiente se ponderaron las tasas por plazo de cada tipo de

crédito utilizando la composición por plazos del balance del correspondiente tipo de cartera, con lo

cual se obtuvieron las tasas por tipo de crédito: TCOM, TCONS, TMICR y TVIV. Estas tasas se

ponderaron a su vez por la participación de cada tipo de crédito en el total12 para obtener la tasa

agregada o promedio ponderada (TPP).

La Tabla 1 presenta las estadísticas descriptivas de las variables utilizadas. En general las tasas de

crédito muestran una desviación estándar menor que los indicadores de costo de depósitos. La tasa

de microempresa es la que muestra al mismo tiempo un mayor valor promedio y máximo muestral

11 Lógicamente solo una parte de los gastos de operación de un banco están relacionados con los créditos, pero no se dispone de ningún detalle de los costos de operación e incluso al interior de una institución financiera el reparto de los costos operativos entre los distintos productos es un proceso complejo en el que se recurre a algunos supuestos simplificadores.12 Nótese que se está ponderando una variable de flujo (tasa de colocación mensual) utilizando una variable de stock (balance de cartera vigente), lo que crea un sesgo en la ponderación hacia plazos menores ya que en el stock se incluyen los créditos concedidos en fechas anteriores. Pero como no se tiene un detalle de los créditos concedidos que incluya simultáneamente las dimensiones “tipo” y “plazo”, las alternativas eran o suponer que la composición por plazos de la colocación es la misma para cada tipo de crédito o bien que en cada plazo de colocación la composición por tipo de créditos es la misma que en el agregado, estas alternativas son equivalentes y hubieran derivado en una homogeneización de los tipos de crédito sin reconocer que una de sus diferencias fundamentales radica en el plazo de colocación (p.ej. cartera de vivienda vs. consumo). Además los créditos desembolsados entran por su monto completo en el balance mensual mientras de los de períodos anteriores se registra solo su monto vigente, por lo que un crédito concedido a plazo largo pero cercano a su fecha de vencimiento tendrá una pequeña participación en el balance de la cartera de corto plazo y con un saldo creciente de cartera la participación de los créditos “antiguos” es decreciente, lo que atenúa el sesgo.14 La desviación estándar es la agregada, calculada como un promedio ponderado (por número de observaciones) de las desviaciones estándar de cada serie de tiempo individual.

28

TABLA 1:

Estadísticos descriptivos

Variable MediaDesv.

estándarMin Max

desv. Est /Media

PERÍODO: Enero 2004 - Julio 2007TASA COLOCACIÓNTPP 11.90% 1.97% 4.00% 19.73% 0.17TCOM 11.80% 2.03% 6.16% 19.69% 0.17TCON 12.88% 2.05% 4.13% 20.91% 0.15TMIC 12.96% 1.25% 7.99% 19.75% 0.10TVIV 11.43% 2.11% 4.50% 19.10% 0.18COSTO DE CAPTACIONCOSTOF 3.30% 2.09% 0.26% 15.43% 0.63TDEP 2.10% 1.62% 0.00% 13.54% 0.77TASAS REFERENCIALESTMAX 14.02% 1.40% 12.05% 19.77% 0.10LIBOR 3.82% 1.54% 1.11% 5.50% 0.40TBAS 3.00% 0.95% 2.00% 5.44% 0.32EMBI 6.85% 1.16% 4.90% 9.22% 0.17

LIBORAJ 10.68% 1.18% 8.34% 14.37% 0.11

INDICE VENCIDOINDV 6.38% 5.74% 0.00% 39.47% 0.90INDV_COM 6.83% 7.88% 0.00% 41.06% 1.15INDV_CONS 6.68% 4.72% 0.00% 29.97% 0.71INDV_MICR 9.06% 9.93% 0.00% 87.10% 1.09INDV_VIV 3.65% 4.91% 0.00% 27.89% 1.34CARACTERÍSTICAS BANCARIASCOSTOS 9.01% 4.71% 4.06% 35.54% 0.52LIQ 20.83% 11.89% 5.19% 74.83% 0.57FK 15.92% 14.82% 1.75% 67.99% 0.93REL1 6.05% 12.82% 0.00% 63.97% 2.12REL2 8.70% 11.83% 0.00% 80.59% 1.36VARIABLES MACROECONOMICASD(LPIB) 0.3111% 0.3976% -0.29% 1.5012% 1.28INFL (anualizada) 2.58% 0.81% 0.91% 4.15% 0.32

PERÍODO: Julio 2002 - Julio 2007TASA COLOC 11.06% 2.94% 4.48% 20.00% 0.27COSTO DE CAPTACIONCOSTOF 2.25% 1.08% 0.31% 5.84% 0.48TDEP 1.68% 0.99% 0.00% 5.18% 0.59TASAS REFERENCIALESTMAX 15.57% 2.69% 12.05% 21.83% 0.17LIBOR 3.11% 1.74% 1.10% 5.50% 0.56TBAS 3.53% 1.21% 2.00% 5.62% 0.34EMBI 8.81% 3.62% 4.90% 19.70% 0.41

LIBORAJ 11.92% 2.86% 8.34% 21.39% 0.24

INDV 6.38% 5.74% 0.00% 39.47% 0.90

29

TABLA 1 (continuación):Estadísticos descriptivos

Variable MediaDesv.

estándarMin Max

desv. Est /Media

CARACTERÍSTICAS BANCARIASCOSTOS 6.21% 1.59% 0.48% 10.10% 0.26LIQ 20.93% 7.74% 2.85% 49.63% 0.37FK 12.46% 10.28% -4.98% 64.41% 0.83REL1 4.73% 10.89% 0.00% 73.33% 2.30REL2 10.69% 14.79% 0.00% 93.41% 1.38VARIABLES MACROECONOMICASD(LPIB) 0.36% 0.63% -1.58% 3.13% 1.78INFL (anualizada) 2.58% 0.81% 0.91% 4.15% 0.32

y una menor desviación estándar14, cercana a la de TMAX, mientras la de vivienda se ubica en los

extremos opuestos. Se puede intuir que existe más flexibilidad para TVIV y TCOM mientras TMICR

y TCONS se hallan más determinadas x el techo En la última columna se presenta la relación entre

la desviación estándar y la media (el inverso del Sharpe Ratio), que indica de forma gruesa en

cuanto se incrementa/disminuye la media ante una variación en una desviación estándar. Este

indicador es más alto para las tasas de financiamiento y referenciales que para la tasa activa. Las

estadísticas de índice vencido confirman que el crédito de microempresa es el de más alto riesgo y

el de vivienda el de más bajo riesgo. FK presenta una alta volatilidad, lo que indica que los bancos

no ajustan su patrimonio 1 a 1 ante incrementos en sus activos, esto puede darse si se mantienen

“colchones” de capital por encima del capital regulatorio mínimo, pero también puede significar

que la restricción de capital es una limitación importante para el crecimiento del crédito.

Si un mercado de crédito se encuentra en desequilibrio por existencia de restricciones a la tasa,

entonces la tasa fijada en este mercado se encontrará muy cerca del límite superior y a su vez

existirá una dispersión mucho más baja en dichas tasas que respecto a un mercado que se encuentre

en equilibrio. Esto se confirma en los gráficos 9 - 11 donde se presenta la evolución en el tiempo del

promedio simple, y los valores máximo y mínimo de la muestra de tasas, en comparación con la

tasa de depósitos y la tasa techo. Como se puede apreciar, para el período largo (Gráfico 9a.) la tasa

promedio se mantiene “centrada” en la banda entre los valores máximo y mínimo, mientras que

para el período corto (Gráfico 9b.) el promedio de la muestra está mucho más cerca del valor

máximo de la muestra y de la tasa techo. Esto se debe a que en el primer caso la tasa marginal que

se reporta es la de los créditos corporativos, que es cartera de menor riesgo, por lo que el segundo

período es quizás más relevante como indicador de los determinantes de la tasa de interés, sin

30

GRAFICO 9:Tasa promedio de colocación y tasas referenciales

9.a: Julio 2002- Julio 2007

EVOLUCION TASA MARGINAL COLOCACIÓN BANCOS PRIVADOS

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

jul-0

2

oct-

02

ene-

03

abr-

03

jul-0

3

oct-

03

ene-

04

abr-

04

jul-0

4

oct-

04

ene-

05

abr-

05

jul-0

5

oct-

05

ene-

06

abr-

06

jul-0

6

oct-

06

ene-

07

abr-

07

TASAMG TASAMIN TASAMAX LIBOR+R.P. TECHO INFL ANUAL

9.b: Enero 2004- Julio 2007

TASA PROMEDIO PONDERADA

0,0%

2,0%

4,0%

6,0%

8,0%

10,0%

12,0%

14,0%

16,0%

18,0%

20,0%

ene-

04

mar

-04

may

-04

jul-0

4

sep-

04

nov-

04

ene-

05

mar

-05

may

-05

jul-0

5

sep-

05

nov-

05

ene-

06

mar

-06

may

-06

jul-0

6

sep-

06

nov-

06

ene-

07

mar

-07

may

-07

jul-0

7

LIBOR+EMBI TASAMAX TPP TPP MAX TPP MIN INFL (anualizada)

FUENTE: Superintendencia de Bancos

ELABORACIÓN: Propia

31

GRAFICOS 10.a – 10.d.:Tasas promedio, máxima y mínima de colocación por tipo de crédito

TASA DE CREDITOS COMERCIALES

0,0%

2,0%

4,0%

6,0%

8,0%

10,0%

12,0%

14,0%

16,0%

18,0%

20,0%en

e-0

4

mar

-04

may

-04

jul-0

4

sep

-04

nov-

04

ene

-05

mar

-05

may

-05

jul-0

5

sep

-05

nov-

05

ene

-06

mar

-06

may

-06

jul-0

6

sep

-06

nov-

06

ene

-07

mar

-07

may

-07

jul-0

7

LIBOR+EMBI TASAMAX TASACOM TCOM MAX TCOM MIN

TASA DE CREDITOS DE CONSUMO

0,0%

2,0%

4,0%

6,0%

8,0%

10,0%

12,0%

14,0%

16,0%

18,0%

20,0%

ene-

04

ma

r-04

may

-04

jul-

04

sep-

04

nov

-04

ene-

05

ma

r-05

may

-05

jul-

05

sep-

05

nov

-05

ene-

06

ma

r-06

may

-06

jul-

06

sep-

06

nov

-06

ene-

07

ma

r-07

may

-07

jul-

07

LIBOR+EMBI TASAMAX TASACON TASACONMAX TASACON MIN

TASA DE CREDITOS PARA LA MICROEMPRESA

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

0,14

0,16

0,18

0,2

ene-

04

ma

r-04

may

-04

jul-

04

sep-

04

nov

-04

ene-

05

ma

r-05

may

-05

jul-

05

sep-

05

nov

-05

ene-

06

ma

r-06

may

-06

jul-

06

sep-

06

nov

-06

ene-

07

ma

r-07

may

-07

jul-

07

LIBOR+EMBI TASAMAX TASAMIC TASAMIC MAX TASAMIC MIN

TASA DE CREDITOS DE VIVIENDA

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

0,14

0,16

0,18

0,2

ene

-04

mar

-04

may

-04

jul-0

4

sep

-04

nov-

04

ene

-05

mar

-05

may

-05

jul-0

5

sep

-05

nov-

05

ene

-06

mar

-06

may

-06

jul-0

6

sep

-06

nov-

06

ene

-07

mar

-07

may

-07

jul-0

7

LIBOR+EMBI TASAMAX TASAVIV TASAVIV MAX TASAVIV MIN

FUENTE: Superintendencia de Bancos

ELABORACIÓN: Propia

32

embargo el Gráfico 10a. ilustra bien la tendencia decreciente de las tasas de interés hasta diciembre

de 2003 y a partir de allí se mantienen en valores más o menos estables alrededor de un rango del

10-12% en comparación del punto de partida inicial por sobre el 15%. Las tasas de los créditos de

consumo y microempresa (Gráficos 10b.-c.) se mantienen cerca del techo, y la banda entre los

valores máximo y mínimo es más reducida que para los casos de cartera comercial o para la

vivienda. Analizando la desviación estándar de sección transversal de cada mes para el período

enero2004-julio 2007 (Gráfico 11) se puede ver que TCONS y TMICR muestran una menor

dispersión, lo que es coherente con el supuesto de racionamiento en desequilibrio, ya que indicaría

que la mayoría de los bancos toman como referencia la tasa máxima para este tipo de créditos.

También se incorpora la desviación estándar de corte transversal para la tasa de depósitos, que es

superior en toda la muestra a la de la tasa de colocación, lo que indicaría mayores niveles de

competencia en el mercado de depósitos y por tanto el cumplimiento de uno de los supuestos de

partida del modelo de Stiglitz y Weiss (1981).

GRAFICO 11:EVOLUCIÓN DE LA VOLATILIDAD EN EL CORTE TRANSVERSAL

(Enero 2004 – Julio 2007)

DESVIACION ESTANDAR DE CORTE TRANSVERSAL EN CADA PERÍODO

0.0%

0.5%

1.0%

1.5%

2.0%

2.5%

3.0%

3.5%

4.0%

31-E

ne-0

4

31-M

ar-0

4

31-M

ay-0

4

31-Ju

l-04

30-S

ep-0

4

30-N

ov-0

4

31-E

ne-0

5

31-M

ar-0

5

31-M

ay-0

5

31-Ju

l-05

30-S

ep-0

5

30-N

ov-0

5

31-E

ne-0

6

31-M

ar-0

6

31-M

ay-0

6

31-Ju

l-06

30-S

ep-0

6

30-N

ov-0

6

31-E

ne-0

7

31-M

ar-0

7

31-M

ay-0

7

31-Ju

l-07

SD TCOM SD TCON SD TMIC SD TVIV SD TPP SD COSTOF

33

En la tabla inferior se repartió el total de observaciones en rangos de proporción de la tasa

observada a la tasa máxima vigente en cada mes. Como se puede observar, para las tasas de

microempresa y consumo, un 77 y 80% de las observaciones se encuentran en un rango de más del

90% de TMAX, mientras que el rango inferior al 50% del limite máximo es solo significativo para la

tasa de cartera de vivienda (5.3% de las observaciones). Por tanto es posible plantear a priori la

existencia de desequilibrio por lo menos en los mercados de crédito de mayor riesgo y que este

desequilibrio tiene su origen en la existencia de una tasa máxima.

TABLA 2Reparto del número de observaciones de Tasa por relación con la tasa máxima

PERÍODO: Enero 2004 - Julio 2007TASA/TMAX TPP TCOM TCONS TMICR TVIV< 50% 3.0% 0.6% 2.2% 0.0% 5.3%50-60% 2.7% 33.1% 2.7% 0.5% 3.4%60-70% 4.6% 3.3% 1.8% 0.8% 7.5%70-80% 25.3% 3.9% 4.1% 4.0% 30.2%80-90% 28.6% 31.8% 11.4% 11.8% 28.9%90-100% 35.9% 27.3% 77.9% 83.0% 24.8%Total 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%

FUENTE: Superintendencia de BancosELABORACIÓN: Propia

El efecto de las comisiones se presenta en el Gráfico 12 y la Tabla 3. Como se puede observar,

aunque el detalle de comisiones por tipo de crédito está disponible solo para diciembre 2006 – julio

2007, el cobro de comisiones introduce una cuña de significativa magnitud entre la tasa nominal y

la efectivamente cobrada. En los casos de cartera de consumo y de microcrédito el uso de

comisiones permite efectivamente romper el techo de tasa, para cartera comercial y de vivienda, la

tasa con comisión incluida no llega a superar el techo, pero es superior en 1 a 5 puntos porcentuales

a la tasa “pura”. Y en general la volatilidad de corte transversal se incrementa, lo que indica que

con la introducción de comisiones los bancos tienen mayor flexibilidad en el cobro de tasas.

34

GRAFICOS 12.a – 12.f.:Efectos de las comisiones de crédito en las tasas de colocación

TASA DE CARTERA COMERCIAL

0,1

0,11

0,12

0,13

0,14

0,15

0,16

0,17

0,18

0,19

0,2

dic-06 ene-07 feb-07 mar-07 abr-07 may-07 jun-07 jul-07

Sin Comisión Con Comisión Maxima

TASA DE CARTERA DE CONSUMO

0,1

0,11

0,12

0,13

0,14

0,15

0,16

0,17

0,18

0,19

0,2

dic-06 ene-07 feb-07 mar-07 abr-07 may-07 jun-07 jul-07

Sin Comisión Con Comisión Máxima

TASA DE CARTERA DE MICROEMPRESA

0,1

0,11

0,12

0,13

0,14

0,15

0,16

0,17

0,18

0,19

0,2

dic-06 ene-07 feb-07 mar-07 abr-07 may-07 jun-07 jul-07

Sin Comisión Con Comisión Máxima

TASA DE CARTERA DE VIVIENDA

0,1

0,11

0,12

0,13

0,14

0,15

0,16

0,17

0,18

0,19

0,2

dic-06 ene-07 feb-07 mar-07 abr-07 may-07 jun-07 jul-07

cONn Comisión sIn Comisión Máxima

TASA PROMEDIO DE CARTERAJulio 2002 - Julio 2007

0,08

0,1

0,12

0,14

0,16

0,18

0,2

jul-0

2

oct-0

2

ene-

03

abr-0

3jul

-03

oct-0

3

ene-

04

abr-0

4jul

-04

oct-0

4

ene-

05

abr-0

5jul

-05

oct-0

5

ene-

06

abr-0

6jul

-06

oct-0

6

ene-

07

abr-0

7

Sin Comisión Con Comisión Maxima

TASA PROMEDIO DE CARTERAEnero 2004 - Julio 2007

0,1

0,11

0,12

0,13

0,14

0,15

0,16

0,17

0,18

0,19

0,2

ene-

04

mar

-04

may

-04

jul-0

4

sep-

04

nov-

04

ene-

05

mar

-05

may

-05

jul-0

5

sep-

05

nov-

05

ene-

06

mar

-06

may

-06

jul-0

6

sep-

06

nov-

06

ene-

07

mar

-07

may

-07

jul-0

7

Sin Comisión Con Comisión Maxima

35

TABLA 3.Efectos de las comisiones de cartera en las tasas de interés

TASA AGREGADA CARTERA

TASA CARTERA COMERCIAL

TASA CARTERA CONSUMO

TASA CARTERA MICROEMPRESAS TASA CARTERA VIVIENDA

FECHA

Prom. sin

comis.

Prom. con

comis.

Máx. con

comis

Prom. sin

comis.

Prom. con

comis.

Máx. con

comis

Prom. sin

comis.

Prom. con

comis.

Máx. con

comis

Prom. sin

comis.

Prom. con

comis.

Máx. con

comis

Prom. sin comis.

Prom. con

comis.

Máx. con

comisProm.

2004 13,4% 14,1% 22,5%Prom.

2005 11,3% 12,4% 18,5%Prom.

2006 11,1% 12,9% 32,4% 10,6% 12,4% 38,1% 12,4% 12,4% 29,0% 12,8% 14,2% 25,0% 9,6% 10,9% 15,7%

Ene-2007 11,3% 13,0% 39,9% 11,3% 13,0% 41,4% 13,4% 13,4% 40,3% 13,9% 17,0% 39,4% 10,9% 14,1% 50,0%

Feb-2007 11,2% 12,6% 41,1% 11,2% 12,6% 33,2% 12,5% 12,5% 38,7% 12,8% 17,3% 54,6% 10,5% 11,4% 15,4%

Mar-2007 11,2% 12,6% 47,6% 11,2% 12,6% 32,3% 13,1% 13,1% 42,3% 13,5% 20,8% 96,4% 10,8% 12,1% 17,0%

Abr-2007 11,5% 12,7% 56,8% 11,5% 12,7% 33,0% 13,3% 13,3% 54,2% 13,3% 19,2% 72,1% 10,7% 12,3% 27,2%

May-2007 11,5% 13,3% 51,8% 11,5% 13,3% 46,9% 13,0% 13,0% 50,6% 12,5% 17,3% 58,2% 10,7% 12,1% 20,1%

Jun-2007 12,0% 13,9% 57,5% 12,0% 13,9% 48,9% 13,9% 13,9% 54,8% 13,7% 20,0% 71,0% 10,8% 11,9% 14,2%

Jul-2007 11,3% 11,7% 71,5% 11,3% 11,7% 14,5% 13,2% 13,2% 66,4% 12,0% 21,9% 101,3% 11,2% 11,9% 14,3%

DESVIACION ESTÁNDAR DE CORTE TRANSVERSALProm.

2004 2,2% 2,7% 2,3% 2,3% 0,9% 3,0%Prom.

2005 1,6% 2,4% 1,7% 1,8% 1,1% 2,3%Prom.

2006 1,0% 1,9% 1,0% 5,6% 0,5% 0,4% 0,3% 3,5% 0,7% 2,3%

Ene-2007 1,3% 1,6% 0,9% 6,1% 0,5% 0,6% 0,5% 6,7% 0,8% 9,3%Feb-2007 0,9% 1,6% 0,7% 4,5% 0,6% 0,6% 0,4% 11,3% 0,3% 1,2%Mar-2007 0,9% 2,7% 0,6% 4,3% 0,8% 0,9% 0,4% 21,8% 0,2% 1,5%Abr-2007 1,1% 1,8% 0,8% 4,3% 0,4% 0,4% 0,6% 16,0% 0,9% 4,0%May-2007 1,2% 2,8% 1,2% 7,1% 0,8% 0,8% 1,2% 12,5% 0,3% 2,4%Jun-2007 1,2% 2,6% 0,9% 7,4% 0,7% 0,7% 1,0% 17,1% 0,4% 1,0%Jul-2007 1,0% 12,1% 0,8% 0,9% 0,4% 0,4% 1,1% 28,0% 0,2% 0,8%

FUENTE: Superintendencia de BancosELABORACIÓN: Propia

36

4.2.2. Metodología

Para aprovechar de mejor forma la información disponible y recoger el efecto que pueden tener las

características individuales de los bancos, se estimó (4.1.1) mediante regresiones de panel. La

variable dependiente sigue en todos los casos un proceso AR(1) por lo que tiene que incluirse con

un rezago entre los regresores. En este caso los estimadores son inconsistentes por la existencia de

correlación entre el regresor y el residuo (Woolridge, 2002). Una alternativa es el uso de

estimadores GMM que toman como instrumentos rezagos de la variable dependiente y de los

regresores endógenos o predeterminados, sin embargo estos estimadores tienen problemas de

sesgo en paneles con un reducido número de individuos. Bruno (2005) desarrolla un estimador

consistente de mínimos cuadrados con variables dummy (LSDV) que a partir de parámetros

inicialmente obtenido por GMM o Variables Instrumentales realiza una aproximación del sesgo y

procede en una segunda etapa a la obtención de los estimadores LSDV. Este estimador tiene

además la ventaja de permitir trabajar con paneles desbalanceados, con lo que se evita desechar

observaciones de la variable dependiente solo porque no se registraron para determinado banco

durante el período completo. Para las regresiones se utilizó este estimador inicializando con el

método GMM Blundell-Bond que toma como instrumentos las primeras diferencias y los niveles de

cada variable.

4.2.3. Resultados

En la tabla 4.a. inferior se presentan los resultados para la tasa de interés agregada (con la variable

dependiente en el encabezado), todos los coeficientes presentan los signos esperados con excepción

de los correspondientes a TBAS y PIB que sin embargo no son significativos. En las dos primeras

columnas de cada período la variable dependiente es la misma (TPP) pero se utilizan dos medidas

alternativas de costo de financiamiento, TDEP y COSTOF. Como COSTOF es estadísticamente

significativa (probablemente por abarcar el costo de todas las fuentes de financiamiento), fue

tomada en las regresiones posteriores como indicador de costo de obtención de fondos.

Adicionalmente se realizó la misma regresión con la tasa de plazo menor y mayor a 180 días, TCP y

TLP como variable dependiente, que se muestran en las columnas 3ª y 4ª de cada período, para

determinar si existen efectos diferenciales significativos por plazo.

37

TABLA 4.aResultados de la estimación de tasas de interés por LSDV

Julio 2002 - Julio 2007 Enero 2004 - Julio 2007Variable Dependiente: TPP(I) TPP(II) TCP TLP TPP(I) TPP(II) TCP TLPNúmero obs. 643 643 594 500 1005 998 1043 1043

Coef 0.21409 0.22799 0.09948 -0.04157 0.64763 0.65015 0.63324 0.65688Err. Est. 0.03667 0.03548 0.03901 0.08742 0.03028 0.02973 0.02764 0.03628

TPP(-1)

valor-z 5.84*** 6.42*** 2.55** -0.48 21.39*** 21.87*** 22.91*** 18.1***Coef 0.58638 0.11657 0.50673 0.08294 0.05809 0.03563

Err. Est. 0.15221 0.35108 2.53189 0.04687 0.08735 0.05078COSTOF

valor-z 3.85*** 0.33 0.2 1.77* 0.66 0.7Coef 0.39600 0.03344

Err. Est. 0.18109 0.0406703TDEP

valor-z 2.19** 0.82Coef 0.37837 0.37708 0.29177 0.41304 0.29446 0.29979 0.33998 0.27309

Err. Est. 0.04434 0.04365 0.16886 0.39103 0.02575 0.02672 0.02726 0.02841TMAX

valor-z 8.53*** 8.64 1.73 1.06 11.43*** 11.22*** 12.47*** 9.61***Coef 0.15932 0.22503 0.26364 -0.10390 -0.0635 -0.05581 -0.07112 -0.05272

Err. Est. 0.08513 0.09082 0.28614 0.96294 0.04422 0.04165 0.03885 0.05824TBAS

valor-z 1.87* 2.48** 0.92 -0.11 -1.44 -1.34 -1.83* -0.91Coef 0.00857 -0.01793 -0.05477 0.09846 0.05747 0.05462 0.06841 0.05718

Err. Est. 0.03949 0.03854 0.11050 0.35073 0.0415 0.04005 0.04186 0.04631LIBORAJ

valor-z 0.22 -0.47 -0.5 0.28 1.39 1.36 1.63 1.23Coef 0.02561 0.03366 0.00388 -0.19999 0.01714 0.01546 0.00192 0.03207

Err. Est. 0.016094 0.01741 0.14836 0.23869 0.00771 0.00764 0.00610 0.01171INDV

valor-z 1.59 1.93* 0.03 -0.84 2.22** 2.02** 0.31 2.74***Coef 0.12456 0.08562 0.07291 0.21061 0.00644 0.00275 -0.07411 -0.04632

Err. Est. 0.07069 0.07074 0.15587 0.32876 0.02554 0.02803 0.03220 0.03534COSTOS

valor-z 1.76* 1.21 0.47 0.64 0.25 0.1 -2.3* -1.31Coef 0.01121 0.00519 -0.00293 -0.02767 -0.0162 -0.01565 -0.00489 -0.01101

Err. Est. 0.01209 0.01196 0.03927 0.19999 0.00689 0.00695 0.01022 0.00769LIQ

valor-z 0.93 0.43 -0.07 -0.14 -2.33** -2.25** -0.48 -1.43Coef -0.0303 -0.03333 -0.01209 0.19497 -0.0404 -0.03898 -0.01043 -0.02579

Err. Est. 0.04701 0.04896 0.12243 0.80167 0.01275 0.01425 0.01715 0.02628FK

valor-z -0.64 -0.68 -0.1 0.24 -3.17*** -2.74*** -0.61 -0.98Coef -0.0001 -0.00046 0.012312 -0.02348 -0.0101 0.00703 -0.00464 -0.00641

Err. Est. 0.00714 0.00744 0.02222 0.03887 0.08252 0.00826 0.00956 0.01825REL1

valor-z -0.01 -0.06 0.55 -0.6 0.85 0.85 -0.49 -0.35Coef 0.09508 0.04158 -0.12966 1.07855 0.01009 0.05736 0.00799 0.15066

Err. Est. 0.17523 0.18400 0.37201 0.95845 0.00860 0.10283 0.11407 0.16147INFL

valor-z 0.54 0.23 -0.35 1.13 1.17 0.56 0.07 0.93Coef -0.0509 -0.04743 -0.29962 -0.51953 0.06389 -0.09908 0.04599 -0.12339

Err. Est. 0.07503 0.07911 0.22818 0.63880 0.10331 0.09069 0.11549 0.10869D.LPIB

valor-z -0.68 -0.6 -1.31 -0.81 0.62 -1.09 0.4 -1.14R2 0.79 0.79 0.61 0.66 0.71 0.71 0.88 0.87DW 2.02 2.02 1.85 1.70 2.31 2.31 2.08 2.09F 740.23 742.38 907.32 688.51 1032.41 1039.50 1075.97 1096.70p(F) 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

38

TABLA 4.bResultados de la estimación de tasas de interés por LSDV (tipo de crédito)

Variable Dependiente: TPP(I) TCOM TCONS TMICR TVIV TPP+COMNúmero obs. 1043 994 1000 422 718 1043

Coef 0.64763 0.70499 0.51007 0.61310 0.65313 0.99430Error estándar 0.03028 0.02841 0.01591 0.11860 0.02826 0.01010TPP(-1)valor-z 21.39*** 24.81*** 32.06*** 229.67*** 23.11*** 98.48***

Coef 0.08294 0.14115 0.15409 0.03660 -0.01741 0.04042Error estándar 0.04687 0.04902 0.05302 0.01430 0.07317 0.08252COSTOFvalor-z 1.77* 2.88*** 2.91*** 13.69*** -0.24 0.49

Coef 0.29446 0.24480 0.43104 0.51739 0.25006 0.08472Error estándar 0.02575 0.02076 0.02634 0.05436 0.04578 0.04113TASAMAXvalor-z 11.43*** 11.79*** 16.37*** 9.52*** 5.46*** 2.06**

Coef -0.06349 -0.08975 -0.02078 -0.23438 -0.04534 0.07145Error estándar 0.04422 0.04186 0.03037 0.04151 0.04584 0.06500TBASvalor-z -1.44 -2.14** -0.68 -5.65*** -0.99 1.1

Coef 0.05747 0.05488 0.02133 0.08584 -0.03589 -0.00350Error estándar 0.04149 0.04072 0.03703 0.05414 0.05810 0.01252LIBORAJvalor-z 1.39 1.35 0.58 1.59 -0.62 -0.28

Coef 0.01714 -0.00257 -0.01337 -0.00006 0.02173 -0.05652Error estándar 0.00772 0.00776 0.01295 0.00434 0.01295 0.03706INDVvalor-z 2.22** -0.33 -1.03 -0.01 1.68* -1.53

Coef 0.00644 -0.02453 -0.02518 -0.01228 0.09067 -0.02318Error estándar 0.02554 0.02052 0.04591 0.01904 0.04711 0.01106COSTOSvalor-z 0.25 -1.2 -0.55 -0.64 1.92* -2.09**

Coef -0.01602 -0.00144 -0.00708 -0.00847 -0.02069 -0.03666Error estándar 0.00689 0.00713 0.00662 0.01167 0.00958 0.01912LIQvalor-z -2.33** -0.2 -1.07 -0.73 -2.16** -1.92*

Coef -0.04041 -0.01491 -0.02487 0.00140 -0.15186 0.00931Error estándar 0.01275 0.01104 0.01180 0.01512 0.04399 0.01476FKvalor-z -3.17*** -1.35 -2.11** 0.09 -3.45*** 0.63

Coef -0.04041 0.00714 0.00171 -0.03595 0.00795 0.05516Error estándar 0.01275 0.00834 0.01176 0.01493 0.01168 0.16852REL1valor-z -3.17*** 0.86 0.15 -2.41** 0.68 0.33

Coef 0.01009 0.05401 0.06752 -0.09501 0.07605 -0.16938Error estándar 0.00860 0.10672 0.11669 0.13577 0.12903 0.14361INFLvalor-z 1.17 0.51 0.58 -0.7 0.59 -1.18

Coef 0.06389 -0.00922 -0.00909 -0.07191 -0.17202 0.02255Error estándar 0.10331 0.06315 0.10759 0.07290 0.08777 0.05872D.LPIBvalor-z 0.62 -0.15 -0.08 -0.99 -1.96** 0.38

R2 0.71 0.75 0.62 0.68 0.76 0.79DW 2.31 2.31 2.13 1.75 2.11 2.21F 1355.94 1225.09 1497.34 568.49 863.04 1215.61p(F) 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

* Significativo al 10%** Significativo al 5%*** Significativo al 1%

39

En todos los casos los determinantes más importantes son el rezago de la variable dependiente,

TMAX y COSTOF. Sin embargo se notan algunas diferencias entre las dos muestras: para la

muestra julio 2002 – julio 2007, que abarca solo 14 bancos, que además son los más grandes, y

donde la tasa de crédito es la que aplica a los créditos para el sector corporativo (que se puede

asumir son de menor riesgo que los destinados a pequeñas empresas o individuos), el coeficiente

del rezago es menor, y los correspondientes a COSTOF y TMAX, son más elevados que para la

segunda muestra. En el caso de TMAX puede existir un problema de causalidad reversa ya que la

tasa máxima se calcula en función de la tasa de créditos corporativos, precisamente la variable

dependiente. En esta muestra COSTOF tiene una coeficiente de 0.58, y además COSTOS y TBAS son

significativos. Esto puede indicar que para estos créditos en particular no existe racionamiento y la

tasa se ajusta ante cambios en las condiciones de mercado. Tomando en cuenta que esta muestra

abarca a los bancos más grandes, el hecho que la tasa sea sensible a cambios en los costos

marginales indica que un menor poder de mercado de los bancos en relación a las grandes

empresas. El hecho que para éstas la evaluación de riesgo informaciones hace principalmente en

base a información “dura”, la contenida en estados financieros auditados y transparentes (en

contraposición con la información “blanda” que es la que se obtiene a través de la relación con el

acreedor y que no es traspasable fácilmente) implica menos costos para el deudor si decide

cambiarse de banco.

En la segunda muestra la tasa muestra una alta persistencia, el siguiente regresor en importancia es

TMAX, con una elasticidad del 30% (es decir que un incremento del 1% en la tasa máxima vigente

significa un incremento promedio de 0.3% en la tasa de créditos). La elasticidad de COSTOF es

reducida en magnitud y significancia estadística. De las restantes variable, LIQ, FK e INDV son

estadísticamente significativas aunque con bajos coeficientes, los 2 primeros casos pueden indicar

que la oferta de crédito también es sensible a las restricciones en la disponibilidad de fondos y a la

cobertura de capital, en presencia de racionamiento estricto la tasa debería ser insensible a cambios

en variables que afecten la disponibilidad de fondos, que deberían incidir solo en el volumen de

créditos. La significancia de INDV también es coherente con la existencia de racionamiento de

crédito (Lowe y Rohling, 1992) si tomamos a esta variable como un indicador aproximado del

riesgo percibido, ya que cambios en este último desplazan horizontalmente la función de beneficio

La división de la muestra en tasas de corto y largo plazo produce pocos cambios, excepto que la

40

tasa de corto plazo es más sensible a la tasa máxima y no se ve afectada por el índice de cartera

vencida15.

En la Tabla 4.b se muestran los resultados de la regresión cuando la variable dependiente es la tasa

correspondiente a cada tipo de crédito. TCONS y TMICR muestran una mayor influencia de la tasa

máxima, lo que confirma la evidencia gráfica y numérica mencionada en la sección anterior. La

elasticidad del costo de fondos para las tasas comercial y de consumo es significativa y superior a la

obtenida en la muestra agregada, en la de TMICR es más reducida y para TVIV el parámetro no es

estadísticamente significativo, lo que indicaría que este mercado también se encuentra racionado a

pesar de ser el menos riesgoso (o que el racionamiento no es el factor que explica la rigidez en la

tasa, véase Lowe y Rohling, 1992). De las otras variables, FK afecta a todas las tasas excepto las de

consumo, la tasa de microempresa se ve afectada también por LIQ y REL1 también es significativo

sólo en este caso (aún cuando se trata de la proporción del total de créditos renovados y no sólo de

los créditos de microempresa).

Se realizaron algunas revisiones comprobar la robustez de los resultados: la cartera vencida puede

afectar el costo del crédito no porque represente un cambio en la percepción de riesgo (y con ello de

la función de beneficio ) sino porque incrementos en la cartera vencida significan incrementos de

costos por cobertura de provisiones. Por tanto se incluyó un indicador de cobertura de provisiones

(definida como gasto provisiones/cartera total), ya sea como un regresor más o bien en lugar de

INDV. Esta variable no fue estadísticamente significativa en ningún caso y no se alteraron los

resultados del modelo, lo que indica que INDV tiene un efecto mayor como indicador del nivel de

riesgo percibido. Para el índice de relación se probaron especificaciones alternativas con la

proporción de créditos de largo plazo tanto en el balance de cartera (siguiendo a Gambacorta, 2005),

como en el monto y número de operaciones colocadas, tampoco hubo cambios apreciables y ningún

indicador mostró significancia. También se utilizó el logaritmo del índice de actividad coyuntural

(IDEAC, obtenido por el Banco Central a través de encuestas mensuales a empresarios) en lugar del

PIB en las ecuaciones de TPP y TCOM ya que este índice puede reflejar mejor las expectativas de los

empresarios y afectar su demanda de crédito (Hurlin y Kierzenkowski, 2003), en este caso el

coeficiente de esta variable es significativa en la ecuación de TCOM y al mismo tiempo LIBORAJ se

vuelve significativo, sin embargo tiene el limitante de ser una variable no estacionaria.

15 Como no se dispone de un detalle del índice de cartera vencida entre corto y largo plazo no se puede afirmar que sea la sensibilidad de la tasa al riesgo específico de los créditos de largo plazo.

41

En la última columna se tomó como variable dependiente la tasa de cartera incrementada en las

comisiones de crédito cobradas (TPP2), calculadas a su vez como un porcentaje de la cartera

desembolsada (asumiendo que todas se cobran al desembolso, por lo que posiblemente exista una

sobreestimación de su efecto). En este caso la elasticidad respecto a TMAX se reduce a un 0.08 y las

otras variables dejan de ser significativas, con excepción de LIQ, cuya elasticidad ahora es mayor

que en el caso en que TPP (la tasa original de créditos) es la variable dependiente. Si bien la

estimación pierde consistencia al presentar la variable dependiente una raíz unitaria (verificada

mediante un test de Fisher), proporciona una buena intuición respecto a la capacidad de los bancos

de superar la restricción impuesta por la tasa límite mediante el cobro de comisiones.

En general la baja elasticidad respecto a los costos marginales es coherente con la hipótesis de

existencia de equilibrio con racionamiento, pero también con otras hipótesis, como la existencia de

poder de mercado de los bancos respecto a sus clientes, por ejemplo por la existencia de costos de

traslado de una institución a otra (Lowe y Rohling, 1992). La influencia significativa de la tasa

máxima en el costo de colocación puede indicar que la tasa de equilibrio está por encima o cerca del

techo, por lo menos para los créditos más riesgosos. Los resultados de la tasa de interés no permiten

distinguir con claridad la existencia de racionamiento de crédito, pero de existir éste, por lo menos

en el caso de la cartera de microempresa y de consumo, está estrechamente relacionado con la

imposición de una tasa límite.

4.3. Modelo de Desequilibrio de Crédito

La verificación de la existencia de racionamiento crediticio implica la medición de una variable no

observable, el exceso entre la cantidad demandada (u ofertada) respecto a la cantidad efectivamente

transada. Pero si se asume que, por principio de intercambio voluntario, la cantidad observada

corresponde al lado “corto” del mercado, es posible, utilizando estimaciones para la oferta y

demanda del mercado, asignar una probabilidad a que el mercado se encuentre en régimen de

oferta (exceso de demanda) o régimen de demanda (lo contrario). Maddala y Nelson (1974)

desarrollan un modelo para estos casos basado en el siguiente sistema de ecuaciones (en la versión

más simple que no asume que la tasa se ajuste de forma rezagada para equilibrar el mercado16):

dt

dt

ddt XL ' (4.3.1)

16 Supuesto que no es parte de las teorías de racionamiento de crédito (King, 1986)

42

st

st

sst XL ' (4.3.2)

Lt=min(Lst,Ldt) (4.3.3)

Donde (4.3.1) y (4.3.2) son las ecuaciones de demanda y oferta, y Xdt y Xst son vectores de kdx1 y

ksx1 variables explicativas de la oferta y demanda, mientras que (4.3.3) es la ecuación crucial del

modelo que plantea que la cantidad efectivamente observada corresponde al lado corto del

mercado, es decir si la oferta de crédito es mayor que la demanda, el monto que se haya

desembolsado en el período corresponderá a la cantidad que los bancos estuvieron dispuestos a

ofrecer.

Bajo el supuesto que dt y st se distribuyen independientemente de forma normal, del modelo se

pueden obtener las probabilidades de que el mercado se encuentre en régimen de oferta de la forma

(Hurlin y Kierzenkowski, 2003):

st

sdt

ddt

XX ''(4.3.4)

Donde indica la distribución normal acumulativa y 2=(d)2+(s)2, es decir la suma de las

varianzas de (4.3.1) y (4.3.2),por el supuesto de independencia de los errores. En este caso el

régimen de oferta corresponde a td > 0.5 (Carbó-Valverde et. al, 2006). Los estimadores se obtienen

por máxima verosimilitud donde la función de verosimilitud es (Hurlin y Kierzenkowski, 2003):

T

t d

tdt

d

s

tst

s

ds

tst

s

d

tdt

d

s

LxLxLxLxL

1

''1''1log

(4.3.5)

Función que se maximiza respecto a los parámetros d y s y a las varianzas d y s de las

ecuaciones de demanda y oferta, respectivamente ( (.) indica el valor correspondiente a la función

de densidad normal).

4.3.1. Especificación y Metodología

Las ecuaciones (4.3.1) y (4.3.2) se especificaron de la forma:

43

dtt

dt

dt

dt

ddt LIBORAJINFLPIBTASALCART 43210

Con 0,,,0 4321 dddd (4.3.6)

stt

st

st

sst

st

st

sst INDVINDVTBASLIQFKLDEPSPREADLCART 176543210

Con 0,,,0,,, 7645321 sssssss (4.3.7)

Donde LCARTt corresponde al logaritmo de la cartera desembolsada en el mes t, y TASAt es a la

tasa promedio ponderada agregada del total de bancos, variable que fue instrumentalizada

mediante una regresión en dos rezagos de si misma y en la tasa maxima (dada la alta significancia

de TMAX en la regresión de tasa de la sección anterior), para reducir los problemas de

endogeneidad. El resto de variables son las mismas definidas en la sección anterior. PIB (tomado en

logaritmos) e inflación son variables estándares en una especificación de demanda de crédito (p. ej.

Gambacorta, 2005), una demanda procíclica de crédito es coherente con la existencia de un canal de

crédito (Hurlin y Kierzenkowski, 2003), si bien el efecto no es totalmente claro en el caso de las

empresas ya que mayores niveles de producción implica más posibilidades de financiamiento

interno y menos demanda de crédito por razones de liquidez (Hurlin y Kierzenkowski, 2003); en el

caso de crédito de consumo aumentos en el ingreso que se interpreten como permanentes

incentivan a los agentes a incrementar su consumo actual, dado que el período analizado es de

relativa estabilidad (solo durante el año 2004 hubo un ciclo expansivo producto del incremento de

la actividad petrolera) se hace razonable asumir expectativas positivas sobre ingresos futuros

asociadas a crecimiento del ingreso presente. La elevada proporción de deuda externa privada

mencionada en el tercer capítulo justifica la introducción de LIBORAJ como costo alternativo de

financiamiento en el exterior.

Del lado de la oferta, SPREADt corresponde a la diferencia entre la tasa de la cartera desembolsada

y la del stock de depósitos y representa el margen financiero del banco, esta variable fue

instrumentalizada de la misma forma que TASA. LDEPt es el logaritmo del stock de depósitos e

indica la disponibilidad de fondos prestables17; LIQ es un indicador de la expectativa de retiros

futuros: la sustitubilidad imperfecta entre cartera y títulos obliga a los bancos a mantener un

colchón de reservas líquidas que limita la cantidad de fondos prestables (King, 1986), por lo que se

espera un coeficiente negativo. En el mismo sentido TBAS representa el costo de entrar al mercado

17 Dado que durante todo el período el coeficiente obligatorio de encaje se mantuvo en 4% se consideró innecesario hacer el descuento por este factor.

44

interbancario para cubrir requerimientos de liquidez, mientras más alto sea este costo menos

dispuestos estarán los bancos a prestar18. FK es un indicador del impacto de los requerimientos de

capital mínimo sobre la disponibilidad de crédito. INDV indica la calidad de la cartera y al mismo

tiempo los costos de la información asimétrica, aumentos en la calidad de cartera desplazan la

función de beneficios (r) y por tanto reduce la cantidad prestada por los bancos. Este efecto no es

totalmente claro: ante aumentos en la cartera vencida los bancos pueden sentirse tentados a prestar

más para cubrir sus pérdidas sin embargo la regulación vigente está diseñada para desincentivar

este comportamiento a través de los requerimientos de provisiones y patrimonio técnico (el primero

refuerza al segundo ya que las provisiones entran como gasto al estado de resultados y con ello se

deducen del patrimonio).

El problema con esta especificación es que la mayoría de variables siguen un proceso I(1), como se

puede observar en el Anexo 3 lo que crea problemas de correlación espúrea en los casos en que se

omita un regresor no estacionario de la especificación, ya que si los errores son I(1) los parámetros

no convergerán (Hurlin y Kierzenkowski, 2003). Sin embargo si la oferta y demanda estimadas

cointegran con la cartera observada entonces la estimación es legitima (Ghosh y Ghosh, 1999).

Aunque Hurlin y Kierzenkowski (2003) consideran que dicha comprobación no es posible ya que se

trata de variables no observadas y plantean (4.3.6) y (4.3.7) en primeras diferencias. El problema con

una especificación de este tipo es que es menos congruente con los fundamentos teóricos del

sistema dado por (4.3.1) – (4.3.3) ya que una tasa de crecimiento de la demanda superior a la de la

oferta no implica necesariamente que exista una restricción del lado de la oferta. Se prefirió

entonces la estimación en niveles con una verificación de la existencia de un vector de cointegración

entre la cartera observada (LCART) y LS y LD, la oferta y demanda estimadas de crédito,

respectivamente. Como punto de partida para la maximización de (4.3.5) se tomaron los parámetros

de una estimación por MCO, que se presentan en el Anexo 2.

4.3.2. Resultados

Las tablas inferiores indican los parámetros obtenidos de la maximización de (4.3.5) así como los

preliminares proporcionados por la estimación de MCO. Los estadígrafos J-B corresponden a la

regresión por MCO e indican que los residuos tienen distribución normal, lo que es condición

necesaria para la consistencia del modelo de desequilibrio (Maddala y Nelson, 1974). En el Anexo 4

18 Ver apéndice. Se puede asimilar TBAS a h y LIQ a F(.), de forma similar a King (1986).

45

TABLA 5.aMODELO DE DESEQUILIBRIO DE CARTERA (ESPECIFICACIÓN I)

Variable dep. LCART (I) LCART (II) LCARTCOM LCARTCONS LCARTMICR LCARTVIVECUACION DE DEMANDA

TASA -10.2951 -9.6816 -3.6311 -10.4045 -21.2807 -10.1679

Error estándar (0.9265)*** 2.0751*** 5.4129 2.0749*** 12.6065*INFL -4.5840 -3.1191 -12.0316 -4.7526 -55.5512 -35.7842

Error estándar 4.1601 3.4810 12.3409 13.7556 24.8677*LPIB 2.5529 2.3272 1.5454 0.0195 1.0477 2.2059

Error estándar 0.1477*** 0.0526*** 1.1071 0.2223 2.4916LIBORAJ 2.0304 1.7572 5.6442

Error estándar 0.8590** 0.9729* 3.5697PASREF 5.8416 10.3870 37.3331

Error estándar 2.4672** 9.4614C -17.4219 -14.0340 -3.4356 19.6093 5.2122 -11.9089

Error estándar 2.2595*** 0.6948*** 17.1155 3.3927*** 35.7666Error est. residuos

0.04142022 0.04022097 0.02114692 0.04853119 0.12499287 -0.06254239

Jarque-Bera 0.5234 0.1578 0.8533 0.1851 1.1569 1.6690Prob (J-B) 0.769746 0.924235 0.652687 0.911598 0.560767 0.434095ECUACION DE OFERTASPREAD 2.9519 3.8617 -1.9903 -3.8414 -15.7603 9.0477

Error estándar 4.1892 4.3987 4.5376 5.5068 9.4302LDEP 0.4664 0.4655 0.3845 0.8620 0.4968 0.5753

Error estándar 0.2947 0.3318 0.4418 0.7540 0.5875INDV -4.2986 -4.4691 -6.2691 3.6802 2.4120 -6.2807

Error estándar 1.6886** 1.8230** 2.4062*** 5.5712 7.8363INDV(-1) 3.5226 3.6404 2.1622 4.5727 15.5535 -9.2639

Error estándar 2.6087 2.8888 2.4930 3.2933 7.2906**FK 2.7969 2.1167 8.2607 -9.8809 -59.9518 1.1335

Error estándar 5.7762 6.5618 6.2209 12.9680 19.7906***LIQ -2.2251 -2.3706 0.1756 -0.0312 -5.6985 2.1127

Error estándar 1.7087 1.8534 1.5754 2.4593 3.2763*TBAS -2.0634 -1.8747 -6.6549 -4.6465 -0.8307 -3.0394

Error estándar 2.5411 2.7535 3.3888** 11.8393 11.3985 0.0000C 14.1635 14.2569 14.6159 8.6960 18.2375 8.3640

Error estándar 4.8918*** 5.5500** 7.8096** 4.7066 10.6862Error est. residuos 0.0775 0.0802 0.0595 0.1052 0.1600 0.1101Jarque-Bera 1.3498 2.1879 0.6548 2.4548 0.9837 1.7123Prob (J-B) 0.5092 0.3349 0.7208 0.2903 0.6115 0.4229Log likelihood 87.28809 88.54336 67.738648 46.1093549 23.5732458 -185.635145Obs. exceso dem

34 33 36 31 28 42

Obs. exceso of. 25 26 6 11 14 0

* Significativo al 10%** Significativo al 5%***Significativo al 1%El valor Jarque-Bera es el de un test de normalidad sobre los errores de la estimación de punto de partida por MCO

46

TABLA 5.bMODELO DE DESEQUILIBRIO DE CARTERA (ESPECIFICACIÓN II)

Variable dep. CART_PIB (I) CART_PIB (II) CARTCOM_PIB

CARTCONS_PIB

ECUACION DE DEMANDA

TASA -0.2603 -9.6816 -1.0923 2.6116Error estándar 0.3265 2.0751*^** 0.9901 4.3338INFL -0.1694 -3.1191 -3.3331 8.4891Error estándar 1.0739 3.4810 3.2928 6.4908LPIB -0.1447 2.3272 3.0649 3.4653Error estándar 0.5096 0.0526*** 3.1819 1.0625***LIBORAJ -1.6734 1.7572 1.7779Error estándar 0.8263** 0.9729* 2.2810PASREF -52.2002Error estándar 11.5042***C 0.2457 -14.0340 0.2168 -31.2309Error estándar 0.0287*** 0.6948*** 0.2046 16.1955*Error est. residuos 0.01505886 0.04022097 0.0091795 0.02122121Jarque-Bera 1.3367 0.1578 0.8685 0.4357Prob (J-B) 0.5042 0.9242 0.6478 0.8042TASA -0.3596 3.8617 -0.7144 -0.7377Error estándar 0.2287 4.3987 0.7982 4.3920TDEP -1.6614*** 3.8617 1.8680 -48.7324*Error estándar 0.3708 4.3987 2.6740 17.6104DEP_PIB -0.7078*** 0.4655 0.0201 1.3256***Error estándar 0.1287 0.3318 0.7199 0.3919INDV -0.6093 -4.4691 -1.0298 2.0369Error estándar 0.0803*** 1.8230** 0.4546** 2.7181INDV(-1) -0.1934 3.6404 0.2299 1.5466Error estándar 0.0917** 2.8888 0.6234 2.3193FK -0.7623 2.1167 2.0115 -3.6032Error estándar 0.2133*** 6.5618 1.0247** 7.8383LIQ -0.1230 -2.3706 -0.0546 -0.4622Error estándar 0.0596** 1.8534 0.3676 1.8764TBAS 0.5764*** -1.8747 -1.3876 0.6741Error estándar 0.1333 2.7535 0.8684 4.9694C 0.5068 14.2569 0.1623 -0.4180Error estándar 0.0449** 5.5500*** 0.2460 6.8017Error est. residuos 0.0151 0.0402 0.0092 0.0212Jarque-Bera 1.0199 2.1879 1.1805 0.5368Prob (J-B) 0.5793 0.3349 0.5542 0.7646Log likelihood 217.2409 88.54336 137.8642296 51.80814Obs. exceso dem 31 34 35 36Obs. exceso of. 29 26 7 6

* Significativo al 10%** Significativo al 5%***Significativo al 1%El valor Jarque-Bera es el de un test de normalidad sobre los errores de la estimación de punto de partida por MCO

47

se valida la existencia de una relación de cointegración entre oferta y demanda mediante un test de

Johansen.

Por el lado de la demanda, con la excepción de INFL todas las variables son significativas y

presentan los signos esperados, la elasticidad respecto al PIB es particularmente alta y confirma la

existencia de una demanda procíclica de crédito. En la ecuación de oferta el coeficiente de SPREAD

no es estadísticamente significativo, lo que es coherente con la existencia de racionamiento de

crédito (King, 1986) y la cartera desembolsada es creciente en LDEP aunque con una elasticidad

inferior a 1, en presencia de racionamiento dicho valor tiene que ser cercano a uno, la diferencia

puede explicarse por la necesidad de mantener una reserva de liquidez o las restricciones

originadas en el nivel de patrimonio técnico obligatorio. LIQ registra un índice negativo y altamente

significativo (incrementos del índice en 1% reducen la cartera en 2.8%), lo que valida el supuesto

que este índice refleja las expectativas de los bancos respecto a retiros futuros de depósitos, por lo

que estarán menos dispuestos a incrementar la cartera en dicha circunstancia. También el

coeficiente negativo de TBAS indica que incrementos en el costo de liquidez se ven acompañados

de restricciones en la cantidad de crédito. La suma de los coeficientes de INDV es negativa, ante un

empeoramiento en el riesgo de crédito los bancos disminuyen la cartera, lo que es equivalente a una

contracción de la función (r) por aumentos en el riesgo esperado. La oferta de crédito es

decreciente en la tasa máxima, lo que indica que el límite a la tasa de interés no es una restricción

operativa al momento de determinar la cantidad prestada (ya que debería ser positivo en ese caso).

En las restantes columnas se presenta la misma estimación dividida por tipo de crédito. Como

variable de costo de oportunidad, LIBORAJ se incluyó solo en la ecuación de demanda de la cartera

comercial ya que en general el endeudamiento externo como alternativa de financiamiento es

relevante solo para las empresas, para los restantes casos se tomó PASREF, la tasa pasiva

referencial, correspondiente al promedio de los depósitos entre 84 y 91 días del mes anterior, como

el valor que le dan los deudores al financiamiento con fondos propios. Además se cambió la

especificación de PIB dependiendo del tipo de cartera, para la cartera de consumo se consideró solo

el consumo, para la de vivienda el del sector de construcción y para la cartera de microempresas se

sumó el PIB de los sectores “Comercio” y “Otros Servicios” asumiendo que estos sectores

consolidan de forma más aproximada la actividad de las variables de microempresa19. En cada caso

19 Para la cartera comercial se hizo adicionalmente una sustitución del logaritmo del PIB por el del IDEAC(índice de actividad coyuntural) en un rezago, ya que este último puede reflejar mejor las expectativas de los empresarios (Hurlin y Kierzenkowski, 2003), sin embargo no se encontraron diferencias significativas por lo que no se reportan los resultados.

48

la tasa, el spread sobre la tasa de depósitos y el índice vencido corresponden a los propios de cada

tipo de créditos y no a los de la cartera agregada, las variables de spread y tasa se

instrumentalizaron de la misma forma que para la serie agregada. Cuando se incrementaron TASA

y SPREAD en la comisión de crédito, los resultados son muy similares a los de la ecuación original,

como se puede ver en las columnas segunda y tercera de la tabla.

Solamente en el caso de cartera de vivienda no convergió la función de verosimilitud por lo que los

parámetros de esta función no presentan errores estándares y por tanto no es posible evaluar su

significancia. En los restantes casos en la ecuación de demanda de cartera son la tasa de interés, que

muestra una alta elasticidad en todos los casos, lo que indica que los bancos no tienen un poder de

mercado elevado a la hora de determinar las tasas. El producto también es altamente significativo,

excepto para el consumo y la microempresa, mientras la cartera de vivienda presenta la elasticidad

más alta (significativa en la ecuación de MCO). Entonces los créditos más riesgosos al mismo

tiempo son los menos cíclicos, lo que puede indicar que una parte de los demandantes de crédito de

consumo o de microempresa tienen un comportamiento procíclico (se endeudan más en espera de

incrementos en sus ingresos futuros) y otros lo hacen con motivación anticíclica. La variable de

costo de oportunidad es significativa solamente para la cartera de consumo y de vivienda, lo que

indica que o bien el endeudamiento externo y el interno no son vistos como sustitutivos o que el

endeudamiento en el exterior es poco sensible a cambios en las condiciones de financiamiento

(quizás sea más relevante el acceso al crédito).

Por el lado de la oferta la cartera no es sensible al spread de tasas de interés ni a la disponibilidad

de fondos. El primer resultado apoya la existencia de racionamiento de crédito ya que implica que

el ajuste en el mercado se da por cantidad y no por precio, lo que no ocurre con la poca significancia

de LDEP, ya que en caso de racionamiento aumentos en la disponibilidad de fondos deberían

traducirse 1 a 1 en incrementos en la cartera de créditos (King, 1986). El índice vencido es relevante

para la serie agregada y la cartera comercial, pero no afecta a la cartera de consumo y tiene un valor

positivo para la de microempresa. Al parecer el crecimiento que han presentado ambos tipos de

crédito no está relacionado con los cambios en la calidad de cartera o en el riesgo percibido por los

bancos, resultado que otra vez contradice la existencia de racionamiento de crédito (Lowe y

Rohling, 1992). La disponibilidad de liquidez y los niveles de capital patrimonial no son

significativos en explicar los cambios en la cantidad prestada, con excepción de la cartera de

microempresa. La tasa básica afecta solo a la cartera comercial, que muestra una mayor sensibilidad

a la disponibilidad de liquidez.

49

En la última línea se presentan el número de observaciones atribuibles a una situación de exceso de

demanda utilizando (4.3.4). Todos los mercados presentan un predominio del régimen de oferta, es

decir el racionamiento es común a todos ellos (no se presenta la trayectoria para la cartera de

vivienda pero en este caso el racionamiento está presente en todo el período). Analizando el gráfico

de la cartera total, el único período continuado de régimen de demanda (exceso de oferta) es aquel

comprendido entre mayo de 2005 y septiembre de 2006, que corresponde a un período de bajas

tasas de interés de crédito (ver Gráfico 5a.). El incremento en la incertidumbre asociada al cambio

de gobierno ocurrido en enero de 2007 se ve reflejado en un retorno al régimen de oferta.

En la Tabla 5b. se volvió a realizar el modelo sustituyendo SPREAD por sus componentes (la tasa

de cartera correspondiente y TDEP). En este caso se utilizó como variable dependiente CART_PIBt,

la relación de largo plazo entre la cartera desembolsada y el PIB nominal del mes correspondiente,20

ya que solo de esta forma se logró hacer converger la función de verosimilitud. Adicionalmente

LDEP se sustituyó por la relación entre el stock de depósitos y el PIB anualizado de cada mes

(DEP_PIB) y el PIB se tomó en su tasa de crecimiento (diferencia logarítmica). Aun así solo se

obtuvieron estimadores convergentes para la serie agregada y la cartera comercial y la de consumo.

En todos los casos la tasa de crédito no es significativa en la ecuación de oferta, mientras TDEP pasa

a ser significativo para las carteras comercial y de consumo. La disponibilidad de fondos, DEP_PIB

a su vez es significativa para la cartera de consumo, lo que confirma la existencia de racionamiento

al menos para este tipo de cartera. El Gráfico 13.b presenta la evolución de las probabilidades de

exceso de demanda. El resultado es muy parecido al del Gráfico 13.a solo que ahora el período con

régimen de demanda se traslada a enero 2004 – mayo 2005, que es también un período de bajas

tasas de interés y ausencia de inestabilidad política.

Las ecuaciones de cointegración para la oferta y demanda que recogen la relación de largo plazo

entre las variables en niveles se presentan en la Tabla 6. El Spread sobre la tasa de interés pasa a ser

significativo en la ecuación de oferta, lo que implica que el racionamiento se resuelve en el largo

plazo. La liquidez pasa a ser significativa, excepto para la cartera comercial y la cartera de crédito es

creciente en FK, exceptuando el caso de la cartera de vivienda que se ve menos afectada por las

restricciones patrimoniales, probablemente porque este tipo de cartera cuando tiene garantía

hipotecaria pondera menos en el capital de riesgo. Solo la cartera de microempresas es decreciente

en TBAS, lo que indica que ante incrementos en el costo de liquidez esta cartera es la que más se

restringe. Excepto para la cartera de microempresa, INDV tiene un coeficiente positivo, lo que

20 Para obtener el PIB mensual se ponderó la tasa de crecimiento de un trimestre a otro por la tasa de crecimiento del IDEAC en los meses de cada trimestre.

50

puede señalar que a largo plazo los bancos tratan de compensar las perdidas causadas por la

cartera vencida incrementando el crédito.

En conclusión los resultados del modelo apoyan la existencia de racionamiento de crédito como

fenómeno de equilibrio. La baja significancia de la tasa de crédito (o el Spread de ésta sobre la tasa

TABLA 6

Ecuaciones de Cointegración para la Demanda y Oferta de Crédito

Variable Depend. LCART LCARTCOM LCARTCONS LCARTMICR LCARTVIV

ECUACION DE DEMANDA

LPIB(-1) 4.65233 4.58412 -4.38471 -8.58162 0.85726

Error Estandar 1.6474*** 1.1478*** 0.6581*** 2.0242*** 1.0810LIPC(-1) -18.61192 -8.86027 6.52269 8.06735 -14.43586

Error Estandar 3.2226*** 2.2265*** 1.5906*** 4.7047* 2.0263***PASREF(-1) 51.95133 -1.65923 12.47147 27.96043 16.35397Error Estandar 8.3337*** 3.2064 2.0433*** 6.1003*** 7.1337**TASA(-1) -19.52638 8.04427 3.86567 4.13471 -10.20808**Error Estandar 5.6651** 0.5801*** 0.3764*** 1.1816** 1.0045C -6.72977 -50.84365 15.91316 65.04462 38.77932

ECUACION DE OFERTA

SPREAD(-1) 8.98274 3.79026 14.67497 -2.97923 -5.24240

Error Estandar 2.2517*** 0.9259*** 0.5433*** 0.9896** 2.4319**LDEP(-1) 0.53372 -0.34608 0.48463 -0.14459 0.49679Error Estandar 0.1728*** 0.0674*** 0.0836*** 0.1397 0.3482LIQ(-1) -5.69621 -0.41370 4.31865 7.06893 -3.89238

Error Estandar 0.9722*** 0.7170 0.9841*** 1.4427*** 1.8172**FK(-1) -19.13536 -11.55494 9.77551 36.67873 10.54225

Error Estandar 2.8640*** 3.6466*** 4.4123** 8.6706*** 9.3453TBAS(-1) 5.99582 7.61426 0.61880 -8.64693 9.24942Error Estandar 1.3679*** 1.7684*** 2.0245 3.6947** 4.7329INDV(-1) 6.67023 3.72689 3.16974 -9.44608 25.16721Error Estandar 1.4467*** 1.1083** 0.7303*** 1.5896*** 4.1878***C -27.89763 -14.46547 -30.13165 -19.61706 -26.54838

* Significativo al 10%** Significativo al 5%***Significativo al 1%

de depósitos) y la prevalecencia del régimen de exceso de demanda para todos los tipos de cartera,

no permiten establecer a la tasa de interés máxima como el principal determinante de la existencia

de racionamiento.

51

GRAFICO 13. a.:

PROBABILIDAD DE REGIMEN DE OFERTA (EXCESO DE DEMANDA)Modelo I

CARTERA TOTALPROBABILIDAD EXCESO DEMANDA

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

sep

-02

dic-

02

mar

-03

jun

-03

sep

-03

dic-

03

mar

-04

jun

-04

sep

-04

dic-

04

mar

-05

jun

-05

sep

-05

dic-

05

mar

-06

jun

-06

sep

-06

dic-

06

mar

-07

jun

-07

CARTERA DE MICROEMPRESAPROBABILIDAD EXCESO DEMANDA

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

sep-

02

dic-

02

mar

-03

jun-

03

sep-

03

dic-

03

mar

-04

jun-

04

sep-

04

dic-

04

mar

-05

jun-

05

sep-

05

dic-

05

mar

-06

jun-

06

sep-

06

dic-

06

mar

-07

jun-

07

CARTERA COMERCIALPROBABILIDAD EXCESO DEMANDA

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

feb-

04

abr

-04

jun-

04

ago-

04

oct-

04

dic

-04

feb-

05

abr

-05

jun-

05

ago-

05

oct-

05

dic

-05

feb-

06

abr

-06

jun-

06

ago-

06

oct-

06

dic

-06

feb-

07

abr

-07

jun-

07

CARTERA DE MICROEMPRESAPROBABILIDAD EXCESO DEMANDA

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

feb-

04

abr-

04

jun-

04

ago-

04

oct-

04

dic-

04

feb-

05

abr-

05

jun-

05

ago-

05

oct-

05

dic-

05

feb-

06

abr-

06

jun-

06

ago-

06

oct-

06

dic-

06

feb-

07

abr-

07

jun-

07

52

GRAFICO 13. b.:PROBABILIDAD DE REGIMEN DE OFERTA (EXCESO DE DEMANDA)

Modelo II

CARTERA TOTALPROBABILIDAD EXCESO DEMANDA

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

sep-

02

dic-

02

mar

-03

jun-

03

sep-

03

dic-

03

ma

r-04

jun-

04

sep

-04

dic

-04

mar

-05

jun-

05

sep-

05

dic-

05

mar

-06

jun

-06

sep

-06

dic-

06

ma

r-07

jun-

07

CARTERA COMERCIALPROBABILIDAD EXCESO DEMANDA

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

feb-

04

abr-

04

jun-

04

ago

-04

oct

-04

dic-

04

feb-

05

abr-

05

jun-

05

ago

-05

oct-

05

dic-

05

feb

-06

abr-

06

jun-

06

ago

-06

oct-

06

dic

-06

feb-

07

abr-

07

jun-

07

CARTERA DE CONSUMOPROBABILIDAD EXCESO DEMANDA

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

feb

-04

abr-

04

jun-

04

ago

-04

oct

-04

dic

-04

feb-

05

ab

r-0

5

jun-

05

ago

-05

oct-

05

dic

-05

feb-

06

abr

-06

jun

-06

ag

o-0

6

oct

-06

dic-

06

feb

-07

abr

-07

jun

-07

53

5. CONCLUSIONES

En este estudio se ha intentado demostrar la existencia de equilibrio con racionamiento en los

mercados crediticios, específicamente en el mercado de crédito intermediado por bancos y vincular

dicho equilibrio a la existencia de un límite a la tasa de interés máxima, en el contexto de un cambio

regulatorio que amplía significativamente los límite máximos dependiendo del tipo de crédito.

La tasa de interés máxima juega un rol fundamental en la determinación de las tasas de colocación

de crédito. Para aquellos créditos que se pueden considerar a priori como más riesgosos la

elasticidad de su tasa de interés ante cambios en el límite es más elevada. Para todos los tipos de

mercado de crédito, la elasticidad de su tasa ante cambios en los costos marginales es baja o no

significativa estadísticamente, sin que existan diferencias relevantes entre aquellos créditos de

mayor y menor riesgo. Por tanto la existencia de rigidez en las tasas de interés no necesariamente

apoya la existencia de racionamiento de crédito, al no existir evidencias de una transferencia de

fondos prestables entre aquellos destinos de mayor y menor riesgo y existen formulaciones

alternativas que también pueden explicar dicha rigidez de tasas.

La existencia de equilibrio con exceso de demanda es una característica permanente de los

mercados de crédito bancario en Ecuador sin que existan diferencias significativas en los distintos

tipos de crédito. En particular la oferta de crédito es inelástica a cambios en la tasa de colocación y

muy sensible a cambios en la calidad de la cartera, lo que es coherente con la existencia de

racionamiento de crédito de tipo Stiglitz-Weiss. Sin embargo el hecho que la disponibilidad de

fondos prestables tampoco tiene influencia significativa resta piso a esta hipótesis.

El cobro de comisiones de desembolso ha sido una forma efectiva de romper el límite superior a la

tasa de interés y desvincular el precio del crédito de la tasa máxima. Sin embargo la baja

elasticidad-tasa de la oferta de crédito no se altera cuando se incluyen las comisiones de crédito

Toda esta evidencia impide entonces vincular la existencia de racionamiento de crédito, que como

se ha determinado en este estudio es significativo, con el límite a la tasa de cartera. Por tanto la

54

ampliación de los límites vigentes contemplada en la nueva legislación tendrá pocos efectos

apreciables sobre el equilibrio en el mercado de crédito intermediado y no hay razones para esperar

un incremento del crédito como resultado de la medida. La eliminación del cobro de comisiones no

producirá cambios en el costo efectivo pagado por los demandantes de crédito y puede afectar la

situación patrimonial de las instituciones financieras ya que el ingreso percibido por este concepto

se transfiere al ingreso por intereses que es diferido en el tiempo y por tanto más incierto.

Es posible que el límite a la tasa de interés haya cumplido otro rol: el de señalización del precio

máximo aplicable en ciertos tipos de crédito (no sólo los más riesgosos sino también aquellos en los

cuales los bancos pueden ejercer un mayor poder de mercado), permitiendo una colusión tácita en

estos mercados23, lo cual resulta ser lo contrario a uno de los objetivos de la fijación del techo: el

reducir el poder de mercado de los bancos sobre sus clientes de crédito. Pero por otro lado también

es posible que la existencia de un techo máximo haya reducido el racionamiento en el mercado de

crédito al permitir acceder al mercado a clientes con proyectos menos riesgosos que hubieran sido

marginados en el caso de la existencia de un límite máximo a la tasa de interés, sin embargo es

difícil comprobar esta hipótesis.

El racionamiento de crédito no es un fenómeno inocuo, ya que implica que perturbaciones

exógenas afectarán principalmente a la parte real de la economía, incluso si los shocks son de

carácter nominal. Esto cobra relevancia particular en una economía dolarizada donde no existe la

posibilidad de compensar un shock externo mediante el uso de instrumentos de política monetaria.

Cualquier medida encaminada a disminuir el racionamiento de crédito es por tanto positiva y

reduce la vulnerabilidad de la economía ecuatoriana. Por ejemplo, un mejor funcionamiento de los

burós de crédito y más garantías para los acreedores incentivarán a éstos a incrementar la cantidad

prestada. Los límites al apalancamiento de los bancos a través del requerimiento de niveles

mínimos de capital patrimonial tienen poco efecto en el corto plazo, pero son significativos en la

ecuación de largo plazo, por tanto instituciones financieras más capitalizadas llevarán a

incrementos importantes en la expansión del crédito.

Para determinar la naturaleza exacta del racionamiento de crédito requiere de información más

detallada a nivel microeconómico. Por ejemplo la disponibilidad de un detalle individual de

créditos permitiría estimar de mejor manera la relevancia del fenómeno y el efecto de la banca de

relaciones o de mecanismos de alineación de incentivos como las líneas de crédito. Una

23 Knittel y Stango (2001) encuentran que los límites de tasa jugaron un rol de este tipo en Canadá en el caso de las tasas aplicadas a las tarjetas de crédito.

55

especificación más precisa del modelo en desequilibrio requiere variables adicionales relacionadas

con las expectativas y la disponibilidad de fuentes alternativas de financiamiento para los

potenciales prestatarios. La complementariedad entre información a nivel empresarial y del sistema

financiero mejoraría mucho los resultados si se soluciona adecuadamente la diferencia en la

periodicidad de los datos entre ambas fuentes. Por último la no-estacionareidad de las variables

queda todavía como un problema pendiente para los modelos de desequilibrio al que todavía no se

le ha encontrado una solución totalmente satisfactoria.

56

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Wooldridge, J. (2002), Econometric analysis of cross section and panel data, MIT Press, Cambridge, Mass.

58

APÉNDICE:

DEDUCCIÓN DE LA ECUACIÓN PARA LAS TASAS DE INTERÉS

El problema del intermediario financiero puede expresarse de forma simple como la maximizaciónsiguiente función de beneficio sujeta a la restricción contable (adaptado de King, 1986 y Dermine, 1984, cap. 6):

Max LDrhBCErDrBrLrVNE mmdmL ,,,,1ˆ111 (A1.1)

s.a EDBL ˆ (A1.2)

)~1)(1(ˆ xdDD (A1.3)

LDrhBCNSLCSLDrhBC mm ,,,,,,,, (A1. 4)

Con L : Volumen de préstamosrL : Tasa de créditosB : Bonos (inversiones)D : Pasivo (depósitos del público)E : PatrimoniorD : tasa de depósitosh : Tasa de refinanciamiento rm : Tasa de mercadoC : Función de costos totalesCS : Función de costos separablesCNS : Función de costos no separablesd : Encaje (reservas) sobre depósitos del públicox : Tasa de crecimiento esperado de los depósitos, variable aleatoria con media cero y

función de densidad f(x) y densidad acumulada F(x) en el intervalo [-1, ∞)

h : Prima sobre la tasa de mercado para financiamiento en el mercado interbancario

La función de costos C(.) merece un poco de revisión a detalle, los costos separables son aquellos imputables a cada préstamo en particular y están relacionados con los costos de evaluación del riesgo de clientes, procesamiento de las solicitudes de crédito y del seguimiento posterior al desembolso del crédito. Esta función también incluye la probabilidad esperada de no pago. Si expresamos la riqueza agregada de los deudores por w, con función de densidad g(w) y de distribución G(w) en el intervalo [wmin,wmax], dado que el contrato de deuda optimo entre deudor e intermediario se expresa mediante la función de pagos Zi de la forma (Diamond, 1984):

Zi=min[(1+rL)Li, wi] (A1. 4)

Entonces existe un valor crítico w < (1+rL)L que le permite al intermediario cumplir su obligación con los depositantes:

w= (1+rD)D-(1+rm)B (A1.5)

59

Considerando entonces la probabilidad de no-pago, reemplazando B de (A1.3.2) y omitiendo por el momento los costos, (A1.3.1)del intermediario se expresa como:

dwwgErDrLEDrLrVNEw

LrmdmL

L

)(1ˆ1)ˆ(11max

)1(

ErdwwgErDrLEDrw m

Lr

wmdm

L

1)(1ˆ1)ˆ(1)1(

(A1.6)

ErdwwgErDrrLrwdwwgErDrrLrrVNE n

Lr

wndm

w

LrndmmL

L

L

1)(1ˆ1)(1ˆ)1(

)1(

max

Un tratamiento de esta última expresión similar al empleado por Dermine (1984, cap. 4) nos permite expresar finalmente el beneficio esperado como:

Lr

wdmmL

L

dwwGDrrLrrVNE)1(

)(ˆ (A1. 7)

El último término es precisamente la parte de la función de costos atribuible a la probabilidad de no-pago del deudor. Si añadimos una expresión de costos operativos y de seguimiento como una proporción de los créditos de la forma b0+b1L. Adicionalmente el mantenimiento de una relación crediticia significa para el intermediario la posibilidad de atraer negocios adicionales del cliente (p. ej. manejo de los depósitos del cliente, cartas de crédito, servicios de administración de efectivo, giros, etc.) que se puede expresar como un término – b2L (el signo negativo es porque representa un beneficio). Entonces la función de costos separables queda como:

Lr

w

L

dwwGLbLbbLCS)1(

210 )()( (A1.8)

Mientras tanto los costos no separables CNS están relacionadas con el costo en que se incurre cuando las necesidades de liquidez para cubrir los retiros del público superan los activos de corto plazo disponibles B y obligan a entrar en el mercado interbancario pagando rm+h. De la restricción presupuestaria obtenemos:

LEdxDB )1)(~1(

Y por tanto existe un valor crítico x, por encima del cual se tiene que entrar al mercado interbancario:

1)1(

dD

ELx

Entonces la función de costos no separables se expresa como:

1

)1(

1

)()1)(1(dD

EL

dxxfLExdDhCNS (A1.9)

60

Reemplazando estos términos en función objetivo y sustituyendo B en la restricción presupuestaria la función objetivo del intermediario queda como:

Lr

w

dD

EL

dmmLrL

L

L

xdxfLExdDhLbbbdwwGDrrLrrVNE)1(

1)1(

1210

,

)()()1)(1()()(ˆ)(max

(A1. 10)

A su vez si planteamos una ecuación de demanda de crédito de la forma (Gambacorta, 2005):

FmLd rararaayaaL 543210 (A1.11)

Donde y es el nivel de actividad, p la tasa de inflación y rF la tasa de financiamiento en el exterior, asumiendo por el momento equilibrio en el mercado de crédito (L=Ld), reemplazando y maximizando respecto a rL obtenemos:

0)1(1)1(

)()(

332133

L

ddL

d

mLd

L

raLLrGabbadD

ELhFrraL

r

VNE (A1.12)

Reemplazando Ld en (A1.11) y despejando para rL obtenemos:

1

)1())1((1))1((1

2

13213435210

3 dD

RLhFabbarrLGaarLGraayaa

ar

d

mLLFL

(A1.12)

Entonces, asimilando el término F(.) –la probabilidad de retiros- a LIQ, h a TBAS, G(.) a INDV, b1 a

COSTOS y b3 a REL, llegamos a (4.1.1) que plantea la relación de forma lineal.

La existencia de una tasa máxima (rLMAX) nos obliga especificar rL de forma desagregada, en este caso la tasa óptima aplicada corresponde a

MAXL

iL

iL rrr ,max (A1.13)

Donde rLi es la tasa calculada utilizando (A1.12) a nivel individual (o de categoría de crédito). Por lo que la tasa agregada es un promedio ponderado de (A1.12) y (A1.13):

1

1

2

1

N

i

N

ii

MAXL

iLiL rrr (A1.14)

N1 son respectivamente los clientes evaluados como menos riesgosos y no se ven afectados por el límite a la tasa de crédito, mientras que para los de N2 su tasa óptima se encuentra por debajo de la máxima, por lo que los bancos escogerán prestarles a esta tasa siempre que se encuentren en la parte creciente de la curva de beneficio. Con esto llegamos a la especificación completa de (4.1.1.) con TMAX entre los regresores.

61

ANEXO 1

Tasas de interés referenciales de crédito a noviembre de 2007

BANCO CENTRAL DEL ECUADOR TASAS DE INTERES

1. Tasas de Interés Efectivas Vigentes: Noviembre 2007

1.3. Activa Referencial 10.55

1.6. Tasa Activa Efectiva Referencial Comercial Corporativo 10.55

1.7. Tasa Efectiva Máxima Comercial Corporativo 12.28

1.8. Tasa Activa Efectiva Referencial Comercial PYMES 13.31

1.9. Tasa Efectiva Máxima Comercial PYMES 17.32

1.10. Tasa Activa Efectiva Referencial Consumo 17.89

1.11. Tasa Efectiva Máxima Consumo 22.58

1.12. Tasa Activa Efectiva Referencial Consumo Minorista 21.17

1.13. Tasa Efectiva Máxima Consumo Minorista 30.67

1.14. Tasa Activa Efectiva Referencial Vivienda 12.19

1.15. Tasa Efectiva Máxima Vivienda 14.04

1.16. Tasa Activa Efectiva Referencial Microcrédito Acumulación Ampliada 23.27

1.17. Tasa Efectiva Máxima Microcrédito Acumulación Ampliada 31.80

1.18. Tasa Activa Efectiva Referencial Microcrédito Acumulación Simple 34.04

1.19. Tasa Efectiva Máxima Microcrédito Acumulación Simple 50.57

1.20. Tasa Activa Efectiva Referencial Microcrédito de Subsistencia 35.06

1.21. Tasa Efectiva Máxima Microcrédito de Subsistencia 48.21

FUENTE Y ELABORACIÓN: Banco Central del Ecuador

62

ANEXO 2a.Modelo de desequilibrio de crédito: Estimadores iniciales de la regresión por MCO (especificación I)

Variable dep. LCART (I) LCART (II) LCARTCOM LCARTCONS LCARTMICR LCARTVIVECUACION DE DEMANDA

TASA -5.4462 -5.4508 -1.2421 -11.3029 -0.5874 -4.2237Error estándar 1.7299*** 1.7501*** 1.5887 1.5104*** 4.7401 4.0363INFL -3.9943 -4.0031 -3.6410 2.5621 -22.2121 -8.4460Error estándar 2.4538 2.4577 3.4795 5.0234 7.8102*** 9.5451LPIB 2.4699 2.2848 1.8361 -0.1027 7.5389 2.3065Error estándar 0.2600*** 0.3121*** 0.4623*** 0.4539 1.1049*** 1.3333*LIBORAJ 0.4196 0.3334 2.9619Error estándar 0.4110 0.4109 1.3451**PASREF 5.8416 10.3870 37.3331

Error estándar 2.4672** 9.4614C -16.4888 -13.6523 -7.8188 21.9577 -86.4583 -12.9252Error estándar 4.1993*** 5.0108*** 7.1733 6.7930*** 16.0177*** 17.7234err. est. Resid. 0.07240261 0.077024206 0.069482962 0.077323212 0.15881235 0.198679R2 0.924903181 0.917633 0.756733935 0.842889096 0.840155829 0.601522R2 ajustado 0.919539123 0.911643 0.730434901 0.825904133 0.822875 0.558443D-W 0.998734523 0.834297048 0.916762855 1.25955413 1.161055947 1.062743Jarque-Bera 0.523389 0.157775 0.853315 0.1851192 1.156901 1.668985Prob. (J-B) 0.769746 0.924235 0.652687 0.911598 0.560767 0.434095ECUACION DE OFERTASPREAD 0.4332 -6.3513 -1.0130 -4.1119 -15.9450 9.5853Error estándar 2.4161 2.5742*** 2.2465 2.1498 3.1943** 3.9238**LDEP 0.4776 0.5397 0.2960 0.7819 0.5373 0.5764Error estándar 0.1342*** 0.3066* 0.1623* 0.2479*** 0.3203 0.8781INDV -3.1815 -2.7531 -5.9917 2.5474 3.9430 -7.1047Error estándar 1.1244*** 1.2602** 1.1868*** 2.3939 3.7656 6.1497INDV(-1) 1.9206 2.6168 1.2489 3.8281 10.0081 -9.7374Error estándar 1.1366* 1.4748* 1.2730 2.0200* 3.5305*** 5.7994FK 1.3838 8.9861 5.0373 -3.0311 -42.2219 1.5596Error estándar 2.4379 5.3239 3.4153 7.5424 12.8125*** 10.4399LIQ -1.8896 -0.2255 -0.1633 -0.4311 -7.6440 1.7898Error estándar 0.7975** 1.1247 0.8139 1.7033 2.7117*** 2.0960TBAS -2.1197 -5.9464 -5.1794 -3.8542 -5.2675 -6.0415Error estándar 1.2207* 2.8917** 1.7013* 3.5959 6.2011 4.8287C 14.2834 12.5521 16.3202 7.3679 16.7499 8.3803Error estándar 2.2401*** 5.1499** 2.7485*** 4.7066 5.8249*** 14.7109err. est. Resid. 0.0692 0.0692 0.0465 0.1014 0.1785 0.1424R2 0.938422 0.938397 0.874536 0.751613218 0.869247738 0.824172R2 ajustado 0.928763 0.928734 0.84317 0.700474763 0.83755022 0.781547D-W 1.12809 1.124447631 1.187144 0.820775 1.193634559 1.328364Jarque-Bera 1.3498 2.1879 0.6548 2.4548 0.9837 1.7123prob. (J-B) 0.5092 0.3349 0.7208 0.2903 0.6115 0.4229* Significativo al 10%** Significativo al 5%***Significativo al 1%El valor Jarque-Bera es el de un test de normalidad sobre los errores (H0: Normalidad)

63

ANEXO 2.b.Modelo de Desequilibrio de Crédito: Estimadores iniciales de la regresión por MCO (especificación II)

Variable dep. CART_PIB (I) CART_PIB (II) CARTCOM_PIB CARTCONS_PIBECUACION DE DEMANDA

TASA -0.6501 -5.4508 -1.0904 -2.6815Error estándar 0.1267*** 1.7501*** 0.2213*** 1.8232INFL -0.1586 -4.0031 -1.4069 -0.0671Error estándar 0.3371 2.4577 0.7084* 3.6610D(LPIB) -0.1367 2.2848 0.6538 2.9076Error estándar 0.2126 0.3121*** 0.6051 0.5381***LIBORAJ -0.6312 0.3334 1.7747Error estándar 0.2514** 0.4109 0.4283***PASREF -25.4986Error estándar 4.4574***C 0.2549 -13.6523 0.2432 -23.0742Error estándar 0.0136*** 5.0108*** 0.0287*** 8.1486***err. est. Resid. 0.010821463 0.077024206 0.013994386 0.077323212R2 0.5767 0.9176 0.5196 0.8429R2 ajustado 0.5426 0.9116 0.4676 0.7917D-W 0.8949 0.8343 0.9658 1.1732Jarque-Bera 1.3367 0.1578 0.8685 0.4357Prob (J-B) 0.5042 0.9242 0.6478 0.8042ECUACION OFERTA

TASA -0.7132 0.4332 -1.0130 -0.2414Error estándar 0.4227* 2.4161 2.2465 2.9196TDEP -1.9436 0.4332 -1.0130 -47.5084Error estándar 0.7826** 2.4161 2.2465 14.7014***DEP_PIB 0.0869 0.4776 0.2960 1.2443Error estándar 0.1752 0.1342*** 0.1623* 0.3357***INDV -0.2524 -3.1815 -5.9917 1.7805Error estándar 0.1458* 1.1244*** 1.1868*** 2.0066INDV(-1) 0.0827 1.9206 1.2489 1.5208Error estándar 0.1754 1.1366* 1.2730 1.8711FK 0.1953 1.3838 5.0373 -0.8476Error estándar 0.3570 2.4379 3.4153 6.6308LIQ -0.1175 -1.8896 -0.1633 -0.1713Error estándar 0.1231 0.7975** 0.8139 1.6169TBAS -0.1391 -2.1197 -5.1794 -0.7880Error estándar 0.2211 1.2207* 1.7013*** 3.1319C 0.2309 14.2834 16.3202 0.5984Error estándar 0.0603*** 2.2401*** 2.7485*** 5.6478err est. Resid. 0.010297138 0.069174591 0.046494 0.084569R2 0.6592 0.9384 0.7341 0.8375R2 ajustado 0.5979 0.9287 0.6593 0.7052D-W 0.8636 1.1244 1.1769 0.7065Jarque-Bera 1.0199 2.1879 1.1805 0.5368Prob (J-B) 0.5793 0.3349 0.5542 0.7646

* Significativo al 10%, ** significativo al 5%, ***Significativo al 1%El valor Jarque-Bera es el de un test de normalidad sobre los errores (H0: Normalidad)

64

ANEXO 3:Tests de raiz unitaria

NIVELES 1ª. DIFERENCIA

VARIABLE rezags ADF rezags PP rezags ADF rezags PP

LCART 5 -1.08840 2 -2.47585 4 -4.05628*** 2 -7.38243**LCARTCOM 0 -1.57063 1 -1.59005 0 -7.7084*** 2 -7.70911***LCARTCONS 0 -1.53990 1 -1.55456 0 -7.74380*** 0 -7.74391***LCARTMICR 0 -1.46382 1 -1.47268 1 -7.77346*** 1 -7.77363***LCARTVIV 0 -1.56284 1 -1.58079 0 -7.71980*** 1 -7.71983***LDEP 0 -5.53543*** 4 -5.71380***INDV 0 -4.54780*** 4 -4.55897***INDV_COM 0 -1.42423 2 -1.36853 0 -8.23723*** 0 -8.23723***INDV_MICR 0 -1.90711 1 -1.79031 0 -9.10086*** 4 -9.08364***INDV_CONS 0 -1.34656 1 -1.29868 0 -6.95886*** 3 -8.33695***INDV_VIV 0 -1.57580 3 -1.53877 0 -8.07644*** 3 -8.09933***TASA 0 -2.00704 3 -1.94017 0 -8.98690*** 3 -9.04600***TCOM 0 -1.89586 3 -1.96238 0 -7.72715*** 3 -7.73110***TCONS 0 -1.90300 3 -1.99101 0 -7.84322*** 3 -7.84388***TMICR 0 -1.71175 3 -1.73828 0 -7.82417*** 3 -7.83097***TVIV 0 -1.81268 3 -1.92602 0 -7.45857*** 3 -7.45613TMAX 0 -2.69336 4 -2.42439 1 -8.78047*** 7 -15.50463LPIB 0 -0.65875 3 -1.01297 0 -6.03050*** 3 -5.97626INFL 2 -4.04412** 0 -5.82585***LIBORAJ 1 -2.12207 0 -1.22419 0 -7.51380*** 0 -7.69117***PASREF 1 -0.59643 3 -1.20688 3 -12.31602*** 3 -12.28878***TBAS 0 -0.85595 3 -0.72649 0 -9.02708*** 3 -9.00400***LIQ 0 -3.29487 3 -3.38978 1 -0.59643*** 3 -1.20688***FK 0 -3.33382* 2 -3.34418* 0 -8.11108*** 5 -8.47215***

ADF y PP indican los valores de los estadígrafos Dickey Fuller y Phillips-Perron, respectivamente*, **, *** indican el rechazo de la hipótesis nula de raíz unitaria al 10, 5 y 1% respectivamente.

ANEXO 4:Tests de Cointegración de la cartera observada con la estimada del modelo de desequilibrio

ECUACION DE OFERTA ECUACIÓN DE DEMANDAHypothesized Trace 5 Percent 1 Percent Hypothesized Trace 5 Percent 1 PercentNo. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Critical Value No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Critical Value

Variable dependiente: LCART (especificación I)

None ** 0.333669 24.98953 18.17 23.46 None ** 0.292107 21.1215 15.41 20.04At most 1 0.031923 1.849289 3.74 6.4 At most 1 0.018528 1.084675 3.76 6.65 Trace test indicates 1 cointegrating equation(s) at both 5% and 1% levels Trace test indicates 1 cointegrating equation(s) at both 5% and 1% levels

Variable dependiente: LCART (especificación II)

None ** 0.335968962 25.98501114 15.41 20.04 None ** 0.279288789 20.05677468 15.41 20.04At most 1 0.045388666 2.647707062 3.76 6.65 At most 1 0.018123458 1.06080255 3.76 6.65 Trace test indicates 1 cointegrating equation(s) at both 5% and 1% levels Trace test indicates 1 cointegrating equation(s) at both 5% and 1% levels

Variable dependiente: LCARTCOM

None * 0.332692081 27.38997993 25.32 30.45 None ** 0.467146 34.36311 25.32 30.45At most 1 0.257552773 11.61433594 12.25 16.26 At most 1 0.222442 9.812286 12.25 16.26 Trace test indicates 1 cointegrating equation(s) at the 5% level Trace test indicates 1 cointegrating equation(s) at both 5% and 1% levels

Variable dependiente: LCARTCONS

None ** 0.308667047 20.45157744 15.41 20.04 None ** 0.505156 33.72922 25.32 30.45At most 1 * 0.143812335 6.055361991 3.76 6.65 At most 1 0.148996 6.292218 12.25 16.26 Trace test indicates 2 cointegrating equation(s) at the 5% level Trace test indicates 1 cointegrating equation(s) at both 5% and 1% levels Trace test indicates 1 cointegrating equation(s) at the 1% level

Variable dependiente: LCARTMICR

None * 0.217782509 16.73892703 15.41 20.04 None ** 0.383332 20.79082 3.76 6.65At most 1 ** 0.167715377 7.159651274 3.76 6.65 At most 1 0.04846 1.937252 0 0 Trace test indicates 2 cointegrating equation(s) at the 5% level Trace test indicates 1 cointegrating equation(s) at both 5% and 1% levels

Variable dependiente: LCARTVIV

None ** 0.499296453 37.54699318 0 0 None * 0.353941 26.38484 25.32 30.45At most 1 0.218807557 9.877350159 25.32 30.45 At most 1 0.19969 8.910235 12.25 16.26 Trace test indicates 1 cointegrating equation(s) at both 5% and 1% levels Trace test indicates 1 cointegrating equation(s) at the 5% level*(**) denotes rejection of the hypothesis at the 5%(1%) level *(**) denotes rejection of the hypothesis at the 5%(1%) level