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ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN FINANCIERA EN EL CASO DE LA PREDICCIÓN DE LA CRISIS BANCARIA EN MÉXICO
(FINANCIAL INFORMATION ANALYSIS IN THE CASE OF THE BANKING CRISIS
PREDICTION IN MEXICO)
Zielnice Mondragón González Departamento de Contabilidad y Administración.
Universidad de Sonora. Blvd. Luis Encinas y Rosales S/N, Col. Centro, Hermosillo, Sonora, México.
Marcos Antón Renart Economista - ECIF
Departamento de Economía Financiera y Contabilidad. Facultad de Economía y Empresa.
Campus de Espinardo. Universidad de Murcia, 30100.
Salvador Marín Hernández Economista - ECIF
Departamento de Economía Financiera y Contabilidad. Facultad de Economía y Empresa.
Campus de Espinardo. Universidad de Murcia, 30100.
Área temática: A) Información financiera y normalización contable. Palabras claves: banca, normativa, información financiera, predicción, ratios financieros.
ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN FINANCIERA EN EL CASO DE LA PREDICCIÓN DE LA CRISIS BANCARIA EN MÉXICO
Resumen
La Crisis económica que sufrió México a finales de 1994 afectó gravemente a su sector
bancario, debido, entre otros, a la falta de normativa y de una regulación adecuada del
mismo. Sin embargo, la rápida intervención por parte del gobierno a través del
FOBAPROA, ayudó a subsanar dicha situación, evitando de este modo que el sistema
bancario se fuera a la quiebra. En este trabajo se aborda, en primer lugar desde un punto
de vista teórico y dentro del sistema financiero mexicano, a las entidades financieras, así
como los órganos que las regulan, también la normativa previa y posterior a la crisis
bancaria. Desde un punto de vista empírico nos proponemos la elaboración de modelos
de predicción, para lo cual se utilizó una muestra de las instituciones bancarias en México,
entre 1991 y 1996, período en el que fueron intervenidas diversas instituciones por el
FOBAPROA.
ABSTRACT:
The economic crisis that Mexico suffered at the end of 1994 affected seriously, among
others, the banking area. The reasons for this are the lack of rules and suitable standards.
However, the quick intervention by the Government through the FOBAPROA helped to
surpass this situation and to avoid the banking area going bankruptcy. In this paper, it is
analyzed, from a theoretical point of view, the Mexican financial entities and the board that
rules them. We also analyze the existing standards, previous and later, to the banking
crisis. From an empirical point of view it is our intention to develop prediction models. In
order to make this, a sample of Mexican financial institutions was analyzed between 1991
and 1996, being in that moment when some of these institutions were intervened by the
FOBAPROA.
1. INTRODUCCIÓN
A lo largo de los años, la estructura del sistema financiero mexicano ha
evolucionado gracias a los grandes cambios que se han suscitado en materia de
desarrollo, siendo hoy en día reconocido como uno de los pilares básicos del sistema
bancario en Latinoamérica (Ruiz, 2005).
La economía de un país puede ser en ocasiones predecible, cuando se tienen las
bases suficientes y el debido conocimiento de los factores que interviene en ella, y si bien,
nunca se tendrá la certeza de lo que va acontecer, podemos considerar el análisis
financiero, y en concreto la predicción, de gran ayuda para prevenir desenlaces futuros no
deseados y aplicar las medidas necesarias en caso conveniente. Sin embargo
observamos que a través de los años, se han originado crisis financieras1, siendo en ese
momento cuando empiezan a generarse los procesos de mejora, y no antes. Tales
situaciones en un mundo tan cambiante y globalizado han hecho imperativo el surgimiento
de instituciones que regulen los asuntos financieros, que establezcan principios básicos
que delimiten su actuación.
En lo referente al tema de regulación, no tenía la importancia de hoy en día. La
carente vigilancia de la que fueron objeto las instituciones financieras, propició que se
realizaran operaciones de alto riesgo, en ocasiones fraudulentas, aún cuando se contaba
con un marco regulatorio, éste era inadecuado, y todo ello contribuyó a la existencia de la
crisis bancaria.
México sufrió la mayor crisis económica a raíz de varios acontecimientos políticos,
sociales y económicos por los que atravesó el país en 1994, lo cual desencadenó una
ruptura en el sistema financiero. Esta crisis representaba graves implicaciones para el
sistema de pagos nacional, por lo que el Gobierno Federal a través del FOBAPROA2
implementó diferentes programas de apoyo a los deudores y ahorradores de la banca
para tratar de controlar los efectos de la crisis y de este modo evitar la quiebra bancaria3.
1 Nieto (2005) señala que más de 130 países (desarrollados, en desarrollo y emergenetes) han estado igualmente involucrados, en alguna crisis bancaria o en serios problemas bancarios. 2 Fondo bancario de protección al ahorro, era un fideicomiso del gobierno federal administrado por el Banco de México 3 Informe integral sobre la fiscalización del rescate bancario.
Es por tanto objetivo del presente trabajo, entre otros, el analizar la situación
financiera de un conjunto de entidades financieras mexicanas, a partir del análisis de la
información financiera disponible, durante los años que se dio la crisis en México, con el
fin de elaborar modelos de predicción que nos indiquen, cuando sean aplicados a
cualquier entidad financiera el estado en que se encuentra la misma.
El presente estudio se ha realizado con una muestra de entidades financieras de
México, del período 1991 a 1996, información disponible a través de la Comisión Nacional
Bancaria y de Valores4.
La literatura relevante de la predicción del fracaso empresarial ha demostrado, que
es posible predecir el fracaso empresarial antes de que éste suceda, a través de la
información financiera, mediante la aplicación de ratios contables que nos indiquen el
comportamiento de la empresa, pudiendo preveer si con el paso de los años estos
mejorarán o se deteriorarán.
El trabajo está estructurado de la siguiente manera: en el segundo apartado
describimos el Sistema financiero mexicano y las entidades financieras en México,
también se ahonda en la regulación y supervisión de la Banca Mexicana, así como la
crisis que atravesó México con el conocido “error de diciembre” en 1994. En el tercer
apartado presentamos la metodología del estudio e indicaremos los resultados obtenidos
de los análisis efectuados. Y para finalizar presentaremos las conclusiones que se
desprenden de este estudio.
2. ANTECEDENTES
2.1 Sistema Financiero Mexicano
La función del sistema financiero en México, establecida por el Banco de México
(Banco de México, 2008a) es “procurar la asignación eficiente de recursos entre
ahorradores y demandantes de crédito”.
4 www.cnbv.org.mx
Katz (1990:9) menciona, que el sistema financiero mexicano en 1989 inició un
proceso de modernización, cuyo objetivo era que los diversos agentes financieros
operaran con niveles de mayor eficiencia, menores costos de intermediación y
promovieran una operación más eficiente de la economía, para lograr convertirse en un
motor de desarrollo económico.
El sistema financiero mexicano abrió paso al capital extranjero. Girón (1996:311),
menciona que México pasó de tener un sistema financiero bastante protegido a uno de
economía abierta, jugando un papel importante la liberalización financiera, donde “la crisis
bancaria se vio propiciada no sólo por el acelerado proceso de desregulación financiera
sino por el manejo de algunos indicadores macroeconómicos, como la fijación en el tipo
de cambio”.
En la tabla 1 podemos observar como se encuentra conformado el Sistema
Financiero (SF) en materia de regulación.
(Tabla 1)
2.1.1. Entidades Financieras
Una entidad financiera es aquella institución que participa en el mercado
financiero, entre las más comunes están los bancos y cajas de ahorros. Estas
instituciones son reguladas en México por la Ley de Instituciones de Crédito (LIC), a su
vez supervisadas por la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) que se encarga
de emitir reglas de carácter general. Además el Banco de México, también emite diversas
disposiciones dirigidas a las instituciones de crédito.
La banca tiene como actividad principal la intermediación financiera, la cual lleva a
cabo a través de la captación de recursos (ahorro) y la canalización de éstos hacia a la
inversión, Marín et al (2002:5). De acuerdo con la normativa de LIC, la banca de México
tiene tres funciones primordiales:
a) Captar depósitos (administrar el ahorro).
b) Colocar los recursos captados (transformar el ahorro en créditos para apoyar
los proyectos productivos).
c) Restituir los depósitos captados y accesorios si los hubiera (administrar el
sistema de pagos que permite la liquidación de las operaciones financieras).
Además de captar depósitos y asignar créditos, los bancos juegan un papel
estratégico, permiten el flujo de los recursos financieros en todo el país al distribuir billetes
y monedas, en las operaciones financieras que realizan, al pagar los cheques que se
emiten, al ofrecer el servicio de pago con tarjetas de crédito y débito, al procesar
transferencias electrónicas de fondos, ampliando la distribución de efectivo a través de los
cajeros automáticos, entre otros.
García y Marín (1992) mencionan que debido a las características particulares del
negocio bancario, es imprescindible el establecimiento de un sistema organizativo que sea
capaz de evaluar el riesgo crediticio, de tal modo se pueda ejercer un control sobre las
operaciones que realizan.
Sin duda, la globalización y los grandes avances tecnológicos han conseguido
grandes beneficios para la banca principalmente en la reducción de costos y en la
eficiencia de los procesos.
2.2 Normativa Contable en México antes y después de la crisis
Los criterios contables que rigen a las instituciones de crédito son establecidos por
la Comisión Nacional Bancaria de Valores (CNBV), la cual tiene como función supervisar,
vigilar e inspeccionar a las instituciones y organizaciones que señalan las leyes relativas a
las actividades financieras, Oliva (1997).
Fernández (1999) indica que las características propias del negocio “bancario”
hacen que requieran de controles específicos, acordes con los riesgos y naturaleza de las
operaciones que desarrollan. Por tal motivo para asegurarse que se dé un correcto
desarrollo de las operaciones, que los riesgos asumidos por los bancos sean los
adecuados, y para poder garantizar una buena gestión antes terceros y asegurar la
actividad económica y financiera, es necesaria la existencia de un control interno.
Algunas leyes de gran importancia, para la regulación de las Instituciones de
Crédito son:
Ley General de Organizaciones y Actividades Auxiliares de Crédito (DOF 14 de
enero de 1985),
Ley de Instituciones de Crédito (DOF 18 de julio de 1990),
Ley para Regular las Agrupaciones Financieras ( DOF 18 de julio de 1990),
Ley del Banco de México (DOF 23 de diciembre de1993),
Ley de la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (DOF 23 de abril 1995).
2.2.1 Normativa Antes de la Crisis
Correa (1999) señala que el origen de la crisis bancaria mexicana se debió a la
reforma financiera de 1989, “cuando se procedió a quitar las regulaciones existentes
sobre las tasas de interés y colocación del crédito; a la privatización acelerada de los
bancos y a la apertura del mercado financiero a los flujos de capital extranjero”.
En 1989 se inició con el proceso de la privatización del sector bancario, Livacic y
Saez (2001). Así el 18 de julio de 1990, la Ley de instituciones de crédito (LIC), establecía
el marco legal para la reforma del mercado del sector. Dicha ley delimitaba las
operaciones de banca y crédito, concernientes exclusivamente a las instituciones de
crédito, Romero (1998). En esa misma fecha se aprobó la Ley para regular las
agrupaciones financieras (LRAF).
Becerra (1999) señala que las nuevas instituciones (privatizadas) estuvieron
sujetas a una regulación y supervisión débil y condescendiente, ya que años atrás el
gobierno fue dueño y cliente al mismo tiempo, por lo que la supervisión era laxa, y
posteriormente a la privatización no se modifico mucho el esquema.
Al comienzo de 1994, México se vio envuelto en una serie de acontecimientos
políticos, económicos y sociales5, que marcaron la historia del país, especialmente porque
a finales del 1993, el sexenio había tenido estabilidad económica, política y social, lo cual
inducía al país hacia un primer mundo, Fernández (2005). Sin embargo nunca imaginaron
que habrían de sufrir una crisis bancaria.
Dicha crisis manifestó, entre otros aspectos, la falta de vigilancia y el atraso en las
reglas contables de los bancos, porque no había reglas para algunos conceptos o éstas
eran inadecuadas, y como consecuencia de ello, la calidad de la información era
deficiente, dificultando la evaluación adecuada de la situación financiera de las
instituciones bancarias.
De acuerdo con Watkins (2003:82), la Crisis en México comenzó con la tensión
política, la cual afectó la economía del país. Los acontecimientos sucedidos y la
devaluación sufrida, desataron una fuga de capitales y cartera vencida. La inadecuada
regulación, acompañada de una supervisión que careció de los recursos suficientes para
controlar el proceso, fueron factores importantes que influyeron para que la situación
bancaria en México se viera en la terrible situación de quiebra.
El nuevo marco legal (LIC y LRAF) no funcionó como se esperaba, debido a la
incapacidad de supervisión de las autoridades, además, la banca privatizada provocó que
algunos banqueros resultaran de poca o nula honorabilidad y experiencia, por lo que
diversos grupos financieros incurrieron en fraude.
Tras estallar la crisis, los poseedores de tesobonos6 optaron por no renovarlos y
exigieron su pago para cambiarlos por dólares, de tal modo, el país en vez de recibir un
flujo importante de recursos externos para financiar el déficit en cuenta corriente, se
encontró con que los capitales salieron del país en cantidades equivalentes a los
5 Las situaciones que sufrió México al inicio del 94, iniciaron entrando el año, cuando el primero de enero el Ejército Zapatista de Liberación Nacional (EZLN), se levantaron contra el gobierno, protestando por la situación de extrema pobreza de los indígenas y campesinos de todo el país, la reivindicación de propiedad sobre las tierras arrebatadas a las comunidades indígenas, con el objeto de que fueran respetadas y valoradas las diferentes culturas de los grupos que viven en todo el país. Sumado a esto los asesinatos del Cardenal Juan Jesús Posadas Ocampo, y dos políticos importantes Luis Donaldo Colosio Murrieta y José Francisco Ruiz Massieu respectivamente en meses posteriores. 6Eran bonos de la tesorería de la federación indexados en dólares con vencimiento a un año.
anteriores ingresos. Causando con ello una pérdida de recursos que fue equivalente a
más del 7% del producto interno bruto, Del Villar et al (1997).
El Banco de México intentó arreglar la situación y para sanear a las Instituciones
Financieras usó los recursos del Fondo Bancario de Protección al Ahorro (FOBAPROA)7,
a través de la implementación de diferentes programas de apoyo tanto para deudores
como para ahorradores de la banca; y así poder controlar los efectos negativos de la
crisis, y no permitir que las instituciones de banca múltiple se fueran a la quiebra.
Para éste estudio nos centraremos en el Programa de apoyo a los ahorradores de
la banca. Dicho programa se divide a su vez en cinco programas y son: Programa de
Capitalización Temporal (Procapte), Programa de Ventanilla de Liquidez en dólares,
Programa de Intervención Bancaria, Programa de saneamiento financiero y Programa de
Capitalización y Compra de Cartera (PCCC)8.
Fernández (2005), indica que el haber permitido la quiebra del sistema bancario
hubiese tenido graves consecuencias económicas y sociales, prolongados durante varios
años. Al respecto Becerra (1999) señala que se hubiera desmoronado el sistema de
pagos, ya que el 90% de los pagos de toda la economía, se realiza a través de los
bancos. Por esa razón, el gobierno decidió tomar medidas para mantener al sistema
financiero en operación con el menor costo posible.
2.2.2 Normativa después de la Crisis.
Toda la situación anterior influyó para que se prestara mayor atención a los
criterios contables ya existentes y se analizaran, buscando con ello ser más acordes con
las instituciones de crédito. Además, anteriormente en 1994, ya se había visto necesario
homologar los criterios contables de la Banca Mexicana con los de Estados Unidos.
A partir de 1995 se fortaleció la regulación y supervisión del las Instituciones
Financieras, como primera respuesta la Comisión Nacional Bancaria de Valores emitió la
7Fue oficialmente creado en 1990, para dar cumplimiento a lo que establece La Ley de Instituciones de Crédito. Cabe señalar que el FOBAPROA fue creado para atender los problemas financieros de las instituciones en forma aislada, pero no para enfrentar una crisis de la magnitud de la de 1995, que rebasó con creces los recursos aportados por los bancos”. Fernández (2005). 8 Informe Integral sobre la Fiscalización del Rescate Bancario de 1995-2004.
Circular 1284 el 29 de diciembre de 1995, donde establecía los “nuevos criterios
contables”, los cuales tendrían aplicación a partir de 1997. También en ese mismo año
entrarían en vigor las reglas de contabilidad tipo US GAAP9.
El proceso de supletoriedad, se aplicaría cuando existiera ausencia de normas
contables expresas emitidas por la CNBV en lo particular, y del Instituto Mexicano de
Contadores Públicos (IMCP) en lo general. La ausencia de estas sería cubierta por un
conjunto formal y reconocido de normativa contable. En el caso de que los criterios de la
CNBV o IMCP no consideraran una actividad u operación especifica, se aplicarían las
Normas Internacionales de Contabilidad (NIC) las cuales fueron emitidas por el
International Accounting Standards Committe (hoy en día Board IASB) así como los
principios definitivos emitidos por Financial Accounting Standars Board (FASB) de los
E.E.U.U.
Marín et al (2003), menciona que además de la normativa específica bancaria que
deben cumplir (Ley de instituciones de crédito, el reglamento de la CNBV en materia de
inspección, vigilancia y contabilidad, y de circulares de la CNBV) existe normativa general
que obliga a las instituciones financieras a llevar contabilidad y cumplir con lo siguiente:
* Código de comercio (arts. 33 a 46)
* Ley general de sociedades mercantiles (Art. 172 a 177)
* Código fiscal de la federación (Art. 30)
* Reglamento del código fiscal de la federación (Art. 26 y 27)
De acuerdo a las diversas necesidades, posteriormente, se emitieron numerosas
disposiciones, (desde 1925 hasta la fecha aproximadamente 1394) dirigidas a las
instituciones de crédito de acuerdo con la Comisión Federal de Mejora Regulatoria
(COFEMER).
Sin embargo, la mayoría de esas disposiciones han sido derogadas, o han perdido
su vigencia, o bien, resultan obsoletas por haber perdido su fundamento jurídico, mientras
otras continúan aún vigentes. Tal situación generaba incertidumbre, por la gran cantidad y
9US GAAP por sus siglas en ingles, Generally Accepted Accounting Principles in the United States.
dispersión de la reglamentación, así como por la falta de claridad respecto de la
aplicabilidad de ciertas normativas. Para resolver los problemas descritos anteriormente y
para facilitar la consulta sobre el régimen aplicable y dar mayor seguridad jurídica tanto a
las instituciones, como autoridades, usuarios de servicios financieros y al público en
general, se consideró conveniente compilar en una sola circular la totalidad de las
disposiciones hoy vigentes, dirigidas a las instituciones de crédito10.
La Comisión Nacional Bancaria y de Valores realizó trabajos de manera conjunta
con diversas unidades administrativas, para la elaboración de la circular única, de tal
manera que las instituciones de crédito sólo tengan que consultar las "Disposiciones de
carácter general a las instituciones de crédito", y así podrán conocer con certeza las
disposiciones que les competen y que les son aplicables. La circular única de Bancos se
emitió el 2 de diciembre del 2005.
3. ANÁLISIS METODOLÓGICO DEL ESTUDIO EMPÍRICO
Las primeras investigaciones sobre la predicción del fracaso empresarial se
remontan a los años treinta, pero que no fue hasta los años sesenta con Beaver (1966)
que se aplicó un análisis discriminante univariante a esos ratios, así lo indica Gómez et al
(2008).
Previamente para la elaboración de un modelo debemos considerar, como
mencionan Antón (2007:119), que “la elaboración de modelos en estudios previos nos
lleva a distinguir fundamentalmente dos enfoques diferenciados en cuanto al fin de los
mismos. De un lado la búsqueda de cuáles son las mejores variables capaces de
identificar y explicar el fracaso empresarial (económico-financieras y cualitativas,
principalmente), y de otro, la búsqueda y aplicación del modelo como instrumento de
predicción donde cualquier agente pueda apoyarse para tomar decisiones”. Por este
motivo, a través del presente estudio nos proponemos como fin último, la elaboración y
aplicación de modelos que nos sirvan de apoyo para la toma de decisiones.
10 Anteproyecto: disposiciones de carácter general aplicables a las instituciones de crédito.
Mora (1995) señala que “un modelo de predicción de quiebra permite obtener la
correlación existente entre los datos contables que aparecen como variables
independientes de los modelos y la situación de futura solvencia de la empresa”.
Los modelos de predicción del fracaso empresarial tienen como propósito
fundamental anticipar las dificultades de la empresa, así como proveer de una
herramienta útil para la toma de decisiones por parte de los implicados en el
funcionamiento de la misma, al constituir un mecanismo para pronosticar su propio
fracaso, Mures et al (2004).
Existen numerosos estudios sobre lo modelos de predicción, donde inicialmente
solo se utilizaron como variables independientes, datos contables (ratios), con los cuales
se pretendía predecir la solvencia futura de una empresa, a lo que Laffarga y Mora (1998)
indican, la introducción de otras variables aparte de los ratios tradicionales, como pueden
ser variables cualitativas para tratar de incrementar el poder de predicción.
Ningún modelo podrá otorgarnos con certeza el éxito o fracaso de una empresa,
pero en cambio si podemos utilizarlos para predecir la probabilidad de que ocurren dichos
eventos.
3.1 Objetivo
Los objetivos que nos proponemos en el presente trabajo son:
Analizar y aplicar, un conjunto de indicadores financieros para cada una de
las entidades de crédito.
Clasificar a las entidades financieras en distintos grupos y conocer si
existen o no, diferencias significativas para cada uno de los ratios.
Elaborar modelos de predicción globales que nos ayuden a identificar la
probabilidad de que una institución de crédito sea intervenida o no por el
FOBAPROA.
Conocer en qué medida puede influir la muestra en los modelos de
predicción elaborados.
De igual modo conocer la capacidad de predicción que pueden llegar a
tener los modelos aplicados a priori y posteriori al momento de la
intervención.
3.2 Muestra
Debemos señalar, que en estudios previos, como por ejemplo Laffarga et al.
(1985) y Mora (1994), que analizan sectores específicos como el de la Banca o el de
Seguros, la muestra disponible no es normalmente numerosa, debido entre otros a la
especificidad y características del sector a estudiar. Al respecto, Gómez (2008) señala
que los modelos por sector ofrecen mejores resultados, que los obtenidos con muestra de
empresas que pertenecen a distintos sectores de actividad.
En nuestro estudio, el número de casos disponibles (instituciones de crédito)
puede suponer una limitación11 para la elaboración de los modelos de predicción a través
de técnicas multivariantes. Este motivo, así como la limitación operativa, que puede
suponer el elaborar modelos individuales para cada uno de los años previos al momento
del desenlace (t-1; t-2; t-3;…), dado que se desconoce el momento de la intervención, nos
ha llevado a marcarnos como uno de los objetivos propuestos la elaboración de modelos
globales de predicción bancaria, es decir modelos que recojan la información conjunta de
una serie de ejercicios previos al momento de la intervención. En estudios previos, como
por ejemplo, Pozuelo (2007:387-388) pueden verse modelos de predicción globales.
De este modo, se elaboraron tres bases de datos con las que se trabajó. Una
primera contiene estrictamente la información de las entidades financieras disponibles así
como el momento de la intervención. Una segunda base incluyó principalmente, de forma
conjunta la información de las entidades analizadas para uno y dos años antes del
momento de la intervención. La tercera base recoge la información conjunta para uno, dos
y tres años antes de la intervención, así como demás información necesaria para elaborar
los modelos.
11 En Eidleman (1995:1) el autor afirma que aproximadamente se necesita una muestra de 30 para que los resultados tengan validez estadística. Aún así, se intentó realizar un modelo con 22 casos no lográndose ninguno en el que todas sus variables independientes fuesen significativas.
Esta división de la muestra atendiendo a si los modelos se han elaborado con
información conjunta de uno y dos años previos o bien con la información de hasta tres
años antes de la intervención nos permitirá responder a si la muestra con la que se
elaboran los modelos de predicción influye en los modelos finales obtenidos, como así lo
demuestran estudios previos, por ejemplo Antón (2007:131-154).
La muestra seleccionada para llevar a cabo nuestro estudio fueron las Entidades
financieras Mexicanas que operaron durante el periodo 1991-1996 y que se vieron
afectadas por la crisis. La información utilizada fueron los estados financieros anuales
(balance general y estado de resultados). La información fue obtenida de la Comisión
Nacional Bancaria de Valores, donde dichas entidades están obligadas a presentar la
información de acuerdo a las disposiciones vigentes.
La información disponible para la muestra fue de 13 bancos para 1991 y 1992,
para 1993 se contó con 14 bancos, para el año 1994 con 23 bancos y para 1995 y 1996
de 38 y 41 bancos respectivamente como se muestra en la tabla 2. La mayoría de las
entidades financieras fueron intervenidas en 1995.
(Tabla 2).
3.3 Variables
3.3.1 Variable dependiente
En función de la muestra de objeto de estudio (empresas, bancos, entidades de
seguros, cajas de ahorro, entre otros,…) se ha de definir la variable dependiente, que
normalmente es el término “fracaso”.
Existen diferentes definiciones del fracaso empresarial, dependiendo del punto de
vista del autor, en los estudios sobre modelos de predicción, se han establecido múltiples
definiciones en relación al fracaso, algunos de ellos son Beaver (1966) y Blum (1974) que
consideran el fracaso de una empresa como la falta de capacidad para atender sus
deudas al vencimiento, Altman (1968 ) lo señala como la incapacidad de pagar las deudas
y define 3 niveles de fracaso (fracaso, insolvencia técnica e insolvencia definitiva).
Martín (1968) lo define como una situación donde se ve el peligro y la amenaza de
los objetivos que persigue el sistema, Deakin (1972) por su parte lo considera como una
quiebra legal, fusión o desaparición, por otro lado Lev (1978) define al fracaso
comprendido entre la insolvencia técnica hasta la insolvencia definitiva.
Para el caso de los estudios realizados para la banca, autores como Laffarga et al
(1991), definen el fracaso como la intervención de un banco, por parte del Banco de
España, específicamente por el Fondo de Garantía de Depósitos. Gazengel y Thomas
(199212), el fracaso es cuando una empresa de forma estructural o crónicamente no es
rentable y genera cíclicamente mas cargas que ingresos.
Keasey y Watson (1991) señalan que se han utilizado procedimientos jurídicos
como criterios diferenciadores en la definición de fracaso, por tratarse de acontecimientos
legales y conocidos, y consecuentemente ser hechos objetivos13. Un ejemplo de ello, lo
podemos ver en Alfaro et al (2008), que han tomado como definición de fracaso: el
fracaso legal.
Atendiendo al periodo de crisis bancaria que hubo en México previo al año 1995,
para la cuestión del presente estudio se ha considero como subrogado del fracaso
empresarial a aquellas instituciones que fueron intervenidas por el Fondo bancario de
protección al ahorro (FOBAPROA).
Así hemos definido a la variable dependiente de acuerdo a dos situaciones:
“Intervenida” o “No intervenida” por el FOBAPROA, asignando el valor de 1 para si fue
intervenida y de 0 para no intervenida. La elección de dicha variable se debe a que es un
hecho objetivo, lo cual podemos ver en la tabla 3 y 4.
(Tabla 3 y 4)
Finalmente, se ha identificado a 11 instituciones como intervenidas por el
FOBAPROA: Serfin, Promex, Mexicano, Atlántico, BBV, Bancomer, Banamex, Banorte
(Banco Mercantil del Norte), Bital (Internacional), Confia y Banoro.
12 Citado por Calvo-Flores y García (2002). 13 Citado por Lizarraga Dallo (1998).
3.3.2 Variable independiente
Las razones financieras, también conocidas como ratios, son la base para analizar
los estados financieros, Ibarra (2006). Así, el autor menciona que uno de sus propósitos
de los ratios financieros consiste en elegir relaciones racionales entre magnitudes
significativas, porque los ratios no son elementos dispares y dispersos de información,
sino que están ligados entre sí, porque eso hace de ellos un conjunto coherente.
De igual modo señala que no hay que considerar ningún ratio por si sólo ya que no
son significativos, y para poder determinar algún nivel de si es satisfactorio o no es
necesario compararlo con un patrón. A este respecto Gómez et al (2008) señala que los
“ratios aislados no tienen suficiente capacidad predictiva”.
Según Westwick (1987)14, para poder interpretar cada ratio es necesario
compararlo con: 1) ratios anteriores de la misma empresa, 2) ratios “estándar”
establecidos por el contexto competitivo y 3) ratios de las mejores y las peores compañías
del mismo sector.
Los ratios financieros serán nuestras variables independientes. Hemos tomado, no
sólo aquellos que las mismas instituciones financieras proporcionan como indicadores
financieros básicos, sino además hemos incluido otros, los cuales de acuerdo a la
literatura contable son variables que ayudan a medir la solvencia, liquidez y
endeudamiento, como reflejan diversos autores15.
De acuerdo con Laffarga y Mora (1998), la selección de las variables más
significativas para la elaboración de los modelos es cuestión que dependerá de varios
factores. Un ejemplo de ello lo podemos ver en el estudio sobre la predicción de quiebra
que realizó Beaver, quien eligió sus variables independientes atendiendo principalmente a
ratios populares de la literatura contable, así como a ratios que habían funcionado en
algún estudio previo. También podemos ver que en estudios previos Laffarga y Pina
14Como lo menciona Ibarra (2006). 15García, Arqués y Calvo-Flores (1995), Gustavo López et al, (1999), Hernández (2001) y Marín et al (2004).
(1995) utilizaron ratios que de acuerdo con la literatura dicen ser los más populares,
aquellos que miden: liquidez, la rentabilidad, la productividad, la distancia a la quiebra y el
valor de mercado.
Para la elaboración de los distintos modelos hemos empleado 14 ratios los cuales
se muestran en la tabla 5.
(Tabla 5)
3.4 Método
De acuerdo con Galindo et al (2002) “los modelos de predicción de fracaso
empresarial constituyen una especie de filtros o sensores para detectar la situación de
peligro en que se encuentra una empresa, dichos modelos se alimentan de la información
contable que publican las empresas”.
De acuerdo con varios autores16 los Modelos utilizados para predecir el fracaso
empresarial se pueden clasificar atendiendo a distintos puntos:
Según el número de variables utilizadas para predecir.
Según la técnica estadística utilizada.
Por la característica de la muestra.
Por su origen
Muchos autores han utilizado modelos estadísticos para tratar de predecir la crisis,
los precursores de estos estudios fueron Beaver (1966) y Altman (1968), con el análisis
univariante y análisis multivariante respectivamente.
Para el proceso de análisis estadístico utilizamos el programa SPSS 15.0
(Statistical Package for Social Sciences). Como menciona Lizarraga (2000:227), las
técnicas más frecuentemente utilizadas sobre los modelos de predicción de fracaso
empresarial son el análisis discriminante y el análisis de regresión logística (Logit), siendo
esta última técnica la que hemos empleado para nuestro estudio.
16 Jiménez Cardoso et al (2000), Laffarga y Mora (1998) y Gabás (1990).
Dicha técnica de probabilidad condicional nos ayudará a conocer la relación entre
nuestra variable dependiente (intervención del FOBAPROA) y cómo ésta es explicada por
las distintas variables independientes que proponemos. El resultado final será la
probabilidad de que ocurra el suceso que estamos estudiando a partir de los ratios
incluidos en el modelo.
Previamente al desarrollo de los modelos logit, y atendiendo a la muestra objeto de
estudio, se llevó a cabo un análisis de la varianza (Anova) para un año antes de la
intervención, así como la prueba U de Mann-Whitney y la de Kruskal-Wallis, para dos
años antes de la intervención. Estos análisis se efectuaron para los 14 ratios
seleccionados atendiendo a cuatro clasificaciones distintas: a) Si fueron intervenidas o no
b) Si pertenecían a un grupo financiero, c) Si tenían inversión extranjera, d) De acuerdo al
tamaño, si eran bancos grandes, medianos o pequeños.
También se calculó para cada uno de los indicadores las medias en cada una de
las distintas clasificaciones. Además se ha efectuado un análisis de correlaciones
bivariadas. Finalmente empleamos el análisis multivariante, a través de la técnica de
análisis de Regresión Logística (Logit), desarrollando, como decimos, modelos que nos
ayuden a determinar la probabilidad de que ocurra nuestra situación conocida como
intervenida o no por el FOBAPROA.
Para la primera clasificación se tomó como base la información de las tablas 3 y 4,
para identificar si fueron Intervenidos o no. Para efectuar la siguiente clasificación en
referencia a si contaba o no con inversión extranjera, se obtuvo la información de la CNBV
y se muestran en el tabla 6. La tercera clasificación fue si pertenecían a un grupo
financiero. Por último, la clasificación del tamaño de los bancos (grande, mediano y
pequeño) fue atendiendo a sus totales de activo, que dados estudios previos y el análisis
particular podemos considerar: más de 100,000 serían grandes, menores de 100,000
hasta 50,000 como medianos y menores de 50,000 como pequeños.
(Tabla 6)
4.3 Resultados
Con el fin de conocer si existían diferencias significativas en cada uno de los ratios
analizados, se efectúo un análisis de la varianza para cada una de los distintos grupos en
que se dividió a las entidades de crédito y para ello se utilizó la primera base de datos,
obteniendo como resultados lo siguiente:
a) Si fue intervenida o no, nueve de los 14 ratios demostraron la existencia de
diferencias significativas.
b) En la clasificación, contaban o no con inversión extranjera, ofrece como
resultado que tres de los nueve ratios muestran diferencias significativas.
c) Para la clasificación si pertenecía a un grupo financiero y para el tamaño de los
bancos (grande, mediano y pequeño) los resultados nos indicaron que no existían
diferencias significativas en ninguno de los ratios analizados.
En la tabla 7 mostramos, para cada uno de estos grupos, las medias de los 14
indicadores seleccionados, para el primer y segundo año previo al momento de la
intervención, señalando aquellos dónde se han observado diferencias significativas17 para
los mismos.
(Tabla 7)
De igual modo, con el fin de comprobar el grado de correlación de los ratios
analizados, se llevó a cabo un análisis de correlación bivariada entre los mismos,
debiendo señalar que no existe, normalmente, una alta correlación entre los ratios
analizados incluidos en los modelos. La correlación de las variables hace referencia al
problema de la multicolinealidad18. Como afirman Laffarga y Mora (1998:36) “si todos los
ratios que pudieran contener información sobre la probabilidad de quiebra de la empresa,
se utilizaran al mismo tiempo en un modelo estadístico de tipo multivariante, tendríamos
una serie de variables que contendrían datos repetidos y redundantes, lo cual podría
17 A este respecto debemos señalar que para el año dos antes de la intervención, se efectuó una prueba no paramétrica (U de Mann-Whitney), así como el de Kruskal-Wallis para la agrupación del tamaño. 18 Atendiendo a Hair et al (1999 :782) multicolinealidad es la medida en que una variable puede ser explicada por otras.
afectar a los resultados del modelo”. A este respecto Lev (1978:80) afirma que lo debe
primar al elaborar el modelo es, si la inclusión de la variable independiente supone una
aportación positiva para el mismo, y por tanto, contribuye a incrementar el poder predictivo
del modelo, con independencia de si dicha inclusión supone un aumento de la
multicolinealidad.
A continuación llevamos a cabo el análisis de regresión logística partiendo de las
distintas muestras confeccionadas. De las bases globales elaboradas logramos obtener
10 modelos los cuales pueden verse en la tabla 8.
(Tabla 8)
De este modo, un primer análisis se llevó a cabo con la base datos global de 1 y 2
años anteriores al momento de la intervención. La muestra se compone de 35 casos de
los cuales 22 fueron intervenidas y 13 no intervenidas. A través del mismo pudimos
obtener dos modelos de predicción (M1 y M2)19, de dos y tres variables respectivamente,
los cuales se aplicaron, con el fin de evaluar su capacidad predictiva, a la muestra
disponible de instituciones crédito, tres y cuatro años antes de la fecha de intervención.
Como se desprende de estudios previos, entre otros Beaver (1966), Altman (1968,
1977) o Deakin (1972), es un hecho el deterioro de los ratios conforme nos aproximamos
al momento del fracaso. Además los ratios tienen una capacidad de predicción de hasta
cinco años antes del citado desenlace. También se desprende que la capacidad de
predicción de los modelos disminuye conforme nos alejamos del momento del fracaso.
Para evaluar la capacidad predictiva del modelo M1 y M2, recurrimos a la
información de tres y cuatro años antes de la intervención (1995) para aplicarlos y poder
conocer la probabilidad de dichos modelos20. Para 3 años antes la muestra fue de 12
bancos de los cuales 11 fueron finalmente intervenidos y uno no. Los resultados pueden
verse en la tabla 9.
19 La significatividad de todas las variables independientes que aparecen en todos los modelos elaborados es inferior a 0.05, así como el signo de los coeficientes es el esperado. 20 Normalmente se suele seleccionar una muestra aleatoria del mismo periodo para validar el modelo. Por ejemplo en Díaz y Fernández (2004:12), puede verse como se seleccionan un 25% de los casos para la validación. En nuestro caso supondría reducir aún más la muestra disponible.
(Tabla 9)
De la tercera base global obtuvimos ocho modelos (M3, M4,…M10), los cuales con
el fin de evaluar su capacidad predictiva los aplicamos todos ellos para cuatro años antes
al momento de la intervención, así como para 1995 (año de intervención) y ver si la
predicción se cumplía para el año siguiente es decir para 1996.
Para medir la capacidad predictiva de todos los modelos anteriores(M1-M10), se
llevo a cabo la aplicación para cuatro años antes de la intervención, donde el total de la
muestra fueron 12 bancos, de los cuales 11 fueron intervenidos y uno no, obteniendo los
siguientes resultados que muestra la tabla 10.
(Tabla 10)
Podemos ver que todos tuvieron capacidad global de predecir a las entidades que
iban a ser intervenidas superior al 50%. Los modelos que obtuvieron mejores resultados
son M7 y M9, los cuales acertaron en un 100%, cuáles serían intervenidas y cuales no.
Aspecto congruente con las particularidades de la empresa bancaria y la importancia de
los capitales netos como “garantía frente a terceros”; así como la captación de depósitos
como signo importante de su actividad.
Después aplicamos esos mismos modelos a 1995 (año de la intervención) para ver
la capacidad de predecir que tenían éstos respecto a 1996. La muestra a la que se aplicó
estaba compuesta por 38 de los cuales dos serían intervenidas para 1996 y el resto no.
En la tabla 11 podemos observar que la mayoría de los modelos tienen mayor
porcentaje de acierto en las intervenidas. El modelo que ha obtenido mejores resultados
es el M4 (ratio 2 y 12), con un porcentaje global de acierto de 81.08%, un porcentaje de
100% para las intervenidas y de un 80% para las no intervenidas. De nuevo con dos ratios
de gran incidencia en la actividad económica de las empresas en general y la bancaria en
particular.
(Tabla 11)
5. CONCLUSIONES
Es fundamental la normativa bancaria en cualquier país. La labor de
intermediación de una institución bancaria debe estar regulada para que funcione de
manera adecuada. Además es conveniente la homogeneización de la información
contable, por parte de las instituciones de crédito, con el fin de dotar de seguridad al
supervisor así como a los usuarios externos de la misma en sus análisis de comparación y
seguimiento efectivo.
En el caso de México, no podemos afirmar que la crisis se originó únicamente por
la falta de normativa, o su aplicación, porque no fue un sólo factor el que intervino. Sin
embargo sí fue detonante la inexistencia de una eficiente regulación y supervisión, pues a
raíz de la privatización21 de los bancos, y los cambios en la regulación, la autoridad se vio
abrumada en su capacidad de supervisión –diversas normas dispersas-, y fue incapaz de
controlar el rápido deterioro de los activos bancarios.
A la vista de los resultados obtenidos, sobre la clasificación de las entidades
bancarias, únicamente podemos concluir que las principales diferencias significativas
fueron en el grupo de la intervenidas (en nueve de los 14 ratios analizados), encontrando
también diferencias significativas en la clasificación de inversión extranjera. Debemos
señalar que los ratios que mostraron diferencias significativas son los que aparecieron en
los modelos que elaboramos. Sin embargo para las otras clasificaciones de grupo
financiero y tamaño no se han obtenido diferencias significativas en sus ratios analizados.
Si bien existen diversos técnicas para predecir, no existe consenso sobre cuál es
la que llega a o obtener los mejores resultados. Optamos por uno de los métodos
tradicionales, el de regresión logística, el cual ve reconocida su capacidad en la literatura.
La diversidad de modelos desarrollados nos permite concluir, que los casos que
conforman la muestra, influyen no sólo en los modelos de predicción obtenidos (número
de modelos y variables que contienen) sino también en la validación de los mismos.
Además, no podemos afirmar que exista un número óptimo de variables a incluir en los
modelos. En nuestro estudio los modelos desarrollados contienen principalmente dos
21La privatización bancaria en México inicio en 1991, donde el gobierno vendió 18 bancos al sector privado.
ratios, obteniendo en algunos casos, incluso mejores resultados que el único modelo
obtenido con tres variables.
Normalmente, en estudios previos, los modelos de predicción tienden a acertar en
mayor medida a las empresas sanas que a las fracasadas. En nuestro estudio, debido a la
muestra disponible, así como a las características del sector, que contiene mayor número
de bancos intervenidos nos ha llevado a la obtención de modelos que identifican o
clasifican en mayor medida a las entidades intervenidas.
Debemos ver, que un modelo de predicción nos ayuda a identificar y a predecir,
para lo cual tiene probabilidades diferentes, teniendo siempre un porcentaje más alto en
su capacidad de identificación que de predicción, como así hemos demostrado en nuestro
estudio.
Para concluir indicaremos que del lado de las limitaciones, debemos señalar que
dado los años manejados, antes y después de la crisis en México, la muestra con la que
se ha efectuado el estudio no es amplia; no había mas datos pero se solventó utilizando
modelos globales. Por otra parte somos conscientes del uso exclusivo de ratios
financieros en los modelos, y no de variables de tipo cualitativo, que sí serán incluidas en
estudios posteriores.
Este trabajo nos ha abierto y por tanto iniciado hacia nuevas futuras líneas de
trabajo e investigación. En este sentido queremos indicar que es importante considerar
que la situación económica-financiera de un país depende de muchos factores, tanto
internos como externos al mercado, pero sin duda es importante el poder estar
preparados para ello, y saber que pueden ser evitables si se sabe con antelación algún
síntoma que nos advierta de que puede suceder.
Como futuras líneas de investigación se propone elaborar nuevos modelos con
más ratios contables, con información financiera de Instituciones de crédito mexicanas a
partir del año 1998 a la fecha, para ayudar a establecer sistemas de alertas tempranas
que nos permitan conocer el desempeño que han conseguido en el periodo comprendido
de esos años, así como ayudar en la toma de decisiones y la supervisión óptima.
BIBLIOGRAFÍA
Alfaro C. E., Gámez M. M. y García R. N. (2008): “Linear discriminant analysis versus
adaboost for failure forecasting”, Revista Española de Financiación y Contabilidad,
Vol. XXXVII, Núm. 137, Enero-Marzo, 13-32.
Altman E.I. (1968): “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of
Corporate Bankruptcy,” Journal of Finance, Vol. 23, No. 4, pp. 589-609.
Altman E.I.; Haldeman R.C.; Narayanan, P. (1977): “Z analysis. A new model to identify
bankruptcy risk corporation”, Journal of Banking and Finance, pp.29-54.
Antón Renart M. (2005): “Revisión sobre la evaluación del riesgo de fracaso empresarial
consideraciones y propuestas hacia el consenso”, Estudios académicos de
contabilidad: en homenaje a D. José Rivero Romero, pp.5-30.
- (2007): “Una propuesta alternativa en la valoración del riesgo de fracaso
empresarial mediante la elaboración y aplicación a priori de modelos de predicción
de alerta de crisis”, Revista Centro de Estudios Financieros, Contabilidad y
Tributación, N° 288, marzo, pp. 111-162.
Beaver, W.H. (1966): “Financial Ratios as Predictors of Failure”, Journal of Accounting
Research, vol. 4, Empirical Research in Accounting: Selected Studies, pp. 71-111.
- (1968): Market Prices, Financial Ratios, and the Prediction of Failure, Journal of
Accounting Research, vol. 6, nº 2, pp. 179-192.
Becerra, Ricardo (1999): “Rescate de la deuda bancaria en México”, América latina hoy:
Revista de ciencias sociales, Vol. 22, pp. 37-42.
Calvo-Flores S. y García P. de L. D., (2002): “Relación entre la posición económica y
financiera de la empresa y los estados de fracaso empresarial”, pp. 47-71, en
A.E.C.A.: Predicción de la solvencia empresarial, varios autores. Coordinan Calvo-
Flores Segura, A y García Pérez de Lema D., Madrid.
Correa, E. (1999): “Crisis y rescate bancario México”, Revista Pueblos, Alianza Unida,
España.
Deakin, E.B. (1972): “A discriminant analysis of predictors of business failure”, Journal of
Accounting Research, vol.10, N° 10, pp. 167-179.
Del Villar R, Backal D. Treviño J. P. (1997): “Experiencia Internacional en la Resolución
de Crisis Bancarias”, Documento de Trabajo del Banco de México.
Díaz Martínez, Z y Fernández Menéndez, J (2004): “Predicción de crisis empresariales en
seguros no-vida: una aplicación del algoritmo See5, Documentos de trabajo de la
Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, Nº 10.
Eidleman, G. (1995): “Z scores – A guide to failure prediction”, CPA Journal, Vol. 65.
Fernández Sanguino J. (1999): “Actividad de control en las entidades de crédito”, Partida
Doble. Nº 106, pp. 124-135.
Fernández Torres J.E. (2005): “La crisis financiera de 1994-1995 y el TLCAN a diez
años”. Edición electrónica. Visto en www.eumed.net/libros /2005/jeft/ el día 20 de
julio de 2008. pp. 77.
Gabás Trigo F. (1990): “Técnicas actuales de análisis contable. Evaluación de la solvencia
Empresarial”, Instituto de Contabilidad y Auditoria de Cuentas Ministerio de
Economía y Hacienda, pp. 245.
- (1997): “Predicción de la insolvencia empresarial”, en A.E.C.A.: Predicción de la
solvencia empresarial, varios autores. Coordinan Calvo-Flores Segura, A y García
Pérez de Lema D., Madrid, pp. 11-31.
Galindo Dorado R. y Drozdowkyj A. (2002): “Un Modelo de predicción de fracaso
empresarial” Partida Doble. Nº 134, pp. 60-67.
García P. de L. D, Arques P. A. y Calvo-Flores S. (1995): “Un modelo discriminante para
evaluar el riesgo bancario en los créditos a empresas”, Revista Española de
Financiación y Contabilidad, Vol. XXIV, Núm. 82, Enero - Marzo, pp. 175-200.
Gavito Mohar J. (2005): “Fortalecimiento y desarrollo de las finanzas populares en México”
Información Comercial Española, ICE: Revista de economía, Nº 82, pp. 213-224
Girón García A., (1996): “Reforma del sistema financiero en América Latina: México y la
crisis bancaria”, Situación: revista de coyuntura económica, pp. 309-326.
Gómez M. Ma. E., De la Torre M. J. Ma, y Román M. I. (2008): “Análisis de sensibilidad
temporal en los modelos de predicción de insolvencia: una aplicación a las PYMES
industriales, Revista española de financiación y contabilidad, Nº 137, pp. 85-111.
Hair J. F., Anderson R.E., Tatham R.L., Black W.C. (1999): Análisis multivariante, Prentice
Hall Iberia, Madrid.
Hernández Murillo R. (2007): “Experiments in Financial Liberalization: The Mexican
Banking Sector Review - Federal Reserve Bank of St. Louis”. St. Louis: Tomo 89,
No. 5; Pág. 415.
Hernández Trillo F, Y López Escarpulli 0. (2001): “La crisis bancaria mexicana: Un
modelo de duración y riesgo proporcional” El trimestre económico Núm. 272
octubre – diciembre pp. 551-601.
Ibarra Mares A. (2006): “Una perspectiva sobre la evolución en la utilización de las
razones financieras o ratios”. Pensamiento y gestión, N° 21 pp. 234-271.
Informe Integral sobre la Fiscalización del Rescate Bancario de 1995-2004. Cámara de
Diputados, Auditoria Superior de la Federación.
Jiménez Cardoso, S.M.; García-Ayuso Covarsí M., y Sierra Molina, G.J., Análisis
financiero, ed. Pirámide Madrid, 2000.
Katz, I. (1990): “El sistema financiero mexicano: Motor de desarrollo económico.” México:
Diana, Centro de Investigación para el Desarrollo, A.C.
Laffarga Briones J. Vázquez Cueto Ma J, Martín Marín J. L, (1985): “El análisis de la
solvencia en las instituciones bancarias: propuesta de una metodología y
aplicaciones a la Banca Española”, Esic market, Nº 48, pp. 51-73.
- (1987): “Predicción de la crisis bancaria en España: comparación entre el análisis
logit y el análisis discriminante”, Cuadernos de Ciencias Económicas y
Empresariales, Nº 18, pp. 49-57.
- (1991): “La predicción de la quiebra bancaria el caso español”, Revista Española
de Financiación y Contabilidad, Vol. XXI, Núm. 66, Enero - Marzo, pp. 151-166.
Laffarga B. J. y Mora Enguídanos A. (1998): “Los modelos de predicción del la
insolvencia: un análisis crítico”, el Riesgo Financiero de la empresa, varios autores.
Coordinan Calvo-Flores Segura, A y García Pérez de Lema D., Madrid, pp.11-58.
Laffarga B. J. y Pina Martínez V. (1995): “La utilidad del análisis multivariante para evaluar
la gestión continuada de empresas”, Revista española de financiación y
contabilidad, Nº 84, pp. 727-748.
Lev, B (1978): “Análisis de estados financieros: un nuevo enfoque”, Ediciones ESIC,
Madrid.
Livacic E. y Sáez S. (2001): “La agenda de la supervisión bancaria en América Latina”,
Revista de la CEPAL, Nº 74, pp. 125-138.
Lizarraga Dallo F. (1997): “Utilidad de la información contable en el proceso de fracaso:
análisis del sector industrial de la mediana empresa española”, Revista española
de financiación y contabilidad, Nº 93, pp. 871-915.
- (1998): “Modelos de previsión del fracaso empresarial: ¿Funciona entre nuestras
empresas el modelo de Altman de 1968?, Revista de Contabilidad, Vol. 1, enero-
junio, pp. 137-164.
- (2000): “La utilidad de los modelos de predicción de fracaso en la empresa
española a lo largo de la última década” La gestión del riesgo del crédito, métodos
y modelos de predicción de la insolvencia empresarial”, pp. 219-252.
López C. G. y P. N. Snowden (2000): “La banca mexicana, de la privatización a la
intervención Una perspectiva del AED, 1982-1996”, El Trimestre Económico, Núm.
264, Octubre - Diciembre pp. 259-291.
Marín Hernández, S., Bernabé Pérez Mª. M y Martínez García, F.J. (2003): “La
información financiera y contable de la banca en México”. Estudios académicos de
contabilidad: en homenaje a D. José Rivero Romero, pp. 195-216.
Marín Hernández, S., Bernabé Pérez Mª M y Sánchez Ballesta J.P. (2004): “Un estudio de
la influencia del país en los indicadores contables bancarios de México, Chile,
Argentina y España” Revista de contabilidad, Vol. 7, Nº 13, pp. 199-222.
Marín Hernández, S. y Bernabé Pérez Mª M (2005): “Un análisis económico-contable de la
actividad de las cajas de ahorros españolas (1975-2000)”, Papeles de economía
española, Nº 105-106, pp. 309-328.
Marín Hernández, S. y Martínez García, F.J. (2002): “Contabilidad Bancaria en México”,
Instituto Mexicano de Contadores Públicos y Servicio de Publicaciones de UC,
México D.F., pp. 460.
Martín Marín J.L. (1986): “El pronóstico del fracaso empresarial”, Publicaciones de la
Universidad de Sevilla, pp. 186.
- (1997): “Modelos de pronóstico de la insolvencia empresarial”, A.E.C.A.,
Predicción de la solvencia empresarial, varios autores. Coordinan Calvo-Flores
Segura, A y García Pérez de Lema D., Madrid pp. 33-49.
Martínez Vilches, R. (2007): “Basilea II y la contabilidad de gestión bancaria”, Partida
Doble Núm. 192, pp. 2-13.
Mora Enguídanos A. (1994): (a) “Limitaciones metodológicas de los trabajos empíricos
sobre la predicción del fracaso empresarial”, Revista Española de Financiación y
Contabilidad, Vol. XXIV, Núm. 80, Julio-Septiembre pp. 709-732.
-(b) “Los modelos de predicción del fracaso empresarial: Una aplicación empírica
del logia”, Revista Española de Financiación y Contabilidad, Vol. XXIV, Núm. 78,
Enero - Marzo, pp. 203-233.
- (1995): “Utilidad de los modelos de predicción de la crisis empresarial”, Revista
Española de Financiación y Contabilidad, Vol. XXIV, Núm. 83, Abril-Junio pp. 281-
300.
Mures Quintana Ma J y García Gallego A. (2004): “Factores determinantes del fracaso
empresarial en Castilla y León” Revista de economía y empresa, Vol. 21, Nº 51,
pp. 95-116.
Nieto Parra S. (2005): “Estabilidad del sistema financiero y regulación de capitales: el caso
de los países latinoamericanos”, Información Comercial Española, ICE: Revista de
economía, Nº 827, pp. 109-120.
Oliva Zarate M. (1997): “Algunos comentarios a los nuevos criterios contables para las
instituciones de crédito”. Revista Ciencia Administrativa pp. 62-76.
Pozuelo Campillo J. (2007): “La predicción del fracaso empresarial: un estudio empírico de
la pequeña empresa de la comunidad valenciana, Tesis Doctoral, Valencia.
Pina Martínez V. (1989): “La Información contable en la predicción de crisis”, Revista
Española de Financiación y Contabilidad, Nº 58, pp. 309-338.
Reyes Tépach M. (1999). “El sistema financiero internacional. Consideraciones sobre el
reto de insertar a las economías pequeñas al mercado mundial de capitales”.
División de Economía y Comercio del Servicio de Investigación y Análisis del
Sistema Integral de Información Documental de la Biblioteca de la H. Cámara de
Diputados. pp. 1-19.
Romero Hernández C. (1998): “Competencia y regulación en el sector bancario de México
después de la privatización, 1992-1996, Economía teoría y práctica, Nueva época,
Nº 19.
Ruiz Gómez J.J., (2005): “Sistema Bancario Mexicano Regreso al Futuro” Información
Comercial Española, ICE: Revista de economía, Nº 821, pp. 191-212.
Trigueros I. (1995): “El Sistema Financiero Mexicano”, México a la Hora del Cambio
Editorial Cal y Arena, Centro de Investigación para el Desarrollo, A. C. (CIDAC),
pp. 269-316.
Watkins K. (2003): “¿Previeron las empresas mexicanas la crisis financiera de 1995-
1996? Un análisis de empresas”, El trimestre económico N°. 277 enero marzo pp.
81-107.
Westwick, C.A. (1987): “Manual para la aplicación de los ratios de gestión”, España, ed.
Deusto.
http://eprints.ucm.es/6834/1/04010.pdf, Díaz Martínez, Zuleyka y Fernández Menéndez,
José (2004) Predicción de crisis empresariales en seguros no-vida : una aplicación
del algoritmo See5., Documento de trabajo.
www.banxico.org.mx Banco de México [2008a]: “Sistema Financiero”, [2008b]:
“Intermediarios Financieros” [2008c]: “Historia Sintética de la Banca”.
www.cofemer.gob.mx Consejo Federal para la Mejora Regulatoria.
www.cnbv.org.mx Comisión nacional bancaria y de valores, “Información estadística y
Normatividad”.
www.dof.gob.mx Diario oficial de la federación “Leyes y Reglamentos”.
www.fasb.org Financial Accounting Standards Board
www.iasb.org International Accounting Standards Board
Tabla 1. Instituciones de Regulación del Sistema Financiero en México
Fuente: Elaboración propia
Tabla 2. Muestra de Entidades Bancarias en México de 1991-1996
Fuente: Elaboración propia. Información financiera disponible en la CNBV.
Tabla 3. Instituciones Bancarias Saneadas
Institución Tipo de apoyo del
FOBAPROA Comentario de su evolución
1. Serfin
Adquisición de flujos, activos, obligaciones, acciones y créditos con garantía accionaria
Adquirido por Santander, actualmente opera como Santander-Serfin.
2. Inverlat Crédito simple, aportación de capital y adquisición de obligaciones
Adquirido por Bank of Nova Scotia, actualmente opera como ScotiaBank Inverlat.
3. Bancrecer No tuvo apoyos Adquirido por Banorte, actualmente opera como Banorte.
4. Promex Adquisición de flujos. Adquirido por Bancomer, quien se fusionó con BBV, actualmente opera como BBVA-Bancomer
5. Mexicano Adquisición de flujos.
Adquirido por Santander, que también adquirió Serfin, actualmente opera como Santander-Serfin.
6. Bancen Adquisición de flujos. Adquirido por Banorte, actualmente opera como Banorte.
7. Atlántico Adquisición de flujos.
Adquirido por Bital, que a su vez fue adquirido por HSBC, actualmente opera como HSBC México.
8. Bilbao Vizcaya (BBV)
Adquisición de flujos. Fusionado con Bancomer estaba en PCCC y paso junto con Bancomer al nuevo programa.
9. Interacciones Ninguno participó en el Programa de liquidez en Dólares.
Sigue en operación.
FUENTE: elaboración propia a partir de SHCP, Resumen Ejecutivo de las Operaciones
del FOBAPROA.
Tabla 4. Instituciones Bancarias Capitalizadas mediante PCCC
Institución PCCC Comentario de su evolución
1. Banamex Nuevo
Programa Adquirido por city Group sigue operando como Banamex
2. Bancomer
Nuevo Programa
Adquirido a Promex, se fusionó con BBV, actualmente opera como BBVA-Bancomer.
3. Banorte Nuevo
Programa Fusionó a Bancen, Banpais y Bancrecer, actualmente opera como Banorte.
4. Bital Nuevo
Programa Fusionó a Atlántico, fue adquirido por HSBC, actualmente opera como HSBC México.
5. BBV Nuevo
Programa
Adquirió la red de sucursales de Cremi y Banorie; se fusionó con Bancomer; actualmente opera como BBVA-Bancomer
6. Serfin Se revirtió
Debido a que los accionistas no pudieron hacer frente a los compromisos de capitalización establecidos en las respectivas bases, se revirtió el PCCC pasando a otro de mayor alcance, fue vendido a Santander, actualmente opera como Banco Santander- Serfin.
7. Bancrecer
Se revirtió
Debido a que los accionistas no pudieron hacer frente a los compromisos de capitalización establecidos en las respectivas bases, se revirtió el PCCC pasando a otro de mayor alcance, fue adquirido por Banorte, actualmente opera como Banorte.
8. Mexicano Se revirtió
Debido a que los accionistas no pudieron hacer frente a los compromisos de capitalización establecidos en las respectivas bases, se revirtió el PCCC pasando a otro de mayor alcance, fue adquirido por Santander y opera como Banco Santander- Serfin.
9 Atlántico Se revirtió
Debido a que los accionistas no pudieron hacer frente a los compromisos de capitalización establecidos en las respectivas bases, se revirtió el PCCC pasando a otro de mayor alcance, fue adquirido por Bital y después adquirido por HSBC, actualmente opera como HSBC México.
10. Promex Se revirtió
Debido a que los accionistas no pudieron hacer frente a los compromisos de capitalización establecidos en las respectivas bases, se revirtió el PCCC pasando a otro de mayor alcance, fue adquirido por Bancomer, que se fusiono con BBV; actualmente opera como BBVA-Bancomer
11. Confia Se revirtió
Debido a que los accionistas no pudieron hacer frente a los compromisos de capitalización establecidos en las respectivas bases, se revirtió el PCCC pasando a otro de mayor alcance, adquirido por City Group que a su vez adquirió Banamex, actualmente opera como Banamex.
12. Banoro Se revirtió Fusionado con Bancrecer, que a su vez fue adquirido por Banorte, actualmente opera como Banorte.
13. Obrero Se revirtió El IPAB es titular de las acciones. Se encuentra en proceso de quiebra.
FUENTE: SHCP, Resumen Ejecutivo de las Operaciones del FOBAPROA.
Tabla 5. Ratios seleccionados para el análisis.
R1 Utilidad neta / Ingreso total R2 Utilidad neta anualizada / Promedio del capital contable sin revaluaciones (ROE) R3 Utilidad neta anualizada / Promedio del activo total sin revaluaciones (ROA) R4
Margen financiero anualizado / Promedio de activos productivos (cartera de valores, cartera de crédito vigente, cartera de crédito vencida y deudores por reporto)
R5 Capital neto / Activos de riesgo. Determinado por Banco de México R6 Cartera vencida bruta / Cartera de crédito total R7 Cartera vencida / Capital neto R8 Provisión para riesgos crediticios / Cartera Vencida
R9 Capital neto / Activo Total R10 Activo fijo / Capital neto R11 Préstamos / Activo total + Préstamos + Inversiones R12
Depósitos (Captación directa) / Depósitos + Promedio del capital contable sin revaluaciones
R13
Depósitos / Depósitos (Captación directa + Captación interbancaria) + Promedio del capital contable sin revaluaciones
R14
Gastos Financieros / Depósitos (Captación directa + Captación interbancaria) + Promedio del capital contable sin revaluaciones Fuente: elaboración propia.
Tabla 6. La Banca Extranjera en México
Institución Origen
ABN Ambro Bank Estados Unidos American Express Bank Estados Unidos
Banco de Boston Bancomer*** Bancrecer***
Estados Unidos Canadá
Alemania Banco Nacional de París Francia
Bank of America Estados Unidos Bank of Tokio
BBV*** Bital***
Japón España
España- Portugal Chasse Manhattan* Estados Unidos
Chemical* Estados Unidos Citibank Estados Unidos
Dresdner Bank Alemania First Chicago Estados Unidos
Fuji Bank Japón ING Bank Inverlat***
Inglaterra Canadá
J.P. Morgan Estados Unidos National Bank** Estados Unidos
Republic National Bank of New York
Estados Unidos
Santander España Société Genéralé Francia
* Se fusionaron entre sí recientemente ** Aún no entra en operación *** Participantes extranjeros como socios en bancos mexicanos Fuente: Comisión Nacional Bancaria y de Valores
Tabla 7. Medias por grupos
Diferencias estadísticamente significativas: (*): p <0 .1; (**): p < 0.05 (***): p < 0.01
Diferencias estadísticamente significativas: (*): p <0 .1; (**): p < 0.05 (***): p < 0.01
Tabla 8. Modelos obtenidos de las bases globales
ID Modelos de predicción Global Intervenidas
No
intervenidas
% % %
M1 1.062-.233*Ratio1+0.065*Ratio2 82.4 95.5 58.3
M2
-5.510+.085*Ratio2-
.550*Ratio3+23.768*Ratio11 68.6 81.8 46.2
M3 + 1.291-.421*Ratio1+2.034*Ratio3 82.6 97 46.2
M4 -48.408+.077*Ratio2+55.207*Ratio12 91.5 93.9 85.7
M5 -50.843+.072*Ratio2+56.950*Ratio13 91.5 97 78.6
M6 -91.989+2.174*Ratio3+103.043*Ratio12 93.6 97 85.7
M7 -117.427+2.299*Ratio3+129.295*Ratio13 93.6 97 85.7
M8 -201.385+123.499*Ratio9+219.512*Ratio12 93.6 97 85.7
M9 -141.383+83.281*Ratio9+152.227*Ratio13 93.6 97 85.7
M10 -12.240+11.725*Ratio11+105.481*Ratio14 93.6 97 58.7
Tabla 9. Capacidad de predicción de los modelos 1 y 2 en 1992
Modelo Modelo de predicción Global Intervenidas No
intervenidasTres años antes de la Intervención % % %
M1 1.062-.233*Ratio1+0.065*Ratio2 91.67 100 0/1
M2 -5.510+.085*Ratio2-
.550*Ratio3+23.768*Ratio11 83.33 81.82 100
Tabla 10. Capacidad de predicción de los modelos en 1991
Muestra Modelo de predicción Global Intervenidas No
intervenidas % % %
M7 -117.427+2.299*Ratio3+129.295*Ratio13 100 100 100
M9 -141.383+83.281*Ratio9+152.227*Ratio13 100 100 100
M2 -5.510+.085*Ratio2- .550*Ratio3+23.768*Ratio11 91.67 90.91 100
M10 -12.240+11.725*Ratio11+105.481*Ratio14 91.67 90.91 100
M8 -201.385+123.499*Ratio9+219.512*Ratio12 91.67 90.91 100
M3 + 1.291-.421*Ratio1+2.034*Ratio3 91.67 100 0 (0/1)
M6 -91.989+2.174*Ratio3+103.043*Ratio12 91.67 100 0
(0/1)
M4 -48.408+.077*Ratio2+55.207*Ratio12 83.33 90.91 0 (0/1)
M1 1.062-.233*Ratio1+0.065*Ratio2 83.33 90.91 0 (0/1)
M5 -50.843+.072*Ratio2+56.950*Ratio13 83.33 90.91 0 (0/1)
Tabla 11. Capacidad de predicción de los modelos en 1995
Muestra Modelo de predicción Global Intervenidas No
intervenidas % % %
M4 -48.408+.077*Ratio2+55.207*Ratio12= 81.08 100 80
M5 -50.843+.072*Ratio2+56.950*Ratio13= 72.97 100 71.48
M2 -5.510+.085*Ratio2-
.550*Ratio3+23.768*Ratio11= 67.57 0 71.43
M8 -
201.385+123.499*Ratio9+219.512*Ratio12= 64.71 100 62.50
M7 -117.427+2.299*Ratio3+129.295*Ratio13= 62.16 100 60
M6 -91.989+2.174*Ratio3+103.043*Ratio12= 59.45 100 57.14
M9 -141.383+83.281*Ratio9+152.227*Ratio13= 55.56 100 52.94
M1 1.062-.233*Ratio1+0.065*Ratio2= 52.63 50 52.78
M10 -12.240+11.725*Ratio11+105.481*Ratio14= 40.54 100 37.14
M3 + 1.291-.421*Ratio1+2.034*Ratio3= 21.05 50 19.44