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El impacto de la cartera en mora sobre el performance del
mercado de crédito. Una aproximación utilizando fricciones
de matching
Omar Rilver Velasco Portillo
Comisión Económica para América Latina y el Caribe - CEPAL
Junio 2012
Resumen
En base a la teoría de mercados con fricciones de búsqueda heredada por Pissarides (2000) y
otros, se explora en el mercado del crédito el efecto que tiene el aumento de la cartera en mora
sobre la dinámica de este mercado y en particular sobre la oferta de créditos y el spread de
préstamos. Se encuentra evidencia de que a medida que aumenta la probabilidad que una firma
entre en default, se reduce la cantidad de créditos otorgados por el sistema financiero a tiempo
que la crisis se agrava. La tasa de interés activa y el spread financiero también se mueven con
el grado de incumplimiento de los compromisos bancarios. Los datos son calibrados para los
países de América del Sur durante el periodo 2006-2012.
Clasificación JEL: C78, E44, E51, G21.
Palabras Claves: Cartera en Mora, Crisis de Crédito, Función de Emparejamientos, Imperfecciones en el Mercado del Crédito.
Omar Rilver Velasco Portillo trabajó en la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL)/División de desarrollo Económico/Unidad de Política Monetaria, Cambiaria y Macroprudencial. (Octubre 2011 – Julio 2012). Actualmente trabaja en el Ministerio de Economía y Finanzas públicas de Bolivia (MEFP). El contenido del documento es de responsabilidad del autor y no compromete la opinión del MEFP, la CEPAL ni del Banco Central de Bolivia. Email: [email protected]
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“The Impact of Non-performing Loans on Credit Market Performance.
An approximation using matching frictions”
Omar Rilver Velasco Portillo
Economic Comission for Latin America and the Caribbean - ECLAC
June 2012
Abstract
Based on the theory of markets with search frictions inherited by Pissarides (2000) and others,
we explore the effect of the increase in Non Performing Loans (NPL) on the dynamics of this
market and in particular on the supply of credits and lending spread. We find evidence that with
increasing likelihood that any firm enter into default, the amount of loans granted by the financial
system is reduced as well, while the crisis deepens. The lending rate and the financial spread
also move with the level of breach of banking commitments. The data are calibrated for the
countries of South America during the period 2006 – 2012.
JEL Classification: C78, E44, E51,G21. Keywords: Non-Performing Loans, Credit Crunch, Matching Function, Credit Market Imperfections.
Omar Rilver Velasco Portillo worked in the Economic Commission for Latin America and the Caribbean (ECLAC)/Economic Development Division/Unit of Monetary, Exchange and Macroprudential. (October, 2011 – July, 2012). Currently works at the Ministry of Economy and Public Finance of Bolivia (MEFP). The content of this document is responsibility of the author and it does not represent the opinion of MEFP, ECLAC nor the opinion of the Central Bank of Bolivia. Email: [email protected]
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I. Introducción
Los episodios de crisis financiera a nivel local, regional y ahora global, vinculados
particularmente al mercado del crédito, han estado acompañados frecuentemente por un
aumento considerable en los niveles de incumplimiento de cartera de las entidades financieras,
especialmente cuando esta dinámica adquiere un carácter sistémico. [Fofack, 2005].
La crisis mexicana del año 1994, la crisis asiática de 1997 y más recientemente la crisis
financiera global originada en el mercado hipotecario norteamericano en 2008 estuvieron
caracterizadas por la acumulación veloz de créditos en mora seguidos de una fuerte restricción
en la oferta de créditos (credit chunch), constituyéndose en una amenaza para la estabilidad
financiera. Evidencia en este tema, también señala que estos créditos malos tienden a perdurar
a pesar que la economía comienza a mostrar signos de recuperación, por lo que una condición
sine qua non1 para volver a despegar implicaría primero sanear las finanzas.
No obstante, a pesar de esta aparente relación entre créditos improductivos y racionamiento de
crédito, la amplia literatura sobre crisis crediticia tal como señala este autor, ha circunscrito los
créditos en mora a un segundo plano, atribuyéndole un papel de indicador del grado de
intensidad de la crisis más que como un factor que la desencadene en sí misma. Otras
investigaciones se han enfocado en determinar la probabilidad de ocurrencia de la crisis,
presentando en la mayoría de los casos modelos complejos y no por ello capaces de reproducir
todas las interacciones que se producen en el mercado del crédito y que condicionan dicha
probabilidad.
Este trabajo se diferencia de versiones anteriores, que estudian la relación entre cartera en
mora y restricciones a la oferta de créditos y que ocupan instrumental econométrico, en que se
modela el riesgo a partir de fricciones en el mercado del crédito utilizando un modelo de
matching2, à la3 Pissarides (2000). Asimismo, este paper con respecto a otros que ocupan la
misma modelación, tiene la ventaja de incorporar un estado propio para la morosidad y/o el
incumplimiento de cartera.
1 Expresión latina que significa ‘sin lo cual no’ y se aplica a una condición necesaria o indispensable para que suceda
o se cumpla algo. 2 El término matching tiene origen anglosajón y significa para nuestros propósitos: emparejamiento, encuentro,
correspondencia, una combinación de cosas. 3 La expresión ‘à la’ significa ‘a la manera de’.
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La idea, en sentido estricto, es averiguar la capacidad predictiva de este modelo para replicar la
trayectoria esperada de las variables más relevantes del mercado del crédito en respuesta a un
aumento en la probabilidad de entrar en default4. En esta línea, este documento provee
evidencia teórica y empírica de la relación dinámica entre los créditos en mora, la contracción
del crédito y el spread bancario. Una pregunta natural en este sentido es averiguar ¿cuán
relevante es la cartera en mora en la detonación de una crisis de crédito?
El resto del documento está distribuido de la siguiente forma. En la sección 2 se realiza el
resumen de la literatura preexistente. La sección 3 prevé algunos hechos estilizados en relación
a la cartera en mora y el credit crunch (crisis de crédito o restricción a la oferta de créditos), así
como el desarrollo reciente de la dinámica del mercado financiero en América del Sur. En la
sección 4 se presenta el modelo teórico en base a la estructura antes indicada. La calibración
de los datos del modelo sigue a continuación en la sección 5. La sección 6 otorga los resultados
más sobresalientes y finalmente la última sección se la reserva para las conclusiones.
II. Literatura
Las fricciones en el mercado del crédito guardan similitud con aquellas observadas en el
mercado laboral. En un mundo con imperfecciones financieras los intermediarios financieros
proveen crédito o liquidez a los agentes restringidos de ella. Sin embargo, existe información
asimétrica entre ambos, derivados de conductas oportunistas como el riesgo moral (moral
hazard), la heterogeneidad entre los individuos y especificidades de cada contrato (hold-up),
además de costos de búsqueda que hacen difícil que el mercado se comporte como un
equilibrio walrasiano5.
La literatura sobre fricciones en el mercado del crédito aborda el análisis acerca de cómo la
inclusión de este mercado amplifica la intensidad del ciclo. En efecto, Dell‟Ariccia y Garibaldi
(1998) muestran que un shock positivo en el mercado del dinero produce expansión del crédito,
pero el impacto sobre la tasa de interés es asimétrico y depende de dos aspectos básicamente:
la habilidad del sistema bancario de encontrar y seleccionar nuevos proyectos; y la habilidad del
sistema bancario de recuperar los préstamos existentes. Empero más que exponer las
condiciones que explican el empeoramiento de la cartera de créditos se enfocan en analizar la
probabilidad que dicho crédito sea aceptado.
4 La palabra default hace referencia a una situación de impago en el que la fecha de vencimiento de la deuda
contraída por una persona se cumple y no tiene con qué pagarla. 5 Para más razones de las fricciones en el mercado del crédito véase la nota de pie 11 de Wasmer y Weil (1994),
Pag. 497.
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En esta misma línea Den Haan et al. (2003) estudiaron la eficiencia de los intermediarios
financieros en la propagación de shocks a los ciclos económicos. Su interés está en explicar la
disponibilidad de liquidez de parte de los intermediarios financieros y su efecto en la relación de
largo plazo de éstos con empresas prestatarias.
Uno de los trabajos más citados en esta literatura es el desarrollado por Wasmer y Weil (2004),
quienes utilizaron dos procesos de matching, uno para el mercado laboral y el otro para el
mercado del crédito. Estos autores encontraron que las fricciones en el mercado del crédito
amplifican los shocks en la economía. Acto seguido, construyeron un acelerador financiero y
resaltaron su importancia para el desarrollo de una teoría alternativa que explique el crecimiento
y la propagación del ciclo.
En un intento por explicar la importancia de la calidad de la cartera (buena o mala calidad),
asociada a la heterogeneidad de las firmas, Becsi et al. (2005) encontraron que los shocks que
incrementan la liquidez del mercado del crédito producen dos efectos: por un lado elevan la
participación de firmas de ambos tipos, y por otro lado se produce un cambio en la composición
del mercado mediante el cual la proporción de firmas de baja calidad se eleva. El resultado
sobre el producto y el bienestar depende de ambos efectos.
Nicoletti y Pierrard, (2006) heredaron la estructura de Wasmer y Weil (2004) y compararon sus
resultados con los de Dell'Ariccia y Garibaldi (2005). Ellos encontraron que el acelerador
financiero, con mayor intensidad que la rigidez de salarios, ayuda a propagar y amplificar los
shocks macroeconómicos.
Craig y Haubrich (2006), con datos de Estados Unidos, reprodujeron los flujos brutos de
préstamos utilizando como punto de referencia los flujos brutos de empleo para explicar cómo el
tamaño de ambos varía en el tiempo de acuerdo al ciclo económico. Ellos encuentran que la
creación de créditos es mayor en las expansiones del ciclo económico y la destrucción de
créditos es mayor en las recesiones.
En base a un modelo en el que también hay familias que ahorran y firmas que producen y
bancos que intermedian, Falko Fecht y Nikolai Stahler (2008) encuentran una situación en la
cual ningún proyecto es financiado por privados pues los ahorristas prefieren mantener sus
depósitos en el banco debido a que perciben mayores intereses y una posición negociadora
más ventajosa. En esta situación las firmas emprendedoras optan por esperar el financiamiento
de los bancos puesto que la probabilidad de obtener un financiamiento de éstos últimos es
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mayor. En este trabajo los créditos de los bancos responden asimétricamente a las tasas de
interés.
Recientemente, Beaubrun-Diant y Tripier (2010), explicaron el comportamiento contracíclico del
spread de la tasa de interés. En efecto, el spread de crédito experimenta una estrechez en los
periodos de expansión debido a dos fuerzas: por un lado existe un mayor acceso a préstamos
en favor de las firmas emprendedoras y que logran una mejor posición negociadora,
permitiéndoles contratar tasas de interés más bajas; del otro lado, la ocurrencia de menos
encuentros producidos achica el spread del crédito debido a la caída en la productividad del
matching.
III. Hechos estilizados de la cartera en mora. Evidencia para América Latina
Los créditos en mora o Non Performing Loans (NPL) por sus siglas en inglés, son generalmente
entendidos como aquellos créditos que no han sido honrados por sus tenedores por al menos
90 días. [Bloem and Freeman, 2005, p.8]. De acuerdo a la definición particular de cada país
podría incluir los préstamos impagos como los préstamos dudosos (doubtful loans), préstamos
no recuperables (lost loans), o créditos de baja calidad (substandard loans).
Existen muchos mecanismos por los cuales los NPL pueden afectar la oferta de créditos. El
racionamiento de crédito en el sistema bancario ha estado explicado ampliamente en los
últimos años por la existencia de asimetrías de información. Además del efecto lógico por el
cual los bancos se sienten menos dispuestos a prestar más dinero, los NPL restringen la oferta
de créditos a través del impacto que tienen sobre los costos de fondeo, la eficiencia bancaria y
el capital.
Por un lado, el aumento de créditos improductivos reduce los ingresos de los bancos por dos
vías: disminuye el flujo de ingresos derivados de aquellos préstamos que no son pagados y
obliga a aumentar las provisiones de los bancos para compensar las pérdidas. En ambos casos
se reduce la cantidad de créditos utilizables. Hardouvelis (2010) encontró que el grado y tipo de
aprovisionamientos se constituyen en una segunda fuente de atenuación a la prociclicidad del
sistema financiero a pesar que éstos quedan siempre rezagados6. Este autor encuentra
evidencia que los NPL tienen efectos negativos no lineales sobre el comportamiento de
préstamos de los bancos.
6 Una regla de aprovisionamiento innovadora fue la que introdujo España en 2000, que incluyó provisiones
dinámicas de tipo forward-looking (por anticipado). [Hardouvelis, 2010, p.12].
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Por otro lado, la eficiencia del sistema financiero ha estado teóricamente asociada a los
márgenes de interés. Hay una variedad de experiencias que relacionan el aumento en los
márgenes de intermediación financiera causados por la acumulación de NPL particularmente
debido al aumento de la tasa de interés activa, como aparentemente estaría afectando a países
de Europa Central, Oriental, y Sudoriental (CESEE, por sus siglas en inglés).7
En tercer lugar se destaca que cuanto mayor es la cartera en mora, a menos que el banco
pueda recapitalizarse rápidamente o fusionarse, la cantidad de créditos disponibles se reduce
inexorablemente porque los bancos tienen menos recursos para prestar.
Muy recientemente se ha puesto de moda el uso del término credit crunch para hacer mención
a la crisis de crédito o restricción furtiva a la oferta de créditos, que quiere decir justamente una
situación en la que a pesar que el sistema financiero no necesariamente presenta problemas de
liquidez o solvencia, existe escasez de créditos derivados de la actitud reacia de los
intermediarios financieros a ofrecer sus fondos al público.
Finalmente, existen otros canales a través de los cuales los NPL podrían frenar la recuperación
económica. Por un lado, los bancos con NPL están mal posicionados para extender nuevos
créditos, y por otro lado los prestamistas sobregirados tienen pocos incentivos a seguir
prestando a menos que se pueda reasignar esos recursos a mejores usos, lo que puede
manifestarse a través de menores niveles de inversión privada y una contracción en general de
la demanda agregada. Otro freno al crecimiento viene dado por los destinos improductivos de
los recursos durante el periodo de crisis y posterior al mismo, prestándose a emprendedores no
muy buenos y/o eligiendo proyectos menos rentables desde el punto de vista de la sociedad.
Desarrollo reciente del mercado financiero en América Latina
La revisión que se presenta no es exhaustiva sino indicativa dada la gran cantidad de
experiencias en la región.
Siguiendo a Pineda (2010) existen varios estudios que vinculan los riesgos de incobrabilidad, el
aumento de la cartera en mora y los costos administrativos como principales causantes de los
elevados márgenes de intermediación financiera en la región. Un hallazgo en este sentido, es el
7 Véase European Bank for Reconstruction and Development et al. (2012).
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de Steiner et al. (1998) con información para Colombia, quienes encontraron que los spreads
estaban positivamente correlacionados con los cambios en la calidad de los préstamos.
Empero, en otro estudio también de los mismos autores establecieron que la liberalización
ayudó a reducir el poder de mercado en el sistema financiero, mejoró la calidad de los créditos
y contribuyó a bajar los márgenes de intermediación aunque los resultados no son homogéneos
para todos los grupos de bancos. [Steiner et al., 1999].
Respecto a los costos operativos en varios estudios como ser: Randall (1998) para el Caribe,
Dick (1999) para Centroamérica, Clevy y Díaz (2005) en Nicaragua y Brock y Rojas-Suarez
(2000) quienes tomaron 5 países de Sudamérica y un país de América del Norte (México),
documentaron hallazgos que ligan a los costos administrativos, entre otros aspectos, como
causantes de la baja eficiencia del sector y su reflejo en las diferencias de tasas de interés.
Diferentes estudios asocian otros factores como responsables del ensanchamiento del margen
bancario, tales como el poder de mercado, intensidad de competencia8, tamaño de los
intermediadores financieros, la magnitud de los montos de crédito, mayor varianza e
inestabilidad de las tasas de interés, factores macroeconómicos como inflación y producción, y
efectos derivados de la política monetaria, que no son abordados en este documento.9
En Latinoamérica el financiamiento bancario ha sido tradicionalmente la principal fuente de
acceso a recursos por parte de las firmas de la región. La razón se halla en la poca
profundización financiera, salvo contadas experiencias como Chile y Panamá (Manuelito y
Jiménez, 2010) y más recientemente la mejora en dicho indicador en Colombia, México, Brasil,
Argentina y Perú por lo que mantener bajos niveles de mora y un sistema financiero sano
adquiere una importancia mayor especialmente en aquellos países con una alta dependencia
del financiamiento bancario.
En la región existían elevadas tasas de mora hasta comienzos del nuevo siglo. No obstante,
esta tendencia cambió desde 2003, o quizás más antes, particularmente en aquellos países que
tenían niveles más altos como Uruguay, Ecuador, Bolivia10 y Argentina gracias a mejoras a la
regulación financiera. (Gráfico 1.a). Empero, si bien este problema se superó con creces, existe
una creciente preocupación por el surgimiento de nuevos riesgos derivados de la evolución de
8 Vale la pena mencionar que la intensidad de competencia por sí misma no es un determinante de la ampliación
de los spreads, salvo cuando no existe un marco regulatorio apropiado [Pineda, 2010, p.1] 9 Para un detalle más amplio de estos factores véase Pineda (2010)
10 Por ejemplo en Bolivia se tuvo que incrementar el valor de las previsiones por préstamos incobrables
acompañados de una reprogramación de cartera y la reclasificación de los riesgos.
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ciertos precios de activos, créditos y actitudes frente al riesgo principalmente de los más
grandes intermediaros financieros cuyo comportamiento sistémico podría contagiar a todo el
sistema financiero aspecto que el índice de pesadez de cartera no estaría capturando.11
Gráfico 1. AMÉRICA DEL SUR: PROMEDIO DE CARTERA EN MORA Y PROVISIONES (En porcentaje de la cartera total)
(a) (b)
Fuente: Elaboración propia con datos de las páginas de los bancos centrales y superintendencias de bancos de:
Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Paraguay, Perú, Uruguay, Venezuela.
A partir del año 2006 en adelante, la cartera vencida como proporción de la cartera total se situó
en niveles inferiores al 3% como promedio geométrico simple para todos los países, inclusive
durante el periodo de crisis financiera global de 2008 y 200912, Gráfico 1.b, reafirmando el
efecto tenue que tuvo en la región. Las provisiones por su parte se movieron en sintonía con la
ciclicidad de la mora bancaria y mantuvieron un margen de cerca de 2% superior a la cartera
total.
Esta mejora notable en la calidad de la cartera podría estar explicada además por la expansión
del sector financiero. En efecto, en los últimos años se observa un crecimiento acelerado del
11
La casi totalidad de los bancos centrales de la región ha comenzado a publicar desde hace varios años estadísticas macroprudenciales en el marco de sus informes de estabilidad financiera. 12
Pese a que existe una definición estándar sobre los NPL, cada país de la región los define de acuerdo a sus características propias, lo que podría hacer difícil la labor de comparación. En general, se considera los créditos morosos a aquellos que están impagos luego de un periodo mayor a 90 días, y en aquellos países donde no aparece la cifra de la cartera del sistema financiero, se la sustituye por la del sistema bancario.
16,1
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Indice de Pesadez de la Cartera
0
0,5
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2
Provisiones del Crédito bancario Cartera Vencida
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crédito (Cuadro 1) y sin embargo la cartera en mora se ha mantenido en niveles por demás
aceptables salvo algunos países cuya convergencia ha sido más lenta. (Véase Apéndice A)
Cuadro 1. AMÉRICA DEL SUR: CRECIMIENTO DE LA CARTERA DE CRÉDITO (En porcentaje)
Fuente: Elaboración propia con datos de las páginas de los bancos centrales y superintendencias de bancos
de: Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Paraguay, Perú, Venezuela.
En efecto, según Jiménez y Saurina (2006), existe una relación directa entre el crecimiento del
crédito y el riesgo crediticio con un cierto rezago del primero sobre el segundo que se observa
en el ciclo. En consecuencia, es posible observar que en los periodos de auge un rápido
crecimiento del portafolio de préstamos está acompañado de mayores niveles de NPL
posteriores.
Una importante lección que dejó la crisis mexicana de mediados de los 90 fue que los créditos
en mora no desaparecen rápidamente luego que la situación financiera retorna a su normalidad
aún en un escenario de crecimiento del producto.
Si bien esta tendencia explicaría por qué en América del Sur se observa una caída sostenida en
la cartera en mora acompañada de un fuerte estímulo al crédito, el crédito en sí mismo
permanece volátil y determinado por el destino de los recursos financieros.
Por otro lado, Clevy y Díaz (2005) op. cit. sostuvieron que el spread de tipos de interés tiene la
virtud de reflejar la dinámica del mercado de crédito.
Utilizando un promedio geométrico simple, se dibuja la trayectoria de las tasas de interés activa
y pasiva del sistema financiero regional. (Gráfico 2). Los datos históricos revelan que
Tipo de Crédito 2006 2007 2008 2009 2010 2011Promedio
2006 - 2010
Crédito de Consumo
(4 Países) 43,0 38,7 27,6 10,0 33,6 26,8 2994,4
Crédito Industrial
(4 Países) 9,8 29,1 33,4 -1,2 27,2 12,7 1850,2
Crédito Hipotecario
(8 Países) 34,8 32,1 29,8 15,3 22,9 24,6 26,6
Crecimiento del
Crédito Total
(9 Países) 23,2 28,5 25,0 8,8 23,8 25,5 22,5
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persistieron elevados spreads en la región luego de las reformas dirigidas a liberalizar los
mercados. Asimismo, se observa una caída notable en éstas tasas a partir de la crisis global
que tuvo inicio en septiembre de 2008 y que posteriormente se fueron recuperando pero sin
alcanzar sus niveles pre-crisis observados en el segundo semestre del 2007. Pese a todo, el
spread de tasas se ha mantenido en todo el periodo por arriba de l5%.
Gráfico 2. AMÉRICA DEL SUR: PROMEDIO DE TASAS DE INTERÉS ACTIVA Y PASIVA DEL SISTEMA FINANCIERO
(En porcentaje)
Fuente: Elaboración propia con datos de las páginas de los bancos centrales y superintendencias
de bancos de: Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Paraguay, Perú, Uruguay y Venezuela. CEPAL (2010).
La crisis internacional afectó moderadamente al sistema financiero regional en términos de
tasas, sin embargo se observan ciertas diferencias entre los periodos que separan el inicio de
cada una de las crisis, tal como se muestra en el Cuadro 2. Estás variaciones podrán ser útiles
para validar la robustez del modelo que se presenta en la sección siguiente.
Cuadro 2. AMÉRICA DEL SUR: PROMEDIO DEL CRECIMIENTO DE LA CARTERA DE CRÉDITO
(En porcentaje)
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Fuente: Elaboración propia con datos de las páginas de los bancos centrales y superintendencias de bancos de:
Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Paraguay, Perú, Uruguay, Venezuela.
IV. Descripción del modelo
IV.1. Ecuaciones de Bellman
Se parte considerando un mundo en el que existe una masa unitaria de firmas emprendedoras
con necesidades de financiamiento. Una firma puede ser vista de forma análoga como un
proyecto o un emprendimiento de inversión sin recursos que la soporte. Por el lado del mercado
se encuentra un número continuo de intermediarios financieros, normalizado a uno, que podría
ser representado por bancos, los cuales están dotados de D unidades de capital que pueden
ser transformadas en préstamos.13
Cada firma puede obtener a lo sumo un crédito14 de un solo banco, descontado de una fracción
bD que cumple criterios macroprudenciales impuestos de manera ad hoc. Por lo que la
disponibilidad de préstamos en todos los casos será D-bD.
No todos los emprendedores pueden obtener financiamiento en el mercado, por tanto en
equilibrio existen empresas sin financiamiento y bancos con exceso de liquidez. Por este motivo
los agentes deben incurrir en costos de búsqueda en su afán de no quedar marginados del
mercado. Por el lado de los intermediarios financieros, cada uno enfrenta un mismo costo de
adquisición de información relacionada a la reputación crediticia de sus clientes solicitantes de
crédito basado en sus historias de pagos y/o debido al costo de publicación del crédito vacante.
13
Alternativamente podría suponerse que existen familias que no participan del mercado del crédito pero ahorran. 14
Este supuesto podría ser sustituido por otro que implique tener una ‘banca altamente especializada’ en cada rama de la economía, de forma que cada intermediario financiero puede prestar a lo sumo a una sola firma y cada firma contratar crédito de un sólo intermediario financiero.
PeriodosTasa de Interés
Pasiva
Tasa de Interés
ActivaSpread
Periodo Total: I-2006 - III-2012 4,81 14,8 7,0
Periodo Pre crisis: I-2006 - VIII-2008 5,6 15,0 7,1
Inicio de la crisis hipotecaria en EEUU: IX-2008 - XII-2010 4,3 15,0 7,5
Inicio de la crisis de deuda europea: I-2011 - III-2012 4,4 14,1 6,1
Periodo Total: I-2006 - III-2012 1,2 1,5 0,8
Periodo Pre crisis: I-2006 - VIII-2008 0,5 0,7 0,4
Inicio de la crisis hipotecaria en EEUU: IX-2008 - XII-2010 1,6 2,2 1,0
Inicio de la crisis de deuda europea: I-2011 - III-2012 0,4 0,4 0,3
Promedios
Desviación Estandar
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Algunos supuestos complementarios y estándar de esta literatura implican asumir que ambos
agentes son neutrales al riesgo15, la producción permanece constante y el mercado está
atomizado. Tal vez, un supuesto más fuerte que los anteriores, en el caso particular de este
modelo, es el hecho de concebir un mercado desconcentrado dejando de lado comportamientos
colusivos, al asumir que la participación individual de cada agente está fragmentada.16 El
modelo está expresado en tiempo continuo en el cual los flujos son actualizados a una tasa
anualizada de descuento constante en el tiempo „r’.
Ecuaciones de valor para las firmas emprendedoras
De la misma manera como se modelan las fricciones en el mercado del trabajo, se reproducen
las interacciones que existen en el mercado del crédito. Las firmas emprendedoras comienzan
en la fase de búsqueda de financiamiento o recaudación de fondos (A) considerando que son
individuos con ideas de proyecto pero sin riqueza personal. Está por demás decir que si la firma
no encuentra quien financie su proyecto no producirá nada. La probabilidad que esto no suceda
viene definida como y representa la tasa a la cual una solicitud de crédito hecha por una
firma es aceptada por una entidad financiera y que está endógenamente determinada en
función del parámetro θ que se la obtiene en base a los tres supuestos básicos de Pissarides
(2000)17 explicados en el apartado 4.2. El valor total para la firma emprendedora de contar con
financiamiento se la denota con la letra C y se asume además que el costo de solicitud de
crédito para cada firma es nulo.
(1)
Una vez que el contrato ha tenido lugar la correspondencia (matching) entre firmas
emprendedoras e intermediarios financieros, la firma recibe el capital con el cual produce un
único bien en una cantidad de unidades e instantáneamente debe comenzar a pagar
intereses .
15
La utilidad de este supuesto radica en computar el modelo utilizando utilidades esperadas de la misma forma que si se tratara de sus valores esperados. 16
No necesariamente la concentración del mercado podría derivar en conductas anticompetitivas y de poder de mercado. Está bastante documentada la existencia de estructuras oligopólicas en los mercados financieros, empero muy pocos estudios revelan un efecto determinante sobre los resultados del mercado del crédito, por lo que en este modelo el efecto del tamaño de los financiadores es pasado por alto. Por otro lado, el hecho de trabajar con información de varios países genera para los fines de calibración del modelo un ambiente competitivo más creíble. 17
El modelo de Pissarides (2000) asume una función de matching, una regla de negociación de salarios y una condición de libre entrada de vacantes.
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La asignación del crédito es aleatoria y cada firma puede conseguir financiamiento en un
horizonte de tiempo suficientemente largo siempre que cumpla sus obligaciones, impidiéndose
que en el largo plazo se desarrolle algún esquema de tipo Ponzi18. En efecto, no hay posibilidad
de que la relación contractual finalice hasta que la firma haya pagado el total de sus
obligaciones crediticias a menos que ésta entre en mora, en cuyo caso dejará de honrar sus
compromisos de manera temporal. Este supuesto garantiza que las transiciones desde el
estado de crédito asignado (C) a la situación de búsqueda de financiamiento (A), sólo pueden
hacerse una vez que el contrato haya concluido, es decir, se haya pagado la totalidad de la
deuda cuyas amortizaciones ocurren a una tasa , y por tanto una empresa no puede declarase
en quiebra para no pagar su deuda.
Siguiendo la literatura sobre modelos de „matching and search’ que estudian las fricciones en el
mercado del crédito a partir del modelo elaborado por Mortensen y Pissarides (1994), se
introduce un tercer estado, en base al trabajo elaborado por Velasco (2012), denominado de
morosidad o incumplimiento de pagos, (I), con el fin de recrear la dinámica completa de la
calidad de la cartera en relación al resto del mercado crediticio.
En este sentido, existe una tasa instantánea con distribución Poisson que mide la
probabilidad de que una firma condicionada a tener un crédito, entre en default:
(2)
Durante la fase de default, la firma deja de pagar intereses y no produce. La idea es que el
intermediario financiero puede congelar las cuentas de la firma o cortar los flujos de crédito.
Debido al supuesto de una sola firma y un solo intermediario financiero, no es posible que la
empresa se preste dinero contrayendo un nuevo crédito adicional en otra entidad financiera.
Adicionalmente la empresa estará sujeta a sanciones y penalidades de incumplimiento de tipo
pecuniario, como sobrecargos y multas de intereses, las cuales se asume son iguales a cero
por simplicidad.
Como se señaló anteriormente este estado es de carácter transitorio en la medida que a una
cierta tasa exógena , también de tipo Poisson, la firma recupera su calidad crediticia y
18
En honor a Charles Ponzi que fue quien primero lo aplicó en los Estados Unidos en 1920, que consiste en una operación prohibida en la cual la entidad fraudulenta se compromete a pagar intereses a los inversionistas por inversiones que no son realizadas y en su lugar se las paga con recursos provenientes del propio capital o de aportes de nuevos inversionistas que son atraídos por las altas tasas de rendimiento.
- 15 -
recomienza su relación contractual en la cual sirve su deuda y recupera la liquidez para seguir
produciendo. Esta tasa está reflejando la posibilidad de renegociación de la deuda.
(3)
Ecuación de valor para el intermediario financiero
La cartera de créditos (neta de los requerimientos de reserva macroprudenciales que se explica
en la sección 4.3.) se la valoriza en tres estados diferentes: créditos vigentes (V) entendidos
como aquellos que cumplen con sus pagos; los créditos vencidos y en ejecución (M) que
constituyen aquellos que se encuentran con cese de pagos; y aquellos recursos de libre
disponibilidad del intermediario financiero (U) que son dispuestos para las firmas
emprendedoras.
El valor anualizado de tener los recursos ociosos para un banco, está formado por el pago de
intereses que tiene que pagar ya sea si su dotación es propia o ajena en términos del costo de
oportunidad de esos recursos o a través de una tasa de interés pasiva que paga a sus
depositantes. Por simplicidad se asume que ambas tasas son iguales. A lo anterior se tiene
que agregar el costo de publicación de la vacante de crédito c > 0. Como el banco no entra en
funcionamiento, no incurre en ningún costo adicional.19
Por otro lado, con cierta probabilidad
, experimenta una ganancia de capital que ocurrirá si
la firma llegara a recibir una solicitud de préstamo y ésta la aceptara. Es decir, los bancos
examinan la demanda de préstamo y deciden si otorgan o no el crédito. Todas las solicitudes
tienen la misma probabilidad de ser aceptadas. Esta tasa puede ser vista como alguna medida
sobre la velocidad de la intermediación financiera:
(4)
Una vez que un intermediario financiero y una firma emprendedora se juntan, el primero recibe
de la segunda ingresos provenientes del pago de intereses durante todo el periodo que dura la
relación contractual, a los cuales debe descontar los gastos de provisión de liquidez explicados
19
Estos costos de búsqueda podrían no desaparecer en el tiempo debido a que luego que el contrato entra en vigor, el banco eroga recursos para asegurarse que esta cumpla con sus compromisos, adquiriendo un carácter más supervisor que otros. Las nuevas teorías de administración de riesgo socio-ambiental hacen énfasis en el deber que tiene los intermediarios financieros de conocer mejor a sus clientes y los riesgos que estos asumen.
- 16 -
anteriormente, , y los costos de operación . Además el valor anualizado de este estado es
ajustado por la pérdida de capital que sufre el banco si a cierta tasa termina el contrato, y a la
tasa la firma se declara en mora.20
(5)
Finalmente, cuando esto último sucede el banco no recibe el pago de los intereses del
préstamo realizado y por tanto la única ganancia esperada durante este periodo de moratoria es
aquella proveniente de la restitución de los compromisos de pago por parte de la firma lo cual
ocurrirá con probabilidad . Debido al supuesto de especialización de cada crédito se supone
además que durante el periodo de incumplimiento el banco no puede otorgar otro crédito debido
a que los recursos ya han sido dispuestos, ni tampoco invertir más recursos para recuperar los
créditos no pagados.
(6)
IV.2. Elementos complementarios del modelo
Función de matching
Una manera ingeniosa de capturar la dinámica de intercambio entre la oferta y la demanda que
acompaña esta literatura, es la de asumir una función de producción agregada (E) que
determina las asignaciones de equilibrio entre cantidad de recursos disponibles a financiar (d) y
cantidad de solicitudes realizadas (s) permitiendo que se “produzca” un determinado número de
créditos otorgados.
Matemáticamente se supone que esta función de encuentros o de matching en el mercado del
crédito tiene retornos constantes a escala y cumple con todas las exigencias de una función
neoclásica y puede ser representada por una función de producción de tipo Cobb-Douglas
como , donde es un parámetro que mide la eficiencia de la correspondencia
(matching) y mide la elasticidad de dicha función. Asimismo, la estrechez en el mercado del
crédito está representada por un parámetro
que sintetiza la escasez relativa de los
20
De acuerdo a esta literatura, solo cuando se termina una relación contractual entre un banco y una firma, ésta última está en condiciones de solicitar otro contrato con el mismo o a otro banco, al igual que el banco puede volver a financiar operaciones a cualquier firma.
- 17 -
créditos entre demandantes y oferentes, de la cual se desprenden dos probabilidades antes
enunciadas:
(7)
Dado que es una variable del modelo, la entrada y salida endógena de prestamistas y
prestatarios21 es la que determina la estrechez del mercado del crédito así como las
probabilidades de encuentro de una oferta de crédito para una firma y una demanda de
préstamo para un banco
.
Negociación de la tasa de préstamos à la Nash
La determinación de la remuneración de los intermediarios financieros por los créditos
otorgados a las firmas emprendedoras se produce en equilibrio y como resultado de una
negociación bilateral entre ambos. Esta remuneración podría ser vista como aquella tasa de
interés de préstamos a la cual los intermediarios financieros están inducidos a poner sus
recursos a disposición de las firmas emprendedoras.22
Por tanto, los bancos tienen que tomar una decisión de tipo „tómalo o déjalo‟ (take-it or leave-it)
respecto a si aceptan o no la tasa de interés pactada con la firma. En caso que la
correspondencia (matching) no tenga lugar, el banco habrá erogado recursos y desperdiciado el
periodo en cuestión para generar utilidades pues deberá esperar al siguiente periodo para
tomar otra decisión.23
El problema es resuelto en base a los postulados de Nash para juegos cooperativos en el cual
las partes se distribuyen la maximización del excedente neto generado por ambos en
proporción al poder de negociación de cada uno de ellos denotado por para la firma, y
para el banco:
[ ] [ ] (8)
21
Cada solicitud de crédito equivale a una firma emprendedora y cada disponibilidad de crédito equivale a un intermediario financiero. 22
Para fines didácticos se supone que se negocia la tasa de interés activa por los préstamos realizados, explicación que se amplía en detalle a la hora de analizar el spread financiero. 23
En estricto rigor, si bien se afirma que es la firma la que hace una solicitud de préstamo y el banco decide si la acepta o no, el banco tiene incertidumbre respecto a la llegada de solicitudes, pero siempre que una solicitud llega éste la acepta suponiendo que cumple claramente con todos los requisitos y formalidades del caso.
- 18 -
que podría ser linealizada como:
(9)
Condición de libre entrada de vacantes
La tercera característica de estos modelos con fricciones es la inclusión de una condición de
libre entrada de vacantes que hace que el valor capitalizado del flujo de beneficios de publicar
una vacante por periodo se iguale exactamente a los costos de publicación y por tanto el
beneficio neto de contratar más vacantes sea igual a cero. En el caso particular del mercado
del crédito implica hacer U=0, con lo cual los intermediarios financieros dejarán de poner
créditos a disposición de las firmas emprendedoras.
(10)
Esta condición de libre entrada de financiadores garantiza que para un banco el valor de tener
un crédito ocioso sea igual a cero.
IV.3. Contabilidad financiera
Contablemente el estado de patrimonio de las entidades financieras en este modelo esta
compuesto por una dotación D de unidades de capital y/o depósitos por el lado del pasivo y el
patrimonio, y las cuentas de disponibilidades (d), cartera vigente (e) y cartera en mora (i) por el
lado del activo.
Asimismo se define con a la oferta de créditos, que es la cantidad de créditos una vez
descontada una fracción del capital del banco que la entidad debe mantener con propósitos
macroprudenciales: . Esta tasa b puede ser vista como la tasa de encaje legal si se
considera que el banco está provisto por D unidades de depósito del público de manera
exógena o alternativamente como el coeficiente de adecuación patrimonial si se considera que
sus fondos son enteramente aportes de capital. Cualquiera sea el caso, la entidad financiera
estará obligada a mantener un nivel mínimo de fondos que no puede prestarlos.
En equilibrio, los usos de los fondos para los cuales son destinados los créditos deben ser
iguales a las fuentes que las generan, por tanto:
(11)
- 19 -
Por su parte el estado de resultados comprende la diferencia de ingresos y egresos financieros.
Por el lado de los ingresos se tienen aquellos provenientes de intereses por el crédito otorgado
. En el lado de los egresos se incluyen los costos operativos que constituyen los costos de
mantener una vacante abierta que es independiente del volumen de crédito y el pago por
intereses de depósitos .
En un mundo sin participación del gobierno como éste no se aplica ningún tipo de impuesto a
las utilidades de las firmas y bancos o a las transacciones financieras que se realiza entre
estos. A esta altura estamos en condiciones de definir nuestra medida del spread financiero o
crediticio.
IV.3.1. Noción de spread crediticio
La definición de spread financiero ha sido ampliamente abordada existiendo diferentes
versiones del mismo y cuyos resultados pueden ser sensibles al tipo de conceptualización que
se utilice. Una metodología estándar es la de considerar las tasas implícitas de interés activa y
pasiva. La tasa implícita de interés activa, , corresponde al cociente entre los ingresos de
intereses generados por todo el sistema financiero respecto de la cartera total de
financiamiento, mientras que la tasa implícita de interés pasiva, ,es el cociente entre los
egresos por intereses y el volumen de depósitos o fondos disponibles por el banco. Por tanto la
definición de spread de crédito viene dado por:
– (12)
(13)
Este margen bancario representa la diferencia entre el cociente de los ingresos por intereses y
comisiones de la cartera vigente respecto de los recursos prestados y los intereses
provenientes del costo de mantener depósitos, sobre el total de depósitos, donde además se
deducen los costos operativos del intermediario financiero .
Siguiendo este análisis, se utiliza el monto total de depósitos, D, (o alternativamente el capital
del banco) como numéraire de las ecuaciones (1) a la (10) y se normaliza este valor a D=1.
Esta variante no induce cambio alguno en la mayoría de las ecuaciones del modelo salvo
aquellas (2) y (5) donde aparecen los ingresos de intereses, que es precisamente la relación
que se quiere destacar. En esta nueva versión para las ecuaciones (2) y (5), los ingresos por
intereses, , vienen divididos por D. Recordando que y efectuando el reemplazo
- 20 -
en dichas ecuaciones, se obtiene la tasa implícita de interés activa ajustada por b24,
. Por otra parte
, es la tasa implícita de interés pasiva implícita, con lo que la nueva
ecuación (5) cumple con la definición de spread de crédito que se estaba buscando.
La definición de tasa de interés implícita no es nada trivial debido a que refleja de mejor manera
cambios en la cartera en mora. Siguiendo a Zambrano et al. (2001), un aumento en la cartera
de morosidad implicaría menores ingresos para las entidades financieras en razón de generar
menor pago de intereses y consecuentemente la tasa implícita tendría un valor nominal menor
que la tasa de interés observada en el mercado (contractual).
La utilización del total de préstamos (incluyendo los créditos morosos) en el cálculo de , tiene
el propósito de mensurar los costos de incobrabilidad que el banco debe sopesar. Sin embargo,
no se considera en el modelo una política de previsiones por incobrabilidad de los préstamos, lo
que, si bien podría sobreestimar ligeramente su valor real como señalaron Hausmann y Rojas
(1996), se compensa con las distorsiones que podría generar su inclusión en la medida que las
provisiones no necesariamente se mueven a la misma velocidad que la cartera en mora por la
existencia de rezagos entre ellas.
IV.3.2. Otros indicadores financieros
Una ventaja importante del modelo desarrollado en los apartados anteriores, con relación a
otros que estudian el mercado del crédito, es la capacidad que tiene de extraer mayor cantidad
de información del mercado a través de indicadores que reflejan la evolución completa del
sistema financiero. En este sentido se proponen algunos ratios financieros a objeto de medir la
calidad de la cartera, la bancarización de la economía, la solvencia, liquidez, eficiencia y
rendimiento del sector financiero.
Índice de Profundización Financiera (IPF)
Una interpretación útil es la inversa de la razón entre producto y depósitos,
, ya que la misma
puede ser vista como un indicador del grado de profundización del mercado financiero o
bancarización de la economía:
(14)
24
El hecho de asignar un parámetro constante b a las reservas bancarias implica que el costo de
oportunidad de las reservas afecta a todos los bancos por igual.
- 21 -
Ratio de Capitalización (RC)
Utilizando la definición de Basilea II, se define el ratio de capitalización (cap ratio) como el
cociente entre los ingresos de operación respecto del valor de mercado de la firma, ponderado
por el riesgo de incumplimiento, con lo cual nuestro indicador queda definido como:
( ) (15)
Índice de Liquidez (IL)
El concepto de liquidez se toma de Wasmer y Weil (2004), en el cual se define como aquella
parte del total de recursos que disponen los financiadores y que son utilizados para prestar a
las empresas y que puede ser interpretado como la inversa del coeficiente de estrechez del
mercado del crédito.
(16)
Índice de Morosidad (IM)
Entendido como el cociente entre la cartera en mora respecto de la cartera total. Dicho índice
mide la calidad de pesadez de la cartera en mora respecto de la cartera utilizable.
(17)
Razón de Eficiencia (RE)
Este indicador es calculado como el cociente de los costos operativos respecto al margen de
intermediación financiera, y representa una aproximación de la eficiencia del sector financiero
en términos de comparar los costos de administración y gestión de recursos respecto a los
ingresos obtenidos.
(18)
Retorno sobre capital (ROE)
- 22 -
Asimismo podría construirse un indicador que mida la rentabilidad anual de la inversión,
ponderado por el riesgo del capital, al que se denomina con las letras ROE, por sus siglas en
inglés.
[ ] (19)
IV.4. Condiciones de estado estacionario
Debido al supuesto de que cada crédito es asignado a una sola firma, el valor de e puede ser
visto equivalentemente como el número de firmas con financiamiento y sin mora, o como la
proporción de la cartera de créditos productivos o de buena calidad (cartera vigente).
Similarmente el valor de i que se interpreta como el número de firmas en situación de
incumplimiento, refleja la proporción de la cartera de créditos improductivos o de mala calidad
(cartera en mora). La suma de ambas representa a la oferta total de créditos concedidos.
(20)
(21)
En equilibrio:
(22)
(23)
V. Calibración
Dado que el objetivo de la calibración es poner a prueba la consistencia del modelo presentado
en la sección anterior con respecto a información estadística real y relevante, para el propósito
de esta investigación se deben seguir dos pasos consecutivos. Primero, se define una lista de
parámetros que son seleccionados a partir de la información a priori que se tiene, y
posteriormente como segundo paso se selecciona el valor del resto de parámetros de manera
que el equilibrio del modelo sea capaz de reproducir las estadísticas que se establecieron como
controles (targets). Posteriormente, la variación de algunos parámetros permitirá apreciar cómo
se comporta el modelo y si se obtienen los cambios esperados.
- 23 -
En este sentido se comienza definiendo ex ante parámetros que pueden ser de dos tipos:
aquellos que son impuestos en el modelo y otros que son resultado de estimaciones
estadísticas.
En el primer grupo se incluye la tasa de descuento de la economía r que es modelada para
datos anuales y para la cual se asume un valor de 4% o alternativamente 1% trimestral,
compatible con la vasta literatura de modelos de equilibrio general dinámico con un factor de
descuento de 0,99;el poder de negociación para bancos y firmas sigue los hallazgos hechos por
Shimer (2004), que es estándar en estos modelos, e implica asumir 0,5. Asimismo, por la
condición de Hosios (1990), se tiene que la elasticidad del matching es =0,5. Petrosky–
Nadeau y Wasmer (2012) encuentran parámetros más altos para superiores a 0,7 pero no
justifican su accionar.
Respecto a la probabilidad de que la deuda sea pagada anualmente, ésta es entendida
como la inversa de la duración del plazo de la deuda o perfil de deuda. Pese a que existe
alguna información acerca de que las empresas de la región han ido cambiando sus portafolios
de deudas de corto por deudas de más largo plazo particularmente en aquellos países más
integrados financieramente, la evidencia aún no es concluyente. En este trabajo, se considera
un plazo de 20 años, como habitualmente se supone en los proyectos de inversión, que da
sentido a nuestra modelación e implica suponer .
A título comparativo, en Asia y el Pacífico las compañías obtienen fondos provenientes de
bancos o de emisiones de bonos que tienen típicamente periodos de 10 o más años. En un
estudio elaborado por Benmelech y Dvir (2010) en el que analizaron si la acumulación de deuda
de corto plazo aumentó la vulnerabilidad de la crisis asiática, encontraron que la única
diferencia entre los bancos que quebraron y los que no, se encuentra en las distribuciones de la
madurez de la deuda. Los bancos que quebraron tenían deudas con una madurez a lo sumo de
15 años, mientras que el plazo máximo de vencimiento de la obligación de los bancos que
sobrevivieron fue de 25 años.
Por su parte, Dell‟Ariccia y Garibaldi (2005) y Beaubrun-Diant et al. (2010) utilizaron una tasa de
, que no representa diferencias abismales con el modelo, y se diferencia en el grado de
integración financiera de Estados Unidos respecto a Latinoamérica. En la última sección
también se realizan variaciones a dicho parámetro para evaluar su consistencia en el modelo.
- 24 -
El indicador macroprudencial b es seleccionado de las recomendaciones de Basilea II, que
sugieren mantener un nivel de adecuación patrimonial de al menos 8%. Esta variable debería
ser equivalente a suponer una tasa de encaje total a los depósitos de 10%. El parámetro se
contrasta con el promedio simple de requerimientos de reservas para África igual a 10,6,
extraído de Kovanen (2002), que incluye un estudio de 44 países de África Sub-Sahariana. En
Estados Unidos está sujeto a diferencias geográficas entre bancos miembros y en niveles de
depósitos, e históricamente ha fluctuado entre 3% y 17,5%. [Gray, 2011]. Este último estudio
también indica que los requerimientos de reservas relacionados con los montos de más largo
plazo son 7,4% para Asia y el Pacífico, 4,5% para Europa, 12% para Medio Oriente y Asia
Central, y 13,6% para todo el hemisferio occidental.
En el caso de , esté parámetro no tiene comparación con otros modelos en la medida que éste
asume la probabilidad de que la firma recupere su calidad de cartera condicional a estar en
mora, y cuya estimación empírica tampoco ha sido documentada. Sin embargo, como sigue
una distribución Poisson, su inversa puede ser interpretada como la duración esperada de que
dicho proceso tenga lugar. Como las firmas deben estar al menos un periodo mínimo de tres
meses sin pagar intereses para que su deuda sea clasificada en mora, la duración esperada
será al menos de 0,25 años consistente con el valor de igual a 4. Asumir un periodo de 90
días de retraso es un parámetro que no es arbitrario y está internacionalmente estandarizado
por recomendaciones del Fondo Monetario Internacional para catalogar un crédito en mora. No
obstante, cabe considerar que algunas firmas podrían permanecer en mora mucho más tiempo,
pero por las condiciones de existencia de equilibrio en algún momento cumplen con sus
compromisos financieros.
La complementación para la parametrización se la realiza utilizando información estadística
disponible en las páginas web de bancos centrales y superintendencias de bancos de los
países de Suramérica. Asimismo los datos de tasas de interés activa anuales son recogidos de
varias ediciones del Estudio Económico de América Latina y Caribe publicado anualmente por
la CEPAL.
El promedio simple de la tasa de interés pasiva para toda la región sudamericana25 durante el
periodo enero 2006 – marzo 2012, se asume como proxy para medir la tasa relevante para los
25
La media geométrica es un estadígrafo que tiene bondades al trabajar con datos susceptibles de tener valores extremos. No obstante, se trabajó con promedios simples y no ponderados por el volumen de crédito de cada país.
- 25 -
bancos, misma que ha tenido un comportamiento mucho más estable que la tasa activa, (Véase
Cuadro 2), y casi nula en los últimos 15 meses estudiados, implicando que el spread en las
tasas de interés estaría mayoritariamente explicado por variaciones en la tasa activa más que
en la pasiva. El promedio regional durante todo el horizonte de tiempo abordado es 0,048
pudiendo estar en un rango acotado de [ ]. La calibración incluye además los
escenarios anterior y posterior a las dos crisis internacionales recientes.
El valor y/D es recuperado de las estadísticas oficiales del Banco Mundial26 que tiene
información disponible sobre el crédito doméstico al sector privado respecto del PIB hasta 2010.
El promedio de este indicador a partir de la lista de países analizados, es 35%, y por tanto su
inversa puede ver vista como el ratio que se busca 2,83. Sin embargo, se reconoce que en
estricto rigor se debería trabajar solo con aquella parte de los créditos otorgados por los bancos
a empresas y no con el total de créditos, tomando en cuenta que el modelo no considera otro
tipo de agentes. Infortunadamente, en el momento de redacción de este documento solo se
encontraron datos desagregados de crédito industrial en Brasil, Paraguay, Perú y Venezuela,
razón por la que se asume el crédito total. Otra particularidad adicional es el creciente crédito
provisto por el sector público que genera cierto ruido a la estimación.
Frente a la dificultad de agregar datos acerca de los costos operativos de los bancos de todos
los sistemas financieros de la región en virtud de las discrepancias que pudieran existir de tipo
conceptual y práctico, se opta por tomar , proveniente de un estudio sobre las
microfinanzas en la región que realiza ese análisis. [Titelmant, 2009]27. Esta simplificación no es
muy arbitraria en la medida que no se subestima el efecto de los costos en el balance de los
bancos, y que por definición, son entidades que pueden tener economías de escala mucho más
ventajosas que las pequeñas financieras y de esta manera pueden reducir más aún sus costos
administrativos.
Parámetros calibrados
La razón se halla en la dificultad de la estandarización de la información de crédito entre países y el comportamiento particular que ha tenido Brasil cuyas operaciones de crédito influyen considerablemente al resto de la región. 26
Disponible en http://databank.worldbank.org/ddp/home.do (Recuperado en junio 2012). 27
Tomado de la presentación de D. Titelman (2009) que hace referencia al cociente entre el valor contable de los gastos generales como proporción de los activos totales extraído de un documento de Levine (2007).
- 26 -
El nivel de eficiencia del matching así como el costo de mantención de una vacante vacía, son
calibrados según las exigencias del modelo y permiten cerrar el modelo. Se inicia con valores
de =0,5 y =1, estándares en la literatura. Evidencia de estos valores en otros trabajos se tiene
en Beaubrun-Diant et al. (2010) op. cit. cuyo parámetro de escala toma un valor de 0, 95,
mientras que Petrosky–Nadeau et al. (2012) op. cit. utilizaron un valor muy bajo de 0,05 para la
misma estimación, no habiendo evidencia que esto necesariamente sea sí. Respecto al costo
de búsqueda para los bancos, Petrosky–Nadeau et al. (2012) asumieron un valor 0,05 y cuyo
valor se mueve en un rango de [0,044 – 0,074].
Finalmente, representa la probabilidad de default, a la cual se le asigna un rango de variación
en el intervalo [ ] a fin de observar las implicancias en el resto del mundo de los cambios en
este parámetro.
Esta parametrización apunta a recrear los principales indicadores agregados del mercado
del crédito cuya síntesis de este apartado recae en el Cuadro 3.
Cuadro 3. PARAMETRIZACIÓN
Fuente: Elaboración propia en base a los resultados del modelo
Evaluación de los targets
Con el objeto de evaluar la capacidad predictiva del modelo para representar el comportamiento
del mercado del crédito, se asume como targets del mismo la tasa de interés activa, el spread
de tasas de interés y la tasa de pesadez financiera.
Pese a que en el modelo el cálculo del diferencial de tasas de interés es ex post y es el
resultado de extraer los ingresos y egresos por concepto de intereses respecto del total de
Periodo Total Periodo Pre-crisisShock caida
Lehman Brothers
Shock crisis de
deuda europea
I-2006 III-2012 I-2006 VIII-2008 IX-2008 XII-2010 I-2011 III-2012
r 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04
0,05 0,06 0,07 0,08 0,09
4 4 4 4 4
b 0,1 0,1 0,15 0,1
c 0,5 0,07 0,07 0,07 0,07
0,05 0,05 0,05 0,05 0,05
0,05 0,05 0,05 0,05 0,05
y/D 2,83 1 1,1 1 1,04
1 1 1,1 0,97 1,02
p 0,048 0,057 0,0427 0,0441
0,5 0,5 0,5 0,5 0,5
Parámetros finales
Parámetros
iniciales
- 27 -
créditos otorgados, proveniente del estado de resultados de los bancos, en la práctica este
ejercicio se vuelve más complejo considerando las diferencias contables y de moneda para
todos los países de Sudamérica a la hora de estimar un indicador que englobe a todos. Por esta
razón se optó por utilizar ex ante las tasas de interés publicadas en las páginas oficiales de
cada país y calcular un promedio geométrico de ellas.
Asimismo, se debe considerar que la definición de una sola tasa de interés para todos los tipos
de crédito podría no ser una buena generalización considerando las diferencias en las
estructuras de monedas, plazos y tipos de crédito dentro de cada país y entre países, por lo que
claramente los resultados sólo son ciertos a nivel agregado y no para cada país donde se
podría calibrar el modelo particular a cada caso, según las propias especificidades de sus
economías.
Estrictamente hablando el modelo no captura la dinámica completa del spread, debido a que la
tasa de interés pasiva que se asume es constante y no proviene de la interacción entre agentes
ahorradores de dinero y bancos. Sin embargo, existe evidencia que el spread bancario es más
sensible a movimientos en la tasa de interés activa que en la pasiva, Hausmann y Rojas-Suárez
(2000) op. cit., razón por la cual un cambio en el spread estaría desigualmente distribuido entre
las tasas. Así por ejemplo, la variación de un componente que afecta más a la tasa activa que a
la pasiva, como efectivamente es el riesgo de incobrabilidad, produciría un cambio con mayor
intensidad en la tasa activa que en la pasiva. Otro elemento que sustenta este actuar es la
evidente poca volatilidad que ha tenido la tasa de interés pasiva del sistema financiero en la
mayor parte de países estudiados durante el periodo de tiempo analizado.
Cabe recordar así mismo que el concepto de spread en este caso implica un diferencial entre la
tasa de préstamos y el parámetro de la tasa de interés de aprovisionamiento de fondos que se
asume conocido. Al respecto Beaubrun-Diant y Tripier (2010) sugieren que el spread puede ser
visto como la tasa de interés activa implícita menos una tasa libre de riesgo.
Los resultados obtenidos por el modelo son los siguientes:
Cuadro 4. EVALUACIÓN DE LOS CONTROLES
- 28 -
Fuente: Elaboración propia en base a los resultados del modelo
El Cuadro 4 sintetiza la parsimonia del modelo. Se consideran cuatro intervalos de tiempo
distintos pero continuos a fin de validar el performance de los resultados. Se observa que en
casi todos los casos el valor estimado se ajusta muy cercanamente a los datos reales.
Sin embargo, se reconoce un menor ajuste de la información y en particular de la tasa de mora
para el periodo posterior a la crisis. Como se mencionó en la sección 3 pese a que las
condiciones externas se deterioraron a partir de finales de 2008, América Latina y
particularmente América del Sur no sufrieron una desaceleración inmediata sino que algunos de
estos efectos recién se comenzaron a sentir a mediados de 2009 y principios de 2010. Esta
razón ayudó para que la expansión del crédito siga creciendo y compense en cierta medida la
cartera en mora haciendo que en el agregado este índice continúe cayendo tal como revelan los
datos.
Asimismo, si se calcula el número de nuevos créditos emparejados en el modelo en todo el
periodo, se encuentra que es igual a 0,0467 (4,6%) resultado que se aproxima a 0,0179
(1,79%) encontrado en Beaubrun-Diant et al. (2010).
Estos resultados son muy similares al desempeño que ha mostrado el mercado de crédito
asiático luego de la crisis en su región. Tomando el estudio de Packer y Zhu (2012) quienes
analizaron las buenas prácticas en la provisión para pérdidas incobrables para el periodo 2000 -
2009, de una base de 12 países de Asia y el Pacífico y una muestra de 240 bancos filtrados,
encontraron que el promedio de mora en su región fue 3,92% y la tasa de crecimiento de los
activos y préstamos en promedio aproximadamente entre 7% y 8%.
VI. Resultados
En base a la calibración efectuada en el apartado anterior se presenta en forma sintética los
resultados obtenidos. (Cuadro 5). Debido a la similitud en las respuestas, solo se presentan
Periodo TotalPeriodo Pre-
crisis
Shock caida
Lehman
Brothers
Shock crisis
de deuda
europea
Periodo TotalPeriodo Pre-
crisis
Shock caida
Lehman
Brothers
Shock crisis
de deuda
europea
I-2006 III-2012 I-2006 VIII-2008 IX-2008 XII-2010 I-2011 III-2012 I-2006 III-2012 I-2006 VIII-2008 IX-2008 XII-2010 I-2011 III-2012
Tasa de interés pasiva 4,81 5,57 4,27 4,41 4,8 5,57 4,27 4,41
Tasa de interés activa 14,82 14,97 15,04 14,12 14,11 15,03 15,09 14,04
Spread financiero 7,03 7,1 7,48 6,13 7,01 7,06 7,65 6,65
Tasa de mora 2,98 3,45 3,04 2,08 3,14 3,15 2,96 2,95
Targets
Información Estadística Modelo
- 29 -
aquellas para el periodo total estudiado, dejando las salidas de los periodos intermedios en el
Apéndice C.
Cuadro 5. RESULTADOS OBTENIDOS Periodo I-2006 , III-2012
Fuente: Elaboración propia en base a los resultados del modelo
La calibración del modelo permite determinar de manera endógena el riesgo crediticio, es decir,
la probabilidad que el sistema financiero visto como un todo caiga en default. El parámetro
, implica que durante el periodo analizado existió una probabilidad de 15% que las
empresas incumplan sus compromisos financieros en nuestra región.
Este riesgo crediticio es compatible con un índice de moratoria algo superior a 3% que
efectivamente aconteció en la región. La tasa activa implícita se situó en 14% y por encima de
la tasa de interés de mercado 11,8% en el modelo, y se encuentra dentro del rango esperado
de variación de la tasa de interés activa. También se encuentra un nivel de margen financiero
igual a 7%.
Por otro lado, se constata que la oferta de créditos que otorgan los bancos se reduce a medida
que va creciendo la probabilidad de cese de pagos, confirmando la existencia de credit crunch
en el mercado. Tal es así que el sólo aumento de riesgo de default al 50% implicaría una
reducción de 8% de los créditos otorgados, valor que se incrementa a 15% si la probabilidad de
crisis de incumplimiento de pagos supera el 90%. (Gráfica 3).
Asimismo, el credit crunch (entendida como restricción a la oferta de crédito) podría también
surgir aún en presencia de bajos niveles de mora bancaria; la razón se halla en las fricciones de
matching que existen entre intermediarios financieros y firmas emprendedoras que no logran
vaciar el mercado por un aumento de los costos de búsqueda e incertidumbre del mercado,
pero cuyo efecto esta encubierto por el crecimiento tendencial del sector financiero.
En efecto, a medida que va creciendo la incertidumbre de los bancos por la colocación de
nuevos créditos a clientes menos confiables aumentaría también la necesidad de los
intermediarios financieros por diversificar su riesgo. Esta razón justificaría por qué durante los
- 30 -
periodos de crisis el sistema financiero se dota de amplios márgenes de liquidez aún si los
indicadores de morosidad son bajos e intensifican operaciones alternativas de colocación de
recursos en instrumentos de los bancos centrales, mercados internacionales o sobre-encajan
los fondos de reservas obligatorias.
Gráfico 3. AMÉRICA DEL SUR: OFERTA DE CRÉDITOS Y CREDIT CRUNCH
Fuente: Elaboración propia en base a los resultados del modelo
Por otra parte, teóricamente un aumento en la probabilidad de entrar en crisis crediticia produce
una caída en el ratio que mide la fricción del mercado: parámetro . Como este parámetro mide
la escasez relativa de los créditos entre demandantes y oferentes, una caída implicaría un
ajuste hacia la baja en el número de vacantes de crédito disponible racionalizándose sus usos.
El valor de cartera disminuye ya que en caso que la firma emprendedora se declare en default
disminuirá el rendimiento esperado de los fondos utilizables por el banco producto de una mala
asignación de créditos. A fin de compensar esta pérdida la tasa de interés activa se
incrementará reflejando el encarecimiento del costo financiero seguido de un aumento del
spread financiero. (Véase Apéndice B).
Otro resultado que se desprende de este modelo es el cálculo de la tasa de arribo de
oportunidades de crédito para una firma, , y la tasa de arribo de solicitudes para un banco,
, que también puede ser calculada a partir de la ecuación (7) cuyos valores son 1,634 y
0,611 respectivamente. Este último indicador implicaría que en promedio una firma
emprendedora se demora 7 meses en conseguir financiamiento. Pese a que no se cuenta con
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10.65
0.7
0.75
0.8
0.85
0.9
Cre
dit C
runch
Prob. de entrar en default
__ Oferta de créditos
Prob. de entrar en Defaut
Credit Cruch
- 31 -
estadísticas regionales que avalen o refuten dicho hallazgo, la cifra induce a suponer la
existencia de un alto costo en términos de tiempos de espera para que el sector privado pueda
ser provisto de financiamiento en la región en promedio y/o una gran ineficiencia de los
intermediarios financieros en canalizar los recursos al público.
Adicionalmente, podría ser de utilidad desde el punto de vista del accionar de la política
monetaria y financiera introducir variaciones en los parámetros del resto del modelo descritos
en la sección V, como ser cambios en el indicador macroprudencial, perfil de la deuda, costos
de operación de las firmas, así como en el resto de indicadores financieros que se detallaron en
el apartado IV.3.2., y ver cómo afectan a la dinámica del mismo. Con fines exploratorios se
introducen cambios a los dos primeros indicadores.
Cambios en la regulación macroprudencial (b)
En primer lugar se analiza el impacto sobre el mercado de crédito ligado a cambios en los
niveles de encaje legal establecidos y/o capital mínimo requerido. Intuitivamente se esperaría
que la actividad financiera se encareciera al contar con menos recursos disponibles.
Se destaca que a medida que se incrementan los costos financieros en términos de
inmovilización de recursos, los bancos se ven obligados a subir tasas de interés activas con el
objeto de aumentar el margen financiero que compense esta medida. Por otro lado, aunque el
índice de mora logra disminuir, no desaparece (a pesar que el instrumento de política
macroprudencial llega al 50% de los depósitos). También se produce un aumento en la oferta
de créditos otorgados pero como consecuencia de la reducción del total de créditos disponibles
tal como se refleja en el Apéndice D.
Si bien hoy por hoy existe una amplia aceptación internacional sobre la necesidad de realizar
ajustes a la tasa de encaje legal y capital mínimo requerido del sistema financiero como medio
para reducir los riesgos sistémicos y contribuir a la estabilidad financiera, una importante lección
de este modelo obliga a pensar en ideas más creativas para reducir el riesgo que la simple
suba de tasas ya que un uso excesivo de estos instrumentos podría derivar en alzas en las
tasas de interés y el spread financiero con efectos posteriores sobre el crecimiento económico y
la eficiencia financiera.
Cambios en el perfil de la deuda ( )
- 32 -
En un intento por analizar la importancia que tiene la duración de la deuda con respecto a la
eficiencia del mercado del crédito se realizan variaciones al parámetro cuya inversa se la ha
catalogado, en base a los supuestos antes señalados, como el periodo contractual de duración
de la deuda contraída por la firma a un banco.
El perfil de tasa de interés destaca que las deudas de corto plazo están sujetas a tasas de
interés más altas en contra posición a las deudas de largo plazo. Este resultado no es casual y
se refleja en que el spread de créditos estará determinado por la composición de la deuda de
corto y largo plazo del sistema financiero. A mayor plazo se garantiza mayor estabilidad de la
función de matching permitiendo extraer óptimamente el excedente conjunto de la negociación,
por lo que la determinación de la tasa de interés activa se da a tasas cada vez menores
conforme el plazo de endeudamiento es mayor. (Véase Apéndice E).
Si bien se observa un aumento en el índice de mora, este aumento es pequeño y refleja la
mayor pérdida que asumiría el intermediario financiero en caso que la firma se declare en
cesación de pagos dado que el periodo de pago es más largo. Empero, horizontes de tiempo
más largos promueven a su vez mayor disponibilidad de oferta de créditos para el público
compensando el efecto mencionado.
VII. Conclusiones
Este trabajo otorga evidencia fehaciente a favor de los modelos con fricciones de búsqueda
permitiendo recrear las condiciones particulares que caracterizan la dinámica del mercado
crediticio en América del Sur. A diferencia de los modelos tradicionales que calculan las
probabilidades de transición entre un periodo de crisis y otra estable, éste genera una
aproximación no estocástica puesto que asocia el riesgo de incumplimiento a las fricciones que
existen en el mercado del crédito y no así a una función de distribución de probabilidades.
Como predice la teoría, se encuentra evidencia que el nivel de la tasa de interés activa se
mueve con el grado de incumplimiento de los compromisos bancarios, determinado a su vez por
la probabilidad de default. Asimismo, se afirma que los costos de búsqueda y la probabilidad de
incumplimiento de cartera constituyen los determinantes más relevantes para explicar la brecha
de tasas de interés en la región sudamericana no siendo excluyentes otras razones.
Por tanto el modelo presupone que en episodios de crisis la probabilidad de entrar en default
para las firmas se incrementa a medida que la crisis adquiere un carácter sistémico. En este
- 33 -
nuevo escenario la oferta de créditos se reduce anticipadamente para prevenir mayores
pérdidas y dado que el aumento de la cartera en mora reduce la disponibilidad de créditos, al
tiempo que aumentan los costos de aprovisionamiento, la tasa de interés activa se incrementa
inevitablemente aumentado a su vez el spread financiero.
En esa línea y tal como se esperaba, las salidas del modelo reflejan un impacto muy moderado
en la región sudamericana causado por la crisis financiera global. De los resultados de la
calibración se obtiene un ligero incremento de la mora bancaria en poco más de 2 puntos
porcentuales (p.p.) y una caída de la tasa de interés activa en 1 p.p. luego que la crisis tocara
fondo. Respecto al resto de parámetros del modelo, se habría producido una caída mínima en
la eficiencia del matching (de 1,1 a 0,97) indicando una mayor dificultad para acceder y colocar
crédito en el sistema pero que posteriormente se fue recuperando (1,02 periodo post-crisis
europea). También se observa un aumento de los requerimientos de capital y/o encajes legales
entre 2008 y 2010 (de 10% a 15%) que habría atenuado el shock. Los costos de búsqueda se
incrementaron en todo el periodo de crisis de 5% a 7%, reflejando una menor asignación de
créditos a pesar que el riesgo de morosidad se mantuvo prácticamente constante.
Por otra parte, se otorga una explicación convincente sobre cómo el credit crunch se amplifica a
medida que crecen los riesgos de incumplimiento y disminuyen las disponibilidades de recursos
para los bancos. No obstante, la contracción de la oferta de créditos también podría aparecer
aún en presencia de bajos niveles de mora bancaria y buena calidad de cartera, encubierta por
el crecimiento acelerado del sistema financiero.
Si bien la región sudamericana cuenta con bajos niveles de riesgo crediticio en la actualidad, la
orientación de la política financiera debería estar dirigida a reducir los costos de búsqueda entre
oferentes y demandantes de crédito a fin de promover mayor crecimiento económico y
estabilidad financiera. En algunos casos podría ser útil que el Estado actúe como garante para
aquellos agentes con restricciones de liquidez e incapaces de señalizarse en el mercado como
ocurre en el sector de la educación universitaria. Otra alternativa ha sido la reaparición de
banca estatal que podría estar cumpliendo esta labor, aunque la cuantificación de su impacto
será motivo de discusión de otro documento.
Una extensión del modelo es la posibilidad de endurecer la política macroprudencial durante
periodos de crisis. No obstante, se observa que a medida que el regulador financiero eleva los
requerimientos de encaje y de capital, aumentan los costos financieros para los bancos quienes
- 34 -
a la larga se verían obligados a subir tasas interés para compensar la medida, por lo que podría
existir un conflicto entre estabilidad, crecimiento y eficiencia financiera.
Asimismo, se destaca que la composición de la cartera de créditos en términos del plazo de los
créditos afecta el spread de tasas de interés. A plazos mayores, las tasas de interés son
menores y se garantiza mayor estabilidad en la función de matching, al tiempo que aumenta la
oferta de créditos, razón por la cual se debería promover políticas que prioricen el acceso a
créditos de mayor duración.
Finalmente, una extensión natural de este trabajo consistiría en modelar las decisiones de las
familias como agentes generadores de ahorro a fin endogeneizar la tasa de interés pasiva y
reflejar de mejor forma el cambio en el spread financiero.
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- 38 -
APÉNDICE A
EVOLUCION DE LA MORA BANCARIA Y TASAS DE INTERES EN AMERICA DEL SUR
Gráfico A.1.: AMÉRICA DEL SUR: CARTERA EN MORA/CARTERA TOTAL (2003- marzo
2012) (En porcentaje)
Fuente: Elaboración propia con datos de las páginas de los bancos centrales y superintendencias de bancos de: Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Paraguay, Perú, Uruguay, Venezuela.
Cuadro A.2: AMÉRICA DEL SUR: SPREAD DEL SISTEMA FINANCIERO (2006 – marzo 2012)
(En porcentaje)
Fuente: Elaboración propia con datos de las páginas de los bancos centrales y superintendencias de bancos de: Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Paraguay, Perú, Uruguay, Venezuela.
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
20
03
-M1
20
03
-M5
20
03
-M9
20
04
-M1
20
04
-M5
20
04
-M9
20
05
-M1
20
05
-M5
20
05
-M9
20
06
-M1
20
06
-M5
20
06
-M9
20
07
-M1
20
07
-M5
20
07
-M9
20
08
-M1
20
08
-M5
20
08
-M9
20
09
-M1
20
09
-M5
20
09
-M9
20
10
-M1
20
10
-M5
20
10
-M9
20
11
-M1
20
11
-M5
20
11
-M9
20
12
-M1
Argentina
Bolivia
Brasil
Chile
Colombia
Ecuador
Paraguay
Perú
Uruguay
Venezuela
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
35,00
40,00
20
06
-EN
E
MA
Y
SEP
20
07
-EN
E
MA
Y
SEP
20
08
-EN
E
MA
Y
SEP
20
09
-EN
E
MA
Y
SEP
20
10
-EN
E
MA
Y
SEP
20
11
-EN
E
MA
Y
SEP
20
12
-EN
E
Argentina
Bolivia
Brasil
Chile
Colombia
Ecuador
Paraguay
Perú
Uruguay
Venezuela
- 39 -
APÉNDICE B
EFECTO DEL CAMBIO EN LA PROBABILIDAD DE ENTRAR EN CRISIS
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10.116
0.118
0.12
0.122
0.124
0.126
0.128
0.13
Prob. de entrar en default
Tasa d
e I
nte
res A
ctiva
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 116.5
17
17.5
18
18.5
19
19.5
20
20.5
21
21.5
Prob. de entrar en default
Incum
plim
iento
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10.55
0.56
0.57
0.58
0.59
0.6
0.61
0.62
0.63
Prob. de entrar en default
Valo
r para
el B
anco d
e o
torg
ar
cré
ditos
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10.54
0.55
0.56
0.57
0.58
0.59
0.6
0.61
0.62
Prob. de entrar en default
Valo
r para
el B
anco d
e t
ener
Cré
ditos e
n M
ora
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 16.5
17
17.5
18
18.5
19
19.5
20
20.5
21
Prob. de entrar en default
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 17
17.5
18
18.5
19
19.5
20
20.5
21
21.5
22
Prob. de entrar en default
Crédito
Prob. de entrar en default Prob. de entrar en default
Autofinanciamiento
Tasa de Interés Activa Imcumplimiento
Valor para el banco para otorgar créditos
Prob. de entrar en default
Valor para el banco de tener créditos en mora
Prob. de entrar en default
- 40 -
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 12.35
2.4
2.45
2.5
2.55
2.6
2.65
2.7
2.75
Prob. de entrar en default
Estr
echez e
n e
l m
erc
ado d
el C
rédito
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10.029
0.0295
0.03
0.0305
0.031
0.0315
0.032
0.0325
0.033
Prob. de entrar en default
tasa d
e d
esem
ple
o d
e C
réditos
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12
0.14
0.16
0.18
Prob. de entrar en default
Tasa d
e m
ora
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10.068
0.07
0.072
0.074
0.076
0.078
0.08
0.082
Spre
ad B
ancario
Prob. de entrar en default
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10.13
0.14
0.15
0.16
0.17
0.18
0.19
Tasa A
ctiva I
mplícita
Prob. de entrar en default
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10.65
0.7
0.75
0.8
0.85
0.9
Cre
dit C
runch
Prob. de entrar en default
Tasa de desempleo de créditos Estrechez en el mercado del crédito
Prob. de entrar en default Prob. de entrar en default
Tasa de mora Spread bancario
Tasa activa implícita Oferta de créditos
Prob. de entrar en default Prob. de entrar en default
Prob. de entrar en default Prob. de entrar en default
- 41 -
APÉNDICE C
RESULTADOS PARA LOS PERIODOS ANALIZADOS
C.1 Periodo 2: I-2006 - VIII-2008
C.2 Periodo 3: IX-2008 - XII-2010
C.3 Periodo 4: I-2011 - III-2012
- 42 -
APÉNDICE D
EFECTOS DEL CAMBIO EN LA REGULACION MACROPRUDENCIAL
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.52.6156
2.6156
2.6156
2.6156
2.6156
2.6156
2.6156
2.6156
2.6156
Cambios en la regulación macropruedencial
Estr
echez e
n e
l m
erc
ado d
el C
rédito
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.50.015
0.02
0.025
0.03
0.035
0.04
Cambios en la regulación macropruedencial
Tasa d
e m
ora
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.50.04
0.06
0.08
0.1
0.12
0.14
0.16
0.18
Spre
ad B
ancario
Cambios en la regulación macropruedencial
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.50.425
0.43
0.435
0.44
0.445
0.45
0.455
0.46
0.465
Cre
dit C
runch
Cambios en la regulación macropruedencial
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.50.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
0.5
Tasa A
ctiva I
mplícita
Cambios en la regulación macropruedencial
Cambios en la regulación macroprudencial
Estrechez en el Mercado del crédito
Cambios en la regulación macroprudencial
Tasa de mora
Cambios en la regulación macroprudencial
Spread bancario Oferta de créditos
Cambios en la regulación macroprudencial
Cambios en la regulación macroprudencial
Tasa activa implícita
- 43 -
APÉNDICE E
EFECTOS DEL CAMBIO DEL PERFIL DE LA DEUDA
0 5 10 15 20 25 30 35 401.4
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
2.8
Cambio en el perfil de la deuda
Estr
echez e
n e
l m
erc
ado d
el C
rédito
0 5 10 15 20 25 30 35 400.012
0.014
0.016
0.018
0.02
0.022
0.024
0.026
0.028
0.03
0.032
Cambio en el perfil de la deudaT
asa d
e m
ora
0 5 10 15 20 25 30 35 400.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
Spre
ad B
ancario
Cambio en el perfil de la deuda (En anos)
0 5 10 15 20 25 30 35 40
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
Cre
dit C
runch
Cambio en el perfil de la deuda (En anos)
Cambios en el perfil de la deuda
Estrechez en el Mercado del crédito
Tasa de mora
Spread bancario Oferta de créditos
Tasa activa implícita
0 5 10 15 20 25 30 35 400
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
Tasa A
ctiva I
mplícita
Cambio en el perfil de la deuda (En anos)
Oferta de créditos
Cambios en el perfil de la deuda