Perú
Chapter

Capítulo 17. Los diferenciales en el sector bancario y la competencia bancaria en el Perú

Author(s):
Alejandro Werner, and Alejandro Santos
Published Date:
September 2015
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Author(s)
Kevin Ross and Juan Alonso Peschiera 

La rentabilidad del sistema bancario peruano mejoró marcadamente durante la última década—con el fuerte desempeño económico del país—al tiempo que numerosos bancos (tanto nacionales como extranjeros) entraron y salieron del sector. A lo largo de esa consolidación, el sistema bancario mantuvo diferenciales efectivos de la tasa de interés relativamente estables y elevados1. Para muchos observadores, eso era señal de falta de competencia o de que había otros impedimentos que reducían la eficiencia de la intermediación financiera. Sin embargo, el análisis que se realiza en este capítulo de los estados financieros de los bancos indica que, en realidad, los diferenciales efectivos variaban sustancialmente entre los distintos bancos según la cuantía de sus activos y sus propietarios. Las regresiones de la tasa de interés sugirieron que los aumentos en los niveles de concentración del sistema, en efecto, incrementaron los diferenciales. No obstante, los bancos que acumularon participación de mercado acabaron por reducir los diferenciales efectivos, lo que implica un comportamiento competitivo.

Los diferenciales elevados de las tasas de interés del sector bancario perjudican el ahorro y la inversión internos, y pueden interpretarse como un indicador de falta de competencia y eficiencia. En el Perú y el resto de América Latina solía suponerse que la liberalización financiera, la estabilidad macroeconómica, la fuerte supervisión basada en el mercado y los nuevos ingresantes al sistema bancario incrementarían la competencia y reducirían los diferenciales bancarios a niveles más cercanos a los de los países industrializados. Pero, si bien los diferenciales bancarios se moderaron en el Perú en comparación con la década de 1990, siguen siendo relativamente elevados y no se redujeron tanto como se esperaba dados el sólido crecimiento económico del país, la instauración de reformas estructurales y los importantes avances en materia de supervisión bancaria.

En ese contexto, en este capítulo se examina la fuente de los diferenciales efectivos de la tasa de interés en el Perú por medio de descomposiciones contables, análisis de coeficientes financieros y regresiones de diferenciales2. Los bancos cumplen una función de intermediación importante, pues transforman los depósitos de sus clientes en préstamos. Si bien los diferenciales de la tasa de interés reflejan ese riesgo que asumen los bancos, su nivel y evolución también revelan información acerca de la regulación y los costos operativos, y de decisiones de gestión, todos los cuales pueden evaluarse mediante descomposiciones contables. Si se los observa desde una perspectiva ligeramente distinta, los bancos generan utilidades por medio del uso de apalancamiento y de una distribución eficiente de sus activos y operaciones. Por lo tanto, un examen de los coeficientes financieros centrado en la creación de utilidad proporciona una mirada que complementa las descomposiciones de la tasa de interés y permite comprender los diferenciales más cabalmente. Por último, las regresiones de la tasa de interés constituyen una manera directa de estimar la influencia que tienen en los diferenciales el riesgo, los costos, la concentración bancaria y los factores de poder de mercado.

Este capítulo comienza con información general y datos estilizados antes de presentar los resultados de las descomposiciones de la tasa de interés. Se describe la conclusión del análisis del estado financiero de coeficientes clave de rentabilidad y luego se muestran los resultados de regresiones básicas de la tasa de interés formuladas para poner a prueba las hipótesis sobre los diferenciales y la concentración bancaria. Luego, se exponen las conclusiones del estudio.

Información General y Datos Estilizados

A fines de la década de 1990, la economía y el sistema bancario peruanos se vieron afectados por varios shocks importantes. Las crisis de Asia (1997) y Rusia (1998) provocaron la interrupción repentina y la reversión de los flujos de capitales que debilitaron la moneda y los balances del sector privado, y, a su vez, deterioraron las carteras de crédito. También la reducción de los precios de exportación y los efectos de la corriente de El Niño afectaron la producción y redujeron el ingreso, lo que socavó la demanda interna y perjudicó aún más la calidad de las carteras crediticias.

Esos factores, sumados a cierta inestabilidad política, derivaron en una crisis bancaria. Con los balances gravemente desestabilizados, 6 de los 26 bancos del Perú abandonaron el sistema en 1999. En 2000, dos bancos quebraron y otros dos fueron absorbidos por la Superintendencia de Bancas, Seguro y AFP (SBS). En noviembre de 2000, el gobierno peruano puso en marcha el Programa de Consolidación del Sistema Financiero, a través del cual se extendía una línea de crédito por US$200 millones al Fondo de Seguro de Depósitos (FSD), financiada con la emisión de bonos del Tesoro, para reestructurar instituciones financieras. El programa se centraba en subsidiar la compra de instituciones con un valor estimado negativo por parte de instituciones más fuertes. Además, el gobierno lanzó otros dos programas a un costo de US$500 millones para refinanciar préstamos agrícolas y comerciales.

El programa gubernamental de restructuración financiera consiguió acelerar el proceso de consolidación del sector bancario. Entre 2001 y 2006 hubo nuevas salidas y fusiones, como consecuencia de las cuales solo quedaban 11 bancos en operación al final de 2006. En 2007–08, varios bancos extranjeros, como el Santander, el Deutsche Bank y el Banco Azteca de México, ingresaron en el mercado peruano. Además, dos pequeñas cooperativas financieras se transformaron en bancos minoristas especializados en crédito para el consumidor vinculado a tiendas departamentales minoristas (el Banco Falabella y el Banco Ripley). En 2009, Scotia adquirió el Banco del Trabajo (especializado en microfinanzas), y en 2013, el Banco GNB de Colombia adquirió activos bancarios del HSBC en el Perú, al tiempo que el Banco Cenosud de Chile ingresaba en el mercado. Tras esas operaciones, quedaron 16 instituciones en el sistema bancario, una configuración que se mantiene al final de 2014.

El proceso de reestructuración dio como resultado un sistema más concentrado, que se moderó en cierta medida en los últimos años (véase el gráfico 17.1). Los coeficientes de concentración basados en los tres (cuatro) bancos principales en términos de cuantía de activos se incrementaron de 66% (74%) en 2000 a 78% (87%) en 2007, antes de retraerse a 72% (84%) en 2014. Los índices de Herfindahl oscilaban entre 0,16 y 0,18 (concentración moderada) en 2000–03, después de lo cual permanecieron por encima de 0,20 (indicio de concentración elevada). La propiedad o el control extranjeros de activos de todo el sistema bancario permanecen relativamente estables, alrededor de 50%, desde 2002.

Gráfico 17.1El Perú: Concentración y propiedad del sistema bancario

Fuentes: Superintendencia de Banca, Seguros y AFP, y estimaciones del personal técnico del FMI.

Hasta hoy, no hay datos empíricos concluyentes sobre la relación entre concentración y competencia en el sistema bancario peruano. Rojas (2000) estableció que la concentración bancaria, el riesgo crediticio y el riesgo país eran los factores principales de los elevados diferenciales bancarios en el Perú en la década de 1990. Utilizando datos de 1995–2004, Espino y Carrera (2005) también señalaron que los diferenciales de la tasa de interés en el Perú se veían apuntalados por la falta de competencia bancaria. En cambio, Morón, Tejada y Villacorta (2010) hallaron indicios de intensa competencia bancaria por línea de productos (como hipotecas y arrendamiento) entre los bancos peruanos, lo que sugiere que, si bien la concentración puede ser elevada en el sistema en general, no ha dado lugar a prácticas colusorias anticompetitivas.

El sistema bancario actual del Perú ostenta una posición muy ventajosa en las comparaciones internacionales. En el gráfico 17.2 se presentan varios indicadores de solidez financiera con datos de 2014 para diversos países de América del Sur. Los coeficientes de rentabilidad—el rendimiento de los activos (RoA) y el rendimiento del capital (RoE)—son robustos. Al igual que muchos de sus pares, el sistema bancario peruano está bien financiado con fuentes internas, y los coeficientes de depósitos sobre préstamos se acercan a100%. Por lo tanto, si bien algunos bancos peruanos recurren a fuentes externas de financiamiento, no hay una dependencia excesiva de ellas para las operaciones crediticias básicas. Los coeficientes de capital bruto del Perú son de 10%, lo que da como resultado un coeficiente de apalancamiento similar a los promedios regionales. Al mismo tiempo, los coeficientes de capital regulador primario ponderados en función del riesgo en el Perú (que no mostramos aquí) se acercan a 14%, el promedio regional.

Gráfico 17.2Indicadores del sistema bancario, 2013

Fuentes: FMI, Indicadores de solidez financiera; Estadísticas financieras internacionales, y base de datos de Perspectivas de la economía mundial (informe WEO).

Nota: Véase en la página vii la lista de los códigos de países de tres letras empleados en esta publicación. CAR = coeficiente de activo de capital; FC = moneda extranjera; NIE = costos no correspondientes a interés; NPL = préstamo en mora; RoA = rendimiento de los activos; RoE = rendimiento del capital.

Aunque el nivel de préstamos en mora se ha incrementado en los últimos tiempos, sigue siendo relativamente bajo y está bien cubierto por las provisiones. Los indicadores de profundización financiera, como el crédito de banca privada sobre PIB y la masa monetaria en sentido amplio sobre PIB, están muy por debajo de los promedios de los países de ingreso mediano. Sin embargo, eso implica también que el sistema bancario tiene margen para expandirse3. A primera vista, los indicadores de eficiencia comparados entre países sugieren que, en los bancos peruanos, los gastos en recursos humanos ascienden a una porción demasiado grande de los costos no correspondientes a interés. Sin embargo, esos gastos son bastante bajos en comparación con los niveles de ingreso bruto de los bancos, lo que podría indicar que los costos laborales se condicen a grandes rasgos con los de sus pares. Por último, los niveles de dolarización de activos y pasivos en el sistema peruano siguen siendo elevados (véanse los capítulos 15 y 16)4.

Se han puesto en marcha iniciativas para aumentar la transparencia y limitar las tarifas y las comisiones excesivas. En 2012, la SBS llevó a cabo un repaso exhaustivo de la normativa vigente sobre transparencia de la información para los usuarios de productos financieros. Las conclusiones de ese análisis dieron lugar a varias reformas que se instauraron para mejorar el acceso a la información sobre tasas de interés, honorarios, comisiones y demás gastos, y para prohibir determinados cargos excesivos. Como consecuencia de esas medidas, se cancelaron 938 comisiones que solían cobrarse por diversos productos financieros. La SBS señaló que el proceso aún está en marcha y que espera seguir simplificando las comisiones que se cobran a los usuarios de productos financieros. Eso podría reducir el ingreso bancario no correspondiente a interés en lo sucesivo.

En general, el marco crediticio del Perú es robusto. En el cuadro 17.1 se presentan los indicadores del informe Doing Business 2014 del Banco Mundial en cuanto a la facilidad de obtener crédito en distintos países de América del Sur. El sistema crediticio peruano se ubicó en el 12° puesto entre 185 países, por encima de casi todos sus pares de la región. Ese índice se basa en dos indicadores relacionados con la protección de los derechos jurídicos y la profundidad de la información crediticia disponible. El marco jurídico, que resguarda los derechos de prestamistas y prestatarios con respecto a sus transacciones, se calificó con 8 en una escala de 10 (en la que 10 es la calificación más alta): una vez más, por encima del promedio. La profundidad general de la información disponible (cobertura, alcance y accesibilidad) también se evalúa muy favorablemente. Y la cobertura crediticia de las calificadoras de riesgo tanto públicas como privadas en el Perú también supera la norma.

Cuadro 17.1Calidad del marco jurídico y la información crediticia, 2014
Clasificación según el crédito1Índice de fortaleza de los derechos legales (0–10)2Índice de profundidad de la información crediticia (0–8)3Cobertura del registro público de crédito (porcentaje de adultos)Cobertura de agencias de información privadas (porcentaje de adultos)
Argentina712841,2100,0
Bolivia1160715,139,0
Brasil892752,563,6
Chile714644,78,8
Colombia21270,087,0
Ecuador89180,073,0
El Salvador713728,232,0
Honduras79821,836,1
México12880,0100,0
Paraguay712822,845,5
Perú128833,5100,0
Uruguay524884,6100,0
Venezuela104170,028,7
Promedio4,37,526,562,6
Fuente: Banco Mundial (2015).

Obtención de crédito, clasificación general. Los valores más altos reflejan una clasificación más baja.

Los valores más altos miden el grado en el que las leyes de garantía y quiebra protegen los derechos de los prestatarios y los prestamistas, y por lo tanto, facilitan el otorgamiento de préstamos.

Los valores más altos indican una mayor accesibilidad a la información crediticia.

Fuente: Banco Mundial (2015).

Obtención de crédito, clasificación general. Los valores más altos reflejan una clasificación más baja.

Los valores más altos miden el grado en el que las leyes de garantía y quiebra protegen los derechos de los prestatarios y los prestamistas, y por lo tanto, facilitan el otorgamiento de préstamos.

Los valores más altos indican una mayor accesibilidad a la información crediticia.

Descomposiciones de la Tasa de Interés

En general, los bancos necesitan una combinación de márgenes efectivos de interés y no correspondientes a interés para cubrir sus costos y generar utilidades. Puesto que los márgenes no correspondientes a interés están dados por el comportamiento de fijación de precios para los servicios bancarios (tarifas y comisiones), los diversos factores que determinan los diferenciales efectivos de la tasa de interés pueden evaluarse por medio de descomposiciones contables simples5. Utilizando datos de balances y estados de resultados, el diferencial efectivo de la tasa de interés puede desglosarse en los siguientes componentes6:

donde il es la tasa de interés efectiva promedio cobrada por los préstamos, id es la tasa de interés efectiva promedio pagada por los depósitos, rr es el encaje legal/depósitos, p es el margen de utilidad/depósitos, oc son los gastos generales/depósitos, prov son las provisiones/depósitos, tax son los pagos tributarios/depósitos, d son los costos de seguro de depósitos/depósitos, nnii es el ingreso neto no correspondiente a intereses/depósitos, y e son los errores residuales que surgen al combinar datos de flujo y de stock.

La descomposición indica que los diferenciales efectivos de la tasa de interés (ilid) aumentan a medida que aumentan los costos bancarios (por encaje legal, operaciones, provisiones, impuestos y seguro de depósitos) y las ganancias, y que caen cuando el ingreso no correspondiente a interés es mayor.

En el cuadro 17.2 se muestran descomposiciones contables de todo el sistema de diferenciales de la tasa de interés del período 2000–13, que llevan a las siguientes conclusiones:

  • Los costos y ganancias operativos son los dos factores principales que determinan los márgenes de la tasa de interés efectiva.

  • Los márgenes de la tasa de interés efectiva aumentaron a medida que se consolidaba el sistema y se expandía la economía. Tras declinar durante la crisis financiera, los márgenes retornaron a alrededor de 7½%.

  • Desde el año 2000, el ingreso no correspondiente a interés se mantiene alrededor del 4½%, con una reducción marcada durante el año pasado. Eso puede deberse a la presión normativa para reducir los cargos por servicios bancarios no crediticios.

  • La relativa estabilidad de los factores del costo total—en torno a 10%–13%—oculta el hecho de que los costos operativos se fueron reduciendo gradualmente de más de 7% en 2000 a alrededor del 4½% en 2013.

  • Las ganancias y los costos tributarios asociados a ellas se incrementaron hasta el inicio de la crisis financiera mundial, en 2009, lo que neutralizó parcialmente las mejoras de los costos operativos.

  • A partir de 2009, también se incrementaron las provisiones y el encaje legal—como consecuencia de decisiones en materia de política monetaria—a medida que se moderaron los costos tributarios y operativos.

Cuadro 17.2Descomposiciones de diferenciales de la tasa de interés: Total del sistema bancario
20002001200220032004200520062007200820092010201120122013
Margen de la tasa de interés efectiva6,96,87,67,57,76,97,16,36,17,57,87,37,67,6
Encaje legal2,42,62,11,91,91,61,81,61,81,81,62,12,32,6
Seguro de depósitos0,20,20,20,20,10,10,10,10,10,10,10,10,10,1
Costos operativos7,25,96,06,05,84,85,14,44,14,74,14,64,64,4
Provisiones5,11,41,51,11,00,70,91,11,21,91,51,51,81,7
Ganancias0,60,71,32,22,63,43,73,83,94,13,83,83,53,3
Impuestos0,20,20,30,81,21,11,31,21,21,31,21,00,90,9
Factores del costo total15,811,011,512,112,511,712,912,212,213,912,213,113,212,9
Ingreso no correspondiente a intereses7,64,34,74,54,64,64,74,74,94,63,94,24,13,7
Residual(1,3)0,10,8(0,1)(0,3)(0,2)(1,2)(1,2)(1,3)(1,7)(0,5)(1,5)(1,5)(1,7)
Fuente: Estimaciones del personal técnico del FMI.
Fuente: Estimaciones del personal técnico del FMI.

Las descomposiciones de la tasa de interés en diversos subgrupos bancarios revelan diferencias sustanciales. En los gráficos 17.3 y 17.4 se presentan gráficamente las descomposiciones de la tasa de interés para el sistema bancario en su conjunto y para dos grupos comparativos: 1) los tres bancos más grandes (por cuantía de sus activos) frente a los demás bancos del sistema7, y 2) los bancos extranjeros frente a los nacionales. El resultado principal es que los márgenes y los costos del grupo de bancos más pequeños (otros) son marcadamente distintos respecto de los tres bancos más grandes:

Gráfico 17.3El Perú: Descomposiciones de diferenciales de la tasa de interés, 2000–13

Fuentes: Superintendencia de Banca, Seguros y AFP y estimaciones del personal técnico del FMI.

Gráfico 17.4El Perú: Descomposiciones de diferenciales de interés, 2000–13

Fuentes: Superintendencia de Banca, Seguros y AFP y estimaciones del personal técnico del FMI.

  • En cuanto a los diferenciales de la tasa de interés efectiva, los bancos más pequeños tendieron en general a incrementar sus márgenes y alcanzaron un diferencial de alrededor de 12%–13%. En cambio, los diferenciales de los tres bancos más grandes cayeron al 4,5% en 2008–09 antes de volver a 6% al final de 2013. Fuera del período 2008–09, tanto los bancos extranjeros como los nacionales tuvieron márgenes de alrededor de 7,5%.

  • Los márgenes no correspondientes a interés de los bancos nacionales tendieron a estar 1 punto porcentual por sobre los bancos extranjeros. Por tamaño, los márgenes de los bancos más pequeños fueron alrededor de ½ punto porcentual superiores a los de los tres bancos más grandes.

  • Los gastos de los bancos más pequeños, marcadamente más altos (15%–20%), estuvieron determinados por sus mayores costos operativos (7%–8%), encaje legal (2,5%–3,5%) y provisiones (2%–3%), mientras que el resto corresponde a las ganancias (2%–3%). Parecería que todo ahorro en costos operativos alcanzado por esos bancos más pequeños desde 2007 se hubiera destinado a las mayores provisiones y al encaje legal, y neutralizado con márgenes no correspondientes a interés más estrechos. Los tres bancos más grandes tuvieron costos operativos y provisiones mucho más bajos que los más pequeños, y el desglose y la evolución entre los bancos extranjeros y nacionales fue muy similar. Las utilidades de los bancos grandes y extranjeros tendieron a superar la rentabilidad de los bancos pequeños y nacionales.

Análisis de Estado Financiero

El análisis de estado financiero se centra en tres coeficientes financieros fundamentales8: el RoE, el RoA y el margen financiero neto (NIM), cada uno de los cuales puede descomponerse a su vez en dos coeficientes. A fin de evaluar la rentabilidad del sistema, es importante analizar esos coeficientes y sus subcomponentes para generar información sobre el desempeño y la gestión del sector bancario a lo largo del tiempo.

  • El RoE es el coeficiente entre las ganancias después de impuestos (EAT) y el valor nominal de las acciones (BE). Presenta las ganancias por unidad de capital invertido, lo que lo convierte en un indicador de comparabilidad universal para medir la rentabilidad de la inversión. El RoE consta de tres componentes: 1) la política tributaria (TP = EAT/EBT); 2) el apalancamiento financiero (LEV = T/BE), y 3) el rendimiento de los activos (RoA = EBT/TA). Los cambios en el RoA suelen ser la causa principal de los cambios en el desempeño de los bancos, mientras que la política tributaria y los efectos del apalancamiento tienden a ser relativamente estables.

  • El RoA de cada banco puede desagregarse a su vez en tres componentes: 1) carga (B = NNIR/TA); 2) coeficiente de activos rentables (EAR = EA/TA), y 3) el margen financiero neto (NIM = (IRIE)/EA). La carga mide la eficacia para mantener el control sobre los costos operativos. Es normal que la carga del banco tenga un valor negativo, puesto que los ingresos no correspondientes a interés (NNIR, ingresos por tarifas y comisiones) no pueden cubrir todos los costos no relacionados con el ingreso. Los coeficientes de activos rentables suelen tener un papel menor a la hora de determinar los cambios en el RoA, pero constituyen un buen indicador para analizar el foco estratégico de cada banco. El NIM revela el ingreso neto obtenido por invertir por medio de fondos prestados.

  • Por último, el margen financiero neto (NIM) también puede descomponerse en tres variables: 1) el retorno sobre activos rentables (REA = IR/EA); 2) el costo de ganancias de los pasivos (COL = IE/L), y 3) los pasivos sobre los activos rentables (LEA = L/EA). El retorno sobre activos rentables conecta directamente los activos rentables y el ingreso por interés, y constituye una medida de la tasa promedio de fondos prestados. COL es un indicador del precio promedio del capital prestado, mientras que los LEA miden la intensidad de las actividades de inversión del banco.

En el cuadro 17.3 se presenta el análisis financiero del sistema bancario en su conjunto. El RoE se incrementó constantemente, con un nivel máximo de 27% en 2008, antes de volver a 20% en 2013. El factor principal que determina la rentabilidad del sector bancario ha sido una mayor generación de RoA, que pasó de alrededor de ½% a más de 3% con la drástica caída de la carga de gastos administrativos y el aumento del porcentaje de activos utilizados. Sin embargo, el nivel máximo del RoE se vio influido en gran medida por un auge del apalancamiento en el momento de mayor expansión económica, durante 2007–08. Los efectos de la política tributaria pesaron sobre las utilidades hasta 2005, con un notable aumento de los beneficios después de impuestos en 2011–13. Por último, parecería que los márgenes financieros netos se hubieran mantenido relativamente estables—con movimientos compensatorios en el costo de los fondos y el retorno sobre activos rentables—y que hubiera habido una mejora marginal en la intensidad de la inversión.

Cuadro 17.3El Perú: Análisis del estado financiero del sistema bancario
20002001200220032004200520062007200820092010201120122013
Rendimiento del capital (TP x LEV x RoA)0,030,040,080,110,110,210,220,250,270,220,220,220,210,20
Política tributaria (EAT/EBT)0,730,760,740,610,540,670,660,680,700,680,680,750,750,73
Apalancamiento financiero (TA/E)10,510,310,19,89,610,810,511,412,19,810,59,910,010,3
Rendimiento de los activos (EBT/TA)0,000,010,010,020,020,030,030,030,030,030,030,030,030,03
Rendimiento de los activos (NNIR/TA + EA/TA × NIR/EA)0,000,010,010,020,020,030,030,030,030,030,030,030,030,03
Carga (NIR - NIE/TA)−0,03−0,03−0,03−0,03−0,03−0,02−0,02−0,02−0,01−0,02−0,02−0,03−0,03−0,03
Coeficiente de activos rentables (EA/TA)0,540,590,600,640,650,650,720,760,730,760,670,750,720,72
Margen financiero neto (IR − IE/EA)0,070,070,080,080,080,070,070,060,060,070,080,070,080,08
Margen financiero neto (REA − (COL x LEA)0,070,070,080,080,080,070,070,060,060,070,080,070,080,08
Retorno sobre activos rentables (IR/EA)0,160,140,110,100,100,090,100,090,100,100,090,090,100,10
Costo de los pasivos (IE/L)0,060,040,020,020,020,020,030,030,030,020,010,020,020,02
Pasivos sobre los activos rentables (L/EA)1,71,51,51,41,41,41,31,21,31,21,41,21,31,3
Fuente: Estimaciones del personal técnico del FMI.Nota: COL = costo de los pasivos; E = ganancias; EA = activos rentables; EAT = ganancias después de impuestos; EBT= ganancias antes de impuestos; IE = gasto por interés; IR = ingreso por interés; L = pasivos; LEA = pasivos sobre los activos rentables; LEV = apalancamiento financiero: NIE = costos no correspondientes a interés; NIM = margen financiero neto; NIR = ingresos no correspondientes a interés; NNIR = ingresos netos no correspondientes a interés; REA = retorno sobre activos rentables; RoA = rendimiento de los activos; TA = activos totales; TP = política tributaria.
Fuente: Estimaciones del personal técnico del FMI.Nota: COL = costo de los pasivos; E = ganancias; EA = activos rentables; EAT = ganancias después de impuestos; EBT= ganancias antes de impuestos; IE = gasto por interés; IR = ingreso por interés; L = pasivos; LEA = pasivos sobre los activos rentables; LEV = apalancamiento financiero: NIE = costos no correspondientes a interés; NIM = margen financiero neto; NIR = ingresos no correspondientes a interés; NNIR = ingresos netos no correspondientes a interés; REA = retorno sobre activos rentables; RoA = rendimiento de los activos; TA = activos totales; TP = política tributaria.

La evolución de los coeficientes financieros es marcadamente distinta entre los bancos más pequeños y los más grandes (véanse los gráficos 17.5 y 17.6). El grupo de bancos más pequeños generó márgenes financieros netos muy superiores, pero, a causa de la desmejora de su carga administrativa, experimentaron una mejoría menor en su RoA9. Además, por el menor uso de apalancamiento y un efecto promedio de la política tributaria, los bancos más pequeños vieron menos acrecentada su rentabilidad bancaria o RoE. A los bancos extranjeros también les fue mejor, en general, que a los nacionales a la hora de generar retornos sobre los activos, pero no redujeron su carga administrativa hasta hace poco. Por lo tanto, hasta 2008, el RoA de los bancos extranjeros fue mayor que el de los bancos nacionales. Desde 2008, el RoA de los bancos nacionales desmejoró junto con su carga administrativa. Aun así, la rentabilidad general o RoE son mejores para los bancos nacionales gracias a su mayor uso de apalancamiento.

Gráfico 17.5El Perú: Análisis de estado financiero, 2000–13

Fuentes: Superintendencia de Banca, Seguros y AFP y estimaciones del personal técnico del FMI.

Nota: EAT = ganancias después de impuestos; EBT = ganancias antes de impuestos; TA = activos totales; TE = Patrimonio neto.

Regresiones De La Tasa De Interés

La estimación de las regresiones de panel del diferencial de la tasa de interés sigue, a grandes rasgos, el marco de Espino y Carrera (2005). Utilizando datos mensuales (diciembre de 2001 a diciembre de 2013) provistos por la SBS, estimamos la siguiente ecuación10:

La variable dependiente es el diferencial efectivo de la tasa de interés (Spread), como se lo definió previamente. Las variables explicativas principales reflejan el riesgo crediticio y de mercado, y los costos operativos y de liquidez, y todas deberían afectar positivamente los márgenes financieros. Por ejemplo, a medida que aumentaran los préstamos en mora (NPL), los bancos tendrían un incentivo para incrementar los márgenes a fin de reflejar mejor el riesgo crediticio real. Del mismo modo, un aumento del coeficiente de liquidez sobre activos (Liq), calculado como la liquidez sobre los activos totales, representa un costo de oportunidad perdida de intermediación financiera que incrementa los márgenes. El riesgo de mercado (MR) se define como la inversión disponible de cada banco sobre sus activos totales, mientras que (Cost) son los costos administrativos sobre los activos totales. También se utilizan otras dos variables, la participación de mercado (Share) y el coeficiente de concentración bancaria (IC3), en regresiones separadas a fin de constatar si el poder de mercado de los bancos o la concentración del sistema tienen un efecto sobre los márgenes. El supuesto general es que ambas variables deberían aumentarlos. También se incluyen otras variables macroeconómicas condicionantes: la tasa interbancaria de Londres ofrecida a tres meses (LIBOR), la inflación interna (Inf) y el tipo de cambio nuevo sol por dólar de EE.UU.

En el cuadro 17.4 se presentan las estimaciones de ambas regresiones de panel, que permiten llegar a las siguientes conclusiones:

  • El resultado principal es que las principales variables explicativas—el riesgo crediticio y de mercado, y los costos operativos y de liquidez—son todas positivas (como preveía la teoría) y sumamente significativas. Se trata de los factores determinantes de los diferenciales efectivos de la tasa de interés.

  • El coeficiente estimado para la variable de concentración bancaria (IC3) también es positivo, e indica que, por cada aumento de 1 punto porcentual en la concentración bancaria del sistema, el margen de la tasa de interés efectiva aumenta 0,074 puntos porcentuales. Esa estimación duplica con creces la de 0,033 de Espino y Carrera (2005), para la que los autores utilizaron datos trimestrales de 1995 a 2004.

  • Sin embargo, el coeficiente de la participación de mercado de cada banco es negativo y se observa que, por cada aumento de 1 punto porcentual en esa medida, el margen de la tasa de interés efectiva cae 0,16 puntos porcentuales. Ese resultado puede parecer contrario a la intuición, pero surge del hecho de que los bancos más grandes, que han acumulado participación de mercado, son las instituciones que experimentaron menores márgenes de la tasa de interés efectiva, mientras que los bancos más pequeños, que perdieron participación de mercado, incrementaron sus márgenes.

  • Por último, los resultados de las variables macroeconómicas condicionantes son un tanto inesperados. El tipo de cambio no tiene efecto sobre los márgenes, lo cual no se espera si la paridad de la tasa de interés no cubierta se mantiene. Asimismo, el coeficiente LIBOR, una variable representativa para el costo de financiamiento externo, es negativo (aunque significativo).

Cuadro 17.4Regresiones de diferenciales de interés
Regresión 1 (Participación de mercado)Regresión 2 (Concentración bancaria)
NPLt0,09550,1059
(t)(9,3)(9,6)
LIQt0,09140,1001
(t)(6,8)(7,8)
MRt0,20120,1954
(t)(8,5)(8,4)
COSTt0,98501,0373
(t)(8,4)(9,4)
LIBORt−0,0018−0,0025
(t)(−6,2)(−6,3)
ERt−0,0001−0,0001
(t)(−0,8)(−0,5)
INFt−0,0023−0,0027
(t)(−7,3)(−8,0)
C0,0625−0,0073
(t)(5,7)(−0,3)
SHAREt−0,1623
(t)(−2,9)
IC3t0,0725
(t)(2,6)
R20,95270,9526
Prob (F)00
Cantidad de bancos1515
Observaciones1,2911,291
Fuentes: Superintendencia de Banca, Seguros y AFP y estimaciones del personal técnico del FMI.Nota: Los estadísticos t se encuentran por debajo de los coeficientes estimados. Métodos de regresión robusta no relacionada y errores estándar corregidos por panel.
Fuentes: Superintendencia de Banca, Seguros y AFP y estimaciones del personal técnico del FMI.Nota: Los estadísticos t se encuentran por debajo de los coeficientes estimados. Métodos de regresión robusta no relacionada y errores estándar corregidos por panel.

Conclusiones

El sistema bancario peruano está muy aventajado en comparación con otros sistemas latinoamericanos. Los bancos están bien capitalizados, tienen amplio acceso a fuentes de financiamiento mediante depósitos y se adecuan a políticas de aprovisionamiento prudentes. Y lo más importante: el sistema de otorgamiento de créditos es muy saludable. No obstante, el proceso de consolidación del Perú ha dado como resultado un sistema bancario más concentrado con niveles de participación externa ligeramente más bajos. Una pregunta aún sin responder es si el hecho de que no se reduzcan los diferenciales del sistema en su conjunto refleja cierta falta de competencia en el sector. Las regresiones de panel indicaron que los aumentos en los niveles de concentración del sistema incrementaban los diferenciales, pero también sugirieron que los bancos que acumularon participación de mercado acabaron por reducir sus diferenciales efectivos.

Si bien los diferenciales efectivos de la tasa de interés del sistema en su totalidad se han mantenido estables, varían en gran medida entre ciertos grupos de bancos. Contrariamente a lo que podría haberse esperado, tanto los diferenciales de interés como los no correspondientes a interés, y el retorno sobre los activos que generan interés, se han mantenido relativamente constantes a lo largo del proceso de consolidación del sistema bancario peruano y con la rápida expansión económica. En su mayoría, los bancos vieron incrementadas sus utilidades con rapidez gracias a las reducciones de personal y de gastos administrativos. Además, el aumento del uso de activos que generan interés y un entorno de costos más bajos de los fondos proporcionaron un impulso extra a las utilidades. Pero lo más interesante es que la experiencia y el comportamiento de los bancos más pequeños han sido considerablemente distintos de los tres bancos más grandes. Los bancos más pequeños alcanzaron diferenciales muy superiores y, si bien también incrementaron sustancialmente sus utilidades, no lograron controlar sus costos en la misma medida que los bancos más grandes. Por último, al comparar los bancos nacionales con los extranjeros, las diferencias entre los resultados parecen mucho menores.

Referencias

    AfanasieffTarsila S.Priscilla M.Villa Lhacer and Marcio I.Nakane. 2002. “The Determinants of Bank Interest Spreads in Brazil.Central Bank of Brazil Working Paper No. 46Banco Central do BrasilBrasília, Brazil (August).

    BrockPhilip and HelmutFranken. 2003. “Measuring the Determinants of Average and Marginal Bank Interest Rate Spreads in Chile, 1994–2001.Economia Chilena6 (3): 4565.

    EspinoFreddy and CesarCarrera. 2005. “Concentración bancaria y margen de las tasas de interés en Perú.Economic Studies of the Central Reserve Bank of PeruLima.

    EstradaDarioEstebanGomez and InesOrozco. 2006. “Determinants of Interest Rate Margins in Colombia.Economic Study No. 393Banco de la Republica de ColombiaBogotá, Colombia.

    Fitch Ratings. 2012. “Efficiency in Andean Banks.September13. www.fitchratings.com.

    GelosGaston R.2006. “Banking Spreads in Latin America.Working Paper 06/44International Monetary FundWashington, DC.

    International Monetary Fund. 2004. “Bank Profitability and Competition.Technical Note Financial Sector Assessment Program Update Republic of Kazakhstan Country Report No. 04/336International Monetary FundWashington, DC.

    MorónEduardoJohannaTejada and AlonsoVillacorta. 2010. “Competencia y Concentración en el Sistema Financiero en el Perú.Universidad del Pacifico Discussion Document DD/10/03Lima.

    RojasJorge. 2000. “Trends in Peruvian Bank Spreads,” In Why So High? Understanding Interest Rate Spreads in Latin America edited by PhilipBrock and LilianaRojas-Suarez. Washington, DC: Inter-American Development Bank.

    Superintendencia de Bancas Seguro y AFP. 2000–2013. Annual Reports. Lima, Peru.

    World Bank. 2015. 2014 Doing Business Indicators. World BankWashington, DC. http://www.doingbusiness.org/data.

Los términos “diferenciales de la tasa de interés” y “márgenes de la tasa de interés” se utilizan de manera equivalente en este capítulo.

Véanse análisis de los diferenciales bancarios en otros países de América Latina en Afanasieff et al. (2002); Brocky Franken (2003); Estrada, Gómez y Orozco (2006), y Gelos (2006).

Fitch Ratings (2012) señaló que la penetración demográfica (la cantidad de sucursales por cada 100.000 habitantes) y geográfica (la cantidad de sucursales por kilómetro cuadrado) son bajas en el Perú en comparación con otros países de la región. Si tomamos en cuenta la población rural relativamente grande del Perú, una expansión eficiente de los servicios bancarios en esas regiones exigirá que se seleccionen mecanismos adecuados de distribución.

El Banco Central de Reserva del Perú anunció a fines de 2014 que evaluará diversas medidas para reducir la dolarización en 2015.

Véase una derivación completa en el estudio FMI (2004). En el análisis, utilizamos datos anuales del ingreso y de balances de la SBS.

Puede no ser fácil discernir el verdadero nivel de activos y pasivos que pagan interés para utilizarlo en los cálculos de las tasas de interés efectivas de préstamos y depósitos. Por ese motivo, el término de error puede ser grande.

Los resultados obtenidos descomponiendo los bancos entre los cuatro más grandes y los restantes son muy similares.

Las variables que no se definen en el texto son las ganancias antes de impuestos (EBT), los activos totales (TA), el ingreso por interés (IR), el gasto por interés (IE) y los activos rentables (EA).

Los márgenes de utilidades obtenidas mediante las descomposiciones de la tasa de interés reflejan los beneficios antes de impuestos y se escalaron sobre la base de los depósitos. Como se señaló anteriormente, el análisis de coeficiente financiero permite arribar a una visión más precisa de la generación de ganancias y utilidades.

Todas las estimaciones se realizan utilizando el paquete de estadística econométrica EVIEWS y aplicando técnicas de regresión de datos de panel desequilibrados que suponen efectos fijos. Se calcularon estimadores robustos utilizando correcciones de regresión aparentemente no relacionada (SUR) transversales del modelo de White para garantizar errores estándar robustos.

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