ESTRUCTURA DE MERCADO DEL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO

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1 ESTRUCTURA DE MERCADO DEL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO OSCAR A. DIAZ QUEVEDO * * El análss y conclusones del presente trabajo son de exclusva responsabldad del autor y no reflejan necesaramente la opnón del Banco Central de Bolva. Cualquer comentaro es benvendo al correo: odaz@bcb.gob.bo

2 8 OSCAR A. DIAZ QUEVEDO RESUMEN En las últmas décadas el sstema bancaro bolvano ha sufrdo mportantes transformacones destnadas a lograr una mayor efcenca. Sn embargo, en opnón de algunos economstas, polítcos y la poblacón en general, las entdades bancaras aún cobran altas tasas de nterés y los requermentos de colateral representan una restrccón mportante para el otorgamento de crédtos. En este contexto, es de especal nterés analzar la evolucón del grado de competenca de la banca bolvana en el período Para ello se utlzan nstrumentos desarrollados en la economía ndustral como el índce de Lerner de poder de mercado, la estmacón de varacones conjeturales y el estadístco H, así como el contraste de las hpótess Estructura-Conducta-Resultados (SCP) versus efcenca y la utlzacón de meddas de concentracón. La evdenca encontrada a través de dstntas metodologías sugere que exste un bajo grado de competenca entra las dferentes entdades bancaras, aunque se habrían dado avances mportantes en el proceso de ntermedacón y de consoldacón de sus actvdades que dervó en una mayor competenca en los últmos ses años, lo cual es corroborado por los dstntos modelos empleados. Clasfcacón JEL: C23, D21, D40, G21 Palabras clave: Competenca, sstema bancaro, estructura de mercado

3 ESTRUCTURA DE MERCADO DEL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO 9 I. INTRODUCCIÓN S se analza la evolucón recente del sstema fnancero bolvano, se constata la mportanca de los procesos de salda del mercado de algunas entdades ya sea por procesos de venta forzosa (absorcones) o fusones, que puderon ocasonar cambos en la estructura compettva del mercado. Por otra parte, el crecmento y consoldacón de los mercados fnanceros conduce a plantearse una cuestón mportante, qué efectos tene la estructura de mercado sobre la efcenca desde una perspectva socal. La economía del benestar señala que un mercado de competenca perfecta asgna efcentemente los recursos (menor preco y mayor produccón) frente a otros mercados no compettvos. Por otra parte, en la lteratura exstente acerca de las estructuras compettvas se señala los efectos negatvos del poder de mercado. En el mercado bancaro bolvano se observan dos hechos mportantes en las últmas dos décadas. Prmero, una mayor concentracón debdo a la reduccón del número de entdades que operan en el mercado y segundo, se han llevado a cabo meddas drgdas a aumentar la competenca y efcenca, entre las cuales se pueden ctar la lberacón de las tasas de nterés, la elmnacón de la banca estatal y la subasta de crédtos refnancados, la creacón de la Autordad de Supervsón del Sstema Fnancero y Entdades Fnanceras y la promulgacón y aprobacón de la Ley de Bancos y Entdades Fnanceras. Lo anteror ha supuesto un cambo estructural en las condcones en la cual compten los bancos, aprecándose dos fuerzas contrapuestas. Por una parte, el fomento a la lbre competenca, propcando la reduccón de las barreras de entrada y por otra parte, la posble reduccón de la competenca debdo al aumento de la concentracón del mercado bancaro como consecuenca de los procesos de venta forzosa y fusón entre entdades. En este contexto, en la lteratura exstente no hay unanmdad respecto al resultado global, es decr, s el cambo estructural de los últmos años ha supuesto un aumento o una dsmnucón de los nveles de competenca, y por tanto un aumento o, por el contraro, una dsmnucón de la efcenca socal dervada de la labor de ntermedacón bancara. La lteratura sobre la evolucón de la competenca bancara muestra la exstenca de dversas líneas abertas a la nvestgacón, dada la falta de respuestas convncentes y concluyentes a muchas nterrogantes. Por lo tanto, exste la necesdad de profundzar en varos temas, como la

4 10 OSCAR A. DIAZ QUEVEDO relacón exstente entre la competenca en los mercados y la efcenca de los ntermedaros fnanceros, el mpacto de las fusones y adquscones, los efectos de la ntegracón fnancera sobre la competenca, la relacón exstente entre la estructura fnancera y la rvaldad compettva, entre otros. La presente nvestgacón ntenta dar respuesta a algunas de estas nterrogantes para el caso bolvano. En este contexto, es de nterés analzar la evolucón del grado de competenca de la banca bolvana, utlzando para ello los nstrumentos desarrollados en la economía ndustral como el índce de Lerner de poder de mercado, la estmacón de varacones conjeturales 1 y el estadístco H, así como el contraste de las hpótess Estructura-Conducta-Resultados (SCP por sus sglas en nglés) versus efcenca y la utlzacón de meddas de concentracón. El trabajo se estructura de la forma sguente. En el apartado II se descrben los nstrumentos que mden el grado de competenca y que se han utlzado en el caso concreto del sector bancaro y se recoge evdenca empírca para el caso del sstema bancaro bolvano utlzando dstntas metodologías. En el apartado III, se presentan las conclusones. II. INSTRUMENTOS PARA LA MEDICIÓN DE LA COMPETENCIA 2 La medcón de la estructura de mercado (o grado de competenca) en el sector bancaro presenta dfcultades conceptuales y metodológcas. Un prmer problema es la defncón del mercado relevante, cuestón que resulta fundamental para poder obtener resultados concluyentes sobre el nvel de competenca en el msmo. Sn embargo, el mayor problema consste en la eleccón de metodología para evaluar la competenca bancara. La lteratura bancara sobre la estructura de mercado agrupa a los nstrumentos de medcón en dos bloqu 1 Bresnahan (1982) y Lau (1982) propone una contraste utlzando le estmacón de varacones conjeturales. 2 Esta seccón se basa en el trabajo de Nagore (2003).

5 ESTRUCTURA DE MERCADO DEL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO 11 bloques. En el prmero se hallan meddas que no provenen de una relacón teórca establecda a pror, entre las que se encuentran el contraste de la hpótess Estructura-Conducta-Resultados (SCP por sus sglas en nglés) vs. efcenca y el cálculo de ndcadores de concentracón (absolutos y relatvos). El segundo bloque está conformado por nstrumentos basados en modelos teórcos 3. En este grupo se ncluyen el índce de Lerner y las varacones conjeturales (que están basados en el modelo de Mont-Klen) y el estadístco H basado en el modelo de comportamento compettvo de Panzar y Rosse (1987, P&R). Los prmeros trabajos sobre la estructura de mercado del sector bancaro se referen fundamentalmente al paradgma SCP. Sn embargo, estos estudos no ofrecen evdenca empírca concluyente y presentan seros problemas metodológcos. Por esta razón, se desarrollaron metodologías alternatvas que ofrezcan conclusones más precsas. II.1 LA EVIDENCIA EMPÍRICA PARA BOLIVIA II.1.1 METODOLOGÍA DE LOS MODELOS SCP El paradgma SCP postula que la estructura del mercado afecta a la conducta y los resultados de las empresas. El argumento se centra en que la concentracón facltará la adopcón de conductas colusvas, de modo que los precos se desvarán de la referenca de competenca perfecta obtenéndose benefcos extraordnaros para las empresas. Esta hpótess tradconal afrma que los bancos podrían extraer rentas de monopolo en los mercados más concentrados, ofrecendo bajos tpos de nterés a los depostantes y cargando altos tpos a los prestataros. Empírcamente, no se rechaza dcha hpótess s se encuentra una relacón postva y sgnfcatva entre rentabldad y alguna medda de concentracón del mercado. Es decr, s no se rechaza dcha hpótess, estamos afrmando que no exste competenca perfecta en el mercado, sno ejercco del poder de mercado. El uso de meddas de concentracón absoluta y relatva tambén se basa en el paradgma SCP. Entre las meddas empleadas se encuentran la 3 Modelos que provenen del enfoque de organzacón ndustral.

6 12 OSCAR A. DIAZ QUEVEDO cuota de mercado de los n bancos más mportantes CM(n), la cual se calcula como la suma de las cuotas de mercado de las n entdades fnanceras más grandes. En el sstema bancaro bolvano los índces de concentracón absolutos en las últmas dos décadas presentan tendencas crecentes tanto para cartera como para depóstos. 4 A comenzos de la década pasada (exactamente en 1993), en promedo 44% y 40% de los depóstos y cartera se concentraron en los tres bancos más mportantes en ese momento, mentras que a fnales de la década el porcentaje se elevó a 50% en ambas varables. En 2007 en promedo los ndcadores menconados ascenderon a 58% y 52% respectvamente (Gráfco 1). Gráfco 1: Concentracón absoluta para cartera y depóstos (En porcentaje) Depóstos Cartera Polnómca (Depóstos ) Lneal (Cartera ) Ene-93 Ene-94 Ene-95 Ene-96 Ene-97 Ene-98 Ene-99 Ene-00 Ene-01 Ene-02 Ene-03 Ene-04 Ene-05 Ene-06 Ene-07 Fuente: Autordad de Supervsón del Sstema Fnancero Elaboracón: Propa Una de las lmtacones de este ndcador es que no consdera los cambos que se producen en la totaldad de la estructura bancara, pues solo se están contablzando los n mayores bancos de dcho mercado. Por otra parte, esta medda tende a subestmar las dferencas en los nveles de concentracón entre países, ya que los nveles de concentracón entre los tres mayores bancos de dos países podrían ser smlares, pero sus grados de competenca podrían dferr sustancalmente. 4 Los índces se construyeron como la suma de las partcpacones de mercado de los tres bancos más mportantes en cada período del tempo.

7 ESTRUCTURA DE MERCADO DEL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO 13 La medda de concentracón más utlzada es el índce de Herfndahl- Hrschman, que se calcula como la suma de los cuadrados de las cuotas de mercado de cada empresa que compte en dcho mercado, es decr: n 2 HH = CM = 1 (1) Donde CM es la cuota de mercado del banco y n es el número de bancos del mercado. Por tanto el índce HH sntetza la nformacón del tamaño relatvo y de la dstrbucón de la cuota de mercado de las empresas, lo que hace que esta medda sea más utlzada que las de concentracón absoluta. Como señalan Corvoser y Gropp (2002), a dferenca de las meddas de concentracón absoluta, el índce HH refleja los cambos en la estructura de mercado de los bancos más pequeños y puede resultar una medda más apropada para comparar la concentracón entre países. El índce HH puede varar entre un mínmo de 0 y un máxmo de El índce se aproxma a cero cuando un mercado tene un gran número de empresas de smlar tamaño. El índce aumenta cuando el número de empresas del mercado dsmnuye y cuando es mayor la partcpacón de algunas empresas. En la lteratura en general se ndca que s el índce oscla entre corresponde a un mercado moderadamente concentrado, y s el valor del índce es mayor o gual a supone un mercado altamente concentrado. 5 En el caso del sstema bancaro bolvano, la concentracón mantuvo una tendenca crecente pero moderada en los últmos años. En 1993 la concentracón promedo medda por el índce de HH fue en captacones y en colocacones, a fnes de la década del 2000 las cfras fueron de y respectvamente. Hasta meddos de la década presente la concentracón se mantuvo estable a excepcón de fnales de 2006 cuando se fusonaron dos de las entdades más grandes del mercado, pero aún en dcho período no se superó un nvel mayor al de (Gráfco 2). 5 Véase Arreaza et. al. (2001)

8 14 OSCAR A. DIAZ QUEVEDO Gráfco 2: Índce de concentracón Herfndahl-Hrschman para cartera y depóstos Depóstos Cartera Ene-93 Ene-94 Ene-95 Ene-96 Ene-97 Ene-98 Ene-99 Ene-00 Ene-01 Ene-02 Ene-03 Ene-04 Ene-05 Ene-06 Ene-07 Fuente: Autordad de Supervsón del Sstema Fnancero Elaboracón: Propa Este nstrumento, como proxy de la medda del grado de competenca, se debe utlzar con cautela dado que no tene un fundamento teórco sóldo n una evdenca empírca robusta que lo respalde. Cetorell (1999) da ejemplos numércos en los que el uso de este índce puede dar lugar a decsones erróneas. Además, la evdenca empírca relatva a este tema es ambgua. Berger y Hannan (1989, 1991) y Neumark y Sharpe (1992) sugeren una relacón postva y sgnfcatva entre concentracón y ejercco de poder de mercado, Jackson (1992 y 1997) no llegan a resultados defntvos y Angeln y Cetorell (1999) encuentran nconsstencas en los resultados obtendos aplcando el índce HH en comparacón con las conclusones que dervan del contraste de varacones conjeturales. Por otra parte, Rhoades (1995) muestra que las característcas estructurales pueden varar amplamente en mercados que tenen el msmo HH, a pesar de que dcho índce ncorpore cuota de mercado y número de empresas. Corvoser y Gropp op.ct. señalan otras lmtacones de este índce: varía con el tamaño del país e gnora la posbldad de que algunos mercados puedan ser más compettvos que otros.

9 ESTRUCTURA DE MERCADO DEL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO 15 A pror, una decsón de los defensores de la competenca basada en esta medda podría resultar errónea, por lo que sería recomendable utlzar una metodología alternatva y complementara encuadrada en el enfoque de organzacón ndustral, que analce la conducta de los bancos en base a análss empírcos del comportamento bancaro en lugar de utlzar nformacón explícta sobre la estructura del mercado. Observando los índces de concentracón presentados se pueden aprecar dos hechos mportantes, prmero en la década pasada exstó una clara tendenca crecente de la concentracón en el sstema bancaro que concde con la salda de un número mportante de bancos del mercado. Segundo, desde ncos de la década actual los índces de concentracón se mantenen estables e ncluso se mantenen por debajo del nvel alcanzado en Esto sugere que en este período, pese a la desaceleracón de la actvdad de ntermedacón, las entdades que actualmente operan en el mercado atravesaron una fase de consoldacón. Por ejemplo, durante 1993 en promedo cada entdad contaba aproxmadamente con el 6% de partcpacón de los depóstos y cartera del mercado, en el cual operaban 18 entdades bancaras prvadas, mentras que en 2007 la partcpacón promedo fue 8,3% en depóstos y cartera con 12 bancos en el mercado. Además, todas las entdades que actualmente operan en el mercado han ncrementado su partcpacón con respecto a comenzos de la década pasada salvo el caso de dos de los cuatro bancos extranjeros que actualmente se hallan en funconamento. En las últmas dos décadas el sstema bancaro se ha vsto sometdo a un proceso de reestructuracón y consoldacón que culmnó en cambos en los nveles de concentracón del mercado. De acuerdo con la hpótess de los modelos SCP, la mayor concentracón habría generado una menor competenca dentro del sstema bancaro. Sn embargo, la teoría de la contestabldad 7 desarrollada por Baumol (1982) sostene que la smple amenaza de entrada al mercado puede nducr a una conducta más compettva ndependentemente del número de entdades que operen en el mercado. Por otra parte, la hpótess de la efcenca propuesta por Demsetz (1974) señala que la mayor 6 Salvo a fnales de 2006 que se produce la fusón de dos bancos consderados grandes. 7 La dea básca de un mercado contestable es que por una parte exsten un conjunto de condcones que pueden generar un resultado compettvo ncluso en sstemas concentrados.

10 16 OSCAR A. DIAZ QUEVEDO concentracón puede resultar de la decsón estratégca de las empresas (bancos) más efcentes de ncrementar su poder de mercado más que aprovechar sus ventajas en efcenca a los nveles orgnales de estructura de mercado y precos. Nnguna de estas dos líneas de razonamento concuerda con la hpótess de que una mayor concentracón nducría a una menor conducta compettva, por lo que se requeren modelos alternatvos para probar empírcamente el tpo de estructura del sstema bancaro. Por ello se empleó una metodología que se enmarca dentro de la hpótess SCP que analza la relacón entre la concentracón y rentabldad (o precos o costes) de las empresas 8. La hpótess tradconal SCP sugere que cuando una entdad opera en un mercado con pocos competdores, el uso del poder de mercado puede dar lugar a precos más altos para los usuaros lo cual puede conllevar mayores costes (menor efcenca productva a través de mayores salaros o gasto en ofcnas) y/o una mayor rentabldad de las empresas que compten en el sector. Esta hpótess tradconal ha sdo abertamente rebatda y crtcada. 9 Entre las hpótess alternatvas destaca la de estructura de mercado efcente planteada por Demsetz, que ndca que las entdades más efcentes son las más rentables y las que tenden a ganar una mayor cuota de mercado, con lo que se produce un aumento en la concentracón de la ndustra. Para el contraste de las hpótess en los modelos SCP se suele emplear un análss de regresón en el cual las varables explcadas son los precos prncpales o la rentabldad bancara. Las varables explcatvas ncluyen la concentracón del mercado, barreras de entrada, costes de los nsumos, efcenca productva y/o las condcones macroeconómcas. Se debe tener en cuenta que la rentabldad puede explcarse por dferentes factores por lo que la relacón entre una mayor 8 Esta es la metodología más empleada en los estudos sobre competenca y estructura del sstema fnancero. 9 Un prmer grupo de crítcas se centran en los supuestos teórcos restrctvos que se precsan las entdades se deben comportar como olgopolstas de Cournot- para que se cumpla dcha relacón (Angeln y Cetorell, opc.ct.). En segundo lugar, la hpótess funconaba mejor hasta la década de 1980, cuando exstían mayores barreras de entrada (por ejemplo, lmtacones a la expansón terrtoral) y el proceso de lberalzacón estaba ncompleto. En tercer lugar, la evdenca empírca dsponble sobre dcha hpótess no es, en absoluto, concluyente (Glbert, 1984, Hannan, 1991; y Berger, 1995).

11 ESTRUCTURA DE MERCADO DEL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO 17 concentracón y mayores benefcos puede carecer de sgnfcado económco. 10 Sguendo a Carbó, López del Paso y Rodríguez (2000), la hpótess prncpal del paradgma SCP puede ser sntetzada por la sguente ecuacón: Π = α + β Concentracón + χ Control (2) donde Π expresa una medda de rentabldad o precos de la -ésma entdad; Concentracón se refere al nvel de concentracón de la -ésma entdad y Control es el vector de varables de control que puede contener las característcas de la entdad (fundamentales) y condcones económcas agregadas en los mercados en los que opera la entdad (varables sstémcas). A partr de la expresón general de la ecuacón (2), se estman las sguentes ecuacones: roa = α 0 + α1 spread + α2 efe + α3 cba + α4 act + α5gcb + u (3) spread = α 0 + α1 IHH + α2 efe + α3 cba + α4 act + α5gcb + v (4) Donde roa es la rentabldad de la entdades bancaras; spread representa el dferencal de tasas medas; efe es una varable que captura la efcenca admnstratva; cba es una medda de caldad de actvos; act es una varable de tamaño representada por el actvo de cada entdad, gcb es la tasa de crecmento anual de la cartera bruta y IHH el ndcador de concentracón de depóstos de Herfndahl- Hrschman 11 u y v corresponden a los errores de regresón. Para la estmacón de las ecuacones (3) y (4) se empleó la metodología de datos de panel lo que posblta la modelacón de las dferencas 10 Así lo revelan los R 2 de las regresones de los estudos realzados que, a pesar del gran número de varables ncludas, tenden a explcar entre el 10% y 20% de la varacón en los benefcos, véase Carbó op. ct. (2000). 11 La defncón y la descrpcón estadístca de las varables se encuentran en las Tablas 1 y 2 del anexo 1.

12 18 OSCAR A. DIAZ QUEVEDO nobservables entre las dstntas entdades bancaras. El método de estmacón empleado para el panel fue el de efectos fjos. 12 II.1.1.a RESULTADOS DE LA ESTIMACIÓN DEL MODELO SCP Los resultados de las estmacones se presentan en la Tabla 3 del anexo 1. En todo el período de análss no se halló evdenca a favor de la prncpal hpótess del modelo SCP dado que el coefcente que acompaña al índce de concentracón IHH es negatvo. Este resultado corrobora las conclusones del trabajo de Guzmán, Irusta y Rocabado (2007) en el cual muestran una relacón nversa entre el spread medo de cartera y depóstos y el índce de concentracón de la cartera bruta para los bancos grandes. Además los autores señalan que un sstema concentrado podría ncrementar la efcenca en el sstema. Su explcacón es smlar a la de Fuentes y Guzmán (2002), quenes analzan los márgenes de la ndustra bancara chlena: en la mayor competenca que se genera con menos entdades exge a los partcpantes lograr mejoras de efcenca para mantener nveles de rentabldad adecuados. Un resultado smlar se encuentra en el caso venezolano 13. Por lo anteror, en los últmos años el dferencal de precos de crédtos y depóstos (spread) no parece estar explcado por el grado de concentracón de las entdades bancaras sno por un conjunto más amplo de varables. De acuerdo a los supuestos de la metodología SCP, el spread es un determnante de la rentabldad de los bancos, como la concentracón no estaría nfluyendo en el spread, tampoco tendría efectos sobre la rentabldad. Por lo tanto, resulta más convenente estudar drectamente el efecto de los precos (spread) sobre la rentabldad. En la Tabla 3 del anexo 1 se estma la rentabldad del actvo (roa) en relacón a los precos (spread), así como al conjunto de varables anterormente especfcadas. La evdenca empírca no es concluyente a favor del modelo SCP. Por otra parte se debe reconocer que a medda que se ntroducen nuevos factores que afectan a la 12 La prueba de Hausman ofrecó evdenca a favor de emplear efectos fjos frente a los efectos aleatoros. 13 Basado en estudo teórcos Petersen y Rajan (1995), Cao y Sh (1999); Arreaza et al analzan el grado de concentracón en el mercado bancaro venezolano y encuentran de que en mercados emergentes dcha relacón es menos clara y no necesaramente drecta. En algunos casos una mayor concentracón puede generar economías de escala que permtrían bajar el spread.

13 ESTRUCTURA DE MERCADO DEL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO 19 rentabldad, éstos dfcultan la nterpretacón de la contrbucón margnal de cada varable a los cambos en la roa. En defntva, dado que la concentracón no parece contrbur a explcar las varacones en el spread, no puede ser consderada un determnante sgnfcatvo de la rentabldad. A su vez, puesto que la rentabldad de las entdades bancaras se explca por numerosos factores (más allá del spread) que nteractúan, resulta necesaro proponer alternatvas más allá del modelo SCP para la evaluacón de la competenca en el sector bancaro. II.1.2 METODOLOGÍA PARA EL CÁLCULO DEL ESTADÍSTICO H Una metodología amplamente utlzada para probar empírcamente la estructura de mercado del sstema bancaro es la denomnada estadístco H desarrollada por Panzar y Rosse (P&R). P&R formularon modelos smples para mercados de olgopolo, de competenca perfecta y de monopolo y dervaron un contraste de competenca a partr de la estmacón de las ecuacones de ngresos las cuales permten construr el estadístco H. La prueba se basa en la premsa de que los bancos emplearán dferentes estrategas de fjacón de precos en respuesta a un cambo en el costo de los nsumos dependendo de la estructura de mercado en la que operan. A partr del análss de la respuesta de los ngresos del banco ante cambos en los precos de los nsumos es posble nferr s una entdad opera en un mercado compettvo o s ejerce algún grado de poder de mercado (monopolo en el caso extremo). La prueba se derva de un modelo general del mercado bancaro, en el cual se determna el nvel de producto y el número de bancos de equlbro maxmzando el benefco tanto a nvel ndvdual como a nvel de la ndustra. 14 P&R demostraron que la suma de las elastcdades de los ngresos de una entdad con respecto a los precos de cada uno de los nsumos de la msma, puede ser empleada para dentfcar la naturaleza de la estructura de mercado subyacente en la cual opera la empresa. De lo anteror, el estadístco H se defne como: 14 El modelo se desarrolla en el anexo 2.

14 20 OSCAR A. DIAZ QUEVEDO H * m R w = = 1 * w R (5) donde es la varacón de los ngresos de equlbro y w es la * R varacón en el preco de los nsumos. En un equlbro compettvo de largo plazo el estadístco H debería ser gual a uno, ya que cualquer ncremento en el preco de los nsumos debería llevar a un ncremento proporconal de los ngresos. Los precos más altos de los nsumos elevan el costo margnal y el costo medo sn alterar el nvel óptmo de producto de una empresa ndvdual, lo cual oblgará a los bancos a ncrementar sus precos (tasas actvas) hasta cubrr los mayores costos. Durante el proceso de ajuste los bancos nefcentes quedarán fuera del mercado, lo cual ncrementará la demanda que enfrentan los bancos que permanezcan en la ndustra, generando un ncremento en precos e ngresos equvalentes al ncremento en los costos. En competenca monopolístca los ngresos crecen menos que proporconalmente ante varacones en el preco de los factores de produccón, por la nelastcdad de la demanda. Por tanto, valores de 0<H<1 son consstentes con la competenca monopolístca, sendo H una funcón crecente de la elastcdad de la demanda percbda. En este caso los bancos producen más y a un menor preco que en el monopolo. A pror, este tpo de competenca se adecua más con el comportamento observado en el mercado, que se caracterza por una tendenca de los bancos a dferencar los productos en cuanto a las varables cualtatvas y de publcdad, aunque su negoco básco sea práctcamente homogéneo. Fnalmente, H es negatvo cuando un ncremento en los precos de los nsumos eleva los costes margnales, reduce la produccón de equlbro y, por consguente, dsmnuye los ngresos totales de la empresa. En este caso la estructura de mercado consstente es un monopolo, un olgopolo con colusón perfecta o un olgopolo de corto plazo con varacones conjeturales. En resumen, los valores del estadístco del contraste de P&R se nterpretan como sgue:

15 ESTRUCTURA DE MERCADO DEL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO 21 Estadístco H H 0 Cuadro 1: Interpretacón del ndcador H Monopolo Interpretacón Olgopolo perfectamente colusvo o de corto plazo 0 < H < 1 Competenca monopolístca H=1 Competenca perfecta Fuente: Carbo et al (2000) y Nagore (2003) Para la estmacón se consderó que los nsumos empleados por los bancos son mano de obra, 15 captal y fondos prestables. Se ncluyeron otras varables de control, como el nvel de actvos (act) lo cual permte controlar por el tamaño de las entdades y otras varables específcas (S) de los bancos que pueden afectar a sus estructuras de costos e ngresos. 16 La especfcacón del modelo puede expresarse como (se omten los subíndces de tempo e ndvduales para una mayor comprensón): 3 ln( ng) = α 0 + α ln( w ) + β1 ln( act) + λ ln( S) + ε (6) = 1 Se deben resaltar algunos aspectos de la especfcacón planteada. La prmera es la eleccón de la varable dependente, algunos autores como Claessen y Laeven (2003) y Bkker and Haaf (2000) emplearon los ngresos como porcentaje de los actvos. Sguendo a De Bandt y Davs (2000), Nathan y Neave (1989), Molyneux (1994) entre otros, en la presente nvestgacón para las estmacones bases se utlzó la varable de ngresos sn escalar por actvos tal como lo sugere el modelo orgnal de P&R, pero tambén se realzan estmacones con la especfcacón planteada por los prmeros autores ctados. Por otra parte, se utlzó como varable dependente tanto el ngreso fnancero como el ngreso total para verfcar la robustez de la 2 j = 1 15 En el caso del preco de la mano de obra se requere el preco untaro por trabajador. Sn embargo, como no se cuenta con datos del número de trabajadores de 1993 a 1996, se empleo el rato gastos de personal a actvos, varable proxy utlzada en trabajos smlares (véase Yldrm y Phlppatos (2003)). 16 En anexo 2 se encuentra una explcacón de la forma en que se construyeron las varables del modelo (Tabla 4) y en la Tabla 5 un resumen estadístco.

16 22 OSCAR A. DIAZ QUEVEDO especfcacón. Sn embargo, se do mayor énfass sobre los resultados de las estmacones que utlzan al ngreso total como varable dependente ya que no se puede subestmar la crecente mportanca de los ngresos no fnanceros del sstema bancaro bolvano. Por otra parte, en cada estmacón se verfcó s la especfcacón correspondía ser estmada por efectos fjos o aleatoros a través de la prueba de Hausman. Entre las ventajas de le metodología de datos de panel se encuentra la posbldad de controlar por sesgo de heterogenedad y reducr el problema de multcolnealdad. Los datos fueron obtendos de las hojas de balance reportados por los bancos. Se utlzó la nformacón reportada por los bancos que operaban en cada momento del tempo, por lo cual se empleó la técnca de datos de panel no balanceado para el período enero 1993 a octubre 2007 con perodcdad mensual. Se realzó una estmacón para todo el período y luego se dvdó la muestra en dos subperíodos, el prmero de 1993 a 1999 y el segundo de 2000 a 2007 para verfcar s la estructura de mercado habría sufrdo alguna varacón en los últmos años. La especfcacón del modelo para todo el período de análss contó con 20 bancos entre naconales y extranjeros y un total de observacones. En el prmer período el número de bancos fue de 19 (1.370 observacones) mentras que para el segundo el número se redujo a 14 entdades bancaras (1.136 observacones) 17. Un aspecto central del estadístco H es que los contrastes deben realzarse con una muestra que se encuentra en una stuacón de equlbro a largo plazo. La prueba empírca para comprobar dcha stuacón se derva del hecho de que bajo mercados de captales perfectamente compettvos, las tasas de rendmento (ajustadas por el resgo) serán guales para todas las entdades de tal modo que, en equlbro, las tasas de rentabldad no deben estar correlaconadas estadístcamente con los precos de los factores. Para contrastar este equlbro, el estadístco de P&R es estmado utlzando como varable explcada en la ecuacón de la regresón la tasa de rentabldad sobre actvos (o sobre recursos propos) en lugar del total de los ngresos de la entdad. S H=0 en este contraste la stuacón es de equlbro, mentras que H<0 ndcaría desequlbro. 17 La reduccón del número de bancos se orgnó por la lqudacón y venta forzosa de algunas entdades bancaras y fusones que se efectuaron en el sstema bancaro bolvano.

17 ESTRUCTURA DE MERCADO DEL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO 23 II.1.2.a RESULTADOS DE LA ESTIMACIÓN DEL ESTADÍSTICO H Los resultados empírcos se presentan en la Tabla 5 del anexo 2. Para todo el período muestral ( ), el valor estmado del estadístco H fue lgeramente nferor a cero (-0,20) para el conjunto del sector bancaro. 18 Esto sgnfcaría una estructura de mercado de monopolo o de un olgopolo colusvo. Aunque la prueba de Hausman evdencó la presenca de efectos aleatoros, el coefcente H no cambó sgnfcatvamente al emplear el modelo de efectos fjos. 19 Para el prmer período ( ) se halló evdenca a favor de una estructura de mercado smlar al del período muestral completo (índce = -0,09), lo que concuerda con trabajos que concluyen que durante dcho período la banca bolvana operaba en condcones de un olgopolo colusvo. 20 El estadístco H para período fue de 0,23 utlzando como varable dependente a los ngresos fnanceros y 0,41 cuando se emplean los ngresos totales, lo cual evdencaría un mayor grado de competenca en el sector bancaro, pese a que el número de entdades dsmnuyó. Durante este período la banca atravesó un proceso de desaceleracón de la actvdad de ntermedacón fnancera. 21 La nueva estructura de mercado mperante en el sstema bancaro sería la de competenca monopolístca. Los resultados son robustos ante el cambo de la varable dependente. Sn embargo s se utlza el preco untaro por trabajador como el preco de la mano de obra se obtuvo que al emplear a los ngresos fnanceros como varable dependente se mantenen las conclusones anterores, pero al utlzar los ngresos 18 Este resultado es ndependente de s se emplea como varable explcada a los ngresos fnanceros o a los ngresos totales. 19 En la tabla 6 del anexo 2 el modelo de efectos fjos corresponde al numeral 1a y el de efectos aleatoros a 1b. 20 Ferrufno (1993) halló evdenca estadístca a favor de que en el período el mercado bancaro bolvano operaba bajo una estructura de olgopolo y que las accones ndvduales de los bancos más grandes no pasaban desapercbdas por el resto de las entdades que conforman el olgopolo, lo que concde con los resultados presentados por Díaz y Laguna (2007) al analzar la respuesta de las tasas de nterés de los bancos de menor tamaño frente a las entdades consderadas grandes al realzar una prueba de causaldad dnámca tpo Granger, llegando a la conclusón que el mercado se comporta como un olgopolo colusvo en el período Este proceso se ncó a fnes de 1999 y tuvo en 2002 su punto de mayor contraccón. En 2005 se revrtó la tendenca decrecente en captacones y colocacones del sstema bancaro.

18 24 OSCAR A. DIAZ QUEVEDO totales exstría evdenca de una estructura de mercado olgopólca para el segundo período. 22 Por lo tanto, s ben exstría evdenca sólda a favor de que en el período la estructura de mercado correspondó a un olgopolo colusvo, la evdenca empírca empleando el modelo planteado por P&R ndcaría una mayor competenca para el segundo período ( ), pasando a una estructura de competenca monopolístca. Sn embargo, los datos no son concluyentes frente a cambos en la especfcacón del modelo. Cabe señalar que se evdencó que en la muestra analzada se encontró una stuacón de equlbro a largo plazo. Para verfcar tal stuacón, se efectuó la regresón del roa en funcón de los msmos determnantes que los ngresos de los bancos al calcular el estadístco H se aceptó la hpótess que éste sería gual a cero, lo que reflejaría que la muestra se encontraría en equlbro de largo plazo (Tabla 7 del anexo 2). II.1.3 EL INDICADOR DE BOONE 23 El modelo de Boone se basa en la hpótess de que las frmas más efcentes (aquellas con menores costos margnales) logran mayores benefcos o poseen mayor partcpacón de mercado y que este efecto es más sgnfcatvo en los mercados compettvos. Este ndcador mde el efecto de la efcenca sobre el desempeño de la empresa en térmnos de benefcos o partcpacón de mercado. La dea es que la competenca ncentva el desempeño de las empresas efcentes en desmedro de las empresas nefcentes lo cual queda reflejado en sus menores ganancas y la reduccón de sus cuotas de mercado. Esta metodología se relacona con la hpótess de efcenca la cual explca el desempeño de los bancos a partr de las dferencas en efcenca. La metodología propuesta en esta seccón es nnovatva ya que permte medr el grado de competenca para todo el mercado bancaro y tambén 22 Resultados dsponbles s se solctan al autor. 23 Esta seccón está basada en el trabajo de Leuvenstjn op.ct. De acuerdo a los autores no exstrían trabajos prevos que adapten esta metodología a los análss de la estructura de mercado en un sstema bancaro.

19 ESTRUCTURA DE MERCADO DEL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO 25 para dferentes productos de dcho mercado, como el mercado credtco y para dstntos tpos de entdades (banca comercal, mutuales de ahorro y cooperatvas de ahorro y préstamo). Otra ventaja del ndcador de Boone es que no se requere de mucha nformacón para calcularlo Una desventaja es que asume que los bancos pasan la menor parte de su gananca en efcenca a sus clentes. Leuvenstjn et al. (2007), adaptan el planteamento de Boone 24 para analzar la estructura de mercado en el sector bancaro de Estados Undos, Japón y cnco países de la Unón Europea (Itala, Holanda, Alemana, Gran Bretaña y España), a partr del cual estman la sguente ecuacón: ln( s ) = α + β ln( cm ) (7) Donde s es la partcpacón de mercado defnda como s, = q / q j j q es el producto del banco y la sumatora ndca el producto del sstema bancaro en su conjunto, cm es el costo margnal (que se supone constante) del banco. A pror se esperaría un ncremento de la partcpacón de mercado en aquellos bancos con menor costo margnal, es decr que el coefcente β sea negatvo. A mayor competenca más fuerte debería ser esta relacón y más grande, en térmnos absolutos, tendría que ser coefcente que Leuvenstjn op. ct. denomnan como el ndcador de Boone. Como señalan los autores, el modelo fue log-lnealzado para evtar problemas de heteroscedastcdad, por lo cual β es una elastcdad. Cabe hacer notar que el modelo de Boone es una smplfcacón de la realdad. Prmero, los bancos efcentes pueden elegr traspasar menores costos a mayores benefcos o a menores precos de sus productos fnales con el propósto de ganar una mayor partcpacón en el mercado. El planteamento de Leuvenstjn op.ct. asume que el comportamento de los bancos se encuentra a la mtad de estos dos extremos, de tal forma que los bancos traspasan parte de sus ganancas en efcenca a sus clentes y que este comportamento no 24 Ver anexo 3

20 26 OSCAR A. DIAZ QUEVEDO dfere entre bancos. Segundo, se gnoran las dferencas entre los productos ofrecdos por los dstntos bancos (se asume un producto homogéneo), con lo cual se gnora las dferencas del producto ya sea por caldad, dseño o nnovacón. Como los costos margnales no son observables, Leuvenstjn op.ct estman esta varable, asumendo que la funcón de costos apropada para la banca es una funcón translog 25. La especfcacón para la funcón de costos es la sguente: ln( C ( w * z)) = α k = 1 1 α k ln( yk / z) α ln( y km k = 1 m= 1 k z)ln( y m z) + 2 = 1 β ln( w 1 w3 ) j = 1 j = 1 β ln( w w )ln( w 3 j w ) + 3 (8) 2 2 k = 1 = 1 ρ ln( y k k z)ln( w 1 2 w3 ) + π1 ln z + π 2(ln z) θ ln( y k k = 1 k z)ln z + 2 φ ln( w = 1 2 w )ln z + τ t + τ t + v El teorema de dualdad mpone que la funcón de costos sea lneal y homogénea en los precos de los nsumos y smétrca, por lo que las sguentes restrccones deben mponerse sobre los parámetros: β = 1 β j = 0 j α j, para todo α =, para todo, j km mk ρ k = 0, para todo k k β = β, para todo k, m Al gual que en Díaz (2007), el estudo sguó el enfoque de ntermedacón bajo el cual la prncpal tarea de un banco es el de servr como canal de ntermedacón entre oferentes y demandantes de fondos prestables. De este modo se consderaron a los crédtos y las nversones como los productos bancaros, mentras que los depóstos, la mano de obra y el captal como los nsumos del proceso productvo. Por tanto, la funcón de 25 Nna (1997) y Díaz (2007) emplean una especfcacón smlar para determnar la efcenca de la banca bolvana y Salas (1998) para comprobar la exstenca de economías de escala en el sstema bancaro bolvano.

21 ESTRUCTURA DE MERCADO DEL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO 27 costos estmada ncluyó dos productos: cartera bruta y 1 e nversones fnanceras y 2 ; tres precos de nsumos varables: el preco de la mano de obra w 1, del captal w k y del núcleo de los depóstos w. Bajo este enfoque, el costo está compuesto por los costos fnanceros y operatvos. La Tabla 8 del Anexo 3 ofrece explcacón de la forma en que se construyeron las varables del modelo. Sguendo a Berger y Mester op. ct., el costo total y el preco de los nsumos se normalzaron por el preco de los depóstos para mponer homogenedad lneal en el preco de los nsumos. 26 El Teorema de Young asegura el cumplmento de las condcones de smetría. 27 El costo y los productos se normalzan por el patrmono, lo que permte controlar por heteroscedastcdad y sesgo de escala. 28 En general, los bancos grandes tenen mayores costos que los pequeños, por lo que sus errores aleatoros tendrían varanzas más grandes s no se efectuara la normalzacón menconada. Por otra parte, consderando que los métodos de produccón evoluconan en el tempo y sguendo a Coell et al. (1998), se ncluyó una varable de tendenca (t), que permte capturar el progreso tecnológco y los cambos de los factores ambentales, organzaconales y de la teoría del aprendendo al hacer (learnng by dong), los cuales pueden afectar el uso de los dstntos nsumos de produccón. Esta es una varante mportante con relacón al trabajo de Leuvenstjn op.ct., quenes s ben explcan que el modelo de Boone gnora las dferencas del producto ya sea por caldad, dseño o nnovacón, no buscan alguna varable que capture este efecto. Una forma senclla de hacerlo de recoger al menor parte de estos efectos no observables es con la ntroduccón de la varable propuesta por Coell op.ct. II.1.3.a RESULTADOS DE LA ESTIMACIÓN DEL INDICADOR DE BOONE Al gual que la estmacón del índce de P&R, el período de análss es de y posterormente se obtuveron estmacones del ndcador de Boone (coefcente β en valor absoluto) para los subperíodos y , los resultados se presentan en la Tabla 9 del anexo 26 Esto quere decr que en una frontera efcente, al duplcar todos los precos de los nsumos tambén se duplca el costo. 27 Para una dscusón más profunda del teorema de Young, ver Mas-Collel y Whnston (1995). 28 Para una mayor dscusón ver Berger y Mester op.ct. y Berger y De Young (2001).

22 28 OSCAR A. DIAZ QUEVEDO 3. La técnca empleada fue la de datos de panel con efectos fjos. 29 Los resultados muestran una mejoría en el grado de competenca del sstema bancaro en los últmos años con relacón al prmer período analzado (Gráfco 3). Gráfco 3: Indcador de Boone para el sstema bancaro bolvano 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0 Período Período Período Fuente: Cálculos del autor De acuerdo con los resultados obtendos, se evdencó una mayor competenca en el período que en el período , corroborando el comportamento de la estructura de mercado obtenda a través del ndcador P&R. Debdo a que la metodología fue empleada en pocos trabajos no es posble realzar comparacones con países vecnos, sendo el únco referente el trabajo de Leuvenstjn op.ct en cual se halló que el país con un sstema bancaro con menor competenca, al analzar úncamente el producto credtco, es Japón con un ndcador de 0,72 y el de mayor competenca Estados Undos con un ndcador de 5,41 (Gráfco 4). 29 El trabajo de Leuvenstjn el al. (2007) utlzan el método de GMM (Generalzed Method of Moments).

23 ESTRUCTURA DE MERCADO DEL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO 29 Gráfco 4: Indcador de Boone por países Estados Undos Itala Holanda Franca Bolva Fuente: Cálculos del autor III. CONCLUSIONES El trabajo nvestga la estructura de mercado en la ndustra bancara bolvana a través de dstntas metodologías. La evdenca empírca exstente es escasa y nula para el últmo deceno, por lo cual los resultados obtendos son de gran valor para entender el grado de competenca en el mercado bancaro. En cuanto a la metodología, los pocos estudos anterores contrastaron la hpótess prncpal del llamado paradgma de Estructura-Conducta- Resultados (SCP). En este estudo se realzó un contraste de esta hpótess con un modelo empírco de datos longtudnales. Los prncpales resultados obtendos muestran el escaso poder predctvo de los modelos SCP para medr la competenca bancara. Asmsmo, el análss paralelo de la rentabldad revela como no sólo el dferencal de precos de crédtos y depóstos, sno un conjunto muy amplo de varables, determnan la evolucón de la ROA. En el trabajo se presentó evdenca que la concentracón no se encuentra sgnfcatvamente relaconada con los precos y estos últmos no consttuyen el únco determnante de la rentabldad, por lo que resulta convenente aplcar metodologías alternatvas al modelo SCP.

24 30 OSCAR A. DIAZ QUEVEDO En prmer lugar, el cálculo del estadístco-h de Rosse-Panzar (como suma de las elastcdades del ngreso total respecto a los precos de los factores) sugere una mayor competenca y que el mercado habría pasado de una estructura de olgopolo en el período a una stuacón de competenca monopolístca para el período Sn embargo, este ndcador se encuentra afectado por un conjunto amplo de supuestos y restrccones que condconan sus resultados. Ante estas lmtacones, se realzó una tercera aproxmacón: el cálculo del índce de Boone, cuya metodología es relatvamente nueva por lo que exste poca evdenca empírca a nvel nternaconal. Los resultados para el sstema bancaro bolvano ndcan que en el período habría aumentado el nvel de competenca. Sn embargo en comparacón con otros países, éste nvel aún sería bajo.

25 ESTRUCTURA DE MERCADO DEL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO 31 ANEXO 1 Tabla 1: Defncón de varables del modelo SCP Varable Defncón spread roa efe cba act gcb hh Dferencal de tasas medas Utldades anualzadas / actvos Gastos admnstratvos anualzados / actvos Cartera bruta / actvo Actvo tasa de crecmento anual de la cartera bruta Índce de Herfndhal-Hrshman Fuente: Autordad de Supervsón del Sstema Fnancero (ASFI) Elaboracón propa Varable Tabla 2: Estadístcas descrptvas mensuales (En mllones de dólares y porcentajes) Undad de medda Promedo Máxmo Mínmo Desvacón estándar Período roa % 0,3 2,5-2,2 0,7 spread % 7,7 23,7 5,2 4,2 efe % 3,8 5,9 0,1 1,1 cba % 72,4 78,3 63,3 3,4 act $us 4.310, ,8 614,1 895,0 gcb % 8,8 737,0-86,3 59,6 hh 1.197, ,1 850,4 144,1 Período roa % 0,3 2,5-2,2 0,8 spread % 9,3 23,7 5,6 5,6 efe % 3,3 5,9 0,1 1,4 cba % 72,4 78,3 65,7 3,2 act $us 4.281, ,8 614,1 1149,9 gcb % 25,7 737,0-86,3 87,0 hh 1.094, ,0 850,4 120,6 Período roa % 0,2 1,4-1,2 0,6 spread % 6,3 7,5 5,2 0,5 efe % 4,2 4,9 3,8 0,3 cba % 72,3 78,2 63,3 3,6 act $us 4.335, , ,0 577,1 gcb % -4,5 10,9-16,1 7,8 hh 1.291, , ,6 89,3 Fuente: Autordad de Supervsón del Sstema Fnancero (ASFI) Elaboracón propa

26 32 OSCAR A. DIAZ QUEVEDO Tabla 3: Resultados de la estmacón del modelo SCP (Varables dependentes spread y roa)* spread Roa efe 0,35-0,27 (4,79) (-6,16) cba -0,11-0,03 (-8,61) (-4,07) log(act) 0,82-1,25 (2,75) (-7,85) gcb 0,00 0,01 hh -0,0051 (-0,92) (4,45) (-5,35) spread 0,01 (0,66) R2 Ajustado 0,45 0,17 Efectos fjos (F) 80,43 21,37 Hausman (Ch2) 42,36 23,65 N observacones N bancos Período ene94-ago07 ene94-ago07 Elaboracón propa * t estadístco en paréntess

27 ESTRUCTURA DE MERCADO DEL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO 33 ANEXO 2 La metodología propuesta por P&R (1987), plantea analzar la estructura de mercado de una ndustra a partr del análss de la efcenca y el tamaño de sus ntegrantes. Por lo que defne una funcón de ngresos (R) y una de costos (C). R = R( y,n,z ) C = C( y,w,x ) (1) Donde: R = ngresos C = costos y = producto n = numero de frmas z = varables exógenas que afectan el ngreso w = precos de los nsumos x = otras varables exógenas Se plantea la funcón de benefcos: = R( y,n,z ) C( y,w,x ) π (2) A partr de la cual se maxmzan los benefcos de las frmas gualando ngreso margnal con costo margnal: R C 0 R( y,n,z ) = C ( y, p,x ) (3) Lo que mplca que ante benefcos nulos el mercado se encuentra en equlbro. Por su parte se plantea una funcón de produccón que maxmza los benefcos: y * * y ( z, p,x ) = (4) Remplazando y* en R = R( y, n, z) se obtene la denomnada funcón ngreso reducda:

28 34 OSCAR A. DIAZ QUEVEDO R * * * R ( y ( z, p,x ),n,z ) = (5) Luego, el banco maxmza sus benefcos cuando el ngreso margnal es gual al costo margnal: ' ' R ( y,n,z ) C ( y,w,x ) 0 (6) = donde R representa el ngreso margnal y C al costo margnal del banco, y es el producto del banco, w es un vector con los precos de los m nsumos utlzados por el banco, z y x son vectores de varables exógenas que trasladan las funcones de ngresos y costos respectvamente. A nvel de mercado (en equlbro) la restrccón de cero benefco se cumple: * * * * * R ( x,n,z ) C ( x,w,t ) 0 (7) = Las varables con astersco representan valores de equlbro. El poder de mercado se mde por la respuesta de los ngresos (de equlbro) del banco ante cambos en los precos de los nsumos. P&R plantean que la estructura de mercado puede ser deducda a partr de analzar cambos en los precos de los nsumos sobre el ngreso de equlbro meddo por la ecuacón de ngreso reducda, es decr medante las elastcdades preco ngreso referente a los nsumos, y defnen el estadístco H como: = m = 1 * R w w * R H (8) que es equvalente a la ecuacón (5) del presente documento trabajo.

29 ESTRUCTURA DE MERCADO DEL SISTEMA BANCARIO BOLIVIANO 35 Tabla 4: Defncón de las varables del modelo de P&R Nomenclatura Varable Defncón LPK logartmo del preco del captal (Seguros + Impuestos + Mantenmento y reparacones) / actvo fjo LPL logartmo del preco de la Gastos de personal / actvo mano de obra LPI logartmo del preco de los Gastos fnanceros mputados sobre los depóstos depóstos / depóstos totales LRIS logartmo de la varable de Prevsones / actvo resgo LACT logartmo del actvo Actvo total logartmo la cartera bruta a LCBA actvo Elaboracón propa Período Cartera bruta / actvo Tabla 5: Estadístcas descrptvas mensuales (En mllones de dólares y porcentajes) Undad de medda Promedo Máxmo Mínmo Desvacón estándar Ingresos fnanceros $us. 449,8 718,7 79,7 136,7 Ingresos totales $us. 482,9 721,5 87,0 104,5 Actvos $us , ,8 614,1 895,0 Utldades $us. 11,7 75,6-126,9 34,7 Preco del captal % 17,0 23,2 0,0 5,1 Preco de la mano de obra % 1,7 2,8 0,1 0,5 Preco de los fondos % 5,0 8,8 1,3 2,3 prestables Cartera bruta / actvo % 72,4 78,3 63,3 3,4 Prevsones / actvo % 7,7 15,9 0,8 5,1 ROA % 0,3 2,5-2,2 0,7 Período Ingresos fnanceros $us. 521,8 675,6 79,7 92,7 Ingresos totales $us. 536,5 680,8 87,0 90,5 Actvos $us , ,8 614, ,9 Utldades $us. 11,1 68,4-126,9 40,7 Preco del captal % 16,3 23,2 0,0 7,1 Preco de la mano de obra % 1,6 2,8 0,1 0,6 Preco de los fondos % 6,4 8,8 1,3 2,1 prestables Cartera bruta / actvo % 72,4 78,3 65,7 3,2 Prevsones / actvo % 2,9 7,6 0,8 2,1 ROA % 0,3 2,5-2,2 0,8

30 36 OSCAR A. DIAZ QUEVEDO Período Tabla 5: Estadístcas descrptvas mensuales (cont.) (En mllones de dólares y porcentajes) Monto Promedo Máxmo Mínmo Desvacón Ingresos fnanceros $us. 384,1 718,7 232,1 137,7 Ingresos totales $us. 434,1 721,5 303,5 92,1 Actvos $us , , ,0 577,1 Utldades $us. 12,1 75,6-56,9 28,4 Preco del captal % 17,5 23,2 14,8 2,0 Preco de la mano de obra % 1,8 2,1 1,6 0,1 Preco de los fondos % 3,7 7,8 2,1 1,8 prestables Cartera bruta / actvo % 72,3 78,2 63,3 3,6 Prevsones / actvo % 12,1 15,9 7,6 2,3 ROA % 0,3 1,5-1,1 0,6 Elaboracón propa Tabla 6: Resultados de la estmacón del modelo de P&R (Varables dependentes log (ngresos fnanceros) y log(ngresos totales)) Ingresos fnanceros Varable dependente Ingresos totales Varable 1a 1b 2 3 1a 1b 2a 2b 3 LPK -0,01-0,01-0,03 0,02-0,17-0,17 0,01 0,00-0,12 (-1,73) (-1,82) (-2,46) (4,16) (-11,89) (-12,15) (0,35) (-0,05) (-4,47) LPL -0,05-0,05-0,04 0,11 0,08 0,08 0,01 0,01 0,77 (-6,79) (-6,83) (-7,41) (4,32) (3,48) (3,55) (0,54) (0,51) (6,09) LPI 0,03 0,03-0,07 0,10-0,11-0,12-0,11-0,11-0,24 (4,67) (4,62) (-8,69) (9,48) (-5,04) (-5,51) (-6,06) (-6,32) (-4,87) LRIS -0,09-0,09-0,02-0,14-0,10-0,10-0,05-0,04-0,15 (-22,65) (-22,76) (-3,84) (-10,91) (-8,09) (-8,49) (-3,28) (-3,04) (-2,51) LACT 0,93 0,93 0,95 1,15 0,88 0,91 0,99 1,00 1,25 (89,47) (91,13) (74,45) (36,13) (27,94) (32,28) (33,10) (37,52) (8,16) LCBA 0,20 0,20 0,20 0,29 0,10 0,12-0,17-0,15 0,30 (13,94) (14,15) (7,14) (14,17) (2,30) (2,81) (-2,62) (-2,35) (3,06) R2 ajustado 0,970 0,831 0,985 0,975 0,788 0,411 0,917 0,589 0,689 Efectos fjos (F) Hausman (Ch2) 7,01 7,01 17,91 41,41 0,39 0,39 0,07 0,07 59,79