Facultad de Ciencias Administrativas y Económicas. Universidad Técnica de Manabí. Portoviejo, Ecuador.
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Enero - Abril 2021
Vol 12. N° 1 / Págs 95-110
DOI:
e-ISSN: 2528 - 7869 (Versión Electronica)
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COMPORTAMIENTO DE LA CARTERA COMERCIAL DE LOS BANCOS
PRIVADOS DEL ECUADOR, 2010-2018
BEHAVIOR OF THE COMMERCIAL PORTFOLIO OF PRIVATE BANKS
OF ECUADOR, 2010-2018
Recibido: 2019-10-28 Aceptado: 2021-01-1
Código Clasicación JEL: H6, G11, G24, G33.
RESUMEN
El presente estudio tiene como objetivo determinar el comportamiento de la cartera comercial del
sistema bancario privado del Ecuador durante el período 2010-2018, los factores considerados
corresponden a cartera improductiva, tasa de morosidad, Producto Interno Bruto (PIB), Índice de
precios del consumidor, riesgo país, variación de la deuda pública y liquidez. Los datos fueron
obtenidos de la Superintendencia de Compañías, Banco Central del Ecuador y Superintendencia de
Bancos. La metodología plantea dos modelos econométricos, el primero el Univariante Autoregresivo
Integrado Media Móvil (ARIMA) por las estimaciones de las variables a corto plazo y el segundo
Multivariante del Análisis de la Covarianza (ANCOVA) que permite relacionar variables con el
comportamiento de la cartera comercial. Los principales resultados determinan que los factores de
estudio provocan alteraciones en la cartera comercial, por lo tanto, las conclusiones se deducen a
un sistema bancario sensible ante las crisis económicas, especialmente a factores externos como el
precio del petróleo y planteamientos de políticas económicas.
Palabras clave: Cartera comercial; morosidad; liquidez; bancos privados; Ecuador.
ABSTRACT
The objective of this study is to determine the behavior of the commercial portfolio of the private
banking system of Ecuador during the period 2010-2018, the factors considered correspond to
unproductive portfolio, late payment Rate, Gross Domestic Product (GDP), consumer price index ,
country risk, variation of public debt and liquidity. The data were obtained from the Superintendence
of Companies, Central Bank of Ecuador and Superintendence of Banks. The methodology proposes
two econometric models, the rst the Mobile Media Integrated Autoregressive Univariate (ARIMA)
by the estimates of the short-term variables and the second Multivariate of the covariance analysis
(ANCOVA) allows to relate variables with the behavior of the commercial portfolio. The main
results determine that the study factors cause alterations in the commercial portfolio, therefore, the
conclusions are deduced to a banking system sensitive to economic crises, especially to external
factors such as the price of oil and economic policy approaches.
Keywords: Commercial portfolio; late payment; liquidity; private banks; Ecuador.
Lady Andrea León Serrano; Josselyn Lissbeth Chamba Bernal; Samantha Abigail Vega Aguilar
Universidad Técnica de Machala, Ecuador
mail: llady@utmachala.edu.ec; jchamba3@utmachala.edu.ec; svega3@utmachala.edu.ec
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INTRODUCCIÓN
Actualmente mantener la estabilidad económica es una prioridad para las economías, especialmente
por las consecuencias de las recesiones o crisis económicas; un aspecto a considerar es el adecuado
manejo de la cartera comercial como requisito fundamental que recoge los activos y pasivos
que permiten vericar la escasez de entrada de efectivo y la cobranza de cuentas pendientes. El
comportamiento crediticio de los agentes económicos es un causal del desenvolvimiento de las
economías; el mismo estipula las diferentes políticas crediticias acogidas por los intermediarios
nancieros, para luego determinar el riesgo (Superintendencia de Bancos, 2017). Los riesgos son
vericados por medio de diferentes factores como la tasa de morosidad, cartera improductiva,
liquidez entre otros, para el análisis de la cartera comercial o también llamada cartera de créditos es
preciso dominar el alcance administrativo nanciero que permite reconocer las fallas existentes en
las entidades y la ejecución de procesos para alcanzar una mejoría (Ordoñez, 2015).
Estudios desarrollados por Wong, Choi, y Fong (2008) argumentan sobre los factores de la
cartera comercial, uno de ellos corresponde a un trabajo de investigación realizado en Hong Kong
mediante la aplicación de regresiones, constatando como las carteras globales son afectadas cuando
se emplea una relación entre las tasas de interés y los precios, el resultado presenta un dato muy
signicativo debido que los bancos continúan presentando benecios a pesar que todo riesgo de
cartera es controlado de manera moderada. Otro estudio reeja la afectación de la cartera comercial
en el mercado; sin embargo (Amaya, 2015) aporta con una investigación en Colombia, determinando
que la relación existente entre los indicadores de mora, tasa de interés, precios, tasas de cambio y PIB
favorecen en la regulación de los riesgos de crédito y mercado.
Los indicadores como PIB, tasa de morosidad y liquidez, son relevantes al momento de
incluirlos en el estudio debido a la obtención de uctuaciones económicas que impactan en el mercado
nanciero (Gutiérrez y Saade, 2009). Es así, el objetivo del presente estudio consiste en determinar el
comportamiento de la cartera comercial del sistema bancario privado del Ecuador durante el período
2010-2018; las variables que intervienen han sido seleccionadas para la investigación mediante la
formulación de modelos econométricos Univariante Autoregresivo Integrado Media Móvil (ARIMA)
y (ANCOVA) permitiendo relacionar variables con el comportamiento de la cartera comercial, por
lo tanto, se identica una situación moderada de incertidumbre y problemas macroeconómicos
por las consecuencias de la caída del precio de petróleo y apreciación del dólar, además permite
evidenciar un decrecimiento de la cartera comercial para el año 2016, en el siguiente año 2017 es
escenario favorable por la liquidez del mercado internacional generando una mediana expansión del
gasto público y el aumento de la liquidez del sistema nanciero por el aumento de créditos internos.
La importancia de conocer los comportamientos nancieros, son fundamentales para la
estabilidad de las naciones, establecer la dinámica de los indicadores macroeconómicos y para el
fomento del desarrollo de los sectores productivos en evitar aumento de las carteras de morosidad.
Esta investigación justica el estudio por el rol dominante de las entidades nancieras, situación que
se ve reejada por la cartera de crédito, la misma que se afecta por factores internos de la institución
o externos, crisis bancarias que surgen en una economía o caída de activos. En este marco, el trabajo
se desarrolla en cuatro partes, la primera parte: Introducción; segundo, Marco teórico que describe
los factores de la cartera comercial; la tercera parte, la metodología econométrica; cuarta parte con
los resultados estimados y la quinta presenta las conclusiones.
Las instituciones nancieras son el motor crediticio de las economías, se exponen a riesgos
generando en algunos casos problemas de morosidad y rentabilidad, que son provocados por
situaciones internas de la institución o por externalidades. Las nancieras se encuentran integradas
por diferentes intermediarios y mercados a través de los cuales se moviliza el ahorro en los usos
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productivos para facilitar la acumulación de capital. La actuación de los bancos y sus funciones
en el sistema nanciero de una economía solventan las necesidades internas de diferentes sectores
productivos, tales como reducir la brecha de obtención de créditos, disminuir la probabilidad de
inestabilidad nanciera y generar marcos de regulación prudencial haciendo de la banca una de las
industrias con mayores regulaciones (Ricardias, 2012).
Los bancos comerciales o de desarrollo desempeñan el papel de inclusión nanciera sobre las
Pequeñas y Medianas Empresas (PYMES), como proveedores de liquidez, un recurso que favorece
a los accionistas por sus inversiones y el acceso al nanciamiento (Kulfas, 2018). Esto fomenta la
llegada de inversiones con impactos positivos en el crecimiento económico, caso contrario, puede
conllevar a una crisis de quiebra bancaria con repercusiones negativas sobre el PIB. Las crisis
bancarias actualmente son temas de estudio por las inuencias de factores macroeconómicos en
los bancos y la forma directa que afecta los balances institucionales y precios de los activos (Peña,
2010).
Las variables económicas también son determinantes para el comportamiento de la cartera
comercial y los riesgos que ésta pueda presentar. Existe una gran dependencia entre las variables
macroeconómicas de un país con el riesgo que pueda existir en el portafolio de créditos de un
banco (Mileris, 2012). La variación y crecimiento de la economía de un país está canalizada por
varios factores, para Ecuador conserva la dependencia del precio barril del petróleo por las divisas
generadas en las exportaciones. Los datos del año 2010 presentaron un crecimiento del PIB en 2.2%
por debajo de lo proyectado debido a las crisis nancieras que mantuvo Estados Unidos con otros
países. En el 2016 el panorama cambió negativamente a un decrecimiento de -1.3% por los precios
del petróleo por una caída importante a niveles inferiores, desde ese año la economía del país no ha
experimentado crecimientos altos, para el 2017 logró aumentar en un 1.8% y el año 2018 en un 0.4%.
Un factor a considerar, es el riego país por el grado de probabilidad que un país incumpla
con sus obligaciones en moneda extranjera, de su calicación depende, en gran medida, la inversión
extranjera directa a cada nación y en consecuencia su desarrollo económico y social (Acosta,
Gornkiel, Gudynas y Lapitz, 2005). Ecuador se ha caracterizado por obtener este indicador superior
en comparación con países Latinoamericanos por distintos factores, como: caída precio del petróleo,
inestabilidad política, jurídica y los choques externos. Durante el 2018, Ecuador llega a su punto más
alto del período de estudio con 923 puntos, uno de los motivos se debe a la moratoria de pago de
los Bonos Global (Altimir y Devlin, 2007). El rol del empleo en la economía de un país permite la
proyección de ingresos de las familias, la capacidad de consumo como factor prioritario de regulación
y control para las economías domésticas, sin embargo, las eventualidades generan crisis provocando
la supresión de personal o fuerza laboral.
Es fundamental acotar que el sistema de bancos privados agrupados en bancos grandes y
medianos, tiene el 16% de fondos disponibles e inversiones colocados en entidades internacionales,
por lo que la probabilidad de ser afectados ente shocks externos es importante, en el caso de los
bancos pequeños el 21% de los recursos se encuentran en los bancos grandes del sistema nanciero
privado, aunque un hipotético default de los bancos grandes puede perjudicarlos (Superintendencia
de Bancos del Ecuador, 2018) .
Otra variable de interés es el comportamiento de la tasa de desempleo, las uctuaciones
para el año 2010 presentaron un incremento del indicador en 11% por situaciones económicas no
controladas como las reformas en los incentivos del sector agropecuario y empresarial, afectando
en un decrecimiento estable durante el 2018 manteniendo las cifras reguladas, así la emisión de la
deuda pública es considerada una herramienta de decisiones para que el Estado pueda nanciar las
actividades referentes a la inversión o gasto corriente como eventualidades recesivas (Alvarado,
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2018).
El análisis de la deuda pública total del Ecuador alcanzó el 41% en el 2017, incrementándose
para el 2018 en 43.5%, la deuda externa ha sido uno de los principales componentes para dicho
aumento. El endeudamiento externo sigue siendo la fuente de nanciación relevante para Ecuador,
especialmente por los niveles de caída del precio del barril del petróleo y apreciación del dólar.
Los bancos privados grandes son una muestra signicativa del aporte económico y nanciero en la
dinámica de un Estado, por lo expuesto, el presente estudio plantea determinar el comportamiento de
la cartera comercial de los bancos privados del Ecuador.
El sistema de Bancos atendió a un total de 25 sectores económicos en el 2018, siendo
los más relevantes: consumo por tarjeta de crédito con 21.89% comercio al por mayor y menor
(15,76%), consumo no productivo (13,31%), industria manufacturera (10,60%), vivienda no
productiva (8,22%) y agricultura – ganadería (5,43%). En lo que reere a la morosidad, la mayor
contribución a este indicador en términos de sector económico es el consumo no productivo
(0,78%) y el consumo tarjetas de crédito (0,75%), en cuanto a los factores de riesgo de la cartera,
además de la morosidad conforme al indicador de pérdidas esperadas ex post solo un sector tuvo un
comportamiento favorable, es decir un decremento de las pérdidas en las actividades de los hogares
como empleadores (Superintendencia de Bancos del Ecuador, 2018).
Las acotaciones explican cómo ciertas variables inuyen en el sector bancario, si uno de
los bancos que se utilizaron para realizar el estudio presenta un deterioro en la cartera de créditos
puede verse perjudicado en su rentabilidad por una ruptura en la rotación de fondos, los datos y la
experiencia de la trayectoria institucional del Banco Pichincha ha demostrado ser la nanciera con
mayor participación, tal es así, que para el año 2016 alcanzó US$ 2.894 millones sobre la cartera
comercial total de los Bancos Privados más grandes del país, Produbanco representa el segundo
banco en importancia con una participación de US$ 1.466 millones (Banco Central del Ecuador,
2019).
METODOLOGÍA
El estudio tiene como objetivo conocer el comportamiento de la cartera comercial del sistema bancario
privado del Ecuador durante el período 2010-2018, con los siguientes factores: cartera improductiva,
tasa de morosidad, Producto Interno Bruto, índice de precios del consumidor, Riesgo País, Variación
de la deuda pública y liquidez del sistema nanciero. Las bases de datos fueron obtenidas del Banco
Central del Ecuador (BCE), Superintendencia de Compañías, y la Superintendencia de Bancos. El
método empleado es descriptivo, permitió describir los diferentes factores que afectaron en la cartera
comercial a través de la vericación de variables relacionadas al estudio, se consideró también una
revisión bibliográca porque se consultó en distintos artículos cientícos, capítulos de libros e
informes económicos.
El enfoque de investigación es cuantitativo, por la aplicación de modelaciones econométricas
en la realización de proyecciones de la morosidad y la calidad de la cartera mediante el gasto de
provisiones de los bancos privados más grandes del país. Un planteamiento econométrico es un
modelo económico formulado en forma matemática el cual especicó el tipo de relación entre
variables endógenas y exógenas, el número de variables, introducción de la perturbación aleatoria,
es decir, recoge el efecto de las variables no incluidas fundamentalmente (Trívez, 2015).
La propuesta fue de análisis econométrico uniecuacional, realizando proyecciones de
la cartera comercial y la tasa de morosidad mediante el gasto en provisiones a través del modelo
Autorregresivo Integrado de Media Móvil (ARIMA) y la utilización del modelo de análisis de
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covarianza ANCOVA para las variables endógenas, tales como la Cartera improductiva y la tasa de
morosidad, se analizaron a través de variables exógenas macroeconómicas como el Producto Interno
Bruto, Indicador de Precios del Consumidor, la Tasa de desempleo, Riesgo país y Deuda pública.
El primer modelo implementado corresponde al ARIMA y el segundo modelo al ANCOVA.
El Modelo ARIMA permite obtener la representación de la serie en términos de interrelación
temporal de variables (Casimiro, 2016). Con este modelo, se realizaron proyecciones para el año
2019 para conocer si han tenido o no uctuaciones estacionarias, lo cual hace énfasis al análisis de
las propiedades probabilísticas o estocásticas de las series del tiempo. Una serie de tiempo es una
secuencia de observaciones, medidos en determinados momentos, los mismos que están organizados
cronológicamente, siendo éstos dependientes entre sí y permiten realizar pronósticos (Villavicencio,
2013) y constan de dos etapas principales:
• Identicación: es la determinación del modelo apropiado para reproducir las
características de la serie de esta investigación, según lo indiquen los coecientes.
• Estimación: usando el modelo candidato para realizar la serie se procede a cuanticar si
los parámetros pertenecen o no a estacionariedad para poder tener el modelo óptimo.
El segundo modelo corresponde al Multivariante del análisis de la covarianza ANCOVA:
Los modelos de análisis de covarianza son ampliamente utilizados como estrategia de análisis de
datos (Pardo, Garrido, San Martín, y Ruíz, 2013) y se aplican en diferentes áreas del conocimiento,
permiten la posibilidad de estudiar, analizar un efecto a través de la interacción entre factores o
grupos que se captan mediante variables categóricas. El ANCOVA describe una combinación de
otras técnicas de regresiones y análisis de varianza, en las cuales se trabaja con variantes categóricas,
las mismas que reciben el nombre de factores (Cayuela, 2014). Este modelo se expresa con una sola
variable dependiente la cual será explicada por cierta cantidad de factores. Para realizar un análisis
de regresión, las variables independientes son continuas, de naturaleza estrictamente cuantitativas,
como se aplica para el presente estudio, permitiendo establecer comparaciones y observar en qué
cantidad inuyen estos factores.
El modelo es el fundamento que incorpora una variable dependiente explicada por una
o más covariables por regresión lineal múltiple. Por lo tanto, para el desarrollo del método es
esencial realizar algunos estudios para escoger el modelo apropiado, los mismos que se exponen a
continuación:
• Normalidad, permite medir el grado de ajuste de las observaciones a través del comando
de Shapiro Wilk, el cual los valores W deben presentarse entre 0 y 1, ya que mientras más
cerca estén estos valores de 1 mejor será la implementación de variables de tal manera
que se aceptará la hipótesis nula de normalidad, el cual es el más adecuado para muestras
menores a 50 (García, Herrera, Hernández, García, y Hernández, 2016).
• Factor de inación de la varianza, se realiza a través del comando VIF para medir el
punto de la variación que existe entre las variables mediante los coecientes de regresión,
los mismos que se incrementan a causa de la colinealidad (González, 2016).
• Homocedasticidad, la varianza no debe ser heterogénea, la explicación entre variables
debe ser homogénea. Según (Carmona, 2015) indica que el valor p debe ser mayor a 0.05
para aceptar la hipótesis nula, el cual indica que los residuos son homocedásticos.
• Para determinar el comportamiento de la cartera comercial de los Bancos Privados
más grandes, es necesario aplicar los dos modelos econométricos, utilizando variables
macroeconómicas para analizar el impacto en cada indicador.
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RESULTADOS
Antes de la vericación de resultados, es necesario presentar algunos hallazgos sobre el comportamiento
de la cartera comercial de los bancos privados del Ecuador, en la Figura 1 observamos que los años
2013 y 2014, 2016 y 2017 existe un aumento de activos en el Banco Pichincha y Produbanco, los
que más destacan a pesar de la crisis por el décit de la balanza comercial no petrolera, llegaron
a superar los UD$ 9.000 millones y con medidas de restricciones a las importaciones, el sector
nanciero tuvo una concentración de activos del 87%, las utilidades crecieron no al ritmo esperado,
sin embargo alcanzaron el 20% por encima del crecimiento de la economía en el 2010-2018; el Banco
de Guayaquil y Pacíco a pesar de formar parte de los más consolidados del mercado nanciero
ecuatoriano, mantuvo una constante tasa de activos sin crecimiento signicativo en comparación al
Banco Pichincha y Produbanco.
Figura 1: Cartera comercial de los principales Bancos privados de Ecuador, 2010-2018
Fuente: Banco Central del Ecuador (2019)
Elaboración: Los Autores
Siguiendo con los resultados y después de varias pruebas de regresiones, fue necesario
enfocarse en el modelo que permitió una mejor explicación con respecto a las constantes obtenidas
en la cartera comercial. Las predicciones para que sean sucientemente correctas tienen que cumplir
algunas etapas, entre ellas tenemos el análisis de raíz unitaria ( López y Martínez, 2013).
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Tabla 1. Fluctuaciones de la Cartera Comercial
Fuente: Base de datos Superintendencia de Compañías (2019)
Elaboración: Los Autores
Mediante el test (DFA) aumentado, se permite visualizar si una variable o factor es
estacionaria o no, es decir conocer el comportamiento de una variable en un determinando tiempo y
conocer si se presentan variaciones o cambios en un período seleccionado.
La interpretación del resultado test Statisc corresponde a -2.265 e indica que la Cartera Comercial
es una variable no estacionaria por las uctuaciones variadas a lo largo del período y no consta el
valor entre los rangos establecidos (-2.597 a -3.481) para ser una raíz unitaria. Tabla 1.
Tabla 2. Gasto de Provisiones
Fuente: Base de datos Superintendencia de Compañías (2019)
Elaboración: Los Autores
La variable gasto de provisiones mediante el coeciente test estadístico de -5.19 permite
determinar la pertenencia al grupo de factores no estacionarios e indica que ha tenido aumento y
disminuciones a lo largo del tiempo con un valor de tendencia de -0.074. Por lo tanto, mediante la
prueba DFA, la interpretación sobre la cartera comercial y el indicador gasto público son signicativas
al resultar el 95% nivel de conanza; el t estadístico en valores absolutos es superior a los valores
críticos en la prueba DFA a cualquier nivel de conanza, es decir, se rechaza la hipótesis nula ya que
no existen problemas de raíz unitaria. Tabla 2.
Analizados los modelos y realizadas las pruebas, se procedió a seleccionar: cartera comercial
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e indicador del gasto de provisiones
Tabla 3. Modelo ARIMA, Cartera Comercial de los Bancos Privados Ecuador
Fuente: Base de datos Superintendencia de Compañías (2019)
Elaboración: Los Autores
En la Tabla 3 el modelo tiene un AR (1) y MA (1) bajo y con un nivel de conanza 95% y
los principales indicadores de bondad de ajuste de la regresión representan un modelo óptimo.
El 102082.8 del coeciente constante obtenido en la cartera comercial indica que para el año 2019
tendremos un panorama de crecimiento de la cartera comercial, el cual pasará de US$ 2.198 millones
(2018) a US$ 2.300 millones (2019), es decir un aumento considerable, permitiendo estimar y
predecir un incremento en los créditos comerciales de los principales Bancos Privados del Ecuador.
La regresión tuvo como operador de diferencia regular d = 1, que según Mauricio (2007) la diferencia
regular de orden (d) en modelos ARIMA debe ser mayor o igual a 1.
Tabla 4. Modelo ARIMA, Gastos de Provisiones de los principales Bancos Privados Ecuador
Fuente: Base de datos Superintendencia de Compañías (2019)
Elaboración: Los Autores
La Tabla 4 establece que el modelo tiene un AR (1) y MA (1) bajo un nivel de conanza
95% y los principales indicadores de bondad de ajuste de la regresión representa un modelo óptimo.
El modelo del indicador de gasto de provisiones muestra la calidad de la cartera e indica que para el
año 2019 este indicador se encontrará estable en relación con el crecimiento estimado de la cartera
comercial, es decir el indicador aumentará en un 3.64% aproximadamente, es decir no hay necesidad
de aumentar las provisiones de cartera debido a la afectación de resultados de los bancos.
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Tabla 5. Modelo ANCOVA de la Cartera Improductiva
Fuente: Base de datos Superintendencia de Compañías (2019)
Elaboración: Los Autores
En la tabla que antecede, los criterios permiten realizar la selección de modelos, permitiendo
encontrar el mejor para explicar el comportamiento de la cartera improductiva de los bancos privados
a través de variables macroeconómicas; la primera regresión (r1) tiene un buen ajuste a la serie,
debido a que los criterios de información Akaike (AIC) y Schwarz (BIC) son menores a los del
segundo modelo (r2).
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Tabla 6. Modelo estimado de la Cartera Improductiva
Fuente: Base de datos Superintendencia de Compañías (2019)
Elaboración: Los Autores
Como se evidencia, el modelo de análisis de covarianza determina el comportamiento
de la cartera improductiva ante shocks de variables macroeconómicas como el PIB, IPC, Tasa de
Desempleo, Riesgo país y Deuda pública. La regresión planteada presenta signicancia con una
probabilidad menor al 5%, por lo tanto, el modelo presenta un ajuste en las variables explicativas con
0.9962. A pesar que, existen dos variables exógenas que no presentan signicancia, como el PIB y el
riesgo país con una probabilidad de t mayor al 5% son de igual importancia por la inuencia positiva
y negativa en el comportamiento de la cartera. Por lo tanto, la cartera improductiva comercial tiene
un efecto negativo ante un shock en el riesgo país, y tendrá una relación inversa debido a que si se
produce un aumento del riesgo país para el año 2019 la cartera improductiva disminuirá provocando
efectos negativos en la calidad de la cartera comercial.
La corroboración de los modelos permite conocer si existe una distribución correcta entre
variables para explicar el factor dependiente. La aplicación de los test Shapiro-Wilk y Vif, plantean
conocer la varianza de ambas regresiones, de la cartera improductiva y tasa de morosidad, ya que
son explicadas con las mismas variables macroeconómicas, es así que en los dos estudios o test se
visualiza el comportamiento de los factores para ambas regresiones.
Tabla 7 Test Shapiro-Wilk
Fuente: Base de datos Superintendencia de Compañías (2019)
Elaboración: Los Autores
En la tabla 7, se observa que los resultados tienen grado de ajuste en las observaciones
por los valores de la columna W y que son cercanos a 1, indicando que los factores o variables
independientes explican de forma correcta el modelo. Por lo tanto, la hipótesis nula es aceptada
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y las observaciones se encuentran distribuidas normalmente para ser explicadas, tanto la cartera
improductiva como la tasa de morosidad.
Tabla 8. Test VIF
Fuente: Base de datos Superintendencia de Compañías (2019)
Elaboración: Los Autores
La Tabla 8 reeja el Mean o valor del factor de la inación de la varianza en 17.90 siendo
mayor a 10, indicando que los modelos presentan una multicolinealidad alta, es decir, se estima
que las variables macroeconómicas tienen un coeciente de regresión variable, ya que no presentan
colinealidad entre ellas.
Tabla 9. Test Imtest, White
Fuente: Base de datos Superintendencia de Compañías (2019)
Elaboración: Los Autores
Tabla 9, los resultados del test permiten visualizar la probabilidad con un valor de 0.3423
siendo mayor al 0.05, determinando una distribución relativamente homogénea de los residuos a lo
largo de la variable de la cartera improductiva. Por lo tanto, se procede a aceptar la Ho.
Ho (hipótesis nula) = los datos son homocedásticos
H1(hipótesis alternativa) = los datos son heterocedásticos
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Tabla 10. Modelo ANCOVA de la Tasa de Morosidad
Fuente: Base de datos Superintendencia de Compañías (2019)
Elaboración: Los Autores
En la Tabla 10, el modelo es óptimo para explicar el comportamiento de la tasa de morosidad
de los principales bancos privados del Ecuador, a través de variables macroeconómicas; la cuarta
regresión tiene un buen ajuste por el R al cuadrado y el R al cuadrado ajustado por ser mayor que
la tercera regresión y así mismo los criterios de información Akaike (AIC) y Schwarz (BIC) son
menores en comparación del Test White.
Tabla 11. Modelo estimado de Tasa de Morosidad
Fuente: Base de datos Superintendencia de Compañías (2019)
Elaboración: Los Autores
En la Tabla 11 se demuestra que la regresión tiene signicancia por la probabilidad menor al
5%, con ajuste en las variables explicativas de 0.9817. La tasa de morosidad de la cartera comercial
está siendo afectada signicativamente ante un shock de la tasa de desempleo, es decir directamente a
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la variable dependiente, por lo tanto, un aumento del 1% en la tasa de desempleo en el período 2010-
2018 provoca que la tasa de morosidad aumente en un 0.0012161%, esto implica la existencia de
una población con menos ingresos, afectación a la capacidad de consumo y aumento de la morosidad
comercial.
Considerando el IPC la relación es contraria, de acuerdo a Álvarez, Sánchez y Urtasun
(2017), un aumento en los precios de los productos de la canasta básica de cualquier país conlleva a
alterar la rentabilidad de los consumidores, en los bancos y un estancamiento o disminución de los
créditos comerciales.
Tabla 12. Test Imtest, White
Fuente: Base de datos Superintendencia de Compañías (2019)
Elaboración: Los Autores
La tabla 12, permite visualizar la probabilidad del test de estudio en 0.3423 siendo mayor al
0.05, presentando una distribución relativamente homogénea de los residuos a lo largo de la variable
de la tasa de morosidad y se acepta la Ho.
Ho (hipótesis nula) = los datos son homocedásticos
H1(hipótesis alternativa) = los datos son heterocedásticos
DISCUSIÓN
Las revisiones teóricas plantean que el sistema nanciero está formado por bancos públicos y/o
privados, sociedades nancieras, cooperativas de ahorro y crédito y mutualistas, por lo tanto, este
sector es fundamental en las operaciones de la economía debido a que generan nanciamientos a
sectores productivos del país e incrementan la riqueza, los bancos privados son los que entregan la
mayor información de las operaciones a los entes de control.
El análisis de la competitividad efectiva entre las empresas ha constituido uno de los
elementos de la economía de mercado, reasignación de recursos productivos y el aumento de la
cantidad ofrecida de los productos para el bienestar de la sociedad. Es indudable que los bancos más
inuyentes en Ecuador siguen siendo Banco Pichincha, Produbanco, pero la participación permite
establecer diferencias entre los mismos, pues el Banco Pichincha destaca su mayor concentración
de activos; el comportamiento de la cartera comercial de cada entidad nanciera con relación a las
variables Producto Interno Bruto, IPC, Tasa de desempleo, riesgo país y deuda pública destacan
un comportamiento moderado a pesar de los períodos de crisis suscitados en el 2013 y 2014 y
2016 y 2017; los bancos no sufrieron consecuencias importantes porque seguían manteniendo una
estable liquidez nanciera, representando positivamente a la economía que luego se rehabilitó con
el aumento del precio del petróleo en el 2017-2018, como alcance a los desafíos de la banca privada
ante factores exógenas incontrolables, demostraron ser un sector fortalecido y de conanza que el
resto de países.
Facultad de Ciencias Administrativas y Económicas. Universidad Técnica de Manabí. Portoviejo, Ecuador.
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CONCLUSIONES
Es indudable la importancia de estudiar la capacidad dinámica de los bancos privados en el Ecuador,
actualmente representan más del 50% de los activos totales, inuyendo en las políticas monetarias del
país. Mediante la clasicación de bancos que realiza la Superintendencia de Bancos, se escogieron
para el estudio los bancos de mayor importancia y participación como: Banco de Pichincha, Banco
del Pacico, Banco Guayaquil y Produbanco. Los resultados obtenidos demostraron que los factores
que afectan el comportamiento de la cartera comercial en la economía del Ecuador presenta una
situación moderada de incertidumbre y problemas macroeconómicos, es decir los causales han
tenido un comportamiento variable frente a la cartera comercial por la caída del precio de petróleo y
apreciación del dólar, llevando a un decrecimiento de la cartera comercial en el período 2016.
Sin embargo, durante el 2017 el escenario externo es favorable por el incremento del precio
del barril de petróleo, liquidez del mercado internacional alcanzando una moderada expansión del
gasto público, evitando caídas de las reservas internacionales, manteniendo liquidez del sistema
nanciero y aumento del crédito interno, demostrando que sólo dos bancos lograron aumentar los
activos como es el Banco Pichincha y Produbanco durante el período 2010-2018. Después de haber
aplicado las técnicas de recolección de datos se determinó que los principales bancos privados a
pesar de contar con considerables recursos nancieros han sufrido decrecimientos en la cartera como
Banco Pacíco y Guayaquil.
La metodología econométrica determinó alteraciones en el comportamiento de los factores
de la cartera comercial de los bancos privados del Ecuador. Por lo tanto, se concluye que a través del
modelo ARIMA se ajusta muy bien a la serie de cartera comercial, indicando un crecimiento de la
misma en el año 2019, estableciendo la relación con el indicador de calidad de cartera (indicador de
gasto de provisiones) tomando en cuenta que las predicciones están basadas en datos del 2010 hasta
el 2018. Además, el moldeo ANCOVA establece que la cartera improductiva y la tasa de morosidad
se encuentran directamente afectadas por factores macroeconómicos. Es decir se cumple el objetivo
del trabajo de estudio, los factores Cartera Improductiva, Tasa de Morosidad, Producto Interno Bruto,
Índice de Precios del Consumidor, Riesgo país, Variación de la Deuda Pública y Liquidez del sistema
nanciero, determinaron el comportamiento de la cartera comercial del sistema bancario privado del
Ecuador durante el período 2010-2018, signicando que las alteraciones fueron provocadas por las
crisis internacionales y efectos del precio del barril del petróleo.
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