Determinantes del Spread de la banca múltiple en la

UNIVERSIDAD CATÓLICA SANTO DOMINGO
Santo Domingo, República Dominicana
“Determinantes del Spread de la banca
múltiple en la República Dominicana.”
Tesis para optar por el título de:
MAESTRÍA EN ECONOMÍA APLICADA
Por:
Reyes Andrés Peralta Mercedes
Diciembre 2012
APROBADO POR:
Consejero:________________________________
Prof. Alexis Cruz Rodríguez, Ph.D
Lector: ____________________________________
Prof. Frank Fuentes Brito
iii
DEDICADO A:
Mi esposa, Lourdes; Mis hijos, Estefanía y Enmanuel
iv
AGRADECIMIENTOS
Deseo expresar mi gratitud al economista José Alfredo Guerrero Bautista por su
recomendación y motivación para que emprendiera la realización de esta maestría.
Gracias al profesor Alexis Cruz por su valiosa asesoría y sus aportes para la elaboración
de esta tesis.
Un agradecimiento a todos mis profesores, en especial, a Julio Andujar Scheker y a
Frank Fuentes Brito, quienes me ofrecieron brillantes conocimientos y contribuyeron a
mantener el estímulo para alcanzar la meta en esta hermosa empresa del conocimiento.
v
Resumen
El presente trabajo tiene el objetivo de investigar los factores determinantes del spread
de tasas de interés de los bancos múltiples en la República Dominicana. Con este propósito
se estimó un modelo basado en mínimos cuadrados ordinarios que considera un conjunto de
variables que, de acuerdo a la literatura económica considerada, podrían incidir en el
spread. Se consideraron datos mensuales agregados para los bancos múltiples, en el período
comprendido entre enero 2005 y diciembre 2011. El análisis de los resultados muestra que
el spread bancario en República Dominicana está influenciado por un grupo de variables
tanto micro como macroeconómicas, así como de tipo institucional. Resultaron relevantes
los gastos generales y administrativos, el riesgo de cartera de créditos, la capitalización de
los bancos, el apalancamiento y el costo de oportunidad de las reservas, entre otros. No se
encontró evidencia de que el poder de mercado de los bancos fuera un factor relevante en la
determinación del spread bancario en el período estudiado. Al considerar las variables del
entorno macroeconómico, fueron significativas la tasa interbancaria y la tasa de política
monetaria (overnight); mientras que la inflación y el tipo de cambio no resultaron
significativos. A su vez, se evidenció que los factores institucionales, captados con
variables dummies inciden en el margen de intermediación de estas entidades.
vi
INDICE GENERAL
1
INTRODUCCIÓN.............…………......….......................................…………..................1
1.1 DEFINICION DEL SPREAD BANCARIO..….....…………..................................…...... 1
1.2 JUSTIFICACIÓN DEL ESTUDIO.……….....………….........................................….... . 3
1.3 OBJETIVO GENERAL...................……….......….......….....……….….............…........ . 3
1.3.1 Objetivos Particulares........................................................................................... ..... 4
1.4 HIPÓTESIS..................…………………………………….....…………...….................. 4
1.5 ALCANCES Y LIMITACIONES....................................…….…….……..….................. 5
2
MARCO TEÓRICO Y GENERALIDADES.................................………….................... 6
2.1 MARCO TEÓRICO..................………………………….........…...…....…...........…...... 6
2.1.1 Definición Concepto de Spread Bancario.................................................................. 6
2.2 COMPORTAMIENTO MACROECONÓMICO 2005-2011...…....................................15
2.2.1 Evolución del Sector de Banca Múltiple.................................................................. 17
2.2.2 Evolución de la Banca en Centroamérica.............................................................. .. 25
2.2.3 Dinámica del Spread en la República Dominicana 2005-2011........... .................. . 31
2.2.4 Crisis Bancaria y Evolución de la Normativa Legal. ......................................... .... 36
3
REVISIÓN DE LITERATURA...................…..............…….....…….…….................. ... 39
4
METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN........................…….......................….. .. 48
4.1 VARIABLES EXPLICATIVAS.........………………….......……….….................….. .. 50
4.1.1 Variables Microeconómicas.................…….......…….......…............……….....…..... 51
4.1.2 Variables Macroeconómicas..............…………………..................…...……….......... 54
4.1.3 Variables Institucionales............….....…...…………….....…………....................….. 55
5
MODELO ECONOMÉTRICO Y ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS................... .. 58
5.1 MODELO ECONOMÉTRICO DE LOS DETERMINANTES DEL SPREAD...............58
5.2 RESULTADOS EMPÍRICOS........………………….….....………..................…....….. 59
5.3 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS...…......…...……….....……….................…....... . 60
6
CONCLUSIONES...........…………………………………….....………........….....…... .. 66
7
BIBLIOGRAFÍAS.......................................………………….....……............…......….. .. 72
8
ANEXOS..............................................……………………….....……...............…...….. .. 76
vii
LISTADO DE CUADROS
CUADROS
PAG.
2.1: Deuda Interna del Sector Público No Financiero..……………………….…........……..20
2.2: Índice de Profundización Financiera Banca Múltiple 2005-2011……………...…….....24
4.1: Posibles Factores que Explican el Comportamiento del Spread………….….….……..50
viii
LISTADO DE GRÁFICAS
GRAFICAS
PAG.
2.1: Producto Interno Bruto Real 2005-2011 ..................……………….……........…....….16
2.2: Inflación Mensual 2005-2011 …..................................…………….……........…....…..17
2.3: Evolución de los Activos de la Banca Múltiple............…………….……........…....…..18
2.4: Participación de los Bancos Múltiples en el Total de Activos...........……........…....….19
2.5: Evolución de la Cartera de Créditos de la Banca Múltiple............………........…....…..20
2.6: Evolución de las Captaciones de la Banca Múltiple......................………........…....…..21
2.7: Evolución del Patrimonio de la Banca Múltiple............................………........…....…..22
2.8: Evolución de las Utilidades de la Banca Múltiple.........................………........…....…..23
2.9: Coeficiente de Intermediación (Cartera/Captaciones)...................………........…....…..24
2.10: Evolución Activos Bancos de Centroamérica y República Dominicana..........…....….25
2.11: Evolución Cartera Bruta Bancos de Centroamérica y República Dominicana.............26
II.12: Evolución Captaciones Bancos de Centroamérica y República Dominicana..............27
2.13: Evolución Patrimonio Bancos de Centroamérica y República Dominicana............….27
2.14: Evolución Utilidades Bancos de Centroamérica y República Dominicana..................28
2.15: Spread Implícito Centroamérica y República Dominicana ........................................29
2.16: Tasas de Interés Exante o Contratada y Spread …...…....................………….......…..31
2.17: Tasas de Interés Implícitas y Spread .................................................................….......32
2.18: Spread, Tasa Overnight y Tasa de Interés Interbancaria 2005-2011……...............…..33
2.19: Evolución Spread de la Banca Múltiple de República Dominicana 2005-2011….......34
2.20: Diferentes Medidas del Spread de la Banca Múltiple..................... ………………….35
ix
ÍNDICE DE ANEXOS
ANEXOS
PAG.
8.1: Resultados del Modelo Mínimo Cuadrados Ordinarios.…......….………………....…..75
8.2: Prueba de Autocorrelación Serial de Breusch –Godfrey………....……………....…….75
8.3: Prueba de Normalidad de los Residuos...........................……….......................……….75
8.4: Prueba de Hetorocedasticidad de White............................…...................……………...76
8.5: Matriz de Correlaciones….................…………….…………...................……………..76
8.6: Resultados del Modelo Mínimo Cuadrados Ordinarios (Versión 2)................………..77
8.7: Resultados del Modelo Mínimo Cuadrados Ordinarios (Versión 3)...…....….………..78
8.8: Resultados del Modelo Mínimo Cuadrados Ordinarios (Versión 4)........……....……..79
8.9: Resultados del Modelo Mínimo Cuadrados Ordinarios (Versión 5)..…..…....………..80
8.10: Base de Datos…................……………………........…………......................………..81
x
1. Introducción
1.1. Definición del Spread Bancario
El sector bancario cumple un rol fundamental en el desarrollo de la economía de un país,
porque proporciona un canal eficiente para transferir los recursos desde los sectores que
tienen excedentes hacia aquellos que son deficitarios. Estas entidades tienen como función
principal la intermediación de los recursos financieros, caracterizada, esencialmente, por la
captación de depósitos del público y el otorgamiento de créditos. Es decir, que intervienen
efectivamente en el proceso de ahorro e inversión.
Los bancos cobran un precio por esta función de intermediar los recursos financieros
entre los ahorristas y los inversionistas. El costo de intermediación financiera se conoce
como spread bancario. Para los fines de este estudio se define el spread como la diferencia
entre el precio que cobran los bancos a quienes adquieren préstamos (tasa de interés activa)
y lo que pagan a los depositantes (tasa de interés pasiva). La forma de medir el spread
bancario se realizó a través de tasas de interés implícitas, las cuales se obtienen de los
estados financieros de los bancos.
El objetivo principal de esta investigación es determinar los factores que inciden en los
elevados spreads de tasas de interés que presentan los bancos múltiples de la República
Dominicana. Conocer estos factores es fundamental porque posibilita la aplicación de
políticas públicas que contribuyan a hacer más eficiente estas entidades y a reducir este
1
costo de intermediación. Un spread más reducido podría conducir a la disminución de las
tasas de interés activas, que son aquellas que cobran los bancos a sus clientes a través de los
créditos, lo cual beneficiaría a empresas e individuos. Además, posibilita una adecuada
remuneración a los depositantes.
Con este propósito se realizó un estudio basado en datos mensuales agregados de los
bancos múltiples para el período enero 2005- diciembre 2011. La escogencia de este
período se debió a que es posterior a la crisis bancaria ocurrida en los años 2003 y 2004, y
por tanto, resulta de mayor estabilidad para estudiar el tema de referencia. Se estimó un
modelo fundamentado en mínimos cuadrados ordinarios que considera un conjunto de
variables que, de acuerdo a la literatura económica considerada, podrían incidir en el
spread.
Para cumplir con el objetivo de la investigación, el estudio se organizó en ocho
capítulos. El primero contiene la presente introducción. La sección 2 establece el marco
teórico y las generalidades, que incluye la evolución de la economía, del sector bancario de
República Dominicana, de Centroamérica y del spread de los bancos múltiples dominicanos
durante el período enero 2005 a diciembre 2011. El capítulo 3 presenta la revisión de
literatura; el capítulo 4 explica la metodología de la investigación utilizada; el capítulo 5
muestra el modelo econométrico y el análisis de los resultados. En el capítulo 6 se
presentan las conclusiones del estudio. Finalmente, los capítulos 7 y 8 contienen los anexos
y las bibliografías, respectivamente.
2
1.2. Justificación del Estudio
El hecho de que existan diferentes factores que podrían explicar el comportamiento del
diferencial de tasas de interés, justifica la pregunta que se formula en esta investigación:
¿Cuáles son los determinantes del spread bancario en la República Dominicana? En ese
sentido, el interés de este trabajo es conocer cuáles son los factores que inciden en el spread
de los bancos múltiples de la República Dominicana, en el período correspondiente a enero
2005-diciembre 2011. Su conocimiento puede indicar sobre qué variables es necesario
actuar, qué medidas de política se deben tomar para promover su reducción, en una forma
que no genere distorsiones al sano desenvolvimiento del sistema financiero, ni de la
economía. La disminución del spread bancario es importante porque contribuiría a reducir
las tasas de interés activas, las que se aplican a los créditos, lo cual beneficiaría a los
agentes económicos, sean individuos o empresas.
1.3. Objetivo General
El objetivo general es investigar de forma empírica cuales son los factores que
determinan el spread del sistema de banca múltiple en la República Dominicana, para el
período enero 2005 - diciembre 2011.
3
1.3.1.
Objetivos Particulares

Determinar cuáles son las variables microeconómicas que impactan el spread de
tasas de interés del sistema bancario múltiple

Comprobar cuales variables macroeconómicas inciden en el comportamiento del
spread de tasas de interés de la banca múltiple

Determinar la existencia de factores institucionales que influyen sobre el
comportamiento del spread de tasas de interés de la banca múltiple
1.4. Hipótesis
En la República Dominicana existe la percepción de que las tasas de interés activas y el
diferencial (spread) entre éstas y las tasas de interés pasivas son muy altos. Estas variables
financieras afectan las decisiones de consumo e inversión de los agentes económicos y por
tanto influyen en el crecimiento de largo plazo de la economía, y en consecuencia, en el
bienestar de las futuras generaciones. Es en este contexto que resulta relevante plantear las
hipótesis siguientes: ¿Cuáles son los factores que determinan el spread de tasas de interés
de la banca múltiple en la República Dominicana para el período 2005-2011? ¿Son factores
microeconómicos relacionados con la gestión de estas entidades,
macroeconómicos e institucionales que influyen en el spread?
4
existen factores
1.5. Alcances y Limitaciones
La propuesta de esta investigación abarca el período comprendido entre enero 2005 y
diciembre 2011. Como es un lapso de tiempo inmediatamente posterior a la crisis bancaria
ocurrida en los años 2003-2004, recoge todos los cambios institucionales, legales y de
reforzamiento de los organismos de supervisión bancaria, los cuales han incidido en la
gestión de los bancos. Sin embargo, es una limitante porque no se tiene la certeza de si las
nuevas normativas aplicadas después de la crisis bancaria han contribuido a reducir o a
incrementar los spreads bancarios. Un estudio que incluya varios años anteriores a dicha
crisis, quizá podría reflejar mejor qué efectos han tenido en el costo de intermediación estas
medidas, sustentadas en la Ley Monetaria y Financiera y en la Ley de Riesgo Sistémico, y
sus respectivos reglamentos.
Además, este trabajo mide el comportamiento del spread consolidado para el sector de
banca múltiple y no por bancos individuales. Un estudio por bancos individuales, por
ejemplo, con técnicas de datos de panel, podría indicar cómo afectan al spread de cada
institución la gestión administrativa, los cambios tecnológicos, los cambios institucionales,
entre otros aspectos.
Otra limitante se refiere a que los estados de resultados de los bancos en la República
Dominicana no separan los ingresos generados por monedas, razón por la cual no se puede
obtener un spread por monedas, sino consolidado, pero expresado en moneda nacional.
5
2. Marco Teórico y Generalidades
En esta sección desarrollaremos el marco teórico que sirve de base a la investigación y
abordaremos en forma resumida el desempeño de la economía dominicana, en particular,
del sector bancario dominicano y centroamericano. También se mostrará la evolución de las
tasas de interés y el spread bancario en República Dominicana para contextualizar el
estudio.
2.1. Marco Teórico
2.1.1. Definición Concepto de Spread Bancario
El objetivo de esta sección es identificar el modelo que se utilizará con miras a
establecer los determinantes del spread bancario en la República Dominicana. La definición
de spread bancario es el primer obstáculo que enfrenta este tipo de investigación, es por
tanto de suma relevancia dilucidar este concepto.
El sector bancario desarrolla una labor importante en el desarrollo de la economía de un
país, porque proporciona un canal eficiente para transferir los recursos desde los sectores
que tienen excedentes hacia aquellos que son deficitarios. Estas entidades tienen como
función principal la intermediación de los recursos financieros, caracterizada,
esencialmente, por la captación de depósitos del público y el otorgamiento de créditos. Es
decir, que intervienen efectivamente en el proceso de ahorro e inversión.
6
Los bancos cobran un precio por esta función de intermediar los recursos financieros
entre los ahorristas y los inversionistas. El costo de intermediación financiera se conoce
como spread bancario.
Para los fines de este estudio se sigue la definición de Arreaza, et al. (2001), la cual
indica que el spread es la diferencia entre el precio que cobran los bancos a quienes
adquieren préstamos (tasa de interés activa) y lo que pagan a los depositantes (tasa de
interés pasiva). Mide el costo de la intermediación financiera, convirtiéndose en un
indicador que puede expresar la eficiencia o no de un sistema bancario.
El spread puede obtenerse a través de tasas ex ante o tasas ex post. Las primeras son las
que contratan los bancos con los clientes, las cuales son publicadas en forma consolidada
por el Banco Central en su página web. El spread también puede calcularse mediante tasas
de interés ex post o implícitas, que son las que se obtienen del estado de resultado y del
estado de situación de los bancos.
De acuerdo con algunos autores, tales como Brock y Rojas Suárez (2000) y Arreaza et
al. (2001), el uso de tasas ex ante para calcular el spread bancario tiene la desventaja de que
los bancos no adjudican una sola tasa activa y pasiva, sino que existe un amplio espectro de
tasas que se pactan de acuerdo con el segmento de mercado y al tipo de cliente al cual se
dirige y pocas veces se tiene acceso al detalle de esa información. Es decir, estos spreads no
7
logran captar toda la dinámica de las operaciones de intermediación, debido a que cada
banco tiene una conducta específica de mercadeo.
Asimismo, según Pineda (2010), este tipo de tasas no toma en cuenta las posibles caídas
en el rendimiento financiero de la cartera de crédito ante el deterioro de la capacidad de
pago de los deudores. Las medidas ex ante son sesgadas en el sentido de que las diferencias
en los riesgos percibidos se reflejan en los rendimientos ex ante. Debido a que el asumir
riesgos es una dimensión importante de los servicios bancarios, cualquier diferencia en los
riesgos que enfrentan los bancos, tiende a distorsionar las comparaciones de los spreads.
Las razones mencionadas han motivado la utilización de tasas ex post o implícitas para
calcular el spread de los bancos en la mayoría de los estudios realizados en América Latina,
porque reflejan de mejor manera las tasas activas y pasivas que efectivamente cobran y
pagan los mismos, por lo que constituye una medida aún más precisa al momento de
evaluar el sistema bancario. Por esta razón, en este estudio se utilizan las tasas de interés
implícitas para calcular el spread de la banca múltiple dominicana.
El diferencial de las tasas de interés de los bancos múltiples en la República Dominicana
es uno de los más elevados comparado con los países de Centroamérica y Panamá. Esta
problemática, evidentemente, afecta las decisiones de consumo e inversión de los agentes
económicos.
8
Otro factor que contribuye a que los spreads se mantengan altos en el país está
relacionado con la falta de un mercado de valores desarrollado, debido a que la bolsa de
valores dominicana todavía mantiene un grado de desarrollo muy reducido. Además,
todavía no se negocian acciones, y solo recientemente comenzaron a negociarse bonos del
gobierno, lo cual limita el acceso a recursos para financiar las actividades productivas y de
servicios de las empresas.
Los estudios que se han realizado sobre el tema de los spread en varios países de
América Latina (algunos de los cuales se citan en este trabajo), indican que existe un
conjunto de factores que inciden en su magnitud. Se pueden citar los que se relacionan con
variables de tipo microeconómicas como son la administración de los bancos, la gestión del
riesgo y el funcionamiento del mercado.
También influyen los factores macroeconómicos como la política monetaria e inflación,
política cambiaria y evolución del tipo de cambio; y los determinantes institucionales, que
se relacionan con la legislación y la regulación de estas entidades, entre otras. De manera
que resulta difícil a priori decidir cuál de estos factores determina el comportamiento del
spread bancario y en qué magnitud.
El cálculo del diferencial de tasas para un banco en particular, a partir de tasas
contractuales o ex ante, podría realizarse de la forma siguiente:
9
Siendo:
Donde T: tasa de interés activa pactada o ex ante; M es el monto del crédito pactado a
esa tasa; ag se refiere a los créditos agrícolas; ge expresa los créditos a grupos económicos;
op son los otros créditos, y pa se refiere a documentos, tales como los pagarés.
[
]
En este caso: T es la tasa de interés pasiva pactada o ex ante; M es el monto colocado a
esa tasa; S indica el saldo según balance; ah son los depósitos de ahorro; pl los depósitos a
plazo; 30 se refiere a los depósitos a 30 días; 60 expresa los depósitos a 60 días y 90 indica
los depósitos a 90 días.
Los cálculos de este spread, denominado S₁, se refieren a un promedio ponderado de las
distintas tasas pactadas para diferentes instrumentos que el i-ésimo banco reporta al Banco
Central y a la Superintendencia de Bancos, ponderadas por los respectivos montos.
El término tasas ex post, se refiere a las tasas implícitas que se obtienen a partir del
balance general y del estado de resultados de los bancos. Se pueden calcular diferentes
10
tasas ex post, dependiendo de las partidas que se incluyan como ingresos o como gastos, y
como activos o pasivos. Estas medidas deben mantener cierta consistencia entre las partidas
que se incluyen por el lado de los ingresos y los gastos, así como de las que se incluyen del
balance de activos y pasivos.
Las mediciones del spread con tasas de interés ex post, depende del objetivo buscado,
como se muestra en los cálculos siguientes:
(2.5)
Esta definición S₂, incluye sólo los ingresos por cartera de crédito para el cálculo de la
tasa activa. En esta partida se registran los ingresos financieros devengados y/o cobrados en
el ejercicio por concepto de intereses, comisiones y otros rendimientos financieros
generados por la cartera de crédito. A esto se le restan los gastos por captaciones, que
representan los gastos financieros causados en el ejercicio por concepto de intereses,
comisiones y otros gastos financieros originados en las captaciones del público.
En caso de que se consideren importantes los ingresos por valores, éstos pueden
emplearse en el cálculo de la tasa activa implícita con relación al total de activos.
(2.6)
11
De igual manera, podría considerarse el hecho de que no todas las captaciones son
remuneradas, por ejemplo los depósitos a la vista, y tomar los gastos por captaciones con
relación a las captaciones remuneradas.
(2.7)
También, pueden tomarse tanto los ingresos como los egresos con relación a los activos,
como medida de la eficiencia del uso de los activos de los bancos.
(2.8)
Otra medida consiste en descomponer el spread de manera contable, para adaptarse al
concepto de “margen de interés neto”.
(2.9)
Donde el ISR es el Impuesto sobre la Renta. De igual manera, pueden considerarse, en
un sentido amplio, todos los activos y pasivos, con relación a distintos conceptos.
(2.10)
12
(2.11)
(2.12)
La estimación de los modelos de Arreaza, et al. (2001), se hace mediante el método de
mínimos cuadrados generalizados factibles, ponderando por la variabilidad de los residuos
de cada banco, suponiendo heterocedasticidad entre los bancos. Se obtienen también
matrices de covarianzas de los coeficientes robustas mediante el método de White,
controlando por la variabilidad de los datos en cada banco a lo largo del tiempo. Se incluye
un término AR(1) para corregir por autocorrelación de los residuos. El modelo básico, que
se estima con datos de panel, es el siguiente:
+
+
(2.13)
El modelo tiene constante y pendiente común para todas las observaciones, donde Yit es
la variable endógena, Xit es la matriz de regresores con observaciones por banco en cada
período, Wt representa las variables explicativas que sólo tienen observaciones temporales
y eit son los residuos.
De igual manera, se estima un modelo donde se toma en cuenta tanto el promedio de los
indicadores bancarios para la industria, como las desviaciones de los promedios.
̅ )+
̅ +
(2.14)
13
En este modelo el promedio de la industria bancaria recoge de alguna manera los shocks
temporales que afectan a la totalidad del sector. En cada período, un shock afecta por igual
a todos los bancos, en tanto que los promedios varían en el tiempo. De esta forma, los
coeficientes de los promedios (δ) capturan los cambios exógenos que experimenta la
industria en cada período, mientras que los coeficientes de las desviaciones del promedio de
la industria (β) reflejan las variaciones de los datos entre los bancos.
Para el objetivo del presente estudio se utilizó la definición de spread S₂ . La misma sólo
incluye los ingresos generados por cartera de créditos sobre el monto promedio de la cartera
de créditos para obtener la tasa activa. A su vez, la tasa pasiva se obtiene a través del
cociente de los gastos de intereses pagados por las captaciones entre el promedio de
captaciones. Este cálculo mantiene la consistencia entre las partidas incluidas, tanto del
balance general como las del estado de resultados de los bancos múltiples.
(2.5)
Además, es un concepto que está más acorde con lo que es el spread de tasas de interés,
medido por medio de tasas ex post, y se acerca más al verdadero costo de intermediación
financiera1.
1
De acuerdo con Arreaza, et al. (2001), incluir otras partidas que no sean propiamente de operaciones crediticias
podrían distorsionar el cálculo del spread. Por ejemplo, agregar los ingresos financieros no derivados de
operaciones crediticias sería inapropiado porque se incorporarían ganancias no asociadas a la intermediación, lo
cual distorsionaría el concepto.
14
Se presentará la medida del spread consolidada tanto para moneda nacional como para la
extranjera (expresado en pesos dominicanos), debido a que los estados de resultados de los
bancos múltiples de la República Dominicana no diferencian sus ingresos y gastos por tipo
de moneda. Los datos fueron tomados para el sistema de banca múltiple en su conjunto y
no para entidades individuales.
La expresión matemática de la regresión a estimar con Mínimos Cuadrados Ordinarios
(MICO) de series de tiempo, será la siguiente:
(2.15)
Donde St es el spread del sistema de banca múltiple; β₀ es la constante; βi, son los
parámetros a estimar; Xi corresponde a las variables explicativas; y
son los residuos.
2.2. Comportamiento Macroeconómico 2005-2011
Durante el período 2005-2011, la economía dominicana registró una tasa de crecimiento
de 7.1%, promedio anual, medido a través del Producto Interno Bruto Real. A partir del año
2008, se observa una desaceleración de la expansión, la cual coincide con el fuerte
incremento de los precios del petróleo en el mercado internacional2 y con el inicio de la
recesión mundial, como consecuencia de la crisis del sector inmobiliario en los Estados
Unidos (ver gráfico No.1).
2
En junio del año 2008, el petróleo crudo del oeste de Texas Intermedio (WIT), se cotizó por encima de los
US$130.00 el barril. Ver http://www.puentenet.com/cotizaciones/commodities.
15
Gráfico No. 2.1
República Dominicana
Producto Interno Bruto Real (en %)
10.7
9.3
8.5
7.8
5.3
4.5
3.5
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
Fuente: Banco Central de la República Dominicana
La tasa de inflación promedio, medido por el IPC, fue de 6.5% para el período
analizado. El mayor nivel de inflación se registró a mediados del año 2008, originado por
el incremento de los precios del petróleo en el mercado mundial, como fue mencionado
precedentemente. No obstante este choque externo, el país ha logrando mantener niveles de
precios moderados. De igual manera, el tipo de cambio con respecto al dólar
norteamericano se mantuvo relativamente estable.
16
Gráfico No. 2.2
Inflación Mensual Interanual (en %)
20.00
15.00
10.00
5.00
Oct-11
Jul-11
Abr-11
Ene-11
Jul-10
Oct-10
Abr-10
Oct-09
Ene-10
Jul-09
Abr-09
Ene-09
Jul-08
Oct-08
Abr-08
Oct-07
Ene-08
Jul-07
Abr-07
Ene-07
Jul-06
Oct-06
Abr-06
Oct-05
Ene-06
Jul-05
Abr-05
Ene-05
0.00
-5.00
Fuente: Banco Central de la República Dominicana
2.2.1. Evolución del Sector de Banca Múltiple
Los bancos de servicios múltiples han mantenido un desempeño significativo durante el
período que abarca esta investigación. Al cierre del año 2011, existían 15 bancos de
servicios múltiples3, que representaban el 83.0% de los activos del sistema financiero de la
República Dominicana, de acuerdo con el Informe Desempeño del Sistema Financiero del
año 2011, publicado por la Superintendencia de Bancos.
Los activos reflejaron una tasa de crecimiento promedio anual de 14.1% en el lapso
comprendido entre los años 2005 hasta 2011. Esta expansión del sector bancario ha sido
3
Ver pág. web de la Superintendencia de Bancos de la República Dominicana. http://www.superbanco.gov.do
17
favorecida por el crecimiento de la economía. En la gráfica No.3 se observa que el mayor
incremento de los activos de la banca se produjo justamente en los años de mayor
dinamismo de las actividades económicas.
Gráfico No. 2.3
Evolución de los Activos de la Banca Múltiple
(En millones RD$ y en %)
900,000
25.0
800,000
20.0
700,000
600,000
15.0
500,000
10.0
400,000
300,000
5.0
200,000
0.0
100,000
Oct-11
Jul-11
Abr-11
Ene-11
Jul-10
Oct-10
Abr-10
Ene-10
Jul-09
Oct-09
Abr-09
Ene-09
Oct-08
Jul-08
Abr-08
Oct-07
Activos
Ene-08
Jul-07
Abr-07
Oct-06
Ene-07
Jul-06
Abr-06
Ene-06
Jul-05
Oct-05
Abr-05
-5.0
Ene-05
0
Tasa de Crecimiento Mensual interanual
Fuente: Elaborado con datos del Consejo Monetario Centroamericano
El año 2005, muestra el menor ritmo de crecimiento de los activos, incluyendo algunos
meses con decrecimiento, debido a que la banca comenzaba un proceso de recuperación
después de la crisis financiera de los años 2003 y 2004, cuando quebraron tres entidades
bancarias.
18
El sector de la banca múltiple del país presenta un elevado nivel de concentración, medido
por la participación de cada banco en el total de activos. Al cierre del año 2011, los tres bancos
más grandes del sistema financiero representaron el 74.6% de los activos globales de los
bancos de servicios múltiples (ver gráfico No.2.4). Más adelante se analizará la incidencia del
poder de mercado de estas entidades en el comportamiento del spread de tasas de interés.
Gráfico No. 2.4
Participación de los Bancos Múltiples en el Total de Activos (en %)
Diciembre 2011
Banreservas
32.3
Popular
27.8
BHD
14.5
Scotiabank
6.4
León
5.8
Progreso
4.9
Santa Cruz
1.9
Citibank
BDI
1.9
1.0
Caribe
0.9
BLH
0.8
Promérica
0.7
Vimenca
0.3
Banesco
0.3
Bancamérica
0.3
Fuente: Superintendencia de Bancos
La cartera de créditos bruta presentó una expansión promedio anual de 17.4% en el período
2005-2011. Esta senda de crecimiento descendió en el año 2009, debido a la fuerte
disminución del ritmo de actividad económica, que fue afectado por el shock producido por la
recesión mundial, que había empezado un año antes.
19
Gráfico No. 2.5
Evolución de la Cartera de Crédito Bruta de la Banca Múltiple
(En millones RD$ y en %)
450,000
40.0
400,000
30.0
350,000
20.0
300,000
250,000
10.0
200,000
0.0
150,000
-10.0
100,000
-20.0
50,000
Cartera de Créditos
Oct-11
Jul-11
Abr-11
Ene-11
Jul-10
Oct-10
Abr-10
Oct-09
Ene-10
Jul-09
Abr-09
Ene-09
Jul-08
Oct-08
Abr-08
Ene-08
Jul-07
Oct-07
Abr-07
Oct-06
Ene-07
Jul-06
Abr-06
Ene-06
Jul-05
Oct-05
Abr-05
-30.0
Ene-05
0
Tasa de Crecimiento Mensual interanual
Fuente: Elaborado con datos del Consejo Monetario Centroamericano
Además, el menor ritmo de crecimiento de la cartera de créditos de los bancos múltiples
está relacionada con el financiamiento del sector público a través de bonos, con lo cual se
desacelera el crecimiento de la cartera de créditos (ver cuadro No. 2.1).
Cuadro No. 2.1
Deuda Interna del Sector Público No Financiero
(En Millones de US$)
Bancos
Total Deuda
Período
Comerciales
Bonos
Interna
2005
725.5
249.3
974.9
2006
821.8
289.5
1,111.3
2007
668.5
334.1
1,002.6
2008
1,294.1
2,706.3
4,000.4
2009
1,593.7
3,445.6
5,039.3
2010
1,034.9
3,836.2
4,871.1
2011
837.2
4,130.3
4,967.5
Fuente: Ministerio de Hacienda
20
Las captaciones de los bancos múltiples registraron un comportamiento similar al
verificado para los activos y la cartera de créditos. En el período analizado reflejaron un
crecimiento promedio de 13.7%.
Gráfico No. 2.6
Evolución de las Captaciones de la Banca Múltiple
(En millones de RD$ y en %)
700,000
30.0
600,000
25.0
500,000
20.0
400,000
15.0
300,000
10.0
200,000
5.0
100,000
0.0
Captaciones
Oct-11
Jul-11
Abr-11
Ene-11
Jul-10
Oct-10
Abr-10
Ene-10
Jul-09
Oct-09
Abr-09
Ene-09
Jul-08
Oct-08
Abr-08
Ene-08
Oct-07
Jul-07
Abr-07
Oct-06
Ene-07
Jul-06
Abr-06
Oct-05
Ene-06
Jul-05
Abr-05
-5.0
Ene-05
0
Tasa de Crecimiento Mensual interanual
Fuente: Elaborado con datos del Consejo Monetario Centroamericano
El patrimonio de la banca múltiple creció un 17.2%, en promedio anual, para el período
analizado. Este aumento se explica por la fuerte capitalización que debieron realizar los
bancos en respuesta a las nuevas normativas de adecuación patrimonial4, que comenzaron a
implementarse desde el año 2004, producto de la crisis bancaria5 ocurrida en los años 2003 y
2004, la cual será comentada más adelante.
4
El 30 de marzo del año 2004 se aprobó el nuevo Reglamento de las Normativas Prudenciales de Adecuación
Patrimonial.
5
En el año 2003, se produjo la quiebra de tres importantes entidades financieras: Banco Intercontinental, Banco
Nacional de Crédito y el Banco Mercantil.
21
Gráfico No. 2.7
Evolución del Patrimonio de la Banca Múltiple
(En millones RD$ y en %)
80,000
45.0
70,000
40.0
60,000
35.0
30.0
50,000
25.0
40,000
20.0
30,000
15.0
Patrimonio
Oct-11
Jul-11
Abr-11
Oct-10
Ene-11
Jul-10
Abr-10
Oct-09
Ene-10
Jul-09
Abr-09
Oct-08
Ene-09
Jul-08
Abr-08
Oct-07
Ene-08
Jul-07
Abr-07
Oct-06
Ene-07
Jul-06
Abr-06
Oct-05
Ene-06
0.0
Jul-05
5.0
0
Abr-05
10.0
10,000
Ene-05
20,000
Tasa de Crecimiento Mensual interanual
Fuente: Elaborado con datos del Consejo Monetario Centroamericano
Las utilidades antes de Impuesto Sobre la Renta (ISR) registraron un crecimiento
promedio de 27.2%, en el lapso 2005-2011. El menor nivel de crecimiento se registró en el
año 2009, debido a la fuerte desaceleración de la economía dominicana originada por la
recesión de la economía mundial, especialmente, los Estados Unidos. En el año 2011,
también se registró un leve aumento de las utilidades por efecto del impuesto del 1% a los
activos financieros, aplicado a partir del mes de julio de ese año, de acuerdo con la
disposición de la Ley 139-11.
22
Gráfico No. 2.8
Evolución de las Utilidades de la Banca Múltiple
(En millones de RD$ y en %)
18,000
160.0
140.0
120.0
100.0
80.0
60.0
40.0
20.0
0.0
-20.0
-40.0
-60.0
16,000
14,000
12,000
10,000
8,000
6,000
4,000
2,000
Oct-11
Jul-11
Abr-11
Ene-11
Jul-10
Oct-10
Abr-10
Oct-09
Ene-10
Jul-09
Abr-09
Ene-09
Jul-08
Oct-08
Abr-08
Ene-08
Jul-07
Utilidad antes ISR
Oct-07
Abr-07
Oct-06
Ene-07
Jul-06
Abr-06
Ene-06
Jul-05
Oct-05
Abr-05
Ene-05
0
Tasa de Crecimiento Mensual interanual
Fuente: Elaborado con datos del Consejo Monetario Centroamericano
La fortaleza de los bancos múltiples también se evidencia con el índice de
profundización financiera, que está asociado a la importancia relativa agregada del sistema
financiero sobre la economía. Los indicadores más comunes de profundidad son totales de
depósitos y créditos sobre PIB. Para el caso de República Dominicana se observa un ligero
incremento en el intervalo 2005-2011. Para este último año, el cociente créditos / PIB fue
de 19.4% y la relación depósitos / PIB se situó en 28.8%, para reflejar incrementos de 3.9 y
1.1 puntos porcentuales, respectivamente (ver cuadro No. 2.2).
23
Cuadro No. 2.2
Indice de Profundización Financiera Banca Múltiple (En %)
Años
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
Créditos/PIB
15.5
16.5
18.1
18.2
19.2
19.4
19.4
Captaciones/PIB
27.7
26.6
27.1
25.4
27.6
28.2
28.8
Fuente: Elaborado con datos del Banco Central de República Dominicana
y del Consejo Monetario Centroamericano
El coeficiente de intermediación financiera de los bancos múltiples, calculado por la
relación entre la cartera de crédito bruta y las captaciones totales, mostró una tendencia
creciente hasta el año 2008, que alcanzó un 71.5%, superior en 15.5 puntos porcentuales
respecto al 2005. Luego del pico señalado, se observa una ligera reducción, hasta situarse
en 67.4%, al cierre del año 2011 (ver gráfico No. 2.9).
Gráfico No. 2.9
Banca Múltiple
Coeficiente de Intermediación (Cartera/Captaciones)
700,000.0
600,000.0
62.2
66.9
71.5
69.6
68.7
67.4
80.0
70.0
56.0
60.0
500,000.0
50.0
400,000.0
40.0
300,000.0
30.0
200,000.0
20.0
100,000.0
10.0
0.0
0.0
Dic. 2005
2006
Préstamos
2007
2008
2009
Captaciones
Fuente: Elaborado con datos del Consejo Monetario Centroamericano
24
2010
Dic. 2011
Coeficiente
Ese comportamiento puede estar explicado por el menor crecimiento de la cartera de
créditos comparado a las captaciones, debido a la desaceleración de las actividades
económicas y a un incremento del financiamiento del sector público a través de bonos,
como fue analizado precedentemente.
2.2.2. Evolución de la Banca en Centroamérica
El sector bancario de Centroamérica muestra una evolución positiva durante el período
de análisis. Los activos registraron un crecimiento promedio mensual de 11.6%, el cual está
muy cercano al alcanzado por ese sector en República Dominicana. La menor expansión se
observa para el año 2009, debido a la recesión mundial.
Gráfico No. 2.10
7,570
7,567
7,609
7,580
7,602
7,631
120,000
Evolución Activos Bancos de Centraomerica y República Dominicana
Enero 2005-diciembre 2011
(En millones US$ y %)
25.0
100,000
20.0
80,000
15.0
60,000
10.0
40,000
5.0
20,000
Activos
Tasa de Crecimiento Mensual Interanual
Fuente: Consejo Monetario Centroamericano
25
Jul-11
Oct-11
Abr-11
Ene-11
Jul-10
Oct-10
Abr-10
Ene-10
Jul-09
Oct-09
Abr-09
Ene-09
Jul-08
Oct-08
Abr-08
Ene-08
Jul-07
Oct-07
Abr-07
Ene-07
Jul-06
Oct-06
Abr-06
Ene-06
Jul-05
Oct-05
Abr-05
0.0
Ene-05
0
La cartera de créditos de los bancos centroamericanos mantuvo una significativa
expansión de 13.1%, en promedio, para el período. Es notorio el declive para el año 2009,
asociado a las causas analizadas.
Gráfico No. 2.11
Evolución de la Cartera de Créditos Bruta Bancos de Centroamérica
y República Dominicana, Enero 2005-diciembre 2011
(En millones US$ y en %)
70,000
35.0
30.0
60,000
25.0
20.0
50,000
15.0
40,000
10.0
30,000
5.0
20,000
-5.0
0.0
-10.0
10,000
-15.0
Cartera de Créditos
Oct-11
Jul-11
Abr-11
Oct-10
Ene-11
Jul-10
Abr-10
Ene-10
Jul-09
Oct-09
Abr-09
Ene-09
Jul-08
Oct-08
Abr-08
Ene-08
Oct-07
Jul-07
Abr-07
Oct-06
Ene-07
Jul-06
Abr-06
Oct-05
Ene-06
Jul-05
Abr-05
-20.0
Ene-05
0
Tasa de Crecimiento Mensual Interanual
Fuente: Consejo Monetario Centroamericano
Un comportamiento muy parecido se aprecia en las captaciones, que registraron un
crecimiento promedio de 11.1% en el período enero 2005-diciembre 2011. De igual
manera, el dinamismo se desacelera a partir del año 2009, asociado con el impacto de la
recesión mundial.
26
Gráfico No. 2.12
Evolución de las Captaciones Bancos de Centroamérica y República Dominicana
Enero 2005-diciembre 2011
(En millones US$ y en %)
80,000
30.0
70,000
25.0
20.0
60,000
15.0
50,000
10.0
40,000
5.0
30,000
0.0
20,000
-5.0
Captaciones
Jul-11
Oct-11
Abr-11
Ene-11
Jul-10
Oct-10
Abr-10
Ene-10
Jul-09
Oct-09
Abr-09
Ene-09
Jul-08
Oct-08
Abr-08
Ene-08
Jul-07
Oct-07
Abr-07
Ene-07
Jul-06
Oct-06
Abr-06
Oct-05
Ene-06
-15.0
Jul-05
0
Abr-05
-10.0
Ene-05
10,000
Tasa de Crecimiento Mensual Interanual
Fuente: Consejo Monetario Centroamericano
El patrimonio de los bancos centroamericanos registró una tasa de crecimiento promedio
de 15.2%, destacándose el incremento del primer año de la serie analizada. Sin embargo, a
partir de esa fecha se observa una tendencia descendente, aunque de signo positivo.
Gráfico No. 2.13
Evolución del Patrimonio Bancos de Centroamérica y República Dominicana
Enero 2005-diciembre 2011
(En millones US$ y en %)
12,000
35.0
10,000
30.0
25.0
8,000
20.0
6,000
15.0
4,000
10.0
Patrimonio
Tasa de Crecimiento Mensual Interanual
Fuente: Consejo Monetario Centroamericano
27
Oct-11
Jul-11
Abr-11
Oct-10
Ene-11
Jul-10
Abr-10
Oct-09
Ene-10
Jul-09
Abr-09
Oct-08
Ene-09
Jul-08
Abr-08
Ene-08
Oct-07
Jul-07
Abr-07
Ene-07
Oct-06
Jul-06
Abr-06
Ene-06
Oct-05
0.0
Jul-05
0
Abr-05
5.0
Ene-05
2,000
Las utilidades registraron un significativo nivel de crecimiento, que en promedio fue de
16.3%, durante el período. También se observa una fuerte caída en el año 2009, pero se
recupera satisfactoriamente en los dos años siguientes.
Gráfico No. 2.14
Evolución de las Utilidades Bancos de Centroamérica y República Dominicana
Enero 2005-diciembre 2011
(En millones US$ y en %)
2,000
60.0
1,800
50.0
1,600
40.0
1,400
30.0
1,200
20.0
1,000
10.0
Oct-11
Jul-11
Abr-11
Oct-10
Ene-11
Jul-10
Abr-10
Ene-10
Jul-09
Oct-09
Abr-09
Ene-09
Jul-08
Oct-08
Abr-08
Oct-07
Utilidad antes ISR
Ene-08
Jul-07
Abr-07
Ene-07
Jul-06
Oct-06
-40.0
Abr-06
-30.0
0
Ene-06
-20.0
200
Jul-05
400
Oct-05
-10.0
Abr-05
0.0
600
Ene-05
800
Tasa de Crecimiento Mensual Interanual
Fuente: Consejo Monetario Centroamericano
El análisis del costo de intermediación financiera, denominado spread de tasas de
interés, es más reducido en Centroamérica (9.7%) que en República Dominicana (11.8%) al
cierre del año 2011. No obstante, en la gráfica No. 14 se aprecia un acercamiento entre
ambos, producto de la tendencia descendente que mostró el spread de los bancos múltiples
en República Dominicana. Los otros países que reflejaron niveles de spread más altos
fueron Honduras y Nicaragua; mientras que Panamá, Costa Rica, Guatemala y El Salvador
registraron un indicador por debajo de la media centroamericana.
28
Gráfico No. 2.15
Spread Implícito Centraomérica y República Dominicana (en %)
Enero 2005-Diciembre 2011
18.0
16.0
14.0
Costa Rica
12.0
El Salvador
10.0
Guatemala
Honduras
8.0
Nicaragua
R. Dominicana
6.0
Panamá
4.0
CARD
Jul-…
Oct…
Abr…
Ene…
Jul-…
Oct…
Abr…
Ene…
Jul-…
Oct…
Abr…
Ene…
Jul-…
Oct…
Abr…
Oct…
Ene…
Jul-…
Abr…
Ene…
Jul-…
Oct…
Abr…
Ene…
Jul-…
Oct…
Abr…
0.0
Ene…
2.0
Fuente: Consejo Monetario Centroamericano
El país con el spread más pequeño es Panamá, que alcanzó un indicador 3.4%, el cual
compara con el de países de sistemas financieros desarrollados. Es conocido que Panamá
tiene un sistema bancario con un alto grado de sofisticación.
En el caso de Honduras, desde el año 1999 el sistema bancario ha experimentado una
serie de acontecimientos entre los que se puede mencionar la liquidación forzosa de
algunos bancos, los cuales fueron intervenidos y/o absorbidos por otras entidades; fusiones
de instituciones bancarias y; la reestructuración del marco regulatorio Aunque los márgenes
de intermediación cayeron entre 1998 y el 2007, en los últimos años, éstos han vuelto a los
niveles anteriores.
29
El margen de intermediación bancario en Honduras pone de manifiesto las ineficiencias
productivas, donde algunos bancos siguen funcionando con tasas implícitas muy superiores
a las de su competencia. Los principales factores que inciden en el spread bancario (Pineda,
2010) son los gastos de administración, que tienen el mayor impacto sobre el spread. Otros
factores con influencia positiva son: la rentabilidad sobre activos, la proporción de
préstamos malos, el costo de oportunidad de los depósitos. Dentro de los elementos
macroeconómicos, la inflación tiene una relación positiva, mientras que la tasa promedio de
letras del BCH contribuye a su reducción.
El sistema financiero de Nicaragua también registró un fuerte proceso quiebras,
liquidaciones y absorciones. De 14 bancos que existían en el año 2009, solo funcionaban 6
en el 2004 e igual cantidad al cierre del 2011. El proceso de consolidación anteriormente
mencionado generó un fuerte incremento en la concentración de la industria bancaria
nicaragüense.
Dentro de las variables que resultan tener una alta significancia para explicar el margen
de intermediación de la banca nicaragüense (Clevy y Díaz, 2005) se mencionan los costos
operativos, la cartera de riesgo, la tenencia de valores del Estado, la tasa de encaje efectiva
y la concentración de los ingresos financieros. Los resultados obtenidos muestran también
la fuerte influencia de la incertidumbre macroeconómica sobre la evolución del spread.
Cárdenas y Mendieta (2011) encontraron resultados similares.
30
2.2.3. Dinámica del Spread en la República Dominicana 2005-2011
En este acápite se analizan la evolución de las tasas de interés y del spread de los bancos
múltiples de la República Dominicana en el período 2005-2011.
El Banco Central de la República Dominicana publica un promedio de las tasas de
interés contratadas por los bancos con los clientes. A estas tasas también se le denomina ex
ante. Las tasas de interés activas son las que cobran los bancos a sus clientes por los
créditos que les conceden; mientras que las pasivas son las que los bancos les pagan a los
clientes por sus depósitos. El promedio ponderado de las tasas de interés, en moneda
nacional, reflejan una tendencia decreciente a lo largo del período 2005-2011. El pico más
alto se registró en el año 2008, asociado con el incremento de la tasa de política monetaria,
aplicada por las autoridades para contener el shock generado por el aumento de los precios
del petróleo (ver gráfico No. 2.16).
Gráfico No. 2.16
Tasas de Interés Ex-ante o Contratada y Spread
(En moneda nacional, %)
35.00
30.00
25.00
20.00
15.00
10.00
5.00
Activas
Fuente: Elaborado con datos del Banco Central de la República Dominicana
31
Spread
Oct-11
Jul-11
Abr-11
Oct-10
Ene-11
Jul-10
Abr-10
Oct-09
Ene-10
Jul-09
Abr-09
Ene-09
Jul-08
Pasivas
Oct-08
Abr-08
Ene-08
Jul-07
Oct-07
Abr-07
Ene-07
Jul-06
Oct-06
Abr-06
Ene-06
Jul-05
Oct-05
Abr-05
Ene-05
-
Después del año 2008, tanto las tasas activas como las pasivas presentaron reducciones
asociadas con la implementación de medidas de política monetaria contra cíclicas para
contrarrestar la recesión mundial que comenzaba a sentirse, debido al contagio de la crisis
del sector inmobiliario de los Estados Unidos. Además, coincidió con la disminución de la
tasa de referencia en este último país.
Cuando se calculan las tasas de interés implícitas, obtenidas del estado de resultado y del
estado de situación de los bancos, también se aprecia la tendencia decreciente de las
mismas, pero con un movimiento más suave. No obstante, el spread, medido con la
definición indicada para este estudio, mantiene niveles más elevados que el obtenido a
través de las tasas ex ante (ver gráfico No. 2.17).
Gráfico No. 2.17
Tasas de Interés Implícitas y Spread
(Obtenidas de los Estados Financieros, en %)
30.0
25.0
20.0
15.0
10.0
5.0
Activas
Pasivas
Fuente: Elaborado con datos del Consejo Monetario Centroamericano
32
Jul-11
Oct-11
Abr-11
Oct-10
Ene-11
Jul-10
Abr-10
Ene-10
Jul-09
Spread
Oct-09
Abr-09
Ene-09
Jul-08
Oct-08
Abr-08
Ene-08
Jul-07
Oct-07
Abr-07
Ene-07
Jul-06
Oct-06
Abr-06
Oct-05
Ene-06
Jul-05
Abr-05
Ene-05
0.0
La siguiente gráfica muestra el comportamiento del spread, de las tasas de interés
interbancaria y la tasa overnight o tasa de política monetaria. Las dos últimas registraron
movimientos en las mismas direcciones, lo cual sugiere el mecanismo de transmisión de la
política monetaria sobre la tasa que utilizan los bancos para prestarse recursos entre ellos
(ver gráfico No. 2.18).
Gráfico No. 2.18
Spread, Tasa Overnight y Tasa Interbancaria (en%)
25.0
20.0
15.0
10.0
5.0
Spread
Tasa Overnight
Jul-11
Oct-11
Abr-11
Ene-11
Jul-10
Oct-10
Abr-10
Ene-10
Jul-09
Oct-09
Abr-09
Ene-09
Oct-08
Jul-08
Abr-08
Oct-07
Ene-08
Jul-07
Abr-07
Oct-06
Ene-07
Jul-06
Abr-06
Oct-05
Ene-06
Jul-05
Abr-05
Ene-05
0.0
Tasa Interbancaria
Fuente: Banco Central de la República Dominicana
El spread de tasas de interés implícitas de los bancos de servicios mùltiples de la
República Dominicana muestra una tendencia con un ligero descenso, en el período objeto
de estudio. En el año 2005, alcanzó un nivel de 14.8%, mientras que en el año 2011, se
colocó en 11.8%, para una reducción de 3.0 puntos porcentuales. Esta disminución podría
estar asociada con menores costos de intermediación, especialmente, a partir del año 2009,
33
cuando se comenzaron a establecer medidas de estímulo6 para dinamizar las actividades
económicas, con el objetivo de contrarrestar los efectos de shocks externos negativos
originado por la crisis financiera internacional (ver gráfico No. 2.19).
Gráfico No. 2.19
Evolución del Spread de la Banca Múltiple
en República Dominicana, (En %)
14.8
2005
14.6
2006
13.2
2007
13.2
2008
13.1
2009
11.4
11.8
2010
2011
Fuente: Elaborado con datos del Consejo Monetario Centroamericano
Sin embargo, estos niveles de spreads se consideran muy altos comparados con los
prevalecientes en otros países, lo cual podría indicar una señal de ineficiencia del sistema
bancario dominicano. Por ejemplo, con relación a Centroamérica, en el año 2011,
solamente los márgenes de intermediación de Honduras y Nicaragua superan el de
República Dominicana, tal como fue indicado anteriormente.
6
El encaje legal en moneda nacional de la Banca Múltiple se redujo de 20.0% a 17.5%, de acuerdo a la Segunda
Resolución de la Junta Monetaria del 21 de mayo del año 2009. La Séptima Resolución del 3 de diciembre del
2009, lo redujo a 17.0%; y la Primera Resolución del 31 de agosto 2011, lo redujo a 15.6%.
34
Con la data utilizada en esta investigación se han calculado cuatro medidas diferentes
del spread, obtenido por medio de tasas ex post, de acuerdo con algunas de las definiciones
que fueron señaladas en el marco teórico. La línea del centro corresponde al spread 1, que
es el utilizado en este estudio, el cual muestra una tendencia decreciente. El spread 2
también refleja una tendencia decreciente, pero con valores mayores que el anterior;
mientras que, las otras medidas (spread 3 y spread 4) muestran valores más pequeños, pero
con una tendencia ligeramente creciente. Es decir, que el concepto de spread utilizado es
importante para el objetivo del estudio (ver gráfico No. 2.20).
Gráfico No. 2.20
Diferentes Medidas del Spread de la Banca Múltiple
(Calculado con tasas ex post, en %)
25.0
20.0
Spread 1
Spread 2
15.0
Spread 3
Spread 4
10.0
5.0
Spread 1= Ingresos por créditos/ Cartera promedio - Gastos por captaciones/ Captaciones Promedio
Spread 2= Ingresos financieros/ Cartera promedio - Gastos financieros/ Captaciones promedio
Spread 3= Ingresos financieros/ Total activos promedio - Gastos financieros/ Total activos promedio
Spread 4= Ingresos financieros/ Activos productivos - Gastos financieros/ Activos productivos
Fuente: Elaborado con datos del Consejo Monetario Centroamericano
Spread 1= Ingresos por créditos/ Cartera promedio - Gastos por captaciones/ Captaciones Promedio
Spread 2= Ingresos financieros/ Cartera promedio - Gastos financieros/ Captaciones promedio
Spread 3= Ingresos financieros/ Total activos promedio - Gastos financieros/ Total activos promedio
Spread 4= Ingresos financieros/ Activos productivos - Gastos financieros/ Activos productivos
35
Jul-11
Oct-11
Abr-11
Ene-11
Jul-10
Oct-10
Abr-10
Ene-10
Jul-09
Oct-09
Abr-09
Ene-09
Jul-08
Oct-08
Abr-08
Ene-08
Jul-07
Oct-07
Abr-07
Ene-07
Jul-06
Oct-06
Abr-06
Ene-06
Jul-05
Oct-05
Abr-05
Ene-05
0.0
2.2.4.
Crisis Bancaria y Evolución de la Normativa Legal
La introducción de una nueva legislación en el ámbito monetario y financiero, se
produjo justo en el momento en que se originaron las quiebras de tres importantes bancos
múltiples. La Ley No.183-02, Monetaria y Financiera7, fue promulgada el 21 de noviembre
del 2002, y en el año siguiente se anunciaban las bancarrotas del Banco Intercontinental,
Banco Mercantil y el Banco Nacional de Crédito.
De acuerdo con Guzmán, et al. (2005)8, la crisis bancaria se originó por las falencias y
debilidades del sistema de supervisión, las cuales posibilitaron que se incubara el fraude a
través de “contabilidad paralela”, que fue el mecanismo principal para ocultar operaciones
indebidas, sea para beneficiar a los propietarios, a empresas o personas vinculadas con
éstos, la elusión de encajes u otros en beneficios a terceros. Además, la Ley Monetaria y
Financiera del año 2002, no había entrado plenamente en vigencia y carecía de los
reglamentos y normativas complementarias para su aplicación.
Los problemas más resaltables encontrados por los expertos se referían a registros
contables inadecuados, contabilidad paralela y fraudes, préstamos vinculados, inadecuados
controles internos, mala calidad de la cartera de créditos, insuficiencia de la provisiones por
riesgo, problemas de liquidez y sus efecto en el costo de fondos, descalces en los bancos y
deudores de monedas, banca off shore, y en general, inadecuada supervisión.
7
Ver pág. web Superintendencia de Bancos.
Ver pág. web Banco Central. Informe del Panel de Expertos Internacionales: Crisis Bancaria Dominicana, marzo
2005.
8
36
Para corregir estos problemas, fortalecer la supervisión y modernizar el sector financiero
dominicano, se implementaron un conjunto de medidas que incluyeron el reforzamiento
técnico e institucional de la Superintendencia de Bancos, creación de los reglamentos de la
Ley Monetaria y Financiera y un grupo de resoluciones para fortalecer las normativas
prudenciales del país. Esta situación conllevó también a la aprobación de la Ley No. 92-04,
de Riesgo Sistémico de fecha 27 de enero del 2004.
En el Informe del Panel de Expertos Internacionales se estimó que los recursos
utilizados en la operación de rescate estaban en el rango del 20 al 25% del PIB,
correspondiendo más de dos tercios de ese monto a uno de los bancos envueltos, Baninter.
Para corregir la situación de déficit cuasi fiscal que se había generado, fue creada la Ley
No. 167-07 para la Recapitalización del Banco Central, de fecha 13 de julio del año 2007, y
su reglamento de aplicación. La misma establece un período de 10 años para la
recapitalización de la entidad emisora.
A la Ley Monetaria y Financiera le siguieron un conjunto de reglamentos para su
aplicación, donde se destacan:
Reglamento de Evaluación de Activos del 29 de diciembre del 2004. El objeto es
establecer la metodología que deberán seguir las entidades de intermediación financiera
para evaluar, aprovisionar y castigar los riesgos de sus activos y contingentes. La
evaluación de los clientes se realiza en función de su capacidad de pago y de su historial de
pago, de acuerdo con el tipo de crédito: comerciales, hipotecarios o de consumo.
37
El Reglamento de Adecuación Patrimonial, aprobado el 30 de marzo del 2004, tiene por
objeto establecer la normativa y la metodología que deberán aplicar las entidades de
intermediación financiera para dar cumplimiento a las normas prudenciales sobre la
adecuación patrimonial previstas en la Ley, las cuales deberán mantener un nivel de
patrimonio técnico mínimo equivalente al diez por ciento (10%) de los activos y
contingentes ponderados por riesgo crediticio, riesgo cambiario y riesgo de tasa de interés
suficiente para respaldar sus operaciones.
También fueron puestos en vigencia los reglamentos de Supervisión en Base
Consolidada, Riesgo de Liquidez, Protección al Usuario de los Servicios Financieros,
Límite de Crédito a partes Vinculadas, Funcionamiento del Fondo de Contingencia,
Concentración de Riesgos, Gobierno Corporativo y últimamente el Reglamento de Riesgo
Operacional, entre otros.
38
3. Revisión de Literatura
La literatura económica sobre el tema es bastante amplia, tanto para países desarrollados
como para los que están en vías de desarrollado. En el caso de las economías
latinoamericanas con un grado de desarrollo intermedio se mencionan los trabajos
realizados para Venezuela, Argentina, Chile, Colombia y Perú; así como, investigaciones
para economías de menor nivel de desarrollo como Ecuador y Nicaragua.
Para el caso de Venezuela, la investigación de Arreaza, Fernández y Mirabal (2001),
tiene como objetivo indagar cuales son los determinantes del spread bancario en ese país.
Utilizan un panel de datos mensuales para 33 bancos en el período comprendido entre enero
de 1997 y diciembre de 2000. El modelo econométrico se realizó sobre la base de mínimos
cuadrados ordinarios, basado en el trabajo desarrollado por Brock y Rojas-Suárez (2000).
De acuerdo a los autores, su ventaja radica en que permite la separación de los efectos de
las variables derivadas de la gestión del negocio bancario, del efecto del componente
sistémico contenido en las variables macroeconómicas que pueden estar afectando el
comportamiento del spread.
Los resultados de su trabajo muestran que el margen financiero en Venezuela depende
de un conjunto de variables tanto micro como macroeconómicas, particularmente los gastos
de transformación, las reservas excedentes e incrementos en la capitalización de la banca,
así como la volatilidad del entorno macroeconómico, aproximada por la variabilidad de la
tasa pasiva. De igual manera, tanto el grado de monetización de la economía como la
39
inflación y la depreciación afectan el margen financiero. También sostienen los autores que,
el proceso de desconcentración del sector parece no haber contribuido a la baja del spread
durante el período.
Los investigadores Faust, Zambrano y Vera (2000) realizaron un trabajo sobre los
determinantes del spread financiero en Venezuela, para el período 1989-2000, con datos
semestrales. El objetivo del trabajo fue contrastar la opinión generalizada de que los altos
spread en Venezuela se deben al poder de mercado de los bancos, y evaluar el papel de
otros factores que explican el nivel y evolución de los mismos.
Ellos utilizan un modelo de ecuaciones simultáneas formado por una ecuación para la
demanda de préstamos y otra para el spread de tasas de interés. El modelo para explicar el
spread parte de un banco representativo que maximiza los beneficios. El producto son los
préstamos y utiliza insumos financieros (depósitos) y no financieros.
El spread se define como la diferencia entre la tasa activa implícita y la tasa pasiva
implícita, entendida como la razón de egresos financieros entre el total de depósitos
promedio, ponderado por el coeficiente de reservas que mantienen los bancos múltiples en
el Banco Central.
Los resultados obtenidos muestran un reducido poder de mercado de los bancos, cercano
a la solución competitiva. Los gastos de transformación y el riesgo son los componentes
que más influyen en el spread de tasas de interés; mientras que se constató la presencia de
economías de escala, pero con poca incidencia sobre el spread.
40
Los dos estudios para el caso venezolano utilizan métodos diferentes para conocer los
determinantes del spread bancario. La investigación de Arreaza, et al. (2000) se basa en
mínimos cuadrados ordinarios, mientras que Faust, et al. (2000) trabaja con un modelo de
ecuaciones simultáneas. En ambos casos no se encontró que el poder de mercado de los
bancos incidiera sobre el spread, en tanto que sí lo afectan los gastos de transformación y el
riesgo.
Brock y Rojas-Suárez (2000) realizaron un estudio para seis países latinoamericanos
(Argentina, Bolivia, Colombia, México, Chile y Perú). Utilizan un procedimiento en dos
etapas, que fue usado por primera vez por Ho y Saunders (1981).
En la primera etapa, las regresiones de los spreads bancarios se ejecutan por medio de
corte transversal, con variables específicas de los bancos de cada país, tales como la
morosidad, la razón de capital, gastos de operación, una medida de liquidez (la relación de
los activos de corto plazo a depósitos totales) y dummies de tiempo. Los coeficientes de las
variables dummies de tiempo son estimaciones spread "puro". El término constante captura
los aspectos del sistema bancario que no están explicados por las características propias de
cada banco.
En la segunda etapa, la regresión se efectúa con respecto a las variables
macroeconómicas, tales como la volatilidad de los tipos de interés o el déficit fiscal. Los
autores señalan seis medidas diferentes del spread bancario, de acuerdo con el objetivo de
la investigación:
41
Los resultados del estudio muestran coeficientes positivos en la razón de capital
(estadísticamente significativa en Bolivia y Colombia), la razón de costos (estadísticamente
significativa en Argentina y Bolivia), y el coeficiente de liquidez (estadísticamente
significativa en Bolivia, Colombia y Perú). En cuanto a los efectos de los préstamos
morosos, la evidencia es mixta.
Para la economía argentina, los investigadores Grasso y Banzas (2006) realizaron un
estudio sobre la evolución y comportamiento del spread del sistema bancario, utilizando
datos mensuales para el período 1995-2005, empleando dos enfoques complementarios. El
primero, calcula las tasas de interés ex post o implícita de colocación (activa) y de
captación (pasiva) de fondos, a partir de los estados patrimoniales y de resultados de los
balances de los bancos.
Un segundo enfoque consiste en la utilización de herramientas econométricas (MCO),
donde se identifican las variables más significativas que explican el nivel y el
comportamiento del spread: las que describen las características del mercado bancario, las
financieras y monetarias, las que se refieren a la estructura de la industria bancaria y los
factores macroeconómicos.
Los resultados del estudio muestran, en lo que respecta a la composición del spread,
como factores relevantes los gastos administrativos y operativos, los costos de
incobrabilidad y el costo neto de las reservas. Además, confirman la relación positiva con la
inflación y negativa con el nivel de actividad.
42
Un estudio sobre los determinantes del spread bancario para el caso de Chile, fue
realizado por Fuentes y Basch (1998), quienes construyeron un panel de datos consistente
de 22 bancos. Se utilizaron datos mensuales para el período agosto 1991 a diciembre de
1995. El tamaño de la muestra fue de 1,166 observaciones.
Las definiciones de spread, en términos microeconómicos, se asocian al diferencial entre
tasa de interés activa y tasa de interés pasiva, cercana a lo que se podría denominar margen
bruto sobre activos generadores, expresado de la siguiente manera: M= IG /AG - IP /AG.
Las variables propuestas como determinantes de los spreads bancarios de carácter
microeconómicos fueron: el costo de oportunidad de las reservas, el número de sucursales,
otros ingresos y gastos no derivados de los intereses, y los riesgos de cartera. Se incluyó en
el modelo econométrico un elemento asociado a la situación de la industria como un todo,
que fue la desintermediación bancaria. Entre los determinantes macroeconómicos se
incluyeron la varianza de la tasa de interés, la inflación anticipada y el tipo de cambio
nominal.
Los hallazgos más relevantes del estudio concluyen que el efecto del costo de
oportunidad de las reservas afecta a todos los bancos por igual, con la excepción del Banco
del Estado9. La medida de riesgo, aproximada por las provisiones y castigos, resultó ser
positiva y estadísticamente significativa solamente para los bancos grandes. Otra variable
9
De acuerdo con los autores, este banco público de Chile registraba colocaciones e inversiones que representaban
el 9% del PIB; mientras que el sistema total representa el 57% del PIB, para el año 1995, que es el último año del
estudio indicado.
43
importante en explicar el margen resultó ser el apalancamiento de los bancos. A mayor
apalancamiento, los bancos tienen un mayor volumen para prestar y por ende, están
dispuestos a reducir su spread. En cuanto al efecto de la desintermediación bancaria, afectó
a todos los grupos de bancos.
Respecto a las variables macroeconómicas se encontró que todas contribuyen como
determinantes empíricos del spread. La inflación anticipada afecta en forma positiva al
margen bancario porque las colocaciones son financiadas con saldos en cuenta corriente,
los cuales no devengan interés, por lo cual un aumento en la tasa de inflación anticipada
lleva, necesariamente, a un aumento del margen bancario.
Para el sistema bancario peruano, Rojas (1998) realizó un estudio sobre los
determinantes del spread, a través de dos tipos de estimaciones: la primera usando técnica
de cointegración, en la cual utilizó datos mensuales agregados, con series mensuales de
tasas de interés promedio del sistema bancario, tanto en soles como en dólares, desde julio
de 1991 hasta diciembre de 1996. El segundo ejercicio econométrico utilizando datos de
panel con series de tasas de interés implícitas para cada banco, también en soles y dólares,
obtenidas de los balances y los estados de ganancias y pérdidas publicadas por los bancos
trimestralmente, para el período comprendido entre el primer trimestre de 1991 y el último
trimestre de 1996. El uso de diferentes métodos de estimación tenía la finalidad de
comparar los resultados.
44
Los hallazgos de la información mensual agregada utilizando técnicas de cointegración
arrojaron, para el spread en moneda nacional, que las variables relevantes son el riesgo país
y la concentración bancaria; mientras que para el spread en moneda extranjera la única
variable significativa fue el grado de concentración bancaria. El uso del spread en moneda
extranjera se debió a que en el sistema financiero del Perú más del 70% de las transacciones
se realizan en dólares norteamericanos.
En la segunda estimación para la información trimestral desagregada por banco para los
spread en soles y en dólares, utilizando datos de panel con efectos fijos y variables, todas
las variables explicativas usadas presentaron los signos esperados, aunque no todos los
coeficientes resultaron estadísticamente significativos.
Para el spread en moneda nacional los más relevantes fueron el riesgo país, riesgo
crediticio, el riesgo cambiario y la concentración bancaria. Cuando se evalúa el spread en
moneda extranjera resultan significativos el riesgo país, riesgo cambiario y el ratio Gastos
No Financieros sobre Gastos Totales, que es una medida de eficiencia.
Un estudio sobre los determinantes del spread bancario del Ecuador, fue realizado por
Andrade, M., Salame, M. y González, M. (2004), para el período enero 1998 agosto 2002.
Realizaron un modelo econométrico a través de un panel de datos mensuales para 24
bancos.
45
El spread bancario es definido como el diferencial entre el precio que cobran los bancos
a quienes adquieren préstamos (tasa activa) y lo que pagan a los depositantes (tasa pasiva).
Para medir este margen utilizan la fórmula denominada margen bruto sobre activos
generadores: M = (IG-IP) /AG. Donde IG son los ingresos ganados, IP los intereses
pagados y AG comprende aquellos activos que generan interés.
La investigación encontró que los costos de administración, la concentración de las
fuentes de ingresos financieros y el encaje efectivo tuvieron los mayores impactos en el
spread dentro de las variables microeconómicas, aunque la cartera de riesgo y los ingresos
de comisiones por servicios resultaron altamente significativos. Las variables del ambiente
macro también resultaron altamente explicativas.
Para Nicaragua, Clevy y Díaz (2005), realizaron una investigación sobre los factores
determinantes del spread bancario. El estudio abarcó el período enero de 1997 a septiembre
2004, para seis bancos. El análisis econométrico de los datos se basó en el modelo teórico
de Ho y Saunders (1981) y usando una metodología similar a la empleada en Brock y
Rojas-Suárez (2000) para países latinoamericanos, el cual utiliza un conjunto de variables
que se considera pueden incidir en el spread y evalúa su impacto mediante un análisis de
datos de panel.
Su definición de spread está en línea con la utilizada por los autores citados en estudios
anteriores. El margen de intermediación financiera mide la diferencia entre lo que cobran
46
los bancos a los agentes con escasez de fondos (los prestatarios) y lo que les pagan a los
agentes con excesos de fondos (depositantes).
Los principales resultados obtenidos indican que el margen de intermediación financiera
de la banca nicaragüense depende de variables tanto microeconómicas como
macroeconómicas. Se destacan los costos operativos, la cartera de riesgo, la tenencia de
valores del Estado, la tasa de encaje efectiva y la concentración de los ingresos financieros,
los cuales registraron una alta significancia para explicar el spread.
47
4
Metodología de Investigación
El presente estudio tiene el objetivo de investigar cuales son los factores que determinan
el spread de tasas de interés del sistema de bancos múltiples de la República Dominicana,
en el período enero 2005 a diciembre 2011.
Una de las tareas fundamentales para este trabajo fue definir el spread, entendido como
la diferencia entre el precio que cobran los bancos a quienes adquieren préstamos (tasa de
interés activa) y lo que pagan a los depositantes (tasa de interés pasiva). Es un concepto que
mide el costo de intermediación financiera.
En el trabajo se utilizó la medida del spread bancario por medio de tasas implícitas, que
se obtienen del estado de resultados y del estado de situación de los bancos, según se
muestra a continuación:
(4.2)
El spread es la variable dependiente y en general puede estar determinado por: (1)
factores microeconómicos (FMI), específicos del sector bancario, que incluyen el costo de
la administración, el riesgo de crédito, el grado de competencia, las necesidades de capital
mínimo, los requerimientos de reserva legal; (2) factores macroeconómicos (FMA) como
48
inflación, tipo de cambio, la tasa de política monetaria; y (3) los factores institucionales
(FI), tales como las normativas bancarias, entre otras.
Matemáticamente, esto se puede especificar de la siguiente manera:
(4.3)
Donde St expresa el spread del sector de banca múltiple en el período t; FMIi representa
las variables microeconómicas que inciden en el mismo; FMAi se refiere a los indicadores
macroeconómicos que determinan el spread y FIi indica los factores institucionales que
influyen en el spread.
Específicamente, se estimará un modelo econométrico con Mínimos Cuadrados
Ordinarios (MICO) de series de tiempo. Se utilizarán datos mensuales del sistema bancario
múltiple consolidado, para el período enero 2005-diciembre 2011. Dicho modelo tendrá la
forma siguiente:
(4.4)
Donde St es el spread del sistema de banca múltiple; β₀ es la constante; βi, son los
parámetros a estimar; Xi corresponde a las variables explicativas; y εt son los residuos.
49
4.1 Variables Explicativas
Este estudio parte del supuesto de que el spread de la banca múltiple está determinado
por un conjunto de variables de orden microeconómico, macroeconómico e institucionales,
las cuales se resumen en el cuadro siguiente:
Cuadro No. 4.1
Posibles Factores que Explican el Comportamiento del Spread
Microeconómicas
GGA
PA
CV
LEV
ROE
LIQ
HHI
Definición
Gastos Generales y Administrativos/ Activos
Promedio
Capitalización de la Banca es el cociente
Patrimonio/Activos Promedio
Riesgo Crediticio definido como Cartera
Vencida/Cartera Total
Apalancamiento mide la razón deuda activos
totales
Rentabilidad del patrimonio es el cociente
Utilidades / Patrimonio Promedio
Costo Oportunidad de las Reservas mide la
razón Disponibilidades/ Captaciones
Índice Herfindahl-Hirschman. Mide el grado
de concentración en la banca
Macroeconómicas
DINT
Desviación estándar Tasa de interés
interbancaria; riesgo sistémico
OVE
Tasa de interés Overnight
DEP
Depreciación del Tipo de Cambio
INF
Tasa de Inflación
Institucionales
DUMMY (D)
Factores Institucionales que afectan el spread
50
Signo
Esperado
“+”
“+”
“+”
“-”
“+”
“+”
“+”
“+”
“+”
“+”
“+”
“±”
4.1.1
Variables Microeconómicas
Dentro de los factores que se considera inciden en el spread bancario se encuentran los
Gastos Generales y Administrativos (GGA). Medido por el cociente gastos generales y
administrativos / Activos Promedio. Es un indicador de eficiencia en la gestión de los
bancos y un componente importante de los costos de intermediación. Como sostiene Pineda
(2010), los bancos tienden a equilibrar este costo con el diferencial entre las tasas de interés
activas y pasivas. Por esta razón se espera una asociación positiva entre los gastos de
administración y el spread.
De igual manera, se ha encontrado una relación positiva entre la capitalización de los
bancos y el spread, especialmente, en países industrializados donde existen costos de
monitoreo vinculados a incrementos de capital, como indica Arreaza, et al. (2001).
Mientras que, la evidencia de esta relación en los países menos desarrollados se debe a que
éstas entidades utilizan las utilidades no distribuidas para aumentar su capital, lo cual se
traduce en incrementos en el spread. En este sentido, el grado de capitalización de los
bancos se ha definido como el cociente Patrimonio / Activos (PA).
El Riesgo Crediticio (CV), medido por el cociente cartera vencida / cartera total, se
considera relevante en el comportamiento del spread. El aumento de la morosidad de
cartera mantiene un porcentaje de recursos improductivos, pero además, los bancos deben
aumentar sus gastos de provisiones de acuerdo a las exigencias normativas de cada país.
51
Este incremento de costos es transferido al spread, sobre todo en países desarrollados donde
los dueños de los bancos son aversos al riesgo.
Brock y Rojas Suárez (2000) han encontrado evidencias de que la relación puede ser
negativa entre cartera vencida y spread en países con sistemas financieros en transición, y
con una regulación más flexible, tales como los de Latinoamérica. Señalan, que los bancos
podrían utilizar la estrategia de reducir su tasa activa para incrementar su participación en
el mercado de créditos, con lo cual se reduce el spread, aunque se deteriora la calidad de la
cartera de créditos.
Varios estudios también sostienen que el Apalancamiento (LEV), que es un indicador
de endeudamiento, medido por la razón deuda / activos totales, afecta el spread bancario.
Es entendible que si los bancos obtienen fondos a través del endeudamiento estarían en
capacidad de aumentar su portafolio de negocios, especialmente, los créditos aplicando un
menor spread para competir en mejores condiciones. Fuentes y Basch (1998) indican que
el aumento de capital le permite a los bancos incrementar su capacidad de endeudamiento.
Estos, a su vez, utilizan la estrategia de reducir su margen, para elevar el grado de
competencia de la industria. Por esta razón se espera una asociación inversa entre el
apalancamiento y el spread.
La Rentabilidad del Patrimonio (ROE), que se refiere al cociente utilidades antes de
Impuesto Sobre la Renta / patrimonio promedio, será introducida en la investigación. El
52
signo esperado es positivo porque los bancos aumentan el spread para conseguir mayor
rentabilidad.
Con el propósito de medir el efecto del costo de oportunidad de las reservas sobre el
spread, se incluirá el indicador de liquidez (LIQ), el cual se aproxima con el cociente
disponibilidades / captaciones. En la medida que las reservas son recursos que no entran a
formar parte del proceso de intermediación, constituyen un costo de oportunidad que los
bancos trasladan al spread.
Un indicador mencionado en muchos estudios sobre el tema se refiere al Índice
Herfindahl-Hirschman (HHI)10, que mide el grado de concentración en la banca. La
relación esperada con el spread es positiva porque, de acuerdo con la teoría estándar de
precios, un elevado nivel de concentración permite a los bancos un mayor poder de
mercado, que se expresa en spread más altos. Para el caso dominicano se mide la
10
El índice se calcula elevando al cuadrado la cuota de mercado que cada empresa posee y sumando esas
cantidades. Los resultados van desde cerca de 0 (competencia perfecta) a 10.000 (control monopolio). Lo anterior
se puede resumir y expresar matemáticamente de la siguiente manera:
HHI = s1^2 + s2^2 + s3^2 +... + sn ^ 2
Donde: sn es la cuota del mercado de la empresa i.
El índice HHI se puede calcular sobre una base de 1 (donde un HHI =1 indica que se está
en presencia de un monopolio), sobre una base de 1.000 ó 10.000.
Sobre una base de 10.000, el nivel de concentración es clasificado como sigue:
• Un HHI menor a 1.000 se considera una baja concentración,
• Un HHI entre 1.000 y 1.800 se considera una concentración media, y
• Un HHI mayor a 1.800 se considera una alta concentración
53
concentración en los depósitos y en los créditos para los cuatro bancos múltiples más
grandes de la República Dominicana: Banco de Reservas, Banco Popular, Banco BHD y
Scotiabank.
4.1.2
Variables Macroeconómicas
En el estudio también se incluirán algunas variables del entorno que se considera inciden
en el comportamiento del spread de estas entidades. En este caso se consideró la
Desviación Estándar de la Tasa de Interés Interbancaria (DINT). Es una variable que
expresa riesgo sistémico o incremento de costo global para el conjunto de la banca. La
desviación estándar de la tasa interbancaria es una medida para expresar la variabilidad de
la misma. Como dicen Fuentes y Mies (2006), el signo positivo que debe tener la varianza
de la tasa interbancaria, se debe a que los propietarios de los bancos son aversos al riesgo y
exigen un mayor margen para asumir un riesgo más elevado.
Tasa Overnight (OVE). Es la tasa de política monetaria del Banco Central. La
inclusión en la investigación busca evidencia sobre los efectos de la tasa de política sobre el
spread de la banca múltiple. Además, se agregó la inflación mensual que puede representar
riesgos asociados al entorno macroeconómico que pueden ser transferidos al spread de los
bancos múltiples.
54
4.1.3
Variables Institucionales
Dummy (D)11. Se introdujeron dos variables dummies para tratar de capturar el efecto
de los cambios en las normativas bancarias que afectan el comportamiento del spread,
especialmente, en dos períodos afectados por shock importantes. La D1 procura captar los
efectos que arrastró el sistema financiero después de la crisis bancaria de los años 2003 y
2004. Esta D1, toma el valor de 1 para el primer trimestre de ese año 2005 y 0 para los
demás meses. La D2, también toma el valor de 1 para el primer trimestre del año 2010 y 0
para los demás meses. El objetivo es captar los efectos de políticas de incentivo y reducción
de encaje legal aplicada a partir de mitad del año 2009, pero cuyos resultados se sintieron
más en el primer trimestre del año 2010.
En el trabajo también se realizará una matriz de correlaciones para comprobar cuales
variables tienen el nivel de correlación más alta con el spread bancario y en cual dirección,
directamente o inversamente proporcional al mismo.
El período de la investigación incluye enero 2005 hasta diciembre 2011, para una
muestra de 84 observaciones. Los datos fueron tomados de la página web de la
Superintendencia de Bancos y del Consejo Monetario Centroamericano.
Para comprobar la significancia estadística del modelo a estimar se procederá a analizar
la probabilidad (Prob.) de los coeficientes de las variables, donde se procura que en todos
11
Para seleccionar las dummies, se tomó en consideración el significativo desvío de los residuos en el período
elegido, así como la introducción de Reglamentos Evaluación de Activos y medidas de reducción de encaje legal.
55
los casos sean inferiores al 5% (95% de confianza). De igual manera, se evalúa el
coeficiente de determinación de la regresión (R²), que es una medida de la bondad del
ajuste general del modelo. Este nos indica qué proporción de la variable dependiente esta
explicada por las variables explicativas. De acuerdo con Gujarati (2004), el R² se encuentra
entre 0 y 1; entre más cerca de 1 mejor el ajuste.
En lo relativo a los problemas de autocorrelación, se analiza el estadístico Durbin
Watson (d), que como regla práctica, según Gujarati (2004), si en una aplicación se
encuentra que d es igual a 2, se puede suponer que no hay autocorrelación de primer orden,
bien sea positiva o negativa. Para corroborar esto, también se aplicará la prueba de
Breusch-Godfrey, en la cual si el p-value tiene un valor mayor que 5%, se acepta la
hipótesis nula, que indicaría la no existencia de autocorrelación.
En adición, se realizará la prueba de Jarque-Bera, para comprobar la normalidad en los
residuos; mientras que, con la prueba de White se tratará de detectar problemas de
heterocedasticidad de los residuos.
Finalmente, cabe señalar que este trabajo presenta algunas limitaciones con relación a su
alcance. El período de análisis no comprende los años anteriores a la crisis bancaria
ocurrida en 2003 y 2004. Un estudio que contenga varios años anteriores a dicha crisis,
quizás podría reflejar mejor qué efectos tuvieron en el spread bancario las nuevas
normativas aplicadas al amparo de la Ley Monetaria y Financiera No. 83-02, promulgada
en noviembre del 2002.
56
Además, este trabajo mide el comportamiento del spread consolidado para el sector de
banca múltiple y no por bancos individuales. Un estudio individual de cada banco, por
ejemplo, con técnicas de datos de panel, podría indicar cómo inciden en el spread la gestión
administrativa, los cambios tecnológicos y otros aspectos en cada institución.
Otra limitante se refiere a que los estados de resultados de los bancos en la República
Dominicana no separan los ingresos generados por monedas, razón por la cual no se puede
obtener un spread por monedas, sino consolidado.
57
5 Modelo Econométrico y Análisis de los Resultados Estimados
Este capítulo está dividido en tres partes. La primera presenta el modelo econométrico
utilizado en la regresión. La segunda parte analiza la significancia y consistencia del
modelo estimado por medio de las pruebas estadísticas arriba mencionadas; y por último, se
analizan los resultados obtenidos de los coeficientes de las distintas variables introducidas.
5.1
Modelo Econométrico de los Determinantes del Spread
Para el análisis empírico será utilizado un modelo econométrico sobre la base de
Mínimos Cuadrados Ordinarios de series de tiempo. Los datos se expresan en pesos
dominicanos y corresponden al sistema bancario múltiple consolidado, para el período
enero 2005-diciembre 2011, que tendrá la siguiente forma:
(5.1)
Donde St es el spread del sistema de banca múltiple; β0 es la constante; βi, son los
parámetros a estimar; Xi corresponde a las variables explicativas; y εt son los residuos, que
se distribuyen en forma normal.
58
5.2 Resultados Empíricos
El resultado obtenido, de acuerdo con el modelo seleccionado, está expresado en la
siguiente ecuación:
(1.94)
R2 = 0.95
(0.13)
(0.13)
(0.06)
(0.06)
(0.01)
(0.01)
(0.00)
(0.03)
(0.26)
(0.20)
DW = 1.57
(5.2)
Para comprobar la significancia estadística del modelo se procedió a analizar los
estadísticos del mismo. La probabilidad de los coeficientes de las variables son inferiores al
5% (95% de confianza), lo cual indica que son estadísticamente significativos y diferentes
de cero (ver anexo No. 8.1).
En lo relativo a los problemas de autocorrelación serial, se observa que el estadístico
Durbin- Watson registra un valor aproximado de 1.58; en tanto que la prueba de BreuschGodfrey muestra que no existe problema de autocorelación serial en los residuos, por lo
cual se acepta la hipótesis nula, debido a que el p-value tiene un valor mayor que 5% (ver
anexo No.8.2).
De igual manera, fue realizada la prueba de Jarque-Bera, en la cual se comprueba la
normalidad en los residuos; mientras que, con la prueba de White se trató de detectar
problemas de heterocedasticidad de los residuos y se observa su ausencia, porque el valor
de p del estadístico, es mayor al 5% (ver anexos Nos. 8.3 y 8.4).
59
5.3 Análisis de los Resultados
En el análisis de las variables microeconómicas estimadas, sobre los determinantes del
spread de los bancos múltiples, se destaca el coeficiente de la variable Gastos Generales y
Administrativos / Activos Promedio. Resultó ser muy significativo y registró uno de los
valores positivos (1.00) más elevado de la regresión. Es un indicador de costo y expresa
que en la medida en que se incrementen proporcionalmente los gastos de explotación de los
bancos, éstos requieren un mayor spread de tasas para hacer rentable el negocio. En este
caso, por cada RD$1.00 que aumenten los gastos, serían transferidos en su totalidad al
margen bancario. El elevado nivel de este índice estaría también expresando problemas de
eficiencia de la banca múltiple (ver anexo No. 8.1).
La capitalización de la banca, que fue medida a través del cociente Patrimonio / Activos
Promedio, resultó ser muy significativo y registró un valor positivo (0.50) como se
esperaba. Algunos autores, como Arreaza, et al. (2001) y Brock y Rojas Suárez (2000)
afirman que en los países con menor grado de desarrollado los bancos se capitalizan con las
utilidades no distribuidas, por tanto los requerimientos de aumentar su capital demandan
incrementos en el spread. Aunque en los casos de supervisión poco eficiente la relación
entre la capitalización y el spread podrían resultar no significativa, especialmente, en los
países menos desarrollados por deficiencias y manipulaciones de la data recolectada.
Las nuevas normativas sobre Adecuación de Capital implementadas en la República
Dominicana, especialmente a partir del año 2004, después de la quiebra de tres bancos
60
importantes, impulsaron el incremento del capital del sistema bancario. El aumento
patrimonial de las entidades financieras podría estar explicando el comportamiento positivo
encontrado en el coeficiente de capitalización de la regresión estimada.
De igual manera, el riesgo crediticio expresado por el cociente de la Cartera Vencida /
Cartera Total fue una de las variables microeconómicas que resultó ser muy significativa y
con valor positivo (0.42), de acuerdo a lo esperado. Este hallazgo podría indicar que en la
medida en que aumenta la morosidad de cartera (el riesgo crediticio) los bancos procuran
transferir este incremento de costo al spread. Pero esta realidad es más común en los países
desarrollados donde los bancos con mayores riesgos de créditos presentan spreads más
altos, debido a la necesidad de compensar a los inversionistas que asumen riesgos más
elevados.
Por el contrario, en países con sistemas financieros en transición, y con una regulación
más flexible, tales como los de Latinoamérica, los bancos podrían utilizar la estrategia de
reducir su tasa activa para incrementar su participación en el mercado de créditos, con lo
cual se reduce el spread, aunque se deteriora la calidad de la cartera de créditos. Asimismo,
la matriz de correlaciones muestra también la existencia de una alta relación directamente
proporcional entre el spread y la cartera vencida, la cual alcanza el 89.63%, que es la más
importante que se encontró en esa prueba (ver anexo No. 8.5).
En otro orden, el apalancamiento, que es un indicador de endeudamiento, resultó
positivo (0.31) y muy significativo; aunque se esperaba un signo negativo, porque se
61
entiende que en la medida que los bancos recurren al endeudamiento para el fondeo de
recursos, podrían reducir el spread, debido a que disponen de mayores fuentes de recursos
y, por tanto, pueden ser más competitivos. Aunque algunos autores consideran que en
países con regulación bancaria débil, los estados contables no reflejarían en forma
significativa esta relación (ver cuadro No. 8.1).
Los resultados de la variable Utilidades / Patrimonio Promedio, equivalente al ROE,
también presentó un estadístico significativo, pero de signo negativo, el cual es contrario al
esperado, porque se asume que un mayor margen de tasas de interés contribuye a
incrementar los beneficios de estas entidades. Sin embargo, este resultado es consistente
con el valor obtenido en la matriz de correlaciones (ver anexo No. 8.5), que es elevado pero
también de signo negativo (ver cuadro No.8.1).
Este comportamiento podría estar relacionado con el aumento de la concentración de
mercado de los bancos más grandes, los cuales pudieron haber incrementado su
participación de mercado, pero con la estrategia de reducir spread. Dicha estrategia le
podría haber permitido mantener alta rentabilidad producto del crecimiento de su portafolio
de negocios.
La liquidez de la banca, definida por el cociente Disponibilidades / Captaciones, fue
utilizada como una proxy del costo de oportunidad de las reservas. La regresión muestra
que el estadístico es significativo y positivo, convirtiéndose en uno de los determinantes del
spread de la banca múltiple en República Dominicana. En los trabajos de Grasso y Banzas
62
(2006)12, y Arreaza, et al. (2001) este indicador de liquidez también fue significativo. Los
autores sugieren que el costo de mantener una mayor proporción de activos líquidos podría
ser transferido al spread, debido a que éstas generan menos ingresos que el resto de los
activos productivos.
Desde mediados del año 2009, se observa una disminución en los requerimientos de
encaje legal para la banca múltiple de República Dominicana, relacionado con las medidas
de política monetaria aplicadas para hacer frente al shock ocasionado por la crisis
financiera global. El objetivo de estas decisiones era incentivar las actividades crediticias
para dinamizar la economía.
Es importante señalar que en el modelo analizado no se incluyó el Índice HerfindahlHirschman (HHI), que mide el poder de mercado de los bancos. Cuando se incluyó sus
resultados no fueron significativos y el signo fue negativo, es decir, contrario al esperado.
Fue introducido en otros modelos para comprobar dicho comportamiento. Sin embargo, los
datos evidencian un claro aumento de la participación de mercado de los cuatro bancos más
grandes del sistema. También el análisis de la matriz de correlaciones indica una relación
negativa del HHI con el spread. Esto sugiere que los bancos no aumentaron el spread a
pesar de que incrementaron su participación de mercado.
Se podría conjeturar que es una estrategia de los bancos más grandes aumentar el grado
de concentración de mercado, manteniendo o disminuyendo el spread para incrementar su
12
Estos autores utilizan el concepto Disponibilidades / Activos Totales. Pág. 20.
63
posición competitiva y mantener elevados índices de rentabilidad13.
Los bancos más
grandes podrían generar economías de escala, constituyéndose en una clara ventaja para
estas entidades; sin embargo, este es un tema para investigaciones posteriores.
Las variables macroeconómicas estimadas en la regresión presentaron estadísticos muy
significativos y de signo positivo. La variable que expresa riesgo sistémico o incremento de
costo global para el conjunto de la banca, está contenida en la tasa de interés interbancaria.
En el modelo analizado se obtuvo la desviación estándar de la misma para expresar su
variabilidad. Como dicen Fuentes y Mies (2006), el signo positivo que debe tener la
varianza de la tasa interbancaria, obedece a que los propietarios de los bancos son aversos
al riesgo, por tanto es el premio que exigen los bancos por asumir riesgos.
Además, se introdujo en la regresión la tasa de política monetaria (overnight), que
resultó muy significativa y de signo positivo. Es decir, que el spread reacciona directamente
proporcional al movimiento de la tasa overnight. Esto podría estar indicando que una
política monetaria contractiva, la cual tiende a incrementar las tasas de interés, generaría un
aumento del spread bancario; mientras que una postura monetaria laxa actúa en la
reducción del mismo. Este resultado podría ser una línea de investigación para futuros
trabajos.
Cabe destacar que las variables crecimiento del producto interno bruto mensual, tasa de
inflación y depreciación del tipo de cambio fueron introducidas en regresiones realizadas
13
En el período 2005-2011, los cuatro bancos múltiples más grandes concentraron en promedio el 94.5% del total
de las utilidades antes de impuestos.
64
para comprobar su impacto en el spread de los bancos múltiples. Sin embargo, estas
variables macroeconómicas no resultaron significativas y el signo obtenido no fue el
esperado. Por esta razón se decidió excluirlas de la estimación final.
Las dos variables dummies estimadas, que recogen los cambios institucionales del
sistema bancario múltiple, resultaron muy significativas pero de signos diferentes. La
dummy (D1) del año 2005, presentó un signo positivo, lo cual indicaría que las reformas
introducidas, posiblemente antes de ese año, impactaron en forma directamente
proporcional al comportamiento del spread. En 2004 y 2005, se introdujeron fuertes
reformas a través de los reglamentos de la Ley Financiera y Monetaria que endurecieron la
regulación y exigencias de la banca; tales como: mayores niveles de provisiones, creación
de los aportes a los Fondos de Consolidación Bancaria y al Fondo de Contingencia, la
adecuación del capital de los bancos, evaluación de activos14, entre otras.
Mientras que, la dummy (D2) del año 2010, mostró un signo negativo y estadísticamente
significativo, es decir, inversamente proporcional al comportamiento del spread. En ese año
se introdujeron medidas de flexibilización para incentivar el crédito y motorizar la
activación de la economía, entre las cuales se citan la reducción del encaje legal,
liberalización de fondos para determinados sectores económicos y la consideración de las
inversiones en bonos para fines de encaje legal.
14
El 29 de diciembre del año 2004, entró en vigencia el Reglamento de Evaluación de Activos.
65
6
Conclusiones
Los resultados de este trabajo indican que existen un conjunto de variables que inciden en
el spread de los bancos múltiples de la República Dominicana, tanto las microeconómicas, que
están relacionadas directamente con la gestión del negocio de estas entidades; como las
vinculadas con el entorno macroeconómico y los cambios institucionales, asociados a la
legislación y la supervisión.
La variable más significativa que se obtuvo fue la de los Gastos Generales y
Administrativos, la cual registró uno de los coeficientes más alto de la regresión estimada. El
coeficiente alcanzó un valor de 1.0, lo cual expresa que los bancos dominicanos transferirían
la totalidad de las variaciones de los gastos de explotación al spread. Un estudio posterior
podría establecer más detalladamente cuáles partidas dentro de este renglón son las que
originan este efecto sobre el costo de intermediación; sin embargo, el elevado nivel del
coeficiente evidencia también ineficiencia en el sistema de la banca múltiple.
El indicador de capitalización de los bancos, aproximado por la relación Patrimonio sobre
Activos Promedio, resultó muy significativo como se esperaba. El análisis sobre el
comportamiento del sector muestra que los bancos registraron un fuerte incremento en su
patrimonio, debido a los mayores requerimientos de capital contenidos en las nuevas
normativas implementadas a partir del 2004. Además, estudios realizados en América Latina,
Brock y Rojas Suárez (2000), han encontrado evidencias de que en los países con menor grado
66
de desarrollado los bancos se capitalizan con las utilidades no distribuidas, por tanto los
requerimientos de aumentar su capital demandan incrementos en el spread.
El riesgo crediticio medido a través de la morosidad de cartera fue una de las variables
microeconómicas que resultó ser muy significativa y con valor positivo (0.42), de acuerdo a lo
esperado. Este hallazgo podría indicar que en la medida en que aumenta la cartera vencida los
bancos procuran transferir este incremento de costo al spread. También se observó la
existencia de una alta relación directamente proporcional entre el spread y la cartera vencida,
la cual alcanza el 89.63%, que fue la más alta que se encontró en la matriz de correlaciones.
Igualmente, el apalancamiento, que es un indicador de endeudamiento, resultó positivo y
muy significativo; aunque se esperaba un signo negativo, porque se entiende que en la medida
que los bancos recurren al endeudamiento para el fondeo de recursos, podrían reducir el
spread, debido a que disponen de mayores fuentes de recursos y, por tanto, pueden ser más
competitivos. Aunque algunos autores consideran que en países con regulación bancaria no
adecuada, los estados contables no reflejarían en forma significativa esta relación.
Los resultados de la variable rentabilidad del patrimonio (ROE), presentó un estadístico
significativo, pero de signo negativo, el cual es contrario al esperado, porque se asume que un
mayor margen de tasas de interés contribuye a incrementar los beneficios de estas entidades.
También se observó que la correlación entre el spread y la rentabilidad resultó negativa.
67
Pudo observarse que la evolución del spread presentó una ligera reducción en el período
2005-2011, mientras que se registraron importantes incrementos de las utilidades. Es un
fenómeno digno de ser estudiado en trabajos posteriores para comprobar si se mantiene este
comportamiento, y si el mismo, está relacionado con el aumento de la concentración de
mercado de los bancos más grandes, los cuales pudieron haber incrementado su participación
de mercado, pero con la estrategia de reducir spread. Dicha estrategia le podría haber
permitido mantener alta su rentabilidad producto del crecimiento de su portafolio de negocios.
Es bueno señalar, que en el modelo analizado no se incluyó el Índice Herfindahl-Hirschman
(HHI), que mide el poder de mercado de los bancos, porque no resultó significativo y el signo
fue negativo, contrario al esperado. Sin embargo, los datos evidencian un claro aumento de la
participación de mercado de los cuatro bancos más grandes del sistema. También el análisis de
la matriz de correlaciones indica una relación negativa del HHI con el spread. Esto sugiere que
los bancos no aumentaron el spread a pesar de que incrementaron su participación de mercado.
El costo de oportunidad de las reservas, aproximada por el indicador de liquidez de la
banca, fue significativo y positivo, convirtiéndose en uno de los determinantes del spread. Es
decir, que el costo de mantener una mayor proporción de activos líquidos podría ser
transferido al spread, debido a que éstas generan menos ingresos que el resto de los activos
productivos.
Las dos variables macroeconómicas estimadas en la regresión presentaron estadísticos muy
significativos y de signo positivo; tanto la tasa de interés interbancaria, que expresa riesgo
68
sistémico para el conjunto de la banca, como la tasa overnight o tasa de política monetaria
tienen una relación directamente proporcional con el spread bancario. Esto indica que estas
variables del entorno macro también afectan el comportamiento del costo de intermediación.
El movimiento de la tasa overnight y el riesgo que perciban los bancos en el sistema puede
inducir movimientos en el spread.
En lo referente a las variables crecimiento del producto interno bruto mensual, tasa de
inflación y depreciación del tipo de cambio fueron introducidas en regresiones realizadas para
comprobar su impacto en el spread de los bancos múltiples. Sin embargo, estas variables
macroeconómicas no resultaron significativas y el signo obtenido no fue el esperado. Por esta
razón se decidió excluirlas de la estimación final.
Finalmente, se pudo comprobar que los cambios institucionales, tales como los registrados
en la legislación y la supervisión, pueden incidir en el spread de los bancos múltiples. Las dos
variables dummies estimadas, que recogen estos aspectos resultaron muy significativas pero
de signos diferentes. Este tema también debería ser objeto de investigaciones posteriores, más
amplias, para conocer a profundidad cuales aspectos de la variación en las leyes y en la
supervisión tienen mayor impacto en el spread de estas entidades financieras.
En síntesis, las hipótesis planteadas en esta investigación han sido comprobadas con el
análisis de la evidencia empírica, donde se demostró que las variables microeconómicas como
los gastos de explotación, el riesgo de crédito, el endeudamiento y el costo de las reservas
inciden en el aumento del spread. También se comprobó que factores macroeconómicos, tales
69
como la tasa de política monetaria y la tasa interbancaria afectan el costo de intermediación
bancaria, así como variables institucionales, dentro de las que se encuentran la supervisión y el
cambio en la legislación de las entidades financieras.
La importancia de conocer estos factores determinantes del spread bancario es de suma
relevancia para la toma de decisiones, principalmente desde el ámbito de las políticas públicas
para implementar medidas que impacten en los elementos de mayor incidencia, de manera que
contribuyan a reducir el costo de intermediación financiera. Esta disminución conllevaría a
una reducción de las tasas activas de los créditos en beneficio de los agentes económicos.
Dado que existen un conjunto de factores que impactan los costos de intermediación, tales
como los gastos de administración, el costo de las reservas y el riesgo de crédito, es
recomendable que las políticas públicas se orienten a la revisión de algunas disposiciones
legales tendentes a disminuir los factores de costos que impactan el spread, en particular, las
concernientes al nivel de encaje legal, políticas de aprovisionamiento para cubrir pérdidas en
activos, los aportes a los fondos de Consolidación Bancaria y de Contingencia. Estas acciones
deberían implementarse sin menoscabo del fortalecimiento de la supervisión bancaria.
Para promover la competencia se recomienda introducir incentivos que favorezcan el
desarrollo del mercado de capitales, que es fundamental para ampliar la oferta de los recursos
financieros que demandan los sectores productivos. El desarrollo de este mercado tendría una
incidencia importante para disminuir el spread bancario, como sucede en países desarrollados.
70
También es conveniente crear mecanismos para fomentar la bancarización, que también podría
contribuir a incrementar los niveles de competencia en la banca.
En lo referente a la gestión propiamente de los bancos, éstos deberían implementar
estrategias inteligentes de negocios para eficientizar los servicios y reducir los costos
operativos. Una alternativa puede ser la realización de inversiones conjuntas -creación de
empresas conexas- para integrar los procesos operativos de varias entidades, de manera que
contribuya a reducir sus costos, generando economías de escala. En síntesis, la integración de
procesos operativos entre varias entidades del sistema bancario es una estrategia encaminada a
lograr mejores niveles de competitividad. A su vez, esta medida impactaría en la reducción de
la estructura de costos convirtiéndose en un factor importante para reducir los spread de tasas
de intereses en beneficio de los sectores productivos y de los consumidores.
71
7
Bibliografías
Andrade, M., Salame, M. y González, M. (2004). Determinación del Spread Bancario en
Ecuador, 1998-2002. Revista Tecnológica, 17(1).
Arreaza, A., Fernández, M. y Mirabal, M. (2001). Determinantes del Spread Bancario en
Venezuela. Oficina de Consultoría Económica, Banco Central de Venezuela.
Banco Central de la República Dominicana. Estadísticas Económicas (varios años).
Banco Central de Costa Rica. Indicadores Económicos (varios años).
Brock, P. y Rojas-Suárez, L. (2000). Understanding the behavior of bank spreads in Latin
America. Journal of Development Economics Vol. 63 (2000) 113–134.
Cárdenas; J. y Mendieta, W. (2011). Determiantes del Márgen Financiero en la Banca
Nicaraguense. Documento de Trabajo.
Clevy, J. y Díaz, R. (2005). Determinantes del Spread Bancario en Nicaragua. Banco Central de
Nicaragua. Documento de Trabajo.
Consejo Monetario Centroamericano. Indicadores Bancarios (varios años).
72
Faust, A., Zambrano, L. y Vera, L. (2000). Determinantes del Spread Financiero en Venezuela:
Un Enfoque de Ecuaciones Simultáneas. Revista Banco Central de Venezuela, Vol. 15(1).
Fuentes, Rodrigo J. y Mies, Verónica (2006). Política Monetaria como Determinante de los
Márgenes Bancarios.
Fuentes, R. y Basch, M. (1998). Determinantes de los Spread Bancarios: El Caso de Chile.
Inter-American Development Bank. Washington. Research Network. Working Paper R-329.
Gaceta Oficial
CXLVI
No. 10187 (2002). Ley Monetaria y Financiera 183-02. Santo
Domingo, R. D.
Grasso, F. y Banzas, A. (2006). El spread Bancario en Argentina: Un análisis de su
Composición y Evolución. Centro de Economía y Finanzas para el Desarrollo de la Argentina
(CEFIDAR). Documento de Trabajo Nº 11.
Gujarati, D. (2006). Econometría. Cuarta Edición. Mc-Graw Hill.
Guzmán, J., Livacic, E., Mauch, C., Ortiz, M. (2005). Informe del Panel de Expertos
Internacionales: Crisis Bancaria República Dominicana.
Ho, T. y Saunders, A. (1981). “The Determinants of Bank Interest Margins Theory and
Empirical Evidence. Journal of Financial and Quantitative Análisis. XVI, 4, 581-600.
73
Pineda, D. (2010). Determinantes del Spread Bancario en Honduras. Banco Central de
Honduras.
Rojas, J. (1998). Determinantes del Spread en las Tasas de Interés Bancarias en el Perú: 19911996. Inter-American Development Bank. Washington. Research Network. Working Paper R330.
Superintendencia de Bancos de la República Dominicana. Estadísticas Bancarias (varios años).
Santo Domingo, R. D.
Superintendencia de Bancos de la República Dominicana (2011). Desempeño del Sistema
Financiero. Santo Domingo, R. D.
74
8 Anexos
Anexo No. 8.1
Resultados del Modelo Mínimos Cuadrados Ordinarios
Variable dependiente SPREAD
Coeficiente
Error
Estadístico t
Variables Explicativas
estándar
( )
GGA
0.997883
0.128399
7.771732
PA
0.498663
0.130120
3.832334
CV
0.424106
0.064857
6.539143
LEV
0.316473
0.064722
4.889708
ROE
-0.028228
0.011541
-2.445866
LIQ
0.067903
0.014518
4.677079
DINT
0.032523
0.004568
7.120325
OVE
0.096292
0.027836
3.459273
D1
1.014892
0.263765
3.847708
D2
-0.582193
0.195496
-2.978030
Constante
-5.962524
1.943164
-3.068462
R² = 0.952
Estadístico Durbin-Watson= 1.575
Fuente: Elaborado por el autor en el Programa Eviews 5.
Anexo No. 8.2
Prueba de Auto Correlación Serial de Breusch-Godfrey
F-estadístico
1.836019
Obs*R-cuadrado 4.130745
Probabilidad
Probabilidad
0.166941
0.126771
Fuente: Elaborado por el autor en el Programa Eviews 5.
Anexo No. 8.3
Prueba de Normalidad de los Residuos
Jarque-Bera
1.047796
Probabilidad
0.592208
Fuente: Elaborado por el autor en el Programa Eviews 5.
75
Probabilidad
0.0000
0.0003
0.0000
0.0000
0.0169
0.0000
0.0000
0.0009
0.0003
0.0039
0.0030
Anexo No. 8.4
Prueba de Heterocedasticidad de White
F-estadístico
1.153569
Obs*R-cuadrado 20.33710
Probabilidad
Probabilidad
0.325288
0.314164
Fuente: Elaborado por el autor en el Programa Eviews 5.
Anexo No. 8.5
Matriz de Correlaciones
SPREAD
GGA
PA
CV
LEV
ROE
LIQ
DINT
HHIDEP
HHICR
OVE
INF
DEP
D1
D2
SPREAD
1.0000
0.3066
-0.4393
0.8963
0.2639
-0.6807
0.5520
0.6932
-0.2812
-0.1455
0.4710
-0.0310
0.0645
0.2702
-0.1979
GGA
0.3066
1.0000
0.1936
0.1808
-0.4890
0.0790
0.3901
-0.2990
0.1124
-0.1205
0.5593
-0.1152
0.0954
-0.3460
-0.2033
PA
-0.4393
0.1936
1.0000
-0.6067
-0.5570
0.4010
-0.1972
-0.5957
0.1505
-0.0944
0.1456
-0.0691
0.0561
-0.3359
-0.0652
CV
0.8963
0.1808
-0.6067
1.0000
0.3043
-0.6773
0.4494
0.7028
-0.2871
-0.2101
0.3685
-0.0011
0.0174
0.2544
-0.0577
LEV
0.2639
-0.4890
-0.5570
0.3043
1.0000
-0.2852
-0.2109
0.6056
-0.1969
0.3265
-0.3376
-0.0203
0.1502
0.2375
0.1753
ROE
-0.6807
0.0790
0.4010
-0.6773
-0.2852
1.0000
-0.1934
-0.6061
0.4764
0.4078
-0.1731
0.0968
0.0749
-0.4534
0.1491
LIQ
0.5520
0.3901
-0.1972
0.4494
-0.2109
-0.1934
1.0000
0.1860
0.1157
0.0140
0.3912
0.0575
-0.0921
0.1085
-0.1891
76
DINT HHIDEP HHICR
0.6932 -0.2812 -0.1455
-0.2990
0.1124 -0.1205
-0.5957
0.1505 -0.0944
0.7028 -0.2871 -0.2101
0.6056 -0.1969
0.3265
-0.6061
0.4764
0.4078
0.1860
0.1157
0.0140
1.0000 -0.2756
0.1812
-0.2756
1.0000
0.2468
0.1812
0.2468
1.0000
-0.0241 -0.1669 -0.2830
-0.0256
0.0163 -0.0083
0.0046
0.0181
0.0317
0.3439 -0.2685 -0.1129
0.1158
0.1368
0.2970
OVE
0.4710
0.5593
0.1456
0.3685
-0.3376
-0.1731
0.3912
-0.0241
-0.1669
-0.2830
1.0000
0.0004
0.1781
-0.2773
-0.3222
INF
DEP
D1
D2
-0.0310 0.0645 0.2702 -0.1979
-0.1152 0.0954 -0.3460 -0.2033
-0.0691 0.0561 -0.3359 -0.0652
-0.0011 0.0174 0.2544 -0.0577
-0.0203 0.1502 0.2375 0.1753
0.0968 0.0749 -0.4534 0.1491
0.0575 -0.0921 0.1085 -0.1891
-0.0256 0.0046 0.3439 0.1158
0.0163 0.0181 -0.2685 0.1368
-0.0083 0.0317 -0.1129 0.2970
0.0004 0.1781 -0.2773 -0.3222
1.0000 0.1721 -0.0629 0.0192
0.1721 1.0000 -0.3946 -0.0171
-0.0629 -0.3946 1.0000 -0.0430
0.0192 -0.0171 -0.0430 1.0000
Anexo No. 8.6
Resultados del Modelo Mínimos Cuadrados Ordinarios (Versión 2)
Variable dependiente SPREAD
Coeficiente
Error
Estadístico t Probabilidad
Variables Explicativas (X)
estándar
( )
GGA
1.170318
0.147129
7.954345
0.0000
PA
0.652716
0.133210
4.899893
0.0000
CV
0.439163
0.073496
5.975308
0.0000
LEV
0.324589
0.074247
4.371718
0.0000
ROE
-0.285387
0.172240
-1.656918
0.1019
LIQ
0.080108
0.016572
4.834042
0.0000
DINT
0.036338
0.005761
6.307837
0.0000
INF
0.074552
0.049003
1.521392
0.1326
HHICR
-0.001115
0.000892
-1.250318
0.2153
HHIDEP
-7.37E-05
0.000374
-0.196995
0.8444
D1
0.781278
0.268180
2.913257
0.0048
D2
-0.685682
0.205675
-3.333820
0.0014
Constante
-5.742706
2.514912
-2.283462
0.0254
R² = 0.947
Estadístico Durbin-Watson= 1.598
Nota: HHICR y HHIDEP se refieren al índice Herfindahl –Hirschman para los créditos y los
depósitos de los bancos múltiples, respectivamente.
Fuente: Elaborado por el autor en el Programa Eviews 5.
77
Anexo No. 8.7
Resultados del Modelo Mínimos Cuadrados Ordinarios (Versión 3)
Variable dependiente SPREAD
Coeficiente
Error
Estadístico t Probabilidad
Variables Explicativas (X)
estándar
( )
GGA
1.014595
0.148267
6.843049
0.0000
PA
0.586048
0.148105
3.956969
0.0002
CV
0.481514
0.072486
6.642893
0.0000
LEV
0.283667
0.077194
3.674744
0.0004
ROE
-0.055147
0.012766
-4.319757
0.0000
LIQ
0.087365
0.016970
5.148330
0.0000
DINT
0.028702
0.005433
5.282703
0.0000
INF
0.063477
0.055258
1.148741
0.2543
Constante
-5.622696
2.231066
-2.520183
0.0139
R² = 0.928
Estadístico Durbin-Watson= 1.271
Fuente: Elaborado por el autor en el Programa Eviews 5.
78
Anexo No. 8.8
Resultados del Modelo Mínimos Cuadrados Ordinarios (Versión 4)
Variable dependiente SPREAD
Coeficiente
Error
Estadístico t Probabilidad
Variables Explicativas (X)
estándar
( )
GGA
0.997590
0.154437
6.459506
0.0000
PA
0.436901
0.149013
2.931956
0.0045
CV
0.350526
0.081344
4.309190
0.0001
LEV
0.351436
0.079254
4.434310
0.0000
ROE
-0.039871
0.015171
-2.628075
0.0105
LIQ
0.093311
0.017429
5.353830
0.0000
HHICR
-0.001569
0.000931
-1.684105
0.0965
HHIDEP
-0.000125
0.000410
-0.305069
0.7612
OVE
0.077344
0.030177
2.562956
0.0125
DINT
0.035664
0.006227
5.726949
0.0000
INF
0.050215
0.052764
0.951687
0.3444
Constante
-1.914505
2.597864
-0.736953
0.4635
R² =0.938
Estadístico Durbin-Watson= 1.201
Nota: HHICR y HHIDEP se refieren al índice Herfindahl –Hirschman para los créditos y los
depósitos, respectivamente.
Fuente: Elaborado por el autor en el Programa Eviews 5.
79
Anexo No. 8.9
Resultados del Modelo Mínimos Cuadrados Ordinarios (Versión 5)
Variable dependiente SPREAD
Coeficiente
Error
Estadístico t Probabilidad
Variables Explicativas (X)
estándar
( )
GGA
1.892112
0.176965
10.69204
0.0000
PA
0.033298
0.195556
0.170274
0.8653
LEV
0.195325
0.116332
1.679025
0.0974
ROE
-0.064302
0.022441
-2.865386
0.0054
HHIDEP
0.000129
0.000589
0.218131
0.8279
HHICR
-0.002902
0.001235
-2.350569
0.0214
DINT
0.063326
0.007145
8.863157
0.0000
DEP
-0.414228
4.289134
-0.096576
0.9233
INF
0.135012
0.080367
1.679929
0.0972
Constante
4.091837
3.722218
1.099301
0.2752
R² = 0.856
Estadístico Durbin-Watson= 0.931
Nota: HHICR y HHIDEP se refieren al índice Herfindahl –Hirschman para los créditos y los
depósitos, respectivamente. DEP es la depreciación del tipo de cambio con respecto al dólar
norteamericano.
Fuente: Elaborado por el autor en el Programa Eviews 5.
80
Anexo No. 8.10
Data Básica
DATA BASICA UTILIZADA EN LA INVESTIGACION
(En %)
PERIODO
Ene-05
Feb-05
Mar-05
Abr-05
May-05
Jun-05
Jul-05
Ago-05
Sep-05
Oct-05
Nov-05
Dic-05
Ene-06
Feb-06
Mar-06
Abr-06
May-06
Jun-06
Jul-06
Ago-06
Sep-06
Oct-06
Nov-06
Dic-06
Ene-07
Feb-07
Mar-07
Abr-07
May-07
Jun-07
Jul-07
Ago-07
Sep-07
Oct-07
Nov-07
Dic-07
Ene-08
Feb-08
Mar-08
Abr-08
May-08
Jun-08
Jul-08
Ago-08
Sep-08
Oct-08
Nov-08
Dic-08
Ene-09
Feb-09
Mar-09
Abr-09
May-09
Jun-09
Jul-09
Ago-09
Sep-09
Oct-09
Nov-09
Dic-09
Ene-10
Feb-10
Mar-10
Abr-10
May-10
Jun-10
Jul-10
Ago-10
Sep-10
Oct-10
Nov-10
Dic-10
Ene-11
Feb-11
Mar-11
Abr-11
May-11
Jun-11
Jul-11
Ago-11
Sep-11
Oct-11
Nov-11
Dic-11
SPREAD
GGA
PA
CV
LEV
ROE
LIQ
HHID
HHICR
DINT
OVE
INF
DEP
D1
D2
15.6
15.0
15.3
15.2
15.7
16.2
16.0
15.9
16.0
15.7
15.5
14.8
15.2
14.8
14.6
14.4
14.6
14.6
14.6
14.6
14.6
14.6
14.6
14.6
14.1
13.4
13.7
13.5
13.5
13.3
13.3
13.3
13.2
13.2
13.2
13.2
12.8
12.6
12.5
12.5
12.5
12.7
12.8
12.9
13.0
13.2
13.1
13.2
14.2
13.5
13.7
13.7
13.5
13.5
13.4
13.4
13.3
13.2
13.1
13.1
11.6
11.6
11.5
11.5
11.5
11.5
11.4
11.3
11.2
11.1
11.4
11.4
11.3
11.0
11.0
11.0
11.2
11.3
11.4
11.5
11.6
11.7
11.8
11.8
5.2
5.5
5.7
5.8
6.0
6.1
6.2
6.2
6.3
6.3
6.3
6.5
5.7
5.9
6.1
6.2
6.3
6.9
7.0
7.0
7.0
7.1
7.0
7.1
5.8
5.8
6.2
6.4
6.5
6.4
6.5
6.5
6.5
6.5
6.5
6.6
6.4
6.1
6.3
6.4
6.4
6.4
6.6
6.5
6.5
6.6
6.6
6.7
6.5
6.4
6.6
6.5
6.5
6.4
6.5
6.5
6.5
6.5
6.5
6.7
5.9
5.9
6.0
6.1
6.1
6.2
6.2
6.2
5.9
5.9
6.0
6.1
5.9
5.9
6.1
6.1
6.1
6.2
6.3
6.3
6.4
6.4
6.4
6.6
8.1
8.0
7.8
7.9
8.0
8.5
8.6
8.7
8.8
8.7
8.6
8.0
7.8
8.7
8.4
8.2
8.4
8.3
8.2
8.2
8.4
8.5
8.7
9.0
8.8
8.9
8.7
8.6
8.5
8.6
8.9
8.9
9.0
9.1
9.0
9.0
9.1
9.0
8.4
8.7
8.9
9.1
9.4
9.4
9.5
9.7
9.6
9.1
9.1
9.2
8.3
8.5
8.6
8.8
8.9
8.9
8.9
8.9
8.8
8.7
8.8
8.8
8.2
8.2
8.3
8.2
8.3
8.4
8.5
8.5
8.9
8.9
9.1
9.3
9.0
8.8
9.1
9.2
9.4
9.5
9.6
9.7
9.6
9.3
7.1
7.3
6.4
6.8
6.9
6.7
7.1
6.9
6.5
6.4
6.7
5.7
6.9
6.1
6.0
6.0
6.3
7.4
7.2
7.0
6.4
6.4
5.9
4.7
4.5
4.8
5.2
5.3
5.4
5.0
4.8
5.1
4.7
4.9
5.4
4.0
4.2
4.4
4.2
4.3
4.2
3.6
3.8
3.7
3.8
3.8
4.0
3.4
3.8
3.9
4.2
4.5
4.7
4.2
4.7
4.5
4.4
4.3
4.5
4.2
4.4
4.5
4.4
4.1
3.9
3.4
3.5
3.7
3.7
3.4
3.4
3.0
3.1
3.1
2.9
2.8
2.8
2.8
3.0
3.1
3.1
3.2
3.2
2.6
11.5
11.6
15.0
15.5
15.4
14.4
14.2
14.2
14.4
13.5
13.6
13.9
13.6
11.9
11.5
12.8
13.0
13.4
13.6
13.4
13.1
13.0
12.7
12.6
14.3
14.2
12.0
12.1
12.3
12.5
12.2
12.4
12.5
12.5
12.6
13.6
13.2
13.5
13.5
13.5
13.4
13.3
13.0
13.3
13.2
13.1
13.4
13.8
13.5
13.4
13.4
13.0
13.0
12.9
13.1
13.2
13.1
13.4
13.8
13.9
13.6
13.7
13.6
13.8
13.9
13.9
14.1
14.0
14.0
14.1
13.5
13.9
13.4
13.3
12.3
12.1
11.9
12.0
11.9
11.8
11.8
11.8
12.1
12.6
19.1
9.6
11.1
15.4
19.1
19.1
18.3
19.5
21.8
21.0
20.2
15.4
18.7
15.7
16.6
14.7
26.5
25.4
22.7
22.2
22.3
22.0
21.1
23.5
32.5
28.6
28.2
28.1
27.1
28.7
27.4
26.7
26.7
26.0
26.0
27.7
18.5
21.2
27.7
32.7
33.7
34.1
32.6
31.3
30.8
29.2
28.4
28.3
24.6
25.1
27.2
25.9
26.0
26.6
26.4
26.0
25.8
25.8
26.0
25.3
28.4
28.8
33.1
32.5
31.7
31.8
31.7
31.1
30.7
29.4
29.4
29.3
27.7
28.0
22.0
27.7
28.6
27.7
27.2
26.6
26.0
25.4
24.8
24.4
21.8
21.4
20.9
20.7
20.1
20.7
20.6
20.3
20.0
21.1
20.6
21.6
20.8
20.9
19.6
20.3
19.4
19.2
19.2
19.0
19.7
20.0
19.7
22.3
29.5
29.3
27.6
27.1
26.7
26.1
25.9
18.7
18.7
19.4
19.4
21.7
23.6
23.8
23.7
20.9
20.5
20.7
20.5
18.3
17.6
18.0
20.0
20.8
21.2
20.5
19.8
20.0
19.1
18.2
18.9
18.9
18.6
19.4
21.1
17.3
16.9
16.3
15.9
15.9
15.9
15.3
15.1
15.2
15.5
15.3
15.8
15.5
16.0
15.6
15.0
15.9
15.3
15.3
15.3
15.2
15.4
15.5
15.0
15.1
1,858.5
1,882.0
1,877.8
1,936.9
1,973.2
1,979.0
1,999.9
1,984.4
2,025.7
1,934.9
1,946.5
1,924.5
1,953.1
1,966.3
1,930.9
1,947.9
1,975.0
1,946.3
1,915.5
1,936.7
1,970.2
2,020.0
2,047.2
2,043.4
2,389.3
2,347.2
2,069.4
2,087.3
2,099.2
2,138.0
2,117.9
2,115.9
2,122.6
2,126.1
2,111.0
2,068.1
2,053.0
2,006.1
2,098.5
2,106.7
2,080.7
2,077.5
2,055.2
2,077.2
2,061.7
2,095.3
2,120.7
2,157.7
2,129.2
1,240.1
2,141.4
2,156.8
2,159.1
2,152.9
2,130.1
2,130.8
2,141.6
2,181.2
2,166.9
2,135.5
2,132.9
2,115.7
2,121.2
2,103.6
2,106.7
2,117.9
2,086.8
2,089.0
2,095.9
2,055.4
2,051.4
2,070.8
2,055.2
2,000.9
2,022.8
2,058.9
2,039.1
2,011.8
2,006.1
1,991.2
2,005.3
2,008.6
2,064.1
2,078.0
2,183.2
2,209.9
2,221.1
2,244.4
2,233.9
2,256.2
2,250.9
2,244.5
2,234.0
2,200.8
2,173.2
2,219.0
2,150.3
2,213.4
2,176.0
2,215.2
2,201.2
2,215.7
2,139.4
2,136.3
2,153.2
2,177.7
2,207.7
2,255.6
2,258.9
2,197.1
2,206.6
2,239.4
2,249.6
2,230.7
2,190.9
2,160.5
2,177.1
2,170.4
2,202.7
2,245.8
2,269.8
2,281.6
2,311.9
2,317.1
2,309.5
2,351.7
2,302.9
2,317.0
2,298.2
2,303.5
2,317.3
2,355.0
2,334.4
2,335.5
2,365.4
2,329.5
2,335.6
2,345.3
2,350.8
2,353.7
2,350.5
2,337.1
2,283.2
2,326.5
2,330.1
2,343.0
2,396.3
2,414.4
2,335.4
2,345.3
2,342.4
2,306.8
2,293.4
2,266.4
2,201.0
2,167.3
2,163.3
2,190.7
2,203.2
2,224.0
2,184.5
2,189.7
2,204.6
2,161.2
2,114.8
2,110.1
2,092.4
2,105.1
0.65
0.53
0.53
0.61
0.60
0.63
0.46
0.47
0.53
0.56
0.57
0.57
0.57
0.57
0.54
0.33
0.22
0.22
0.22
0.30
0.24
0.18
0.19
0.19
0.19
0.19
0.19
0.20
0.22
0.22
0.22
0.14
0.14
0.14
0.13
0.13
0.14
0.17
0.20
0.20
0.14
0.14
0.21
0.20
0.20
0.19
0.19
0.19
0.24
0.36
0.44
0.46
0.46
0.46
0.39
0.39
0.39
0.38
0.37
0.38
0.40
0.38
0.30
0.27
0.27
0.27
0.27
0.27
0.18
0.15
0.11
0.11
0.11
0.11
0.11
0.11
0.12
0.12
0.12
0.11
0.12
0.12
0.09
0.10
4.00
4.00
4.00
4.00
8.00
8.00
8.00
8.00
10.00
10.00
10.00
10.00
10.00
10.00
10.00
10.00
10.00
10.00
10.00
8.00
8.00
8.00
8.00
8.00
8.00
8.00
8.00
8.00
7.00
7.00
7.00
7.00
7.00
7.00
7.00
7.00
7.00
8.00
9.00
9.00
9.00
9.00
9.00
9.50
9.50
9.50
9.50
9.50
8.50
7.00
6.00
6.00
5.00
5.00
5.00
5.00
5.00
4.00
4.00
4.00
4.00
4.00
4.00
4.00
4.00
4.00
4.00
4.00
4.00
4.75
5.00
5.00
5.00
5.00
6.00
6.25
6.75
6.75
6.75
6.75
6.75
6.75
6.75
6.75
0.787
0.041
-0.073
0.313
-0.300
0.057
0.597
1.337
3.261
1.112
-0.840
0.963
1.548
-0.120
0.094
0.594
0.571
0.758
0.896
0.190
-1.101
0.103
0.641
0.739
0.934
0.306
0.789
0.812
1.063
0.402
0.258
-0.642
1.219
0.476
1.800
1.141
1.091
-0.033
1.710
1.879
0.335
2.381
1.619
0.092
1.229
-1.045
-3.278
-1.404
0.281
0.306
0.155
0.143
0.114
2.162
0.121
0.853
0.110
0.230
1.069
0.097
1.313
0.140
0.860
0.357
0.341
-0.170
0.343
0.219
0.770
0.675
0.311
0.917
1.244
1.200
1.160
0.870
0.220
1.020
0.853
0.500
0.210
0.030
0.090
0.110
-5.532
-0.418
-3.255
3.184
1.262
0.208
0.182
1.674
5.844
6.908
-0.753
4.823
-0.426
-5.339
-1.136
-0.462
1.991
-0.057
-0.108
-0.045
2.468
0.098
-0.798
0.535
0.087
-0.723
-3.062
0.571
-0.461
2.586
-1.494
1.480
0.613
0.675
-0.276
1.395
0.364
-0.644
0.227
0.432
-0.114
0.441
0.689
0.986
0.456
0.301
1.062
-0.369
0.672
0.278
0.462
0.447
0.061
0.058
0.070
0.205
0.108
-0.005
-0.027
-0.082
0.292
0.318
0.180
0.700
0.306
0.203
0.238
0.104
0.525
0.323
0.096
0.437
0.195
0.577
0.349
0.011
0.264
0.174
0.109
0.178
0.232
0.337
0.457
0.544
1.0
1.0
1.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
1.0
1.0
1.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
Fuentes: Consejo Monetario Centroamericano, Superindencia de Bancos y Banco Central de la República Dominicana
81