Evolución y Determinantes

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1 Evolución y Determinantes
del Spread Financiero en Venezuela

2 Motivaciones El spread financiero se ha convertido en un indicador más (una señal objetiva) que permite evaluar el desempeño de la banca. El spread ha sido señalado como el resultado de prácticas anticompetitivas (particularmente acuerdos colusivos). El spread financiero en Venezuela exhibe un comportamiento singular incluso en el contexto regional. Pocos trabajos con rigor analítico sobre los determinantes del spread en Venezuela.

3 Objetivos del Trabajo Establecer con precisión lo que la literatura reciente ha venido destacando (especialmente en AL) sobre los determinantes del spread. Verificar la evolución del spread en Venezuela y establecer algunos hechos estilizados. Establecer un modelo analítico (no ad-hoc) que permita hacer corroboración empírica sobre los determinantes del spread en Venezuela. Estimar econométricamente, para el agregado del sistema y para datos de panel de bancos individuales, las variables que inciden el el spread.

4 ¿Qué entendemos por Spread Financiero?
Definición Cálculo Propiedad S Spread Contractual S = Tasa de Interés Activa - Tasa de Interés Pasiva No ajustado por resultados 1 1 S2 Spread Efectivo S2 = IFP/P - EFD/D Sólo toma los IFP S3 Spread Efectivo S3 = IF/A - EFD/D Toma el total de IF S4 Spread Efectivo S4 = IF/A - EFD/DR Toma sólo los DR S5 Spread Efectivo S5 = IF/A - EFD/A Como razón de activos S6 Spread Efectivo S6 = [(IF - INVb -  P is)/(1 - )P] - (EFD/A) Distintos activos generadores S7 Margen de Interés Neto S7 = Exc/A - IS/A + GT/A + PROV/A + T/A Descompone el spread

5 ¿Puede decirse algo a priori sobre la magnitud del spread?
Fortalecimiento del capital Gastos de inversión elevados Un spread alto puede indicar Un Spread bajo puede indicar Abuso de poder de mercado Ineficiencias de costos Riesgo elevado Bancos menos seguros Gran rivalidad y competencia Mejoras de eficiencia Menores niveles de riesgo

6 Fuentes de Explicación del Spread
¿Que dice la Literatura? Grado de Competencia en el Mercado (concentración, rivalidad, barreras a la entrada, sustitutos cercanos). Razones de Costos (elevados costos fijos en mercados exesivamente pequeños, ineficiencias organizacionales) Recomposición en los depósitos, cambios en la liquidez, cambios en el apalancamiento Riesgo en el negocio Las restricciones regulatorias y de política gubernamental Las Variables Macroeconómicas La Seguridad Contractual y el Régimen Jurídico

7 La Descomposición del Spread: Venezuela contra el RM
Exc/A + T/A + GT/A + PROV/A - IS/A = IF/A - EF/A ab Excedente de Impuestos Gatos de Provisiones Ingresos por Margen de Interés Ingreso Neto Transformación Servicios Neto Argentina 0,7 0,2 6,8 1,7 4,8 4,7 Brasil 0,6 0,4 8,7 1,5 4,8 6,4 Colombia 1,2 0,5 8,3 1,3 4,1 7,2 México 0,6 0,1 4,7 1,8 2,0 5,3 Perú 1,2 0,6 7,7 1,6 4,7 6,5 Venezuela 3,3 0,2 7,8 1,5 3,2 10,2 Alemania 0,3 0,2 1,5 0,1 0,6 1,5 Japón -0,2 0,0 0,9 1,0 0,7 1,1 España 0,6 0,2 2,5 0,5 1,2 2,6 Estados Unidos 1,3 0,6 4,3 0,6 2,8 3,9 p3 Tailandia -0,6 0,5 2,1 2,0 1,1 2,9 Corea -0,4 0,1 2,3 2,0 1,3 1,8 Singapur 1,0 0,4 1,0 0,4 0,9 2,0 Taiwán 0,7 0,2 1,3 0,3 0,5 2,0 Nota: a. Todos los conceptos están calculados sobre el activo promedio b. El margen de interés neto corresponde a la suma de todos los componentes en correspondencia con la ecuación 10 Fuente: Cálculos Propios basados en data de BankScope de la base de datos de IBCA

8 El Spread comparado con otras Economías
Promedio 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 Argentina 4,2 6,6 6,0 5,4 4,4 3,8 3,7 3,2 4,7 Brasil 3,8 7,3 10,7 8,0 6,0 5,2 5,8 4,2 6,4 Colombia 6,0 6,6 9,3 8,1 9,6 7,6 5,7 4,4 7,2 Ecuador 5,3 9,2 7,7 6,3 5,4 4,6 2,2 0,0 5,1 México 5,7 6,5 4,1 4,6 4,4 5,1 5,4 6,4 5,3 Perú 7,1 6,5 6,6 7,7 7,3 6,8 5,8 4,2 6,5 Venezuela 5, 7 6,4 8,6 8,5 10,6 11,6 16,8 13,3 10,2 Promedio 5,4 7,0 7,6 7,0 6,8 6,4 6,5 5,1 Canada 2,2 2,3 4,9 2,7 2,7 2,1 1,9 1,9 2,6 Francia 1,6 1,4 1,5 1,4 1,2 1,1 1,2 0,7 1,3 Alemania 1,8 1,9 2,0 1,7 1,8 1,5 1,0 0,8 1,5 Italia 2,5 2,7 2,5 2,6 2,5 2,2 2,0 1,2 2,3 Japón 1,2 1,7 1,2 1,2 1,2 1,2 1,3 0,6 1,1 España 3,2 2,7 2,7 2,6 2,3 2,3 2,6 2,1 2,6 Suecia 2,0 3,0 2,6 2,5 2,0 1,7 1,5 1,3 2,1 Reino Unido 1,8 2,0 1,8 1,9 2,1 1,8 1,6 1,5 1,8 Estados Unidos 3, 5 6,9 3,6 3,5 3,6 3,7 3,4 3,4 3,9 Promedio 2,2 2,7 2,5 2,2 2,1 1,9 1,8 1,5 Tailandia 3,4 4,1 4,0 3,7 3,6 2,4 1,1 0,7 2,9 Corea 2,1 2,0 1,7 1,8 1,8 1,5 1,6 1,8 1,8 Singapur 1,8 2,0 2,1 2,1 2,2 2,0 2,0 1,5 2,0 Taiwán 1,8 2,2 2,2 2,1 2,0 2,0 2,0 1,8 2,0 Promedio 2,3 2,6 2,5 2,4 2,4 2,0 1,7 1,5 Fuente: Cálculos Propios basados en data de BankScope de la base de datos de IBCA

9 EL Comportamiento del los Spreads
Junio 1986:1 a Junio 2000:1 Spread Ex-ante Spread Ex-post S2 Spread Ex-post S3 25 20 12 20 10 15 8 15 % % % 10 6 10 4 5 5 2 86 88 90 92 94 96 98 00 86 88 90 92 94 96 98 00 86 88 90 92 94 96 98 00 S1 Tendencia HP S2 Tendencia HP S3 Tendencia HP Spread Ex-post S4 Spread Ex-post S5 Spread Ex-post S7 6 12 12 4 10 10 2 8 8 % % % 6 6 -2 -4 4 4 -6 2 2 86 88 90 92 94 96 98 00 86 88 90 92 94 96 98 00 86 88 90 92 94 96 98 00 S4 Tendencia HP S5 Tendencia HP S7 Tendencia HP

10 Países Latinoamericanos de la muestra
La Región entre 1996 y 1999 Países Latinoamericanos de la muestra (Promedios entre ) Spread Venezuela Perú México Colombia Capitalización Brasil Argentina Depreciación Cambiaria IPC Var. % PIB Var. % -5,00 5,00 15,00 25,00 35,00 45,00 55,00 Países

11 ¿Qué relación a priori puede haber entre
Spread, Rentabilidad y Capitalización? Spread Rentabilidad Capitalización

12 Spread, Rentabilidad, Capitalización y Riesgo
Matriz de Correlación entre Spreads, Rentabilidad, Capitalización y Provisiones Razón Beneficios/Activo Razón Patrimonio/Activo Razón Beneficios/Activo 1 0,7 S 0,6 0,5 1 S 0,6 0,7 2 S 0,7 0,9 3 S 0,6 0,8 4 S 0,7 0,8 5 S 0,7 0,9 7 Correlación Alta y Positiva del spread

13 Granger para Rentabilidad, Relación Patrimonial y el Spread
Pruebas de causalidad a la hipótesis S-R-C Test de Causalidad de Granger para Rentabilidad, Relación Patrimonial y el Spread S7 Muestra: 1986:1 a 2000:1 Obs. Rezagos Estadístico F Probabilidad Hipótesis Nula 28 1 0,1351 0,7162 Patrimonio no causa rentabilidad Razón Patrimonio Activo no causa Rentabilidad 27 2 0,1296 0,8079 28 1 7,9064 0,0094 Rentabilidad causa Patrimonio Rentabilidad no causa Razón Patrimonio/Activo 27 2 7,4676 0,0033 28 1 1,7118 0,2026 Spread causa Patrimonio Spread S no causa Razón Patrimonio/Activo 7 27 2 4,2539 0,0274 28 1 0,0300 0,8637 Patrimonio no causa Spread Razón Patrimonio /Activo no causa Spread S 27 2 2,3408 0,1197 7

14 Los Costos de mantenerse Líquido entre 1996 y 1999
Activos no generadores/Depósitos (para la Muestra de Países de AL) 0,4 0,35 0,3 Argentina % Brazil 0,25 Colombia Ecuador 0,2 México 0,15 Venezuela 0,1 1994 1995 1996 1997 1998 1999 Fuente: Cálculos Propios basados en data de BankScope de la base de datos de IBCA

15 ( Datos Semestrales de Junio 1996 a Junio 2000)
La Descomposición del Spread: Venezuela ( ) Componentes de S7 ( Datos Semestrales de Junio 1996 a Junio 2000) Ingresos por Servicios Impuestos Directos Gastos por Provisiones Gastos de Transformación 40 Beneficio después de impuestos 35 Margen S7 30 25 % del Activo 20 15 10 5 01-Jun-96 01-Dic-96 01-Jun-97 01-Dic-97 01-Jun-98 01-Dic-98 01-Jun-99 01-Dic-99 01-Jun-00

16 Rentabilidad e Ingresos por Servicios
Semestre I-95 a Semestre I-2000 Semestre I-86 a Semestre I-2000 6,00 6,00 5,00 5,00 4,00 4,00 CC = 0,49 CC = 0,54 Razón Beneficio/Activo 3,00 Razón Beneficio/Activo 3,00 2,00 2,00 1,00 1,00 0,00 0,00 0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 Ingresos por Servicios/Activo Ingresos por Servicios/Activo Semestre I 1986 a Semestre I- 2000 Semestre I 1995 a Semestre I- 2000 0,8 0,7 0,7 0,6 0,6 CC = -0,49 CC = -0,37 0,5 0,5 0,4 Prestamos/Activo 0,4 Préstamos/Activo 0,3 0,3 0,2 0,2 0,1 0,1 0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 0,00 2,00 4,00 6,00 Ingresos por Servicios/Activo Ingresos por Servicios/Activo

17 Matriz de Correlación entre Spreads y entre Tasas y Spreads
y entre Spreads y Tasas Matriz de Correlación entre Spreads y entre Tasas y Spreads S S S S S S 1 2 3 4 5 7 S 1,0000 - - - - - 1 S 0,7105 1,0000 - - - - 2 S 0,7811 0,7426 1,0000 - - - 3 S 0,5784 0,3953 0,8797 1,0000 - - 4 S 0,7848 0,8852 0,9454 0,6986 1,0000 - 5 S 0,7523 0,8358 0,9754 0,7976 0,9755 1,0000 7 i 0,5715 - - - - - p1 i - 0,832 - - - - p2 i i i - - 0,4753 0,0172 0,6908 - p3 p4 p5 i 0,274 - - - - d1 i - 0,3513 -0,2043 - - - d2 id3 i - - - -0,5918 - - d4 i - - - 0,1209 - d5 Choques que resulten en un incremento del spread estarán más asociados con mayores tasas activas y no con menores tasas pasivas

18 Indices de Concentración de Hirschman-Herfindahl y C4
Bancos Comerciales y Universales, 1986: :1 1100 58 1050 IHH 56 1000 54 950 52 900 C4 850 50 C4 IHH 800 48 750 46 700 44 650 600 42 Jun-86 Jun-87 Jun-88 Jun-89 Jun-90 Jun-91 Jun-92 Jun-93 Jun-94 Jun-95 Jun-96 Jun-97 Jun-98 Jun-99 Jun-00 Semestres  Si el poder de mercado se midiera por la concentración, éste habría más bien disminuido.  No debe confundirse concentración con ineficiencia, ni con competencia

19 Gastos de Transformación y Spread S7
El Spread y los Gastos de Transformación Gastos de Transformación y Spread S7 1986:1 al 2000:1 3 2 Spread S7 1 Gastos de Transformación -1 CC = 0,90 -2 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00

20 El excedente se mueve con el margen
Razón Excedente/Activo y Spread (S7) 1986:1 a 2000:1 4 Beneficio/Activo 3 S7 El excedente se mueve con el margen 2 1 -1 CC = 0,36 Razón Patrimonio/Activo y Spread (S7) 1986: :1 -2 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 3 S7 2 El margen se mueve con el capital 1 -1 Patrimonio/Activo CC = 0,90 -2 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00

21 Comportamiento de las Provisiones y el Spread S7
Spread y Riesgo Comportamiento de las Provisiones y el Spread S7 1986:1 a 2000:1 3 2 S7 1 Provisiones -1 CC = 0,76 -2 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 La correlación entre las dos variables es estrictamente contemporánea. No se verificó causalidad en el sentido de Granger.

22 Resumen de los Hechos Estilizados
Venezuela presenta niveles de spreads elevados incluso en el contexto de la región latinoamericana. Desde mediados de los años 90 el spread se ha distanciado del promedio para la región. En el mismo lapso ( ) Venezuela fue el país con mayor inflación, mayor variabilidad cambiaria, menor crecimiento y con uno de los mayores índices de capitalización de la muestra regional El sistema en Venezuela presenta elevados costos de liquidez La correlación entre rentabilidad e ingresos por servicios puede ser una expresión de la aparición de nuevos productos distintos a los préstamos. El spread en sus distintas definiciones exhibe tendencia creciente a lo largo del período Es prematuro identificar un cambio de tendencia.

23 Resumen de los Hechos Estilizados
Las correlaciones entre los spreads y sus tasas implícitas indican que un incremento (caída) del spread está más asociado con mayores tasas de interés activas que con menores tasas de interés para los depósitos. La concentración ha disminuído en el sistema a lo largo del tiempo. Es difícil medir poder de mercado observando aisladamente la estructura. Existe una estrecha relación entre el comportamiento del spread, los gastos de transformación, la rentabilidad, los niveles de capitalización y las provisiones. Las pruebas de Granger indican precedencia estadística del spread y la rentabilidad hacia el patrimonio. No hay evidencias de causalidad entre el spread y los gastos de provisiones..

24 El Modelo a ser Estimado
¿En qué consiste? El modelo deriva del enfoque de organización industrial (modelos I-O) simulando el comportamiento de un banco típico a partir de los determinantes microeconómicos. ¿Para qué sirve? Se pueden contrastar empíricamente las hipótesis relacionadas con: - poder de mercado - economías de escala - ineficiencias de gestión - riesgo e incertidumbre macroeconómica - incidencia de la regulación y la política monetaria ¿Quiénes lo han utilizado? El modelo ha sido desarrollado y aplicado entre otros por: - Shaffer (1989 y 1993; USA), Shaffer y Disalvo (1994; Canada), Molyneux, Thornton y Lloyd (1996; Japón), Gruben y Koo(1997, Argentina) Gruben y McComb (1996,México) y Barajas, Romero y Salazar(1999; Colombia)

25 Los Supuestos del Modelo
Se supone que el banco representativo: Produce un volumen de préstamos ( P ). j Utiliza un conjunto de insumos financieros y de insumos no financieros. La autoridad monetaria obliga a los bancos a mantener reservas

26 Fundamento Analítico del Modelo a Estimar
La Conducta del Banco Max B = i P - i D - C ( P , GT , x ) j p j d j j j P j P = Volumen de Préstamos GT = Costos de Transformación x = Gasto en Provisiones (id/1-r) = tasa pasiva implícita La función de Costos C = a + a P + a GT + a x p 1 2 3 El Modelo a estimar H i ( a + a P + a GT + a x ) i = ( d )( d ) + 1 2 3 p H 1 - r H p p Donde: Poder de Mercado en el mercado de Préstamos Poder de Mercado en el mercado de depósitos Hp = Hd =

27 Sobre Hd y Hp Definiciones P D ¶ P ¶ D SP = ; SD = ; GR = ; GR = P ¶ P
j ; SD = j ; GR = ; GR = j P j p P P d D j j P i D i n = j p < ; n = j d > Con 1 p H ; 1 d H p i P d i D p j d j Sin hay competencia perfecta en los mercados, entonces 1 = p H y 1 = d H En este caso æ i ö i = ç d ÷ + ( a + a P + a GT + a x ) p è 1 - r ø 1 2 3 A los efectos de que el resultado tenga significación 1 p H

28 ( ) La Estimación Econométrica del Modelo u x GT P +
El modelo a estimar muestra que la tasa de interés activa que optimiza los beneficios es función de: La tasa de interés pasiva ajustada por el coeficiente de reservas El poder de mercado, y El costo marginal no financiero de producir la intermediación. La ecuación específica a estimar asume la forma: H a p d 4 3 2 1 o b ; = ( ) t r i pt u x GT P dt + - +

29 Sobre el Coeficiente b4 1 = b H
Con el objeto de identificar los parámetros estructurales se suele suponer que en uno de los mercados el precio es exógeno: o lo determina el mercado o la autoridad monetaria. Normalmente se escoge la tasa de interés pasiva y en ese caso Esto hace al test del poder de mercado en los préstamos mucho más exigente (Shaffer, 1993). 1 b = 4 H p

30 Sobre la Endogeneidad de los Préstamos: Un modelo de ecuaciones simultáneas
Una solución al problema de Endogeneidad entre Préstamos y Tasa de Interés 1 æ i ö a + a P + a GT + a x i = ç d ÷ + 1 2 3 para H = 1 (1) p H è 1 - r ø H d p p SP * GR æ i ö Como H = 1 + ; definiendo l = SP * GR y S = i - ç d ÷ p h p è 1 - r ø p La Ecuación (1) se reduce a : é ù ê ú ê P ú ( ) S = - l + d + ê ú d P + d GT + d x (2) æ ö 1 2 3 ê P ç ÷ ú ê ç ÷ i ú ë è ø p û ¡Faltaría sólo especificar este término!

31 Modelo de ecuaciones simultáneas
Introducimos entonces una función de demanda de préstamos P = c + c i + c Y + c SU + c i Y + c i SU (3) p p * * 1 2 3 4 5 p P : = + + Donde : c < Siendo c c Y c SU ; c = ? ; c = ? 1 4 5 i 1 4 5 p La ecuación (2) puede escribirse como : é ù P S = - l + d + d P + d GT + ê ú d x (4) ( c + c Y + c SU ) 1 2 3 ë û 1 4 5 El sistema de ecuaciones simultáne as queda formado por (3) y (4) Solución competitiva  = 0, Solución monopólica:  = 1,

32 Datos y Estimación Datos utilizados: Estimación
Para el sistema financiero agregado: Balances y estados financieros semestrales publicados de SUDEBAN. Período 1986: 1 hasta 2000: observaciones Para los bancos indivudales: Balances y estados financieros individuales semestrales publicados de SUDEBAN. Período 1986:1 hasta 2000: bancos con un total de 618 observaciones. El spread utilizado fue S2 = (IFP/P) - (EFD/D) Estimación Para probar cuan robustos son los resultados se estimaron cuatro especificaciones con dos muestra distintas para el modelo uniecuacional: - Estimación del modelo agregado del sistema financiero con: 1) Variables instrumentales generales 2) Método generalizado de momentos - Estimación del modelo para los bancos individuales por: 1) Agrupaciones (pooled regression) 2) Bancos individuales (panel) El modelo del sistema de ecuaciones simultáneas fue estimado con Máxima Verosimilitud

33 Método de estimación del modelo agregado
Variables Instrumentales Generalizados: Aplicación dado el problema de endogeneidad en los préstamos. Los instrumentos usados fueron: - Las variables determinísticas del modelo (constante, x, GT, id/(1-r)) Préstamos reales rezagados (PR (t-1), PR (t-2)), depósitos y PIB real. Método Generalizado de Momentos: - El uso de VI generalizados requiere una estimación MGM. - Además la ineficiencia del estimador VI puede ser evitada con una ponderación de la varianza y covarianza de lo errores. Esta matriz óptima se obtiene de los residuos de una estimación previa de VI. Método de Maxima Verosimilitud: La nolinealidad y la interdependencia del sistema de ecuaciones simultáneas requiere una estimación de máxima verosimilitud. Usando MCO para obtener valores iniciales

34 Métodos de estimación del modelo uniecuacional de bancos individuales
Con el objeto de comparación: Regresión agrupada del panel (pooled regression) con una corrección de autocorrelación de orden uno (AR1) de los residuos Sistema de ecuaciones de los bancos individuales: Regresión aparentemente no relacionada (SUR) de Zellner - considerando posibles correlaciones entre los bancos individuales - aproximación a una estimación de coeficientes aleatorias - obteniendo parámetros de todas las variables del modelo para cada banco indicidual

35 Resultados de la Estimación para
el Sistema Financiero (Método Agregado) i = b + b P + b GT + b + ( i dt ) + pt 1 t 2 t 3 x t b 4 u t 1 - r t Parámetros bi estimados con Variables Instrumentales MGM Variable 1987:1 a 2000:1 1987:1 a 2000:1 Período Constante (-2.99)** (-4.30)** Préstamos (1.82)* (2.71)** 2.859 2.9286 Gastos de Transformación (7.14)** (9.85)** 1.9629 2.1799 Provisiones (2.23)* (2.00)* 1.1854 1.2008 Tasa Pasiva ( i d /(1-r)): (19.81)** (24.79)** R 2 : 0.96 0.96 Notas: Según las pruebas de DW, de los multiplicadores de Lagrange y de Ljung Box para autocorrelación no hay autocorrelación de orden uno o mayor . Los valores entre paréntesis son los valores de t y un asterisco indica significancia a 10% y dos a 1% Los residuos de cada estimación son estacionarios al nivel de 1% según el test de DF Los instruemntos fueron comprobado con una prueba unificada según Davidson/McKinnon (1993)

36 La Estimación bajo un Enfoque de Bancos Individuales
( ) it r i 4i 3i 2i ti 1i 0i pi u b x GT P dit + = - 1 Regresión para datos agrupados (pooled regression) Variable Coeficiente Error Estándar Estadístico t Prob. C 0.0104 PR it 0.0000 GT X 0.0002 i dit /(1-r) : 2 R 0.93 Estimación en forma MCGF con corrección de un proceso autoregresivo de orden uno ( = 0.6). No hay autocorrelación de orden mayor que uno y los residuos de cada banco son estacionario al nivel de 1%

37 Estadística Descriptiva de los
parámetros de la estimación SUR para los Bancos Individuales i i = b + dit b P + b GT + b x + b ( ) + u pi 0i 1i ti 2i it 3i it 4i 1 - r it ti id Gastos GT Provisiones x Tasa pasiva ( ) 1 - r Media 2,54 1,99 1,68 Mediana 2,43 2,05 1,47 Desviación estándar 1,42 0,68 1,13 Coeficiente de variación 0,56 0,34 0,68 Rango 6,19 2,12 6,05 Cuenta 19 11 24

38 Cálculo de los parámetros estructurales
H i ( a + a P + a GT + a x ) i = ( d )( d ) + 1 2 3 p H 1 - r H p p Calculo de los parámetros estructurales con Hd=1 Variables MMG Pooled Regression SUR* Instrumentales Poder de Mercado H 0,84 0,83 0,71 0,71 P a -0,16 -0,17 0,019 0.03 Economías de escala a 0,00068 0,00078 -0,00442 -0,018 1 2,41 2,43 1,30 1,95 Incidencia de Gastos a 2 1,65 1,81 0,24 1,30 Riesgo a 3 *Promedio de los Parámetros significativos. p d 4 3 2 1 o H b ; a =

39 Resultados de la estimación del sistema de ecuaciones simultáneas
Periodo: 1989:01 a 2000:01 Ecuaciones estimadas: P = c0+ c1 ip+ c2 PIBNP + c3 SU + c5 ip*SU + c6 SU*PIBNP +c7 (ip*SU)-1+ c8 PIBNP-1 S2 =  [ P / (c1 + c5 SU ) ] + d0 + d1 P + d2 GT2 +d3 X El sistema fue estimado utilizando Máximo Verosimilitud Variable Coeficiente Std Error Estadístico t Prob c0 - 19,15 0, ,08 0,000 c1 -24,48 0, ,86 0,000 c , ,2 e-7 276,42 0,000 c3 417,90 0, ,75 0,000 c5 34,49 0, ,15 0,000 c6 -0,0021 1,1 e ,37 0,000 c7 6,02 0, ,70 0,000 c8 0, ,2 e-7 169,00 0,000 Poder de Mercado  - 0,11 0, ,06 0,000 d0 -0,01 0, ,16 0,031 Economías de escala d1 -0,01 0, ,31 0,000 Gastos de Transf. d2 4,83 0, ,82 0,000 Riesgo d3 2,22 0, ,19 0,000 El promedio del Hp implícito es de 0,944

40 Interpretación de los Resultados
Evidencias de imperfección en el mercado de préstamos. Los resultados no muestran evidencias de significativas economías de escala en el sistema. El riesgo resultó un elemento significativo que afecta positivamente a la tasa activa y al spread. Este parámetro podría estar reflejando, también, el efecto de los cambios en el marco regulatorio. Los gastos de transformación muestran un importante efecto. Esto podría reflejar prácticas competitivas no basadas en precios, tratamiento no convencional de cómo inputar inversiones en activos intangibles etc. Estimando el modelo para bancos individuales, encontramos poca variabilidad entre los parámetros, incluyendo la tasa pasiva. Esto reforzaría la hipótesis de exogeneidad de dicha tasa.

41 Simulaciones Efectos sobre la tasa de interés activa implícita de
cambios en las variables exógenas del modelo uniecuacional. Cambio en Efecto sobre la Tasa de Interés Activa Incremento de 10% en Incremento de 1,6% de la Tasa el Volumen de Préstamos Incremento de 10% en los Incremento de 11% de la Tasa Gastos de Transformación Incremento de 50% en la Incremento de 15,6% de la Tasa Tasa Pasiva Implícita Reducción del 50% del Coeficiente de Reservas Reducción de 3,6% de la Tasa

42 Conclusiones Los resultados econométricos muestran:
- Imperfecciones en el mercado de préstamos. Esto no significa evidencias de monopolio o comportamiento colusivo. - No hay evidencias de economías de escala ni de importantes deseconomías. - El riesgo y los gastos de transformación resultaron ser significativos e importantes.

43 Extensiones Explorar las ineficiencias de costos por tamaños sub-óptimos de planta. Explicar la incidencia de la volatilidad e inestabilidad macroeconómica sobre los spreads. El comportamiento de los costos de transformación requiere de un estudio especifico y profundo que permita esclarecer: la incidencia de los cambios tecnológicos, la estructura del mercado, los cambios regulatorios y las políticas contables de los bancos con relación a las inversiones en activos intangibles. La variabilidad entre los bancos sugiere: segmentar el análisis de los spreads ,y comprender mejor la naturaleza del mercado bancario (estructuras oligopólicas no colusivas y de competencia monopolística con diversificación horizontal y vertical de productos).

44 Evolución y Determinantes
del Spread Financiero en Venezuela

45 El Cálculo de la OAEFAN sobre la Contribución del Poder de Mercado en el Trabajo ZVF (2000)
- i * El informe de la OAEFAN pretende calcular p p Pero para eso se requiere que i i * p p S - S * = S S S i 1 a a a a En modelo general de la tasa es i = d + o + 1 P + 2 GT + 3 x p 1 - r H H H H H p p p p p para Hp = 1 (competencia perfecta) sería i i * = d + a + a P + a GT + a x p - 1 2 3 1 r Para convertir estas expresiones en diferenciales de spread (S - S*) 1 i i a a a a i - d - i + d = ( o - a ) + ( 1 - a ) P + ( 2 - a ) GT + ( 3 - a ) x p - p o 1 2 3 H 1 r 1 - r H H H H p p p p p i i 1 Para que estos dos términos se eliminen d = d 1 - r 1 - r H p En ese caso el modelo general que se estaría estimando sería: i a a a a i = d + o + 1 P + 2 GT + 3 x p 1 - r H H H H p p p p Lo que obviamente no es cierto

46 Segundo error metodológico en el cálculo de la Contribución del Poder de Mercado
El modelo de estimación de la tasa de interés de los préstamos es: 1 æ i ö a + a P + a GT + a x i = ç d ÷ + 1 2 3 para H = 1 (1) p H è 1 - r ø H d p p En la estimación de ecuaciones simultáneas de ZVF (2001) se llega a: æ i ö SP * GR S = i - ç d ÷ después de definir l = H = 1 + y SP * GR p è 1 - r ø p h p é ù ê ú æ i ö ê P ú ( ) i - ç d ÷ = - l + d + d P + d GT + d x ê ú p (2) è 1 - r ø æ ö 1 2 3 ê P ç ÷ ú ê ç ÷ i ú ë è ø û p Notemos, sin embargo, que (1) y (2) son estimaciones distintas, pués los parámetros di son distintos a los ai.

47 b ki Aleatorios Modelo de coeficientes aleatorios de Swamy
Modelos Alternativos para Combinar datos de Series de Tiempo con Sección Cruzada El MODELO LINEAL (Sin la parte de variabilidad en el tiempo) Todos los coeficientes constantes, y heteroscedastico and autocorrelacionado Coeficientes de la pendiente constante, Intercepto variable Coeficientes de la pendiente variable Varía el intercepto sólo sobre los individuos Coeficiente varía sobre los individuos b ki Aleatorios Modelo de coeficientes aleatorios de Swamy b ki Parámetros fijos Semingly unrelated regressions (SUR) b 1i random error components model b 1i coeficientes fijos Modelo de variable dummy b 1i ¿Fijos o aleatorios? b ki ¿Fijos o aleatorios ? Source: Judge, Griffiths, Hill, Lütkepohl, Lee, (1985), The Theory and Practice Of Econometrics.

48 Otros Ingresos Operativos

49 Fuente: SUDEBAN, Cálculos propios
Otros Ingresos Operativos (OIO) y Ingresos Financieros por Préstamos (IFP) IFP real OIO Fuente: SUDEBAN, Cálculos propios

50 Estructura de los depósitos
CC=-0,23 CC=-0,36 CC=0, 08 Fuente: SUDEBAN, 23 bancos.

51 Estructura de las Tasa Pasivas Contractuales
CC=0,32 CC=-0,30 Fuente: SUDEBAN y Banco Mercantil 15 Observaciones