Veritas Et Scientia
Vol. 10. N° 2
Julio - Diciembre del 2021
ISSN Edición Online: 2617-0639
https://doi.org/10.47796/ves.v10i2.564
ARTÍCULO ORIGINAL
Factores de la calidad
de cartera de créditos en la rentabilidad de una caja municipal de ahorro y crédito
Factors
of loan portfolio quality on the profitability of a municipal savings and loan
institution.
Sandra Cristina Cueto Sanchez [1]
https://orcid.org/0000-0003-3578-2260
Ruben Dario Ticlavilca Forlong [2]
https://orcid.org/0000-0002-4767-6046
Aceptado:
01/12/2020
Publicado online:30/09/2021
RESUMEN
El objetivo de esta investigación fue establecer la
influencia de los factores relacionados a la calidad de cartera de créditos en
la rentabilidad de la Caja Municipal de Ahorro y Crédito De Tacna S.A. El tipo
de investigación fue básico; el diseño fue no experimental, longitudinal; el
nivel fue causal – explicativo; la muestra estuvo compuesta por los documentos
históricos de la Caja Municipal de Ahorro y Crédito De Tacna S.A. emitidos por
la SBS, del periodo 2017 – 2018, que contuvieron información acerca de las
variables internas de la entidad, además de los documentos históricos emitidos
INEI, acerca de las variables macroeconómicas; para la evaluación de las
variables se hallaron los estadísticos descriptivos e inferenciales. Entre los
resultados más resaltantes se obtuvo que la rentabilidad inició muy cerca de 0%
al iniciar el periodo 2017, elevándose hasta diciembre del periodo 2017 y
cayendo estrepitosamente; dicha tendencia fue similar al iniciar y finalizar el
periodo 2018. No se pudo realizar una regresión lineal, pero queda la
posibilidad de aplicar una regresión multivariada que permita agrupar las variables
dentro de un modelo. Si se desarrolla un modelo quitando algunas variables, el
aporte del modelo no sería sustancial. Sin embargo, es posible afirmar que
existe una alta influencia de las Colocaciones por tipo de crédito en la
Rentabilidad de la Caja Municipal de Ahorro y Crédito De Tacna S.A. con un
coeficiente de determinación (r2) promedio de 0,6133.
Palabras clave: rentabilidad, morosidad, colocaciones,
créditos, calidad de cartera
ABSTRACT
The quality of the loan portfolio in the
profitability of the Caja Municipal de Ahorro y Crédito De Tacna S.A. The type
of investigation was basic; the design was non-experimental, longitudinal; the
level was causal - explanatory; The sample consisted of the historical
documents of the Caja Municipal de Ahorro y Crédito De Tacna S.A. issued by the
SBS, for the period 2017 - 2018, which contained information about the entity's
internal variables, in addition to the historical documents issued INEI, about
macroeconomic variables; Descriptive and inferential statistics were found for
the evaluation of the variables. Among the most outstanding results, it was
obtained that profitability started very close to 0% at the beginning of the
2017 period, rising until December of the 2017 period and falling sharply; This
trend was similar at the beginning and end of the 2018 period. A linear
regression could not be performed, but there is still the possibility of
applying a multivariate regression that allows the variables to be grouped
within a model. If a model is developed by removing some variables, the
contribution of the model would not be substantial. However, it is possible to
affirm that there is a high influence of Placements by type of credit on the
Profitability of the Caja Municipal de Ahorro y Crédito De Tacna S.A. with an
average coefficient of determination (r2) of 0.6133.
Keywords: profitability,
delinquency, loans, loans, portfolio quality.
INTRODUCCIÓN
La presente
investigación se realiza porque se desea brindar un aporte a la Caja Municipal
de Ahorro y Crédito De Tacna S.A.; la cual es una entidad representativa de la
Región de Tacna y del Sur del Perú, centrando la investigación en la
Rentabilidad de la misma. Dicha rentabilidad es influenciada por diversas
variables; que la entidad maneja dentro de su gestión y otras que no maneja,
como es el caso de las variables macroeconómicas del Perú. Este tema, despierta
el interés del personal que dirige y labora dentro de esta entidad, de las
autoridades que tienen cierta injerencia, de los ahorristas y prestatarios que
interactúan con la entidad desde su creación. Merchán (2016) dio a conocer que
los prestatarios que residen más lejos de los centros urbanos, muestran que las
probabilidades de incumplimiento se reducen. Así mismo, las mujeres con ingreso
bajo y con un nivel educativo con el grado de bachiller cuentan con una
probabilidad menor de incumplimiento. Por otra parte, se halló que un número
mayor de instituciones financieras en una zona, incrementa la probabilidad de
incumplimiento. Giraldo (2010) resalta que la cartera vencida es sensible a los
choques de la cartera total, de forma directa y positiva para el sistema
financiero agregado y algunas de las entidades analizadas; Lozano (2007) hace
hincapié en la relación directa entre la eficiencia del personal y la cartera
vencida. Es preciso indicar que las
entidades financieras con más de 10000 clientes, no son sensibles a la
influencia de la eficiencia del personal. Además, se dio a conocer la
importancia de la uniformidad en los procesos de dación de créditos. Acosta
& Sánchez (2016) mostró que la calidad de cartera es fundamental para el
análisis de la gestión financiera, pues representa la mayor fuente de riesgo
para las entidades financieras; entre los factores determinantes resalta la
cartera de riesgo, gestión de créditos, índices de morosidad, gastos en
provisiones. Entre las alternativas para controlar la mora, se encuentran los
convenios con terceros con la finalidad de congelar las deudas. Para Gomez
(2011) los principales factores que generan morosidad son la mala evaluación
económica y financiera, el uso inadecuado de los créditos por parte de los
clientes, falta de seguimiento del crédito. Supo (2015) dio a conocer los factores que
afectaron la calidad de la cartera: número de entidades financieras con las que
el cliente mantiene obligaciones financieras, ratio de endeudamiento, plazo
otorgado al crédito, estado civil del prestatario, tiempo de constitución del
negocio, destino del crédito. Por otro lado, el incumplimiento del plan de
negocios eleva la probabilidad de morosidad en un 9,2%; el nivel de
endeudamiento afecta en un 7,3% la calidad de cartera, un mayor tiempo de
constitución del negocio disminuye en un 0,1% la morosidad. Calloapaza (2017)
resalta que la evolución de la morosidad de la CMAC De Tacna S.A. correspondientes
al periodo 2010 – 2014, ha sido desfavorable; pues se demostró un crecimiento
notorio equivalente al 255%. Martínez (2006) identificó las causas del
incremento del Riesgo Crediticio en CMAC Tacna; por ejemplo, las colocaciones
al sector agrícola, que mantiene índices elevados de morosidad afectando
directamente la rentabilidad y utilidades de la organización. Otra de las causas es el sobreendeudamiento
que genera el incumplimiento en sus obligaciones financieras. Para Cornejo
(2017) el crecimiento económico influye de forma inversa en las provisiones,
disminuyéndolas; la volatilidad del tipo de cambio no influye en las
provisiones de las Cajas Municipales de Ahorro y Crédito en el Perú, porque los
préstamos en moneda extranjera son mínimos; la inflación influye de manera
inversa en la rentabilidad; las provisiones afectan de manera inversa en la
rentabilidad.
A nivel nacional,
las CMACs juegan un papel preponderante, al abarcar una parte importante en la
dación de créditos a las pequeñas y micro empresas; permitiendo que muchas de
estas empresas se apalanquen financieramente y generen ingresos que aporten a
la economía del país en muchos sectores. Las CMACs, también han servido como
pilar de la descentralización con respecto a la capital (Lima), llevando recursos
económicos a las personas emprendedoras, que requieren de los diferentes
servicios bancarios; de esta manera, las localidades alejadas de la capital han
podido desarrollarse. Dentro del sistema financiero peruano, existen 54 empresas
de operaciones múltiples, dentro de estas, 11 empresas son CMAC; las cuales
tienen activos equivalentes a S/. 27 988 millones de soles, representando un 6,17%
de participación del mercado financiero nacional. Es preciso resaltar que,
dentro de la estructura de créditos directos, al finalizar el periodo 2018, el
9% de créditos es destinado a la pequeña empresa y el 14% es destinado a la
microempresa, siendo estos segmentos los principales para las CMAC (SBS, 2019). Por otro lado,
los reportes de estabilidad financiera del periodo 2017 y 2018 señalan que, los
indicadores de rentabilidad en los dos últimos periodos se han disminuido
debido a una reducción de las tasas de interés activas y al aumento de las
tasas de interés pasivas (BCRP, 2018).
Se incrementó la
base patrimonial al capitalizar las utilidades generadas, así como la obtención
de préstamos subordinados de fondos internacionales especializados. Así mismo,
en el mismo periodo las colocaciones se desaceleraron, la morosidad incrementó
y se realizó un mayor gasto en provisiones (BCRP, 2019). Como medida correctiva, las CMAC mejoraron su
política crediticia, para contener el incremento de la morosidad y mejorar la
calidad de su cartera de créditos, a la vez, han disminuido su exposición a
segmentos de mercado de alto riesgo; sin embargo, aún se observa un bajo
crecimiento en las colocaciones. Es
imprescindible tener ciertas consideraciones al momento de hablar de la
rentabilidad de las CMAC, pues no solo están sujetas al desarrollo de sus
actividades financieras propias, pues existen variables exógenas que influyen
en los resultados, como las macroeconómicas, por mencionar algunas de ellas: el
PBI, el empleo, el tipo de cambio real, la inflación (Aparicio &
Moreno, 2011). A la vez, los
bancos segmentan su mercado a la demanda de menor riesgo; dejando de lado las
pequeñas o micro empresas con problemas de información y altos costos fijos
para transacciones de montos pequeños, dicho mercado es atendido por las CMAC.
Al cierre del
2017 se maximizó la utilidad y se elevaron las expectativas para el siguiente
periodo, pero las provisiones de cartera de créditos fueron consideradas como insuficientes,
requiriendo un plan de fortalecimiento en el corto plazo (Equilibrium,
2018); sin embargo, al
cierre del periodo 2017 cuenta con el 3,92% de créditos directos, 4,16% de
depósitos totales, 4,22% de patrimonio con respecto al Mercado Micro Financiero
de los 8 departamentos de cobertura. En el periodo 2018, se observan mejoras en
sus procesos y la productividad de sus analistas, debido a una mejora en su
sistema de incentivos; sin embargo, la morosidad ha incrementado y está por
encima del promedio de CMAC, lo cual está vinculado con el incremento de la
cartera pesada; otro hecho importante es la recategorización de créditos
normales a dudosos y simultáneamente registrados como operaciones refinanciadas
en lugar de reprogramadas (Equilibrium,
2019); al cierre del
periodo 2018 cuenta con el 3,90% de créditos directos, 4,01% de depósitos
totales, 4,20% de patrimonio. Un punto importante es que, al comparar los
periodos 2017 y 2018, el patrimonio solo creció un 9,13% debido que se limitó
el otorgamiento y seguimiento de créditos en la agencia del departamento de
Arequipa, con respecto al Mercado Micro Financiero de los 8 departamentos de
cobertura. Las colocaciones en este periodo se redujeron en un 8,2%, las
colocaciones destinadas a pequeñas empresas y micro empresas se redujeron;
mientras tanto, las colocaciones a créditos de consumo se incrementaron. La
morosidad incrementó en la cartera atrasada (0,31%) y la cartera problema (1,66%);
cabe resaltar que la mora del sector también incrementó, pero la mora
presentada por CMAC Tacna sigue estando por encima del sector. Las provisiones
totales se elevaron en un 17,83%, equivalente a S/. 69,8 millones de soles. En
conjunto, estos cambios financieros, repercuten en la rentabilidad de CMAC
Tacna; el retorno sobre activos promedio se redujo de 8,16% a 7,66%; el retorno
sobre el patrimonio promedio también se redujo, de 1,18% a 1,08%.
Por la
información descrita anteriormente, a través de esta investigación, se busca
identificar tanto las variables macro económicas como las variables internas,
relacionadas con la calidad de la cartera de crédito de la Caja Municipal de
Ahorro y Crédito de Tacna S.A. durante el período 2017-2018. De esta forma, se
tendría un mayor conocimiento de la situación financiera en la que se encuentra
la organización; reduciendo de alguna forma los riesgos, al estar preparados
ante alguna variación negativa de la tendencia de las variables internas o externas
a la entidad, que afectaría la rentabilidad. Entonces, ¿En qué medida los
Factores relacionados a la calidad de cartera de créditos influyen en la
rentabilidad de la Caja Municipal de Ahorro y Crédito De Tacna S.A., periodo
2017 - 2018?
OBJETIVO
Establecer la
influencia de los factores relacionados a la calidad de cartera de créditos en
la rentabilidad de la Caja Municipal de Ahorro y Crédito De Tacna S.A., periodo
2017 - 2018.
METODOLOGÍA
El tipo de investigación de este estudio es del tipo básico no
experimental de corte longitudinal esto significa que se busca la comprensión
de los aspectos fundamentales de las variables observadas o de las relaciones
establecidas entre ellas (RENACYT, 2005).
La investigación se desarrolló en base a los
documentos históricos de la Caja Municipal de Ahorro y Crédito De Tacna S.A.
(CMAC Tacna), correspondientes al periodo 2017 – 2018. La población y muestra
del presente trabajo de investigación está compuesta por el registro de los
reportes desarrollados por CMAC Tacna y expuesto por el portal de la Superintendencia
de Banca, Seguros y AFP. Siendo un total de 24 reportes, por cada una de las
variables estudiadas. También, estuvo compuesta por los registros del INEI, que
contiene un total de 24 reportes por cada una de las variables estudiadas. El procedimiento llevado a cabo es el siguiente: Recopilación de
información de las fuentes secundarias, agrupación de la información en un solo
formato, procesamiento de los datos, descripción estadística de las variables,
correlación entre las variables y análisis del comportamiento de las variables.
Para el desarrollo del estudio se utilizó
la técnica de Revisión Documental; se escogió esta técnica, porque lo que se
busca es tomar la información cuantitativa de los registros provistos por la
SBS y el INEI, para analizarla a través de la estadística descriptiva e
inferencial (Vara, 2010).
El
instrumento seleccionado, de acuerdo a la técnica escogida, es la Guía de
Revisión Documental; este instrumento sirve para ubicar de manera pertinente la
información acopiada, analizando la información registrada en los documentos (Vara, 2010).
Para
lograr recopilar la información se realizó una búsqueda de la información a
través de los portales: Superintendencia de Banca, Seguros y AFP; Instituto
Nacional de Estadística e Informática. Se descargó todos los archivos que
contenían la información de cada una de las variables en estudio. Una vez
tabulados los datos se procedió a pasar los datos a una matriz en Excel. Más
adelante, se vació toda la data en el programa IBM SPSS, con su respectiva
nomenclatura (Vara, 2010). El análisis e interpretación de los datos, fue aplicando la estadística
descriptiva e inferencial. La estadística inferencial por su parte, permite
realizar las evaluaciones para determinar la normalidad de las variables,
establecer el estadístico adecuado y poder realizar pronósticos (Arriaza, 2006).
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Morosidad por cada tipo de crédito y el total de créditos |
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Factores relacionados a la calidad de cartera
de créditos: Análisis de la Morosidad Por Tipo de Crédito
De
acuerdo a la figura 1, la morosidad del crédito a medianas empresas se ha
reducido paulatinamente. En el caso de la Morosidad de los Créditos a grandes
empresas en marzo del 2018 se elevó y se mantuvo por dos meses, luego bajó casi
completamente en junio del 2018; luego, en julio del 2018 se elevó de forma
intempestiva hasta agosto del mismo periodo, para continuar con un crecimiento
hasta finalizar el periodo 2018. Así mismo, la morosidad de los demás tipos de
créditos tiene una leve tendencia a bajar, por debajo del 10%.
Análisis de las Provisiones Por Tipo
De Crédito
Los resultados de
la figura 2, muestran que las Provisiones de los Créditos a grandes empresas se
han reducido paulatinamente; sin embargo, a partir de junio del periodo 2018
varía la categoría de dudoso y luego lo hace la categoría de deficiente; esto
como consecuencia de la clasificación de riesgo del deudor por atrasos mayores
a 60 días para la Categoría Deficiente y atrasos mayores a 120 días de
incumplimiento de pago para la categoría Dudoso.
Los resultados de
la figura 3, muestran que la constitución de Provisiones específicas (por
clasificación de CPP a Per) siempre representan el mayor gasto según la
relación de a mayor clasificación – mayor provisión y, en este contexto al
alcanzar la clasificación pérdida, el saldo del capital de los créditos deben
estar coberturados al 100% por provisiones a menos que medien garantías reales
del tipo preferente; es así que, en enero del periodo 2017 dichas provisiones
ascendían a 3 651 126,93 y en diciembre del
periodo 2018 las provisiones en esta categoría ascendían a 5 740 229,69; por
ello es posible afirmar que las provisiones de los Créditos a medianas empresas
en la categoría de Pérdida han incrementado y posiblemente, continúen en esa
tendencia.
Los resultados de la figura 4 claramente muestran
que durante el ejercicio 2017 se registró un mayor volumen de créditos con
incumplimientos de pago expresados en una curva más alta en provisiones en
clasificación Pérdida; es así que, en enero del 2017 dichas provisiones
ascendían a 27 318 982; sin embargo a inicios del cuarto trimestres del mismo
periodo estas provisiones se incrementaron a 36 972 144; mientras que, durante
el ejercicio 2018 la curva se atenúa para continuar con una tendencia
ondulatoria hasta finalizar el ejercicio. Es preciso indicar que las
colocaciones de las pequeñas empresas han incrementado en dicho periodo, sin
embargo, las provisiones en las otras categorías, no han incrementado en la
misma proporción; por ello, se considera que se ha realizado una buena gestión
por parte de la entidad.
Provisiones
de los Créditos a microempresas
Los resultados de
la figura 5, muestran que las Provisiones de los Créditos a microempresas en la
categoría de Pérdida se han mantenido elevadas; así mismo, en enero del periodo
2017 dichas provisiones ascendían a 7 558 054 y en diciembre del periodo 2018
las provisiones en esta categoría ascendían a 7 297 946. Sobre las variaciones
de provisiones en clasificación pérdida observadas en las curvas obedecen a la
ejecución de la política de castigos de créditos incobrables, procediendo a
retirar el saldo de los registros contables. Es preciso indicar que las
colocaciones de las microempresas se han reducido levemente en dicho periodo.
Por otra parte, las provisiones en las demás categorías, no mostraron cambios;
así mismo, dichas provisiones no se elevaron por encima de los 200 000 soles en
el tipo de Créditos a microempresas.
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Provisiones de los Créditos a grandes
empresas |
Provisiones de los Créditos a medianas empresas |
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Provisiones de los Créditos a
pequeñas empresas |
Provisiones de los Créditos a
microempresas |
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Provisiones de los Créditos de
consumo |
Provisiones de los Créditos
hipotecarios para vivienda |
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Provisiones
de los Créditos de consumo
Los resultados de
la figura 6, muestran que las Provisiones de los Créditos de consumo en la
categoría de Pérdida se han mantenido elevada por encima de los demás créditos;
así mismo, en enero del periodo 2017 dichas provisiones ascendían a 4 424 318,52
y en noviembre del 2018 las provisiones en esta categoría ascendían a 9 077 345,28
mostrando una variación considerable; sin embargo en diciembre del periodo 2018
las provisiones en esta categoría ascendían a 7 203 312,92 mostrando una gran
elevación en estos dos periodos.
Las provisiones
en la categoría de normal y dudoso, muestran una tendencia creciente leve, pues
en enero del periodo 2017 dichas provisiones apenas superaban el millón de
soles y en diciembre del periodo 2018 las provisiones en esta categoría
superaban los dos millones de soles. Por otra parte, las provisiones en las
demás categorías, mostraron cambios leves; así mismo, dichas provisiones
continuaron por debajo del millón de soles.
Provisiones
de los Créditos hipotecarios para vivienda
Los resultados de
la figura 7, muestran que las Provisiones de los Créditos hipotecarios para
vivienda; dentro de la categoría Dudoso han mostrado diversas variaciones y a
pesar de no mostrar una tendencia, se puede observar que al iniciar el periodo
2017 y al finalizar el periodo 2018 el monto fue de 60 000 aproximadamente.
Dicha categoría se ha mantenido por encima de las demás categorías; sin embargo,
se ha observado que al finalizar el periodo 2018 ha sido superada levemente por
la categoría normal y deficiente.
Con respecto a la
categoría Deficiente, se observa que ha tenido variaciones que han llegado por
debajo de 10 000 y por encima de los 70 000. Así mismo, la categoría normal ha
mostrado menos variaciones y una tendencia creciente, la cual, ha superado a la
categoría Deficiente en enero del periodo 2018; la categoría normal inició en
enero del periodo 2017 con un monto de 29 070,24 y culminó el periodo 2018 con
un monto de 62 731,68.
Por otra parte,
las provisiones en la categoría de CPP y Pérdida han variado levemente y se han
mantenido por debajo 10 000 soles, a excepción de la categoría de CPP en
octubre del periodo 2018.
Análisis de la Cartera de Riesgo Por Tipo De Crédito
Cartera de Riesgo
de los Créditos a grandes empresas
Los
resultados de la figura 8, muestran que los Créditos a grandes empresas; la
categoría CPP se elevó en marzo y bajó completamente en julio del periodo 2018;
la cartera Dudoso subió en junio y bajó completamente en septiembre del periodo
2018; la cartera Deficiente subió en julio y bajó completamente en noviembre
del periodo 2018; la cartera Normal subió a 30,7% en marzo del periodo 2018,
pero en diciembre del mismo periodo bajó al 15,7%. La cartera de Pérdida, no se
elevó durante los periodos.
Cartera
de Riesgo de los Créditos a medianas empresas
Los resultados de
la figura 9, muestran que los Créditos a medianas empresas; donde, la cartera
Normal se mantuvo entre el 70% y 80%, pero en septiembre del periodo 2018 se
redujo la cartera y se mantuvo entre el 60% y 70%. La cartera Pérdida está
entre el 10% y el 20%. Así mismo, cuando la cartera Normal bajó la cartera CPP
se elevó, luego se elevó la cartera Deficiente y luego la cartera Dudoso
mostrando una reducción en la calidad de cartera. Cabe resaltar que la mayoría
de las carteras no mostraron cambios importantes.
Cartera
de Riesgo de los Créditos a pequeñas empresas
Los resultados de
la figura 10, muestran que los Créditos a pequeñas empresas; donde, la cartera
Normal se mantuvo entre el 80% y 90%. El resto de carteras se mantuvo por
debajo del 10%; lo cual es muestra de una buena gestión.
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Cartera de Riesgo de los Créditos a grandes
empresas |
Cartera de Riesgo de los Créditos a medianas empresas |
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Cartera de Riesgo de los Créditos a pequeñas empresas |
Cartera de Riesgo de los Créditos a
microempresas |
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Cartera de Riesgo de los Créditos de consumo |
Cartera de Riesgo de los Créditos
hipotecarios para vivienda |
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Cartera de Riesgo
de los Créditos a microempresas
Los resultados de
la figura 11, muestran que los Créditos a microempresas; donde, la cartera
Normal se mantuvo en el 90% con leves variaciones. El resto de carteras se
mantuvo por debajo del 10%; lo cual es muestra de una buena gestión, similar a
los resultados de los Créditos a pequeñas empresas.
Cartera
de Riesgo de los Créditos de consumo
Los resultados de
la figura 12, muestran que los Créditos de consumo; donde, la cartera Normal se
mantuvo levemente por encima del 90%, con leves variaciones. El resto de
carteras se mantuvo por debajo del 10%; lo cual es muestra de una buena
gestión, similar a los resultados de los Créditos a pequeñas empresas y micro
empresas.
Cartera
de Riesgo de los Créditos hipotecarios para vivienda
Los resultados de
la figura 13, muestran que los Créditos hipotecarios para vivienda; donde, la
cartera Normal se mantuvo entre el 80% y 96%, con leves variaciones. El resto
de carteras se mantuvo por debajo del 10%; lo cual es muestra de una buena
gestión, similar a los resultados de los Créditos a pequeñas empresas, micro
empresas y de consumo.
Análisis de las Colocaciones Por Tipo De Crédito
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Colocaciones Por Tipo De Crédito |
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Los resultados de
la figura 14, muestra que el mayor número de colocaciones se encuentra en los
Créditos a pequeñas empresas, la cual inició por encima de 350 millones, superó
los 400 millones; sin embargo, en octubre del 2018, mostró una tendencia descendente
que se mostró por debajo de los 350 millones al culminar el periodo 2018. Los
Créditos a microempresas iniciaron el periodo 2017 por encima de los 150
millones, solo mostró una tendencia a la baja al final del periodo 2018 al
mostrarse por debajo de los 150 millones. Los créditos de consumo dieron un
gran salto, porque al iniciar el periodo 2017 se ubicaba por encima de los 100
millones; en octubre del periodo 2018 los Créditos de consumo está cercano a
los 150 millones, luego al finalizar el periodo 2018 los Créditos de consumo se
elevaron muy cerca a los 250 millones.
Por otra parte,
los Créditos a grandes empresas y los Créditos hipotecarios para viviendas, se
mantuvieron por debajo de los 50 millones y no mostraron cambios significativos.
Análisis de la Variación del PBI Inflación y empleo
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Gráfico lineal del PBI |
Gráfico lineal de la inflación |
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Gráfico lineal del Empleo |
Gráfico lineal del Tipo De Cambio |
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Los resultados de
la figura 15, muestran las variaciones del PBI, durante los periodos evaluados;
se puede observar que no hay una tendencia clara, se podría afirmar que inició
el periodo 2017 con una variación negativa y que al finalizar el periodo 2018
mostró una variación positiva. Mostrando el pico más alto en diciembre del
periodo 2017 y el valle más bajo en enero del periodo 2017. Es preciso destacar
que luego del pico en diciembre del 2017 se mostró un valle en enero del
periodo 2018, luego, durante febrero y marzo se dio una recuperación en cuanto
la variación del PBI.
Los resultados de
la figura 16, muestran las variaciones de la Inflación, durante los periodos
evaluados; se puede observar que las principales variaciones se dieron al
iniciar el periodo 2017, sin embargo, dichas variaciones se redujeron durante
el periodo 2018.
El pico más alto se
dio en marzo y el valle más bajo se dio en octubre del periodo 2017. Cabe
resaltar, que una menor variación podría ser fruto de una buena gestión por
parte de los organismos del Estado Peruano.
Análisis de la Variación del Empleo
Los resultados de la figura 17 muestran las
variaciones del empleo; no es posible indicar que existe una tendencia clara. Se
observa que al iniciar el periodo 2017, la variación ascendía a 0,0038; sin
embargo, dichas variaciones se redujeron al culminar el periodo 2018, con una
variación que ascendió a -0,0236. El valle más bajo se dio en mayo y el pico
más alto se dio en junio del periodo 2017. Es posible afirmar que la mayoría de
variaciones fueron positivas.
Análisis del Tipo De Cambio
Los resultados de la figura 18, muestran el Tipo
De Cambio durante los periodos 2017 y 2018. Se observa que la variable muestra
una tendencia similar a una curva parabólica convexa; es decir, al iniciar el
periodo 2017, el Tipo De Cambio ascendía a 3,340; sin embargo, se redujo a
través del tiempo a 3,215; y finalizó el periodo 2018 con un valor de 3,364. El
valle más bajo se dio en enero y el pico más alto se dio en noviembre del
periodo 2018. Las variaciones encontradas fueron pequeñas.
Rentabilidad
Análisis del ROA - ROTE - ROE
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Gráfico lineal del ROA - ROTE - ROE |
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Los resultados de
la figura 19, muestran el ROA - ROTE - ROE en el periodo estudiado. Se observa
que los movimientos de las curvas son similares; sin embargo, debido a los
componentes de los ratios, la ROTE está por encima del ROE, a la vez, el ROE
está por encima del ROA; esto significa que la empresa está financiando sus
activos con una deuda que supera la rentabilidad económica.
Es posible
observar que la rentabilidad inició muy cerca de 0% al iniciar el periodo 2017,
elevándose hasta diciembre del periodo 2017 y cayendo estrepitosamente; dicha
tendencia fue similar al iniciar y finalizar el periodo 2018.
Con respecto al recojo de los datos, se
consideró pertinente trabajar con los periodos 2017 y 2018, porque año tras año
los escenarios en el sector económico – financiero son muy diferenciados;
además, con 24 datos es posible realizar correlaciones aceptables. Entre las
principales limitaciones, resalta la normalidad de las variables, especialmente
entre los factores relacionados a la calidad de cartera de créditos; porque
debido a ello, variaron las pruebas estadísticas. Por otra parte, algunas de
las variables en estudio no contaban con una correlación y por ello, no fue
posible realizar una prueba para hallar la influencia de una variable en otra.
No existe un alto grado de influencia de la
Morosidad por tipo de crédito en la rentabilidad de la Caja Municipal de Ahorro
y Crédito De Tacna S.A., periodo 2017 – 2018. Dicho resultado, puede relacionarse
con el cambio brusco de
la Morosidad de los Créditos a grandes empresas durante algunos meses. Los
resultados de la variable Morosidad,
son diferentes a los obtenidos por Acosta & Sánchez (2016); quien resalta en su
investigación que, entre los factores determinantes de la rentabilidad, se
encuentran: la cartera de riesgo, gestión de créditos, índices de morosidad,
gastos en provisiones.
A pesar que, no se obtuvo una correlación de todos los
componentes, se halló que existe una correlación significativa
entre la Morosidad de Créditos a Grandes Empresas y la rentabilidad, dicha
correlación fue positiva y moderada. También, se halló que existe una
correlación significativa entre la Morosidad de Créditos a Medianas Empresas y
la rentabilidad, dicha correlación fue positiva y moderada. A la vez, estos
resultados son contrastados con Calloapaza (2017), quien asegura
que, la morosidad es el principal factor de la calidad de cartera de créditos;
situación descrita por Martínez (2006), quien indicó
que los índices elevados de morosidad afectan directamente la rentabilidad
y utilidades de la organización. Murrugara & Ebentreich (2009) por su parte,
dio a conocer que el factor interno vinculado a la calidad de cartera de créditos es la
morosidad, además es el indicador más usado en este análisis; también descrito
por la investigación de (Aguilar & Camargo, 2002).
No existe un alto grado de influencia de las
Provisiones por tipo de crédito en la rentabilidad de la Caja Municipal de
Ahorro y Crédito De Tacna S.A. Es preciso mencionar que las provisiones para
los créditos diferentes a los de la categoría normal, varían de mes a mes
porque los clientes son categorizados de acuerdo a los días de morosidad,
algunos vuelven a la categoría de normal y pagan sus deudas, en otros casos se
aplica la cobranza coactiva para la recuperación del crédito. Los resultados obtenidos en esta
variable, de alguna forma contrastan con los resultados obtenidos por Cornejo (2017), quien halló una
relación inversa entre las provisiones y la rentabilidad de las Cajas Municipales de Ahorro y
Crédito en el Perú; cabe señalar que, al tomar un mayor conjunto de datos,
tanto de periodos como de entidades, es posible reducir las desviaciones y
normalizar los datos.
No existe un alto grado de influencia de la Cartera
de Riesgo en la Rentabilidad de la Caja Municipal de Ahorro y Crédito De
Tacna S.A., periodo 2017 – 2018. Este resultado, se vincula con la gran variabilidad mostrada por
la Cartera de Riesgo de los Créditos a grandes empresas, mostrada a partir de
marzo del periodo 2018; en las demás carteras se observó el predominio de la
cartera Normal.
Existe un alto grado de influencia de las
Colocaciones por tipo de crédito en la rentabilidad de la Caja Municipal de
Ahorro y Crédito De Tacna S.A. Así mismo, el mayor número de colocaciones se encuentra
en los Créditos a pequeñas empresas. Estos resultados concuerdan con los
resultados por Gomez (2011), quien señala
que la cartera de créditos crece con el número de colocaciones y por lo tanto,
con la rentabilidad. Aparicio & Moreno (2011), dio a conocer a través de su
investigación que la cartera de consumo es la más sensible a los efectos de las
variables externas como las macroeconómicas,
en ese sentido, se halló que existe una correlación del 29,29% entre el PBI y
los créditos de consumo; tal como lo mencionaron los autores.
Las variaciones del PBI, fueron negativas y positivas durante el
periodo evaluado; cabe resaltar que las variaciones fueron mayores al iniciar y
culminar los periodos. Con estos
resultados, se podría afirmar que no se ha obtenido suficiente información para
corroborar lo planteado por Aparicio & Moreno (2011), quienes vinculan la
calidad de cartera con el PBI, esta calidad, relacionada directamente con la
rentabilidad de la entidad.
No existe un alto grado de influencia de la
Inflación en la rentabilidad de la Caja Municipal de Ahorro y Crédito De Tacna
S.A. Cabe resaltar que, la inflación fue mayor al inicio de los
periodos y más adelante se redujo de forma paulatina; sin embargo, estas
variaciones no coincidieron con la rentabilidad de la entidad. Cabe resaltar
que Muñoz (1999) afirma que la
presencia de una elevada inflación incrementaría notoriamente la
probabilidad de problemas sistémicos, vinculados a la calidad de cartera y por
lo tanto, en la rentabilidad.
La variable Empleo, no mostró tendencia
alguna y no coincidió con las variaciones de la rentabilidad. Así mismo, no se
halló suficiente información para afirmar que el empleo influye principalmente
en la capacidad de pago de los prestatarios y por lo tanto en el pago de sus
deudas, para la rentabilidad de la sostenibilidad de la entidad; como afirma De Gregorio (2012).
No existe un alto grado de influencia del
Tipo de cambio en la rentabilidad de la Caja Municipal de Ahorro y Crédito De
Tacna S.A., periodo 2017 - 2018. La nula relación entre las variables, tiene que ver con la dación
de créditos, la cual en su mayoría se brinda es soles, no afectando la
rentabilidad de la entidad. Blanchard & Enrri (2000) explica como el tipo de cambio afecta
el sistema financiero de todo el país; sin embargo, esto no se refleja en los
resultados obtenidos dentro de la investigación, así mismo, gran parte de los
créditos brindados por la entidad, se dan en soles y no en dólares.
Así mismo, los resultados de las pruebas de hipótesis con las
variables macroeconómicas, muestran que dichas estas variables no se relaciona
con los resultados individuales de la entidad; sin embargo, se cree que sí se
hallaría algún tipo de relación si se ampliara el estudio, a todo el sistema
financiero del Perú.
Con respecto a la hipótesis general, debido
al comportamiento de los datos no se pudo realizar una regresión lineal, pero
queda la posibilidad de aplicar una regresión multivariada que permita agrupar
las variables dentro de un modelo. Si se desarrolla un modelo quitando algunas
variables, el aporte del modelo no sería sustancial. Por otra parte, los
factores que sí tuvieron influencia significativa en la rentabilidad fueron:
provisiones y colocaciones.
De acuerdo a los resultados obtenidos, se recomienda a la entidad,
implementar más cargos de control del riesgo de crédito que permita un mejor
monitoreo y manejo de la morosidad. Evitar el sobre endeudamiento. Se debe
evitar en lo posible, el deterioro de las carteras, especialmente en los
Créditos a medianas empresas, pequeñas empresas, micro empresas, y de consumo.
Constituir provisiones voluntarias que permitan cubrir la cartera problema por
lo menos al 100%, con el consecuente impacto favorable en la exposición
patrimonial. Monitoreo constante para evitar el desplazamiento de la cartera
mediante el sistema de cobranzas. Implementar alertas en base a las cuentas más
representativas de riesgo. Propiciar el
lanzamiento de campañas y/o productos crediticios de acuerdo a la realidad de
cada zona. Se recomienda a la entidad, realizar proyecciones para pronosticar
algún tipo de inflación futura en los diferentes sectores productivos; no solo
porque a los clientes se les haría más difícil pagar un crédito, la entidad
debe manejar diversos escenarios y debe contar con una persona encargada de
darle seguimiento. El empleo, es una
variable que sí afectaría el pago de los créditos brindados; en ese sentido, la
ciudad de Tacna, a diferencia de gran parte de los departamentos del Perú,
cuenta con una tasa de crecimiento promedio a nivel nacional; sea en el sector
público y privado; así mismo, al ser una zona fronteriza goza de beneficios
económicos, como el comercio; este último aporte en gran medida a muchas familias.
Se recomienda a la entidad evaluar la
posibilidad de internacionalizar sus servicios (considerando la ubicación
fronteriza) de esta manera, atenuar la exposición al tipo de cambio y
diversificar dicho riesgo.
CONCLUSIONES
No existe un alto
grado de influencia del Tipo de cambio en la rentabilidad de la Caja Municipal
de Ahorro y Crédito De Tacna S.A., periodo 2017 - 2018. Los activos en moneda
extranjera están representados en mayor parte después del disponible, por la
cartera de créditos $US 2,9 millones, por esta razón la CMAC Tacna, con la
finalidad de mitigar la exposición en moneda extranjera, decidió reducir las
colocaciones en moneda extranjera desde el primer semestre del 2017, logrando
mantener en niveles adecuados la fluctuación por tipo de cambio en la cartera
crediticia.
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