Vol.
12. N° 1
Enero
- Junio del 2023
ISSN
Edición Online: 2617-0639
https://doi.org/10.47796/ves.v12i01.775
ARTÍCULO ORIGINAL
La calidad de cartera crediticia y su influencia en la morosidad
The quality of the credit portfolio and its influence on delay of
payments
Edgardo Antonio
Mayta Mamani[1]
Universidad
Privada de Tacna
https://orcid.org/0000-0003-4764-8798
Rubén Darío Reynaldo Ticlavilca Forlong[2]
Universidad
Privada de Tacna
https://orcid.org/0000-0002-4767-6046
Aceptado: 07/12/2022
Publicado
online:29/06/2023
RESUMEN
El objetivo de la investigación fue explicar
la influencia de la calidad de cartera crediticia en la morosidad. La
metodología utilizada corresponde a un tipo de investigación aplicada, nivel
explicativo o causal, diseño longitudinal – no experimental, la población
concierne a la cartera crediticia y la morosidad de Caja Tacna con periodicidad
mensual del ciclo 2015 – 2019, no existiendo muestra, la técnica de recolección
de datos fue el análisis documental y el instrumento la ficha de recolección de
datos, la comprobación de las hipótesis se realizó a través de la regresión
lineal simple y múltiple, cumpliendo los supuestos de normalidad,
homocedasticidad, no autocorrelación y no multicolinealidad. En lo que respecta
a la variable “calidad de cartera crediticia” los indicadores: cartera normal,
cartera vencida y cobertura de la cartera de alto riesgo, no muestran valores
similares a los obtenidos por Caja Huancayo, Caja Cusco y Caja Arequipa; del
mismo modo la variable “morosidad” cuyos valores se encuentran por encima de
las Cajas Municipales, consideradas como referentes. finalmente, la calidad de
cartera crediticia con sus parámetros en conjunto explica las variaciones en la
morosidad en un 99% (R2 = 0.99812), con este resultado, se afirma que la
calidad de cartera crediticia influyó en la morosidad de Caja Tacna, periodo
2015 – 2019..
Palabras clave: cartera crediticia, morosidad, caja municipal.
The objective of the
investigation was to explain the influence of the quality of the credit
portfolio on delay of payments. The methodology used corresponds to a type of
applied research, explanatory or causal level, longitudinal - non-experimental
design, the population concerns the credit portfolio and delay of paymentsof Caja Tacna with a
monthly periodicity of the 2015 - 2019 cycle, there being no sample, the
technique The data collection method was documentary analysis and the
instrument was the data collection form. Hypothesis verification was carried
out through simple and multiple linear regression, fulfilling the assumptions
of normality, homoscedasticity, no autocorrelation and no multicollinearity.
With regard to the variable "quality of credit portfolio" the
indicators: normal portfolio, overdue portfolio and coverage of the high risk portfolio, do not show similar values to those
obtained by Caja Huancayo, Caja Cusco and Caja Arequipa; in
the same way the variable " delay of payments" whose values are above
the Municipal Savings Banks, considered as references. Finally, the quality of
the credit portfolio with its parameters together explains the variations in
delay of payments by 99% (R2 = 0.99812), with this result, it is affirmed that
the quality of the credit portfolio influenced the delinquency of Caja Tacna, period 2015 – 2019.
Keywords: loan portfolio, delinquency, municipal cash.
El desarrollo de la actividad empresarial, se encuentra expuesto a una serie de factores exógenos y endógenos, que provocan inestabilidad, cambios y desafíos, obligando a los agentes económicos, la implementación de estrategias conducentes a afrontar con éxito el contexto adverso, provocado por la variabilidad de la actividad económica, sobre todo en periodos de menor crecimiento y recesión. Ante el incremento de la competencia en el sector, las empresas se ven obligadas a otorgar ciertas flexibilidades a los clientes con el fin de captarlos, esta afirmación se encuentra enmarcada en referencia a lo que acontece en el sector de las microfinanzas que, al ser considerado como atractivo, la competencia creció notablemente en los últimos años, afectando a algunos indicadores crediticios esenciales para una buena gestión. El propósito de la investigación fue analizar el comportamiento de la calidad de cartera crediticia y la morosidad, en el periodo 2015 – 2019 de Caja Tacna, teniendo en consideración que el principal activo de una Caja Municipal es la cartera crediticia, además de la morosidad que debe encontrarse dentro de márgenes razonables.
En un entorno cada vez más cambiante e incierto, las empresas pertenecientes a los distintos sectores de la economía, se encuentran obligadas a tomar decisiones con mayor rapidez, para así, responder a las exigencias de un mercado cada vez más complejo, que demanda más beneficios a menores costos. El sistema bancario y no bancario, no es ajeno a esta realidad, con clientes cada vez más informados y con una sobre oferta crediticia, hace cada vez más difícil el cumplimiento de los objetivos organizacionales, conllevando a incumplir los reglamentos de créditos, con el afán de cumplir con las metas, provocando en un futuro cercano, un deterioro de la calidad de la cartera crediticia y, por consiguiente, el incremento de los niveles de morosidad.
La economía peruana, en el periodo 2015 – 2019, experimentó niveles de crecimiento menores a los de años pasados, siendo en el año 2015 de 3,3%; año 2016 de 4,0%; año 2017 de 2,5%, año 2018 de 4,0% y para el año 2019 la proyección fue 2,7%; a diferencia de años pasados como el año 2010 con 8,3%; estas cifras del producto bruto interno, nos muestran que el periodo que comprende la investigación, el entorno económico no ha sido favorable para las empresas en general; a pesar de esto, los resultados logrados fueron óptimas para algunas y para otras no, que componen el mismo sector de la economía.
Caja Tacna con más de 25 años de existencia como Institución Micro Financiera, al mes de octubre de 2019, sus colocaciones ascendían a 821,570.77 millones de soles y a la misma fecha un índice de morosidad de 10,94% según los reportes mensuales de la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP, a diferencia de Caja Arequipa con una morosidad de 5,37% y de Caja Huancayo de 2,83%; además según el portal Infomercado (2019), las utilidades de Caja Tacna, a setiembre de 2019 fueron de -1,901,77 (en miles de soles), de Caja Arequipa a 94,845,27 (en miles de soles) y de Caja Huancayo a 70,849.68 (en miles de soles); estos resultados parciales, se corroboran con el informe de clasificación elaborado por Moody´s Local Perú (2019) del mes de setiembre, que decidió bajar a C desde C+ la categoría de riesgo de Caja Tacna.
Esta situación puede estar explicada por prácticas impropias en las colocaciones de los créditos y por la injerencia política de parte de la Municipalidad Provincial de Tacna, lo que pudo haber motivado, una confusión en el enfoque del core business de Caja Tacna; por las razones expuestas, la investigación que se plantea, tiene por objetivo central, explicar la influencia de la calidad de cartera crediticia en la morosidad de Caja Tacna, periodo 2015 – 2019. Para lo cual, los resultados son el reflejo de un análisis de la información financiera disponible de forma pública en el portal web de la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP, así también, muestra la situación de la calidad de cartera crediticia y la morosidad, considerando a las agencias de Caja Tacna a nivel nacional.
Investigaciones relacionadas al crecimiento de las cajas municipales de ahorro y crédito del Perú y sobre la morosidad en la Instituciones Micro Financieras, de Gómez et al. (2018), así como de Aguilar y Camargo (2004), son temas de sumo interés en el ámbito del sistema financiero, tanto en el bancario como en el no bancario, al estar referido a la oferta crediticia, que se dirige principalmente al sector de la microempresa y este a su vez se constituye en un eje importante de la economía doméstica; por consecuencia, la investigación planteada se encauzó en estudiar la calidad de cartera crediticia de Caja Tacna en el periodo 2015 – 2019, relacionándolo con la morosidad, de esta forma, se pudo precisar, los tipos de cartera según situación, que tuvieron mayor impacto en la morosidad.
Sainz (2017) analizó
el desarrollo del sector de microfinanzas, teniendo en cuenta el efecto moderador
que tiene el crecimiento económico
sobre la influencia del desarrollo del sector financiero en el desarrollo del sector
de microfinanzas; sus resultados indican
dos efectos conjuntos. Asimismo, en países con bajo nivel
de crecimiento económico, el desarrollo del sector financiero disminuye el desarrollo del sector de
microfinanzas, dando lugar a un efecto sustitución entre ambos sectores. Por
otro lado, en países con alto crecimiento económico, el desarrollo del sector
financiero fomenta el desarrollo del sector de microfinanzas, dando lugar a un
efecto complementario entre ambos sectores. En el segundo
análisis indican que el fracaso
de una institución de
microfinanzas está significativamente afectado por una serie de variables como
los factores internos operativos, los factores internos financieros, las
variables del macroentorno y las variables institucionales (p.9). Álvarez
(2014) al estudiar un grupo de financieras comprobó que el 100% de las
microfinancieras en la ciudad de Comayagua cuentan con un proceso de
otorgamiento de créditos definido, sin embargo, el 54.5% de las
microfinancieras no cuentan
con un proceso completo ya que se investigó que carecen de algunos
mecanismos en sus procesos que son necesarios para tener una cartera crediticia que presente el menor índice
de mora; y destaca la importancia de la Promoción del crédito, charla
informativa, verificación del negocio e información proporcionada por el cliente, evaluación y análisis del
negocio, aprobación del crédito y desembolso del crédito; sin embargo, estas
instituciones cuentan con fortalezas como ser: incluyen
dentro de su proceso campañas
masivas de promoción
de sus créditos, otorgan
incentivos a sus empleados por el cumplimiento de sus metas, el
63.7% de las microfinancieras siguen manteniendo su cartera crediticia dentro
de los estándares de mora permitidos. (p.85)
Castillo y Cárdenas (2016) demuestra que las variables micro y
macroeconómicas las que tienen mayor incidencia dentro del análisis de la
morosidad, son las más relevantes el producto bruto interno (PBI) de servicios;
las colocaciones; la liquidez en moneda nacional; el desempleo; el ratio patrimonio/activos; el número de agencias y los
propios rezagos de la morosidad. (p.4). Para Portugal (2014), las variables
microeconómicas que resultaron significativas y con un mayor efecto en los
indicadores de morosidad son: crecimiento de las colocaciones y diversificación
regional. La variable macroeconómica significativa y de mayor efecto fue la de
ciclo del PBI. (p.42).
Calloapaza (2017) menciona que un 95% de confianza ha incidido en los resultados
de la gestión crediticia, ya que se comprueba un notorio deterioro de la
cartera de créditos, lo que se traduce
en los resultados, específicamente en el ingreso financiero, margen financiero
bruto y neto (p.82).
Cabellos (2017)
aclara que los principales factores
de éxito tanto a nivel interno como externo son los recursos
financieros, la planificación a futuro,
el control interno,
la atención a clientes y la dirección de la empresa, así como la
integración de conocimientos. (p.9)
La investigación
fue conveniente realizarla, para conocer la situación de la cartera crediticia y la morosidad de Caja Tacna,
en el periodo 2015 – 2019,
de esta forma, transparentar la situación real de la entidad financiera,
asimismo, corroborar o descalificar la información tendenciosa, que circulan en
los medios de comunicación. El impacto de la investigación sobre la sociedad,
se enmarca en la importancia de que la región Tacna, cuente
con una entidad financiera local, sólida y sostenible en el tiempo; esta a su
vez, pueda atender adecuadamente a las demandas crediticias de los micro
empresarios y personas en general. Los resultados de la investigación, son de
utilidad para que los clientes e interesados de Caja Tacna, adopten las medidas
preventivas, ante futuros desequilibrios financieros que pudieran
ocurrir; en el mismo sentido,
para que la entidad
financiera, tome en cuenta los factores que incrementan los índices de
morosidad. Los resultados de la investigación, podrán ser utilizados de
referencia para la realización de otras investigaciones, como son el riesgo
crediticio, la evaluación crediticia, entre otros. Debido a que las entidades
financieras, en tiempos de crecimiento económico, flexibilizan sus políticas de
créditos, con la finalidad de incrementar sus colocaciones y ante una
desaceleración de la economía, la cartera crediticia tiende a deteriorarse. Por
todas esas consideraciones es que se buscó Explicar ¿De qué forma la calidad de la cartera crediticia
influyó en la morosidad de Caja Tacna, en el periodo 2015 – 2019?
La
Calidad de cartera crediticia fue la variable independiente, los
indicadores de medición son: Cartera normal (Créditos
otorgados en sus distintas modalidades, cuyos pagos se encuentran al día, de acuerdo con lo pactado.
Un crédito se considera normal cuando no tiene más de 8 días de atraso
al cierre de mes.), Cartera vencida (Son los créditos que no han sido
cancelados o amortizados por los obligados en la fecha de vencimiento y que
contablemente son registrados como vencidos; y los créditos en cobranza
judicial, cuya recuperación se encuentra
en proceso judicial. Un crédito se considera vencido cuando tiene más de 15
días de atraso para los créditos corporativos,
a grandes y a medianas
empresas; más de 30 días para los créditos a pequeñas y microempresas; y
en el caso de los créditos hipotecarios y de consumo, se considera vencida la
cuota con más de 30 días de atraso y el saldo a partir de 90 días de atraso, todo al corte del mes.) y Cobertura
de la cartera de alto riesgo (Corresponde a las provisiones,
sobre la cartera de alto riesgo, comprendida por la suma de los créditos
reestructurados, refinanciados, vencidos y créditos en cobranza judicial). La cartera normal y cartera
vencida medida en unidades
monetarias y la Cobertura de la cartera de alto riesgo
en tasa porcentual.
La
variable dependiente fue la Morosidad, donde su indicador fue el Índice de morosidad, la cual, es medida como el porcentaje de cartera
atrasada al total de colocaciones directas. Un crédito
se considera vencido
cuando tiene más de 15 días de atraso
para los créditos
corporativos, a grandes y a medianas empresas; más de 30 días para
los créditos a pequeñas y microempresas; y en el caso de los créditos
hipotecarios y de consumo,
se considera vencida la cuota
con más de 30 días de atraso
y el saldo a partir
de 90 días de atraso.
De
acuerdo con Valderrama (2016, p. 39), el tipo de investigación es aplicada, la cual
es también llamada práctica, empírica o dinámica y se encuentra íntimamente
ligada a la investigación básica, ya que depende de sus descubrimientos y aportes teóricos
para poder generar
beneficios y bienestar a la sociedad. Busca conocer para hacer, actuar, construir y
modificar; le preocupa la aplicación inmediata sobre una realidad concreta. De acuerdo a lo que sostiene, Arbaiza
(2014, p. 45), el nivel de la investigación
es explicativo o causal, al tratar de explicar las causas por las cuales
ocurren determinadas situaciones, hechos o fenómenos.
Según Valderrama (2016,
p. 71), el diseño que corresponde es longitudinal,
el cual recolecta a través del tiempo, en puntos o periodos especificados, para
hacer inferencias respecto al
cambio, sus determinantes y consecuencias, para el presente caso el periodo de
análisis corresponde a los años 2015 – 2019. Del mismo modo, Valderrama (2016, p. 178),
sostiene que es no experimental, por el hecho de que se
llevó a cabo sin manipular la (s) variable (s) independiente (s), toda vez que
los hechos o sucesos ya ocurrieron antes de la investigación, procediendo a
realizar los respectivos análisis tomando como insumo los reportes estadísticos
mensuales.
El ámbito de la
investigación fue nacional, por la cobertura de Caja Tacna, con
agencias en las ciudades más importantes del país. La población de estudio
estuvo conformada por la cartera crediticia y la morosidad de Caja Tacna,
con periodicidad mensual,
del ciclo 2015 – 2019, disponible en el portal
web de la Superintendencia de Banca, Seguros
y AFP. Al haber considerado a toda la población, no fue necesario estimar un tamaño de muestra. Sin embargo,
se realizó una segmentación de la cartera
crediticia, quedando distribuida de la siguiente forma: Cartera normal,
Cartera vencida, Cobertura de la cartera de alto
riesgo y Morosidad.
Se inició la búsqueda de la
información en el portal web de la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP,
identificando los datos correspondientes a los años 2015 al 2019 con periodicidad mensual; procediendo a su
descarga respectiva en la hoja de cálculo electrónica de Microsoft Excel, lo que permitió crear las series estadísticas y diseñar las figuras de barras y líneas
que muestran la información más importante del estudio
realizado. Seguidamente se realizó la contrastación de las hipótesis, para esto, se utilizó el
análisis de regresión lineal simple y múltiple, con el soporte estadístico del
SPSS versión. 23 y EViews 10.
La técnica utilizada, fue el análisis documental, de las series
estadísticas, memorias institucionales, informes de las clasificadoras de
riesgo y diarios especializados, que permitieron ampliar la perspectiva de la
investigación, otorgándole mayor robustez al propósito del estudio. Se utilizó la ficha de recolección de datos, en el
acopio de las series estadísticas con periodicidad mensual del 2015 – 2019 de
Caja Tacna y fue diseñada para recopilar los datos de la cartera
normal, cartera refinanciada y reestructurada, cartera vencida, cartera judicial, morosidad y
provisiones.
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Figura 1 Cartera crediticia del periodo 2015 – 2019 |
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Nota. Fuente: Base de datos
de la investigación. Superintendencia de Banca, Seguros y AFP, 2020. |
El comportamiento de la “cartera crediticia” para el periodo 2015 –
2019; en el caso de Caja Tacna, en el periodo Ene – 2015 con S/ 655,973 y en el
periodo Dic – 2019 con S/ 810,580 mostrando un crecimiento del 23,6%; en el
caso de Caja Arequipa, en el periodo Ene – 2015 con S/ 2,850,010 y en el
periodo Dic – 2019 con S/ 5,276,947 mostrando un crecimiento del 85,2%; en el
caso de Caja Cusco, en el periodo Ene – 2015 con S/ 1,482,197 y en el periodo
Dic – 2019 con S/ 3,100,861 mostrando un crecimiento del 109,2%; en el caso de
Caja del Santa, en el periodo Ene – 2015 con S/ 163,674 y en el periodo Dic –
2019 con S/ 95,311 mostrando un crecimiento del -41,8%; en el caso de Caja
Huancayo, en el periodo Ene – 2015 con S/ 1,577,757 y en el periodo Dic – 2019
con S/ 4,505,270 mostrando un crecimiento del 185,5% y en el caso de Caja
Maynas, en el periodo Ene – 2015 con S/ 319,970 y en el periodo Dic – 2019 con
S/ 402,327 mostrando un crecimiento del 25,7%; todas estas cifras están
expresadas en miles de soles. Como se puede apreciar en el caso de Caja Tacna,
el crecimiento de la cartera crediticia, muestra valores menores, en
comparación de Caja Huancayo, Caja Cusco y Caja Arequipa, es decir, las
políticas crediticias de estas entidades microfinancieras fueron más eficientes.
|
Morosidad de Caja Tacna
del periodo 2015
- 2019 |
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Nota. Fuente: Base de datos de la investigación. Superintendencia de
Banca, Seguros y AFP, 2020. |
Los
índices de morosidad de los diferentes créditos para el periodo 2015 – 2019 de Caja
Tacna, en el caso de los créditos de medianas
empresas, el índice
menor se encuentra en el periodo
Feb – 2015 con 9,0% y el
índice mayor se encuentra en el periodo Nov – 2019 con 32,0%; en el caso de los
créditos de pequeñas empresas, el índice menor se encuentra en el periodo Jun –
2018 con 7,5% y el índice mayor se encuentra en el periodo Set – 2015 con
16,5%; en el caso de los créditos de micro empresas, el índice menor se
encuentra en el periodo Dic – 2017 con 4,5% y el índice mayor se encuentra en
el periodo Set – 2015 con 12,1%; en el caso de los créditos de consumo no revolvente, el índice menor
se encuentra en el periodo
Ene – 2015 con 1,9% y el índice
mayor se encuentra
en el periodo May – 2016 con 5,6% y en el caso de los créditos hipotecarios,
el índice menor se encuentra en los periodos Ene – 2015, Feb – 2015 y Abr -
2018 con 0,1% y el índice mayor se encuentra en el periodo Dic – 2019 con 4,7%.
Con estas cifras se puede evidenciar que los créditos de mediana, pequeña
y micro empresas, son los que
contribuyen en mayor
proporción a la morosidad de la entidad
microfinanciera.
En lo que respecta
a la morosidad de Caja Tacna, el menor índice se encuentra en el periodo Jun – 2018 con 6,3% y el mayor índice
se encuentra en el periodo Set – 2015 con 13,1% y en lo que se refiere a la morosidad del Sistema de Cajas
Municipales de Ahorro y Crédito,
el menor índice
se encuentra en los periodos Dic – 2016 y Dic – 2017 con 5,3% y el mayor
índice se encuentra
en el periodo Abr – 2019 con 7,1%.
Los índices
de morosidad de Caja Tacna,
se encuentran por encima del Sistema
de Cajas Municipales de Ahorro
y Crédito, así también por encima del 5%, que se considera un valor aceptable de
morosidad en el periodo 2015 – 2019.
|
Figura 3 Dispersión entre la morosidad y las dimensiones de calidad cartera
crediticia |
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|
Con respecto a la relación entre las variables; existe una
relación significativa ente las dimensiones de calidad cartera crediticia y la
morosidad.
PRUEBA ESTADÍSTICA
En la contrastación de hipótesis, se consideró utilizar la
regresión lineal, para lo cual, los datos deben cumplir con ciertas
características:
Normalidad, la distribución de los datos es simétrica
con respecto a su media, para determinar la normalidad se utilizó el
estadístico Jarque – Bera.
Supuesto de homocedasticidad del residuo, es una característica de un modelo
de regresión lineal que sostiene que la varianza de los errores
es constante a lo largo del tiempo,
para ello se utilizó el estadístico Breusch
– Pagan – Godfrey.
Supuesto de no autocorrelación del residuo, las
series de observaciones ordenadas en el tiempo, no deben mostrar correlación
entre los miembros; el test utilizado fue de Breusch
– Godfrey.
Supuesto de no multicolinealidad, situación en la que dos
o más variables explicativas no se parecen mucho, permitiendo medir
sus efectos individuales sobre la variable
explicada, para lo cual se utilizó el factor de inflación
de la varianza (VIF).
Para la
aplicación de la regresión lineal, las variables deben cumplir con los
supuestos señalados, solo en el caso de la regresión lineal múltiple, le
corresponde adicionar el supuesto de no multicolinealidad; en el caso de las
variables que no cumplieron con los supuestos, se aplicó el método de covariance Huber – White para atenuar el sesgo de la
varianza de los parámetros. Previamente se determinó la existencia de
correlación entre las variables, caso
contrario no se podría realizar
un modelo de regresión.
|
Tabla 1 Correlación de morosidad y calidad de cartera crediticia |
|
|
a.
Planteamiento de la hipótesis
H0: La calidad de
cartera crediticia no influyó en la morosidad de Caja Tacna,
periodo 2015 – 2019.
Hi: La calidad de cartera crediticia influyó en la morosidad de Caja
Tacna, periodo 2015 – 2019.
b.
Nivel
de significancia Alfa = 5%
c.
Prueba estadística: Regresión lineal,
donde la regla de decisión es, Regla
de decisión
Si P-Valor
< nivel de significancia entonces
no aceptar H0.
d.
Cálculo de estadístico del
modelo
|
Tabla 2 Coeficientes del modelo
morosidad y calidad de cartera crediticia |
||||
|
Variable |
Coefficient |
Std.
Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
C |
8.612515 |
1.098183 |
7.842513 |
0.000 |
|
Cartera normal |
-0.000013 |
1.25E-06 |
-10.3968 |
0.000 |
|
Cartera vencida |
0.000132 |
1.34E-06 |
98.32261 |
0.000 |
|
Cobertura de la cartera
de alto riesgo |
0.277666 |
0.771094 |
0.360094 |
0.720 |
|
AR (1) |
0.935263 |
0.050041 |
18.69002 |
0.000 |
|
SIGMASQ |
0.006232 |
0.00134 |
4.64924 |
0.000 |
Modelo: MOROSIDAD
= 8.612515 -0.000013*CARTERA_NORMAL + 0.000132*CARTERA_VENCIDA -
0.277666*COBERTURA_CARTERA_RIESGO + 0.935263*AR (1) + 0.006232*SIGMASQ
Dónde: Las tres dimensiones conforman la calidad
de cartera crediticia como variables independientes.
|
Tabla 3 Resumen estadístico del
modelo morosidad y calidad de cartera crediticia |
|||
|
Estadístico |
Valores |
Estadísticos |
Valores |
|
R-squared |
0.998274 |
Mean dependent var |
9.197984 |
|
Adjusted R-squared |
0.998115 |
S.D. dependent var |
1.916449 |
|
S.E. of regression |
0.083215 |
Akaike info criterion |
-2.00553 |
|
Sum squared resid |
0.373932 |
Schwarz criterion |
-1.796095 |
|
Log likelihood |
66.16589 |
Hannan-Quinn criter. |
-1.923608 |
|
F-statistic |
6247.807 |
Durbin-Watson stat |
1.808356 |
|
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
|
|
Supuesto de normalidad del residuo
Supuesto de homocedasticidad del residuo
|
Test Heterocedasticidad: Breusch-Pagan-Godfrey para
el modelo morosidad y calidad de cartera crediticia |
|||
|
Estadístico |
Valor |
Probabilidad |
Valor |
|
F-statistic |
0.106986 |
Prob.
F(3,56) |
0.9557 |
|
Obs*R-squared |
0.341925 |
Prob. Chi-Square(3) |
0.952 |
|
Scaled explained SS |
0.414965 |
Prob. Chi-Square(3) |
0.9371 |
|
Nota. Fuente: Base
de datos de la investigación. |
|||
Supuesto de no
multicolinealidad
|
Tabla 5 Variance Inflation Factors para los indicadores de calidad de cartera crediticia |
|||
|
Variable |
Coefficient Variance |
Uncentered VIF |
Centered VIF |
|
C |
1.206006 |
48.70089 |
NA |
|
Cartera normal |
1.57E-12 |
30.95392 |
1.495464 |
|
Cartera vencida |
1.8E-12 |
2.621844 |
2.602637 |
|
Cobertura de la cartera
de alto riesgo |
0.594586 |
20.75314 |
2.54758 |
|
AR (1) |
0.002504 |
1.56001 |
1.38134 |
|
SIGMASQ |
0.0000018 |
2.07947 |
1.866556 |
|
Nota. Fuente: Base
de datos de la investigación. |
|||
Considerando la Tabla 3 para el análisis de la prueba
de significancia F- statistic (F-statistic = 6247.807, Prob. =0.00000), dado su valor
se asume que todas las
variables explicativas son altamente significativas en conjunto, siendo
significativo la prueba en conjunto de los parámetros. El análisis de la bondad
de ajuste del coeficiente de determinación (R2=0.998115) nos mide la bondad del ajuste del modelo, en un 99.98%.
Las variaciones en la morosidad
están siendo explicadas por las variables independientes en un 99% tal porcentaje se considera como un grado
alto. Para el análisis del test t-statistic se
observa en la Tabla 2 que las variables explicativas consideradas en el modelo
econométrico, son de manera individual estadísticamente significativas para
explicar el comportamiento de la variable endógena
que es la morosidad; a un nivel de significancia del 5%, por lo
tanto, los coeficientes son diferentes a cero.
Con respecto a los supuestos del modelo se observa en la Figura
4 que los residuos tienen una distribución normal; la Tabla 4 nos indica
que los residuos son homocedasticos según
el estadístico Breusch-Pagan- Godfrey
y en la Tabla 3 el valor del estadístico Durbin-Watson (1.808356), que según Gujarati y Porter (2010, p. 437) si el valor se aproxima a 2
indica que no hay autocorrelación (de primer orden) en el modelo planteado. Finalmente, la Tabla 5
muestra mediante el factor de inflación de la varianza (VIF) que no
existe multicolinealidad entre las variables
independientes. Por lo explicado se puede concluir
que existen evidencias
estadísticas para no aceptar la hipótesis H0 por lo tanto la calidad de cartera crediticia
influyó en la morosidad de Caja Tacna, periodo 2015 – 2019.
DISCUSIÓN
De acuerdo a los resultados obtenidos, los
mismos que al compararlos con los de Álvarez (2014) cuyo estudio se centra en
el proceso de otorgamiento de crédito y el efecto en la morosidad, se destaca
que el 63,7% de las microfinancieras siguen manteniendo su cartera crediticia
dentro de los estándares de mora permitidos, en comparación a la situación de
la cartera crediticia de Caja Tacna, la cual muestra un deterioro, al ubicarse
la cartera normal por debajo
del 95% del total de la cartera
crediticia, en el periodo 2015 – 2019.
Los
resultados de Portugal (2014) se enmarcan en precisar los determinantes de la
morosidad, resaltando como variables microeconómicas a los factores internos de
las CMAC, siendo la cartera atrasada, cartera de alto riesgo y cartera pesada,
como las de mayor significancia para la morosidad; sin embargo, la presente
investigación considera a la cartera crediticia, según la situación del crédito, encontrándose los índices de la cartera
normal por debajo, y los índices de la cartera
refinanciada y reestructurada, la cartera vencida
y la cartera judicial
de Caja Tacna
por encima, en comparación con Caja Huancayo, Caja Arequipa y Caja Cusco,
consideradas como referentes para el estudio.
En lo que
concierne a los resultados de Calloapaza (2017) cuya
investigación se centra en el comportamiento de la morosidad y los resultados
de gestión crediticia de la CMAC Tacna S.A. (agencias de Tacna) en el periodo
2010 – 2014, comprueba que ambas variables muestran una incidencia, además de
ello, verifica un notorio deterioro de la cartera
de créditos; este último resultado es similar al obtenido
en la presente investigación, a diferencia que corresponde
al periodo 2015 – 2019, con lo que se puede concluir, que la situación de
deterioro de la cartera crediticia, proviene de periodos anteriores.
En lo que
respecta al análisis de los resultados a nivel correlacional, se puede apreciar
que la cartera normal con la morosidad, muestra una relación inversa (-0.732),
la cartera vencida con la morosidad muestra una relación directa (0,811) y la cobertura
de la cartera de alto riesgo con la morosidad
muestra una relación directa
(0,312). En el caso de la contrastación de la
hipótesis general, se utilizó el análisis de regresión lineal múltiple; es
importante precisar que las variaciones en la morosidad, están siendo explicadas en un 99% por la cartera normal,
la cartera vencida y la cobertura
de la cartera de alto riesgo de manera conjunta. Si se toma el resultado de la
contrastación de la tercera hipótesis específica, es posible solo considerar a
la cartera normal y cartera vencida para un nuevo análisis, debido a que su contribución de la cobertura de la cartera
de alto riesgo es baja.
A un nivel
de significancia de 5%, se establece la existencia de una relación entre la calidad
de cartera crediticia y la morosidad
(Prob. = 0.000),
por lo tanto, se puede afirmar que las variables explicativas son altamente significativas en conjunto, por lo que las variaciones en la morosidad
están explicadas en un 99%, lo que se considera como un grado alto de influencia. Con este resultado, se
comprueba que la calidad de cartera crediticia influyó en la morosidad de Caja Tacna,
periodo 2015 – 2019.
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