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D O C U M E N T O D E T R A B A J O
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TESIS DE GRADO
MAGISTER EN ECONOMIA
Pérez Hernández, Luisa Ericka
Julio 2009
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE I N S T I T U T O D E E C O N O M I A MAGISTER EN ECONOMIA
“COMPETENCIA Y ESTABILIDAD EN EL SISTEMA BANCARIO:
EVIDENCIA PARA LA REPÚBLICA DOMINICANA”
Luisa Ericka Pérez Hernández
Comisión:
Augusto Castillo
Jaime Casassus
Julio 2009.
1
“COMPETENCIA Y ESTABILIDAD EN EL SISTEMA BANCARIO:
EVIDENCIA PARA LA REPÚBLICA DOMINICANA”
Luisa Ericka Pérez Hernández
1
RESUMEN EJECUTIVO
Este trabajo analiza el signo y la forma de la relación entre competencia y estabilidad en el
sistema bancario dominicano. Dos enfoque teóricos discuten cómo es la relación entre estas
variables: el tradicional “competencia – fragilidad” establece que mayor competencia
bancaria se asocia con altos riesgos y, en consecuencia, mayor fragilidad del sistema; mientras
que el argumento es contrario para el enfoque competencia – estabilidad, el cual sostiene que
existe una relación positiva entre estas variables, que se deriva del efecto positivo que puede
generar la mayor competencia en préstamos y depósitos sobre la estabilidad financiera, a
través de la reducción del riesgo de crédito. Además, se testea si ésta relación es lineal como
sugieren estos enfoques o si presenta forma de U como proponen investigaciones recientes.
Utilizando como indicadores de estabilidad el Índice Z y la Razón de Préstamos no Pagados
(NPL), y el estadístico H de Panzar y Rose (1986) como medida de competencia se encuentra
que la relación entre el nivel de competencia y la estabilidad en el sistema bancario
dominicano tiene forma de U, consistente con la propuesta de Martínez-Miera y Repullo
(2008), rechazándose una relación estrictamente positiva o estrictamente negativa como
indican los dos enfoques mencionados. La evidencia también muestra que en el sistema
predomina una estructura de competencia monopolística durante el periodo analizado (2000-
2008) y alta concentración en colocaciones, captaciones, cartera de créditos y depósitos.
Agradecida con Dios por todo. Agradezco a: mis profesores guías Augusto Castilla y Jaime Casassus por sus comentarios y sugerencias durante el desarrollo de este trabajo; César Díaz y Carmen Mateo por su colaboración
en la obtención de datos; Javier Salinas por sus consejos y valiosos comentarios y, especialmente, a Carmen Garcés por su apoyo incondicional a lo largo de todo este proceso. También a mi familia alentarme a seguir
adelante, y a todos aquellos que de alguna manera contribuyeron a que este trabajo tomara forma. Todos los
errores son de exclusiva responsabilidad de la autora. leperez@uc.cl
2
ABSTRACT
This paper analyzes the sign and the shape of the relationship between competition and
stability in the dominican banking system. Two theoretical approaches discuss the
relationship between these variables: the traditional "competition - fragility" view states that
increased banking competition is associated with high risks and, consequently, greater
fragility of the system, while the argument is contrary to the “competition – stability” view,
which maintains that there is a positive relationship between these variables, which is derived
from the positive effect that can generate increased competition in lending and deposits on
financial stability through the reduction of credit risk. This paper also test whether the
relationship is linear as suggested by these approaches or is U-shaped as proposed recent
research. Using as indicators of the stability Z index and the ratio of non-performing loans
(NPL), and the Panzar and Rose H-statistic as a measure of competition I find that the
relationship between the level of competition and stability in the dominican banking system is
shaped like a U, consistent with the suggestion of Martinez-Miera and Repullo (2008)
rejected a strictly positive or strictly negative relationship as indicated by the two approaches
mentioned. The evidence also shows that the predominant structure of monopolistic
competition during the period studied (2000-2008) and high concentration in deposits and
loan portfolio.
3
ÍNDICE DE CONTENIDOS
I. INTRODUCCIÓN……………………………………………………………………….5
II. REVISIÓN DE LA LITERATURA………………………………………………………..8
2.1 Concentración y Competencia………………………………………………………8
2.2 Competencia – Fragilidad………………………………………………………….10
2.3 Competencia – Estabilidad………………………………………………………...11
III. ENFOQUE METODOLÓGICO………………………………………………………...14
3.1 Modelo Econométrico……………………………………………………………..14
3.2 Indicadores de Concentración…………………………………………………..…15
3.3 Indicadores de Competencia……………………………………………………….17
3.4 Indicadores de Estabilidad…………………………………………………………22
3.5 Descripción de los datos…………………………………………………………...23
IV. ESTIMACIÓN Y RESULTADOS……………………………………………………….24
4.1 Concentración……………………………………………………………………...24
4.2 Competencia……………………………………………………………………….26
4.3 Relación entre Competencia y Estabilidad………………………………………...30
V. CONCLUSIONES……………………………………………………………………...35
VI. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS……………………………………………………37
VII. ANEXOS……………………………………………………………………………...40
7.1 Modelo Teórico de Martínez – Miera y Repullo (2008)…………………………..40
7.2 Definición de las Variables……………………………………………………….45
7.3 Estadísticas Descriptivas…………………………………………………………..46
7.4 Correlaciones……………………………………………………………………....47
7.5 Indicadores de Concentración en Cartera de Créditos y Depósitos……………….48
7.6 Gráfico Indicadores de Concentración para Cartera de Créditos y Depósitos…….49
7.7 Resultados de la Estimación del Estadístico H…………………………………….50
4
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1: Indicadores de concentración para captaciones y colocaciones………………...24
Tabla 2: Resultados de la estimación del estadístico H…………………………………..27
Tabla 3 Correlaciones entre indicadores de competencia y concentración……………...28
Tabla 4: Resultados de la estimación del modelo de Bresnahan…………………………29
Tabla 5: Resultados de la relación entre competencia y estabilidad……………………...31
ÍNDICE DE GRÁFICOS
Gráfico 1: Indicadores de concentración para captaciones y colocaciones………………25
Gráfico 2: Relación competencia – estabilidad en el sistema bancario dominicano……..33
5
I. INTRODUCCIÓN
La consolidación de los sistemas financieros a nivel mundial ha intensificado el debate sobre
las políticas de regulación y supervisión que deben implementarse para garantizar su correcto
funcionamiento. En relación al sistema bancario, la discusión gira en torno a cuáles son las
políticas que deben privilegiar los organismos fiscalizadores. En este sentido, ¿deben
promover la eficiencia que emana de una mayor competencia en el mercado bancario? o, por
el contrario, ¿es necesario restringir la competencia para asegurar que el sistema sea más
estable? Disponer de respuestas claras a estas preguntas facilitaría la toma de decisiones en el
diseño e implementación de políticas de gestión al sector bancario. Los investigadores
reconocen que existe una relación entre el nivel de competencia y la estabilidad bancaria, sin
embargo, la evidencia al respecto aún no es concluyente. El punto de vista tradicional
“competencia – fragilidad” establece que mayor competencia bancaria se asocia con altos
riesgos y, en consecuencia, mayor fragilidad del sistema. El argumento contrario proviene del
enfoque competencia – estabilidad, el cual sostiene que existe una relación positiva entre estas
variables, que se deriva del efecto positivo que puede generar la mayor competencia en
préstamos y depósitos sobre la estabilidad financiera, a través de la reducción del riesgo de
crédito.
El objetivo de esta investigación es examinar empíricamente cómo es la relación entre
competencia y estabilidad para el sistema bancario de la República Dominicana. Se busca
determinar si la forma en que se desempeña el sistema bancario dominicano es consistente
con el enfoque tradicional competencia – fragilidad o si, por el contrario, es coherente con la
visión competencia – estabilidad. Además, se pretende identificar si esta relación es lineal
como sugieren los dos enfoques planteados, o si presenta forma de U como proponen
investigaciones recientes. Para el desarrollo de este estudio, se adopta de marco teórico el
modelo estático de competencia a la Cournot desarrollado por Martínez-Miera y Repullo
(2008) que permite constatar simultáneamente tanto el signo como la forma de la relación
antes mencionada.
La literatura reciente utiliza modelos de paneles regionales o de grupos de países, siendo
escasos los estudios a nivel nacional. La evidencia empírica al respecto es diversa: Keeley
(1990), Demsetz, et.al (1996), Carletti y Hartmann (2003), Jiménez et al. (2007) y otros
6
encuentran resultados consistentes con la visión competencia – fragilidad; por otro lado, la
evidencia de Boyd y De Nicoló (2005), Boyd et al. (2006), De Nicoló y Loukoianova (2006),
Schaeck et al (2006), Berger et al. (2008), y otros sustenta el enfoque competencia –
estabilidad.
A pesar de la importancia que en muchos países se atribuye al conocimiento de las
características del sector bancario, en la República Dominicana son escasas las
investigaciones sobre el tema. Una de las pocas referencias de estudios sobre la banca
dominicana corresponde a Beltré (1986) quien analiza su concentración para el periodo 1960-
1986. El autor encuentra un comportamiento asimétrico y sugiere que el mercado presenta
una tendencia hacia la desconcentración, en base al desarrollo y expansión institucional
predominante en ese periodo. Por otro lado, Veloz (2003) analiza la banca dominicana y sus
márgenes de intermediación durante el periodo 2000 – 2001, encontrando alta concentración
en los depósitos, elevados márgenes de intermediación y una estructura de comportamiento
monopolística.
El sistema financiero dominicano ha venido expandiéndose desde finales de los años setentas,
atravesando fuertes crisis financieras en los años 1989 y 2003, las cuales desencadenaron el
colapso de varias instituciones financieras e inestabilidad macroeconómica. Ante tales
episodios, las reformas financieras y las reglamentaciones establecidas han estado orientadas
a mantener la estabilidad del sistema y al fortalecimiento de normas de supervisión. En
consecuencia, la Superintendencia de Bancos de la República Dominicana ha instaurado un
régimen de regulación y supervisión prudencial cuyo objetivo es velar por la estabilidad del
sistema y garantizar la credibilidad y solidez de la banca dominicana.
Pese al objetivo declarado anteriormente, son limitadas las investigaciones y reportes sobre el
tema, por lo que cabe preguntarse ¿Cuáles fundamentos determinan como óptimas las
políticas que se implementan en el sistema bancario dominicano? En este tenor surgen otros
cuestionamientos relativamente controversiales. Sin embargo responder estas cuestiones no
es el objetivo que se persigue en este trabajo, sino aportar en la discusión sobre el nivel de
competencia y sus efectos en la estabilidad bancaria, precisando y resaltando también la
importancia de conocer la forma que esta relación presenta al momento de regular el curso de
acción de las entidades financieras. Adicionalmente, este estudio busca servir como marco de
7
referencia útil para futuras extensiones del análisis en un contexto dinámico y/o al total de las
instituciones financieras que integran el sistema.
Para el análisis empírico se utilizan dos medidas alternativas de estabilidad: el Índice Z que es
una aproximación inversa del riesgo total bancario, y la razón de préstamos no pagados (NPL)
que mide sólo el riesgo de crédito. El grado de competencia se determina mediante el
Estadístico H de Panzar y Rose, y el parámetro de variación conjetural del modelo de
Bresnahan. La disponibilidad de información sobre el sistema bancario dominicano no sólo
limita el periodo de estudio a los años 2000-2008, sino que también hace imposible incluir
medidas más precisas de competencia como el Índice de Lerner. Pese a los supuestos algo
restrictivos en los que se basan los indicadores utilizados, la evidencia muestra que los
métodos propuestos proveen resultados razonables. Al utilizar estas dos medidas alternativas
de estabilidad es posible analizar y comparar el efecto que tiene la competencia tanto en el
riesgo de crédito como en el riesgo total bancario. Sin embargo, en este tipo de estudios
puede revertirse la causalidad, por lo que es preciso controlar los posibles problemas de
endogeneidad. Se estima entonces un modelo de panel dinámico utilizando la metodología de
Arellano y Bond (1991) calculando errores estándar robustos a fin de obtener estimadores
consistentes, con varianzas bien calculadas.
Los resultados empíricos obtenidos para el sistema bancario dominicano indican que la
relación entre competencia y estabilidad presenta forma de U, consistente con el modelo de
Martínez-Miera y Repullo (2008). Por tanto, se rechaza que la relación sea lineal y estricta
como sugieren los dos enfoques teóricos planteados. La evidencia señala un comportamiento
monopolístico para el periodo analizado (2000-2008) y alto grado de concentración del
mercado bancario.
En la sección II ser revisa la literatura existente sobre la relación entre competencia y
estabilidad, además de enfatizar la relación entre concentración y competitividad. La sección
III explica el enfoque metodológico utilizado para la aproximación empírica del tema,
incluyendo una breve descripción de los datos relevantes. En la sección IV se presentan los
resultados encontrados y en la sección V se presentan las conclusiones.
8
II. REVISIÓN DE LA LITERATURA
Los avances en la literatura sobre el mercado bancario han profundizado el debate en torno a
la influencia de la concentración y la competencia en la salud del sistema bancario. La
revisión que a continuación se presenta se divide en tres secciones: primero se explica la
relación entre concentración y competencia, luego se discute el enfoque tradicional
“competencia – fragilidad” y, finalmente se expone la visión “competencia – estabilidad”.
2.1 Concentración y Competencia
En los primeros estudios se asociaba un alto grado concentración de mercado con una menor
competitividad en el sistema bancario, basados en la hipótesis estructura – conducta –
desempeño (SCP por sus siglas en inglés)2. Esta hipótesis sostiene que la estructura de
mercado determina el comportamiento de las empresas en dicho mercado y, por ende, su
desempeño. La evidencia empírica que respalda este enfoque (Berger et. al, 2004)
usualmente proviene de estudios para países desarrollados, los cuales utilizan medidas de
concentración (Índice Herfindahl – Hirschman (IHH)) y el índice de concentración para k
firmas (CIk)), como indicadores exógenos de poder de mercado, y especifican precios y
medidas de la rentabilidad de los bancos como indicadores endógenos de conducta y
desempeño, respectivamente. Contrario a la SCP tradicional, la hipótesis de estructura
eficiente (ES, por sus siglas en inglés)3 establece una relación positiva entre el desempeño y
eficiencia, por lo que una alta concentración puede reflejar bancos más eficientes y no
necesariamente mayor poder de mercado. Esto porque la concentración surge de la
competencia donde las firmas con estructura de costos bajos reducen sus precios y aumentan
su cuota de mercado (Shaik, 2005). Gilbert (1984) hace un análisis exhaustivo de los trabajos
empíricos realizados sobre esta materia entre 1964 y 1983, de los cuales cerca de la mitad
estadísticamente sustentan la hipótesis de SCP. Sin embargo, el autor sostiene que estos
estudios no discuten adecuadamente la justificación teórica de las ecuaciones estimadas y
2 Structure – Conduct – Performance. Esta hipótesis argumenta que la concentración y otras restricciones a la competencia
afectan desfavorablemente la conducta de los bancos y su desempeño, desde el punto de vista social. Esto implica menor
volumen de servicios proporcionados, incluyendo la oferta de crédito y su asignación eficiente, lo que afecta la acumulación de capital y en consecuencia el crecimiento económico. 3 Efficient – Structure. Esta hipótesis establece que el performance de la firma está relacionado positivamente con su eficiencia. Esto se debe a que la concentración emerge de la competencia donde las firmas con estructuras de costos bajos aumentan sus beneficios por medio de reducir precios y expandiendo su participación de mercado.
9
simplemente aluden a que la teoría económica indica que la estructura de mercado influencia
el grado de competencia entre las firmas que lo componen.
A diferencia de las tradicionales hipótesis de estructura, la Nueva Organización Industrial
Empírica (NEIO por sus siglas en inglés) reconoce que no existe una relación causal estricta
entre estructura, conducta y desempeño, sino una interrelación multidireccional entre ellos.
Las investigaciones en esta línea se apoyan en fundamentos microeconómicos y desarrollan
modelos que evalúan la conducta del mercado como la reacción de los bancos ante
fluctuaciones en sus costos, sin utilizar explícitamente información sobre su estructura. Iwata
(1974), Bresnahan (1982, 1989) y Panzar y Rosse (1987) derivan métodos no estructurales
que permiten testear empíricamente el grado de competencia en los mercados. Los modelos
de Bresnahan y Panzar y Rosse son frecuentemente utilizados en estudios empíricos, sin
embargo para el modelo de Iwata, Bikker y Haaf (2002b) cuentan solo la aplicación de
Shaffer y DiSalvo (1999) a un mercado con dos bancos.
Bikker y Haaf (2002a) evalúan la relación entre concentración y poder de mercado en una
muestra de 23 países industrializados, utilizando el estadístico H de Panzar y Rosse como
medida de competitividad, y como indicadores de estructura el índice de concentración (CI) y
el logaritmo del número de bancos. Sus resultados arrojan una relación negativa que es más
notable cuando se utiliza el CI, mostrando que el nivel de competencia decrece en la medida
que aumenta el grado de concentración del mercado bancario, lo que es consistente con la
hipótesis tradicional de la SCP. Otro estudio que también respalda esta hipótesis es el
realizado por Bikker y Groeneveld (2000) para el conjunto de bancos de la Unión Europea,
quienes encuentran que la alta concentración de los activos está en efecto relacionada con un
menor grado de competencia.
Por el contrario, Claessens y Laeven (2004)4 estiman mediante el estadístico H el nivel de
competencia en los sistemas bancarios de 50 países. Encuentran una relación positiva entre
competencia y concentración (medida por CI). Sin embargo, la variable densidad de bancos
aunque es no significativa apunta una relación negativa con el indicador de competencia, lo
4 Estos autores consideran cuatro especificaciones de la ecuación de ingreso del modelo de Panzar y Rosse, que varían en términos de la técnica de econométrica y de la variable dependiente, y encuentran el modelo es relativamente robusto ya que obtienen resultados similares en cada estimación. La variable densidad de los bancos la calculan como el logaritmo del cociente entre el número de bancos y la población total para cada país.
10
que sugiere que el sistema bancario es más competitivo mientras menor sea el número de
bancos relativo a la población. Según los autores esto sugiere que el estadístico H y la medida
de concentración bancaria son variables que cubren diferentes conceptos, por lo que el grado
de concentración no es buen indicador del ambiente competitivo en el cual operan los bancos.
Levy-Yeyati y Micco (2003) en un estudio para América Latina no encuentran evidencia de
que la concentración reduzca significativamente el nivel de competencia, sin embargo la
entrada de bancos extranjeros parece haber generado un entorno menos competitivo.
2.2 Competencia - Fragilidad
El enfoque tradicional “competencia – fragilidad” establece que existe un trade-off entre el
nivel de competencia y la estabilidad del sistema bancario. Según Jiménez et. al (2007), el
argumento es que los bancos limitan su exposición al riesgo con el objetivo de proteger las
rentas cuasi-monopólicas asociadas al poder de mercado o concedidas por regulaciones de
gobierno. Desde este punto de vista, la competencia reduce los márgenes de beneficios y el
valor de la firma, lo que incentiva a los bancos a tomar más riesgos y, en consecuencia,
aumenta la inestabilidad del sistema. Alternativamente, las rentas monopólicas que obtienen
los bancos con poder de mercado incrementan el valor franquicia y desincentiva la toma de
riesgos excesivos debido al mayor costo de oportunidad asociado a una quiebra. Según
Northcott (2004), cualquier otro factor que aumente dicho costo sería consistente con esta
teoría.
El trabajo seminal de Keeley (1990) constituye el punto de partida de los trabajos orientados
en este enfoque. Utilizando la q de Tobin como indicador de poder de mercado, encontró
que el valor franquicia está relacionado positivamente con el capital de los bancos, y
negativamente con el riesgo de los mismos, resultados consistentes con distintas técnicas de
estimación y especificaciones del modelo. Esto valida su hipótesis de que los fracasos del
sistema bancario de los Estados Unidos durante los 80‟s fueron parcialmente causados por el
aumento de la competitividad y erosión de sus rentas monopólicas. Demsetz el.al (1996)
extienden el análisis de Keeley estimando el efecto del valor franquicia en diferentes
indicadores de riesgo durante el periodo 1986-1994. Observan una relación negativa y
11
significativa entre el valor franquicia5 y el riesgo bancario, considerando factores de riesgo
sistemático además de indicadores del riesgo específico de cada banco. También encuentran
fuerte evidencia de que los BHCs6 con valores franquicia altos tienden a reducir el riesgo
aumentando la razón capital/activos y disminuyendo la concentración de su cartera de
créditos.
Levy-Yeyati y Micco (2003) en un estudio para América Latina muestran que el nivel de
competencia (medido por el estadístico H) está positivamente relacionado con el riesgo de
insolvencia bancaria, mientras el grado de concentración no parece afectarlo. Jiménez et al.
(2007), para una muestra de bancos españoles, encuentran que las medidas estándar de
concentración no afectan el riesgo bancario, mientras que los bancos con alto poder de
mercado (medido por el Índice de Lerner) tienen más préstamos morosos o mayor
probabilidad de insolvencia, lo que sustenta la existencia del trade-off. Recientemente, Araya
y Pino (2008) en su estudio orientado al mercado bancario chileno encuentran que su variable
de estabilidad (índice Z) está relacionada en forma positiva con el Índice de Lerner que mide
el poder de mercado de cada banco en la industria. Sin embargo, obtienen resultados
opuestos al utilizar una variable de competitividad agregada como el Estadístico H, lo que
sugiere que la relación entre competencia y estabilidad para el sistema bancario chileno es
sensible a la variable que se utilice para capturar el poder de mercado.
2.3 Competencia - Estabilidad
El enfoque “competencia – estabilidad”, sostiene que existe una relación positiva entre el
nivel de competencia y la estabilidad del sistema bancario. Matutes y Vives (1996) muestran
que la vulnerabilidad de los bancos a las corridas bancarias emerge independientemente de la
competencia y puede ocurrir en cualquier estructura de mercado. Desarrollan un modelo de
intermediación, basado en Diamond (1984), con competencia imperfecta, externalidades y
productos diferenciados, a partir del cual muestran que la calidad de un banco (su
probabilidad de éxito o fracaso) está endógenamente determinada por las expectativas de sus
depositantes. Sin embargo, Boyd and De Nicoló (2005) destacan que si la concentración se
5 Valor franquicia se define como el valor presente de los beneficios futuros que la empresa espera obtener. Dos fuentes explican el valor franquicia en la banca: la primera se relaciona a la competencia limitada por las regulaciones, dando a los bancos mayor acceso a beneficios; y la segunda corresponde a las denominadas fuentes de relaciones entre bancos, tales como las diferencias en eficiencia y las variaciones en el valor de las relaciones de préstamos (Demsetz et. al, 1996). 6 Banking Holding Companies
12
asocia positivamente con el poder de mercado de los bancos, entonces la concentración
aumenta tanto la rentabilidad de los activos como la volatilidad de sus retornos. Además
muestran que el canal del mercado de créditos puede eliminar el trade-off entre competencia y
estabilidad que implica el canal de los depósitos.
Boyd and De Nicoló (2005), partiendo del marco básico de Allen y Gale (2000), desarrollan
un modelo en el cual los bancos compiten tanto por préstamos como por depósitos, y
muestran que existen dos mecanismos riesgo – incentivo que hacen que los bancos adquieran
más riesgos a medida que aumente la concentración del merado. El primero se debe a que
con menor competencia, los bancos pueden obtener mayores rentas aumentando las tasas
sobre los préstamos que, a su vez, implican mayor riesgo de quiebra. El segundo mecanismo
se relaciona al costo (que suponen fijo) en que deben incurrir los bancos si llegan a quebrar.
Esto es, suponiendo fijo el tamaño de mercado (es decir, que el número de depósitos no
cambia), el costo de quiebra aumenta con la competencia, induciendo a los bancos a tomar
menos riesgo y, en consecuencia, genera más estabilidad en el sistema bancario. El
paradigma que de aquí se desprende es el „Risk shifting effect‟ (RSE), el cual implica que
mayor competencia en créditos y depósitos podría disminuir el riesgo de crédito de los
prestatarios y aumentar la estabilidad financiera.
Boyd et al. (2006), utilizan el IHH para aproximar el grado de competencia y encuentran, para
una muestra de 2,500 bancos de Estados Unidos y un panel de bancos internacional, que la
probabilidad de fallas en el sistema bancario aumenta con el grado de concentración,
sustentando la visión competencia – estabilidad. Sin embargo, la generalización de éste
resultado no sería válida, ya que se ha demostrado que los indicadores tradicionales de
concentración no son una buena medida del nivel de competencia. Schaeck et al (2006)
emplean un modelo de duración paramétrico para medir el tiempo de transición desde un
sistema bancario sólido a una crisis sistémica y evalúan el efecto de la competencia mediante
el estadístico H en una muestra de 38 países durante el periodo 1980-2003. Sus resultados
indican que el tiempo de transición crece con el grado de competencia, lo que implica que la
competencia disminuye el riesgo de incurrir en crisis sistémicas y tiende a aumentar el tiempo
de supervivencia del sistema bancario.
13
Martínez-Miera y Repullo (2008) extienden el modelo de Boyd y De Nicoló (2005)
considerando correlación imperfecta en el riesgo de crédito individual, y muestran que la
relación entre competencia y estabilidad podría tener forma de U. Esta se obtiene porque
adicional al RSE, existe un “Margin Effect” (ME) que conduce a que las menores tasas sobre
préstamos producto de más competencia, reduzcan los ingresos provenientes de préstamos no
morosos y, en consecuencia aumenta el riesgo bancario. Sus resultados muestran que el RSE
tiende a dominar en mercados monopolísticos, mientras el ME domina es mercados
competitivos.
14
III. ENFOQUE METODOLÓGICO
En esta sección el objetivo es definir el marco empírico sobre el cual se apoya el análisis. El
marco teórico que sustenta esta investigación es un modelo de competencia estático a la
Cournot desarrollado por Martínez-Miera y Repullo (2008), el cual se describe en el Anexo
7.1. La representación que estos autores proponen permite verificar simultáneamente los
enfoques teóricos planteados en la sección anterior. Es decir, con la contraparte empírica
inducida por el modelo de MMR se obtienen resultados sobre la forma y la dirección de la
relación entre el nivel de competencia y la estabilidad del sistema bancario. Dado el carácter
empírico de esta investigación, el énfasis de esta sección es la especificación del modelo
econométrico usado para determinar la relación en cuestión, así como la metodología utilizada
para obtener los indicadores de concentración, competencia y estabilidad, necesarios para la
estimación.
3.1 Modelo Econométrico
Del modelo teórico de MMR, se infiere que la especificación general del modelo es la
siguiente:
Donde es la variable que mide la estabilidad, es el indicador del nivel de
competitividad del mercado bancario, representa las variables macroeconómicas que
afectan la estabilidad y son variables especificas de cada banco. El término cuadrático se
introduce para identificar si presenta forma de U la relación entre competencia y estabilidad.
Es importante señalar que es necesario incluir las variables de control tanto macroeconómicas
como especificas de los bancos porque, como se observa en la realidad, la estabilidad del
sistema bancario depende tanto de las condiciones de la economía a la que pertenece como de
las características especificas de las instituciones bancarias que lo componen.
Las ecuaciones a estimar quedan especificadas de la forma siguiente:
(1)
15
(2)
Donde, y son los indicadores de estabilidad, es el estadístico H de poder de
mercado, es la tasa de crecimiento de Producto Interno Bruto Real de la Rep. Dom., y
, , , y son variables de control bancarias que miden la proporción de
activos productivos, liquidez, participación de mercado en términos de créditos, proporción de
la cartera de créditos en incumplimiento de pago y eficiencia financiera, respectivamente. En
el anexo 7.2 se presenta la descripción de las variables consideradas en este estudio.
De acuerdo al modelo especificado, si en el sistema bancario de la República Dominicana se
verifica la hipótesis competencia – estabilidad, se esperaría que coeficiente asociado a la
variable de competencia presente un signo positivo, mientras que se esperara signo negativo
para un comportamiento coherente con la hipótesis competencia – fragilidad. Si además la
relación entre competencia y estabilidad tiene forma de U, se esperaría que el coeficiente
asociado al término de competencia lineal ( sea positivo, mientras el asociado al
cuadrático ( ) sea negativo.
3.2 Indicadores de Concentración7
La importancia que se atribuye a los indicadores de concentración proviene de su capacidad
para capturar las características estructurales del mercado y reflejar los cambios en la
concentración que resultan de las entradas, salidas o fusiones de instituciones bancarias. En
este estudio se utilizan las medidas estándar de concentración, calculadas para las
colocaciones y captaciones, cartera de créditos, depósitos totales del sistema bancario de la
República Dominicana.
3.2.1 Ratio de Concentración CRk
Este índice se basa en la idea de que el comportamiento del mercado esta dominado por un
pequeño número de grandes bancos. Se calcula como la suma de las cuotas o participaciones
de mercado de las k firmas más importantes de la industria.
7 Para información sobre indicadores alternativos consultar Bikker y Haaf (2002b).
16
(3)
Donde, es el valor total de mercado de la variable considerada, es valor de la
posición y corresponde a la participación de mercado del banco .
Mientras más cercano a uno resulte el valor de , mayor será la concentración. Una de las
limitaciones de este índice es que no considera la distribución total de bancos y tampoco
existe una regla para decidir el número de bancos a considerar, por lo que el se determina de
forma arbitraria. En este estudio se calcula la concentración de activos y pasivos
considerando .
3.2.2 Índice Herfindahl – Hirschman (IHH)
Este índice, a diferencia del , si considera el total de bancos que componen la industria y
destaca la importancia de los más grandes asignándoles mayor ponderación que a los bancos
pequeños. Se calcula como la suma de los cuadrados de las participaciones de cada banco.
(4)
IHH alcanza su limite inferior cuando todos los bancos son de igual tamaño y toma valor uno
en un mercado totalmente concentrado.
En su versión normalizada, éste se presenta en términos de los momentos de la distribución
teórica del tamaño de los bancos, con media y varianza .
(5)
(6)
Donde es la participación de mercado del banco . A partir de esta presentación, notamos
que para un determinado numero de bancos crece con la varianza que, a su vez, es una
función del número de bancos en el mercado. Además, diferentes combinaciones de número
y tamaño (medido por ) dan como resultado el mismo valor de (Kwoka, 1985, Bikker y
Haaf, 2002).
17
3.3 Indicadores de Competencia
3.3.1 Estadístico H
Panzar y Rosse (1987) desarrollan un modelo donde determinan la conducta competitiva de
los bancos en base a las propiedades de estática comparativa de una ecuación de ingresos en
forma reducida.
A nivel individual, el banco i maximiza beneficios donde su ingreso marginal es igual a su
costo marginal:
(7)
es la función de ingreso marginal, es la función de costo marginal, es el producto del
banco i, es el numero de bancos, y son variables exógenas que afectan las funciones
de ingreso, respectivamente, y es el vector de precios de insumos del banco i.
A nivel de la industria, la condición de optimalidad implica , por tanto, para
valores de equilibrio se cumple:
(7‟)
Panzar y Rosse definen el estadístico H como la suma de las elasticidades del ingreso total
respecto al precio de los insumos8.
(8)
Para la aplicación práctica, se supone que los bancos operan en sus niveles de equilibrio de
largo plazo, lo que implica que el número de bancos debe ser endógeno. Se asume una
elasticidad precio de la demanda constante y mayor a uno, además de una estructura de costos
homogénea. En este trabajo se adopta el enfoque de intermediación, según el cual bancos
producen únicamente servicios de intermediación usando como insumos trabajo, capital físico
y capital financiero, con una tecnología de retornos constantes a escala del tipo Cobb –
Douglas.
8 Véase Panzar y Rosse (1987) para detalles de la derivación formal del Estadístico H.
18
El contraste empírico del modelo de Panzar y Rosse, generalmente, se hace sobre una
especificación log – lineal de las funciones de ingreso y costo marginales.
(9)
(10)
Para un banco que maximiza beneficios, el óptimo se obtiene de la condición de equilibrio
anteriormente descrita en (7).
(11)
El nivel de precios lo obtenemos de la función de demanda inversa, que en términos
logarítmicos se expresa:
(12)
Donde, es el producto agregado de la industria.
La ecuación de ingreso en forma reducida para el banco representativo se determina por
(13)
Reemplazando las ecuaciones de precio y producto, se tiene que la forma reducida de la
ecuación de ingresos es la siguiente:
(14)
Donde es el vector de las Q variables especificas del banco i.
El estadístico H es entonces:
(8‟)
Según Panzar y Rosse (1987), este estadístico puede ser utilizado para identificar tres
estructuras de mercado: monopolio, competencia monopolística y competencia perfecta. Las
conclusiones respecto al tipo de estructura de mercado se derivan del valor y del signo que
alcance el estadístico H, que oscila en rango . De acuerdo a la teoría
microeconómica, un aumento en el precio de los insumos eleva el costo marginal, reduce el
19
producto de equilibrio, disminuyendo el ingreso total de una firma con poder de mercado,
pero no reduce los beneficios de una empresa competitiva puesto que para ésta ultima
aumenta tanto el costo medio como el marginal y no se altera el producto óptimo a nivel
individual. Por tanto, se espera que el valor del estadístico H sea uno en una estructura de
mercado perfectamente competitivo, negativo en caso de monopolio y cualquier valor entre
cero y uno en una estructura de competencia monopolística.
En la práctica, el supuesto de que los bancos operan en sus niveles de equilibrio de largo
plazo se cuestiona por las entradas y salidas de instituciones bancarias que se observan en el
mercado. Para verificar este supuesto, se efectúa un test de equilibrio que consiste en estimar
el estadístico H utilizando como variable dependiente una medida alternativa de ingresos
(ROE o ROA). Si se obtiene que , entonces el modelo refleja el equilibrio de largo
plazo, mientras que implica desequilibrio.
3.3.2 Test de Markup (Bresnahan, 1982)
Bresnahan (1982) y Lau (1982) presentan un modelo de corto plazo para determinar el poder
de mercado de un banco promedio, mediante la estimación simultánea de las curvas de oferta
y demanda de mercado. Siguiendo a Bresnahan (1982), Shaffer (1993) y Flores (2002) a
continuación se presenta la derivación del modelo. Se sigue el enfoque de intermediación de
modo que el producto bancario corresponde a los préstamos e inversiones generadas,
utilizando insumos como fondos prestables (depósitos), trabajo y capital físico, cuyos precios
son exógenos.
Sea la función de demanda por servicios bancarios:
(15)
Donde es la cantidad demandada del producto bancario, es el precio, es un vector de
variables exógenas que afectan la demanda, es el vector de parámetros de la ecuación de
demanda y es el término de error aleatorio.
Las funciones de ingreso total e ingreso marginal quedan definidas como:
20
(16)
Reescribiendo la función de ingreso marginal,
(17)
La función de ingreso marginal percibido por la firma puede ser expresada como:
(18)
Donde es el parámetro a estimar y representa la medida por la cual las firmas
distinguen entre sus funciones de demanda e ingreso marginal, es decir, mide el poder de
mercado. Si notamos que es la semielasticidad de la demanda, entonces .
La función de costo marginal de un banco promedio la definimos como:
(19)
Donde es un vector de variables exógenas que afectan la oferta y es el vector de
parámetros de la oferta.
Los bancos maximizan beneficios igualando ingreso marginal percibido al costo marginal, de
donde, despejando el precio tenemos:
(20)
Donde es un término de error aleatorio.
Para , las firmas no perciben diferencias entre sus funciones de demanda e ingreso
marginal, lo que describe un comportamiento perfectamente competitivo, pues . En
el otro extremo, si , las firmas eligen precios o producción de acuerdo al ingreso
marginal de la industria, lo que revela un monopolio o perfecta colusión. El caso intermedio,
, corresponde a distintos niveles de competencia imperfecta. Adicionalmente,
Shaffer (1993) señala que puede interpretarse como un estimador local del porcentaje de
la desviación del producto agregado del nivel de equilibrio competitivo9.
9Se tiene que la desviación efectiva del precio desde el precio competitivo (costo marginal) está dada por -Q/(Q/P),
mientras la desviación efectiva de la cantidad, desde el nivel del producto competitivo está dada por (Q/P) veces la
desviación del precio, o -Q. Dividiendo por Q, nos da la desviación porcentual de la cantidad desde el nivel competitivo. Si
-<0 entonces el producto es menor al que habría bajo equilibrio competitivo, representando esto que las firmas se comportan
como si ellas perciben un cierto poder de mercado. Por otro lado, sí ->0, entonces el producto efectivo excede el nivel del
producto bajo equilibrio competitivo.
21
Para determinar , es necesaria la estimación simultánea de (15) y (20), tratando y como
variables endógenas. Asi, a partir de (15), la función de demanda se especifica como una
aproximación de primer orden linealizada de la verdadera curva de demanda,
(21)
Donde es la cantidad de servicios bancarios, es el precio de esos servicios, es una
variable exógena, típicamente una medida de la actividad macroeconómica, y son también
variables exógenas como el precio de sustitutos bancarios. Los términos , e , se
incorporan porque capturan la rotación de la curva de demanda requerida para identificar .
Para la función de costos, en la mayoría de los estudios se usa una especificación
translogarítmica, quedando de la siguiente forma:
(22)
Donde es el costo total, y son los precios exógenos de los insumos, en este caso, de
los depósitos y del trabajo, respectivamente.
La función de costo marginal es entonces:
(23)
Los bancos tomadores de precios maximizan sus beneficios como en (20), y a partir de las
ecuaciones (21) y (23), ésta puede reescribirse de la siguiente manera:
(24)
Entonces , el parámetro que determina el poder de mercado, se obtiene estimando
simultáneamente las ecuaciones (21) y (24). Tal como señala Shaffer (1993), esta técnica no
emplea una definición particular del mercado bancario, sin embargo, el estimador de será
insesgado en la medida en que haya al menos un mercado completo. Así, si la industria
presenta múltiples mercados, representaría el grado promedio de poder de mercado sobre
mercados separados. Lau (1982) muestra que una condición necesaria y suficiente para
determinar es que la ecuación de demanda (o demanda inversa) no sea separable en al
menos una variable exógena, que este incluida en la función de demanda pero excluida de la
22
función de costo marginal. Esta condición es satisfecha en el sistema [(21), (24)] si y ,
no son ambas iguales a cero.
3.4 Indicadores de Estabilidad
La estabilidad bancaria constituye la evidencia del buen funcionamiento del sistema. Esta es
frecuentemente medida en sentido negativo, considerando tanto el riesgo bancario individual
como el sistémico. Como en el periodo de estudio (2000-2008) la República Dominicana
sólo se registra una crisis bancaria, serán considerados sólo indicadores de estabilidad
individuales, ya que la evidencia muestra que colapsos de bancos individuales han sido el
comienzo de crisis sistémicas. El colapso de un banco individual puede ser medido en
términos de la proximidad a la quiebra o de la entrada en quiebra. Los investigadores suelen
utilizar el Índice Z y la Razón de Préstamos no Pagados, ambos indicadores se describen a
continuación.
3.4.1 Índice Z
Mide el riesgo de insolvencia del banco como la probabilidad de que las pérdidas excedan el
capital en acciones.
(25)
Donde es el retorno de los activos, es la razón capital sobre activos de cada banco,
es el retorno promedio de los activos (ROA) y es la desviación estándar de ROA por
periodo. Un alto indica una mayor distancia hasta el agotamiento del capital (distance to
default) y una menor probabilidad de insolvencia. En consecuencia, mientras mayor sea
más estable es el banco.
3.4.2 Razón de Prestamos No Pagados (NPL)
Corresponde a la proporción de préstamos en riesgo de no pago respecto a los prestamos
totales. A diferencia del Índice Z, esta medida se enfoca en el riesgo de la cartera de créditos
de los bancos y no tiene relación directa con la probabilidad de quiebra de un banco.
(26)
23
Donde, son las pérdidas irrecuperables de los préstamos más los clasificados como
riesgosos, y son el total de préstamos del banco en el periodo .
3.5 Descripción de los Datos
Se consideran informaciones de los 23 bancos comerciales que operaron en la República
Dominicana durante el periodo 2000.01 – 2008.12, siendo 14 y 10 el máximo y mínimo
numero de bancos efectivos, respectivamente. Se utilizaron las informaciones de los Estados
de Resultados y Estados de Situación Financiera, publicados mensualmente por la
Superintendencia de Bancos de la República Dominicana. Los índices de concentración
fueron calculados el total de colocaciones, captaciones, cartera de créditos y depósitos totales
del sistema, cuyas series se obtuvieron directamente de los estados mencionados, mientras
que el resto de las variables utilizadas en las estimaciones fueron calculadas a partir de las
informaciones contenidas en los mismos. Las series del Índice de Precios al Consumidor y
Producto Interno Bruto Real provienen de las publicaciones estadísticas del Banco Central de
Rep. Dom. Esta última variable se obtuvo con frecuencia trimestral, por lo que para la
estimación del modelo de Bresnahan y Lau se realizó una aproximación mensual utilizando el
método Denton (1971). Las definiciones de las variables, estadísticas descriptivas y
correlaciones es presentan en los anexos 7.2, 7.3 y 7.4, respectivamente.
24
IV. ESTIMACIÓN Y RESULTADOS
La presentación de los resultados obtenidos se divide en tres secciones: la primera contiene
los resultados de concentración, la segunda los correspondientes al nivel de competencia y,
finalmente, se muestra evidencia de la relación entre competencia y estabilidad para el
sistema bancario dominicano.
4.1 Concentración
El grado de concentración de mercado de colocaciones y captaciones del sistema bancario
dominicano fue calculado con el Ratio de Concentración para los tres y cuatro bancos más
grandes ( y ) y con el IHH en sus versiones estándar y normalizada. La Tabla 1
presenta los cálculos de la concentración para colocaciones y captaciones totales.
Los resultados muestran claros indicios de concentración durante todo el periodo de análisis,
con un nivel promedio de 79.8% para las colocaciones y 78.8% para las captaciones (de
acuerdo los valores arrojados por el ): En el año 2000, los cuatro bancos más grandes
concentraban el 64.5% del total de colocaciones bancarias, mientras que el 32.5% restante
estaba distribuido entre las otras 10 instituciones bancarias que se encontraban operando. El
así como el IHH y el IHHn ratifican la alta concentración presente en la banca.
Tabla 1
Indicadores de Concentración para Captaciones y Colocaciones (en porcentaje)
Año No. Bancos* Captaciones Colocaciones
IHH IHHn CR3 CR4 IHH IHHn CR3 CR4
2000 14 14.27 14.81 56.86 64.50 14.17 14.70 56.24 64.47
2001 13 15.42 16.07 59.23 70.17 15.98 16.67 59.17 71.20
2002 14 15.75 16.42 60.47 71.55 16.07 16.77 60.94 72.39
2003 10 20.28 21.42 69.71 80.80 20.76 21.96 72.03 82.64
2004 11 23.00 24.40 75.06 85.84 24.49 26.05 78.54 88.16
2005 11 24.73 26.35 77.57 87.69 26.52 28.35 79.88 87.30
2006 11 23.84 25.32 77.28 84.87 24.25 25.76 77.31 84.81
2007 12 22.29 23.53 74.69 81.84 22.87 24.16 75.85 83.24
2008 12 21.61 22.82 74.31 81.79 22.46 23.74 75.86 84.05
Mínimo 10 14.27 14.81 56.86 64.50 14.17 14.70 56.24 64.47
Máximo 14 24.73 26.35 77.57 87.69 26.52 28.35 79.88 88.16
Promedio 12 20.134 21.238 69.463 78.783 20.84 22.02 70.647 79.807 Fuente: Elaboración propia *No. de Bancos a Diciembre de cada año
25
En el gráfico 1 se observa que los distintos índices calculados reflejan resultados consistentes
tanto para las colocaciones como para las captaciones del sistema, destacándose el cambio en
la tendencia durante el periodo en que el sistema estuvo vulnerable.
Gráfico No. 1: Indicadores de Concentración para Colocaciones y Captaciones
Fuente: Elaboración propia
Además, se observan cambios significativos en la tasa de crecimiento de los índices durante
los años 2003-2005, periodo en el cual se registran los niveles más altos de concentración:
79.9% y 88.2% según y , respectivamente. Esto obedece a las secuelas de la crisis
0
20
40
60
80
100
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
35,00
ene-00 ene-01 ene-02 ene-03 ene-04 ene-05 ene-06 ene-07 ene-08
Panel A: Indicadores de Concentración para Colocaciones
IHH IHHn CR(3) CR(4)
0
20
40
60
80
100
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
35,00
ene-00 ene-01 ene-02 ene-03 ene-04 ene-05 ene-06 ene-07 ene-08
Panel B: Indicadores de Concentración para Captaciones
IHH IHHn CR(3) CR(4)
26
financiera que afectó al país entre 2003-2004, con la cual se deterioró la confianza de los
agentes en el sistema financiero, modificando las expectativas de los mismos e induciéndolos
a trasladar sus fondos y concentrar sus operaciones en aquellas instituciones bancarias
consideradas más sólidas. Consistente con el proceso de estabilización y el restablecimiento
de la confianza, los indicadores de concentración revelan una modesta reducción en los
niveles de concentración a partir del año 2006. Así, para el año 2008 las colocaciones totales
estaban concentradas en un 75.86% y 84.05% según los valores arrojados por los índices
y , respectivamente (la concentración en las captaciones totales de la banca dominicana
presenta un comportamiento similar al descrito para las colocaciones).
Analizando la concentración en la cartera de créditos y en los depósitos totales también se
reconoce la alta concentración de la banca dominicana, lo que es consistente a los resultados
descritos. Los índices calculados para estas dos variables se presentan en la tabla del anexo
7.5 y en forma gráfica en el anexo 7.6. En particular se encuentra que durante todo el
periodo de análisis, la cartera de créditos es la variable más concentrada, capturando cuatro
bancos el 90.11% de los créditos en el año 2004. Similar a las captaciones totales, los
depósitos se encuentran también altamente concentrados: en promedio el 88.66% se concentra
en cuatro grandes bancos, mientras solo un 11.34% se distribuye entre en las restantes 10
instituciones promedio.
4.2 Competencia
El nivel de competencia del sistema bancario dominicano fue calculado con el Estadístico H
de Panzar y Rose (1986) y con el parámetro de variación conjetural (λ) del modelo de
Bresnahan (1982).
Estadístico H
El estadístico H se obtiene de la ecuación de ingresos en forma reducida, la cual se estimó con
un modelo de efectos fijos en un panel desbalanceado de las informaciones mensuales de cada
banco. Las variables utilizadas son estadísticamente significativas y el modelo estimado
presenta un buen ajuste a los datos; en el anexo 7.7 se presentan los resultados completos de
la estimación.
27
Los resultados arrojan que para el periodo 2000-2008 el valor del estadístico H oscila entre
cero y uno, lo que implica rechazar una estructura de competencia perfecta y de monopolio;
por tanto, la estructura que describe el comportamiento del sistema bancario dominicano es la
de competencia monopolística. En la Tabla 2 se presentan los cálculos anuales del estadístico
H; en todos los años se descarta que la banca se comporte como un monopolio, ya que H es
estadísticamente distinto de cero. Sin embargo, para los años 2000, 2005, 2006 y 2008 con un
90% de confianza, no puede rechazarse la hipótesis de que el estadístico H sea
estadísticamente igual a uno, indicando que el sistema bancario es en esos años perfectamente
competitivo.
Tabla 2
Resultados de la Estimación del Estadístico H
Periodo GAP GAF GD H Test H = 0 Test H = 1
F Prob F Prob
2000 - 2008 0.2428342 0.1689588 0.5675637 0.979 20938.08 0.0000 9.30 0.0023
2000 0.5056697 0.0133993 0.4913313 1.010 14293.16 0.0000 1.51 0.2203
2001 0.4356325 0.0929919 0.4977733 1.026 13585.12 0.0000 8.99 0.0032
2002 0.5947358 0.0096461 0.4152598 1.020 21999.23 0.0000 8.16 0.0050
2003 -0.1752581 0.1737995 0.9269227 0.925 3088.95 0.0000 20.04 0.0000
2004 0.3408153 0.1097841 0.5276061 0.978 5593.39 0.0000 2.78 0.0984
2005 0.3882678 0.0979027 0.4896758 0.976 876.40 0.0000 0.54 0.4654
2006 0.2056636 0.0945405 0.6890131 0.989 11267.50 0.0000 1.34 0.2497
2007 0.1227495 0.0991591 0.7424092 0.964 12226.03 0.0000 16.74 0.0001
2008 0.3706439 0.0373763 0.5941757 1.002 18385.37 0.0000 0.09 0.7669
Test de Equilibrio
Variable GAP GAF GD H Test H = 0 Test H = 1
F Prob F Prob
ROA 0.6094966 0.248375 0.072639 0.931 905.01 0.0000 5.05 0.0249
ROE 0.4260045 0.348663 0.141613 0.916 871.56 0.0000 7.28 0.0071 Fuente: Elaboración propia a partir de las estimaciones realizadas usando Stata.
La estimación global del modelo hace patente cierto grado de poder de mercado en la banca
dominicana; sin embargo, las diferencias se aprecian cuando se desciende en el análisis a una
escala anual. De este modo, es evidente que la banca presenta cambios de estructura que
pueden haber sido parcialmente inducidos por entradas y salidas de instituciones y/o por
algunas políticas regulatorias. En particular, se tiene una estructura de competencia
28
monopolística entre los años 2001-2004, cambiando a competencia perfecta en los años 2005-
2006. Además, el estadístico H arroja indicios de inestabilidad en el comportamiento, ya que
desde 2006 hasta 2008 se observan cambios anuales en la estructura de mercado.
Adicionalmente, se tiene que los índices de concentración y competencia están
correlacionados negativamente como muestra la Tabla 3. El análisis de correlación simple
sugiere aceptar la hipótesis de la SCP pues mientras mayor es la competencia menor es la
concentración de mercado. Sin embargo, comparando el resultado estadístico de competencia
con los niveles de concentración es posible rechazar la hipótesis de la SCP pues en periodos
donde el sistema bancario dominicano está altamente concentrado (2005, 2006), las
instituciones que lo conforman no necesariamente siguieron un comportamiento no
competitivo, de acuerdo a los resultados que arroja el estadístico H. Con esto se ratifica un
resultado que en la literatura ya se ha demostrado: que los indicadores de concentración no
son una buena medida del nivel de competencia de los mercados. Pero, es necesario destacar
que una conclusión más robusta sobre esta relación precisa de un análisis más riguroso que el
deducido de las correlaciones simples.
Tabla 3
Correlaciónes entre indicadores de Competencia y Concentración
IHH IHHn CR3 CR4 Concentración en:
H
-0.5496 -0.5718 -0.5953 -0.6095 Captaciones
-0.5496 -0.5504 -0.5982 -0.6095 Colocaciones
-0.5419 -0.5420 -0.6175 -0.6190 Cartera de Créditos
-0.5594 -0.5605 -0.5978 -0.6376 Depósitos Fuente: Elaboración propia
Por otro lado, se rechaza la hipótesis de equilibrio ( ), lo que indica que los bancos de la
muestra no se encuentra en una situación de equilibrio de largo plazo. Sin embargo, como
tampoco se acepta que exista desequilibrio ( ), no se descarta la posibilidad de que los
bancos estén en un proceso de transición hacia el equilibrio y, por lo tanto, los resultados aquí
presentados siguen considerándose válidos.
29
Coeficiente λ
El sistema de ecuaciones (21) – (24) se estima simultáneamente usando el método de máxima
verosimilitud con información completa (MVIC)10
. Todas las variables están en términos
reales y ajustadas estacionalmente con el método X-11. El componente estacional de las
series con valores positivos fue eliminado con un ajuste multiplicativo, y para las series con
valores negativos se aplicó un ajuste aditivo. Por otro lado, se realizó el test de raíz unitaria
de Phillips y Perron según el cual las series costo total ( ) y PIB real ( ) son estacionarias
en niveles, mientras que las series del producto bancario ( , precio del producto ( ), precio
de los insumos ( ), y LIBOR ( ) resultaron estacionarias en primeras
diferencias. Además, se obtiene que las series están cointegradas, lo que implica que los
resultados reflejan una relación verdadera y no una correlación espuria. Como se aprecia en
la Tabla 4, todos los parámetros de la ecuación de demanda resultaron estadísticamente
significativos y, por tanto, el parámetro λ que mide la competencia está identificado.
Tabla 4
Resultados Estimación Modelo de Bresnahan
Parámetro Coeficiente z Prob.
-1.50E+09 -4.42103 0.0000
1.07E+10 4.36814 0.0000
8.32E+04 6.41230 0.0000
-1.07E+11 -3.45443 0.0006
4.53E+10 2.33605 0.0195
-3.57E+05 -2.94114 0.0033
-1.36E+06 -1.86762 0.0618
-2.93E-02 -2.70496 0.0068
-7.43E-04 -1.51062 0.1309
-2.49E-03 -7.15113 0.0000
-2.17E-03 -5.77533 0.0000
7.10E-17 2.03745 0.0416
Log Función de Verosimilitud -1298.421
Demanda 0.401315
Oferta 0.904333 Fuente: Estimaciones realizadas por la autora usando Eviews
10 MVIC maximiza la función de verosimilitud que se obtiene al suponer que el vector de errores del sistema sigue una distribución multivariante, considera las correlaciones de los términos de error de las distintas ecuaciones, aumentando la eficiencia de la estimación simultánea. Este no admite una representación analítica en función de las observaciones muestrales, por lo que se obtiene usando algoritmos numéricos de optimización. El estimador MVCI es asintóticamente normal, consistente y eficiente.
30
El estimador de poder de mercado, λ, es estadísticamente distinto de cero, por lo que se
rechaza la hipótesis de competencia perfecta; se descarta también que los bancos actúen como
un monopolio o perfecta colusión, ya que el valor del parámetro es muy cercano a cero. Se
tiene entonces , indicando que la estructura del sistema bancario dominicano es de
competencia monopolística. Esto significa que los bancos no perciben claramente diferencias
entre sus funciones de demanda e ingreso marginal, resultado que ratifica el arrojado por el
estadístico H.
4.3 Relación entre Competencia y Estabilidad
La relación entre competencia y estabilidad en el sistema bancario dominicano se determina
estimando los modelos (1) y (2) en un panel dinámico con información detallada del sistema
bancario dominicano. Se adoptó la metodología GMM de Arellano y Bond para corregir los
problemas de endogeneidad inherentes a la relación. En ambos modelos, se rechaza la
hipótesis de no autocorrelación de primer orden y no puede rechazarse la hipótesis de no
autocorrelación de segundo orden, por tanto, los residuos son iid y se cumplen los supuestos
necesarios para la estimación propuesta. Los resultados de las estimaciones se presentan en la
Tabla 5.
En el modelo que tiene como variable dependiente la razón de préstamos no pagados (NPL)
los coeficientes asociados a la variable de competencia (estadístico H) son estadísticamente
no significativos, aludiendo que el nivel de competencia o poder de mercado del sistema
bancario, no afecta el riesgo de crédito de los bancos11
. De haber resultado significativos, las
estimaciones indicarían que en el sistema bancario dominicano existe una relación positiva
entre el nivel de competencia y la estabilidad bancaria (medida como el riesgo de la cartera de
créditos de los bancos). Además, el coeficiente del término cuadrático de H tiene signo
negativo, lo cual demuestra que la relación no es estrictamente positiva, de hecho presenta la
forma de U como sugieren Martínez – Miera y Repullo (2008). Por tanto, con estos
resultados se descarta que la relación entre competencia y estabilidad bancaria sea
estrictamente negativa como sugiere la hipótesis “competencia – fragilidad”, y también se
rechaza que la relación sea estrictamente positiva como predice la hipótesis “competencia –
11 Esto puede deberse a la baja proporción de la cartera de créditos en riesgo de incumplimiento que se refleja en los balances de los bancos durante el periodo de estudio.
31
estabilidad”. Se obtiene que la relación es no lineal, específicamente, la estabilidad bancaria
aumenta con el nivel de competencia hasta que H=0.9656, punto a partir del cual la relación
se revierte, mostrando entonces forma de U.
Tabla 5
Relación Competencia - Estabilidad
Variables
Explicativas
Variables Dependiente
NPL Z
Coeficiente P-value Coeficiente P-value
0.12424 0.000 -0.17 0.341
5.62E-08 0.531 803.39 0.005
-2.91E-08 0.529 -412.50 0.005
-3.99E-12 0.654 -0.06 0.023
-2.77E-11 0.084 -0.04 0.443
2.08E-09 0.014 9.14 0.001
2.00E-09 0.001 11.23 0.000
4.43E-09 0.000 -9.32 0.000
-5.42E-14 0.930 0.00 0.334
1.95E-11 0.380 0.02 0.757
Test AR(1) 3.78 0.0002 -1.99 0.0464
Test AR(2) 0.08 0.9381 1.21 0.2263 Fuente: Elaboración propia a partir de estimaciones realizadas usando Stata.
Por otro lado, en el modelo que tiene como indicador de estabilidad el Índice Z, las variables
explicativas son estadísticamente significativas a los niveles convencionales, exceptuando las
variables que miden tamaño (CIR) y eficiencia financiera (EO). Los coeficientes asociados al
estadístico H son significativos, indicando que el nivel de competencia del sistema bancario si
afecta el riesgo agregado de los bancos. Además, el signo del término lineal de H es positivo,
lo que sugiere una relación positiva entre el nivel de competencia y la estabilidad del sistema
bancario dominicano. Similar al resultado arrojado por el modelo de NPL, el término
cuadrático del estadístico H es negativo y, en consecuencia, la relación tiene entonces forma
de U, consistente con el argumento de MMR. De este modo, el punto de inflexión de la
función es 0.9738 para el periodo analizado; a partir de este punto, mayor poder de mercado
es asociado con mayor riesgo bancario.
La evidencia encontrada permite aceptar que la relación entre competencia y estabilidad
bancaria tiene forma de U como predicen Martínez-Miera y Repullo (2008), lo que implica
32
que la estabilidad bancaria inicialmente aumenta con el nivel de competencia y que este
efecto se revierte a partir de cierto punto. De esta manera, se rechaza que durante el periodo
analizado la relación entre competencia y estabilidad para el sistema bancario dominicano sea
estrictamente positiva y estrictamente negativa sugieren las hipótesis “competencia –
estabilidad” y “competencia – fragilidad”, respectivamente.
En el gráfico 2 se presenta la relación considerando la muestra completa de bancos y como
indicador de estabilidad el índice Z, donde se aprecia la forma que describen los resultados de
las estimaciones12
.
12 Cabe señalar que si se graficara la competencia con indicadores de inestabilidad entonces si podría observarse forma de U normal y no de U invertida como en este caso.
Gráfico 2: Relación Competencia – Estabilidad en Sistema Bancario Dominicano
Fuente: Elaboración propia
-2
-1
0
1
2
3
4
0,92 0,94 0,96 0,98 1 1,02 1,04
Est
ab
ilid
ad
-Z
Competencia - H
BRes SctB Citb BPD BdProg BHD BStaC RepB
BCI BDI Bleon Bvim BLHa Bstgo Bprof Bancredito
BMer Baninter BGlo BOsaka BMetro BFidu BdExt
En cuanto a las variables de control bancarias, se obtiene el signo positivo esperado para el
indicador parcial de liquidez (LC), mostrando que el sistema es más estable en la medida en
que los bancos tengan mayor capacidad de enfrentar los retiros de fondos del público; similar
mientras mayor sea la proporción de los activos productivos. Consistente con lo esperado, el
signo negativo asociado a la variable CVC indica que mientras mayor porcentaje de la cartera
de créditos esté en incumplimiento de pago más inestable será el banco y, en consecuencia,
más vulnerable estará el sistema.
En síntesis, la evidencia presentada indica que el sistema bancario dominicano está altamente
concentrado y que su estructura de mercado ha cambiado frecuentemente de competencia
monopolística a competencia perfecta. Además, se encuentra una relación positiva entre el
nivel de competencia y la estabilidad bancaria tiene forma de U en sintonía con la propuesta
de Martínez-Miera y Repullo (2008).
35
V. CONCLUSIONES
En la literatura sobre el sector bancario se encuentran dos fuertes teorías que tratan de definir
como es la relación entre el nivel de competencia y la estabilidad en el mismo. El enfoque
tradicional “competencia – fragilidad” se sustenta en el paradigma del valor franquicia, según
el cual los bancos con poder de mercado obtienen rentas monopólicas que aumentan su valor
franquicia y desincentivan la toma de riesgos excesivos, contrario a lo que pasaría en un
escenario de competencia perfecta; establecen entonces que existe un trade-off entre
competencia y estabilidad. El punto de vista alternativo, competencia – estabilidad, sostiene
que existe una relación positiva entre el nivel de competencia y la estabilidad del sistema
bancario, ya que el mercado de créditos elimina el supuesto trade –off. Recientemente
Martínez-Miera y Repullo (2008) se preocupan además de la forma que esta relación presenta;
proponen que tiene forma de U, sugiriendo que el nivel de competencia afecta positivamente
la estabilidad bancaria hasta cierto punto, a partir del cual la mayor competencia genera
fragilidad en el sistema.
En este trabajo se testearon empíricamente estos enfoques a fin determinar como es la
relación entre el nivel de competencia y la estabilidad del sistema bancario dominicano. En la
estimación se utilizaron datos de los 23 bancos comerciales que operaron en el periodo 2000-
2008. La estabilidad bancaria fue medida a partir del riesgo/estabilidad individual,
considerando indicadores del riesgo de crédito (NPL) y del riesgo agregado (Índice Z) de los
bancos. Los resultados obtenidos revelan que la relación entre el nivel de competencia y la
estabilidad del sistema bancario dominicano presenta forma de U, consistente con la
propuesta de de Martínez-Miera y Repullo (2008). Se rechaza entonces la linealidad y el
sentido estricto (negativo o positivo) como sugieren los enfoques competencia – fragilidad y
competencia – estabilidad.
Se analiza también el grado de concentración Ratio de Concentración para los tres y cuatro
bancos más grandes ( y ) y el Herfindahl – Hirschman (IHH) en sus versiones
estándar y normalizado. Los resultados señalan alta concentración en captaciones,
colocaciones, cartera de créditos y depósitos en el horizonte de tiempo considerado. Se
observa una tendencia común descrita por los distintos indicadores con cambios significativos
entre los años 2003-2006, destacando entonces que la crisis financiera tuvo serios impactos
sobre la concentración y distribución de las actividades bancarias.
36
Por otro lado, el estadístico H de Panzar y Rose y el parámetro de competencia del modelo de
Bresnahan arrojan que la estructura del sistema bancario dominicano es de competencia
monopolística. Analizando en una escala anual el nivel de competencia medido por H se
encuentran cambios en la estructura de mercado, existiendo competencia perfecta en los años
2000, 2005, 2006 y 2008, y competencia monopolística en el resto. De este modo, se
concluye que altos grados de concentración no necesariamente conducen a comportamientos
no competitivos en el sistema bancario dominicano.
En definitiva, la evidencia encontrada sugiere que las políticas de regulación al sector
bancario deben promover la competencia, ya que esta contribuye a la estabilidad del sector.
Sin embargo, el hecho de que esta relación presente forma de U admite una posible reversión
en la tendencia, por lo que las autoridades deben implementar con cautela las políticas que
promueven la competencia.
Como futuras líneas de investigación se sugiere extender el análisis en un contexto dinámico
y considerar distintos indicadores del poder de mercado. De esta manera se puede determinar
si para el sistema bancario dominicano la relación entre competencia y estabilidad es sensible
a las variables que se utilicen para medir competencia. Además, en la medida de lo posible
seria interesante extender el periodo de análisis a fin de determinar la evolución pasada de la
relación y también el timing de la reversión si es que la relación ha sido no lineal siempre.
37
VI. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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40
VII. ANEXOS
7.1 Modelo Teórico de Martínez-Miera y Repullo (MMR)
Consideran una economía con dos periodos ( ) y tres tipos de agentes neutrales al
riesgo: empresarios, bancos y depositantes.
Existe un continuo de empresarios, , caracterizados por la distribución continua de sus
utilidades de reserva, . Cada empresario tiene un proyecto que requiere una inversión en
el periodo inicial ( ) y entrega un retorno estocástico en , caracterizado por la
siguiente función:
Donde, la probabilidad de fracaso es elección privada del empresario en ,
es una función cóncava con , y es la pérdida del proyecto, la
cual se supone independiente de .
Para materializar sus proyectos, los empresarios se endeudan con los bancos. Entonces,
cuando la tasa de interés sobre préstamos es , el máximo pago esperado que el empresario
puede obtener es:
(A.1)
La solución13
de se determina por la condición de primer orden (CPO):
(A.2)
Por el Teorema de la envolvente, y por concavidad de la función ,
diferenciando la CPO se tiene que:
13 Como los empresarios sólo difieren en sus utilidades de reserva, entonces y son independientes de . Además, el
extremo no puede ser solución si , ni tampoco puede serlo si . Por lo
tanto, de se tiene que la solución es interior
41
Entonces mientras más altas sean las tasas sobre préstamos, mayor será la probabilidad de
fracaso elegida por los empresarios. Esto es precisamente el risk-shifting effect (RSE)
mencionado, es decir, el efecto positivo de las tasas sobre préstamos en la elección óptima del
riesgo de los empresarios.
Dado , el empresario llevará a cabo su proyecto si . La función de demanda de
préstamos es entonces:
(A.3)
MMR asumen que los préstamos no cumplidos están imperfectamente correlacionados, por lo
que utilizan el modelo de Vasicek (2000) con un único factor de riesgo. Conforme a este, el
resultado del proyecto del empresario está dado por la realización de la variable aleatoria:
(A.4)
Donde denota la inversa de la función de densidad acumulada de una variable
aleatoria normal, y representan los factores de riesgo sistemático e idiosincrásico,
respectivamente y, es el parámetro que determina el grado de correlación en el
fracaso de los proyectos. En lo que sigue, se considera por el supuesto previo.
El proyecto del empresario fracasa si . Por (4), la probabilidad de fracaso satisface:
Como la probabilidad de fracaso es idéntica para todos ( ) entonces, la fracción de
proyectos que fracasa ( ) es sólo una función de la realización del factor de riesgo sistemático
( ). Entonces, por ley de los grandes números, coincide con la probabilidad de fracaso de
un proyecto representativo , condicional en la realización de .14
Puesto que , la
función de densidad acumulada de la tasa de fracaso, es continua y creciente
.
(A.5)
14 La probabilidad de fracaso condicional en la realización de es:
42
En cuanto a los bancos, se supone que en existen bancos idénticos que se financian
con depósitos completamente asegurados, no tienen capital, e invierten en una cartera de
préstamos empresariales. Además, la oferta de depósitos es perfectamente elástica a la tasa de
interés que se normaliza a cero y no existen costos de intermediación. Se considera un
modelo de Cournot en el cual los bancos compiten por préstamos. La oferta agregada de
préstamos determina la tasa de los préstamos y ésta la probabilidad de
fracaso elegida por los empresarios. El banco posee un portafolio con retorno estocástico
debido a que una fracción de sus préstamos fracasa, en cuyo caso pierde el interés así
como una proporción del principal. Entonces, su función de pagos en es:
El banco quiebra cuando [ , esto es, cuando la tasa de incumplimiento es
mayor que la tasa de incumplimiento por insolvencia,
(A.6)
Con responsabilidad limitada, la función objetivo15
del bando se define:
(A.7)
Donde denota el vector de oferta de créditos de los bancos restantes.
La solución de este modelo MMR se caracteriza por un equilibrio Cournot – Nash simétrico,
que permite analizar los efectos que tiene un aumento en el numero de bancos en los valores
de equilibrio y . Integrando por partes la función objetivo del banco , se escribe (A.7)
de forma compacta como:
donde, el pago esperado de los bancos por unidad de prestamos es:
(A.8)
Los parámetros de la función son tales que y . Por tanto, la solución al
equilibrio simétrico es única y se caracteriza por la condición de primer orden,
(A.9)
15 De esta función se nota que al momento de elegir su oferta de créditos, el banco toma en cuenta el efecto directo sobre la
tasa de los préstamos , el indirecto sobre la probabilidad de incumplimiento , así como también el efecto sobre la
distribución de probabilidades de la tasa de incumplimiento .
43
Donde,
Dos resultados importantes se obtienen de este modelo. El primero implica que un aumento
en el número de bancos ( ) incrementa el total de prestamos de equilibrio ( ) y, en
consecuencia, reduce la tasa de prestamos de equilibrio ( ). El segundo resultado establece
que, , cuando el número de bancos es suficientemente grande, un aumento
adicional en incrementa la probabilidad de quiebra del banco ( .
De (A.5) y (A.6) se obtiene que la probabilidad de quiebra del banco:
(A.10)
Por lo tanto,
(A.11)
El signo de será igual al signo de la expresión entre corchetes. El primer término de
ésta es negativo (ya que , y ) y refleja el risk-shifting
effect (RSE) identificado por Boyd y De Nicoló (2005). Por RSE, mayor competencia reduce
las tasas sobre préstamos que, a su vez, conduce a menores probabilidades de fracaso y, por
tanto, los bancos son más estables. El segundo término es positivo siempre que (pues
y ) y representa el margin-effect (ME) identificado por Martínez-
Miera y Repullo (2008). Por ME, los bancos serían mas riesgosos mientras mayor sea la
competencia, pues la reducción en las tasas sobre prestamos también disminuye los ingresos
por préstamos que sirven para amortiguar las perdidas por incumplimiento. Es importante
notar que cuando , el ME desaparece, por lo que se obtiene la relación positiva entre
competencia y estabilidad, tal como identificaron Boyd y De Nicoló (2005). Asimismo, si
, el RSE desaparece y, por tanto, se obtiene el trade-off que predice el enfoque
tradicional.
Martínez-Miera y Repullo muestran que su modelo es robusto también en un contexto
dinámico, además los resultados generales no cambian al levantar algunos de los supuestos.
En esta investigación, se reconoce que el análisis podría considerarse limitado debido a que
44
algunos supuestos del modelo son restrictivos y poco realistas. Sin embargo, se adopta el
modelo como marco de referencia, puesto que se considera apropiado para el objetivo de este
trabajo que es constatar empíricamente la relación entre competencia y estabilidad del sistema
bancario. Extensiones y/o posibles correcciones del modelo planteado están fuera del alcance
de esta investigación.
45
7.2 Definición de las Variables
A: Estimación del Estadístico H de Panzar y Rose
Variables Definición
Ingresos por intereses ÷ Activos Totales
Precio del trabajo. Calculado como: gasto en personal/ depósitos totales más cartera de
créditos.
Precio del capital físico. Calculado como: gasto en activos fijos ÷ activos fijos.
Precio de los depósitos. Calculado como: gastos financieros ÷ depósitos totales.
Razón Depósitos ÷ Activos.
Cartera de créditos ÷ activos totales. Este indicador de estructura muestra que porcentaje representan las colocaciones en préstamos sobre los activos de la entidad.
Indicador de liquidez calculado como el cociente: disponibilidades /activos totales.
Razón Capital ÷ Activos.
Retorno promedio de los activos.
Rentabilidad del capital.
B: Estimación Modelo de Bresnahan
Variables Definición
Producto bancario, corresponde al total de colocaciones del sistema bancario.
Precio del producto bancario: tasa de interés activa promedio.
Variable exógena que afecta la demanda. Se utilizó el Producto Interno Bruto Real.
Precio de un sustituto bancario: tasa LIBOR a 90 días.
Costo total, se mide como gasto total de acuerdo a la hoja de balance de los bancos.
Precio de los fondos prestables o precio de los depósitos. Calculado como; ingresos por intereses ÷ captaciones.
Precio del trabajo. Se aproxima como el gasto en personal ÷ (depósitos + cartera de
créditos).
C: Estimación Relación entre Competencia y Estabilidad
Variables Definición
Estadístico H; mide el nivel de competencia.
Estadístico H al cuadrado.
Tasa de crecimiento del Producto Interno Bruto Real.
Cuota o participación de mercado en créditos. Es un indicador del tamaño de un banco.
Se calcula como: (cartera de créditos + inversiones) ÷ activos, indicaa la proporción de
activos que generan ingresos
Indicador parcial de liquidez. Calculado como: disponibilidades ÷ captaciones.
Cartera vencida/cartera de créditos, muestra el porcentaje de la cartera en incumplimiento
de pago
Proxy de la eficiencia financiera, calculada como el cociente gastos operacionales/margen operacional
46
7.3 Estadísticas Descriptivas
Variable No. Obs. Media Desviación
Estándar Mínimo Máximo
1313 0.070967 0.045078 0.003141 0.333649
1311 -0.016269 0.011663 -0.097421 -0.000946
1313 -0.522940 0.472073 -3.733931 -0.015575
1311 -0.118841 0.278498 -4.006126 -0.000741
1313 0.508985 0.207317 0.000000 0.897348
1313 0.514215 0.155837 0.000000 0.756864
1313 0.305469 0.116913 0.014841 0.885949
1313 0.096550 0.141764 0.008550 3.43423
1313 0.010477 0.024684 -0.561701 0.184513
1312 0.081306 0.146656 -1.939533 0.618248
108 7.57E+08 1.82E+09 -2.80E+09 4.82E+09
108 0.000631 0.000448 4.17E-05 0.001879
108 21818.44 4298.444 13878.00 40517.00
108 0.020178 0.016312 0.004719 0.063525
108 -1.10E+08 59086687 -2.40E+08 -13228309
108 0.000496 0.000397 3.25E-05 0.001644
108 -7.55E-05 5.24E-05 -0.000236 -7.63E-06
115 1.732110 1.096783 -1.317900 7.737211
115 2.39E-10 1.23E-09 5.79E-15 1.17E-08
115 0.988898 0.030940 0.925464 1.026398
115 0.978869 0.060494 0.856484 1.053493
115 5.186957 3.495624 -0.300000 10.70000
115 7.999449 10.04160 0.023613 40.27814
115 0.582215 0.109903 0.181594 0.751797
115 0.403221 0.182429 0.113127 1.714136
115 0.058613 0.070771 0.000025 0.393732
115 -6.563828 38.25834 -390.17280 42.04592
47
7.4 Correlaciones
A: Variables en la estimación de H
1
-0.5679 1
-0.5534 0.6237 1
-0.3758 0.1198 0.1121 1
0.0190 0.1878 -0.0169 0.3915 1
0.0756 0.2619 -0.0151 -0.1249 -0.0973 1
-0.1104 -0.1000 -0.0259 0.0821 0.0109 -0.5842 1
-0.0649 -0.3737 -0.1489 -0.0573 -0.2436 -0.2847 0.0437 1
0.3439 -0.3186 -0.2458 0.0763 -0.0288 -0.2256 0.1064 -0.1656 1
0.3203 -0.1549 -0.1581 0.0660 0.0355 -0.0735 0.0489 -0.2849 0.7929 1
B: Variables en el modelo de Bresnahan
1 0.0681 1
-0.3842 -0.3502 1
-0.7059 0.2975 -0.3177 1
-0.1714 -0.6748 -0.1013 0.1790 1
0.0026 0.9780 -0.3581 0.3652 -0.6048 1 0.1230 -0.9617 0.2647 -0.4225 0.6476 -0.9765 1
C: Variables en la estimación de la relación entre competencia y estabilidad
1
0.0824 1
-0.0410 0.0228 1
-0.0424 0.0241 0.9999 1
0.1028 -0.1511 -0.0515 -0.0523 1
-0.1367 -0.0706 0.2093 0.1980 0.0140 1 -0.1130 -0.4566 0.2712 0.2745 0.1838 -0.0322 1
0.2779 0.7366 -0.1651 -0.1672 -0.2193 -0.0036 -0.7781 1 -0.2584 0.3634 -0.2439 -0.2444 -0.1565 -0.1223 -0.3508 0.2090 1
-0.0335 0.0336 0.0454 0.0467 0.0505 -0.0818 -0.0783 0.0346 0.0711 1
48
7.5 Indicadores de Concentración en Cartera de Créditos y Depósitos
Indicadores de Concentración Cartera de Créditos y Depósitos (en porcentajes)
Año No.
Bancos*
Cartera de Créditos Depósitos
IHH IHHn CR3 CR4 IHH IHHn CR3 CR4
2000 14 14.42 14.97 57.08 65.55 13.62 14.12 54.11 63.68
2001 13 16.16 16.87 59.48 71.44 15.07 15.68 57.60 67.80
2002 14 16.17 16.88 60.89 72.47 15.35 15.99 56.96 68.23
2003 10 21.46 22.72 73.78 83.82 19.45 20.51 68.43 80.99
2004 11 25.70 27.38 81.03 90.11 22.37 23.70 75.87 87.44
2005 11 27.54 29.47 81.65 88.72 23.45 24.94 77.67 88.66
2006 11 24.95 26.54 76.82 85.59 22.84 24.21 73.60 84.33
2007 12 23.19 24.50 74.58 83.36 21.76 22.95 71.79 81.53
2008 12 23.77 25.17 76.34 84.76 21.19 22.35 70.43 80.46
Mínimo 10 14.42 14.97 57.08 65.55 13.62 14.12 54.11 63.68
Máximo 14 27.54 29.47 81.65 90.11 23.45 24.94 77.67 88.66
Promedio 12 21.49 22.722 71.294 80.647 19.46 20.5 67.385 78.124 Fuente: Elaboración propia *No. de Bancos a Diciembre de cada año
49
7.6 Gráfico Indicadores de Concentración en Cartera de Créditos y Depósitos
Fuente: Elaboración propia
0
20
40
60
80
100
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
35,00
ene-00 ene-01 ene-02 ene-03 ene-04 ene-05 ene-06 ene-07 ene-08
Panel A: Indicadores de Concentración para Cartera de Créditos
IHH IHHn CR(3) CR(4)
0
20
40
60
80
100
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
35,00
ene-00 ene-01 ene-02 ene-03 ene-04 ene-05 ene-06 ene-07 ene-08
Panel A: Indicadores de Concentración para Depósitos
IHH IHHn CR(3) CR(4)
50
7.7 Resultados de la Estimación del Estadístico H
Regresión Efectos Fijos (Within) Número de obs. = 1311
Número de grupos = 23
R-sq:
Within 0.9498
Obs por grupo:
Min 6.0
Between 0.4756
Promedio 57.8
Overall 0.8987
Max 108.0
corr(u_i, Xb) -0.1311
F(7, 1281) 3371.01
Prob > F 0.00000
Var. Dependiente: Ln IA
Coeficientes Errores Estándar
(Robustos) t P > t [Intervalo de Confianza 95%]
Ln GAP 0.242834 0.023720 10.24 0.000 0.1962998 0.2893685
Ln GAF 0.168959 0.020887 8.09 0.000 0.1279826 0.209935
Ln GD 0.567564 0.015771 35.99 0.000 0.5366236 0.5985038
Ln DA 0.675344 0.035006 19.29 0.000 0.6066676 0.7440199
Ln CCA 0.025901 0.028794 0.90 0.369 -0.0305871 0.0823898
Ln LA -0.140856 0.034695 -4.06 0.000 -0.2089205 -0.072792
Ln KA -0.026660 0.020322 -1.31 0.190 -0.0665287 0.0132084
Cons. 0.239872 0.143089 1.68 0.094 -0.0408423 0.5205859
Test Estadístico p-value
Efectos Fijos 48.74 0.0000
Efectos aleatorios -- Breusch y Pagan 7275.77 0.0000
Hausman -- Especificación 5.69 0.5767