FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
Carrera de Administración
IMPACTO ECONÓMICO DE LA GESTIÓN FINANCIERA EN LA RENTABILIDAD DE LAS CAJAS
DE AHORRO Y CRÉDITO DEL PERÚ
2014 – 2018
Trabajo de Investigación para optar el Grado Académico de
Bachiller en Administración
JOHANNA BRENDA SUAZO PINEDO
JORGE LUIS YUPANQUI ENCISO
Lima - Perú
2020
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IMPACTO ECONÓMICO DE LA GESTIÓN FINANCIERA EN LA RENTABILIDAD DE
LAS CAJAS DE AHORRO Y CRÉDITO DEL PERÚ 2014 – 2018
Johanna Brenda Suazo Pinedo
Jorge Luis Yupanqui Enciso
Universidad San Ignacio de Loyola, Perú
Resumen
El presente estudio analizo el impacto económico de la gestión financiera en la rentabilidad
de las cajas de ahorro y crédito del Perú, puesto que el sector micro financiero ha ido
incrementando en los últimos años, siendo parte importante para las pequeñas y
microempresas como principal fuente de financiamiento gracias a que la federación de
Cajas Municipales de Ahorro y Crédito (FEPCMAC) promueven la inclusión de las
microempresas y cada año van captando más empresarios de este sector debido a las
distintas características que presentan como un recurso financiero alternativo a la de los
bancos tradicionales en la capital. La metodología que se utilizó para el estudio consta de
la información financiera de 11 cajas municipales que existen en el Perú. Se recolecto
información de la base de datos de la Superintendencia de la Banca y Seguros (SBS)
como: estados financieros y resultados. Los resultados demostraron que hay una clara
correlación entre los indicadores: utilidad y fortalecimiento patrimonial; y una baja
correlación entre el: ingreso y crédito promedio por deudor, y de igual manera para el
empleo de los recursos y el análisis de eficiencia del personal. Se discute acerca del uso
de las utilidades para el crecimiento de las cajas, la cual es limitado por el uso que los
mismos municipios le dan a dichos recursos para sus presupuestos anuales.
Palabras claves:
Gestión financiera, rentabilidad, provisiones, sistema financiero
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Abstract
This study analyzed the economic impact of financial management on the profitability of
savings and credit funds in Peru, since the micro-financial sector has been increasing in
recent years, being an important part for small and micro enterprises as the main source of
financing thanks to the federation of Municipal Savings and Credit Funds (FEPCMAC)
promotes the inclusion of microenterprises and every year they attract more entrepreneurs
from this sector due to the different characteristics they present as an alternative financial
resource to that of traditional banks in the capital The methodology analyzed for the
constant study of the financial information of 11 municipal savings banks that exist in Peru.
Information is collected from the database of the Superintendence of Banking and
Insurance (SBS) such as: financial statements and results. The results showed that there
is a clear correlation between the indicators: utility and equity controls; and a low correlation
between: average income and credit per debtor, and similarly for the use of resources and
the analysis of staff efficiency. The use of profits for the growth of savings banks is
discussed, which is limited by the use that the municipalities themselves give to said
resources for their annual budgets.
Key words:
Financial management, profitability, provisions, financial system
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Introducción
En los últimos años, el sector micro financiero ha tomado protagonismo gracias al apoyo
que ha recibido por parte (mayormente) de las medianas, pequeñas y microempresas.
Entre las instituciones que podemos encontrar en este sector se encuentra las Cajas
Municipales de Ahorro y Crédito, estas entidades se han vuelto muy populares debido
a las atractivas tasas que ofrecen al mercado y por ello muchos ahorristas han preferido
optar por ellos. Actualmente según Gestión (2019) son considerados como los líderes
en captar clientes que depositen los Ahorros recibidos correspondiente a sus CTS
(Compensación por Tiempo de Servicio). Estas entidades concentran el 75.2% del
número de depositantes del mercado micro financiero.
A pesar de los grandes beneficios que puede ofrecer las Cajas Municipales, el riesgo
que estas entidades asumen en su cartera de clientes son altos, ya que como se
mencionó anteriormente gran parte de sus clientes son pequeñas y microempresas, las
cuales mayormente tienden a ser informales en nuestro país. La poca evaluación
crediticia genera un riesgo mayor de incrementar clientes morosos o deudores.
El presente trabajo de investigación busca conocer cómo la gestión financiera impacta
en la rentabilidad de las Cajas de Ahorro y Crédito del Perú, el estudio se realizará
mediante la base de datos de la Superintendencia de Banca y Seguros del Perú y se
analizará 5 años (2014-2018)
El trabajo de investigación está dividido en tres capítulos, el primer capítulo consiste en
plantear el problema y justificar la razón de nuestra investigación. En este capítulo
mencionaremos los antecedentes nacionales e internacionales sobre investigaciones
similares a la nuestra, asimismo mencionaremos los objetivos e hipótesis acerca del
tema a investigar. En el segundo capítulo se procederá a recolectar los datos de la SBS
para poder obtener los resultados de las variables tales como la rentabilidad y la gestión
financiera para que respondan al problema general y específicos de la investigación.
Por último, en el tercer capítulo analizaremos los resultados y se confirmara o negara
las hipótesis planteadas en el primer capítulo, de igual manera daremos las
conclusiones y recomendaciones para las Cajas Municipales de Ahorros y Créditos,
como una forma de aporte de nuestra investigación
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Capítulo 1
1.1. Problema de investigación
1.1.1. Planteamiento del problema.
El sector micro financiero ha tomado gran relevancia los últimos años en el Perú,
ello refleja el trabajo articulado entre el sector público y privado peruano (Asbanc,
2015) y gracias a ello actualmente nuestro país es considerado como el líder en el
desarrollo de dicho brindando el entorno más adecuado para su crecimiento. Sin
embargo, a pesar del soporte que se les ha dado a mercado micro financiero, no deja
de ser supervisado por la superintendencia de banca y seguros del Perú (SBS), en
donde toma en cuenta las Cajas Municipales de Ahorro y Crédito (CMAC), las Cajas
rurales de Ahorro y Crédito (CRAC), las entidades de apoyo al desarrollo de
pequeñas y microempresas (edpyme), las financieras y un banco especializados en
microfinanzas.
Desde el año 1982, las Cajas Municipales de Ahorro y Crédito se han desarrollado
rápidamente gracias a que se encargaron de atender desde un comienzo a las
poblaciones que habían sido ignoradas por las empresas más grandes del sistema
financiero, este mecanismo de descentralización financiera ayudó a que más
personas (mayormente situadas en provincias) puedan obtener Créditos y realizar
depósitos de una manera segura y confiable. Según Business Perú (2016)
constituyen la primordial fuente de financiamiento de las micro y pequeñas empresas
(Mypes), esa realidad puede ser peligrosa para las Cajas debido a la alta informalidad
que existe en el Perú en tales negocios. El año pasado 9.7 millones de empresas
operaron en la economía peruana, de las cuales el 75% pertenece al sector informal
(Peñaranda, 2019) por ello se ha incrementado en gran medida el empleo informal,
esto genera una mayor preocupación y peligro de no pago por parte de tales
empresas que las Cajas Municipales tienen que afrontar debido a que representan
gran parte de sus clientes. La baja calidad de cartera de clientes representa un riesgo
en rentabilidad para las Cajas.
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Bajo esta problemática, se busca analizar la gestión financiera de las Cajas de Ahorro
y Crédito del Perú y la forma en cómo afecta en su rentabilidad, tomando en cuenta
la cartera de clientes, la existencia o no del incremento patrimonial y el incremento o
disminución de las utilidades de las CMAC.
1.1.2. Formulación del problema
Problema General
• ¿Existe un impacto económico entre la gestión financiera y la rentabilidad de las
Cajas de Ahorro y Crédito del Perú?
Problemas específicos
• ¿Existe una influencia entre la eficiente gestión financiera y la calidad de la cartera
de Créditos colocados por las Cajas de Ahorro y Crédito del Perú?
• ¿Existe una influencia entre el empleo de los recursos y el margen operativo de
las Cajas de Ahorro y Crédito?
• ¿Existe una influencia entre la capacidad de fortalecimiento patrimonial y la
utilidad de las Cajas de Ahorro y Crédito?
1.1.3. Justificación del problema.
La investigación tiene como propósito identificar el impacto económico de la
gestión financiera en la rentabilidad de las Cajas de Ahorro y Crédito del Perú de los
años 2014-2018 puesto que el sector micro financiero ha ido incrementando en los
últimos años, siendo parte importante para las pequeñas y microempresas como
principal fuente de financiamiento ya que la federación de Cajas Municipales de
Ahorro y Crédito (FEPCMAC) promueven la inclusión de las microempresas y cada
año van captando más empresarios de este sector debido a las distintas
características que presentan como un recurso financiero alternativo a la de los
bancos tradicionales en la capital.
Así mismo, el trabajo de investigación se enfocará netamente en las Cajas
Municipales de todo el Perú porque no existe un estudio previo que analice las once
Cajas simultáneamente, y evalúe su gestión financiera y rentabilidad. Los resultados
obtenidos en esta investigación contribuirán en la determinación de los principales
factores de gestión que inciden en la rentabilidad de las Cajas de Ahorro y Crédito
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del Perú, aparte de brindarles herramientas financieras para que puedan ser más
eficientes con los márgenes de utilidad obtenidos.
De igual manera, se está abarcando un periodo de 5 años, ya que durante el año
2014 ocurrieron unos acontecimiento Interesantes y desafiantes para las Cajas
Municipales tales como la quiebra de la Caja Pisco ya que la Superintendencia de
Banca y Seguros determino que el ratio de capital de dicha Caja era de 11.1% la cual
es menor al esperado por la SBS (14.3%), esto claramente es muestra de un
patrimonio poco sólido y una gestión interna ineficiente. Adicionalmente, en el año
2014 hubo desaceleración económica en nuestro país lo cual dejaba a las CMAC con
clientes morosos que no podían asumir sus deudas. De igual manera, la fusión de
MiBanco y Edyficar también fue una desventaja más para las Cajas, debido a la nueva
competencia (Hurtado, 2015)
1.2. Antecedentes
Antecedentes Nacionales
Omar Flores Gaviño (2016) La gestión financiera y la rentabilidad de las Cajas de
Ahorro y Crédito en el distrito de la victoria 2010 – 2015. El objetivo del trabajo de
investigación es determinar si la gestión financiera influye en la rentabilidad de las
Cajas de Ahorro y Crédito, la metodología usada para evaluar los datos es de tipo
cuantitativa y las variables fueron gestión financiera y rentabilidad, se recolectó datos
de la Superintendencia de banca y seguros y se le aplicó la prueba chi cuadrada de
independencia, de esta forma se midió la relación entre ambas variables- Los
resultados reflejo que las CMAC cuentan con una deficiente gestión financiera y ello
generó el deterioro de la calidad de la cartera de Créditos colocados; la reducción del
margen operativo y las capitalizaciones parciales de la utilidad en decremento de la
rentabilidad.
Lizarzaburu & Burneo (2018) Micro Finance Sector in Emerging Capital Markets
Peruvian Financial Entity - CMAC Caja Municipal de Huancayo, realizo un análisis
sobre cómo los mercados de capitales consideran a las entidades de microfinanzas
para obtener mejores tasas de interés y nuevas alternativas financieras, estudia la
historia del sector micro financiero para el período 2009 - 2013. Esta investigación
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empírica cuenta con un análisis de la gestión de la Caja Municipal de Huancayo
tomando en cuenta la calidad del portafolio, rentabilidad, pasivos por patrimonio y la
capitalización de la Caja. Los resultados reflejaron indicadores financieros sólidos, así
como también exceso de oferta de liquidez en el mercado de capitales con unos pocos
emisores. En conclusión, se comprobó que los principales indicadores financieros del
sistema bancario mantuvieron una tendencia positiva, a pesar de la desaceleración de
la economía ello se refleja en la Caja Municipal de Crédito y Ahorro de Huancayo.
Gómez, Mena & Beltrán López (2018). Estudio de los factores determinantes del
crecimiento de las Cajas Municipales de Ahorro y Crédito del Perú, esta investigación
tiene como objetivo determinar cuáles son los factores que influyen en el crecimiento
de las CMAC en nuestro país. El estudio abarca el período 2005-2014 y se utilizaron
dos medidas de crecimiento empresarial: Los ingresos financieros y el número de
trabajadores. Las variables independientes utilizadas fueron: Colocaciones, depósitos,
tasa de interés, morosidad, crecimiento económico y edad. Los resultados
determinaron que los depósitos influyen positivamente a su crecimiento y la morosidad
influye negativamente a las Cajas. En conclusión, las Cajas Municipales se ven
gravemente afectadas con los clientes morosos por ello debe poner mayor atención
acerca de su cartera de cliente teniendo en cuenta su nivel de educación. El problema
de liquidez es consecuencia de la morosidad de sus clientes.
Huamán & Andía (2016). Competencia y calidad de cartera en el mercado micro
financiero peruano: 2003-2015, realizo un análisis sobre la relación existente entre la
competencia y la calidad de cartera en el sector micro financiero. Para dicho trabajo
de investigación, se segmento el sector micro financiero en tres grupos dependiendo
del volumen promedio anual de colocaciones, el primer grupo estuvo conformado por
5 CMAC, 3 financieras, una CRAC y un banco especializado en microfinanzas, el
segundo grupo contenía 4 CMAC, 3 CRAC, 3 edpyme y 2 financieras y por último el
tercer grupo estaba conformado por 3 CMAC, 8 CRAC, 7 edpyme y 2 financieras El
estudio utilizó un modelo econométrico la cual cuenta con dos partes: la estimación
del Índice de Lerner y el efecto de la competencia en la calidad de cartera. Los
resultados del trabajo de investigación mostraron un Índice de Lerner decreciente, para
el primer y el tercer grupo, dejando en evidencia una mayor competencia. En el
segundo grupo, el comportamiento del Índice de Lerner mostró una tendencia
creciente en los últimos meses del 2015, reflejando una menor competencia.
Finalmente, se exhibe una relación inversa entre el Índice de Lerner y la morosidad en
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los tres grupos. En conclusión, estos resultados dan a conocer que el incremento de
competencia en el mercado micro financiero ha generado un deterioro en la calidad de
cartera crediticia.
Castillo & Cárdenas (2016). Factores determinantes de la morosidad en las Cajas
Municipales de Ahorro y Crédito en el Perú. El objetivo de la investigación es
determinar los factores que tienen incidencia en la determinación de los niveles de
morosidad en las Cajas Municipales de Ahorro y Crédito del Perú en un periodo
abarcado desde enero del 2001 a junio del 2014, el estudio hace uso de una
aproximación de la función de regresión lineal, así como el estudio de los diversos
factores que la determinan clasificándose éstos en micro y macroeconómicos. Los
resultados muestran que son las variables micro y macroeconómicas las que tienen
mayor incidencia dentro del análisis de la morosidad, siendo 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. En conclusión, es innegable el aumento de la morosidad de
la cartera de clientes de las CMAC, por lo cual deben evaluar alternativas que ayuden
a fortalecer su patrimonio y disponer de capital para afrontar pérdidas no anticipadas.
Mendiola, Aguirre, Aguilar, Chauca, Dávila y Palhua (2015), presentaron el siguiente
estudio acerca de la sostenibilidad y rentabilidad de las Cajas Municipales de Ahorro
y Crédito (CMAC) en el Perú. En este estudio sostienen que las CMAC presentan como
público objetivo las microempresas debido a que promueven la inclusión de estas
empresas en el sistema financiero y atender sus necesidades principales con Créditos
que en su mayoría son pequeños en cantidad. Sin embargo, esto no garantiza obtener
una mayor participación de mercado o aumentar los ingresos financieros, más bien les
pueden generar elevados costos en provisiones debido al riesgo alto que significa
tener como cartera de clientes estas empresas. La finalidad de este estudio es
recomendar a las CMAC en mejorar su tecnología crediticia para que puedan tener
una evaluación más eficiente en nuevos segmentos de mercados, además de
promover la variedad de banca de servicios y accediendo a una permanencia estable
en el mediano y largo plazo.
El presente trabajo de investigación realizado por Carrasco (2014), nos muestra un
análisis comparativo de rentabilidad, eficiencia y concentración entre bancos y
microfinancieras durante el periodo 2005-2011. Se procedió a una investigación
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descriptiva sobre las variables de índices en rentabilidad, eficiencia y concentración,
con el fin de conseguir porcentajes y luego realizar una comparación de los resultados
por cada variable establecida. Como resultado se obtuvo un determinado crecimiento
del sector micro financiero a partir del 2009 en crecimiento de activos, solvencia
financiera, ingresos financieros y un alto nivel de financiamiento de fuentes externas y
finalmente la economía peruana fue un principal factor para este crecimiento en todo
el sistema financiero del Perú.
Como siguiente antecedente tenemos a Bayona (2013), que realizaron una
investigación acerca de los factores que influyen en la rentabilidad de las Cajas
Municipales de Ahorro y Crédito en el Perú. Donde se analizaron las variables internas
y el entorno económico donde la entidad financiera se desarrolla. Se obtuvo como
resultados que existen seis factores microeconómicos destacados que intervienen en
la rentabilidad financiera de las Cajas Municipales de Ahorro y Crédito (CMAC), siendo
la más fundamental el volumen de actividad afectando positivamente la rentabilidad de
las CMAC lo que significa que existió un crecimiento del volumen representando el
total de activos en las CMAC, de modo que conlleva un gran impacto sobre el
desempeño financiero. Por el lado macroeconómico, el incremento del producto bruto
interno (PBI) el cual demuestra una relación positiva con el rendimiento financiero que
nos da como resultado altas posibilidades de la entidad en poder cumplir con las
obligaciones financieras establecidas.
En el siguiente artículo de Cermeño, León y Mantilla (2011), presenta una
investigación empírica acerca de los determinantes de la morosidad para las Cajas
Municipales de Ahorro y Crédito del Perú entre los años 2003 y 2010. Utilizan una base
de datos de manera mensual y emplean el modelo panel dinámico con efectos fijos
para las doce Cajas Municipales del Perú, para este estudio se utilizó como variables
las carteras atrasada, de alto riesgo y pesada; además de depósitos a Crédito, posición
de liquidez, la variación porcentual del PBI, tasa de interés ofertada y el rendimiento
del interés. Además, se establece que los resultados obtenidos se enlazan con las
variables establecidas debido a que en su mayoría explican el comportamiento de los
indicadores de la calidad de la cartera. Por último, a raíz de este estudio sugieren que
el órgano regulador debería tener un mayor control en las tasas de interés y a la vez
promover un correcto manejo entre las distintas Cajas Municipales del Perú, por sus
probables efectos desfavorables en la morosidad.
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Antecedentes Internacionales
Gutiérrez & Serrano (2019). 20 years of research in microfinance: An information
management approach. Mediante este artículo se estableció una revisión minuciosa
de literatura basada en el sector microfinanciero de un total de 1874 artículos
publicados entre los años 1997-2017. Se formularon redes de coincidencia para las
palabras establecidas y exigir un mayor mapeo de conocimiento. En los resultados se
puedo analizar dos tradiciones de investigación presentes en los datos ejecutados que
son trabajos centrados en los clientes y por el otro lado tenemos los documentos
especializados en las mismas instituciones del sector microfinanciero. Otra conclusión
es que el sector estudiado presenta una tendencia madura en cuanto a su crecimiento,
mostrando el uso de técnicas especializadas y una tendencia inmediata del sector que
es lograr la inclusión financiera.
Butcher & Galbraith (2015). Microfinance control fraud in Latin America. Es
inevitable no reconocer el enorme crecimiento del sector microfinanciero en toda
América Latina en términos de prestatarios y el monto bruto total de los prestamos
generados a los clientes. La teoría del fraude de control a la industria de las
microfinanzas muestra un grado alto de superposición en las características de control,
que nos sugiere que el sector presenta un nivel de criminología acorde a la dinámica
de tipo Ponzi. Como resultado del presente artículo se dedujo que existen métodos
contables de dudosa procedencia para generar un sistema irregular en la industria
microfinanciera para beneficio persona de las instituciones, por último, concluir que se
necesita una correcta regulación para prevenir prestamos anómalos y
sobreendeudamiento de prestatarios de bajos recursos en América Latina.
Mustafa, Khursheed & Fatima (2018). Impact of global financial crunch on financially
innovative microfinance institutions in South Asia. A través de este artículo de
investigación se realizó un estudio de la crisis financiera mundial de los años 2008 y
2009 que tuvieron como consecuencia un aumento de flujos de capitales de los
principales países desarrollados del Sur de Asia, también se evaluó el tema político de
cada país como impacto de las crisis globales generadas en la industria. Como
resultado se determinó que la capacidad operativa del sector microfinanciero establece
una relación positiva con los atributos institucionales de esta región de Asia y por
último, las prácticas políticas es tomado en cuenta en la producción financiera de las
IMF como un principal factor relacionado a la crisis económica del sur Asiático.
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Abraham & Kalamkar (2016). Microfinance Institutions, Responsibility, and Strategic
Direction. En la India presento un resurgimiento del sector microfinanciero en el año
2014, además de que los prestamos anuales otorgados en el final del año 2015 y 2016
ascendieron a más de 10 mil millones de dólares, manteniendo un claro incremento
del 65% con respecto al ejercicio del anterior año. El banco de la reserva de la India
(RBI) afianzo la confianza de la industria al otorgar una licencia para Bandhan Financial
Servicies que viene a ser el micro prestamista más grande del país. Además, se está
implementando medidas más intensas para la autorregulación del sistema financiero.
Finalmente se estableció que la industria microfinanciera está preparada para un
notorio crecimiento inclusivo donde se pueda implementar diferentes innovaciones en
los productos ofrecidos por las instituciones financieras.
Esquivel (2017). Microfinanzas. Resultados financieros y sociales: México y Perú,
el objetivo del artículo es analizar el sistema micro financiero tanto en México como en
Perú, tomando en cuenta la evidencia empírica y teórica en los aspectos económicos
y sociales. El articulo cuenta con una investigación empírica y cuantitativa. Los
resultados dan a conocer que, en el Perú, la tasa de préstamos incobrables muestra
una tendencia en U, ya que sus picos son de 1.77% y 2.76%. Tienen una tendencia a
dirigir su financiamiento a nuevas empresas, su ROA es positiva a pesar de haber
tenido una caída del 20% en el periodo 2005-2015. Sin embargo, tiene un entorno de
sobreendeudamiento en su cartera de clientes, expresado en la cartera en riesgo
(mayor a 30 días), la cual aumentó entre el 2000-2015 en un 53%. En conclusión, las
pequeñas empresas se ven beneficiadas por el sector microfinanciera, sin embargo,
se está creado más empresas informales, y mayor endeudamiento para personas no
aptas para préstamos quienes aceptan intereses muy altos y no pueden afrontar
dichas deudas.
Hudon & Sandberg (2013). The ethical crisis in microfinance: Issues, findings, and
implications. El artículo .de investigación plantea una postura favorable acerca de la
ética progresiva de la industria microfinanciera, sin embargo, se han presentado
diferentes criticas éticas a las instituciones por emplear técnicas de servicios de
préstamos con tasas de interés usureras hacia los clientes, donde los críticos ponen
en duda la capacidad de las microfinanzas para el mejoramiento de la pobreza.
También se analizan en esta investigación otros artículos modernos acerca de los
problemas éticos que abordan este sector financiero. El resultado obtenido es de
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presentar cuestiones teóricas en lograr un equilibrio de los objetivos financieros con
los objetivos sociales en las organizaciones microfinancieras.
Brana (2013). Microcredit: An answer to the gender problem in funding? El estudio
realizado presenta una amplia cartera de 3,640 solicitantes de microCréditos en
Francia durante el periodo determinado del 2000 al 2006, donde se identifica perfiles
de los principales clientes de IMF y obtener el género más predominante en
prestatarios en comparación con una muestra más grande de emprendedores. Los
resultados empíricos obtenidos nos muestran que existe un mayor número de mujeres
que mantienen la iniciativa para emprender un nuevo negocio y de esta manera ser
las principales clientes en la obtención de estos microCréditos, por otro lado, se
mantiene como un factor decisivo el género del cliente con respecto a la cantidad del
microCrédito otorgado a los prestatarios de Francia.
Hudak (2012). What next for microfinance? How the broader financial context
matters for effective microfinance outreach. Este artículo de investigación se enfoca en
la exploración del desarrollo general del sector microfinanciero y el marco regulatorio
que genera un impacto en los niveles nacionales de alcances de las microfinanzas,
además este sector es capaz de concentrar más clientes donde mantengan una
política gubernamental es la adecuada para el desarrollo empresarial de los clientes.
Los resultados encontrados en la investigación mantienen una tendencia contradictoria
con las implicaciones principales para el futuro de las microfinanzas, donde por una
manera puede generar éxito mediante el fortalecimiento de las reformas más extensas
en dirección a los negocios y por otro lado puede disminuir relevancia en medida que
el sector microfinanciero formal se desarrolla y logra una mayor cantidad de población.
Álvarez, Hernández y Rufino (2015). Desarrollo del sector microfinanciero en
México: indicadores, profundidad y amplitud. El objetivo del presente trabajo de
investigación es examinar el crecimiento de la zona microeconómica de México en los
años 1996-2012, además mantiene como principales indicadores a la profundidad y la
amplitud para el comportamiento del mercado de prestatarios teniendo como muestra
final el numero de 120 IMF´S mexicanas. La metodología empleada es de tipo
cuantitativa y las variables utilizadas fueron: sexo, tamaño de Crédito y ubicación.
Finalmente se pudo concluir que en el indicador de profundidad según la información
procesada se obtuvo que la variable sexo presenta mayor participación, pero como
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género femenino para el sector microfinanciero y como ubicación mantiene una
tendencia en las zonas rurales como las más participativa en México.
El artículo realizado por Cotler y Rodríguez (2008), nos muestra un estudio sobre la
rentabilidad y tamaño de préstamo de las microfinanzas en México. Nos ayuda a tener
una perspectiva del sector micro financiero en otro país que se encuentra en constante
transformación y supervisado por entes gubernamentales. El principal objeto analizado
en este trabajo es encontrar si existe un conflicto entre la rentabilidad y la conservación
de un segmento del mercado determinado por préstamos a microempresas de montos
con baja cantidad de dinero. Se empleó una base de datos panel y se pudo comprobar
que si existe una correlación positiva entre las variables establecidas en este estudio.
Por último, se pudo identificar que estos datos nos ayudan para emplear un mejor
manejo del sector micro financiero en países de América Latina
1.3. Marco teórico
1.3.1. Sistema financiero
El Sistema financiero es el conjunto de instituciones financieras y mercado que se
encargan de transferir el dinero ocioso de una persona, a otra que necesite hacer uso
de ella, estos intermediarios se encargan de canalizar el dinero de los ahorristas para
que personas que soliciten dinero ya sea para invertir o consumo puedan obtenerlo,
para ello deben cumplir con una serie de requerimientos dependiendo de la empresa
donde se solicite (Kiziryan, s.f.).
Como afirma el autor Parodi (2013) “Existen dos tipos de alternativas para realizar la
transacción las cuales son: intermediarios financieros tales como Cajas Municipales,
rurales, bancas, edpymes, entre otros y la otra alternativa son los mercados financieros,
como por ejemplo el mercado de bonos, acciones, papeles comerciales y derivados
financieros”.
Por otro lado, el sistema financiero consta de 54 empresas que realizan operaciones
entre ellas tenemos:
- Banca Múltiple
- Empresas financieras
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- Cajas Municipales
- Cajas rurales de Ahorro y Crédito
- Entidades de desarrollo de la pequeña y microempresa (Edpyme)
Tabla 1
Empresas de Operaciones del Sistema Financiero
Empresas de operaciones Número de
empresas Participación
Banca Múltiple 15 89.07%
Empresas financieras 11 3.52%
Cajas Municipales (CM) 12 6.20%
Cajas rurales de Ahorro y Crédito (CRAC) 7 0.61%
Entidades de desarrollo de la pequeña y
microempresa (Edpymes) 9 0.60%
TOTAL 54 100%
Elaboración: propia
Según la tabla 01, cada una de las empresas cuentan con una participación distinta,
siendo la banca múltiple la más popular entre todas, seguida por las Cajas Municipales.
Según la Superintendencia de banca y seguros (2015) “todas las empresas del sistema
financiero consideran también las Municipales de Ahorro y Crédito (FOCMAC), el
Banco de la Nación, el Banco Agropecuario (AGROBANCO), la Corporación
Financiera de Desarrollo (COFIDE) y el Fondo MIVIVIENDA S.A”.
Así mismo, otras empresas o instituciones vinculadas con el sistema financiero deben
considerar personas jurídicas tales como:
- Empresas de seguro
- Agentes de intermediación en el mercado de valores
- Sociedades administradoras de fondos mutuos y fondos de inversión
- Sociedades titulizadoras
- Sociedades administradoras de fondos de pensiones
- Empresas de servicios complementarios y conexos establecidas en el artículo 17
de la Ley General.
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1.3.2. Cajas Municipales
Las Cajas Municipales de Ahorro y Crédito (CMAC) son instituciones de
microfinanciamiento (IMF) que pertenecen a los gobiernos Municipales, aunque estos
no tienen el control mayoritario ya que las decisiones están a cargo de una junta que
reúne a diversos actores, entre estos la sociedad civil. Este modelo es una de las cinco
modalidades institucionales de microfinanzas reguladas por la Superintendencia de
Banca, Seguros y AFP (Jaramillo, 2014)
Según la ley al Decreto Supremo 157-90-EF “Norma funcionamiento en el país de las
Cajas Municipales de Ahorro y Crédito” para poder iniciar una Caja Municipal y que
este en funcionamiento, el capital mínimo que deberá tener es de 100 UIT (unidades
impositivas tributarias y de igual manera deben conocer que están obligadas a
capitalizarse cada año un monto no menor a la desvalorización de su patrimonio en
términos reales. Así mismo, también debe destinar el 50% de sus utilidades reales al
incremento de sus reservas y el 50% restante podrá ser destinado a obras de beneficio
social de acuerdo a lo que establezca el Comité Directivo.
Por otro lado, según la ley al decreto supremo 157-90-ef y la ley N° 30607 que modifica
y fortalece el funcionamiento de las Cajas Municipales de Ahorro y Crédito (2017) los
órganos de gobierno de las CMAC cuentan con una junta general de accionistas, el
directorio y la gerencia. las atribuciones de ambos órganos estarán establecidas en el
Estatuto de cada Caja Municipal de Ahorro y Crédito, que será aprobado por la
FEPCMAC y la Superintendencia de Banca y Seguros. De igual manera el directorio
esta integrado por 7 los cuales son: consejo Municipal (2), la minoría del Concejo
Municipal (1), COFIDE (1), la Cámara de Comercio (1), el Clero (1) y los Pequeños
Comerciantes y Productores del ámbito territorial en la cual opera la CMAC (1). No
obstante, no podrán integrar en el directorio ningún alcalde, regidores ni ningún que
no tenga idoneidad moral y técnica.
Actualmente existen 11 Cajas Municipales en nuestro país, las cuales son las
siguientes:
- Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Arequipa
- Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Huancayo
- Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Piura
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- Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Cusco
- Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Sullana
- Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Trujillo
- Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Tacna
- Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Ica
- Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Maynas
- Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Paita
- Caja Municipal de Ahorro y Crédito del Santa
1.3.3. Finanzas
Según Córdova (2016) las finanzas son todas las actividades que se relacionan al
intercambio y manejo del capital, por lo cual se entiende que es una parte de la
economía debido a que se busca manejar adecuadamente el dinero de una compañía,
individuo o Estado. Las finanzas se pueden dividir en dos términos los cuales son las
siguientes: Términos públicos (debido a que se relaciona al Estado o cualquier
institución de publica de un país) y términos privados.
1.3.4. Gestión Financiera
En cuanto a la gestión financiera, es la disciplina encargada de fijar un valor y tomar
las decisiones indicadas acerca de la adquisición, y repartición de los recursos de la
empresa. La gestión financiera es netamente el análisis de las decisiones más
adecuadas para la organización tomando en cuenta las finanzas, para poder controlar
y utilizarlos de mejor manera.
Según Cruz (2006) podemos identificar diez principios económico – financieros:
1. El dilema entre el riesgo y el beneficio: obtener efectivo en el momento es más
importante que en un futuro porque se le puede dar mayor utilidad. En el caso de
las entidades financieras podemos ver un claro ejemplo que solo se puede
prescindir del efectivo cuando se va a obtener un beneficio por ello, como es la
tasa de interés que ofrecen las instituciones bancarias
2. El valor del dinero en el tiempo: lo mas importante es generar una mayor ganancia
18
dentro la empresa en un largo plazo
3. El principio de conformidad financiera: en general se establece que tanto las
inversiones de largo o corto plazo se debe financiar con fondos que sean de su
mismo plazo
4. Financiamiento apropiado: la única razón por la que uno podría sacrificar el
efectivo del momento es mediante un beneficio, por ejemplo: el interés
5. El dilema entre la liquidez y la necesidad de invertir
6. El ciclo de los negocios. Utilizando adecuadamente los recursos, es decir si se
pide un préstamo, es necesario que la inversión por la que se haya solicitado el
préstamo genere una utilidad mayor al invertido.
7. Apalancamiento o uso de deuda: lo mejor para un inversionista es diversificar,
para que pueda obtener un beneficio en cualquiera de los negocios invertidos.
8. Diversificación eficiente
9. El desplazamiento de recursos
10. Costos de oportunidad
1.3.5. Rentabilidad
Ahora, si nos referimos a la rentabilidad es uno de los indicadores mas importantes
para cuantificar qué tan exitoso es una compañía. Según Zamora (2008) “una
rentabilidad sostenida con una política de dividendos conlleva al fortalecimiento de las
unidades económicas. Las utilidades reinvertidas adecuadamente significan
expansión en capacidad instalada, actualización de la tecnología existente, nuevos
esfuerzos en la búsqueda de mercados, o una mezcla de todos estos puntos”.
Para hallar la rentabilidad es necesario identificar la relación entre la utilidad y la
inversión que se necesita para poder obtener dicha ganancia. Con ello, podremos dar
conclusiones acerca de como se ha gestionado la empresa, si la administración ha
cumplido correctamente sus labores como gestión en las distintas decisiones ya sea
en la toma de decisiones acerca de las finanzas y el buen uso del dinero de la empresa
19
Según Sánchez (2011) “la rentabilidad es la medida del rendimiento que en un
determinado periodo produce los capitales utilizados en el mismo” con ello podemos
concluir que la rentabilidad nos permite indagar sobre el rendimiento bajo la eficiencia
de la gestión financiera
1.3.6. Riesgo crediticio y provisiones
El concepto de riesgo crediticio va en relación al riesgo que asume cada banco cuando
da Crédito a sus clientes con el dinero de sus ahorristas, debido a que existe la
posibilidad de que este dinero no sea devuelto o se demoren en pagarlo (clientes
morosos)
Ahora, teniendo en cuenta que los bancos son las instituciones más reguladas, según
BBVA (2017) “la legislación proporciona una normativa de provisiones mínimas y, por
tanto, cuando se concede un Crédito hay que provisionar parte de él por si el Crédito
entra en mora”. Así mismo se indica que cualquier institución bancaria deberá tener en
cuenta dos tipos provisiones para Créditos que deberán estar indicadas en su estado
de resultados:
• Las genéricas: aquellas que se realizan en cuanto se brinda un préstamo
• Las específicas: estas son las que cubren los Créditos que aún no han sido
cancelados
1.3.7. Estados Financieros
Según las Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF), definen a los
estados financieros como una representación estructurado de la situación financiera y
del rendimiento financiero de una entidad. Su objetivo principal es suministrar
información acerca de la situación financiera, del rendimiento financiero y de los flujos
de efectivo de una entidad y que le sea de mucha utilidad a una diversa masa de
usuarios al momento de tomar sus decisiones económicas a futuro.
1.3.8. Pasivo Corriente
Es la parte del pasivo que presenta obligaciones en corto plazo en una entidad,
también encontramos las deudas y obligaciones que tienen un plazo determinado
menor a un año, y también podemos encontrar las cuentas por pagar a os proveedores
en el corto plazo de un año o un menor intervalo de tiempo.
20
1.3.9. Activo Corriente
Según las NIIF una entidad clasificara un activo como corriente cuando:
• Espera realizar el activo o tiene intención de venderlo en su ciclo normal de
operación.
• Mantiene el activo con fines de negociación
• Espera realizar el activo dentro de los doce meses siguientes después del
periodo sobre el que se informa.
• El activo es efectivo o equivalente del efectivo a menos que se encuentre
restringido.
1.4. Objetivos
1.4.1. Objetivo General
Determinar si existe un impacto económico entre la gestión financiera y la rentabilidad
de las Cajas de Ahorro y Crédito del Perú
1.4.2. Objetivos Especificos
• Determinar si existe una influencia entre la eficiente gestión financiera y la calidad
de la cartera de Créditos colocados por las Cajas de Ahorro y Crédito del Perú
• Determinar si existe una influencia entre el empleo de los recursos y el margen
operativo de las Cajas de Ahorro y Crédito del Perú
• Determinar si existe una influencia entre la capacidad de fortalecimiento
patrimonial y la utilidad de las Cajas de Ahorro y Crédito del Perú
21
1.5. Hipótesis
Las hipótesis que se plantean para el presente trabajo de investigación y que responderán
las preguntas formuladas inicialmente son las siguientes:
Hipótesis del Objetivo General
Hipótesis nula: No existe un impacto económico entre la gestión financiera y la
rentabilidad de las Cajas de Ahorro y Crédito del Perú
Hipótesis alternativa: Sí existe un impacto económico entre la gestión financiera y la
rentabilidad de las Cajas de Ahorro y Crédito del Perú
Hipótesis del Objetivo Específico 1:
Hipótesis nula: No existe una influencia entre la eficiente gestión financiera y la calidad
de la cartera de Créditos colocados por las Cajas de Ahorro y Crédito
Hipótesis alternativa: Sí existe una influencia entre la eficiente gestión financiera y la
calidad de la cartera de Créditos colocados por las Cajas de Ahorro y Crédito
Hipótesis del Objetivo Específico 2:
Hipótesis nula: No existe una influencia entre el empleo de los recursos y el análisis de
eficiencia del personal
Hipótesis alternativa: Sí existe una influencia entre el empleo de los recursos y el
análisis de eficiencia del personal
Hipótesis del Objetivo Específico 3:
Hipótesis nula: No existe una influencia entre la capacidad de fortalecimiento
patrimonial y la utilidad de las Cajas de Ahorro y Crédito
Hipótesis alternativa: Si existe una influencia entre la capacidad de fortalecimiento
patrimonial y la utilidad de las Cajas de Ahorro y Crédito
22
Capítulo 2
2.1. Método
El método por emplear en el trabajo de investigación es el siguiente:
𝐨𝐗 → 𝐨𝐘
Donde:
o : Observación.
X : Gestión financiera.
→ : Correlación.
Y : Rentabilidad.
2.1.1. Tipo y diseño de investigación
2.1.1.1. Tipo de investigación
La investigación presenta un enfoque cuantitativo porque se emplearán una
recolección de datos numéricos en función de probar las hipótesis establecidas en base
en la medición numérica y el análisis estadístico (Hernández, R., Fernández, C. y
Baptista, M., 2014)
Además, es de tipo correlacional debido a que este estudio tiene como finalidad
conocer la relación o grado de sociedad que presenten las dos variables de estudio que
son la gestión financiera y la rentabilidad de las Cajas de Ahorro y Crédito del Perú.
2.1.1.2. Diseño de investigación
El diseño de la investigación utilizado en el trabajo es no experimental, puesto que no
habrá una manipulación deliberada de las variables del estudio de manera intencional
que pueda afectar en los resultados que se puedan obtener. Es de suma importancia
analizar estas variables en su contexto habitual.
Su clasificación es transeccional o transversal debido a que se recolectarán datos de
manera única en toda la investigación con el fin de examinar las variables y la
interrelación que se pueda dar en el momento determinado.
23
Y se divide en correlacional puesto que se describirán relaciones entre los datos
recolectados sin precisar algún sentido de causalidad en las variables definidas.
2.1.2. Muestra
La muestra para el presente trabajo de investigación está conformada por la
información financiera de los estados financieros de las once Cajas Municipales de Ahorro
y Crédito del Perú, durante el periodo de 2014 – 2018, las observaciones y variables a
estudiar tendrán una frecuencia mensual, de esta manera se estaría abarcando 5 años de
estudios.
La muestra coincide con la población total de las Cajas Municipales de Ahorro y Crédito
del Perú, ya que se busca estudiar simultáneamente y realizar la comparación entre cada
una de las once Cajas Municipales que operan en nuestro país. Las once Cajas de Ahorro
y Crédito se detallan a continuación:
• Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Arequipa
• Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Huancayo
• Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Piura
• Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Cusco
• Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Sullana
• Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Trujillo
• Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Tacna
• Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Ica
• Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Maynas
• Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Paita
• Caja Municipal de Ahorro y Crédito del Santa
La información que se va a analizar de los estados financieros está regulada por la
Superintendencia de Banca y Seguros del Perú (SBS), la cual es una institución de derecho
público que se encarga de regular y supervisar el sistema privado de pensiones y
financiero.
24
2.1.3. Instrumentos de investigación
Para el trabajo de investigación se tomará en cuenta los indicadores de las variables
para el periodo de 5 años y se hará uso de la prueba Chi Cuadrada en el programa Minitab
18, esto permitirá evaluar las hipótesis y dar una respuesta acerca la correlación de las
variables. Así mismo, para hallar los grados de libertad y en consecuencia la Chi Cuadrada,
será necesario aplicar las siguientes formulas:
Tabla 2
Fórmulas de la investigación
Grados de libertad
gl = (f – 1) (e – 1)
Chi cuadrada
𝐗𝟐(𝒈𝒍) = 𝚺 (𝑶− 𝑬)𝟐
𝑬
f: Número de filas
e: Número de columnas
gl: Grados de libertad
Σ: Suma de …
O: Eventos observados
E: Eventos esperados
El estadístico Chi Cuadrado permite corroborar o negar las hipótesis planteadas, y para
poder hallarlo será necesario calcular los grados de libertad, la cual según Glosario
Servidor (2018) se refiere al “número de cantidades independientes que se necesitan en el
cálculo de una data, menos el número de restricciones que ligan a las observaciones y el
estadístico.”.
25
2.1.4. Procedimientos de recolección de datos
Para recolectar los datos para la investigación, se descargará la base de datos de la
información estadística de las Cajas Municipales en la Superintendencia de Banca y
Seguros del Perú (SBS), en la cual está ubicado los estados financieros y el ranking de
Créditos por cada una de las CMAC, dicha información está en conjunto en el boletín
estadístico mensual brindado por la SBS, y en este caso (al ser nuestra investigación anual)
se recopila la información del boletín mensual de diciembre para 4 años (2015 – 2018). Así
mismo, para el año 2014 será necesario buscar información en los estados financieros
históricos de la SBS. La data recopilada es completamente confiable, y se pudo obtener
más de 330 datos para la investigación, las cuales corresponden a los indicadores de
nuestras variables de estudio.
Cabe resaltar que toda la información de la Superintendencia de Banca y Seguros del Perú
(SBS) está disponible en su página oficial, ya que es de carácter público por ser parte del
sector micro financiero.
2.1.5. Plan de análisis
De acuerdo con la metodología adecuada para el presente trabajo de investigación, se
usará para el análisis y obtención de resultados el programa Minitab edición 2018. Se
colocará los datos acerca de cada una de las variables y finalmente se hará el
procesamiento indicado (prueba de chi cuadrado) para obtener los resultados, descartando
o confirmando las hipótesis planteadas anteriormente.
26
Capítulo 3
3.1. Resultados
3.1.1. Presentación de resultados A partir de este capítulo, se indicarán los resultados por cada una de las hipótesis
planteadas anteriormente, así como también los datos cuantitativos utilizado en el
presente trabajo de investigación, vitales para desarrollar y dar respuesta a la validez
de las hipótesis nulas o alternas.
Variable independiente X1:
Tabla 3
Variable independiente X1 - Crédito promedio por deudor 2014
Año Mes Créditos Totales Numero De Deudores Crédito Promedio
Deudor
2014
Ene 12,384,965,425.96 1,069,541.00 11,579.70
Feb 12,466,723,098.87 1,081,631.00 11,525.86
Mar 12,568,928,400.10 1,087,523.00 11,557.39
Abr 12,666,811,229.98 1,096,690.00 11,550.04
May 12,702,458,523.41 1,098,163.00 11,567.01
Jun 12,756,765,300.02 1,100,231.00 11,594.62
Jul 12,814,306,405.54 1,102,751.00 11,620.31
Ago 12,936,752,461.62 1,109,022.00 11,665.01
Set 13,031,588,274.44 1,111,576.00 11,723.52
Oct 13,159,798,060.59 1,120,516.00 11,744.41
Nov 13,288,408,455.84 1,124,598.00 11,816.14
Dic 13,438,062,229.66 1,116,533.00 12,035.53
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
27
Tabla 4
Variable independiente X1 - Crédito promedio por deudor 2015
Año Mes Créditos Totales Numero De Deudores Crédito Promedio
Deudor
2015
Ene 13,445,196,215.28 1,115,460.00 12,053.50
Feb 13,550,145,252.12 1,122,760.00 12,068.60
Mar 13,655,676,156.40 1,133,851.00 12,043.62
Abr 13,797,809,002.05 1,145,707.00 12,043.05
May 13,887,542,454.38 1,129,926.00 12,290.67
Jun 13,878,159,144.37 1,157,134.00 11,993.56
Jul 13,913,506,643.09 1,153,267.00 12,064.43
Ago 14,060,127,286.99 1,163,912.00 12,080.06
Set 14,209,075,256.41 1,174,060.00 12,102.51
Oct 14,369,668,222.20 1,188,225.00 12,093.39
Nov 14,609,675,098.09 1,203,102.00 12,143.34
Dic 14,694,814,395.02 1,200,663.00 12,238.92
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
Tabla 5
Variable independiente X1 - Crédito promedio por deudor 2016
Año Mes Créditos Totales Numero De Deudores Crédito Promedio
Deudor
2016
Ene 14,669,697,238.45 1,205,205.00 12,171.95
Feb 14,813,256,635.74 1,218,799.00 12,153.98
Mar 14,931,945,463.06 1,228,304.00 12,156.56
Abr 15,145,321,364.29 1,242,588.00 12,188.53
May 15,296,663,584.26 1,250,160.00 12,235.76
Jun 15,377,128,365.02 1,242,588.00 12,375.08
Jul 15,546,949,431.67 1,012,135.00 15,360.55
Ago 15,744,037,226.41 1,023,362.00 15,384.62
Set 16,034,715,220.22 1,290,100.00 12,429.05
Oct 16,370,761,943.14 1,306,931.00 12,526.11
Nov 16,750,997,708.48 1,329,026.00 12,603.97
Dic 17,176,095,692.36 1,339,141.00 12,826.20
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
28
Tabla 6
Variable independiente X1 - Crédito promedio por deudor 2017
Año Mes Créditos Totales Numero De Deudores Crédito Promedio
Deudor
2017
Ene 17,201,745,822.06 1,347,261.00 12,767.94
Feb 17,451,931,587.12 1,363,978.00 12,794.88
Mar 17,586,795,684.17 1,377,752.00 12,764.85
Abr 17,800,939,376.82 1,396,550.00 12,746.37
May 18,026,116,368.87 1,414,929.00 12,739.94
Jun 18,190,548,391.58 1,425,441.00 12,761.35
Jul 18,422,748,495.16 1,437,308.00 12,817.54
Ago 18,630,679,990.50 1,461,062.00 12,751.46
Set 18,972,309,187.71 1,478,273.00 12,834.10
Oct 19,178,624,225.96 1,495,994.00 12,819.99
Nov 19,517,909,065.87 1,508,367.00 12,939.76
Dic 19,693,092,253.11 1,510,017.00 13,041.64
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
Tabla 7
Variable independiente X1 - Crédito promedio por deudor 2018
Año Mes Créditos Totales Numero De Deudores Crédito Promedio
Deudor
2018
Ene 19,687,285,543.70 1,517,227.00 12,975.83
Feb 19,839,726,452.48 1,530,121.00 12,966.12
Mar 19,968,949,942.05 1,545,658.00 12,919.38
Abr 20,110,716,175.41 1,562,376.00 12,871.88
May 20,229,081,526.92 1,573,665.00 12,854.76
Jun 20,276,277,518.30 1,582,914.00 12,809.46
Jul 20,320,145,708.09 1,584,197.00 12,826.78
Ago 20,462,969,138.25 1,598,070.00 12,804.80
Set 20,644,724,820.04 1,610,630.00 12,817.79
Oct 20,877,087,256.67 1,629,970.00 12,808.26
Nov 21,150,300,585.70 1,648,793.00 12,827.75
Dic 21,367,823,030.47 1,642,388.00 13,010.22
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
29
Gráfico 1
Crédito promedio por deudor en las CMAC del Perú 2014 - 2018
Variable independiente X2:
Tabla 8
Variable independiente X2 - Análisis de eficiencia de los recursos 2014
Año Mes Ingreso Financiero Activo Total Promedio Análisis De Eficiencia
2014
Ene 228,654.38 15,514,474.48 0.0147
Feb 437,126.02 15,566,809.02 0.0281
Mar 667,907.15 15,560,704.96 0.0429
Abr 894,084.38 15,542,604.07 0.0575
May 1,129,665.09 15,604,785.92 0.0724
Jun 1,357,789.37 15,693,326.05 0.0865
Jul 1,593,355.18 15,712,231.25 0.1014
Ago 1,831,515.56 15,777,366.86 0.1161
Set 2,065,310.62 15,876,664.56 0.1301
Oct 2,306,390.70 15,982,460.54 0.1443
Nov 2,540,325.89 16,174,656.34 0.1571
Dic 2,790,929.29 16,364,975.62 0.1705
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
30
Tabla 9
Variable independiente X2 - Análisis de eficiencia de los recursos 2015
Año Mes Ingreso Financiero Activo Total Promedio Análisis De Eficiencia
2015
Ene 244,710.65 16,488,996.39 0.0148
Feb 472,070.40 16,560,361.03 0.0285
Mar 720,477.04 16,545,883.36 0.0435
Abr 961,861.82 16,518,184.83 0.0582
May 1,212,755.07 16,736,280.78 0.0725
Jun 1,459,414.11 17,254,736.31 0.0846
Jul 1,712,058.98 17,574,310.89 0.0974
Ago 1,968,319.39 17,613,748.64 0.1117
Set 2,218,913.07 17,722,114.17 0.1252
Oct 2,474,849.00 17,897,049.36 0.1383
Nov 2,729,526.64 18,152,437.15 0.1504
Dic 2,996,910.44 18,368,947.12 0.1632
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
Tabla 10
Variable independiente X2 - Análisis de eficiencia de los recursos 2016
Año Mes Ingreso Financiero Activo Total Promedio Análisis De Eficiencia
2016
Ene 262,254.33 18,357,890.11 0.0143
Feb 513,199.62 18,370,861.86 0.0279
Mar 782,588.87 18,394,121.31 0.0425
Abr 1,046,508.50 18,415,012.07 0.0568
May 1,317,888.87 18,697,985.00 0.0705
Jun 1,590,652.30 19,033,362.81 0.0836
Jul 1,869,104.66 19,241,612.66 0.0971
Ago 2,156,249.16 19,452,361.51 0.1108
Set 2,432,065.68 19,694,167.86 0.1235
Oct 2,721,252.54 19,934,657.36 0.1365
Nov 3,007,476.88 20,291,191.20 0.1482
Dic 3,314,171.81 20,724,004.49 0.1599
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
31
Tabla 11
Variable independiente X2 - Análisis de eficiencia de los recursos 2017
Año Mes Ingreso Financiero Activo Total Promedio Análisis De Eficiencia
2017
Ene 307,204.91 20,937,036.43 0.0147
Feb 587,973.97 21,012,491.06 0.0280
Mar 892,784.78 21,166,397.67 0.0422
Abr 1,189,717.45 21,360,186.00 0.0557
May 1,506,706.61 21,718,759.02 0.0694
Jun 1,824,390.45 22,108,172.89 0.0825
Jul 2,155,880.75 22,377,441.19 0.0963
Ago 2,488,794.86 22,631,157.18 0.1100
Set 2,822,573.37 22,846,406.49 0.1235
Oct 3,164,476.48 23,041,851.82 0.1373
Nov 3,502,200.00 23,311,819.55 0.1502
Dic 3,851,402.91 23,558,474.98 0.1635
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
Tabla 12
Variable independiente X2 - Análisis de eficiencia de los recursos 2018
Año Mes Ingreso Financiero Activo Total Promedio Análisis De Eficiencia
2018
Ene 355,014.75 23,757,686.44 0.0149
Feb 674,740.70 23,986,126.92 0.0281
Mar 1,033,745.19 24,051,410.53 0.0430
Abr 1,390,122.77 24,130,879.81 0.0576
May 1,753,352.04 24,513,303.93 0.0715
Jun 2,105,106.46 24,832,243.27 0.0848
Jul 2,471,791.75 24,977,498.95 0.0990
Ago 2,836,336.92 25,144,425.61 0.1128
Set 3,189,824.54 25,300,769.64 0.1261
Oct 3,560,598.76 25,522,784.91 0.1395
Nov 3,921,428.81 25,895,570.73 0.1514
Dic 4,298,884.95 26,174,847.11 0.1642
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
32
Gráfico 2
Análisis de eficiencia de los recursos
Variable independiente X3:
Tabla 13
Variable independiente X3 - Provisiones promedio 2014
Año Mes Provisiones Provisiones Promedio
2014
Ene 33,329.70 2,777.47
Feb 67,907.28 5,658.94
Mar 108,969.82 9,080.82
Abr 155,544.54 12,962.04
May 197,019.81 17,910.89
Jun 236,834.97 21,530.45
Jul 274,792.34 24,981.12
Ago 317,229.56 28,839.05
Set 345,790.40 31,435.49
Oct 379,390.97 34,490.09
Nov 403,939.21 36,721.75
Dic 419,205.83 38,109.62
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
33
Tabla 14
Variable independiente X3 - Provisiones promedio 2015
Año Mes Provisiones Provisiones Promedio
2015
Ene 30,407.73 2,764.34
Feb 64,283.92 5,843.99
Mar 98,594.64 8,963.15
Abr 140,478.43 12,770.77
May 176,891.80 16,081.07
Jun 222,160.99 20,196.45
Jul 266,921.57 24,265.60
Ago 307,444.87 27,949.53
Set 343,743.52 31,249.41
Oct 381,755.99 34,705.09
Nov 416,568.35 37,869.85
Dic 454,021.32 41,274.67
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
Tabla 15
Variable independiente X3 - Provisiones promedio 2016
Año Mes Provisiones Provisiones Promedio
2016
Ene 38,434.36 3,494.03
Feb 74,438.19 6,767.11
Mar 112,915.68 10,265.06
Abr 145,415.59 13,219.60
May 180,377.22 16,397.93
Jun 210,280.79 19,116.44
Jul 249,325.99 22,666.00
Ago 279,174.87 25,379.53
Set 309,586.22 28,144.20
Oct 335,277.80 30,479.80
Nov 369,775.61 33,615.96
Dic 420,026.26 38,184.21
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
34
Tabla 16
Variable independiente X3 - Provisiones promedio 2017
Año Mes Provisiones Provisiones Promedio
2017
Ene 46,986.39 4,271.49
Feb 86,527.03 7,866.09
Mar 128,566.38 11,687.85
Abr 177,879.02 16,170.82
May 223,331.31 20,302.85
Jun 263,899.98 23,990.91
Jul 313,277.37 28,479.76
Ago 358,172.03 32,561.09
Set 415,489.45 37,771.77
Oct 468,286.20 42,571.47
Nov 515,204.67 46,836.79
Dic 572,530.29 52,048.21
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
Tabla 17
Variable independiente X3 - Provisiones promedio 2018
Año Mes Provisiones Provisiones Promedio
2018
Ene 70,252.82 6,386.62
Feb 129,564.03 11,778.55
Mar 203,148.68 18,468.06
Abr 262,762.25 23,887.48
May 319,563.72 29,051.25
Jun 390,072.45 35,461.13
Jul 450,047.12 40,913.37
Ago 521,337.23 47,394.29
Set 582,760.65 52,978.24
Oct 647,455.82 58,859.62
Nov 702,346.80 63,849.71
Dic 750,943.69 68,267.61
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
35
Gráfico 3
Provisiones por malas deudas 2014 - 2018
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
De acuerdo con la data recolectada en la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP,
se pudo obtener la información necesaria para las variables dependientes e
independientes, indicadas en las siguientes tablas:
3811041,275
38,184
52,048
68,268
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
80000
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Provisiones por malas deudas
Series1
Lineal (Series1)
36
Tabla 18:
Listado de data de variable independiente (gestión financiera)
Año Mes Crédito Promedio Por Deudor Análisis De Eficiencia
De Recursos Provisiones
2014
Ene 11,579.70 0.01 2,777.47
Feb 11,525.86 Decremento 0.03 Incremento 5,658.94 Incremento
Mar 11,557.39 Incremento 0.04 Incremento 9,080.82 Incremento
Abr 11,550.04 Decremento 0.06 Incremento 12,962.04 Incremento
May 11,567.01 Incremento 0.07 Incremento 17,910.89 Incremento
Jun 11,594.62 Incremento 0.09 Incremento 21,530.45 Incremento
Jul 11,620.31 Incremento 0.10 Incremento 24,981.12 Incremento
Ago 11,665.01 Incremento 0.12 Incremento 28,839.05 Incremento
Set 11,723.52 Incremento 0.13 Incremento 31,435.49 Incremento
Oct 11,744.41 Incremento 0.14 Incremento 34,490.09 Incremento
Nov 11,816.14 Incremento 0.16 Incremento 36,721.75 Incremento
Dic 12,035.53 Incremento 0.17 Incremento 38,109.62 Incremento
2015
Ene 12,053.50 Incremento 0.01 Decremento 2,764.34 Decremento
Feb 12,068.60 Incremento 0.03 Incremento 5,843.99 Incremento
Mar 12,043.62 Decremento 0.04 Incremento 8,963.15 Incremento
Abr 12,043.05 Decremento 0.06 Incremento 12,770.77 Incremento
May 12,290.67 Incremento 0.07 Incremento 16,081.07 Incremento
Jun 11,993.56 Decremento 0.08 Incremento 20,196.45 Incremento
Jul 12,064.43 Incremento 0.10 Incremento 24,265.60 Incremento
Ago 12,080.06 Incremento 0.11 Incremento 27,949.53 Incremento
Set 12,102.51 Incremento 0.13 Incremento 31,249.41 Incremento
Oct 12,093.39 Decremento 0.14 Incremento 34,705.09 Incremento
Nov 12,143.34 Incremento 0.15 Incremento 37,869.85 Incremento
Dic 12,238.92 Incremento 0.16 Incremento 41,274.67 Incremento
2016
Ene 12,171.95 Decremento 0.01 Decremento 3,494.03 Decremento
Feb 12,153.98 Decremento 0.03 Incremento 6,767.11 Incremento
Mar 12,156.56 Incremento 0.04 Incremento 10,265.06 Incremento
Abr 12,188.53 Incremento 0.06 Incremento 13,219.60 Incremento
May 12,235.76 Incremento 0.07 Incremento 16,397.93 Incremento
Jun 12,375.08 Incremento 0.08 Incremento 19,116.44 Incremento
Jul 15,360.55 Incremento 0.10 Incremento 22,666.00 Incremento
Ago 15,384.62 Incremento 0.11 Incremento 25,379.53 Incremento
Set 12,429.05 Decremento 0.12 Incremento 28,144.20 Incremento
Oct 12,526.11 Incremento 0.14 Incremento 30,479.80 Incremento
Nov 12,603.97 Incremento 0.15 Incremento 33,615.96 Incremento
Dic 12,826.20 Incremento 0.16 Incremento 38,184.21 Incremento
37
2017
Ene 12,767.94 Decremento 0.01 Decremento 4,271.49 Decremento
Feb 12,794.88 Incremento 0.03 Incremento 7,866.09 Incremento
Mar 12,764.85 Decremento 0.04 Incremento 11,687.85 Incremento
Abr 12,746.37 Decremento 0.06 Incremento 16,170.82 Incremento
May 12,739.94 Decremento 0.07 Incremento 20,302.85 Incremento
Jun 12,761.35 Incremento 0.08 Incremento 23,990.91 Incremento
Jul 12,817.54 Incremento 0.10 Incremento 28,479.76 Incremento
Ago 12,751.46 Decremento 0.11 Incremento 32,561.09 Incremento
Set 12,834.10 Incremento 0.12 Incremento 37,771.77 Incremento
Oct 12,819.99 Decremento 0.14 Incremento 42,571.47 Incremento
Nov 12,939.76 Incremento 0.15 Incremento 46,836.79 Incremento
Dic 13,041.64 Incremento 0.16 Incremento 52,048.21 Incremento
2018
Ene 12,975.83 Decremento 0.01 Decremento 6,386.62 Decremento
Feb 12,966.12 Decremento 0.03 Incremento 11,778.55 Incremento
Mar 12,919.38 Decremento 0.04 Incremento 18,468.06 Incremento
Abr 12,871.88 Decremento 0.06 Incremento 23,887.48 Incremento
May 12,854.76 Decremento 0.07 Incremento 29,051.25 Incremento
Jun 12,809.46 Decremento 0.08 Incremento 35,461.13 Incremento
Jul 12,826.78 Incremento 0.10 Incremento 40,913.37 Incremento
Ago 12,804.80 Decremento 0.11 Incremento 47,394.29 Incremento
Set 12,817.79 Incremento 0.13 Incremento 52,978.24 Incremento
Oct 12,808.26 Decremento 0.14 Incremento 58,859.62 Incremento
Nov 12,827.75 Incremento 0.15 Incremento 63,849.71 Incremento
Dic 13,010.22 Incremento 0.16 Incremento 68,267.61 Incremento
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
Tabla 19
Cartera de alto riesgo
Créditos Vigentes
(A)
Créditos Reestr. Y Refinan.
(B)
Créditos Atrasados ( C )
Créditos Totales (A+B+C) = (D)
Cartera De Alto Riesgo
(B+C) / (D)
2014
Ene 10 926 068 202 865 726 959 11 855 892 0.0784
Feb 10 997 314 205 401 758 201 11 960 917 0.0806
Mar 11 083 236 205 615 775 981 12 064 832 0.0814
Abr 11 131 229 212 385 812 183 12 155 796 0.0843
May 11 135 216 212 256 844 542 12 192 014 0.0867
Jun 11 204 556 222 704 816 794 12 244 055 0.0849
Jul 11 230 186 224 520 843 825 12 298 531 0.0869
Ago 11 339 220 225 009 858 914 12 423 142 0.0873
Set 11 434 369 224 656 841 105 12 500 130 0.0853
Oct 11 572 478 226 312 837 508 12 636 298 0.0842
Nov 11 746 637 228 243 843 383 12 818 264 0.0836
Dic 11 949 923 241 034 729 952 12 920 909 0.0751
2015
Ene 11 909 128 231 514 789 828 12 930 470 0.0790
Feb 12 015 169 228 586 804 436 13 048 191 0.0792
Mar 12 117 113 232 105 819 884 13 169 102 0.0799
Abr 12 226 777 241 785 848 298 13 316 860 0.0819
May 12 288 114 242 714 881 136 13 411 963 0.0838
Jun 12 296 432 251 530 858 005 13 405 966 0.0828
Jul 12 331 553 248 081 842 813 13 422 447 0.0813
Ago 12 442 162 254 177 869 568 13 565 907 0.0828
Set 12 588 397 256 681 872 669 13 717 747 0.0823
Oct 12 727 594 258 583 887 832 13 874 009 0.0826
Nov 12 947 674 250 518 904 946 14 103 139 0.0819
Dic 13 173 503 256 303 824 031 14 253 837 0.0758
2016
Ene 13 077 677 255 540 901 261 14 234 478 0.0813
Feb 13 215 523 252 604 909 936 14 378 063 0.0809
Mar 13 334 237 244 923 923 044 14 502 204 0.0805
Abr 13 526 004 250 672 944 025 14 720 701 0.0812
May 13 639 072 251 447 985 606 14 876 126 0.0832
Jun 13 822 592 257 693 891 621 14 971 905 0.0768
Jul 13 957 757 253 580 938 491 15 149 828 0.0787
Ago 14 163 431 249 302 935 681 15 348 414 0.0772
Set 14 449 212 255 831 932 056 15 637 099 0.0760
Oct 14 761 031 261 717 949 374 15 972 122 0.0758
Nov 15 133 500 268 282 956 640 16 358 423 0.0749
Dic 15 640 403 271 766 883 491 16 795 660 0.0688
2017
Ene 15 611 233 269 611 950 924 16 831 768 0.0725
Feb 15 815 788 270 924 996 741 17 083 453 0.0742
Mar 15 965 966 286 127 970 941 17 223 034 0.0730
Abr 16 148 337 289 831 1 007 490 17 445 659 0.0744
May 16 357 811 299 969 1 018 998 17 676 778 0.0746
Jun 16 521 269 316 845 1 008 334 17 846 448 0.0743
Jul 16 706 956 336 409 1 037 413 18 080 778 0.0760
Ago 16 898 696 350 954 1 044 423 18 294 073 0.0763
Set 17 184 414 362 599 1 044 981 18 591 995 0.0757
Oct 17 333 479 367 623 1 090 928 18 792 029 0.0776
Nov 17 676 274 365 716 1 090 117 19 132 107 0.0761
Dic 17 912 066 373 407 1 032 931 19 318 404 0.0728
2018
Ene 17 820 318 384 883 1 106 621 19 311 822 0.0772
Feb 17 915 221 381 157 1 170 268 19 466 645 0.0797
Mar 17 988 146 390 600 1 222 517 19 601 264 0.0823
Abr 18 099 829 382 583 1 258 896 19 741 308 0.0831
May 18 208 349 402 205 1 249 633 19 860 187 0.0832
Jun 18 228 327 406 524 1 274 277 19 909 128 0.0844
Jul 18 249 657 405 489 1 297 336 19 952 482 0.0853
Ago 18 312 497 418 711 1 355 335 20 086 543 0.0883
Set 18 465 361 432 036 1 370 528 20 267 926 0.0889
Oct 18 656 765 430 705 1 414 081 20 501 551 0.0900
Nov 18 951 060 449 982 1 374 662 20 775 703 0.0878
Dic 19 198 365 470 214 1 327 377 20 995 956 0.0856
f Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
40
Gráfico 4
Cartera de alto riesgo 2014 – 2018
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
Tabla 20
Variable dependiente Y1 - Análisis de eficiencia 2014
Año Mes Ingresos
Financieros
Gastos del Personal Promedio
Análisis de Eficiencia
2014
Ene 228,654.38 373,213.57 0.6127
Feb 437,126.02 91,026.87 4.8022
Mar 667,907.15 149,570.89 4.4655
Abr 894,084.38 210,305.76 4.2514
May 1,129,665.09 272,728.63 4.1421
Jun 1,357,789.37 335,854.47 4.0428
Jul 1,593,355.18 399,070.40 3.9927
Ago 1,831,515.56 461,779.73 3.9662
Set 2,065,310.62 524,124.32 3.9405
Oct 2,306,390.70 588,055.44 3.9221
Nov 2,540,325.89 652,879.60 3.8910
Dic 2,790,929.29 715,425.45 3.9011
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
0.0751 0.0758
0.0688 0.0728
0.0856
-
0.0100
0.0200
0.0300
0.0400
0.0500
0.0600
0.0700
0.0800
0.0900
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Cartera de alto riesgo
Series1
Lineal (Series1)
41
Tabla 21
Variable dependiente Y1 - Análisis de eficiencia 2015
Año Mes Ingresos
Financieros
Gastos del Personal Promedio
Análisis de Eficiencia
2015
Ene 244,710.65 406,184.29 0.6025
Feb 472,070.40 98,745.64 4.7807
Mar 720,477.04 164,369.92 4.3833
Abr 961,861.82 232,909.52 4.1298
May 1,212,755.07 302,659.07 4.0070
Jun 1,459,414.11 372,311.63 3.9199
Jul 1,712,058.98 441,647.48 3.8765
Ago 1,968,319.39 510,374.93 3.8566
Set 2,218,913.07 579,996.20 3.8257
Oct 2,474,849.00 651,163.48 3.8007
Nov 2,729,526.64 723,906.71 3.7706
Dic 2,996,910.44 799,124.58 3.7502
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
Tabla 22
Variable dependiente Y1 - Análisis de eficiencia 2016
Año Mes Ingresos
Financieros
Gastos del Personal Promedio
Análisis de Eficiencia
2016
Ene 262,254.33 455,952.18 0.5752
Feb 513,199.62 111,656.84 4.5962
Mar 782,588.87 188,082.70 4.1609
Abr 1,046,508.50 265,587.58 3.9404
May 1,317,888.87 343,604.29 3.8355
Jun 1,590,652.30 424,997.86 3.7427
Jul 1,869,104.66 507,115.82 3.6858
Ago 2,156,249.16 587,671.04 3.6691
Set 2,432,065.68 669,550.16 3.6324
Oct 2,721,252.54 754,470.83 3.6068
Nov 3,007,476.88 840,793.55 3.5770
Dic 3,314,171.81 928,539.94 3.5692
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
42
Tabla 23
Variable dependiente Y1 - Análisis de eficiencia 2017
Año Mes Ingresos
Financieros
Gastos del Personal Promedio
Análisis de Eficiencia
2017
Ene 307,204.91 533,046.04 0.5763
Feb 587,973.97 135,050.59 4.3537
Mar 892,784.78 221,969.88 4.0221
Abr 1,189,717.45 309,778.01 3.8405
May 1,506,706.61 396,787.87 3.7973
Jun 1,824,390.45 485,629.23 3.7568
Jul 2,155,880.75 576,098.86 3.7422
Ago 2,488,794.86 666,869.26 3.7321
Set 2,822,573.37 759,205.92 3.7178
Oct 3,164,476.48 853,790.58 3.7064
Nov 3,502,200.00 949,474.72 3.6886
Dic 3,851,402.91 1,047,436.13 3.6770
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
Tabla 24
Variable dependiente Y1 - Análisis de eficiencia 2018
Año Mes Ingresos
Financieros
Gastos del Personal Promedio
Análisis de Eficiencia
2018
Ene 355,014.75 600,902.56 0.5908
Feb 674,740.70 150,578.27 4.4810
Mar 1,033,745.19 246,092.30 4.2006
Abr 1,390,122.77 346,082.49 4.0167
May 1,753,352.04 447,362.16 3.9193
Jun 2,105,106.46 548,325.37 3.8392
Jul 2,471,791.75 649,034.50 3.8084
Ago 2,836,336.92 749,220.04 3.7857
Set 3,189,824.54 850,496.81 3.7505
Oct 3,560,598.76 954,352.29 3.7309
Nov 3,921,428.81 1,059,578.10 3.7009
Dic 4,298,884.95 1,167,909.80 3.6808
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
43
Gráfico 5
Análisis de eficiencia del personal 2014 - 2018
27,214
33,038
36,120 36,43135,070
0
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
30,000
35,000
40,000
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Análisis de eficiencia del personal
Series1
Lineal (Series1)
44
Tabla 25:
Listado de data de variable dependiente (rentabilidad)
Año Mes Ingreso Por Crédito Colocado Análisis De Eficiencia
Del Personal Utilidad Neta
2014
Ene 18,556.00 0.61 1834.41
Feb 35,363.75 Incremento 4.80 Incremento 3254.77 Incremento
Mar 54,001.65 Incremento 4.47 Decremento 4913.30 Incremento
Abr 72,345.19 Incremento 4.25 Decremento 6419.83 Incremento
May 99,704.85 Incremento 4.14 Decremento 8893.79 Incremento
Jun 119,850.08 Incremento 4.04 Decremento 10571.81 Incremento
Jul 140,756.08 Incremento 3.99 Decremento 12686.35 Incremento
Ago 161,787.41 Incremento 3.97 Decremento 15017.26 Incremento
Set 182,397.53 Incremento 3.94 Decremento 17948.81 Incremento
Oct 203,599.39 Incremento 3.92 Decremento 20436.11 Incremento
Nov 224,289.37 Incremento 3.89 Decremento 23340.62 Incremento
Dic 246,274.54 Incremento 3.90 Incremento 27214.40 Incremento
2015
Ene 21,454.02 Decremento 0.60 Decremento 2518.18 Decremento
Feb 41,347.65 Incremento 4.78 Incremento 4578.13 Incremento
Mar 63,348.12 Incremento 4.38 Decremento 7634.06 Incremento
Abr 84,636.08 Incremento 4.13 Decremento 9649.97 Incremento
May 106,733.07 Incremento 4.01 Decremento 12222.17 Incremento
Jun 128,446.47 Incremento 3.92 Decremento 15138.67 Incremento
Jul 150,778.89 Incremento 3.88 Decremento 17568.73 Incremento
Ago 173,125.51 Incremento 3.86 Decremento 20588.13 Incremento
Set 195,142.03 Incremento 3.83 Decremento 23445.03 Incremento
Oct 217,578.25 Incremento 3.80 Decremento 26295.41 Incremento
Nov 239,710.51 Incremento 3.77 Decremento 28904.80 Incremento
Dic 263,189.77 Incremento 3.75 Decremento 33037.79 Incremento
2016
Ene 23,027.82 Decremento 0.58 Decremento 2552.98 Decremento
Feb 45,122.40 Incremento 4.60 Incremento 4946.64 Incremento
Mar 68,804.55 Incremento 4.16 Decremento 8085.11 Incremento
Abr 92,133.64 Incremento 3.94 Decremento 10951.95 Incremento
May 116,249.89 Incremento 3.84 Decremento 13827.47 Incremento
Jun 140,269.36 Incremento 3.74 Decremento 16866.53 Incremento
Jul 164,926.64 Incremento 3.69 Decremento 19397.65 Incremento
Ago 190,173.37 Incremento 3.67 Decremento 22833.91 Incremento
Set 214,726.30 Incremento 3.63 Decremento 26043.33 Incremento
Oct 240,266.44 Incremento 3.61 Decremento 29312.60 Incremento
45
Nov 265,697.64 Incremento 3.58 Decremento 32086.28 Incremento
Dic 292,768.38 Incremento 3.57 Decremento 36119.66 Incremento
2017
Ene 26,758.04 Decremento 0.58 Decremento 2609.89 Decremento
Feb 51,394.12 Incremento 4.35 Incremento 4839.33 Incremento
Mar 78,313.76 Incremento 4.02 Decremento 7876.60 Incremento
Abr 104,427.81 Incremento 3.84 Decremento 10093.34 Incremento
May 132,576.64 Incremento 3.80 Decremento 13309.28 Incremento
Jun 160,485.05 Incremento 3.76 Decremento 16857.99 Incremento
Jul 189,619.75 Incremento 3.74 Decremento 20229.72 Incremento
Ago 218,902.57 Incremento 3.73 Decremento 23969.11 Incremento
Set 248,410.47 Incremento 3.72 Decremento 27299.82 Incremento
Oct 278,634.91 Incremento 3.71 Decremento 30571.87 Incremento
Nov 308,358.28 Incremento 3.69 Decremento 33734.75 Incremento
Dic 339,510.54 Incremento 3.68 Decremento 36430.67 Incremento
2018
Ene 31,370.88 Decremento 0.59 Decremento 2949.87 Decremento
Feb 59,646.45 Incremento 4.48 Incremento 5317.59 Incremento
Mar 91,300.81 Incremento 4.20 Decremento 8004.54 Incremento
Abr 122,881.29 Incremento 4.02 Decremento 10961.13 Incremento
May 155,048.82 Incremento 3.92 Decremento 14224.03 Incremento
Jun 186,043.33 Incremento 3.84 Decremento 16090.98 Incremento
Jul 218,354.52 Incremento 3.81 Decremento 19260.17 Incremento
Ago 250,535.54 Incremento 3.79 Decremento 21970.99 Incremento
Set 281,680.13 Incremento 3.75 Decremento 24656.14 Incremento
Oct 314,237.88 Incremento 3.73 Decremento 27780.48 Incremento
Nov 345,945.56 Incremento 3.70 Decremento 30930.89 Incremento
Dic 379,139.69 Incremento 3.68 Decremento 35070.04 Incremento
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
46
Debido a que las variables: Ingresos por Créditos colocados y utilidad neta, se halla de
forma directa gracias a la base de datos de la SBS, graficamos a continuación la tendencia
que han tenido durante el transcurso de 2014 a 2018
Gráfico 6
Ingreso por Crédito colocados 2014 - 2018
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
Gráfico 7
Utilidad neta 2014 - 2018
Fuente: Superintendencia de Banca y Seguros Elaboración: Propia
27,214
33,038
36,120 36,43135,070
0
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
30,000
35,000
40,000
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Ingresos por creditos colocados
Series1
Lineal (Series1)
27,214
33,038
36,120 36,43135,070
0
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
30,000
35,000
40,000
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Utilidad neta
Series1
Lineal (Series1)
47
Contrastación de hipótesis
A continuación, se muestra la contrastación de todas las tres hipótesis, para esto se
utilizará la tabulación cruzada y Chi Cuadrada, y la prueba estadística de R Pearson, la
cual nos permitirá hallar los resultados esperados.
Primera hipótesis especifica:
a) Hipótesis nula (H0)
NO existe una influencia entre la eficiente gestión financiera y la calidad de la
cartera de Créditos colocados por las Cajas de Ahorro y Crédito en el Perú
b) Hipótesis alternativa (H1)
SI existe una influencia entre la eficiente gestión financiera y la calidad de la cartera
de Créditos colocados por las Cajas de Ahorro y Crédito en el Perú
c) Nivel de significación (α)
Se ha estimado un nivel de significación de: α= 5% y los grados de libertad
correspondiente para hallar el punto crítico.
𝑥𝑐2(𝑓 − 1)1(𝑐 − 1)1𝑔𝑙 = 𝑥𝑐1𝑔𝑙
2 = 3.8415
d) Calculo estadístico
Con la información anterior, se obtuvo como punto crítico: 3.8415. Ahora, tomando
en cuenta ello se procede a calcular la tabulación cruzada y Chi Cuadrada para la
primera hipótesis.
48
Tabla 26
Resultado de prueba estadística de primera hipótesis
PRUEBA ESTADÍSTICA RESULTADO CONCLUSIÓN
Chi-cuadrada de Pearson 2.340
Se acepta la hipótesis nula
2.340 < 3.8415
r de Pearson 0.199156 Existe una correlación muy baja. 0
< r < 0.2
Elaboración: propia
e) Interpretación
De acuerdo con la chi cuadrada de Pearson el resultado para la primera hipótesis
es: 2.340 < 3.8415, razón por la cual se acepta la hipótesis nula y se rechaza la
hipótesis alterna. Con ello, inferimos que NO existe una influencia entre la eficiente
gestión financiera y la calidad de la cartera de Créditos colocados por las Cajas de
Ahorro y Crédito en el Perú.
3.8415 2.340
Se rechaza H0
Se acepta H0
49
Segunda hipótesis especifica:
a) Hipótesis nula (H0)
NO existe una influencia entre el empleo de los recursos y el análisis de eficiencia
del personal de las Cajas de Ahorro y Crédito del Perú
b) Hipótesis alternativa (H1)
SI existe una influencia entre el empleo de los recursos y el análisis de eficiencia
del personal de las Cajas de Ahorro y Crédito del Perú
c) Nivel de significación (α)
Se ha estimado un nivel de significación de: α= 5% y los grados de libertad
correspondiente para hallar el punto crítico.
𝑥𝑐2(𝑓 − 1)1(𝑐 − 1)1𝑔𝑙 = 𝑥𝑐1𝑔𝑙
2 = 3.8415
d) Calculo estadístico
Con la información anterior, se obtuvo como punto crítico: 3.8415. Ahora, tomando
en cuenta ello se procede a calcular la tabulación cruzada y Chi Cuadrada para la
segunda hipótesis.
Tabla 27:
Resultado de prueba estadística de segunda hipótesis
PRUEBA ESTADÍSTICA RESULTADO CONCLUSIÓN
Chi-cuadrada de Pearson 0.486
Se acepta la hipótesis nula
0.486 < 3.8415
r de Pearson 0.0907374 Existe una correlación muy baja. 0
< r < 0.2
Elaboración: propia
50
e) Interpretación
De acuerdo con la chi cuadrada de Pearson el resultado para la segunda hipótesis
es: 0.486 < 3.8415, razón por la cual se acepta la hipótesis nula y se rechaza la
hipótesis alterna. Con ello, inferimos que NO existe una influencia entre el empleo
de los recursos y el análisis de eficiencia del personal
3.8415 0.486
Se rechaza H0
Se acepta H0
51
Hipótesis del Objetivo Específico 3:
a) Hipótesis nula (H0)
NO existe una influencia entre la capacidad de fortalecimiento patrimonial y la
utilidad de las Cajas de Ahorro y Crédito del Perú
b) Hipótesis alternativa (H1)
SI existe una influencia entre la capacidad de fortalecimiento patrimonial y la utilidad
de las Cajas de Ahorro y Crédito del Perú
c) Nivel de significación (α)
Se ha estimado un nivel de significación de: α= 5% y los grados de libertad
correspondiente para hallar el punto crítico.
𝑥𝑐2(𝑓 − 1)1(𝑐 − 1)1𝑔𝑙 = 𝑥𝑐1𝑔𝑙
2 = 3.8415
d) Calculo estadístico
Con la información anterior, se obtuvo como punto crítico: 3.8415. Ahora, tomando
en cuenta ello se procede a calcular la tabulación cruzada y Chi Cuadrada para la
tercera hipótesis.
Tabla 28:
Resultado de prueba estadística de tercera hipótesis
PRUEBA ESTADÍSTICA RESULTADO CONCLUSIÓN
Chi-cuadrada de Pearson 59.000
Se rechaza la hipótesis nula
59.000 > 3.8415
r de Pearson 1 Existe una correlación positiva
perfecta r = 1
Elaboración: propia
52
e) Interpretación
De acuerdo con la chi cuadrada de Pearson el resultado para la primera hipótesis
es: 59.000 > 3.8415, razón por la cual se acepta la hipótesis nula y se rechaza la
hipótesis alterna. Con ello, inferimos que SI existe una influencia entre la capacidad
de fortalecimiento patrimonial y la utilidad de las Cajas de Ahorro y Crédito del Perú
3.8415 59.0000
Se rechaza H0
Se acepta H0
53
3.2. Discusión
1. La presente investigación obtuvo como resultado que NO existe una relación
positiva entre la gestión financiera y la rentabilidad de las Cajas Municipales del
Perú, debido a que en los dos primeros objetivos se aceptó la hipótesis nula ya que
el resultado del chi cuadrado de Pearson fue menor al punto crítico establecido de
3.8415 y un nivel de significancia del 5%, además se pudo determinar qué calidad
de la cartera de Créditos colocados por las Cajas ha ido incrementado de manera
acelerada, sin embargo el Crédito promedio obtuvo una menor aceleración
desproporcionada a su variable en comparación.
2. En base al precedente de la intervención de la Caja Municipal de Ahorro y Crédito
Pisco en el año 2014, se generó mucha desconfianza en aquel entonces acerca de
la gestión financiera de las cajas, sin embargo, hay más razones por la cual una
caja puede verse afectada o en problemas tales como la mayor competencia,
desaceleración económica, o segmentos de negocios poco esperanzadores en los
cuales desea competir (FPCMAC, 2016). No obstante, es vital reconocer la
importancia del fortalecimiento patrimonial con la reinversión de utilidades porque
en el caso de cajas municipales, los accionistas o municipios no cuentan con los
recursos necesarios para aporte de capital y se debe optar por otras fuentes de
financiamiento. El gran problema con la Caja Pisco dio una lección clara acerca de
la prioridad que se le debe dar al fortalecimiento patrimonial. Con los datos
recolectados, podemos apreciar que sí existe una relación directa entre la
capacidad de fortalecimiento patrimonial y la utilidad de las Cajas de Ahorro y
Crédito del Perú, porque mientras mayor sea la utilidad, las cajas municipales
podrán reinvertir y obtener más resultados, gracias a que podrá aumentar la
cantidad de créditos a ofrecer (colocaciones). De igual manera, es importante
considerar que las utilidades que se obtengan siempre forman parte de los
presupuestos del siguiente año de las municipalidades provinciales y esto no
siempre es beneficioso para las cajas porque reduce y limita su crecimiento a
comparación de otras entidades del mercado microfinanciero.
3. Por otro lado, se pudo corroborar que en el tercer objetivo se estableció una notoria
superioridad de la prueba estadística del Chi Cuadrado de Pearson con un
resultado de 59.000 y de esta manera aceptando la hipótesis alterna que determina
que SI existe una influencia entre la utilidad de las Cajas Municipales y la capacidad
54
de fortalecimiento patrimonial. Sin embargo, es importante acotar que hubo un
estancamiento del incremento de la utilidad neta entre el año 2017 al año 2018 que
se vio reflejado de manera opuesta en las provisiones que en ese año obtuvo su
mayor incremento de un monto aproximando de poco más 15,000 al mes de
diciembre del 2018.
3.3. Conclusiones
1. Se concluye en primera instancia que el Crédito promedio por deudor NO se
relaciona de manera directa con el indicador de rentabilidad de ingresos por
Créditos colocados, donde a lo largo de los 5 años establecido de estudio de
manera mensual el Crédito promedio mantiene como promedio un resultado
cercano a 12,000 que se presenta en todos los meses con leves variaciones, donde
el ingreso por Crédito colocado es más volátil en los resultados puesto que
mantiene un alza de gran notoriedad al transcurrir los meses y alcanzando el pico
más alto en el mes de diciembre del 2018 con un monto de 379,139. La
investigación presenta un análisis de la cartera de alto riesgo que toma las variables
de Créditos vigentes, Créditos reestructurados y refinanciados, además de los
Créditos atrasados que arrojo como cifra más alta en el mes de octubre del año
2018 con un promedio de 0.0900 que nos da a entender que presentan las Cajas
Municipales Créditos riesgosos cercanos a llegar al 10% del total de carteras que
manejan las Cajas Municipales.
2. En cuando al análisis de eficiencia de los recursos y análisis de eficiencia del
personal, podemos concluir que ninguna de los dos está relacionada entre sí, lo
cual también se ha podido reflejar en los gráficos. Por lo tanto, un incremento o
decremento en el índice de eficiencia de los recursos no se vera reflejado en el
comportamiento de eficiencia del personal. No obstante, es resaltante la
disminución de ambas ratios ya que entre el año 2014 al 2018 hubo un decremento
de 5.64% en la eficiencia del personal lo cual coincide con el decremento de la
eficiencia de recursos que de 3.69%, esta tendencia se puede reflejar en ambos
ratios, aunque mensualmente estas varíen de forma distinta, provocando que ante
su comparación en el programa Minitab, estas tengan una correlación muy baja
entre sí.
3. Finalmente, las provisiones por malas deudas tienen una relación directa con la
utilidad neta, ya que según nuestro trabajo de investigación están perfectamente
55
correlacionadas provocando de esta manera que cuando haya un incremento o
decremento las provisiones por malas deudas de forma paralela la tendencia de la
utilidad neta de la empresa va acorde a ese comportamiento. Esto se puede reflejar
en los mismos datos de la investigación ya que entre el año 2014 al 2018 hay un
incremento en las provisiones de 79%, mientras que por el lado de la utilidad neta
hubo un incremento entre el mismo lapso de 28%. La tendencia que hay entre
ambas es igual y ese incremento va constante cada uno de los años. Si bien, el
incremento de provisiones genera que el margen operativo se vea afectado, estas
provisiones son necesarios para cualquier Caja de Ahorro y va de acuerdo al riesgo
que existe hacia los Créditos brindados, aunque afecten la rentabilidad de las
mismas Cajas de Ahorro.
56
3.4. Recomendaciones
1. En primer lugar, se recomienda a las Cajas Municipales disminuir su cartera de
Créditos de alto riesgos para obtener un incremento en su rentabilidad, y que a más
información puedan manejar de sus clientes se verá reflejado en la toma de
decisiones para disminuir ese riesgo presente en los Créditos otorgados y puedan
solicitar mayores garantías que aseguren los montos concedidos con mayor
fiabilidad. Por otro lado, en los próximos años se pronostica un incremento del
sector microfinanciera y las Cajas Municipales se verán favorecidas en sus ingresos
por Créditos colocados, sin embargo, sin una correcta gestión financiera esa
oportunidad se puede convertir en una amenaza que deben ser minuciosos para
encontrar ese equilibrio esperado por las Cajas Municipales.
2. En segundo lugar, es necesario que la empresa pueda controlar eficientemente los
gastos del personal, para que de esta manera se pueda obtener un beneficio
económico o posibilidad de fortalecer el patrimonio. El control es vital para toda
empresa, por lo tanto, las Cajas Municipales tendrán que tomar medidas de
planificación más adecuadas para reducir dichos gastos.
3. En tercer lugar, es necesario que se tomen medidas acerca de los Créditos que se
dan en las Cajas Municipales, ya que el alto riesgo que conlleva cada uno de ellos
genera que haya un incremento en las provisiones de malas deudas, lo cual afecta
en la rentabilidad de la empresa. Esto también afecta en el fortalecimiento
patrimonial, que básicamente ayudaría a que las Cajas puedan hacer uso de dicho
dinero para generar reinvertir incrementando sus reservas o hacer obras de
beneficio social de acuerdo a lo que establezca el Comité Directivo, dentro de las
prioridades fijadas en el Plan de Desarrollo Provincial.
57
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60
Anexos
Anexo 1: Resultados en Minitab de las variables
Estadísticas tabuladas: CRÉDITO PROM; INGRESO X CRÉDITO COLOCADO
Filas: CRÉDITO PROM Columnas: INGRESO X CRÉDITO COLOCADO
0 1 Todo
0 3 20 23
13.04 86.96 100.00
75.00 36.36 38.98
5.08 33.90 38.98
1.559 21.441
1.3311 0.0968
1 1 35 36
2.78 97.22 100.00
25.00 63.64 61.02
1.69 59.32 61.02
2.441 33.559
0.8504 0.0618
Todo 4 55 59
6.78 93.22 100.00
100.00 100.00 100.00
6.78 93.22 100.00
Contenido de la celda: Conteo
% de la fila
% de columna
% del total
Conteo esperado
Contribución a Chi-cuadrada
Chi-cuadrada de Pearson = 2.340; GL = 1; Valor p = 0.126
Chi-cuadrada de la tasa de verosimilitud = 2.302; DF = 1; Valor p = 0.129
* NOTA * 2 celdas con conteos esperados menores que 5
Prueba exacta de Fisher: Valor p = 0.288966
r de Pearson 0.199156
Rho de Spearman 0.199156
61
Estadísticas tabuladas: ANALISIS DE EFICIENCIA; ANALISIS DE EFICIENCIA DEL
PERS
Filas: ANALISIS DE EFICIENCIA Columnas: ANALISIS DE EFICIENCIA DEL PERS
0 1 Todo
0 4 0 4
100.00 0.00 100.00
7.55 0.00 6.78
6.78 0.00 6.78
3.593 0.407
0.04605 0.40678
1 49 6 55
89.09 10.91 100.00
92.45 100.00 93.22
83.05 10.17 93.22
49.407 5.593
0.00335 0.02958
Todo 53 6 59
89.83 10.17 100.00
100.00 100.00 100.00
89.83 10.17 100.00
Contenido de la celda: Conteo
% de la fila
% de columna
% del total
Conteo esperado
Contribución a Chi-cuadrada
Chi-cuadrada de Pearson = 0.486; GL = 1
Chi-cuadrada de la tasa de verosimilitud = 0.890; GL = 1
* ADVERTENCIA * 1 celdas con conteos esperados menores que 1
* ADVERTENCIA * La aproximación de Chi-cuadrada probablemente es no válida
* NOTA * 2 celdas con conteos esperados menores que 5
Prueba exacta de Fisher: Valor p = 1
r de Pearson 0.0907374
Rho de Spearman 0.0907374
62
Estadísticas tabuladas: PROVISIONES; UTILIDAD NETA
Filas: PROVISIONES Columnas: UTILIDAD NETA
0 1 Todo
0 4 0 4
100.0 0.0 100.0
100.0 0.0 6.8
6.78 0.00 6.78
0.271 3.729
51.271 3.729
1 0 55 55
0.0 100.0 100.0
0.0 100.0 93.2
0.00 93.22 93.22
3.729 51.271
3.729 0.271
Todo 4 55 59
6.8 93.2 100.0
100.0 100.0 100.0
6.78 93.22 100.00
Contenido de la celda: Conteo
% de la fila
% de columna
% del total
Conteo esperado
Contribución a Chi-cuadrada
Chi-cuadrada de Pearson = 59.000; GL = 1
Chi-cuadrada de la tasa de verosimilitud = 29.252; GL = 1
* ADVERTENCIA * 1 celdas con conteos esperados menores que 1
* ADVERTENCIA * La aproximación de Chi-cuadrada probablemente es no válida
* NOTA * 3 celdas con conteos esperados menores que 5
Prueba exacta de Fisher: Valor p = 0.0000022
r de Pearson 1
Rho de Spearman 1
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