Análisis cíclico y modelación econométrica de la mora legal bancaria por actividad económica de 1999-2013

Abstract

El Sistema Financiero Nacional posee un rol fundamental en el funcionamiento de la economía. Instituciones financieras sólidas y solventes logran que los recursos financieros se trasladen de forma eficiente desde los agentes superavitarios a los deficitarios, permitiendo el aprovechamiento de las oportunidades de negocios, producción y consumo. La morosidad es la causa principal de las dificultades de algunos sistemas financieros, ya que compromete la viabilidad a largo plazo de las instituciones financieras y, por ende, de todo el sistema económico. Por ello, se pretende analizar la morosidad para el Sistema Financiero Nacional, con el fin de determinar las causas macroeconómicas de su origen. Lo anterior con el propósito de obtener información útil para la toma de decisiones de los agentes económicos. Se analiza la mora total y por plazo, donde el corto plazo es mora con menos de 90 días de atraso y el largo plazo es mora con más de 90 días de atraso. A su vez, la banca pública y la banca privada –al representar la mayor proporción de crédito otorgado se desagregan por actividad económica y por todo el Sistema Financiero Nacional. Las actividades económicas elegidas son: agricultura, comercio, construcción, consumo, industria y servicios que corresponden a las actividades con más proporción de crédito otorgado al sector privado. Cabe destacar que la mora total presenta datos desde enero 1999 a noviembre 2013, mientras que los datos disponibles de la mora a corto y largo plazo son de enero 2008 a noviembre 2013. La comparación de tendencias y resultados para los dos horizontes temporales permitiría identificar cambios estructurales, debido a los efectos del cambio en el régimen cambiario y la crisis financiera; sin embargo, no sería posible separar los efectos de ambos fenómenos. Para la explicación de la morosidad, se utilizaron tres tipos de análisis: descriptivo (gráfico), cíclico y econométrico. El descriptivo se basa en la ubicación de tendencias conjuntas entre variables. El cíclico es un análisis de persistencia y volatilidad de los ciclos de las variables utilizadas, los cuales fueron calculados mediante el filtro Hodrick-Prescott. El análisis econométrico corresponde a la especificación y estimación de modelos de corrección de errores, modelos de datos de panel y modelos de Vectores Autorregresivos Cointegrados (VECM), con el fin de explicar la mora con las demás variables macroeconómicas. Cada uno de estos análisis se separa para la mora total, de corto y largo plazo, por actividad económica y por el SFN, banca pública y privada. Existe evidencia de un comportamiento diferenciado en la mora por plazo, horizonte temporal, actividad económica y si pertenece al SFN agregado o a la banca pública o privada. Además, el IPC y el tipo de cambio son variables relevantes en la explicación de la mora, mientras que el Imae respectivo no posee un efecto fuerte, lo cual era esperado. Uno de los aspectos más importantes es la existencia de relaciones estables de equilibrio de largo plazo (cointegración) entre la mora y diversas variables macroeconómicas, ello agregando las variables por actividad económica para el SFN, la banca pública y privada. Esto permite obtener información importante para los diseñadores de política y agentes económicos para una mejor toma de decisiones, así como el efecto de estas sobre la morosidad y, por ende, sobre la estabilidad del sistema financiero. Como recomendaciones para futuras investigaciones están: un análisis más profundo de la relación entre los ciclos real y financiero y la mora bancaria por plazo y actividad económica, ello utilizando distintos tipos de modelos incluyendo los no lineales; el cálculo y comparación del poder predictivo sobre la mora bancaria de diferentes tipos de modelos, entre ellos, los utilizados en este estudio, con el fin de determinar el mejor tipo de modelo a utilizar para la predicción de la mora legal; finalmente, se sugiere diseñar, especificar y estimar un modelo de equilibrio general estocástico dinámico para el sector financiero costarricense.