La Curiosa Historia Del Tulipan

ANÁLISIS DE LA MOROSIDAD DE LAS INSTITUCIONES MICROFINANCIERAS (IMF) EN EL PERÚ

I- MARCO TEORICO

El término “microfinanzas” según (Ledgerwood 1999) << alude a la provisión de servicios financieros a clientes de bajos ingresos, incluyendo a aquellos que son laboralmente independientes>>. Los servicios financieros incluyen ahorros y créditos aunque en algunos casos también se tiene la provisión de seguros. Las instituciones que se dedican a estas actividades son denominadas Instituciones Microfinancieras (IMF).

Como cualquier intermediario financiero las IMF están expuestas al problema del riesgo del crédito, es decir, se encuentran expuestas a enfrentar el retraso en el pago de los créditos que han otorgado y, en algunos casos, pueden enfrentarse al incumplimiento total en el pago. Los mercados de créditos en general son ineficientes debido al problema de información asimétrica que ellos envuelven (Stiglitz y Weiss, 1981; Stiglitz 1996; Virmani 1982). La naturaleza de las transacciones financieras es distinta al de 26otras transacciones económicas, porque en ellas se establece un contrato en el que se intercambia dinero por la promesa de pago futuro del dinero que se presta. Este rasgo promisorio de las transacciones financieras hace necesario que quiénes otorgan crédito y quiénes lo reciben dispongan de la mayor cantidad posible de información para determinar el riesgo del crédito; de un contexto económico estable donde puedan establecer correctamente la madurez de los contratos; de precios que fluctúen libremente para reflejar los riesgos del crédito y de reglas claras y precisas para hacer que los contratos se cumplan y los conflictos, en caso de producirse, se resuelvan satisfactoriamente para ambas partes.

Como ya ha sido mencionado, el problema de una elevada cartera morosa constituye un serio problema que compromete la viabilidad de largo plazo de la institución y finalmente del propio sistema. En efecto, la fragilidad de una institución financiera debido a altos niveles de morosidad de sus créditos conlleva inicialmente a un problema de liquidez, que en el largo plazo, si es recurrente y si la institución no posee líneas de créditos de contingencia, se convierte en uno de solvencia que, que determina, probablemente, la liquidación de la institución (Freixas y Rochet, 1998). En el caso específico de las IMF, estudios han demostrado que elevados niveles de morosidad conducen al fracaso de estas entidades (Huppi y Feder, 1990)

La mayor parte de trabajos que intentan explicar cuáles son los factores que determinan la morosidad bancaria abordan el tema desde enfoques micro o macroeconómicos exclusivamente, sin adoptar una perspectiva global que incluya conjuntamente ambos aspectos.

No existe un modelo teórico que analice de manera general los factores que determinan la morosidad bancaria ya que la mayoría de modelos teóricos analizan el efecto exclusivo de determinadas variables por separado. La aproximación global se ha realizado principalmente desde una perspectiva empírica, con el objeto de encontrar aquellas variables que mejor contribuyan a determinar la tasa de morosidad observada.

En este sentido, en el trabajo de Saurina (1998) se demuestra empíricamente la importancia conjunta de los factores agregados (evolución de la economía, demanda agregada, tasa de desempleo, salarios, etc.) y de los factores específicos a la política crediticia de cada entidad (cuota de mercado, tasa de crecimiento de las colocaciones, 27políticas de incentivos, niveles de eficiencia y solvencia, etc.) sobre la tasa de morosidad de las cajas de ahorro españolas.

A continuación y siguiendo el esquema de Saurina (1998) se revisará brevemente la literatura existente sobre los determinantes de la morosidad bancaria con el propósito de extraer hipótesis que posteriormente puedan se validadas empíricamente.

• Factores Macroeconómicos

Son relativamente comunes los modelos que explican los determinantes macroeconómicos que generan la quiebra de una empresa. Saurina (1998) << sostiene que, debido a la naturaleza de los problemas financieros que atraviesan las empresas que quiebran, la morosidad es un paso previo a dicha quiebra aunque no necesariamente una empresa morosa terminará quebrando>>. De esta manera utiliza algunas de las conclusiones teóricas de modelos que tratan quiebras de empresas para explicar los determinantes agregados de la morosidad.

Una conclusión compartida por los modelos teóricos y empíricos es que existe una relación negativa entre ciclo económico y morosidad. Sin embargo, esta relación puede ser afectada por las variables que se usan para medir el ciclo. Adicionalmente, se debe evaluar si la relación entre morosidad y ciclo es sincronizada o incluye rezagos, es decir si es la tasa de crecimiento corriente de la economía determina la morosidad actual, o si periodos previos de expansión generaron una mejor capacidad de pago futura de los agentes y por lo tanto menores tasas de morosidad posteriores.

Las mayores restricciones de liquidez pueden generar problemas en la capacidad de pagos. Por ejemplo, un aumento generalizado de los salarios, del precio de las materias primas o de los tipos de interés activos puede reducir la capacidad de pago de las empresas o familias (un incremento en los salarios mejora su capacidad de pago).

Mayores niveles de endeudamiento (medido como porcentaje del PBI o del ingreso medio) pueden aumentar las dificultades de los agentes para hacer frente a sus compromisos, ya sea por el lado del mayor peso del servicio de la deuda como por el menor acceso a créditos nuevos ya que niveles de apalancamiento más alto hacen más difícil obtener financiación adicional. Sin embargo, Davis (1992) y Petersen y Rajan.

Esta parte del documento se basa en el mencionado trabajo de Saurina (1998) 28(1994) demuestran que, para el sistema financiero japonés los bancos están dispuestos a financiar a las empresas en periodos de dificultades aún cuando el nivel de endeudamiento de estas últimas sea elevado. Wadhwani (1984 y 1986) deriva un modelo teórico en el que supone que las empresas operan en mercados imperfectos y obtiene que la probabilidad de quiebra de una empresas está relacionada con los salarios, los precios de las materias primas, los tipos de interés reales y nominales, el cociente entre endeudamiento y el valor de mercado de las empresas y de la demanda agregada real. De manera similar Davis (1992) utiliza la tasa de crecimiento del PBI, los salarios y precios reales de las materias primas, los tipos de interés y el ratio de endeudamiento sobre PBI para explicar el ratio de quiebras empresariales en algunos países de la OCDE. Freixas (1994) introduce mediciones de expectativas, la oferta monetaria, la demanda agregada real, la inflación y el endeudamiento del sector privado sobre el PBI, el salario real y los tipos de interés reales. Brookes (1994) explica la probabilidad de mora en el pago de los créditos hipotecarios de las familias como función del nivel de renta, del ratio de servicio de deuda, del cociente entre la riqueza neta del sector privado y el número de créditos hipotecarios, de la tasa de variación del desempleo y del ratio de endeudamiento sobre el valor de las propiedades inmobiliarias, así como de las restricciones de liquidez que enfrentan los agentes.

Muñoz (1999) evalúa a través de un modelo de efectos fijos de datos de panel el impacto del crecimiento económico sobre la solvencia del sistema bancario peruano.

Encuentra que la evolución de la tasa de morosidad es contracíclica, que la volatilidad del tipo de cambio afecta la mora de las colocaciones en moneda extranjera y que las variaciones de las tasas de interés tienen una relación directa con la calidad de la cartera.

En el Perú, la investigación sobre los determinantes de la morosidad en las IMF es relativamente nueva y poco desarrollada, uno de los trabajos más conocidos y recientes es el documento de Murrugarra y Ebentreich (1999). El objetivo de dicho trabajo es examinar el efecto de las políticas crediticias de las Edpymes sobre los niveles de morosidad observados en sus agencias, utilizando como variables explicativas las características del mercado crediticio local y de las políticas de gestión de créditos de 29 cada entidad y agencia. Estiman un modelo clásico de datos de panel analizando la presencia de efectos fijos y aleatorios en la muestra empleada y adicionalmente, tomando en cuenta la naturaleza censurada de la variable dependiente por la que en los primeros meses de funcionamiento las agencias no tienen tasas de morosidad significativas, presentan los resultados de la estimación de un modelo Tobit con efectos fijos. A pesar que, para los autores, los factores que afectan a la morosidad de las Edpymes son principalmente microeconómicos, incorporan en la estimación la tasa de morosidad observada en el mercado crediticio local. Reconocen que si bien las características de las agencias y de la entidad determinan la tasa de morosidad por agencia, las condiciones de mercado también pueden afectar a este resultado, es decir que las característica regionales tienen impacto en la capacidad de los agentes de pagar sus créditos en el plazo acordado. En el caso de la estimación de efectos fijos encuentran que un incremento de 1% en la morosidad del departamento donde se ubica la Edpyme hace que ésta vea afectada su morosidad en un 0.02%, mientras que en el caso del modelo Tobit el efecto es de 0.25%

Un estudio reciente que intenta encontrar los determinantes del monto de cartera atrasada de los bancos del sistema financiero peruano se puede encontrar en Guillén (2001). El autor encuentra evidencia que

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