D O C U M E N T O

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Instituto de EconomíaT

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I N S T I T U T O D E E C O N O M Í A

w w w . e c o n o m i a . p u c . c l

Competencia y Estabilidad en el Sistema Bancario:Evidencia para la Republica Dominicana

Luisa Ericka Perez.

2009

1

TESIS DE GRADO

MAGISTER EN ECONOMIA

Pérez Hernández, Luisa Ericka

Julio 2009

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE I N S T I T U T O D E E C O N O M I A MAGISTER EN ECONOMIA

“COMPETENCIA Y ESTABILIDAD EN EL SISTEMA BANCARIO:

EVIDENCIA PARA LA REPÚBLICA DOMINICANA”

Luisa Ericka Pérez Hernández

Comisión:

Augusto Castillo

Jaime Casassus

Julio 2009.

1

“COMPETENCIA Y ESTABILIDAD EN EL SISTEMA BANCARIO:

EVIDENCIA PARA LA REPÚBLICA DOMINICANA”

Luisa Ericka Pérez Hernández

1

RESUMEN EJECUTIVO

Este trabajo analiza el signo y la forma de la relación entre competencia y estabilidad en el

sistema bancario dominicano. Dos enfoque teóricos discuten cómo es la relación entre estas

variables: el tradicional “competencia – fragilidad” establece que mayor competencia

bancaria se asocia con altos riesgos y, en consecuencia, mayor fragilidad del sistema; mientras

que el argumento es contrario para el enfoque competencia – estabilidad, el cual sostiene que

existe una relación positiva entre estas variables, que se deriva del efecto positivo que puede

generar la mayor competencia en préstamos y depósitos sobre la estabilidad financiera, a

través de la reducción del riesgo de crédito. Además, se testea si ésta relación es lineal como

sugieren estos enfoques o si presenta forma de U como proponen investigaciones recientes.

Utilizando como indicadores de estabilidad el Índice Z y la Razón de Préstamos no Pagados

(NPL), y el estadístico H de Panzar y Rose (1986) como medida de competencia se encuentra

que la relación entre el nivel de competencia y la estabilidad en el sistema bancario

dominicano tiene forma de U, consistente con la propuesta de Martínez-Miera y Repullo

(2008), rechazándose una relación estrictamente positiva o estrictamente negativa como

indican los dos enfoques mencionados. La evidencia también muestra que en el sistema

predomina una estructura de competencia monopolística durante el periodo analizado (2000-

2008) y alta concentración en colocaciones, captaciones, cartera de créditos y depósitos.

Agradecida con Dios por todo. Agradezco a: mis profesores guías Augusto Castilla y Jaime Casassus por sus comentarios y sugerencias durante el desarrollo de este trabajo; César Díaz y Carmen Mateo por su colaboración

en la obtención de datos; Javier Salinas por sus consejos y valiosos comentarios y, especialmente, a Carmen Garcés por su apoyo incondicional a lo largo de todo este proceso. También a mi familia alentarme a seguir

adelante, y a todos aquellos que de alguna manera contribuyeron a que este trabajo tomara forma. Todos los

errores son de exclusiva responsabilidad de la autora. leperez@uc.cl

2

ABSTRACT

This paper analyzes the sign and the shape of the relationship between competition and

stability in the dominican banking system. Two theoretical approaches discuss the

relationship between these variables: the traditional "competition - fragility" view states that

increased banking competition is associated with high risks and, consequently, greater

fragility of the system, while the argument is contrary to the “competition – stability” view,

which maintains that there is a positive relationship between these variables, which is derived

from the positive effect that can generate increased competition in lending and deposits on

financial stability through the reduction of credit risk. This paper also test whether the

relationship is linear as suggested by these approaches or is U-shaped as proposed recent

research. Using as indicators of the stability Z index and the ratio of non-performing loans

(NPL), and the Panzar and Rose H-statistic as a measure of competition I find that the

relationship between the level of competition and stability in the dominican banking system is

shaped like a U, consistent with the suggestion of Martinez-Miera and Repullo (2008)

rejected a strictly positive or strictly negative relationship as indicated by the two approaches

mentioned. The evidence also shows that the predominant structure of monopolistic

competition during the period studied (2000-2008) and high concentration in deposits and

loan portfolio.

3

ÍNDICE DE CONTENIDOS

I. INTRODUCCIÓN……………………………………………………………………….5

II. REVISIÓN DE LA LITERATURA………………………………………………………..8

2.1 Concentración y Competencia………………………………………………………8

2.2 Competencia – Fragilidad………………………………………………………….10

2.3 Competencia – Estabilidad………………………………………………………...11

III. ENFOQUE METODOLÓGICO………………………………………………………...14

3.1 Modelo Econométrico……………………………………………………………..14

3.2 Indicadores de Concentración…………………………………………………..…15

3.3 Indicadores de Competencia……………………………………………………….17

3.4 Indicadores de Estabilidad…………………………………………………………22

3.5 Descripción de los datos…………………………………………………………...23

IV. ESTIMACIÓN Y RESULTADOS……………………………………………………….24

4.1 Concentración……………………………………………………………………...24

4.2 Competencia……………………………………………………………………….26

4.3 Relación entre Competencia y Estabilidad………………………………………...30

V. CONCLUSIONES……………………………………………………………………...35

VI. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS……………………………………………………37

VII. ANEXOS……………………………………………………………………………...40

7.1 Modelo Teórico de Martínez – Miera y Repullo (2008)…………………………..40

7.2 Definición de las Variables……………………………………………………….45

7.3 Estadísticas Descriptivas…………………………………………………………..46

7.4 Correlaciones……………………………………………………………………....47

7.5 Indicadores de Concentración en Cartera de Créditos y Depósitos……………….48

7.6 Gráfico Indicadores de Concentración para Cartera de Créditos y Depósitos…….49

7.7 Resultados de la Estimación del Estadístico H…………………………………….50

4

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1: Indicadores de concentración para captaciones y colocaciones………………...24

Tabla 2: Resultados de la estimación del estadístico H…………………………………..27

Tabla 3 Correlaciones entre indicadores de competencia y concentración……………...28

Tabla 4: Resultados de la estimación del modelo de Bresnahan…………………………29

Tabla 5: Resultados de la relación entre competencia y estabilidad……………………...31

ÍNDICE DE GRÁFICOS

Gráfico 1: Indicadores de concentración para captaciones y colocaciones………………25

Gráfico 2: Relación competencia – estabilidad en el sistema bancario dominicano……..33

5

I. INTRODUCCIÓN

La consolidación de los sistemas financieros a nivel mundial ha intensificado el debate sobre

las políticas de regulación y supervisión que deben implementarse para garantizar su correcto

funcionamiento. En relación al sistema bancario, la discusión gira en torno a cuáles son las

políticas que deben privilegiar los organismos fiscalizadores. En este sentido, ¿deben

promover la eficiencia que emana de una mayor competencia en el mercado bancario? o, por

el contrario, ¿es necesario restringir la competencia para asegurar que el sistema sea más

estable? Disponer de respuestas claras a estas preguntas facilitaría la toma de decisiones en el

diseño e implementación de políticas de gestión al sector bancario. Los investigadores

reconocen que existe una relación entre el nivel de competencia y la estabilidad bancaria, sin

embargo, la evidencia al respecto aún no es concluyente. El punto de vista tradicional

“competencia – fragilidad” establece que mayor competencia bancaria se asocia con altos

riesgos y, en consecuencia, mayor fragilidad del sistema. El argumento contrario proviene del

enfoque competencia – estabilidad, el cual sostiene que existe una relación positiva entre estas

variables, que se deriva del efecto positivo que puede generar la mayor competencia en

préstamos y depósitos sobre la estabilidad financiera, a través de la reducción del riesgo de

crédito.

El objetivo de esta investigación es examinar empíricamente cómo es la relación entre

competencia y estabilidad para el sistema bancario de la República Dominicana. Se busca

determinar si la forma en que se desempeña el sistema bancario dominicano es consistente

con el enfoque tradicional competencia – fragilidad o si, por el contrario, es coherente con la

visión competencia – estabilidad. Además, se pretende identificar si esta relación es lineal

como sugieren los dos enfoques planteados, o si presenta forma de U como proponen

investigaciones recientes. Para el desarrollo de este estudio, se adopta de marco teórico el

modelo estático de competencia a la Cournot desarrollado por Martínez-Miera y Repullo

(2008) que permite constatar simultáneamente tanto el signo como la forma de la relación

antes mencionada.

La literatura reciente utiliza modelos de paneles regionales o de grupos de países, siendo

escasos los estudios a nivel nacional. La evidencia empírica al respecto es diversa: Keeley

(1990), Demsetz, et.al (1996), Carletti y Hartmann (2003), Jiménez et al. (2007) y otros

6

encuentran resultados consistentes con la visión competencia – fragilidad; por otro lado, la

evidencia de Boyd y De Nicoló (2005), Boyd et al. (2006), De Nicoló y Loukoianova (2006),

Schaeck et al (2006), Berger et al. (2008), y otros sustenta el enfoque competencia –

estabilidad.

A pesar de la importancia que en muchos países se atribuye al conocimiento de las

características del sector bancario, en la República Dominicana son escasas las

investigaciones sobre el tema. Una de las pocas referencias de estudios sobre la banca

dominicana corresponde a Beltré (1986) quien analiza su concentración para el periodo 1960-

1986. El autor encuentra un comportamiento asimétrico y sugiere que el mercado presenta

una tendencia hacia la desconcentración, en base al desarrollo y expansión institucional

predominante en ese periodo. Por otro lado, Veloz (2003) analiza la banca dominicana y sus

márgenes de intermediación durante el periodo 2000 – 2001, encontrando alta concentración

en los depósitos, elevados márgenes de intermediación y una estructura de comportamiento

monopolística.

El sistema financiero dominicano ha venido expandiéndose desde finales de los años setentas,

atravesando fuertes crisis financieras en los años 1989 y 2003, las cuales desencadenaron el

colapso de varias instituciones financieras e inestabilidad macroeconómica. Ante tales

episodios, las reformas financieras y las reglamentaciones establecidas han estado orientadas

a mantener la estabilidad del sistema y al fortalecimiento de normas de supervisión. En

consecuencia, la Superintendencia de Bancos de la República Dominicana ha instaurado un

régimen de regulación y supervisión prudencial cuyo objetivo es velar por la estabilidad del

sistema y garantizar la credibilidad y solidez de la banca dominicana.

Pese al objetivo declarado anteriormente, son limitadas las investigaciones y reportes sobre el

tema, por lo que cabe preguntarse ¿Cuáles fundamentos determinan como óptimas las

políticas que se implementan en el sistema bancario dominicano? En este tenor surgen otros

cuestionamientos relativamente controversiales. Sin embargo responder estas cuestiones no

es el objetivo que se persigue en este trabajo, sino aportar en la discusión sobre el nivel de

competencia y sus efectos en la estabilidad bancaria, precisando y resaltando también la

importancia de conocer la forma que esta relación presenta al momento de regular el curso de

acción de las entidades financieras. Adicionalmente, este estudio busca servir como marco de

7

referencia útil para futuras extensiones del análisis en un contexto dinámico y/o al total de las

instituciones financieras que integran el sistema.

Para el análisis empírico se utilizan dos medidas alternativas de estabilidad: el Índice Z que es

una aproximación inversa del riesgo total bancario, y la razón de préstamos no pagados (NPL)

que mide sólo el riesgo de crédito. El grado de competencia se determina mediante el

Estadístico H de Panzar y Rose, y el parámetro de variación conjetural del modelo de

Bresnahan. La disponibilidad de información sobre el sistema bancario dominicano no sólo

limita el periodo de estudio a los años 2000-2008, sino que también hace imposible incluir

medidas más precisas de competencia como el Índice de Lerner. Pese a los supuestos algo

restrictivos en los que se basan los indicadores utilizados, la evidencia muestra que los

métodos propuestos proveen resultados razonables. Al utilizar estas dos medidas alternativas

de estabilidad es posible analizar y comparar el efecto que tiene la competencia tanto en el

riesgo de crédito como en el riesgo total bancario. Sin embargo, en este tipo de estudios

puede revertirse la causalidad, por lo que es preciso controlar los posibles problemas de

endogeneidad. Se estima entonces un modelo de panel dinámico utilizando la metodología de

Arellano y Bond (1991) calculando errores estándar robustos a fin de obtener estimadores

consistentes, con varianzas bien calculadas.

Los resultados empíricos obtenidos para el sistema bancario dominicano indican que la

relación entre competencia y estabilidad presenta forma de U, consistente con el modelo de

Martínez-Miera y Repullo (2008). Por tanto, se rechaza que la relación sea lineal y estricta

como sugieren los dos enfoques teóricos planteados. La evidencia señala un comportamiento

monopolístico para el periodo analizado (2000-2008) y alto grado de concentración del

mercado bancario.

En la sección II ser revisa la literatura existente sobre la relación entre competencia y

estabilidad, además de enfatizar la relación entre concentración y competitividad. La sección

III explica el enfoque metodológico utilizado para la aproximación empírica del tema,

incluyendo una breve descripción de los datos relevantes. En la sección IV se presentan los

resultados encontrados y en la sección V se presentan las conclusiones.

8

II. REVISIÓN DE LA LITERATURA

Los avances en la literatura sobre el mercado bancario han profundizado el debate en torno a

la influencia de la concentración y la competencia en la salud del sistema bancario. La

revisión que a continuación se presenta se divide en tres secciones: primero se explica la

relación entre concentración y competencia, luego se discute el enfoque tradicional

“competencia – fragilidad” y, finalmente se expone la visión “competencia – estabilidad”.

2.1 Concentración y Competencia

En los primeros estudios se asociaba un alto grado concentración de mercado con una menor

competitividad en el sistema bancario, basados en la hipótesis estructura – conducta –

desempeño (SCP por sus siglas en inglés)2. Esta hipótesis sostiene que la estructura de

mercado determina el comportamiento de las empresas en dicho mercado y, por ende, su

desempeño. La evidencia empírica que respalda este enfoque (Berger et. al, 2004)

usualmente proviene de estudios para países desarrollados, los cuales utilizan medidas de

concentración (Índice Herfindahl – Hirschman (IHH)) y el índice de concentración para k

firmas (CIk)), como indicadores exógenos de poder de mercado, y especifican precios y

medidas de la rentabilidad de los bancos como indicadores endógenos de conducta y

desempeño, respectivamente. Contrario a la SCP tradicional, la hipótesis de estructura

eficiente (ES, por sus siglas en inglés)3 establece una relación positiva entre el desempeño y

eficiencia, por lo que una alta concentración puede reflejar bancos más eficientes y no

necesariamente mayor poder de mercado. Esto porque la concentración surge de la

competencia donde las firmas con estructura de costos bajos reducen sus precios y aumentan

su cuota de mercado (Shaik, 2005). Gilbert (1984) hace un análisis exhaustivo de los trabajos

empíricos realizados sobre esta materia entre 1964 y 1983, de los cuales cerca de la mitad

estadísticamente sustentan la hipótesis de SCP. Sin embargo, el autor sostiene que estos

estudios no discuten adecuadamente la justificación teórica de las ecuaciones estimadas y

2 Structure – Conduct – Performance. Esta hipótesis argumenta que la concentración y otras restricciones a la competencia

afectan desfavorablemente la conducta de los bancos y su desempeño, desde el punto de vista social. Esto implica menor

volumen de servicios proporcionados, incluyendo la oferta de crédito y su asignación eficiente, lo que afecta la acumulación de capital y en consecuencia el crecimiento económico. 3 Efficient – Structure. Esta hipótesis establece que el performance de la firma está relacionado positivamente con su eficiencia. Esto se debe a que la concentración emerge de la competencia donde las firmas con estructuras de costos bajos aumentan sus beneficios por medio de reducir precios y expandiendo su participación de mercado.

9

simplemente aluden a que la teoría económica indica que la estructura de mercado influencia

el grado de competencia entre las firmas que lo componen.

A diferencia de las tradicionales hipótesis de estructura, la Nueva Organización Industrial

Empírica (NEIO por sus siglas en inglés) reconoce que no existe una relación causal estricta

entre estructura, conducta y desempeño, sino una interrelación multidireccional entre ellos.

Las investigaciones en esta línea se apoyan en fundamentos microeconómicos y desarrollan

modelos que evalúan la conducta del mercado como la reacción de los bancos ante

fluctuaciones en sus costos, sin utilizar explícitamente información sobre su estructura. Iwata

(1974), Bresnahan (1982, 1989) y Panzar y Rosse (1987) derivan métodos no estructurales

que permiten testear empíricamente el grado de competencia en los mercados. Los modelos

de Bresnahan y Panzar y Rosse son frecuentemente utilizados en estudios empíricos, sin

embargo para el modelo de Iwata, Bikker y Haaf (2002b) cuentan solo la aplicación de

Shaffer y DiSalvo (1999) a un mercado con dos bancos.

Bikker y Haaf (2002a) evalúan la relación entre concentración y poder de mercado en una

muestra de 23 países industrializados, utilizando el estadístico H de Panzar y Rosse como

medida de competitividad, y como indicadores de estructura el índice de concentración (CI) y

el logaritmo del número de bancos. Sus resultados arrojan una relación negativa que es más

notable cuando se utiliza el CI, mostrando que el nivel de competencia decrece en la medida

que aumenta el grado de concentración del mercado bancario, lo que es consistente con la

hipótesis tradicional de la SCP. Otro estudio que también respalda esta hipótesis es el

realizado por Bikker y Groeneveld (2000) para el conjunto de bancos de la Unión Europea,

quienes encuentran que la alta concentración de los activos está en efecto relacionada con un

menor grado de competencia.

Por el contrario, Claessens y Laeven (2004)4 estiman mediante el estadístico H el nivel de

competencia en los sistemas bancarios de 50 países. Encuentran una relación positiva entre

competencia y concentración (medida por CI). Sin embargo, la variable densidad de bancos

aunque es no significativa apunta una relación negativa con el indicador de competencia, lo

4 Estos autores consideran cuatro especificaciones de la ecuación de ingreso del modelo de Panzar y Rosse, que varían en términos de la técnica de econométrica y de la variable dependiente, y encuentran el modelo es relativamente robusto ya que obtienen resultados similares en cada estimación. La variable densidad de los bancos la calculan como el logaritmo del cociente entre el número de bancos y la población total para cada país.

10

que sugiere que el sistema bancario es más competitivo mientras menor sea el número de

bancos relativo a la población. Según los autores esto sugiere que el estadístico H y la medida

de concentración bancaria son variables que cubren diferentes conceptos, por lo que el grado

de concentración no es buen indicador del ambiente competitivo en el cual operan los bancos.

Levy-Yeyati y Micco (2003) en un estudio para América Latina no encuentran evidencia de

que la concentración reduzca significativamente el nivel de competencia, sin embargo la

entrada de bancos extranjeros parece haber generado un entorno menos competitivo.

2.2 Competencia - Fragilidad

El enfoque tradicional “competencia – fragilidad” establece que existe un trade-off entre el

nivel de competencia y la estabilidad del sistema bancario. Según Jiménez et. al (2007), el

argumento es que los bancos limitan su exposición al riesgo con el objetivo de proteger las

rentas cuasi-monopólicas asociadas al poder de mercado o concedidas por regulaciones de

gobierno. Desde este punto de vista, la competencia reduce los márgenes de beneficios y el

valor de la firma, lo que incentiva a los bancos a tomar más riesgos y, en consecuencia,

aumenta la inestabilidad del sistema. Alternativamente, las rentas monopólicas que obtienen

los bancos con poder de mercado incrementan el valor franquicia y desincentiva la toma de

riesgos excesivos debido al mayor costo de oportunidad asociado a una quiebra. Según

Northcott (2004), cualquier otro factor que aumente dicho costo sería consistente con esta

teoría.

El trabajo seminal de Keeley (1990) constituye el punto de partida de los trabajos orientados

en este enfoque. Utilizando la q de Tobin como indicador de poder de mercado, encontró

que el valor franquicia está relacionado positivamente con el capital de los bancos, y

negativamente con el riesgo de los mismos, resultados consistentes con distintas técnicas de

estimación y especificaciones del modelo. Esto valida su hipótesis de que los fracasos del

sistema bancario de los Estados Unidos durante los 80‟s fueron parcialmente causados por el

aumento de la competitividad y erosión de sus rentas monopólicas. Demsetz el.al (1996)

extienden el análisis de Keeley estimando el efecto del valor franquicia en diferentes

indicadores de riesgo durante el periodo 1986-1994. Observan una relación negativa y

11

significativa entre el valor franquicia5 y el riesgo bancario, considerando factores de riesgo

sistemático además de indicadores del riesgo específico de cada banco. También encuentran

fuerte evidencia de que los BHCs6 con valores franquicia altos tienden a reducir el riesgo

aumentando la razón capital/activos y disminuyendo la concentración de su cartera de

créditos.

Levy-Yeyati y Micco (2003) en un estudio para América Latina muestran que el nivel de

competencia (medido por el estadístico H) está positivamente relacionado con el riesgo de

insolvencia bancaria, mientras el grado de concentración no parece afectarlo. Jiménez et al.

(2007), para una muestra de bancos españoles, encuentran que las medidas estándar de

concentración no afectan el riesgo bancario, mientras que los bancos con alto poder de

mercado (medido por el Índice de Lerner) tienen más préstamos morosos o mayor

probabilidad de insolvencia, lo que sustenta la existencia del trade-off. Recientemente, Araya

y Pino (2008) en su estudio orientado al mercado bancario chileno encuentran que su variable

de estabilidad (índice Z) está relacionada en forma positiva con el Índice de Lerner que mide

el poder de mercado de cada banco en la industria. Sin embargo, obtienen resultados

opuestos al utilizar una variable de competitividad agregada como el Estadístico H, lo que

sugiere que la relación entre competencia y estabilidad para el sistema bancario chileno es

sensible a la variable que se utilice para capturar el poder de mercado.

2.3 Competencia - Estabilidad

El enfoque “competencia – estabilidad”, sostiene que existe una relación positiva entre el

nivel de competencia y la estabilidad del sistema bancario. Matutes y Vives (1996) muestran

que la vulnerabilidad de los bancos a las corridas bancarias emerge independientemente de la

competencia y puede ocurrir en cualquier estructura de mercado. Desarrollan un modelo de

intermediación, basado en Diamond (1984), con competencia imperfecta, externalidades y

productos diferenciados, a partir del cual muestran que la calidad de un banco (su

probabilidad de éxito o fracaso) está endógenamente determinada por las expectativas de sus

depositantes. Sin embargo, Boyd and De Nicoló (2005) destacan que si la concentración se

5 Valor franquicia se define como el valor presente de los beneficios futuros que la empresa espera obtener. Dos fuentes explican el valor franquicia en la banca: la primera se relaciona a la competencia limitada por las regulaciones, dando a los bancos mayor acceso a beneficios; y la segunda corresponde a las denominadas fuentes de relaciones entre bancos, tales como las diferencias en eficiencia y las variaciones en el valor de las relaciones de préstamos (Demsetz et. al, 1996). 6 Banking Holding Companies

12

asocia positivamente con el poder de mercado de los bancos, entonces la concentración

aumenta tanto la rentabilidad de los activos como la volatilidad de sus retornos. Además

muestran que el canal del mercado de créditos puede eliminar el trade-off entre competencia y

estabilidad que implica el canal de los depósitos.

Boyd and De Nicoló (2005), partiendo del marco básico de Allen y Gale (2000), desarrollan

un modelo en el cual los bancos compiten tanto por préstamos como por depósitos, y

muestran que existen dos mecanismos riesgo – incentivo que hacen que los bancos adquieran

más riesgos a medida que aumente la concentración del merado. El primero se debe a que

con menor competencia, los bancos pueden obtener mayores rentas aumentando las tasas

sobre los préstamos que, a su vez, implican mayor riesgo de quiebra. El segundo mecanismo

se relaciona al costo (que suponen fijo) en que deben incurrir los bancos si llegan a quebrar.

Esto es, suponiendo fijo el tamaño de mercado (es decir, que el número de depósitos no

cambia), el costo de quiebra aumenta con la competencia, induciendo a los bancos a tomar

menos riesgo y, en consecuencia, genera más estabilidad en el sistema bancario. El

paradigma que de aquí se desprende es el „Risk shifting effect‟ (RSE), el cual implica que

mayor competencia en créditos y depósitos podría disminuir el riesgo de crédito de los

prestatarios y aumentar la estabilidad financiera.

Boyd et al. (2006), utilizan el IHH para aproximar el grado de competencia y encuentran, para

una muestra de 2,500 bancos de Estados Unidos y un panel de bancos internacional, que la

probabilidad de fallas en el sistema bancario aumenta con el grado de concentración,

sustentando la visión competencia – estabilidad. Sin embargo, la generalización de éste

resultado no sería válida, ya que se ha demostrado que los indicadores tradicionales de

concentración no son una buena medida del nivel de competencia. Schaeck et al (2006)

emplean un modelo de duración paramétrico para medir el tiempo de transición desde un

sistema bancario sólido a una crisis sistémica y evalúan el efecto de la competencia mediante

el estadístico H en una muestra de 38 países durante el periodo 1980-2003. Sus resultados

indican que el tiempo de transición crece con el grado de competencia, lo que implica que la

competencia disminuye el riesgo de incurrir en crisis sistémicas y tiende a aumentar el tiempo

de supervivencia del sistema bancario.

13

Martínez-Miera y Repullo (2008) extienden el modelo de Boyd y De Nicoló (2005)

considerando correlación imperfecta en el riesgo de crédito individual, y muestran que la

relación entre competencia y estabilidad podría tener forma de U. Esta se obtiene porque

adicional al RSE, existe un “Margin Effect” (ME) que conduce a que las menores tasas sobre

préstamos producto de más competencia, reduzcan los ingresos provenientes de préstamos no

morosos y, en consecuencia aumenta el riesgo bancario. Sus resultados muestran que el RSE

tiende a dominar en mercados monopolísticos, mientras el ME domina es mercados

competitivos.

14

III. ENFOQUE METODOLÓGICO

En esta sección el objetivo es definir el marco empírico sobre el cual se apoya el análisis. El

marco teórico que sustenta esta investigación es un modelo de competencia estático a la

Cournot desarrollado por Martínez-Miera y Repullo (2008), el cual se describe en el Anexo

7.1. La representación que estos autores proponen permite verificar simultáneamente los

enfoques teóricos planteados en la sección anterior. Es decir, con la contraparte empírica

inducida por el modelo de MMR se obtienen resultados sobre la forma y la dirección de la

relación entre el nivel de competencia y la estabilidad del sistema bancario. Dado el carácter

empírico de esta investigación, el énfasis de esta sección es la especificación del modelo

econométrico usado para determinar la relación en cuestión, así como la metodología utilizada

para obtener los indicadores de concentración, competencia y estabilidad, necesarios para la

estimación.

3.1 Modelo Econométrico

Del modelo teórico de MMR, se infiere que la especificación general del modelo es la

siguiente:

Donde es la variable que mide la estabilidad, es el indicador del nivel de

competitividad del mercado bancario, representa las variables macroeconómicas que

afectan la estabilidad y son variables especificas de cada banco. El término cuadrático se

introduce para identificar si presenta forma de U la relación entre competencia y estabilidad.

Es importante señalar que es necesario incluir las variables de control tanto macroeconómicas

como especificas de los bancos porque, como se observa en la realidad, la estabilidad del

sistema bancario depende tanto de las condiciones de la economía a la que pertenece como de

las características especificas de las instituciones bancarias que lo componen.

Las ecuaciones a estimar quedan especificadas de la forma siguiente:

(1)

15

(2)

Donde, y son los indicadores de estabilidad, es el estadístico H de poder de

mercado, es la tasa de crecimiento de Producto Interno Bruto Real de la Rep. Dom., y

, , , y son variables de control bancarias que miden la proporción de

activos productivos, liquidez, participación de mercado en términos de créditos, proporción de

la cartera de créditos en incumplimiento de pago y eficiencia financiera, respectivamente. En

el anexo 7.2 se presenta la descripción de las variables consideradas en este estudio.

De acuerdo al modelo especificado, si en el sistema bancario de la República Dominicana se

verifica la hipótesis competencia – estabilidad, se esperaría que coeficiente asociado a la

variable de competencia presente un signo positivo, mientras que se esperara signo negativo

para un comportamiento coherente con la hipótesis competencia – fragilidad. Si además la

relación entre competencia y estabilidad tiene forma de U, se esperaría que el coeficiente

asociado al término de competencia lineal ( sea positivo, mientras el asociado al

cuadrático ( ) sea negativo.

3.2 Indicadores de Concentración7

La importancia que se atribuye a los indicadores de concentración proviene de su capacidad

para capturar las características estructurales del mercado y reflejar los cambios en la

concentración que resultan de las entradas, salidas o fusiones de instituciones bancarias. En

este estudio se utilizan las medidas estándar de concentración, calculadas para las

colocaciones y captaciones, cartera de créditos, depósitos totales del sistema bancario de la

República Dominicana.

3.2.1 Ratio de Concentración CRk

Este índice se basa en la idea de que el comportamiento del mercado esta dominado por un

pequeño número de grandes bancos. Se calcula como la suma de las cuotas o participaciones

de mercado de las k firmas más importantes de la industria.

7 Para información sobre indicadores alternativos consultar Bikker y Haaf (2002b).

16

(3)

Donde, es el valor total de mercado de la variable considerada, es valor de la

posición y corresponde a la participación de mercado del banco .

Mientras más cercano a uno resulte el valor de , mayor será la concentración. Una de las

limitaciones de este índice es que no considera la distribución total de bancos y tampoco

existe una regla para decidir el número de bancos a considerar, por lo que el se determina de

forma arbitraria. En este estudio se calcula la concentración de activos y pasivos

considerando .

3.2.2 Índice Herfindahl – Hirschman (IHH)

Este índice, a diferencia del , si considera el total de bancos que componen la industria y

destaca la importancia de los más grandes asignándoles mayor ponderación que a los bancos

pequeños. Se calcula como la suma de los cuadrados de las participaciones de cada banco.

(4)

IHH alcanza su limite inferior cuando todos los bancos son de igual tamaño y toma valor uno

en un mercado totalmente concentrado.

En su versión normalizada, éste se presenta en términos de los momentos de la distribución

teórica del tamaño de los bancos, con media y varianza .

(5)

(6)

Donde es la participación de mercado del banco . A partir de esta presentación, notamos

que para un determinado numero de bancos crece con la varianza que, a su vez, es una

función del número de bancos en el mercado. Además, diferentes combinaciones de número

y tamaño (medido por ) dan como resultado el mismo valor de (Kwoka, 1985, Bikker y

Haaf, 2002).

17

3.3 Indicadores de Competencia

3.3.1 Estadístico H

Panzar y Rosse (1987) desarrollan un modelo donde determinan la conducta competitiva de

los bancos en base a las propiedades de estática comparativa de una ecuación de ingresos en

forma reducida.

A nivel individual, el banco i maximiza beneficios donde su ingreso marginal es igual a su

costo marginal:

(7)

es la función de ingreso marginal, es la función de costo marginal, es el producto del

banco i, es el numero de bancos, y son variables exógenas que afectan las funciones

de ingreso, respectivamente, y es el vector de precios de insumos del banco i.

A nivel de la industria, la condición de optimalidad implica , por tanto, para

valores de equilibrio se cumple:

(7‟)

Panzar y Rosse definen el estadístico H como la suma de las elasticidades del ingreso total

respecto al precio de los insumos8.

(8)

Para la aplicación práctica, se supone que los bancos operan en sus niveles de equilibrio de

largo plazo, lo que implica que el número de bancos debe ser endógeno. Se asume una

elasticidad precio de la demanda constante y mayor a uno, además de una estructura de costos

homogénea. En este trabajo se adopta el enfoque de intermediación, según el cual bancos

producen únicamente servicios de intermediación usando como insumos trabajo, capital físico

y capital financiero, con una tecnología de retornos constantes a escala del tipo Cobb –

Douglas.

8 Véase Panzar y Rosse (1987) para detalles de la derivación formal del Estadístico H.

18

El contraste empírico del modelo de Panzar y Rosse, generalmente, se hace sobre una

especificación log – lineal de las funciones de ingreso y costo marginales.

(9)

(10)

Para un banco que maximiza beneficios, el óptimo se obtiene de la condición de equilibrio

anteriormente descrita en (7).

(11)

El nivel de precios lo obtenemos de la función de demanda inversa, que en términos

logarítmicos se expresa:

(12)

Donde, es el producto agregado de la industria.

La ecuación de ingreso en forma reducida para el banco representativo se determina por

(13)

Reemplazando las ecuaciones de precio y producto, se tiene que la forma reducida de la

ecuación de ingresos es la siguiente:

(14)

Donde es el vector de las Q variables especificas del banco i.

El estadístico H es entonces:

(8‟)

Según Panzar y Rosse (1987), este estadístico puede ser utilizado para identificar tres

estructuras de mercado: monopolio, competencia monopolística y competencia perfecta. Las

conclusiones respecto al tipo de estructura de mercado se derivan del valor y del signo que

alcance el estadístico H, que oscila en rango . De acuerdo a la teoría

microeconómica, un aumento en el precio de los insumos eleva el costo marginal, reduce el

19

producto de equilibrio, disminuyendo el ingreso total de una firma con poder de mercado,

pero no reduce los beneficios de una empresa competitiva puesto que para ésta ultima

aumenta tanto el costo medio como el marginal y no se altera el producto óptimo a nivel

individual. Por tanto, se espera que el valor del estadístico H sea uno en una estructura de

mercado perfectamente competitivo, negativo en caso de monopolio y cualquier valor entre

cero y uno en una estructura de competencia monopolística.

En la práctica, el supuesto de que los bancos operan en sus niveles de equilibrio de largo

plazo se cuestiona por las entradas y salidas de instituciones bancarias que se observan en el

mercado. Para verificar este supuesto, se efectúa un test de equilibrio que consiste en estimar

el estadístico H utilizando como variable dependiente una medida alternativa de ingresos

(ROE o ROA). Si se obtiene que , entonces el modelo refleja el equilibrio de largo

plazo, mientras que implica desequilibrio.

3.3.2 Test de Markup (Bresnahan, 1982)

Bresnahan (1982) y Lau (1982) presentan un modelo de corto plazo para determinar el poder

de mercado de un banco promedio, mediante la estimación simultánea de las curvas de oferta

y demanda de mercado. Siguiendo a Bresnahan (1982), Shaffer (1993) y Flores (2002) a

continuación se presenta la derivación del modelo. Se sigue el enfoque de intermediación de

modo que el producto bancario corresponde a los préstamos e inversiones generadas,

utilizando insumos como fondos prestables (depósitos), trabajo y capital físico, cuyos precios

son exógenos.

Sea la función de demanda por servicios bancarios:

(15)

Donde es la cantidad demandada del producto bancario, es el precio, es un vector de

variables exógenas que afectan la demanda, es el vector de parámetros de la ecuación de

demanda y es el término de error aleatorio.

Las funciones de ingreso total e ingreso marginal quedan definidas como:

20

(16)

Reescribiendo la función de ingreso marginal,

(17)

La función de ingreso marginal percibido por la firma puede ser expresada como:

(18)

Donde es el parámetro a estimar y representa la medida por la cual las firmas

distinguen entre sus funciones de demanda e ingreso marginal, es decir, mide el poder de

mercado. Si notamos que es la semielasticidad de la demanda, entonces .

La función de costo marginal de un banco promedio la definimos como:

(19)

Donde es un vector de variables exógenas que afectan la oferta y es el vector de

parámetros de la oferta.

Los bancos maximizan beneficios igualando ingreso marginal percibido al costo marginal, de

donde, despejando el precio tenemos:

(20)

Donde es un término de error aleatorio.

Para , las firmas no perciben diferencias entre sus funciones de demanda e ingreso

marginal, lo que describe un comportamiento perfectamente competitivo, pues . En

el otro extremo, si , las firmas eligen precios o producción de acuerdo al ingreso

marginal de la industria, lo que revela un monopolio o perfecta colusión. El caso intermedio,

, corresponde a distintos niveles de competencia imperfecta. Adicionalmente,

Shaffer (1993) señala que puede interpretarse como un estimador local del porcentaje de

la desviación del producto agregado del nivel de equilibrio competitivo9.

9Se tiene que la desviación efectiva del precio desde el precio competitivo (costo marginal) está dada por -Q/(Q/P),

mientras la desviación efectiva de la cantidad, desde el nivel del producto competitivo está dada por (Q/P) veces la

desviación del precio, o -Q. Dividiendo por Q, nos da la desviación porcentual de la cantidad desde el nivel competitivo. Si

-<0 entonces el producto es menor al que habría bajo equilibrio competitivo, representando esto que las firmas se comportan

como si ellas perciben un cierto poder de mercado. Por otro lado, sí ->0, entonces el producto efectivo excede el nivel del

producto bajo equilibrio competitivo.

21

Para determinar , es necesaria la estimación simultánea de (15) y (20), tratando y como

variables endógenas. Asi, a partir de (15), la función de demanda se especifica como una

aproximación de primer orden linealizada de la verdadera curva de demanda,

(21)

Donde es la cantidad de servicios bancarios, es el precio de esos servicios, es una

variable exógena, típicamente una medida de la actividad macroeconómica, y son también

variables exógenas como el precio de sustitutos bancarios. Los términos , e , se

incorporan porque capturan la rotación de la curva de demanda requerida para identificar .

Para la función de costos, en la mayoría de los estudios se usa una especificación

translogarítmica, quedando de la siguiente forma:

(22)

Donde es el costo total, y son los precios exógenos de los insumos, en este caso, de

los depósitos y del trabajo, respectivamente.

La función de costo marginal es entonces:

(23)

Los bancos tomadores de precios maximizan sus beneficios como en (20), y a partir de las

ecuaciones (21) y (23), ésta puede reescribirse de la siguiente manera:

(24)

Entonces , el parámetro que determina el poder de mercado, se obtiene estimando

simultáneamente las ecuaciones (21) y (24). Tal como señala Shaffer (1993), esta técnica no

emplea una definición particular del mercado bancario, sin embargo, el estimador de será

insesgado en la medida en que haya al menos un mercado completo. Así, si la industria

presenta múltiples mercados, representaría el grado promedio de poder de mercado sobre

mercados separados. Lau (1982) muestra que una condición necesaria y suficiente para

determinar es que la ecuación de demanda (o demanda inversa) no sea separable en al

menos una variable exógena, que este incluida en la función de demanda pero excluida de la

22

función de costo marginal. Esta condición es satisfecha en el sistema [(21), (24)] si y ,

no son ambas iguales a cero.

3.4 Indicadores de Estabilidad

La estabilidad bancaria constituye la evidencia del buen funcionamiento del sistema. Esta es

frecuentemente medida en sentido negativo, considerando tanto el riesgo bancario individual

como el sistémico. Como en el periodo de estudio (2000-2008) la República Dominicana

sólo se registra una crisis bancaria, serán considerados sólo indicadores de estabilidad

individuales, ya que la evidencia muestra que colapsos de bancos individuales han sido el

comienzo de crisis sistémicas. El colapso de un banco individual puede ser medido en

términos de la proximidad a la quiebra o de la entrada en quiebra. Los investigadores suelen

utilizar el Índice Z y la Razón de Préstamos no Pagados, ambos indicadores se describen a

continuación.

3.4.1 Índice Z

Mide el riesgo de insolvencia del banco como la probabilidad de que las pérdidas excedan el

capital en acciones.

(25)

Donde es el retorno de los activos, es la razón capital sobre activos de cada banco,

es el retorno promedio de los activos (ROA) y es la desviación estándar de ROA por

periodo. Un alto indica una mayor distancia hasta el agotamiento del capital (distance to

default) y una menor probabilidad de insolvencia. En consecuencia, mientras mayor sea

más estable es el banco.

3.4.2 Razón de Prestamos No Pagados (NPL)

Corresponde a la proporción de préstamos en riesgo de no pago respecto a los prestamos

totales. A diferencia del Índice Z, esta medida se enfoca en el riesgo de la cartera de créditos

de los bancos y no tiene relación directa con la probabilidad de quiebra de un banco.

(26)

23

Donde, son las pérdidas irrecuperables de los préstamos más los clasificados como

riesgosos, y son el total de préstamos del banco en el periodo .

3.5 Descripción de los Datos

Se consideran informaciones de los 23 bancos comerciales que operaron en la República

Dominicana durante el periodo 2000.01 – 2008.12, siendo 14 y 10 el máximo y mínimo

numero de bancos efectivos, respectivamente. Se utilizaron las informaciones de los Estados

de Resultados y Estados de Situación Financiera, publicados mensualmente por la

Superintendencia de Bancos de la República Dominicana. Los índices de concentración

fueron calculados el total de colocaciones, captaciones, cartera de créditos y depósitos totales

del sistema, cuyas series se obtuvieron directamente de los estados mencionados, mientras

que el resto de las variables utilizadas en las estimaciones fueron calculadas a partir de las

informaciones contenidas en los mismos. Las series del Índice de Precios al Consumidor y

Producto Interno Bruto Real provienen de las publicaciones estadísticas del Banco Central de

Rep. Dom. Esta última variable se obtuvo con frecuencia trimestral, por lo que para la

estimación del modelo de Bresnahan y Lau se realizó una aproximación mensual utilizando el

método Denton (1971). Las definiciones de las variables, estadísticas descriptivas y

correlaciones es presentan en los anexos 7.2, 7.3 y 7.4, respectivamente.

24

IV. ESTIMACIÓN Y RESULTADOS

La presentación de los resultados obtenidos se divide en tres secciones: la primera contiene

los resultados de concentración, la segunda los correspondientes al nivel de competencia y,

finalmente, se muestra evidencia de la relación entre competencia y estabilidad para el

sistema bancario dominicano.

4.1 Concentración

El grado de concentración de mercado de colocaciones y captaciones del sistema bancario

dominicano fue calculado con el Ratio de Concentración para los tres y cuatro bancos más

grandes ( y ) y con el IHH en sus versiones estándar y normalizada. La Tabla 1

presenta los cálculos de la concentración para colocaciones y captaciones totales.

Los resultados muestran claros indicios de concentración durante todo el periodo de análisis,

con un nivel promedio de 79.8% para las colocaciones y 78.8% para las captaciones (de

acuerdo los valores arrojados por el ): En el año 2000, los cuatro bancos más grandes

concentraban el 64.5% del total de colocaciones bancarias, mientras que el 32.5% restante

estaba distribuido entre las otras 10 instituciones bancarias que se encontraban operando. El

así como el IHH y el IHHn ratifican la alta concentración presente en la banca.

Tabla 1

Indicadores de Concentración para Captaciones y Colocaciones (en porcentaje)

Año No. Bancos* Captaciones Colocaciones

IHH IHHn CR3 CR4 IHH IHHn CR3 CR4

2000 14 14.27 14.81 56.86 64.50 14.17 14.70 56.24 64.47

2001 13 15.42 16.07 59.23 70.17 15.98 16.67 59.17 71.20

2002 14 15.75 16.42 60.47 71.55 16.07 16.77 60.94 72.39

2003 10 20.28 21.42 69.71 80.80 20.76 21.96 72.03 82.64

2004 11 23.00 24.40 75.06 85.84 24.49 26.05 78.54 88.16

2005 11 24.73 26.35 77.57 87.69 26.52 28.35 79.88 87.30

2006 11 23.84 25.32 77.28 84.87 24.25 25.76 77.31 84.81

2007 12 22.29 23.53 74.69 81.84 22.87 24.16 75.85 83.24

2008 12 21.61 22.82 74.31 81.79 22.46 23.74 75.86 84.05

Mínimo 10 14.27 14.81 56.86 64.50 14.17 14.70 56.24 64.47

Máximo 14 24.73 26.35 77.57 87.69 26.52 28.35 79.88 88.16

Promedio 12 20.134 21.238 69.463 78.783 20.84 22.02 70.647 79.807 Fuente: Elaboración propia *No. de Bancos a Diciembre de cada año

25

En el gráfico 1 se observa que los distintos índices calculados reflejan resultados consistentes

tanto para las colocaciones como para las captaciones del sistema, destacándose el cambio en

la tendencia durante el periodo en que el sistema estuvo vulnerable.

Gráfico No. 1: Indicadores de Concentración para Colocaciones y Captaciones

Fuente: Elaboración propia

Además, se observan cambios significativos en la tasa de crecimiento de los índices durante

los años 2003-2005, periodo en el cual se registran los niveles más altos de concentración:

79.9% y 88.2% según y , respectivamente. Esto obedece a las secuelas de la crisis

0

20

40

60

80

100

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

ene-00 ene-01 ene-02 ene-03 ene-04 ene-05 ene-06 ene-07 ene-08

Panel A: Indicadores de Concentración para Colocaciones

IHH IHHn CR(3) CR(4)

0

20

40

60

80

100

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

ene-00 ene-01 ene-02 ene-03 ene-04 ene-05 ene-06 ene-07 ene-08

Panel B: Indicadores de Concentración para Captaciones

IHH IHHn CR(3) CR(4)

26

financiera que afectó al país entre 2003-2004, con la cual se deterioró la confianza de los

agentes en el sistema financiero, modificando las expectativas de los mismos e induciéndolos

a trasladar sus fondos y concentrar sus operaciones en aquellas instituciones bancarias

consideradas más sólidas. Consistente con el proceso de estabilización y el restablecimiento

de la confianza, los indicadores de concentración revelan una modesta reducción en los

niveles de concentración a partir del año 2006. Así, para el año 2008 las colocaciones totales

estaban concentradas en un 75.86% y 84.05% según los valores arrojados por los índices

y , respectivamente (la concentración en las captaciones totales de la banca dominicana

presenta un comportamiento similar al descrito para las colocaciones).

Analizando la concentración en la cartera de créditos y en los depósitos totales también se

reconoce la alta concentración de la banca dominicana, lo que es consistente a los resultados

descritos. Los índices calculados para estas dos variables se presentan en la tabla del anexo

7.5 y en forma gráfica en el anexo 7.6. En particular se encuentra que durante todo el

periodo de análisis, la cartera de créditos es la variable más concentrada, capturando cuatro

bancos el 90.11% de los créditos en el año 2004. Similar a las captaciones totales, los

depósitos se encuentran también altamente concentrados: en promedio el 88.66% se concentra

en cuatro grandes bancos, mientras solo un 11.34% se distribuye entre en las restantes 10

instituciones promedio.

4.2 Competencia

El nivel de competencia del sistema bancario dominicano fue calculado con el Estadístico H

de Panzar y Rose (1986) y con el parámetro de variación conjetural (λ) del modelo de

Bresnahan (1982).

Estadístico H

El estadístico H se obtiene de la ecuación de ingresos en forma reducida, la cual se estimó con

un modelo de efectos fijos en un panel desbalanceado de las informaciones mensuales de cada

banco. Las variables utilizadas son estadísticamente significativas y el modelo estimado

presenta un buen ajuste a los datos; en el anexo 7.7 se presentan los resultados completos de

la estimación.

27

Los resultados arrojan que para el periodo 2000-2008 el valor del estadístico H oscila entre

cero y uno, lo que implica rechazar una estructura de competencia perfecta y de monopolio;

por tanto, la estructura que describe el comportamiento del sistema bancario dominicano es la

de competencia monopolística. En la Tabla 2 se presentan los cálculos anuales del estadístico

H; en todos los años se descarta que la banca se comporte como un monopolio, ya que H es

estadísticamente distinto de cero. Sin embargo, para los años 2000, 2005, 2006 y 2008 con un

90% de confianza, no puede rechazarse la hipótesis de que el estadístico H sea

estadísticamente igual a uno, indicando que el sistema bancario es en esos años perfectamente

competitivo.

Tabla 2

Resultados de la Estimación del Estadístico H

Periodo GAP GAF GD H Test H = 0 Test H = 1

F Prob F Prob

2000 - 2008 0.2428342 0.1689588 0.5675637 0.979 20938.08 0.0000 9.30 0.0023

2000 0.5056697 0.0133993 0.4913313 1.010 14293.16 0.0000 1.51 0.2203

2001 0.4356325 0.0929919 0.4977733 1.026 13585.12 0.0000 8.99 0.0032

2002 0.5947358 0.0096461 0.4152598 1.020 21999.23 0.0000 8.16 0.0050

2003 -0.1752581 0.1737995 0.9269227 0.925 3088.95 0.0000 20.04 0.0000

2004 0.3408153 0.1097841 0.5276061 0.978 5593.39 0.0000 2.78 0.0984

2005 0.3882678 0.0979027 0.4896758 0.976 876.40 0.0000 0.54 0.4654

2006 0.2056636 0.0945405 0.6890131 0.989 11267.50 0.0000 1.34 0.2497

2007 0.1227495 0.0991591 0.7424092 0.964 12226.03 0.0000 16.74 0.0001

2008 0.3706439 0.0373763 0.5941757 1.002 18385.37 0.0000 0.09 0.7669

Test de Equilibrio

Variable GAP GAF GD H Test H = 0 Test H = 1

F Prob F Prob

ROA 0.6094966 0.248375 0.072639 0.931 905.01 0.0000 5.05 0.0249

ROE 0.4260045 0.348663 0.141613 0.916 871.56 0.0000 7.28 0.0071 Fuente: Elaboración propia a partir de las estimaciones realizadas usando Stata.

La estimación global del modelo hace patente cierto grado de poder de mercado en la banca

dominicana; sin embargo, las diferencias se aprecian cuando se desciende en el análisis a una

escala anual. De este modo, es evidente que la banca presenta cambios de estructura que

pueden haber sido parcialmente inducidos por entradas y salidas de instituciones y/o por

algunas políticas regulatorias. En particular, se tiene una estructura de competencia

28

monopolística entre los años 2001-2004, cambiando a competencia perfecta en los años 2005-

2006. Además, el estadístico H arroja indicios de inestabilidad en el comportamiento, ya que

desde 2006 hasta 2008 se observan cambios anuales en la estructura de mercado.

Adicionalmente, se tiene que los índices de concentración y competencia están

correlacionados negativamente como muestra la Tabla 3. El análisis de correlación simple

sugiere aceptar la hipótesis de la SCP pues mientras mayor es la competencia menor es la

concentración de mercado. Sin embargo, comparando el resultado estadístico de competencia

con los niveles de concentración es posible rechazar la hipótesis de la SCP pues en periodos

donde el sistema bancario dominicano está altamente concentrado (2005, 2006), las

instituciones que lo conforman no necesariamente siguieron un comportamiento no

competitivo, de acuerdo a los resultados que arroja el estadístico H. Con esto se ratifica un

resultado que en la literatura ya se ha demostrado: que los indicadores de concentración no

son una buena medida del nivel de competencia de los mercados. Pero, es necesario destacar

que una conclusión más robusta sobre esta relación precisa de un análisis más riguroso que el

deducido de las correlaciones simples.

Tabla 3

Correlaciónes entre indicadores de Competencia y Concentración

IHH IHHn CR3 CR4 Concentración en:

H

-0.5496 -0.5718 -0.5953 -0.6095 Captaciones

-0.5496 -0.5504 -0.5982 -0.6095 Colocaciones

-0.5419 -0.5420 -0.6175 -0.6190 Cartera de Créditos

-0.5594 -0.5605 -0.5978 -0.6376 Depósitos Fuente: Elaboración propia

Por otro lado, se rechaza la hipótesis de equilibrio ( ), lo que indica que los bancos de la

muestra no se encuentra en una situación de equilibrio de largo plazo. Sin embargo, como

tampoco se acepta que exista desequilibrio ( ), no se descarta la posibilidad de que los

bancos estén en un proceso de transición hacia el equilibrio y, por lo tanto, los resultados aquí

presentados siguen considerándose válidos.

29

Coeficiente λ

El sistema de ecuaciones (21) – (24) se estima simultáneamente usando el método de máxima

verosimilitud con información completa (MVIC)10

. Todas las variables están en términos

reales y ajustadas estacionalmente con el método X-11. El componente estacional de las

series con valores positivos fue eliminado con un ajuste multiplicativo, y para las series con

valores negativos se aplicó un ajuste aditivo. Por otro lado, se realizó el test de raíz unitaria

de Phillips y Perron según el cual las series costo total ( ) y PIB real ( ) son estacionarias

en niveles, mientras que las series del producto bancario ( , precio del producto ( ), precio

de los insumos ( ), y LIBOR ( ) resultaron estacionarias en primeras

diferencias. Además, se obtiene que las series están cointegradas, lo que implica que los

resultados reflejan una relación verdadera y no una correlación espuria. Como se aprecia en

la Tabla 4, todos los parámetros de la ecuación de demanda resultaron estadísticamente

significativos y, por tanto, el parámetro λ que mide la competencia está identificado.

Tabla 4

Resultados Estimación Modelo de Bresnahan

Parámetro Coeficiente z Prob.

-1.50E+09 -4.42103 0.0000

1.07E+10 4.36814 0.0000

8.32E+04 6.41230 0.0000

-1.07E+11 -3.45443 0.0006

4.53E+10 2.33605 0.0195

-3.57E+05 -2.94114 0.0033

-1.36E+06 -1.86762 0.0618

-2.93E-02 -2.70496 0.0068

-7.43E-04 -1.51062 0.1309

-2.49E-03 -7.15113 0.0000

-2.17E-03 -5.77533 0.0000

7.10E-17 2.03745 0.0416

Log Función de Verosimilitud -1298.421

Demanda 0.401315

Oferta 0.904333 Fuente: Estimaciones realizadas por la autora usando Eviews

10 MVIC maximiza la función de verosimilitud que se obtiene al suponer que el vector de errores del sistema sigue una distribución multivariante, considera las correlaciones de los términos de error de las distintas ecuaciones, aumentando la eficiencia de la estimación simultánea. Este no admite una representación analítica en función de las observaciones muestrales, por lo que se obtiene usando algoritmos numéricos de optimización. El estimador MVCI es asintóticamente normal, consistente y eficiente.

30

El estimador de poder de mercado, λ, es estadísticamente distinto de cero, por lo que se

rechaza la hipótesis de competencia perfecta; se descarta también que los bancos actúen como

un monopolio o perfecta colusión, ya que el valor del parámetro es muy cercano a cero. Se

tiene entonces , indicando que la estructura del sistema bancario dominicano es de

competencia monopolística. Esto significa que los bancos no perciben claramente diferencias

entre sus funciones de demanda e ingreso marginal, resultado que ratifica el arrojado por el

estadístico H.

4.3 Relación entre Competencia y Estabilidad

La relación entre competencia y estabilidad en el sistema bancario dominicano se determina

estimando los modelos (1) y (2) en un panel dinámico con información detallada del sistema

bancario dominicano. Se adoptó la metodología GMM de Arellano y Bond para corregir los

problemas de endogeneidad inherentes a la relación. En ambos modelos, se rechaza la

hipótesis de no autocorrelación de primer orden y no puede rechazarse la hipótesis de no

autocorrelación de segundo orden, por tanto, los residuos son iid y se cumplen los supuestos

necesarios para la estimación propuesta. Los resultados de las estimaciones se presentan en la

Tabla 5.

En el modelo que tiene como variable dependiente la razón de préstamos no pagados (NPL)

los coeficientes asociados a la variable de competencia (estadístico H) son estadísticamente

no significativos, aludiendo que el nivel de competencia o poder de mercado del sistema

bancario, no afecta el riesgo de crédito de los bancos11

. De haber resultado significativos, las

estimaciones indicarían que en el sistema bancario dominicano existe una relación positiva

entre el nivel de competencia y la estabilidad bancaria (medida como el riesgo de la cartera de

créditos de los bancos). Además, el coeficiente del término cuadrático de H tiene signo

negativo, lo cual demuestra que la relación no es estrictamente positiva, de hecho presenta la

forma de U como sugieren Martínez – Miera y Repullo (2008). Por tanto, con estos

resultados se descarta que la relación entre competencia y estabilidad bancaria sea

estrictamente negativa como sugiere la hipótesis “competencia – fragilidad”, y también se

rechaza que la relación sea estrictamente positiva como predice la hipótesis “competencia –

11 Esto puede deberse a la baja proporción de la cartera de créditos en riesgo de incumplimiento que se refleja en los balances de los bancos durante el periodo de estudio.

31

estabilidad”. Se obtiene que la relación es no lineal, específicamente, la estabilidad bancaria

aumenta con el nivel de competencia hasta que H=0.9656, punto a partir del cual la relación

se revierte, mostrando entonces forma de U.

Tabla 5

Relación Competencia - Estabilidad

Variables

Explicativas

Variables Dependiente

NPL Z

Coeficiente P-value Coeficiente P-value

0.12424 0.000 -0.17 0.341

5.62E-08 0.531 803.39 0.005

-2.91E-08 0.529 -412.50 0.005

-3.99E-12 0.654 -0.06 0.023

-2.77E-11 0.084 -0.04 0.443

2.08E-09 0.014 9.14 0.001

2.00E-09 0.001 11.23 0.000

4.43E-09 0.000 -9.32 0.000

-5.42E-14 0.930 0.00 0.334

1.95E-11 0.380 0.02 0.757

Test AR(1) 3.78 0.0002 -1.99 0.0464

Test AR(2) 0.08 0.9381 1.21 0.2263 Fuente: Elaboración propia a partir de estimaciones realizadas usando Stata.

Por otro lado, en el modelo que tiene como indicador de estabilidad el Índice Z, las variables

explicativas son estadísticamente significativas a los niveles convencionales, exceptuando las

variables que miden tamaño (CIR) y eficiencia financiera (EO). Los coeficientes asociados al

estadístico H son significativos, indicando que el nivel de competencia del sistema bancario si

afecta el riesgo agregado de los bancos. Además, el signo del término lineal de H es positivo,

lo que sugiere una relación positiva entre el nivel de competencia y la estabilidad del sistema

bancario dominicano. Similar al resultado arrojado por el modelo de NPL, el término

cuadrático del estadístico H es negativo y, en consecuencia, la relación tiene entonces forma

de U, consistente con el argumento de MMR. De este modo, el punto de inflexión de la

función es 0.9738 para el periodo analizado; a partir de este punto, mayor poder de mercado

es asociado con mayor riesgo bancario.

La evidencia encontrada permite aceptar que la relación entre competencia y estabilidad

bancaria tiene forma de U como predicen Martínez-Miera y Repullo (2008), lo que implica

32

que la estabilidad bancaria inicialmente aumenta con el nivel de competencia y que este

efecto se revierte a partir de cierto punto. De esta manera, se rechaza que durante el periodo

analizado la relación entre competencia y estabilidad para el sistema bancario dominicano sea

estrictamente positiva y estrictamente negativa sugieren las hipótesis “competencia –

estabilidad” y “competencia – fragilidad”, respectivamente.

En el gráfico 2 se presenta la relación considerando la muestra completa de bancos y como

indicador de estabilidad el índice Z, donde se aprecia la forma que describen los resultados de

las estimaciones12

.

12 Cabe señalar que si se graficara la competencia con indicadores de inestabilidad entonces si podría observarse forma de U normal y no de U invertida como en este caso.

Gráfico 2: Relación Competencia – Estabilidad en Sistema Bancario Dominicano

Fuente: Elaboración propia

-2

-1

0

1

2

3

4

0,92 0,94 0,96 0,98 1 1,02 1,04

Est

ab

ilid

ad

-Z

Competencia - H

BRes SctB Citb BPD BdProg BHD BStaC RepB

BCI BDI Bleon Bvim BLHa Bstgo Bprof Bancredito

BMer Baninter BGlo BOsaka BMetro BFidu BdExt

En cuanto a las variables de control bancarias, se obtiene el signo positivo esperado para el

indicador parcial de liquidez (LC), mostrando que el sistema es más estable en la medida en

que los bancos tengan mayor capacidad de enfrentar los retiros de fondos del público; similar

mientras mayor sea la proporción de los activos productivos. Consistente con lo esperado, el

signo negativo asociado a la variable CVC indica que mientras mayor porcentaje de la cartera

de créditos esté en incumplimiento de pago más inestable será el banco y, en consecuencia,

más vulnerable estará el sistema.

En síntesis, la evidencia presentada indica que el sistema bancario dominicano está altamente

concentrado y que su estructura de mercado ha cambiado frecuentemente de competencia

monopolística a competencia perfecta. Además, se encuentra una relación positiva entre el

nivel de competencia y la estabilidad bancaria tiene forma de U en sintonía con la propuesta

de Martínez-Miera y Repullo (2008).

35

V. CONCLUSIONES

En la literatura sobre el sector bancario se encuentran dos fuertes teorías que tratan de definir

como es la relación entre el nivel de competencia y la estabilidad en el mismo. El enfoque

tradicional “competencia – fragilidad” se sustenta en el paradigma del valor franquicia, según

el cual los bancos con poder de mercado obtienen rentas monopólicas que aumentan su valor

franquicia y desincentivan la toma de riesgos excesivos, contrario a lo que pasaría en un

escenario de competencia perfecta; establecen entonces que existe un trade-off entre

competencia y estabilidad. El punto de vista alternativo, competencia – estabilidad, sostiene

que existe una relación positiva entre el nivel de competencia y la estabilidad del sistema

bancario, ya que el mercado de créditos elimina el supuesto trade –off. Recientemente

Martínez-Miera y Repullo (2008) se preocupan además de la forma que esta relación presenta;

proponen que tiene forma de U, sugiriendo que el nivel de competencia afecta positivamente

la estabilidad bancaria hasta cierto punto, a partir del cual la mayor competencia genera

fragilidad en el sistema.

En este trabajo se testearon empíricamente estos enfoques a fin determinar como es la

relación entre el nivel de competencia y la estabilidad del sistema bancario dominicano. En la

estimación se utilizaron datos de los 23 bancos comerciales que operaron en el periodo 2000-

2008. La estabilidad bancaria fue medida a partir del riesgo/estabilidad individual,

considerando indicadores del riesgo de crédito (NPL) y del riesgo agregado (Índice Z) de los

bancos. Los resultados obtenidos revelan que la relación entre el nivel de competencia y la

estabilidad del sistema bancario dominicano presenta forma de U, consistente con la

propuesta de de Martínez-Miera y Repullo (2008). Se rechaza entonces la linealidad y el

sentido estricto (negativo o positivo) como sugieren los enfoques competencia – fragilidad y

competencia – estabilidad.

Se analiza también el grado de concentración Ratio de Concentración para los tres y cuatro

bancos más grandes ( y ) y el Herfindahl – Hirschman (IHH) en sus versiones

estándar y normalizado. Los resultados señalan alta concentración en captaciones,

colocaciones, cartera de créditos y depósitos en el horizonte de tiempo considerado. Se

observa una tendencia común descrita por los distintos indicadores con cambios significativos

entre los años 2003-2006, destacando entonces que la crisis financiera tuvo serios impactos

sobre la concentración y distribución de las actividades bancarias.

36

Por otro lado, el estadístico H de Panzar y Rose y el parámetro de competencia del modelo de

Bresnahan arrojan que la estructura del sistema bancario dominicano es de competencia

monopolística. Analizando en una escala anual el nivel de competencia medido por H se

encuentran cambios en la estructura de mercado, existiendo competencia perfecta en los años

2000, 2005, 2006 y 2008, y competencia monopolística en el resto. De este modo, se

concluye que altos grados de concentración no necesariamente conducen a comportamientos

no competitivos en el sistema bancario dominicano.

En definitiva, la evidencia encontrada sugiere que las políticas de regulación al sector

bancario deben promover la competencia, ya que esta contribuye a la estabilidad del sector.

Sin embargo, el hecho de que esta relación presente forma de U admite una posible reversión

en la tendencia, por lo que las autoridades deben implementar con cautela las políticas que

promueven la competencia.

Como futuras líneas de investigación se sugiere extender el análisis en un contexto dinámico

y considerar distintos indicadores del poder de mercado. De esta manera se puede determinar

si para el sistema bancario dominicano la relación entre competencia y estabilidad es sensible

a las variables que se utilicen para medir competencia. Además, en la medida de lo posible

seria interesante extender el periodo de análisis a fin de determinar la evolución pasada de la

relación y también el timing de la reversión si es que la relación ha sido no lineal siempre.

37

VI. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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40

VII. ANEXOS

7.1 Modelo Teórico de Martínez-Miera y Repullo (MMR)

Consideran una economía con dos periodos ( ) y tres tipos de agentes neutrales al

riesgo: empresarios, bancos y depositantes.

Existe un continuo de empresarios, , caracterizados por la distribución continua de sus

utilidades de reserva, . Cada empresario tiene un proyecto que requiere una inversión en

el periodo inicial ( ) y entrega un retorno estocástico en , caracterizado por la

siguiente función:

Donde, la probabilidad de fracaso es elección privada del empresario en ,

es una función cóncava con , y es la pérdida del proyecto, la

cual se supone independiente de .

Para materializar sus proyectos, los empresarios se endeudan con los bancos. Entonces,

cuando la tasa de interés sobre préstamos es , el máximo pago esperado que el empresario

puede obtener es:

(A.1)

La solución13

de se determina por la condición de primer orden (CPO):

(A.2)

Por el Teorema de la envolvente, y por concavidad de la función ,

diferenciando la CPO se tiene que:

13 Como los empresarios sólo difieren en sus utilidades de reserva, entonces y son independientes de . Además, el

extremo no puede ser solución si , ni tampoco puede serlo si . Por lo

tanto, de se tiene que la solución es interior

41

Entonces mientras más altas sean las tasas sobre préstamos, mayor será la probabilidad de

fracaso elegida por los empresarios. Esto es precisamente el risk-shifting effect (RSE)

mencionado, es decir, el efecto positivo de las tasas sobre préstamos en la elección óptima del

riesgo de los empresarios.

Dado , el empresario llevará a cabo su proyecto si . La función de demanda de

préstamos es entonces:

(A.3)

MMR asumen que los préstamos no cumplidos están imperfectamente correlacionados, por lo

que utilizan el modelo de Vasicek (2000) con un único factor de riesgo. Conforme a este, el

resultado del proyecto del empresario está dado por la realización de la variable aleatoria:

(A.4)

Donde denota la inversa de la función de densidad acumulada de una variable

aleatoria normal, y representan los factores de riesgo sistemático e idiosincrásico,

respectivamente y, es el parámetro que determina el grado de correlación en el

fracaso de los proyectos. En lo que sigue, se considera por el supuesto previo.

El proyecto del empresario fracasa si . Por (4), la probabilidad de fracaso satisface:

Como la probabilidad de fracaso es idéntica para todos ( ) entonces, la fracción de

proyectos que fracasa ( ) es sólo una función de la realización del factor de riesgo sistemático

( ). Entonces, por ley de los grandes números, coincide con la probabilidad de fracaso de

un proyecto representativo , condicional en la realización de .14

Puesto que , la

función de densidad acumulada de la tasa de fracaso, es continua y creciente

.

(A.5)

14 La probabilidad de fracaso condicional en la realización de es:

42

En cuanto a los bancos, se supone que en existen bancos idénticos que se financian

con depósitos completamente asegurados, no tienen capital, e invierten en una cartera de

préstamos empresariales. Además, la oferta de depósitos es perfectamente elástica a la tasa de

interés que se normaliza a cero y no existen costos de intermediación. Se considera un

modelo de Cournot en el cual los bancos compiten por préstamos. La oferta agregada de

préstamos determina la tasa de los préstamos y ésta la probabilidad de

fracaso elegida por los empresarios. El banco posee un portafolio con retorno estocástico

debido a que una fracción de sus préstamos fracasa, en cuyo caso pierde el interés así

como una proporción del principal. Entonces, su función de pagos en es:

El banco quiebra cuando [ , esto es, cuando la tasa de incumplimiento es

mayor que la tasa de incumplimiento por insolvencia,

(A.6)

Con responsabilidad limitada, la función objetivo15

del bando se define:

(A.7)

Donde denota el vector de oferta de créditos de los bancos restantes.

La solución de este modelo MMR se caracteriza por un equilibrio Cournot – Nash simétrico,

que permite analizar los efectos que tiene un aumento en el numero de bancos en los valores

de equilibrio y . Integrando por partes la función objetivo del banco , se escribe (A.7)

de forma compacta como:

donde, el pago esperado de los bancos por unidad de prestamos es:

(A.8)

Los parámetros de la función son tales que y . Por tanto, la solución al

equilibrio simétrico es única y se caracteriza por la condición de primer orden,

(A.9)

15 De esta función se nota que al momento de elegir su oferta de créditos, el banco toma en cuenta el efecto directo sobre la

tasa de los préstamos , el indirecto sobre la probabilidad de incumplimiento , así como también el efecto sobre la

distribución de probabilidades de la tasa de incumplimiento .

43

Donde,

Dos resultados importantes se obtienen de este modelo. El primero implica que un aumento

en el número de bancos ( ) incrementa el total de prestamos de equilibrio ( ) y, en

consecuencia, reduce la tasa de prestamos de equilibrio ( ). El segundo resultado establece

que, , cuando el número de bancos es suficientemente grande, un aumento

adicional en incrementa la probabilidad de quiebra del banco ( .

De (A.5) y (A.6) se obtiene que la probabilidad de quiebra del banco:

(A.10)

Por lo tanto,

(A.11)

El signo de será igual al signo de la expresión entre corchetes. El primer término de

ésta es negativo (ya que , y ) y refleja el risk-shifting

effect (RSE) identificado por Boyd y De Nicoló (2005). Por RSE, mayor competencia reduce

las tasas sobre préstamos que, a su vez, conduce a menores probabilidades de fracaso y, por

tanto, los bancos son más estables. El segundo término es positivo siempre que (pues

y ) y representa el margin-effect (ME) identificado por Martínez-

Miera y Repullo (2008). Por ME, los bancos serían mas riesgosos mientras mayor sea la

competencia, pues la reducción en las tasas sobre prestamos también disminuye los ingresos

por préstamos que sirven para amortiguar las perdidas por incumplimiento. Es importante

notar que cuando , el ME desaparece, por lo que se obtiene la relación positiva entre

competencia y estabilidad, tal como identificaron Boyd y De Nicoló (2005). Asimismo, si

, el RSE desaparece y, por tanto, se obtiene el trade-off que predice el enfoque

tradicional.

Martínez-Miera y Repullo muestran que su modelo es robusto también en un contexto

dinámico, además los resultados generales no cambian al levantar algunos de los supuestos.

En esta investigación, se reconoce que el análisis podría considerarse limitado debido a que

44

algunos supuestos del modelo son restrictivos y poco realistas. Sin embargo, se adopta el

modelo como marco de referencia, puesto que se considera apropiado para el objetivo de este

trabajo que es constatar empíricamente la relación entre competencia y estabilidad del sistema

bancario. Extensiones y/o posibles correcciones del modelo planteado están fuera del alcance

de esta investigación.

45

7.2 Definición de las Variables

A: Estimación del Estadístico H de Panzar y Rose

Variables Definición

Ingresos por intereses ÷ Activos Totales

Precio del trabajo. Calculado como: gasto en personal/ depósitos totales más cartera de

créditos.

Precio del capital físico. Calculado como: gasto en activos fijos ÷ activos fijos.

Precio de los depósitos. Calculado como: gastos financieros ÷ depósitos totales.

Razón Depósitos ÷ Activos.

Cartera de créditos ÷ activos totales. Este indicador de estructura muestra que porcentaje representan las colocaciones en préstamos sobre los activos de la entidad.

Indicador de liquidez calculado como el cociente: disponibilidades /activos totales.

Razón Capital ÷ Activos.

Retorno promedio de los activos.

Rentabilidad del capital.

B: Estimación Modelo de Bresnahan

Variables Definición

Producto bancario, corresponde al total de colocaciones del sistema bancario.

Precio del producto bancario: tasa de interés activa promedio.

Variable exógena que afecta la demanda. Se utilizó el Producto Interno Bruto Real.

Precio de un sustituto bancario: tasa LIBOR a 90 días.

Costo total, se mide como gasto total de acuerdo a la hoja de balance de los bancos.

Precio de los fondos prestables o precio de los depósitos. Calculado como; ingresos por intereses ÷ captaciones.

Precio del trabajo. Se aproxima como el gasto en personal ÷ (depósitos + cartera de

créditos).

C: Estimación Relación entre Competencia y Estabilidad

Variables Definición

Estadístico H; mide el nivel de competencia.

Estadístico H al cuadrado.

Tasa de crecimiento del Producto Interno Bruto Real.

Cuota o participación de mercado en créditos. Es un indicador del tamaño de un banco.

Se calcula como: (cartera de créditos + inversiones) ÷ activos, indicaa la proporción de

activos que generan ingresos

Indicador parcial de liquidez. Calculado como: disponibilidades ÷ captaciones.

Cartera vencida/cartera de créditos, muestra el porcentaje de la cartera en incumplimiento

de pago

Proxy de la eficiencia financiera, calculada como el cociente gastos operacionales/margen operacional

46

7.3 Estadísticas Descriptivas

Variable No. Obs. Media Desviación

Estándar Mínimo Máximo

1313 0.070967 0.045078 0.003141 0.333649

1311 -0.016269 0.011663 -0.097421 -0.000946

1313 -0.522940 0.472073 -3.733931 -0.015575

1311 -0.118841 0.278498 -4.006126 -0.000741

1313 0.508985 0.207317 0.000000 0.897348

1313 0.514215 0.155837 0.000000 0.756864

1313 0.305469 0.116913 0.014841 0.885949

1313 0.096550 0.141764 0.008550 3.43423

1313 0.010477 0.024684 -0.561701 0.184513

1312 0.081306 0.146656 -1.939533 0.618248

108 7.57E+08 1.82E+09 -2.80E+09 4.82E+09

108 0.000631 0.000448 4.17E-05 0.001879

108 21818.44 4298.444 13878.00 40517.00

108 0.020178 0.016312 0.004719 0.063525

108 -1.10E+08 59086687 -2.40E+08 -13228309

108 0.000496 0.000397 3.25E-05 0.001644

108 -7.55E-05 5.24E-05 -0.000236 -7.63E-06

115 1.732110 1.096783 -1.317900 7.737211

115 2.39E-10 1.23E-09 5.79E-15 1.17E-08

115 0.988898 0.030940 0.925464 1.026398

115 0.978869 0.060494 0.856484 1.053493

115 5.186957 3.495624 -0.300000 10.70000

115 7.999449 10.04160 0.023613 40.27814

115 0.582215 0.109903 0.181594 0.751797

115 0.403221 0.182429 0.113127 1.714136

115 0.058613 0.070771 0.000025 0.393732

115 -6.563828 38.25834 -390.17280 42.04592

47

7.4 Correlaciones

A: Variables en la estimación de H

1

-0.5679 1

-0.5534 0.6237 1

-0.3758 0.1198 0.1121 1

0.0190 0.1878 -0.0169 0.3915 1

0.0756 0.2619 -0.0151 -0.1249 -0.0973 1

-0.1104 -0.1000 -0.0259 0.0821 0.0109 -0.5842 1

-0.0649 -0.3737 -0.1489 -0.0573 -0.2436 -0.2847 0.0437 1

0.3439 -0.3186 -0.2458 0.0763 -0.0288 -0.2256 0.1064 -0.1656 1

0.3203 -0.1549 -0.1581 0.0660 0.0355 -0.0735 0.0489 -0.2849 0.7929 1

B: Variables en el modelo de Bresnahan

1 0.0681 1

-0.3842 -0.3502 1

-0.7059 0.2975 -0.3177 1

-0.1714 -0.6748 -0.1013 0.1790 1

0.0026 0.9780 -0.3581 0.3652 -0.6048 1 0.1230 -0.9617 0.2647 -0.4225 0.6476 -0.9765 1

C: Variables en la estimación de la relación entre competencia y estabilidad

1

0.0824 1

-0.0410 0.0228 1

-0.0424 0.0241 0.9999 1

0.1028 -0.1511 -0.0515 -0.0523 1

-0.1367 -0.0706 0.2093 0.1980 0.0140 1 -0.1130 -0.4566 0.2712 0.2745 0.1838 -0.0322 1

0.2779 0.7366 -0.1651 -0.1672 -0.2193 -0.0036 -0.7781 1 -0.2584 0.3634 -0.2439 -0.2444 -0.1565 -0.1223 -0.3508 0.2090 1

-0.0335 0.0336 0.0454 0.0467 0.0505 -0.0818 -0.0783 0.0346 0.0711 1

48

7.5 Indicadores de Concentración en Cartera de Créditos y Depósitos

Indicadores de Concentración Cartera de Créditos y Depósitos (en porcentajes)

Año No.

Bancos*

Cartera de Créditos Depósitos

IHH IHHn CR3 CR4 IHH IHHn CR3 CR4

2000 14 14.42 14.97 57.08 65.55 13.62 14.12 54.11 63.68

2001 13 16.16 16.87 59.48 71.44 15.07 15.68 57.60 67.80

2002 14 16.17 16.88 60.89 72.47 15.35 15.99 56.96 68.23

2003 10 21.46 22.72 73.78 83.82 19.45 20.51 68.43 80.99

2004 11 25.70 27.38 81.03 90.11 22.37 23.70 75.87 87.44

2005 11 27.54 29.47 81.65 88.72 23.45 24.94 77.67 88.66

2006 11 24.95 26.54 76.82 85.59 22.84 24.21 73.60 84.33

2007 12 23.19 24.50 74.58 83.36 21.76 22.95 71.79 81.53

2008 12 23.77 25.17 76.34 84.76 21.19 22.35 70.43 80.46

Mínimo 10 14.42 14.97 57.08 65.55 13.62 14.12 54.11 63.68

Máximo 14 27.54 29.47 81.65 90.11 23.45 24.94 77.67 88.66

Promedio 12 21.49 22.722 71.294 80.647 19.46 20.5 67.385 78.124 Fuente: Elaboración propia *No. de Bancos a Diciembre de cada año

49

7.6 Gráfico Indicadores de Concentración en Cartera de Créditos y Depósitos

Fuente: Elaboración propia

0

20

40

60

80

100

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

ene-00 ene-01 ene-02 ene-03 ene-04 ene-05 ene-06 ene-07 ene-08

Panel A: Indicadores de Concentración para Cartera de Créditos

IHH IHHn CR(3) CR(4)

0

20

40

60

80

100

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

ene-00 ene-01 ene-02 ene-03 ene-04 ene-05 ene-06 ene-07 ene-08

Panel A: Indicadores de Concentración para Depósitos

IHH IHHn CR(3) CR(4)

50

7.7 Resultados de la Estimación del Estadístico H

Regresión Efectos Fijos (Within) Número de obs. = 1311

Número de grupos = 23

R-sq:

Within 0.9498

Obs por grupo:

Min 6.0

Between 0.4756

Promedio 57.8

Overall 0.8987

Max 108.0

corr(u_i, Xb) -0.1311

F(7, 1281) 3371.01

Prob > F 0.00000

Var. Dependiente: Ln IA

Coeficientes Errores Estándar

(Robustos) t P > t [Intervalo de Confianza 95%]

Ln GAP 0.242834 0.023720 10.24 0.000 0.1962998 0.2893685

Ln GAF 0.168959 0.020887 8.09 0.000 0.1279826 0.209935

Ln GD 0.567564 0.015771 35.99 0.000 0.5366236 0.5985038

Ln DA 0.675344 0.035006 19.29 0.000 0.6066676 0.7440199

Ln CCA 0.025901 0.028794 0.90 0.369 -0.0305871 0.0823898

Ln LA -0.140856 0.034695 -4.06 0.000 -0.2089205 -0.072792

Ln KA -0.026660 0.020322 -1.31 0.190 -0.0665287 0.0132084

Cons. 0.239872 0.143089 1.68 0.094 -0.0408423 0.5205859

Test Estadístico p-value

Efectos Fijos 48.74 0.0000

Efectos aleatorios -- Breusch y Pagan 7275.77 0.0000

Hausman -- Especificación 5.69 0.5767