NOTA TÉCNICA 47

Preparada por

Wilson Pérez

Gabriela Fernández

Danilo Lafuente

Patricio Vivero**

APROXIMACIONES EMPIRICAS AL RACIONAMIENTO DE CREDITO: EL CASO ECUATORIANO*

1. Introducción

"…[S]i los precios hacen su trabajo, el racionamiento [de crédito] no existiría. Pero, el racionamiento de crédito […] de hecho existe."

Con esta afirmación sin ambigüedades, Stiglitz y Weiss (1981) inician su artículo sobre el funcionamiento del mercado financiero. La explicación que dan de lo que, según ellos, es un hecho, se basa en la asimetría de la información entre el prestamista y el prestatario, en el riesgo moral y en la selección adversa, conceptos que habían sido ya considerados con anterioridad en otros mercados (Akerlof, 1970).

Una de las consecuencias más importantes de la formalización que hacen estos dos autores, desde el punto de vista de la política monetaria, tiene que ver con la transmisión de los impulsos monetarios. Los dos autores lo dicen así : "[En racionamiento de crédito] la política monetaria puede tener éxito en incrementar la oferta de fondos, afectando así el nivel de inversión, no a través de la tasa de interés, sino a través de la disponibilidad de crédito". Desde este enfoque teórico, en efecto, bien podría pasar que la tasa de interés no se modifique ante variaciones en la oferta de dinero, pese a lo cual podrían producirse importantes cambios en la demanda agregada. Por supuesto, esto implica que la tasa de interés dejaría de tener utilidad como variable intermedia, y menos aún como objetivo.

Si bien este modelo se encuentra asentado sobre bases teóricas sólidas, la evaluación empírica ha sido menos concluyente (Barrán, 1994). Esto se ha producido por dos hechos: la relativamente poca atención que el tema ha recibido por parte de "main stream" y el escaso desarrollo que han alcanzado los métodos econométricos para estudiar mercados en desequilibrio (Ito y Ueda, 1981). En este sentido, los intentos de contrastar empíricamente la existencia o no del racionamiento de crédito han sido mas bien escasos, y se han referido principalmente al mercado financiero de Estados Unidos.

Una de las primeras mediciones empíricas fue realizada por Jaffee y Modigliani (1969). Según la descripción de Barrán (1994), estos autores utilizan variables que se suponen correlacionadas con el volumen del racionamiento de crédito, postulándolas como proxy del exceso de demanda sobre la oferta. Concretamente, emplean la proporción prestamos riesgosos sobre el total de préstamos, suponiendo que en épocas de restricción de oferta de fondos, los bancos prefieren mejorar su cartera porque no pueden incrementar sus ingresos mediante mayores tasas. De esta forma, hallaron evidencia favorable para la existencia de racionamiento de crédito.

King (1986) afirma que la tasa de interés no es suficiente para explicar la transmisión entre la esfera monetaria y la real, justificando así la necesidad de un enfoque diferente: " Sin embargo, para treinta y cinco años después de la segunda guerra mundial, ni significativos movimientos en la tasas reales anticipadas ni grandes elasticidades del gasto respecto de la tasa de interés fueron halladas. A pesar de esto, la correlación empírica del dinero y de las fluctuaciones del producto han sido encontradas en muchos períodos y en muchos países. Consecuentemente, la necesidad de explicaciones alternativas de la transmisión monetaria […] permanece fuerte." Las pruebas empíricas que este autor encuentra para el

modelo de racionamiento de crédito son débiles, para el caso de Estados Unidos. Sirviéndose de un modelo econométrico que no presupone ni desequilibrio ni equilibrio en un mercado, King halla que es mas frecuente (62 de 99 observaciones) el exceso de demanda que el de oferta, pero entre los determinantes de la oferta encuentra significativa a la tasa de interés, contrariamente a lo que se deduce del modelo de Stiglitz y Weiss.

Ito y Ueda (1981) estudian el racionamiento de crédito para Estados Unidos y Japón, estableciendo comparación entre ambos mercados. Sin embargo, el modelo que estudian no se basa en el de Stiglitz, en el cual no necesariamente existe un punto de equilibrio entre oferta y demanda, sino que suponen que el precio que limpia el mercado existe, pero que no es alcanzado por diversas fricciones presentes en el mercado financiero. La tasa de interés, sin embargo, reacciona a los desequilibrios en el mercado de la forma usual, es decir, subiendo cuando hay exceso de demanda y bajando cuando el exceso de oferta se presenta. Más aún, estos cambios en los precios serían proporcionales al tamaño del desequilibrio. La evidencia empírica que presentan estos autores apunta a que el mercado financiero de los Estados Unidos está mas cerca del equilibrio walrasiano que el del Japón.

Para el Ecuador, utilizando un enfoque similar al de Ito y Ueda, Jaramillo et al (1997) encuentran evidencia a favor del racionamiento de crédito en el mercado ecuatoriano, llegando incluso a una estimación de su tamaño promedio. Más recientemente, Vivero et al (1998), demuestran que el canal de crédito juega un papel importante en la transmisión de la política monetaria en la economía ecuatoriana. La diferencia fundamental entre este modelo y el que se presenta en este artículo, radica en el papel que juega la tasa de interés activa. En el primero, ésta varía como consecuencia de modificaciones en la oferta de dinero, siendo consistente con el canal monetario; pero el canal de crédito amplifica los efectos de esas variaciones, al tomar en cuenta costos de endeudamiento no incluidos en la tasa activa. Quedaba, pues, pendiente la pregunta de si en el mercado financiero del Ecuador se cumple una versión de canal de crédito, más rígida y de extremas implicaciones de política como es la de Stiglitz y Weiss.

El resto del artículo se organiza de la siguiente manera: la próxima sección presenta los aspectos fundamentales del modelo teórico de racionamiento de crédito de Stiglitz y Weiss (1981). En un tercer punto se prueba la hipótesis de existencia de racionamiento "a la Stiglitz" en el mercado financiero ecuatoriano, utilizando una metodología basada en el enfoque de los modelos de umbral (o threshold) y de los modelos de variables dependientes limitadas para efectuar la separación de la muestra. Se emplearon dos aproximaciones: en niveles y en tasas de crecimiento. De manera complementaria, se prueban otros esquemas de racionamiento de crédito, diferentes al modelo de Stiglitz. El documento termina con algunas conclusiones y recomendaciones.

2. El racionamiento de crédito Una de las consecuencias fundamentales del modelo de Stiglitz y Weiss es que la tasa de interés activa no varía para igualar oferta y demanda de crédito, eliminando de esta manera los posibles desequilibrios en el mercado financiero, sino que, por el contrario, el precio (al estar determinado por consideraciones de rentabilidad esperada en un ambiente de asimetría de información, riesgo moral y selección adversa) puede mantenerse fijo a un nivel tal que la demanda de crédito se encuentra casi siempre por sobre la oferta. Pero: ¿por qué los bancos no responden al exceso de demanda incrementando la tasa de interés y prefieren mantener racionado el crédito? La respuesta se origina de un análisis detallado de las condiciones especiales que caracterizan el sistema financiero, y en especial del papel que juega en éste la informaciòn.

Se parte del supuesto general de que los bancos buscan maximizar sus ganancias, pero en el mercado financiero, a diferencia de otros mercados, el oferente comparte el riesgo con el demandante. En efecto, cuando las instituciones financieras deciden otorgar un préstamo para financiar un proyecto, se deben sujetar al riesgo implícito en la inversión, ya que el fracaso del proyecto implicaría que el préstamo no sea cancelado, al menos en sus totalidad, constituyéndose así en una pérdida para el prestamista. Por supuesto, si estos últimos conocieran de antemano la probabilidad de fracaso de cada inversión que planea el prestatario, podrían otorgar fondos solamente a los que tengan mayor probabilidad de éxito. Sin embargo, el sistema financiero actúa y toma sus decisiones en un entorno de información imperfecta, ya que el inversionista que demanda crédito sabe el nivel de riesgo de su proyecto, pero esta variable no está al alcance del oferente, conformando así un típico esquema de asimetría de la información.

Entonces, así como mayores tasas de interés activas originan mayores ingresos para un banco, proyectos de alto riesgo en la cartera de préstamos incrementan a su vez las pérdidas de la institución financiera. El modelo en cuestión plantea que existe una alta correlación entre la calidad de la cartera y el nivel de la tasa de interés, la cual se puede explicar por razones anteriores y posteriores a la concesión del crédito. Para ello, se requiere de un supuesto adicional: mientras menor es la probabilidad de éxito de una inversión, mayor es su rentabilidad esperada, o dicho de otra forma el mercado reconoce una prima de riesgo a favor de las inversiones con mayores posibilidades de fracaso.

En cuanto a las condiciones previas al otorgamiento del préstamo, si ante un exceso de demanda el banco responde elevando la tasa de interés activa, incentiva al prestamista para que invierta en proyectos más riesgosos, ya que son los únicos que pueden otorgar una tasa de retorno que permita cubrir los costos de capital. Es decir, la institución financiera origina un riesgo moral. Por otro lado, este incremento implica la expulsión del pool de deudores a aquellos con menores posibilidades de falla y de actitud más conservadora o adversos al riesgo, deteriorándose de esta manera la calidad del cliente promedio. Se produce entonces una selección adversa. Ambos eventos, característicos de los mercados con asimetría de la información, incrementan el riesgo de no pago y por ende reducen el rendimiento esperado del prestamista.

Todos aquellos préstamos ya concedidos también incrementan sus posibilidades de no pago debido a una mayor tasa de interés. El hecho se origina en el deterioro de las condiciones financieras de las empresas prestatarias, quienes deben incurrir en mayores gastos corrientes para servir sus deudas, reduciéndose en consecuencia su flujo neto de caja, empeorando la calidad de sus balances y por tanto su valor como activos. Todo ello contribuye al deterioro de la cartera de los bancos y a mayores pérdidas por créditos incobrables.

Un enfoque macroeconómico de lo expuesto puede explicarse usando el gráfico 1. En su primer cuadrante, para cada tasa de interés activa (r) existe una tasa de rendimiento esperado para el banco. Esta función, en lugar de ser siempre creciente en el tipo de interés como sería el caso en un mercado con información perfecta, alcanza un punto máximo. Esto se debe a que la tasa de interés que fija el banco tiene dos efectos sobre los beneficios esperados: i) una tasa más alta aumenta los beneficios promedio del banco por el incremento en el monto de los intereses recibidos por préstamos; y, ii) mayores tipos de interés provocan selección adversa, riesgo moral y deterioro de la cartera, y por lo tanto la disminución del beneficio esperado del banco y el incremento de sus pérdidas potenciales.

Gráfico 1

Oferta y demanda de crédito con racionamiento

Fuente: Blanchard y Fischer (1989, p. 483).

La oferta de fondos al banco se asume como una función creciente del rendimiento esperado (cuadrante II) ya que, descontados los costos de intermediación y la ganancia de los banqueros, este rendimiento sería muy similar a la tasa pasiva. Es decir, se está asumiendo que el público estaría dispuesto a depositar más fondos en un banco si el retorno que le ofrecen es mayor. Una línea de 45° en el cuadrante III permite encontrar la oferta de préstamos (Ls). Si el nivel de colocaciones está subordinado a las captaciones que el sistema pueda alcanzar, la oferta de crédito es una función de la tasa activa a través del impacto que ésta tiene sobre el retorno esperado de los préstamos y la tasa de interés que los bancos ofrecen para atraer fondos prestables. La demanda de crédito (Ld), de su lado, depende en forma decreciente de la tasa de interés activa.

El equilibrio óptimo, desde la perspectiva del banco, corresponde a la combinación tasa de interés - oferta de crédito que maximiza su beneficio. Sin embargo, tal equilibrio da lugar a excesos de demanda de crédito y a la aparición de un segmento racionado (cuadrante IV). En el caso de que el banco pudiese identificar a los agentes demandantes de fondos, sería capaz de individualizar la tasa de interés cobrada (ri); ésta dependería de la tasa pasiva más una prima que sería función del riego de cada proyecto (véase anexo 1).

En consecuencia, la oferta de crédito puede ser perfectamente inelástica e incluso tener pendiente negativa para determinados niveles de tasas de interés (véase gráfico 1). Dicho de otra manera, aumentos en la tasas activa no necesariamente van acompañados de incrementos en la oferta de fondos prestables, como sucedería en un mercado en equilibrio walrasiano. Asimismo, cuando el sistema bancario experimenta un incremento en la disponibilidad de fondos prestables, como resultado de innovaciones en la política monetaria por ejemplo, éste no necesariamente debería alterar el nivel de la tasa de interés cobrada, sino que el exceso de demanda o el volumen de crédito racionado disminuirían, incrementándose así la inversión y la demanda agregada, sin que obligatoriamente se modifique el tipo de interés.

3. Evidencia empírica del canal de crédito en el Ecuador En esta sección se realiza un análisis econométrico sobre el modelo de racionamiento. Para ello, se recurrió a los modelos de desequilibrio (Maddala, 1974, 1990): en un inicio se aplicó cada modelo en su versión original, obteniéndose resultados poco satisfactorios, por lo que luego se proponen modificaciones orientadas al objetivo particular del presente estudio que permitan mejorar las estimaciones.

En seguida, se contrasta empíricamente un modelo que permite la coexistencia de racionamiento en el sistema financiero con inversiones más líquidas y menos rentables, en comparación con el crédito, por parte de los bancos. Luego, se exponen en detalle los modelos de desequilibrio utilizados y sus resultados.

3.1 El racionamiento de crédito y las inversiones precautelatorias Según el modelo de Stiglitz y Weiss, descrito en la sección anterior, una mayor disponibilidad de fondos por parte de un banco debería traducirse (permaneciendo todas las otras condiciones invariables) en una mayor oferta de crédito, sin que necesariamente se de una reducción de la tasa de interés a la que se contratan los préstamos. Este resultado, extremadamente fuerte, es de mucho interés desde el punto de vista de la gestión de política monetaria y constituye también una de las principales proposiciones empíricamente contrastables de aquel esquema teórico.

En este ámbito, sin duda constituye un dato empírico el hecho de que los bancos e instituciones financieras incluyan en sus portafolios no sólo créditos sino también otro tipo de inversiones, algunas de ellas con menor rentabilidad que los préstamos. Este fenómeno se puede observar claramente en el Ecuador entre enero de 1994 y octubre de 1997, período en el cual las inversiones de los bancos en activos líquidos diferentes del crédito como porcentaje de los activos totales se incrementaron de 11,7% a 20,1% (gráfico 2).

Gráfico 2

Fuente: Balances de la Superintendencia de Bancos. Elaboración: Autores.

Tal como puede observarse en el gráfico 3, la tasa de interés implícita que obtienen los bancos por los préstamos otorgados es siempre mayor a la tasa implícita ganada en otro tipo de inversiones. Los bonos

de estabilización monetaria (BEMs) constituyen un buen ejemplo de estas inversiones de menor rentabilidad, ya que siempre la tasa que generan es menor a la de las tasas que los bancos cobran por los préstamos.

La pregunta surge entonces: ¿Por qué los bancos no otorgan crédito con los fondos que destinan a, por ejemplo, BEMs? De existir racionamiento de crédito, es decir que la demanda supera a la oferta casi permanentemente, ¿cómo explicar la existencia de estas inversiones de menor rentabilidad que el crédito?

Existen dos posibles explicaciones para este fenómeno y, por supuesto, las dos tienen que ver con el riesgo que las instituciones financieras asumen tanto en sus activos como en sus pasivos. Ambas son, al menos en principio, compatibles con un modelo como el que se analiza, el mismo que incorpora al riesgo entre sus elementos fundamentales.

Gráfico 3

Fuente : Balances de la Superintendencia de Bancos. Elaboración: autores.

La primera interpretación se basa en el modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model). En este modelo todo inversionista debe definir su portafolio como una combinación lineal entre activos de cero riesgo y la cartera compuesta por todos los activos con riesgo del mercado, según el teorema de separación de Tobin. Entre los primeros papeles se podría contar a los BEMs y entre los segundos a los créditos. De ser así, el modelo de Stiglitz y Weiss enfocaría únicamente el comportamiento de los bancos respecto al crédito, existiendo por parte de estos una decisión previa respecto a cuánto destinar a inversiones de bajo riesgo y rentabilidad y cuánto a préstamos. Sin embargo, esta perspectiva bien podría plantear más interrogantes que respuestas, ya que los dos modelos parten de una base axiomática diferente, que bien podría ser hasta contradictoria. Una respuesta así, por lo tanto, debería basarse en un modelo más general que englobe consistentemente los dos mencionados y verifique si las proposiciones que se obtienen por separado aún se mantienen. Este objetivo, al menos por el momento, está lejos del ámbito del presente estudio.

La segunda respuesta, que es la adoptada en este documento, pertenece a King (1986), siendo un enfoque más parcial es plenamente consistente con Stiglitz y además ofrece un procedimiento específico de prueba. En lo que sigue se expone este esquema.

Un banco "estilizado" contaría con un capital (K ) y recibiría depósitos (D); todo esto sería invertido en reservas o encaje legal (R), préstamos (L) e inversiones (S). Estas últimas pagan un retorno (Rs). Su

balance puede expresarse en la siguiente identidad:(1)

Donde d es la tasa de encaje y x es una variable aleatoria que representa la variación que pueden experimentar los depósitos.

La institución financiera, al recibir depósitos incurre en un gasto (Rd) por unidad depositada, debido a la tasa de interés pasiva que debe reconocer al depositante y a los gastos de administración. El banco decide otorgar sus préstamos al inicio de un período y estos activos permanecerán no líquidos al menos hasta el siguiente. La tasa activa es (Ra), y la tasa esperada de retorno de los préstamos es g(Ra); las características de g se definen más adelante.

Por otro lado, los depósitos no tienen por qué mantenerse constantes; su monto será D(1+x), donde x es una variable aleatoria cuyo rango es el intervalo (-1,1). Si x=-1, el banco está sufriendo el retiro de todos lo depósitos; por el contrario si x=1, está duplicando los depósitos a su cargo. Es decir, durante un período los depósitos pueden ser superiores o inferiores a los depósitos iniciales, dependiendo del valor de x. La institución financiera no conoce cual será la ocurrencia x, pero sí dispone de la función de densidad f(x). Entonces, existe el riesgo de que un banco afronte problemas de liquidez debido a retiros de depósitos y a la imposibilidad de liquidar los créditos que concedió. Esta situación se presenta cuando x es tal que los depósitos disponibles (después de encaje) más el capital del banco no son suficientes para

cubrir el monto total de préstamos otorgados:(2)

Esto es equivalente a decir que x es menor que la razón:(3)

Una situación así solo se puede enfrentar liquidando las inversiones S y/o endeudándose a una tasa (Rs + b), donde b es un premio por riesgo que deberá pagar el demandante de fondos, para poder acceder a ellos en una situación emergente. Ahora bien, el banco busca maximizar la tasa de retorno esperada, para lo que debe decidir cuánto y a qué tasa prestar, y debe tomar en cuenta el riesgo o la probabilidad del retiro de depósitos. Esto hará que la tasa de interés activa dependa de este riesgo.

En efecto, si se asume que no existe racionamiento de crédito, la función del rendimiento esperado de los préstamos (g(Ra)) es monótonamente creciente y, por lo tanto, la tasa activa óptima está determinada por

la igualdad:(4)

donde e(L) es la elasticidad de la demanda de crédito. Es decir, mientras mayor sea el riesgo de retiro de depósitos y mayor el costo extra de cubrir esos retiros (b*F(X)), mayor será el retorno esperado por los bancos y, por tanto, mayor la tasa de interés activa que rija en el mercado, ya que la función g es creciente.

Por otro lado, si se asume que hay racionamiento de crédito, la función g no sería siempre creciente, sino que al contrario, tendría un máximo global. La tasa de interés activa vigente en el mercado será entonces aquella en la que g alcanza su valor máximo. Además, puesto que son las instituciones financieras quienes, según este enfoque, definen no sólo la tasa de interés activa sino también el stock de crédito, el nivel óptimo de los créditos (L) estará determinado por el cumplimiento de la siguiente igualdad:

(5)

Lo fundamental de las ecuaciones (4) y (5) es que establecen una relación entre el riesgo de retiro de depósitos y la tasa de interés activa, con o sin racionamiento de crédito, bajo el supuesto de que los bancos tienen entre sus activos papeles de bajo rendimiento y bajo riesgo como precaución contra retiro de depósitos. Esta hipótesis se prueba a continuación para el caso ecuatoriano.

En primer lugar, se define la variable "costo" (equivalente a b en la notación de King) como la prima que debe pagar el banco en el mercado de fondos cuando sufre un retiro de depósitos y no cuenta con inversiones de alta liquidez que le permitan afrontar esta contingencia, debiendo entonces endeudarse. Se

aproxima este costo con la diferencia entre la tasa interbancaria y la tasa básica. En cuanto al riesgo de retiro, éste se aproxima por el coeficiente de variación de la tasa interbancaria (variable CVARTIB), suponiendo que la volatilidad de esta variable reflejaría potenciales problemas de liquidez en el sistema bancario, que podrían traducirse en un retiro de depósitos. Además, la variable X de King (definida en la ecuación 3 y designada como LIQ) interviene como uno de los regresores en una de las ecuaciones.

En el cuadro 1 se presenta dos ecuaciones diferentes, que incluyen distintas proxies del riesgo de retiro de depósitos, encontrándose que en ambos casos los coeficientes correspondientes a costo, liquidez y riesgo son significativos y, para el efecto total, tienen los signos previstos en el modelo de King.

Cuadro 1

Fuente y elaboración : autores

Esto permite dar una explicación sobre la tenencia de activos de alta liquidez y bajo rendimiento por parte del sistema bancario lleva a la siguiente pregunta: ¿existe racionamiento de crédito? Esta cuestión se aborda en el siguiente punto bajo el enfoque de modelos de desequilibrio.

3.2 Los modelos de desequilibrio aplicados al mercado de crédito Cuando un mercado se encuentra en desequilibrio, la cantidad transada está determinada por la cantidad (oferta o demanda) que sea menor en ese momento. De existir algún mecanismo de identificación de cuáles datos corresponden a la función de demanda y cuáles a la de oferta (es decir, disponer de un mecanismo de separación de la muestra), la estimación de las funciones no reviste mayores dificultades. Sin embargo, esta identificación generalmente no puede hacerse sin asumir hipótesis muy fuertes acerca de la causa del desequilibrio.

Concretamente, es casi imposible hacer esta separación sin partir ya sea desde un esquema de racionamiento de crédito, o desde un mercado que se limpia vía tasas de interés. Entonces, estimar así las funciones de demanda y oferta, a primera vista, no deja mucho margen de acción para probar la hipótesis de si existe o no racionamiento de crédito. Sin embargo, se puede intentar la estimación de un modelo econométrico que permita la contrastación empírica de algunas de las consecuencias que se obtienen del modelo de Stiglitz y Weiss. Partiendo como hipótesis de trabajo de que este modelo se cumple en el caso ecuatoriano, se debe aceptar entonces que casi siempre la demanda es superior a la oferta de crédito, y

que por lo tanto la cantidad transada en el mercado corresponde a ésta. A pesar de ser más frecuente la situación descrita, podrían existir períodos (tal vez muy cortos) en los cuales la demanda sea menor a la oferta. El reto estriba en encontrar un indicador que permita la identificación de estos períodos. En el presente documento (véase sección siguiente) se propone el uso de algunas variables de liquidez con este objetivo.

Una vez separada la muestra, la estimación de las curvas de oferta y demanda puede hacerse. Disponiendo de estas funciones, se observaría claramente:

i) si la función de demanda es casi siempre superior a la oferta, y si ésta no depende de la tasa de interés, tal como lo afirma el modelo de Stiglitz y Weiss o ;

ii) si, por el contrario, la diferencia entre las dos funciones no es estadísticamente significativa, lo cual implicaría que el método de separación de muestra no es adecuado, y/o la función de oferta depende (en modo creciente) de la tasa de interés, tal como se deduce del modelo neoclásico.

Si las funciones halladas cumplen con las condiciones (i), no sería posible rechazar la hipótesis de racionamiento "a la Stiglitz". Tampoco se podría aceptarla, puesto que solamente se ha construido una secuencia en la cual hipótesis y tesis son consistentes. Si por el contrario se cumplen las características (ii), la hipótesis de trabajo de la cual se partió debe ser rechazada.

Adicionalmente, se presenta un modelo que utiliza la variación del precio (en este caso la tasa de interés activa) para separar la muestra. Algunos autores postulan el uso de este tipo de modelos para contrastar empíricamente la existencia o no de desequilibrio en un mercado. Sin embargo, aquí se argumenta que éstos no sirven para probar si un mercado financiero tiene racionamiento de crédito "a la Stiglitz" o no. En cambio, sí son útiles para cuantificar la magnitud de un posible desequilibrio y, así, orientar la búsqueda de sus explicaciones. Los resultados hallados con este enfoque apuntan hacia la misma conclusión que el de racionamiento de crédito.

3.2.1 Separación de muestra según indicadores de liquidez

La hipótesis básica de los tests que se desarrollan a continuación es que un exceso de liquidez de los bancos los conduce a posiciones de sobre-encaje en el Banco Central, a niveles más altos que los acostumbrados de especies monetarias en caja o a posiciones no usuales en BEMs. Este exceso en la disponibilidad de fondos por parte del sistema financiero se debería a una demanda de crédito relativamente deficiente frente a la oferta, fundamental destino de los recursos bancarios. En esta situación, el mercado se hallaría en desequilibrio (con la oferta superior a la demanda) y por lo tanto el stock de crédito contratado correspondería a la demanda.

Por el contrario, niveles de sobre-encaje y de caja menores a lo usual, reflejarían una demanda de crédito superior a la cantidad que los bancos están dispuestos a ofrecer en ese momento. Esta actitud del sistema financiero podría deberse a un mayor riesgo de retiro de depósitos, problemas en la capitalización, o algún otro factor que disminuya la disponibilidad de fondos prestables. La consecuencia sería que la demanda de crédito sea superior a la oferta.

En definitiva, lo que se propone es la utilización de los indicadores de liquidez mencionados, como variables que permitan realizar la separación de la muestra, y de esta manera la estimación de las funciones de oferta y de demanda. Si definimos a SE como la razón de la suma del sobre encaje y de las especies monetarias en caja del sistema bancario para el crédito, el criterio puede expresarse de la siguiente forma:

(6)

Donde Qt es el stock de crédito, St la oferta y Dt la demanda de crédito registrados en t. p es el umbral que distingue las dos situaciones. El procedimiento para estimar su valor se explica más adelante.

En primer lugar, de existir racionamiento de crédito se debería verificar si los coeficientes obtenidos para las funciones de oferta y demanda de crédito son estadísticamente significativos y además corresponden a dos funciones diferentes. De ser el ecuatoriano un mercado financiero "a la Stiglitz", la curva de oferta de crédito tendría que ser mayor a la demanda tan sólo de manera excepcional, es decir en muy pocos meses, y entre sus variables explicativas no debería encontrarse de manera significativa las tasas de interés. También se esperaría que la brecha entre oferta y demanda sea importante. Por el contrario, si estamos ante un mercado walrasiano, los desajustes entre oferta y demanda no deberían ser muy importantes y no siempre del mismo signo. Los coeficientes de las tasas de interés en la función de oferta deberían ser significativos y positivos.

A continuación se exponen dos métodos estadísticos aplicados. La diferencia fundamental entre ellos radica en cómo se enfrentó el problema de no estacionariedad de la serie de crédito real.

3.2.1.1 Primera aproximación: en niveles

En este análisis se empleó el test desarrollado por Zivot y Andrews (1992), que se caracteriza por incorporar al test de raíz unitaria convencional (ADF) dos variables binarias adicionales que toman en cuenta la presencia de quiebres ya sea de nivel, de tendencia o ambos simultáneamente. Esto se debe a que un test, como el ADF, no considera la presencia de quiebres estructurales en la serie y por consiguiente, tiende a no rechazar la presencia de tendencia estocástica en series estacionarias con quiebres que en realidad no poseen raíz unitaria. Este test, al ser aplicado de manera secuencial, permite calcular los quiebres endógenamente.

La descomposición de la serie en tendencias, niveles con quiebres y un componente estacionario, permite plantear la estimación de las funciones de oferta y demanda de crédito en niveles, y no solamente en tasas de crecimiento, como se hace en la siguiente sección.

El modelo teórico es como sigue : se asume por el momento que el mecanismo de separación de muestra

está completamente definido. Existiría una curva de oferta y una de demanda(7) (8)

Para aquellos puntos identificados como de oferta superior a la demanda, se tendría que:

y de lo contrario:

El criterio para saber cuándo la oferta es superior a la demanda se expresa en la desigualdad:(9)

donde:

, y

Se debe tomar en cuenta que para cada una de las ecuaciones a estimar, las variables dependientes son limitadas. En efecto, la muestra no es completa para ninguna de las dos ecuaciones, ya que para que una observación corresponda a una u otra se ha cumplido un criterio previo. Esto implica que cada una de las esperanzas de los errores no es cero. No puede, entonces, utilizarse mínimos cuadrados ordinarios para la estimación de las funciones. Una manera adecuada de hacerlo es asumir una distribución para los errores y plantear una función de verosimilitud a maximizar. Otra forma más fácil de obtener los coeficientes es definir la variable dummy It:

It =1 si

It=0 si

Se puede entonces estimar mediante mínimos cuadrados las ecuaciones:(10)

si It=1(11) si It=0

en donde las variables adicionales (W) corresponden a los inversos de los ratios de Mills,

donde f y F son la función de densidad y de distribución normales, respectivamente.

Estos ratios pueden obtenerse como resultado de una estimación probit del modelo de It en función de Xt. Es decir, el proceso tiene dos etapas.

El modelo total así estimado tendrá un cierto nivel de ajuste a los datos, que puede ser cuantificado usando la suma de errores al cuadrado (SEE). Es obvio que el tamaño de SEE será fijo (el mínimo posible) dado un valor del umbral p, o dicho de otra forma, SEE es función de p SEE(p). Entonces, el problema de definición del umbral se resuelve si usamos el criterio de que el valor del umbral será aquel p que minimice SEE.

En primer lugar se buscó verificar que los coeficientes sean estadísticamente diferentes, es decir, que las funciones sean distintas y no solamente correspondan a estimaciones sobre dos muestras diferentes de la misma función. Para ello, se obtuvieron la oferta y la demanda de crédito con los mismos regresores en ambas funciones, por lo que una variable puede exhibir coeficientes significativos en una pero no en la otra. El objetivo es contar con dos vectores de la misma dimensión que puedan someterse a un test de igualdad. Con este fin se utilizó el estadístico:(12)

donde Bo y B1 son los vectores de coeficientes estimados, s2 es el estimador de la varianza de los errores, s2(X´X)-1 es la estimación de la matriz de varianza-covarianza de los coeficientes y J es el número de coeficientes en cada vector. Este estadístico tiene una distribución F(J,T-J) y su nivel de confianza fue cero, es decir, se puede rechazar la hipótesis de que Bo = B1. Esto significa que las dos funciones son distintas.

En el cuadro 2 se exponen las estimaciones de las funciones de oferta y demanda de crédito. El método descrito dividió la muestra en un grupo de 45 observaciones en las cuales se evidenciaría la oferta de crédito, y 41 en las cuales la demanda de crédito fue menor que la oferta y por lo tanto el dato registrado en el mercado. El poder explicativo de las regresiones, medido por el estadístico R2, es alto en ambos casos. Se incluyen entre los regresores las variables dummies de nivel y de tendencia que permiten afirmar que la serie del crédito real es estacionaria con quiebre de tendencia y de nivel. Dichas variables tienen diferente significación para cada una de las funciones. No así la tasa de variación del IDEAC, con un rezago, que es importante en la explicación de ambas funciones. El signo de este coeficiente en la curva de oferta indica que a mayor actividad económica, los bancos ofrecen más crédito, posiblemente por mayor disponibilidad de fondos prestables. Pero esta disponibilidad también se hace presente en las

empresas y consumidores demandantes de fondos, por lo que sus requerimientos son menores, tal como se observa en el signo respectivo.

El objetivo fundamental de las estimaciones presentadas en el cuadro 2 es verificar si las tasas de interés son o no significativas en la función de oferta. Se puede observar que la tasa activa de 360 días, con uno y tres rezagos, muestran una alta significación individual. La significación conjunta también es alta.

Cuadro 2

(*)La variable dependiente es el crédito real, en cientos de millones de sucres de sep. 1994 ago. 1995. Las variables Tendencia 1, 2, 3 y Nivel 1 y 2 corresponden a las variables dumy que hacen al crédito real estacionario con quiebre de endencia y nivel (véase el anexo 5). T.v.Ideac es la tasa de crecimiento del IDEAC; A 361 es la tasa activa de 361 días.

(**) Corresponde a la significación de la tasa de interés activa y sus rezagos incluidos en la regresión.

En cuanto a la demanda, los signos de los coeficientes de la tasa de interés son inversos a lo esperado, lo cual constituye una limitación de los resultados.

En el gráfico 4 se ven las curvas estimadas de curva y demanda. Es interesante notar que la demanda de fondos habría sido superior a la oferta en el primer período observado, notándose un cambio muy claro hacia finales del año 1994, desde cuando, y hasta la fecha, la demanda de crédito sería insuficiente respecto a la oferta.

Gráfico 4

(*) en millones de sucres de sept 1994-agosto 1995.

De todas maneras, el aspecto fundamental del proceso seguido es la significación de la tasa de interés en la curva de oferta. Según el modelo de Stiglitz, no se debería rechazar la hipótesis de que los coeficientes respectivos son cero. Pero, al contrario, la tasa de interés es significativa. Se puede entonces afirmar que el modelo del racionamiento "a la Stiglitz" no permite explicar el funcionamiento del mercado ecuatoriano de crédito, al menos durante el período de estudio, en el cual la situación en la que la oferta es superior a la demanda (45 meses) es más frecuente que la inversa (41 meses), es decir, todo lo contrario a lo que se deduce del modelo de Stiglitz.

Esto no significa, sin embargo, que se pueda descartar completamente la aplicación del modelo para períodos distintos o más extensos. Adicionalmente, la estructura del mercado financiero en los países en vías de desarrollo difiere mucho a la de los países desarrollados, lo que implica dificultades adicionales, por ejemplo, en los primeros existe un segmento importante que utiliza varias formas de financiamiento "informales", que sustituyen al crédito del sistema financiero, por lo que no toda la demanda de crédito se reflejaría en la banca.

En lo que sigue, se presentan otros resultados estadísticos que corroboran lo afirmado.

3.2.1.2 Segunda aproximación: en tasas de crecimiento.

Si se supone que una serie es integrada de orden 1, un método de uso general para obtener una serie estacionaria es diferenciarla. Comúnmente el procedimiento es diferenciar los logaritmos de la serie original, lo que permite interpretar la nueva variable como una aproximación de tasas de crecimiento. Este es el enfoque que se expone en el presente capítulo.

También el punto de partida es suponer que el racionamiento de crédito "a la Stiglitz" existe, por lo tanto la situación "normal" es que la demanda supera a la oferta. Sin embargo, en ocasiones excepcionales, la posición de las variables sería la inversa, permitiendo que la cantidad registrada por el mercado sea determinada por la oferta.

Para identificar estas últimas, en esta aproximación también se usa la posición neta en encaje del sistema bancario. Más precisamente, la variable es el ratio de la variable mencionada para el crédito (SE). Sin embargo, no se postula la existencia de un umbral constante que divide las ocurrencias de la variable en cuestión en dos grupos, sino que un conjunto de variables definirían el valor adecuado de SE en ese instante, que por lo tanto cambiaría en el tiempo. Entonces, una ocurrencia de SE superior al valor adecuado o esperado dadas las variables determinantes, indicaría un exceso de liquidez. Para aplicar el

enfoque, se hizo la regresión de SE sobre variables de estacionalidad, costo de capital y rezagos, que podrían ser los determinantes del nivel adecuado de SE. Los resultados se reportan en el cuadro 3.

De esta forma, el valor actual de SE (variable S_en_cre en el cuadro 3) tendría un alto componente autoregresivo (y por tanto dependería de sus rezagos), y también dependería del retorno del uso alternativo de los recursos (tasas de interés activas, A3083 entre 30 y 83 días y A361 a 361 días) y retorno de los BEMs o tasa básica (Tbasica). Entre los regresores se hallan las variables binarias de estacionalidad (Ei). La estimación de esta función se expone en el cuadro 3.

Entonces, dadas las tasas de interés y los rezagos de SE, un "comportamiento normal" de la variable puede ser estimado con cierto margen de error. La hipótesis fundamental de esta sección es que si el valor observado de SE es demasiado alto respecto al valor predicho (o sea: el error de predicción es muy grande)

Cuadro 3

se trata de un comportamiento atípico que podría ser identificado como un exceso de liquidez, explicado a su vez por un exceso relativo de la oferta respecto a la demanda. Si los errores tienen una distribución normal (como en efecto lo tienen, véase anexo 8) el criterio para definir un mes como atípico puede ser que el error de predicción sea superior a la media más una desviación estándar de la muestra de los

errores. Dicho de otra manera, un comportamiento normal debería estar dentro del intervalo de confianza ( a un 69% de confianza) de la estimación. Cuando SE observado supera el límite superior del intervalo, evidenciaría exceso de oferta sobre la demanda.

Tal como consta en el gráfico 4, este procedimiento permitiría identificar los puntos en los cuales la cantidad registrada por el mercado corresponde a demanda. Debido a los supuestos utilizados, el número de veces en que esta situación se presenta es menor al caso contrario (en promedio la proporción es 4/21).

Gráfico 4

Valor estimado y efectivo de SE y los errores de predicción.

Esto, a su vez, permite estimar las funciones casi bajo el mismo esquema del subcapítulo 3.2.1.1 La excepción es que aquí se trabaja con tasas de crecimiento, lo cual requiere un desarrollo algebraico adicional. Se parte de las funciones:

(13)

(14)

Es decir:

Al igual que en el capítulo anterior, la estimación de las funciones pasa por la definición de una variable dummy It y la obtención de los ratios de Mills , W1t y W0t , lo que permitiría plantear:

(15) si It=1 Dt < St(16) si It=0 Qt = St < Dt

Pero la variable explicada disponible es ln(Qt)-ln(Qt-1). Obtener las tasas de crecimiento de t-1 a t requiere una definición respecto a qué régimen prevalece en cada mes. De esta forma:

(17) si It-1=1 e It=1

(18) si It-1= 0 e It =0

(19) si It-1= 1 e It =0

(20) si It-1= 0 e It =1

Ahora bien, para facilitar la estimación de las funciones, es conveniente definir las variables dummies E y F, según el valor de It-1 e It :

Cuadro 4

Entonces, se puede estimar la función: (21)

Esta última forma de expresar las funciones de oferta y demanda permite el uso directo del método de mínimos cuadrados ordinarios, ya que en este caso la variable dependiente no está afectada por la selección de muestra. Los resultados se exponen en el cuadro 5. Se puede observar que los coeficientes correspondientes a las variaciones en la demanda de crédito (que se hallan multiplicados por F), en cuanto a las tasas de interés, son significativos y en el largo plazo tienen los signos adecuados. Respecto a la elasticidad de la demanda con la actividad económica, es significativa y alta, pero su signo es diferente al obtenido en el acápite anterior.

Cuadro 5

En cambio, la oferta mostraría entre sus argumentos a la tasa de interés (con el signo adecuado), en coincidencia con los resultados presentados en el acápite anterior y reforzando las conclusiones ahí expresadas. En definitiva, se puede rechazar la hipótesis de existencia de racionamiento "a la Stiglitz" en el mercado financiero ecuatoriano, por lo que cabe preguntarse sobre la aplicabilidad de otros esquemas de desequilibrio. Este es el tema de la próxima sección.

3.2.2 Separación de muestra y ajuste vía tasas de interés

En este modelo se supone que el punto de equilibrio del mercado, en donde la oferta y la demanda coinciden al mismo precio, existe efectivamente y se denomina Qt (cantidad de equilibrio). Además, el productor incurriría en un costo b al moverse desde su oferta inicial (Yt-1) hacia otro valor (Yt) óptimo o de equilibrio. Pero, por otro lado, el banquero también incurre en un costo a de oportunidad por permanecer distante del punto de equilibrio, ya que son precisamente esos precios y cantidades los que maximizan las ganancias del productor. El costo total L podría expresarse así:

(22)

Este costo sería mínimo cuando:

(23)

Lo cual implica que la oferta se va ajustando hacia el punto de equilibrio, a una velocidad que depende de la fracción a/(a+b). Así, mientras el costo originado por no ofertar la cantidad óptima (a) es mayor en relación al costo de ajuste (b), mayor será a velocidad de ajuste, pudiendo llegar a ser infinita, lo que querría decir que el mercado está siempre en equilibrio.

Por supuesto, un modelo de este tipo -que algunos autores denominan de "desequilibrio dinámico"- no puede aceptarse en un esquema de racionamiento de crédito "a la Stiglitz", en el cual el punto de equilibrio entre oferta y demanda casi nunca existe. Es decir, este enfoque no puede ser utilizado para definir si existe o no racionamiento de crédito "a la Stiglitz". Sin embargo, su aplicación puede dar pistas sobre la magnitud de los "desajustes" entre oferta y demanda de crédito y de la velocidad con que estos excesos relativos se eliminan.

La pregunta es ¿por qué en este caso un sistema de ecuaciones con dos incógnitas, precio y cantidad, no puede resolverse en una solución única, que correspondería al punto de equilibrio del mercado? La respuesta proviene de considerar que el crédito es concedido no solo bajo una sino mediante un conjunto de condiciones. Esto es, el demandante de crédito no solo se debe comprometer a pagar una tasa de interés determinada, sino que además debe demostrar solvencia y asegurar al banco determinados niveles de colaterales, etc. Es decir, tal como lo plantean Vivero et al (1998), para acceder a un crédito, el demandante debe incurrir en costos adicionales a la tasa de interés que debe pagar al banco. Entonces, en la función de demanda están presentes otros costos no cuantificados y no incluidos en el precio principal de este mercado (la tasa de interés activa).

Dentro de este esquema general, se debe definir cómo se aborda el tema de la estacionariedad de la variable dependiente. En esta sección se usa la primera diferencia de los logaritmos de la serie, es decir, considerando tasas de crecimiento.

Las ecuaciones de oferta y demanda serían:

(24)

(25)

Se destaca la inclusión explícita de los precios como determinantes tanto de la oferta como de la demanda. Por supuesto, la cantidad transada en el mercado corresponde al mínimo entre oferta y demanda:

Pero además, se asume que la variación en el precio (tasas de interés activas, en este caso) es proporcional al exceso de la demanda sobre la oferta:

(26)

Si la oferta es la menor, es decir la variación de precios es mayor que cero, se puede escribir:

(27)

en donde se está aprovechando el supuesto de que la variación en precios es proporcional a la diferencia entre oferta y demanda, es decir:

(28)

Por el contrario, si la demanda es la menor, siendo entonces la variación de precios negativa, se puede escribir:

(29)

es decir:

(30)

Puesto que se pretende estimar la variable g , es suficiente referirse a una de las funciones. Se eligió la de demanda. El tratamiento estadístico será más fácil si se define una variables auxiliar, Z1t, tal como sigue:

Z1t = -DPt si DPt>0

Z1t = 0 si DPt<=0

(31)

La intuición es la siguiente: si los precios caen se concluye que la oferta es superior a la demanda, por lo que la cifra registrada en el mercado corresponde a esta última; en tal caso, Z1t= 0 y la función corresponde únicamente a la oferta. Si los precios suben, existe exceso de demanda sobre la oferta; además, el exceso mencionado es proporcional a la variación de precios. En este caso la cantidad observada corresponde a la oferta, que es igual a la demanda más la brecha, expresada como proporción de la variación del precio.

En cuanto a la estimación del modelo, se sigue la sugerencia de Amemiya (1974, citado por Maddala 1983), que consiste en un método de dos etapas. En primer lugar se debe proyectar las variables Ptt y Z1t

en todas las variables exógenas disponibles, incluyendo todas las observaciones. Posteriormente, el modelo descrito en la ecuación 31 es estimado usando las proyecciones de Pt y Z1t. Este es el procedimiento usado y los resultados se exponen en el cuadro 6.

En la regresión se incluyeron la variación del tipo de cambio nominal (CVARTCN) y la tasa interbancaria (CVARTIB) , como medidas proxy de la volatilidad presente en la economía y del riesgo asociado a ésta. La regresión obtenida explica la tasa de crecimiento del crédito real basándose fundamentalmente en un proceso autoregresivo, en la tasa de crecimiento de la actividad económica con una elasticidad positiva y un componente estacional positivo en noviembre de cada año. Además, la variable Z1t tiene un coeficiente positivo y muy significativo. El valor del coeficiente de Z1t, que es el inverso de la velocidad de ajuste, es de 0.006, y altamente significativo. Siguiendo la metodología de Ito y Ueda (1981), esto es suficiente para

Cuadro 6

afirmar que la hipótesis de racionamiento dinámico se cumple en el mercado financiero ecuatoriano. Más aún, puesto que la existencia de este desequilibrio se lo justificó, desde el punto de vista teórico, como consecuencia de la existencia de costos de endeudamiento adicionales a la tasa de interés, este resultado sería consistente con el esquema de canal de crédito planteado por Vivero et al (1998).

4. Conclusiones En una primera parte, se contrastó empíricamente la hipótesis de existencia de racionamiento "a la Stiglitz" en el mercado financiero ecuatoriano. La importancia de esta comprobación estriba en la utilidad que podría tener, o no tener, la tasa de interés activa como variable intermedia u objetivo de política monetaria. En efecto, de comportarse el mercado financiero ecuatoriano conforme a lo propuesto en el modelo de Stiglitz y Weiss, cambios en la oferta monetaria, por ejemplo, podrían impactar en variables importantes tales como el crédito y la demanda agregada, sin que se verifiquen variaciones significativas en la tasa de interés activa. Esta situación, por supuesto, modificaría substancialmente el enfoque de la política monetaria.

Para probar la hipótesis en cuestión, se partió de un enfoque de modelos de desequilibrio; el principal problema a enfrentar fue la separación de la muestra, es decir identificar en qué casos el dato de la cantidad transada en el mercado correspondía a la oferta y cuándo a la demanda. Para ello, se planteó una metodología basada en el enfoque de los modelos de umbral (o threshold) y de los modelos de variables dependientes limitadas. Se emplearon dos aproximaciones: en niveles y en tasas de crecimiento. No obstante, dicha hipótesis fue rechazada por ambas metodologías. En efecto, durante el período estudiado, no existe permanentemente un exceso de demanda de crédito, sino más bien la situación opuesta. Además, la tasa de interés activa resultó ser una variable explicativa significativa en la curva de oferta, contrariamente a lo postulado en el modelo de Stiglitz y Weiss.

De manera complementaria, se probaron otros esquemas de racionamiento de crédito, diferentes al exigente modelo de Stiglitz. Concretamente, en el enfoque de racionamiento dinámico, se consideró un mercado financiero en donde la tasa de interés que equilibra oferta y demanda existe, pero cambiar la cantidad ofertada le origina al productor (consumidor) costos no considerados en la función de oferta (demanda). Bajo este esquema, es perfectamente posible que las variaciones en la tasa de interés

respondan a la dirección y magnitud del desequilibrio. Siguiendo la metodología se puede afirmar que la hipótesis de racionamiento dinámico se cumple en el mercado financiero ecuatoriano. Más aún, puesto que la existencia de este desequilibrio se lo justificó, desde el punto de vista teórico, como consecuencia de la existencia de costos de endeudamiento adicionales a la tasa de interés, este resultado sería consistente con el esquema de canal de crédito planteado por Vivero et al (1998).

Si se dispone de las estadísticas necesarias, se sugiere aplicar la metodología aquí desarrollada para probar el racionamiento de crédito durante el período en el que las tasas de interés eran controladas. La hipótesis de trabajo es que imponer límites a la tasa activa origina que la demanda de crédito supere a la oferta permanentemente. En consecuencia, existiría un indicio de racionamiento de crédito en la medida en que la tasa de interés que vaciaría el mercado sea superior a la tasa de interés vigente.

Sería interesante realizar los mismos análisis aquí desarrollados con datos más desagregados. Podría ser un estudio sectorial o diferenciando entre crédito al consumo, inversión, hipotecario, etc. Un reto importante es, sin duda, el diseño de un modelo que "anide" los dos canales, incluyendo la posibilidad de racionamiento de crédito. Esto llevaría a la construcción de un test de desequilibrio ad hoc para el sistema financiero. La principal dificultad estriba en la formulación de un modelo teórico que incluya ambos enfoques, para lo cual se podría considerar la capacidad de los bancos de diferenciar entre buenos y malos clientes como la variable que defina cual de las dos situaciones prevalece.

5. Bibliografía AKERLOF, G. (1970), "The Market for 'lemons', Quality Uncertainty and the Market Mechanism", Quarterly Journal of Economics, Agosto, 84, 3

BALTENSPERGER, E. (1978), "Credit rationing. Issues and questions", Journal of Money, Credit and Banking, v.10, n.2, mayo.

BARRAN, F. (1994). "Imperfecciones del mercado de créditos, estructura financiera y actividad económica : resultados empíricos", Revista de Economía, v.1, n.2, Banco Central del Uruguay, noviembre.

BARRAN, F. , Coudert, V. y Mojon, B. (1994). "La transmision de la politique monétaire et crédit bancaire, une application à 5 pays de la OCDE", Documents de Travail , CEPII, N° 94-03, Juin.

BERGER A. y G. Udell (1992), "Some evidence on the empirical significance of credit rationing", Journal of Political Economy, v.100, n.5.

BERNANKE, B. y A. Blinder (1988). "Credit, money, and aggregate demand", American Economic Review, v.78, n.2, mayo.

BERNANKE, B. y A. Gertler (1994). "Inside the Black Box : the credit channel of monetary policy transmission", The Journal of Economic Perspectives, v.9, n.4.

BLANCHARD , O. y FISCHER, S. (1989). Lectures on Macroeconomics, MIT, Cambridge.

BRENNAN, M.J. (1982), "Capital Assest Price Model", The New Palgrave Dictionary, McMillan.

BRUNNER, K. y A. Meltzer (1988). "Money and credit in the monetary transmission process", American Economic Review, v.78, n.2, mayo.

CHUMACERO, R. y J. Quiroz (1996), "La tasa natural de crecimiento de la economía chilena: 1985-1996", Cuadernos de Economía, año 33, n.100, p.453-472, diciembre.

GERTLER, M. (1988), "Financial structure and aggregate economic activity : an overview", Journal of Money, Credit and Banking, v.20, n.3, agosto.

GREENE, W. (1993), Econometric Analysis, Macmillan Publishing Company, New York, segunda edición.

ITO, Takatoshi y K. UEDA (1981). "Test of the equilibrium hypotesis in disequilibrium econometrics: an international comparison of credit rationing", International Economic Review, Vol. 22, No. 3, octubre.

JARAMILLO, Fidel, et al. La demanda de crédito de la pequeña industria, Multiplica, Quito, 1997.

KING, Stephen (1986). "Monetary transmission: through bank loans or bank liabilities", Journal of Money, Credit and Banking, v.18, n.3, agosto.

MADDALA,G.S (1984), Econometría, McGraw Hill, México.

MADDALA, G.S. (1990), Limited-dependent and qualitative variables in Econometrics, Econometric Society Monographs No. 3, New York.

MADDALA, G. y F. Nelson (1974). "Maximun likelihood methods for models of markets in disequilibrium", Econometrica , v.42, n.6, noviembre.

NOVALES, A. (1993). Econometría, McGraw -Hill, Madrid.

STIGLITZ, J. y A. Weiss (1981). "Credit rationing in markets with imperfect information", American Economic Review, n.71, junio.

VIVERO, P. et al. (1988). "El canal de crédito: una primera aproximación al caso ecuatoriano", Notas Técnicas, n.46, Banco Central del Ecuador.

6. Anexos Anexo 1

El modelo de racionamiento de crédito

El modelo propuesto por Stiglitz y Weiss (1981) parte de los siguientes supuestos:

• Cada cliente tiene un proyecto con costo de inversión inicial K que se financia en parte con fondos propios: W < K y en parte con préstamo bancario: B = K - W.

• Todos los proyectos tienen, en promedio, el mismo rendimiento esperado R e, pero diferente riesgo. El rendimiento esperado depende de la probabilidad de éxito del proyecto pi, que es una variable aleatoria con una función de densidad g(pi). El valor final del proyecto es Ri

s si tiene éxito y R f si falla. Ri

s se incrementa a menor probabilidad de éxito del proyecto, por lo tanto, los proyectos más arriesgados son los que tienen mayor valor final.

• El cliente tiene responsabilidad limitada sobre el crédito, es decir que si el proyecto tiene éxito, el prestamista reembolsa el total del crédito (capital e intereses : B(1+r)), de otra forma, reembolsa como máximo el valor del proyecto en caso de fracaso (R f). De esta manera: Ri

s > B(1+r) > R f, para todo proyecto i.

• La asimetría de información supone que cada prestatario conoce su proyecto en términos de probabilidad de éxito y valor final: pi, Ri

s. El banco no tiene acceso a esa información, conociendo únicamente que los proyectos tienen diferentes probabilidades de éxito, con una función de densidad dada g(pi).

• El banco fija una tasa de interés r idéntica para todos los agentes, respondiendo a su visión ex-ante de créditos idénticos, puesto que es incapaz de distinguir entre los diferentes riesgos.

• Tanto el prestatario como el prestamista son neutros frente al riesgo.

Los agentes :

Cada prestatario va a maximizar el rendimiento esperado de su inversión, el cual depende de la probabilidad de éxito del proyecto y de la tasa de interés:

E(pi) = pi [Ri s - (1+r) B]

Como se observa en el Gráfico 1, si el prestatario decide endeudarse con la banca es porque el rendimiento esperado de su proyecto es mayor al rendimiento de oportunidad de sus fondos (), es decir, lo que obtendría sin invertir su capital en el proyecto. Esta decisión depende de la probabilidad de éxito del proyecto; el agente se endeudará si y solamente si E(pi) > (1+) W. Los proyectos menos seguros o relativamente más riesgosos tienen rendimientos esperados elevados, que permiten optar por créditos a tasas de interés mayores al rendimiento de la inversión alternativa.

Se puede entonces concluir que los clientes de alto riesgo están dispuestos a pagar más por un crédito.

Gráfico No. 1

Beneficio esperado en función de la probabilidad de éxito

En el gráfico se puede apreciar además cómo un incremento de la tasa de interés sobre préstamos reduce la probabilidad de éxito mínima p*. Una tasa activa mayor disminuye el rendimiento esperado de los proyectos y deteriora la calidad del pool de clientes como resultado de financiar proyectos cada vez más riesgosos. El banco entonces deteriora su cartera promedio al incrementar el número de proyectos de alto riesgo y, por consiguiente, aumenta la probabilidad de que parte de la cartera se convierta en cartera vencida.

Los bancos:

El banco tratará de minimizar su pérdida potencial, teniendo en cuenta los posibles efectos de la selección adversa. Así, la retribución esperada del banco, para un proyecto individual, es:

E(pb) = pi [ B(1+r)] + (1 - pi) R f

y para la cartera de inversiones el beneficio esperado al otorgar un crédito es:

E(b) = ( 1 + r ) B

donde g( pi) es la función de densidad de la probabilidad de éxito del proyecto (pi).

El rendimiento esperado está determinado por la tasa pagada sobre los depósitos y es, al mismo tiempo, una función no monotónica de la tasa de interés fijada por el banco. Para tasas de interés suficientemente altas, el rendimiento esperado tiende a disminuir debido a la selección adversa. Los beneficios del banco se maximizan a una tasa de interés en la que:

dE(pb) / dr = 0

Esta es la tasa de interés de equilibrio de racionamiento, la cual no vacía el mercado y genera una situación en la que la demanda de crédito supera a la oferta casi permanentemente; pero responde a una actitud racional de los prestamistas.

Dado que los bancos son incapaces de discriminar entre prestatarios individuales y que todos los préstamos son idénticos desde la óptica del sistema financiero, la tasa de interés óptima se fijará de acuerdo a las condiciones del mercado de préstamos al que cada institución bancaria se enfrente.

En cambio, si el banco estaría en capacidad de discriminar entre los diferentes clientes e inversiones, la tasa de interés cobrada (r i) vendría dada por la siguiente expresión:

B(1 + id) = pi B(1+ri) + (1 - pi) R f

id +

donde el primer término (id) representa la tasa de interés pasiva y el segundo es la pérdida esperada en caso de que el proyecto falle.

Anexo 2

Descripción de los datos utilizados

Los datos se obtuvieron de los balances consolidados de la Superintendencia de Bancos y de la Información Estadística Mensual del Banco Central del Ecuador. Su periodicidad es mensual. Para algunas variables se dispone de información desde enero de 1990 y para otras a partir de mayo de 1993.

En 1992 no se pudo obtener la información de todos los meses (no existen datos desde enero hasta mayo, ni de junio y agosto) debido a problemas técnicos de la Superintendencia de Bancos. Se estimaron los datos de crédito para estos meses mediante una predicción en base una regresión univariada para el período enero 1990-diciembre 1991, en donde se incluyó solamente el primer rezago del crédito como variable explicativa. La ecuación utilizada presentó normalidad y no autocorrelación de los residuos, además de estabilidad.

Anexo 3

Tests sobre la ecuación de comportamiento de las tasas de interés activas

Test Q de Correlación de los residuos

Test Cusum cuadrado de estabilidad de los residuos

Test de normalidad de los residuos

Anexo 4

Tests sobre la ecuación de las tasas de interés en función de costo, riesgo y X de King (LIQ)

Test Q de correlación de los residuos

Test Cusum cuadrado de estabilidad de los parámetros

Test de normalidad de los residuos

Anexo 5

Descomposición de la serie de crédito real con quiebres en nivel y en tendencia.

En este análisis se empleó el test desarrollado originalmente por Perron (1989), que se caracteriza por incorporar al test de raíz unitaria convencional (ADF) dos variables binarias adicionales que toman en cuenta la presencia de quiebres ya sea de nivel, de tendencia o ambos simultáneamente. Esto se debe a que un test, como el ADF, no considera la presencia de quiebres estructurales en la serie y por consiguiente, tiende a no rechazar la presencia de tendencia estocástica en series estacionarias con quiebres que en realidad no poseen raíz unitaria.

Este test es aplicado de manera secuencial lo que permite calcular los quiebres endógenamente, de este modo se reduce la posibilidad de aceptar la nula cuando ésta no es verdadera (Zivot y Andrews, 1992). Posteriormente se utiliza el valor computado del estadístico "t" para rechazar o no la hipótesis nula de raíz

unitaria. Si se rechaza la hipótesis nula de la raíz unitaria EN AL MENOS UN PUNTO, entonces NO EXISTE raíz unitaria en la serie analizada.

Al aplicar el test recursivo a la serie de crédito real, se pudo concluir que dicha serie tiene tendencia determinística, puesto que existen valores contra la hipótesis nula de raíz unitaria y a favor de la alternativa: quiebre estructural. En el gráfico siguiente se reportan los resultados del test secuencial de raíz unitaria contra quiebre en nivel y en tendencia.

Gráfico 1

Test secuencial de raíz unitaria con quiebre en nivel y en tendencia

Notas: La línea delgada corresponde al valor crítico al 5% : -5.08 (quiebre en nivel y en tendencia), reportado por Zivot y Andrews (1992). El número de rezagos empleado es el que hace que los errores sean innovaciones.

Los tests secuenciales contra quiebre en nivel y quiebre en tendencia no difieren substancialmente de éste.

Posteriormente, para hallar los períodos de quiebre se tomó la primera observación en la que se encontraba evidencia estadísticamente significativa en favor de quiebre (en nivel y/o tendencia). Se incorporó luego este primer quiebre al modelo, a través de una variable binaria adicional (cero antes del quiebre y unos después) y se repitió el test para encontrar un segundo quiebre, el cual era nuevamente agregado. Este proceso se realizó todas las veces que fueron necesarias para cubrir el total de la muestra. Por último, todos esos quiebres fueron incorporados en la representación de largo plazo de la serie.

Es importante señalar que mediante este procedimiento se pudo obtener una ecuación cuyos residuos fueron estacionarios (ver gráfico de los residuos). Efectivamente, al realizar el test de raíz unitaria para los residuos, el valor computado fue de -3.56, mientras que el crítico al 5% es de -2.89.

Gráfico 2

Residuos y valores ajustados de la ecuación de largo plazo del crédito real

Fuente y elaboración: autores.

Anexo 7

Test ADF de raíz unitaria de la serie crédito real

Para la serie logaritmo de crédito real no se pudo rechazar la hipótesis nula de existencia de raíz unitaria, mientras que la primera diferencia de la serie (equivalente a su tasa de crecimiento) resultó ser estacionaria con el 5% de significancia (véase tabla). Para comprobarlo se utilizó el test ADF y la mejor ecuación resultó de la aplicación de cuatro rezagos al test.

Anexo 8

Tests sobre la ecuación de comportamiento de SE (sobre encaje + especies en caja / crédito)

Test Q de correlación de los residuos

Test Cusum Cuadrado de estabilidad de los parámetros

Test de normalidad de los resiudos

Anexo 9

Tests sobre la ecuación de comportamiento de la variación de la oferta y demanda de crédito

Test Q de correlación de los residuos

Test Cusum Cuadrado de Estabilidad de los Parámetros

Test de normalidad de los residuos

Anexo 10

Tests sobre la ecuación de la variable DLCREDR : ajuste vía tasas de interés (1991.06 - 1997.06)

Test Q de correlación de los residuos

Test Cusum Cuadrado de Estabilidad de los Parámetros

Test de normalidad de los residuos

Anexo 11

Ecuación y tests sobre la ecuación de la variable DLCRED_R: ajuste vía tasas de interés (1992.06 - 1997.06)

Test Q de correlación de los residuos

Test Cusum Cuadrado de estabilidad de los parámetros

Test de normalidad de los residuos