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ERUDITUS
Período junio - septiembre 2024
Vol. 5, Núm. 2
reruditus@uisrael.edu.ec
• e-ISSN: 2697-3413
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Morosidad bancaria de Ecuador medido a través del
crecimiento económico con modelo de vector autorregresivo
Bank delinquency in Ecuador measured through economic growth
with autoregressive vector model
Fecha de recepción: 2023-11-02 Fecha de aceptación: 2024-04-02 Fecha de publicación: 2024-06-10
Jhonatan Guillermo Unuzungo-Villa
1
Universidad Nacional de Loja, Ecuador
jhonatan.unuzungo@unl.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-1597-0048
Luis Miguel Álvarez-Paccha
2
Universidad Nacional de Loja, Ecuador
luis.a.alvarez@unl.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-4706-4226
Marcela Ivanoba Salgado-Suquilanda
3
Universidad Nacional de Loja, Ecuador
marcela.salgado@unl.edu.ec
https://orcid.org/0009-0007-2091-2487
RESUMEN
La morosidad es el riesgo de crédito al que los gerentes de las instituciones nancieras buscan
evitar. La repercusión no solo se siente en la liquidez o calidad de la cartera, sino también en la
rentabilidad, dado que reduce los rendimientos generados. Bajo estas premisas, la nalidad de la
presente investigación fue evaluar la morosidad de los bancos privados del Ecuador a través de
https://doi.org/10.35290/re.v5n2.2024.1124
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un modelo de vector autorregresivo con rezagos de la propia variable y del crecimiento económico.
La investigación fue no experimental, de tipo exploratorio y correlacional, apoyado de estadística
descriptiva, análisis correlacional y el modelo autorregresivo. La data se recolectó de la Asociación
de Bancos del Ecuador al 2023, cuya periodicidad fue trimestral, por lo que se estructuró un total de
72 observaciones por variable, del periodo 2005-2022. Los principales hallazgos demostraron que
la morosidad tuvo un promedio de 3,42 % mientras que el PIB osciló en 21.34 millones de dólares.
Asimismo, se estimó que la morosidad bancaria y el PIB tienen correlación media. Finalmente,
se concluyó que la morosidad y la primera diferencia del PIB con relación directa e inversa
respectivamente, permiten explicar la morosidad bancaria en 93,67 %, con signicancia estadística
de 5 %.
PALABRAS CLAVE: Correlación; crecimiento económico; morosidad; vector autorregresivo
ABSTRACT
Delinquency is the credit risk that nancial institution managers seek to avoid. The repercussion is not
only felt in the liquidity or quality of the portfolio, but also in protability, since it reduces the returns
generated. Under these premises, the purpose of this research is to evaluate the delinquency of
private banks in Ecuador, through an autoregressive vector model with lags of the variable itself and
economic growth. The research was non-experimental, exploratory and correlational, supported by
descriptive statistics, correlational analysis and the autoregressive model. The data was collected
from the Association of Banks of Ecuador up to 2023, whose periodicity was quarterly, so that a
total of 72 observations per variable, from the period 2005-2022, were cut. The main ndings show
that delinquency averaged 3.42% while the GDP oscillated in 21.34 million dollars. Likewise, it was
estimated that bank delinquency and GDP have an average correlation. Finally, it is concluded that
delinquency and the rst difference of GDP with direct and inverse relationship respectively, allow
explaining bank delinquency in 93.67 %, with a statistical signicance of 5 %.
KEYWORDS: Autoregressive vector; correlation; delinquency; economic growth
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MOROSIDAD BANCARIA DE ECUADOR MEDIDO A TRAVÉS DEL CRECIMIENTO ECONÓMICO CON MODELO DE
VECTOR AUTORREGRESIVO
Introducción
El sistema nanciero es un pilar fundamental dentro de la sociedad. Su función elemental radica
en la correcta distribución de los recursos nancieros en la economía nacional, por cuanto Moran
et al. (2021) concuerdan que, a través de mercados de capitales y valores, ayuda a la circulación
monetaria y al mismo tiempo coadyuva a la estabilidad monetaria y nanciera permitiendo así
forjar en las naciones un sistema nanciero económico.
En la economía mundial, el sistema nanciero es el responsable de la funcionalidad de medios de
pagos o cobros, así como del ujo nanciero entre países, por lo que los fallos en los mercados
nancieros tienen incidencia en agentes económicos que no están vinculados a ellos (Rojas,
2016). En ese sentido, es necesario y primordial que las entidades nancieras se apeguen a las
normas legales que se expiden para regular su funcionalidad y correcta administración.
La regulación en materia nanciera es muy importante dentro de la sociedad y en particular del
sistema nanciero. Las deciencias de las regulaciones pueden incidir de forma negativa en las
instituciones nancieras al punto de llevarlas al límite de su sostenibilidad nanciera. La quiebra
del sistema nanciero afecta a la economía nacional e internacional, su impacto puede incluso
generar la desconanza hacia el sistema, como en el caso ecuatoriano. En este contexto, se
agrega que:
Después de la crisis que atravesó el país en 1999, se consolidó un sistema nanciero estable
y con mayor control, demostrando un crecimiento continuo, esta seguridad renovó la conanza
de los ecuatorianos quienes en las últimas décadas han incrementado su preferencia por
ahorrar y depositar su capital en cuentas a plazo jo, esto a su vez acrecentó la capacidad de
endeudamiento de la población quienes ahora gozan de las garantías adecuadas en el sistema
nanciero. (Ordóñez et al., 2020)
El sistema bancario debe generar conanza a los ahorradores, para que se capten recursos y
se mejore la productividad económica a través de su movilización (Pradhan et al., 2014). Una
banca cada vez más regularizada demanda de un conjunto de normas jurídicas que dictaminen el
comportamiento bancario. Para el caso ecuatoriano, la norma suprema de 2008 hace mención del
sistema nanciero, considerándola como “un servicio de orden público, y podrán ejercerse, previa
autorización del Estado, de acuerdo con la ley” (Constitución de la República del Ecuador, 2008,
art. 308). Cabe agregar que el Código Orgánico Monetario y Financiero es otra norma legal que
regula el sistema nanciero.
Las normas jurídicas son necesarias para dictaminar el accionar de la sociedad tanto personas
naturales como jurídicas, pero también es importante la administración de las entidades bancarias,
pues del gerente depende en gran medida el éxito o fracaso de las instituciones nancieras. En tal
sentido, los gerentes lideran equipos encaminándolos al cumplimiento de sus tareas para alcanzar
mejor rentabilidad y éxito organizacional (Prado y Beltrán, 2022; Vera y Vegas, 2021).
Las instituciones nancieras garantizan su éxito cuando se logran aplicar políticas administrativas
ecientes, capaces de generar altos rendimientos. Para incrementar las ganancias, las entidades
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deben ser capaces no solo de colocar cartera crediticia, sino también de recuperarla a tiempo, por
cuanto, el aumento de la morosidad disminuye la rentabilidad (Mamani et al., 2021).
Se puede medir las relaciones entre el sistema nanciero y el crecimiento económico a través
de métodos que vinculan variables de crecimiento económico y variables nancieras (Terceño y
Guercio, 2011). Bajo este contexto, la presente investigación se centró en evaluar la morosidad
de los bancos privados del Ecuador a través de un modelo de vector autorregresivo, donde la
morosidad y el crecimiento económico medido por PIB, fueron las variables que buscan predecir el
comportamiento de la morosidad.
La importancia del presente manuscrito es que buscó evaluar las relaciones entre el PIB y la
morosidad para comprender la afectación de los ciclos económicos en ella y, a su vez, contar con
una fundamentación cientíca sobre cómo aprovechar los ciclos de la economía para el quehacer
de las entidades nancieras, en miras de la mitigación del riesgo crediticio para mejorar su
sostenibilidad nanciera y económica.
1.1. Fundamentación teórica
1.1.1 Crecimiento económico
El crecimiento económico “es un agente para mejorar las condiciones de vida, reducir la brecha de
desigualdad social y el puente para el planteamiento de políticas sectoriales” (León et al., 2020).
En los últimos tiempos, algunos autores consideran en que el crecimiento económico puede estar
representado por el Producto Interno Bruto (PIB) (Chamba et al., 2021; Flores y Chang, 2020;
Márquez et al., 2020), por cuanto en palabras de Hong Trinh (2017) para medir el crecimiento de la
economía se emplea al PIB.
El Producto Interno Bruto muestra la evolución de la economía de un país y representa la
producción de bienes y servicios de un período dado (Asiain y Malic, 2022; León et al., 2020).
Sin embargo, Vaca (2022) considera que el PIB no es una medida real de la producción, por
cuanto no es efectivo a la hora de medir la actividad económica y el bienestar de un país. No
obstante, resulta un indicador referente de la productividad de un país e importante para la política
económica (Uhsca et al., 2019).
1.1.2. Morosidad
La morosidad puede utilizarse como medida del riesgo de crédito o bancario global (Karadima
y Louri, 2020). Esto en razón de que representa la cartera improductiva total con respecto a la
cartera bruta total (Alcívar y Bravo, 2020). En tal forma, la morosidad se genera cuando no se
cumplen las condiciones pactadas durante una operación crediticia, es decir, es el incumplimiento
de pago acordado (Madrid y Zambrano, 2023).
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VECTOR AUTORREGRESIVO
1.1.3. Relación entre morosidad y crecimiento económico
A partir de las deniciones de morosidad y crecimiento económico, una concepción lógica sugiere
que la mejora de la situación económica disminuye los niveles de morosidad. Tobar et al. (2021)
estiman que el PIB determina el comportamiento de la morosidad, dado que, si este indicador
experimenta una recesión, su impacto en la morosidad es positivo, lo que podría provocar
crisis bancaria. El incremento de la morosidad afecta negativamente al crecimiento económico
(Boumparis et al., 2019).
Otros hallazgos concuerdan en que el incremento de colocación de cartera como consecuencia de
la expectativa de un crecimiento de las actividades económicas aumenta la morosidad (Morales et
al., 2021). Además, un choque del aumento del PIB resulta en disminución de la morosidad, lo que
se contrapone a lo que a menudo se esperaría que el aumento del PIB disminuya la morosidad
(Luna et al., 2022).
Finalmente, Cañar (2022) analiza mediante modelo de vector autorregresivo (VAR), el
comportamiento de la variación de la morosidad bancaria del Ecuador con respecto a sus propios
rezagos y de la variación del PIB del periodo 2010-2020, concluyendo que, con 2 rezagos en
las variables, la tasa de cambio de la morosidad y la tasa de cambio del PIB con 2 trimestres de
antelación, permiten determinar la morosidad actual con al menos un 86,80 % de precisión.
Metodología
2.1. Marco investigativo
La investigación fue no experimental, puesto que la información empleada se obtuvo del
comportamiento natural de las variables de estudio. Se enmarcó dentro del tipo de investigación
cuantitativa por la naturaleza de la información de carácter longitudinal. Por otra parte, fue
exploratoria y correlacional. Además, se empleó el método inductivo para la interpretación de las
pruebas estadísticas y econométricas.
Bajo este contexto, el sistema bancario privado del Ecuador fue el objeto de estudio. Las variables
fueron el comportamiento de la morosidad de los bancos privados (morosidad) y el PIB como
medida del crecimiento económico, según la Tabla 1. El periodo de estudio fue desde el año
2005 hasta el 2022, con periodicidad trimestral, con lo que se construyó una base de datos de 72
observaciones por variable.
Tabla 1
Variables de Estudio.
Variable Tipo de variable Escala de medición Frecuencia Etiqueta
Morosidad Independiente Valores porcentuales Trimestrales Mor
Producto Interno
Bruto
Dependiente Valores monetarios
(miles)
Trimestrales PIB
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2.2. Análisis de la información
La data de la morosidad bancaria y PIB se recolectó de la Asociación de Bancos del Ecuador,
ASOBANCA (2023) desde el apartado Bancos y de Sector real. Después, se estructuró una base
de datos en Excel y se cargó en Gretl para el análisis, tratamiento y obtención de resultados. Cabe
resaltar que, en el caso de la morosidad, fue necesario calcular el promedio de tres meses para
obtener un valor trimestral, dado que el PIB se expresó por trimestres.
Durante el análisis de la información, se estimaron estadísticos descriptivos y se analizó el
comportamiento de las variables. En seguida, se determinó el coeciente de correlación de
Pearson, por cuanto, los datos fueron de tipo cuantitativos y se buscó medir la fuerza y dirección
de la asociatividad (Roy et al., 2019). En ese sentido, la interpretación del coeciente se hizo en
función de la Tabla 2. Cabe aclarar que en el estudio se empleó signicancia estadística de al
menos el 5 % con todas las pruebas.
Tabla 2
Interpretación del Coeciente de Correlación de Pearson.
Coeciente Interpretación
r = 0 Ausencia de correlación
0 < r < ± 0.25 Correlación débil
± 0.25 ≤ r < ± 0.75 Correlación media
± 0.75 ≤ r < ± 1 Correlación fuerte
± 1 Correlación perfecta
Nota: información adaptada de “La Correlación de Pearson y el proceso de regresión por el Método de Mínimos Cuadrados”
(p. 2496) de Fiallos (2021), Ciencia Latina Revista Cientíca Multidisciplinar. 5(3).
Después, se procedió con la estimación del modelo VAR que según Simbaña (2020) “es una
extensión del modelo de autorregresión univariante para datos de series temporales multivariadas.
Un VAR es un modelo de ecuaciones simultáneas de forma reducida sin restringir”. Por cuanto,
permite el análisis del comportamiento dinámico de las variables y la determinación de sus
parámetros estructurales (
Konstantakis y Michaelides, 2016). Por lo tanto, previo a la estimación del
modelo, se aplicaron las pruebas del Contraste aumentado de
Dickey Fuller para determinar si los
datos son estacionarios o caso contrario aplicar diferencias a las variables.
Se estimaron los criterios de información de Akaike (AIC), Bayesiano de Schwarz (BIC) y Hannan-
Quinn (HCQ) para seleccionar el número óptimo de retardos para la modelación. Finalmente; se
estimó el modelo VAR y se aplicaron los contrastes de autocorrelación, normalidad de los residuos,
homocedasticidad, raíz inversa del modelo VAR y el contraste de causalidad de Granger para
validar el modelo.
En la modelación de vector autorregresivo se empleó a la morosidad como variable dependiente
y al PIB como independiente similar a lo de Cañar (2022) con la distinción de que el autor emplea
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la tasa de variación de las variables morosidad y PIB. Por lo tanto, el modelo VAR a aplicarse se
expresó como se denota a continuación:
Donde;
Mor: Morosidad de los bancos privados del Ecuador
PIB: Producto interno bruto
β
10
: Constante del modelo VAR
β
1n
: Parámetros de la variable morosidad
β
2n
: Parámetros de la variable PIB
t-n: Indica el número de rezagos
ε
1t
: ruido blanco o término de error
Resultados
3.1. Estadística descriptiva
Tabla 3
Estadísticos Descriptivos de las Variables de Estudio.
Media Mediana Mínimo Máximo
Desviación
estándar
Mor 0.0342 0.0315 0.0215 0.0721 0,0097
PIB (miles) 21,346.0030 24,305.1425 9,858.2100 29,607.3960 5,840.45922
El análisis de los principales estadísticos descriptivos presentado en la Tabla 3, evidencian que la
morosidad del sistema bancario privado de Ecuador tuvo un promedio trimestral de 3,42 % lo que
está por debajo del 5 %. La morosidad presentó una desviación estándar de 0,97 %, siendo así
que 7,21 % fue el nivel máximo alcanzado en el primer trimestre de 2005 mientras que su valor
más bajo se fue 2,15 % para el segundo trimestre de 2022.
Por su parte, durante el análisis del crecimiento económico medido a través del PIB en
términos trimestrales mostró una media de 21.346 millones de dólares, con desviación típica de
aproximadamente 5.840 millones. En este sentido, en el primer trimestre de 2005, se registró
el valor más bajo del PIB, lo que se asemeja a la morosidad, aunque este último llegó a su
punto más alto, por otra parte, durante el cuarto semestre 2022 se alcanzó su mayor auge en
aproximadamente 29.607 millones de dólares.
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Figura 1
Representación entre Morosidad y PIB.
La evolución de las variables presentada en la Figura 1, muestra una tendencia decreciente desde
el año 2005 al 2009 en el caso de la morosidad; cayendo de 7 % a menos del 3 %. Después, se
evidenciaron uctuaciones estables hasta el periodo 2015, llegando a un pico de 5 % al año 2016,
punto desde el cual, volvió a decrecer.
El PIB presentó crecimiento sostenido desde el 2005 hasta el tercer trimestre 2014. Punto desde
el cual, tuvo uctuaciones estables hasta caer en 3,208 millones de dólares, al pasar del primer
trimestre 2020 al segundo. Situación que se relaciona con la crisis sanitaria experimentada
en ese periodo, volviendo a retomar su tendencia poco a poco a partir del tercer trimestre. Su
recuperación se evidencia con la tendencia creciente que se muestra en la Figura 1.
3.2. Análisis correlacional
Tabla 4
Coeciente de Correlación de Pearson.
PIB Mor
1,000 *** - 0,5608 *** PIB
1,000 *** Mor
Nota: *** signicancia de 1 %
** signicancia de hasta 5 %
*** signicancia hasta 1 %
La Tabla 4, muestra el coeciente de correlación de Pearson para la morosidad y PIB; donde
se determinó que las variables tienen asociación inversa entre sí de -0,5608 considerada como
media, con signicancia de al menos el 5 %. En ese sentido, se dedujo que el comportamiento de
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un variable incide de manera negativa en la otra, por ende, a medida que se incremente el PIB, la
morosidad del sistema bancario decrece.
Figura 2
Correlación entre morosidad y PIB
La asociatividad de la morosidad y PIB se visualiza en la Figura 2, donde la morosidad bancaria en
función del PIB muestra un comportamiento decreciente. Por lo tanto, su relación es negativa, esto
según la recta de tendencia que se aplicó sobre la distribución de los puntos en el gráco.
3.3. Análisis estadístico y econométrico
Tabla 5
Contraste aumentado de Dickey Fuller.
Variable
Contraste aumentado de
Dickey Fuller
Valor p con constante
Estacionaria / No
estacionaria
PIB
Nivel 0.5052 No estacionaria
1 era diferencia 2.28 e-10 ≈ 0 Estacionaria
Morosidad Nivel 0.00885 Estacionaria
La aplicación del contraste aumentado de Dickey Fuller a las variables que se muestra en la Tabla
5, permitió deducir que el PIB no presenta un comportamiento estacionario con la data a su nivel,
por lo que fue necesario aplicar una primera diferencia y con ello, se obtuvo un p-value cercano
a 0, por lo que se convirtió en estacionario. Por el contrario, la morosidad evidenció tener un
comportamiento estacionario. Por lo tanto, se tomó la morosidad con sus datos a nivel y el PIB con
su primera diferencia para realizar las diferentes pruebas y modelación.
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Tabla 6
Determinación del Número de Tezagos Óptimos para el Modelo.
Retardos
Criterios
Akaike
(AIC)
Bayesiano de Schwarz
(BIC)
Hannan-Quinn (HCQ)
1 6.195261* 6.406536* 6.277734*
2 6.240.765 6.592.890 6.378.221
3 6.340.607 6.833.582 6.533.044
4 6.450.749 7.084.574 6.698.169
5 6.478.272 7.252.947 6.780.674
6 6.526.341 7.441.866 6.883.725
7 6.645.899 7.702.274 7.058.265
8 6.720.894 7.918.119 7.188.242
9 6.731.546 8.069.621 7.253.876
10 6.771.282 8.250.207 7.348.594
11 6.844.685 8.464.460 7.476.980
12 6.885.381 8.646.006 7.572.658
Nota: * indican el número de retardos óptimos según el criterio de información.
La Tabla 6, muestra la aplicación de los criterios de información de AIC, BIC y HCQ con un máximo
de 12 rezagos, para el modelo de vector autorregresivo con variable independiente morosidad
del sistema bancario e independiente crecimiento económico. Con base a los resultados, se
determinó que el número de retardos a aplicarse durante la fase de modelación es 1, es decir, se
usa retardos de las variables de orden 1 como predictoras del comportamiento de la morosidad
bancaria.
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Tabla 7
Ecuación con Variable Dependiente Morosidad Bancaria.
Detalle Coeciente Desv. típica Estadístico t Valor p
const 0.0043041 0.000969 4443.000 0.0000 ***
Mor_1 0.8668470 0.027482 31.540 0.0000 ***
d_PIB_1 -0.0000015 0.039515 −3.905 0.0002 ***
Estadísticos adicionales
Media de la variable dependiente 0.0332
Desviación estándar de
la variable dependiente
0.0078
Suma de cuadrados de los residuos 0.0003
Desviación estándar de
la regresión
0.0020
R-cuadrado 0.9385 R-cuadrado corregido 0.9367
F(2, 67) 511.5289 Valor p (de F) 0,0000
rho 0.2826 Durbin-Watson 1.4293
Nota: * signicancia del 10 %
** signicancia de hasta 5 %
*** signicancia hasta 1 %
La estimación del modelo de vector autorregresivo con variable dependiente morosidad de los
bancos privados del Ecuador, presentada en la Tabla 7, muestra que con rezagos de orden 1,
puede ser explicada por el crecimiento económico y por sí misma, es decir, es autorregresiva.
El p-value de aproximadamente 0 permite inferir que la constante del modelo, la morosidad con
retardo de orden 1 y el PIB con un rezago pueden explicar el comportamiento de la morosidad de
al menos el 93,67 % según lo demuestra el coeciente de determinación.
3.4. Comprobación de supuestos
Tabla 8
Aplicación de Supuestos al Modelo VAR.
Contraste de autocorrelación
Retardo Rao F Approx dist. Valor p
Lag 1 1.553 F(4, 128) 0,1909
Contraste de ARCH de orden hasta 1 - Homocedasticidad
Retardo df Valor p
Lag 1 52.911 0,0000
Contraste de Doornik-Hansen - Normalidad
Prueba Chi-cuadrado Valor p
Doornik-Hansen 36.4244 0,0000
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La Tabla 8, resume la aplicación de tres supuestos para el modelo VAR; por ende, el análisis
del contraste de autocorrelación de orden 1 determinó que para el modelo hay ausencia
de autocorrelación, por lo tanto, se valida la modelación. La aplicación del contraste de
homocedasticidad permite deducir que la varianza del modelo no es constante, esto con base
al nivel de signicancia de al menos el 5 %. En consecuencia, el modelo presenta problemas
de
heterocedasticidad. Por último, el supuesto de normalidad de los residuos determinó que no se
apegan a la distribución normal por cuanto el p-value fue de aproximadamente 0.
Figura 3
Raíz Inversa del Modelo VAR con Variable Dependiente Morosidad.
De acuerdo a la Figura 3, se determinó que las raíces inversas del modelo VAR se encontraron
dentro del círculo unitario, es decir, las raíces son inferiores al 1, por lo tanto, se inere que el
modelo es adecuado y estable.
Tabla 9
Contraste F de Restricciones Ccero - Causalidad de Granger.
Detalle F Valor p
Todos los retardos de Mor F(1, 67) = 994.88 0.0000 ***
Todos los retardos de 1 era-PIB F(1, 67) = 15.248 0.0002 ***
Todas las variables, retardo 1 F(2, 67) = 511.53 0.0000 ***
El análisis de la causalidad de Granger, a través del Contraste F de Wald, permitió inferir que los
retardos de: la morosidad, la primera diferencia del PIB y de ambas variables en conjunto, fueron
signicativas con al menos al 5 % para el modelo. Por ende, se puede predecir la morosidad de los
bancos privados del Ecuador medido con 1 rezago de la propia variable y 1 retardo del crecimiento
económico (PIB).
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3.5. Discusión
Los hallazgos sugieren que la morosidad de los bancos privados del Ecuador está indirectamente
relacionada con el crecimiento económico medido a través del PIB. Por cuanto, el aumento de la
morosidad ha sido producto de la disminución del PIB, hallazgos que se alinean a los concluidos
por Boumparis et al. (2019) y Dobronsky et al. (2021).
No obstante, las evidencias del presente estudio se contraponen a los Morales et al. (2021) y
Luna et al. (2022) quienes concluyeron que debería existir una relación directa. Estos autores
consideran que si el PIB crece, las expectativas de crecimiento también, lo que incentiva a la
colocación de cartera o que la disminución de la morosidad podría ser producto de un choque
en el PIB, aunque en palabras de Luna et al. (2022) se esperaría una relación contraria entre las
variables.
La morosidad con medida del riesgo de crédito debería mitigarse al máximo pues representa la
recuperación lenta o acumulación de activos improductivos para las entidades nancieras. Si el
crecimiento económico indica mayores oportunidades como generación de fuentes de empleo,
expansión de las empresas, mayor gasto público o inversión estatal, su efecto en la economía es
benecioso. En tal sentido, con base en las evidencias determinadas, ha sido congruente aseverar
que el impacto del PIB es negativo con la morosidad, pues mayor movimiento de dinero haría que
las personas cuenten con más oportunidades de cumplimiento de sus obligaciones.
La modelación de la morosidad en función de su propia trayectoria y del PIB en el caso
ecuatoriano, es óptimo con 1 rezago. Esto siguiere que podría predecirse la morosidad de un
trimestre con base a los índices de morosidad y valor del PIB del trimestre anterior, en contraste
Cañar (2022) quien concluye que la morosidad se podría predecir con los rezagos 1 y 2 de las
variables.
Finalmente, con base al 93,67 % del coeciente de determinación ajustado del presente estudio y
el 86,80 % evidenciado por Cañar (2022), se concluyó que emplear los índices de morosidad y los
rubros del PIB, genera un modelo VAR con mayor precisión que usar la tasa de crecimiento de las
variables como lo emplea Cañar (2022).
Conclusiones
La estadística descriptiva ha permitido concluir que en promedio la morosidad de los bancos
privados del Ecuador se mantiene en 3,42 % y el PIB osciló entre los 21.326 millones de dólares.
La morosidad bancaria y PIB presentan correlación negativa cuya asociatividad se considera
media. Por lo tanto, a medida que se incrementa el PIB se espera reducción de la morosidad.
Por su parte, con el modelo VAR fue evidente que las variables de estudio inuyen en el
comportamiento de la morosidad con rezagos de 1. Por esta razón, el uso de los datos históricos
de la morosidad y PIB de un periodo de antelación permiten explicar la morosidad actual con
precisión de 93,67 %. De esta forma, se dedujo que la morosidad del sistema bancario privado del
Ecuador es autorregresivo consigo misma y con el PIB con un retardo.
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La relación entre las variables de estudio resulta un elemento sustancial para la política
económica. Evaluando el histórico de la morosidad y PIB se pueden generar expectativas,
proyecciones y, por ende, políticas que aprovechen los ciclos económicos. El análisis y evaluación
del riesgo crediticio por parte de los directivos debe ser fundamental para que se centren recursos
en reducir o mitigar el incremento de la morosidad del sistema nanciero.
Finalmente, desde el ámbito gerencial, es necesario promover estrategias y objetivos acordes
al movimiento de la economía para que la colocación de cartera no se torne solo en un juego de
colocar cada vez más y más, sino en procesos que evalúen también su recuperación con base en
los tiempos pactados. Bajo esta investigación, el ciclo económico podría convertirse en un factor
externo de evaluación para la intermediación nanciera.
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MOROSIDAD BANCARIA DE ECUADOR MEDIDO A TRAVÉS DEL CRECIMIENTO ECONÓMICO CON MODELO DE
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