UNIVERSIDAD SAN IGNACIO DE LOYOLA
FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
Economía y Negocios Internacionales
“Evaluación del Impacto del Apalancamiento en las Pymes
Exportadoras del Sector Textil (2002-2015)”
Tesis para optar el título profesional de licenciado en:
Economía y Negocios Internacionales
Nombres y apellidos
Christian Martin Delgado Charaja
Jordan Anthony García Fernández
Asesor:
Victor Loret de Mola
Lima- Perú
2017
1
“Evaluación del Impacto del Apalancamiento en la Pymes
Exportadoras del Sector Textil, Perú 2002-2015”
Fecha de Sustentación y Aprobación: Jueves 19 de Enero del 2017
Presidente de Jurado
Dr. Taddei Diez, Leopoldo
Jurados:
Mg. Canales Rimachi, Jaime
Mg. González Taranco, Carlos
2
Índice
INTRODUCCION ................................................................................................................................. 5
PROBLEMA DE LA INVESTIGACION .................................................................................................... 6
PLATEAMIENTO DEL PROBLEMA ................................................................................................... 6
FORMULACION DEL PROBLEMA ...................................................................................................... 16
PROBLEMA GENERAL ................................................................................................................... 16
PROBLEMA ESPECÍFICO ............................................................................................................... 16
JUSTIFICACION ............................................................................................................................. 16
MARCO REFERENCIAL ...................................................................................................................... 18
ANTECEDENTES ............................................................................................................................ 18
MARCO TEORICO ......................................................................................................................... 19
MARCO INSTITUCIONAL .............................................................................................................. 23
OBJETIVO E HIPOTESIS ..................................................................................................................... 26
OBJETIVO ..................................................................................................................................... 26
OBJETIVO GENERAL ................................................................................................................. 26
OBJETIVOS ESPECIFICOS .......................................................................................................... 26
HIPOTESIS .................................................................................................................................... 26
HIPOTESIS PLANTEADA ............................................................................................................ 26
HIPOTESIS ESPECÍFICA ............................................................................................................. 26
METODO .......................................................................................................................................... 27
TIPO DE INVESTIGACION .............................................................................................................. 27
DISEÑO DE LA INVESTIGACION. ................................................................................................... 27
VARIABLES .................................................................................................................................... 28
MUESTRA ..................................................................................................................................... 28
PROCEDIMIENTO DE RECOLECCION DE DATOS ........................................................................... 28
PLAN DE ANALISIS ............................................................................................................................ 29
Análisis de Datos .......................................................................................................................... 29
RESULTADOS .................................................................................................................................... 33
RESULTADOS FINALES: ................................................................................................................. 33
INTERPRETACION DE DATOS ....................................................................................................... 37
DATOS DE LOS RESULTADOS ....................................................................................................... 38
CONCLUSIONES ................................................................................................................................ 40
RECOMENDACIONES........................................................................................................................ 41
BIBLIOGRAFIA .................................................................................................................................. 44
3
ANEXOS ............................................................................................................................................ 49
Índice de Gráficos
GRAFICO 1: Comparación de la Tasa de Interés Real de Perú y de otros países
Latinoamericanos 2007-2015. .......................................................................................... 7
GRAFICO 2: Evolución de las Exportaciones Peruanas 2002-2015 (Expresado en Miles
de Millones de USD) ........................................................................................................ 9
GRAFICO 3:Distribución de las Participación de los Bancos en el Mercado Peruano .... 10
GRAFICO 4:Evolución de las Tasas de Interés de Corto Plazo para Microempresas en
M.N. 2002-2015 .............................................................................................................. 12
GRAFICO 5: Evolución de las tasas de Interés de Largo Plazo para Microempresas en
M.N. 2002-2015 .............................................................................................................. 13
GRAFICO 6: Evolución de las tasas de interés de Corto Plazo para Microempresas en
M.E. 2002-2015 .............................................................................................................. 14
GRAFICO 7: Evolución de tasas de Interés de Largo Plazo para Microempresas en M.E.
2002-2015 (Expresado en %) ......................................................................................... 15
GRAFICO 8: Diagrama de Competitividad ..................................................................... 21
GRAFICO 9: Estacionalidad de las Variables ................................................................. 31
GRAFICO 10: Distribución del error antes de aplicar el VAR .......................................... 34
GRAFICO 11: Distribución del error luego de aplicar el VAR .......................................... 36
4
Índice de Cuadros
CUADRO 1: Comparación de Tasas de Interés (Expresado en %) ....................................... 7
CUADRO 2: Exportaciones del Perú 2002-2015 ....................................................................... 8
CUADRO 3: Participación de los Bancos en el Mercado Peruano ....................................... 10
CUADRO 4: Tasas de Interés de Corto Plazo en M.N. 2002-2015 ...................................... 11
CUADRO 5: Tasas de Interés de Largo Plazo en M.N. 2002-2015 ...................................... 12
CUADRO 6: Tasas de Interés de Corto Plazo en M.E. 2002-2015 ...................................... 13
CUADRO 7: Tasas de Interés de Largo Plazo en M.E. 2002-2015 ...................................... 14
CUADRO 8: Resultado de las Variables Econométricas de la primera corrida .................. 29
CUADRO 9: Resultado de las Variables Econométricas de la Segunda Corrida............... 32
CUADRO 10: Resultados de Variables en Primera Diferencia ............................................. 33
CUADRO 11: Resultados de Variables incluyendo los Vectores Autoregresivo - VAR .... 35
CUADRO 12: Resultados Finales .............................................................................................. 37
CUADRO 13: Tasas de Interés Pâsiva en algunos países Latinoamericanos ................... 41
5
INTRODUCCION
En el presente trabajo de investigación se analizará la sensibilidad que tienen las
exportaciones dentro del sector textil exportador, el cual se representa por las
exportaciones de prendas de vestir de algodón, frente a las tasas de interés del sector
bancario hacia las pymes.
El sector textil ha sido, durante los últimos diez años, el segundo sector más
representativo dentro de las Exportaciones No Tradicionales; sin embargo, durante los
últimos cuatro años, las exportaciones del sector textil han empezado a descender de
manera constante, con lo cual, las exportaciones del 2012 disminuyo en 40.59% al 2015.
esa desaceleración ha generado un problema económico; ya que, las empresas
exportadoras de dicho sector tienen una gran oferta por parte de las pymes del sector
textil; sin embargo, los principales demandantes no han sufrido caída alguna en sus
importaciones, por tal motivo se descarta de manera inmediata, la premisa que el consumo
por estos productos haya disminuido, con lo cual nace nuestro problema económico en el
presente estudio, con la siguiente premisa: “La demanda de nuestros productos del sector
textil, ha sido desplazada por productos que cuentan una mayor competitividad en costos”.
El mercado de las pymes exportadoras, con las cuales se compite está muy
definida por los valores diferenciales que puedan tener como marca u otros valores
adicionales que cada empresa pueda ofrecer a los demandantes del exterior. Es decir, se
encuentran en competencia monopolística.
Para la producción del sector textil mundial, se tienen procesos similares de
producción. Algunas de los factores que se tiene son: la tecnología, los insumos (materia
prima) y la mano de obra y adicional a esto, las empresas pymes cuentan con préstamos
bancarios para lograr un crecimiento. Sin embargo, el costo de mano de obra y el costo de
los préstamos bancarios difieren en función al país donde se produce.
Para el análisis econométrico se empleará las variables antes mencionadas para
conocer la relación que se tiene, frente a las exportaciones de las prendas de vestir de
algodón y mediante la determinación de sus coeficientes se conocerá el grado de
sensibilidad que tiene cada variable de producción sobre la variable de exportaciones de
prendas de vestir de algodón. Para la determinación de los coeficientes se empleó una
regresión lineal en series de tiempo.
La hipótesis general que se plantea, hace referencia a “las tasas de interés que
ofrecen los bancos (Costo Financiero) restan competitividad en costos a las Pymes
6
exportadoras del sector textil en el Perú”. La cual se aprueba con los resultados obtenidos;
dado que, el coeficiente que tiene la variable tasas de interés es más elevadas que los
coeficientes de las otras variables. Con dicho resultado también se aprueba el objetivo
general, con lo cual se demuestra el alto grado de sensibilidad que tienen las
exportaciones del sector textil frente a los cambios que se generen en las tasas de interés.
Luego de la aprobación de la hipótesis planteada y respaldo numérico del objetivo
general, se puede concluir que existe una alta dependencia de las pymes exportadoras
del sector textil hacia los financiamientos bancarios, lo cual, ante cualquier cambio
porcentual que los bancos hagan en sus tasas de interés, repercutirán de manera
significativa en las exportaciones de las pymes del sector textil.
Luego de la revisión de la literatura y el análisis de las variables se puede
recomendar que la apertura de bancos estatales dirigidos a las pymes con tasas de interés
más bajos que los bancos, generaría una mayor competitividad costos de nuestras
exportaciones en el sector textil.
PROBLEMA DE LA INVESTIGACION
PLATEAMIENTO DEL PROBLEMA
Las exportaciones del sector textil han venido cayendo durante los últimos cuatro
años; sin embargo, los mercados destino han mantenido el nivel de importaciones. Lo cual
nos lleva a indicar que los productos del sector textil en los mercados extranjeros están
siendo desplazados, se le atribuye dicha caída a la pérdida de competitividad generado
por el incremento en costos. El principal factor implicado en el incremento en costos es la
tasa de interés; ya que, muchas de las pymes del sector textil incurren en apalancamiento
para cubrir sus exportaciones.
La falta de control en la banca ha generado una distorsión. Dado que la tasa de
interés del país es la segunda más alta en la región, lo cual hace menos competitivos a
nuestras exportaciones. Si consideramos esta premisa, nuestros productos exportados
incurren en una pérdida de competitividad por sus costos; ya que, el costo de
apalancamiento para las pymes exportadoras es más elevado. En el siguiente cuadro se
podrá visualizar la diferencia de las tasas de interés con algunos otros países
latinoamericanos.
7
-5.00%
0.00%
5.00%
10.00%
15.00%
20.00%
25.00%
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Títu
lo d
el e
je
BOLIVIA
CHILE
COLOMBIA
MEXICO
PERU
COSTA RICA
CUADRO 1: Comparación de Tasas Reales de Interés (Expresado en %)
Fuente: Banco Mundial
Elaboración Propia
Fuente: Banco Mundial
Elaboración Propia
Se aprecia en el Cuadro 1 que, en una comparación de tasas de interés bancaria, Perú cuenta con la tasa más elevada. La tasa de interés del sector bancario en nuestro
PAIS INDICADOR 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Bolivia Tasa de interés real (%)
5,11 3,16 15,15 1,04 -3,22 3,77 4,77 7,49 11,68
Chile Tasa de interés real (%)
3,65 12,73 3,28 -3,74 5,58 9,13 6,82 2,41 1,14
Colombia Tasa de interés real (%)
9,85 8,94 9,28 5,32 4,21 9,32 8,82 8,55 8,67
México Tasa de interés real (%)
2,42 2,55 3,42 0,77 -0,35 1,43 2,44 -1,09 0,89
Perú Tasa de interés real (%)
21,05 22,34 18,59 12,55 11,18 17,82 16,88 12,84 13,56
GRAFICO 1: COMPARACION DE LA TASA DE INTERES REAL DE PERU Y DE OTROS PAISES LATINOMAERICANOS 2007-2015.
(Expresado en %)
8
país ha venido bajando constantemente; sin embargo, aún no logramos ser competitivos en el costo de apalancamiento de empresas.
Esta alta tasa de interés hace que los productos peruanos de las pymes cuenten
con un mayor precio de mercado y eso los complica y condiciona al intentar competir con
otras pymes de otros países. Esta complicación se podría interpretar como “salida de
mercado”. Lo cual generaría pérdidas de empleo e inconvenientes de desarrollo en
nuestras industrias.
En el Cuadro 2, se puede observar el desenvolvimiento de nuestras exportaciones
CUADRO 2: Exportaciones del Perú 2002-2015
AÑO
Exportaciones Peruanas (MILES DE MILLONES DE
DOLARES)
2002 7,7
2003 9,1
2004 12,8
2005 17,3
2006 23,8
2007 28,1
2008 31
2009 27
2010 35,8
2011 46,4
2012 47,4
2013 42,8
2014 39,5
2015 34,2 FUENTE: Banco Central de Reserva del Perú. BCRP
Elaboración propia
9
GRAFICO 2: EVOLUCION DE LAS EXPORTACIONES PERUANAS 2002-2015 (Expresado en Miles de Millones de USD)
FUENTE: Banco Central de Reserva del Perú. BCRP
Elaboración propia
Por parte de los bancos, estas entidades financieras cuentan con una alta
concentración en el mercado lo cual genera una competencia imperfecta y eso hace que
las tasas de interés sean elevadas. Si bien las tasas de interés de los bancos han estado
bajando, estas son relativamente elevadas frente a las tasas que cuentan los mercados
de la región. Eso nos hace ser menos competitivos en costos.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
10
CUADRO 3: Participación de los Bancos en el Mercado Peruano
BANCOS PARTICIPACION DE
MERCADO
B. de Crédito del Perú 33,5%
B. Continental 22,0%
Scotiabank Perú 16,3%
Interbank 11,1%
B. Interamericano de Finanzas 3,6%
Mibanco 3,5%
B. Financiero 2,8%
B. Falabella Perú 1,7%
B. GNB 1,6%
B. Santander Perú 1,3%
Citibank 1,0%
B. Ripley 0,7%
B. de Comercio 0,5%
B. Cencosud 0,2%
B. Azteca Perú 0,2%
B. ICBC 0,1%
FUENTE: Superintendencia de Banca y Seguros y AFP. SBS
Elaboración propia
GRAFICO 3: DISTRIBUCION DE LA PARTICIPACION DE LOS BANCOS EN EL MERCADO PERUANO
FUENTE: Superintendencia de Banca y Seguros y AFP.SBS
Elaboración propia
No podemos dejar de mencionar otras opciones que manejan las Pymes para
tener acceso al crédito. En el mercado peruano se tiene como fuentes de
PARTICIPACION DE MERCADO
B. de Crédito del Perú B. Continental Scotiabank Perú
Interbank B. Interamericano de Finanzas Mibanco
B. Financiero B. Falabella Perú B. GNB
B. Santander Perú Citibank B. Ripley
B. de Comercio B. Cencosud B. Azteca Perú
B. ICBC
11
apalancamiento a las Cajas Municipales, Cajas Rurales y a los Bancos. Los cuales, a
través de los años han venido reduciendo sus tasas de interés pero aún no ha permitido
a las pymes ser competitivo porque en otros países el costo financiero es menor.
En los siguientes cuadros se ven las tendencias de las tasas de interés de los
últimos 15 años.
CUADRO 4: Tasas de Interés Real de Corto Plazo en M.N. 2002-2015
(Expresado en %)
FUENTE: BANCO CENTRAL DE RESERVA DEL PERU
Elaboración propia
MN
PERIDODO BANCOS CAJA
RURAL CAJA
MUNICIPAL
AÑO C.P.
2002 61.01% 63.08% 60.47%
2003 57.13% 57.90% 30.94%
2004 50.92% 53.85% 21.66%
2005 47.16% 52.89% 54.37%
2006 44.50% 49.46% 52.17%
2007 39.80% 49.32% 50.50%
2008 40.65% 45.32% 48.17%
2009 42.43% 45.56% 48.15%
2010 35.45% 42.35% 44.47%
2011 30.76% 39.39% 40.78%
2012 29.81% 37.60% 39.10%
2013 27.90% 36.87% 39.42%
2014 27.02% 37.75% 39.48%
2015 32.25% 40.02% 38.11%
12
GRAFICO 4: EVOLUCION DE LAS TASAS DE INTERES REAL DE CORTO PLAZO PARA MICROEMPRESAS EN M.N. 2002-2015
(Expresado en %)
Elaboración propia
CUADRO 5: Tasas de Interés Real de Largo Plazo en M.N. 2002-2015
(Expresado en %)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú
Elaboración propia
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
70.00%
Títu
lo d
el e
je
BANCOS
CAJA RURAL
CAJA MUNICIPAL
MN
PERIDODO BANCOS CAJA
RURAL CAJA
MUNICIPAL
AÑO L..P.
2002 53.94% 45.10% 56.77%
2003 52.94% 54.23% 28.98%
2004 48.87% 52.25% 21.21%
2005 43.91% 50.29% 49.29%
2006 42.28% 47.16% 45.03%
2007 38.51% 42.52% 41.69%
2008 35.71% 38.69% 38.49%
2009 35.26% 38.28% 37.02%
2010 30.88% 35.50% 34.54%
2011 26.21% 29.38% 32.51%
2012 24.70% 28.69% 31.36%
2013 23.59% 30.95% 30.68%
2014 22.65% 31.33% 30.34%
2015 23.34% 33.40% 29.74%
13
GRAFICO 5: EVOLUCION DE LAS TASAS DE INTERES REAL DE LARGO PLAZO PARA MICROEMPRESAS EN M.N. 2002-2015
(Expresado en %)
Elaboración propia
CUADRO 6: Tasas de Interés Real de Corto Plazo en M.E. 2002-2015
(Expresado en %)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú
Elaboración propia
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
Títu
lo d
el e
je
BANCO
CAJA RURAL
CAJA MUNICIPAL
ME
PERIDODO BANCOS CAJA
RURAL CAJA
MUNICIPAL
AÑO C.P.
2002 19.99% 22.65% 29.51%
2003 25.08% 25.94% 30.94%
2004 31.69% 25.99% 30.49%
2005 29.89% 24.74% 30.04%
2006 28.28% 24.68% 28.25%
2007 25.78% 22.23% 26.03%
2008 26.38% 26.62% 25.63%
2009 24.05% 25.37% 26.59%
2010 19.05% 23.14% 23.87%
2011 14.64% 20.50% 21.70%
2012 13.86% 19.55% 22.41%
2013 12.88% 18.97% 23.16%
2014 11.98% 18.64% 23.82%
2015 10.95% 18.09% 23.93%
14
GRAFICO 6: EVOLUCION DE LAS TASAS DE INTERES REAL DE CORTO PLAZO PARA MICROEMPRESAS EN M.E. 2002-2015
(Expresado en %)
Elaboración propia
CUADRO 7: Tasas de Interés Real de Largo Plazo en M.E. 2002-2015
(Expresado en %)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú
Elaboración propia
0.00%
5.00%
10.00%
15.00%
20.00%
25.00%
30.00%
35.00%
Títu
lo d
el e
je
BANCOS
Series2
CAJA MUNICIPAL
ME
PERIDODO BANCOS CAJA
RURAL CAJA
MUNICIPAL
AÑO L.P.
2002 18.82% 18.14% 29.22%
2003 23.03% 18.75% 28.98%
2004 27.61% 20.20% 27.26%
2005 26.87% 20.63% 26.35%
2006 25.18% 22.94% 24.40%
2007 23.49% 23.29% 23.43%
2008 22.77% 22.86% 22.81%
2009 22.15% 23.58% 22.95%
2010 19.39% 21.25% 21.13%
2011 16.42% 18.95% 18.98%
2012 15.42% 18.95% 18.17%
2013 15.06% 19.27% 17.33%
2014 15.03% 18.75% 17.00%
2015 14.48% 17.97% 16.52%
15
GRAFICO 7: EVOLUCION DE TASAS DE INTERES REAL DE LARGO PLAZO PARA MICROEMPRESAS EN M.E. 2002-2015 (Expresado en %)
Elaboración propia
0.00%
5.00%
10.00%
15.00%
20.00%
25.00%
30.00%
35.00%
Títu
lo d
el e
je
TASAS DE INTERES DE LARGO PLAZO PARA MICROEMPRESAS - MON. EXT
BANCOS
CAJA RURAL
CAJA MUNICIPAL
16
FORMULACION DEL PROBLEMA
PROBLEMA GENERAL
¿Es el costo financiero lo que genera una pérdida de competitividad en el costo de
producción de las Pymes de sector textil?
PROBLEMA ESPECÍFICO
- ¿Existe alguna relación entre la disminución del costo de producción con la materia
prima?
- ¿Existe alguna relación entre la disminución del costo de producción y la mano de
obra?
- ¿Existe alguna relación entre la disminución del costo de producción y la falta de
tecnología?
- ¿Existe alguna relación entre la falta de tecnología y el costo financiero para
disminución del costo de producción?
JUSTIFICACION
El presente trabajo de investigación busca demostrar que la falta de control por
parte de la SBS y la falta de bancos estatales generan una concentración bancaria, lo cual
ayuda que las tasas de interés de las entidades financieras sean internacionalmente
menos competitivas, generando mayores costos de producción. Para profundizar en la
justificación del problema económico planteado, tenemos dos agentes económicos, por un
lado, las pymes exportadoras del sector textil y las empresas bancarias.
Las pymes son altamente representativas en el total de empresas y con la demanda
laboral.
El presente trabajo de investigación cuenta con un enfoque microeconómico, el
cual resalta un problema actual, el apalancamiento de las Pymes con costos financieros
elevados. Según los anuarios publicados por PRODUCE, las Pymes representan un 99.5%
del total de empresas formadas en nuestro país y cuentan con una demanda laboral del
65% del total de la PEA. Con lo cual podemos indicar que este sector es altamente
representativo en términos de generación de empleo. Es por esa razón que se ha decidido
analizar una de las problemáticas que estas presentan para su desarrollo. Las Pymes son
empresas de todos los sectores productivos del país, pero para realizar una correcta
evaluación y análisis sobre dicha problemática se ha decidido evaluar el sector textil; ya
que, es el segundo sector productivo dentro de las Exportaciones No Tradicionales.
17
Ante la apertura comercial internacional se vio incrementada la creación de Pymes,
ante la oportunidad de negocio que se presentó; sin embargo, anualmente estas empresas
enfrentan muchos problemas de crecimiento. Según PRODUCE las Pymes cuentan con
dos grandes problemas, la mala gestión empresarial y el elevado nivel de apalancamiento
que estas enfrentan.
Una gran barrera para el crecimiento son las altas tasas de financiamiento que se
ofrece en el mercado local para estas empresas. En el país las entidades financieras que
se enfocan en las colocaciones a estas empresas son las EdyPymes; estas entidades
financieras brindan facilidades a las Pymes para que ellos puedan apalancarlos. Pero el
problema radica en las altas tasas de interés, lo cual eleva los costos financieros de las
Pymes y por ende la pérdida de competitividad.
El problema con los altos costos de financiamiento es que se genera una barrera
de desarrollo y crecimiento para las Pymes; ya que, algunas de estas empresas venden
con un precio de mercado, muy cercano a sus costos de producción, lo cual genera cierto
desincentivo a las Pymes que solicitan este tipo de apalancamiento.
El apalancamiento suele ser necesario en todo tipo de empresa para mejorar su
calidad productiva, mediante adquisición de nuevas tecnologías; o el incremento de su
producción, expresado en una mayor demanda por mano de obra.
Debido a que las Pymes es el sector más vulnerable, por baja competitividad, y
cuenta con una alta generación de empleos se debe un análisis comparativo para conocer
como la tasa de interés hacia este sector genera cambio en la producción del sector
manufacturero.
18
MARCO REFERENCIAL
ANTECEDENTES
Antecedentes Bibliográficos
Gregory Crawfor, Nicola Pavini, Fabiano Schivardi; Working Paper (2015). “Asymmetric
Information and Imperfect Competition in Lending Markets”. En dicho documento se
muestra evidencia en el mercado italiano que los spreads bancarios cambian de acuerdo
al nivel de concentración de mercado que cuentan. En la investigación se muestran
pruebas de que la tasa de interés óptimo de un banco para un aumento de selección
adversa varía en función al grado de competencia en su mercado local. Mayor selección
adversa causa un incremento en los precios en mercados competitivos, pero no puede
tener el mismo efecto en mercados concentrados.
Daniel Paravisini, Veronica Rappoport, Philipp Schnabl, Daniel Wolfenzon (2014), Paper:
“Dissecting the Effect of Credit Supply on trade: Evidence from Matched Credit-Export
Data”; A través de los años los bancos han sido sensibles a las crisis económicas,
especialmente los que dependen de capital extranjero, por lo cual ante una eventualidad
tienden a incrementar sus tasas de interés. Una disminución del crédito en 10% hace que
las exportaciones un año después disminuyan en 1.95%.
Jasmine Gonzales Luquillas (2014), Tesis: “Gestión empresarial y competitividad en las
MYPES del sector textil en el marco de la ley Nª 28015 en el distrito de La Victoria – Año
2013”; La presente Ley tiene el objeto de promocionar la competitividad, formalización y
desarrollo. Teniendo en cuenta que las Mypes de este sector no tienen una adecuada
gestión empresarial, ya que las actividades se realizan en muchas veces de manera
empírica.
Harol Taco (2013), Tesis: “Gestión empresarial y el impacto en el desarrollo de las Mypes”;
Básicamente el problema se centra en la falta de desarrollo de Mypes, esta situación se
centra en la falta de economía de las mismas, falta de eficiencia, falta de mejora continua
y falta de competitividad. Las Mypes no disponen de una estructura financiera, la cual
dificulta el acceso eficiente a un sistema crediticio adecuado.
Ricardo Monge Gonzales (2009), Tesis: “Banca de desarrollo y Pymes en Costa Rica”; Se
ve la evolución del micro crédito en Costa Rica, como a su vez ha evolucionado para tener
un mayor margen e incentivar la diminución del costo de créditos para apalear los costos
19
de las empresas y que estas no recurran a fuentes externas como otras empresas a un
coste mucho mayor.
Pablo Mauricio Pachas (2004), Paper: “Prestamos caros a las Pymes; le restan
competitividad”; El principal problema de las Pymes es el financiamiento; dado que las
tasas que se cobran a las mismas en micro financieras, cajas municipales y otros están
por encima del mercado, si se las compara con la banca múltiple que ofrece préstamos a
menores tasas; sin embargo no pueden acceder a dicho prestamos por la informalidad en
la que se ven inmersas, dada la información asimétrica que existe lo cual encarece el
crédito.
Marylin Choy, Eduardo Costa, Eloy Churata (2015), Paper: “Radiografía del costo del
crédito en el Perú”; Existe una variación entre las tasas activas y pasivas del mercado,
esto dado por la variación y comportamiento del mercado local; no obstante existe una
concentración marcada en el mercado financiero sumido en una mayor oferta, por lo cual
las entidades se ven obligadas a reducir costos en lugar de aumentar las tasas a un sector
con mayor dinamismo.
MARCO TEORICO
Pyme (Pequeña y mediana empresa):
La legislación peruana define a la PYME, como una unidad económica constituida
por una persona natural o jurídica, bajo cualquier forma de organización o gestión
empresarial, la cual está contemplada en la legislación vigente, el cual tiene como objeto
desarrollar actividades de extracción, transformación, producción, comercialización de
bienes o prestación de servicios; con las siguientes características1:
Micro empresa
- Número de trabajadores: entre 1 a 10.
- Niveles de ventas anuales no mayores a 150 UIT.
Pequeña empresa
- Número total de trabajadores, hasta un máximo de cincuenta.
- Niveles de ventas anuales entre 150 y 850 UIT.
1 http://www.mintra.gob.pe/contenidos/archivos/prodlab/legislacion/LEY_28015.pdf
20
Competencia monopolística:
Definición según Gregory Mankiw: la competencia monopolística es una ¨estructura de
mercado en la que muchas empresas venden productos similares, pero no idénticos¨
Según Samuelson: ¨estructura de mercado en la que muchos vendedores ofrecen
bienes que son sustitutivos cercanos, pero no perfectos. En este tipo de mercado, cada
empresa puede influir de cierta manera en el precio del producto¨.
Para el presente trabajo definimos a la competencia monopolística
El mercado monopolísticamente tiene las siguientes características:
Las empresas venden productos que son sustituibles por otro, pero no son
sustitutos perfectos. Elasticidad precio cruzada de la demanda es elevada.
Es relativamente fácil para las empresas salir o entrar al mercado, hay muchos
competidores en el mercado
Cada vendedor ofrece productos diferenciados, las preferencias de los
consumidores pueden enfocarse en características como: empaque, diseño,
sabor, calidad etc.
El productor tiene cierto poder de mercado dependiendo las preferencias de los
clientes, existen sustitutos cercanos por lo cual la curva de demanda es
elástica.
Mayor preferencia=Mayores precios
Competitividad empresarial:
Es la capacidad que tiene una organización para poder operar y crecer tanto rentable
como sustentablemente, en pocas palabras es crear valor para sus propietarios, en un
mercado donde operan otros competidores exitosos. La empresa logra competitividad
cunado formula e implanta con cierto éxito una estrategia que le va a permitir obtener un
retorno por encima del capital que se invirtió, con lo cual incremente su valor.
- Ventaja competitiva; es cuando una estrategia no puede ser imitada o superada
por la competencia, con lo cual la empresa contara con una ventaja competitiva
sostenible, situación que solo se puede mantener por cierto tiempo, esto va a ser
en función del tiempo que las otras empresas tomen para adquirir las habilidades
necesarias para igualar o superar la generación de valor de la empresa.
21
GRAFICO 8: DIAGRAMA DE COMPETITIVIDAD
Elaboración propia
Costos Financieros o Apalancamiento:
Los costos financieros son los que se originan por la obtención de recursos ajenos que
la empresa requiere; estos pueden ser intereses pagados por préstamos, comisione u
otros gastos bancarios, impuestos derivados de las transacciones financieras y entre otros.
Hay varias fuentes de financiamiento:
- Fuentes internas; en las cuales intervienen recursos propios (utilidades),
destinados a la reinversión, como también aportes de socios o emisiones de
acciones.
- Fuentes externas; intervienen agentes externos a la empresa, pueda ser entidades
financieras, acreedores diversos, proveedores u otros.
Apertura comercial:
Es el proceso, mediante el cual se elimina las barreras que dificultan el comercio
exterior de un país; como también pueden ser permisos previos con mejores condiciones
comerciales. En este caso se puede tener en cuenta los TLC firmados, como el caso de
USA, como también los acuerdos comerciales con países vecinos (CAN).
Spread Bancario:
Es la diferencia entre los intereses que pagan las entidades bancarias por sus
operaciones pasivas y las que reciben como rentabilidad de sus operaciones activas.
𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟é𝑠 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑎 − 𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟é𝑠 𝑃𝑎𝑠𝑖𝑣𝑎 = 𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑 𝐵𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟𝑖𝑜
Mayor desregulacion
de los mercados.
Mayor apertura Económica.
Mayor nivel de requerimiento
de competitivdad Empresarial.
22
Asimetría de la información y competencia imperfecta en los mercados de
préstamos (Asymmetric Information and Imperfect Competition in Lending Markets,
Working Paper -2015)2:
Existe evidencia que en un mercado como el italiano las diferencias de los spreads
bancarios varían en función al nivel de concentración del mercado que cuentan; en dicha
investigación se observan tasas de interés optimas de un banco para un aumento de
selección adversa varía en función al grado de competencia en su mercado local; mayor
selección adversa ocasiona un incremento de los precios en el mercado competitivo, sin
embargo, no puede tener el mismo efecto en mercados concentrados.
Daniel Paravisini, Veronica Rappoport, Philipp Schnabl, Daniel Wolfenzon (2014)3, Paper:
“Dissecting the Effect of Credit Supply on trade: Evidence from Matched Credit-Export
Data”:
A través de los años los bancos han sido sensibles a las crisis económicas,
especialmente los que dependen de capital extranjero, por lo cual ante una eventualidad
tienden a incrementar sus tasas de interés. Una disminución del crédito en 10% hace que
las exportaciones un año después disminuyan en 1.95%.
Exportaciones y la restricción de crédito prevista en información incompleta: Teoría
y evidencia de China (Exports and credit constraint under incomplete information: Theory
and Evidence from China):
Se señala que surgen que restricciones de crédito para las empresas nacionales u
exportadoras en un entorno en que los bancos no observan la productividad de las
empresas. El tiempo que demanda una exportación, induce a los bancos a restringir el
crédito a los mismos, dado el mayor riesgo que enfrentan estos, a su vez con un mayor
coste financiero; sin embargo, estas pueden ser compensadas con garantías que son
tomadas de las empresas exportadoras.
Las restricciones de crédito, empresas heterogéneas y comercio internacional
(Credit Constraints, Heterogeneous Firms, and International Trade)4:
Las imperfecciones del mercado financiero restringen severamente el flujo del
comercio internacional porque los exportadores requieren de capital externo, con lo cual
las entidades financieras restringen el mismo en función a la disminución de la producción
2 http://www.econ.upf.edu/docs/seminars/schivardi.pdf 3 https://drive.google.com/file/d/0B49txSZyKZcFRHpnWUVZYndQWVU/edit 4 http://web.stanford.edu/~manova/JMP.pdf
23
total. Economías desarrolladas exportan en mayor cantidad en sectores vulnerables
financieramente, dado que entran mayores mercados, se envían más productos a cada
destino y se comercializa más de cada producto; estos efectos tienen importantes
implicancias en países menos desarrollados, que dependen de las exportaciones para su
crecimiento económico.
Las empresas y la crisis mundial: Las importaciones francesas en el torbellino
(Firms and the Global Crisis: French exports in the turmoil):
La caída comercial sin precedentes, durante la crisis del 2008, ha sido analizada
en un nivel macroeconómico y sectorial; con lo cual se demuestra que la caída de las
exportaciones francesas se debe principalmente cuando los grandes exportadores,
pequeñas y grandes empresas se ven afectadas de manera uniforme cuando
especializaciones sectoriales y geográficas están controladas; a su vez las empresas que
son más afectas a la crisis son las que tienen una dependencia financiera externa.
MARCO INSTITUCIONAL
Ministerio de Agricultura y Riego. (MINAGRI)
Tiene como objetivo principal, elevar la competitividad del sector agro, la tecnificación de
los cultivos, fomentar un mayor acceso a los mercados y en consecuencia elevar la calidad
de vida de las familias del campo.
De acuerdo a estos objetivos, el Ministerio debería de fomentar la tecnificación de la
producción del algodón; sin embargo, durante los últimos cinco años. La producción
algodonera ha venido bajando su producción. Dicha deficiencia se ve reflejada en el alza
de los precios de los productos terminados en base de algodón y genera incremento en
los costos de producción. Si bien la calidad del algodón Pyma peruano es considerado uno
de los mejores del mundo, aún no se ha logrado incrementar la producción para satisfacer
la demanda externa y mucho menos permite tener una competitividad internacional.
AGROBANCO.
También podría llamarse Banco de Fomento del sector agropecuario. Según definición de
AGROBANCO, es el principal instrumento de apoyo financiero del Estado para el
desarrollo sostenido y permanente del sector agropecuario, con especial énfasis en las
actividades agrícola, ganadero, forestal, acuícola, agroindustrial y los procesos de
24
transformación, comercialización, exportación de productos naturales y derivados de
dichas actividades.
Esta entidad público-privado no está obteniendo los resultados esperados en la producción
algodonera; ya que, la deficiencia en el seguimiento de los prestamos ha generado que
muchos productores opten por solicitar los préstamos, pero luego abandonan sus cultivos,
según estadísticas brindadas por MINAGRI (Ver Anexo 1). Si bien en el año 2012 el estado
dio un paquete de crédito destinado a la producción del algodón con tasas de interés
especiales. Luego de dicho año las hectáreas sembradas han venido bajando. Según
reporte de AGROBANCO, este sector ha empezado a representar un gran problema en
los impagos a causa de la mala evaluación en las colocaciones.
Actualmente AGROBANCO ha presentado un proyecto para sectorizar sus préstamos y
mejorar esta deficiencia. Dentro de su plan estratégico de desarrollo para el presente año
quieren abrir el Banco Verde, con la finalidad de concentrar los préstamos para algunos
productos tradicionales (Café, Cacao, Algodón, etc.)
Contraloría General de la Republica (CGR).
La Contraloría General de la República es la máxima autoridad del Sistema Nacional de
Control. Supervisa, vigila y verifica la correcta aplicación de las políticas públicas y el uso
de los recursos y bienes del Estado. Para realizar con eficiencia sus funciones, cuenta con
autonomía administrativa, funcional, económica y financiera.
La Contraloría General cuenta con atribuciones especiales que le otorga el artículo 22 de
la Ley Orgánica del Sistema Nacional de Control y de la Contraloría General de la
República.
Si bien su función es la de control, han tenido una deficiencia en la evaluación interna de
AGROBANCO, ya que, los malos préstamos que ha otorgado no fueron supervisados a
tiempo. El problema de Agro banco empezó en el 2012 y se ha practicado hasta el 2015 y
ha generado un promedio de 72 millones de soles que están en riesgo de provisionarse.
Ministerio de Economía y Finanzas (MEF)
El Ministerio de Economía y Finanzas es un organismo del Poder Ejecutivo, cuya
organización, competencia y funcionamiento está regido por el Decreto Legislativo Nº 183
y sus modificatorias. Está encargado de planear, dirigir y controlar los asuntos relativos a
presupuesto, tesorería, endeudamiento, contabilidad, política fiscal, inversión pública y
25
política económica y social. Asimismo, diseña, establece, ejecuta y supervisa la política
nacional y sectorial de su competencia asumiendo la rectoría de ella.
Los malos préstamos otorgados por AGROBANCO, no están siendo bien supervisados
por el MEF, es por eso que el desarrollo dentro de la agricultura, específicamente en el
sector algodón, no se ha logrado según lo deseado por el estado.
SUNAT (Superintendencia Nacional de Aduanas y de Administración
Tributaria):
Es una organización especializada adjunta al Ministerio de Economía y finanzas, la cual
provee de recursos al estado para su sostenibilidad fiscal, la estabilidad macroeconómica,
para un bien común; a su vez ayuda a la competitividad y la protección de la sociedad.
En el presente trabajo, la promoción de competitividad por parte de SUNAT, esta
menguada por la incertidumbre de las importaciones de telas específicamente de China,
lo cual genera una barrera de competencia desleal, ya que existe una diversidad de
productos que ingresan al país con precios muy por debajo de los costos nacionales
(Dumping), lo que dificulta una promoción de la competitividad.
MINTRA (Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo):
Su función es promover la empleabilidad y el autoempleo, el cual garantice el respeto
irrestricto y la vigencia de los derechos laborales fundamentados en el mismo; a su vez
promueve el dialogo y la concertación socio laboral. Si bien es cierto el desarrollo y
promoción laboral es fundamental en el país para un crecimiento sostenido; sin embargo,
estas tienen que estar acorde al tamaño institucional de las empresas para evitar
problemas futuros tanto para el empleador, como para el colaborador; no obstante, estas
medidas son algo disuasorias, lo ayuda a elevar el costo laboral en las Mypes, lo cual es
perjudicial para sus proyecciones de crecimiento y más aun de competitividad.
Banco de la Nación (BN):
La función del Banco de la Nación, es la de brindar servicios a las entidades del estado,
como también fomentar la bancarización e inclusión financiera complementando al sector
privado. Básicamente la gestión del banco del estado tiene que estar acorde a las
circunstancias actuales, con lo cual la creación de portafolio que ayude con préstamos
bancarios de bajo costo a las Mypes sería fundamental, para promover la competencia
bancaria y evitar la concentración de los mismos.
26
OBJETIVO E HIPOTESIS
OBJETIVO
OBJETIVO GENERAL
Evaluar el grado de sensibilidad que tiene la competitividad precio en costos de producción
sobre el costo financiero de las empresas exportadoras del sector textil en el Perú.
OBJETIVOS ESPECIFICOS
- Verificar si existe alguna relación entre la disminución de competitividad (costos de
producción) y materia prima.
- Verificar si existe alguna relación entre la disminución de competitividad (costos de
producción) y la mano de obra.
- Verificar si existe alguna relación entre la disminución de competitividad (costos de
producción) y la falta de tecnología.
- Verificar si existe alguna relación entre la disminución de competitividad (costos de
producción) y los gastos financieros.
HIPOTESIS
HIPOTESIS PLANTEADA
Las tasas de interés que ofrecen los bancos (Costo Financiero) restan competitividad en
costos a las Pymes exportadoras del sector textil en el Perú
HIPOTESIS ESPECÍFICA
- Existe una relación entre la disminución de competitividad (costos de producción)
y materia prima.
- Existe una relación entre la disminución de competitividad (costos de producción)
y mano de obra.
- Existe una relación entre la disminución de competitividad (costos de producción)
y falta de tecnología.
- Existe una relación entre la disminución de competitividad (costos de producción)
y gastos financieros.
27
METODO
TIPO DE INVESTIGACION
El tipo de investigación a desarrollar en el presente trabajo es una Investigación Explicativa
y cuantitativo no experimental.
Es una investigación explicativa porque buscamos demostrar la hipótesis planteada sobre
el problema de las altas tasas de interés y las consecuencias que se tiene en la producción
de los productos exportables del sector textil en el Perú.
Es una investigación cuantitativa no experimental porque se va a analizar el
comportamiento de las exportaciones del sector textil y que estas tienen frente a las tasas
de interés de los bancos en Perú, para analizar dicho comportamiento utilizaremos el
programa E-views.
METODO
El método a utilizar es el de Regresión lineal en Series de tiempo:
Yt=β0 + β1 Xt +μ
Los datos de estudio a usar son trimestrales desde los años 2002 al 2015 (Los datos están
en miles de soles). Los datos fueron obtenidos de COMTRADE, Banco Central de Reserva
del Perú, INEI, Superintendencia de Banca y Seguros(SBS), Ministerio de Agricultura,
SUNAT, Data Trade, Ministerio del Trabajo, Banco Mundial y Produce; por lo cual se
obtuvo las siguientes variables
- Materia Prima.
- Mano de Obra.
- Tecnología.
- Costos Financieros.
DISEÑO DE LA INVESTIGACION.
Para el desarrollo de la presente investigación se va a analizar los determinantes
de producción de las pymes exportadoras del sector textil. Dicho análisis de los
determinantes permitirá conocer el grado de sensibilidad que tiene la producción del sector
textil frente a los cambios que se puedan tener en el sector bancario y también como ésta
variación, de la tasa de interés, permite a las pymes exportadoras del sector textil tener
una mayor competitividad en costos, determinados por sus costos financieros.
28
VARIABLES
Variables explicadas.
Exportaciones del sector textil. Esta variable está determinada por todos los productos
hechos algodón. Tomando como referencia su valor FOB expresado en millones de
dólares.
Variables explicativas.
Mano de Obra. Esta variable representa a la PEA activa del sector textil. Se encuentra
expresado en número de personas.
Materia Prima. Esta variable representa a la producción de algodón en el Perú. Bajo el
supuesto que “Toda la cosecha de algodón está dirigido al sector textil”. Esta variable esta
expresada en toneladas cosechadas.
Tecnología. Esta variable representa a todas las importaciones de maquinarias para el
sector textil. Está expresada por su valor FOB, la cual se encuentra en millones dólares.
Costo Financiero 1. Esta variable representa la tasa de interés de corto plazo de los
bancos hacia las Pymes. Está expresado en términos reales y porcentajes.
Costo Financiero 2. Esta variable representa la tasa de interés de Largo Plazo de los
bancos hacia las Pymes. Está expresado en términos reales y porcentajes.
PBI del Sector Manufacturero. Esta variable está expresado en millones de dólares.
MUESTRA
El estudio se basa en datos macroeconómicos y microeconómicos, por lo que,
nuestra muestra de estudio estaría representado por los exportadores pymes de prendas
de vestir de algodón de todo el Perú que cuentan con acceso a crédito bancario.
PROCEDIMIENTO DE RECOLECCION DE DATOS
Las variables fueron obtenidas de MINAGRI, SBS, DATATRADE, COMTRADE,
BCRP y Banco Mundial
29
PLAN DE ANALISIS
Análisis de Datos
Las variables a considerar fueron; tecnología, materia prima, mano de obra, tasa
de interés real de corto plazo, tasa de interés real de largo plazo.
Tecnología: Esta variable fue sacada de Data Trade, específicamente de la
cantidad de importaciones de maquinarias del sector textil, de los años 2002-1 a 2015-4.
Materia prima: La consolidación de estos datos se dieron en función a las toneladas
de producción de algodón nacional, conseguidos de MINAGRI.
Mano de Obra: Esta variable fue obtenida de la consolidación del total de la PEA
en cantidad de personas, por el porcentaje de requerimiento del sector.
Exportaciones de prendas: Esta variable de obtiene al consolidar todas las
exportaciones de prensas de vestir de algodón de los años 2002-1 a 2015-4; los datos
fueron recopilados de Data Trade y están en millones de dólares.
Tasa de interés cortó plazo: Tasa de interés real en corto plazo en moneda nacional
de los bancos para las Pymes, estos datos se recopilaron de la SBS.
Tasa de interés largo plazo: Tasa de interés real en largo plazo moneda extranjera
(dólares) de los bancos para las Pymes, estos datos se recopilaron de la SBS.
PBI sector manufactura: El PBI del sector manufactura fue obtenido del Instituto
Nacional de Estadística; esta variable fue anexada para poder armonizar los residuos.
La consolidación de estos datos se incluye dentro de E-views, para las respectivas
corridas, con lo cual en primera instancia arroja los siguientes resultados:
CUADRO 8: Resultado de las Variables Econométricas de la primera corrida
VARIABLES COEFICIENTE PROBABILIDAD
TECNOLOGIA 1.5814 0.0014
MATERIA PRIMA 243.1873 0.1094
MANO DE OBRA 570.9827 0.0003
30
TASA INTERES LARGO
PLAZO 5.47 0.0001
TASA INTERES CORTO
PLAZO -2.44 0.0002
Elaboración propia
R2: 0.665672
Durbin-Watson stat:
0.673178
Elaboración propia
Como se observar la variable materia prima, no es significativa, por estar por
encima del nivel de confianza de 5%.
Por otra parte el R^2 es 0.6656 bondad de ajuste, que está en función a las
variaciones de las exportaciones, están siendo explicadas por las demás variables en
0.665, con lo cual se puede decir que tiene buena bondad de ajuste; no obstante el Durbin-
Watson está en 0.6731, con lo cual se puede afirmar que hay auto correlación.
Previo a este análisis se observó que las variables son no estacionarias, no tienen
una distribución normal.
31
GRAFICO 9: ESTACIONALIDAD DE LAS VARIABLES
50,000,000
100,000,000
150,000,000
200,000,000
250,000,000
300,000,000
350,000,000
02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15
XPO
0
10,000,000
20,000,000
30,000,000
40,000,000
50,000,000
02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15
TEC
0
40,000
80,000
120,000
160,000
02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15
MP
200,000
250,000
300,000
350,000
400,000
450,000
02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15
MO
.2
.3
.4
.5
.6
02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15
LP
.2
.3
.4
.5
.6
.7
02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15
CP
FUENTE: PROGRAMA E-VIEWS
Elaboración propia
Lo primero que se hacen con las variables, son volverlas estacionarias todas,
para lo cual se aplicó el test de Dickey – Fuller y se observó que las variables son
estacionarias en primera diferencia con intercepto, con lo cual se procedió a la corrección
de los mismos.
Luego de dicho procedimiento se procede a generar nuevamente la ecuación, la
cual arroja que las probabilidades de las variables no son significativas, con los cual estas
32
variables no explican a las exportaciones por tal motivo se procedió a quitar una variable
dado que existía multicolinealidad; la variable sacada del modelo fue materia prima, con lo
cual el modelo mejora y las probabilidades pasan a ser significativas.
CUADRO 9: Resultado de las Variables Econométricas de la Segunda Corrida
VARIABLES COEFICIENTE PROBABILIDAD
TECNOLOGIA (-4) 0.405189 0.0520
MANO DE OBRA 585.216 0.0000
TASA INTERES LARGO
PLAZO(-2) -976909419 0.0001
TASA INTERES CORTO
PLAZO -341393629 0.0073
Fuente: Programa E-Views
Elaboración propia
R2: 0.837533
Durbin-Watson stat:
1.949675
Fuente: Programa E-Views
Elaboración propia
Como se puede ver la bondad de ajuste pasa a ser 0.837533, con lo cual se aduce
que la variación de las exportaciones está siendo explicadas por las variables en mención;
por otra parte, se corrige la auto correlación de primer orden con el AR (1), esto se sabe
con el correlograma; el Durbin – Watson stat pasa a estar alrededor de 2, específicamente
en 1.949675.
Cabe resaltar que se aplicaron rezagos en tecnología (-4) con lo cual se rezagó un
año, dado que los datos están en trimestres, a su vez se rezago la tasa de interés de largo
plazo (-2) en medio año.
33
RESULTADOS
RESULTADOS FINALES:
CUADRO 10: Resultados de Variables en Primera Diferencia
Variable Coefficient
Std.
Error t-Statistic Prob.
DTEC(-4) 0.405189 0.202836 1.997617 0.0520
DMO 585.2160 54.38301 10.76101 0.0000
DLP(-2) -9.77E+08
2.21E+0
8 -4.425396 0.0001
DCP -3.41E+08
1.21E+0
8 -2.814911 0.0073
C -8442595. 2381296. -3.545379 0.0009
AR(1) -0.253438 0.151145 -1.676788 0.1007
R-squared 0.837533
Mean dependent
var 535813.9
Adjusted R-
squared 0.819071
S.D. dependent
var 36753444
S.E. of regression 15633341
Akaike info
criterion 36.07988
Sum squared resid 1.08E+16 Schwarz criterion 36.30932
Log likelihood -895.9969
Hannan-Quinn
criter. 36.16725
34
F-statistic 45.36498
Durbin-Watson
stat 1.949675
Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots -.25
FUENTE: PROGRAMA E-VIEWS
Elaboracion propia
GRAFICO 10: DISTRIBUCION DEL ERROR ANTES DE APLICAR EL VAR
-60,000,000
-40,000,000
-20,000,000
0
20,000,000
40,000,000
-150,000,000
-100,000,000
-50,000,000
0
50,000,000
100,000,000
03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15
Residual Actual Fitted
FUENTE: PROGRAMA E-VIEWS
Elaboración propia
Como se puede observar, el grafico de los residuos demuestra que no hay una
armonía con las variables, dado que el grafico de residuos tiene picos muy pronunciados,
por ello se procedió a incluir variables para poder armonizar dichos picos y a su vez se
retiró la variable de tasa de interés de corto plazo. Dichas variables agregadas son, el PBI
del sector manufactura y la materia prima; por otra parte, la variable que se excluyó del
modelo fue la tasa de interés de corto plazo.
Se tomó todas las variables ya estacionalizadas en primera diferencia con
intercepto para poder correr nuevamente el modelo, a su vez también se corrige la auto
correlación de primer orden con el AR (1), con lo cual el Durbin-Waltson está alrededor de
35
dos, específicamente en 1.909642. Corregida la estacionalidad, la auto correlación y ver
si existe heterocedasticidad (se vio con la prueba de White, y dio como resultado que las
variables son homocedásticas), se procede a correr el modelo en mención, con las nuevas
variables y la exclusión de otra.
CUADRO 11: Resultados de Variables incluyendo los Vectores Auto regresivo - VAR
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
DPBIMANU 8579.788 3625.402 2.366576 0.0225
DMP(-2) 134.2386 63.52324 2.113220 0.0404
DTEC(-4) 0.488950 0.201906 2.421675 0.0197
DMO 485.4573 66.92764 7.253464 0.0000
DLP(-2) -8.18E+08 2.30E+08 -3.561471 0.0009
C -6668196. 2261985. -2.947939 0.0052
AR(1) -0.252642 0.153862 -1.642000 0.1079
R-squared 0.843619 Mean dependent var 535813.9
Adjusted R-squared 0.821798 S.D. dependent var 36753444
S.E. of regression 15515079 Akaike info criterion 36.08170
Sum squared resid 1.04E+16 Schwarz criterion 36.34938
Log likelihood -895.0425 Hannan-Quinn criter. 36.18364
F-statistic 38.66155 Durbin-Watson stat 1.909642
Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots -.25
FUENTE: PROGRAMA E-VIEWS
Elaboración propia
36
Como se observa en el modelo, los coeficientes de las variables y los coeficientes
surgieron cambios ahora se observa una mejor probabilidad de la tecnología, la cual fue
rezagada en cuatro periodos (debido al rezago de colocación de la tecnología la cual está
alrededor de un año); a su vez la materia prima se rezaga dos periodos, esto debido que
el tiempo de producción del algodón (cosecha), ya que demora 6 meses el tiempo de
desarrollo de la planta para su cosecha.
GRAFICO 11: DISTRIBUCION DEL ERROR LUEGO DE APLICAR EL VAR
-60,000,000
-40,000,000
-20,000,000
0
20,000,000
40,000,000
60,000,000
-150,000,000
-100,000,000
-50,000,000
0
50,000,000
100,000,000
03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15
Residual Actual Fitted
FUENTE: PROGRAMA E-VIEWS
Elaboración propia
Como se observa la distribución de los errores está más armonizada, por tal motivo
seria el modelo a trabajar e interpretar.
Ecuación
𝑬𝒙𝒑𝒐𝒓𝒕𝒂𝒄𝒊𝒐𝒏𝒆𝒔 𝒅𝒆 𝒑𝒓𝒆𝒏𝒅𝒂𝒔 𝒅𝒆 𝒗𝒆𝒔𝒕𝒊𝒓 𝒅𝒆 𝒂𝒍𝒈𝒐𝒅𝒐𝒏 = 𝜷𝟎 +
𝜷𝟏𝑻𝒆𝒄𝒏𝒐𝒍𝒐𝒈í𝒂(−𝟒) + 𝜷𝟐𝑴𝒂𝒏𝒐 𝒅𝒆 𝑶𝒃𝒓𝒂 +
𝜷𝟑𝑻𝒂𝒔𝒂𝒅𝒆𝒊𝒏𝒕𝒆𝒓𝒆𝒔𝒍𝒂𝒓𝒈𝒐𝒑𝒍𝒂𝒛𝒐(−𝟐) + 𝜷𝟒𝑴𝒂𝒕𝒆𝒓𝒊𝒂 𝒑𝒓𝒊𝒎𝒂(−𝟐) +
𝜷𝟓𝑷𝑩𝑰 𝒅𝒆𝒍 𝑺𝒆𝒄𝒕𝒐𝒓 𝑴𝒂𝒏𝒖𝒇𝒂𝒄𝒕𝒖𝒓𝒂 + 𝝁
37
INTERPRETACION DE DATOS
Variable dependiente
Exportación de prendas de vestir de
algodón
CUADRO 12: Resultados Finales
VARIABLES COEFICIENTE PROBABILIDAD
TECNOLOGIA (-4) 0.488950 0.0197
MANO DE OBRA 485.4573 0.0000
TASA INTERES LARGO
PLAZO(-2)
-
818056880
0.0001
PBI DEL SECTOR
MANUFACTURA 8579.788 0.0225
MATERIA PRIMA (-2) 134.2386 0.0404
Intercepto -6668196
FUENTE: PROGRAMA E-VIEWS
Elaboración propia
𝑬𝒙𝒑𝒐𝒓𝒕𝒂𝒄𝒊𝒐𝒏𝒆𝒔 𝒅𝒆 𝒑𝒓𝒆𝒏𝒅𝒂𝒔 𝒅𝒆 𝒗𝒆𝒔𝒕𝒊𝒓 𝒅𝒆 𝒂𝒍𝒈𝒐𝒅𝒐𝒏= −𝟔𝟔𝟔𝟖𝟏𝟗𝟔 + 𝟎. 𝟒𝟖𝟖𝟗𝟓𝟎𝑻𝒆𝒄𝒏𝒐𝒍𝒐𝒈í𝒂(−𝟒)+ 𝟒𝟖𝟓. 𝟒𝟓𝟕𝟑𝑴𝒂𝒏𝒐 𝒅𝒆 𝑶𝒃𝒓𝒂+ −𝟖𝟏𝟖𝟎𝟓𝟔𝟖𝟖𝟎𝑻𝒂𝒔𝒂𝒅𝒆𝒊𝒏𝒕𝒆𝒓𝒆𝒔𝒍𝒂𝒓𝒈𝒐𝒑𝒍𝒂𝒛𝒐(−𝟐)+ 𝟖𝟓𝟕𝟗. 𝟕𝟖𝟖𝑷𝑩𝑰𝑺𝒆𝒄𝒕𝒐𝒓 𝑴𝒂𝒏𝒖𝒇𝒂𝒄𝒕𝒖𝒓𝒂+ 𝟏𝟑𝟒. 𝟐𝟑𝟖𝟔𝑴𝒂𝒕𝒆𝒓𝒊𝒂 𝑷𝒓𝒊𝒎𝒂(−𝟐) + 𝝁
38
Interpretación:
Tecnología: Por cada dólar invertido en tecnología, las exportaciones aumentan en
0.488950 dólares, esto recién se va a ver reflejado en el año siguiente de la
inversión dado los cuatro rezagos aplicados.
Mano de obra: Por cada persona adicional, las exportaciones aumentan en
485.4573 dólares.
Tasa de interés Largo Plazo: Por cada 1% que aumenta la tasa de interés de largo
plazo, las exportaciones disminuyen en -818056880 dólares luego de más de un
año.
PBI del Sector Manufactura: Por cada millón de dólares que aumenta el PBI del
sector manufactura, las exportaciones aumentan en 8579.788 dólares.
Materia Prima: Por cada tonelada adicional luego de los 6 meses (cosecha), las
exportaciones aumentan en 134.2386 dólares.
DATOS DE LOS RESULTADOS
Hipótesis General
H0: Las tasas de interés que ofrecen los bancos (Costo Financiero) NO restan
competitividad en costos a las Pymes exportadoras del sector textil en el Perú.
H1: Las tasas de interés que ofrecen los bancos (Costo Financiero) restan competitividad
en costos a las Pymes exportadoras del sector textil en el Perú.
Se rechaza hipótesis nula, con lo cual se acepta la hipótesis que las tasas de interés (costo
financiero), disminuyen las exportaciones, con lo cual se resta competitividad en costos.
Hipótesis Específica
Materia prima
H0: No existe una relación entre la disminución de competitividad (costos de producción)
y materia prima.
H1: Existe una relación entre la disminución de competitividad (costos de producción) y
materia prima.
Se rechaza hipótesis nula, con lo cual se acepta la hipótesis que existe una relación entre
la disminución de competitividad (costos de producción) y materia prima; por tal motivo se
39
hace evidencia que, ante la variación de una tonelada de algodón, los costos de
producción varían directamente.
Mano de Obra
H0: No existe una relación entre la disminución de competitividad (costos de producción)
y mano de obra.
H1: Existe una relación entre la disminución de competitividad (costos de producción) y
mano de obra
Se rechaza hipótesis nula, con lo cual se acepta la hipótesis que existe una relación entre
la disminución de competitividad (costos de producción) y mano de obra, esto dado que
ante la variación de una persona adicional los costos de exportaciones de prendas
aumentan en 485.4573 dólares.
Tecnología
H0: No existe una relación entre la disminución de competitividad (costos de producción)
y falta de tecnología.
H1: Existe una relación entre la disminución de competitividad (costos de producción) y
falta de tecnología.
Se rechaza hipótesis nula, con lo cual si existe una relación entre la disminución de
competitividad (costos de producción) y falta de tecnología; esto debido que, por cada
dólar adicional invertido en tecnología, los costos disminuyen directamente.
Gastos Financieros
H0: No Existe una relación entre la disminución de competitividad (costos de producción)
y gastos financieros.
H1: Existe una relación entre la disminución de competitividad (costos de producción) y
gastos financieros.
Se rechaza hipótesis nula, por lo tanto, se acepta la hipótesis especifica que existe una
relación entre la disminución de competitividad (costos de producción) y gastos
financieros; esto dado fundamentalmente que existe una relación inversa entre los gastos
financieros y las exportaciones, representada por los costos, dado que es una variable
altamente sensible inversamente ante la variación de 1 % en los costos financieros, las
exportaciones disminuyen.
40
CONCLUSIONES
Se concluye que existe una relación inversa del costo financiero en largo plazo,
dentro de los costos de producción explicados en las exportaciones, y que además el
coeficiente que tiene estas variables es mucho mayor al resto de las variables explicativas;
por tal motivo la variación porcentual de la tasa(1%) afectaría inversamente a las
exportaciones haciendo estas disminuyan en 818´056,880 Dólares en un largo plazo, de
la misma forma la variación porcentual -1% afectaría favorablemente a las exportaciones.
Para tal análisis se tomó un nivel de confianza de 5%, estando los costos financieros
(0.01%) por debajo de ello, con lo cual es una variable significativa dada la sensibilidad de
la variable.
Con respecto a materia prima podemos afirmar que los rezagos de dos periodos
están relacionados con el tiempo de producción de algodón, esto da como resultado que
la variable exportaciones es sensible al aumento de la producción de algodón en 134.24
dólares por tonelada adicional. Por tal motivo si el área sembrada (destinada al cultivo de
algodón) aumenta progresivamente podremos ver una disminución de los costos de
producción y hacer que el producto final sea más competitivo.
Con respecto a la tecnología podemos concluir que mientras mayores sean las
importaciones de maquinaria sofisticada para el rubro, los costos de producción van a
disminuir, mejorando el nivel de exportaciones, para tales motivos se tiene que hacer una
mayor inversión en esta variable.
Se concluye que la variable mano de obra está relacionada directamente con los
costos de producción, específicamente en las exportaciones de prendas, dado que, al
aumentar la PEA, el sector se ve favorecido, pudiendo tener mayor productividad y por
ende disminución en sus costos de producción. La PEA en el sector se ha visto mermada
en los últimos años, lo cual ha repercutido en los costos directamente haciendo que estos
sean mayores.
41
RECOMENDACIONES
Un mejor control a las entidades financieras ayudaría a mejorar los niveles de tasas
de interés que éstas ofrecen a las Pymes, dado que la tasa de interés influye en gran
medida en las exportaciones; por cada 1% adicional, las exportaciones disminuyen en
818´056,880 dólares en un largo plazo, según los resultados arrojados; si bien el Banco
Central de Reserva ha escrito dos papers indicando que algunos costos de la banca no se
encuentran bien especificado. Se denota la falta de control por parte de la SBS, para
corregir estas imprecisiones que se tienen dentro de la banca.
Por otra parte, el spread financiero del Perú denota una gran brecha entre las tasas
activas con las pasivas, no están cerca de países de características similares, lo cual
perjudica de alguna manera la competitividad.
CUADRO 13: GAP Bancario en algunos países Latinoamericanos
Fuente: Banco Mundial
Elaboración propia
PAIS INDICADOR 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Bolivia Diferencial de tasas de interés (tasa activa menos tasa pasiva, %)
9,32 9,22 8,92 8,86 9,51 9,51 9,31 6,74 6,66
Chile Diferencial de tasas de interés (tasa activa menos tasa pasiva, %)
3,06 5,77 5,20 3,00 3,74 4,27 4,09 4,18 1,91
Colombia Diferencial de tasas de interés (tasa activa menos tasa pasiva, %)
7,37 7,43 6,86 5,72 6,96 7,23 6,82 6,78 6,87
México Diferencial de tasas de interés (tasa activa menos tasa pasiva, %)
4,36 5,66 5,06 4,07 3,96 3,65 2,92 2,71 2,83
Perú Diferencial de tasas de interés (tasa activa menos tasa pasiva, %)
19,63 20,17 18,21 17,43 16,35 16,78 15,81 13,43 13,82
42
El diferencial de tipos de interés -el margen entre el costo de movilizar pasivos y
los ingresos por activos- mide la eficiencia del sector financiero en la intermediación. Un
estrecho margen significa bajos costos de transacción, lo que reduce el costo de los fondos
para la inversión, crucial para el crecimiento económico.
Como se observa el Spread bancario en el Perú es elevado, en comparación con
otros países de la región con características similares, con lo cual podemos observar un
obstáculo a un mayor crecimiento, como también una barrera en los costes para las
empresas en general si es que se los compara con sus similares de otras naciones.
Así como en Costa Rica, el estado debe de brindar créditos para las Pymes,
mediante la apertura de nuevos bancos dirigidos a este tipo de empresas, bajo un buen
control de gestión de préstamos. Con esta apertura generaría apoyo a un sector
descubierto que, si bien los bancos y otras entidades financieras los cubren, los costos de
financiamiento que se ofrecen son elevados. Una opción viable, sería que el Banco de la
Nación, ya que, con el total de establecimientos con los que cuenta, ayudaría a llegar a las
empresas de todo el Perú.
SUNAT y PROMPERU deberían brindar capacitaciones constantes sobre manejo
fiscal de impuestos y también información de los beneficios que toda empresa tiene al
exportar. SUNAT podría indicar que para toda Pyme nueva debe de contar con cierta
cantidad de horas de capacitación que brinda PROMPERU, de esta manera generarían
empresarios con mayor capacidad de gestión y le brindaría mayores herramientas para
que puedan crecer.
Los resultados arrojados para la variable tecnología, se denota que cumple un
papel importante en el desarrollo de las exportaciones del sector textil, dado que por cada
dólar invertido en dicha variable las exportaciones aumentan en 0.48895 dólares, y esto
se ve reflejado al año siguiente de la inversión; por tal motivo se recomienda tener una
política de modernización y de inversión en tecnología, dado que tiene gran alcance en la
variable exportación.
En el caso de mano de obra se tiene que tener en cuenta la eficiencia de las misma
y la estimación de la cantidad necesaria para un óptimo desempeño, dado que por cada
persona adicional las exportaciones aumentan 485.45 dólares, lo cual beneficia a las
empresas.
Por el lado del PBI del sector manufactura, los resultados arrojaron que por cada
mil dólares que aumenta el PBI del sector, las exportaciones aumentan 8579.78 dólares,
43
por consiguiente, se recomienda a los organismos comprendidos en el sector tratar de
impulsar el desarrollo de dicha industria para lograr dichos incrementos.
En el caso de materia prima, el resultado denota que hay un incremento de 134.24
dólares por cada tonelada adicional de algodón, sin embargo, no podemos dejar de lado
que las áreas destinadas al cultivo de algodón son aun escasas, con lo cual se recomienda
al ministerio de agricultura la promoción y desarrollo del cultivo de algodón, dado que son
pocas las hectáreas destinadas a dicho sembrío, ocasionando un desbalance en el cual la
demanda supera la oferta.
44
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49
ANEXOS
50
MATRIZ DE CONSISTENCIA
Justificación Problema General
Objetivos Generales
Marco Referencial
Hipótesis General Variables
Metodología
Con el presente trabajo se busca demostrar que existe una falta de control por parte de la SBS y la falta de bancos estatales, lo cual permite una concentración de bancos, por lo que ayuda a tener tasas menos competitivas internacionalmente, generando mayores costos de producción. Hoy en día las Mipymes representan un 99,5% del total de empresas formadas en nuestro país, según PRODUCE y a su vez cuentan con una demanda del 65% del total de la PEA. La evaluación se centra en el sector textil, dado que es el segundo sector productivo dentro de las exportaciones no tradicionales.
¿Es el costo financiero lo que genera una pérdida de competitividad en el costo de producción de las Pymes de sector textil?
Evaluar el grado de sensibilidad que tiene la competitividad en costos de producción sobre el costo financiero de las empresas exportadoras del sector textil en el Perú.
Antecedentes Las tasas de
interés que ofrecen los bancos (Costo Financiero) restan competitividad en costos a las Pymes exportadoras del sector textil en el Perú.
Variables Explicadas
El tipo de investigación a desarrollar en el presente trabajo es una Investigación Explicativa y cuantitativo no experimental. - Es una investigación explicativa porque buscamos demostrar la hipótesis planteada sobre el problema de las altas tasas de interés y las consecuencias que se tiene en la producción de los productos exportables del sector textil en el Perú. - Es una investigación cuantitativa no experimental porque se va a analizar el comportamiento de las
- Gregory Crawfor, Nicola Pavini, Fabiano Schivardi; Working Paper (2015). “Asymmetric Information and Imperfect Competition in Lending Markets”. - Daniel Paravisini, Veronica Rappoport, Philipp Schnabl, Daniel Wolfenzon (2014), Paper: “Dissecting the Effect of Credit Supply on trade: Evidence from Matched Credit-Export Data”. - Harol Taco (2013), Tesis: “Gestión empresarial y el impacto en el desarrollo de las Mypes”. - Ricardo Monge Gonzales (2009), Tesis:
Exportaciones del sector
textil
Problemas Específicos
Objetivos Específicos
Hipótesis Especifica
Variables Explicativas
- ¿Existe alguna relación entre la disminución del costo de producción con la materia prima? - ¿Existe alguna relación entre la disminución del costo de producción y la mano de obra? - ¿Existe alguna relación entre la disminución del costo de producción y la falta de tecnología? - ¿Existe alguna relación entre la falta de tecnología y el costo financiero para disminución del costo de producción?
- Verificar si existe alguna relación entre la disminución de competitividad (costos de producción) y materia prima. - Verificar si existe alguna relación entre la disminución de competitividad (costos de producción) y la mano de obra. - Verificar si existe alguna relación entre la disminución de competitividad (costos de producción) y la falta de tecnología. - Verificar si existe alguna relación entre la disminución de competitividad (costos de
- Existe una relación entre la disminución de competitividad (costos de producción) y materia prima. - Existe una relación entre la disminución de competitividad (costos de producción) y mano de obra. - Existe una relación entre la disminución de competitividad (costos de producción) y falta de tecnología. - Existe una relación entre la disminución de competitividad (costos de producción)
- Mano de obra. - Materia Prima. - Tecnología. - Costos Financieros 1. - Costos Financieros 2
51
producción) y los gastos financieros.
“Banca de desarrollo y Pymes en Costa Rica”. - Pablo Mauricio Pachas (2004), Paper: “Prestamos caros a las Pymes; le restan competitividad”. - Marylin Choy, Eduardo Costa, Eloy Churata (2015), Paper: “Radiografía del costo del crédito en el Perú”. - Maskin, E., Tirole, J. (1987). “A Theory of Dynamic Oligopoly”.
y gastos financieros.
exportaciones del sector textil y que estas tienen frente a las tasas de interés de los bancos en Perú, para analizar dicho comportamiento utilizaremos el programa Eviews.
- “Jefa de SBS reconoce que tasas de Interés en Perú son altas pero ¿Quién
es responsable?”
53
54
55
- Variables para corridas
AÑO T. INTER.
M.N. T. INTER.
M.N.
EXPORTACION DE PRENDAS DE VESTIR
HECHAS DE ALGODÓN
2002-1 65.51% 16.57% 80247468
2002-2 60.10% 16.37% 85673199
2002-3 60.94% 21.19% 87592449
2002-4 57.50% 21.14% 101376477
2003-1 58.82% 21.07% 100325048
2003-2 58.16% 22.13% 102285621
2003-3 56.52% 24.43% 105536124
2003-4 55.01% 24.49% 111919666
2004-1 54.34% 27.11% 130915883
2004-2 52.55% 27.94% 135835790
2004-3 49.79% 27.81% 152217375
2004-4 47.00% 27.57% 153825008
2005-1 46.98% 27.38% 148958865
2005-2 47.55% 27.32% 161301471
2005-3 47.51% 26.45% 178293011
2005-4 46.58% 26.34% 188778585
2006-1 45.56% 26.22% 147100045
2006-2 45.33% 25.48% 177876728
2006-3 44.90% 24.89% 198338598
2006-4 42.22% 24.11% 231271594
2007-1 40.90% 23.74% 160325074
2007-2 39.76% 23.50% 201303569
2007-3 39.68% 23.30% 239407032
2007-4 38.85% 23.42% 311704457
2008-1 40.39% 23.22% 224233268
2008-2 39.99% 22.89% 260455275
2008-3 40.89% 22.54% 235269240
2008-4 41.31% 22.42% 283701082
2009-1 43.34% 22.18% 157649696
2009-2 44.08% 22.27% 186894010
2009-3 42.57% 22.23% 199689072
2009-4 39.72% 21.93% 179504698
2010-1 39.09% 21.77% 146459734
2010-2 39.43% 21.54% 154120759
2010-3 31.67% 17.14% 172787494
2010-4 31.61% 17.11% 195940518
2011-1 32.15% 16.93% 172087360
56
2011-2 31.10% 16.66% 192821168
2011-3 30.13% 16.20% 228659565
2011-4 29.67% 15.91% 277467006
2012-1 30.27% 15.62% 212147039
2012-2 30.10% 15.56% 241142599
2012-3 29.75% 15.33% 233340535
2012-4 29.11% 15.15% 227288958
2013-1 29.59% 14.71% 157885743
2013-2 28.49% 15.14% 167902943
2013-3 27.56% 15.15% 176827545
2013-4 25.98% 15.25% 175787407
2014-1 27.06% 15.49% 160614315
2014-2 27.43% 15.07% 152980588
2014-3 26.78% 14.83% 158734930
2014-4 26.82% 14.74% 153985903
2015-1 33.32% 14.59% 126662601
2015-2 33.16% 14.59% 120018445
2015-3 31.57% 14.60% 126203700
2015-4 30.94% 14.14% 129076315
AÑO MANO
DE OBRA
IMPORTACION DE
TECNOLOGIA
PRODUCCION DE ALGODÓN
2002-1 229289 4675803.535 39441
2002-2 244792 14027410.61 70890
2002-3 250276 18703214.14 21686
2002-4 289661 9351607.07 6596
2003-1 3279668 5632863.65 39441
2003-2 3343760 16898590.95 70890
2003-3 3450020 22531454.6 21686
2003-4 3658701 11265727.3 6596
2004-1 250272 12680790.83 57246
2004-2 259678 6340395.415 87313
2004-3 290994 19021186.25 34487
2004-4 294068 25361581.66 8652
2005-1 242138 6237604.977 44068
2005-2 262201 18712814.93 129553
2005-3 289822 24950419.91 28700
2005-4 306866 12475209.95 4996
2006-1 222207 12770483.2 48892
57
2006-2 268698 6385241.601 107189
2006-3 299607 19155724.8 52763
2006-4 349355 25540966.4 4565
2007-1 207853 19721793.92 43736
2007-2 260980 9860896.959 131377
2007-3 310379 29582690.88 35492
2007-4 404109 39443587.84 4832
2008-1 268895 12222246.82 34114
2008-2 312332 36666740.46 105501
2008-3 282129 48888987.28 24804
2008-4 340208 24444493.64 2977
2009-1 267185 8710481.686 29498
2009-2 316748 4355240.843 49768
2009-3 338433 13065722.53 14722
2009-4 304225 17420963.37 1980
2010-1 273400 6502141.662 12004
2010-2 287701 19506424.99 40062
2010-3 322547 26008566.65 10681
2010-4 365767 13004283.32 1010
2011-1 250190 8346665.184 15559
2011-2 280334 25039995.55 72279
2011-3 332438 33386660.74 29937
2011-4 403396 16693330.37 4273
2012-1 297516 9399774.587 21444
2012-2 338180 28199323.76 72873
2012-3 327238 37599098.35 14436
2012-4 318751 18799549.17 2202
2013-1 301738 15506467.97 19643
2013-2 320883 7753233.983 49485
2013-3 337939 23259701.95 12151
2013-4 335951 31012935.93 1344
2014-1 333856 12625532 17147
2014-2 317988 6312766.002 57423
2014-3 329950 18938298.01 16842
2014-4 320078 25251064.01 1054
2015-1 330547 5063572.123 9459
2015-2 313208 15190716.37 52378
2015-3 329350 20254288.49 8030
2015-4 336846 10127144.25 342
58
- Análisis de covarianza Inicial
- Análisis de covarianza luego de corrección econométrica
59
- Correlograma del error