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Asimetrías en la velocidad de ajuste de las tasas de captación y colocación de los

bancos colombianos entre 2006-2012

Johan Alexander Hernández Gómez1

Mayo, 2012

Resumen

El sistema financiero colombiano ha presentado diversos ciclos de recuperación, expansión

y sobredimensionamiento durante la última década tal como lo refiere Clavijo (2006) en su

publicación “Grandes tendencias del sector financiero Colombiano 1990-2005”. Bajo la

estructura de mercado resultante de este proceso, es posible considerar una serie de

asimetrías en el ajuste de las tasas activas y pasivas de las entidades bancarias vigentes en

el mercado colombiano. Dichas entidades bancarias, implementan alternativas de rebaja en

sus tasas de captación como mecanismo de nivelación ante la baja en la tasa de

intervención; pero, no prevén un incremento ante el aumento de la tasa de intervención.

Así las cosas, es evidente una tentativa simétrica al observar que en las tasas de colocación

un aumento de la tasa de intervención tendrá un mayor efecto para el ascenso de las tasas

que el efecto producido por una baja en la tasa de intervención para un descenso de las

mismas.

El presente documento de investigación busca generar evidencias sobre la existencia de las

ya mencionadas asimetrías en el ajuste de las tasas activas y pasivas de los bancos, ante una

modificación en la tasa de intervención del Banco de la República. Para tal efecto se

presentará un modelo en el cual la posibilidad de cambiar las tasas estará determinada por

la variación de tasa de intervención y las características del mercado. Finalmente, la

propuesta de análisis concluirá el comportamiento presentado por las entidades bancarias

en el periodo comprendido entre 2006 y 2012 sobre el ajuste de las tasas.

Palabras clave: Asimetrías de ajuste, Organización industrial, Sistema Financiero,

Cohetes y plumas, Tasa de intervención, Tasas de colocación, Tasas de captación.

1 Estudiante de Economía, Universidad de los Andes.

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1. Introducción

“La planificación a largo plazo no es pensar en decisiones futuras, sino en el futuro de las decisiones presentes”

Peter Drucker 2

A partir de este preliminar y en coherencia con los procesos de economía financiera en

Colombia; es posible determinar que el presente documento se constituye como un aporte

investigativo de alto impacto en el área de estudio de cuantificación de la existencia de

asimetrías en las velocidades de ajuste en las tasas de interés de captación y colocación de

los bancos en Colombia; toda vez que, de manera detallada caracterizara los cambios en

relación a las tasas activas y pasivas desde el año 2006 hasta el año 2012.

Si bien se cuenta con amplia literatura sobre la existencia de asimetrías en el mercado

bancario a nivel internacional; dicha documentación es escasa y limitada para el contexto

Colombiano. Bajo estas circunstancias, la investigación requiere una interrelación e

interpretación de datos y referentes teóricos generales que permitirán la conceptualización

para un escenario nacional.

En este sentido, la medición se realizará asumiendo que las entidades bancarias reaccionan

a cambios determinados por la tasa de las políticas monetarias vigentes. Según Gambacorta

(2004), es usual evidenciar que el fenómeno de reacción bancaria ante modificación de

tasas, existe bajo los nombres de canal de tasa de interés y el canal de crédito, lo que ha

sido verificado por estudios económicos detallados, como por ejemplo el análisis propuesto

por Lim (2001). Dicho estudio refleja cómo reaccionan las tasas de interés de captación y

colocación de los bancos en el mercado ante variaciones en la tasa de política monetaria o

también conocida como tasa de intervención.

Hannan & Berger (1991) plantean una relación entre los cambios de precios con factores de

corto plazo, llevando a un modelo simple pero lo suficientemente poderoso como para

2 Drucker, P. (1992). Managing for the Future: The 1990S and Beyond. Oxford: Butterworth Heinemann.

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cuantificar la existencia de las asimetrías. De igual manera, es relevante mencionar que una

de las ventajas que conlleva el trabajo con datos de tasas de interés, es que esta información

es tomada directamente de transacciones de mercado.

Lo anterior contrasta con los procesos de medición utilizados por otras industrias en donde

las estimaciones se deben basar en listados de precios los cuales suelen no coincidir con los

precios determinados para un bien en el mercado.

Así las cosas, los efectos sujetos a medición se deben dividir según el tipo de tasa, es decir

que dependerán del recurrente de captación o de colocación. Adicionalmente se debe ser

cuidadoso con la selección de las tasas de captación y colocación que se usen debido a las

restricciones del modelo.

Para el caso de las tasas de interés de captación se está frente a tasas cuyos plazos son de

menos de un año (CDT y CDAT), y principalmente a depósitos en cuentas de ahorro. En

esta situación se espera encontrar en los bancos un ajuste rápido ante la baja de sus tasas

cuando el Banco de la República disminuye la tasa de intervención. Pero, los bancos no

ajustan sus tasas, al alza, cuando la tasa de intervención aumenta.

En el caso de tasas de colocación los créditos se delimitan dos tipo: el primero es el crédito

de consumo que como proponen Kahn, Pennacchi, & Sopranzetti (2005) se asumirá con

una madurez a 2 años, el segundo son las tarjetas de crédito en las cuales no se espera un

plazo especifico pero se asume como tasas a corto plazo.

Para las tasas de colocación se espera encontrar que los bancos ajustan rápidamente sus

tasas, al alza, ante un aumento de la tasa de intervención, pero los bancos no ajustan sus

tasas, a la baja, cuando el Banco central disminuye la tasa de intervención.

El hecho de usar datos de corto plazo hace menos restrictivo el supuesto de incertidumbre

sobre las tasas de largo plazo que nos permite aplicar el modelo de Hannan & Berger

(1991).

De esta manera y en relación al modelo aplicado a las características de los datos; se espera

estimar las rigideces de las tasas de corto plazo y más aún estimar si existe una asimetría en

el ajuste. Bajo esta óptica el documento presentara una breve revisión de la literatura que

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trata el tema de asimetrías y se explicara el modelo teórico que deriva en las ecuaciones que

permiten estimar un modelo de regresión logística multinomial a fin de llegar de manera

clara y detallada a la descripción de conclusiones basadas en el estudio e interrelación de

datos propuestos.

2. Revisión de la literatura

La literatura que trata el tema de asimetrías de ajustes de precios tiene como fundamento la

existencia de rigideces de precios, de tal manera que, en aras de mayor claridad es

pertinente retomar, en primer lugar, los trabajos que presentan la existencia de las rigideces

de precios así como las posibles explicaciones de la existencia de estas.

En este sentido, uno de los trabajos más influyentes en la literatura sobre rigideces de

precios, es el de Carlton (1986). En este estudio se destaca que a través de comparaciones

entre múltiples industrias se hace claro que las posibles explicaciones serán especificas al

sector al que se analice, un ejemplo de esto es el efecto contrario entre industrias de los

tipos de relación entre clientes y firmas donde en algunas industrias genera rigidices pero

en otras parece eliminarlas. Sin embargo se han encontrado características comunes como

lo muestran Kwapil, Scharler, & Baumgartner (2010) donde encuentran que las firmas

reaccionan más rápido a choques en sus costos que ante otros choques.

Luego de identificar la existencia de las rigideces de precios, parte de la literatura se ocupó

de analizar un fenómeno conocido como asimetrías de ajustes de precios, donde se observa

que ante choques, los precios son flexibles al alza pero son rígidos cuando bajan, un

ejemplo es el mercado de gasolina al por menor.

Algunos de estos trabajos definen los estudios de rigideces de precios como literatura de

“cohetes y plumas”, pictórica referencia que según Tappata (2009), es un hecho estilizado

con una extensa literatura y que en general se explica como resultado de la colusión entre

las firmas de un mercado, pero que sin embargo puede explicarse como un problema de

falta de información por parte de los consumidores.

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La documentación que hace alusión al tema, generalmente se encuentra sesgada a

mercados que sortean la hipótesis de asimetrías en los ajustes de precios, y dada la

estructura teórica de estos, se afirma que es una prueba de que el mercado es competitivo,

como se muestra en el estudio de Bacon (1991) en el cual, al analizar el mercado de venta

al por menor de gasolina solo encuentra lo que define como una tendencia de alzas más

rápidas, pero que ante las pruebas estadísticas no derivan en algo concluyente.

Centrando la búsqueda en el mercado bancario, la literatura de asimetrías de ajuste ha

encontrado conveniente analizar por separado esta industria, no solo al evitar realizar

estudios multisectoriales sino al dedicarse casi exclusivamente a los bancos de una

determinada región geográfica, delimitándose en los casos más amplios a entidades

bancarias de un país.

A pesar de la limitante de las investigaciones, existen trabajos como el de Cottarelli &

Kourelis (2006) que analizan varios países, de tal manera que para su estudio los autores

analizan 31 países industrializados y en desarrollo, sin embargo concluyen que las

rigideces, en especial en las tasas de corto plazo, varían significativamente entre los

diferentes países y en relación a circunstancias contextuales.

Al observar literatura Europea es posible encontrar múltiples estudios como el de Haan &

Sterken (2011) que analizan el mercado bancario alemán, el cual pese a tener una gran

cantidad de firmas se encuentra altamente concentrado (cerca del 80% de las hipotecas

pertenecen a 4 bancos). Los resultados de este estudio muestran la existencia de asimetrías

para el mercado de corto plazo ya que los bancos efectivamente aumentan más rápido sus

tasas de colocación, sin embargo este comportamiento no existe para el mercado de largo

plazo.

De acuerdo a lo planteado, es perceptible considerar los lineamientos de la literatura al

establecer que la existencia de las asimetrías se debe a la existencia de mercados donde las

firmas pueden coludir o los consumidores no están del todo informados, problema que

podría ser resuelto con mecanismos como los mercado en línea, donde el costo de búsqueda

se reducen para los consumidores y adicionalmente se crean las condiciones para que la

posibilidad de colusión se reduzca drásticamente.

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Sin embargo, el estudio de Arbatskaya & Baye (2004) muestra como incluso con la

existencia de mercados en línea, que en teoría representan menores costos de transacción, y

en este caso adicionalmente se ven reforzados por estímulos para actualizar sus tasas,

mediante una posición privilegiada en la pantalla para aquellas tasas que se actualicen más

frecuentemente, las tasas bancarias del mercado hipotecario siguen siendo rígidas incluso

cuando sus costos varían a diario, adicionalmente se presenta evidencia de que estas siguen

afectadas por la concentración del mercado (sin embargo la concentración solo esta medida

como el número de firmas).

En el contexto regional, como lo muestra Berstein & Fuentes (2004) el mercado chileno,

presenta una alta flexibilidad en sus tasas de interés al igual que México y Reino Unido,

esto descarta la existencia de rigideces en el mercado bancario de Chile con lo cual no tiene

sentido hablar de asimetrías en las velocidades de ajuste para este mercado.

Bajo circunstancias específicas y revisión del mercando bancario de Colombia, existen

diversos modelos como el de García, Arango, & Mejía (2010), en el cual se plantean

calibraciones de modelos de transmisión de la política monetaria a tasas de captación y

colocación de los bancos. En este caso en particular los autores presentan diversos

escenarios, en los cuales la tasa de interés se transmite a las tasas de de los CDT y a las

tasas de captación. Llegando a mostrar que existen diferencias entre la transmisión de la

tasa de intervención a las tasas de los CDT y la transmisión de la tasa de intervención a las

tasas de captación.

Sin embargo estos resultados no alcanzan a ser comparables con los propuestos en la

presente investigación, debido a que García, Arango, & Mejía (2010), no toman en cuenta

la posibilidad de que las respuestas de los bancos, dependan del sentido del cambio en la

tasa de intervención.

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3. Marco teórico

Es evidente que las entidades bancarias en Colombia se constituyen como organizaciones

cuya principal función es tomar recursos de personas, empresas u otro tipo de grupos o

agremiaciones y, con estos recursos, dar créditos a aquellos que los soliciten; es decir,

realizan dos actividades fundamentales: la captación y la colocación de dinero. En palabras

de Mc Connell, Campbell y Stanley (1997) las actuaciones del sistema financiero local en

relación a las tasas deberán estar reguladas y controladas en términos de sus límites,

ascenso, descenso y ajuste.

Desde esta perspectiva, se debe resaltar el principal supuesto en el que se basa el proceso de

ajuste de precios propuesto por Hannan & Berger (1991), donde se presume que los bancos

tienen incertidumbre sobre las tasas futuras, las cuales para efectos prácticos se asumen

como una caminata aleatoria. Este supuesto nos permitirá (aunque restringirá los

resultados) enfocarnos en los efectos de corto plazo en los cambios de tasa. Otra hipótesis

importante es asumir una oferta lineal de depósitos.

El modelo adoptado describe el proceso de decisión en el cambio de precios el cual se

resume en el gráfico 1 propuesto por Hannan & Berger (1991), en el cual se estima que

cada banco ejercerá algún poder de mercado a la hora de fijar sus tasas (esto implica asumir

que los bancos compiten monopolísticamente), esta capacidad de diferenciación influirá en

la oferta de depósitos que prevé el banco; sin embargo se requiere que no posea ningún

poder a la hora de determinar las tasas que afectan sus costos (en este caso la tasa de

intervención).

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Grafico 1. Proceso de Cambio de Precios

En este caso se puede observar que ante un cambio en la tasa de interés de referencia ( )

el banco tendrá una respuesta optima, donde dependiendo de su estructura de costos,

además de las condiciones del mercado, llevara a que el banco decida cambiar o mantener

inalteradas sus tasas de interés.

Para el caso del mercado bancario colombiano, este modelo permite consolidar la base del

presente análisis, es decir, definir el impacto de la tasa de intervención como percutor de

los cambios de tasa, generando así, una explicación efectiva para entender el proceso de

ajuste de precios de las entidades bancarias en Colombia.

De esta forma es posible determinar la condición entre el cambio en las tasas que enfrenta

el banco y el costo de cambiar sus tasas, la cual puede expresarse como:

(

) (

)

donde indica el inverso de la pendiente de la “curva” de oferta percibida por el banco.

Adicionalmente dado que está pendiente depende de la capacidad de diferenciación de los

9

bancos (de la cual depende su capacidad de ejercer algún poder de mercado), se puede

explicar esto mediante la siguiente estimación:

( )

Donde implica una medida de concentración del mercado, en este estudio se toman dos

ampliamente usadas en la literatura las cuales son el índice Herfindahl e Hirschman y el

índice C4, donde el índice Herfindahl e Hirschman se expresa como:

∑ (

)

Donde corresponde a la cartera del banco i y el total de la cartera del mercado, el

índice de concentración C4 se define como la suma de la participación de las 4 mayores

carteras en el mercado.

Para el caso de colocaciones se debe asumir un proceso simétrico, en el que los bancos

logran alguna diferenciación con respecto a sus competidores (las razones por las que lo

logran no son relevantes) en el mercado de otorgamiento de crédito, donde ante choques en

su costo de captación deberán reaccionar ajustando sus tasas de interés.

4. Marco empírico

Partiendo de la definición de la estimación de la curva de oferta (o demanda), y bajo la

propuesta de Hannan & Berger (1991) se añade un error que se asume y se distribuye

acumuladamente de forma logística.

A partir de esto se definen los casos donde los bancos ante un cambio en la tasa de

intervención suben, bajan o no alteran sus tasas. Con esto se está planteando un modelo que

estima la probabilidad de un cambio en las tasas de los bancos ante un cambio en la tasa de

intervención. Su estimación se expresa de la siguiente forma:

⁄ [

]

10

⁄ [

]

donde

es la probabilidad de un aumento en la tasa, es la probabilidad de una

disminución en las tasas y es la probabilidad de que las tasas no varíen Esta estimación

requiere la consideración de una regresión logística multinomial. Cuyas variables

explicativas serán el cambio de la tasa de intervención, el índice de concentración y el

logaritmo natural de los activos del banco, esto como control del tamaño del banco.

4.1 Descripción de los datos

La base de datos consiste en observaciones mensuales que datan desde el mes de enero de

2006 y el mes de diciembre de 2012. Dicho proceso consolida 84 observaciones para cada

uno de los 23 bancos (se excluye el AMRO Bank debido a la mala calidad de los datos de

este banco) resultando en 1932 observaciones.

Las variables que se tuvieron en cuenta para la realización de este análisis son: tasas de

interés de los CDT´S a 90, 180 y 360 días, las tasas de interés de las cuentas de ahorros

activas, para personas naturales, personas jurídicas y cuentas oficiales, teniendo

observaciones de las tasas de interés para las cuentas de ahorros desde abril de 2008 hasta

diciembre de 2012, al utilizar estas variables se explica entre el 70% y el 80% de las

captaciones de los bancos (ver anexos, gráfico 2). Finalmente para las tasas de colocación

se tomaron las tasas de créditos de consumo y la tasa de interés de las tarjetas de crédito.

En el caso de la tasa de interés de un CDT a 90 días se presentaron 650 bajas, 688 alzas y

94 periodos no presentaron cambios; para el CDT a 180 días hubo 611 bajas, 719 alzas y

110 permanecieron constantes; en el caso de un CDT a 360 días sucedieron 667 bajas, 654

alzas y en 84 casos no hubo cambios. Para las tasas de interés de cuentas de ahorros se

tienen en las cuentas de personas naturales 265 bajas, 241 alzas y 466 periodos que no

presentaron cambios; para las cuentas de personas jurídicas 388 bajas, 354 alzas y 232

periodos sin cambio; por ultimo en las cuentas oficiales hubo 349 bajas, 305 alzas y 252

permanecieron constantes.

11

Para el caso de las tasas de interés de colocación, la tasa de los créditos de consumo

presentó 711 bajas, 592 alzas y 47 periodos sin cambio, para las tasas de tarjetas de crédito

hubo 524 bajas, 486 alzas y 331 permanecieron constantes.

Adicionalmente se realizó el cálculo del índice C4 y el índice de Herfindahl e Hirschman,

de acuerdo a lo propuesto por Gutiérrez Rueda & Gómez, (2008). Información con la que

se cataloga el mercado colombiano como de concentración media.

Estos índices se pueden observar en el gráfico 3 (ver anexos) en donde se evidencia el eje

de la izquierda como la medida del Herfindahl e Hirschman y en el eje de la derecha la

medida del índice C4.

Teniendo esta información, se detalla que para el caso de la tasa de intervención del Banco

de la Republica, al existir cambios con frecuencias semanales y no necesariamente al

finalizar el mes, se toma la tasa vigente al final del mes y de esta forma se determina que

para el periodo analizado; el Banco realizo 14 bajas y 25 alzas a la tasa de intervención,

pero en frecuencia mensual se reflejan 13 bajas y 25 lo que significa que durante 46 meses

no hubo alteraciones a la tasa de intervención.

Es importante tener en cuenta que durante el periodo analizado se presentaron 5 fusiones y

adquisiciones (ver anexos, tabla 1), ya que estos procesos explican los aumentos repentinos

de concentración; y el ingreso de 7 nuevas entidades (ver anexos, tabla 2), las cuales al

considerarse entidades bancarias de pequeña y mediana movilidad no afectan en forma

significativa las condiciones del mercado.

4.2 Resultados

A partir del hecho estilizado de que las tasas de interés tanto de captación como de

colocación parecen replicar el comportamiento de la tasa de intervención (ver anexos,

gráficos 4, 5 y 6), y que adicionalmente parece cumplirse la premisa de que los bancos

suben sus tasas más rápido que lo que las bajan, para el caso de las colocaciones, se realizó

la estimación de una regresión logística multinomial descrita así:

12

⁄ [

( )

]

⁄ [

( ) ]

En donde se comparaba el efecto de un cambio en la tasa de intervención, sobre la

probabilidad de que un banco aumentara sus tasas (en lugar de dejarlas constantes), o que

estas disminuyeran.

Los resultados se deben dividir en dos secciones, la primera las tasas de captación ( CDT a

90, 180 y 360 días) y la segunda las tasas de colocación (crédito de consumo y tarjetas de

crédito).

En el caso de las captaciones, es posible evidenciar las variaciones al observar la tabla de

Cuentas de ahorro persona natural.

Cuadro 1. Tabla de Cuentas de ahorros persona natural.

Cuenta de ahorros persona natural

VARIABLES Disminuye Aumenta Disminuye Aumenta

cambio_interv_2 -0.893*** 0.0610 -0.886*** 0.0724

(0.315) (0.402) (0.316) (0.403)

herfindahl_e_hirschman 0.00980** 0.000176 0.00992** 0.000420

(0.00436) (0.00449) (0.00437) (0.00451)

lnactivos

-0.108* -0.183***

(0.0591) (0.0579)

Constante -11.40** -0.848 -9.069* 3.034

(4.766) (4.900) (4.937) (5.072)

Observaciones 972 972 972 972

Errores estándar en paréntesis

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

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De igual manera las variaciones son perceptibles en las tablas número: 4 (Cuentas de ahorro

persona jurídica), 5 (Cuentas de ahorro oficial), 6 (CDT90), 7 (CDT180) y 8 (CDT360),

todas disponibles en los anexos.

Dichas distribuciones muestran los resultados de 2 regresiones, una sin controlar por el

tamaño de los bancos (mediante el logaritmo natural de sus activos) y la otra incluyendo el

control.

En las estimaciones se encuentra que la constante no tiene un signo definido y resulta no ser

estadísticamente significativa, esto implica que probablemente la existencia de costos de

cambio no sea la mejor explicación de la existencia de rigidices en el mercado; sin embargo

los estimadores de la variable cambio_interv_2 (que nos muestra el cambio de la tasa de

intervención) demuestra que los bancos tienen incentivos a bajar sus tasas ante una baja de

la tasa de intervención, pero que no existe un incentivo para aumentarlas; adicionalmente

el estimador de la concentración del mercado (índice Herfindahl e Hirschman), indica que

probablemente una mayor concentración implique incentivos a no bajar las tasas, pero si a

subirlas.

El control por el tamaño del banco es solo relevante para las cuentas de ahorro y el CDT

360 encontrando que los bancos grandes tenderán a disminuir sus tasas en mayor medida, y

adicionalmente las subieran menos.

Así las cosas, al verificar que efectivamente se presentan rigideces en las tasas de interés

de captación, se realizo una prueba para determinar si los estimadores eran lo

suficientemente diferentes para catalogar el caso como una asimetría en el ajuste de las

tasas. De esta forma se planteó la siguiente hipótesis nula:

En donde se tiene el estimador del cambio en la tasa de interés, para el aumento y para la

disminución de las tasas, ante un cambio en la tasa de intervención. De esta forma se

obtiene una prueba chi cuadrado, que como se muestra en las tablas de resultados (ver

anexos), permite el rechazo de la hipótesis nula en los casos de CDT a 90 y 180 días, por lo

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que es posible afirmar, que los bancos se comportan de manera asimétrica, por lo menos

para estos dos casos.

Para el caso de las colocaciones la tabla número 9 de Crédito de Consumo (ver anexos) , y

la número 10 (Tarjetas de crédito), que veremos a continuación; muestran de los resultados

de 2 regresiones, una sin controlar por el tamaño de los bancos (mediante el logaritmo

natural de sus activos) y la otra incluyendo el control.

Cuadro 2. Tabla de Tarjetas de crédito.

Tarjetas de crédito


cambio_interv_2 -0.661** 1.202*** -0.659** 1.182***

(0.300) (0.420) (0.301) (0.420)

herfindahl_e_hirschman -0.00652*** -0.00252* -0.00650*** -0.00258*

(0.00125) (0.00132) (0.00127) (0.00134)

lnactivos

0.00869 0.00552

(0.0803) (0.0803)

Constante 7.382*** 3.131** 7.168*** 3.055

(1.344) (1.419) (2.121) (2.169)

Observaciones 1,341 1,341 1,333 1,333


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Para este grupo las estimaciones se encuentra que la constante resulta positiva en todos los

casos además de ser significativa lo que puede indicar que los bancos son más propensos a

aumentar sus tasas, sin tener en cuenta las condiciones del mercado, sin embargo, esto

implica nuevamente que la existencia de costos de cambio no es la mejor explicación de la

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existencia de rigideces en el mercado; los estimadores de la variable cambio_interv_2 (que

nos muestra el cambio de la tasa de intervención) nos muestran que para las tasas de crédito

de consumo un cambio en la tasa de intervención, no implica un incentivo para que estas

cambien, ni al alza ni a la baja, sin embargo, las tasas de las tarjetas de crédito si se ven

afectadas, es decir una baja en la tasa de intervención resulta en un incentivo para reducir la

tasa de las tarjetas y simétricamente ante un aumento en la tasa de intervención los bancos

tienen incentivos para aumentar las tasas de las tarjetas de crédito; el estimador de la

concentración del mercado (índice Herfindahl e Hirschman), indica que probablemente una

mayor concentración implique incentivos a bajar las tasas, pero no a subirlas.

El control por el tamaño del banco no resulto ser significativo en ninguno de los casos por

lo que parece que no es relevante a la hora de decidir si se cambian las tasas.

Al igual que en las tasas de captación se realizo la estimación de la prueba de igualdad

entre los estimadores (ver anexos), con la hipótesis nula:

sin embargo, no se puede rechazar para ningún caso.

5. Conclusiones y comentarios finales

El presente documento de estudio busco analizar bajo un modelo de decisión de cambio de

precios, el ajuste de las tasas de colocación y de captación de los bancos en Colombia,

llegando a determinar la existencia de rigideces y en especial como estas difieren entre

bancos y dependen del sentido del cambio de la tasa de intervención.

Para el caso de las captaciones, se muestra que una baja en la tasa de intervención significa

un incentivo para la baja de tasas, sin embargo un alza no resulta un incentivo para

aumentar las tasas. Encontrando evidencia estadística que permite corroborar la existencia

de asimetrías en el ajuste de las tasas de captación.

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En el caso de las colocaciones resulta menos evidente, toda vez que, para el caso de

créditos de consumos se observa que las tasas son rígidas tanto al alza como a la baja, ante

cambios en la tasa de intervención, sin embargo, en el caso de las tarjetas de crédito se

prevé que un aumento de tasas genera un incentivo más fuerte para aumentar las tasas, el

doble, que el incentivo que genera una baja de la tasa de intervención para que las tasas de

las tarjetas bajen, pero no existe evidencia estadística que permita consolidar la existencia

de asimetrías en el ajuste de las tasas de colocación.

Finalmente, es pertinente recordar que este estudio se debe limitar a decisiones en tasas de

corto plazo, ya que uno de los supuestos implica el desconocimiento de las tasa de interés

de largo plazo, adicionalmente los resultados deben ajustarse al hecho de que es un modelo

en el cual solo se identifica la existencia del cambio en tasas, pero no la magnitud del

cambio.

Aun así, puede resultar significativo realizar estudios que permitan identificar la existencia

de asimetrías, no solo en tasas de corto plazo, sino que su análisis genere conclusiones que

abarquen la totalidad de las tasas de interés.

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Referencias

Arbatskaya, M., & Baye, M. R. (2004). Are prices ‘sticky’ online? Market structure effects

and asymmetric responses to cost shocks in online mortgage markets. International

Journal of Industrial Organization, 22(10), 1443-1462.

Bacon, R. W. (1991). Rockets and feathers: the asymmetric speed of adjustment of UK

retail gasoline prices to cost changes. Energy Economics, 13(3), 211-218.

Berstein, S., & Fuentes, J. R. (2004). Is There Lendign Rate Stickiness in the Chilean

Banking Industry? (Central Banking, Analysis, and Economic Policies Book Series)

(pp. 183-210). Central Bank of Chile. Recuperado a partir de

http://ideas.repec.org/h/chb/bcchsb/v07c06pp183-210.html

Carlton, D. W. (1986). The Rigidity of Prices. The American Economic Review, 76(4), 637-

658.

Cottarelli, C., & Kourelis, A. (2006). Financial Structure, Bank Lending Rates, and the

Transmission Mechanism of Monetary Policy (SSRN Scholarly Paper No. ID

883493). Rochester, NY: Social Science Research Network. Recuperado a partir de

http://papers.ssrn.com/abstract=883493

Clavijo, S. (2006), ‘Grandes tendencias del sector financiero colombiano: 1990-2005’,

Carta Financiera, ANIF 133, 7–14.

Drucker, P. (1992). Managing for the Future: The 1990S and Beyond. Oxford: Butterworth

Heinemann.

Gambacorta, L. (2004). How Do Banks Set Interest Rates? (Working Paper No. 10295).

National Bureau of Economic Research. Recuperado a partir de

http://www.nber.org/papers/w10295

18

Gutiérrez Rueda, J., & Gómez, N. Z. (2008). Medidas de Concentración y Competencia

(Temas de Estabilidad Financiera). Banco de la Republica de Colombia.

Recuperado a partir de http://econpapers.repec.org/paper/bdrtemest/029.htm

Haan, L. de, & Sterken, E. (2011). Bank-Specific Daily Interest Rate Adjustment in the

Dutch Mortgage Market. Journal of Financial Services Research, 39(3), 145-159.

Hannan, T. H., & Berger, A. N. (1991). The Rigidity of Prices: Evidence from the Banking

Industry. The American Economic Review, 81(4), 938-945.

Kahn, C., Pennacchi, G., & Sopranzetti, B. (2005). Bank Consolidation and the Dynamics

of Consumer Loan Interest Rates. The Journal of Business, 78(1), 99-134.

Kwapil, C., Scharler, J., & Baumgartner, J. (2010). How are prices adjusted in response to

shocks? Survey evidence from Austrian firms. Managerial and Decision

Economics, 31(2-3), 151–160.

G.C. Lim, 2001, "Bank Interest Rate Adjustments: Are They Asymmetric?", Economic

Record, Volume 77, Issue 237, pages 135–147, Junio 2001

McConnell, Campbell R. y BRUE, Stanley L., Economía,McGraw-Hill, 1997.

Rocío Betancourt García, Martha Misas Arango, & Leonardo Bonilla Mejía. (2010). La

transmisión de las tasas de interés en Colombia: un enfoque -multivariado con

cambio de régimen. En Mecanismos de transmisión de la política monetaria en

Colombia (p.173-209).Bogotá ,Banco de la República & Universidad Externado de

Colombia.

Tappata, M. (2009). Rockets and Feathers: Understanding Asymmetric Pricing. The RAND

Journal of Economics, 40(4), 673-687.

19

Anexos

Anexo 1. Gráficos Composición de Captaciones y Medidas de Concentración

Gráfico 2

Gráfico 3

0

50.000.000

100.000.000

150.000.000

200.000.000

250.000.000

may-05 oct-06 feb-08 jul-09 nov-10 abr-12 ago-13

Composición de captaciones

CDTs

CDATs

Ctas Ahorro

Total captaciones

20

Anexo 2. Tabla 1 Fusiones y adquisiciones y Tabla 2 Nuevas entidades.

Nuevas entidades

Banco Procredit

Bancamía

WWB

Banco Finandina

Banco Pichincha

Banco Falabella

Banco Coomeva

Entidad adquirida Entidad tomadora

Bansuperior

Granbanco

Davivienda

Banco Granahorrar Banco BBVA

Megabanco Banco de Bogotá

Banco Unión Colombiano Banco de Occidente

Banistmo HSBC

AMRO Bank Royal Bank of Scotland

Banco de Crédito Helm Bank

Royal Bank of Scotland Scotiabank

Banco Santander Corpbanca

21

Anexo 3. Gráfico 4, tasa de intervención del Banco de la República y las tasas de interés de las cuentas de ahorros.

22

Anexo 4. Tablas 3,4 y 5 estimaciones y pruebas de estimadores para cuentas de

ahorro.

Estimación sin controlar por activos

test ( -[Disminuye]cambio_interv_2= [Aumenta]cambio_interv_2)

( 1) - [Disminuye]cambio_interv_2 - [Aumenta]cambio_interv_2 = 0

chi2( 1) = 1.88

Prob > chi2 = 0.1704

Estimación controlando por activos



chi2( 1) = 1.79

Prob > chi2 = 0.1813

Cuenta de ahorros persona jurídica


cambio_interv_2 -1.846*** 0.719 -1.873*** 0.709

(0.473) (0.605) (0.474) (0.605)

herfindahl_e_hirschman 0.00876* 0.00585 0.00868* 0.00580

(0.00476) (0.00479) (0.00478) (0.00479)

lnactivos

0.147** 0.0519

(0.0627) (0.0601)

Constante -9.228* -5.950 -12.49** -7.073

(5.199) (5.221) (5.399) (5.382)



*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Cuenta de ahorros persona natural


cambio_interv_2 -0.893*** 0.0610 -0.886*** 0.0724

(0.315) (0.402) (0.316) (0.403)

herfindahl_e_hirschman 0.00980** 0.000176 0.00992** 0.000420

(0.00436) (0.00449) (0.00437) (0.00451)

lnactivos

-0.108* -0.183***

(0.0591) (0.0579)

Constante -11.40** -0.848 -9.069* 3.034

(4.766) (4.900) (4.937) (5.072)



*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

23




chi2( 1) = 1.33

Prob > chi2 = 0.2492




chi2( 1) = 1.41

Prob > chi2 = 0.2348

Cuenta de ahorros oficial


cambio_interv_2 -2.193*** 1.171* -2.234*** 1.105

(0.474) (0.682) (0.479) (0.687)

herfindahl_e_hirschman 0.00290 0.00808* 0.00219 0.00745

(0.00475) (0.00478) (0.00483) (0.00490)

lnactivos

0.519*** 0.632***

(0.0939) (0.0963)

Constante -3.035 -8.607* -14.15** -22.43***

(5.184) (5.215) (5.658) (5.778)



*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1




chi2( 1) = 1.01

Prob > chi2 = 0.3157




chi2( 1) = 1.20

Prob > chi2 = 0.2738

24

Anexo 5. Tablas (6, 7 y 8) estimaciones y pruebas de estimadores para CDT´S.

CDT 90 CDT 90 CDT 90 CDT 90


cambio_interv_2 -11.28*** -3.105 -11.33*** -3.158

(2.779) (2.792) (2.786) (2.799)

herfindahl_e_hirschman 0.00363*** 0.00434*** 0.00377*** 0.00449***

(0.00140) (0.00138) (0.00141) (0.00139)

lnactivos

-0.119 -0.126

(0.106) (0.104)

Constante -1.910 -2.508* 0.649 0.196

(1.475) (1.453) (2.689) (2.645)

Observaciones 1,432 1,432 1,432 1,432


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Estimación sin controlar por activos



chi2( 1) = 6.88

Prob > chi2 = 0.0087




chi2( 1) = 6.95

Prob > chi2 = 0.0084

CDT 180 CDT 180 CDT 180 CDT 180


cambio_interv_2 -9.045*** -2.092 -9.055*** -2.097

(2.278) (2.299) (2.280) (2.302)

herfindahl_e_hirschman 0.00290** 0.00419*** 0.00296** 0.00431***

(0.00134) (0.00132) (0.00135) (0.00132)

lnactivos

-0.0495 -0.110

(0.0962) (0.0935)

Constante -1.417 -2.509* -0.353 -0.142

(1.417) (1.393) (2.499) (2.438)

Observaciones 1,440 1,440 1,440 1,440


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1




chi2( 1) = 6.14

Prob > chi2 = 0.0132

25




chi2( 1) = 6.14

Prob > chi2 = 0.0132

CDT 360 CDT 360 CDT 360 CDT 360


cambio_interv_2 -2.942** 2.413* -3.058** 2.271*

(1.172) (1.340) (1.199) (1.360)

herfindahl_e_hirschman 0.000835 0.00264 0.00155 0.00339**

(0.00160) (0.00162) (0.00162) (0.00164)

lnactivos

-0.382*** -0.407***

(0.124) (0.123)

Constante 1.088 -0.768 9.081*** 7.753**

(1.689) (1.713) (3.052) (3.053)

Observaciones 1,405 1,405 1,405 1,405


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Estimación sin controlar por activos



chi2( 1) = 0.05

Prob > chi2 = 0.8250




chi2( 1) = 0.10

Prob > chi2 = 0.7470

Anexo 6. Tablas (9 y 10) estimaciones y pruebas de estimadores tasas de colocación.

Crédito de consumo


cambio_interv_2 -1.749* -0.102 -1.769* -0.120

(0.915) (0.945) (0.917) (0.948)

herfindahl_e_hirschman -0.0137*** -0.0105** -0.0143*** -0.0109**

(0.00441) (0.00442) (0.00444) (0.00445)

lnactivos

0.202 0.0971

(0.164) (0.164)

Constante 17.41*** 13.92*** 13.45** 12.08**

(4.805) (4.815) (5.827) (5.837)

Observaciones 1,350 1,350 1,345 1,345


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

26




chi2( 1) = 1.02

Prob > chi2 = 0.3122




chi2( 1) = 1.06

Prob > chi2 = 0.3033

Tarjeta de crédito


cambio_interv_2 -0.661** 1.202*** -0.659** 1.182***

(0.300) (0.420) (0.301) (0.420)

herfindahl_e_hirschman -0.00652*** -0.00252* -0.00650*** -0.00258*

(0.00125) (0.00132) (0.00127) (0.00134)

lnactivos

0.00869 0.00552

(0.0803) (0.0803)

Constante 7.382*** 3.131** 7.168*** 3.055

(1.344) (1.419) (2.121) (2.169)

Observaciones 1,341 1,341 1,333 1,333


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1




chi2( 1) = 0.76

Prob > chi2 = 0.3833




chi2( 1) = 0.71

Prob > chi2 = 0.399

27

Anexo 7. Grafico tasa de intervención del Banco de la República y las tasas de interés para CDT´S.

28

Anexo 8. Gráfico tasa de intervención del Banco de la República y las tasas de interés de los créditos de consumo y de las

tarjetas de crédito.

memoria de grado - uniandes

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