universidad central del ecuador facultad de ciencias ... · 1.5.5 prueba de causalidad granger........
TRANSCRIPT
UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS
CARRERA DE ECONOMÍA
Determinantes macroeconómicos del crédito de vivienda del sistema
financiero privado. Ecuador 2008 - 2017
Proyecto de Investigación presentado como requisito para la obtención del
Título de Economista.
AUTORES: Aguirre Benalcázar Lisseth Marisol
Gaibor Costta Pablo Alberto
TUTOR: Lic. Rubén Darío Barreiros Armendáriz (msc)
Quito, julio de 2018
AUTORIZACIÓN DE LA AUTORÍA INTELECTUAL
Nosotros, AGUIRRE BENALCÁZAR LISSETH MARISOL con número de
cédula de ciudadanía 1724039761 y GAIBOR COSTTA PABLO ALBERTO con
número de cédula de ciudadanía 0202321113, en calidad de autores del trabajo de
investigación ‘‘DETERMINANTES MACROECONÓMICOS DEL
CRÉDITO DE VIVIENDA DEL SISTEMA FINANCIERO PRIVADO.
ECUADOR 2008 - 2017’’, autorizamos a la Universidad Central del Ecuador hacer
uso de todos los contenidos que nos pertenecen o parte de los que tiene esta obra,
con fines estrictamente académicos o de investigación.
Los derechos que como autores nos corresponden, con excepción de la presente
autorización, seguirán vigentes a nuestro favor, de conformidad con lo establecido
en los artículos 5, 6, 8 y 19 y demás pertinentes de la Ley de Propiedad Intelectual
y su Reglamento.
Así mismo, autorizamos a la Universidad Central del Ecuador para que realice la
digitalización y publicación de este trabajo de investigación en el repositorio
virtual, de conformidad a lo dispuesto en el artículo 144 de la Ley Orgánica de
Educación Superior.
________________________________
FIRMA
Lisseth Marisol Aguirre Benalcázar
1724039761
________________________________
FIRMA
Pablo Alberto Gaibor Costta
0202321113
ii
DECLARACIÓN DE AUTORÍA Y AUTENTICIDAD
Nosotros, Aguirre Benalcázar Lisseth Marisol y Gaibor Costta Pablo Alberto,
declaramos que este informe final es de autoría propia.
________________________________
FIRMA
LISSETH MARISOL AGUIRRE BENALCÁZAR
CC: 1724039761
________________________________
FIRMA
GAIBOR COSTTA PABLO ALBERTO
CC: 0202321113
iii
HOJA DE APROBACIÓN DEL TUTOR
iv
NOTAS EMITIDAS POR EL TRIBUNAL CALIFICADOR
v
vi
vii
DEDICATORIA
A Dios, por haberme permitido vivir este instante en el infinito de la humanidad,
por bendecirme con salud, amor y guiarme en el camino hasta llegar aquí.
A mi amada y entrañable abuelita, María Pazita, la fuerza motivadora de tu esencia
me ha transformado y todas las metas cumplidas desde ahora habrán tenido tu
origen.
A mi madre Marisol, por su amor y comprensión cada instante, sus consejos han
definido mi camino. Su ejemplo de superación a través de trabajo, esfuerzo e
inteligencia me ha permitido alcanzar un objetivo más de vida. Por sus palabras de
aliento que han logrado que crea en mi misma, se lo debo todo.
A mis hermanas, Leslie y Josselyn, con mucho cariño, les digo gracias, por
compartir su tiempo de vida conmigo, alegrías, tristezas, son personas fuertes que
han tenido paciencia con mi carácter.
Mi familia, en especial mis tíos, quienes se han convertido en mis hermanos y
consejeros, disuadiendo mis decisiones a veces con palabras de fuerza en muestra
de su apoyo. A mis amigos Ariana, Jeremy, Lennyn, por las aventuras juntos y
Pablo por su constancia.
LISSETH MARISOL AGUIRRE BENALCÁZAR
viii
DEDICATORIA
Este trabajo se lo dedico a Dios por estar junto a mí en los momentos más difíciles
de mi vida y animarme a retomar mis estudios.
A Juan, mi padre por creer siempre en mí y motivarme a su manera. A mi madre
Magaly por llenarme siempre de optimismo y brindarme todo su amor. A mis
hermanos: Nathaly, Ángel y Juan por estar a mi lado en todo momento y ser un
ejemplo a seguir. A Socorrito por el amor desinteresado que me ha brindado
siempre. A mi abuelita Carmen por su ternura. A María, mi madrina por su apoyo
y cariño. A mis sobrinos Juanito y Daya que son lo que más quiero.
A las personas que no están más a mi lado de forma física. A Rogelio, mi abuelito
que estará orgulloso de mí en el cielo. A Anita, porque a veces la vida es muy corta
para seres maravillosos como ella.
PABLO ALBERTO GAIBOR COSTTA
ix
AGRADECIMIENTO
Nuestro agradecimiento de manera especial al Lic. Rubén Barreiros Armendáriz
por su ayuda y apoyo en la elaboración de este trabajo. A nuestras familias por
apoyarnos durante todo el proceso de estudio universitario. A nuestros compañeros;
y a los docentes de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Central
del Ecuador que a lo largo de nuestros estudios han sabido formarnos,
brindándonos su conocimiento y experiencia.
LISSETH MARISOL AGUIRRE BENALCÁZAR
PABLO ALBERTO GAIBOR COSTTA
x
CONTENIDO
CONTENIDO ......................................................................................................... x
LISTA DE TABLAS ........................................................................................... xiii
LISTA DE FIGURAS ........................................................................................... xv
RESUMEN. ......................................................................................................... xvii
ABSTRACT. ...................................................................................................... xviii
INTRODUCCIÓN .................................................................................................. 1
i. Pregunta Directriz ....................................................................................... 4
ii. Objetivo General ......................................................................................... 4
iii. Objetivos Específicos .................................................................................. 4
iv. Alcance ........................................................................................................ 5
v. Metodología ................................................................................................ 5
1 MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL ........................................................ 6
1.1 Fundamentos Conceptuales ..................................................................... 6
1.1.1 Sistema Financiero Nacional............................................................... 6
1.1.2 Crédito. .............................................................................................. 11
1.1.3 Crédito de Vivienda .......................................................................... 13
1.1.4 Tasa De Interés .................................................................................. 13
1.1.5 Mercado Inmobiliario........................................................................ 15
1.1.6 Vivienda. ........................................................................................... 16
1.1.7 BIESS. ............................................................................................... 17
1.1.8 Indicadores Macroeconómicos.......................................................... 18
1.2 Fundamentos Teóricos .......................................................................... 21
1.2.1 Teoría Cuantitativa del dinero ........................................................... 21
1.2.2 Teoría Monetarista. ........................................................................... 22
1.2.3 Teoría Keynesiana. ............................................................................ 23
1.2.4 Teoría de las perspectivas. ................................................................ 24
xi
1.2.5 Teorías sobre el Ahorro. .................................................................... 25
1.3 Factores macroeconómicos que inciden en el comportamiento del
crédito. ............................................................................................................... 26
1.4 Estado del arte. ...................................................................................... 28
1.5 Pruebas econométricas .......................................................................... 29
1.5.1 Mínimos cuadrados ordinarios .......................................................... 29
1.5.2 Test de raíces unitarias ...................................................................... 31
1.5.3 Test de Durbin-Watson ..................................................................... 32
1.5.4 Modelo VAR ..................................................................................... 32
1.5.5 Prueba de causalidad granger ............................................................ 36
2 REVISIÓN HISTÓRICA DE VARIABLES MACROECONÓMICAS ...... 38
2.1 Evolución de vivienda en Ecuador ........................................................ 38
2.1.1 Contexto Habitacional y de Vivienda en Ecuador. ........................... 39
2.1.2 Déficit Habitacional. ......................................................................... 39
2.1.3 Evolución de la población y vivienda en el Ecuador. ....................... 41
2.2 Crédito de Vivienda .............................................................................. 43
2.2.1 Reseña Histórica del Sistema Financiero Nacional. ......................... 44
2.2.2 Composición de la Cartera de Crédito del Sistema Financiero
Privado. ......................................................................................................... 44
2.2.3 Oferta de Crédito Hipotecario IESS-BIESS 2008-2017 ................... 47
2.2.4 Análisis comparativo entre el Sistema Financiero Privado e IESS –
BIESS………………………………………………………………………49
2.3 Tasa de Interés del segmento de Crédito de Vivienda. ......................... 51
2.4 Depósitos a la vista................................................................................ 53
2.5 Cartera vencida...................................................................................... 55
2.6 Producto interno bruto (PIB) ................................................................. 57
2.7 Consumo final de los hogares ............................................................... 59
2.8 Gasto del gobierno ................................................................................ 61
2.9 Índice de actividad económica coyuntural ............................................ 63
xii
3 DETERMINANTES MACROECONÓMICOS DEL CREDITO DE
VIVIENDA DEL SISTEMA FINANCIERO PRIVADO .................................... 65
3.1 Descripción de datos ............................................................................. 65
3.2 Modelo Econométrico. .......................................................................... 66
3.2.1 Identificación de las Variables del Modelo. ...................................... 67
3.2.2 Metodología. ..................................................................................... 67
3.2.3 Primer modelo econométrico. ........................................................... 70
3.2.4 Segundo grupo de modelos ............................................................... 74
3.2.5 Modelo VAR ..................................................................................... 79
4 CONCLUSIONES ........................................................................................ 91
BIBLIOGRAFÍA .................................................................................................. 94
Apéndice A: Aspectos Legales ............................................................................. 98
Apéndice B: Base de Datos de Variables Macroeconómicas ............................. 100
Apéndice C: Cuadros de Salida del Programa STATA. ..................................... 101
xiii
LISTA DE TABLAS
Tabla 1. Clasificación de los mercados financieros. ............................................. 11
Tabla 2. Tenencia de Vivienda de hogares de Ecuador ........................................ 40
Tabla 3. Distribución de hogares a nivel nacional. ............................................... 42
Tabla 4. Conformación de personas en los hogares de Ecuador. .......................... 43
Tabla 5. Evolución del Volumen de Crédito del Sistema Financiero Privado en el
Ecuador (monto en millones de dólares) ............................................................... 45
Tabla 6.Sector financiero privado: interés de vivienda ......................................... 51
Tabla 7. Depósitos a la vista del Sector financiero privado .................................. 53
Tabla 8. Carter vencida del sistema financiero privado ........................................ 55
Tabla 9. PIB real y tasa de variación. Período 2008 – 2017 ................................. 57
Tabla 10. Gasto de consumo en hogares y tasa de variación. ............................... 59
Tabla 11. Gasto gubernamental y tasa de variación. Período 2008 – 2017 .......... 61
Tabla 12. IAEC. Período 2008 – 2017 .................................................................. 63
Tabla 13. Variables para el modelo econométrico ................................................ 66
Tabla 14. Test Dickey-Fuller para raíces unitarias ............................................... 69
Tabla 15. Resultados del Primer Modelo Econométrico ...................................... 71
Tabla 16. Resultados del primer modelo econométrico: Variable dependiente
Crédito de Vivienda SFP ....................................................................................... 73
Tabla 17. Modelo Auxiliar 1. Variable dependiente Volumen de Crédito de
Vivienda ................................................................................................................ 74
Tabla 18. Modelo Auxiliar 2: Variable dependiente Volumen de Crédito de
Vivienda ................................................................................................................ 75
Tabla 19. Modelo Auxiliar 3. Variable dependiente Volumen de Crédito de
Vivienda ................................................................................................................ 76
Tabla 20. Modelo Específico: variable dependiente: Volumen de crédito de
Vivienda ................................................................................................................ 78
Tabla 21. Modelo Autorregresivo ......................................................................... 79
Tabla 22. Pruebas de detección óptima de rezagos. .............................................. 80
Tabla 23. Prueba de Normalidad ........................................................................... 82
Tabla 24. Prueba de Sesgo .................................................................................... 82
Tabla 25. Prueba de Curtosis ................................................................................ 82
xiv
Tabla 26. Prueba de Auto Correlación Serial........................................................ 83
Tabla 27. Modelo VAR: Resultados Globales ...................................................... 84
Tabla 28. Modelo VAR, variable dependiente: Crédito de Vivienda del Sistema
Financiero Privado ................................................................................................ 85
Tabla 29. Modelo VAR, variable dependiente: Crédito Hipotecario IESS-BIESS
............................................................................................................................... 86
Tabla 30. Modelo VAR, variable dependiente: Consumo de los Hogares ........... 87
Tabla 31. Modelo VAR, variable dependiente: Tasa de Interés de Vivienda ....... 88
Tabla 32. Prueba de Causalidad Granger .............................................................. 89
Tabla 33. Variables macroeconómicas trimestrales. Periodo 2008 - 2017 ......... 100
xv
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Composición del Sistema Financiero en Ecuador. .................................. 7
Figura 2. Déficit cualitativo y cuantitativo de vivienda en Ecuador. .................... 40
Figura 3. Evolución de la población rural y urbana en Ecuador desde 1950 ........ 42
Figura 4. Evolución del Volumen de Crédito del Sistema Financiero Privado en el
Ecuador. Periodo 2008 – 2017 .............................................................................. 46
Figura 5. Evolución de la segmentación de la cartera de crédito del Sistema
Financiero Privado. Periodo 2008-2017 ............................................................... 47
Figura 6. Oferta de préstamos hipotecario IESS-BIESS (Número de Préstamos) 47
Figura 7. Oferta de préstamos hipotecario IESS-BIESS (Monto de Préstamos) .. 48
Figura 8. Oferta de préstamos hipotecario IESS-BIESS (Promedio Monto
Otorgado) .............................................................................................................. 48
Figura 9. Evolución de crédito de vivienda IESS - BIESS y Sector Financiero
Privado. ................................................................................................................. 49
Figura 10. Composición porcentual del segmento de crédito para vivienda. ....... 50
Figura 11. Interés del segmento de vivienda del sector financiero privado .......... 52
Figura 12. Evolución trimestral de la tasa de interés del segmento de vivienda del
sector financiero privado ....................................................................................... 52
Figura 13. Variación anual de los depósitos a la vista del sector financiero privado
............................................................................................................................... 54
Figura 14. Variación trimestral de los depósitos a la vista del sector financiero
privado................................................................................................................... 54
Figura 15. Variación anual de la cartera vencida del sistema financiero privado. 56
Figura 16. Variación trimestral de la cartera vencida del sistema financiero
privado................................................................................................................... 56
Figura 17. PIB real trimestral. Período 2008 – 2017 ............................................ 58
Figura 18. Tasa de variación del PIB real trimestral. Período 2008 – 2017 ......... 58
Figura 19. Gasto de consumo en hogares. Período 2008 – 2017 .......................... 60
Figura 20. Tasa de variación trimestral del gasto de consumo en hogares. .......... 60
Figura 21. Gasto gubernamental en millones de dólares. Período 2008 – 2017 ... 62
Figura 22. Variación del gasto gubernamental. Período 2008 – 2017 .................. 62
Figura 23. IAEC. Período 2008 – 2017 ................................................................ 64
xvi
Figura 24. Prueba de Estabilidad de la Matriz de Compañía ................................ 84
Figura 25. Modelo Auxiliar 1.............................................................................. 101
Figura 26. Modelo Auxiliar 2.............................................................................. 101
Figura 27. Modelo Auxiliar 3.............................................................................. 102
Figura 28. Modelo Específico ............................................................................. 102
Figura 29. Modelo Autorregresivo ...................................................................... 103
Figura 30. Elección Óptima de Rezagos ............................................................. 103
Figura 31. Prueba del Multiplicador de Lagrange .............................................. 103
Figura 32. Pruebas de Normalidad ...................................................................... 104
Figura 33. Modelo VAR .................................................................................... 104
Figura 34. Test de Causalidad Granger ............................................................... 105
xvii
DETERMINANTES MACROECONÓMICOS DEL CRÉDITO DE
VIVIENDA DEL SISTEMA FINANCIERO PRIVADO. ECUADOR 2008-
2017
Autores:
Lisseth Marisol Aguirre Benalcázar
Pablo Alberto Gaibor Costta
Tutor:
Lic. Rubén Darío Barreiros Armendáriz (MSc)
RESUMEN
En el presente trabajo se identifica a las variables macroeconómicas que influyen
en el volumen de crédito de vivienda otorgado por las instituciones que forman
parte del Sistema Financiero Privado del Ecuador. La investigación empieza por
analizar teorías económicas y econométricas que sustentarán el desarrollo de la
misma. Se describe la situación del Sistema Financiero Privado y la evolución
histórica de las variables que inciden en la cartera de crédito de vivienda en el
periodo 2008 – 2017. Finalmente, se desarrolla una serie de modelos econométricos
que establecen la relación entre el volumen de crédito de vivienda y las variables
macroeconómicas como el consumo final de los hogares, la tasa de interés del
segmento de vivienda, el volumen de crédito hipotecario del BIESS, entre las
principales. El modelo final, de vectores autorregresivos, permite determinar la
incidencia de los rezagos de las diferentes variables macroeconómicas en el
comportamiento del volumen de crédito de vivienda del Sistema Financiero
Privado.
PALABRAS CLAVE: CRÉDITO DE VIVIENDA / VARIABLES
MACROECONÓMICAS/ VECTORES AUTORREGRESIVOS / BIESS /
SISTEMA FINANCIERO PRIVADO.
xviii
MACROECONOMIC DETERMINANTS OF THE HOUSING CREDIT OF
THE PRIVATE FINANCIAL SYSTEM. ECUADOR 2008-2017
Authors:
Lisseth Marisol Aguirre Benalcázar
Pablo Alberto Gaibor Costta
Tutor:
Lic. Rubén Darío Barreiros Armendáriz (MSc)
ABSTRACT.
The present work identifies the macroeconomic variables that influence the
volume of housing loans granted by the institutions that are part of the Private
Financial System of Ecuador. The research begins by analyzing economic and
econometric theories that will sustain the development of it. The situation of the
Private Financial System and the historical evolution of the variables that affect the
housing loan portfolio in the 2008 – 2017 period are described. Finally, a series of
econometric models are developed that establish the relationship between the
volume of housing loans and the macroeconomic variables such as the final
consumption of households, the interest rate of the housing segment, the mortgage
loan volume of BIESS, between the main. The final model, of autoregressive
vectors, allows determining the incidence of the lags of the different
macroeconomic variables in the behavior of the housing credit volume of the
Private Financial System.
KEYWORDS: HOUSING CREDIT / MACROECONOMIC VARIABLES /
SELFREGRESSIVE VECTORS / BIESS / PRIVATE FINANCIAL SYSTEM.
1
INTRODUCCIÓN
La economía ecuatoriana es considerada en vías de desarrollo representando la
octava economía más grande de América Latina; en una economía es de vital
importancia el sector de la construcción y dentro de éste, el sector inmobiliario,
como factor de dinamización. En el Ecuador el déficit habitacional asciende al
53,1% para el total de hogares, la provincia Pichincha es la de mayor déficit con un
65,5%, siendo ésta una característica habitual de las “economías en vías de
desarrollo”, en una población de Edad media de 28,4 años, el 28,9% pertenecen a
ciudadanos ocupados con seguro general y el 9,4% cuentan con seguro de salud
privado (INEC, 2014).
La Constitución, como norma suprema de la República del Ecuador, establece en
el Art.30 “las personas tienen derecho a un hábitat seguro y saludable, y a una
vivienda adecuada y digna, con independencia de su situación social y económica.”
En donde enfatiza la importancia del acceso y adquisición de una vivienda para los
hogares ecuatorianos en el que sus ciudadanos puedan desarrollar sus actividades
en condiciones óptimas. La cartera crediticia representa en gran medida una
financiación de adquisición de vivienda en Ecuador (INEC, 2014). Las condiciones
que se establecen para la entrega de crédito y el entorno macroeconómico influyen
en el volumen de cartera, para su análisis se requieren componentes de oferta y
demanda crediticia.
En el año 2008, el volumen de crédito de vivienda del Sector Financiero Privado
ocupaba el 98% del total de la oferta crediticia de este segmento de cartera en el
sistema financiero nacional. En este año el Instituto Ecuatoriano de Seguridad
Social (IESS), ocupaba el 2% de la oferta en el mercado de créditos de vivienda.
Con el fin de potenciar su oferta crediticia, brindando mayor cobertura a sus
afiliados, se crea en el año 2010 el Banco del Instituto Ecuatoriano de Seguridad
Social (BIESS), logrando posicionarse en el mercado hipotecario a través de
políticas crediticias flexibles como: la reducción de la tasa de interés y diferentes
lineamientos que determinan al acceso del crédito.
2
Para el año 2013 el Banco del IESS ocupaba el 67% del segmento de crédito para
la vivienda, desplazando a las instituciones del Sistema Financiero Privado que
ofrecen este tipo de crédito, que en conjunto ofertaban el 33% de créditos en este
segmento. Las instituciones del sistema financiero privado se han visto afectadas
por la disminución de su participación en la oferta de créditos de vivienda. La
presente investigación determinó cuales han sido las variaciones macroeconómicas
que han modificado el volumen de cartera de crédito de vivienda del sistema
financiero privado del Ecuador en el periodo comprendido entre 2008 y 2017,
tomando también en cuenta la incidencia de la introducción del BIESS en esta
cartera de crédito, mediante un aporte teórico, metodológico, económico y social.
(BCE, 2018)
La delimitación espacial se establece en Ecuador, dirigida a instituciones
financieras públicas y privadas, relacionando el comportamiento de la cartera de
crédito de vivienda. La delimitación temporal se instituye en el periodo
comprendido entre los años 2008 y 2017, utilizando datos estadísticos de variables
macroeconómicas. El análisis de instituciones financieras privadas se desarrolla
para determinar el entorno de este tipo de actividad y establecer el diagnóstico tanto
monetario como social de la cartera de crédito. Se inicia la investigación con una
fundamentación teórica y conceptual, donde se analizan teorías económicas y
econométricas que aporten en la elección de variables influyentes en la evolución
de la cartera de crédito de vivienda del sistema financiero privado.
El capítulo I direcciona la investigación, en este espacio se define las variables a
utilizar y la relación de las mismas con la problemática; la incidencia en el volumen
de cartera crediticia de vivienda. Se plantea teorías económicas en las cuales se
apoya el desarrollo de la investigación. Y por último se indican las técnicas
econométricas a utilizar con el fin de explicar el comportamiento de la cartera de
crédito analizada. El capítulo II analiza la cartera crediticia de vivienda del Sector
Financiero Privado, las principales instituciones de financiamiento público (BIESS)
y privadas y sus características. Se muestra las variables macroeconómicas que
formarán parte de la investigación, evaluando la evolución de las mismas en el
periodo de estudio 2008–2017.
3
En el capítulo III se define las variables a utilizar en el modelo, con su respectiva
evolución y el desarrollo de las pruebas econométricas concernientes al proyecto,
para determinar la influencia que tienen las variables macroeconómicas
seleccionadas con la oferta de crédito de vivienda, además de indicadores
económicos que aporten información relevante. Finalmente se establecieron
conclusiones del estudio, afines a los datos cuantitativos encontrados en el modelo
econométrico, así como respuestas tanto de la problemática como de los objetivos.
4
i. Pregunta Directriz
¿Cuáles son los principales determinantes macroeconómicos que inciden en el
volumen de crédito de vivienda del sistema financiero privado del Ecuador en el
periodo 2008 - 2017?
ii. Objetivo General
Determinar las variables macroeconómicas que tienen mayor incidencia en la
variación del volumen de crédito de vivienda del sistema financiero privado, a
través de un modelo econométrico VAR que explique el comportamiento de la
cartera de crédito de vivienda, relacionándola con indicadores macroeconómicos
como el consumo de los hogares, la tasa de interés de vivienda y el volumen de
crédito hipotecario del BIESS.
iii. Objetivos Específicos
Describir las variables macroeconómicas que pueden influir en el mercado
de vivienda, mediante la búsqueda en fuentes de estadísticas oficiales para
analizar su comportamiento y evolución histórica.
Determinar un modelo de regresión econométrico apoyado en
observaciones de variables macroeconómicas a nivel trimestral, con el fin
de establecer los principales determinantes que inciden en el Volumen de
Crédito de Vivienda del Sistema Financiero Privado.
Analizar la cartera de crédito de vivienda del sector financiero privado y la
inserción del BIESS en este mercado, a través de la evolución histórica de
su volumen de crédito, para establecer una comparación de acuerdo a su
participación en el segmento de crédito de vivienda.
5
iv. Alcance
El alcance de esta investigación se centra en Ecuador en el periodo 2008-2017. Se
desea conocer la influencia de variables macroeconómicas seleccionadas en el
volumen de crédito en el sector inmobiliario. Las variables utilizadas son: PIB real,
tasa de interés, inflación, gasto en consumo de hogares, gasto gubernamental,
depósitos a la vista, índice de actividad coyuntural, entre las más importantes,
además la información se obtuvo a través de: Instituto Nacional de Estadísticas y
Censos (INEC), Banco Central del Ecuador (BCE), Banco del Instituto Ecuatoriano
de Seguridad Social (BIESS). Además de analizar el entorno económico de
instituciones financieras privadas y públicas con el objetivo de posicionar la
investigación y determinar aspectos reales en los cuales se desempeña la
investigación.
v. Metodología
Se ha usado el método mixto en la investigación. Fundamentado en la recolección
y procesamiento de datos de un tema socio-económico como es el déficit
habitacional, a través del método cuantitativo y cualitativo. Además se describe una
revisión histórica del sector inmobiliario, así como en la evolución de las variables
macroeconómicas que contribuyan a determinar la incidencia sobre el
comportamiento el volumen de la cartera de crédito de vivienda del sistema
financiero privado. Luego se utiliza un modelo econométrico que involucra las
variables macroeconómicas; y su incidencia sobre el volumen de crédito de
vivienda del sistema financiero privado. Finalmente con las variables que son
econométricamente significativas, se construye un modelo de vectores
autorregresivos (VAR) que explicará el comportamiento de la cartera de crédito de
vivienda con las variables macroeconómicas significativas en conjunto, tomando
en cuenta cuatro rezagos de cada variable para su explicación.
6
1 MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL
1.1 Fundamentos Conceptuales
En esta sección se dará a conocer los principales conceptos que se van a utilizar en
la investigación. Se inicia por una descripción del Sistema Financiero Nacional y
sus componentes, para luego detallar el crédito, la tasa de interés, el sector
inmobiliario y la vivienda, definiendo cada uno de sus conceptos, características y
clasificaciones.
1.1.1 Sistema Financiero Nacional
El sistema financiero comprende el conjunto de entidades financieras, medios y
mercados financieros, que sirve como medio para que los agentes económicos que
no tienen excedente de ingresos (demandantes de crédito), puedan acceder a estos
recursos procedentes de aquellos agentes que no gastan todos sus ingresos
(ahorristas).De esta manera se promueve la circulación del dinero, y se canaliza el
ahorro hacia la inversión para fomentar el crecimiento económico de un país, a
través de proyectos que necesitan financiamiento para ser llevados a cabo.
Por el lado de quienes cuentan con excedentes de dinero, les permite generar
depósitos que generen intereses y en plazos determinados obtener una mayor
cantidad de dinero. Mientras que para aquellos que solicitan financiamiento,
incurrirían en un préstamo, por el cual, deberán pagar el monto principal concedido
junto con los intereses. (Superintendencia de Bancos del Ecuador, 2018). La
Superintendencia de Bancos del Ecuador (2018) define al sistema financiero como:
El conjunto de instituciones que tiene como objetivo canalizar el ahorro de
las personas. Esta canalización de recursos permite el desarrollo de la
actividad económica (producir y consumir) haciendo que los fondos lleguen
desde las personas que tienen recursos monetarios excedentes hacia las
personas que necesitan estos recursos. Los intermediarios financieros
crediticios se encargan de captar depósitos del público y, por otro, prestarlo
a los demandantes de recursos. (p. 34)
7
El sistema financiero en el Ecuador está formado por entidades financieras de
carácter público y privada, que se encargan de captar el ingreso de los ahorristas
para redireccionarlo hacia los inversionistas. Este proceso es conocido
intermediación financiera. En la figura 1 se observa esta composición.
Figura 1. Composición del Sistema Financiero en Ecuador.
Nota: Superintendencia de Compañías
Las principales funciones del sistema financiero son:
Fomentar el ahorro por medio de activos financieros que brinden seguridad
y rendimientos a los agentes.
Agilitar las transferencias para el pago de servicios y bienes, ayudando en
el desarrollo productivo y comercial del país.
Proporcionar niveles adecuados de efectivo circulante que necesita el país
para la circulación de bienes y servicios.
Brindar financiamiento a través de créditos para diferentes destinos o usos.
El Sistema Financiero Nacional está supervisado y controlado por las siguientes
instituciones:
Superintendencia de Bancos:
Bancos.
Mutualistas.
Sociedades Financieras.
8
Compañías emisoras de tarjetas de crédito.
Superintendencia de Economía Popular y Solidaria:
Cooperativas de Ahorro y Crédito.
Mutualistas de Ahorro y Crédito de Vivienda.
Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros:
Compañías de Seguros.
Instituciones financieras.
También conocidos como intermediarios financieros, actúan como nexo entre las
personas que solicitan recursos y las personas que tienen excedente del mismo.
Según Calvo, Parejo, Rodríguez, & Cuervo (2014) para definir estas entidades
financieras no es suficiente con lo expuesto anteriormente. Las función de ser
intermediario entre prestatarios y solicitantes, es también desarrollada por otros
actores, con la diferencia que para una Institución Financiera esta actividad es la
principal y su razón de ser, es decir; siempre deben estar dispuestas a llevarla a cabo
al tipo de interés que rija en su política adoptando la ley vigente. Los principales
servicios prestados por las instituciones financieras son los siguientes:
Disminuir el riesgo de los ahorradores diversificando la cartera.
Adecuar necesidades de prestamistas y prestatarios por medio de la
modificación de plazos en operaciones, alargando o acortando los mismos
en base a la tasa de interés vigente.
Realizar la gestión como mecanismos de pagos, interactuando con otras
instituciones para abonar o cargar a su cuenta pagos por conceptos de salario
o débitos por cobro de servicios, entre otros.
Reducir el coste financiero transaccional, evitando costes de transferencias
y redirigiendo sus carteras hacia economías de escala mejorando su
rendimiento ante otros agentes intermediarios
9
Los principales tipos de intermediarios financieros en el sector privado son los
siguientes:
Bancos: son las instituciones que tienen como principal función la
intermediación financiera, captando el dinero a través de depósitos de
agentes económicos, para prestarlo a otros agentes por medio de créditos
Sociedades financieras o corporaciones de inversión y desarrollo: son
agencias que por medio de la recepción y canalización de sus recursos
propios o externos en el corto y largo plazo, fomentan la constitución de
nuevas empresas destinadas a la producción.
Asociaciones mutualistas de ahorro y crédito para la vivienda: son
aquellas instituciones en las cuales su fin es el redireccionamiento de los
recursos captados, hacia el financiamiento para la adquisición, adecuación
o construcción de bienes inmobiliarios.
Cooperativas de ahorro y crédito: Son instituciones que comprenden la
asociación de manera voluntaria de personas con el fin de satisfacer sus
necesidades de financiamiento, a través de una organización conjunta que
no tiene fines de lucro (Superintendencia de Bancos del Ecuador, 2018).
Activos Financieros.
Son herramientas de carácter intangible, generalmente puestos en circulación por
parte de los agentes económicos que necesitan financiamiento. Pasa a formar parte
de los activos de quien lo adquirió, generando la obligación en el emisor de generar
pagos fijos o variables por la transferencia del mismo (Fabozzi, Modigliani, & Ferri,
1996). Los agentes que emiten el activo financiero y que realizará los pagos futuros
se los conoce como emisor, mientras que al poseedor del activo financiero se lo
conoce como inversionista. Para Fabozzi, Modigliani y Ferri (1996):
Los activos financieros tienen dos funciones principales: su primera función
consiste en la transferencia de fondos de aquellos agentes que tienen
excedentes de liquidez, a aquellos que necesitan de la misma para invertir en
activos tangibles. La segunda, los activos financieros transfieren fondos de
tal manera que se distribuye el riesgo generado por los activos tangibles a
través de sus flujos entre quienes solicitan o entregan los fondos. (p. 65)
10
Mercados Financieros.
Mercado financiero es donde se lleva a cabo los intercambios de activos financieros.
Pese a no ser el único lugar donde se comercian este tipo de instrumentos, en la
mayoría de economías es el mercado financiero el sitio donde se crean y se
intercambian la mayor parte de los activos financieros (Fabozzi, Modigliani, &
Ferri, 1996).
Los mercados financieros según Fabozzi, Modigliani, & Ferri (1996) tienen tres
funciones principales: La primera función es la fijación de precios, en la cual los
vendedores y compradores interactúan para llegar a un precio que las dos partes
acepten. De igual manera, se fija el rendimiento que genera el activo, el cual es el
principal incentivo para los inversionistas al momento de adquirir un activo
financiero. La segunda función es la provisión de liquidez, ya que los mercados
financieros permiten a los poseedores de títulos venderlos en cualquier momento y
convertirlos en liquidez. De no existir esta función el dueño del activo debería
poseer el instrumento intangible hasta la fecha de su vencimiento en caso de ser
este una deuda, y si es una acción, hasta la liquidación de la empresa.
La tercera función consiste en la reducción de costos de transacción. Existen dos
tipos de costos relacionados con las transacciones, costos de búsqueda y costos de
información. Los de búsqueda son los costos que se incurren explícitamente al
querer informar de su deseo de compra o venta de un instrumento financiero. Los
costos de información en cambio son aquellos que se incurren para conocer a fondo
el riesgo o las posibles ganancias que pueden generar un activo financiero (Fabozzi,
Modigliani, & Ferri, 1996).
Clasificación de los mercados financieros.
Calvo, Parejo, Rodríguez y Cuervo (2014) realizan la clasificación de los mercados
financieros adoptando diferentes enfoques y características. Cada categoría no es
excluyente; es decir, un mercado financiero puede estar dentro de una o más
categorías:
11
Tabla 1. Clasificación de los mercados financieros.
Por su financiamiento Mercado Directo
Mercado Intermediario
Por las características de sus activos Monetarios
De capitales
Por el grado de intervención de las autoridades Libres
Intervenidos
Por la fase de negociación de los activos Primaria
Secundaria
Por su ámbito geográfico Nacionales
Internacionales
Nota: Tomado de Manual del sistema financiero (BCE, 2018)
1.1.2 Crédito.
Crédito se define como, operación financiera por medio de la cual una institución
financiera se compromete a prestar una suma de dinero a un plazo definido, la
finalidad de aquella operación es recibir el capital más un interés, por el costo del
dinero en el tiempo (Leiva, 2001). El crédito puede tener diferentes objetivos, entre
ellos social, que persigue un beneficio social, crédito comercial, el encargado de
prestar recursos monetarios con el fin de obtener una rentabilidad por la operación,
se utiliza para financiar actividades empresariales o gastos personales. Se incluye
terminología como Garantía y Plazo.
Se entiende por garantía, el riesgo de la operación bancaria, en caso de que el crédito
se convierta en incobrable, es un elemento esencial para protegerse del riesgo. Más
explícitamente son un respaldo de los bancos para asegurar la recuperación. Las
garantías más comunes son: Fiduciaria, hipotecaria, prendarias, con títulos valores,
avales y en base a la confianza. En la presente investigación se hace énfasis en la
garantía hipotecaria, por la dirección del estudio hacia éste sector. A la garantía
hipotecaria se la conoce como real, al crédito u operación estar respaldada mediante
un bien inmueble, que este sujeto a cierto tipo de actividades legales como el
remate, en caso de morosidad.
La función más importante de la oferta crediticia es impulsar la economía,
dirigiendo los recursos monetarios a sectores estratégicos, inyecta flexibilidad al
sistema económico. Independientemente de la institución a la que se dirija la
12
solicitud de crédito, ésta define aspectos fundamentales para el análisis del
desembolso. Primero el historial crediticio del solicitante, el mismo consiste en una
revisión del historial de reembolso de préstamos, días de mora por pagos adeudados
y la solicitud de crédito. Segundo las garantías y capacidad de pago, éstas las
determina la institución y están en función de las características a las que el
solicitante desea acceder de acuerdo al tipo de crédito. Capital o Patrimonio neto
del solicitante, activos y pasivos son tomados en cuenta. Condiciones en las que se
encuentra el titular del crédito, su profesión, edad, carga familiar, empleo, situación
familiar, área o zona donde reside, entre los más importantes (Molina C. M., 2002).
Clasificación del Crédito.
En el Ecuador existen 4 tipos de crédito:
Crédito de Consumo: es aquel que se adquiere con la finalidad de adquirir
bienes de consumo, servicios o gastos que no son destinados a la
producción, su fuente de pago son los ingresos mensuales netos obtenidos
por el deudor.
Crédito Comercial: es aquel otorgado a personas naturales o jurídicas con
la finalidad de financiar actividades comerciales o productivas en sus
distintas fases, su fuente de pago son los ingresos obtenidos por la actividad
destinataria de los fondos.
Crédito de Vivienda: es el otorgado a personas naturales con la finalidad
de construir, adquirir, reparar, mejorar o remodelar la vivienda propia, en el
cual se garantiza el pago del crédito a través de la hipoteca del bien inmueble
al cual se destinó los fondos adquiridos, indistintamente de su fuente de
pago.
Microcrédito: es aquel otorgado a personas naturales o jurídicas con la
finalidad de es financiar actividades productivas, comerciales, o de
servicios, su fuente de pago son los ingresos obtenidos por la actividad
destinataria de los fondos. Éste tipo de crédito no debe superar 150
remuneraciones básicas unificadas, y el nivel de ventas de su negocio no
debe ser mayor a los $100.000. (Normas Generales para las Instituciones
del Sistema Financiero, 2017).
13
1.1.3 Crédito de Vivienda
El crédito de vivienda o hipotecario, es el otorgado a personas naturales con la
finalidad de construir, adquirir, reparar, mejorar o remodelar la vivienda propia, en
el cual se garantiza el pago del crédito a través de la hipoteca del bien inmueble al
cual se destinó los fondos adquiridos, se efectúa a mediano y largo plazo. Existe
diferencia sustancial entre crédito hipotecario y préstamo hipotecario, con la misma
finalidad, la función para la cual fueron establecidos es diferente. Su principal
diferencia consiste en que el préstamo hipotecario es cerrado. Las condiciones se
establecen en un contrato, a partir de una renovación se puede modificar.
El crédito hipotecario, el deudor no puede acceder a una cantidad mayor a la
propuesta en el contrato principal, éste concede una cantidad de dinero al titular o
una parte del mismo. Se solicita un cupo mayor sin exceder el límite del crédito,
otorgando gran importancia al análisis crediticio (Superintendencia de Bancos,
2017). Para Ecuador, las operaciones crediticias se regulan, a través de la Ley
Orgánica para la Regulación de los Créditos para Vivienda y Vehículos. Ésta ley
tiene por objetivo garantizar a las personas, el derecho al hábitat seguro y saludable
y a una vivienda adecuada y digna, así como el acceso a la propiedad, por medio de
la regulación de las actividades financieras referidas al crédito para vivienda y
vehículos.
De acuerdo a las condiciones que se imponen mediante la ley antes mencionada, en
Ecuador se destinan créditos para adquirir o construir una única vivienda familiar o
para la remodelación, adecuación de una vivienda ya existente, en donde el monto
inicial del crédito no exceda quinientos salarios básicos unificados para los
trabajadores privados y para que se construya la hipoteca en garantía al crédito
concedido (Ley Orgánica para la Regulación de los Créditos para Vivienda y
Vehículos, 2012)
1.1.4 Tasa De Interés
La tasa de interés es un instrumento financiero que se expresa en términos
porcentuales. Existen diferentes tipos de tasas de interés, entre las más conocidas y
utilizadas por el mercado financiero, son: tasa activa, tasa pasiva, tasa cupón, tasa
14
de rendimiento corriente, tasa de rendimiento a la madurez y tasa de rendimiento
anticipado. La tasa de interés pasiva es el porcentaje que deben pagar las
instituciones financieras a las personas naturales o jurídicas que depositan sus
ahorros. Por otro lado la tasa de interés activa es el porcentaje que cobran las
instituciones financieras, por el servicio de crédito brindado a personas naturales o
jurídicas. La tasa activa es mayor que la tasa pasiva, a esta diferencia se la conoce
como “spread” y sirve para cubrir costos administrativos de la intermediación
financiera además de generar una utilidad en sus instituciones. (Fabozzi,
Modigliani, & Ferri, 1996)
La tasa de rendimiento o interés corriente se expresa como la razón entre el
rendimiento y el valor de mercado del instrumento; el mercado de valores pertenece
al mercado de capitales en donde se negocia la compra-venta de valores
negociables, mediante renta fija y variable. (Sepúlveda, 2004). En la ecuación 1 se
presenta tal expresión:
Tasa Corriente =Rendimiento Anual
Precio de Mercado
( 1 )
Tasa de rendimiento a la madurez se denomina como la tasa de interés que el
mercado paga por un instrumento, con el fin de anticiparse a su periodo de madurez,
trata de igualar la tasa con el precio del instrumento direccionado al valor presente
del mismo. La tasa de rendimiento anticipado o aproximado, se compone del interés
anual, adicionado la apreciación o depreciación del año perteneciente al cálculo
(Sepúlveda, 2004), se utiliza la ecuación 2 para su cálculo:
TRA =interés anual ±
aumento o disminución del valoraños vencimiento
precio de compra + precio de venta
2
( 2 )
Donde:
TRA: Tasa de rendimiento anticipado
15
1.1.5 Mercado Inmobiliario.
La distinción entre bienes muebles e inmuebles es muy antigua. La primera vez que
fue acogida esta dicotomía, fue por el derecho romano. Para ellos era una
subdivisión entre cosas materiales o posesiones corporales, la cual no tenía
importancia práctica alguna, ya que se aplicaban las mismas reglas de posesión para
los dos tipos de bienes. En esta clasificación los bienes inmuebles eran la tierra, y
las construcciones, aquellas que no podían ser trasladadas.
En la edad media los bienes inmuebles tomaron importancia, ya que la cuantía
posesión de ellos definía su jerarquía política y su status económico como resultado
de los feudos bajo su dominio. Más adelante en Francia a los bienes inmuebles se
los trató con sumo cuidado y se los protegió a través de leyes y normas, debido no
sólo a la importancia medieval, sino porque las posesiones de este carácter tenían
gran valor, generaban ingresos periódicos y eran de larga duración (Jara, 1983).-}-
En la actualidad un bien inmueble es caracterizado por una composición de las
características antes mencionadas y se los clasifica de la siguiente manera:
Inmuebles por su naturaleza: aquellos bienes que su característica
principal es la condición de fijeza; es decir no pueden trasladarse de su lugar
de origen como terrenos, edificaciones o viviendas.
Inmuebles por su uso: son aquellos que son utilizados para crear un bien
de naturaleza fija, y que pierden su individualidad al adherirse como un
conjunto al bien inmueble. Son considerados en esta categoría los materiales
de construcción.
Inmuebles por su destino: son bienes que son serviciales dentro de un bien
inmueble pero no pierden su condición de movilidad e individualidad.
Pueden ser armarios, veladores o camas (Cobo, 2006).
El mercado inmobiliario se refiere al entorno en el cual se llevan a cabo operaciones
económicas entre agentes que tienen como finalidad: la adquisición, venta, arriendo
o construcción de un bien inmueble. Estos tipos de bienes son aquellos que no se
16
pueden desplazar, es decir, tienen un lugar físico fijo como: las viviendas,
departamentos, terrenos, oficinas entre otros. (Echavarren, 2011).
1.1.6 Vivienda.
El Instituto Nacional de estadísticas y Censos (INEC), define a la vivienda como:
“Espacio delimitado por techo y paredes, indistintos del material utilizados para su
construcción. Con entrada independiente, usada para ser habitada por una o más
personas; la cual aún no haya sido construida para tal fin, esté destinada a ser
utilizada como vivienda” (INEC, 2010, p. 25)
El INEC clasifica a las viviendas según su estructura familiar y de acuerdo su
construcción y los materiales empleados. Los tipos de vivienda por su estructura
familiar son los siguientes:
Vivienda Particular: es aquella donde se alojan por separado o
independientemente uno o más hogares. Estas viviendas pueden estar
ocupadas, desocupadas o en construcción.
Vivienda Colectiva: es un lugar de habitación separado e independiente;
que es del uso de un conjunto de personas que generalmente no tienen
vínculos familiares, y sus razones de vida común son de disciplina,
enseñanza, salud, trabajo, entre otras.
Las viviendas según su capacidad o estructura de construcción se clasifican en:
Casa o Villa: Es la construcción permanente elaborada con materiales
duraderos como: hormigón, piedra, ladrillo, bloque, caña, adobe o madera.
Por lo general cuentan con acceso al servicio de agua potable y cuentan con
servicio higiénico exclusivo.
Departamento en casa o edificio: es aquel formado por un conjunto de
piezas o cuartos que pertenecen a un edificio de un piso en adelante. Es
independiente, tiene acceso al servicio de agua potable y cuentan con
servicio higiénico exclusivo.
Cuarto: está conformado por una o más piezas o cuartos que pertenecen a
una casa. Comparten entrada desde un patio, pasillo, corredor o calle. No
17
cuenta con acceso al servicio de agua potable o servicio higiénico, lo
comparten con otras viviendas o cuartos.
Mediagua: Es la construcción que cuenta con un solo piso. Tiene una sola
entrada de agua y no posee más de dos piezas o cuartos. Si cuenta con más
de dos piezas o cuartos se considera casa o villa.
Rancho: Construcción de carácter rústico, construida con materiales de
cubierta como palma, u otros similares. Sus paredes son de bahareque caña
o madera al igual que su piso. Este tipo de vivienda por lo general se localiza
en regiones cálidas. Se debe diferenciar de los ranchos de hacienda o finca,
estos recaen dentro de la categoría de casa o villa.
Covacha: en este tipo de construcción se utiliza materiales poco procesados
o sin tratamiento como cartón, asbesto, plásticos, latas, ramas entre otros
similares. Con piso comúnmente de tierra.
Choza: construidas con paredes de tapia, bahareque o adobe; pisos de
madera o tierra y techos de paja. Estas viviendas se localizan en la sierra.
Otra: es una construcción improvisada, o sitio no diseñado para estos fines
como; carpas, casetas, galpones, furgones, autos abandonados,
contenedores, entre otras (INEC, 2010).
Los créditos de vivienda de las instituciones que componen el Sistema Financiero
Privado, son otorgados para la adquisición o construcción, de casa o vivienda y
departamento en un edificio, de acuerdo a la capacidad o estructura de su
construcción. Mientras que para el resto de categorías, como cuartos, choza,
mediagua, rancho o covacha, el crédito de vivienda está direccionado para su
mejoramiento o reconstrucción. (Superintendencia de Bancos, 2017)
1.1.7 BIESS.
Es una Institución financiera pública, forma parte del Instituto Ecuatoriano de
Seguridad Social, presta servicios financieros bajo criterios de banca de inversión,
para la administración de los fondos previsionales públicos del IESS, para atender
requerimientos de sus afiliados activos y jubilados (BIESS, 2012).Se crea a través
de la Ley del Banco del Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social, publicada en el
suplemento del Registro Oficial N° 587 el 11 de mayo de 2009. Su finalidad es
18
social y de servicio público. Otorga préstamos hipotecarios, quirografarios y
prendarios a toda la ciudadanía. Representan el 51% del mercado de oferta
hipotecaria. El BIESS se crea con el objetivo de canalizar el ahorro nacional de los
afiliados, encaminado hacia el desarrollo productivo del país y dinamizar la
economía a través del acceso a un crédito, debido a la decadente intervención de
empresas ecuatorianas en el Mercado de Valores se necesita un órgano
especializado en éstas actividades.
1.1.8 Indicadores Macroeconómicos.
Es importante, para un mejor entendimiento, dejar claros cada una de las
expresiones a usar a lo largo de este trabajo, por ello se va a describir las
siguientes variables:
Producto Interno Bruto
El Producto Interno Bruto (PIB), es un indicador que representa la producción
nacional de un país durante un periodo determinado de tiempo. Existen dos tipos
de PIB: Nominal y Real. El PIB Nominal hace referencia a la producción de un país
expresado en dólares corrientes, son precios sin la influencia de la inflación. Por
otro lado el PIB Real es el valor de bienes y servicios expresado en precios de un
año base o dólares constantes, el principal objetivo es disminuir la distorsión de la
inflación.
El PIB valora los artículos con precios de mercado, es decir, los precios en los
cuales cada artículo se comercializa. A continuación, se describen las definiciones
de las características propias del PIB como indicador. Productos y servicios finales:
un bien o servicio final representa artículos adquiridos por un usuario final.
Producidos dentro de un país: se valora los productos como parte de PIB aquellos
producidos en el interior de las fronteras del país productor. Periodo de tiempo
determinado: por lo general se obtienen datos trimestrales, mensuales o anuales. El
PIB además de calcular el valor de la producción total incluye el ingreso y gastos
totales, de acuerdo al método de cálculo que se utilice (Parkin, Esquivel, & Muñoz,
2007).
19
Consumo Final de los Hogares
El Consumo Final de los Hogares, se describe como los bienes y servicios
comprados en lugares de abastecimiento por parte de empresas o ciudadanos. Esta
variable macroeconómica comprende a los bienes producidos por empresas y los
hogares para autoconsumo, intercambio entre hogares, gastos relacionados con
intermediación financiera, razón para solventar la presente investigación, al
relacionar directamente el volumen de cartera de crediticia con los niveles de
capacidad adquisitiva de los hogares y la posibilidad futura en valores monetarios
de endeudamiento. Servicios de seguridad social en los que incurren los hogares
para mantener estables sus niveles de acceso a salud de los miembros en el hogar.
Gastos en alquiler de vivienda en la cual los individuos desarrollan sus actividades
diarias. (Urquizu, 2009)
Gasto del Gobierno
Denominado instrumentos de política para definir los niveles de consumo, inversión
y empleo. Distribuye a la sociedad mediante obras y acciones los recursos captados
por el mismo aparato gubernamental o estado a través de impuestos (Mares, 2009).
Básicamente el gasto gubernamental mide la inversión directa en infraestructura,
tales como: puentes, edificios, carreteras, etc., además destina gran parte de los
ingresos estatales a gasto corriente (Armal, 2017). Definido como la erogación
monetaria gubernamental, su finalidad es satisfacer las necesidades de los
ciudadanos y cumplir con ciertas actividades relacionadas al desempeño de las
actividades en la vida institucional de un país. Existen dos tipos de Gasto: Corriente
y de Capital. (Urquizu, 2009)
El Gasto Corriente es descrito como Consumo del Gobierno, el Estado utiliza valor
monetario para la compra de bienes y servicios necesarios para el cumplimiento de
actividades operativas relacionadas con la administración y la transferencia de
recursos obtenidos mediante el aporte fiscal de la ciudadanía. El Gasto de Capital,
se utiliza con el objetivo de incrementar la actividad productiva de un país, se desea
incrementar los activos productivos existentes, se conforma por activos fijos,
inversiones en empresas públicas entre ello sus inventarios, etc. (Urquizu, 2009)
20
Índice de Actividad Económica Coyuntural
Conocido por sus siglas IDEAC, representa un indicador de periodicidad mensual,
está estructurado con variables físicas productivas para señalar la tendencia de
actividad económica coyuntural, es una mezcla entre producción y estructura
matemática que se fija en el sistema de ponderaciones con un periodo base de
estudio.Presenta una visión inmediata de la coyuntura económica en base al
desarrollo de diferentes actividades, para proyectar e comportamiento y predecir
acciones futuras de política relacionadas a la actividad estatal. (BCE, IDEAC, 2017)
Cartera Vencida
En resumen son todos los créditos otorgados, en los cuales sus cuotas de pago no
han sido canceladas hasta la fecha de estudio o hasta su fecha de vencimiento. Es
el proporcional del total de crédito, este puede ser bajo cuando existe regulación
estricta, supervisión y desarrollo económico, por parte de la teoría clásica. De
acuerdo al Fondo Monetario Internacional la cartera vencida es la porción de un
préstamo cuyo pago se encuentra retrasado y se añade dentro de esta categoría.
La cartera vencida registra créditos en diferentes modalidades que no han logrados
ser cancelados en el plazo establecido , existen diferentes determinaciones para
otorgar como cartera vencida a un tipo específico de crédito, sin embargo, cada
institución de intermediación financiera tiene un metodología para determinarlo,
registra además operaciones contingentes, la cartera vencida que no representa una
devengación de intereses mantiene una sub clasificación denominada maduración
o en función del rango a vencer o vencido en una operación futura, cuotas o
dividendos. (Gladis, 2008)
Depósitos a la Vista
Son montos de dinero depositados en instituciones bancarias, que pueden ser
retirados en un plazo menor a 30 días. Están respaldados por un porcentaje que las
instituciones receptoras tienen que depositar de manera obligatoria en el Banco
Central, a esto se lo conoce como encaje bancario. El depósito a la vista realizado
por una persona natural o jurídica, puede ser exigido mediante libreta de ahorro,
cheque o cualquier otro medio de pago. (Superintendencia de Bancos, 2017)
21
1.2 Fundamentos Teóricos
En esta sección se plantearán teorías de diferentes autores, las cuales aportarán en
el desarrollo de la investigación. Se inicia por describir la teoría cuantitativa del
dinero, luego la teoría monetarista. Se describirán teorías que giran en torno al
consumo y al ahorro de las personas. Por último se plantearán aportes sobre el
crédito y los factores macroeconómicos con los que está relacionado.
1.2.1 Teoría Cuantitativa del dinero
La cartera crediticia direccionada al sector inmobiliario o sector de la construcción,
dinamiza la economía y la teoría cuantitativa del dinero define la oferta monetaria
circulante, que tiene el mismo objetivo. Según la doctrina mercantilista, el bienestar
de las naciones podría medirse a través de su disponibilidad de riqueza. En un
régimen de patrón oro, la acumulación de riqueza puede conseguirse generando un
superávit continuo de la balanza de pagos. De esta manera, los mercantilistas
aseguran que para elevar la riqueza de las naciones, deben implementarse las
políticas necesarias que permitan tener un superávit permanente en la balanza
comercial. (Hume, 1752)
Por otra parte y extendiendo la teoría cuantitativa del dinero para el caso de las
economías abiertas, Hume postula que si un país registra un superávit de la balanza
de pagos, sus reservas internacionales (oro) se elevan y, como consecuencia,
también se eleva la oferta monetaria, en el marco de la teoría cuantitativa del dinero
y el nivel de actividad económica, los precios internos se elevan, lo que hace a un
país con superávit en balanza de pagos menos competitivo frente a los precios
externos, dando como resultado un desperfecto de la balanza comercial, misma que
se deteriora hasta que las reservas se reduzcan y los precios internos retornen a su
nivel original. (Mendoza B & Herrera C, 2006)
Irving Fisher plantea la teoría cuantitativa del dinero, a través de una ecuación
matemática: MV=PQ. En la cual “M” representa el promedio de la cantidad de
dinero en circulación, “V” su velocidad de circulación, “Q” la cantidad de
producción de la economía del país y “P” el índice de precios promedio. En esta
22
teoría se afirma que con una velocidad estable de dinero, se puede explicar los
niveles de precio y sus variaciones (Fisher, 1920).
Para entender de mejor manera la Teoría Cuantitativa del Dinero, ésta se argumenta
desde el punto de vista clásico, que se demanda dinero fundamentalmente porque
la gente desea comprar bienes y servicios en un futuro inmediato, las cuales hacen
frente a ciertos pagos, que tienen relación directa con la renta del individuo. Para
una economía a mayor producción, la gente necesitará mayor cantidad de dinero
para poder adquirirlos y si ésta permanece constante, la misma moneda debe
utilizarse varias veces, estableciendo la fórmula 3.
OM ∗ V = P ∗ Y ( 3 )
En donde: OM es la oferta monetaria, V la velocidad de circulación del dinero, P
representa el nivel general de precios y Y la producción agregada real. (Fisher,
1920)
1.2.2 Teoría Monetarista.
Su mayor exponente fue Milton Friedman; esta doctrina surge después de la
segunda guerra mundial como contraparte al keynesianismo, con énfasis en el
manejo de la economía a través de la política fiscal. El monetarismo se enfoca en
tres distintos frentes: primero defiende la estructura de un estado pequeño y el
mercado libre. En segundo lugar pone mayor énfasis en la inflación y la contención
de sus fluctuaciones a la alza, que en la disminución del desempleo. Y por último
una reducción en las leyes de control de monetario emitidas por un gobierno central,
dejando esto a discreción de personas y empresarios. (Friedman, 1985)
En un inicio la teoría monetaria para los clásicos se resumía en señalar cómo se
determina el valor del dinero. La mayor parte de comportamientos económicos en
términos macroeconómicos estaban sujetos a cuestiones no monetarias. Se afirmaba
que la cantidad de dinero en circulación estaba en relación inversa con la capacidad
adquisitiva de la gente. David Hume utilizó estos aportes, socialmente reconocidos
de forma rudimentaria desde la época del imperio romano, para describir los
procesos inflacionarios que se desataron en Europa a finales del siglo XV y a lo
23
largo del siglo XVI, por la gran cantidad de oro que llegaba del continente
recientemente descubierto, América (Hume, 1752).
El monetarismo moderno plantea la importancia de la libre elección personal en
cuanto a aspectos políticos y económicos, defendiendo la autonomía del libre
mercado y la mínima incursión del estado. Su principal exponente Milton Friedman
junto con otros economistas de la escuela de Chicago, presentaron un cúmulo de
aportes acerca de la política y teoría macroeconómica, que contrastaba el enfoque
keynesiano. En la década de los setenta, la doctrina monetarista predominó en la
política de varios países desarrollados. La teoría monetarista se centra en la idea de
que el dinero y su cantidad en circulación es uno de los determinantes más
importantes en la generación del producto nacional nominal en el corto plazo.
Se parte de la teoría cuantitativa del dinero, considerando que el nivel de precios
fluctúa de manera proporcional junto con la oferta monetaria. Manteniendo niveles
constantes de consumo o ahorro la velocidad del dinero se mantendrá constante,
quedando la ecuación de la siguiente manera: M=PQ. Así se puede comprobar que
el producto interno bruto en términos nominales es afectado por la oferta monetaria.
La tasa de interés es la variable que en el largo plazo mantiene el equilibrio entre
el mercado real de bienes y servicios, y el mercado financiero. Además de controlar
la relación ahorro inversión, ayuda a los prestatarios, ahorristas y prestamistas a
conocer la inflación esperada, controlada por la oferta monetaria (Argondaña,
1990).
1.2.3 Teoría Keynesiana.
El ingreso, el consumo el ahorro y la inversión están relacionados entre sí. Los
agentes económicos, gobierno, empresas y familias, deben decidir qué cantidad de
su ingreso será destinada al consumo y al ahorro. Estas decisiones afectan en el
presente y en el futuro a su bienestar. El ingreso es el principal determinante del
ahorro y el consumo, la decisión del consumo o ahorro actual no solo dependen de
la renta actual, sino también de la renta esperada. Aquellos agentes que esperan en
un futuro contar con una variación en sus ingresos, cambiarán su forma de consumir
o ahorrar en la actualidad.
24
La economía neoclásica manifiesta que la cantidad del ingreso que no es destinada
al consumo, se convierte en ahorro, y éste a su vez en inversión. La inversión
entonces para esta corriente es un resultado del ahorro que un agente mantiene en
un periodo determinado. Por otro lado John Maynard Keynes, en una visión
moderna de la economía, sostiene que el ahorro es el resultado de la inversión
llevada a cabo en un periodo anterior debido al multiplicador de la inversión que
genera ingresos mayores de los cuales se podrá ahorrar en el siguiente periodo
(Keynes J. M., 1936).
Según Keynes (1936), “los rendimientos de los bienes de capital son decrecientes,
como efecto del aumento en las unidades demandadas” (p. 25), las tasas de
rendimiento bajas o una caída de la inversión generan desocupación, según una
previsión de la tasa de interés baja se desincentiva la inversión corriente actual.
Aborda su análisis desde el corto plazo, ya que para él “en el largo plazo todos
estaremos muertos. El equilibrio en el corto plazo con perspectivas ya realizadas, y
las de largo plazo, previamente dadas por el comportamiento del capital, lo que
determina el ahorro como factor fundamental es el nivel de ingreso teniendo un
impacto directamente proporcional. En este enfoque la tasa de interés queda
relegada a un segundo plano, con un impacto menor.
1.2.4 Teoría de las perspectivas.
El consumo es la cantidad del ingreso destinada a la adquisición de bienes y
servicios para satisfacer necesidades. Como se mencionó anteriormente, el
consumo depende principalmente de la cantidad de ingreso que el agente
económico dispone. También dependerá de sus preferencias así como de las
expectativas a futuro. Partiendo del supuesto de racionalidad en los agentes
económicos. Se toma decisiones de consumo en las cuales se busca maximizar la
utilidad que produce un bien o servicio, al mismo tiempo que se trata de usar la
mínima cantidad de recursos posibles. Sin embargo en la actualidad según Daniel
Kahneman, en su trabajo sobre “La Teoría de las Perspectivas”, aporta una
investigación psicológica respecto al juicio humano y las decisiones que toma un
individuo bajo incertidumbre.
25
Kahneman (1979) señala que “cuando las personas tienen poca información,
deciden consumir irracionalmente, no basándose en satisfacer su necesidad o
maximizar su utilidad, sino más bien toma decisiones basadas en las de los demás,
o en las propias realizadas con anterioridad.” (p. 35). Los agentes económicos no
basan su consumo solamente en supuestos racionales, sino también lo hacen de
manera irracional cuando carecen de información completa. Cuando esto sucede los
agentes no priorizan maximizar su utilidad, tomando decisiones de manera
subjetiva, tomando como referencia las decisiones hechas por otras personas o
basándose en sus elecciones pasadas. (Kahneman, 1979)
1.2.5 Teorías sobre el Ahorro.
El ahorro es la cantidad de ingreso percibido por las unidades económicas que no
se destina al consumo. Cuando un individuo consume o gasta sus recursos en menor
cantidad del total de sus ingresos, se dice que ahorra, mientras que cuando el gasto
es mayor a sus ingresos desahorra. La teoría relativa del ingreso expuesta por
Samuelson y Duesenberry analiza las condiciones de corto plazo en concordancia
con las de largo plazo. Existe una predisposición a mantener los niveles de consumo
cuando el ingreso se ve mermado. De esta manera las personas están dispuestas a
mantener su consumo regular y disminuir su tasa de ahorro, es decir; desahorrar o
endeudarse, esto cuando su ingreso disminuye. Por otra parte cuando el ingreso
aumenta sus niveles de consumo se mantienen constantes, elevándose el ahorro.
Otro punto que aborda esta teoría es la del comportamiento del consumo, en la cual
los niveles de utilidad de una familia no dependen de la cantidad de su consumo
absoluto, sino de la comparación entre su consumo y el de las familias con las cuales
se compara socialmente. Esta teoría afirma que la equidad en el ingreso y su
distribución correcta, ayudan a incrementar el ahorro (Duesenberry, 1967). Para
Friedman (1985) el consumo y el ahorro dependen del ingreso permanente y del
ingreso futuro no esperado, a diferencia de la teoría keynesiana, la cual sostiene que
el ingreso corriente es el principal determinante del consumo y el ahorro. En esta
teoría la tasa de interés es el principal determinante entre el ahorro y la inversión.
26
1.3 Factores macroeconómicos que inciden en el comportamiento
del crédito.
Como menciona Jaime Molina (2007), el crédito tiene relación con factores
macroeconómicos. Las diferentes políticas económicas, monetarias y fiscales, están
direccionadas en busca la estabilidad de una economía, la cual, se reflejada en los
indicadores macroeconómicos. Éstos indicadores, que muestran la situación real de
una economía, proyectan en los agentes económicos situaciones deseables de
seguridad y estabilidad al momento de realizar inversiones. De esta manera se
reduce la especulación financiera y se puede generar tasas estables, con las cuales,
se incrementará el volumen de cartera crediticia. (Molina J. H., 2007)
El Sistema Financiero Privado, a través de Bancos, Cooperativas de Ahorro y
Crédito, Mutualistas, es el encargado de canalizar el ahorro por medio del crédito,
hacia los diferentes sectores de la economía del país. El comportamiento de la oferta
crediticia para Adolfo Gutiérrez (2006), depende del desenvolvimiento en conjunto
de la economía. Los diferentes choques macroeconómicos afectan en diferente
magnitud al sistema financiero, las principales crisis bancarias, se dan precedidas
de una crisis o inestabilidad en el sector real. El sector real de una economía
reflejado en su Producto Interno Bruto. Cuando un país atraviesa una crisis
económica, su PIB decrece, representando bajos niveles de ingreso en la población.
De igual manera, disminuye la capacidad de pago en los agentes que contrajeron
deudas con instituciones financieras, desembocando en una crisis financiera. Por
otro lado, cuando la producción real crece en un país, disminuye la probabilidad de
que un agente económico no pueda cumplir con sus obligaciones adquiridas como
deudor con una institución financiera, puesto que las actividades económicas del
agente pueden generar mejores ingresos y aumentar su capacidad de pago. Un factor
externo que incide en el sistema financiero de un país es el tipo de cambio. La
apreciación o depreciación de la moneda puede llevar a que las actividades de las
instituciones financieras generadas en el exterior se vean afectadas.
Para esto las políticas monetarias deben manejar la flexibilidad en el tipo de cambio
de la moneda local. Las expansiones fuertes en la oferta de crédito están ligadas a
un proceso de crecimiento en la economía de un país. Cuando estas expansiones de
27
cartera crediticia suceden de manera repentina, es difícil para las instituciones
financieras analizar detenidamente la capacidad de pago de los agentes que acceden
a un crédito. Éstos contrayentes de préstamos pueden tener liquidez transitoria que
coincida con los periodos de auge económico, pero no son solventes en el largo
plazo. Esto genera un crecimiento en las carteras vencidas de las instituciones
financieras. La liquidez en las entidades financieras es fundamental para conceder
créditos. Diferentes choques macroeconómicos influyen en la conducta de consumo
de los agentes económicos. Cuando los agentes retiran su dinero de las instituciones
financieras, los pasivos de estas entidades, como los depósitos a la vista, se ven
mermados, provocando la disminución en la solvencia de las entidades financieras.
Para recuperar la liquidez, las instituciones deben incurrir en disminuir los niveles
de su cartera de crédito. (Gutiérrez, 2006)
Alfonso Serrano, José Carazo y Javier Calvo realizan un análisis de incidencia de
la evolución sociodemográfica y macroeconómica en el mercado hipotecario de
España. En este estudio se determina que el crecimiento poblacional incrementa la
demanda de créditos hipotecarios en un país. El crecimiento poblacional y la
reestructuración en las familias, se debe a las fuertes oleadas de inmigración hacia
un país, o hacia las principales ciudades. Al incrementar la población, crece también
la necesidad de adquirir una vivienda. Dentro de los principales factores que han
aumentado la población señalan los siguientes: aumento en la esperanza de vida,
cambios en las estructuras familiares, aumento en la tasa de divorcios,
independencia tardía de los jóvenes de su hogar, incremento los desplazamientos
de la población de zonas rurales a urbanas.
Serrano, Carazo y Calvo también advierten de la incidencia de factores
macroeconómicos en el mercado hipotecario. Dentro de estos factores
macroeconómicos, destacan al consumo final de los hogares, como un indicador
que depende de los ingresos percibidos por las familias a través de sus empleos. Se
señala que la conducta de las nuevas generaciones, sigue una tendencia de consumo
disminuido hacia bienes suntuarios, y que a su vez dirigen su ingreso a adquirir
bienes inmuebles. La principal fuente que permite la obtención de este tipo de
bienes, es el crédito hipotecario de vivienda. (Serrano, Carazo, & Calvo, 2007)
28
Analy Moreno señala que la morosidad en los créditos está ligada de manera
negativa a los ciclos económicos. Es decir, cuando existen periodos de procesos de
expansión económica, los niveles de morosidad en los créditos se reducen. La
autora también expresa que la incidencia de los ciclos económicos en la morosidad
crediticia no siempre suele ser de forma inmediata, es decir la información de forma
retrasada o de los rezagos en los ciclos económicos también afecta al nivel de
morosidad en el crédito. Otro de los factores que influyen en la cartera de crédito
hipotecario según Moreno, es la liquidez de las familias, la misma que afecta en la
adquisición de un crédito, o en la capacidad de pago del mismo. La falta de liquidez
de los agentes económicos se deben a tres factores principales: disminución en los
ingresos por una disminución en los salarios, elevación de la tasa de interés activa
del segmento de crédito hipotecario, y el aumento de desempleo. (Moreno Quishpe,
2015)
1.4 Estado del arte.
Kai Guo y Vahran Stepanyan en su trabajo “Determinants of Bank Credit in
Emerging Markets Economies”, analizan los cambios en el crédito bancario de las
economías de mercado emergente, producidos por variables macroeconómicas
durante la primera década del 2000. Su investigación toma la información de países
con economías de mercados emergentes, los cuales se clasifican en grupos por
continentes. De Europa incluyen a los países: Bulgaria, República Checa, Hungría,
Lituania, Polonia, Croacia, Georgia, Israel, Serbia, Turquía y Ucrania. En África se
incluye a los países: Egipto, Jordania, Marruecos y Sudáfrica. En Asia los países
que se consideran son: Indonesia, Corea, Malasia, Filipinas, Tailandia y Vietnam.
Y por último de América consideran a los países: Costa Rica, El Salvador,
Guatemala, México, Jamaica, Panamá, Argentina, Brasil, Chile, Colombia Perú y
Venezuela.
Las variables que toman en cuenta son: volumen de crédito, depósitos en el exterior,
depósitos domésticos, inflación, producción real y masa monetaria. Los autores
realizan dos modelos de regresión lineal, con información trimestral desde el 2002
al 2007 y desde el 2008 hasta el 2010 para comparar sus resultados antes y después
de la crisis mundial del 2008. Su investigación concluye que los depósitos en el
29
exterior afectan de manera positiva a la cartera de crédito. Un incremento en la
producción real, afecta en el corto plazo a un incremento en el crédito nominal,
pero en el largo plazo afecta negativamente en el volumen de crédito real, debido a
que procesos de expansión económica incrementan la inflación. (Guo & Stepanyan,
2011).
Santiago Salgado en su disertación: “Determinantes macroeconómicos del crédito
en el sistema financiero del Ecuador 2005 – 2014” adapta el trabajo de Kai Guo y
Vahran Stephanyan a la economía ecuatoriana, agregando nuevas variables de
incidencia en el volumen de crédito local. En esta investigación se explica la
variación del crédito otorgado por los bancos del Sistema Financiero Nacional. Para
el análisis se toma información trimestral desde el año 2005 hasta el año 2014. El
autor toma en cuenta a las variables: volumen de crédito, Producto Interno Bruto,
inflación, depósitos en el exterior, depósitos totales, gasto de los hogares, nivel de
cartera vencida y el índice de actividad económica. Para identificar la relación
causal realiza un modelo de regresión lineal, y posteriormente un modelo de
vectores autorregresivos. En su estudio concluye que las variables que afectan al
crédito total son: el Producto Interno Bruto, los depósitos totales y la cartera
vencida. (Salgado, 2015).
1.5 Pruebas econométricas
En la presente sección se mostrarán las diferentes técnicas y pruebas
econométricas que se usarán para el desarrollo de la investigación. Se describe
el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), el modelo de Vectores
Autorregresivos (VAR), y diferentes pruebas como el test de Durbin-Watson, y
la prueba de causalidad de Granger.
1.5.1 Mínimos cuadrados ordinarios
Este método de regresión econométrica permite encontrar estimadores lineales
insesgados, las ventajas que el mismo presenta son: un fácil uso y adecuado
planteamiento del modelo matemático que permite encontrar perfectos supuestos
30
para el modelo econométrico. Este término está vinculado a la regresión y la
correlación, para determinar la existencia de relación entre dos o más variables,
siempre definiendo variable dependientes de sus independientes (Mahía, 2006).
Existe notable diferencia del uso que podemos dar a la serie de datos, si es de uso
predictivo su correlación significa un valor que mide la intensidad de relación de
las variables, en la presenta investigación se ha utilizado una correlación múltiple
al tener más de dos variables, las cuales se han modificado y se ha direccionado la
investigación a una concatenación de variables, para mejor funcionamiento de
malas pruebas anteriormente mencionadas y encontrara una correcta y real
relaciones entre las variables planteadas, las mismas tiene coeficiente de
correlacionas bastante significativos (Rozas, 2018). Existe cuatro tipos de funciones
regresivas: Lineales, de segundo grado, exponenciales y de potencia.
Lineales
De la forma matemática Y(x) = a+ bXi
Y su expresión Regresiva Yi = β1+ β2Xi + υi ( 4 )
De segundo grado
De la forma matemática Y(x) = a+ bXi+cXi2
Y su expresión Regresiva Yi = β1+ β2Xi + β3Xi2+ υi ( 5 )
Exponenciales
De la forma matemática Y(x) = abx
Y su expresión econométrica log F(x) = log a + x log b + υi ( 6 )
De potencia
De la forma matemática Y(x) = aXin
Y su expresión Regresiva log Yi = log a + b log X + υi ( 7 )
31
1.5.2 Test de raíces unitarias
El test Dickey-Fuller es una prueba econométrica que permite la detección de raíces
unitarias, la misma se aplica mediante la metodología de series económicas
estacionarias, utilizando tanto varianza como media. Se presenta una raíz unitaria
en series de tiempo no estacionarias, o no es integrada en orden cero I (0). Se
modifica la serie original a través de una diferencia adecuada y se obtienes unas
series estacionarias. El número de transformaciones o diferencias adecuadas se
delimita por el número de raíces unitarias que la series original n o estacionaria
pueda definir, para determinar el número de raíces unitarias se utiliza tanto la prueba
de Dickey-Fuller y Phillips Perrón. Como se observa en la ecuación 8.
𝑦 = 𝜇 + 𝜌𝛾𝑡−1 + 𝜀𝑡 ( 8 )
El anterior planteamiento representa un modelo auto-regresivo, el más utilizado y
más sencillo para la prueba de Dickey-Fuller. Donde µ y ρ son los parámetros a
estimar, y ᵋ en tiempo presente es un término que refleja el error. Ρ es el coeficiente
de auto correlación y toma valores entre -1 y 1. Si el valor que toma nuestro
coeficiente es de 1, la serie no es estacionaria y se debería optar por la prueba de
Phillips.
Bajo la hipótesis nula de la existencia de una raíz unitaria, no tiene el modelo
estadístico de la distribución de la t-Student. Se utilizan tablas de MacKinnon para
determinar los valores críticos según los grados de libertad. La prueba simple asume
que el proceso estocástico subyacente a los datos AR (1). El test de Phillips Perrón
(PP) es un modelo no paramétrico para controlar la correlación serial de orden
elevado en una serie. Se utiliza el siguiente proceso autor regresiv descrito en la
ecuación 9.
∆𝛾𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝛾𝑡−1 + 𝜀𝑡 ( 9 )
Esta prueba realiza una corrección del estadístico t sobre el coeficiente y en la
regresión AR (1) para considerar la correlación serial en términos del error en
tiempo presente. Se contrastan los resultados con MacKinnon. Sin embargo, se
incluye una constante a diferencias de ADF y se debe especificar el número de
periodos de correlación serial a incluir, no es una prueba paramétrica debido a la
32
utilización de la estimación del espectro en relación al error en frecuencia cero para
variables o series no estacionarias, la correlación usada es Newey-West para
heteroedasticidad y auto correlación (Ocaña, 2004).
1.5.3 Test de Durbin-Watson
Es un estadístico de prueba que se utiliza para detectar la presencia de auto
correlación. Para esto, se identifica como d y se calcula como primer paso para
determinar los residuos por cada observación, como se muestra en la ecuación 10.
𝐸𝑇 = (𝛾𝑡 − 𝛾𝑡)
𝑑 =∑ 𝑡=2𝑇
𝑡 (𝑒𝑡−𝑒𝑡−1)2
∑ 𝑒 𝑡 2𝑇𝑡=1
( 10 )
Donde 𝐸𝑇 es el residuo asociado, t el tiempo y donde T es el número de
observaciones. El valor estadístico debe variar entre 0 y 4, cuando el mismo es
cercano a 2 no hay auto correlación entre los residuos, el valor de d se acerca a cero
indica una auto correlación positiva, pero para valores mayores que dos la auto
correlación seria negativa. La prueba de hipótesis nula se ejemplifica sin auto
correlación residual frente a correlación residual positiva (Palomino, 2016).
1.5.4 Modelo VAR
El modelo econométrico VAR o modelo vectoriales autorreegresivos se utiliza para
evaluar variables con simultaneidad y que las relaciones entre las mismas se
transmiten en un tiempo determinado. No se encuentran errores de especificación
al no imponer restricción alguna, si existiera restricción causaría el ejercicio
empírico. Es difícil definir como exógenas ciertas variables, para lo cual se necesita
identificar un modelo de ecuaciones simultaneas, o variables concatenadas. Al
ajustarse el modelo a la descripción anterior se puede ejemplificar la influencia de
variables macroeconómicas en el volumen de crédito de vivienda en el modelo
VAR.
C. Sims planteó por primera vez el modelo Vectorial de Auto-Regresión en su libro
titulado “Macroeconomía y realidad “en 1980. En sus inicios el modelo fue creado
33
como una crítica hacia el proceso de identificación y se basa en la crítica de Liu en
1960, las restricciones que se impone en ciertos modelos de carácter econométrico
son ficticias o discrepan en gran medida con la realidad, sobre todo en la relación
que definen entre la variable dependiente y sus variables explicativas
independientes. Para establecer un Sistema de Identificación acorde con la realidad
que trata de explicar a través de valores cuantitativos se debe fusionar la forma
estructural y la forma reducida del mismo. (Novales, 2014)
Forma estructural:
𝑌𝑡 = 𝑌𝑡𝜏 + 𝑋𝑡𝐵 + 𝑈𝑡 ( 11 )
Forma Reducida:
𝑌𝑡 = 𝑋𝑡𝜋 + 𝑉𝑡 ( 12 )
Sistema de Identificación:
𝜋 = 𝐵(𝐼 − 𝜏)−1 = 𝐵𝜏∗ ( 13 )
En donde g*k define el número de ecuaciones y (𝑔2 − 𝑔) + (g ∗ k) define el
número de incógnitas.
Se puede evidenciar que (𝑔2 − 𝑔) representa un exceso de incógnitas que se deben
eliminar o reducir de acuerdo al proceso de nuliadad a priori. Para eliminar el
exceso de incógnitas se utiliza la siguiente formula:
(𝑘 − 𝑘 ,) + (𝑔 + 𝑔,) >= 𝑔 − 1 ( 14 )
La condición que se necesita en cada ecuación viene delimitada por variables de
exclusión.
34
Planteamiento
Se plantea este modelo para recoger de manera óptima la evolución del sistema
económico, se necesita un modelo débilmente protegido, para lo cual se parte de la
especificación general de la forma reducida, la misma que genera un vector Zt que
comprende al conjunto de variables o mi variable dependiente.
𝑌𝑡 = 𝑋𝑡𝜋 + 𝑉𝑡
𝑍𝑡 = (𝑌𝑡, 𝑋𝑡)
( 15 )
El Vector Zt pasa a convertirse en una variable aleatoria multivariante y se utiliza
el modelo de descomposición de Wold, creado en 1938, el modelo econométrico
puede ser descompuesto en componentes tanto aleatorios como deterministas.
𝑍𝑡 = 𝐷𝑡 + 𝑐(𝐿)𝜀𝑡 (aleatorio)
𝑍𝑡 = 𝑐(𝐿)𝜀𝑡 (determinista)
( 16 )
La matriz de retardos debe descomponerse en dos componentes:
𝑍𝑡 = 𝑎−1(𝐿) − 𝑏(𝐿) ∗ 𝜀𝑡 ( 17 )
𝑎(𝐿)𝑍𝑡 = 𝑏(𝐿) ∗ 𝜀𝑡
𝑎(𝐿)𝑍𝑡 = 𝐵𝜀𝑡
Dando origen a la formula autorregresiva que define mi vector:
𝑍𝑡 = 𝑎0−1(𝑎1𝑍𝑡−1 + 𝑎1𝑍𝑡−2 + 𝑎1𝑍𝑡−3 + ⋯ + 𝑎𝑟𝑍𝑡−𝑟 + 𝐵𝜀𝑡)
( 18 )
Especificación:
Se relaciona cada variable con los valores de retardos propios y valores de retardo
del resto de variables. A continuación, se presenta la fórmula del proceso de
estimación de vectores de auto regresión.
35
𝑌𝑖,𝑡 = 𝐷𝑖,𝑡 + 𝛽11,𝑡𝑌1,𝑡−1 + 𝛽12,𝑡𝑌1,𝑡−2 + 𝛽13,𝑡𝑌1,𝑡−3+⋯+𝛽1𝑅,𝑡𝑌1,𝑡−𝑟
+ 𝛽21,𝑡𝑌2,𝑇−1 + 𝛽22,𝑡𝑌2,𝑡−2 + ⋯ + 𝛽2𝑟,𝑡𝑌2,𝑡−𝑟 + ⋯
+ 𝛽𝑚1,𝑡𝑌𝑚,𝑡−1 + 𝛽𝑚2,𝑡𝑌𝑚,𝑡−2 + ⋯ 𝛽𝑚𝑟,𝑡𝑌𝑚,𝑡−1 + 𝑢𝑖,𝑡
( 19 )
Las perturbaciones representan en si algo parecido al ruido blanco, el mismo que
define homocedasticidad y ausencia de auto correlación.
Mediante la ecuación figurativa se obtiene la matriz de varianzas y covarianzas. El
siguiente paso consiste en la implementación de la prueba de Mínimos Cuadrados
Ordinarios (MCO), la existencia o prueba de existencia de correlación entre las
variables independientes y nuestra variable dependiente se utiliza de manera
completa al no existir restricciones. Se procede al intercambio de funciones
logarítmicas con valores cuantitativos y se realiza la identificación con pruebas tales
como la de causalidad de Granger. (Novales, 2014)
𝐶𝑜𝑣(𝑢𝑡) = 𝐸(𝑢𝑖𝑢𝑗)=𝜎2𝐼
𝑌𝑖,𝑡+𝑘 = ∑ 𝑀𝑖,𝑠𝑢𝑖,𝑡−𝑠+𝑘
∞
𝑠=0
( 20 )
Las varianzas del error de predicción se delimitan con la siguiente formula:
𝑃𝑡 = 𝑣𝑎𝑟(𝑌𝑖,𝑡+𝑘 − 𝐸(𝑌𝑖,𝑡+𝑘) = ∑ 𝑀𝑖,𝑠 ∑ 𝑀𝑖,𝑠,
∞
𝑠=0
( 21 )
Selección óptima de rezagos.
El criterio para la selección de rezagos se lo toma en base a los aportes de Horacio
Catalán Alonso, economista de la Universidad Nacional Autónoma de México en
su informe para la Cepal acerca de Econometría para el Análisis de Políticas
Fiscales, en la especificación de modelos VAR, establece que en base a los 6 criterio
de identificación de rezagos: Pruebas de máxima verosimilitud (LL) y (LR),
criterios de información modificados por Helmet Lütkepoh (Lütkepohl, 2005):
Akaike (AIC), Schwarz (SBIC), Hannan-Quin (HQIC), y la prueba de Predicción
36
Final del Error ( FPE). El número de rezagos óptimo es el que refleja el criterio de
información mínimo dentro del rango de rezagos considerado en las pruebas.
Cuando estos valores difieren uno de otro en diferentes rezagos, para muestras
pequeñas los criterios (AIC) y (FPE) tienen mejores propiedades que el resto. Por
lo que se tomará en cuenta estos dos criterios para la selección óptima del número
de rezagos (Catalán, 2016).
1.5.5 Prueba de causalidad granger
Según J.C.W. Granger (1969) la causalidad de Granger se define como:
“La causalidad de Granger relaciona a una variable con otra variable y, si el
conocimiento de los valores pasados de x permite un mejor pronóstico de y
en un tiempo determinado, que el obtenido con un conjunto de información
determinado (incluyendo valores pasados de la variable en dicho periodo de
tiempo)”. (p. 85)
La definición revela aspectos un tanto importantes que fundamentan la relación de
causalidad entre las variables independientes y el volumen de cartera crediticia,
sobretodo la implementación empírica del mismo. A partir de la matriz de
correlación entre varianzas y covarianzas, es fácilmente evaluable que variable
antecede a otra.
Características:
Las variables X e Y son estocásticas.
Tienen precedencia temporal prevaleciente en el análisis econométrico.
Los test de causalidad se originan a X e Y en su conjunto, para poder
rechazar o aceptar la causalidad directa.
Se valida el teorema de causalidad que describe. El futuro no puede causar
el pasado y de define por sus valores corrientes.
37
El vector de variables X para el periodo de tiempo definido se relaciona con la
matriz de observaciones representado en las ecuaciones 22 y 23:
𝑋𝑡1 = (𝑋1,…,𝑋𝑡) ( 22 )
A través de la función de densidad conjunta de datos:
𝑋𝑡−1 = (𝑋0𝑋1𝑡−1) ( 23 )
𝐷(𝑋1
1𝑋0 )
Una definición de no causalidad de Granger en distribución es la siguiente: la
relación entre causalidad y exogeneidad, asimila la no causalidad, la variable
explicativa es estadísticamente independiente y no depende del conjunto de
variables planteadas, por lo tanto las perturbaciones aleatorias se evidencian en cada
uno de los periodos , la serie de tiempo no necesariamente es igual a la dirección de
regresión y debe efectuarse un proceso a priori para determinar o definir las
variables exógenas de regresión que definan la variable dependiente (Granger,
1969).
38
2 REVISIÓN HISTÓRICA DE VARIABLES
MACROECONÓMICAS
En esta sección se va a analizar la evolución de las variables macroeconómicas que
están relacionadas al comportamiento del volumen de crédito de vivienda otorgado
por las instituciones que conforman el sistema financiero privado. Se inicia por
analizar la situación del sector inmobiliario junto con la evolución poblacional y de
vivienda. Luego se analiza la cartera de crédito de vivienda del sistema financiero
privado y la oferta de créditos hipotecarios del banco del instituto ecuatoriano de
seguridad social. Se describe la evolución de las variables macroeconómicas como
el Producto Interno Bruto, el gasto del gobierno, el consumo final de los hogares,
la tasa de interés del segmento de vivienda, la cartera vencida, los depósitos a la
vista, y el índice de actividad económica coyuntural.
2.1 Evolución de vivienda en Ecuador
En el Ecuador, el sector inmobiliario ha presentado diversos cambios y situaciones,
a través de los cuales, esta industria se ha convertido en una de las más fuertes en
cuanto al aporte al PIB. Éste sector tuvo dos crisis fuertes: la primera a finales de
los noventas y la segunda durante el 2008. En éstos periodos se produjeron diversos
ajustes que permitieron al sector retomar nuevamente su crecimiento. En una
primera instancia, el mercado inmobiliario atravesaba un proceso de
establecimiento y crecimiento. Con la introducción de créditos otorgados hasta 15
años plazo para la adquisición de viviendas. Los financiamientos eran manejados
en su mayor parte por el sector financiero privado; bancos y mutualistas.
Con el paso de los años, en el sector inmobiliario se fueron introduciendo nuevos
constructores y oferentes de crédito como el IESS, quienes a su vez acrecentaron la
oferta. Colectivamente con las instituciones financieras y constructoras que
superaron la crisis de finales de los noventa, crearon una nueva dinámica en el
mercado inmobiliario. Los principales cambios se centraron en la variabilidad de la
tasa de interés, con una tendencia a la baja, y una mayor fuente de recursos
disponibles por parte de los oferentes de crédito para la vivienda (Gamboa, 2016).
39
2.1.1 Contexto Habitacional y de Vivienda en Ecuador.
La población en el Ecuador ha crecido en un 1,6% anual en promedio durante los
últimos diez años. Éste es uno de los principales factores en la evolución en el sector
inmobiliario, puesto que ahí es donde se crea la necesidad de adquirir una vivienda.
Una de las necesidades básicas en las personas es la de poseer una vivienda digna,
propia y provista de servicios básicos.
El déficit de vivienda en Ecuador es uno de los problemas más importantes, puesto
que existe una gran demanda aún insatisfecha. Esto se debe a la gran migración de
las zonas rurales hacia las urbanas, fenómeno que en las últimas décadas se ha sido
originado por la falta de oportunidad laboral en las zonas rurales.
2.1.2 Déficit Habitacional.
El Ecuador enfrenta un problema de déficit habitacional de vivienda, el cual se
clasifica en dos tipos. Primero el déficit cuantitativo, que se refiere a la falta de
viviendas adecuadas para proveer las necesidades habitacionales de la población.
Segundo, el déficit cualitativo, que pone en evidencia la carencia de aspectos
materiales, geográficos o de acceso existentes en las viviendas del sector
inmobiliario existente.
El déficit habitacional en Ecuador ha disminuido en los últimos años. En especial
el déficit cuantitativo, puesto que en el 2009 el 21% de los hogares no contaban con
una vivienda o no tenía acceso a la misma; pero para el 2016 esta cifra se redujo a
12,3%. Por otro lado, el déficit cualitativo se ha mantenido constante, registrando
incrementos mínimos en algunos años, y decrementos en otro. En el 2009, el 35%
de los hogares tenían déficit cualitativo; en el 2016 el porcentaje de hogares con
características deficitarias ascendía a 33,6%. Estas cifras están representadas en la
figura 2.
40
Figura 2. Déficit cualitativo y cuantitativo de vivienda en Ecuador.
Periodo 2009 -2016
Nota: Encuesta Nacional de Empleo Desempleo y Subempleo (ENEMDU): 2009, 2010, 2011, 2012,
2013, 2014, 2015, 2016
De acuerdo a los Censos de Población y Vivienda realizados en 2001 y 2010 por el
INEC, la tenencia de vivienda ha evolucionado en términos nominales
positivamente, es decir; los hogares que tenían vivienda propia pasaron de
1.936.909 a 2.438.056. Sin embargo, en términos porcentuales, los hogares que
poseían vivienda propia en el 2001 representaban el 67% del total del parque
inmobiliario. Mientras que en el 2010 esta categoría disminuyó, puesto que
representaba el 63% de los casos. Cifras que se pueden observar en la tabla 2.
Tabla 2. Tenencia de Vivienda de hogares de Ecuador
Censos 2001 2010
Tenencia de la Vivienda Casos % Casos %
Propia 1.936.909 67,3% 2.438.056 63,9%
Arrendada 672.690 23,4% 816.664 21,4%
En anticresis 11.897 0,4% 7.470 0,2%
Gratuita 161.700 5,6% 489.213 12,8%
Por servicios 75.433 2,6% 59.145 1,6%
Otra 21.306 0,7% 4.979 0,1%
Total 2.879.935 100,0% 3.815.527 100,0%
Nota: Tomado de INEC Censos de Población y Vivienda: 2001, 2010
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Déficit Cualitativo 35,6% 36,3% 34,4% 33,2% 32,6% 33,7% 32,5% 33,6%
Déficit Cuantitativo 21,2% 19,3% 16,5% 13,7% 15,6% 15,2% 13,4% 12,3%
0,0%
5,0%
10,0%
15,0%
20,0%
25,0%
30,0%
35,0%
40,0%
Déficit Cualitativo Déficit Cuantitativo
41
En Ecuador, la población se encuentra en constante crecimiento, en la actualidad
cuenta con 16.893.483 habitantes, de los cuales el 50,1% representa a la población
masculina y el 49,9% restante población femenina. Se genera la necesidad de
adquirir vivienda, gozar de un hábitat seguro y saludable, una vivienda diga e
independiente.
La población en su mayoría se localiza en el sector urbano del país con un 67,66%,
los niveles de pobreza se centran en el sector rural del país y la misma representa
38,28% y un 12,86% de pobreza extrema. El 40% de los hogares ecuatorianos
representan necesidades básicas insatisfechas, Ambato (4%) representa la ciudad
con mayor nivel de pobreza y en contraste encontramos a Cuenca (1,7%) (INEC,
2017).
2.1.3 Evolución de la población y vivienda en el Ecuador.
Una de las principales causas en el déficit habitacional es la gran migración de las
zonas rurales hacia las urbanas. Fenómeno que en las últimas décadas se ha sido
originado por la falta de oportunidad laboral en las zonas rurales, generando
condiciones de hacinamiento y acrecentando el déficit habitacional de carácter
cuantitativo.
Como se puede observar en la figura 3, desde el Censo de Población y Vivienda
realizado en 1982 por el INEC, la ubicación geográfica de la población comienza a
invertirse. Hasta ese entonces la mayor parte de las personas vivían en la zona rural.
Pero a partir de ese año es el sector urbano en el cual se asienta la mayor parte de
la población. Para el 2010 de los 14.483.499 habitantes, el 63% de la población vive
en el sector urbano mientras que en el 37% restante vive en el sector rural (INEC,
2017).
42
Figura 3. Evolución de la población rural y urbana en Ecuador desde 1950
Nota: INEC Censos de Población y Vivienda: 1950, 1962, 1974, 1982, 1990, 2001, 2010
El incremento de hogares a nivel nacional, muestran un aumento menos acelerado
en el sector rural, en comparación al sector urbano como se puede identificar en la
tabla 3. Según el Censo Nacional de Población y Vivienda (CNPV) (2001) el
número de hogares en el área rural era de 1.060.546, mientras que en el CNPV.
(2010) esta cantidad ascendía a la cifra de 1.371.186 hogares. Dando como
resultado un incremento porcentual de 29 puntos. Por otro lado, en el área rural este
incremento alcanzaba los 34 puntos porcentuales. Existiendo una diferencia entre
el crecimiento del sector urbano y rural del 5% entre el 2001 y el 2010.
Tabla 3. Distribución de hogares a nivel nacional.
Censo 2001 2010 Incremento
Área Urbana 1.819.389 2.439.362 34,1%
Área Rural 1.060.546 1.371.186 29,3%
Total Nacional 2.879.935 3.810.548 32,3%
Nota: Tomado de INEC Censos de Población y Vivienda: 2001, 2010
Según el último Censo Nacional de Población y Vivienda en el 2010; los hogares
están compuestos por 4 personas en su mayoría. Seguido de los hogares
conformados por 3 personas. Existen también hogares conformados por un solo
miembro, y hogares que cuentan con 5 o más personas, como se muestra en la tabla
4.
1950 1962 1974 1982 1990 2001 2010
Urbana 793.779 1.526.20 2.666.91 3.970.40 5.563.25 7.582.94 9.090.78
Rural 2.411.08 2.958.03 3.854.80 4.084.19 4.084.93 4.573.66 5.392.71
0
1.000.000
2.000.000
3.000.000
4.000.000
5.000.000
6.000.000
7.000.000
8.000.000
9.000.000
10.000.000
Ha
bit
an
tes
43
Tabla 4. Conformación de personas en los hogares de Ecuador.
Total
personas
en el hogar
2001 2010
Cantidad % Cantidad %
1 263.412 9,1% 459.610 12,1%
2 380.998 13,2% 606.510 15,9%
3 520.510 18,1% 764.781 20,1%
4 586.363 20,4% 801.992 21,0%
5 459.472 16,0% 549.387 14,4%
6 y más 669.180 23,2% 628.268 16,5%
Nota: Tomado de INEC Censos de Población y Vivienda: 2001, 2010
La intervención pública, a través de proyectos sociales, impulsaron la construcción
de nuevas viviendas a partir de la dolarización. Con la creación en un inicio del
Sistema de Incentivos para la Vivienda (SIV), luego se implementó el bono del
Ministerio de Desarrollo Urbano y Vivienda (MIDUVI), y por último, la concesión
de préstamos hipotecarios por parte del Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social
(IESS), que desde octubre de 2010 fue llevado a cabo por el banco de esta
institución (BIESS).
Las diferentes políticas por parte del estado para mermar el problema de déficit
habitacional tenido resultados positivos. Pero como se ha visto aún no es suficiente,
aún quedan hogares que no cuentan con vivienda propia, o que aquella que poseen,
no tiene las características mínimas que satisfaga las necesidades básicas
habitacionales (MIDUVI, 2018).
2.2 Crédito de Vivienda
Tomando en cuenta la definición de crédito de vivienda, se establece la reseña
histórica a nivel nacional para posicionar la investigación en el entorno de
realidad actual del país. Luego se presenta la evolución del crédito de vivienda
otorgado por las instituciones del sistema financiero privado y del banco del
Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social.
44
2.2.1 Reseña Histórica del Sistema Financiero Nacional.
A partir de la era Republicana, en el Ecuador se creó un sistema financiero, no muy
desarrollado, pero para esa época resultaba ser conveniente. El país se caracterizaba
por tener una economía basada en la producción y comercialización agrícola.
Actividades que se orientaban a la exportación, lo cual generó una escasez de
monedas que circulaban bajo diferentes leyes de la moneda. Así en 1832 se dictó la
“Ley de Monedas en la República del Ecuador” que regulaba la acuñación del oro
y plata. Después en 1869 se publicó la “Ley de Bancos Hipotecarios” que, a pesar
de ser incompleta, mantuvo su vigencia durante aproximadamente 50 años. A
finales del siglo XIX se elaboró la “Ley de Bancos” que daba disposición en cuanto
a emisión de moneda a los bancos que operaban en el país en ese entonces.
A través de decreto ejecutivo, en 1914 se creó el oficio de “Comisario Fiscal” que
era el encargado de vigilar la cancelación y emisión de billetes de los diferentes
bancos, medida tomada como emergencia ante la gran cantidad de moneda
circulante falsificada. Fue en 1927 cuando bajo la supervisión de la “misión
Kemmerer” llevada a cabo por el doctor Edwin Kemmerer, se modernizó y se
transformó el sistema financiero en el Ecuador al promulgar las siguientes leyes:
“Ley Orgánica de Bancos”, “Ley Orgánica del Banco Hipotecario” y, “ley Orgánica
del Banco Central”; que consolidaron el sistema financiero, así como otras normas
que regulaban la hacienda pública. La supervisión de las actividades bancarias y
financieras está regulada desde el 6 de septiembre de 1927 por la Superintendencia
de Bancos (Superintendencia de Bancos del Ecuador, 2018).
2.2.2 Composición de la Cartera de Crédito del Sistema Financiero Privado.
Desde el año 2008 el volumen de crédito concedido por parte del sector financiero
privado ha sido llevado a cabo por las siguientes instituciones: Bancos Privados,
Cooperativas de Ahorro y Crédito, Mutualistas, Sociedades Financieras y Emisores
de Tarjetas de Crédito. El monto total en el 2008 representaba 11.336.778.243,93
dólares, de los cuales los bancos privados ocupaban el 83,22% del total del monto
de crédito emitido. Seguido de las Cooperativas de ahorro y crédito que
representaban el 8,21%. Las sociedades financieras ocupaban el tercer lugar con
45
5,87% de participación de la cartera crediticia. Dejando al final a las mutualistas y
emisoras de tarjetas de crédito con un 2,14% y 0,56% respectivamente.
Esta composición se mantuvo a lo largo del periodo de la investigación, presentando
las siguientes variaciones. Los bancos disminuyeron su participación en 5 puntos
porcentuales, para el 2017 ocupaba el 77% del total de la cartera crediticia del
(SFP). Las cooperativas de ahorro y crédito que pasaron a formar parte de la
economía popular y solidaria (EPS) desde el 2012, experimentaron el mayor
crecimiento dentro del segmento crediticio, pasando a ocupar un 19% en el 2017
experimentando un crecimiento de 11 puntos porcentuales dentro del periodo
analizado.
Como se puede observar en la tabla 5, las mutualistas junto con las entidades
emisoras de tarjetas de crédito, fueron las instituciones que más decrecieron en este
periodo, llegando en el 2016 a ocupar un 0,8% y un 0,35% respectivamente de la
participación en la oferta de crédito por parte de instituciones privadas. Las
sociedades financieras se mantuvieron estables, presentando variaciones de un
punto porcentual en todo el periodo descrito, exceptuando el último año de análisis
para el cual aún no se dispone de información actualizada, al igual que en las tarjetas
de crédito.
Tabla 5. Evolución del Volumen de Crédito del Sistema Financiero Privado
en el Ecuador (monto en millones de dólares)
Bancos Privados Cooperativas Mutualistas Sociedades
Financieras
Tarjetas
de
Crédito
Total
Año Monto % Monto % Monto % Monto % Monto % Monto
2008 9.433,98 83,22% 931,27 8,21% 243,01 2,14% 665,20 5,87% 63,32 0,56% 11.336,78
2009 9.950,18 83,86% 988,95 8,33% 182,63 1,54% 655,21 5,52% 88,65 0,75% 11.865,62
2010 12.834,43 82,34% 1.526,58 9,79% 217,41 1,39% 874,34 5,61% 134,17 0,86% 15.586,93
2011 15.023,61 81,37% 1.926,77 10,44% 264,39 1,43% 1.032,79 5,59% 215,62 1,17% 18.463,18
2012 16.673,12 81,62% 2.103,34 10,30% 307,88 1,51% 1.093,67 5,35% 249,90 1,22% 20.427,91
2013 18.650,33 81,90% 2.233,13 9,81% 347,44 1,53% 1.252,97 5,50% 289,27 1,27% 22.773,13
2014 20.237,29 82,14% 2.561,94 10,40% 310,19 1,26% 1.236,49 5,02% 291,56 1,18% 24.637,47
2015 15.686,37 80,75% 2.456,21 12,64% 147,46 0,76% 1.060,18 5,46% 76,34 0,39% 19.426,56
2016 18.133,18 78,91% 3.489,14 15,18% 189,89 0,83% 1.085,91 4,73% 80,46 0,35% 22.978,58
2017 21.292,52 77,75% 5.232,61 19,11% 208,76 0,76% 651,55* 2,38% * * 27.385,44
Nota: Boletines mensuales del Volumen de Crédito Sistema Financiero Privado, BCE.
46
En cuanto a evolución general, se puede observar en la figura 4 un acelerado
crecimiento del total de créditos emitidos por las instituciones del (SFP) hasta el
2014, puesto que, desde el siguiente año el país atravesó una disminución en los
precios del barril del petróleo sumado a la apreciación del dólar, motivos que
generaron una contracción de la economía en los siguientes años. Las Mutualistas
se vieron afectadas en mayor medida en este periodo, ya que para el último año
apenas ocupa el 0,76% de la cartera de crédito del Sistema Financiero Privado.
Figura 4. Evolución del Volumen de Crédito del Sistema Financiero Privado
en el Ecuador. Periodo 2008 – 2017
Nota: Boletines mensuales del Volumen de Crédito Sistema Financiero Privado, BCE.
La cartera de crédito del Sistema Financiero Privado está segmentada en:
productivo, para consumo, microcrédito, y de vivienda. Como se puede observar en
la figura 5, en el período comprendido entre el año 2008 y 2017, todos los
segmentos tienen un crecimiento a partir del año 2009, exceptuando el de vivienda.
La segmentación de cartera de crédito destinado a la vivienda empezó el periodo
con una colocación de 749.334.156,59 dólares en crédito para luego tener en el
siguiente año una caída del 28%. En los siguientes periodos no experimentó
crecimiento a diferencia de los demás segmentos de la cartera de crédito.
11.336,7811.865,62
15.586,93
18.463,1820.427,91
22.773,1324.637,47
19.426,56
22.978,58
27.385,44
0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
30.000
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Mil
lon
es d
e U
SD
.
Bancos Privados Economía Popular y solidaria
Mutualistas Sociedades Financieras
47
Figura 5. Evolución de la segmentación de la cartera de crédito del Sistema
Financiero Privado. Periodo 2008-2017
Nota: Boletines mensuales del Volumen de Crédito Sistema Financiero Privado, BCE.
2.2.3 Oferta de Crédito Hipotecario IESS-BIESS 2008-2017
En la figura 6 se evidencia que en el año 2014 se encuentra la mayor oferta en
cuanto a número de créditos hipotecarios en el periodo de estudio por parte del
IESS-BIESS de 28.843 operaciones. Se evidencia una disminución de los mismos
a partir de 2015, llegando al valor de 17.524 operaciones en el 2017. En 2008 se
obtuvo la menor oferta de éste tipo de créditos con 794, lo mismo que se verá
reflejado en el monto otorgado (Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social, 2017).
Figura 6. Oferta de préstamos hipotecario IESS-BIESS (Número de
Préstamos)
Nota: Listado de Procesos Coactivos para Riesgos GRIE 2017
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Productivo 7.289 7.400 9.144 10.66 12.39 14.16 15.20 8.337 13.37 15.06
Consumo 2.781 2.556 3.941 5.023 5.174 5.780 6.067 4.546 5.442 7.300
Microcrédito 1.389 1.372 1.829 2.118 2.305 2.279 2.588 2.432 2.971 3.581
Vivienda 749,3 536,6 671,4 656,8 554,8 548,1 646,3 585,2 619,2 963,2
- 2.000,00 4.000,00 6.000,00 8.000,00
10.000,00 12.000,00 14.000,00 16.000,00
Mil
lon
es d
e d
óla
res
Productivo Consumo Microcrédito Vivienda
794
8.510
12.838
20.08022.695
26.277
28.843
26.922
23.492
17.524
0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
30.000
35.000
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
48
La figura 7 determina que en 2014 se obtuvo la mayor oferta de créditos
hipotecarios adquiriendo un valor de 1.203.372.965dólares. Se evidencia una
disminución del monto a partir de 2015, situación similar a la reducción de
operaciones en la oferta monetaria, tomando el valor de 748.384.825,70 dólares.
Sin embargo, en el año 2008 encontramos el menor monto con 17.367.315,12
dólares. (Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social, 2017).
Figura 7. Oferta de préstamos hipotecario IESS-BIESS (Monto de
Préstamos)
Nota: Listado de Procesos Coactivos para Riesgos GRIE 2017
El promedio de monto otorgado individualmente a los solicitantes por operaciones
varía entre 21.000 y 46.000 dólares. En el año 2008 se obtiene la menor cifra
siendo 21.813,57 dólares el promedio monetario de préstamo hipotecario ofertado.
Para el año 2016 se presentan los montos más altos otorgados por IESS-BIESS de
45.744,38 dólares. Esto se evidencia en la figura 8.
Figura 8. Oferta de préstamos hipotecario IESS-BIESS (Promedio Monto
Otorgado)
Nota: Listado de Procesos Coactivos para Riesgos GRIE 2017
17.367,32
253.377,42
426.838,04
714.368,13 882.583,44
1.065.562,70
1.203.372,97 1.211.164,24
1.074.626,95
748.384,83
0,00
200.000,00
400.000,00
600.000,00
800.000,00
1.000.000,00
1.200.000,00
1.400.000,00
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Mil
es d
e d
óla
res
21.813,57
29.774,08
33.248,0235.576,10
38.888,8940.551,15
41.721,49
44.987,90 45.744,38
42.706,28
20.000,00
25.000,00
30.000,00
35.000,00
40.000,00
45.000,00
50.000,00
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Mil
es
de d
óla
res
49
2.2.4 Análisis comparativo entre el Sistema Financiero Privado e IESS –
BIESS
Como se puede observar en la figura 9 a inicios del periodo de estudio, el sector
privado ocupaba una mayor cartera crediticia en el segmento de vivienda con
749.334.156,59 dólares frente a los 17.367.315,72 de dólares de la institución
pública del IESS.
Sin embargo, se evidencia un incremento en los montos otorgados mediante
créditos hipotecarios por parte del IESS y una disminución de los mismos hacia el
Sector Privado, debido a la creación del Banco del IESS, institución que se creó en
mayo de 2009. En el año 2011 se iguala la oferta crediticia perteneciente a los dos
sectores. A partir de ese año el BIESS maneja la mayor parte de cartera crediticia
del sector de vivienda, relegando a las instituciones financieras privadas a un
segundo lugar. Para el 2016 el IESS otorgó 1.074.626.952,00 dólares y las
instituciones privadas 619.204.339,17 dólares.
Figura 9. Evolución de crédito de vivienda IESS - BIESS y Sector Financiero
Privado.
Nota: Listado de Procesos Coactivos para Riesgos GRIE 2017
En el último año de análisis, 2017 la oferta crediticia de vivienda por parte del
Sistema Financiero Privado superó al monto total colocado por el BIESS. Esto
sucedió por dos razones: primero, el Ecuador se recuperó de la crisis económica del
2015 cuando disminuyó la demanda de viviendas y el sector de la construcción se
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
SFP 749. 536. 671. 656. 554. 548. 646. 585. 619. 963.
IESS-BIESS 17.3 253. 426. 766. 935. 1.10 1.19 1.17 1.07 851.
0,00
200.000,00
400.000,00
600.000,00
800.000,00
1.000.000,00
1.200.000,00
Mil
es d
e d
óla
res
50
redujo. Segundo, las cooperativas, mutualistas y bancos realizaron convenios con
empresas constructoras y además redujeron la tasa de interés del segmento de
vivienda. (Asociación de Bancos del Ecuador, 2018)
En la figura 10, se aprecia la composición porcentual de la cartera crediticia del
segmento de vivienda entre el IESS-BIESS y el SFP. Claramente se puede observar
que en un inicio la institución de seguridad social apenas ocupaba un 2,27% de la
cartera de este segmento, y las instituciones financieras privadas el restante 97,73%.
EL crecimiento acelerado en la oferta de créditos hipotecarios del IESS en primera
instancia y luego por medio de la creación de su banco BIESS, ha llevado a esta
institución a posicionarse como el principal ofertante de créditos hipotecarios con
el 63,44% frente al 36,56% de las instituciones Privadas. Pero en el último año de
análisis las instituciones del sistema financiero privado ocupan el 53,1% frente al
46,9% por parte del BIESS, esto sucedió por las situaciones antes mencionadas.
(Asociación de Bancos del Ecuador, 2018)
Figura 10. Composición porcentual del segmento de crédito para vivienda.
Nota: Listado de Procesos Coactivos para Riesgos GRIE 2017
97
,7%
67
,9%
61
,1%
46
,2%
37
,2%
33
,2%
35
,2%
33
,3%
36
,6%
53
,1%
2,3
%
32
,1%
38
,9%
53
,8%
62
,8%
66
,8%
64
,8%
66
,7%
63
,4%
46
,9%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
SFP IESS-BIESS
51
2.3 Tasa de Interés del segmento de Crédito de Vivienda.
El Banco Central del Ecuador establece la tasa de interés activa de cada segmento
de crédito dentro del Sistema Financiero Nacional. Lo hace en base a reportes
semanales de las distintas instituciones financieras, realizando un promedio
ponderado de cada una de estas remisiones. La Junta de Política y Regulación
Monetaria y Financiera establece una tasa efectiva máxima para cada segmento de
crédito (BCE, 2018).
De acuerdo a la tabla número 6, la tasa de interés del segmento de Vivienda se toma
en cuenta dentro de las variables macroeconómicas que inciden en la variación del
Volumen de crédito de Vivienda. Con tasas de interés bajas, aumentará la demanda
de crédito y viceversa, como se pretende comprobar a través del modelo
econométrico.
Tabla 6.Sector financiero privado: interés de vivienda
Año Tasa de interés Promedio
Anual
2008 11,43%
2009 11,12%
2010 10,59%
2011 10,53%
2012 10,82%
2013 10,91%
2014 10,79%
2015 10,75%
2016 10,88%
2017 10,56%
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 1.10.1)
Como se puede observar en la figura 11, desde el 2008 se evidencia un constante
descenso en el promedio de la tasa de interés anual del segmento de vivienda hasta
52
el 2011, llegando a su punto más bajo de 10,53%. En los años siguientes se muestran
variaciones mínimas, alcanzando sus puntos más altos en 2013 y 2016 con tasas de
10,91% y 10,88% respectivamente.
Figura 11. Interés del segmento de vivienda del sector financiero privado
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 1.10.1)
En la figura 12, se observa un continuo decrecimiento hasta inicios del 2010, donde
se mantiene estable durante dos años. A inicios del 2012 la tasa de interés presenta
una elevación que llega aproximadamente a los 11 puntos porcentuales que se
mantiene hasta el año 2016, presentando una disminución en el segundo trimestre
del año 2015. A partir del primer trimestre del año 2017 la tasa de interés disminuye
manteniéndose en los 10,5 puntos porcentuales aproximadamente.
Figura 12. Evolución trimestral de la tasa de interés del segmento de vivienda
del sector financiero privado
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 1.10.1)
11,43
11,12
10,5910,53
10,8210,91
10,79 10,7510,88
10,56
10,00
10,20
10,40
10,60
10,80
11,00
11,20
11,40
11,60
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
-8%
-6%
-4%
-2%
0%
2%
4%
10%
10%
11%
11%
12%
12%
13%
200
8.I
200
8.I
I
200
8.I
II
200
8.I
V
200
9.I
200
9.I
I
200
9.I
II
200
9.I
V
201
0.I
201
0.I
I
201
0.I
II
201
0.I
V
201
1.I
201
1.I
I
201
1.I
II
201
1.I
V
201
2.I
201
2.I
I
201
2.I
II
201
2.I
V
201
3.I
201
3.I
I
201
3.I
II
201
3.I
V
201
4.I
201
4.I
I
201
4.I
II
201
4.I
V
201
5.I
201
5.I
I
201
5.I
II
201
5.I
V
201
6.I
201
6.I
I
201
6.I
II
201
6.I
V
201
7.I
201
7.I
I
201
7.I
II
201
7.I
V
Tasa de interés de Vivienda Variación
53
2.4 Depósitos a la vista
Esta variable representa la cantidad de dinero depositado en el Sistema Financiero
Nacional Privado, los cuales pueden ser dispuestos por el depositante en cualquier
momento. Los depósitos influyen la capacidad que tiene una institución financiera
para otorgar créditos, es decir representa la solvencia o liquidez que dispone la
entidad para otorgar préstamos. Debido a esto se considera a los depósitos a la vista
dentro del modelo econométrico como una variable de relación directamente
proporcional al volumen de crédito del segmento de vivienda, puesto que con
mayores depósitos las instituciones financieras son más solventes y pueden destinar
más recursos para otorgar créditos.
Tabla 7. Depósitos a la vista del Sector financiero privado
Año Depósitos a la Vista
(en millones de dólares)
Variación
2008 5.797,12 0
2009 5.876,76 1,4%
2010 7.125,90 21,3%
2011 7.849,74 10,2%
2012 9.533,20 21,4%
2013 10.494,46 10,1%
2014 11.262,97 7,3%
2015 8.653,86 -23,2%
2016 11.404,54 31,8%
2017 12.019,34 5,4%
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 1.6)
En la figura 13 se puede observar como los depósitos a la vista muestran
crecimientos en todos los años exceptuando el 2015. En mayor magnitud para los
años 2010, 2012 y 2016, en éste último indicando un incremento porcentual de 31
puntos. Del 2014 al 2015 se evidencia la única disminución en los depósitos a la
vista, periodo que coincide con la recesión económica provocada por la
disminución en los precios del petróleo y la apreciación del dólar.
54
Figura 13. Variación anual de los depósitos a la vista del sector financiero
privado
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 1.6)
En la figura 14 se puede observar los depósitos a la vista en millones de dólares en
las barras de color azul, y su variación trimestral en la línea gris. Se evidencia una
tendencia creciente en la mayor parte de los trimestres entre el 2008 y 2017. Se
evidencia dos disminuciones relevantes, la primera para el primer trimestre del
2009 en el cual los depósitos disminuyen en un 12%, coincidiendo con la crisis
económica mundial generada por la burbuja inmobiliaria. El segundo descenso
fuerte se denota en el cuarto trimestre del 2015, precedido por disminuciones en los
cuatro trimestres anteriores, periodo en el cual el Ecuador atravesaba una recesión
económica. (Prado, 2016)
Figura 14. Variación trimestral de los depósitos a la vista del sector
financiero privado
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 1.6)
-30%
-20%
-10%
0%
10%
20%
30%
40%
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
-15%
-10%
-5%
0%
5%
10%
15%
20%
0
2.000
4.000
6.000
8.000
10.000
12.000
14.000
20
08.I
20
08.I
I
20
08.I
II
20
08.I
V
20
09.I
20
09.I
I
20
09.I
II
20
09.I
V
20
10.I
20
10.I
I
20
10.I
II
20
10.I
V
20
11.I
20
11.I
I
20
11.I
II
20
11.I
V
20
12.I
20
12.I
I
20
12.I
II
20
12.I
V
20
13.I
20
13.I
I
20
13.I
II
20
13.I
V
20
14.I
20
14.I
I
20
14.I
II
20
14.I
V
20
15.I
20
15.I
I
20
15.I
II
20
15.I
V
20
16.I
20
16.I
I
20
16.I
II
20
16.I
V
20
17.I
20
17.I
I
20
17.I
II
20
17.I
V
Depositos a la vista (mill) Variación trimestral
55
2.5 Cartera vencida
Esta cuenta corresponde al monto de créditos que han sido entregados a una persona
natural o jurídica, los cuales no han sido cancelados hasta su fecha que vencen. Esta
variable se la tomará en cuenta dentro del modelo, puesto que, mientras más grande
es la cartera de crédito, en este caso de vivienda, mayores son las posibilidades de
que sus acreedores caigan en mora y esta cuenta incremente, por lo tanto, si las
entidades financieras tienen una cartera vencida más pequeña, el otorgamiento de
créditos será menos riesgoso.
Tabla 8. Carter vencida del sistema financiero privado
Año Cartera Vencida Variación
2008 1.039,71 0
2009 1.134,69 9,14%
2010 1.174,56 3,51%
2011 707,79 -39,74%
2012 933,00 31,82%
2013 1.005,26 7,74%
2014 1.114,16 10,83%
2015 1.344,29 20,66%
2016 1.315,80 -2,12%
2017 1.267,33 -3,68%
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 1.9)
Como se puede observar en la figura 15, para el año 2009 y 2010, la cartera vencida
muestra incrementos, pero para el 2001 presenta una fuerte disminución, esto se
debe a las medidas adoptadas por el Banco Central y los entes reguladores sobre las
entidades financieras, haciendo que se mantenga la liquidez en el sistema financiero
y tomando medidas de control sobre las carteras vencidas (Superintendencia de
Bancos, 2011). En los siguientes años se observa cómo vuelve a tener incrementos
la cartera vencida, hasta el 2016 y 2017, donde nuevamente se observa mínimas
variaciones de reducción de la cartera vencida.
56
Figura 15. Variación anual de la cartera vencida del sistema financiero
privado.
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 1.9)
En la figura 16 se puede observar cómo la cartera vencida alcanza sus niveles más
bajos desde el primer trimestre de 2011 en el cual se obtuvo una disminución en la
variación de 40 puntos porcentuales, creciendo paulatinamente en los siguientes
trimestres. Se observa variaciones fuertes en el primer trimestre de 2013 al igual
que en el primer trimestre del 2016 en donde la cartera vencida aumentó en un 20%
aproximadamente en los dos periodos mencionados respectivamente.
Figura 16. Variación trimestral de la cartera vencida del sistema financiero
privado.
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 1.9)
-50%
-40%
-30%
-20%
-10%
0%
10%
20%
30%
40%
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
-50%
-40%
-30%
-20%
-10%
0%
10%
20%
30%
0
200
400
600
800
1.000
1.200
1.400
1.600
1.800
200
8.I
20
08
.II
200
8.I
II
200
8.I
V
200
9.I
20
09
.II
200
9.I
II
200
9.I
V
201
0.I
20
10
.II
201
0.I
II
201
0.I
V
201
1.I
20
11
.II
201
1.I
II
201
1.I
V
201
2.I
20
12
.II
201
2.I
II
201
2.I
V
201
3.I
20
13
.II
201
3.I
II
201
3.I
V
201
4.I
20
14
.II
201
4.I
II
201
4.I
V
201
5.I
20
15
.II
201
5.I
II
201
5.I
V
201
6.I
20
16
.II
201
6.I
II
201
6.I
V
201
7.I
20
17
.II
201
7.I
II
201
7.I
V
Cartera Vencida (millones) Variación
57
2.6 Producto interno bruto (PIB)
El PIB se define como el valor de bienes y servicios finales producidos en una
economía durante un periodo determinado. En el país el PIB es un indicador de la
producción nacional y define el movimiento del capital productivo que incide en el
crecimiento comercial. El comercio a su vez implica en el movimiento de capital
hacia la oferta crediticia por parte de las instituciones financieras tanto públicas
como privadas (Parkin, Esquivel, & Muñoz, 2007). El PIB también indica el estado
de una economía, en procesos de expansión económica, la gente incurre en créditos
por lo cual se ha incluido dentro del modelo como determinante del Volumen de
Crédito de Vivienda del Sector Financiero Privado.
Tabla 9. PIB real y tasa de variación. Período 2008 – 2017
Año PIB real
(en millones de dólares)
Tasa de Variación
2008 54.250,41
2009 54.557,73 0,57%
2010 60.005,30 9,98%
2011 63.617,25 6,02%
2012 66.686,61 4,82%
2013 67.546,13 1,29%
2014 70.105,36 3,79%
2015 68.897,77 -1,72%
2016 69.068,46 0,25%
2017 71.139,24 3,00%
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 4.3.1)
En la presente investigación se utilizan valores del PIB ecuatoriano desde 2008
hasta 2017 de manera trimestral. En el año 2014, evaluando los meses
comprendidos entre octubre y diciembre se evidencia el PIB más alto en relación a
los valores utilizados para el estudio. Sin embargo 2017 es el año que representa
mayor valor en cuanto a PIB con 18.019,265 millones de dólares. Esto se representa
en la figura 17
58
Figura 17. PIB real trimestral. Período 2008 – 2017
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 4.3.1)
En la figura 18 se puede evidenciar la disminución del PIB ecuatoriano a niveles
muy bajos para el año 2015, siendo el 2do trimestre del mismo el periodo de
evaluación más crítico con una disminución del 1.56%, cuando la economía
atravesaba una crisis debido a la disminución del precio del barril del petróleo y a
la apreciación del dólar. En comparación con el 2010 en el cual se evidencia una
variación positiva de 3,20%, cuando la economía del país se recuperó luego de la
crisis del año anterios. Se han mantenido evidentes fluctuaciones y para el cuarto
trimestre del 2017 el cual se incrementa en 1.21%. Para el periodo de estudio
analizado se encuentra variaciones trimestrales estables en relación a la producción
nacional.
Figura 18. Tasa de variación del PIB real trimestral. Período 2008 – 2017
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 4.3.1)
12.000,00
13.000,00
14.000,00
15.000,00
16.000,00
17.000,00
18.000,00
19.000,00
20
08
.I200
8.I
I
200
8.I
II200
8.I
V2
00
9.I
200
9.I
I
200
9.I
II200
9.I
V2
01
0.I
201
0.I
I201
0.I
II201
0.I
V2
01
1.I
201
1.I
I201
1.I
II201
1.I
V2
01
2.I
201
2.I
I201
2.I
II201
2.I
V
20
13
.I201
3.I
I201
3.I
II201
3.I
V
20
14
.I201
4.I
I201
4.I
II201
4.I
V
20
15
.I201
5.I
I201
5.I
II
201
5.I
V2
01
6.I
201
6.I
I201
6.I
II
201
6.I
V2
01
7.I
201
7.I
I201
7.I
II
201
7.I
V
Mil
lon
es d
e d
òla
res
-2,00%
-1,00%
0,00%
1,00%
2,00%
3,00%
4,00%
20
08
.II
20
08
.III
20
08
.IV
20
09
.I
20
09
.II
20
09
.III
20
09
.IV
20
10
.I
20
10
.II
20
10
.III
20
10
.IV
20
11
.I
20
11
.II
20
11
.III
20
11
.IV
20
12
.I
20
12
.II
20
12
.III
20
12
.IV
20
13
.I
20
13
.II
20
13
.III
20
13
.IV
20
14
.I
20
14
.II
20
14
.III
20
14
.IV
20
15
.I
20
15
.II
20
15
.III
20
15
.IV
20
16
.I
20
16
.II
20
16
.III
20
16
.IV
20
17
.I
20
17
.II
20
17
.III
20
17
.IV
59
2.7 Consumo final de los hogares
Suele ser utilizado como medida para determinar el bienestar social de un hogar, o
caracterizar en que productos o servicios va encaminado el ingreso. Es una
aproximación al consumo efectivo, permite obtener un panorama acerca de las
preferencias de los consumidores, determinado por el nivel de ingreso que perciben.
Se utiliza esta variable dentro del modelo econométrico puesto que refleja el ingreso
que perciben los hogares, un incremento en el consumo refleja un aumento en el
ingreso disponible, por lo que los hogares pueden incurrir en créditos al aumentar
su capacidad de pago. (Moreno Quishpe, 2015)
Tabla 10. Gasto de consumo en hogares y tasa de variación.
Período 2008 – 2017
Año Consumo Hogares
(en millones de dólares)
Tasa de
Variación
2008 34.994,86
2009 34.648,40 -0,99%
2010 37.320,64 7,71%
2011 39.234,63 5,13%
2012 40.361,88 2,87%
2013 41.942,28 3,92%
2014 43.088,84 2,73%
2015 43.049,25 -0,09%
2016 41.484,99 -3,63%
2017 43.531,71 4,93%
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 4.3.1)
El consumo de los hogares más evidente representa el obtenido en el cuarto
trimestre del 2017, seguido por la evaluación trimestral obtenida en el año 2015 con
10.700,896 millones de dólares. A través de los datos estadísticos reflejados en la
figura 19, el segundo trimestre del año 2009 representa un decrecimiento en el
volumen de gasto en consumo de los hogares con 8.580,608 millones de dólares.
60
Figura 19. Gasto de consumo en hogares. Período 2008 – 2017
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 4.3.1)
En la figura 20 se obtuvo una variación notable para el primer trimestre del año
2010 con 4.06%, éstos valores se contrarrestan con 1.14% para el cuarto trimestre
del 2008. En el periodo de estudio el año 2017 se mantiene relativamente constante
y sus variaciones fluctúan entre 0.90% y 2.4% en todos sus trimestres, al igual que
el año 2012 representa una aparente estabilidad fluctuando su variación entre 0.50%
y 1.59%. Para el 2015 presenta variaciones negativas que coinciden con la crisis
económica ocasionada por la caída en los precios del barril del petróleo y la
apreciación del dólar. (Prado, 2016)
Figura 20. Tasa de variación trimestral del gasto de consumo en hogares.
Período 2008 – 2017
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 4.3.1)
8.000
8.500
9.000
9.500
10.000
10.500
11.000
11.500
200
8.I
200
8.I
I
200
8.I
II
200
8.I
V
200
9.I
200
9.I
I
200
9.I
II
200
9.I
V
201
0.I
201
0.I
I
201
0.I
II
201
0.I
V
201
1.I
201
1.I
I
201
1.I
II
201
1.I
V
201
2.I
201
2.I
I
201
2.I
II
201
2.I
V
201
3.I
201
3.I
I
201
3.I
II
201
3.I
V
201
4.I
201
4.I
I
201
4.I
II
201
4.I
V
201
5.I
201
5.I
I
201
5.I
II
201
5.I
V
201
6.I
201
6.I
I
201
6.I
II
201
6.I
V
201
7.I
201
7.I
I
201
7.I
II
201
7.I
V
En
mil
lon
es d
e d
óla
res
-3,00%
-2,00%
-1,00%
0,00%
1,00%
2,00%
3,00%
4,00%
200
8.I
I
20
08.I
II
20
08.I
V
20
09
.I
200
9.I
I
20
09.I
II
20
09.I
V
20
10
.I
201
0.I
I
20
10.I
II
20
10.I
V
20
11
.I
201
1.I
I
20
11.I
II
20
11.I
V
20
12
.I
201
2.I
I
20
12.I
II
20
12.I
V
20
13
.I
201
3.I
I
20
13.I
II
20
13.I
V
20
14
.I
201
4.I
I
20
14.I
II
20
14.I
V
20
15
.I
201
5.I
I
20
15.I
II
20
15.I
V
20
16
.I
201
6.I
I
20
16.I
II
20
16.I
V
20
17
.I
201
7.I
I
20
17.I
II
20
17.I
V
61
2.8 Gasto del gobierno
El Gasto Gubernamental relaciona la influencia del gobierno en los movimientos
de capital, el mismo que incrementa el circulante y el consumo. El consumo a su
vez crea necesidad de adquirir préstamos de instituciones financieras destinadas
tanto a la adquisición de bienes como de servicios que satisfagan el consumo
presente, por ésta razón se incluye al Gasto Gubernamental como una variable qu
influye en el volumen crediticio. (Moreno Quishpe, 2015)
De acuerdo a los datos obtenidos basados en el gasto gubernamental se puede
apreciar un crecimiento sostenidos en los años de estudio excepto en el 2016, año
en donde decrece de 10.471,80 a 10.293,37 dólares o el -1,70%. En años 2009 y
2012 se evidencia un fuerte crecimiento del gasto gubernamental incrementándose
en 11,61% y 11,11% respectivamente. Lo cual significa mayor inversión en
infraestructura estatal para el soporte de actividades económicas y sociales. Esto se
refleja en la tabla 11.
Tabla 11. Gasto gubernamental y tasa de variación. Período 2008 – 2017
Año Gasto Gobierno Tasa de Variación
2008 6.191,35 -
2009 6.910,25 11,61%
2010 7.213,51 4,39%
2011 7.840,88 8,70%
2012 8.712,09 11,11%
2013 9.609,76 10,30%
2014 10.252,32 6,69%
2015 10.471,80 2,14%
2016 10.293,37 -1,70%
2017 10.682,00 3,78%
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 4.3.1)
En la figura 21 se observa que en el cuarto trimestre del año 2014 y el 4to trimestre
del año 2017 se evidencia la inyección más grande de gasto del gobierno, con
10.949,818 y 11.145,504 millones de dólares respectivamente. Para el 2009 se
identifica una fuerte intervención estatal por medio del gasto, en especial en su
último trimestre. El gasto público, establece un punto de comparación entre el año
62
2006 y 2016. Entre éste periodo de estudio el gasto gubernamental se duplicó, pasó
de 4,3% en el 2006 a 8,6% para el año 2016, como porcentaje del PIB (Weisbrot,
Johnston, & Merling, 2017).
Figura 21. Gasto gubernamental en millones de dólares. Período 2008 – 2017
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 4.3..1)
La expansión de gasto público se ubica entre 2014 al alza y el 2009 a la baja
representado por la crisis económica mundial que acechaba en esa época, razón por
la cúal el Estado ecuatoriano estimulo la economía a través de la política fiscal en
un 5%, para evitar los efectos de la recesión y un colapso de los precios de petróleo
y las remesas de los migrantes en el exterior (Weisbrot, Johnston, & Merling, 2017).
Figura 22. Variación del gasto gubernamental. Período 2008 – 2017
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 4.3.1)
1.400,00
1.600,00
1.800,00
2.000,00
2.200,00
2.400,00
2.600,00
2.800,00
20
08
.I
20
08
.II
20
08
.III
20
08
.IV
20
09
.I
20
09
.II
20
09
.III
20
09
.IV
20
10
.I
20
10
.II
20
10
.III
20
10
.IV
20
11
.I
20
11
.II
20
11
.III
20
11
.IV
20
12
.I
20
12
.II
20
12
.III
20
12
.IV
20
13
.I
20
13
.II
20
13
.III
20
13
.IV
20
14
.I
20
14
.II
20
14
.III
20
14
.IV
20
15
.I
20
15
.II
20
15
.III
20
15
.IV
20
16
.I
20
16
.II
20
16
.III
20
16
.IV
20
17
.I
20
17
.II
20
17
.III
20
17
.IV
Mil
lon
es d
e D
óla
res
-4,00%
-2,00%
0,00%
2,00%
4,00%
6,00%
8,00%
20
08.I
I
20
08
.III
20
08
.IV
20
09.I
20
09.I
I
20
09
.III
20
09
.IV
20
10.I
20
10.I
I
20
10
.III
20
10
.IV
20
11.I
20
11.I
I
20
11
.III
20
11
.IV
20
12.I
20
12.I
I
20
12
.III
20
12
.IV
20
13.I
20
13.I
I
20
13
.III
20
13
.IV
20
14.I
20
14.I
I
20
14
.III
20
14
.IV
20
15.I
20
15.I
I
20
15
.III
20
15
.IV
20
16.I
20
16.I
I
20
16
.III
20
16
.IV
20
17.I
20
17.I
I
20
17
.III
20
17
.IV
63
2.9 Índice de actividad económica coyuntural
El IDEAC es un indicador de seguimiento coyuntural de la producción, cuya
estructura está relacionada a las Cuentas Nacionales del país en mención, es parte
representativa de información mensual de la evolución de las actividades
económicas existentes. Representa las variaciones reales de la producción:
acuicultura y pesca de camarón; flores; cereales; electricidad, gas y agua; pesca;
banano, café y cacao; servicios financieros imputados; otros cultivos agrícolas;
servicios gubernamentales; transporte; construcción y obras públicas; comercio;
petróleo; y manufactura (BCE, 2016).
Se incluye a esta variable dentro del modelo econométrico por que muestra la
actividad comercial en el Ecuador, lo cual refleja el dinamismo de la economía en
general. Cuando una economía muestra signos de buen funcionamiento, si incide
en una mayor demanda general de créditos. (Moreno Quishpe, 2015)
Tabla 12. IAEC. Período 2008 – 2017
Año Índice de Actividad Económica Coyuntural
2008 111,83
2009 115,39
2010 109,24
2011 131,85
2012 175,96
2013 173,72
2014 172,97
2015 179,42
2016 166,49
2017 174,57
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 4.2.6)
64
De acuerdo a la figura 23, el IAEC llega a su máximo valor para el año 2015 y
mínimo en el 2010. Existe un incremento sostenido del indicador de tendencia del
IDEAC hasta el año 2012, con una reducción en el primer trimestre de 2013 para
posteriormente crecer durante la segunda parte de dicho año y en los tres primeros
trimestres de 2014. A partir del último trimestre de 2014 y hasta el primer trimestre
del 2016 se registra una reducción, y a partir del segundo trimestre del año en curso
se aprecia nuevamente una mejora del índice (BCE, 2016).
Figura 23. IAEC. Período 2008 – 2017
Nota: Información Estadística Mensual del Banco Central de Ecuador (I.E.M. 4.2.6)
80,00
100,00
120,00
140,00
160,00
180,00
20
08
.II
20
08
.III
20
08
.IV
20
09
.I
20
09
.II
20
09
.III
20
09
.IV
20
10
.I
20
10
.II
20
10
.III
20
10
.IV
20
11
.I
20
11
.II
20
11
.III
20
11
.IV
20
12
.I
20
12
.II
20
12
.III
20
12
.IV
20
13
.I
20
13
.II
20
13
.III
20
13
.IV
20
14
.I
20
14
.II
20
14
.III
20
14
.IV
20
15
.I
20
15
.II
20
15
.III
20
15
.IV
20
16
.I
20
16
.II
20
16
.III
20
16
.IV
20
17
.I
20
17
.II
20
17
.III
20
17
.IV
65
3 DETERMINANTES MACROECONÓMICOS DEL
CREDITO DE VIVIENDA DEL SISTEMA
FINANCIERO PRIVADO
Los capítulos anteriores han servido para entender el comportamiento del Sistema
Financiero y analizar la evolución del crédito dentro del segmento de vivienda. En
el presente capítulo se abordará la incidencia de variables macroeconómicas en el
volumen de crédito de vivienda en el sector financiero privado, para lo cual, se
utilizará en primera instancia algunos grupos de modelos de regresión que muestren
la correlación entre las variables exógenas y la endógena.
Luego, se incluirán al modelo variables auto regresivas para evitar dejar de lado a
las variables que tienen incidencia pero en momentos retardados. Para finalmente
establecer un modelo de vectores autorregresivos (VAR) que permitirá analizar en
conjunto las variables con sus rezagos en un sistema de ecuaciones simultáneo, y
aplicando una prueba de causalidad de Granger, se podrá analizar la incidencia de
las variables macroeconómicas en el volumen de crédito de vivienda del sector
financiero privado.
3.1 Descripción de datos
Se recolectó información de las variables macroeconómicas de fuentes oficiales a
nivel trimestral. El periodo comprende desde el primer trimestre de 2008 hasta el
cuarto trimestre de 2017, contando con un total de 40 observaciones. Las variables
se muestran a continuación en la tabla 13, con su respectiva nomenclatura asignada.
66
Tabla 13. Variables para el modelo econométrico
Tipo Nombre de la variable Nomenclatura
Variable
Endógena
Volumen de Crédito de Vivienda del Sistema Financiero
Privado
(CVIVSFP)
Variables
Exógenas
Volumen de Crédito Hipotecario del IESS-BIESS (CHBIESS)
Tasa de Interés del Segmento de Vivienda (INTVIV)
Cartera Vencida (CARVEN)
Depósitos a la Vista (DEPVIS)
Producto Interno Bruto (PIB)
Consumo Final de los Hogares (CONHOG)
Gasto del Gobierno (GASGOB)
Índice de Actividad Económica (IAE)
Nota: Banco Central del Ecuador, INEC
las variables volumen de crédito de vivienda del sistema financiero privado,
volumen de crédito hipotecario del IESS-BIESS, tasa de interés del segmento de
vivienda, cartera vencida, depósitos a la vista , se obtuvieron de los boletines
mensuales de la “Evolución del Monto de las operaciones activas y pasivas del
Sistema Financiero Nacional” (BCE, Banco Central del Ecuador, 2018). los datos
del producto interno bruto, el consumo final de los hogares, el gasto de gobierno y
el índice de actividad económica se obtuvieron de la “Información estadística
mensual” de la página web del Banco Central del Ecuador (BCE, 2018).
3.2 Modelo Econométrico.
Para establecer el modelo econométrico la presente investigación se basa en lo
expuesto por Kai Guo y Vahran Stepanyan en su trabajo “Determinants of Bank
Credit in Emerging Markets Economies” en el cual, se analiza los cambios en el
crédito bancario de las economías de mercado emergente, producidos por variables
macroeconómicas durante la primera década del 2000 (Guo & Stepanyan, 2011).
También se toma en cuenta el aporte de Santiago Salgado en su disertación:
“Determinantes macroeconómicos del crédito en el sistema financiero del Ecuador
2005 – 2014” donde adapta el trabajo antes mencionado a la economía ecuatoriana,
agregando nuevas variables de incidencia en el volumen de crédito local (Salgado,
2015).
67
3.2.1 Identificación de las Variables del Modelo.
Para el presente trabajo se pretende usar una metodología similar a la usada por los
autores antes mencionados, aplicada a un segmento de crédito específico, el de
vivienda. Además se agregarán variables macroeconómicas de incidencia directa
en el comportamiento del volumen de crédito de vivienda del sistema financiero
privado.
3.2.2 Metodología.
En el presente investigación se realizará tres tipos de modelos distintos, primero se
plantearán distintos modelos de regresión que parten de un principal que engloba a
todas las variables que a priori se consideran que influyen en el volumen de crédito
de vivienda. Luego se planteará un modelo Auto Regresivo considerando ciertos
rezagos. Finalmente se elaborará un modelo de Vectores Auto Regresivos
considerando la simultaneidad de las variables elegidas. El primer modelo basado
en las variables utilizadas por los autores, Guo, Stepanyan y Salgado, al cual se le
han retirado y agregado nuevas variables que inciden en la cartera crediticia de
vivienda, se representa en la ecuación 24:
𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡 + 𝛽2𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡 + +𝛽3𝐶𝐴𝑅𝑉𝐸𝑁𝑡 + 𝛽4𝐷𝐸𝑃𝑉𝐼𝑆𝑡
+ 𝛽5𝑃𝐼𝐵𝑡 + 𝛽6𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡+𝛽7𝐺𝐴𝑆𝐺𝑂𝐵𝑡𝑆𝐺 + 𝛽8𝐼𝐴𝐸𝑡 + 𝜇𝑡 ( 24 )
Donde:
𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡: es el volumen de crédito de vivienda otorgado por las
instituciones del Sistema Financiero Privado en un periodo de tiempo
determinado.
𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡: es el volumen de crédito hipotecario otorgado por el Instituto
Ecuatoriano de Seguridad Social y posteriormente el Banco de ésta misma
institución, en un periodo determinado.
𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡: representa la tasa de interés activa del segmento de crédito de
vivienda en el Sector Financiero Privado, en un periodo de tiempo
determinado.
68
𝐶𝐴𝑅𝑉𝐸𝑁𝑡: es el nivel de cartera vencida en el Sistema Financiero privado
en un periodo de tiempo determinado.
𝐷𝐸𝑃𝑉𝐼𝑆𝑡: corresponde al nivel de depósitos en el Sistema Financiero
Privado en un periodo de tiempo determinado.
𝑃𝐼𝐵𝑡: es el Producto Interno Bruto del Ecuador en un periodo de tiempo
determinado.
𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡: es el Consumo Final de los Hogares del país en un periodo de
tiempo determinado.
𝐺𝐴𝑆𝐺𝑂𝐵𝑡: es el Gasto del Gobierno en un periodo de tiempo determinado.
𝐼𝐴𝐸𝑡: es el Índice de Actividad Económica Coyuntural del Ecuador en un
periodo de tiempo determinado.
El primer modelo se utilizó para conocer la relación entre las variables descritas en
el modelo, y hacer un primer análisis de incidencia de las variables
macroeconómicas en la cartera de crédito de vivienda. Puesto que la información
de las variables son series de tiempo representadas por datos a nivel, éstas presentan
tendencia, son no estacionarias. Para corregir este problema y para conseguir que
cada serie de tiempo sea estacionaria; es decir, que su varianza y su media sean
constantes a lo largo del tiempo, se aplicará en primera instancia el logaritmo
natural a cada variable, y posteriormente se aplicará su primera diferencia. A
continuación se procede a aplicar el logaritmo natural a cada una de las variables
del modelo (24), teniendo como resultado el modelo representado en la ecuación
25:
𝐿𝑁𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐿𝑁𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡 + 𝛽2𝐿𝑁𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡 + 𝛽3𝐿𝑁𝐶𝐴𝑅𝑉𝐸𝑁𝑡
+ 𝛽4𝐿𝑁𝐷𝐸𝑃𝑉𝐼𝑆𝑡 + 𝛽5𝐿𝑁𝑃𝐼𝐵𝑡
+ 𝛽6𝐿𝑁𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡+𝛽7𝐿𝑁𝐺𝐴𝑆𝐺𝑂𝐵𝑡𝑆𝐺 + 𝛽8𝐿𝑁𝐼𝐴𝐸𝑡 + 𝜇𝑡
( 25 )
Posteriormente se aplica a cada una de las variables logarítmicas su primera
diferencia, la cual se lleva a cabo restando la observación de la variable en un
tiempo t, con la observación anterior inmediata t-1, de la siguiente manera 𝑑𝑋𝑡 =
𝑋𝑡 − 𝑋𝑡−1 dando como resultado el modelo representado en la ecuación 26:
69
𝑑𝐿𝑁𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝑑𝐿𝑁𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡 + 𝛽2𝑑𝐿𝑁𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡 + 𝛽3𝑑𝐿𝑁𝐶𝐴𝑅𝑉𝐸𝑁𝑡
+ 𝛽4𝑑𝐿𝑁𝐷𝐸𝑃𝑉𝐼𝑆𝑡 + 𝛽5𝑑𝐿𝑁𝑃𝐼𝐵𝑡
+ 𝛽6𝑑𝐿𝑁𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡+𝛽7𝑑𝐿𝑁𝐺𝐴𝑆𝐺𝑂𝐵𝑡𝑆𝐺 + 𝛽8𝑑𝐿𝑁𝐼𝐴𝐸𝑡
+ 𝜇𝑡
( 26 )
Para comprobar que todas las series sean estacionarias se realizará el Test de
Dickey-Fuller aumentado para raíces unitarias. El cual consiste en rechazar la
hipótesis nula de que cada serie contiene raíz unitaria o es no estacionaria, para lo
cual se calculó el valor crítico-p- el cual se desea que tenga un valor menor a 0,05
para rechazar la hipótesis nula y concluir que la serie es estacionaria.
Como se muestra en la tabla 14 las variables en su valor absoluto son estacionarias
en su mayoría. Aplicando logaritmos naturales a las variables se consigue que este
valor crítico disminuya en la mayoría de los casos. Finalmente aplicando la primera
diferencia al logaritmo natural, se consigue que todos los valores críticos –p- de
cada variable sean menores a 0,05, con lo cual todas las series de tiempo son
estacionarias.
Tabla 14. Test Dickey-Fuller para raíces unitarias
A nivel valor-p Logarítmicas valor-p Primera diferencia valor-p
CVIVSFP 0.18710 LNCVIVSFP 0.11650 dLNCVIVSFP 0.00000
CHBIESS 0.29390 LNCHBIESS 0.00000 dLNCHBIESS 0.02450
INTVIV 0.00000 LNINTVIV 0.00000 dLNINTVIV 0.00000
CARVEN 0.37740 LNCARVEN 0.38810 dLNCARVEN 0.00000
DEPVIS 0.77430 LNDEPVIS 0.57710 dLNDEPVIS 0.00000
PIB 0.61580 LNPIB 0.46600 dLNPIB 0.00220
CONHOG 0.67000 LNCONHOG 0.56660 dLNCONHOG 0.00320
GASTOGOB 0.57610 LNGASTOGOB 0.23080 dLNGASTOGOB 0.00000
IAE 0.45000 LNIAE 0.49720 dLNIAE 0.00000
Nota: StataCorp V. 14.2
Una vez estacionarizadas las series temporales se puede proceder a estimar los
modelos que serán presentados más adelante. Con la información obtenida de los
modelos que relacionan a las variables que tienen significancia estadística de
70
correlación con el volumen de crédito de vivienda, se plantea el modelo VAR que
toma en cuenta 4 variables y 4 rezagos de cada. El modelo VAR es el siguiente:
𝑑𝐿𝑁𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡 = 𝐶1 + ∑ 𝛼𝑖,1,1𝑑𝐿𝑁𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,1,2𝑑𝐿𝑁𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,1,3𝑑𝐿𝑁𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,1,4𝑑𝐿𝑁𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ 𝜇𝑡
𝑑𝐿𝑁𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡 = 𝐶2 + ∑ 𝛼𝑖,2,1𝑑𝐿𝑁𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,2,2𝑑𝐿𝑁𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,2,3𝑑𝐿𝑁𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,2,4𝑑𝐿𝑁𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ 𝜇𝑡
𝑑𝐿𝑁𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡 = 𝐶3 + ∑ 𝛼𝑖,3,1𝑑𝐿𝑁𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,3,2𝑑𝐿𝑁𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,3,3𝑑𝐿𝑁𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,3,4𝑑𝐿𝑁𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ 𝜇𝑡
𝑑𝐿𝑁𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡 = 𝐶4 + ∑ 𝛼𝑖,4,1𝑑𝐿𝑁𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,4,2𝑑𝐿𝑁𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,4,3𝑑𝐿𝑁𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,4,4𝑑𝐿𝑁𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ 𝜇𝑡
( 27 )
El modelo presentado es un VAR básico para el cual se debe asumir simultaneidad
en las variables. El modelo es de orden 4, incluyendo 4 rezagos en cada variable.
Las variables que se consideraron son el volumen de crédito de vivienda del sistema
financiero privado, el volumen de crédito hipotecario del BIESS, la tasa de interés
del segmento de vivienda y el consumo final de los hogares. A cada una de estas
variables se les aplicó el logaritmo natural y en segunda instancia la primera
diferencia para eliminar problemas de tendencia en las series de tiempo.
3.2.3 Primer modelo econométrico.
En el primer modelo se integraron nueve variables independientes y una
dependiente que es el volumen de crédito del segmento de vivienda otorgados por
el sector financiero privado. Se tomaron 40 observaciones que van desde el primer
trimestre del 2008 al cuarto trimestre del 2017. Luego aplicando logaritmos
naturales y la primera diferencia a cada variable, el número de observaciones se
redujo a 39. El modelo se evidencia en la ecuación 28.
𝑑𝐿𝑁𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝑑𝐿𝑁𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡 + 𝛽2𝑑𝐿𝑁𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡 + 𝛽3𝑑𝐿𝑁𝐶𝐴𝑅𝑉𝐸𝑁𝑡
+ 𝛽4𝑑𝐿𝑁𝐷𝐸𝑃𝑉𝐼𝑆𝑡 + 𝛽5𝑑𝐿𝑁𝑃𝐼𝐵𝑡
+ 𝛽6𝑑𝐿𝑁𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡+𝛽7𝑑𝐿𝑁𝐺𝐴𝑆𝐺𝑂𝐵𝑡𝑆𝐺 + 𝛽8𝑑𝐿𝑁𝐼𝐴𝐸𝑡
+ 𝜇𝑡
( 28 )
71
Para la regresión de los primeros modelos se utilizó la metodología de Mínimos
Cuadrados Ordinarios utilizando el programa informático STATA versión 14.2.
Los resultados se muestran a continuación en la tabla 15.
Tabla 15. Resultados del Primer Modelo Econométrico
Nota: StataCorp V. 14.2
Para simplificar el análisis econométrico, los resultados de regresión arrojados por
el programa STATA, se resumirán en tablas propiamente elaboradas. Como se
puede observar en la tabla 16 más adelante. Los valores mostrados como resultado
de la regresión son los coeficientes o betas estimados para cada variable que miden
la variación porcentual de la variable independiente, ante un cambio porcentual de
la variable dependiente, esto sucede porque se está trabajando con los logaritmos
naturales de las primeras diferencias en cada variable.
Se muestra el respectivo estadístico -t- de student para cada variable independiente.
El estadístico t es una prueba que mide el nivel de significancia de cada variable
independiente sobre la dependiente, en el cual se establece una hipótesis nula,
𝐻0: 𝛽𝑖 = 0; que es rechazada si el valor absoluto de t es mayor a 1,96, |𝑡| > 1,96 .
El valor t puede tomar valores positivos o negativos en tal caso la condición para
rechazar la hipótesis nula es la siguiente: −𝑡 < −1,96 ∪ 𝑡 > 1,96. Cuando se
cumple esta condición, es decir, rechazando la hipótesis nula, se puede afirmar que
72
el coeficiente estimado 𝛽𝑖 ≠ 0 por lo tanto se concluye que, que la variable
independiente tiene relación con la variable dependiente.
También se indica el nivel de significancia -p- el cual mide la probabilidad de
cometer un error de tipo I. es decir la probabilidad de rechazar la hipótesis nula
siendo esta verdadera. Para lo cual se desea que el valor de este estadístico sea
menor a 0,05, para concluir que la variable independiente tiene poder explicativo
sobre la variable dependiente.
Otro indicador del modelo en conjunto es coeficiente de determinación “R2” que
mide la bondad de ajuste del modelo de regresión al igual que su R2 ajustado. El
R2 es una cantidad positiva que va desde 0 hasta 1, valores que indican el nivel de
explicación de las variables independientes sobre la variable dependiente, mientras
más cercano a 1 el valor de R2, el nivel explicativo de las variables en conjunto es
mejor. Por otro lado si este valor es cercano a cero el nivel explicativo de las
variables en conjunto será casi nulo. En conclusión este coeficiente mide el nivel o
porcentaje de la variación total en la variable dependiente, que es explicada por el
modelo de regresión.
El estadístico F junto con su probabilidad, es un coeficiente similar al estadítico t,
a diferencia de éste el estadístico F analiza la significancia de todas las variables
dependientes en conjunto, rechazando la hipótesis nula de que: 𝐻0: 𝛽1 = 𝛽2 = ⋯ =
𝛽𝑛 = 0. El cual se lo contrasta con la tabla F de Fisher de acuerdo al número de
observaciones y a los grados de libertad del modelo 𝐹(1−𝜌 2⁄ ),𝑛𝑔𝑙,𝑑𝑔𝑙. En el modelo
se puede concluir con su nivel de probabilidad que al ser muy bajo, es decir Prob
(F)<0,05; las variables dependientes en conjunto utilizadas en el modelo, son
significantes dentro del mismo.
Por último se realiza a cada modelo la prueba de Durbin Watson para comprobar la
autocorrelación en las perturbaciones de las variables. Durbin y Watson
encontraron límites superior e inferior, 𝐷𝐿 y 𝐷𝑈 respectivamente, de los cuales si el
valor está fuera de estos límites, se puede tomar decisiones de presencia de
correlación serial positiva o negativa. Un valor del estadístico d cercano a 2 muestra
la inexistencia de correlación serial (Gujarati & Porter, 2009).
73
Como se puede observar en los resultados de la regresión de la tabla 16 que incluye
a todas las variables en el modelo. El R2 indica que el 60% de la variación del
Volumen de Crédito de Vivienda del Sistema Financiero Privado, es explicado por
las variables exógenas. Este indicador disminuye al 49% con el R2 ajustado,
cuando se toma en cuenta el número de variables independientes incluidas en el
modelo.
Tabla 16. Resultados del primer modelo econométrico: Variable dependiente
Crédito de Vivienda SFP
Variable independiente Coeficiente Estadístico -t- Valor -p-
Volumen de crédito BIESS -0,2461 -3,95 0,000
Interés vivienda -3,9544 -2,08 0,046
Cartera Vencida -0,1703 -0,85 0,404
Depósitos a la Vista 0,1571 0,37 0,713
PIB -4,4859 -1,76 0,088
Consumo Hogares 4,5264 2,00 0,054
Gasto Gobierno 1,6578 1,19 0,242
Índice de Actividad Económica -0,2774 -0,82 0,419
Constante 5,7973 0,43 0,667
R2 0,6003
R2 Ajustado 0,4937
F-estadístico 5,63
Prob (F-estadístico) 0,0002
Durbin-Watson 1,674
Observaciones 39
Nota: StataCorp V. 14.2
En cuanto al nivel de significancia individual de las variables independientes en el
modelo, se observa como no todas tienen incidencia individual en el volumen de
crédito, puesto que sus valores t de student no son mayores en valor absoluto que
1,96, ni su probabilidad es inferior a 0,05. Esto puede ser debido al elevado número
de variables y la correlación existente entre ellas de acuerdo al estadístico Durbin –
Watson. Se crearán nuevos modelos que incluyan a las variables que muestren
significancia o que expliquen econométricamente a la variable dependiente.
74
3.2.4 Segundo grupo de modelos
En la presente sección se muestran 3 modelos de regresión auxiliares, en los cuales
se incluyen a las variables dependientes que tienen mayor y menor significancia
estadística, para ir descartando aquellas que no son estadísticamente representativas
sobre la variable dependiente.
Modelos auxiliares
En la tabla 17, se muestra los resultados del modelo que relaciona a las variables
independientes: volumen de crédito del BIESS, PIB, tasa de interés de vivienda y
gasto del gobierno; con la variable independiente volumen de la cartera de crédito
de vivienda del sector financiero privado. En conjunto, la variación de estas cuatro
variables explican el 50% de la variación del volumen de crédito de vivienda del
SFP por medio de su R2, disminuyendo al 44% el poder explicativo cuando
tomamos en cuenta el R2 ajustado.
Los estadísticos –t- de student muestran que las variables volumen de crédito
hipotecario del IESS-BIESS y del interés de vivienda son significativos; -4,14 y -
4,86 respectivamente, ya que son mayores en valor absoluto a 1,96. El PIB y el
gasto del gobierno muestran estadísticos -t- muy bajos, por lo que no son variables
representativas que expliquen a la variable dependiente.
Tabla 17. Modelo Auxiliar 1. Variable dependiente Volumen de Crédito de
Vivienda
Variable independiente Coeficiente Estadístico -t- Valor -p-
Volumen de crédito BIESS -0,1977 -4,14 0,000
PIB 0,6434 0,46 0,647
Interés vivienda -6,9896 -4,86 0,000
Gasto del Gobierno 0,2521 0,29 0,772
Constante 14,4900 1,63 0,111
R2 0,5073
R2 Ajustado 0,4494
F-estadístico 8,75
Prob (F-estadístico) 0,0001
Durbin-Watson 1,3889
Observaciones 39
Nota: StataCorp V. 14.2
75
En la tabla 18 se observan los resultados del modelo de regresión que relaciona a la
variable independiente volumen de crédito de vivienda, con las variables
dependientes volumen de crédito del IESS-BIESS, interés de vivienda, gasto del
gobierno, depósitos a la vista y cartera vencida. Las variables dependientes en
conjunto tienen un R2 de 0,5284 lo cual indica que la variación del volumen de
crédito del SFP está explicada en un 52,84% por las variables dependientes que
forman parte de este modelo.
En la parte individual, los estadísticos - t- nuevamente vuelven a mostrar que las
variables que tienen significancia son: el volumen de créditos del IESS-BIESS con
un t=-4,0 y el interés de vivienda con un t=-3,71. Por otro lado, las variables
dependientes gasto del gobierno, depósitos a la vista y cartera vencida, no son
significantes estadísticamente bajo el criterio de student, puesto que sus estadísticos
-t- son menores que 1,96, por lo tanto se concluye que estas variables no son
representativas dentro del modelo de regresión que explica la variación del volumen
de crédito de vivienda.
Tabla 18. Modelo Auxiliar 2: Variable dependiente Volumen de Crédito de
Vivienda
Variable independiente Coeficiente Estadístico -t- Valor -p-
Volumen de crédito BIESS -0,2084 -4,00 0,000
Interés vivienda -6,1949 -3,71 0,001
Gasto Gobierno 0,3169 0,43 0,673
Depósitos a la Vista 0,2960 0,73 0,471
Cartera Vencida -0,0947 -0,60 0,551
Constante 16,3700 4,37 0,000
R2 0,5284
R2 Ajustado 0,4569
F-estadístico 7,39
Prob (F-estadístico) 0,0001
Durbin-Watson 1,4226
Observaciones 39 Nota: StataCorp V. 14.2
76
La tabla 19 indica los resultados obtenidos del tercer modelo de regresión auxiliar.
La variable dependiente es el volumen de la cartera de crédito de vivienda del SFP,
mientras que las variables independientes son: el volumen de crédito hipotecario
del IESS-BIESS, el interés de vivienda, el índice de actividad económica y el
consumo de los hogares. El estadístico R2 indica que las la variación en cada una
de las variables independientes, explican el 55,59% de la variación en la variable
dependiente, tomando en cuenta el valor ajustado de este estadístico el nivel
explicativo en conjunto se reduce al 50,35%.
Los estadísticos individuales -t- de student muestran que en este modelo, sólo el
índice de actividad económica no es representativo, debido a que el valor de su -t-
es inferior a 1,96 en términos absolutos. En contra parte a esto, se observa que
además de las variables volumen de crédito del IESS-BIESS e Interés de Vivienda,
que han tenido significancia en todos los modelos, se suma el consumo de los
hogares con un un estadístico t=2,87>1,96; por lo tanto esta variable también tiene
poder explicativo sobre el volumen de crédito de vivienda.
Tabla 19. Modelo Auxiliar 3. Variable dependiente Volumen de Crédito de
Vivienda
Variable independiente Coeficiente Estadístico -t- Valor -p-
Volumen de crédito BIESS -0,1887 -4,81 0,000
Interés vivienda -5,1723 -3,40 0,002
Índice de Actividad Económica -0,3035 -1,01 0,320
Consumo de los Hogares 2,2497 2,87 0,007
Constante -0,9345 -0,11 0,912
R2 0,5559
R2 Ajustado 0,5037
F-estadístico 10,64
Prob (F-estadístico) 0
Durbin-Watson 1,4621
Observaciones 39 Nota: StataCorp V. 14.2
77
Los resultados obtenidos en estos tres modelos auxiliares han servido para
identificar individualmente a las variables que inciden en la variación del volumen
de crédito de vivienda del SFP de manera significativa. Como se puede observar en
los modelos planteados, el valor de los coeficientes de las variables independientes
no ha tenido gran variación de un modelo a otro, y ha mantenido su signo, lo cual
muestra estabilidad en el modelo.
Modelo Específico
Con los modelos realizados en la sección anterior se pudo concluir que las variables
independientes que explican significativamente la variación del volumen de crédito
de vivienda del sector financiero privado son: el volumen de crédito hipotecario del
IESS-BIESS, la tasa de interés de vivienda y el consumo de los hogares. El modelo
se representa en la ecuación 29.
𝑑𝐿𝑁𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝑑𝐿𝑁𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡 + 𝛽2𝑑𝐿𝑁𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡 + 𝛽3𝑑𝐿𝑁𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡
+ 𝜇𝑡 ( 29 )
Los resultados del modelo que contiene a estas variables se pueden observar en la
tabla 20. Los niveles de significancia individuales -t- muestran niveles de
aceptación para cada variable independiente siendo -5,43 para el volumen de
crédito del IESS-BIESS, -4,59 para el interés de vivienda y de 3,39 para el consumo
de los hogares. Todos estos valores son mayores en valor absoluto al estadístico de
prueba t=1,96, por lo que se rechaza la hipótesis nula de que el coeficiente de
estimación 𝛽𝑖 = 0; por lo tanto sin significativos individualmente dentro del
modelo.
El coeficiente de determinación R2 indica que la variación del Volumen de Crédito
de Vivienda del Sector Financiero Privado está explicado por las variables
independientes en un 54,26% con un valor ajustado del 50,34%. En los modelos
auxiliares no se consideró el estadístico -d- de Drubin-Watson porque se estaba
buscando las variables significativas de forma individual. En este caso el estadístico
en mención, sirve para el análisis global del modelo, el cual aporta información
sobre la autocorrelación en los términos de error.
78
Tabla 20. Modelo Específico: variable dependiente: Volumen de crédito de
Vivienda
Variable independiente Coeficiente Estadístico -t- Valor -p-
Volumen de crédito BIESS -0,2014 -5,43 0,000
Interés vivienda -5,9701 -4,59 0,000
Consumo de los Hogares 1,6218 3,39 0,002
Constante 5,3160 0,95 0,349
R2 0,5426
R2 Ajustado 0,5034
F-estadístico 13,84
Prob (F-estadístico) 0
Durbin-Watson 1,7413
Observaciones 39
Nota: StataCorp V. 14.2
En el modelo presentado el estadístico Durbin-Watson es d=1,7413 lo cual muestra
que existe autocorrelación en los términos de perturbación de las variables
independientes. Para evitar este problema se plantea un modelo Auto Regresivo de
primer orden; es decir, al modelo en cuestión se agrega la misma variable
dependiente como independiente pero en términos de su primer rezago.
Modelo Autorregresivo
En la ecuación 30 se muestra el modelo autorregrasivo de primer orden, que
relaciona a la variable dependiente: volumen de crédito de vivienda otorgado por el
sistema financiero privado. Las variables independientes son: volumen de crédito
hipotecario otorgado por el BIESS, la tasa de interés de vivienda, el consumo final
de los hogares y el volumen de crédito del sector financiero privado rezagado en un
periodo.
𝑑𝐿𝑁𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝑑𝐿𝑁𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡−1 + 𝛽2𝑑𝐿𝑁𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡
+ 𝛽3𝑑𝐿𝑁𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡 + 𝛽4𝑑𝐿𝑁𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡 + 𝜇𝑡 ( 30 )
Los resultados del modelo Autorregresivo de primer orden se muestran en la tabla
21 como se puede observar se superó el problema de autocorrelación serial al
obtener un estadístico Durbin-Watson cercano a 2.
79
Tabla 21. Modelo Autorregresivo
Variable independiente Coeficiente Estadístico -t- Valor -p-
AR(1) 0,2438 1,39 0,175
Volumen de crédito BIESS -0,1428 -2,64 0,012
Interés vivienda -4,8190 -2,87 0,007
Consumo de los Hogares 1,2128 2,20 0,035
Constante 4,8209 0,78 0,439
R2 0,5617
R2 Ajustado 0,5086
F-estadístico 10,57
Prob (F-estadístico) 0
Durbin-Watson 1,9732
Observaciones 38
Nota: StataCorp V. 14.2
Se va a estudiar a las variables en conjunto y su simultaneidad, para comprobar la
existencia de causalidad entre todas las variables, endógenas y exógenas. Es decir,
no dejar de lado la explicación que puede haber en cada uno de los rezagos de las
variables independientes sobre la dependiente, para lo cual se planteará un modelo
de Vectores Auto Regresivos (VAR).
3.2.5 Modelo VAR
Este tipo de modelos se utiliza para entender el comportamiento de las variables de
un modelo de regresión lineal en conjunto. A diferencia de los modelos
simultáneos, este tipo de modelos es flexible al no integrar restricciones en los
coeficientes. Cabe aclarar que se genera un modelo en el cual ninguna de las
variables es explicada de manera contemporánea, sólo se explica a través de los
rezagos de las mismas.
Para la implementación de un Modelo de Vectores Autoregresivos lo primero que
se debe tomar en cuente es las variables que se van a utilizar, éstas pueden sugerirse
a partir de la teoría económica o de un modelo de regresión lineal en el cual, los
rezagos de las variables independientes podrían aportar información significativa
estadísticamente a la variable dependiente.
80
En este modelo VAR se ha tomado en cuenta las variables del modelo específico
planteado: El Volumen de Crédito de Vivienda del Sistema Financiero Privado, el
Volumen de Crédito Hipotecario del IESS-BIESS, la Tasa de Interés del Segmento
de Vivienda del Sector Financiero Privado y el Consumo Final de los Hogares. Una
vez identificada las variables a utilizarse, se procede a estimar el número de rezagos
óptimos para el modelo.
Selección óptima de Rezagos
De acuerdo a las pruebas de máxima verosimilitud (LL) y (LR), criterios de
información modificados por Helmet Lütkepoh (Lütkepohl, 2005): Akaike (AIC),
Schwarz (SBIC), Hannan-Quin (HQIC), y la prueba de Predicción Final del Error
(FPE). El número de rezagos óptimo es el que refleja el criterio de información
mínimo dentro del rango de rezagos considerado en las pruebas. Cuando estos
valores difieren uno de otro en diferentes rezagos, para muestras pequeñas los
criterios (AIC) y (FPE) tienen mejores propiedades que el resto. Por lo que se
tomará en cuenta estos dos criterios para la selección óptima del número de rezagos
(Catalán, 2016).
Tabla 22. Pruebas de detección óptima de rezagos.
Rezago LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
0 19,7078 - - - 0,02262 -0,95198 -0,89095 -0,77059
1 19,7703 0,1251 1 0,724 0,02397 -0,89517 -0,81888 -0,66842
2 22,5872 5,6337 1 0,018 0,02151 -1,00529 -0,91373 -0,73319
3 23,2736 1,3728 1 0,241 0,02198 -0,98627 -0,87946 -0,66883
4 26,8205 7,0938* 1 0,008 0,01889* -1,14064 -1,01857 -0,77784
5 27,7234 1,8057 1 0,179 0,01909 -1,13475 0,99742 -0,72661
6 27,7381 0,0294 1 0,864 0,020379 -1,07504 -0,92245 -0,62154
Nota: StataCorp V. 14.2
En la tabla 22 se tomó la cantidad máxima de 6 rezagos para realizar las pruebas de
determinación de la cantidad de rezagos óptima. Como se puede evidenciar, todos
los criterios coinciden en que el rezago óptimo que se debe tomar es 4, ya que en
ese rezago todos los indicadores tienen su valor mínimo dentro del rango de rezagos
que se consideró.
81
Pruebas de estabilidad del modelo
Una vez identificadas las variables que se van a incluir en el modelo VAR y su
número de rezagos óptimo, se procede a correr el modelo representado en la
ecuación 31: y posteriormente realizar las pruebas respectivas para comprobar que
el modelo esté correctamente especificado en las variables incluidas y en el número
óptimo de rezagos.
𝑑𝐿𝑁𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡 = 𝐶1 + ∑ 𝛼𝑖,1,1𝑑𝐿𝑁𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,1,2𝑑𝐿𝑁𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,1,3𝑑𝐿𝑁𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,1,4𝑑𝐿𝑁𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ 𝜇𝑡
𝑑𝐿𝑁𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡 = 𝐶2 + ∑ 𝛼𝑖,2,1𝑑𝐿𝑁𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,2,2𝑑𝐿𝑁𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,2,3𝑑𝐿𝑁𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,2,4𝑑𝐿𝑁𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ 𝜇𝑡
𝑑𝐿𝑁𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡 = 𝐶3 + ∑ 𝛼𝑖,3,1𝑑𝐿𝑁𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,3,2𝑑𝐿𝑁𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,3,3𝑑𝐿𝑁𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,3,4𝑑𝐿𝑁𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ 𝜇𝑡
𝑑𝐿𝑁𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡 = 𝐶4 + ∑ 𝛼𝑖,4,1𝑑𝐿𝑁𝐶𝑉𝐼𝑉𝑆𝐹𝑃𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,4,2𝑑𝐿𝑁𝐶𝐻𝐵𝐼𝐸𝑆𝑆𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,4,3𝑑𝐿𝑁𝐼𝑁𝑇𝑉𝐼𝑉𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ ∑ 𝛼𝑖,4,4𝑑𝐿𝑁𝐶𝑂𝑁𝐻𝑂𝐺𝑡−𝑖
4
𝑖=1
+ 𝜇𝑡
( 31 )
Pruebas de Normalidad
Un modelo VAR requiere que sus errores se distribuyan de forma normal, para lo
cual, se elaborarán pruebas de normalidad, curtosis y sesgo, esto nos indicará si el
proceso de vectores auto regresivos es un buen proceso generador de información.
Como se muestra en las tablas 23, 24 y 25 los estimadores de prueba para
normalidad, sesgo y curtosis siguen una distribución Chi Cuadrado, la cual se
requiere que superen los valores en sus probabilidades del 0,05 para rechazar la
hipótesis nula en cada caso (Catalán, 2016):
H10: "No Existe normalidad en los errores"
H20: "Existe sesgo en los errores"
H30: "Existe exceso de curtosis en los errores"
82
Tabla 23. Prueba de Normalidad
Variable chi2 df Prob > chi2
dLNCVIVSFP 0,896 2 0,63882
dLNCHBIESS 0,259 2 0,87856
dLNCONHOG 1,720 2 0,42318
dLNINTVIV 0,197 2 0,90636
ALL 3.072 8 0,92977 Nota: StataCorp V. 14.2
Tabla 24. Prueba de Sesgo
Variable Sesgo chi2 df Prob > chi2
dLNCVIVSFP 0,37869 0,813 1 0,36734
dLNCHBIESS -0,19565 0,217 1 0,64141
dLNCONHOG 0,06609 0,025 1 0,87498
dLNINTVIV 0,05346 0,016 1 0,89873
ALL 1,070 4 0,89893 Nota: StataCorp V. 14.2
Tabla 25. Prueba de Curtosis
Variable Curtosis chi2 df Prob > chi2
dLNCVIVSFP 2,7570 0,084 1 0,77242
dLNCHBIESS 2,8277 0,042 1 0,83756
dLNCONHOG 1,9061 1,695 1 0,19292
dLNINTVIV 2,6431 0,180 1 0,67100
ALL 2,001 4 0,73552 Nota: StataCorp V. 14.2
Una vez analizadas las probabilidades de las variables en cada una de las pruebas
realizadas, se rechaza la hipótesis nula ya que sus valores son mayores a 0,05. Por
lo tanto se rechaza la hipótesis nula en cada prueba y se concluye que el modelo no
presenta curtosis ni sesgo en sus errores, además sus errores están normalmente
distribuidos.
83
Prueba de autocorrelación serial.
La prueba que se utilizará es el Multiplicador de Lagrange, el cual parte del modelo
VAR obteniendo el vector de errores para cada ecuación estimada. Con este nuevo
vector de errores se estima un modelo auxiliar para identificar si existe correlación
serial en los errores para los términos rezagados incluidos en el modelo. Esta prueba
sigue una distribución Chi Cuadrada, con grados de libertad igual al cuadrado del
número de rezagos.
Tabla 26. Prueba de Auto Correlación Serial
Lag chi2 df Prob > chi2
1 156.186 16 0,47988
2 108.640 16 0,81780
3 112.712 16 0,79244
4 151.206 16 0,51582
5 187.921 16 0,27959
6 213.475 16 0,16554
7 165.705 16 0,41390
8 151.983 16 0,51017
Nota: StataCorp V. 14.2
La hipótesis nula nos dice que los coeficientes del vector de errores deben ser igual
a cero, por lo tanto no existe correlación serial. La hipótesis nula se acepta cuando,
𝑃𝑟𝑜𝑏𝐶ℎ𝑖 > 0,05, para cada uno de los rezagos utilizados para identificar el modelo.
Como se puede observar en la tabla 26, en todos los rezagos se acepta la hipótesis
nula de que no hay correlación serial, por lo que sus errores solo producen ruido
blanco.
Prueba de estabilidad de valores propios.
Con esta prueba se busca demostrar que el modelo es estacionario en conjunto. La
estacionariedad de un modelo VAR está definida por la matriz de valores propios
en el cual el inverso de las raíces del polinomio característico tiene que ser en valor
absoluto menor que 1. Para lo cual se realiza la figura 26, en el que los valores
propios deben estar contenidos dentro del círculo unitario para poder concluir que
el modelo es estacionario. En la figura 24 se observa como el valor absoluto de los
valores propios están dentro del círculo unitario, por lo que el modelo es
estacionario y todas las variables presentan estabilidad (Martínez & Rebuge, 2007).
84
Figura 24. Prueba de Estabilidad de la Matriz de Compañía
Nota: StataCorp V. 14.2
Resultados del Modelo VAR
El modelo var realiza un sistema de ecuaciones en el cual relaciona a cada variable
como dependiente, teniendo cuatro modelos en los cuales se busca explicar cada
una de las variables en relación a los rezagos propios y a los de las variables
restantes. En la tabla 27 se puede observar 𝑅2 de cada uno de los modelos. El
Volumen de crédito de Vivienda del SFP está explicado en un 51% por sus rezagos
y los rezagos de las tres variables independientes. El Volumen de crédito
Hipotecario del IESS-BIESS está explicado en un 83% por sus cuatro rezagos y los
rezagos de las variables independientes. El consumo de los hogares está explicado
en un 53% por sus cuatro rezagos y los cuatro rezagos de cada una de las variables
independientes.
Tabla 27. Modelo VAR: Resultados Globales
V. Dependiente Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2
dLNCVIVSFP 17 0,144681 0,5170 37,4683 0,0018
dLNCHBIESS 17 0,117184 0,8381 181,1380 0,0000
dLNCONHOG 17 0,012196 0,5301 39,4803 0,0009
dLNINTVIV 17 0,005356 0,8472 194,1221 0,0000 Nota: StataCorp V. 14.2
85
Por último el interés de la vivienda está explicado en un 84% por sus cuatro rezagos
y por los cuatro rezagos de cada una de las variables restantes. También se puede
evidenciar como la probabilidad en cada una de estas regresiones es inferior a 0,05
por lo que todos los modelos están estimados correctamente. Los Coeficientes de
regresión individuales de cada rezago, suelen tener inconsistencia por lo cual no
son tomados en cuenta para realizar su análisis (Gujarati & Porter, 2009).
En la tabla 28 se puede evidenciar que el volumen de crédito de vivienda del sistema
financiero privado en sus primeras diferencias logarítmicas, está explicado por su
tercer y cuarto rezago. También se observa que existe significancia con la diferencia
logarítmica del crédito hipotecario del IESS-BIESS en su tercer rezago. El consumo
de los hogares muestra una relación aceptada a un 90% en su cuarto rezago. Por
último, la tasa de interés de vivienda sólo muestra correlación con la variable
dependiente de forma contemporánea.
Tabla 28. Modelo VAR, variable dependiente: Crédito de Vivienda del
Sistema Financiero Privado
Variable Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Intervalo)
dLNCVIVSFP
dLNCVIVSFP
L1. -0,09561 0,17116 -0,56 0,576 -0,43107 0,23986
L2. -0,18992 0,17431 -1,09 0,276 -0,53156 0,15172
L3. -0,37083 0,19127 -1,94 0,053 -0,74572 0,00405
L4. 0,55980 0,19758 2,83 0,005 0,17255 0,94705
dLNCHBIESS
L1. -0,15580 0,12629 -1,23 0,217 -0,40332 0,09172
L2. -0,02513 0,12231 -0,21 0,837 -0,26485 0,21459
L3. 0,28967 0,13211 2,19 0,028 0,03074 0,54860
L4. -0,20539 0,13210 -1,55 0,120 -0,46431 0,05352
dLNCONHOG
L1. 3,08990 2,33113 1,33 0,185 -1,47904 7,65883
L2. -2,64457 2,22155 -1,19 0,234 -6,99872 1,70958
L3. 1,09130 2,10702 0,52 0,605 -3,03839 5,22098
L4. -3,17141 1,96743 -1,61 0,107 -7,02749 0,68468
dLNINTVIV
L1. -3,33739 3,14203 -1,06 0,288 -9,49566 2,82088
L2. -2,01393 2,61185 -0,77 0,441 -7,13307 3,10520
L3. -1,82119 2,27220 -0,80 0,423 -6,27462 2,63224
L4. 0,44583 1,97853 0,23 0,822 -3,43201 4,32367
_cons 0,02781 0,02501 1,11 0,266 -0,02121 0,07683
Nota: StataCorp V. 14.2
86
En la tabla 29 el modelo toma como variable dependiente al Volumen de Crédito
Hipotecario del IESS-BIESS. La variable dependiente está relacionada con el
Volumen de Crédito de Vivienda del Sistema Financiero Privado en su primer y
segundo rezago. El primero y segundo rezado del Consumo de los Hogares muestra
un nivel de significancia pero los signos de sus coeficientes no son estables. La tasa
de interés de vivienda es significante en su cuarto rezago con la variable
dependiente.
Tabla 29. Modelo VAR, variable dependiente: Crédito Hipotecario IESS-
BIESS
Variable Coef. Std. Err. Z P>|z| [95% Conf. Intervalo)
dLNCHBIESS
dLNCVIVSFP
L1. -0,39429 0,13863 -2,84 0,004 -0,66600 -0,12257
L2. -0,27210 0,14118 -1,93 0,054 -0,54881 0,00461
L3. -0,15199 0,15492 -0,98 0,327 -0,45563 0,15165
L4. -0,06739 0,16003 -0,42 0,674 -0,38104 0,24626
dLNCHBIESS
L1. 0,02923 0,10229 0,29 0,775 -0,17125 0,22971
L2. -0,02258 0,09906 -0,23 0,820 -0,21674 0,17158
L3. -0,29031 0,10700 -2,71 0,007 -0,50004 -0,08059
L4. 0,28450 0,10700 2,66 0,008 0,07479 0,49421
dLNCONHOG
L1. 7,05925 1,88810 3,74 0,000 3,35865 1,07599
L2. -3,94570 1,79934 -2,19 0,028 -7,47234 -0,41907
L3. 2,30402 1,70658 1,35 0,177 -1,04081 5,64885
L4. 0,55499 1,59351 0,35 0,728 -2,56824 3,67822
dLNINTVIV
L1. -2,01395 2,54488 -0,79 0,429 -7,00183 2,97394
L2. -0,82134 2,11547 -0,39 0,698 -4,96758 3,32490
L3. 2,19316 1,84037 1,19 0,233 -1,41389 5,80021
L4. -1,14219 1,60250 -7,13 0,000 -1,45628 -8,28105
_cons -0,01306 0,02026 -0,64 0,519 -0,05277 0,02664 Nota: StataCorp V. 14.2
87
En la tabla 30 se muestran los resultados del modelo tomando como variable
dependiente al Consumo de los Hogares. El Volumen de Crédito de Vivienda del
Sistema Financiero Privado muestra significancia en el segundo rezago. El
Volumen de Crédito Hipotecario del IESS-BIESS muestra significancia en su
segundo rezago. La tasa de interés de vivienda no muestra significancia sobre el
Consumo de los Hogares en ninguno de sus rezagos.
Tabla 30. Modelo VAR, variable dependiente: Consumo de los Hogares
Variable Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Intervalo)
dLNCONHOG
dLNCVIVSFP
L1. 0,00163 0,01443 0,11 0,910 -0,02665 0,02991
L2. 0,02798 0,01469 1,90 0,057 -0,00081 0,05678
L3. -0,00138 0,01612 -0,09 0,932 -0,03298 0,03022
L4. 0,02607 0,01665 1,57 0,118 -0,00657 0,05871
dLNCHBIESS
L1. -0,00705 0,01065 -0,66 0,508 -0,02792 0,01381
L2. 0,02594 0,01031 2,52 0,012 0,00573 0,04615
L3. -0,00506 0,01114 -0,45 0,649 -0,02689 0,01676
L4. 0,01039 0,01114 0,93 0,351 -0,01144 0,03222
dLNCONHOG
L1. 0,47402 0,19650 2,41 0,016 0,08889 0,85916
L2. -0,19578 0,18726 -1,05 0,296 -0,56281 0,17125
L3. 0,02558 0,17761 0,14 0,886 -0,32254 0,37369
L4. -0,07183 0,16584 -0,43 0,665 -0,39688 0,25322
dLNINTVIV
L1. 0,00636 0,26486 0,02 0,981 -0,51275 0,52547
L2. -0,10373 0,22017 -0,47 0,638 -0,53525 0,32778
L3. 0,22740 0,19153 1,19 0,235 -0,14800 0,60280
L4. 0,06211 0,16678 0,37 0,710 -0,26477 0,38900
_cons 0,00377 0,00211 1,79 0,074 -0,00036 0,00790 Nota: StataCorp V. 14.2
88
En la tabla 31 se evidencian los resultados del modelo con la variable Tasa de
Interés de Vivienda como dependiente. El Volumen de Créditos de Vivienda del
Sistema Financiero Privado indica significancia en todos sus rezagos con un signo
negativo constante. El Volumen de Crédito Hipotecario del IESS-BIESS muestra
significancia en su tercer rezago. El Consumo de los Hogares tiene significancia
con la Tasa de Interés de Vivienda en su segundo y tercer rezago.
Tabla 31. Modelo VAR, variable dependiente: Tasa de Interés de Vivienda
Variable Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Intervalo)
dLNINTVIV
dLNCVIVSFP
L1. -0,02023 0,00634 -3,19 0,001 -0,03265 -0,00781
L2. -0,03135 0,00645 -4,86 0,000 -0,04400 -0,01870
L3. -0,01611 0,00708 -2,27 0,023 -0,02999 -0,00223
L4. -0,03541 0,00731 -4,84 0,000 -0,04975 -0,02108
dLNCHBIESS
L1. -0,00256 0,00468 -0,55 0,584 -0,01172 0,00660
L2. 0,00586 0,00453 1,29 0,196 -0,00302 0,01473
L3. -0,03509 0,00489 -7,17 0,000 -0,04467 -0,02550
L4. 0,00670 0,00489 1,37 0,171 -0,00289 0,01628
dLNCONHO
G
L1. -0,09093 0,08629 -1,05 0,292 -0,26006 0,07821
L2. 0,19363 0,08224 2,35 0,019 0,03245 0,35481
L3. -0,05290 0,07800 -0,68 0,498 -0,20578 0,09997
L4. 0,46599 0,07283 6,40 0,000 0,32324 0,60873
dLNINTVIV
L1. -0,01389 0,11631 -0,12 0,905 -0,24186 0,21408
L2. -0,15641 0,09669 -1,62 0,106 -0,34591 0,03309
L3. 0,21361 0,08411 2,54 0,011 0,04875 0,37847
L4. -0,10969 0,07324 -1,50 0,134 -0,25324 0,03386
_cons -0,00235 0,00093 -2,54 0,011 -0,00416 -0,00053 Nota: StataCorp V. 14.2
89
VAR y Causalidad
La prueba de causalidad de Granger se aplica a este modelo para comprobar si
existe causalidad de los rezagos de las variables independientes sobre cada una de
las variables dependientes introducidas en el modelo. En la tabla 32 se puede
observar en su primera columna la variable dependiente, en la segunda columna la
variable independiente y al final todas en conjunto. El estimador de esta prueba
sigue una distribución Chi-Cuadrado, de la cual se espera que su probabilidad sea
inferior a 0,05 para que exista causalidad de una variable sobre otra. (Gujarati &
Porter, 2009)
Tabla 32. Prueba de Causalidad Granger
V. Dependiente V. Independiente Chi2 df Prob>chi2
dLNCVIVSFP dLNCHBIESS 15.259 5 0,009
dLNCVIVSFP dLNCONHOG 11.094 5 0,050
dLNCVIVSFP dLNINTVIV 7.689 5 0,174
dLNCVIVSFP ALL 41.638 15 0,000
dLNCHBIESS dLNCVIVSFP 11.907 5 0,036
dLNCHBIESS dLNCONHOG 18.562 5 0,002
dLNCHBIESS dLNINTVIV 47.422 5 0,000
dLNCHBIESS ALL 101,03 15 0,000
dLNCONHOG dLNCVIVSFP 55.705 5 0,350
dLNCONHOG dLNCHBIESS 77.547 5 0,170
dLNCONHOG dLNINTVIV 44.343 5 0,489
dLNCONHOG ALL 20,86 15 0,141
dLNINTVIV dLNCVIVSFP 45.878 5 0,000
dLNINTVIV dLNCHBIESS 64.607 5 0,000
dLNINTVIV dLNCONHOG 52.848 5 0,000
dLNINTVIV ALL 201,98 15 0,000
Nota: StataCorp V. 14.2
Los resultados muestran que para la diferencia logarítmica del volumen de crédito
de vivienda del sector financiero privado, existe causalidad de los rezagos del
crédito hipotecario del IESS-BIESS y del consumo de los hogares, mientras que la
variable interés de vivienda no es significativamente causal en sus rezagos sobre el
volumen de crédito de vivienda del SFP, según el criterio de Granger. En conjunto
todas las variables independientes si muestran causalidad según Granger sobre El
volumen de crédito de vivienda del SFP.
90
Existe también causalidad según el criterio de Granger de todas las variables sobre
la diferencia logarítmica del crédito Hipotecario del IESS-BIESS, y sobre la
diferencia logarítmica de la Tasa de Interés del segmento de Vivienda. La
información Estadística indica que no existe causalidad alguna de ninguna de las
variables independientes sobre la diferencia logarítmica del Consumo de los
Hogares.
91
4 CONCLUSIONES
En este trabajo se determinaron las principales variables macroeconómicas que
inciden en la variación del volumen de crédito de vivienda del sector financiero privado.
Se demostró a través del modelo econométrico de regresión lineal una correlación
significativa con las variables: volumen de crédito hipotecario del IESS-BIESS,
tasa de interés del segmento de vivienda, y consumo final de los hogares. En
conjunto estas variables explican el 54% del comportamiento del volumen de
crédito de vivienda del sector financiero privado de acuerdo a los resultados
obtenidos en el modelo econométrico de regresión específico.
La variación del volumen de crédito hipotecario del IESS-BIESS tiene una relación
negativa con la variación en el volumen de crédito de vivienda del sector financiero
privado. Esta relación negativa explica el desplazamiento en la oferta de créditos
en este segmento por parte del BIESS hacia las instituciones del sistema financiero
privado durante el periodo. Los resultados econométricos del modelo específico
indicaron que frente a un incremento de un punto porcentual en la variación del
volumen de crédito Hipotecario del IESS-BIESS, disminuye en 0,2% la variación
del volumen de crédito de vivienda del sector financiero privado.
La variación de la tasa de interés del segmento de vivienda tiene una relación
negativa con la variación en el volumen de crédito de vivienda del sector financiero
privado. Esta relación negativa indica que a medida que crece la tasa de interés de
este segmento de cartera crediticia, aumentará el volumen de créditos concedidos,
ocurre lo mismo en sentido contrario; a menor tasa de interés, mayor volumen de
créditos. Los resultados econométricos del modelo específico indican que ante un
incremento de un punto porcentual en la variación de la tasa de interés del segmento
de vivienda, la variación en el volumen de crédito de vivienda del sector financiero
privado disminuirá en un 5,9%.
La variación del consumo final de los hogares tiene una relación positiva con la
variación en el volumen de crédito de vivienda del sector financiero privado. Esta
relación positiva indica que el nivel de consumo de los hogares es un indicador de
expansión económica, en la cual las personas aumentan su nivel de consumo debido
92
a que su nivel de ingresos se incrementó o se prevé aumentos, por lo cual están en
condiciones de acceder a un crédito de vivienda. Los resultados econométricos del
modelo específico indican que ante un incremento de un punto porcentual en la
variación del consumo final de los hogares, la variación en el volumen de crédito
de vivienda del sector financiero privado incrementará en un 1,6%.
El modelo de vectores autorregresivos (VAR) se construyó por la simultaneidad
entre las variables que mostraron significancia en el modelo específico: volumen
de crédito hipotecario del IESS-BIESS, tasa de interés del segmento de vivienda,
consumo final de los hogares y volumen de crédito de vivienda del sector financiero
privado. Con esto se tomó en cuenta la incidencia de los rezagos de las variables en
conjunto. Para la elaboración del modelo VAR el nivel óptimo fue de 4 rezagos. El
modelo cumplió con los supuestos de normalidad en sus errores, no mostró
problemas de autocorrelación serial. Con lo cual se acepta que el modelo es estable
y estacionario, y por lo tanto está correctamente especificado.
Los resultados del modelo VAR muestraron que el volumen de crédito de vivienda
está explicado en un 51% por sus 4 rezagos y los 4 rezagos de cada una de las
variables: crédito hipotecario del IESS-BIESS, tasa de interés del segmento de
vivienda, consumo final de los hogares. El volumen de crédito de vivienda está
relacionado con su tercer y cuarto rezago de manera negativa. El volumen de crédito
hipotecario del IESS-BIESS además de influir de manera contemporánea, influye
en su tercer rezago de manera negativa. La tasa de interés del segmento de vivienda
influye únicamente de manera contemporánea. El consumo final de los hogares
además de su incidencia contemporánea, también incide en su cuarto rezago de
manera negativa.
La prueba de causalidad de Granger indica que en conjunto las variables volumen
de crédito hipotecario del IESS-BIESS, tasa de interés del segmento de vivienda, y
consumo final de los hogares presentan causalidad según Granger sobre el volumen
de crédito de vivienda del sector financiero privado. Las variables cartera vencida,
depósitos a la vista, producto interno bruto, gasto del gobierno e índice de actividad
económica no mostraron correlación en conjunto con el volumen de crédito de
vivienda del sector financiero privado, al no mostrar significancia estadística dentro
del modelo.
93
El volumen de crédito del segmento de vivienda del sistema financiero privado, ha
presentado grandes variaciones en la última década. En el 2009 empezó a decrecer
y perdió participación dentro de este segmento de crédito, debido la creación del
BIESS que para el 2013 ocupaba el 66% de la cartera de crédito de vivienda. A
partir del 2009, año de creación del Banco del Instituto Ecuatoriano de Seguridad
Social, esta institución ha logrado posicionarse en el mercado de oferta crediticia
en un 51%, con el objetivo de canalizar el ahorro nacional de los afiliados hacia el
desarrollo productivo del país .El Sistema financiero Privado ha ido recuperando de
a poco la cuota de mercado de este tipo de crédito, pero dentro sus instituciones, las
Mutualistas han sido las más afectadas, llegando a ocupar en el 2017 una
participación del 0,76% dentro del total de crédito del Sistema Financiero Privado
El volumen de crédito de vivienda otorgado por las instituciones que forman parte
del Sistema Financiero Privado, está expuesto a diferentes factores
macroeconómicos exógenos. De las variables que mostraron incidencia en la
variación de la cartera crediticia de vivienda, sólo la tasa de interés la pueden
controlar las instituciones financieras. La modificación de esta variable, tasa de
interés, es la principal herramienta con la que cuentan los bancos privados,
mutualistas y cooperativas de ahorro y crédito para para incrementar el volumen de
su oferta de crédito de vivienda, a través de tasas de interés bajas.
94
BIBLIOGRAFÍA
Argondaña, A. (1990). El pensamiento económico de Milton friedman. Barcelona:
IESE Business School.
Armal, A. D. (2017). Gasto Gubernamental y Crecimiento. Master In Managment,
2.
Asamblea Nacional del Ecuador. (2012). Ley Orgánica para la Regulación de los
Créditos para Vivienda y Vehículos. Quito: Registro Oficial, Suplemento
732.
Asociación de Bancos del Ecuador. (12 de Junio de 2018). Asociación de Bancos
del Ecuador. Obtenido de
http://www.asobanca.org.ec/publicaciones/evoluci%C3%B3n-de-la-banca
BCE. (25 de Mayo de 2018). Banco Central del Ecuador. Obtenido de
https://www.bce.fin.ec/index.php/component/k2/item/761-sector-
monetario-y-financiero
BCE. (25 de Mayo de 2018). Banco Central del Ecuador. Obtenido de Información
Estadística Mensual:
https://contenido.bce.fin.ec/home1/estadisticas/bolmensual/IEMensual.jsp
BIESS. (2012). BIESS. Recuperado el 03 de 06 de 2018, de BIESS nuestra
institucion: https://www.biess.fin.ec/nuestra-institucion/historia
Calvo, A., Parejo, J., Rodríguez, L., & Cuervo, Á. (2014). Manual del Sistema
Financiero. Madrid: Ariel, economía y empresa.
Catalán, H. (2016). Econometría y Análisis de Políticas Fiscales: Especificación
de los Modelos VAR. México: CEPAL.
Cobo, T. (2006). Régimen Jurídico de los Bienes. Madrid: El Consultor.
Constitución de la República del Ecuador. (2008). Montecristi: Registro Oficial.
Duesenberry, J. (1967). Renta, Ahorro y Teoría del Comportamiento del
Consumidor. Madrid: Alianza Editorial.
Echavarren, M. (2011). Del negocio inmobiliario a la industria inmobiliaria. New
York: Libros de Cabecera.
Fabozzi, F., Modigliani, F., & Ferri, M. (1996). Mercados e instituciones
financieras. México: Prentice-Hall.
95
Fisher, I. (1920). The purchasing power of money: its determination and relation
to credit interest and crises assistes. New York: Macmillan Company.
Friedman, M. (1985). Una Teoría de la Función de Consumo. Madrid: Alianza
Universidad.
Gamboa, E. (2016). Una mirada al mercado inmobiliario de Ecuador. Ekos, 193.
Gladis, C. V. (2008). Manual sobre la medicion de la economia no observada. lima:
Andestal.
Granger, C. (Agosto de 1969). Investigating Causal Relations by Econometric
Models and Cross-spectral Methods. Econometrica, 37(3), 422-428.
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Econometría. México: Mc Graw Hill.
Guo, K., & Stepanyan, V. (2011). Determinants of Bank Credit in Emerging Market
Economies. IMF Working Paper, 20.
Gutiérrez, A. M. (11 de Febrero de 2006). Crisis Financiera. Obtenido de
http://hoy.com.do/que-factores-economicos-los-afectan/
Hume, D. (1752). Discursos Politicos. Londres.
INEC. (2010). Censo Nacional de Población y Vivienda. Quito: Instituto Nacional
de Estadísticas y Censos.
INEC. (2010). Manual para el censo de población y vivienda. Manual Descriptivo,
Instituto Nacional de Estadísticas y Censos - Secretaria Nacional de
Planificación SENPLADES, Estadísticas Sociodemográficas.
INEC. (2014). Composición de los hogares ecuatorianos. Quito: Análisis de
estadísticas demográficas.
Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social. (2017). Listado de Procesos Coactivos
para riesgos Grie 2017. Quito: IESS-BIESS.
Jara, H. (1983). Clasificación de Bienes Muebles e Inmuebles. Madrid: Universidad
Rioja.
Kahneman, D. (1979). Prospect Theory: An Analysis of decision under Risk.
Econometrica, 47(2), 263-292.
Keynes, J. M. (1936). Tería genaral de la ocupación, el interés y el dinero.
Cambridge: Royal Economic Society.
Leiva, R. E. (2001). BANCA COMERCIAL. San José, Costa Rica: Universidad
Estatal a distancia, San José, Costa Rica, 2001.
LOISF. (2014). Ley Orgánica de Instituciones del Sistema Financiero. Quito.
96
Lütkepohl, H. (2005). New Introduction to Multiple Time Series Analysis. San
Domenico, Italia: Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
Mahía, R. (2006). Breve apunte sobre la esrtimacion de los parametros MCO y
maxima verosimilitud. En R. Mahía, Breve apunte sobre la esrtimacion de
los parametros MCO y maxima verosimilitud (págs. 1-2-3-4-5).
Mares, A. I. (2009). Introduccion a las Finanzas. Cartagena de Indias : ISBN-13:
978-84-693-1877-5.
Martínez, A., & Rebuge, E. (2007). Una aplicación de la metodología VAR al
ámbito del marketing periodístico: el caso de la promoción de ventas .
Coruña: Universidad de A Coruña.
MIDUVI. (2018). Tercera conferencia de las Naciones Unidas sobre la VIvienda y
el Desarrollo Urbano Sostenible Habitat III. Quito: Subsecretaría de
Hábitat y Asentamientos Humanos - SHAH.
Molina, C. M. (2002). Bancos, Adiministracióncrédito y análisis de estados
financieros. Guayaquil: UEES.
Molina, J. H. (2007). Economía Siglo 21: Capital de Asociación de Mercado.
Quito: Editorial El Conejo.
Monchón, F. (2005). Economía: Teoría y Política. México: McGraw-Hill.
Moreno Quishpe, A. R. (2015). Análisis de los Factores Macroeconómicos que
determinan la Calidad de la Cartera de los Créditos Hipotecarios en el
Sistema Bancario Peruano 2003 - 2013. Lima: Universidad Nacional de
Ingeniería.
Naciones Unidas. (2010). Metodología para la estandarización de conceptos.
Bogotá: DANE.
Novales, A. (2014). Modelos vectoriales autoregresivos (VAR). Madrid:
Universidad Complutense.
Ocaña, F. (2004). Predicción Económica y Empresarial. Granada: Universidad de
Granada.
Palomino, M. (19 de 04 de 2016). Modelo Durbin watson.
Parkin, M., Esquivel, G., & Muñoz, M. (2007). Macroeconomía. México: Pearson
Education Inc.
97
Prado, J. J. (22 de Marzo de 2016). El Comercio. Obtenido de
https://www.elcomercio.com/datos/economia-bancos-ecuador-depositos-
creditos.html
Rozas. (09 de 07 de 2018). Aula. Obtenido de http://www.eumed.net/libros-
gratis/2010c/720/SUPESTOS%20DE%20MINIMOS%20CUADRADOS
%20ORDINARIOS.htm
Salgado, S. (Octubre de 2015). Determinantes macroeconómicos del crédito en el
sistema inanciero del Ecuador 2005 – 2014. Tesis de pregrado. Quito,
Pichincha, Ecuador: Pontificia Universidad Católica del Ecuador.
SB. (16 de Mayo de 2018). Superintendencia de Bancos del Ecuador. Obtenido de
http://estadisticas.superbancos.gob.ec/portalestadistico/efinanciera/?page_i
d=38
Sepúlveda, C. (2004). Diccionario de referencias y concepciones económicas.
Santiago de Chile.
Serrano, A., Carazo, J. L., & Calvo, J. (2007). Impacto de los cambios
sociodemográficosy macroeconómicos en los mercados de crédito al
consumo e hipotecarios. Madrid: Management Solutions.
Superintendencia de Bancos. (2011). Profundización financera de la
microempresa. Quito: DIrección Nacional de Estudios.
Superintendencia de Bancos. (2017). Normas Generales para las Instituciones del
Sistema Financiero. Quito: Superintendencia de Bancos.
Urquizu, C. O. (2009). Economia Fiscal. Plural.
Weisbrot, M., Johnston, J., & Merling, L. (2017). Una década de reformas: politcas
macroeconomicas y cambios institucionales en Ecuador y sus resultados.
America Latina, 1.
98
Apéndice A: Aspectos Legales
La constitución, como carta magna vigente en la República del Ecuador desde 2008.
Es la fuente de autoridad jurídica, la misma fue creada por la Asamblea Nacional
Constituyente del Ecuador de 2007-2008. Reemplazo la Constitución de 1998 y fue
creada desde el 30 de noviembre de 2007 al 24 de Julio del 2008, entro en vigor el
20 de Octubre del 2008 (Constitución de la República del Ecuador, 2008).
Sección sexta, relacionada con Hábitat y Vivienda expresa el Art. 30 y Art. 31 como
fundamentos importantes para la presente investigación. Los mismos mencionan:
Las personas tienen derecho a un hábitat seguro y saludable, y a una vivienda
adecuada y digna, con independencia de su situación social y económica. (…)
Las personas tienen derecho al disfrute pleno de la ciudad y de sus espacios
públicos, bajo los principios de sustentabilidad, justicia social, respeto a las
diferentes culturas urbanas y equilibrio entre lo urbano y lo rural. El ejercicio
del derecho a la ciudad se basa en la gestión democrática de ésta, en la función
social y ambiental de la propiedad y de la ciudad, y en el ejercicio pleno de la
ciudadanía (Constitución de la República del Ecuador, 2008, pág. 128)
Menciona en su sección sexta, Política monetaria, cambiaria, crediticia y financiera.
La Constitución de la República del Ecuador (2008) menciona en el artículo 302
lo siguiente:
Promover niveles y relaciones entre las tasa de interés pasivas y activas que
estimulen el ahorro nacional y el financiamiento de las actividades
productivas, con el propósito de mantener la estabilidad de precios y los
equilibrios monetarios en la balanza de pagos. (p.148)
El Banco Central del Ecuador (BCE), como función describe monitorear el
cumplimiento de la tasa de interés, aprobadas por la Junta de Regulación Monetaria
y Financiera, siendo ésta la siguiente categoría a la cual el sistema crediticio debe
regirse.
La Junta de Regulación Monetaria y Financiera define los niveles de crédito, tasas
de interés, reservas de liquidez, encaje y provisiones aplicables a las operaciones
99
crediticias, financieras, mercantiles y otras, que pueden definirse tanto por
segmentos, actividades económicas, entre los criterios más importantes.
Según las definiciones emitidas por la Juntas de Regulación Monetaria y
Financiera, la tasa de interés activa o de colocación es la tasa que cobran las
entidades financieras por los préstamos otorgados a las personas naturales o
empresas, y la tasa pasiva o de captación es la tasa que pagan las entidades
financieras por el dinero captado a través de depósitos de ahorros. (JRMF) El
margen entre la tasa activa y pasiva en el sistema financiero ecuatoriano representa
la utilidad de la intermediación, o Spread bancario.
La Superintendencia de Bancos regula, vigila, controla el cumplimiento de las
disposiciones de la Junta de Regulación Monetaria y Financiera, además de los
códigos emitidos por la misma, por parte de las instituciones financieras tanto
públicas como privadas en Ecuador.
Corporación de Seguros de Depósitos, Fondo de Liquidez y Fondo de Seguros
Privados, mediante su Art. 80 COMF determina relación entre el sistema financiero
y los productos crediticios. Fondo de Seguros Privados determina la cobertura de
los asegurados del sector público y privado que tengan pólizas vigentes. La
creación, constitución y finalidad del BIESS lo podemos fundamentar en la
Resolución 587, la misma el 11 de mayo del 2009, entró en vigencia. En la presente
investigación se cita La Ley Orgánica de Administración Financiera y Control,
apoya la investigación con un sin número de artículos, menciona delegados de
funciones específicas para el monitoreo y regulación de actividades financieras,
como normas, entre otras. (LOAFC, 2007).
100
Apéndice B: Base de Datos de Variables Macroeconómicas
Tabla 33. Variables macroeconómicas trimestrales. Periodo 2008 - 2017
Periodo Crédito
Vivienda
Crédito
Hipotecari
o BIESS
Tasa Interés
Vivienda
Cartera
Vencida
Depósitos a
la vista PIB
Consumo
Hogares
Gasto
Gobierno IDAEC
2008.I 151,05 3,85 12,33 1.033,11 4.915,82 13.203,59 8.504,23 1.507,87 102,09
2008.II 186,11 5,23 11,40 998,30 5.258,41 13.437,96 8.702,40 1.533,77 93,76
2008.III 210,92 6,48 10,97 1.012,46 5.473,72 13.689,24 8.843,86 1.567,41 106,02
2008.IV 201,27 10,89 11,00 1.039,71 5.797,12 13.919,63 8.944,37 1.582,30 111,83
2009.I 126,03 21,35 11,06 1.144,79 5.096,03 13.721,20 8.684,32 1.649,25 96,29
2009.II 114,96 50,44 11,16 1.158,99 5.069,42 13.663,73 8.580,61 1.694,03 100,62
2009.III 140,97 97,27 11,17 1.179,90 5.095,48 13.579,51 8.624,85 1.763,78 107,84
2009.IV 154,65 84,31 11,11 1.134,69 5.876,76 13.593,30 8.758,63 1.803,20 115,39
2010.I 140,02 78,97 10,80 1.204,74 6.378,38 13.729,82 9.114,07 1.775,08 109,51
2010.II 170,79 95,09 10,53 1.179,70 6.485,78 13.946,26 9.262,43 1.770,70 100,85
2010.III 174,66 122,91 10,56 1.225,82 6.774,51 14.175,89 9.392,45 1.806,52 102,57
2010.IV 186,01 129,86 10,48 1.174,56 7.125,90 14.629,09 9.551,68 1.861,21 109,24
2011.I 161,84 156,21 10,55 670,95 7.682,44 14.790,36 9.628,35 1.873,44 123,17
2011.II 184,51 191,96 10,50 662,19 7.737,91 15.176,74 9.766,59 1.975,90 125,07
2011.III 160,51 190,22 10,54 721,68 7.797,10 15.409,10 9.884,93 1.969,33 128,70
2011.IV 150,03 228,02 10,53 707,79 7.849,74 15.548,86 9.954,77 2.022,22 131,85
2012.I 122,19 220,29 10,60 837,72 8.779,76 15.798,59 9.925,29 2.126,92 139,34
2012.II 141,08 222,78 10,82 894,78 8.548,29 16.072,84 10.092,71 2.132,93 141,40
2012.III 157,13 244,08 10,92 947,60 8.623,04 16.196,96 10.142,98 2.180,25 143,28
2012.IV 134,41 248,63 10,93 933,00 9.533,20 16.294,04 10.200,90 2.272,00 175,96
2013.I 104,49 265,20 10,93 1.155,81 9.453,27 16.458,71 10.294,95 2.352,23 149,83
2013.II 132,00 267,37 10,94 1.088,65 9.316,61 16.802,24 10.526,38 2.401,80 145,94
2013.III 147,26 290,87 10,89 1.131,11 9.560,28 17.131,62 10.535,79 2.433,48 146,62
2013.IV 164,43 277,65 10,87 1.005,26 10.494,46 17.153,56 10.585,16 2.422,26 173,72
2014.I 134,93 253,89 10,89 1.205,74 10.177,08 17.096,08 10.491,50 2.402,51 142,02
2014.II 159,57 260,83 10,81 1.217,05 10.537,72 17.494,06 10.734,87 2.568,54 135,66
2014.III 182,94 352,91 10,70 1.246,20 11.408,95 17.736,02 10.912,66 2.596,10 153,56
2014.IV 168,91 322,94 10,76 1.114,16 11.262,97 17.779,20 10.949,82 2.685,18 172,97
2015.I 170,67 288,68 10,76 1.304,63 11.001,62 17.816,05 10.991,12 2.650,69 158,11
2015.II 182,38 289,91 10,61 1.325,85 10.522,66 17.537,77 10.800,26 2.630,54 156,11
2015.III 145,53 306,45 10,77 1.429,21 9.642,37 17.492,23 10.700,90 2.634,21 164,51
2015.IV 113,08 289,62 10,87 1.344,29 8.653,86 17.328,63 10.556,97 2.556,36 179,42
2016.I 107,28 252,19 10,90 1.665,53 9.460,98 17.094,72 10.310,75 2.552,17 181,62
2016.II 123,55 266,65 10,91 1.507,20 10.083,72 17.240,45 10.248,43 2.580,46 159,19
2016.III 139,12 245,85 10,88 1.536,04 10.575,05 17.233,97 10.371,30 2.562,53 163,39
2016.IV 152,36 257,41 10,84 1.315,80 11.404,54 17.499,32 10.554,51 2.598,21 166,49
2017.I 147,76 194,34 10,62 1.466,63 12.306,18 17.558,80 10.649,86 2.630,57 146,52
2017.II 195,91 214,20 10,59 1.421,89 12.085,65 17.757,79 10.813,32 2.654,76 161,30
2017.III 238,15 224,76 10,52 1.410,47 11.232,51 17.803,38 10.923,03 2.686,09 154,52
2017.IV 229,34 218,29 10,52 1.267,33 12.019,34 18.019,27 11.145,50 2.710,58 174,57
Nota: Montos en millones de dólares
101
Apéndice C: Cuadros de Salida del Programa STATA.
Figura 25. Modelo Auxiliar 1
Nota: StataCorp V. 14.2
Figura 26. Modelo Auxiliar 2
Nota: StataCorp V. 14.2
102
Figura 27. Modelo Auxiliar 3
Nota: StataCorp V. 14.2
Figura 28. Modelo Específico
Nota: StataCorp V. 14.2
103
Figura 29. Modelo Autorregresivo
Nota: StataCorp V. 14.2
Figura 30. Elección Óptima de Rezagos
Nota: StataCorp V. 14.2
Figura 31. Prueba del Multiplicador de Lagrange
Nota: StataCorp V. 14.2
104
Figura 32. Pruebas de Normalidad
Nota: StataCorp V. 14.2
Figura 33. Modelo VAR
Nota: StataCorp V. 14.2
105
Figura 34. Test de Causalidad Granger
Nota: StataCorp V. 14.2