Modelo predictivo de quiebra bancaria : el caso Ecuador

Abstract

En todo sistema económico, la quiebra de una firma indica una mala asignación de los recursos productivos. La predicción de las quiebras o las dificultades financieras, sin importar el motivo que las provoca, puede ayudar a reducir el período de tiempo durante el cual, las firmas sufren las consecuencias negativas de su futura quiebra y también la pérdida de recursos materiales que siempre está asociada con ellas. El significado de las expresiones “riesgo de quiebra” (default) o “dificultades financieras” (financial distress) no es fácil de precisar, aunque en general se concuerda en que una firma experimenta dificultades financieras o tiene riesgo de quebrar cuando se observa alguno de los hechos que caracterizan a un “estado de cesación de pagos”, como incumplimiento en los servicios de obligaciones o bonos emitidos, no desembolso de los dividendos a las acciones preferidas o interrupción en el pago a los proveedores. Sin embargo, este trabajo no intenta discutir esos términos sino estimar la probabilidad que tienen las empresas de un sector determinado, en este caso Entidades Financieras, de acercarse o llegar a una situación de quiebra en función de la información que proporcionan algunos indicadores financieros importantes sobre su comportamiento. Durante los últimos siete años el Sistema Bancario de Ecuador sufrió la peor crisis del siglo, 17 Bancos quebraron cerrando sus puertas para siempre. Las causas son diversas; desconfianza, especulación, fuga de capitales, crisis internacional y la creciente incertidumbre, entre otros. El presente trabajo desarrolla un modelo econométrico capaz de predecir con anticipación en qué momento una Entidad Bancaria puede presentar dificultades financieras que la lleven a la quiebra, reduciendo así los altos costos, directos e indirectos, que genera este proceso. Se utilizó un modelo Probit, (modelo de regresión con variable dependiente binaria) el cual calcula la probabilidad que tienen las empresas de quebrar en función de diversas variables explicativas, que en este caso corresponden a coeficientes o ratios financieros que resumen la situación económico – financiera de los Bancos a considerar, entre ellos se utilizaron indicadores relacionados al área de Manejo, Activos, Capital, Riesgo y Resultados Operativos. Los criterios para escoger el modelo fueron esencialmente el obtener un Pseudo R2 y un Indice de Eficiencia lo más alto posible. El modelo utilizado fue: Yi = + M3*1 + C2* 2 + R2* 3 + O2* 4 + i, donde Yi es una variable dummy que toma el valor 1 si la empresa quebró y cero de lo contrario. Las variables explicativas son Activos Productivos/Pasivos con costo (M3), Cartera vencida/Capital mas reservas (C2), Intereses Pagados/Pasivo con costo (R2), Margen bruto financiero más ingresos ordinarios/Activos productivos promedio (O2), con las que se obtuvo un Pseudo R2 de 89.14% y un Indice de Eficiencia de 96.7%.