Aproximaciones al análisis del Riesgo Sistémico. Aplicaciones para Ecuador

Universidad de Sevilla Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales Máster en Consultoría Económica y Análisis Aplicado Curso 2021 – 2022 Aproximaciones al análisis del Riesgo Sistémico. Aplicaciones para Ecuador Por: Thalía Alejandra Álvaro Cárdenas Tutoras: María Josefa Vásquez Cueto María del Patrocinio Fernández Geniz Sevilla – España, 2022 Agradecimientos Agradezco a la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad de Sevilla por abrirme las puertas y por los excelentes catedráticos de quienes me llevo valiosos conocimientos y a mis tutoras quienes con su determinación, conocimiento, orientación y fraternidad guiaron a buen recaudo y con mucho cariño la elaboración de la investigación; A Dios y a la vida, por la oportunidad y por mostrarme que las cosas se materializan en el momento exacto que debían hacerlo; Un especial agradecimiento a mi compañero de vida que sin su apoyo incondicional y motivación continua nada de esto hubiese sido posible; A Dante por ser la personita que inspira cada una de mis metas; A mis padres y hermana que son los cimientos de la persona que soy hoy y que sin ellos este sueño no se hubiese materializado; Este camino que culmina con la presente investigación es el resultado de un sinfín de acontecimientos que poco tuvieron que ver con lo académico, sino más bien, con el amor; Gracias infinitas. Resumen La investigación realizada busca identificar la relación entre el riesgo sistémico de la economía ecuatoriana, determinado a través de variables financieras, y los efectos en los factores macroeconómicos que incluyen a las variables representativas de los diferentes sectores económicos adaptados a la realidad ecuatoriana analizados en un periodo temporal de 9 años. El análisis propuesto se desarrolló en dos etapas que incluyen medir el riesgo sistémico en Ecuador basado en el riesgo en los principales indicadores financieros a través de la metodología CAMEL, a partir de este acercamiento se definieron los periodos que fueros críticos en Ecuador. En una segunda etapa se presenta un modelo económico de riesgo sistémico que puede ser usado como instrumento de alerta temprana para poder monitorear la evolución y poder mitigar los efectos que podría tener una crisis en el país. En la medición se estimó la capacidad de predicción de cada una de las variables elegidas a partir de una batería de variables preseleccionadas. La evidencia empírica de este trabajo mostró la estrecha relación que existe entre el sector financiero de la economía con el resto de los sectores tomando especial importancia el sector externo y el sector fiscal dada la realidad coyuntural del país los resultados se ajustan a esta. Palabras clave: Riesgo sistémico, variables macroeconómicas, variables financieras Clasificación JEL: E00, E10 Abstract The research aims to identify the relationship between systemic risk in the Ecuadorian economy, determined through financial variables, and the effects on macroeconomic factors that include the representative variables of the different economic sectors adapted to the Ecuadorian reality analyzed over a 9-year period. The proposed analysis was developed in two stages that include measuring the systemic risk in Ecuador based on the risk in the main financial indicators through the CAMEL methodology, from this approach the periods that were critical in Ecuador were defined. In a second stage, an economic model of systemic risk is presented which could be used as an early warning instrument to monitor the evolution and mitigate the effects a crisis could have on the country. In the measurement, the predictive capacity of each of the chosen variables was estimated from a battery of pre-selected variables. The empirical evidence of this work showed the close relationship that exists between the financial sector of the economy with the rest of the sectors, especially the external sector and the fiscal sector, given the conjunctural reality of the country, the results are adjusted to this. Key Words: Systemic risk, macroeconomic variables, financial variables JEL Classification: E00, E10 ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN 5 2. RIESGO SISTÉMICO 6 2.1. ¿POR QUÉ ES IMPORTANTE MEDIR EL RIESGO SISTÉMICO? 6 2.1.1. DEFINICIÓN DE RIESGO SISTÉMICO 8 2.1.2. LA ECONOMÍA VISTA DESDE UNA ÓPTICA SISTÉMICA 9 2.2. LA ECONOMÍA ECUATORIANA Y EL RIESGO SISTÉMICO 12 3. METODOLOGÍA 14 3.1. ELECCIÓN DE INDIVIDUOS 14 3.2. METODOLOGÍA CAMEL 17 3.2.1. ELECCIÓN DE INDICADORES POR COMPONENTE CAMEL 17 3.2.2. SISTEMA DE RANKING DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS BAJO LA METODOLOGÍA CAMEL 21 3.3. VARIABLES PREDICTIVAS DE PERIODOS DE CRISIS. 26 3.3.1. ANÁLISIS DESCRIPTIVO Y EXPLICATIVO DE LAS VARIABLES CONSIDERADAS 26 3.3.2. MODELO DE ANTICIPACIÓN DE EVENTOS CRÍTICOS CON LAS VARIABLES ELEGIDAS 37 3.3.3. RESULTADOS 42 4. CONCLUSIONES 43 BIBLIOGRAFÍA 46 ANEXOS 48 GLOSARIO DE TÉRMINOS 50 Aproximaciones al análisis del riesgo sistémico. Aplicaciones para Ecuador 5 1. Introducción En las últimas décadas, el sistema bancario ha ganado un espacio cada vez más grande en la realidad de los hogares, corporaciones y gobiernos; es decir, el sistema financiero es una arteria vital en cuanto a la circulación de capitales de la economía real. En este sentido, el crecimiento acelerado de la economía, el crecimiento de mercados paralelos y auxiliares del sistema bancario, la puesta en marcha de nuevos proyectos, el crecimiento del sector de vivienda, entre otros, no tendría el mismo tamaño e importancia que tienen hoy en día de no ser por el papel de intermediación que juega el sistema financiero en el desarrollo económico mundial. Por tanto, la importancia del sistema bancario de una economía radica en el papel que este desempeña como vía de transmisión de recursos y colocación de fondos, pero también de riesgos y posibles eventos de crisis en el sistema. Al ser un actor con tal repercusión para el resto de sectores económicos, se vuelve imprescindible que la actividad financiera se encuentre regulada bajo los parámetros más convenientes y rigurosos para la economía como conjunto, y al mismo tiempo es necesario que la supervisión del sistema sea continua y cercana, con la meta de evitar posibles eventos sistémicos que conduzcan al colapso de la economía. Para ejemplificar la importancia del riesgo diseminado a otros sectores económicos o riesgo sistémico es prudente rememorar los años 2007-2008 de crisis originada en el sector financiero-bancario, donde el contagio entre instituciones tuvo un papel protagonista y logró paralizar a los demás sectores económicos de la economía estadounidense y además tuvo una rápida difusión hacía otros continentes, Europa o Asia y de una manera u otra al planeta, en general (Tram & Hoai, 2021). El riesgo acontecido durante esta crisis, donde el groso del sistema financiero, incluyendo mercados de seguros y valores e instituciones fueron simultáneamente sometidos a altos niveles de estrés puede ser descrito como riesgo sistémico. En síntesis, el riesgo sistémico no solo impacta en los mercados financieros, sino también en la economía real como un todo debido principalmente a decrecimientos en la oferta de capital y aumento en los costos de capital (Patro, Qi, & Sun, 2013). Es así como, a partir de esta crisis de impacto global y del entendimiento y relevancia del riesgo sistémico, los líderes mundiales, foros de estabilidad financiera, así como autoridades locales, cambiaron la toma de decisiones, de las regulaciones entorno al sector financiero y del análisis individualizado y desconectado se pasó hacia el análisis sistémico, considerando el nivel de conexión que existe hoy en día entre naciones, continentes y a nivel global. A partir 6 de este punto de la historia mundial, el riesgo sistémico y las maneras de mantenerlo bajo control se han convertido en un tema fundamental en materia de regulación. En un trabajo conjunto entre la Junta de Estabilidad Financiera (FSB, por sus siglas en inglés) y el Fondo Monetario Internacional (FMI) lideraron la elaboración de modelos de alerta temprana y de monitoreo de riesgo sistémico con el objeto de garantizar, en cierto modo, diversas herramientas que permitieran identificar, medir y mitigar eventos de crisis que pudiesen llegar a alcanzar dimensiones sistémicas. Si se mira más detenidamente y se pasa de lo macro a lo micro, cada uno de los distintos países del mundo son candidatos en cualquier momento de su historia y de manera cíclica a sufrir momentos de contracción y/o recesión económica, que pueden desarrollarse a la par o como consecuencia de una crisis del sistema bancario, por lo que es importante vincular tanto las variables macroeconómicas y las variables financieras para encontrar herramientas que ayuden a las autoridades a contar con insumos para prever eventos complejos, como lo es un evento sistémico, o actuar con prontitud para evitar consecuencias con impactos profundos en los ámbitos económicos y sociales del país. En este sentido, el objetivo del presente estudio es proponer una herramienta de análisis económico que permita identificar las principales variables del sector bancario y vincularlas con variables macroeconómicas con el objeto de encontrar relaciones que faciliten la identificación de eventos de crisis, riesgo sistémico y permitan un pronto actuar de las autoridades pertinentes. En específico el trabajo estará centrado en la economía de Ecuador, sin embargo, la herramienta puede adaptarse a realidades de distintos países. 2. Riesgo Sistémico 2.1. ¿Por qué es importante medir el riesgo sistémico? En los inicios del siglo XXI específicamente cinco años antes de la crisis financiera global, la mayoría de economistas consideraban que los agregados macroeconómicos cuyos cimientos eran las elecciones individuales racionales de los agentes y basados en la premisa que los mercados son eficientes y se autorregulan por lo que se creía que tenían la habilidad de disolver cualquier desvío de niveles óptimos y racionales por lo que concluían que las futuras recesiones que se presentasen serian ligeras y sin llegar a tener afectaciones como la vivida en la década de 1930 (Torrero, 2018). Una crisis en el sector inmobiliario originada tras una especulación de dimensiones increíbles simplemente tomó por sorpresa a la mayoría de analistas económicos de la época. Aproximaciones al análisis del riesgo sistémico. Aplicaciones para Ecuador 7 Es así como años después de la crisis y todos sus efectos a corto y largo plazo que dejó consigo, todos los hacedores de política económica, organismos multilaterales y analistas del sector financiero y bancario se preguntaban qué fue lo que no vieron que dio paso a tal derrumbe de la economía global, consecuentemente las palabras del presidente de la Reserva Federal de Nueva York resumen lo que se quedó por fuera años, meses y días antes de la crisis financiera global: “No previmos que la caída de los precios de la vivienda por si solos pudiesen dar lugar a impagos generalizados de hipotecas que provocaran problemas en el sistema bancario, porque no examinamos la posibilidad de que los temores asociados a las hipotecas subprime y la caída general de los precios de la vivienda pudieran originar un pánico financiero clásico, seguido de un desplome en la riqueza de las familias y un colapso general de la economía”. Cita recuperada de (Torrero, 2018). Una vez interiorizadas las palabras del párrafo anterior es evidente, hasta cierto punto, que lo que hizo falta fue una visión global, del todo, integrada y conectada tal como lo es la economía en la vida real y es ahí donde el riesgo sistémico toma notabilidad, ya que se torna claro que es necesario considerar el riesgo inminente que se genera al interactuar varios agentes a la vez con distintos objetivos cada uno y las miles de interconexiones que se crean, con el fin de mitigar al máximo posible la posibilidad que una crisis como la del 2008 se vuelva a presentar. En este sentido, la evaluación del riesgo sistémico como herramienta de política económica es el conjunto de ítems disponibles y no usados que pudieron atenuar los efectos de la crisis financiera de los años 2007- 2008, factores como: la interconectividad de los diferentes sectores de la economía, la acumulación de riesgos por las entidades financieras y, si hilamos más fino, la gran dependencia que tenían los agentes financieros unos con otros y del mismo modo con las calificadoras de riesgo y el sector de seguros. Lo que hoy resulta evidente en su momento nadie pudo identificarlo y lo que pasó después es totalmente conocido (Torrero, 2018). Desde la post crisis hasta la actualidad la importancia de monitorear y evaluar todo desde un punto de vista sistémico, como una cadena intrínseca que si uno de sus engranajes llegase a fallar pues la cadena lo haría en su conjunto, es de total relevancia y mandatorio para preservar la economía local y global y mitigar los riesgos sistémicos que podrían llegar a materializarse durante un evento de crisis sistémica. El riesgo sistémico tuvo sus inicios investigativos al principio de los años 1990 a través de la Corporación Federal de Seguros de Depósitos (FDIC), por sus siglas en inglés, en el año 1991 (Patro, Qi, & Sun, 2013). Desde entonces, el riesgo sistémico ha sido vigorosamente investigado y en el siguiente acápite se busca hacer una aproximación lo suficientemente 8 acertada de las principales definiciones de lo que conlleva el riesgo sistémico y los matices que pueden existir entre estas. 2.1.1. Definición de riesgo sistémico En cada uno de los desarrollos teóricos respecto a riesgo sistémico no existe algún consenso entre autores sobre la definición de riesgo sistémico, así como su medición. Este problema de tener varios enfoques y distintas mediciones de riesgo sistémico dificulta la medición, discrecionaliza las políticas regulatorias, e impide detectar adecuadamente las probabilidades de ocurrencia de un evento de crisis. Por ello, y con el fin de comprender el fin de la presente investigación, es necesario especificar qué se entiende por riesgo sistémico y en qué situaciones es imprescindible su monitoreo y medición. En los últimos años diversos autores, así como distintos organismos, proponen una serie de definiciones de riesgo sistémico, que giran en torno al mismo propósito de medición sistémica, estas las sintetizamos a continuación: Para (Girón, 2000) el riesgo sistémico es una suerte de efecto dominó que contempla la posibilidad de que el fallo de algún intermediario financiero, que tiene una participación relevante entre sus similares, desencadene desequilibrios o quiebras (llevándolo a un punto más abrupto) en el sistema financiero y que, a su vez, dada a la interconexión entre sectores la vulnerabilidad, sea contagiado al resto de la economía. Por su parte Bourguinat (2000) define al riesgo sistémico como: “La eventualidad de que aparezcan estados económicos en los cuales las respuestas racionales de los agentes individuales a los riesgos que perciben, lejos de conducir a una mejor distribución de los riesgos por diversificación, aumentan la inseguridad general. En estas condiciones, se asiste a fenómenos de contagio o propagación generalizados que llevan a todo el sistema económico a la catástrofe”. El autor Guillen (1997) explica la dinámica del riesgo sistémico partiendo como origen en la incertidumbre en cuanto a ciertos precios, como al tipo de cambio o tasas de interés y precios de los activos, y dicha incertidumbre genere particularidades en el comportamiento de los agentes que no se apega a la racionalidad de la que tanto se habla. Dichos comportamientos se convierten en vectores de inestabilidad creciente y pueden desencadenar en una crisis financiera generalizada. La Superintendencia de Bancos de Ecuador (2020) menciona dos fuentes como las principales para entender el riesgo sistémico: Aproximaciones al análisis del riesgo sistémico. Aplicaciones para Ecuador 9 Por un lado, se refiere al hecho de que las entidades financieras tienden a sobreexponerse al riesgo en momentos de picos del ciclo financiero y hacer extremadamente adversar al riesgo en las partes valle del ciclo financiero. Por otro lado, se refiere al hecho de que los bancos individualmente no consideran los efectos de sus decisiones en el resto del sistema financiero. Asimismo, se menciona que existen 2 tipos de riesgos sistémicos. Está el riesgo de que un shock en el sistema financiero cause que un conjunto de instituciones deje de funcionar regularmente al mismo tiempo y está el riesgo de que la quiebra de un número pequeño de instituciones se transmita a otras a través de relaciones o vínculos que mantienen entre instituciones (SB, 2020). VanHoose (2011) por su parte logró identificar cuatro factores claves que maximizan la posibilidad de que un evento sistémico se materialice: encajes de bancos fraccionarios, información asimétrica, la posibilidad de que los bancos participen en estratégicas correlacionadas, conociéndolo o no, y las externalidades que existen en los diversos mercados financieros. Una vez recopiladas las diversas definiciones de riego sistémico desarrolladas en los párrafos anteriores, se puede sintetizar al riesgo sistémico como: la probabilidad inminente que, por hechos endógenos o exógenos a la economía el fallo de un participante o sector económico no pueda ser mermado a tiempo y los efectos de desequilibrio y pérdidas se contagien en cadena a otros sectores de la economía impactando a su vez a variables tan importantes como son el consumo y el empleo que a su vez tienen efectos directos en el vivir de las personas ocasionando pérdidas en la calidad de vida y retroceso de la sociedad en general. En este sentido lo que se debe buscar desde la perspectiva académica es generar herramientas que permitan alertar de episodios de perturbaciones financieras generalizadas que puedan llegar a impactar al crecimiento económico de una nación. 2.1.2. La economía vista desde una óptica sistémica Una crisis sistémica surge a partir de un evento particular que toma dimensiones sistémicas, Dicho evento puede ser originado a través de dos vías, el autor Angulo (2015) destaca las siguientes: La primera vía es la exógena: cualquier evento que se origine fuera del sistema financiero pudiendo, entre ellos, provenir del sector externo o al ser más abruptos eventos naturales fuera de control de cualquier ser humano o nación. La segunda es la vía endógena: eventos de inestabilidad que tienen su origen en el mismo o dentro del sistema financiero. 16 Fuente: Superintendencia de Bancos Superintendencia de Economía Popular y Solidaria Institución Financiera (Cooperativas y Mutualistas) Cooperativa Juventud Ecuatoriana Progresista 2,265.25 Cooperativa Jardín Azuayo 984.71 Cooperativa Policía Nacional 830.38 Cooperativa Cooprogreso 606.49 Coopertiva 29 de Octubre 554.58 Cooperativa OSCUS 440.25 Cooperativa Alianza del Valle 409.75 Cooperativa San Francisco 390.61 Cooperativa CACPECO 365.10 Cooperativa Riobamba 342.05 Cooperativa MEGO 331.15 Cooperativa Andalucía 290.95 Cooperativa Mushuc Runa 280.96 Cooperativa CACPEBIBLIAN 280.27 Cooperativa Financoop 263.19 Cooperativa Tulcán 240.68 Cooperativa Pablo Muñoz Vega 228.85 Cooperativa 23 de Julio 220.74 Cooperativa Atuntaqui 212.76 Cooperativa El Sagrario 209.52 Cooperativa Fernando Daquilema 192.71 Cooperativa COOPNACIONAL 186.62 Cooperativa de los Servidores Públicos del Ministerio de Educación y Cultura 179.68 Cooperativa Chibuleo 176.54 Cooperativa San José 173.43 Cooperativa CACPE Pastaza 171.40 Cooperativa Cámara Comercio de Ambato 165.03 Cooperativa Pilahui Tio 149.55 Cooperativa Ambato 146.51 Cooperativa Santa Rosa 134.25 Cooperativa 15 de Abril 88.72 Mutualista Pichincha 765.97 Mutualista Azuay 196.57 Mutualista Imbabura 59.10 Mutualista Ambato 29.97 Nivel de activos en millones de $ Aproximaciones al análisis del riesgo sistémico. Aplicaciones para Ecuador 17 3.2. Metodología CAMEL Una vez delimitada la muestra que será analizada en el trabajo, la metodología que se aplicó fue el rating CAMEL para analizar el desempeño del Sistema Financiero Ecuatoriano Privado; dicha metodología es una evaluación del desempeño del sistema financiero que usualmente se aplica a la industria bancaria. Originalmente esta metodología fue desarrollada por el Uniform Financial Institutions Rating System (UFIRS, 2010). El indicador CAMEL es un rating compuesto que se basa en los ratios financieros reportados por las diferentes instituciones financieras; principalmente haciendo referencia al portafolio de índices financieros que indican la “salud” o no de las entidades financieras en un periodo determinado, considerando una variedad de fuentes de información desde sus estados financieros, información del mercado, presupuesto y flujos de efectivo (Suba, 2015). Cada una de las letras que conforman su nombre tiene una significancia dentro de este indicador compuesto: adecuación del capital (C), calidad de los activos (A), eficiencia de manejo (M), manejo de negocio-ganancias (E), liquidez (L). Siguiendo esta línea, y de acuerdo con lo planteado por Sarker (2006) el rating CAMEL, en general, evalúa la solidez de los bancos e identifica y/o predice los diferentes factores de riesgo que pueden contribuir a convertir al banco en un banco en problemas o en quiebra. Las entidades financieras evaluadas bajo el rating CAMEL son rankeadas entre 1 (el mejor desempeño) y 5 (el peor desempeño), en cada una de las dimensiones para así poder identificar las entidades que mejor desempeño tienen y aquellas que necesitan un monitoreo cercano para que puedan mejorar su desempeño (Masood, Khan, & Aktan, 2016). En esta sección de la investigación se procederá a evaluar y ranquear el desempeño financiero del sistema financiero privado ecuatoriano cubriendo el periodo 2002-2019, para identificar los periodos en donde más instituciones financieras presentaron problemas en una o más dimensiones del indicador, y que estos resultados sirvan como insumo para identificar los periodos de crisis de la economía ecuatoriana a través de su sistema financiero. La forma en que serán utilizados estos insumos en el desarrollo del trabajo se expondrá detenidamente más adelante. 3.2.1. Elección de indicadores por componente CAMEL Los componentes del Ranking CAMEL están descritos a continuación siguiendo el planteamiento propuesto en la investigación de Masood, Khan & Aktan (2016), para cada uno de los componentes se eligieron dos indicadores representativos, explicados en los siguientes incisos. 18 I. Adecuación del capital La adecuación del capital está determinada por la habilidad del banco o entidad analizada de mantener la cantidad adecuada de fondos propios (capital) que sirvan como soporte del giro de negocio bancario y que pueda actuar como “colchón” en caso de situaciones adversas o cualquier shock que desestabilice a la entidad (Desta, 2016). De igual modo este factor hace referencia al fondeo de respaldo que permita cumplir con las obligaciones en el tiempo y también de otros riesgos asociados, como el riesgo operacional, el riesgo de crédito o el riesgo de insolvencia, etc. (Christopoulos, Mylonakin, & Pavlos, 2010). En este sentido para el análisis del Sistema Financiero Privado ecuatoriano se elegirá los siguientes indicadores: Índice de capitalización: se siguió la metodología propuesta por el BCE (2015), en el cuaderno de trabajo N° 135, donde se plantea que el índice de capitalización esta dado por: Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑛𝑒𝑡𝑎 = 𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛 Donde: 𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑐𝑖ó𝑛 = 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛 = 1 + 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜 𝑖𝑚𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 Ratio de adecuación del capital: siguiendo lo planteado por el autor Desta (2016) dentro de este componente también se considerará este indicador: 𝐴𝑑𝑒𝑐𝑢𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙 = 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠 II. Calidad de los activos La calidad de los activos de los bancos está relacionada con la rama izquierda del balance de las instituciones, principal y mayoritariamente con la cuenta de créditos colocados. Por esto mismo, la calidad de los activos debe ser manejada apropiadamente y de forma cautelosa porque afecta directamente a los costos incurridos por los bancos y su Aproximaciones al análisis del riesgo sistémico. Aplicaciones para Ecuador 19 sostenibilidad en el tiempo. Es así como, la cartera crediticia que presente una baja calidad tiene posibilidades más elevadas de convertirse en cartera vencida (morosa) y estas directamente son deudas que se transforman en costos para las instituciones. Razones por las cuales para evaluar la calidad de activos en Ecuador se considerarán los siguientes indicadores que permitirán medir la calidad de los activos de las instituciones: Créditos improductivos para el total de la cartera: 𝐶𝑟é𝑑𝑖𝑡𝑜𝑠 𝑖𝑚𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑐𝑎𝑟𝑡𝑒𝑟𝑎 𝑐𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡𝑖𝑐𝑖𝑎 Créditos improductivos para activos totales: 𝐶𝑟é𝑑𝑖𝑡𝑜𝑠 𝑖𝑚𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 III. Eficiencia de manejo La eficiencia de manejo podría relativizarse de muchas maneras y desde diversos puntos de vista, es por ello por lo que definirla o enmarcarla dentro de un solo indicador resulta complicado. Para cada institución individualmente, la eficiencia de manejo no está representada por un factor cuantitativo, es más bien un factor cualitativo específicamente hay que considerar la capacidad del banco en el manejo eficiente de recursos, maximización del ingreso y la minimización de los costos de operación. En este contexto, para expresar la eficiencia de manejo que más se apegue a la realidad ecuatoriana se considerará los siguientes ratios: Absorción del margen financiero: 𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜𝑠 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠 𝑀𝑎𝑟𝑔𝑒𝑛 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑛𝑐𝑖𝑒𝑟𝑜 Eficiencia operativa: 𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜𝑠 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 IV. Ganancias Como en cualquier mercado, es necesario que los bancos, cooperativas y mutualistas generen ganancias para poder mantenerse en el mercado en el corto, mediano y largo plazo, y así cumplir con los objetivos de los accionistas y socios; y también proteger y aumentar el 20 capital de la institución (Perera, Skully, & Wickramanayake, 2007). De manera análoga este inciso hacer referencia a cómo las pérdidas son absorbidas y el capital es aumentado. Ganancias fuertes de las instituciones reflejaran la habilidad para sostener e incrementar operaciones presentes y futuras. Uno de los indicadores conocidos ampliamente por su capacidad de evitar la volatilidad de las ganancias proveniente de factores inusuales o fuera del giro del negocio bancario y capaz de determinar la rentabilidad es el ROA (rentabilidad sobre activos); en la misma línea su similar, el indicador ROE (rentabilidad sobre patrimonio), es capaz de medir la eficiencia del banco, sobre cómo el banco usa su propio capital de una forma eficiente. Tanto el ROA como el ROE serán considerados en este ítem del ranking CAMEL y su metodología de cálculo para su aplicación en Ecuador se presenta a continuación: ROA: 𝑅𝑒𝑛𝑡𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑛𝑒𝑡𝑎 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠 ROE: 𝑅𝑒𝑛𝑡𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑎𝑡𝑟𝑖𝑚𝑜𝑛𝑖𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 V. Liquidez La liquidez en sí misma es la habilidad de un banco de convertir sus activos financieros en efectivo lo más rápido posible para así poder cumplir con sus demandas de efectivo por parte de sus depositantes, así como sus obligaciones financieras cuando se hagan efectivas. La liquidez puede ser capturada a través de diferentes ratios, como los que serán usados en esta investigación: Ratio de cobertura: 𝐷𝑒𝑝ó𝑠𝑖𝑡𝑜𝑠 𝑑𝑒𝑙 𝑝ú𝑏𝑙𝑖𝑐𝑜 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠 Ratio de intermediación financiera: 𝐶𝑎𝑟𝑡𝑒𝑟𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑝ó𝑠𝑖𝑡𝑜𝑠 𝑑𝑒𝑙 𝑝ú𝑏𝑙𝑖𝑐𝑜 Aproximaciones al análisis del riesgo sistémico. Aplicaciones para Ecuador 21 3.2.2. Sistema de ranking de las entidades financieras bajo la metodología CAMEL Una vez definidos los ratios que formaran parte de cada componente del indicador CAMEL, el siguiente paso, de acuerdo con la UFIRS, es asignar una calificación entre 1 (mejor desempeño) hasta 5 (peor desempeño) en cada componente a las instituciones evaluadas. Siguiendo los planteamientos de la FDIC (2015), en los incisos siguientes se muestra una clasificación general de lo que significa cada una de las calificaciones posibles del ranking CAMELS: Calificación “1”: las instituciones en este grupo son fundamentalmente las instituciones de mayor calidad y mejor desempeño financiero en cada uno de los componentes. Calificación “2”: las instituciones en este grupo pertenecen a las que continúan teniendo un buen desempeño en cada uno de los componentes, pero muestran cierta debilidad, corregible, causada por el giro del negocio. Calificación “3”: las instituciones rankeadas en este grupo evidencian debilidad o problemas en el espectro financiero, operacional o una compilación de debilidades fluctuantes entre moderadas a severas. Calificación “4”: las instituciones cuya evaluación recae en este nivele tienen un considerable volumen de serias debilidades financieras o una combinación de otras condiciones que desembocan en un rendimiento insatisfactorio. Calificación “5”: la última calificación del ranking categoriza a aquellas instituciones cuyo desempeño es extremadamente peligroso para la entidad y vaticina una alta probabilidad de fallo. Una vez descritas, en términos generales, las representaciones de cada una de las diversas calificaciones en las que podrían situarse las diversas entidades, la tabla presentada a continuación muestra con mayor detalle las características específicas que definen a cada una de las categorizaciones que se dan en el ranking. 22 Tabla 3 Composición del rango del Rating CAMEL Fuente: Sarker (2006) Después de haber definido las características y la calificación de los bancos por rango, la tabla N° 4 muestra los umbrales o límites de cada clasificación respecto a su componente CAMEL. Rating Rango Descripción Caracterización ▪ Buen desempeño en todos los componentes ▪ Hallazgos, de haberlos, son pequeños y pueden ser resueltos en el giro normal del negocio ▪ Muestra resistencia a turbulencias del sector externo y financiero ▪ No genera alarmas de preocupación respecto a su supervisión ▪ Buen desempeño fundamental ▪ Hallazgos, de haberlos, son pequeños y pueden ser resueltos en el giro normal del negocio ▪ Estable y puede desenvolverse bien ante fluctuaciones del negocio ▪ Preocupaciones de supervisión son pocas y corregidas ▪ Hay debilidades financieras, operacionales o una compilación de ellas con un riesgo de moderado a severo ▪ Expuestos a vulnerabilidades adversas de las condiciones del negocio ▪ Fácilmente deteriorable si las acciones no son efectivas en la corrección de erros ▪ Existen preocupaciones de supervisión para corregir las deficiencias ▪ Volumen inmoderado de serias debilidades financieras ▪ Condiciones inadecuadas en el desempeño general ▪ Sin correcciones, las condiciones podrían desembocar la viabilidad de mediano plazo ▪ Alto riesgo de quiebra ▪ Vigilancia regulatoria cercana y planes correctivas ▪ Alta probabilidad de quiebra inminente ▪ Debilidades severas y urgentes que requieren un pronto actuar de accionistas y buscar recursos financieros de ser necesarios ▪ Sin acciones correctivas inmediatas, liquidación de la entidad o adquisición de sus acreedores 4.50 - 5.00 1 2 3 4 5 Fuerte Satisfactorio Regular Marginal Insatisfactorio 1.00 -1.49 1.5 - 2.49 2.50 - 3.49 3.50 - 4.49 Aproximaciones al análisis del riesgo sistémico. Aplicaciones para Ecuador 23 Tabla 4 Composición del rango del Rating CAMEL Fuente: Babar y Zeb (2011) Una vez definidos todos los criterios de evaluación se procedió a aplicarlos a las entidades seleccionadas para el caso de Ecuador (bancos privados, cooperativas y mutualistas). Con el resultado de cada componente se realizó el cálculo de la calificación global para cada entidad analizada en cada periodo evaluado: 𝐶𝑎𝑙𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑔𝑙𝑜𝑏𝑎𝑙 = ∑𝑥𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 Donde: 𝑥𝑖= 𝑐𝑜𝑛𝑗𝑢𝑛𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝐶𝐴𝑀𝐸𝐿 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑐𝑎𝑑𝑎 𝑖𝑛𝑠𝑡𝑖𝑡𝑢𝑐𝑖ó𝑛 Con los resultados de la calificación global 3 para cada entidad y por cada periodo el siguiente paso fue contabilizar el número de instituciones que se distribuían en las diferentes caracterizaciones del índice CAMEL: fuerte, satisfactorio, regular, marginal o insatisfactorio (de acuerdo con lo determinando en la tabla 3). Con esta categorización realizada para cada periodo, el siguiente paso fue calcular el percentil 70 de número de entidades activas en cada fecha disponible, este serviría de umbral para determinar los periodos que serán catalogados como” periodos de crisis”, es decir, si más del 70% de las entidades en determinado periodo entraron en la categoría de desempeño marginal o insatisfactorio entonces dicho periodo recibirá la categorización de periodo de crisis. Previo a mostrar los resultados de la calificación global resulta de interés conocer el desempeño promedio de las diferentes entidades financieras en cada uno de los componentes del indicador con el objeto de tener una mirada clara sobre las fortalezas y debilidades del sector financiero ecuatoriano, es así que el gráfico siguiente a este apartado 3 La calificación global de acuerdo con la metodología CAMEL puede oscilar entre 1 y 5. 1 2 3 4 5 Índice de capitalización* (C1) >18.05% 14.93% - 18.04% 11.81% - 14.92% 8.69% - 11.80% <8.68% Ratio de adecuación del capital (C2) >15.00% 12.00% - 14.99% 8.00% - 11.99% 7.00% - 7.99% <6.99% Créditos improductivos / cartera total (A1) <1.25% <2.50% - 1.26% <3.50% - 2.60% <5.50% - 3.60% >5.60% Créditos improductivos / activo total* (A2) <8.20% <14.09% - 8.21% <19.98% - 14.10% <25.87% - 19.99% >25.88% Absorción del margen financiero (M1) <25.00% <30.00% - 26.00% <38.00% - 31.00% <45.00% - 39.00% >46% Eficiencia operativa (M2) <25.00% <30.00% - 26.00% <38.00% - 31.00% <45.00% - 39.00% >46% ROA (E1) >1.00% 0.90% - 0.80% 0.35% - 0.70% 0.25% - 0.34% <0.24% ROE (E2) >22.00% 17.00% - 21.99% 10.00% - 16.99% 7.00% - 7.99% <6.99% Ratio de cobertura* (L1) <52.00% <61.50% - 52.01% <70.87% - 61.51% <80.27% - 70.88% >80.28% Ratio de intermediación financiera (L2) >50.00% 45.00% - 49.99% 38.00% - 44.99% 33.00% - 37.99% <32.00% M E L Componentes Nota: para los índices que contienen un asterísco los límites se establecieron considerando la desviación estándar de la serie tanto movimientos hacía arriba como movimientos hacía abajo. Para el resto de indicadores se utilizó la metodología de Babar y Zeb (2011). Umbrales de los rangos C A 24 muestra el comportamiento medio de las entidades analizadas durante el transcurso de tiempo en cuestión y se puede observar que dado las diferentes componentes que integran a cada indicador individual del índice CAMEL es así que ambos indicadores del componente de managment muestran los dos extremos en comportamiento por un lado al comparar los gastos operativos en relación al margen bruto financiero las entidades en general tuvieron el peor desempeño en este indicador, pero al comparar los gastos operativos en relación al activo promedio la perspectiva cambia y es este el componente en donde el sistema en conjunto evidenció un mejor desempeño. Para el resto de componentes el desempeño global fluctuó entre calificaciones entre 2.5 y 3.75 que podría calificarse como un comportamiento regular del sistema. Gráfico 1 Calificación promedio por componente CAMEL, 2011 – 2019 Fuente: Elaboración propia En el gráfico siguiente se muestra la distribución de las entidades entre las calificaciones posibles (1-5), se presentan los años 2013-2018 ya que entre estos periodos alberga los cambios de comportamiento más importantes en el indicador. Si observamos para los años 2013 – 2014 son mínimas las entidades con calificaciones insatisfactorias entre 4 y 5, y al otro extremo existen también entidades con calificaciones entre 1 y 2, es decir, con un desempeño satisfactorio en el giro de su negocio. No obstante, para el año 2015 este comportamiento global de las entidades empieza a deteriorase con menos entidades con calificaciones entre 1 y 2 y el resto empieza a deteriorase hacia calificaciones entre 4 y 5, para el año 2016 este comportamiento se intensifica y el sector como tan baja su rendimiento y calidad, casi todas las entidades sufren 1.16 3.75 3.44 2.09 1.00 4.99 3.24 3.46 2.52 3.75 0 1 2 3 4 5 L2 L1 E2 E1 M2 M1 A2 A1 C2 C1 Aproximaciones al análisis del riesgo sistémico. Aplicaciones para Ecuador 25 deterioro en su calificación y la mayoría se mueve a calificaciones entre 4 y 5 situación preocupante para el sector que puede definirse como el periodo más crítico del análisis. Para los años 2017 y 2018, se observa como las entidades comienzan a recuperar su fortaleza en el indicador, sin embargo, ninguna logra recuperar la calificación de comportamiento totalmente satisfactorio si bien ya ninguna entra en la clasificación 5 (la más débil) la mayoría queda agrupada entre las calificaciones 2 y 3, que evidencia una mayor exposición en caso de que otra situación similar a la del año 2016 se volviese a presentar. Gráfico 2 Distribución de las entidades en el ranking, 2013 – 2018 Fuente: Elaboración propia Por último, el gráfico 3 muestra los resultados de interés 4 en el análisis CAMEL, por un lado el percentil 70 muestra ciertos quiebres en su tendencia causados por incrementos en el número de entidades analizadas, por otro lado la serie de color azul muestra la sumatoria de entidades, que, para cada periodo, tuvieron una categorización de desempeño en el Ranking de marginal o insatisfactorio, resultados que mostrarían falencias importantes en su comportamiento sea por causales internas o externas a las mismas. Si se observa detenidamente, en el gráfico existe un periodo claramente definido donde más del 70% tuvieron desempeños entre marginal e insatisfactorio, el periodo comprendido entre 4 Para detalle de la calificación por entidad revisar el anexo 1. 32 Gráfico 8 Servicio de deuda / exportaciones de bienes y servicios, 2012 – 2019 Fuente: Ministerio de Economía y Finanzas. Elaboración propia. Al observar el indicador de servicio de deuda frente a las exportaciones es evidente que captura los momentos críticos pero con un pico, producto de cierta distorsión por pagos sobre los programados en el primer trimestre de 2017, por ello mismo se observa que después de dicho pico la serie vuelve a estar por debajo de su límite, por lo que dado lo observado la serie mostrada no sería un buen indicador para incluir en el modelo, pero es útil para entender la dinámica del sector fiscal ecuatoriano. III. Sector petrolero Si bien este sector podría formar parte del sector fiscal por su naturaleza, en la presente investigación se decidió considerarlo como un sector independiente por el protagonismo que tiene en la economía ecuatoriana y el peso que tiene el movimiento en ventas o cambio en precios debido a la volatilidad del sector en el desempeño global de la economía ecuatoriana. En este sentido, se eligió la variación del precio del crudo oriente ya que el mismo sintetiza el comportamiento del sector petrolero ecuatoriano: -1.00 -0.50 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 mar-12 jun-12 sep-12 dic-12 mar-13 jun-13 sep-13 dic-13 mar-14 jun-14 sep-14 dic-14 mar-15 jun-15 sep-15 dic-15 mar-16 jun-16 sep-16 dic-16 mar-17 jun-17 sep-17 dic-17 mar-18 jun-18 sep-18 dic-18 mar-19 jun-19 sep-19 dic-19 variación Servicio deuda/Exportaciones ByS Prom-Desv Aproximaciones al análisis del riesgo sistémico. Aplicaciones para Ecuador 33 Gráfico 9 Variación anual del precio del crudo oriente, 2012 – 2019 Fuente: Banco Central del Ecuador. Elaboración propia. La serie de la variación de precios del crudo oriente, es eficiente para predecir los eventos de crisis al inicio del ciclo, sin embargo, se recuperó mucho más rápido que el resto de variables analizadas, que se explica por el comportamiento volátil del commodity, no obstante cambios en esta variable sí son de utilidad para predecir el comportamiento del resto de variables en los diferentes sectores de la economía ecuatoriana. IV. Sector financiero En este sector se recogen todas las transacciones económicas que los distintos agentes realizan en las instituciones financieras, sean estas bancarias, cooperativistas, mutualistas, o pertenecientes a la banca pública. En este sector se eligió una única variable a ser analizada: el crédito, medido a través del coeficiente de intermediación financiera, entendido como la capacidad del sistema financiero de colocar los recursos que capta (SB, 2020); se eligió específicamente este indicador, por su representatividad en el sector y para evitar caer en redundancia con los indicadores usados para definir los periodos de crisis. -0.80 -0.60 -0.40 -0.20 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 mar-12 jun-12 sep-12 dic-12 mar-13 jun-13 sep-13 dic-13 mar-14 jun-14 sep-14 dic-14 mar-15 jun-15 sep-15 dic-15 mar-16 jun-16 sep-16 dic-16 mar-17 jun-17 sep-17 dic-17 mar-18 jun-18 sep-18 dic-18 mar-19 jun-19 sep-19 dic-19 Precio crudo oriente Prom-Desv 34 Gráfico 10 Coeficiente de intermediación financiera, 2012 – 2019 Fuente: Superintendencia de Bancos. Elaboración propia. La serie analizada muestra ser eficiente para anticipar los periodos catalogados como críticos, no obstante, demora un periodo más en recuperarse tras la contracción económica, por lo que el indicador aquí mostrado puede ser de utilidad para incluirlo dentro del modelo. V. Sector externo El sector externo es el encargado de sintetizar las transacciones de la economía con el resto del mundo. En este sentido, en este sector se encuentran los indicadores que están relacionados con balanza de pagos y entre ellos se puede encontrar variables referentes a intercambio de compra y venta con el exterior a través de importaciones y exportaciones, rentas y transferencias pagadas y recibidas del exterior y el movimiento de deuda externa pública y privada (BCE, 2022). En este sector, en principio se analizaron sus tres indicadores principales y posteriormente se decidirá cuál o cuáles se podrían incorporar al modelo de la investigación. Variación de los términos de intercambio: El concepto de términos de intercambio entendido como la relación entre el precio de exportaciones del país versus el precio de sus importaciones. Esta relación permite materializar la capacidad de compra de los productos locales o nacionales que se venden en el exterior (Banco de la República Colombia, 2022). 0 1 -0.2 -0.1 -0.1 0.0 0.1 0.1 0.2 0.2 jun-12 dic-12 jun-13 dic-13 jun-14 dic-14 jun-15 dic-15 jun-16 dic-16 jun-17 dic-17 jun-18 dic-18 jun-19 Coeficiente de intermediación financiera Prom-Desv Aproximaciones al análisis del riesgo sistémico. Aplicaciones para Ecuador 35 Gráfico 11 Variación de los términos de intercambio, 2012 – 2019 Fuente: Banco Central del Ecuador. Elaboración propia. El comportamiento de la serie permite evidenciar que, al estar influenciada por factores externos y ajenos a la economía ecuatoriana, anticipa con anterioridad cuando la relación de los términos de intercambio se deteriora para Ecuador y al mismo tiempo esta relación se recupera con mayor prontitud que las series observadas para el resto de los sectores. Variación de la reserva internacional (RI): Las reservas internacionales para la economía ecuatoriana toman la función de respaldo, al ser una figura de soporte de activos de alta liquidez que permiten respaldar los pagos con el exterior y al mismo tiempo permite el financiamiento de la demanda de efectivo (en billetes y monedas) que se requiere dentro del país (Páez, 2021). Las reservas están conformadas por divisas (dólares en efectivo), oro monetario, inversiones de activos de alta liquidez y depósitos en instituciones financieras en el exterior. -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 mar-12 jun-12 sep-12 dic-12 mar-13 jun-13 sep-13 dic-13 mar-14 jun-14 sep-14 dic-14 mar-15 jun-15 sep-15 dic-15 mar-16 jun-16 sep-16 dic-16 mar-17 jun-17 sep-17 dic-17 mar-18 jun-18 sep-18 dic-18 mar-19 jun-19 sep-19 dic-19 Variación de los términos de intercambio Prom - Desv 36 Gráfico 12 Variación de la RI, 2012 – 2019 Fuente: Banco Central del Ecuador. Elaboración propia. En esta serie se observa que la variable permite capturar el inicio de un periodo turbulento, y, tras mantenerse así por tres periodos consecutivos, se recupera de su límite establecido, que, si bien podría ser un indicio de recuperación en la economía, presenta cierta distorsión porque puede cambiar su tendencia ante desembolsos de préstamos de entidades multilaterales como el FMI, por lo que en su inclusión debería considerarse este hecho. Variación importaciones de bienes de consumo: Los bienes de consumo importados son un buen indicador de cambios en el comportamiento de la demanda ecuatoriana. Cambios de tendencia en este indicador marcarían contracciones o expansiones en los hábitos de consumo de los ecuatorianos como usuarios finales del bien o mercancía, por lo que permite identificar si la economía se encuentra en periodos de crecimiento, auge o recesión. -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 mar-12 ago-12 ene-13 jun-13 nov-13 abr-14 sep-14 feb-15 jul-15 dic-15 may-16 oct-16 mar-17 ago-17 ene-18 jun-18 nov-18 abr-19 sep-19 Variación Reserva Internacional Prom - Desv Aproximaciones al análisis del riesgo sistémico. Aplicaciones para Ecuador 37 Gráfico 13 Variación importación bienes de consumo, 2012 – 2019 Fuente: Banco Central del Ecuador. Elaboración propia. La serie de importaciones de bienes de consumo tiene un comportamiento adelantado a épocas criticas lo que se puede traducir es que frente a cambios en los ingresos de los agentes económicos una de las variables que primero se ve afectada es esta, por lo cual sería una herramienta útil dentro del modelo de alerta temprana. Una vez analizadas las series más relevantes en el contexto ecuatoriano, a manera de conclusión del inciso se puede decir que las variables observadas y descritas en cada uno de los sectores de la economía serán el insumo para hallar la combinación de ellas que permita lograr el modelo de predicción de crisis más robusto que sea posible para la economía y realidad ecuatoriana. 3.3.2. Modelo de anticipación de eventos críticos con las variables elegidas Con el propósito de análisis de la investigación cuyo objeto es encontrar aquellas variables (de las presentadas en el inciso anterior) que mejor puedan explicar la variable de crisis misma que es una variable binaria, para lo cual se utilizó la metodología Logit; se eligió este modelo porque pese a existir muchos otros que permiten el tratamiento de variables binarias el modelo elegido permite una fácil implementación con buenos resultados, además de ser un modelo ampliamente conocido y estudiado. Los modelos de regresión logística son modelos estadísticos en los que se busca conocer la relación entre la variable dependiente dicotómica en el caso del presente desarrollo (crisis = -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 mar-12 jun-12 sep-12 dic-12 mar-13 jun-13 sep-13 dic-13 mar-14 jun-14 sep-14 dic-14 mar-15 jun-15 sep-15 dic-15 mar-16 jun-16 sep-16 dic-16 mar-17 jun-17 sep-17 dic-17 mar-18 jun-18 sep-18 dic-18 mar-19 jun-19 sep-19 dic-19 Variación importación de bienes de consumo Prom - Desv 38 1, y no crisis = 0) y una o más variables explicativas independientes o covariables sean estas cualitativas o cuantitativas. Mediante el uso de esta técnica es posible estimar la matriz de parámetros desconocidos β que determinan la relación de dependencia estadística entre la matriz de variables explicativas X y la probabilidad que la variable dependiente binaria Y tome el valor de 1 (crisis) o 0 (no crisis). Los modelos de regresión logística tienen como principales objetivos: Clasificar individuos o casos a cada una de las categorías de la variable dependiente, de acuerdo con la probabilidad de pertenecer a una de ellas (predictivo), y cuantificar la importancia de la relación que existe entre la variable dependiente y las covariables y caracterizar cada categoría (explicativo) (Gázquez & Sánchez, 2007). Además, según los autores (Stock & Watson, 2012), el modelo Logit utilizado en la investigación corresponde a especificaciones del tipo: Pr(𝑌 = 1 ∥ 𝑋1, 𝑋2, … . , 𝑋𝑘)= 𝐹(𝛽0+ 𝛽1𝑋1+ 𝛽2𝑋2+ … .+ 𝛽𝐾𝑋𝐾) Pr(𝑌 = 1 ∥ 𝑋1, 𝑋2, … . , 𝑋𝑘)=1 1 + 𝑒−(𝛽0+𝛽1𝑋1+𝛽2𝑋2+….+ 𝛽𝐾𝑋𝐾) Pr(𝑌 = 1 ∥ 𝑋1,𝑋2,….,𝑋𝑘)=1 1 + ( 1 𝑒(𝛽0+𝛽1𝑋1+𝛽2𝑋2+….+ 𝛽𝐾𝑋𝐾)) En este sentido, al aplicar el fondo teórico a la práctica de la presente investigación y una vez analizadas y evaluadas en distintos modelos todas las variables consideradas en el apartado anterior, así como sus posibles combinaciones, es así que a continuación se muestran las pruebas del modelo que mejor ajuste tuvo para prever los eventos críticos: Hosmer and Lemeshow: La prueba de bondad de ajuste Chi, muestra que la predicción del modelo al comparar las frecuencias observadas con las frecuencias esperadas es adecuada por lo que el modelo puede considerarse como un buen modelo. Por lo que, la prueba de Hosmer and Lemeshow muestra que el modelo se ajusta bien a predecir los periodos de crisis, y al tener una significancia <0.05 se rechaza la hipótesis nula del test de que el modelo no predice las probabilidades y consecuentemente se considera al modelo como adecuado. Tabla 5 Test de Hosmer and Lemeshow Aproximaciones al análisis del riesgo sistémico. Aplicaciones para Ecuador 39 R cuadrado tests: El coeficiente R cuadrado de Cox y Snell toma un valor discreto de 0.63, el mismo que nos permite inferir que el modelo explica el 63% de la variación de la variable dependiente explicada por las variables independientes incluidas en el modelo. Al mismo tiempo el R cuadrado de Nagelkerke muestra un ajuste de 1, es decir que la medición de esta prueba sugiere que el modelo ajusta muy bien al explicar la variable independiente de crisis. Tabla 6 R cuadrado tests Una vez evaluadas las pruebas pertinentes del modelo 5 la tabla de resultados (tabla 7) permite establecer que las variables: desempleo, términos de intercambio y el resultado global, resultan relevantes y todas ellas son estadísticamente significativas para predecir la probabilidad que se dé un evento catalogado como crítico. Tabla 7 Resultados: modelo Logit Es así como, la probabilidad de que exista una crisis aumenta cuando el indicador de desempleo crece y esta misma probabilidad disminuye cuando los indicadores del resultado global y los términos de intercambio mejoran y la expresión del modelo elegido se puede definir de la siguiente manera: 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡𝑐𝑟𝑖𝑠𝑖𝑠 = −4.249 + 8.149𝑋1− 2.537𝑋2− 3.066𝑋3 Una vez realizado el modelo óptimo, al ser significativas las variables independientes incluidas y la relación directa o inversa de cada una de estas el siguiente paso es la 5 Todas las estimaciones presentadas se las realizaron utilizando el software SPSS Lower Upper Desempleo 8.149 6.024 9.077 1 0.003 7.622 0.5685 10.22732 Terminos de intercambio -2.537 3.647 0.484 1 0.000 0.079 0.000 100.554 Resultado global -3.066 10.379 0.087 1 0.048 0.247 0.000 31.242 Constante -4.249 1.178 13.019 1 0.000 0.014 Exp(B) Resultados 95% CI for Exp (B) Variables B S.E. Wald df Sig. 40 interpretación de los Odds ratios o también conocidos como la oportunidad relativa, estadísticos que permiten cuantificar el nivel de asociación entre la variable dependiente y las variables independientes, es así que valores cercanos a uno indicaran que las variables son independientes entre sí; mientras que relaciones mayores o menores a uno implicaran asociaciones entre las variables independientes con la variable dependiente, en la tabla de resultados los Odds ratios se encuentran bajo la denominación Exp(B). Al interpretar los Odds ratios del modelo se puede concluir que la probabilidad que se desencadene una crisis aumenta en 7.6 veces cuando la variable de desempleo se muestra en una trayectoria ascendente de cambio, lo cual explica la estrecha relación que existe entre el sector financiero y el sector real que al darse cambios desfavorables en las diferentes industrias del sector real impacta directamente a los indicadores de desempleo y empleo no adecuado en el país. Para el caso de la variable de términos de intercambio la relación es inversa en 12.7 veces, lo que indica que cuando la variable términos de intercambio de deteriora en una unidad las probabilidades de que exista una crisis se elevan en 12.7 veces, que para la economía ecuatoriana tiene mucha lógica dada la dependencia monetaria internacional y cuyos principales ingresos provienen de la exportación de productos primarios como son el petróleo, las rosas, el camarón, entre otros; así como el flujo de remeses provenientes del exterior y al mismo tiempo la economía ecuatoriana importa derivados petroleros y un buen porcentaje de productos y maquinaria que se consumen o utilizan al interior del país, por lo que el seguimiento a esta variable como alerta temprana de eventos críticos es imperativo. Por último la tercera variable significativa en el modelo definida como el resultado global también tiene una relación inversa con la variable dependiente “crisis” es así que el deterioro de esta variable eleva las probabilidades en 4.1 veces, relación que deja en evidencia la importancia de un buen manejo de las cuentas públicas del país así como el manejo prudente de los medios de financiación del sector público y sus gastos corrientes ya que movimientos a la baja en esta variable impactan directamente y elevan las probabilidades de que se llegue a desencadenar un evento de crisis. Es así como el modelo con cada uno de sus componentes explicativos resulta en satisfactorio para poder predecir los eventos críticos que podrían suscitarse en la economía global de Ecuador. Aproximaciones al análisis del riesgo sistémico. Aplicaciones para Ecuador 41 La tabla de clasificación resultante (tabla 6) de la estimación del modelo logit antes presentado permite inferir que las variables independientes seleccionadas en conjunto predicen correctamente el 89.5% de casos donde efectivamente hubo una crisis y falla el 10.5% de las veces, es decir, entran en la categoría de error tipo I (falsos negativos). En el escenario opuesto, el modelo predice correctamente el 93.5% de las veces cuando no existieron eventos catalogados como críticos y fueron marcados periodos como críticos erróneamente el 6.5% de los periodos analizados error de tipo II o falsos positivos. Por lo que, a partir de la matriz de confusión se puede concluir que el modelo funciona bien porque logra minimizar tanto el error tipo I y tipo II, obteniendo un nivel de aciertos de alrededor del 91.4%. Tabla 8 Tabla de clasificación o matriz de confusión del modelo Curva ROC: Por último, con el objeto de evaluar el nivel de sensibilidad y especificidad del modelo presentado a través de las probabilidades obtenidas en el modelo, se llevó a cabo la elaboración de la curva ROC, que permite evaluar la sensibilidad del modelo frente a la variable observada de que exista o no eventos de crisis. Es así como al observar tanto la curva ROC como la tabla de resultado del área bajo la curva ROC, podemos concluir que el modelo tiene un alto nivel de sensibilidad, así como de especificidad siendo este muy cercano a 1 (0.959), y un nivel muy bajo de falsos positivos y falsos negativos, por lo que se puede agregar que el modelo cumple con su objeto de ser una herramienta de alerta temprana para la posibilidad que se desencadene o no un evento de crisis en la economía ecuatoriana. Thalía Alejandra Álvaro Cárdenas 48 Anexos Tabla 10 Anexo 1: Calificación CAMEL por entidad FECHA EFI 1 EFI 2 EFI 3 EFI 4 EFI 5 EFI 6 EFI 7 EFI 8 EFI 9 EFI 10 EFI 11 EFI 12 EFI 13 EFI 14 EFI 15 EFI 16 EFI 17 EFI 18 EFI 19 EFI 20 EFI 21 EFI 22 EFI 23 EFI 24 EFI 25 EFI 26 EFI 27 EFI 28 EFI 29 EFI 30 EFI 31 EFI 32 EFI 33 EFI 34 EFI 35 EFI 36 EFI 37 EFI 38 EFI 39 EFI 40 EFI 41 EFI 42 EFI 43 EFI 44 EFI 45 EFI 46 EFI 47 EFI 48 EFI 49 EFI 50 EFI 51 EFI 52 EFI 53 EFI 54 EFI 55 EFI 56 EFI 57 EFI 58 EFI 59 EFI 60 EFI 61 EFI 62 EFI 63 jun-04 3 3.3 3.1 2.9 2.9 2.7 2.4 2 3 3.1 2.8 2.4 3.3 2.6 3.4 2.6 3.2 3 3.1 3.4 3.1 4 3 3 3 3.3 3.1 2.9 2.3 2.7 2.4 2 3 3.1 2.8 2.8 3.3 2.6 3.4 2.6 3.2 3 3.1 3.4 3.1 4 3 3 2.6 3.3 2.7 3.2 3 3.2 3.3 2.9 4 3.1 3.2 2.9 3.3 2.7 3 sep-04 3 3.3 2.9 3 2.9 3.1 2.4 2.1 3 3.3 2.8 2.4 3.2 2.7 3.1 2.8 3.2 3.1 3.2 3.1 2.9 4 3 3.2 3 3.3 2.9 3 2.3 3.1 2.4 2.1 3 3.3 2.8 2.5 3.2 2.7 3.1 2.8 3.2 3.1 3.2 3.1 2.9 4 3 3.2 2.7 3.2 2.6 3.2 3.2 3.1 3.2 2.9 3.9 3 3.2 3 3.4 3.1 3.1 dic-04 3.2 3.4 3.1 2.8 2.8 3.2 2.4 2.1 3 3.2 2.6 2.4 3.3 2.6 3.2 2.8 3.1 3.3 3 3.2 3 3.9 2.8 3.3 3.2 3.4 3.1 2.8 2.3 3.2 2.4 2.1 3 3.2 2.6 2.7 3.3 2.6 3.2 2.8 3.1 3.3 3 3.2 3 3.9 2.8 3.3 2.7 3.3 2.8 3.3 2.9 3.2 3.3 2.9 3.2 3 3.1 2.9 3.3 2.5 2.9 mar-05 2.9 3.3 3 2.9 2.9 3.2 2.5 1.9 2.6 3 2.6 2.4 3.2 2.7 3.1 2.6 3 3.1 3.3 3.1 3.1 3.3 2.9 3.2 2.9 3.3 3 2.9 2.3 3.2 2.5 1.9 2.6 3 2.6 2.5 3.2 2.7 3.1 2.6 3 3.1 3.3 3.1 3.1 3.3 2.9 3.2 2.6 3.2 2.6 3.2 3.2 3.1 3.2 2.9 3.1 3 3.1 3.2 3.3 3 2.9 jun-05 2.7 3.4 2.7 2.9 2.9 3 2.6 1.8 3 3.1 2.6 2.4 2.9 2.6 3 2.6 2.9 3.2 3.1 3 2.9 3.1 2.8 3 2.7 3.4 2.7 2.9 2.3 3 2.6 1.8 3 3.1 2.6 2.5 2.9 2.6 3 2.6 2.9 3.2 3.1 3 2.9 3.1 2.8 3 2.6 3 2.6 3.2 3.2 2.9 3 2.8 3.1 2.8 3.2 2.8 3.3 3.2 2.8 sep-05 2.9 3.3 3.2 2.8 2.7 2.9 2.6 1.8 3.2 3.2 2.6 2.4 2.9 2.6 3 2.6 3.1 3.2 2.9 3 2.8 3.2 3 3.1 2.9 3.3 3.2 2.8 2.3 2.9 2.6 1.8 3.2 3.2 2.6 2.5 2.9 2.6 3 2.6 3.1 3.2 2.9 3 2.8 3.2 3 3.1 2.6 3.1 2.6 3.1 3.2 3 3.1 2.7 3.1 3 3.1 3 3.4 3.2 2.9 dic-05 3.2 3.1 3 2.6 2.9 2.9 2.6 2 3.1 3.1 2.6 2.4 2.8 2.7 3 2.5 3.1 3.2 2.8 3 2.8 3.2 3 3 3.2 3.1 3 2.6 2.3 2.9 2.6 2 3.1 3.1 2.6 2.7 2.8 2.7 3 2.5 3.1 3.2 2.8 3 2.8 3.2 3 3 2.7 3 2.6 3.2 3.1 3 3 2.9 3.1 3.5 3.2 3.6 3.1 2.7 2.8 mar-06 2.8 3.2 2.2 2.8 3.1 2.8 2.5 1.7 2.8 3.2 2.6 2.4 2.8 2.7 2.9 2.5 3.1 3.1 3 2.9 3 3 3 3.1 2.8 3.2 2.2 2.8 2.3 2.8 2.5 1.7 2.8 3.2 2.6 2.8 2.8 2.7 2.9 2.5 3.1 3.1 3 2.9 3 3 3 3.1 2.7 3.1 2.6 3.1 3 3 3.1 2.9 3.1 3.2 3.1 2.9 3.2 2.3 2.8 jun-06 2.9 3.2 2.3 2.8 3.1 2.9 2.5 1.8 2.8 3.1 2.5 2.4 2.8 2.6 2.9 2.5 3.1 3 3 2.9 2.6 3 3 3 2.9 3.2 2.3 2.8 2.3 2.9 2.5 1.8 2.8 3.1 2.5 2.9 2.8 2.6 2.9 2.5 3.1 3 3 2.9 2.6 3 3 3 2.5 2.9 2.6 3.1 3 2.8 2.9 2.5 2.9 3.2 3.2 3 3.3 2.3 2.8 sep-06 3 3.3 2.4 2.8 2.3 2.9 2.4 1.9 2.5 3.1 2.6 2.4 2.7 2.5 2.9 2.5 3.1 3 2.9 2.9 2.5 3 3.2 3.2 3 3.3 2.4 2.8 2.3 2.9 2.4 1.9 2.5 3.1 2.6 2.6 2.7 2.5 2.9 2.5 3.1 3 2.9 2.9 2.5 3 3.2 3.2 2.6 3.2 2.6 3.1 2.9 2.8 3.2 2.5 3.1 3.5 3.5 3 3.3 2.3 2.8 dic-06 3.6 3.2 2.9 2.5 2.3 2.9 2.5 2.1 2.7 2.8 2.6 2.4 2.6 2.5 3 2.6 3 2.9 2.8 3 2.3 3 3.7 3.7 3.6 3.2 2.9 2.5 2.3 2.9 2.5 2.1 2.7 2.8 2.6 2.7 2.6 2.5 3 2.6 3 2.9 2.8 3 2.3 3 3.7 3.7 2.5 3.2 2.6 2.8 2.7 2.9 3.2 2.5 3 3.1 3.1 3.7 3.1 3.1 2.6 mar-07 3 3.1 2.9 2.7 2.3 2.9 2.1 2 2.5 2.8 2.6 2.4 2.7 2.6 3.1 2.6 2.9 2.7 2.9 2.1 2.4 3 3.3 3.3 3 3.1 2.9 2.7 2.3 2.9 2.1 2 2.5 2.8 2.6 3 2.7 2.6 3.1 2.6 2.9 2.7 2.9 2.1 2.4 3 3.3 3.3 2.6 3.2 2.6 3 2.9 2.9 2.1 2.5 3.1 3.3 3.3 3 3.2 3 2.7 jun-07 3.1 3.2 2.6 2.7 2.3 3.1 2.3 2 2.5 3 2.7 2.4 2.8 2.5 2.8 2.6 2.9 2.8 2.9 2.1 2.3 3 3.3 3.3 3.1 3.2 2.6 2.7 2.3 3.1 2.3 2 2.5 3 2.7 3.4 2.8 2.5 2.8 2.6 2.9 2.8 2.9 2.1 2.3 3 3.3 3.3 2.6 3.2 2.6 2.8 2.8 3 2.2 2.6 3 3.3 3.3 3.1 3.2 2.5 2.7 sep-07 3.2 3.2 2.7 2.7 2.5 3.3 2.4 2.1 2.5 3.4 2.6 2.4 2.7 2.6 2.8 2.6 2.9 2.8 2.9 2.5 2.5 3 3.4 3.4 3.2 3.2 2.7 2.7 2.5 3.3 2.4 2.1 2.5 3.4 2.6 3.2 2.7 2.6 2.8 2.6 2.9 2.8 2.9 2.5 2.5 3 3.4 3.4 2.6 2.8 2.7 2.9 2.8 2.9 2.4 2.3 3.3 3.3 3.3 3.3 3.2 2.6 2.7 dic-07 3.7 3.1 2.6 2.6 2.6 2.9 2.9 2.3 2.7 3.2 2.7 2.4 2.5 2.5 2.7 2.6 3 2.6 2.8 2.7 2.3 3.4 3.6 3.6 3.7 3.1 2.6 2.6 2.6 2.9 2.9 2.3 2.7 3.2 2.7 3.5 2.5 2.5 2.7 2.6 3 2.6 2.8 2.7 2.3 3.4 3.6 3.6 2.5 3 2.7 3.1 2.6 2.9 2.8 2.3 3.6 3.4 3.4 3.7 3.1 2.6 2.7 mar-08 3.6 3.1 3.1 2.9 2.9 2.8 2.9 2 2.8 3.5 2.9 2.2 2.8 2.6 3.3 2.6 3 2.7 2.8 2.5 2.5 3.4 3.5 3.5 3.6 3.1 3.1 2.9 2.9 2.8 2.9 2 2.8 3.5 2.9 2.8 2.8 2.6 3.3 2.6 3 2.7 2.8 2.5 2.5 3.4 3.5 3.5 2.5 3.4 2.6 2.9 2.7 2.9 2.3 2.4 3.4 3.5 3.5 3.2 3.2 2.6 2.9 jun-08 3.1 3.2 2.6 2.8 3.2 2.7 2.8 2.1 2.9 2.8 3 2.2 2.7 2.7 3.1 2.8 2.9 2.8 2.8 2.2 2.4 3 3.5 3.5 3.1 3.2 2.6 2.8 3.2 2.7 2.8 2.1 2.9 2.8 3 2.9 2.7 2.7 3.1 2.8 2.9 2.8 2.8 2.2 2.4 3 3.5 3.5 2.7 3.2 2.7 3 2.8 2.7 2.2 2.7 3.2 3.5 3.5 3 3.2 2.6 2.8 sep-08 3 3.2 2.6 2.8 3.2 2.8 2.9 2.1 2.6 2.9 3.2 2.4 2.7 2.6 3.1 2.7 2.9 2.4 2.6 2.2 2.6 3.1 3.3 3.3 3 3.2 2.6 2.8 3.2 2.8 2.9 2.1 2.6 2.9 3.2 2.4 2.7 2.6 3.1 2.7 2.9 2.4 2.6 2.2 2.6 3.1 3.3 3.3 2.6 3.5 2.9 3 2.4 2.7 2.3 2.6 3.2 3.3 3.3 3 3.1 2.9 2.8 dic-08 3.3 3 2.6 2.6 3.1 2.6 3.2 2.3 2.7 3.3 3.3 2.4 2.6 2.9 3.3 3 3.2 2.5 2.8 2.2 2.6 3.3 3.4 3.4 3.3 3 2.6 2.6 3.1 2.6 3.2 2.3 2.7 3.3 3.3 2.4 2.6 2.9 3.3 3 3.2 2.5 2.8 2.2 2.6 3.3 3.4 3.4 3 2.8 2.9 3.5 2.5 2.8 2.2 3.3 3.1 3.2 3.2 3.1 3.4 2.5 2.9 mar-09 3.3 3 2.5 2.8 2.5 2.3 3.2 2.2 2.6 3.3 3.3 2.7 2.8 2.8 2.9 2.9 3.6 2.6 2.9 2.3 3 3 3.2 3.2 3.3 3 2.5 2.8 2.5 2.3 3.2 2.2 2.6 3.3 3.3 2.7 2.8 2.8 2.9 2.9 3.6 2.6 2.9 2.3 3 3 3.2 3.2 3 3 3.1 3.6 2.6 2.8 2.3 2.8 3 3.2 3.2 3.5 3 2.5 2.9 jun-09 3.3 3.1 2.5 2.9 2.4 2.8 2.9 2.2 2.6 3.1 3.2 2.8 2.8 3 3 3 3.3 2.6 3 2.3 2.7 3.1 3.2 3.2 3.3 3.1 2.5 2.9 2.4 2.8 2.9 2.2 2.6 3.1 3.2 2.8 2.8 3 3 3 3.3 2.6 3 2.3 2.7 3.1 3.2 3.2 3 3.2 3.2 3.3 2.6 3 2.4 2.6 3 3.2 3.2 2.9 3.1 2.6 2.8 sep-09 2.8 3.2 2.6 2.9 2.4 2.7 3.1 2.2 2.6 3.5 3.2 2.8 2.9 2.9 3.3 3.3 3.4 2.6 2.9 2.4 2.6 3.1 3.2 3.2 2.8 3.2 2.6 2.9 2.4 2.7 3.1 2.2 2.6 3.5 3.2 2.8 2.9 2.9 3.3 3.3 3.4 2.6 2.9 2.4 2.6 3.1 3.2 3.2 3 3.3 3.3 3.4 2.6 2.9 2.4 2.6 3.2 3.2 3.2 2.9 3.2 2.6 2.9 dic-09 3.2 3.3 2.4 2.7 2.4 3.1 3.1 2.4 2.7 3.2 3.1 2.6 2.7 2.9 3.3 3.2 3.5 2.6 2.9 2.4 2.6 3.3 3.4 3.4 3.2 3.3 2.4 2.7 2.4 3.1 3.1 2.4 2.7 3.2 3.1 2.6 2.7 2.9 3.3 3.2 3.5 2.6 2.9 2.4 2.6 3.3 3.4 3.4 3 2.9 3.4 3.5 3 2.9 2.6 2.9 3.3 3.4 3.4 3.3 3.2 3.1 2.8 mar-10 3 3.2 2.7 2.9 2.6 3.2 3.1 2.2 2.9 3.3 3 3 2.8 2.9 3.1 3.2 3.2 3.2 3 2.4 2.9 3 3.3 3.3 3 3.2 2.7 2.9 2.6 3.2 3.1 2.2 2.9 3.3 3 3 2.8 2.9 3.1 3.2 3.2 3.2 3 2.4 2.9 3 3.3 3.3 2.9 3.2 3.2 3.3 3 2.9 2.4 2.8 3 3.2 3.2 3.1 3.2 2.8 2.9 jun-10 3 3.2 2.8 2.8 2.5 2.7 3.3 2.3 2.8 3.1 2.9 2.6 2.9 2.9 3.5 3.2 3.3 2.9 3 2.3 2.7 3.1 3.2 3.2 3 3.2 2.8 2.8 2.5 2.7 3.3 2.3 2.8 3.1 2.9 2.6 2.9 2.9 3.5 3.2 3.3 2.9 3 2.3 2.7 3.1 3.2 3.2 2.9 3.4 3.2 3.5 3 3 2.3 2.7 3.1 3.3 3.3 3.1 3.3 2.8 2.9 sep-10 3.2 3.2 2.9 2.8 2.7 3.1 3.1 2.4 2.8 3.3 2.9 2.5 2.9 2.9 3.2 3.1 3.4 2.8 2.9 2.3 2.8 3 3.3 3.3 3.2 3.2 2.9 2.8 2.7 3.1 3.1 2.4 2.8 3.3 2.9 2.5 2.9 2.9 3.2 3.1 3.4 2.8 2.9 2.3 2.8 3 3.3 3.3 2.9 3.4 3.2 3.4 2.8 3 2.3 2.7 3 3.1 3.1 3.2 3.1 2.8 2.9 dic-10 3.2 3 2.6 2.7 2.4 3.1 3.1 2.4 2.9 2.7 2.3 2.4 2.6 2.7 3.1 3.1 3.3 2.7 2.9 2.2 2.7 3 2.9 2.9 3.2 3 2.6 2.7 2.4 3.1 3.1 2.4 2.9 2.7 2.3 2.4 2.6 2.7 3.1 3.1 3.3 2.7 2.9 2.2 2.7 3 2.9 2.9 2.8 3.3 3 3.3 2.5 2.6 2.3 2.6 2.9 2.8 2.8 3.1 2.9 2.9 2.7 mar-11 3 3 2.9 2.7 2.7 2.7 3.5 2.3 2.8 2.8 2.2 2.6 2.8 2.9 3 2.9 3.1 2.8 2.7 2.2 2.7 2.7 2.9 2.9 3 3 2.9 2.7 2.7 2.7 3.5 2.3 2.8 2.8 2.2 2.6 2.8 2.9 3 2.9 3.1 2.8 2.7 2.2 2.7 2.7 2.9 2.9 2.9 3.1 2.9 3.2 2.8 2.7 2.2 2.6 2.9 2.8 2.8 3 2.9 2.9 2.8 jun-11 2.8 3 2.9 2.7 2.9 2.8 3.5 2.7 2.6 2.5 2.2 2.2 2.7 2.8 3.1 2.9 3 2.8 2.7 2.2 2.8 2.8 2.7 2.7 2.8 3 2.9 2.7 2.9 2.8 3.5 2.7 2.6 2.5 2.2 2.2 2.7 2.8 3.1 2.9 3 2.8 2.7 2.2 2.8 2.8 2.7 2.7 2.8 3.3 2.9 3.1 2.7 2.7 2.2 2.7 2.9 2.7 2.7 2.9 3.1 3.1 2.8 sep-11 2.9 3.1 2.8 2.8 3.2 2.7 3.4 2.7 2.6 2.7 1.8 2.2 2.7 2.8 3.2 2.9 3.2 2.9 2.7 2.3 2.5 2.8 2.7 2.7 2.9 3.1 2.8 2.8 3.2 2.7 3.4 2.7 2.6 2.7 1.8 2.2 2.7 2.8 3.2 2.9 3.2 2.9 2.7 2.3 2.5 2.8 2.7 2.7 2.9 3.2 3 3.1 2.8 2.8 2.2 2.5 2.9 2.7 2.7 2.9 3.1 2.8 2.8 dic-11 2.8 3 2.9 2.6 3.2 2.4 3.6 2.5 2.7 2.8 1.9 2.6 2.6 2.6 3.1 2.8 3.1 2.7 2.7 2.2 2.5 2.8 2.6 2.6 2.8 3 2.9 2.6 3.2 2.4 3.6 2.5 2.7 2.8 1.9 2.6 2.6 2.6 3.1 2.8 3.1 2.7 2.7 2.2 2.5 2.8 2.6 2.6 2.7 3.1 2.9 2.9 2.6 2.9 2.3 2.7 3 2.6 2.6 2.9 3.1 3.2 2.7 Aproximaciones al análisis del riesgo sistémico. Aplicaciones para Ecuador 49 FECHA EFI 1 EFI 2 EFI 3 EFI 4 EFI 5 EFI 6 EFI 7 EFI 8 EFI 9 EFI 10 EFI 11 EFI 12 EFI 13 EFI 14 EFI 15 EFI 16 EFI 17 EFI 18 EFI 19 EFI 20 EFI 21 EFI 22 EFI 23 EFI 24 EFI 25 EFI 26 EFI 27 EFI 28 EFI 29 EFI 30 EFI 31 EFI 32 EFI 33 EFI 34 EFI 35 EFI 36 EFI 37 EFI 38 EFI 39 EFI 40 EFI 41 EFI 42 EFI 43 EFI 44 EFI 45 EFI 46 EFI 47 EFI 48 EFI 49 EFI 50 EFI 51 EFI 52 EFI 53 EFI 54 EFI 55 EFI 56 EFI 57 EFI 58 EFI 59 EFI 60 EFI 61 EFI 62 EFI 63 mar-12 2.8 3 3 2.9 3.4 2.6 3.5 2.4 2.8 2.3 2.3 2.4 2.7 2.9 3.2 2.8 2.9 2.7 2.9 2.4 2.8 2.8 2.6 2.6 2.8 3 3 2.9 3.4 2.6 3.5 2.4 2.8 2.3 2.3 2.4 2.7 2.9 3.2 2.8 2.9 2.7 2.9 2.4 2.8 2.8 2.6 2.6 2.9 3.2 2.8 3 2.7 3 2.4 2.8 2.8 2.5 2.5 2.9 3 3 2.8 jun-12 2.9 3.1 3.1 2.9 3.5 2.7 3.5 2.4 2.8 2.4 2.4 2.5 2.8 2.8 3.1 2.7 3.2 2.7 3 2.4 2.8 2.9 2.6 2.6 2.9 3.1 3.1 2.9 3.5 2.7 3.5 2.4 2.8 2.4 2.4 2.5 2.8 2.8 3.1 2.7 3.2 2.7 3 2.4 2.8 2.9 2.6 2.6 2.8 3.1 2.8 3.1 2.6 3 2.4 2.7 2.9 2.6 2.6 2.9 3.1 3.1 2.8 sep-12 2.9 3.2 3.1 2.8 3.6 2.6 3.5 2.4 2.8 2.4 2.4 2.4 2.8 2.3 3 2.8 3.2 2.8 3 2.4 2.9 2.8 2.7 2.7 2.9 3.2 3.1 2.8 3.6 2.6 3.5 2.4 2.8 2.4 2.4 2.4 2.8 2.8 3 2.8 3.2 2.8 3 2.4 2.9 2.8 2.7 2.7 2.8 3.2 2.7 3.3 2.8 3 2.4 2.9 2.9 2.7 2.7 3 3.2 3.1 2.8 dic-12 3.4 3.2 2.9 2.7 3.5 2.6 3.4 2.5 2.9 2.5 2.6 2.9 2.9 2.7 3.4 3 3.3 2.8 3.1 2.3 2.8 2.9 2.5 2.5 3.4 3.2 2.9 2.7 3.5 2.6 3.4 2.5 2.9 2.5 2.6 2.9 2.9 2.7 3.4 3 3.3 2.8 3.1 2.3 2.8 2.9 2.5 2.5 2.9 3.4 3.1 3.5 2.8 3.5 2.3 3.2 3.1 2.6 2.6 2.7 3.1 3.3 2.9 mar-13 2.8 3.5 3.1 3 3.2 2.5 3.2 2.5 2.9 2.4 2.4 3.1 3.1 2.9 3.4 2.9 3.6 3 3.5 2.4 3.3 3.1 2.7 2.7 2.8 3.5 3.1 3 3.2 2.5 3.2 2.5 2.9 2.4 2.4 3.1 3.1 2.9 3.4 2.9 3.6 3 3.5 2.4 3.3 3.1 2.7 2.7 2.9 3.6 3.1 3.4 3 3.5 2.4 3.1 3.2 2.8 2.8 2.8 3.5 3.1 3 jun-13 2.7 3.3 3.1 2.9 3.1 2.8 3.3 2.5 2.9 2.6 2.1 3 2.9 2.9 3.4 3.2 3.3 2.9 3.3 2.4 3 3.1 2.8 2.8 2.7 3.3 3.1 2.9 3.1 2.8 3.3 2.5 2.9 2.6 2.1 3 2.9 2.9 3.4 3.2 3.3 2.9 3.3 2.4 3 3.1 2.8 2.8 2.8 3.4 3 3.3 2.9 3.3 2.4 3 3.2 2.8 2.8 2.7 3.2 3.1 2.9 sep-13 2.7 3.3 3.1 2.8 3.4 2.7 3.3 2.5 2.6 2.6 2.3 3.1 2.8 3 3.1 3.1 3.4 2.9 3.3 2.4 2.9 3.2 2.8 2.8 2.7 3.3 3.1 2.8 3.4 2.7 3.3 2.5 2.6 2.6 2.3 3.1 2.8 3 3.1 3.1 3.4 2.9 3.3 2.4 2.9 3.2 2.8 2.8 3 3.2 2.9 3.4 3 3.3 2.5 2.9 3.2 2.8 2.8 2.6 3.3 3.1 2.8 dic-13 2.6 3.3 3 3 3.4 2.5 3.5 2.8 2.8 2.6 2.2 2.7 2.8 2.9 3.3 3.1 3.7 3 3.3 2.5 3 3.2 2.8 2.8 2.6 3.3 3 3 3.4 2.5 3.5 2.8 2.8 2.6 2.2 2.7 2.8 2.9 3.3 3.1 3.7 3 3.3 2.5 3 3.2 2.8 2.8 3 3.2 3 3 3 3.3 2.5 3.2 3.2 2.9 2.9 2.6 3.4 2.7 2.7 mar-14 2.7 3.4 3.4 3 3.6 3 3.6 2.4 2.8 2.7 2.3 2.7 2.9 3.1 3.5 3.1 3.5 2.9 3.3 2.6 3 3.1 3 3 2.7 3.4 3.4 3 3.6 3 3.6 2.4 2.8 2.7 2.3 2.7 2.9 3.1 3.5 3.1 3.5 2.9 3.3 2.6 3 3.1 3 3 2.9 3.5 3 3.5 3 3.3 2.6 2.9 3.2 3 3 2.8 3.3 3.3 2.9 jun-14 2.7 3.2 3.3 3 3.7 3 3.6 2.5 2.8 2.8 2.2 2.9 2.9 3.1 3.4 3.1 3.5 3 3.4 2.6 3 3.1 2.8 2.8 2.7 3.2 3.3 3 3.7 3 3.6 2.5 2.8 2.8 2.2 2.9 2.9 3.1 3.4 3.1 3.5 3 3.4 2.6 3 3.1 2.8 2.8 2.9 3.5 3.1 3.3 3 3.4 2.7 2.9 3 2.8 2.8 2.7 3.1 3.4 2.8 sep-14 2.7 3.2 3.5 2.9 3.7 2.7 3.6 2.6 2.8 2.9 2.2 2.9 2.9 3.1 3.4 3.1 3.5 2.8 3.4 2.6 3 3.1 2.6 2.6 2.7 3.2 3.5 2.9 3.7 2.7 3.6 2.6 2.8 2.9 2.2 2.9 2.9 3.1 3.4 3.1 3.5 2.8 3.4 2.6 3 3.1 2.6 2.6 3.1 3.5 3.1 3.6 3 3.3 2.6 3.1 3.1 2.8 2.8 2.9 3.2 3.3 2.9 dic-14 3.1 3.3 3.2 2.9 3.6 2.9 3.5 2.8 2.9 3.2 2.3 2.9 2.9 3 3.4 3 3.3 2.7 3.2 2.4 2.9 2.8 2.7 2.7 3.1 3.3 3.2 2.9 3.6 2.9 3.5 2.8 2.9 3.2 2.3 2.9 2.9 3 3.4 3 3.3 2.7 3.2 2.4 2.9 2.8 2.7 2.7 2.9 3.1 3.1 3.4 2.8 3.2 2.5 3.3 2.9 3 3 2.8 3.5 3 2.8 mar-15 3.3 3.6 3 2.8 3.6 3.1 3.5 2.4 2.7 3 2.4 3 2.9 2.9 3 3.1 3.3 2.8 3.2 2.7 3.3 2.8 2.9 2.9 3.3 3.6 3 2.8 3.6 3.1 3.5 2.4 2.7 3 2.4 3 2.9 2.9 3 3.1 3.3 2.8 3.2 2.7 3.3 2.8 2.9 2.9 2.8 3.1 3.1 3.3 2.9 3.2 2.7 3.3 3 2.9 2.9 3.5 3.5 3 2.7 jun-15 3.3 3 3 2.7 3.5 2.9 3.5 2.6 2.6 3.1 2.4 3.1 2.8 2.9 3.5 3.2 3.5 2.9 3.4 2.8 3.4 2.9 2.8 2.8 3.3 3 3 2.7 3.5 2.9 3.5 2.6 2.6 3.1 2.4 3.1 2.8 2.9 3.5 3.2 3.5 2.9 3.4 2.8 3.4 2.9 2.8 2.8 2.9 3.5 3.1 3.4 2.9 3.4 2.8 3.4 2.8 2.8 2.8 3.2 3.2 3 2.7 sep-15 3.3 3.2 2.9 2.8 3.3 3.1 3.4 2.7 2.8 3.2 2.4 3.1 2.9 2.9 3.5 3.1 3.4 2.8 3.4 2.9 3.4 2.8 2.7 2.7 3.3 3.2 2.9 2.8 3.3 3.1 3.4 2.7 2.8 3.2 2.4 3.1 2.9 2.9 3.5 3.1 3.4 2.8 3.4 2.9 3.4 2.8 2.7 2.7 2.9 3.3 3.1 3.5 2.9 3.5 2.9 3.4 3 2.8 2.8 3.5 3.3 2.9 2.8 dic-15 3.5 3.7 3.1 2.8 3.6 3 3.3 3 2.8 3.2 3 2.8 3 2.9 3.3 3.1 3.6 3 3.4 2.9 3.3 3 2.6 2.6 3.5 3.7 3.1 2.8 3.6 3 3.3 3 2.8 3.2 3 2.8 3 2.9 3.3 3.1 3.6 3 3.4 2.9 3.3 3 2.6 2.6 2.9 3.4 3.2 3.7 3 3.6 3.2 3.4 3.2 2.9 2.9 3.6 3.7 3.5 3.2 mar-16 3.5 3.7 2.9 3.2 3.5 3.1 3.4 2.6 2.7 3.1 3.4 2.8 3.4 3.1 3.4 3.2 3.6 3.4 3.7 3.1 3.4 3.2 2.9 2.9 3.5 3.7 2.9 3.2 3.5 3.1 3.4 2.6 2.7 3.1 3.4 2.8 3.4 3.1 3.4 3.2 3.6 3.4 3.7 3.1 3.4 3.2 2.9 2.9 3 3.2 3.3 3.6 3.5 3.7 3 3.4 3.2 2.9 2.9 3.5 3.7 3.3 3.2 jun-16 3.5 3.7 3.4 3.2 3.4 2.6 3.6 2.6 2.9 3.1 3.5 3 3.4 3.1 3.1 3.4 3.7 3.6 3.6 3.1 3.4 3.1 2.9 2.9 3.5 3.7 3.4 3.2 3.4 2.6 3.6 2.6 2.9 3.1 3.5 3 3.4 3.1 3.1 3.4 3.7 3.6 3.6 3.1 3.4 3.1 2.9 2.9 3.1 3.4 3.4 3.7 3.5 3.6 3.1 3.4 3.2 2.9 2.9 3.5 3.7 3.5 3.2 sep-16 3.5 3.7 3.5 3.2 3.4 2.8 3.2 2.6 2.9 2.8 3.6 2.9 3.4 3 3.2 3.5 3.7 3.6 3.6 3.1 3.4 3.1 2.9 2.9 3.5 3.7 3.5 3.2 3.4 2.8 3.2 2.6 2.9 2.8 3.6 2.9 3.4 3 3.2 3.5 3.7 3.6 3.6 3.1 3.4 3.1 2.9 2.9 3 3.2 3.7 3.7 3.6 3.6 3.2 3.5 3.2 2.9 2.6 3.5 3.7 3.5 3.2 dic-16 3.6 4 3.5 3.2 3.5 2.5 3.4 2.9 3.1 2.8 3.6 2.7 3.4 3.1 3.1 3.5 3.8 3.4 3.6 3.2 3.3 3 2.9 2.2 3.6 4 3.5 3.2 3.5 2.5 3.4 2.9 3.1 2.8 3.6 2.7 3.4 3.1 3.1 3.5 3.8 3.4 3.6 3.2 3.3 3 2.9 2.2 2.9 3.3 3.4 3.6 3.3 3.6 3.2 3.5 2.8 3 2.4 3.6 4 3.7 3.4 mar-17 3.5 4 3.7 3.4 3.5 2.9 3.6 2.9 2.8 2.7 3.2 2.4 3.1 3.1 3.3 3.5 3.8 3.3 3.4 3.1 3.5 3 2.8 2 3.5 4 3.7 3.4 3.5 2.9 3.6 2.9 2.8 2.7 3.2 2.4 3.1 3.1 3.3 3.5 3.8 3.3 3.4 3.1 3.5 3 2.8 2 2.9 3.3 3.3 3.7 3.4 3.3 3.1 3.4 3 2.8 2.1 3.5 3.9 3.7 3.3 jun-17 3.6 3.8 3.6 3.2 3.5 2.5 3.6 2.9 2.8 2.6 2.8 2.3 2.9 2.9 3.1 3.2 3.6 3 3.3 3 3.2 2.9 2.7 1.9 3.6 3.8 3.6 3.2 3.5 2.5 3.6 2.9 2.8 2.6 2.8 2.3 2.9 2.9 3.1 3.2 3.6 3 3.3 3 3.2 2.9 2.7 1.9 2.9 3.1 3.2 3.5 2.9 3.4 3 3.3 2.9 2.6 1.8 3.6 3.8 3.5 3.1 sep-17 3.6 3.6 3.4 3 3.3 2.5 3.4 2.8 2.8 2.5 2.8 2.2 2.9 2.9 3 3.1 3.4 2.9 3.3 3 3.1 2.9 2.6 1.8 3.6 3.6 3.4 3 3.3 2.5 3.4 2.8 2.8 2.5 2.8 2.2 2.9 2.9 3 3.1 3.4 2.9 3.3 3 3.1 2.9 2.6 1.8 3 3 3.1 3.4 2.9 3.5 2.9 3 2.8 2.6 1.8 3.6 3.6 3.3 3 dic-17 3.5 3.7 3 3 3.1 2.6 3.4 2.8 3 2.5 2.5 2.2 2.7 2.8 3.1 3.1 3.4 2.9 3.5 2.8 3 2.8 2.5 1.7 3.5 3.7 3 3 3.1 2.6 3.4 2.8 3 2.5 2.5 2.2 2.7 2.8 3.1 3.1 3.4 2.9 3.5 2.8 3 2.8 2.5 1.7 2.8 3 3.1 3.3 2.7 3.2 2.7 2.9 2.8 2.5 1.8 3.6 3.7 2.9 3 mar-18 3.6 3.7 3 3 3 2.7 3.3 2.4 2.9 2 2.5 2.7 2.7 2.8 3.1 3.2 3.4 2.9 3.4 2.8 2.9 2.8 2.5 1.9 3.6 3.7 3 3 3 2.7 3.3 2.4 2.9 2 2.5 2.7 2.7 2.8 3.1 3.2 3.4 2.9 3.4 2.8 2.9 2.8 2.5 1.9 2.7 2.9 3.2 3.4 2.9 3.4 2.7 2.9 3 2.3 1.9 3.6 3.7 3 2.9 jun-18 3.6 3.7 3 2.8 3 2.6 3.3 2.4 3 2.1 2.2 2.7 2.7 2.8 2.8 3.1 3.4 2.8 3.1 2.7 2.9 2.9 2.3 2 3.6 3.7 3 2.8 3 2.6 3.3 2.4 3 2.1 2.2 2.7 2.7 2.8 2.8 3.1 3.4 2.8 3.1 2.7 2.9 2.9 2.3 2 2.7 2.8 3.1 3.4 2.9 3.1 2.7 2.9 2.8 2.3 2 3.6 3.7 3 2.8 sep-18 3.5 3.5 3 2.8 3.1 2.8 3.4 2.4 2.9 2 2.2 2.5 2.7 2.6 2.8 3.1 3.4 2.9 3.1 2.6 2.9 2.8 2.3 1.9 3.5 3.5 3 2.8 3.1 2.8 3.4 2.4 2.9 2 2.2 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