Determinantes económicos de la rentabilidad económica y financiera de las cajas municipales del Perú: 2011 - 2017

Abstract

El presente trabajo, estudia los factores económicos que influyen en la rentabilidad económica (ROA) y financiera (ROE) de las cajas municipales del Perú en el periodo 2011 al 2017. Se trabajó con una muestra de 12 cajas municipales y con periodos mensuales, generando una base de datos de 1008 observaciones. Haciendo uso de un modelo econométrico de datos de panel por el método planteado por Arellano y Bond (1991), mediante el Método Generalizado de Momentos GMM y posteriormente el test de Sargan para confirmar la validez de los instrumentos utilizados, se determinó la relación que existe entre la rentabilidad económica (ROA), rentabilidad financiera (ROE) y variables microeconómicas (Mora, tasa de interés activa, apalancamiento financiero, tamaño de la empresa y productividad) y macroeconómicas (Variación porcentual del Producto Bruto Interno y variación porcentual del Índice de Precios al Consumidor), llegando a explicar que las políticas internas y el entorno económico en las que se desarrollan las cajas municipales (CM) determinan su nivel de rentabilidad económica y financiera. De acuerdo a los resultados obtenidos, se pudo determinar que la variable microeconómica que más afectó a la rentabilidad fue la mora (MORA) ya que se estimó un coeficiente de -0.016 para la ecuación del ROA y -0.110 para el ROE, es decir un aumento de uno por ciento en la mora, disminuye en 0.016% y 0.110% el ROA y ROE respectivamente. En segundo se obtuvo a la variable Tamaño de la Empresa (EMP) con un coeficiente de 0.015 para la ecuación del ROA y 0.157 para el ROE, lo que indica que un aumento de uno por ciento en el tamaño de la empresa incrementa en 0.015% y 0.157% el ROA y ROE respectivamente. En cuanto a las variables macroeconómicas, para el caso de la variación del PIB (GPBI) se obtuvo un coeficiente de 0.005 para la ecuación del ROA y 0.036 para el ROE demostrando la naturaleza cíclica de la rentabilidad. Así mismo para el caso de la variable variación del IPC (GIPC) se estimó un coeficiente de -0.028 para el ROA y -0.216 para el ROE. Adicionalmente para el caso de los rezagos, se obtuvo un coeficiente de 1.161 y 1.156 que hace referencia a la elasticidad del ROA y ROE del mes anterior respectivamente, y un coeficiente de -0260 para el segundo rezago para ambos. Así también, se obtuvo el valor del coeficiente del intercepto o constante que resultó significativo al 99% para ambos casos con unos coeficientes de 0.353 para el ROA y 1.898 para el ROE De acuerdo a las pruebas de significancia individuales, se pudo determinar que todas las variables microeconómicas son significativas al 99%, a excepción de la tasa de interés que no es significativa ni al 90%. Para el caso de las variables macroeconómicas, variación porcentual del Producto Bruto Interno y variación porcentual del Índice de Precios al Consumidor, se obtuvo un nivel de significancia para ambas del 90% para las ecuaciones del ROA y ROE. Estos resultados nos hacen concluir que las CM, deben prestar mucha atención en sus políticas internas, así como en la economía nacional, para poder tener una mejor gestión de riesgos e incrementar su ROA y ROE.