Resumen de Eficiencia de bancos y cajas municipales en el Perú, una aplicación del análisis envolvente de datos, para el periodo 2003 - 2022.
- español
Se realizó un estudio longitudinal para evaluar la eficiencia de los Bancos y Cajas Municipales de Ahorro y Crédito (en adelante CMAC´s) en el ámbito de créditos a microempresas en el periodo 2003 a 2022, empleando el Análisis Envolvente de Datos (en adelante “DEA”). La muestra la conformaron 19 entidades financieras del sistema financiero peruano (en adelante “SFP”) que operaron en el intervalo de análisis. Para la aplicación del DEA se consideraron variables de entrada (también denominadas “inputs”), que imitan la Función de Producción de Coub Douglas, a saber, cantidad de oficinas y número de personal de cada institución. Como resultado, se encontró que los Bancos son más eficientes que las CMAC´s incrementando su eficiencia en años recientes mientras que las CMAC´s presentaron una eficiencia similar con una constante tendencia decreciente. Por último, se realizó un modelo de Regresión Lineal a fin de determinar los factores asociados a la eficiencia Operativa, encontrándose a un 5% de significancia, que el logaritmo de las eficiencias calculadas es influenciado por la rentabilidad de patrimonio, el ratio de intermediación (crédito por depósitos), el tipo de entidad y el año de estudio.
- English
A longitudinal study was carried out to evaluate the efficiency of Municipal Savings Banks and Savings Banks in the field of loans to microenterprises in the period 2003 to 2022, using the Data Envelopment Analysis (DEA). The sample was made up of 19 financial entities that operated in the analysis interval. For the Data Envelopment Analysis, input variables are considered, which imitate the Coub Douglas Production Function, namely, number of offices and number of personnel of each institution. As a result, it was found that the Banks are more efficient than the Municipal Savings Banks, increasing their efficiency in recent years, while the Municipal Savings Banks showed a similar efficiency with a constant downward trend. Finally, a Multiple Linear Regression Model was estimated to determine the factors associated with Operating efficiency, finding a 5% significance, that the logarithm of the calculated efficiencies is influenced by the return on equity, intermediation ratio (credit per deposit ), type of entity and year of study.
