Modelización de la rentabilidad bancaria mediante el uso de ecuaciones estructurales

Resumen

Debido a la crisis económico-financiera que se inició en 2007, se produjo la quiebra de varios grandes bancos internacionales, y esto acabó afectando no solo al sistema financiero, sino a la actividad económica mundial. Por este motivo, los gobiernos de los distintos países realizaron reformas financieras en la legislación. Estas reformas se concretaron a nivel internacional a través del acuerdo alcanzado por el Comité de Supervisión Bancaria de Basilea en diciembre de 2010, acuerdo conocido como Basilea III, que marcó la necesidad de elevar los requerimientos de capital y mejorar la cobertura de riesgos para tratar de reforzar la fortaleza y solvencia de los bancos. En este contexto, en 2011 surgieron los Bancos de Importancia Sistémica Mundial, conocidos por sus siglas en inglés G-SIB, que son una serie de entidades financieras que, debido a su gran tamaño y su interconexión con todo tipo de actividades económicas, en el caso de atravesar dificultades podrían generar problemas en la estabilidad financiera mundial. A estas entidades financieras, el acuerdo de Basilea les exige una serie de medidas adicionales al del resto de bancos. El objetivo de la presente investigación fue crear un modelo que permitiera predecir la rentabilidad de los Bancos de Importancia Sistémica Mundial (G-SIB), para ello se trabajó en el modelo con los 100 mayores bancos del mundo por volumen de activos y para analizar las medidas implementadas en Basilea III se utilizó el período comprendido entre 2011 y 2015. La metodología aplicada fue la de Ecuaciones Estructurales mediante PLS (Partial Least Squares) debido a que se tenía interés en predecir la variable latente rentabilidad y en desarrollar un único modelo que relacionara las siguientes variables no observables: eficiencia operativa, riesgo de crédito, coeficiente de solvencia, tamaño y perfil macroeconómico de los países en los que tienen la sede los bancos. El presente estudio contribuye a la literatura de tres formas. Por la metodología empleada, ya que no es frecuente en los trabajos de investigación utilizar PLS para predecir la rentabilidad bancaria. Por las variables empleadas, ya que relaciona en un mismo modelo ratios contables y financieros propios de las entidades, así como ratios de los países donde tienen la sede estos bancos, para predecir la rentabilidad bancaria. Y por el período de tiempo utilizado, ya que se analiza el período (2011 – 2015), con el objetivo de analizar el impacto de las medidas tomadas a cabo en diciembre de 2010 con la implementación de la normativa Basilea III. Por último, cabría destacar que este trabajo de investigación científica propone un modelo novedoso que tiene importantes implicaciones prácticas, ya que permite cuantificar las variaciones en la rentabilidad bancaria producidas por cambios unitarios en alguno de los indicadores estudiados, por lo que permite a organismos supervisores y reguladores evaluar las implicaciones de modificaciones normativas y al gobierno corporativo de las entidades financieras tomar decisiones estratégicas en materia de eficiencia operativa, solvencia riesgo de crédito, tamaño o ubicación siendo capaz de predecir la rentabilidad bancaria.