Economic growth and
volume of credit in productive sectors.
Lic. Daniel Er=
iel
Izquierdo García.[1],
Ing.
María Fernanda Mosquera Torres[2], Licda. Leoaysa Priscila Ortiz Delgado.[3] & Ab. Felix Segundo Rosales Cortez=
.[4]
In this paper we analyzed the incidence of cred=
it
in relation to GDP (Gross Domestic Product) by productive sectors of the
economy of Ecuador in the period 2005 - 2015. First, the theoretical aspects
were revised to be clear about the theoretical framework, presented an anal=
ysis
of the productive sectors that make up the Ecuadorian economy and at the sa=
me
time a summary analysis of the volume of credit that is granted by the
Financial System of Credit. Finally, using the econometric technique of time
series for the institutions that make up the financial system in Ecuador wi=
th
annual series, the objective of this study is to estimate the impact of cre=
dit
on the growth of the productive sectors, with an analysis of the relationsh=
ip
of association and incidence between these variables. Based on the results
obtained from the regressions carried out for each productive sector, it is
concluded that there is a positive relationship between credit and the grow=
th
of sectorial GDP since they share the growth trend in the last 10 years
although they have a low correlation.
Keywords=
:
Sectorial Credit, Economic Growth of the Prod=
uctive
Sectors, Gross Domestic Product
En el presente trabajo se analizó la incidencia del crédito con relación al PIB
(Producto Interno Bruto) por sectores productivos de la economía del Ecuado=
r en
el período 20052015. Primeramente, se revisó los aspectos teóricos para te=
ner
claro el marco teórico, se presenta un análisis de los sectores productivos=
que
componen la economía ecuatoriana y a la vez un análisis resumido del volume=
n de
crédito que se encuentra otorgado por el Sistema Financiero del Crédito.
Finalmente, utilizando la técnica econométrica de series temporales para las
instituciones que conforman el sistema financiero en el Ecuador con series
anuales, el objetivo de este estudio es estimar el impacto del crédito en el
crecimiento de los sectores productivos, siendo un análisis de la relación =
de
asociación e incidencia entre dichas variables. Con base en los resultados
obtenidos de las regresiones efectuadas para cada sector productivo, Se
concluye que existe una relación positiva entre el crédito y el crecimiento=
del
PIB sectorial ya que comparten la tendencia de crecimiento en los últimos 10
ańos aunque presentan una
correlación baja.
Palabras
Claves:
Crédito
sectorial, Crecimiento económico de los sectores productivos, Producto inte=
rno
bruto
Introducción .
Keynes
El
crecimiento económico se mide gracias a la variación del Producto Bruto Int=
erno
(PBI), que es definido por el Banco Central del Ecuador
Según la Superintendencia de Bancos de Ecuador
PEŃA
El término crédito ti=
ene
su origen en el latín Creditum y significa cosa confiada, se ha asociado
siempre a las operaciones de la banca y corresponde a un activo de riesgo
mediante el cual una institución de carácter financiero proporciona o se
compromete a entregar fondos o bienes a préstamo a un determinado cliente a
cambio de que en un futuro este le devuelva el préstamo junto con un porcen=
taje
de ganancias, o garantiza frente a terceros el cumplimiento de obligaciones
contraídas por este.
Un
mayor acceso a créditos bancarios por parte de los sectores productivos de =
un
país genera que estos se desarrollen de una mejor manera y ayuden a su
crecimiento económico, respaldado por una mayor fuerza productiva interna <=
span
style=3D'mso-no-proof:yes'>Ruiz
La
investigación presentada se plantea medir el Impacto del crédito otorgado p=
or
instituciones financieras en el crecimiento económico de los sectores
productivos de Ecuador, medido por el Producto Interno Bruto.
Con
sustento en los preceptos expuestos se pensó pertinente estudiar el Impacto=
del
crédito en el crecimiento económico de los sectores productivos de la econo=
mía,
con el fin de demostrar la influencia que tienen los créditos otorgados por
instituciones financieras para incrementar la capacidad productiva del Ecua=
dor.
EL
análisis realizado en la investigación da la apertura para conocer cuan
influyente es el sistema financiero al momento de otorgar créditos y a su v=
ez
de qué manera repercute en el Crecimiento económico del país. Se analiza las
diferentes maneras en las cuales se desarrolla el vínculo entre el sistema
financiero a través del volumen de crédito y el crecimiento económico desde=
la
perspectiva teórica económica. Por último, se presenta el estudio del
crecimiento de los sectores productivos, y su comportamiento con respecto al
Producto interno bruto Ruiz Porras =
Material y métodos.
En la presente investigación se utilizó bases de datos del Ban=
co
Central del Ecuador, el Observatorio Económico para Latinoamérica, el INEC =
y la
Superintendencia de Compańías nos proporcionaran cifras confiables y
actualizadas acerca de la evolución de los distintos indicadores que vamos a
analizar; El PIB sectorial, el volumen de crédit=
os,
el gasto público y la inflación. En dicha infor=
mación
basaremos nuestra investigación y aplicando métodos económicos y estadístic=
os
como análisis de variación, comparaciones de series temporales, regresiones
econométricas y criterios de la teoría económica trataremos de obtener
conclusiones para nuestra investigación.
Se
realizó una investigación de tipo descriptiva con el propósito de detallar =
las
principales y las más representativas características y determinantes del
sector financiero y de los sectores productivos Behar
Rivero
De igual forma se realizó el proceso detallado por Perez y
Jesús
La investigación a má=
s de
analizar la evolución y el crecimiento del crédito orientado a los sectores
productivos aplicará el método correlacional, necesario para indagar el
análisis de la relación entre el crédito y las variables que determinan el
crecimiento de los sectores productivos como es el gasto público y la
inflación.
El
método inductivo es el procedimiento escogido para realizar el presente est=
udio
investigativo ya que se analizó el crédito otorgado por las instituciones d=
el
sistema financiero orientado a impulsar los sectores productivos, para
posteriormente estudiar cada sector productivo y el impacto del crédito en =
la
producción sectorial.
Se
manejó la técnica de la observación para desarrollar la presente investigac=
ión;
es decir, con la base de datos se comparó y contrastó la información obteni=
da,
lo cual hizo posible un análisis posterior de los datos recopilados. De igu=
al
forma, la técnica documental fue necesaria, ya que permitió el análisis téc=
nico
de la información captada para así generar argumentos que sustenten el estu=
dio
y nos lleven a sacar resultados adecuados =
Behar
Rivero
Se utilizó la técnica de correlación par=
a la
aplicación de modelos econométricos que incluyan regresiones en datos de pa=
nel
para el modelo global y regresiones lineales para modelos de cada sector
productivo, mediante el cual se realizó el presente trabajo de investigació=
n.
Resultados y discusión.
A
continuación, se analiza la relación entre el PIB por sector productivo y el
Volumen de crédito otorgado a cada sector.
Para lo cual se ha utilizado los datos de variación porcentual presentados =
por
el Banco Central del Ecuador, La Superintendencia de Bancos y Compańías y el
INEC. Se aplicará los modelos de Mínimos cuadrados ordinarios, semi
logarítmicos Loglin y Lin-log; ad=
emás
del modelo recíproco a través del software Gretl con las variables menciona=
das
y datos del período 2005 2015 con una prioridad anual, para después
determinar el mejor modelo.
Sector agricultura.
El
modelo de mejor ajuste es el modelo de mínimos cuadrados ordinarios, presen=
tado
a continuación.
Variable regresada:
Y=3D Variación (PIB de Agricultura)
Variables predictoras:
Modelo Matemático
Modelo Econométrico
Estimación Del Modelo=
MCO
Tabla N°1: Estimación
del modelo.
|
|
Coeficiente<=
/i> |
Estadístico t |
valor p<=
/b> |
R2 |
F |
|
Const |
0,0200320 |
0,8560 |
0,4203 |
=
0,304390 |
1,021039 |
|
VarVC |
0,0669962 |
1,421 |
0,1984 |
||
|
VarGP |
0,0799728 |
0,2835 |
0,7850 |
||
|
VarInflación |
−0,0162654 |
−1,487 |
0,1807 |
Fuente:<=
/span> Gretl.
Elaborado
por:
Grupo Investigador.
Como
se puede observar en la tabla anterior, se obtiene un valor F de 1,021039 y=
un
R cuadrado de 0,304390 que no es cercano a 1, se acepta la hipótesis nula q=
ue
indica que no hay auto correlación, es decir, el modelo de regresión indica=
que
no hay relación entre la variable dependiente y las variables explicativas,=
no
es insesgado. Si el Volumen de Crédito, aumenta en $1, el PIB con respecto =
a la
Agricultura incrementa alrededor de 6,7%. Si el Gasto Público aumenta en $1=
, el
PIB con respecto a la Agricultura incrementará alrededor de 7,99%. Es decir que el modelo no se aju=
sta
relativamente a los datos reales. Contrastamos la linealidad del mod=
elo
de tipo cuadrática y semi-logarítmica.
Sector Minería.
El
modelo de mejor ajuste es el modelo semilogarítmico Log lin, presentado a
continuación.
Variable regresada:
Y=3D Log_Variacion PIB de Minería.
Variables predictoras:
Modelo Matemático.
Modelo Econométrico .
Estimación Del Modelo
Log-Lin.
Tabla
N°2: Estimación del modelo.
|
|
|
|
|
R2 |
F |
||
|
Const |
=
1,58530 |
=
1,895 |
=
0,1544 |
=
=
0,954673 |
0,016158 |
||
|
Minería |
=
4,97518 |
=
7,095 |
=
0,0058 |
||||
|
GP |
=
-0,116524 |
=
-1,019 |
=
0,3832 |
||||
|
Inflación |
=
-1,17978 |
=
-3,369 |
=
0,0434 |
||||
Fuente:
Gretl.
Elaborado
por: Grupo investigador.
De
acuerdo con el modelo de regresión log-lin se observa que mediante el
incremento de 1 punto porcentual en la variable minería, gasto público e
inflación el PIB aumentará en 1,58530.
Mediante
el estadístico de Fisher se puede concluir que el modelo es estadísticamente
significativo en su conjunto. A través del coeficiente de determinación se
establece que las variables independientes explican en un 95,46% a la varia=
ble
dependiente.
Sector Manufactura.
El
modelo de mejor ajuste para este sector, es el modelo recíproco presentado a
continuación.
Variable regresada:
Y=3D Variación PIB de Manufactura
Variables predictoras:
Modelo Matemático
Modelo econométrico
Estimación Del Modelo
Reciproco
Tabla N°3: Estimación
del modelo.
|
|
|
|
|
R2 |
F |
|
Const |
−0,0516216 |
−2,526 |
0,0395 |
0,530352 |
0,131410 |
|
Inv_Manufactura |
−0,000548913 |
−2,697 |
0,0308 |
||
|
Inv_Gasto Público |
2,58429e-05 |
0,02280 |
0,9824 |
||
|
Inv_Inflación |
0,00196015 |
1,212 |
0,2650 |
Fuente:
Gretl.
Elaborado
por:
Grupo investigador.
De acuerdo al modelo de regresión
recíproco se observa que mediante el incremento de 1 punto porcentual en las
variables volumen de crédito, gasto público e inflación el PIB aumentará en
−0,0516216.
Mediante
el estadístico de Fisher se puede concluir que el modelo no es estadísticam=
ente
significativo en su conjunto. A través del coeficiente de determinación se
establece que las variables independientes explican en un 53,03% a la varia=
ble
dependiente.
Sector Construcción.
Para este secto=
r el
modelo recíproco es el de mejor ajuste.
Variable regresada:
Y=3D
Variables predictoras:
Modelo Matemático.
Modelo Econométrico.
Estimación Del Mo=
delo
Recíproco.
TABLA N°4: Estimación del modelo.
|
|
|
0,126731 2,241 0,0600 0,2341 0,733461 | ||||||
|
|
0,000128941 |
1,061 |
0,3241 |
|||||
|
-0,0035864 |
-1,143 |
0,2907 |
||||||
|
-0,00058094 |
-0,1414 |
0,8915 |
Fuente:
Elaborado por: Grupo Investigador .
Como se puede observar en la tabla
anterior, las variables mencionadas tienen una correlación del 23,41%, segú=
n el
contraste de Ramsey el modelo está especificado adecuadamente. Al variar en=
un
punto el volumen de crédito del sector construcción, el PIB de este sector
incrementa en 0,000128941unidades monetarias. El modelo no presenta
heterocedasticidad ni auto correlación entre las variables y los residuos e=
stán
normalmente distribuidos.
Sector
Comercio.
El mejor modelo para este sector es el modelo de Mínimos Cuadrados Ordinales.<= o:p>
Variable regresada:
Y=3D Variación PIB de Comercio
Variables predictoras:
Modelo Matemático.
Modelo Econométrico .
Estimación Del Modelo MCO.
Tabla N°5: Estimación del modelo=
|
|
Coeficiente |
Estadístico t |
valor p |
R2 |
F |
|
Const |
0,0549568 |
2,244 |
0,0597 |
0,665647 |
4,645311 |
|
VarVC |
0,00884948 |
1,782 |
0,1179 |
||
|
VarGP |
−0,396752 |
−1,277 |
0,2422 |
||
|
VarInflación |
0,0393556 |
3,588 |
0,0089 |
Fuente:<=
/span> Gretl.
Elaborado
por:
Grupo Investigador.
Como
se puede observar en la tabla anterior, se obtiene un valor F de 4,645311y =
un R
cuadrado de 0,665647 que es cercano a 1, se acepta la hipótesis nula que in=
dica
que no hay auto correlación, es decir, el modelo de regresión indica que hay
relación entre la variable dependiente y las variables explicativas, es
insesgado. Si la variación del Volumen de Crédito, aumenta en $1, la variac=
ión
del Comercio incrementa alrededor de 8,88%. Si la variación del Gasto Públi=
co
aumenta en $1, el comercio disminuirá alrededor de −39,67%.
Es decir que el modelo se ajusta
relativamente a los datos reales. Contrastamos la
linealidad del modelo de tipo cuadrática y semi-logarítmica.
Actividades Financieras y de Seguros.
El mejor modelo
para este sector es el modelo de mínimos cuadrados ordinales presentado a
continuación.
Variable Regresada:
Y
=3D Variación PIB de Actividades
Financieras
Variables Predictoras:
Modelo Matemático
Modelo Econométrico
Estimación del modelo MCO.
Tabla N°6: Estimación del modelo.
|
|
Coeficiente |
Estadístico T |
Valor p |
|
F |
|
Const. |
0,228032 |
3,113 |
0,0170** |
0,468037 |
0,195128 |
|
Act. Financieras |
0,188621 |
1,944 |
0,0930* |
|
|
|
Gasto Público |
-2,58195 |
-2,367 |
0,0498** |
|
|
|
Inflación |
0,0532046 |
1,508 |
0,1754 |
|
|
Fuente:
Elaborado por:
Grupo investigador.
De
acuerdo con el modelo de regresión lineal se observa que mediante el increm=
ento
de 1 punto porcentual en las variables actividades financieras, gasto públi=
co e
inflación el PIB aumentará en 0,228032.
Mediante
el estadístico de Fisher se puede concluir que el modelo si es estadísticam=
ente
significativo en su conjunto. A través del coeficiente de determinación se
establece que las variables independientes explican en un 46,80% a la varia=
ble
dependiente.
Conclusiones.
ˇ&nb=
sp;
El PIB medido en cada sector ha tenido un crecimiento
sostenido en el período de estudio, además se ha podido constatar la
participación fundamental del volumen de crédito en el sistema financiero y
como incidente en el PIB sectorial.
ˇ&nb=
sp;
El sector financiero ha experimentado una tendencia creci=
ente
en cada sector entre los ańos 2005 al 2015.
ˇ&nb=
sp;
El volumen de crédito se encuentra relacionado positivame=
nte
con el PIB ya que comparten la tendencia de crecimiento en los últimos ańos
presentando una correlación positiva.
Referencias =
bibliográficas.
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=
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=
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=
=
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=
=
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=
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Para
citar el artículo indexado.
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Mosquera M., Ortiz L. &. Rosales F. (2018). Crecimiento económico y volumen de crédi=
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/index.php/CienciaDigital/article/view/94/88
El
artículo que se publica es de exclusiva responsabilidad de los autores y no
necesariamente reflejan el pensamiento de la Revista Ciencia Digital.
El
articulo queda en propiedad de la revista y, por tanto, su publicación parc=
ial
y/o total en otro medio tiene que ser autorizado por el director de la Revista Ciencia Digital.
[1] Universi=
dad
Técnica Luis Vargas Torres de Esmeraldas Ecuador, daniel.izquierdo@utlvt.ed=
u.ec
[2] Universi=
dad
Técnica Luis Vargas Torres de Esmeraldas Ecuador, daniel.izquierdo@utlvt.ed=
u.ec
[3] Universi=
dad
Técnica Luis Vargas Torres de Esmeraldas Ecuador, daniel.izquierdo@utlvt.ed=
u.ec
[4] Universi=
dad
Técnica Luis Vargas Torres de Esmeraldas Ecuador, daniel.izquierdo@utlvt.ed=
u.ec
www.cienciadigital.org
Vol. 2, N°2, p. 31=
6-319,
Abril - Junio, 2018