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Investigación administrativa

versión On-line ISSN 2448-7678versión impresa ISSN 1870-6614

Investig. adm. vol.39 no.106 Ciudad de México jul./dic. 2010

 

Artículos

El sector bancario en México: un Análisis a Través de la Envolvente de Datos (DEA)1

The banking sector in Mexico: an Analysis Through Data Envelopment (DEA)

Zacarías Torres Hernández2 

José César Lenin Navarro Chávez3 

Rodrigo Gómez Monge4 

2Profesor Investigador de la Sección de Estudios de Posgrado e Investigación de la Escuela Superior de Comercio y Administración del Instituto Politécnico Nacional. ztorresh@gmail.com

3Profesor Investigador del Instituto de Investigaciones Económicas y Empresariales de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo.

4Profesor Investigador de la Facultad de Economía "Vasco de Quiroga" de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo.


RESUMEN

En la presente investigación se realiza, en un primer momento, una revisión de los fundamentos teóricos y metodológicos del Análisis de la Envolvente de Datos (DEA), principalmente se estudian los aportes realizados por Farrell, Charnes, Cooper y Rhodes, así como una revisión de algunos estudios en la materia. En un segundo apartado se caracteriza el sistema bancario en México mediante su estructura y organización. En la tercera parte se presenta la aplicación de la metodología DEA a las 5 regiones bancarias propuestas por los Fideicomisos Instituidos con relación a la Agricultura (FIRA), buscando encontrar patrones de eficiencia. Finalmente se muestran las conclusiones a que se llegan en el estudio.

Palabras clave: DEA (Data Envelopment Analysis: Análisis de la Envolvente de Datos); eficiencia total; eficiencia técnica; eficiencia asignativa; Sistema Bancario Mexicano

Código JEL: C67; D61; G21

ABSTRACT

In the present investigation is made, at first, a review of the theoretical and methodological foundations of the Data Envelopment Analysis (DEA), mainly explores the contributions made by Farrell, Charnes, Cooper and Rhodes, and a review of some studies in this area. A second paragraph characterized the banking system in Mexico through its structure and organization. Third submitted the application of the methodology DEAto the fifth regions proposed by FIRA, looking for finding patterns of efficiency. Finally the conclusions arrived at the studio will be displayed.

Key words: DEA (Data Envelopment Analysis); total efficiency; technical efficiency; allocative efficiency; Mexican Banking System

Code JEL: C67; D61; G21

Introducción

No existe en la literatura sobre la medición de eficiencia una única metodología para llevarla a cabo, sin embrago una propuesta que en los últimos años ha recibido amplio reconocimiento por parte de los círculos académicos es la relacionada con el DEA (Data Envelopment Analysis).

La metodología DEA es un modelo de estimación no paramétrica para generar un límite eficiente, a partir de considerar diversos recursos (llamados entradas o inputs) y los productos generados (también conocido como salidas o outputs).

El principal objetivo de la presente investigación es realizar una revisión teórica y metodológica de los fundamentos en los que se desarrolla el concepto de eficiencia, así como el marco en el que se desarrolla el DEA, para en un segundo momento buscar evidencia empírica sobre los niveles de eficiencia que presenta el sistema bancario en México en el periodo que comprende del cuarto trimestre de 2008 al tercer trimestre de 2009. Lo anterior se encuentra fundamentado en las siguientes preguntas de investigación: (1) ¿es aplicable la metodología DEA al caso específico del sistema bancario mexicano, con la finalidad de realizar la medición de la eficiencia?, (2) ¿el sistema bancario mexicano, clasificado mediante las cinco regiones propuestas por los Fideicomisos Instituidos con relación a la Agricultura (FIRA), presentan diferencias entre sí en los valores de eficiencia? y (3) ¿Cuáles son las principales variables que están incidiendo en las diferencias de eficiencia entre las regiones bancarias de México?

Es importante señalar que los resultados a que se llegan se encuentran enmarcados en un proyecto con objetivos mayores, denominado: "Medición de la eficiencia de las bancas comerciales y de desarrollo con las metodologías DEA (Data Envelopment Analysis) y VEA (Value Efficiency Analysis), a partir de los procesos de internacionalización del sistema bancario en México".

El concepto de eficiencia: aspectos teóricos

El pionero en la definición del concepto de eficiencia, así como los fundamentos en su marco teórico y medición fue Farrell en el año 1957. La propuesta radicó, principalmente, en visualizar la eficiencia desde una perspectiva real, no ideal, evaluando a cada unidad económica (empresa o individuo), en su relación con otras de un grupo representativo y homogéneo. Lo importante de esta propuesta es que la medición se realizará de forma relativa y no absoluta, como se venía haciendo hasta el momento. El resultado se expresa como la desviación observada en relación con las unidades que se consideran como eficientes.

Una de las grandes aportaciones de Farrell fue el segmentar la eficiencia en dos componentes: técnico y asignativo. El primero se refiere a la "habilidad de una firma para obtener el máximo nivel de producción dado un conjunto de insumos o, a partir de un nivel dado de producto, obtenerlo con la menor combinación de insumos. El segundo muestra la habilidad de una firma para usar los factores en proporciones óptimas, dados los precios de éstos, y obtener un determinado nivel de producción con el menor costo o, para determinado nivel de costos, obtener la máxima cantidad de producto. Ambas medidas, combinadas, proveen una medida de la eficiencia económica" (Arzubi, 2002).

Fundamentos teóricos del análisis Data Envelopment Analysis (DEA)

Un efecto del refinamiento de las técnicas matemáticas es el surgimiento del análisis DEA (Data Envelopment Analysis), esta técnica se considera como modelo multicriterio dentro de los modelos multiobjetivo, que, originariamente, buscan realizar un análisis de eficiencia relativa en un conjunto de unidades y es propuesta por los trabajos de Charnes, Cooper y Rhodes (1978).

"El DEA pretende determinar una frontera eficiente, un lugar geométrico o conjunto de valores solución que dominan, envuelven, al resto de valores analizados. Cada valor situado en la frontera de eficiencia es considerado una unidad de decisión, una DMU (Decision Making Unit), eficiente, mientras que el resto, situadas dentro del conjunto limitado por dicho conjunto eficiente, son catalogadas como ineficientes. Consideramos un caso general en el que n unidades producen un conjunto de outputs representados por la matriz y, la columna j-ésima de dicha matriz, denotada por yj, representa los valores de los outputs producidos por la unidad j. Análogamente se definen la matriz x y sus correspondientes columnas para los inputs utilizados. Tanto la matriz de inputs consumidos como de outputs producidos son matrices de términos positivos (Contreras, 2006; 3).

"La valoración de la eficiencia técnica de cada unidad se realiza a través del valor: Θ0=u0ty0v0ty0 (para la unidad 0 de referencia) es decir, el cociente entre el valor del output producido, representado por el vector y0 ponderado por el vector de precios u0, y el valor total de los inputs consumidos en el proceso valorados según el vector de precios o valores v0. En cada caso, el subíndice representa cada una de las unidades analizadas, el cociente se calcula en el mejor de los casos posibles para la unidad analizada. Es decir, consideramos como dados los vectores de cantidades, tanto de inputs como de outputs, y buscamos los vectores de valoración de los mismos que sitúen a la unidad en la mejor de las situaciones posibles respecto al conjunto de unidades de referencia, además de una serie de restricciones5 para acotar el valor de dicha eficiencia” (Contreras, 2006; 4).

El análisis de eficiencia, en su forma relativa, se fundamenta en la valoración del cociente analizado en el párrafo anterior comparándolo con el mismo valor para las restantes unidades estudiadas. Lo anterior se realiza mediante técnicas de programación lineal, estableciendo el programa de la siguiente manera:

A cada unidad le corresponde un sistema análogo (el modelo representa el programa correspondiente a la unidad 0 de referencia). En la notación, 1 representa un vector del tipo 1=11ϵR2 y es un infinitésimo no arquimediano.

“La salida del análisis DEA ofrece por un lado un score o valor de eficiencia, representado por Q en la formulación, igual a 1 para aquellas unidades consideradas eficientes por el análisis, y menores a uno para las ineficientes. Además, la distancia con la unidad de este valor refleja la distancia radial de la unidad ineficiente a la frontera de eficiencia calculada” (Contreras, 2006; 5).

Lo interesante de la propuesta es que para cada unidad eficiente se ofrecen unidades de referencia o unidades objetivos (Benchmarking), construidas como combinaciones convexas de las unidades eficientes que ofrecen valores objetivos para el vector de output a las unidades ineficientes.

En lo anterior hay que destacar la no unicidad de las soluciones del análisis: DEA ofrece uno de los posibles conjuntos de soluciones eficientes para u y v, no así para los valores de eficiencia que s son únicos, Por tanto, depende de qué paquete informático se utilice para la resolución de los problemas de programación lineal obtendremos una u otro solución posible para las unidades virtuales.

La incorporación de estructuras matemáticas y de programación lineal al estudio de la eficiencia reviste una importancia de destacar, lo que ocasiona que la metodología DEA presente algunas ventajas, aunque también la misma estructura matemática genera ciertas desventajas. Lo anterior se resume en el cuadro 1 que se muestra a continuación.

Cuadro 1 Ventajas y desventajas de los modelos DEA 

Ventajas Desventajas

  1. Es la técnica que mayor información produce a partir de los datos de entrada y salida.

  2. Los requerimientos de información son mínimos tanto en las entradas como en las salidas.

  3. La posibilidad de utilizar múltiples productos e insumos, al mismo tiempo que permite la introducción de insumos discrecionales y variables de entorno, así como la generalización del modelo para incorporar la opinión de expertos (VEA).

  4. La posibilidad de no cometer errores de especificación.

  5. Emplea una medición radial que permite tener una interpretación directa del efecto que tiene la eliminación de la ineficiencia técnica sobre costos e ingresos.

  6. Es conceptualmente fácil de entender y su estructura matemática no requiere fundamentos más allá de la programación lineal.

  7. Puede ayudar a la información que requiere la técnica de Cobb-Douglas o la translogarítmica, proporcionando a éstas, los datos puntuales de la frontera eficiente y acercar así el ajuste de una función de producción a su concepto teórico. Proveer de la máxima salida potencial que una empresa o conjunto de empresas es capaz de producir con un insumo dado.

  8. La técnica DEA tiene la ventaja adicional de que brinda la versión dual del problema.

  9. Permite asumir rendimientos variables a escala y medir la eficiencia de escala, lo cual no es posiblecon los métodos paramétricos.

  1. El carácter determinístico de la medición.

  2. El número de empresas catalogadas como eficientes es sensible al número de insumos y/o productos empleados en la estimación.

  3. La sensibilidad de los resultados a distinta selección de variables y el sesgo que impone la presencia de observaciones extremas.

Fuente: Elaboración propia con base en la información de: Navarro Chávez, José César Lenin (2005), “La eficiencia del sector eléctrico en México”, ed. Morevallado, México.

Revisión de estudios relacionados con la aplicación de la metodología DEA

A continuación se presentan algunos estudios que, aunque no se encuentran relacionados con el sector bancario en específico, nos dan una idea sobre la aplicación de la metodología a diversos sectores de la economía.

Agrell, Per J; Peter Bogetoft y Jorgen Tind (2000) presentan los esquemas de producción regulados en el sector eléctrico noruego, en su fase de distribución, este análisis se base en información de costos, modelos de análisis de productividad y modelos teóricos de decisión de agencia.

Halkos, George E.; Nickolaos G. Tzeremes, Stravos A. Kourtzidis (2010) analizan los comportamientos de eficiencia en 16 departamentos de la Universidad de Thessaly. Concluye que se presentan marcadas ineficiencias entre los distintos departamentos, lo que indica errores de localización de los recursos productivos.

Infante Jiménez, Zoe y Gutiérrez Ortiz (2009) presentan en su estudio de eficiencia de diversos puertos del mundo, principalmente el de Lázaro Cárdenas con respecto a otros puertos de la APEC. Estas eficiencias se comparan contra las generadas en diversos puertos de la APEC.

Kocher, Martin G.; Mikulás Luptácik, Matthias Sutter (2001) analizan la productividad desde el punto de vista de 21 diversos países de la OECD, empleando datos de panel.

Murthy, D. Sreenivasa; M. Sudha, M.R. Hedge y V. Dakshinamoorthy (2009) elaboran un estudio para la estimación de eficiencia en el sector de producción del tomate en India. Se divide la población de análisis en pequeños, medianos y grandes productores.

Peñaloza Ramos, María Cristina (2003) elaboran un estudio de la eficiencia en los hospitales públicos y privados de Colombia. Mencionan que la incorporación de competencia en el mercado de Colombia ha incrementado los índices de eficiencia en el sistema hospitalario, también precisan que un impacto negativo que se presenta en la atención hospitalaria radica en las transferencias del gobierno.

Por último, Thanassoulis, E; Mika Kortelainen, Geraint Johnes y Jill Johnes (2008) realizan un análisis de eficiencia, a partir del modelo DEA y de regresión, aplicado al sistema de educación en Reino Unido. Concluyen que el sector educativo no se puede evaluar como un todo, sino con las particularidades que tiene.

El sistema bancario mexicano: caracterización fundamental

La estructuración y organización del Sistema Bancario en México ha tenido diversas etapas a partir de 1970. La evolución del Sistema ha sido desde la conformación de los primeros grupos bancarios en la década de los 70´s, pasando por los grupos financieros y el nacimiento de la banca múltiple, a partir del proceso de estatización, durante la década de los 80´s. En la década de los 90´s y apoyado en el proceso de privatización seguido en el periodo de Carlos Salinas de Gortari, el Sistema Bancario fue caracterizado por el surgimiento de los grupos financieros y de la banca universal.

Los bancos comerciales son los intermediarios financieros principales. Su importancia deriva de su tamaño y del hecho de que sus obligaciones en forma de depósitos a la vista representan alrededor de la mitad del medio circulante para el caso de México.

A continuación se hace referencia a diversos aspectos de funcionamiento del Sistema Bancario Mexicano como lo son su estructura y organización, los grupos bancarios, la banca múltiple, los grupos financieros, la banca comercial y su regionalización.

Estructura y organización de la Banca Comercial Mexicana

La banca comercial mexicana ha experimentado una evolución constante siempre orientada a lo que hoy se conoce como banca universal. A principios de 1970 la banca comercial mexicana ha pasado de una estructura de banca especializada a un grupo financiero de carácter bancario y luego a una estructura de banca múltiple (Villegas, 2004; 26).

A principios de los años setenta, la banca comercial mexicana presentaba una estructura de especialización horizontal6. El propósito de esta especialización era mantener un equilibrio adecuado entre plazos de vencimiento de los recursos recibidos y plazos de los recursos invertidos, buscando preservar la liquidez del sistema. La banca comercial incluía los bancos de depósito, los bancos de ahorro, las financieras, los bancos hipotecarios, los bancos de capitalización y las instituciones fiduciarias. Por lo general, los bancos de depósito tenían departamentos de ahorro fiduciario. En esta etapa de evolución bancaria el sistema presentaba tres tipos de organizaciones bancarias:

  1. Los bancos unitarios independientes; institución que opera una oficina y que no está relacionado con otro banco por medio de lazos de propiedad o control.

  2. Bancos de sucursales; es una institución que tiene una concesión para funcionar y operar dos o más oficinas. Cada oficina local está dirigida por un gerente, que los funcionarios de la oficina matriz designan.

  3. Banca de grupo; es un arreglo por el cual dos o más bancos quedan bajo control común de una institución bancaria.

Los bancos unitarios independientes constituían la minoría y se referían a instituciones que operaban sin sucursales y generalmente su acción se circunscribía a una localidad.

Grupos Bancarios

"Estos grupos bancarios que por lo general tuvieron como núcleo un banco de depósito y comprendían un banco de depósito con sus departamentos de ahorro y fiduciario, una financiera, un banco hipotecario y con menos frecuencia una compañía de seguros u otro tipo de institución financiera. Estos grupos elevaron el nivel de eficiencia del sistema bancario. En efecto, como resultado de la estrecha conexión entre los elementos de los grupos financieros, se desarrollaron grandes flujos de fondos al interior del grupo, alcanzando una mayor eficiencia en el suministro de servicios financieros" (Villegas, 2004; 40-41).

Banca Múltiple

"El fortalecimiento de los grupos bancarios dio paso al sistema de banca múltiple que constituye una oferta de servicios integrados que facilitan al cliente la obtención de estos en un solo lugar. La atención unitaria a toda la clientela en el punto de venta o ventanilla del sistema simplifica el servicio y le da mayor eficiencia, lo que incrementa la productividad. Una vez efectuada la integración se hace posible acelerar la expansión de los servicios a un costo menor. Ya que se utiliza un mismo canal para servir diversos fines" (Villegas, 2004; 43-45).

Grupos Financieros

"Al producirse la estatización de la banca comercial en 1982, se generaliza la organización de la banca múltiple y se acentúa un proceso de fusiones que reduce drásticamente el número de instituciones. Para 1990, el número de instituciones de banca múltiple era solo de 18, cuando veinte años antes eran más de 200 instituciones" (Villegas, 2004; 52).

En cuanto a la organización de la banca, esta se pronuncia definitivamente por la banca de sucursales.

Después de la estatización de la banca comercial aparecen nuevas instituciones financieras y se fortalecen las ya existentes. En efecto, surgen las casas de bolsa, las filiales del exterior, las empresas de factoraje, las sociedades de inversión y las casas de cambio y se fortalecen las arrendadoras financieras y las compañías de seguros.

La ley de agrupaciones Financieras (julio de 1990), reconoce y regula la existencia de grupos financieros en el sentido moderno, los grupos financieros podrán estar integrados por una sociedad controladora y por algunas de las siguientes entidades, un banco, una casa de bolsa, una empresa de seguros, un almacén general de depósito, una compañía afianzadora, una arrendadora financiera. Esta innovación responde a la tendencia mundial de orientar las actividades financieras hacia el concepto de banca universal, es decir instituciones que ofrezcan una gran variedad de servicios financieros, instrumentos de ahorro, crédito, seguros, arrendamientos financieros, factoraje y actividades bursátiles. Así en una misma organización se podrán ofrecer todas las operaciones financieras que requieran la inversión, producción, distribución de bienes y servicios. Habrá grupos integrados con base en bancos de inversión, y otros con base en bancos comerciales. Pero todos sin importar su origen, deberán integrar servicios y competir con un servicio óptimo y a menor costo (Villegas, 2004).

Banca Universal

"A esta integración de grupos le seguirá irremediablemente la banca universal propiamente dicha, es decir, la banca que bajo un mismo techo ofrezca todos los servicios financieros que ahora contempla brindar la organización de los grupos financieros por medio de instituciones separadas, que es la etapa que actualmente nos encontramos en el país" (Villegas, 2004; 65).

Regionalización del sistema bancario mexicano

Como punto de partida para la aplicación de la metodología DEA, se utilizará la regionalización por Direcciones que utiliza Fideicomisos Instituidos con relación a la Agricultura (FIRA) en México (véase figura 1).

Fuente: Sitio de internet: http://www.fira.gob.mx, fecha de consulta: 02 de febrero de 2010.

Es así que la segmentación se realizará en los siguientes estratos:

I. Noroeste: Baja California, Baja California Sur, Sonora y Sinaloa. II. Norte: Chihuahua, Coahuila, Durango, Nuevo León y Tamaulipas.

III. Occidente-Central: Aguascalientes, Colima, Guanajuato, Hidalgo, Jalisco, Michoacán, Nayarit, Querétaro, San Luis Potosí, Zacatecas.

IV. Sur: Distrito Federal, Estado de México, Guerrero, Morelos, Oaxaca, Puebla, Tlaxcala y Veracruz.

V. Sureste: Campeche, Chiapas, Quintana Roo, Tabasco y Yucatán.

Figura 1 Direcciones Regionales de operación de los Fideicomisos Instituidos con relación a la Agricultura (FIRA) en México 

Sistema bancario mexicano

A continuación se muestra la relación de bancos que se encuentran operando en México, así como una breve descripción de su status y el tipo de estructura con que cuenta:

Cuadro 2 Catalogo del Sistema Bancario Mexicano Instituciones de Banca Múltiple 

Razón social Nombre corto Status Fecha de actualización
Banco Nacional de México, S.A., Integrante del Grupo Financiero Banamex BANAMEX En operación 06/06/2005
Banca Serfin, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Santander Serfin SERFIN Fusionada 06/06/2005
Banco del Atlántico, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero GBM Atlántico ATLÁNTICO Revocada 29/04/2005
Citibank México, S.A., Grupo Financiero Citibank, S.A. de C.V. CITIBANK Fusionada 12/03/2002
Banco Unión, S.A., Institución de Banca Múltiple UNIÓN Revocada 05/10/2001
Confía, S.A., Institución de Banca Múltiple CONFÍA Fusionada 05/10/2001
BBVA Bancomer, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero BBVA Bancomer BBVA BANCOMER En operación 26/01/2001
Banco Industrial, S.A., Institución de Banca Múltiple INDUSTRIAL Revocada 27/08/2002
Banco Santander, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Santander SANTANDER En operación 29/05/2006
Banco Interestatal, S.A., Institución de Banca Múltiple INTERBANCO Revocada 05/10/2001
BBVA Bancomer Servicos, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero BBVA Bancomer BBVA SERVICIOS En operación 19/05/2003
HSBC México, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero HSBC HSBC En operación 18/10/2004
GE Money Bank S.A., Institución de Banca Múltiple, GE Capital Grupo Financiero GE MONEY En operación 21/05/2007
Banco del Sureste, S. A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero del Sureste SURESTE Revocada 03/12/2002
Banco Capital, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Capital CAPITAL Revocada 05/10/2001
Banco del Bajío, S.A., Institución de Banca Múltiple BAJÍO En operación 17/04/2000
Ixe Banco, S.A., Institución de Banca Múltiple, Ixe Grupo Financiero IXE En operación 06/06/2005
Banco Inbursa, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Inbursa INBURSA En operación 17/04/2000
Banco Interacciones, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Interacciones INTERACCIONES En operación 17/04/2000
Banca Mifel, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Mifel MIFEL En operación 17/04/2000
Scotiabank Inverlat, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Scotiabank Inverlat SCOTIABANK INVERLAT En operación 06/06/2005
Banco Promotor del Norte, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Pronorte PRONORTE Revocada 05/10/2001
Banca Quadrum, S.A., Institución de Banca Múltiple QUADRUM Revocada 06/03/2002
Banco Regional de Monterrey, S.A., Institución de Banca Múltiple BANREGIO En operación 17/04/2000
Banco Invex, S.A., Institución de Banca Múltiple, Invex Grupo Financiero INVEX En operación 17/04/2000
Bansi, S.A., Institución de Banca Múltiple BANSI En operación 17/04/2000
Banca Afirme, S.A., Institución de Banca Múltiple, Afirme Grupo Financiero AFIRME En operación 17/04/2000
Banco Anáhuac, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Anáhuac ANÁHUAC Revocada 06/08/2002
Banca Promex, S.A., Institución de Banca Múltiple PROMEX Fusionada 05/10/2001
Banpaís, S.A., Institución de Banca Múltiple BANPAÍS Fusionada 05/10/2001
Banco Mercantil del Norte, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Banorte BANORTE En operación 27/05/2003
Banco de Oriente, S.A., Institución de Banca Múltiple ORIENTE Revocada 05/10/2001
Banco del Centro, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Banorte BANCEN Fusionada 06/02/2007
Banca Cremi, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Cremi CREMI Revocada 05/10/2001
ABN AMRO Bank (México), S.A., Institución de Banca Múltiple ABNAMRO En operación 17/04/2000
American Express Bank (México), S.A., Institución de Banca Múltiple AMERICAN EXPRESS En operación 17/04/2000
Banco Santander de Negocios México, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Santander México, S.A. de C.V. SANTANDER Fusionada 17/04/2000
Bank of América México, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Bank of América. BAMSA En operación 03/05/2005
BankBoston, S.A., Institución de Banca Múltiple BOSTON Fusionada 03/05/2005
Bank of Tokyo-Mitsubishi UFJ (México), S.A. Institución de Banca Múltiple Filial TOKYO En operación 16/03/2007
BNP (México), S.A., Institución de Banca Múltiple BNP Revocada 12/03/2002
Banco JP Morgan, S.A., Institución de Banca Múltiple, JP Morgan Grupo Financiero (CHASE) JP MORGAN En operación 16/03/2007
Banco Monex, S.A., Institución de Banca Múltiple, Monex Grupo Financiero MONEX En operación 16/03/2007
Banco Ve por Más, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Ve por Más VE POR MÁS En operación 16/03/2007
Bank One (México), S.A., Institución de Banca Múltiple BANK ONE Fusionada 03/05/2005
Fuji Bank (México), S.A., Institución de Banca Múltiple FUJI Revocada 17/04/2000
ING Bank (México), S.A. Institución de Banca Múltiple, ING Grupo Financiero. ING En operación 03/05/2005
Banco J.P. Morgan, S.A., Institución de Banca Múltiple, J.P. Morgan Grupo Financiero JP MORGAN Fusionada 11/03/2002
Nationsbank de México, S.A., Institución de Banca Múltiple NATIONSBANK Fusionada 17/04/2000
HSBC Bank México, S.A., Institución de Banca Múltiple REPUBLIC NY Fusionada 18/10/2004
Société Générale México, S.A., Institución de Banca Múltiple SOCIÉTÉ Revocada 06/02/2001
Deustche Bank México, S.A., Institución de Banca Múltiple DEUTSCHE En operación 19/05/2003
Banco Credit Suisse (México), S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Credit Suisse (México) Credit Suisse First Boston En operación 16/03/2007
Banco Azteca, S.A., Institución de Banca Múltiple AZTECA En operación 13/10/2004
Banco Autofin México, S.A., Institución de Banca Múltiple AUTOFIN En operación 27/06/2007
Barclays Bank México, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Barclays México BARCLAYS En operación 27/06/2007
Banco Compartamos, S.A., Institución de Banca Múltiple COMPARTAMOS En operación 27/06/2007
Banco Ahorro Famsa, S.A., Institución de Banca Múltiple - En operación 27/06/2007
Banco Multiva, S.A., Institución de Banca Múltiple, Multivalores Grupo Financiero - En operación 27/06/2007
Prudential Bank, S.A., Institución de Banca Múltiple, Prudential Grupo Financiero PRUDENTIAL En operación 03/07/2007
Banco Wal-Mart de México Adelante, S.A., Institución de Banca Múltiple WAL-MART En operación 20/11/2007
Banco Regional, S.A., Institución de Banca Múltiple, Banregio Grupo Financiero - En operación 27/06/2007
BanCoppel, S.A., Institución de Banca Múltiple - En operación 27/06/2007
Banco Amigo, S.A., Institución de Banca Múltiple - En operación 21/05/2007
UBS Bank México, S.A., Institución de Banca Múltiple, UBS Grupo Financiero - En operación 21/05/2007
Banco Fácil, S.A., Institución de Banca Múltiple BANCO FÁCIL En operación 03/07/2007
Volkswagen Bank, S.A., Institución de Banca Múltiple - Autorizada 20/11/2007
Bancrecer, S.A., Institución de Banca Múltiple, Grupo Financiero Bancrecer BANORTE Fusionada 27/05/2003
Banco Obrero, S.A., Institución de Banca Múltiple OBRERO Revocada 05/10/2001

Fuente: Elaboración propia con base en la información del sitio de internet: http://www.banxico.org.mx y http://wwww.cnbv.gob.mx

Método

Por lo que respecta a la metodología a seguir, en primer lugar realizaremos una contextualización de las variables a utilizar.

La definición de las variables que se utilizarán para la medición de la eficiencia son las siguientes:

  • Variable de salida (output): número de cuentas de ahorro.

  • Variables de entrada (input): número de oficinas, número de cajeros automáticos, número de personas contratadas por la institución y número de personas contratadas por prestadora.

La estructura programática del modelo consiste en las características que se listan a continuación:

  • Se utiliza el modelo básico DEA.

  • Se encuentra orientado hacia las variables de entrada.

  • Los rendimientos a escala de los insumos (o variables de entrada) se suponen variables en el proceso.

  • La variable que se considera como dada es la de salida (cuentas de ahorro).

Discusión: aplicación del Data Envelopment Analysis (DEA) a las 5 regiones del sistema bancario mexicano

Es importante mencionar que los datos obtenidos, y que se presentan en los anexos 1, 2, 3 y 4 de esta investigación, fueron obtenidos de la página de internet del Instituto Nacional de estadística y Geografía (INEGI), en diversas fechas de consulta.

Los valores de eficiencia obtenidos para los cuatro trimestres sujetos a revisión se muestran en el cuadro 3.

Cuadro 3 Eficiencia, tomando como variable de salida las cuentas de ahorro 

Cuarto trimestre de 2008 Primer trimestre de 2009 Segundo trimestre de 2009 Tercer trimestre de 2009
Porcentaje
Noroeste 87.81 79.45 82.44 75.96
Norte 79.18 83.85 82.86 75.79
Occidente-Central 100 100 100 100
Sur 100 100 100 100
Sureste 100 100 100 100

Fuente: Elaboración propia con base en los datos del anexo 1, 2, 3 y 4.

De el cuadro 3 podemos deducir lo siguiente:

  1. Las regiones Occidente-Central, Sur y Sureste muestran evidencia de eficiencia fuerte7 en los cuatro semestres analizados, este comportamiento se debe al empleo óptimo de los recursos de entrada8, generando número de cuentas de ahorros insuperables.

  2. Las regiones ineficientes son la Noroeste y Norte, esto se debe al uso ineficiente de alguna de las variables de entrada del modelo9.

  3. El promedio de eficiencia, en los cuatro semestres, para las regiones Noroeste y Norte es de 81.42% y 80.42%, respectivamente.

  4. En las regiones ineficientes no existe evidencia, ni siquiera, de presencia de eficiencia débil10.

En el gráfico 1 se percibe la relación temporal en la ineficiencia de las zonas noroeste y norte durante los trimestres estudiados.

Fuente: Elaboración propia con base en los datos de el cuadro 2.

Gráfico 1 Eficiencia y tendencia para las regiones Noroeste y Norte, tomando como variable de salida las cuentas de ahorro 

Del anterior gráfico 1 es importante destacar los siguientes comportamientos tendenciales:

  1. Para la región Noroeste se presenta una disminución tendencial en los valores de eficiencia. Utilizando un ajuste logarítmico, la disminución en sus niveles de eficiencia es de -7.193, conforme pasan los trimestres.

  2. En lo referente a la región Norte se presenta una disminución tendencial, más moderada que en la región Noroeste, en los valores de eficiencia. En su ajuste logarítmico, la disminución en sus niveles de eficiencia es de -1.255.

El análisis DEA continúa con la identificación de las holguras o slacks que se pueden presentar en las variables analizadas. Dado que estamos hablando de un modelo orientado hacia los inputsk11, esta holgura consistirá en el exceso que se presenta en alguna de las variables de entrada (ver cuadro 3). A continuación se muestran las tablas de holgura:

Cuadro 4 Holgura (slacks) para las regiones Noroeste y Norte, tomando como variable de salida las cuentas de ahorro 

Número de oficinas Número de cajeros automáticos
Cuarto trimestre de 2008 Primer trimestre de 2009 Segundo trimestre de 2009 Tercer trimestre de 2009 Cuarto trimestre de 2008 Primer trimestre de 2009 Segundo trimestre de 2009 Tercer trimestre de 2009
Noroeste 158.34 89.47 136.47 77.83 0 0 0 0
Norte 23.85 58 64.6 7.41 1032.17 1282.04 1252.52 1026.79

FUENTE: Elaboración propia con base en los datos del anexo 1, 2, 3 y 4.

Cuadro 4 (continuación). Holgura (slacks) para las regiones Noroeste y Norte, tomando como variable de salida las cuentas de ahorro 

Número de personas contratadas por la institución Número de personas contratadas por prestadora
Cuarto trimestre de 2008 Primer trimestre de 2009 Segundo trimestre de 2009 Tercer trimestre de 2009 Cuarto trimestre de 2008 Primer trimestre de 2009 Segundo trimestre de 2009 Tercer trimestre de 2009
Noroeste 1552.34 1458.14 1600.43 1267.19 357.92 117.66 349.07 209.82
Norte 4185.48 4001.33 3880.9 3215.04 0 0 0 0

Fuente: Elaboración propia con base en los datos del anexo 1, 2, 3 y 4.

De manera general, en la región Noroeste existe un excedente en las siguientes variables: número de oficinas, número de personas contratadas por la institución y número de personas contratadas por prestadora en los cuatro trimestres analizados, el excedente, en promedio, es de 115.53, 1469.53 y 258.62, respectivamente. Por lo que respecta a la variable número de cajeros automáticos, el uso de la misma es eficiente.

Por lo que respecta a la región Norte, se presenta excedente en las variables número de oficinas, número de cajeros automáticos y número de personas contratadas por la institución, presentando valores medios de: 38.46, 1148.38 y 3820.69. En lo referente a la variable número de personas contratadas por prestadora, el uso de la misma es eficiente.

Al igual que en el análisis de eficiencia, en los gráficos 2 y 3 se percibe la relación temporal en la holgura de las variables inputs de las zonas noroeste y norte durante los trimestres estudiados.

Fuente: Elaboración propia con base en los datos de el cuadro 3.

Gráfico 2 Holgura y tendencia para la región Noroeste, tomando como variable de salida 

Fuente: Elaboración propia con base en los datos de el cuadro 3

Gráfico 3 Holgura y tendencia para la región Norte, tomando como variable de salida las cuentas de ahorro 

Los anteriores gráficos nos muestran el comportamiento histórico que han presentado las variables de holgura en las regiones analizadas:

  1. Es así que en la región Noroeste el excedente que se presenta en las variables de holgura12 presentan una tendencia a corregirse, ya que los coeficientes de la línea de regresión presentan valores de -43.64, -133.3 y -60.86 para cada unade las variables slacks.

  2. En la región norte se presentan comportamientos similares a la región Noroeste en las variables número de oficinas y número de personas contratadas por la institución, con pendientes de -0.736 y -597.9, respectivamente. Sin embargo en la variable relacionada con el número de cajeros automáticos se aumenta la variable de holgura, con una pendiente de +35.50, lo que implica que con el paso del tiempo se convierte en más ineficiente el uso de este recurso.

A partir de identificar las regiones ineficiente se generarán las lambdas13 con la metodología DEA para identificar el grado de benchmarking que debe realizar cada una de las regiones analizadas. El cuadro relacionado con las lambdas se muestra a continuación:

Cuadro 5 Lambdas, para las regiones Noroeste y Norte, tomando como variable de salida las cuentas de ahorro 

Cuarto trimestre de 2008 Primer trimestre de 2009
Noroeste Norte Occidente-Central Sur Sureste Noroeste Norte Occidente- Central Sur Sureste
Noroeste 0 0 0.021 0 0.979 0 0 0.007 0 0.993
Norte 0 0 0.438 0 0.562 0 0 0.464 0 0.536

Fuente: Elaboración propia con base en los datos del anexo 1, 2, 3 y 4.

Cuadro 5 (continuación). Lambdas, para las regiones Noroeste y Norte, tomando como variable de salida las cuentas de ahorro 

Segundo trimestre de 2009 Tercer trimestre de 2009
Noroeste Norte Occidente-Central Sur Sureste Noroeste Norte Occidente-Central Sur Sureste
Noroeste 0 0 0.011 0 0.989 0 0 0 0 1
Norte 0 0 0.455 0 0.545 0 0 0.41 0 0.59

Fuente: Elaboración propia con base en los datos del anexo 1, 2, 3 y 4.

En este punto, las regiones noroeste y norte deben realizar un proceso de benchmarking de las regiones occidente-central y sureste, respectivamente. En los cuatro trimestres analizados, se presentan los siguientes comportamientos:

  1. La región noroeste debe realizar el proceso imitando en 0.021, 0.007 y 0.011 a la región occidente-central y 0.979, 0.993 y 0.989 a la región sureste, durante el cuarto trimestre de 2008, primer y segundo trimestres de 2009, respectivamente. Es de destacar el resultado que se genera en el tercer trimestre, ya que se obtiene que el proceso de imitación de la región noroeste debe ser perfecto a las características que presenta la región sureste.

  2. La región norte debe reproducir las características de la región occidente-central en 0.438, 0.464, 0.455 y 0.41, durante el cuarto trimestre de 2008 y primer, segundo y tercer trimestre de 2009, respectivamente. En lo que respecta a la imitación de la región sureste debe tener 0.562, 0.536, 0.545 y 0.59, en los mismos periodos.

Lo anterior nos muestra las acciones que debe tener cada una de las regiones bancarias, con la finalidad de obtener los mayores índices de eficiencia posibles.

Conclusiones

Dentro de los innumerables procedimientos para calcular la eficiencia de una empresa, institución o sector de la actividad económica, resalta el conocido como DEA (Data Envelopment Analysis). Las ideas originales para el establecimiento de la metodología anterior fueron establecidas por Farrell en 1957, sin embargo el desarrollo matemático del modelo se llevó a cabo en 1978 por Charnes, Cooper y Rhodes. En la metodología DEA, la construcción de la frontera de eficiencia se da a partir de la combinación lineal de empresas eficientes, contra las que se compara todas y cada una de las empresas analizadas. La distancia de cada una de las empresas, con respecto a la frontera estimada matemáticamente es lo que se conoce como ineficiencia.

Por lo que corresponde a los indicadores de eficiencia, las regiones que presentan una eficiencia perfecta (100%) son la Occidente- Central, Sur y Sureste. Las regiones Noroeste y Norte presentan indicadores de eficiencia por un promedio de 81.42% y 80.42%, respectivamente, lo preocupante de estas zonas es que, temporalmente, los indicadores de eficiencia están disminuyendo (más profundamente en la región Noroeste que en la Norte).

Una vez identificadas a las regiones ineficientes, se analizan los slacks existentes en las variables de entrada del Sistema Bancario Mexicano. En la región Noroeste existe una holgura en las siguientes variables: Número de oficinas, Número de personas contratadas por la institución y Número de personas contratadas por prestadora en los cuatro trimestres analizados; el excedente, en promedio, es de 115.53, 1469.53 y 258.62, respectivamente. Por otro lado, haciendo un análisis tendencial del comportamiento de las variables slacks, durante el periodo de estudio se percibe un proceso de corrección ya que los tres valores disminuyen con el paso del tiempo.

En la región Norte, se presenta holgura en las variables Número de oficinas, Número de cajeros automáticos y Número de personas contratadas por la institución, presentando valores medios de: 38.46, 1148.38 y 3820.69. Al igual que en el caso de la región Noroeste, existe un proceso de corrección en la holgura de las variables Número de oficinas y Número de personas contratadas por la institución, sin embargo el valor del Número de cajeros automáticos presenta una mayor ineficiencia en el periodo que va desde el cuarto trimestre de 2008 hasta el tercer trimestre de 2009.

En lo referente a los proceso de benchmarking, que vienen representados por las lambas, nos arrojan que la región noroeste debe realizar el proceso de imitación en 0.021, 0.007 y 0.011 a la región occidente-central y 0.979, 0.993 y 0.989 a la región sureste, durante el cuarto trimestre de 2008, primer y segundo trimestres de 2009, respectivamente. Durante el tercer trimestre, el proceso debe ser perfecto a las características que presenta la región sureste.

Para la región norte, se deben reproducir las características de la región occidente-central en 0.438, 0.464, 0.455 y 0.41, durante el cuarto trimestre de 2008 y primer, segundo y tercer trimestre de 2009, respectivamente. En lo que respecta a la imitación de la región sureste debe tener 0.562, 0.536, 0.545 y 0.59, en los mismos periodos.

Finalmente, dado el carácter de eficiencia que debe tener cualquier Sistema Bancario, es importante continuar con las mediciones de este t ipo de eficiencia, bajo metodologías científicamente validadas, tendiendo a una optimización en el uso de los recursos con los que se produce el servicio bancario (en este caso, las cuentas de ahorro).

Referencias

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Villegas Hernández, Eduardo y Rosa María Ortega Ochoa (2004). Sistema Financiero de México, ed. McGraw Hill, México. [ Links ]

1Los autores agradecen los comentarios de un revisor anónimo. Las opiniones vertidas en este documento son de exclusiva responsabilidad de los autores.

5La principal restricción consiste en que las prioridades o preferencias del agente decisor no intervienen en el análisis. Son muchas las extensiones de este análisis, algunas de ellas como el Value Eficiency Analysis encaminadas a incorporar las preferencias anteriores al estudio.

6Es decir a los diferentes tipos de instituciones se les había asignado areas de cooperación más o menos definidas, tomando en consideración los plazos y los métodos seguidos en la obtención de fondos y plazos de otorgamiento de los préstamos.

7De hecho, para el caso de las regiones analizadas la eficiencia es perfecta, es decir, alcanzan los valores de 100%.

8Recordar que las variables de entrada utilizadas son número de oficinas, número de cajeros automáticos, número de personas contratadas por la institución y número de personas contratadas por prestadora.

9Esto se puede analizar en el estudio de holgura que se presenta más adelante.

10Es decir, indicadores de por lo menos 90%.

11Un modelo orientado a los inputs significa que se estima la ineficiencia por la posible reducción proporcional de los inputs de la entidad ineficiente hasta alcanzar los niveles correspondientes de la entidad eficiente, para un mismo nivel de producción. El modelo también puede tener una orientación al output, es decir, la ineficiencia se cifra en el aumento proporcional de la producción que es posible alcanzar tomando como referencia la entidad eficiente, utilizando los mismos inputs.

12Número de oficinas, Número de personas contratadas por la institución y Número de personas contratadas por prestadora.

13El valor indica el coeficiente, o por ciento, que la unidad ineficiente debe imitar de cada una de las unidades de referencia (eficientes) para llegar a alcanzar su óptimo.

Sitios de internet (diversas fechas de consulta):

Apéndice

Anexo 1

Concentrado de variables de entrada y salida, 4o. trimestre de 2008

Cuentas de ahorro Número de oficinas Numero de cajeros automáticos Número de personas contratadas por la Institución Número de personas contratadas por prestadora
Noroeste 1977246 1068 2703 7422 3683
Norte 3662576 1988 6336 17819 7335
Occidente-Central 5931428 2588 6154 16600 9755
Sur 11247093 4359 12265 53631 34708
Sureste 1890948 740 2291 4711 2726

Fuente: Elaboración propia con base en la información del sitio de internet: http://www.inegi.gob.mx, diversas fechas de consulta.

Anexo 2

Concentrado de variables de entrada y salida, 1er. trimestre de 2009

Cuentas de ahorro Número de oficinas Numero de cajeros automáticos Número de personas contratadas por la Institución Número de personas contratadas por prestadora
Noroeste 1642110 1062 2896 7759 3616
Norte 3266615 1973 6532 17595 7611
Occidente-Central 5176090 2586 6421 17857 10644
Sur 9317272 4296 11484 52605 33104
Sureste 1616417 741 2271 4611 2698

Fuente: Elaboración propia con base en la información del sitio de internet: http://www.inegi.gob.mx, diversas fechas de consulta.

Anexo 3

Concentrado de variables de entrada y salida, 2o. trimestre de 2009

Cuentas de ahorro Número de oficinas Numero de cajeros automáticos Número de personas contratadas por la Institución Número de personas contratadas por prestadora
Noroeste 1718535 1053 2897 7881 3795
Norte 3363535 1941 6655 17669 7428
Occidente-Central 5385473 2542 6565 17967 10304
Sur 9751579 4232 11545 51482 32833
Sureste 1678875 712 2343 4755 2698

Fuente: Elaboración propia con base en la información del sitio de internet: http://www.inegi.gob.mx, diversas fechas de consulta.

Anexo 4

Concentrado de variables de entrada y salida, 3er. trimestre de 2009

Cuentas de ahorro Número de oficinas Numero de cajeros automáticos Número de personas contratadas por la Institución Número de personas contratadas por prestadora
Noroeste 1719292 1053 3344 7910 3769
Norte 3325967 1947 7174 17717 7594
Occidente-Central 5499924 2543 7104 18093 10224
Sur 10345892 4227 12296 52272 32953
Sureste 1816886 722 2540 4741 2653

FUENTE: Elaboración propia con base en la información del sitio de internet: http://www.inegi.gob.mx, diversas fechas de consulta.

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