indicadores que determinan el uso de las tarjetas de
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Finanzas y Comercio Internacional Facultad de Ciencias Económicas y Sociales
1-1-2018
Indicadores que determinan el uso de las tarjetas de crédito en Indicadores que determinan el uso de las tarjetas de crédito en
Colombia (2011-2017) Colombia (2011-2017)
Lizeth Tatiana Gutiérrez Blanco Universidad de La Salle, Bogotá
Angy Lisbeth Riaño Sepúlveda Universidad de La Salle, Bogotá
Andrea Carolina Rodríguez González Universidad de La Salle, Bogotá
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Indicadores que determinan el uso de las tarjetas de crédito en Colombia (2011-2017)
Una Monografía Presentada Para Obtener El Título De
Profesional en Finanzas y Comercio Internacional
Universidad de La Salle, Bogotá
Lizeth Tatiana Gutiérrez Blanco
Angy Lisbeth Riaño Sepúlveda
Andrea Carolina Rodríguez González
Noviembre 2018
Indicadores que determinan el uso de las tarjetas de crédito en Colombia (2011-2017)
Una Monografía Presentada Para Obtener El Título De
Profesional en Finanzas y Comercio Internacional
Universidad de La Salle, Bogotá
Dirigida Por
Johnn Milton Díaz Villarraga
Lizeth Tatiana Gutiérrez Blanco
Angy Lisbeth Riaño Sepúlveda
Andrea Carolina Rodríguez González
Noviembre 2018
Agradecimientos
Queremos agradecer a Dios por guiar nuestras vidas. A nuestros padres que han sido nuestro motor,
por todo el apoyo que nos brindaron durante todo el tiempo y a todos aquellos familiares que
creyeron en nosotras. A nuestro tutor y guía Johnn Milton Díaz Villarraga por orientarnos y
acompañarnos en el proceso para el desarrollo de este proyecto. A el consultorio estadístico de la
Universidad Santo Tomas, especialmente a los estudiantes Sebastian Pulido y Angie Velandia por
la ayuda que nos brindaron y las recomendaciones que nos hicieron para la mejora de este proyecto.
Resumen
La finalidad del presente documento es determinar los indicadores que afectan el uso de las tarjetas
de crédito en Colombia durante el periodo 2011-2017 para de esta manera ver qué aspectos
causaron el incremento de la circulación de este producto financiero durante el periodo de
investigación, teniendo en cuenta algunas de las entidades financieras que se encargan de
otorgarlos. Una de las razones para realizar dicha investigación es el vacío que existe en Colombia
acerca del uso de tarjetas de crédito, ya que a pesar de que existen datos acerca del tema no hay el
tratamiento suficiente de los mismos.
El desarrollo de la monografía se realizó a partir de una investigación de tipo cuantitativo donde se
dio solución a los objetivos planteados a través de tres métodos estadísticos multivariados en donde
las variables evaluadas se encuentran relacionadas entre sí y tienen un impacto en el uso de las
tarjetas de crédito.
Con esta investigación se encontró que existen diversos factores que influyen en la adquisición y
uso de las tarjetas de crédito en Colombia. Entre dichos factores se encuentran el saldo, la tasa de
interés, el cupo, la cuota de manejo, entre otros.
Palabras clave: Tarjetas de crédito, entidades financieras, consumo
Abstract
The purpose of this document is to determine the indicators that affect the use of credit cards in
Colombia for the period between 2011 and 2017, in order to see which aspects caused the increase
in the circulation of this financial product during the research period, considering some of the
financial entities that oversee granting them. One of the reasons for carrying out this research is the
gap that exists in Colombia regarding the use of credit cards, since although there are data on the
subject, there is not enough treatment of them.
The development of the monograph was based on quantitative research that solved the objectives
set through three multivariate statistical methods in which the evaluated variables are related to
each other and have an impact on the use of credit cards.
This research found that there are several factors that influence the acquisition and use of credit
cards in Colombia. Among such factors are the balance, the interest rate, the handling fee, the
management fee, among others.
Keywords: Credit cards, financial institutions, consumption
Tabla de contenido
Introducción .................................................................................................................................................. 9
1. Marco teórico .................................................................................................................................. 11
1.1 Teoría del consumo de Keynes...................................................................................................... 11
1.2 Teoría del consumo intertemporal ................................................................................................. 12
1.3 Teoría del ingreso permanente ...................................................................................................... 14
2. Marco conceptual ............................................................................................................................ 15
3. Marco legal ...................................................................................................................................... 17
3.1 Normativa general del sector financiero colombiano .................................................................... 17
3.2 Normas vinculadas a las tarjetas de crédito ................................................................................... 18
Capítulo 2. Metodología .............................................................................................................................. 20
1. Metodología cuantitativa ..................................................................................................................... 20
2. Método por objetivo ............................................................................................................................ 20
2.1 Análisis de estacionariedad en series de tiempo ............................................................................ 21
2.2 Modelo de regresión lineal multivariado ....................................................................................... 22
2.3 Análisis de componentes principales ............................................................................................. 22
3. Descripción y recolección de los datos ............................................................................................... 28
Capítulo 3. Resultados ................................................................................................................................. 29
1. Caracterización de la tendencia de consumo a través del uso de tarjetas de crédito. .......................... 29
2. Evaluación de las variables financieras que hacen que sea viable para el usuario adquirir tarjetas de
crédito ...................................................................................................................................................... 32
3. Análisis de la incidencia de los principales determinantes en el uso de las tarjetas de crédito. .......... 35
4. Respuesta pregunta de investigación ................................................................................................... 39
Conclusiones ............................................................................................................................................... 40
Referencias bibliográficas ........................................................................................................................... 42
Anexos ......................................................................................................................................................... 46
Lista de tablas
Tabla 1.1 Leyes vinculadas a las tarjetas de crédito ..................................................................... 19
Tabla 2.1 Matriz de correlaciones ................................................................................................. 23
Tabla 2.2 Peso de cada componente ............................................................................................... 24
Tabla 2.3 Coordenadas .................................................................................................................. 25
Tabla 2.4 Contribuciones .............................................................................................................. 26
Tabla 2.5 Cosenos cuadrados ........................................................................................................ 27
Tabla 3.1 Test estadístico Dickey Fuller aumentado .................................................................... 31
Tabla 3.2 Test estadístico Phillips Perron ..................................................................................... 31
Tabla 3.3 Coeficientes de determinación R cuadrado ................................................................... 33
Lista de figuras
Figura 2.1 Comportamiento de la variable saldos de tarjetas de crédito ........................................ 21
Figura 2.2 Mapa factorial componentes uno y dos ........................................................................ 28
Figura 3.1 Mapa factorial variable mes .......................................................................................... 36
Figura 3.2 Mapa factorial variable año .......................................................................................... 37
Figura 3.3 Mapa factorial variable cuota de manejo ...................................................................... 38
Figura 3.4 Mapa factorial variable entidad bancaria ...................................................................... 39
Introducción
Las tarjetas de crédito llegaron a Colombia en la segunda mitad de la década de 1970. Su aparición
generó un gran cambio, por no decir que una revolución en la forma y uso de los medios de pago.
Las personas no necesitaban llevar efectivo para adquirir lo que deseaban, haciendo que el proceso
de compra fuera más cómodo, además brindaban la posibilidad de retirar dinero por medio de
cajeros automáticos agilizando el proceso y evitando trámites (Gómez, Jaramillo y Meisel, 2016).
Es importante resaltar que en el 2011 el entorno económico internacional mostró un alto grado de
incertidumbre, por su parte en Colombia los indicadores de actividad económica tuvieron un
comportamiento dinámico y mostraban expectativas optimistas. Durante este periodo se presentó
un crecimiento de la cartera bruta de los establecimientos de crédito cercano al 11,8% real anual,
destacando que las carteras de mayor crecimiento fueron las de consumo (compuesta por tarjetas
de crédito, préstamos para compra de vehículo y otros créditos de consumo) y microcrédito,
mientras la cartera comercial presentó una desaceleración (Departamento de estabilidad financiera,
2012).
Se identificó por parte del grupo investigador tres problemas que afectan el uso de tarjetas de
crédito. En primer lugar, un aspecto clave a la hora de obtener tarjetas crédito son los factores
socioeconómicos. Los estratos más bajos hacen un uso limitado de estos medios, pues por la falta
de educación financiera tienden a sobregirar las tarjetas y endeudarse. Según el estudio realizado
por Solo (2008) basado en estadísticas realizadas por el Banco Mundial en países latinoamericanos
como México, Brasil y Colombia se llega a la conclusión que algunas de las razones de no hacer
uso de los bancos o instituciones del sector formal son recursos insuficientes, altos cargos y
desconfianza o incomodidad con el sector bancario.
En segundo lugar, se pudo establecer que para adquirir una tarjeta de crédito se incurre en altos
costos. En el caso colombiano la tasa máxima de interés activa para los bancos fue del 31.16% para
diciembre 2017 (Superintendencia Financiera de Colombia), esto acompañado de cargos asociados
a la misma, como las cuotas de manejo que oscilan entre el 38% anual (Solo, 2008).
En tercer lugar, se analizó la falta de confianza en el sistema financiero por parte de la población
colombiana. Un estudio elaborado por Murcia (2007) presenta que el acceso a productos
financieros por parte de los consumidores es bajo, teniendo en cuenta el número de tarjetas crédito
y débito por el número de habitantes. En Colombia las personas que más desconfían del sector
financiero son aquellas que tienen menores niveles de educación, más del 15% de los individuos
que únicamente han cursado primaria afirman que desconfían de los bancos (palacios, 2016) por
lo que prefieren otras formas de financiarse y de ahorrar como lo son las cadenas, los fondos, los
llamados gota- gota, entre otros.
Con base en lo anterior se evidencio que en los últimos años no se han realizado estudios que
recopilen y muestren información acerca de los aspectos que llevan a el uso de las tarjetas de crédito
en Colombia. Teniendo en cuenta que cada vez es más frecuente el manejo de estas en los hogares,
surge la siguiente pregunta de investigación: ¿cuáles son los principales indicadores que
determinan el comportamiento y tendencia del uso de las tarjetas de crédito por banco en Colombia
en el periodo 2011-2017?
Para dar solución a la pregunta de investigación proponemos el objetivo general, el cual consiste
en establecer los principales indicadores que influyen en la selección de tarjetas de crédito en
Colombia para el periodo 2011-2017, para conseguir resolver el objetivo general se proponen tres
objetivos específicos, el primero consiste en caracterizar la tendencia de consumo a través del uso
de las tarjetas de crédito, el segundo es evaluar las variables financieras que hacen que sea viable
para el usuario adquirir tarjetas de crédito y el tercero busca analizar la incidencia de los principales
determinantes en el uso de las mismas.
El tipo de metodología que se utilizó en la presente investigación es cuantitativa. Los métodos
aplicados fueron análisis de series de tiempo, modelo de regresión lineal y análisis de componentes
principales los cuales buscan dar solución a cada uno de los objetivos específicos utilizando las
bases de datos de la Superintendencia Financiera de Colombia, la cual pone a disposición cifras
mensuales.
La presente monografía se compone de tres capítulos. El primer capítulo marco de referencia que
está compuesto por el marco teórico, el marco conceptual y el marco legal. El segundo capítulo
presenta la metodología y en el tercer capítulo se muestran los resultados.
11
Capítulo 1. Marco de referencia
Este capítulo se encuentra compuesto de tres partes, primero se presenta el marco teórico,
posteriormente se muestra el marco conceptual y finalmente el marco legal.
1. Marco teórico
En este apartado se presentan tres teorías económicas. Primero se presenta la teoría del consumo
de Keynes, luego la teoría de elección intertemporal de Irving Fisher y por último la teoría del
ingreso permanente propuesta por Milton Friedman.
1.1 Teoría del consumo de Keynes
La teoría general sobre el consumo fue publicada en 1936 por John Maynard Keynes, en la cual
habla sobre la propensión marginal al consumo, y es la base de muchos análisis macroeconómicos.
Esta teoría consta de tres conjeturas. La primera es la propensión marginal al consumo la cual nos
dice que “el consumo aumenta menos que la renta cuando esta se eleva, significa que la proporción
del aumento del consumo con respecto al aumento de la renta es siempre menor” (Dillard, 1981,
p.81).
La siguiente conjetura es la propensión media al consumo, está dada por el cociente del consumo
y la renta, en caso de que la renta se incremente esta propensión tenderá a disminuir. Esta conjetura
no forma parte fundamental en el análisis de Keynes, pero se convirtió en un elemento clave en el
análisis económico keynesiano de los primeros tiempos (Mankiw, 2014). Está hipótesis está
asociada con el ahorro que hacen las personas, ya que entre más renta obtenga un individuo va a
destinar mayor cantidad de sus recursos al ahorro, por esta razón la propensión media al consumo
va a ser menor en dicho caso.
Por último, “Keynes pensaba que la renta era el principal determinante del consumo y que el tipo
de interés no desempeñaba un papel importante” (Mankiw, 2014, p 639). Este postulado difería
con lo dicho por los economistas clásicos puesto que para ellos una variación en el tipo de interés
generaba un efecto inverso al consumo.
La función de consumo de Keynes se representa de la siguiente manera:
C=C0+C1Y (1)
12
Donde Y es la renta disponible, C0 representa el consumo autónomo y C1 es la propensión
marginal a consumir.
Es importante tener en cuenta los estudios realizados por Keynes, puesto que fue una de las teorías
de consumo más influyentes. Este autor parte de la idea de que el consumo depende más que todo
de la renta actual de las personas y no de las rentas futuras, más si tiene una restricción de liquidez,
puesto que si un individuo tiene dicha restricción no podrá acceder a un producto financiero tal
como las tarjetas de crédito ya que no tiene la capacidad de endeudamiento. Por otra parte, si un
individuo no tiene dicha restricción de liquidez puede adquirir una tarjeta de crédito y así está
aumentando su capacidad de compra.
Basado en la teoría del consumo de Keynes, el profesor Irving Fisher desarrolló su propia teoría de
consumo a la cual título teoría del consumo intertemporal.
1.2 Teoría del consumo intertemporal
La teoría del consumo intertemporal desarrollada por el profesor Irving Fisher establece las
preferencias del individuo a largo plazo, en donde existe un mercado financiero en el cual se puede
prestar o tomar préstamos. La hipótesis establece que no necesariamente se tiene que consumir la
producción del periodo en el mismo, permitiendo así a los mercados financieros modificar los
perfiles de consumo temporal, por lo que el consumo no se iguala con la producción en el periodo
dado. El uso de productos financieros en especial el de tarjetas de crédito se ve respaldado por esta
teoría que reafirma que los consumidores tienen mayor facilidad para acceder a bienes y servicios
de forma inmediata.
Existen diferentes factores que influyen en la decisión de un individuo a la hora de adquirir y
utilizar una tarjeta de crédito. Uno de ellos es la elección intertemporal, que son aquellas decisiones
que tienen repercusiones en múltiples periodos de tiempo. En el caso de las tarjetas de crédito se
dan porque el consumidor o usuario estará adquiriendo un bien o servicio sin desembolsar dinero
el día de la transacción, pero en el futuro pagará más por la operación que efectuó (Roca, s.f.).
Teniendo en cuenta que al consumidor le interesa su bienestar presente y futuro aparece el concepto
de tasa marginal de sustitución intertemporal que explica que el intercambio de una unidad más de
consumo en el presente sacrifica algo de consumo en el futuro haciendo que el valor presente del
bienestar del resto de la vida se mantenga constante.
13
Para el consumidor, una de las variables que afecta directamente a la hora de adquirir una tarjeta
de crédito son las tasas de interés, cuando se reduce la riqueza real de las personas la tasa de interés
real es alta, de manera que afecta directamente sobre el consumo y el ingreso, el modelo de
consumo intertemporal nos dice que si se presta una unidad de bien final en el siguiente periodo se
tendrá 1+r unidades más para poder consumir en el siguiente periodo, por lo que el costo de
consumir una unidad en cada periodo es uno más la tasa de interés real (Roca, s.f.).
La restricción presupuestaria intertemporal nos habla de dos periodos, Birch y Jorgen (2009)
afirman que en el periodo 1 el consumidor tiene una cantidad predeterminada de riqueza real (V)
gana una renta (Y), paga impuestos (T) y gasta la cantidad real (C) en consumo. Teniendo en cuenta
el tipo de interés real la ecuación de restricción presupuestal en el periodo 1 es:
V2=1+r(V1+Y1L-C1) (2)
El consumidor es un prestatario neto en el periodo 1, para el periodo 2 el consumidor gastará en
consumo su riqueza financiera inicial más la renta de trabajo después de impuestos (Birch y Jorgen,
2009). Por lo que la restricción presupuestaria en el periodo 2 será:
C2=V2+Y2L-T2 (3)
Al unir las dos ecuaciones se establece la restricción presupuestaria intertemporal que plantea que
el valor actual del consumo realizado por el consumidor a lo largo de toda su vida debe ser igual al
valor actual de su renta de trabajo después de impuestos más la riqueza financiera inicial. Por lo
que, si bien es cierto que el consumidor puede consumir más en determinado periodo que en otro,
no puede gastar más de sus recursos totales (Birch y Jorgen, 2009).
C1+C21+r=V1+Y1L-T1+Y2L-T21+r (4)
El acceso a productos financieros como las tarjetas de crédito permiten que la teoría en mención se
cumpla y que además el consumidor disfrute de un bienestar mayor haciendo uso del mercado
financiero en donde puede satisfacer sus necesidades a través del consumo mediante préstamos y
que de igual forma puede ahorrar parte de su riqueza, lo que establece que este sector ayuda a las
personas a obtener lo que desean de forma inmediata teniendo en cuenta el nivel de ingresos de
cada individuo.
14
Considerando esta teoría Milton Friedman desarrolló su propia teoría, la cual arrojó conclusiones
importantes que requieren ser analizadas.
1.3 Teoría del ingreso permanente
La teoría del ingreso permanente fue formulada por Milton Friedman en 1957 con el fin de explicar
la conducta de los consumidores dependiendo del ingreso, pero contrasta con la teoría de Keynes
puesto que no depende únicamente del ingreso actual sino del ingreso permanente (ingreso actual
e ingreso que percibirá un individuo en el futuro).
Esta teoría plantea que existen dos tipos de rentas o ingresos: el ingreso permanente que es aquel
que las personas no esperan que varié en el futuro y el ingreso transitorio el cual puede ser ocasional
y el consumidor no espera que permanezca en el tiempo
Según esta teoría el consumo de las personas está influenciado por el nivel de ingreso permanente,
lo que quiere decir que su consumo está dado por sus expectativas de ingresos.
Según esta hipótesis, las personas o familias con mayor porcentaje de ingreso transitorio deben
registrar menores niveles de consumo, ya que, si bien este ingreso es usado para consumo, la mayor
parte suele estar destinado al ahorro, esta afirmación fue demostrada empíricamente.
Para calcular el valor del ingreso permanente se propone tomar el ingreso del periodo anterior (Yt-
1) y sumar un porcentaje del aumento del ingreso en el periodo actual (t), este porcentaje (φ)
corresponde a la probabilidad de que el aumento pueda convertirse en permanente según el
consumidor, si este está seguro de que el aumento será permanente entonces φ=1, sin embargo, si
el consumidor está seguro que este aumento será ocasional se considera φ=0.
Matemáticamente se expresaría de la siguiente manera:
YP=yt-1+φyt-yt-1= φyt+(1-φ) yt-1 (5)
Dado que C=c YP Será C=c φyt+c(1+φ) yt-1 (6)
Cabe resaltar que consumidores tienden a suavizar el consumo haciendo uso de las entidades
financieras, es decir, solicitando préstamos cuando el ingreso es bajo y prestando a los bancos
cuando el ingreso es alto.
Los consumidores toman sus decisiones de acuerdo con su expectativa de ingresos (su ingreso
permanente), en caso de que se presente una pérdida de ingresos inesperada, el consumidor puede
hacer uso de recursos financieros como préstamos al banco o una tarjeta de crédito, de esta manera
puede mantener su consumo constante.
15
2. Marco conceptual
A continuación, se presentan conceptos de alta relevancia para la investigación los que requieren
ser definidos con el fin de facilitar la comprensión del lector.
● Tarjeta de crédito
Según la CODUSEF, (citado en Contreras, García, Juárez y García, 2017) hace referencia a “un
instrumento financiero que sirve como medio de pago y para obtener crédito” (p. 211). En este
sentido se puede decir que las tarjetas de crédito son cualquier tarjeta o documento que brinde la
posibilidad de pagar bienes o servicios en establecimientos afiliados los cuales están dispuestos a
aceptarla (Negrín y O’Dogherty, 2004; Banco central de Chile, s.f.). El presente trabajo
investigativo se encargará de observar el comportamiento y distribución de las tarjetas de crédito
por banco.
● Tasa de interés
Existen dos tipos de tasas según el Banco de la República (2013), la primera es la tasa pasiva o de
captación que es la que pagan los intermediarios financieros por el dinero captado y la segunda es
la tasa activa o de colocación la cual es cobrada por los intermediarios financieros a las personas
que solicitan un crédito, esta última es relevante para la investigación porque a partir del margen
de intermediación que es la diferencia entre los tipos de tasa, el banco obtiene una ganancia. A su
vez el tarjetahabiente buscará que la tasa de colocación sea lo más baja posible, es por ello por lo
que se evaluará qué tanto influye este indicador a la hora de adquirir una tarjeta de crédito.
● Avance
Los avances que se definen según Asobancaria (2016) como la posibilidad de obtener dinero en
efectivo a través del instrumento financiero. Es importante analizar este factor debido a que los
intermediarios financieros suelen cobrar una tasa de interés mayor por los avances que se efectúen
que por las compras, además de que dichos intereses empiezan a correr desde el día que se realiza
el avance, por lo que se recomienda solo hacer uso de esta herramienta en caso de emergencia.
● Educación financiera
El término se define como “el proceso mediante el cual los individuos adquieren una mejor
comprensión de los conceptos y productos financieros y desarrollan las habilidades necesarias para
tomar decisiones informadas, evaluar riesgos y oportunidades financieras, y mejorar su bienestar”.
(OECD, 2005, p. 13). Cuando el nivel de educación es bajo la posibilidad de endeudarse es mayor.
16
● Cuota de manejo
La cuota de manejo de las tarjetas de crédito según Asobancaria (2014)
Es el costo que se paga por tener disponible un cupo de crédito con una entidad financiera,
permitiéndole realizar compras presenciales o por internet en todo el mundo y diferirlas hasta
en 36 cuotas, sin los riesgos de cargar dinero en efectivo.
Este indicador es muy importante en la investigación para determinar la adquisición de una tarjeta
de crédito.
● Tasa de usura
La tasa de usura es ese interés bancario corriente que “se calcula al multiplicar por 1,5 la tasa
efectiva anual promedio de los créditos de consumo, comercial ordinario y de tarjetas de crédito
para personas naturales desembolsadas por los bancos” (La Asociación Bancaria y de Entidades
Financieras de Colombia [Asobancaria], 2016). Todo cobro de interés que supere dicha tasa es
considerado ilegal.
● Tarjetahabientes
Es el nombre que recibe el usuario de una tarjeta de crédito o débito (BAC, s.f.). Es importante
tener en cuenta el significado de este término debido a que se utiliza muy a menudo en la presente
monografía.
● Estacionariedad
Brooks (2008) afirma:
Una serie es estrictamente estacionaria si la distribución de sus valores sigue siendo la
misma a medida que avanza el tiempo, lo que implica que la probabilidad de que se
encuentre dentro de un intervalo particular es la misma ahora como en cualquier momento
en el pasado o en el futuro. (p. 208)
● Tendencia
La tendencia en una serie de tiempo hace referencia “al movimiento hacia arriba o hacia abajo que
caracteriza las series de tiempo con respecto a un periodo de tiempo. Esta tendencia refleja el
crecimiento o declinación de larga duración en las series de tiempo.” (Boerman, O’connell y
Koehler, 2007, p. 5).
● Estadística descriptiva
17
Este tipo de estadística utiliza métodos numéricos y gráficos para buscar patrones en un conjunto
de datos, y de esta manera resumir la información revelada y para presentar esa información en una
forma conveniente (McClave, Dietrich y Sincich, 1997).
● Estadística inferencial
Este tipo de estadística utiliza datos de muestra para realizar estimaciones, decisiones, predicciones
y otra generalización sobre un conjunto mayor de datos (McClave, Dietrich y Sincich, 1997).
R cuadrado
El coeficiente de determinación también conocido como R cuadrado es el porcentaje de varianza
total en Y con respecto a su media, explicada mediante un modelo de regresión lineal. El R
cuadrado es un número entre cero y uno, cuando el coeficiente de determinación es igual a uno el
ajuste lineal es perfecto. (Martínez, 2005).
3. Marco legal
Ahora se presenta el marco legal el cual está divido en dos partes. La primera es la normativa
general que se aplica al sector financiero en Colombia y la segunda es la normativa vinculada a las
tarjetas de crédito.
3.1 Normativa general del sector financiero colombiano
En Colombia existen diferentes normativas aplicadas al sector financiero, esto se debe a que, según
la constitución política de 1991, las actividades que se realizan en este sector son de interés público
y solamente pueden ser ejercidas con previa autorización del Estado, a su vez en esta se asignan
las autoridades encargadas de expedir la normativa necesaria para conseguir que el sistema
financiero funcione de forma armónica (Asobancaria, 2016).
Las entidades que se ven involucradas en esta reglamentación son: El Congreso de la República,
que se encarga de emitir las leyes marco para “regular las actividades financiera, bursátil,
aseguradora y cualquiera otra relacionada con el manejo, aprovechamiento e inversión de los
recursos captados del público” (Const., 1991, art. 150, n. 19, lit. d).
Posteriormente, teniendo en cuenta los lineamientos de las leyes marco emitidas por el Congreso,
el Gobierno Nacional procede a expedir decretos, los cuales tienen un sentido más amplio que los
decretos ordinarios. Estos se realizan para llevar a cabo la función encargada a este organismo, la
cual es ejercer la inspección, vigilancia y control sobre las personas que desarrollan la actividad
18
financiera, a su vez se ejerce por medio de la Superintendencia Financiera que expide normas de
carácter general por medio de circulares y resoluciones respecto a cómo las entidades deben realizar
su actividad.
Adicionalmente se cuenta con la participación de la Junta Directiva del Banco de la República, que
es la máxima autoridad monetaria, cambiaria y crediticia del país, esta entidad teniendo en cuenta
las leyes marco, emite resoluciones y cartas circulares sobre el tema. El rango de las normas que
emite esta entidad al igual que los decretos del Gobierno Nacional, cuentan con un carácter especial
y asemejan al de una Ley.
3.2 Normas vinculadas a las tarjetas de crédito
En Colombia no existe ninguna ley, norma o decreto que regulen estrictamente la emisión de
tarjetas de crédito, sin embargo, existen normas como el artículo 1400 del código de comercio, la
ley 1266 de 2008 habeas data, el artículo 305 del código penal y el artículo 326, numeral 6 del
Estatuto orgánico financiero que son de obligatorio cumplimiento para todas las entidades
financieras que realicen la colocación de este tipo de productos.
19
Tabla 1.1
Leyes vinculadas a las tarjetas de crédito
Norma Explicación
El artículo 1400
código de
comercio
Establece lo que se entiende legalmente como apertura de crédito, es el acuerdo
mediante el cual una entidad bancaria, pone a disposición de una persona con la cual
realiza un contrato, sumas de dinero, dentro de un límite pactado y por un periodo que
puede ser fijo o indeterminado, si a la hora de realizar el contrato no se determina la
duración de este se entiende como un contrato a término indefinido (Código de
comercio).
ley 1266 de
2008
Habeas data
Se define como “el derecho constitucional fundamental que le permite a los ciudadanos
conocer, actualizar y rectificar la información que se haya recogido sobre ellos en
archivos y bancos de datos” (SIC, s.f), protege a los ciudadanos respecto al uso que le
pueden dar las diferentes entidades su historial crediticio.
Las únicas entidades que pueden recolectar esta información son aquellas con las que
una persona establece una relación financiera o comercial y al momento de realizar
dicha vinculación autoriza a la entidad a reportar datos respecto a su comportamiento
con la obligación adquirida ante una central de riesgo. A su vez las entidades
financieras, crediticias, comerciales y de servicios son las que pueden consultar previa
autorización del cliente, la información que reposa en estas bases.
Es importante recalcar que esta ley regula exclusivamente el habeas data financiero, a
diferencia de la ley 1581 de 2012, que regula el tratamiento de datos personales pero
aplicado a diferentes ámbitos.
Artículo 305
del Código
Penal
Este artículo del Código Penal establece que
El que reciba o cobre, directa o indirectamente, a cambio de préstamo de
dinero o por concepto de venta de bienes o servicios a plazo, utilidad o ventaja
que exceda en la mitad del interés bancario corriente que para el período
correspondiente estén cobrando los bancos, según certificación de la
Superintendencia Bancaria. (Ley N° 599, 2000)
Este artículo del Código penal tiene como finalidad dar a conocer que las entidades
que se dedican a otorgar préstamos no pueden excederse con la tasa de interés que les
cobran a sus clientes. Esta tasa máxima o también llamada tasa de usura tiene que ser
certificada por la Superintendencia Bancaria.
Artículo 326,
numeral 6 del
Estatuto
orgánico
financiero
La Superintendencia bancaria debe “certificar, de conformidad con el artículo 305 del
Código Penal, la tasa de interés bancario corriente que para el período correspondiente
estén cobrando los bancos” (Estatuto orgánico financiero, 2004, art. 326, p. 816).
Nota: La información de esta tabla fue extraída del código de comercio, de la página de la
superintendencia financiera de Colombia, el código penal y el estatuto orgánico financiero
20
Una vez realizado el marco de referencia podemos recalcar que tanto en la teoría consumo
intertemporal como en la del ingreso permanente, las personas gastan dinero según sus expectativas
de ingresos actuales y futuros, adicionalmente tienen en cuenta su capacidad de endeudamiento
llevando consigo el uso de tarjetas de crédito, pero difieren en que en la teoría de consumo
intertemporal adicionalmente se tiene en cuenta la tasa de interés.
Por otra parte, se evidencia que para Colombia no existe ninguna ley o estatuto específico que
regule o brinde parámetros a la hora de emitir tarjetas de crédito, cada entidad es libre de dar los
lineamientos sobre los cuales se rige su producto, sin embargo, existen algunas normas conexas las
cuales son indispensables a la hora de emitir este tipo de productos.
Capítulo 2. Metodología
El presente capítulo se divide en tres partes. Primero se presenta la metodología cuantitativa,
posteriormente se presentan los métodos que se aplicaron para cumplir cada uno de los objetivos y
finalmente se hace la descripción y recolección de los datos utilizados.
1. Metodología cuantitativa
Para el desarrollo de la presente monografía, se empleó una metodología con enfoque cuantitativo,
el cual es un proceso secuencial, donde no está permitido saltar u obviar pasos, aunque si se pueden
reestructurar algunas fases. En este enfoque metodológico el principal insumo es la recolección de
datos, se establecen una serie de variables con las cuales se pretende comprobar las hipótesis
planteadas al inicio de la investigación. Posteriormente se realizan mediciones a través de métodos
estadísticos y con base a los resultados arrojados durante este proceso se obtienen conclusiones que
buscan dar respuesta a las hipótesis y comprobar si se cumplen las teorías previamente
seleccionadas para apoyar la investigación (Hernández, Fernández, y Baptista, 2014).
Por otra parte, este estudio es de alcance correlacional, tiene como objetivo conocer la relación o
grado de asociación que existe entre dos o más indicadores. Con frecuencia para la elaboración de
este análisis hay relación entre tres o más variables, en los estudios correlacionales primero se mide
cada una de éstas, y después se cuantifican, analizan y establecen las vinculaciones (Hernández,
Fernández, y Baptista, 2014).
2. Método por objetivo
A continuación, se presenta la manera en la que se utilizaron cada uno de los métodos estadísticos
descriptivos para dar solución a los objetivos específicos planteados, los métodos utilizados fueron
21
análisis de estacionariedad en series de tiempo, modelo de regresión lineal multivariado y análisis
de componentes principales.
2.1 Análisis de estacionariedad en series de tiempo
Una serie de tiempo es una recopilación de datos estadísticos que se caracterizan por tener una
periodicidad similar, siendo utilizadas en el ámbito profesional como variables económicas, estas
pueden seguir diferentes comportamientos los cuales son cíclicos, tendencial, estacional e irregular.
De acuerdo con lo anterior los autores Pindyck y Rubinfeld (2001) argumentan que “un modelo de
serie de tiempo explica los patrones en los movimientos pasados de una variable y usa esta
información para predecir sus movimientos futuros” (p.488). Teniendo en cuenta la afirmación
anterior cabe resaltar que con este método se busca observar los movimientos que tuvo la variable
saldo de tarjetas de crédito.
Este método se empleó para dar solución al primer objetivo específico que es caracterizar la
tendencia de consumo a través del uso de tarjetas de crédito. Para realizar el proceso se utilizó el
software E views. Inicialmente se procedió a graficar la variable saldo de tarjetas de crédito para
los doce bancos de la cual se obtuvo la figura 2.1.
Figura 2.1 Comportamiento de la variable saldos de tarjetas de crédito
Representación gráfica de la variable saldos de las tarjetas de crédito para los doce bancos
estudiados, obtenida mediante el software E-views. Elaboración propia con datos de la
Superintendencia Financiera de Colombia.
22
Posteriormente se procedió a hacer las pruebas estadísticas Dickey Fuller aumentada y Phillips
Perron para ver si la variable saldo de las tarjetas de crédito efectivamente tiene raíz unitaria o si
por el contrario tiene tendencia.
2.2 Modelo de regresión lineal multivariado
Una regresión lineal multivariada se usa para describir la relación entre diferentes variables, hay
esencialmente dos tipos de variables: endógenas y exógenas. Una variable endógena o variable
dependiente (generalmente denotada por Y) es una cuyos valores son explicados por el modelo.
Las variables exógenas o independientes (generalmente denotadas por X) son aquellas cuyos
valores se determinan fuera de los límites del modelo actual (Ostrom, 1990). Los modelos de
regresiones lineales multivariados se llaman así debido a que tienen más de una variable exógena
que explican a la variable endógena.
Este método se utilizó con la finalidad de solucionar el segundo objetivo específico el cual es
evaluar las variables financieras que hacen que sea viable para el usuario adquirir tarjetas de
crédito. Primero se definió como variable dependiente el monto de las compras para cada uno de
los bancos y como variables independientes el valor de la cuota de manejo, la tasa de interés y el
costo de avance en cajeros propios, esta última variable se seleccionó porque es la que suele ser
más utilizada por los usuarios.
En segundo lugar, para realizar el proceso se usó la opción de análisis de datos en Excel para
generar las tablas de estadísticas de la regresión y las tablas de análisis de varianza de cada uno de
los bancos (anexos del 1 al 12). En las estadísticas de la regresión se tuvo en cuenta el coeficiente
de determinación R cuadrado para determinar si es viable el modelo en cada uno de los bancos.
En tercer lugar, con ayuda de los resultados obtenidos de los análisis de varianza por banco se
observó el nivel de significancia individual de las variables que se toman como independientes y
así determinar si explican a la variable dependiente. Ya que este modelo de regresión lineal
multivariado se usó únicamente con alcances descriptivos y no inferenciales. Por otra parte,
también se observan los coeficientes para saber si la relación que tienen las variables
independientes es directa o inversa frente a la variable dependiente.
2.3 Análisis de componentes principales
23
El análisis de componentes principales consiste en transformar un conjunto de variables en
conjunto más pequeño de variables no correlacionadas que representen la mayor parte de la
información con el objetivo de reducir la dimensión de los datos originales. Un conjunto pequeño
de variables no correlacionadas es mucho más fácil de entender y usar en análisis posteriores que
un conjunto mayor de variables correlacionadas (Dunteman, 1989).
Este método se usó para dar solución al tercer objetivo específico que es analizar la incidencia de
los principales determinantes en el uso de las tarjetas de crédito. Antes de realizar el proceso de
análisis de componentes principales fue necesario elaborar una matriz de correlaciones con el fin
de identificar la relación lineal que existe entre las variables y si una variable explica a la otra.
Tabla 2.1
Matriz de correlaciones
Tarjetas
corte
Tarjetas
vigentes
Tarjetas
canceladas
Tarjetas
bloqueadas
Tasa
de
interés
Cuota
de
manejo
Avance
oficina
Avance
cajeros
Avances
otros
cajeros
Tasa
de
usura
Saldo
tarjeta
Cupo
inutilizado Compras
Monto
compras Avances
Monto
avances
Tarjetas
corte 1 0.59 0.74 0.87 0.29 0.46 0.57 0.29 -0.02 0.15 0.91 0.88 0.92 0.89 0.69 0.71
Tarjetas
vigentes 0.59 1 0.51 0.43 0.17 0.31 0.34 0.14 0.00 0.14 0.56 0.54 0.55 0.55 0.42 0.44
Tarjetas
canceladas 0.74 0.51 1 0.52 0.26 0.49 0.58 0.15 -0.04 0.24 0.78 0.77 0.78 0.78 0.55 0.61
Tarjetas
bloqueadas 0.87 0.43 0.52 1 0.19 0.34 0.43 0.33 0.00 0.07 0.71 0.70 0.76 0.70 0.47 0.47
Tasa de
interés 0.29 0.17 0.26 0.19 1 0.22 0.32 -0.19 -0.34 0.62 0.34 0.31 0.34 0.35 0.29 0.29
Cuota de
manejo 0.46 0.31 0.49 0.34 0.22 1 0.64 0.19 0.02 0.41 0.50 0.49 0.45 0.47 0.31 0.39
Avance
oficina 0.57 0.34 0.58 0.43 0.32 0.64 1 0.18 0.09 0.15 0.59 0.59 0.59 0.57 0.41 0.39
Avance
cajeros 0.29 0.14 0.15 0.33 -0.19 0.19 0.18 1 0.31 -0.23 0.28 0.28 0.26 0.26 0.10 0.27
Avances
otros
cajeros
-0.02 0.00 -0.04 0.00 -0.34 0.02 0.09 0.31 1 -0.43 -0.04 -0.01 0.01 -0.01 0.04 -0.05
Tasa de
usura 0.15 0.14 0.24 0.07 0.62 0.41 0.15 -0.23 -0.43 1 0.20 0.18 0.16 0.19 0.10 0.20
Saldo
tarjeta 0.91 0.56 0.78 0.71 0.34 0.50 0.59 0.28 -0.04 0.20 1 0.94 0.92 0.95 0.68 0.80
Cupo
inutilizado 0.88 0.54 0.77 0.70 0.31 0.49 0.59 0.28 -0.01 0.18 0.94 1 0.94 0.96 0.71 0.82
Compras 0.92 0.55 0.78 0.76 0.34 0.45 0.59 0.26 0.01 0.16 0.92 0.94 1 0.98 0.74 0.79
Monto
compras 0.89 0.55 0.78 0.70 0.35 0.47 0.57 0.26 -0.01 0.19 0.95 0.96 0.98 1 0.74 0.83
Avances 0.69 0.42 0.55 0.47 0.29 0.31 0.41 0.10 0.04 0.10 0.68 0.71 0.74 0.74 1 0.87
Monto
avances 0.71 0.44 0.61 0.47 0.29 0.39 0.39 0.27 -0.05 0.20 0.80 0.82 0.79 0.83 0.87 1
24
Nota: Salida del programa RStudio
En la tabla 2.1 Matriz de correlaciones, se puede evidenciar que variables como compras, saldos,
monto de compras, cupo inutilizado entre otras presentan un alto nivel de correlación positiva con
algunas de las otras variables, lo que significa que si estas variables se incrementan las demás
variables correlacionadas también se incrementaran. Este proceso se realiza con fines netamente
descriptivos, con el fin de dar una idea inicial del comportamiento de las variables.
Posteriormente se procedió a realizar el análisis propuesto, es decir, el análisis de componentes
principales, en adelante PCA por sus siglas en inglés (Principal components analysis).
El primer paso que se realizó para implementar el PCA, fue determinar la cantidad de dimensiones
que se iban a generar, con el fin de conservar una buena proporción de la información original.
Esto se realizó por medio de medidas gráficas (ver anexo 1 y 2) y numéricas arrojadas por el
software usado (Rstudio).
Tabla 2.2
Peso de cada componente
Valor propio % de varianza % acumulado de varianza
Comp 1 8.55 53.42 53.42
Comp 2 2.09 13.05 66.47
Comp 3 1.13 7.09 73.56
Comp 4 0.81 5.05 78.61
Comp 5 0.73 4.58 83.19
Comp 6 0.63 3.92 87.11
Comp 7 0.59 3.67 90.78
Comp 8 0.44 2.75 93.53
Comp 9 0.40 2.50 96.03
Comp 10 0.23 1.42 97.45
Comp 11 0.17 1.06 98.51
Comp 12 0.08 0.53 99.04
Comp 13 0.06 0.39 99.43
Comp 14 0.05 0.32 99.75
Comp 15 0.03 0.18 99.94
Comp 16 0.01 0.06 100.00
Nota: Salida del programa RStudio
A la hora de elegir cuantas componentes principales retener se aplicó lo dicho por Catena, Ramos
y Trujillo quienes afirman que “en términos generales, suele admitirse que los factores cuyo
25
autovalor sea inferior a la unidad pueden descartarse. Naturalmente esto conlleva a una pérdida de
la capacidad explicativa. Lo importante es que esa pérdida no sea significativa” (p. 138, 2003).
Entendiendo como autovalor a la columna valor propio de la tabla 2.2 y apoyándonos en las gráficas
mencionadas anteriormente podemos evidenciar que se retuvieron las tres primeras componentes
ya que estas tienen un valor propio mayor a 1 y adicionalmente conservan un 73.56% de los datos
originales.
Tabla 2.3
Coordenadas
Nota: Elaboración propia a partir del programa RStudio
Con base a lo anterior se procede a graficar mapas factoriales, los cuales son el resultado gráfico
de hacer un análisis para ver el comportamiento entre los tres componentes principales. En la tabla
2.3 se muestra el valor de las coordenadas donde debe ir graficado el punto que representa a cada
variable en un determinado mapa factorial el cual es el resultado de combinar dos de las tres
componentes.
Dim 1 Dim 2 Dim 3
Tarjetas corte 0.94 0.10 -0.08
Tarjetas vigentes 0.62 0.03 -0.05
Tarjetas canceladas 0.82 -0.04 0.08
Tarjetas bloqueadas 0.76 0.17 -0.05
Tasa de interés 0.39 -0.70 0.01
Cuota de manejo 0.58 -0.16 0.67
Avance oficina 0.67 -0.2 0.52
Avance cajeros 0.29 0.60 0.26
Avances otros cajeros -0.03 0.71 0.30
Tasa de usura 0.26 -0.81 0.22
Saldo tarjeta 0.96 0.03 -0.05
Cupo inutilizado 0.95 0.66 -0.07
Compras 0.96 0.07 -0.11
Monto compras 0.96 0.04 -0.11
Avances 0.77 0.04 -0.31
Monto avances 0.83 0.02 -0.25
26
Tabla 2.4
Contribuciones
Nota: Elaboración propia a partir del programa RStudio
En la tabla 2.4 se presenta “el valor de contribución de cada variable a la formación de cada uno
de los ejes” (Rodríguez, 2008), lo que quiere decir que las variables que poseen valores más altos
en cada eje son las que más información aportan al mismo. Es por esto por lo que para el
componente número uno las variables que tienen un mayor número de observaciones son las
compras y el monto de compras.
Dim 1 Dim 2 Dim 3
Tarjetas corte 10.32 0.45 0.55
Tarjetas vigentes 4.41 0.04 0.23
Tarjetas canceladas 7.86 0.09 0.59
Tarjetas bloqueadas 6.70 1.45 0.26
Tasa de interés 1.77 23.67 0.01
Cuota de manejo 3.88 1.19 39.53
Avance oficina 5.19 0.03 23.98
Avance cajeros 0.97 16.99 5.81
Avances otros cajeros 0.01 23.94 7.68
Tasa de usura 0.77 31.56 4.33
Saldo tarjeta 10.69 0.05 0.25
Cupo inutilizado 10.63 0.17 0.45
Compras 10.85 0.25 1.06
Monto compras 10.86 0.06 1.08
Avances 6.92 0.06 8.56
Monto avances 8.15 0.01 5.64
27
Tabla 2.5
Cosenos cuadrados
Nota: Elaboración propia a partir del programa RStudio
En la tabla 2.5 se observa en qué componente se debe mirar cada variable, un ejemplo de esto es el
monto de compras el cual se debe analizar desde el eje número uno ya que dicha variable tiene una
participación alta en la componente uno. Cabe resaltar que “los cosenos son las correlaciones al
cuadrado y que su acumulación expresa la proporción de varianza de cada una de las variables”
(Carmona, 2014).
Una vez identificadas las componentes a usar y las características que recoge cada una se procedió
a analizar mapas factoriales que arrojan análisis de carácter multivariado, es importante aclarar que
estos mapas se realizan inicialmente con las variables cuantitativas que se usaron anteriormente, y
luego se agregaron variables de carácter cualitativo, las cuales reciben el nombre de variables
suplementarias.
En la siguiente figura, se muestra el comportamiento de las observaciones en la componente
número 1 y la componente número 2, que será el mapa factorial que se estudiará a profundidad.
Dim 1 Dim 2 Dim 3
Tarjetas corte 0.88 0.01 0.01
Tarjetas vigentes 0.38 0.00 0.03
Tarjetas canceladas 0.67 0.00 0.01
Tarjetas bloqueadas 0.57 0.03 0.00
Tasa de interés 0.15 0.49 0.00
Cuota de manejo 0.33 0.02 0.45
Avance oficina 0.44 0.00 0.27
Avance cajeros 0.08 0.35 0.07
Avances otros cajeros 0.00 0.50 0.09
Tasa de usura 0.07 0.66 0.05
Saldo tarjeta 0.91 0.00 0.00
Cupo inutilizado 0.91 0.00 0.01
Compras 0.93 0.01 0.01
Monto compras 0.93 0.00 0.01
Avances 0.59 0.00 0.10
Monto avances 0.70 0.00 0.06
28
Figura 2.2 Mapa factorial componentes uno y dos
Figura 2.2 Mapa factorial componentes uno y dos, elaborado con el software RStudio, con base de
datos de la Superintendencia Financiera de Colombia.
En el capítulo de resultados se explicará detalladamente los hallazgos encontrados a la hora de
aplicar las variables suplementarias y adicionalmente por qué solo se considera el mapa factorial
que tiene en sus ejes la componente número 1 y la componente número 2.
3. Descripción y recolección de los datos
El desarrollo de esta metodología se apoyó en la recolección de cifras tomadas de bases de datos
de la Superintendencia Financiera de Colombia. Estas bases de datos proporcionaron cifras
mensuales del periodo de estudio (2011-2017).
Se depuró la información teniendo en cuenta los bancos que estuvieron vigentes durante todo el
periodo de estudio, que manejan tarjetas de crédito de la franquicia credibanco (VISA), como
resultado se obtuvieron 12 bancos, con los cuales se realizó esta investigación. Estos bancos se
encuentran listados a continuación, banco Avvillas, banco agrario, banco Colpatria, banco de
29
Bogotá, banco de occidente, banco GNB Sudameris, banco popular, Bancolombia, Banco Bilbao
Vizcaya Argentaria (de ahora en adelante BBVA), banco caja social (de ahora en adelante BCSC),
Citibank, y Davivienda.
Una vez identificadas las instituciones financieras con las cuales trabajar, se extrajeron diferentes
variables de las bases de datos anteriormente mencionada, dichas variables fueron, el número de
tarjetas vigentes a la fecha de corte, el número de tarjetas vigentes al mes, el número de tarjetas
canceladas, el número de tarjetas temporalmente bloqueadas, tasas de interés (efectiva anual), valor
de la cuota de manejo, tasa de usura, el monto que cobran las entidades financieras por realizar
avances en oficinas, cajeros propios y cajeros de otra entidad, saldo de las tarjetas de crédito, cupo
no utilizado, número y monto total de compras y finalmente número y monto total de avances.
Capítulo 3. Resultados
Este capítulo se divide en cuatro partes, en la primera parte se muestra el comportamiento de
consumo a partir de la información obtenida de la superintendencia financiera respecto al saldo de
las tarjetas de crédito por banco. En la segunda parte se evalúan las variables financieras que hacen
viable la obtención de tarjetas de crédito. En la tercera parte se analiza las principales variables que
afectan el uso de las tarjetas de crédito. Finalmente, en la cuarta parte se busca dar respuesta a la
pregunta de investigación basado en los resultados de los objetivos específicos.
1. Caracterización de la tendencia de consumo a través del uso de tarjetas de crédito.
En la figura 2.1 se puede observar que el comportamiento del saldo de las tarjetas de crédito para
los bancos: AV villas, Banco Agrario, Banco de Bogotá, Banco de Occidente, Bancolombia,
BBVA y Davivienda tienen tendencia al alza durante el periodo de estudio. Por otro lado, el banco
Colpatria tiene tendencia creciente, sin embargo, en el mes de septiembre del año 2013 presenta
una caída significativa, “se registraron pérdidas por $ 6.000 MM, esto como resultado de la fusión
con Scotiabank Colombia” (Colpatria, 2013).
El banco GNB Sudameris presenta un comportamiento constante hasta finales del 2014. A partir
de noviembre de dicho año la entidad financiera GNB Sudameris absorbió a la entidad GNB
Colombia, por lo que se presenta un aumento en el saldo considerablemente alto. Es importante
aclarar que no se tuvo en cuenta a GNB Colombia en los datos de estudio ya que solo se evaluaron
los bancos que permanecieron durante todo el periodo 2011-2017 esto con el fin no tener datos
faltantes en el estudio.
30
Es importante observar el comportamiento del Banco Popular, el cual presenta tendencia creciente
hasta el 2016 y desde este punto se presenta un alza del saldo de las tarjetas de crédito, para luego
tener tendencia creciente en los últimos periodos analizados como consecuencia de la
implementación del Plan de Transformación que contribuyo a un mayor dinamismo de la línea de
libranza y tarjetas de crédito (Banco popular, 2016).
Para el banco BSCS, la variable saldo de las tarjetas de crédito se caracteriza por tener tendencia
creciente y con picos, que se puede considerar como estacionalidades presentes en la serie. Por
último, el Banco Citibank presenta tendencia creciente desde el año 2011 hasta mediados del 2015,
donde el saldo en las tarjetas es decreciente en los periodos posteriores debido a la “venta de las
operaciones de banca minorista y los negocios de tarjetas de crédito en el país con el fin de reducir
costos y aumentar la rentabilidad del grupo financiero” (El tiempo, 2016).
Para observar que efectivamente se cumple la tendencia de consumo procedimos a realizar las
pruebas estadísticas Dickey Fuller aumentada y Phillips Perron para la variable saldo de tarjetas de
crédito. Al hacer estas dos pruebas estadísticas se buscó verificar si la serie presenta raíz unitaria o
por el contrario es estacionaria.
Cabe resaltar que una serie de tiempo es estacionaria en un sentido amplio cuando su media,
varianza y covarianza son constantes, si alguna de las tres condiciones no se cumple en la variable
“se dice que esta presenta raíz unitaria, lo que conduciría a que los datos fluctuaran alrededor de
su media y su varianza cambiará con el tiempo” (Meza, 2012, P.2).
Para la investigación se muestran las siguientes pruebas de hipótesis:
Ho: la serie “Saldo de las tarjetas de crédito” tiene raíz unitaria
Ha: la serie “Saldo de las tarjetas de crédito” no tiene raíz unitaria
Cabe resaltar que el nivel de probabilidad que se utilizó para la elaboración de los test estadísticos
es de 0.05. Mueses (2008) afirma que el “p valor es la medida de la probabilidad de que una diferencia
entre grupos durante un experimento haya sucedido por casualidad” (p.31). Lo que significa que hay un
95% de confianza en los resultados de las pruebas.
31
A continuación, se procede a mostrar los resultados que arrojó el cálculo de las pruebas estadísticas
en el software Eviews, donde el objetivo es no rechazar la hipótesis nula ya que de esta manera se
demuestra que el consumo ha crecido durante el periodo de estudio.
Tabla 3.1
Test estadístico Dickey Fuller aumentado
Resultados intermedios de la prueba ADF Saldos Tarjeta de crédito
Sección transversal Prob. Lag Max Lag Obs
Avvillas 0.9126 2 2 81
Banco Agrario 0.9082 2 2 81
Banco Colpatria 0.9863 2 2 81
Banco de Bogotá 0.8871 2 2 81
Banco de Occidente 0.6992 2 2 81
Banco GNB Sudameris 0.5634 2 2 81
Banco Popular 0.9928 2 2 81
Bancolombia 1.0000 2 2 81
BBVA 0.8702 2 2 81
BSCS 0.3545 2 2 81
Citibank 0.0286 2 2 81
Davivienda 0.9234 2 2 81
Nota: Elaboración propia a partir del software Eviews
Tabla 3.2
Test estadístico Phillips Perron
Resultados intermedios del test Phillips-Perron Saldos Tarjeta de crédito
Sección transversal Prob. Ancho de banda Obs
Av villas 0.9756 6.0 83
Banco Agrario 0.9842 6.0 83
Banco Colpatria 0.9956 9.0 83
Banco de Bogotá 0.8911 1.0 83
Banco de Occidente 0.8203 5.0 83
Banco GNB Sudameris 0.5208 2.0 83
Banco Popular 0.9955 1.0 83
Bancolombia 1.0000 8.0 83
BBVA 0.9287 3.0 83
BSCS 0.542 7.0 83
Citibank 0.048 5.0 83
Davivienda 0.9446 5.0 83
Nota: Elaboración propia a partir del software Eviews
32
Al observar la tabla 3.1 y la tabla 3.2 se puede concluir que con un 𝛼 = 0.05 no hay evidencia
suficiente para rechazar la hipótesis nula, lo que quiere decir, que la variable saldo de tarjetas de
crédito para los bancos observados presenta raíz unitaria, es decir, su comportamiento es no
estacionario y por lo tanto los bancos presentan cambios en el nivel de consumo, ya sea al alza o a
la baja durante los años analizados.
Por otra parte, es importante mencionar que el único banco que rechaza la hipótesis nula y por tanto
su comportamiento es estacionario es el banco Citibank, esto quiere decir que a lo largo del periodo
de estudio el saldo de las tarjetas de crédito en promedio es estable por lo que no hay tendencia.
Este resultado se debe en gran parte a la venta de sus negocios de tarjetas de crédito a otras
entidades bancarias, es por esto por lo que los saldos disminuyen desde el año 2016.
2. Evaluación de las variables financieras que hacen que sea viable para el usuario adquirir tarjetas
de crédito
Para comprobar el ajuste de los modelos fue necesario observar el R cuadrado en cada uno de los
bancos el cual se evidencia en la tabla 3.3, y adicionalmente en las regresiones que se encuentran
en los anexos (ver anexos del 1 al 12). En estos se encontró que diez de los doce modelos son
viables puesto que son mayores a 0.75 y como se dijo anteriormente un modelo es mejor si el
número está más cercano a uno. El único banco que presenta un R cuadrado más cercano a cero es
el banco popular el cual presenta un R cuadrado de 0.22.
33
Tabla 3.1
Coeficientes de determinación R cuadrado
Banco
Coeficiente
de
determinación
R^2
Av villas 0.9033
Banco Agrario 0.8922
Banco Colpatria 0.7978
Banco de Bogotá 0.7624
Banco de Occidente 0.7365
Banco GNB Sudameris 0.8707
Banco Popular 0.2149
Bancolombia 0.8008
BBVA 0.8939
BSCS 0.5756
Citibank 0.8425
Davivienda 0.9262
Nota: Elaboración propia a partir de Excel
Por otro lado, se encuentra BCSC el cual presentó un R cuadrado menor a 0.75 pero su viabilidad
es mayor al 0.50. Esto nos demuestra que las variables tomadas como independientes para el
desarrollo del objetivo si presentan una relación frente a la variable dependiente la cual es montos
usados de las tarjetas de crédito.
Para la investigación se mostró la siguiente prueba de hipótesis para la significancia individual de
los coeficientes para cada uno de los bancos:
Ho : B1; B2; B3 = 0
Ha : B1; B2; B3 ≠ 0
Se definió un nivel de significancia del 5%
Con base en las pruebas de hipótesis planteadas lo que se busca es rechazar la hipótesis nula ya que
si los coeficientes B (Beta), son cero, significa que las variables no aportan relación de explicación
sobre la variable analizada, es decir, que la variable con coeficiente cero (0), es no significativa.
34
Al observar el anexo 1 en el banco Av villas con el nivel de significancia definido, se evidencio
que la variable avances no es un factor que tengan en cuenta los usuarios de este banco en el
momento de usar la tarjeta y realizar una compra ya que su coeficiente no es significativo
individualmente, por otra parte, también se observó que la variable tasa de interés y cuota de
manejo si influyen en el monto usado. La primera de una forma directamente proporcional, esto
quiere decir que si aumenta la tasa de interés el monto usado también aumenta y la segunda de una
forma inversamente proporcional (si la cuota de manejo aumenta, el monto usado va a disminuir).
En este banco la relación de la tasa de interés no fue la esperada, ya que según la teoría si aumentan
las tarifas de uso de las tarjetas de crédito los consumidores dejaran de utilizar este medio de pago.
En el banco Colpatria (anexo 3) también se observa que el coeficiente de los avances no es
significativo, pero en este caso las otras dos variables afectan el monto usado por los consumidores
de este banco de forma positiva ya que, si alguna de las dos aumenta, el monto también tendrá un
incremento.
Los bancos Sudameris (anexo 6) y popular (anexo 7) se comportan de manera similar, ya que la
variable tasa de interés no tiene un coeficiente significativo por ende no afecta el monto usado, y
las otras dos variables afectan a la dependiente de una manera directa. Los bancos BBVA (anexo
9) y BCSC (anexo 10) tienen un comportamiento muy parecido a los dos anteriores en cuanto que
la tasa de interés no es significativa y que la cuota de manejo explica la variable dependiente de
manera directa pero difieren en Sudameris y Popular en cuanto a los avances, ya que estos tienen
una relación inversa frente a los montos usados.
Los bancos Agrario (anexo 2), Bogotá (anexo 4) y Banco de Occidente (anexo 5) también se
comportan de una manera similar. en estos tres bancos las tres variables tienen coeficientes
significativos individualmente, aquí se puede mostrar que la tasa de interés y los avances influyen
en la variable dependiente de forma negativa, mientras que la cuota de manejo de una forma
positiva.
Los bancos Bancolombia (anexo 8), Citibank (anexo 11) y Davivienda (anexo 12) se evidenció que
las tres variables independientes tienen coeficientes significativos, por ende los usuarios tienen en
cuenta estas tres variables financieras al momento de hacer uso de sus tarjetas de crédito pero las
relaciones por banco son diferentes, puesto que en Bancolombia la relación de las tres variables es
directa, ya que si aumentan también se incrementará el monto usado de las tarjetas de crédito. Las
35
variables tasa de interés y cuota de manejo tienen una relación directa con los montos usados en el
banco Citibank, y la variable avance tiene una relación inversa. Finalmente, en el banco Davivienda
la variable tasa de interés tiene una relación negativa con respecto al monto usado mientras que las
variables cuota y avance tienen una relación directamente proporcional.
se encontró que el monto usado de las tarjetas de crédito se ven afectadas por las variables
financieras de forma diferente dependiendo del banco
3. Análisis de la incidencia de los principales determinantes en el uso de las tarjetas de crédito.
Teniendo en cuenta lo mencionado en la metodología se procedió a aplicar las variables
suplementarias o categorías con el fin de evidenciar distintos comportamientos en los datos, las
variables categóricas que se tuvieron en cuenta fueron: Periodo (tanto meses como años), forma de
cobro de la cuota de manejo y entidad bancaria.
Es importante aclarar que este procedimiento solo se realizó para el mapa factorial de las
componentes número 1 y número 2, pues aunque en el mapa factorial de las componentes 2 y 3 se
presentan observaciones interesantes (ver anexo 4), no se debe tener en cuenta pues el nivel de
varianza de la componente 3 es muy bajo (7.09), lo que quiere decir que contiene muy poca
información del total de los datos y realizar la interpretación de los resultados arrojados podría
hacer perder validez o distorsionarlos.
3.1 Variable suplementaria periodo
3.1.1 Mes
Al agregar como variable suplementaria el mes, que se muestra en la figura 3.1, se evidencio que
todos los meses se ubican en el centro del mapa factorial, lo que representa el centroide de los
datos. De esto se pudo concluir que el mes es una variable categórica que está en el promedio de
las observaciones, por lo tanto, el mes es indiferente a la hora interpretar el comportamiento del
uso de tarjetas de crédito, pues este no manifiesta alteraciones en un periodo específico de año.
36
Figura 3.1 Mapa factorial variable mes
Figura 3.1 Mapa factorial de las componentes 1 y 2 con la variable suplementaria mes elaborado
con el software RStudio, con base de datos de la Superintendencia Financiera de Colombia.
3.1.2 Año
Posteriormente se agregó la variable categórica año (figura 3.2), la cual presenta un
comportamiento similar a la variable mes, donde todos los años excepto el 2011 se encuentran muy
cercanos al centroide, esto quiere decir que la variable año no es significativa en el análisis, ya que
sus categorías no resultan diferenciadoras en el comportamiento de los individuos. Sin embargo,
se puede evidenciar que la categoría 2011, caracteriza a cierto grupo de individuos, por lo cual se
puede afirmar que el año 2011 tuvo un comportamiento particular respecto al resto de los años
estudiados.
Una de las razones a las que se puede deber esto es que en el año 2011 se presentó una “abundante
liquidez interna y las bajas tasas de interés reales estimularon el crédito y el gasto doméstico
privado, que se incrementó con aportes similares del consumo de los hogares y de la inversión”.
37
(Asobancaria, p. 3, 2011) y como se evidencia en el mapa factorial el año 2011 se ubica en la parte
superior izquierda de la componente dos la cual está compuesta principalmente de la variable tasa
de interés, y tasa de usura.
Figura 3.2 Mapa factorial variable año
Figura 3.2 Mapa factorial de las componentes 1 y 2 con la variable suplementaria año elaborado
con el software RStudio, con base de datos de la Superintendencia Financiera de Colombia.
3.2 Variable suplementaria tipo de cobro de la cuota de manejo
En la figura 3.3 se presenta el mapa en el cual se agrega la variable suplementaria tipo de cobro de
la cuota de manejo, en la cual se tienen dos categorías (Mes anticipado y mes vencido). Se puede
evidenciar que los individuos con tipo de cobro mes anticipado no presentan ninguna característica
diferenciadora, ya que se ubican en el centroide de los datos. Sin embargo, aquellos individuos que
manejan el cobro en mes vencido se ubican a la izquierda del eje 1 del mapa factorial.
38
Figura 3.3 Mapa factorial variable cuota de manejo
Figura 3.3 Mapa factorial de las componentes 1 y 2 con la variable suplementaria forma de cobro
de la cuota de manejo, elaborado con el software RStudio, con base de datos de la Superintendencia
Financiera de Colombia.
3.3 Variable suplementaria entidad bancaria
Cuando se agrega la variable categórica banco, se evidencia que presenta un comportamiento
diferente comparado con las variables categóricas analizadas previamente, las observaciones que
se ubican a la derecha del eje 1 se caracterizan por pertenecer a entidades bancarias como Colpatria
y Davivienda, mientras que las observaciones que se ubican a la izquierda de este mismo eje
caracterizan principalmente por pertenecer a entidades como Banco agrario, Banco popular y GNB
Sudameris.
Por otra parte, es importante recalcar que esta variable representa a lo largo de la componente dos,
es decir aquella que se compone principalmente de las variables tasa de interés y tasa de usura (las
cuales se encuentran altamente correlacionadas) y se puede inferir que los bancos mencionados
39
anteriormente manejan tasas de interés que los diferencian de los demás, por esta razón no se
encuentran todos en el centroide del mapa factorial.
Figura 3.4 Mapa factorial variable entidad bancaria
Figura 3.4 Mapa factorial de las componentes 1 y 2 con la variable suplementaria entidad bancaria,
elaborado con el software RStudio, con base de datos de la Superintendencia Financiera de
Colombia.
Para finalizar el análisis, es evidente que a excepción de la variable año, para las demás variables
categóricas suplementarias, no se encuentra diferenciación por las características del eje 2, es decir
que se diferencian horizontalmente, pero verticalmente se posicionan extremadamente cerca del
punto medio, por lo cual las características que recoge la componente 1 no marca
significativamente el comportamiento de las variables estudiadas.
4. Respuesta pregunta de investigación
Al inicio de esta investigación se planteó como pregunta de investigación ¿cuáles son los
principales indicadores que determinan el comportamiento y tendencia del uso de las tarjetas de
40
crédito por banco en Colombia en el periodo 2011-2017? a partir de los objetivos específicos se
puede llegar a que los principales indicadores que determinan el comportamiento y tendencia del
uso de tarjetas de crédito son la tasa de interés pues tanto en el objetivo dos como en el objetivo
tres se evidencia que cuando esta varía el uso de las tarjetas de crédito también lo hace, se comprobó
estadísticamente que en bancos como el banco agrario, banco de Bogotá, banco de Occidente y
Davivienda, cuando la tasa de interés baja los usuarios aumentan el monto de sus compras,
adicionalmente se evidencio que variables como la cuota de manejo y el costo de avance en cajeros
propios también pueden determinar el uso de las tarjetas de crédito pero no se cumple para todos
los bancos que se tuvieron en cuenta durante el estudio.
Por otra parte se identificó de manera gráfica y estadística que la tendencia de uso de las tarjetas
de crédito en el periodo de estudio para once de los doce bancos es creciente debido a que el saldo
de las mismas aumentó lo que nos permita evidenciar que cada vez son más las personas que hacen
uso de este producto financiero. En el caso del banco Citibank la tendencia de uso disminuyó como
consecuencia de las negociaciones de compra de la cartera de consumo del banco en mención por
parte del banco Colpatria.
Es importante realizar la salvedad que para fines prácticos, esta investigación se realizó bajo el
supuesto de que por tarjetas vigentes a la fecha de corte se entiende todas las tarjetas activas en el
periodo, sin discriminar si son tarjetas nuevas o reactivación, adicionalmente también se supone
que todas las tarjetas del estudio manejan la misma cuota de manejo y tasa de interés según banco,
por lo tanto no se discrimina por categoría de tarjeta o beneficios específicos que ofrecen los bancos
a sus clientes con fines de fidelización.
Conclusiones
Al desarrollar la presente monografía observamos que las tarjetas de crédito se han convertido en
un producto de elemental uso para los hogares colombianos desde su llegada a finales de la década
de 1970. Se observó que en el periodo de estudio existen algunos problemas que afectan el uso de
este producto financiero, por esta razón se decidió investigar acerca de cuáles son los principales
indicadores de uso de las tarjetas de crédito.
Teniendo en cuenta lo anterior los resultados que se obtuvieron para cada uno de los objetivos
fueron: en el primer objetivo se logró caracterizar la tendencia de consumo e identificar que el
41
mismo, aumento durante el periodo de investigación. En el segundo objetivo específico se concluyó
que las variables financieras que más afectan la adquisición de tarjetas de crédito son la tasa de
interés y la cuota de manejo. Por último, en el tercer objetivo específico se determinó el grado de
relación entre las variables estudiadas mostrando la incidencia de las mismas en el uso de las
tarjetas de crédito. Es importante recalcar que estos resultados se obtuvieron a través de una
metodología cuantitativa, utilizando diferentes métodos estadísticos los cuales fueron análisis de
estacionariedad en series de tiempo, modelo de regresión lineal multivariado y análisis de
componentes principales.
Con respecto a la pregunta de investigación planteada se logró concluir que los indicadores que
mejor determinan el comportamiento y tendencia del uso de las tarjetas de crédito son el monto de
compras, la tasa de interés, la cuota de manejo y los saldos de las tarjetas de crédito. A partir de los
resultados arrojados en la presente investigación se consigue dar solución a la pregunta inicial
planteada.
Algunos de las limitaciones que se evidenciaron durante la investigación fue la falta de precisión
en la información, como tipo de tarjeta de crédito o información puntual brindada por parte de los
usuarios, ya que la información que se usó para esta investigación fue la obtenida de las bases de
datos de la superintendencia financiera de Colombia y solo se presentan en datos de
comportamiento histórico y en ningún momento se puede apreciar la opinión del usuario de la
tarjeta de crédito. Lo anterior se puede suplir si se combina esta clase de análisis con un muestreo
estratificado en el cual se pueda indagar de manera cualitativa información para poder cruzar con
la histórica por Banco y con ello determinar una apreciación de mayor efectividad sobre los
resultados.
Teniendo en cuenta lo anterior se recomienda para futuras investigaciones contar con datos más
específicos como el tipo de tarjeta de crédito (clásica, Gold, black etc.) y las emisiones de nuevas
tarjetas, ya que los resultados se basaron en el número de tarjetas vigentes en el mes, pero para
poder hacer una aproximación más exacta se debe contar con otra de gran relevancia y es la opinión
de los usuarios, ya que con ello se vuelve interesante el cruce de variables y la relación de los datos
con lo que realmente se sucede en la utilización por parte de los tarjetahabientes, quienes en su
intención pueden dar una información más aproximada a su interacción con el medio .Así las cosas
y con metodología mixta que pueda involucrar un mejoramiento de los resultados.
42
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46
Anexos
Anexo 1. Regresión lineal multivariada banco Av villas
Nota: Salida de Excel
Anexo 2. Regresión lineal multivariada banco Agrario
Nota: Salida de Excel
47
Anexo 3. Regresión lineal multivariada banco Colpatria
Nota: Salida de Excel
Anexo 4. Regresión lineal multivariada banco de Bogotá
Nota: Salida de Excel
48
Anexo 5. Regresión lineal multivariada banco de occidente
Nota: Salida de Excel
Anexo 6. Regresión lineal multivariada banco de Sudameris
Nota: Salida de Excel
49
Anexo 7. Regresión lineal multivariada banco popular
Nota: Salida de Excel
Anexo 8. Regresión lineal multivariada Bancolombia
Nota: Salida de Excel
50
Anexo 9. Regresión lineal multivariada banco BBVA
Nota: Salida de Excel
Anexo 10. Regresión lineal multivariada banco BCSC
Nota: Salida de Excel
51
Anexo 11. Regresión lineal multivariada banco citibank
Nota: Salida de Excel
Anexo 12. Regresión lineal multivariada banco Davivienda
Nota: Salida de Excel
52
Anexo 13. Gráfico de barras, distribución de las componentes principales
Nota: Salida a partir del programa RStudio
Anexo 14. Gráfico de puntos, distribución de las componentes principales
Nota: Salida a partir del programa RStudio
53
Anexo 15. Mapa factorial de las componentes uno y tres
Nota: Salida a partir del programa RStudio
Anexo 16. Mapa factorial de las componentes dos y tres
Nota: Salida a partir del programa RStudio