Modelo de análisis clúster aplicado a instituciones bancarias del sistema financiero peruano: una herramienta para identificar perfiles de riesgo en el banco GNB

Abstract

El presente trabajo que lleva por nombre: “Modelo de análisis clúster aplicado a instituciones bancarias del Sistema Financiero peruano: una herramienta para identificar perfiles de riesgo en el Banco GNB”, surgió por la necesidad de formar grupos de entidades del sistema Financiero Peruano como herramienta para identificar y analizar perfiles de riesgos en el área de Gestión de Riesgo de crédito del Banco GNB. La metodología utilizada es el análisis de conglomerados o cluster, técnica estadística que forma parte de los métodos multivariados. El análisis de cluster en la industria bancaria se enmarca en la vasta literatura empírica que aplica distintas técnicas estadísticas para analizar el comportamiento estratégico de los bancos (Koller, 2001). Sin embargo, estudios recientes, han aplicado el análisis de conglomerados para identificar grupos de bancos en economías emergentes (Terrones y Vargas, 2013), en este sentido, este trabajo, tuvo como objetivo principal, la formación de grupos de entidades en base a variables de equilibrio financiero, generación de margen y costos, rentabilidad y solvencia. El análisis se realizó sobre una base conformada por las dieciséis entidades que conforman el sistema financiero peruano y las variables ya mencionadas anteriormente. Los resultados fueron la formación de seis grupos de entidades: el grupo de los bancos comerciales compuesto por Citibank y ICBC, el grupo de los bancos Retail y mype con Mibanco, Ripley y Falabella, los de mayor participación en el mercado como BCP, BBVA, Scotiabank e Interbank, los bancos especializados como GNB, Pichincha y Santander y de forma aislada quedaron como grupo unitario Bank of China y Alfin Banco por ser entidades que recién han iniciado operaciones en la banca peruana.