Publicado Jan 26, 2017



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Sandra Paola Sánchez-Gooding

Gloria Isabel Rodríguez-Lozano

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Resumen

El presente trabajo tiene como objetivo medir la eficiencia relativa de las unidades que participan en el proceso de gestión de crédito de un banco colombiano, mediante la utilización del análisis envolvente de datos (Data Envelopment Analysis, DEA). Mediante un doble proceso de optimización, esta metodología de programación lineal avanzada genera un único índice de eficiencia relativa para

cada una de las unidades estudiadas, aunque es capaz de incluir múltiples recursos y múltiples salidas. En el banco objeto de estudio, las actividades de crédito están organizadas en cinco bancas [unidades estratégicas de negocio que se especializan en tipos de productos y/o

mercados objetivos; establecen sus propios planes tácticos; tienen un presupuesto específico asignado y son autónomas en la toma de decisiones comerciales y operacionales] de la siguiente manera: banca personal [crédito de consumo y libre inversión a personas]; banca agropecuaria [créditos para actividades agrícolas pecuarias, forestales, acuícolas y pesqueras]; banca de microfinanzas [para necesidades de familias, microempresarios y personas de bajos ingresos]; banca empresarial [satisface necesidades de empresas] y banca oficial [dirigida en general a las empresas del sector oficial]. A su vez, cada banca está dividida en ocho zonas geográficas: Antioquia, Bogotá, Cafetera, Costa, Occidente, Oriente, Santanderes y Sur, por lo cual, el objeto de estudio son cuarenta unidades. Se pretende dar respuesta a los siguientes interrogantes: ¿Qué bancas y zonas geográficas del banco fueron eficientes y cuáles ineficientes en lo que respecta al proceso de gestión de crédito durante 2013? ¿Cuál es la medida de esta ineficiencia? El modelo DEA utilizado es Variable Returns to Scale (VRS) orientado a salidas, con cuatro entradas y dos salidas, trabajando diferentes tipos de unidades. Los resultados indican que las bancas con mejor desempeño son la agropecuaria y la oficial, y las zonas geográficas más eficientes son Sur y Cafetera. Adicionalmente, la banca más ineficiente es la personal y la zona geográfica con el peor desempeño es la Costa.

Keywords

Análise de envoltória de dados, DEA, eficiência relativa, eficiência bancáriaAnálisis envolvente de datos, DEA, eficiencia relativa, eficiencia bancariadata envelopment analysis, DEA, relative efficiency, banking efficiency

References
1. Amirteimoori, Alireza & Nashtaei, Reza A. (2006). The Role of Time in Multi-Component Efficiency Analysis: An Application. Applied Mathematics and Computation, 177 (1), 11-17. Disponible en: https://www. academia.edu/15169334/The_role_of_ time_in_multi-component_efficiency_ analysis_An_application
2. Andersen, Per & Petersen, Niels Christian
3. (1993). A Procedure for Ranking Efficient Units in Data Envelopment Analysis. Management Science, 39 (10), 1261-1264.
4. Banco Agrario de Colombia (2009). Informe de Responsabilidad Social. Bogotá: Banco Agrario de Colombia. Disponible en: https://www.bancoagrario.gov.co/
5. RelacionAccionistas/Documents/RSocial/
6. IRS_2009.pdf
7. Banco Agrario de Colombia (2013a). Estudio técnico y análisis de productividad. Bogotá: Vicepresidencia de Planeación y Desarrollo Corporativo, Gerencia de Ingeniería de Procesos y Mejora Continua.
8. Banco Agrario de Colombia (2013b). Informe de gestión. Disponible en: https://www. bancoagrario.gov.co/RelacionAccionistas/ Documents/Inf_gestion/IG_2013.pdf
9. Banco Agrario de Colombia (2014a). Estatutos. Disponible en: http://www.bancoagrario. gov.co/acerca/Documents/estatutos.pdf
10. Banco Agrario de Colombia (2014b). La entidad. Disponible en: http://www. bancoagrario.gov.co/acerca/Paginas/
11. Entidad.aspx
12. Banco de la República (2013). Reporte de la situación del crédito en Colombia - Marzo. Bogotá: Banco de la República. Disponible en: http://www.banrep.gov.co/es/node/31820
13. Banco de la República (2014). Reporte de estabilidad financiera - Marzo. Bogotá: Banco de la República. Disponible en: http://www. banrep.gov.co/es/node/35081
14. Banker, Rajiv D.; Charnes, Abraham & Cooper, William W. (1984). Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science, 30 (9), 1078-1092.
15. Berrío-Guzmán, Deisy & Muñoz-Santiago, Alberto (2005). Análisis de la eficiencia relativa del sistema bancario en Colombia en el período 1993-2003 y propuesta estratégica de fortalecimiento. Pensamiento y Gestión: Revista de la División de Ciencias Administrativas de la Universidad del Norte, 18, 1-36. Disponible en: http://ciruelo. uninorte.edu.co/pdf/pensamiento_ gestion/18/1_Analisis%20de%20la%20
16. eficiencia.pdf
17. Canales-Salinas, Ricardo José (2013). Análisis envolvente de datos: estimación de la eficiencia técnica y asignativa del sector bancario nicaragüense, periodo 20082011. Revista Electrónica de Investigación en Ciencias Económicas, REICE, 1 (1), 63-94. Disponible en: https://dialnet.unirioja.es/ descarga/articulo/5109443.pdf
18. Chao, Chuang-Min; Yu, Ming-Miin & Chen, Mu-Chen (2010). Measuring the Performance of Financial Holding Companies. The Service Industries Journal, 30 (6), 811829.
19. Charnes, Abraham & Cooper, William W. (1962). Programming with Linear Fractional Functionals. Naval Research Logistics Quarterly, 9 (3-4), 181-186.
20. Charnes, Abraham; Cooper, William W. &
21. Rhodes, Edwardo L. (1978). Measuring the Efficiency of Decision Making Units. European Journal of Operational Research, 2 (6), 429-444.
22. Cooper, William W.; Seiford, Lawrence M. & Tone, Kaoru (2000). Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software.
23. Boston, Massachusetts: Kluwer Academic.
24. Departamento Administrativo Nacional de Estadística, DANE (2014). PIB trimestral a precios constantes por ramas de actividad económica. Bogotá D.C. Disponible en: http://www.dane.gov.co/files/ investigaciones/boletines/pib/bol_PIB_
25. Itrime14.pdf
26. Du, Juan; Liang, Liang; Yang, Feng; Bi, Gong-
27. Bing & Yu, Xiao-Bo (2010). A New DEA-
28. Based Method for Fully Ranking all
29. Decision-Making Units. Expert Systems, The Journal of Knowledge Engineering, 27 (5), 363-373.
30. Gómez-Monge, Rodrigo (2013). Medición de la eficiencia de las bancas comercial y de desarrollo con la metodología DEA (Data Envelopment Analysis), a partir de los procesos de internacionalización del sistema Bancario en México. Tesis doctoral, Instituto Politécnico Nacional, México. Disponible en: http://tesis.ipn.mx/jspui/ bitstream/123456789/13007/1/Tesis%20 G%C3%B3mez%20Monge%20Rodrigo.pdf
31. Faura-Martínez, Úrsula; Gómez-Gallego, Juan Cándido; Pérez-Cárceles, María Concepción & Gómez-García, Juan (2012). Comparación de rankings de eficiencia mediante análisis de componentes principales y DEA. Estadística Española, 54 (178), 357-373. Disponible en: http://
32. bddoc.csic.es:8080/detalles.html?id=71589
33. 3&bd=ISOC&tabla=docu
34. Jahanshahloo, Gholamreza; Amirteimoori,
35. Alireza & Kordrostami, Sohrab (2004).
36. Measuring the Multi-Component Efficiency with Shared Inputs and Outputs in Data Envelopment Analysis. Applied Mathematics and Computation, 155 (1), 283-293. Disponible en: https://www.academia.edu/15169344/ Measuring_the_multi-component_ efficiency_with_shared_inputs_and_ outputs_in_data_envelopment_analysis Liang, Liang; Cook, Wade D. & Zhu, Joe (2008). DEA Models for Two-Stage
37. Processes: Game Approach and Efficiency Decomposition. Naval Research Logistics, 55, 643-653. Disponible en: http://www. deafrontier.net/papers/NRL_TwoStage.pdf Pirateque, Javier E.; Piñeros, José H. & Mondragón, Linda (2013). Eficiencia en los establecimientos bancarios (EB): una aproximación mediante modelos DEA. Borradores de Economía, 798, 1-39. Disponible en: http://www.banrep.gov.co/ es/borrador-798, http://www.banrep.gov.co/
38. sites/default/files/publicaciones/archivos/
39. be_798.pdf
40. Puri, Jolly & Yadav, Shiv Prasad (2014). A Fuzzy DEA Model with Undesirable Fuzzy Outputs and its Application to the Banking Sector in India. Expert Systems with Applications, 41 (14), 6419-6432.
41. Rodríguez-Lozano, Gloria Isabel (2011). Indicadores DEA (Data Envelopment Analysis) de eficiencia y productividad para las actividades de extensión universitaria. Aplicación en la Universidad Nacional de Colombia. Bogotá: Centro Editorial, Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ciencias Económicas.
42. Ruiz-Mondaca, Erix Aldo (2008). Análisis de la eficiencia en la distribución de electricidad: una aproximación no paramétrica al caso peruano. Tesis de Licenciatura en Economía, Universidad Nacional del Callao, Lima.
43. Sarmiento, Miguel; Cepeda, Andrés; Mutis, Hernando & Pérez, Juan F. (2013). Nueva evidencia sobre la eficiencia de la banca colombiana: una medición con modelos de frontera no-paramétricos. Archivos de
44. Economía, Documento de trabajo, 392. Disponible en: https://colaboracion.dnp.gov. co/CDT/Estudios%20Econmicos/392.pdf
45. Sekhri, Vidya V. (2011). A DEA and Malmquist Index Approach to Measuring Productivity and Efficiency of Banks in India. The IUP Journal of Bank Management, 10 (3), 49-64.
46. Svitálková, Zuzana (2014). Comparison and
47. Evaluation of Bank Efficiency in Selected Countries in EU. Procedia Economics and Finance, 12, 644-653. Disponible en: https://www.researchgate.net/ publication/275540997_Comparison_ and_Evaluation_of_Bank_Efficiency_in_ Selected_Countries_in_EU
48. Wilson, Paul W. (1995). Detecting Influential Observations in Data Envelopment Analysis. Journal of Productivity Analysis, 6 (1), 27-45.
Cómo citar
Sánchez-Gooding, S. P., & Rodríguez-Lozano, G. I. (2017). Indicadores de eficiencia relativa del proceso de gestión de crédito en un banco colombiano, mediante análisis envolvente de datos (DEA). Cuadernos De Contabilidad, 17(43). https://doi.org/10.11144/Javeriana.cc17-43.ierp
Sección
Artículos