En el presente trabajo se analizará solo la cartera morosa mediante la cual se busca medir de manera significativa la calidad de la cartera crediticia del sistema bancario. Entonces, la morosidad, definida en la presente investigación como la cartera atrasada (créditos vencidos y en cobranza judicial) sobre el total de colocaciones, podría constituir un problema de relevante significancia para todo el sistema bancario. / Tesis

El presente trabajo analiza los determinantes de la morosidad crediticia del sistema bancario peruano para 1998-2018. La motivación recae en el estrecho vínculo entre la morosidad y la salud del sistema financiero. Al conocer y monitorear las variables pertinentes podría potencialmente prevenirse o atenuarse futuras crisis financieras. Basado en una minuciosa revisión de la literatura existente, se plantea que los niveles de morosidad están determinados por factores macroeconómicos de entorno y factores propios del sistema bancario. Tomando como marco conceptual el modelo de Bernanke-Blinder se propone que la morosidad depende del nivel de empleo como proxy del producto, de la tasa activa de interés, del tipo de cambio real y del volumen de créditos otorgados. Tras comprobar que las variables seleccionadas no tengan problemas de correlación, se especifican un modelo VAR para la morosidad en soles y para la morosidad en dólares. Así, el ratio de morosidad dependerá directamente de su rezago, de la tasa activa de interés y del tipo de cambio real y; dependerá inversamente del índice de empleo y del volumen de créditos otorgados. La mayoría de las variables son significativas. No obstante, se debe acotar que una mejor especificación del modelo, sea por la selección de variables o por sus indicadores respectivos, podría otorgar resultados de mayor robustez.

En el presente trabajo se analizará solo la cartera morosa mediante la cual se busca medir de manera significativa la calidad de la cartera crediticia del sistema bancario. Entonces, la morosidad, definida en la presente investigación como la cartera atrasada (créditos vencidos y en cobranza judicial) sobre el total de colocaciones, podría constituir un problema de relevante significancia para todo el sistema bancario.

La morosidad pone en riesgo la viabilidad de las IMF, reduce el acceso a financiamiento para las MyPEs y personas de bajos ingresos, y arriesga los retornos esperados de los depositantes. El objetivo general es encontrar los determinantes de la morosidad en las CRAC en Perú. Se plantea que el PBI, la tasa de interés, la solvencia, la liquidez en moneda nacional, los créditos y la morosidad rezagada son los determinantes de la morosidad en estas empresas. Se usa un MRLM al igual que Castillo y Cárdenas (2016), que es estimado por el método de MCO. Se encuentra que la solvencia (ratio de capital global), la eficiencia y gestión (depósitos a créditos directos), la rentabilidad (ROE) y la morosidad rezagada un periodo son los determinantes de la morosidad en las CRAC en Perú.

La presente investigación tiene como objetivo principal determinar si existe o no una relación entre la educación financiera y el nivel de morosidad de las consultoras de venta directa del sector cosméticos. Así como, determinar cuáles son los factores que podrían influir en la morosidad de estas. El enfoque estará centrado en la consultora, quien es la persona responsable de recoger los pedidos de los clientes y transmitirlos a la empresa. Para el desarrollo de la investigación, se utilizará información de la empresa Natura, empresa que se desempeña en el sector de cosméticos Para encontrar la relación entre las variables mencionadas, se utilizará una metodología con un enfoque mixto, que incluye un enfoque tanto cuantitativo como cualitativo, y un alcance correlacional, el cual busca conocer la relación entre las variables de investigación. De esta manera, se llevarán a cabo tanto encuestas como entrevistas a las consultoras, a través de las cuales se determinará el nivel de educación financiera de las mismas. Así mismo, para poder determinar el nivel de morosidad de las consultoras, se extraerá el perfil de morosidad asignado a cada consultora en la base de datos de la empresa. Finalmente, se realizará un análisis de los datos obtenidos y se determinará la relación entre las variables de investigación. / Tesis

En la evidencia empírica se manifiesta que la morosidad de la cartera crediticia de las instituciones financieras se encuentra significativamente correlacionada a los ciclos económicos en general; sin embargo, a pesar de que estos factores afectan a todas las instituciones financieras ubicadas en un mismo entorno, los niveles de morosidad de cada uno de ellas suelen ser distintos, lo cual presupone que, además de causas de carácter macroeconómico, en la calidad de las carteras crediticias inciden elementos de carácter microeconómico, relacionadas a la gestión de cada una de ellas. En la presente investigación se comprueba empíricamente que la calidad de cartera del portafolio de tarjetas de créditos de consumo en el Perú (periodo 2010 – 2015) se encuentra determinada tanto por factores macroeconómicos como microeconómicos, con lo cual se evidencia que no sólo las características del entorno económico priman sobre el rendimiento de esta cartera crediticia, sino también los factores relacionados con las políticas internas propias de cada institución financiera. La técnica utilizada corresponde al panel dinámico desarrollado por Arellano-Bond (1991), y las variables utilizadas para explicar la morosidad del portafolio de tarjetas de crédito son: PBI, tipo de cambio, deuda y línea promedio en tarjetas de crédito, deuda total en el sistema financiero, tasa de interés promedio en tarjetas de crédito, porcentaje de utilización de las tarjetas de crédito, y crecimiento del portafolio de tarjetas de crédito. / Tesis

El presente trabajo tiene como objetivo analizar las cuentas contables y determinar la relación que existe entre las variables de morosidad, liquidez y rentabilidad de la empresa A que pertenece al sector aduanero en el período 2019 – 2022. Considerando que el mejor indicador para medir la morosidad es el índice de morosidad. La investigación tiene un enfoque cuantitativo y descriptivo porque se trabaja con los datos de los estados financieros auditados del periodo 2019 – 2022 analiza las cuentas contables involucradas como cuentas por cobrar, ventas y valuación de activos. Estos datos nos sirven para calcular las tres variables de la investigación y analizar su incidencia entre ellas. Finalmente, después del análisis contable y estadístico se concluye para esta investigación que la morosidad influye negativamente en la liquidez y en menor grado en la rentabilidad. / The present study aims to analyze the accounting accounts and determine the relationship between the variables of delinquency, liquidity, and profitability of Company A, that belongs to the customs sector for the period 2019 – 2022, considering that the best indicator to measure delinquency is the delinquency index. The research has a quantitative and descriptive approach because it works with data from the audited financial statements for the period 2019 – 2022 and analyzes the accounting accounts involved such as accounts receivable, sales and asset valuation. These data allow us to calculate the three variables of interest and analyze their interrelationship. Finally, following the accounting and statistical analysis, it is concluded in this study that delinquency negatively impacts liquidity, and to a lesser extent, profitability.

En la evidencia empírica se manifiesta que la morosidad de la cartera crediticia de las instituciones financieras se encuentra significativamente correlacionada a los ciclos económicos en general; sin embargo, a pesar de que estos factores afectan a todas las instituciones financieras ubicadas en un mismo entorno, los niveles de morosidad de cada uno de ellas suelen ser distintos, lo cual presupone que, además de causas de carácter macroeconómico, en la calidad de las carteras crediticias inciden elementos de carácter microeconómico, relacionadas a la gestión de cada una de ellas. En la presente investigación se comprueba empíricamente que la calidad de cartera del portafolio de tarjetas de créditos de consumo en el Perú (periodo 2010 – 2015) se encuentra determinada tanto por factores macroeconómicos como microeconómicos, con lo cual se evidencia que no sólo las características del entorno económico priman sobre el rendimiento de esta cartera crediticia, sino también los factores relacionados con las políticas internas propias de cada institución financiera. La técnica utilizada corresponde al panel dinámico desarrollado por Arellano-Bond (1991), y las variables utilizadas para explicar la morosidad del portafolio de tarjetas de crédito son: PBI, tipo de cambio, deuda y línea promedio en tarjetas de crédito, deuda total en el sistema financiero, tasa de interés promedio en tarjetas de crédito, porcentaje de utilización de las tarjetas de crédito, y crecimiento del portafolio de tarjetas de crédito.

Esta tesis titulada: “Las variables macroeconómicas que impactan en el comportamiento de pago de los deudores peruanos” tiene como propósito analizar y comprobar si las variables macroeconómicas: el Producto Bruto Interno (PBI), los niveles de inflación, la tasa de desempleo y la tasa de interés influyen en el comportamiento de pago de los deudores peruanos. Este comportamiento es medido a través de la tasa morosidad y la tasa de provisiones del sistema bancario. La información analizada corresponde a la población peruana durante los años 2013 al 2022. Estos datos fueron obtenidos del Banco de Central de Reserva del Perú (BCRP) y el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) para los años mencionados. Los resultados fueron: las variables macroeconómicas (PBI, niveles de inflación, tasa de interés y la tasa de desempleo) influyen en el comportamiento de pago de los deudores, dado que los índices de la causalidad del Test de Granger presentaron una probabilidad menor a 5%. Se puede identificar que los resultados más significativos (probabilidad menor a 1%) se obtienen de la relación de las provisiones con el PBI, la tasa de interés y el desempleo que permite considerarlas como variables explicativas. / The purpose of this thesis entitled: "Macroeconomic variables that impact the payment behavior of Peruvian debtors" is to analyze and test whether the macroeconomic variables: Gross Domestic Product (GDP), inflation levels, unemployment rate and interest rate influence the payment behavior of Peruvian debtors. This behavior is measured through the delinquency rate and the provisioning rate of the banking system. The information analyzed corresponds to the Peruvian population during the years 2013 to 2022. These data were obtained from the Central Reserve Bank of Peru (BCRP) and the National Institute of Statistics and Informatics (INEI) for the aforementioned years. The results were: macroeconomic variables (GDP, inflation levels, interest rate and unemployment rate) influence the payment behavior of debtors, given that the causality indexes of the Granger test presented a probability of less than 5%. It can be identified that the most significant results (probability less than 1%) are obtained from the relationship of provisions with GDP, interest rate and unemployment, which allows considering them as explanatory variables.

La presente investigación tiene como objetivo principal determinar si existe o no una relación entre la educación financiera y el nivel de morosidad de las consultoras de venta directa del sector cosméticos. Así como, determinar cuáles son los factores que podrían influir en la morosidad de estas. El enfoque estará centrado en la consultora, quien es la persona responsable de recoger los pedidos de los clientes y transmitirlos a la empresa. Para el desarrollo de la investigación, se utilizará información de la empresa Natura, empresa que se desempeña en el sector de cosméticos Para encontrar la relación entre las variables mencionadas, se utilizará una metodología con un enfoque mixto, que incluye un enfoque tanto cuantitativo como cualitativo, y un alcance correlacional, el cual busca conocer la relación entre las variables de investigación. De esta manera, se llevarán a cabo tanto encuestas como entrevistas a las consultoras, a través de las cuales se determinará el nivel de educación financiera de las mismas. Así mismo, para poder determinar el nivel de morosidad de las consultoras, se extraerá el perfil de morosidad asignado a cada consultora en la base de datos de la empresa. Finalmente, se realizará un análisis de los datos obtenidos y se determinará la relación entre las variables de investigación.