Abstract
<p>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</p><p>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</p><p>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.</p>
Highlights
The purpose of this work is to measure the relative efficiency of the units that take part in the credit management process in a Colombian bank by means of the use of Data Envelopment Analysis (DEA)
No banco objeto de estudo, as atividades de crédito são organizadas em cinco bancas [unidades estratégicas de negócio especializadas em tipos de produto e/ou mercados-alvo; estabelecem seus próprios planos tácticos; tem orçamento específico assignado e são autónomas na tomada de decisões comerciais e operacionais] como a seguir: banca pessoal [crédito de consumo e livre investimento para pessoas]; banca agropecuária [créditos para atividades agrícolas pecuárias, florestais, aquícolas e pesqueiras]; banca de microfinanças [para necessidades de famílias, microempresários e pessoal de baixa renda]; banca empresarial [satisfaz necessidades de empresas] e banca oficial [dirigida em geral às empresas do setor oficial]
La presente investigación busca obtener indicadores de eficiencia relativa de las bancas y zonas geográficas que participan en el proceso de gestión de crédito de un banco colombiano, mediante la aplicación de la metodología análisis envolvente de datos (Data Envelopment Analysis, DEA), con el ánimo de que estos resultados coadyuven a optimizar el proceso de toma de decisiones de la alta dirección con el fin de mejorar la eficiencia y la productividad de la entidad, por medio del mejoramiento de la eficiencia y la productividad del proceso de gestión de crédito
Summary
Respecto a la metodología seleccionada para obtener las respuestas a las preguntas de esta investigación, en la literatura hay enfoques de frontera que permiten obtener medidas de eficiencia y que se agrupan en métodos paramétricos y no paramétricos (Berrío-Guzmán & Muñoz-Santiago, 2005, p. 4), entre los cuales están el Modelo de Frontera Estocástico (Stochastic Frontier Approach, SFA), Análisis Envolvente de Datos (Data Envelopment Analysis, DEA) y Free Disposal Hull (FDH). 6421) para el sector bancario de la India; ellos proponen un modelo DEA con salidas no deseadas (como los anteriores autores) y un modelo DEA difuso considerando que los datos de las variables de entrada y de salida no siempre están disponibles de manera exacta, es decir, son imprecisos (difusos). De acuerdo a lo expuesto en estos últimos trabajos, se infiere que hay otras variaciones de los modelos tradicionales DEA utilizados para comparar la eficiencia relativa entre DMU de diferentes organizaciones y de una misma organización siempre y cuando se conozca su estructura, que es necesaria para definir el modelo multiactividad. El objeto de estudio está delimitado de tal manera que se estudia solamente una línea de negocio (crédito) y un proceso (colocación de créditos); a diferencia de otros trabajos, las sucursales bancarias no son tomadas como DMU. Respecto al número de unidades eficientes, de nuevo, oficial y agropecuaria ocupan los primeros lugares (gráfica 8)
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