UNIVERSIDAD PRIVADA ANTENOR ORREGO FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS PROGRAMA DE ESTUDIO DE ECONOMÍA Y NEGOCIOS INTERNACIONALES TESIS PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE ECONOMISTA CON MENCIÓN EN NEGOCIOS INTERNACIONALES "Factores determinantes de la demanda de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú, periodo 2008-2022" Jurado evaluador: Línea de Investigación Economía de la empresa Autor Jara Muñoz, Diany Marycel Presidente: Angulo Burgos, Manuel Secretario: Castillo Oruna, Francisco Vocal: Lavado Muñoz, Auberto Asesor Yupanqui Vaca, Jorge Código ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8276-6824 TRUJILLO - PERÚ 2024 Fecha de sustentación: 2024/07/19 Factores determinantes de la demanda de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú, periodo 2008-2022 INFORME DE ORIGINALIDAD 12% INDICE DE SIMILITUD 12% FUENTES DE INTERNET 3% PUBLICACIONES % TRABAJOS DEL ESTUDIANTE ENCONTRAR COINCIDENCIAS CON TODAS LAS FUENTES (SOLO SE IMPRIMIRÁ LA FUENTE SELECCIONADA) 13% hdl.handle.net Fuente de Internet Excluir citas Activo Excluir bibliografía Activo Excluir coincidencias < 1% Declaración de originalidad Yo, Yupanqui Vaca Jorge, docente del Programa de Estudio de Economía y Negocios Internacionales, de la Universidad Privada Antenor Orrego, asesor de la tesis de investigación titulada “Factores determinantes de la demanda de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú, periodo 2008-2022”, cuya autoría pertenece al Br. Jara Muñoz Diany Marycel, dejo constancia de lo siguiente: • El mencionado documento tiene un índice de puntuación de similitud de 12%. Así lo consigna el reporte de similitud emitido por el software Turnitin el 18 del mes de Junio 2024. • He revisado con detalle dicho reporte y la tesis, y no se advierte indicios de plagio. • Las citas a otros autores y sus respectivas referencias cumplen con las normas establecidas por la Universidad. Trujillo, 13 de Julio de 2024 Ms. Yupanqui Vaca, Jorge DNI: 32979537 Orcid: https://orcid.org/0000-0002-7138-5062 Br. Jara Muñoz, Diany Marycel DNI: 73302350 ii Señores miembros del jurado: PRESENTACIÓN De acuerdo con el cumplimiento de las disposiciones del reglamento de grafos y títulos de la Universidad Privada Antenor Orrego, expongo a vuestra consideración el presente trabajo de investigación titulado: "Factores determinantes de la demanda de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú, periodo 2008- 2022". Desarrollado con el fin de obtener el título profesional de Economista con Mención en Negocios Internacionales. El objetivo principal es identificar cuáles han sido los factores determinantes de la demanda de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú, periodo 2008-2022 A ustedes miembros del jurado, muestro mi especial y mayor reconocimiento por el dictamen que se haga merecedor y correspondiente del presente trabajo. Br. Jara Muñoz Diany Marycel 3 DEDICATORIA A Dios, cuya luz iluminó mi camino en cada etapa de este proceso académico. A Él dedico este logro, en reconocimiento a su gracia constante y guía inquebrantable. A mis padres por confiar en mí y brindarme su apoyo incondicional día a día, sin ellos no hubiese sido posible realizar este proyecto. Y para mi querido hermano, compañero de aventuras y apoyo incondicional. Tu amor, ánimo y complicidad han sido mi fuerza en este camino. Este logro también es tuyo. Jara Muñoz, Diany Marycel 4 AGRADECIMIENTO Agradezco en primer lugar a Dios por bendecirme en el camino profesional que he tomado, por guiarme a lo largo de nuestra vida, por ser el apoyo y fortaleza en aquellos momentos de debilidad. Extiendo también mi gratitud a mis padres: María y Romelio, por ser los principales promotores de mis sueños, por confiar y creer ciegamente en mis expectativas, y sobre todo por los valores y principios que me han inculcado. Agradezco de la misma manera a mis docentes de la Escuela de Economía y Negocios Internacionales de la Universidad Privada Antenor Orrego, por haber compartido sus conocimientos a lo largo de la preparación de mi vida profesional y de manera muy especial, al profesor Yupanqui Vaca Jorge, asesor de mi proyecto de investigación que me ha sabido guiar con paciencia y rectitud en el proceso. La autora 5 RESUMEN El estudio se enfocó en identificar los factores determinantes que influyen en la demanda de créditos consumo en la institución financiera Caja Arequipa del Perú durante el periodo 2008-2022. La muestra incluyó datos estadísticos mensuales de 168 meses, de la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP, Banco Central de Reserva del Perú y el Instituto nacional de Estadística e Informática. La investigación fue no experimental y correlacional, utilizando técnicas de análisis documental. El procesamiento y análisis de datos se realizó con programas informáticos como E-views y Excel. El marco teórico se fundamentó en un modelo microeconómico, usando mínimos cuadrados ordinarios, y excluyendo variables macroeconómicas. Los resultados muestran que la renta, las tasas de interés de los créditos de consumo de Caja Arequipa y sus competidores (Caja Ica y Caja Piura), así como las expectativas económicas, son factores determinantes de la demanda de créditos consumo de dicha entidad. Palabras clave: Demanda de créditos consumo, Caja Arequipa, renta, tasa de interés, expectativas económicas. 6 ABSTRACT The study focused on identifying the determining factors influencing the demand for consumer loans at the financial institution Caja Arequipa in Peru during the period 2008-2022. The sample included monthly statistical data for 168 months from the Superintendence of Banking, Insurance, and Private Pension Fund Administrators, the Central Reserve Bank of Peru, and the National Institute of Statistics and Informatics. The research was non-experimental and correlational, using documentary analysis techniques. Data processing and analysis were carried out using software programs such as E-views and Excel. The theoretical framework was based on a microeconomic model, using ordinary least squares, and excluding macroeconomic variables. The results show that income, interest rates on consumer loans from Caja Arequipa and its competitors (Caja Ica and Caja Piura), as well as economic expectations, are determining factors of the demand for consumer loans from this institution. Keywords: Consumer loan demand, Caja Arequipa, income, interest rate, economic expectations. ÍNDICE DE CONTENIDOS AGRADECIMIENTO ........................................................................................................... iv RESUMEN .................................................................................................................................. v ABSTRACT ............................................................................................................................... vi INDICE DE CONTENIDOS ............................................................................................... vii INDICE DE TABLAS .......................................................................................................... ix INDICE DE FIGURAS ......................................................................................................... x I. INTRODUCCIÓN ....................................................................................................... 11 1.1. Formulación del Problema ................................................................................ 11 1.1.1. Realidad problemática ................................................................................... 11 1.1.2. Enunciado del problema ............................................................................ 13 1.2. Justificación ......................................................................................................... 13 1.3. Objetivos .............................................................................................................. 14 1.3.1. Objetivo general .......................................................................................... 14 1.3.2. Objetivos específicos ..................................................................................... 14 II. MARCO DE REFERENCIA ........................................................................................ 15 2.1. Antecedentes ........................................................................................................... 15 2.1.1. A nivel internacional ....................................................................................... 16 2.1.2. A nivel nacional ........................................................................................... 16 2.2. Marco teórico ........................................................................................................... 18 2.2.1. Teoría Marshialiana de la oferta y demanda ............................................. 18 2.2.2. Teoría de la demanda del individuo. ........................................................ 19 2.2.3. Teoría del ingreso de Milton Friedman ..........................................................21 2.2.4. Teoría de la elección Intertemporal de Fisher. ..................................... 22 2.2.5. Teoría de las microfinanzas - enfoque de inclusión financiera. ......... 24 2.2.6. Teoría del Comportamiento del Consumidor de Keynes. ..................... 25 2.2.7. Teoría de la Preferencia por la Liquidez. .................................................. 26 2.3. Marco conceptual ............................................................................................... 28 2.4. Hipótesis ................................................................................................................... 28 vii 2.5. Variables ...............................................................................................................29 III. MATERIAL Y MÉTODOS ...................................................................................... 31 3.1. Material .................................................................................................................. 31 3.1.1. Población .......................................................................................................31 3.1.2. Marco muestral ................................................................................................ 31 3.1.3. Unidad de análisis ....................................................................................... 31 3.1.4. Muestra ......................................................................................................... 31 3.2. Métodos .................................................................................................................31 3.2.1. Diseño de contrastación ............................................................................. 31 3.2.2. Técnicas e instrumentos de colecta de datos ......................................... 32 3.2.3. Procesamiento y análisis de datos ............................................................ 32 IV. PRESENTACIÓN Y DISCUSIÓN DE RESULTADOS .................................... 35 4.1. Presentación de resultados ............................................................................... 35 4.2. Discusión de resultados ..................................................................................... 46 CONCLUSIONES .............................................................................................................. 49 RECOMENDACIONES ......................................................................................................... 50 REFERENCIAS.................................................................................................................. 51 ANEXOS .................................................................................................................................. 54 9 ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Operacionalización de variables ......................................................................... 29 Tabla 2. Demanda de créditos consumo de caja Arequipa y sus determinantes. 41 Tabla 3.Prueba de jarque-Bera ........................................................................................... 42 Tabla 4. Prueba de Breusch-Pagan-Godfrey ............................................................... 42 Tabla 5.Prueba de Breusch-Godfrey.............................................................................. 43 Tabla 6. Prueba CUSUM ................................................................................................. 43 10 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1. Créditos de consumo de Perú, 2022 .............................................................. 12 Figura 2. Oferta y demanda .............................................................................................. 18 Figura 3. Desplazamiento de la curva de la demanda ................................................. 21 Figura 4. Restricción presupuestaria y restricción crediticia........................................ 23 Figura 5. Comportamiento del Consumidor Keynes ..................................................... 25 Figura 6. Comportamiento de la preferencia por la liquidez ........................................ 27 Figura 7. Evolución de la demanda de créditos consumo de caja Arequipa 2008- 2022 ......................................................................................................................................36 Figura 8. Evolución de las tasas de interés del crédito consumo de las cajas municipales 2008-2022 ...................................................................................................... 37 Figura 9. Evolución de las expectativas económicas 2008-2022 ............................... 38 Figura 10. Evolución del ingreso promedio del sector formal privado nominal......... 40 11 I. INTRODUCCIÓN 1.1. Formulación del Problema 1.1.1. Realidad problemática Las microfinanzas se han convertido en una poderosa herramienta para promover la inclusión financiera. Al brindar acceso a servicios financieros y apoyar iniciativas empresariales, las microfinanzas contribuyen al desarrollo general de personas y comunidades. A pesar de los desafíos que enfrenta el sector de las microfinanzas, sus beneficios e impacto en la sociedad no pueden ser desacreditados. Ya sea a través de microfinanzas o préstamos personales, el acceso a recursos financieros puede ayudar a las personas a cumplir sus objetivos personales y mejorar sus medios de vida en general. (PoonawallaFincorp, 2023) Como institución financiera para empresas y hogares, el crédito es un elemento importante del crecimiento económico en todos los países. Desde el inicio de la crisis financiera en 2008, la atención se ha centrado en los activos financieros pertenecientes a hogares y/o empresas. Esta gran demanda está impulsada por la mayor participación de las personas en el mercado crediticio. En términos de patrones agregados, el crédito a los hogares extranjeros ha aumentado en las últimas décadas, y en Perú también se ha dado evidencia de ello. Los créditos por tipo de consumo se han convertido en una fuerza financiera importante por lo que las personas sin antecedentes crediticios han podido obtener más dinero a través de una variedad de consumo: tarjetas de crédito, préstamos de libre disponibilidad, contratos de venta, préstamos para automóviles y más. Adicional a ello, el crecimiento de las colocaciones de consumo a diciembre del 2022 registró una tasa de crecimiento anual de 21.4%. (BCRP, 2023) 12 Figura 1. Créditos de consumo de Perú, 2022 Fuente: BCRP Las cajas municipales han apoyado con el crecimiento del sector financiero y, por lo tanto, han ayudado a mejorar la calidad de vida del Perú y también a brindar oportunidades económicas. Caja Arequipa es una de las mejores cajas de ahorro municipales a nivel nacional ya que beneficia a más de 1.900.000 clientes, mediante los productos y servicios financieros que ofrece para todas las necesidades de la población. Además de ello, promueve el ahorro, lo que la convierte en líder indiscutible en este rubro. Esta caja municipal peruana se ha posicionado como una de las tres primeras cajas que ofrecen una tasa de interés más baja: Caja Arequipa para el mes diciembre-2022 ofreció una tasa de 36.39% (SBS, 2023). Durante el período de 2008 a 2022, Caja Arequipa del Perú ha experimentado un crecimiento constante en la solicitud de créditos al consumo, planteando interrogantes sobre los factores microeconómicos que impulsan esta tendencia. Esta situación requiere un análisis detallado para comprender los elementos que están contribuyendo al aumento sostenido de la demanda de préstamos para consumo en esta institución financiera, así como para identificar los desafíos y oportunidades asociados a este fenómeno a nivel local. A pesar de los desafíos económicos y las variaciones en el entorno financiero durante este período, la demanda de créditos al consumo en Caja Arequipa ha mantenido una tendencia ascendente. Este 13 crecimiento sugiere la existencia de factores determinantes a nivel microeconómico que están impulsando esta demanda. En este contexto, es esencial investigar cómo estas variables microeconómicas influyen en la evolución de la demanda de créditos al consumo en Caja Arequipa. Además, se debe analizar cómo los cambios en el comportamiento del consumidor y las condiciones económicas locales han afectado las decisiones financieras de los clientes de la caja, así como la oferta de productos financieros por parte de la institución. Comprender en profundidad estos factores microeconómicos que inciden en la demanda de créditos al consumo en Caja Arequipa durante el período de estudio permitirá desarrollar estrategias más precisas y efectivas para satisfacer las necesidades financieras de los clientes, así como para gestionar los riesgos y capitalizar las oportunidades dentro del ámbito local. 1.1.2. Enunciado del problema ¿Cuáles han sido los factores determinantes de la demanda de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú, periodo 2008-2022? 1.2. Justificación - Teórica: La presente investigación busca profundizar y aportar nuevos conocimientos sobre los factores determinantes de la demanda de créditos de consumo de Caja Arequipa del Perú durante el período 2008- 2022. A la vez, se busca proporcionar información valiosa para otros investigadores interesados en el comportamiento del mercado de créditos consumo en instituciones financieras municipales. Al enfocarse en un análisis microeconómico de la demanda, esta investigación ofrece una base para futuras investigaciones y políticas financieras. - Práctica: Al entender estos factores de demanda del crédito consumo, Caja Arequipa podrá ajustar sus productos y servicios para satisfacer mejor las necesidades de sus clientes, optimizando su oferta y mejorando su 14 competitividad en el mercado. Además, otros actores del sector financiero podrán aplicar estos hallazgos para mejorar sus propias estrategias de negocio. - Metodológica: Con la aplicación de un modelo econométrico se busca validar la hipótesis planteada y garantizar la validez de los resultados obtenidos. En tal sentido, la metodología usada, a la par de un marco metodológico, busca darle confiabilidad a esta investigación. 1.3. Objetivos 1.3.1. Objetivo general Identificar cuáles han sido los factores determinantes de la demanda de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú, periodo 2008-2022 1.3.2. Objetivos específicos - Analizar las variables desde una perspectiva microeconómica que afectan a la demanda de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú, periodo 2008-2022. - Estimar el valor de la relación entre los factores explicativos y la demanda de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú, periodo 2008-2022. 15 II. MARCO DE REFERENCIA 2.1. Antecedentes 2.1.1. A nivel internacional - David (2002), en su estudio sobre "The demand for consumer credit (cdt) periodo 1973-2002" utilizó un modelo de regresión 2SL para estimar la demanda de crédito al consumo de Estados Unidos. Los resultados concluyeron que dos variables afectan significativamente la demanda de crédito de consumo: la renta personal y la tasa de desempleo. - Arango y Cardona (2015). Determinants of consumer credit within a debt constrained framework. Evidence from microdata. En su trabajo utilizaron microdatos de transacciones observadas con estimaciones MCO realizadas entre una Cooperativa de Crédito y sus miembros (clientes) entre 2007 y 2014. Los investigadores concluyen que la tasa de interés real y el ingreso actual determina la demanda de crédito de consumo. Dando como resultado una elasticidad ingreso de 0.3% y una semi-elasticidad de la tasa de interés real del -2%. - Ticora (2014), en su investigación "Elasticidad precio de la demanda de crédito de consumo: una estimación con datos panel 2002-2012" concluye que se ha destacado la significancia estadística de diversas características bancarias en la estimación de la elasticidad de la demanda de crédito al consumo y que existe evidencia estadística que sustenta la existencia de una correlación simultánea de parte de los bancos y la heteroscedasticidad, lo que evidencia la participación de mercado estructura y competitividad en la estimación de la elasticidad precio de la demanda de crédito al consumo. Aparte de ello, se evidenció que el modelo presentó una gran correlación lo que significa que el modelo no utiliza la dinámica intertemporal. Una vez modificados estos problemas, la elasticidad estimada se encuentra en -1.719706, lo que confirma que, en el mercado colombiano de crédito al consumo, al haber un aumento en las tasas de interés reduce la demanda de crédito consumo en promedio. 16 - Jaramillo y Restrepo (2020) en su trabajo sobre "Factores relevantes en el otorgamiento de crédito a personas naturales: estudio de caso para una empresa no financiera" adoptaron una revisión literaria y un modelo multicriterio AHP (Analytic Hierarchy Process) la cual identificaron mediante una encuesta realizada al personal indispensable en la empresa de estudio, los factores más relevantes a la hora de otorgar el crédito a una persona natural fueron: las deudas, la calificación de las centrales de riesgo, patrimonio y los ingresos. 2.1.2. A nivel nacional - Layme y Peréz (2016) en su investigación sobre "Determinantes socioeconómicos de la demanda de tarjetas de crédito bancarias en la ciudad de Huancayo 2016" concluyen lo siguiente: La tasa de interés de tarjeta de crédito bancaria influye inversamente en la demanda de TC bancarias en la ciudad de Huancayo 2016. Reflejado en el p valor del Chi Cuadrado menor que 0.05 y un coeficiente de correlación (-0.095) que contrasta la relación inversa. Asimismo, el ingreso influye directamente en la demanda de tarjetas de crédito bancarias en la ciudad de Huancayo 2016, reflejado en el p valor del Chi Cuadrado menor que 0.05 y un grado de relación fuerte de 0.52. Lo que indica que estas variables son los principales determinantes de la demanda de tarjetas de crédito bancaria en la ciudad de Huancayo. El análisis de estos datos mostrados se llevó a cabo a partir de la relación binaria de la prueba del Chi Cuadrado y se reforzó la relación con la regresión logística binaria. - Céspedes (2017) en su estudio sobre "La demanda de crédito de las personas: el rcc (Registro Consolidado de Créditos) conoce a la enaho (Encuesta Nacional de Hogares)" demuestra que la demanda de crédito es heterogénea con una elasticidad de aproximadamente de -0.29, regulada en la estimación por la heterogeneidad de los solicitantes de crédito (personas) y los ofertantes de crédito (bancos). Estos hallazgos implican que los efectos fijos a nivel de bancos y personas alteran al crédito promedio 17 y a la elasticidad de la demanda de dicho crédito. Esta variabilidad se puede encontrar en el tipo de crédito, la denominación monetaria de los créditos (moneda nacional y extranjera), el nivel de renta y educación de las personas, entre otras cosas. Para llegar a dichos resultados el investigador utilizó el método de estimación que consiste en un procedimiento de dos etapas: la primera etapa estimó una ecuación con relación a la participación de mercado de crédito y en la segunda etapa estimó la demanda de crédito que relaciona al crédito con la tasa de interés. - Neciosup (2018) en su investigación de "Determinantes del crédito en moneda nacional en el Perú durante el periodo 2002 - 2017" mediante el modelo econométrico vectorial de corrección de errores (modelo VEC o VECM) encontró evidencia de que la tasa de interés activa en moneda nacional (TAMN) tiene un coeficiente de -0,071 y se entiende como semielasticidad, lo que significa que ante un aumento en la tasa de interés activa en moneda nacional hace que la demanda de crédito caiga en 0.071. En cuanto al índice del PIB real (LPBI), tiene un valor de 3.882 y se considera que tiene doble elasticidad, lo que significa que un aumento del 1% en el PIB real causa incremento de 3.882% la demanda de crédito total. - Vicente (2019) en su tesis sobre "Los factores determinantes de la demanda de créditos financieros por las MYPES en la ciudad de Piura, en el 2014" concluye que los factores determinantes en la demanda de créditos financieros son: Tasa de interés, calidad del servicio, cultura financiera y los tramites. El método que utilizo el autor fue el cuestionario que aplicó a los pequeños empresarios de la ciudad de Piura. Asimismo, utilizó el método histórico. 18 2.2. Marco teórico 2.2.1. Teoría Marshialiana de la oferta y demanda La definición más clara de estos principios marginales fue presentada por el economista inglés Alfred Marshall (1842-1924) en sus Principies of Economics, publicados en 1890. Marshall demostraba que la oferta y la demanda actuaban simultáneamente para determinar el precio. Como señalaba Marshall al igual que no se puede especificar cuál de los dos filos de una tijera corta tampoco se puede decir que sea la oferta, o la demanda, la que determina por sí sola el precio. Este análisis queda ilustrado en la famosa cruz marshaliana que se muestra en la figura 2: Figura 2. Oferta y demanda Fuente: Nicholson (2006) La cantidad adquirida de un bien en un periodo se muestra en el eje horizontal, y el precio aparece sobre el eje vertical. La curva DD representa la cantidad demandada del bien respecto a cada periodo y a cada precio posible. Al aumentar la cantidad, las personas pagarán menos por la ultima unidad adquirida, por lo que, la curva presenta una pendiente negativa que refleja el principio marginalista. Por otro lado, la curva SS muestra que a medida que se produce una unidad más los costes de producción aumentarán. Es decir, la curva SS refleja costes marginales crecientes (pendiente positiva) y sucede lo contrario con la curva DD, la cual refleja un valor marginal decreciente (pendiente negativa). 19 Al momento en que las dos curvas se cortan P*, Q* logran un punto de equilibrio. Esto significa que los vendedores como compradores están satisfechos con el precio y la cantidad intercambiaba (Nicholson, 2006). 2.2.2. Teoría de la demanda del individuo La Demanda Individual implica la cantidad de un bien o servicio que un individuo está dispuesto a comprar a un precio determinado durante un período de tiempo, es decir, por semana, por mes o por año. En palabras simples, la demanda individual es la demanda de un producto por parte de un comprador individual. La demanda individual del producto se ve comúnmente afectada por el precio de la mercancía, el ingreso del consumidor, el gusto y las preferencias, etc. Es decir, la demanda de un producto no solo se ve afectada por el precio. Al introducir el efecto renta, ya se sabe que los cambios en la renta afectan la demanda. Pero también el precio de otros productos. Además, al hablar del efecto sustitución, se ha observado que un aumento en el precio de un producto afecta la demanda de otros productos. Además, la demanda que tendrá cada persona dependerá de su gusto. La función de demanda muestra la relación entre la cantidad demandada de un producto y las variables que afectan su consumo. La función de la demanda se presenta de la siguiente manera: Relación matemática entre la cantidad de un bien (Q), su precio (P), la renta (Y), los precios de bienes sustitutos (Pb), los gustos (G) y Expectativas (E) QA = D(PA, Y, PB, G, E) QA (Cantidad Demandada del Bien A): Esta es la cantidad del bien A que los consumidores están dispuestos a comprar en un período de tiempo específico. Representa la cantidad demandada de un bien específico, en este caso, el bien A. D (Demanda): La letra D representa la función de demanda en sí, que relaciona la cantidad demandada del bien A (QA) con los factores que influyen en esa demanda. La función de demanda muestra cómo los 20 diferentes elementos afectan la cantidad que los consumidores quieren comprar. PA (Precio del Bien A): Es el precio del bien A en cuestión. El precio es uno de los factores más importantes que influyen en la demanda. Por lo general, cuando el precio de un bien disminuye, la cantidad demandada tiende a aumentar, y viceversa, manteniendo todo lo demás constante. Y (Renta o Ingreso de los Consumidores): La renta o ingreso de los consumidores representa cuánto dinero tienen disponible para gastar en bienes y servicios. Un aumento en la renta suele llevar a un aumento en la cantidad demandada de muchos bienes, especialmente si son bienes normales. PB (Precio de Bienes Sustitutos): Esto se refiere al precio de bienes que son sustitutos del bien A. Los bienes sustitutos son aquellos que los consumidores pueden elegir en lugar del bien A. Si el precio de los bienes sustitutos (PB) aumenta, la cantidad demandada del bien A podría aumentar, ya que se vuelve relativamente más atractivo en comparación. G (Gustos o Preferencias): Los gustos o preferencias de los consumidores representan sus valoraciones personales de un bien. Si los consumidores tienen un gusto positivo por el bien A, es más probable que demanden más de él, independientemente de los precios u otros factores. E (Expectativas): Las expectativas se refieren a las creencias de los consumidores sobre futuros cambios en los precios, ingresos u otras variables relevantes. Si los consumidores esperan que el precio del bien A aumente en el futuro, es posible que compren más de él en el presente para aprovechar los precios actuales. En resumen, la función de demanda relaciona la cantidad demandada del bien A (QA) con el precio de ese bien (PA), el ingreso de los consumidores (Y), el precio de bienes sustitutos (PB), los gustos o preferencias de los consumidores (G) y las expectativas de los consumidores (E). Esta función es una representación matemática que 21 ayuda a comprender cómo estos factores afectan la demanda de un bien específico en el mercado. (Mankiw, 2012). Figura 3. Desplazamiento de la curva de la demanda Fuente: Mankiw (2012) 2.2.3. Teoría del ingreso de Milton Friedman Es el valor de esta última unidad el que fija el precio de todas las Teoría del ingreso permanente. La hipótesis del ingreso permanente fue presentada por Milton Friedman. Se basa en el supuesto de que los individuos aspiran a la maximización de la utilidad. Según Friedman, el consumo permanente es una función de la renta permanente de un consumidor. Donde CPi = es el consumo permanente del individuo. YPi = es el ingreso permanente del individuo. 8= es la proporción del consumo permanente al ingreso permanente. Aquí, "theta" explica la proporción del ingreso permanente utilizado en el consumo permanente, que resulta ser simplemente la relación entre el consumo y el ingreso permanentes del consumidor. El valor real de 22 esta relación depende de varios factores, incluida la tasa de interés, los gustos y preferencias del consumidor dado y los ingresos esperados (Spur Economis, 2022). 2.2.4. Teoría de la elección Intertemporal de Fisher La hipótesis del ingreso absoluto de Keynes defiende que el consumo actual depende únicamente de ingreso actual. Sin embargo, Irving Fisher argumenta que el consumo actual depende de los ingresos de por vida. Según él, el tiempo de ingreso es irrelevante ya que el consumidor puede pedir prestado o prestar entre períodos. Sobre la base de este argumento, Irving Fisher desarrolló un modelo para analizar cómo los consumidores racionales y con visión de futuro toman decisiones de consumo durante un período de tiempo. El modelo de Fisher toma dos suposiciones importantes como: 1. El consumidor mira hacia el futuro y elige el consumo para el presente y el futuro para maximizar la satisfacción de por vida. 2. Las elecciones del consumidor están sujetas a una restricción presupuestaria intertemporal, una medida de los recursos totales disponibles para el consumo presente y futuro. Mostrando la restricción crediticia de la siguiente forma: C1 :: Y1 Esta diferencia significa que su consumo en el primer período fue menor o igual a su ingreso en el primer período. En este caso, puede ocurrir una restricción crediticia o de liquidez. Por ende, reduce las opciones de los consumidores que tienen que satisfacer la restricción crediticia como la presupuestaria intertemporal. La combinación de bienes de los períodos 1 y 2 que satisfacen estas restricciones se muestra en el área sombreada del gráfico (jncollegeonline, 2020). 23 Figura 4. Restricción presupuestaria y restricción crediticia Fuente: Rsutil (2012) Se concluye lo siguiente: - Para algunos consumidores, la restricción crediticia no es crucial, y su capacidad de consumo durante ambos períodos de tiempo depende del valor de los ingresos que han recibido a lo largo de toda su vida: Y1 + (Y2/(1+r)). - En cambio, para otros consumidores, sí es de vital importancia, por lo que la función de consumo es: C1= Y1 y C2= Y. 2.2.5. Teoría de las microfinanzas - enfoque de inclusión financiera El CGAP ha desarrollado una teoría del cambio (TOC) para guiar a la comunidad de inclusión financiera hacia una narrativa actualizada que muestre las muchas formas en que los servicios financieros pueden impactar en las vidas de las personas pobres. Una Teoría del Cambio (TOC) se destaca como una herramienta superior para evaluar el impacto de los servicios financieros en comparación con los modelos lógicos tradicionales. Mientras que un modelo lógico sigue una secuencia lineal, una TOC considera múltiples rutas hacia un resultado, capturando todos los factores que influyen en 24 ese resultado. A diferencia de los enfoques centrados en la reducción de la pobreza, una TOC reconoce que los servicios financieros son herramientas que las personas utilizan de manera diversa para lograr sus objetivos de bienestar individual. En lugar de reducir la pobreza, el enfoque se centra en mejorar el bienestar, que incluye dimensiones como la salud, la educación y la socialización. Esto permite una comprensión más completa de cómo las circunstancias individuales y contextuales influyen en el impacto de los servicios financieros. Esta teoría identifica dos resultados clave: - Fomento de la Resiliencia: Los servicios financieros permiten a las personas prepararse para crisis, enfrentarlas cuando ocurren y recuperarse después. La resiliencia es fundamental para estabilizar la vida de las personas y les brinda la capacidad de aprovechar oportunidades a largo plazo. - Captar Oportunidades: Los servicios financieros ayudan a las personas a aprovechar oportunidades diversas, como invertir en negocios, obtener educación, migrar o recibir atención médica. Estas oportunidades a su vez refuerzan la estabilidad y mejoran el bienestar de las personas. Esta teoría reconoce que el bienestar no solo se basa en decisiones individuales, sino que también depende de condiciones comunitarias y nacionales que reduzcan el riesgo y creen oportunidades. Además, destaca la importancia de los servicios financieros en la mejora de los recursos financieros, la capacidad humana y la capacidad física de las personas. El enfoque de medición tradicional, que se basa en indicadores de acceso, no siempre refleja adecuadamente el impacto en el bienestar. Se necesita una alineación más precisa entre la evidencia de impacto y las métricas utilizadas para medir el progreso en el campo de la inclusión financiera. La teoría de cambio ofrece una comprensión más completa de cómo ocurre el cambio y por qué puede ser diferente en diferentes contextos. (The Word Bank, 2019) 25 2.3.6. Teoría del Comportamiento del Consumidor de Keynes John Maynard Keynes, en su obra La Teoría General del Empleo, el Interés y el Dinero (1936), introdujo conceptos fundamentales sobre el comportamiento del consumidor que son relevantes para entender la demanda de créditos de consumo. Según Keynes, el consumo de los hogares depende principalmente del ingreso disponible, y existe una propensión marginal a consumir (PMC), que es la fracción del ingreso adicional que se destina al consumo. Keynes postuló que la PMC decrece conforme aumenta el ingreso, lo que implica que los hogares con menores ingresos tienden a gastar una mayor proporción de sus ingresos en consumo comparado con los hogares de mayores ingresos. Esta teoría explica como diferentes niveles de ingreso afectan la demanda de créditos de consumo en Caja Arequipa. Por ejemplo, los hogares de bajos ingresos podrían tener una mayor demanda de créditos de consumo para cubrir necesidades básicas y gastos urgentes, mientras que los hogares de mayores ingresos podrían utilizar los créditos para inversiones o compras de bienes duraderos. Figura 5. Comportamiento del Consumidor Keynes Fuente: Keynes (1936) 26 La ecuación es: C=C0+cYd donde: • C0: es el consumo autónomo. • c: es la propensión marginal a consumir. • Yd: es el ingreso disponible. La gráfica muestra cómo el consumo (C) aumenta con el ingreso disponible (Yd), comenzando en el nivel de consumo autónomo cuando el ingreso es cero. La aplicación de la teoría keynesiana en la investigación implica analizar cómo la variabilidad del ingreso entre los clientes de Caja Arequipa influye en su comportamiento de demanda de crédito consumo. Sobre cómo los cambios en el ingreso disponible afectan la propensión a solicitar créditos de consumo, y cómo esta relación puede variar entre diferentes segmentos de la población. Además, el análisis puede incluir cómo las expectativas de ingreso futuro y la estabilidad laboral impactan las decisiones de endeudamiento de los consumidores. 2.3.7. Teoría de la Preferencia por la Liquidez La teoría de la preferencia por la liquidez, también formulada por Keynes, sostiene que los individuos prefieren mantener su riqueza en forma líquida (es decir, dinero) debido a la incertidumbre y la necesidad de flexibilidad. Según esta teoría, la preferencia por mantener liquidez disminuye cuando las tasas de interés son altas, ya que el costo de oportunidad de no invertir es mayor. En cambio, cuando las tasas de interés son bajas, los individuos prefieren mantener su dinero en efectivo o en depósitos a la vista. En el contexto de la demanda de créditos de consumo, esta teoría sugiere que, en periodos de bajas tasas de interés, los consumidores podrían estar más inclinados a solicitar préstamos, ya que el costo del 27 endeudamiento es menor. Por otro lado, en periodos de altas tasas de interés, la demanda de créditos podría disminuir debido al mayor costo de los préstamos. Figura 6. Comportamiento de la preferencia por la liquidez Fuente: Keynes (1936) La teoría de la preferencia por la liquidez de Keynes se centra en la demanda de dinero, que depende de la tasa de interés (r). La ecuación básica de la demanda de dinero (L) se puede expresar como: L=L1(Y)+L2(r) donde: • L: es la demanda total de dinero. • L1(Y): es la demanda de dinero para transacciones y precaución, que depende positivamente del ingreso (Y). • L2(r): es la demanda de dinero especulativa, que depende negativamente de la tasa de interés (r). La gráfica muestra la relación entre la tasa de interés y la preferencia por la liquidez. Según la teoría de la preferencia por la liquidez, a medida que la tasa de interés aumenta, la preferencia por mantener liquidez 28 disminuye, ya que el costo de oportunidad de mantener dinero en lugar de invertirlo es mayor. La teoría de la preferencia explica cómo las variaciones en las tasas de interés afectan la demanda de créditos de consumo en Caja Arequipa. 2.4. Marco conceptual Créditos de consumo Los préstamos de consumo son una categoría de productos de préstamo diseñados para ayudarlo a financiar una amplia gama de compras de consumo, desde las necesidades de compras diarias hasta los eventos importantes de la vida, como comprar una casa (Arias, 2020). Ingresos El ingreso se refiere al dinero que recibe una persona o entidad a cambio de su trabajo o productos. Los ingresos pueden tener diferentes definiciones según el contexto, por ejemplo, impuestos, contabilidad financiera o análisis económico (Scott, 2022). Tasa de interés La tasa de interés es la cantidad que un prestamista le cobra a un prestatario y es un porcentaje del capital: la cantidad prestada. La tasa de interés de un préstamo generalmente se anota anualmente (Bantón, 2023). Expectativas de la Economía Son las acciones económicas con miras a imaginar consecuencias asignadas a una fecha futura más o menos lejana a un período de tiempo. Tales consecuencias imaginadas y proyectadas temporalmente son lo que entendemos por expectativas económicas (Arrow, 1951). 2.5. Hipótesis Los factores determinantes de la demanda de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú, periodo 2008-2022 son: Tasa de interés del crédito consumo Caja Arequipa del Perú, tasa de interés del crédito consumo de los competidores, la renta (ingreso promedio del sector formal privado nominal) y las expectativas de la economía. 29 2.6. Variables 2.6.6. Operacionalización de variables Tabla 1. Operacionalización de variables Variable Definición conceptual Definición operacional Dimensiones Indicador Los créditos consumo son Escala de medición Variable dependiente Demanda de créditos consumo Determinantes de la demanda prestamos que mayormente están dirigidos para financiar necesidades personales como: comprar electrodomésticos, hacer un viaje, entre otras cosas. (Spadafore, 2020) La tasa de interés es un porcentaje que se paga (expresado en un Venta de crédito consumo en un determinado periodo (mensual) La tasa de interés Cartera de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú Tasa de interés del crédito consumo de Caja Arequipa del Perú Monto de créditos consumo mensuales, en soles Porcentaje de tasa de interés del crédito consumo de Caja Arequipa del Perú Razón (variables monto de dinero) por solicitar un ponderada de los créditos Tasa de interés del crédito Razón explicativas) Tasa de interés préstamo a una entidad financiera o persona. (Kiziryan, 2015) Es el dinero que se recibe a cambio de productos y servicios prestados en el momento o en un corto espacio consumo consumo de la competencia (otras cajas municipales) Porcentaje de tasa de interés del crédito consumo de otras cajas municipales. Ingreso promedio del Renta de tiempo, digamos una semana o un mes. La renta activa incluye principalmente los pagos en forma Remuneración Ingresos sector formal privado en soles Razón 30 de sueldos, salarios y comisiones. (Bera, s.f.) Variable Definición conceptual Definición operacional Dimensiones Indicador Escala de medición Expectativas de la economía Son las acciones económicas con miras a imaginar consecuencias asignadas a una fecha futura más o menos lejana a un período de tiempo. Tales consecuencias imaginadas y proyectadas temporalmente son lo que entendemos por expectativas económicas (Arrow, 1951). Encuestas de confianza empresarial. Expectativas Índice de expectativas de la economía peruana a 3 meses (Por encima de 50, tramo optimista, por debajo de 50 tramo pesimista). Razón Elaboración propia. 31 3. MATERIAL Y MÉTODOS 3.3. Material 3.3.6. Población La población está compuesta por todos los datos estadísticos del sistema de cajas municipales de ahorro y crédito del Perú. 3.3.7. Marco muestral El marco muestral está conformado por el sector de cajas municipales como parte del sistema financiero peruano. 3.3.8. Unidad de análisis La unidad de análisis es la Caja Arequipa del Perú. 3.3.9. Muestra La muestra está compuesta por todos los datos estadísticos mensuales que comprenden a 168 meses de demanda de créditos de consumo Caja Arequipa del Perú, tasa de interés del crédito consumo Caja Arequipa del Perú, tasa de interés del crédito consumo de los competidores, la renta (ingreso promedio del sector formal privado nominal). y las expectativas de la economía durante el periodo 2008- 2022. 3.4. Métodos 3.4.6. Diseño de contrastación Este estudio es no experimental, puesto que no se controla directamente las variables al ser datos ya recopilados y, por consiguiente, no manipulables. La investigación es descriptivo correlacional ya que se identificó los factores determinantes de la demanda de crédito consumo y su relación. A continuación, el diseño de contrastación: Donde: Y X1 . Xn 32 X1 hasta Xn: son las variables independientes (Tasa de interés del crédito consumo Caja Arequipa, tasa de interés del crédito consumo de los competidores, la renta y las expectativas de la economía). Y: es la variable dependiente (Demanda de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú). 3.4.7. Técnicas e instrumentos de colecta de datos Para esta investigación se emplea la técnica de análisis documental ya que se analiza los datos estadísticos recopilados de fuentes como la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP, Banco Central de Reserva del Perú y el Instituto nacional de Estadística e Informática y demás información disponible con relación al tema. Asimismo, como instrumento de recolección de datos se emplea la ficha de registro (básicamente hojas de Excel). 3.4.8. Procesamiento y análisis de datos Se hace uso de los diferentes programas de informática como el E- views y Excel para procesar y analizar los datos estadísticos. Teniendo en cuenta el marco teórico, este estudio se dimensiona dentro de un modelo microeconómico, por lo tanto, no se consideran variables macroeconómicas. Dicho lo anterior, la función de demanda y sus factores se representa de la siguiente manera: DCC= F (ti, tic, Yn, E) DCC: Demanda de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú. ti: Tasa de interés del crédito consumo de Caja Arequipa del Perú. tic: Tasa de interés del crédito consumo de la competencia. Yn: Renta (ingreso promedio del sector formal privado nominal). E: Expectativas sobre la economía. En la función de la demanda microeconómica observamos que: DCC (demanda de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú) depende de los factores: la ti (tasa de interés de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú); de esto se espera, si aumenta la tasa de interés de créditos consumo, hay una disminución de la demanda de 33 créditos consumo. Por otro lado, la variable tic (tasa de interés de los competidores); si el prestamista obtiene de la competencia una tasa de interés menor, hará que la demanda de crédito consumo de Caja Arequipa del Perú disminuya. La renta (Yn) también juega un rol fundamental en la demanda de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú; esto es, si el ingreso del prestamista aumenta, tendrá un mayor poder adquisitivo y mayores opciones para obtener un crédito consumo, por ende, la demanda de DCC aumenta. Finalmente, las expectativas de la economía (E) también harán que dicha demanda de créditos consumo disminuyan si estas son negativas o aumenten si son positivas. Para probar la relación entre la demanda de créditos consumo y sus determinantes, se planeta el siguiente modelo econométrico: DCCit ={30+{31tiit+{32ticitt+{33Ynit+{34Eit+utit DCCt: Monto de créditos consumo mensuales de Caja Arequipa del Perú en el periodo t. tit: Tasa de interés del crédito consumo de Caja Arequipa el Perú en el periodo t. tict: Tasa de interés del crédito consumo de la competencia en el periodo t. Ynt: Renta (Ingreso promedio mensual del sector formal privado nominal) en el periodo t. Et: Expectativas sobre la economía en el periodo t. ut: Termino de error en el periodo t. Donde se espera que los parámetros a medir: ({32, {33, {34 >0) y ({31 <0) Se toma en cuenta los supuestos del método de mínimos cuadrados ordinarios para esta investigación: - Modelo de regresión lineal: El modelo incluye más variables explicativas. 34 - Valores fijos de X, o valores de X independientes del término de error: Las variables X (independientes) son variables no estocásticas. - El valor medio de la perturbación ui es igual a cero: No se evidencia ningún error o sesgo de especificación, es decir, el modelo esta especifico correctamente. - Homocedasticidad o varianza constante de ui: Significa que la varianza de los errores sea constates a lo largo del tiempo - No autocorrelación entre las perturbaciones: Las variables independientes tienen una estructura temporal que tienden a repetirse a lo largo del tiempo. Para ello, el valor de la prueba de Durbin Watson debe estar cerca de 2. - El número de observaciones n debe ser mayor que el número de parámetros por estimar: No presenta problemas de multicolinealidad. - La naturaleza de las variables X: Los valores de las variables X (independientes) son números positivos, es decir, no son valores atípicos 35 4. PRESENTACIÓN Y DISCUSIÓN DE RESULTADOS 4.3. Presentación de resultados 4.3.6. Evolución del crédito consumo de Caja Arequipa La evolución de los créditos de consumo de Caja Arequipa muestra un patrón de crecimiento general durante el período analizado, indicando una creciente demanda por parte de los consumidores. Durante los años 2008 y 2014, se aprecia un período de mayor expansión, donde se registró un aumento significativo en el volumen de préstamos otorgados. Este período coincide con un contexto económico favorable, caracterizado por tasas de interés relativamente bajas. Sin embargo, hacia finales de 2014 y durante 2015, se observa una ligera disminución en el monto total de créditos de consumo pasando de S/580 millones a S/578 millones aproximadamente lo que representó una disminución de -0.2%. Para diciembre de 2015, el monto se situó en S/617 millones aproximadamente, mostrando un ligero incremento de 7% en comparación con el inicio del año. Durante el período de 2020 a 2022, los créditos de consumo de Caja Arequipa mostraron una evolución marcada por los desafíos y cambios económicos, especialmente debido a la pandemia de COVID-19 que impactó significativamente en la economía global y nacional. En enero de 2020, el monto de créditos de consumo fue de S/1,131 millones aproximadamente y en diciembre de 2020, el monto había aumentado ligeramente a S/1,229 millones aproximadamente representado por un aumento del 9%. Finalmente, para enero de 2022, el monto alcanzó su punto más alto en la serie temporal, con S/1,804 millones aproximadamente. 36 Figura 7. Evolución de la demanda de créditos consumo de caja Arequipa 2008-2022 Fuente: SBS - Elaboración propia. 4.3.7. Evolución de las tasas de interés del crédito consumo de las cajas municipales Durante los años del 2008 al 2010 las cajas municipales que tuvieron las tasas de interés de créditos consumo más altas fueron Santa, Sullana, Tacna, Trujillo, Ica, Huancayo, Maynas, Paita y Lima. Las tasas de dichas entidades se situaron entre 50% y 70% aproximadamente. Mientras que Caja Arequipa, Cusco y Piura mantuvieron tasas de interés más bajas entre 30% y 40%. Entre el año 2010 y 2016, las tasas de interés de las entidades que tuvieron un cambio más notorio fueron caja Lima y Tacna; para la primera entidad su tasa bajo de 51% a 16% aproximadamente disminuyendo en 35 puntos porcentuales y para la segunda entidad bajo de 58% a 27% disminuyendo 31 puntos porcentuales. Desde el año 2019 hasta finales de 2022 las tasas de interés de las entidades se situaron entre 25% y 49% aproximadamente, las entidades que presentaron tasas más bajas para diciembre del 2022 fueron: - Caja Arequipa (28%) con una disminución de 2 puntos porcentuales. Evolución de la Demanda de Créditos Consumo de Caja Arequipa 2008-2022 (S/.) 2000000 1800000 1600000 1400000 1200000 1000000 800000 600000 400000 200000 0 DCCCA En e- 08 En e- 09 En e- 10 En e- 11 En e- 12 En e- 13 En e- 14 En e- 15 En e- 16 En e- 17 En e- 18 En e- 19 En e- 20 En e- 21 En e- 22 37 Evolución de la tasa de interés de creditos consumo de las cajas municipales 2008-2022 (%) 100.00 80.00 60.00 40.00 20.00 0.00 - Caja Cusco (25%) con una disminución de 4 puntos porcentuales. - Caja Huancayo (28%) con una disminución de 2 puntos porcentuales. - Caja Ica (29%) con una disminución de 1 punto porcentual. - Caja Trujillo (27%) con una disminución de 3 puntos porcentuales. - Caja Lima (21%) con una disminución de 4 puntos porcentuales. - Caja Maynas (34%) con una disminución de 9 puntos porcentuales Las entidades que presentaron tasas más elevadas fueron: - Caja Santa (52%) con un aumento de 7 puntos porcentuales. - Caja Paita (40%) con una disminución de 8 puntos porcentuales. - Caja Piura (43) con una disminución de 4 puntos porcentuales. - Caja Sullana (41%) con una disminución de 1 punto porcentual. Figura 8. Evolución de las tasas de interés del crédito consumo de las cajas municipales 2008-2022 TICA CUSCO SANTA HUANCAYO ICA MAYNAS PAITA PIURA SULLANA TACNA TRUJILLO LIMA Fuente: SBS - Elaboración propia. En e- 08 Se t- 08 M ay -0 9 En e- 10 Se t- 10 M ay - 1 1 En e- 12 Se t- 12 M ay - 1 3 En e- 14 Se t- 14 M ay - 1 5 En e- 16 Se t- 16 M ay - 1 7 En e- 18 Se t- 18 M ay - 1 9 En e- 20 Se t- 20 M ay - 2 1 En e- 22 Se t- 22 38 4.3.8. Evolución de las expectativas económicas Desde enero de 2008 hasta marzo de 2020, las expectativas económicas fluctuaron considerablemente, pero generalmente se mantuvieron por encima de 50, lo que sugiere un optimismo generalizado durante este período. Sin embargo, a partir de marzo de 2020, las expectativas económicas experimentaron una caída significativa, cayendo por debajo de 50. Esto coincide con el comienzo de la pandemia de COVID-19 y las medidas de confinamiento asociadas, lo que probablemente generó incertidumbre y pesimismo sobre la economía. A lo largo de 2020 y principios de 2021, las expectativas económicas fluctuaron en el tramo pesimista, reflejando la continua incertidumbre y los desafíos económicos derivados de la pandemia. A partir de mediados de 2021, las expectativas económicas comenzaron a recuperarse gradualmente, con algunos meses mostrando valores por encima de 50, indicando un regreso al optimismo en la economía. Sin embargo, hacia finales de 2021 y principios de 2022, las expectativas nuevamente mostraron signos de debilitamiento, con valores por debajo de 50. Figura 9. Evolución de las expectativas económicas 2008-2022 Fuente: BCRP - Elaboración propia. Evolución de las Expectativas económicas 2008- 2022 80 70 60 50 40 30 20 10 0 E >50 óptimo En e- 08 Se t- 08 M ay -0 9 En e- 10 Se t- 10 M ay - 1 1 En e- 12 Se t- 12 M ay - 1 3 En e- 14 Se t- 14 M ay - 1 5 En e- 16 Se t- 16 M ay - 1 7 En e- 18 Se t- 18 M ay - 1 9 En e- 20 Se t- 20 M ay - 2 1 En e- 22 Se t- 22 39 4.3.9. Evolución del ingreso promedio del sector formal privado nominal Desde enero de 2008 hasta marzo de 2020, ingreso promedio del sector formal privado mostró una tendencia general al alza, con fluctuaciones periódicas pero un crecimiento lento en general. Además, se observa un patrón estacional, donde los meses de julio y diciembre muestran consistentemente picos en la renta familiar. Esto puede atribuirse a las gratificaciones o bonificaciones que suelen otorgarse en estas épocas del año, lo que influye significativamente en el aumento de los ingresos familiares durante esos meses. A partir de marzo de 2020, se observa una disminución significativa en el ingreso promedio del sector formal privado, lo que puede estar relacionado con el impacto económico de la pandemia de COVID-19 y las medidas de confinamiento asociadas. Durante 2020, el ingreso promedio del sector formal privado se mantiene en niveles más bajos en comparación con períodos anteriores, lo que refleja la incertidumbre económica y los desafíos financieros causados por la pandemia. El promedio del salario para el año 2019 fue de S/2,756 aproximadamente mientras que para el año 2020 fue de S/2,663 lo que significa un decremento del 4%. A lo largo de 2021 y 2022, ingreso promedio del sector formal privado muestra signos de recuperación, con un aumento gradual en los niveles de ingresos de S/2,886 a S/3,073 logrando un incremento del 6% aproximadamente. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la renta no alcanzó los niveles anteriores a la pandemia en algunos meses. Finalmente, el ingreso promedio del sector formal privado durante el período comprendido entre diciembre de 2008 y diciembre de 2022 logró aumentar de S/3,175 a S/4,595 lo que significó un incremento del 40%. Este incremento significativo reflejó una mejora notable en el ingreso promedio del sector formal privado a lo largo de los años, lo que indicó un mayor nivel de estabilidad financiera y bienestar económico para numerosos hogares. 40 Evolución del ingreso promedio del sector formal privado 2008-2022 (S/.) 5000 4000 3000 2000 1000 0 YN Figura 10. Evolución del ingreso promedio del sector formal privado nominal Fuente: BCRP - Elaboración propia. 4.3.10. Evidencia empírica El modelo econométrico propuesto se fundamenta en un enfoque microeconómico de la demanda, que busca comprender y predecir el comportamiento de los agentes económicos. Al utilizar este marco teórico, el modelo considera una serie de variables (Renta, tasa de interés créditos consumo de caja Arequipa, tasa de interés de los competidores y expectativas de la economía peruana), que influyen en las decisiones de demanda de créditos de los individuos. En e- 08 O ct -0 8 Ju l-0 9 Ab r- 10 En e- 11 O ct -1 1 Ju l-1 2 Ab r- 13 En e- 14 O ct -1 4 Ju l-1 5 Ab r- 16 En e- 17 O ct -1 7 Ju l-1 8 Ab r- 19 En e- 20 O ct -2 0 Ju l-2 1 Ab r- 22 41 Tabla 2. Demanda de créditos consumo de caja Arequipa y sus determinantes. Elaboración propia. 42 a. Análisis de supuestos Distribución normal: La prueba de jarque-Bera es 4.49, lo cual se encuentra dentro del límite exigido (<=5.99). Dado que la probabilidad (0.105820) es mayor que un nivel de significancia típico de 0.05, los datos provienen de una distribución normal. Por lo tanto, en este caso, los datos pueden considerarse aproximadamente normales en términos de su asimetría y curtosis. Tabla 3.Prueba de jarque-Bera Elaboración propia. No heterocedasticidad: Basándonos en los resultados proporcionados de la prueba de Breusch-Pagan-Godfrey, donde la probabilidad asociada es mayor que un nivel de significancia comúnmente elegido (0.05). Por lo que no hay una presencia significativa de heterocedasticidad en los residuos del modelo, es decir, la varianza de los errores es constante en todos los niveles de los valores predichos por el modelo. Tabla 4. Prueba de Breusch-Pagan-Godfrey Elaboración propia. 43 No autocorrelación: Evaluando la prueba de Breusch-Godfrey, donde la probabilidad asociada es mayor que un nivel de significancia comúnmente elegido (0.05), se observa que la probabilidad de R2es 0.4754. Esto sugiere que no hay una presencia significativa de autocorrelación en los residuos del modelo. Tabla 5.Prueba de Breusch-Godfrey Elaboración propia. Estabilidad en los parámetros: Evaluando la prueba CUSUM se concluye que todos los parámetros tienen un comportamiento estable ya que los residuos se encuentran dentro de la banda de aceptación. Tabla 6. Prueba CUSUM Elaboración propia. 44 b. Análisis de parámetros Basándonos en los valores p proporcionados en el análisis de regresión: Las variables con valores p menores que 0.05 son consideradas significativas. En este caso, las siguientes variables son significativas: - E (Expectativas de la economía peruana) con un resultado de 0.0158. - YN (Ingreso promedio del sector formal privado nominal) con un resultado de 0.0061. - ICA (Tasa de interés créditos consumo de caja Ica) con un resultado de 0.0018. - PIURA (Tasa de interés créditos consumo de caja Piura) con un resultado de 0.0008 - TICA (Tasa de interés créditos consumo de caja Arequipa) con un resultado de 0.0099. Las demás variables, con valores p mayores que 0.05, no son consideradas significativas en este nivel de significancia y podrían ser excluidas del modelo si se busca una simplificación. (Tabla 2) 45 c. Análisis económico Los datos derivados del modelo econométrico también sugieren que pequeños cambios en variables clave, como las tasas de interés de Caja Arequipa, Caja Piura y Caja Ica, la renta (ingreso promedio del sector formal privado) y las expectativas económicas, tienen un impacto en el sentido económico esperado en la demanda de créditos al consumo de Caja Arequipa en Perú; sin embargo, los bajos valores de los parámetros sugieren un impacto pequeño. Por ejemplo, por cada 1% adicional de tasa de interés de créditos consumo de caja Arequipa, la demanda de créditos consumo de caja Arequipa se reducen en 0.0008%; en tanto un incremento de 1% de la renta en el mes previo, eleva la demanda de créditos consumo de caja Arequipa en 0.00062% en el mes siguiente. Asimismo, por cada incremento del 1% de la tasa de interés de créditos consumo de caja Ica y Piura aumenta la demanda de créditos consumo de caja Arequipa en 0.0012% y 0.0006% respectivamente. Finalmente, un incremento del 1% de las expectativas de la economía peruana aumenta en 0.00015% la demanda de créditos consumo de caja Arequipa (Tabla 2). Estos resultados tienen implicaciones directas para la gestión de políticas y estrategias en Caja Arequipa, ya que indican que ajustes en estas variables pueden influir en la actividad crediticia de la institución y, por lo tanto, en su rentabilidad y competitividad en el mercado financiero. Finalmente, se puede concluir que los hallazgos son relevantes desde una perspectiva económica y tienen implicaciones prácticas importantes para la toma de decisiones en Caja Arequipa. 46 4.4. Discusión de resultados Jaramillo y Restrepo (2020) resalta la importancia de varios factores en el otorgamiento de crédito, entre ellos el ingreso. Precisamente este hallazgo complementa lo encontrado en esta investigación, en la cual el parámetro que relaciona el ingreso con la demanda de créditos consumo es significativo. Neciosup (2018) en su investigación de "Determinantes del crédito en moneda nacional en el Perú durante el periodo 2002 - 2017" mediante el modelo econométrico vectorial de corrección de errores (modelo VEC o VECM) encontró evidencia de que la tasa de interés activa en moneda nacional (TAMN) tiene un coeficiente de -0,071 y se entiende como semielasticidad, lo que significa que ante un aumento en la tasa de interés activa en moneda nacional hace que la demanda de crédito caiga en 0.071. Dicho lo anterior se comprueba que ambos estudios encuentran que la tasa de interés es un determinante de la demanda de crédito al consumo, teniendo como resultado para esta investigación un coeficiente de -0.00085, es decir, si la tasa de interés de crédito consumo de caja Arequipa aumenta la demanda de créditos consumo de dicha entidad disminuye en 0.00085. Además, encontró que la tasa de interés activa y el PIB real (indicador de expectativas económicas) son determinantes del crédito en Perú. Estos hallazgos corroboran lo encontrado en este estudio al demostrar que las expectativas económicas también influyen significativamente en la demanda de créditos consumo. Al comparar los resultados con estudios previos, como el realizado por Layme y Peréz (2016) sobre los determinantes socioeconómicos de la demanda de tarjetas de crédito bancarias en la ciudad de Huancayo en 2016, se observan similitudes. Ambos estudios encuentran una relación inversa entre la tasa de interés y la demanda de créditos, el estudio actual muestra que esta relación es válida también para Caja Arequipa y se extiende al ámbito de los créditos consumo. Además, se destaca la 47 relación directa entre el ingreso y la demanda de créditos, lo que sugiere una mayor influencia de la renta en la demanda de créditos al consumo. David (2002), en su estudio sobre "The demand for consumer credit (cdt) periodo 1973-2002: Utilizando un modelo de regresión 2SL para la demanda de crédito al consumo en Estados Unidos, concluyó que la tasa de interés tiene un impacto negativo significativo en la demanda de crédito. Los resultados de esta investigación coinciden con este hallazgo, indicando que la tasa de interés es un factor crucial en la demanda de créditos consumo. Esto confirma que, tanto en mercados desarrollados como en emergentes, las tasas de interés más altas reducen la demanda de crédito. Estos resultados son consistentes con la teoría económica, que predice que a medida que aumenta el ingreso disponible de los individuos, también lo hace su capacidad para tomar préstamos y asumir deudas. Por otro lado, la tasa de interés de créditos consumo de caja Arequipa tiene una relación inversa con la demanda de créditos consumo de caja Arequipa, lo que implica que un aumento en la tasa de interés disminuye la demanda de créditos al consumo. Este resultado es coherente con la teoría económica que sostiene que tasas de interés más altas dificultan el acceso al crédito, lo que a su vez reduce la demanda de préstamos. Además, se encontró una relación directa entre la tasa de interés de los competidores y la demanda de créditos al consumo de Caja Arequipa. Este resultado sugiere que cuando las tasas de interés de los competidores aumentan, la demanda de créditos en Caja Arequipa tiende a aumentar, posiblemente debido a una mayor atractividad de las tasas ofrecidas por Caja Arequipa en comparación con sus competidores. Finalmente, se identificó una relación directa entre las expectativas de la economía y la demanda de créditos consumo. Esto sugiere que las percepciones positivas sobre el estado futuro de la economía pueden estimular la demanda de créditos al consumo, ya que 48 los individuos pueden sentirse más seguros en tomar préstamos para financiar sus gastos. Teniendo en cuenta este análisis, la teoría de la demanda de consumo de Milton Friedman debería priorizarse por las siguientes razones: 1. Relevancia directa al ingreso: La teoría de Friedman se centra en el ingreso permanente, que es un determinante clave identificado en el estudio. Dado que el análisis de la investigación muestra que la renta tiene una relación directa y significativa con la demanda de créditos consumo de Caja Arequipa, esta teoría proporciona un marco sólido para entender cómo los ingresos influyen en las decisiones de crédito de los consumidores a largo plazo (Friedman, 1957). 2. Incorporación de expectativas económicas: La teoría del ingreso permanente también considera las expectativas económicas de los individuos. Esto es consistente con los hallazgos de la investigación que muestran que las expectativas económicas positivas aumentan la demanda de créditos consumo de Caja Arequipa. La teoría de Friedman permite a Caja Arequipa considerar cómo las expectativas sobre el futuro económico influyen en las decisiones de los consumidores (Friedman, 1957). 3. Aplicabilidad en estrategias financieras: Al priorizar la teoría de Friedman, Caja Arequipa puede desarrollar estrategias que no solo se enfoquen en los ingresos actuales de los consumidores, sino también en sus expectativas y estabilidad financiera a largo plazo. Esto puede incluir el diseño de productos financieros que consideren la variabilidad de los ingresos y las expectativas económicas (Friedman, 1957). 49 CONCLUSIONES - El análisis de los datos ha permitido identificar los factores determinantes de la demanda de créditos consumo en Caja Arequipa durante el periodo 2008-2022. Estos factores incluyen la renta de los consumidores, la tasa de interés de los créditos consumo de Caja Arequipa, la tasa de interés de los competidores y las expectativas económicas. Los resultados pueden servir cómo estos factores interactúan y afectan a la demanda de créditos, lo que puede ayudar a Caja Arequipa a diseñar políticas y estrategias más efectivas para mejorar su posicionamiento en el mercado - El análisis desde una perspectiva microeconómica muestra que la renta de los consumidores y las expectativas económicas son variables que afectan la demanda de créditos de consumo. Específicamente, un aumento en la renta de los consumidores está asociado con un incremento en la demanda de créditos, subrayando la importancia de considerar las condiciones económicas individuales al analizar los patrones de endeudamiento. Además, las expectativas económicas positivas aumentan la confianza de los consumidores y, por ende, la demanda de créditos. - Los resultados indican que la tasa de interés de los créditos consumo de Caja Arequipa tiene una relación inversa con la demanda de créditos, lo que significa que un aumento en la tasa de interés reduce la demanda. Este hallazgo es consistente con la teoría económica, que sugiere que tasas de interés más altas desalientan el endeudamiento debido al mayor costo del crédito. Por otro lado, la tasa de interés de los competidores tiene una relación directa con la demanda de créditos en Caja Arequipa, sugiriendo que los consumidores comparan las tasas de interés entre diferentes instituciones y optan por aquella que ofrece condiciones más favorables. 50 RECOMENDACIONES - Es recomendable para toda entidad financiera monitorear de cerca las tasas de interés del mercado y ajustar las propias estrategias de fijación de tasas para mantenerse competitivos y atractivos para los clientes ya que se evidencia que la subida de tasas de un competidor puede incrementar la demanda de créditos de la competencia en detrimento de la entidad financiera analizada. - Para mantenerse competitiva en un mercado dinámico, Caja Arequipa debe priorizar la innovación continua en sus productos y servicios. Esto puede incluir el desarrollo de soluciones digitales avanzadas y la mejora constante de la experiencia del cliente a través de canales digitales y físicos. - Considerando que las expectativas económicas fluctuaron considerablemente durante el período analizado, es importante que Caja Arequipa mantenga una gestión de riesgos flexible y adaptable. Esto implica estar preparado para ajustar las políticas y estrategias en respuesta a cambios en el entorno económico y las expectativas del mercado. 51 REFERENCIAS - Arango, L & Cardona, L. (2015). Determinants of consumer credit within a debt constrained framework. Evidence from microdata. SL Cardona. Borradores Semanales de Economía. Banco de la República. - Arias, E. (2020). Crédito al consumo. Recuperado de: https://economipedia.com/definiciones/credito-al-consumo.html - Arrow, Kenneth. (1951). Alternative Approaches to the Theory of Choice in Risk-taking Situations. Econometrica 19:404-437. - Banco central de Reserva. (2023). 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Data de las variables de estudio Periodo DCCCA TICA CUSCO SANTA HUANCAYO ICA MAYNAS PAITA PIURA SULLANA TACNA TRUJILLO LIMA YN E Ene-08 191840.776 45.05 45.81 61.16 59.62 60.64 59.06 54.90 36.18 53.19 50.23 66.10 65.14 1767.74 70 Feb-08 194965.143 45.83 43.85 61.46 59.60 57.12 58.55 54.95 36.58 53.84 51.53 66.66 60.84 1863.39 71 Mar-08 197623.265 45.12 43.56 61.00 60.34 57.01 57.84 56.25 36.72 53.23 51.17 66.76 61.81 2537.08 67 Abr-08 202848.166 43.66 43.25 60.44 59.80 56.59 58.93 57.46 36.88 53.27 50.45 66.21 61.31 1892.67 69 May-08 207103.112 43.95 42.93 62.47 60.24 59.04 56.23 53.80 37.10 52.43 50.77 65.41 60.57 1782.04 74 Jun-08 211946.011 42.80 42.15 69.80 60.05 58.64 56.17 51.33 36.74 53.35 50.32 61.19 60.15 1785.98 71 Jul-08 215436.265 41.90 45.01 68.68 59.59 57.83 55.63 49.40 37.04 52.95 50.10 60.74 60.55 2981.12 67 Ago-08 221822.458 42.07 44.99 69.34 59.50 58.58 55.71 51.93 35.70 52.61 51.02 61.00 57.93 1734.74 61 Set-08 226239.005 42.28 45.03 68.89 59.56 57.54 55.46 51.86 36.53 53.56 50.20 61.05 56.97 1756.46 56 Oct-08 231967.19 41.93 45.48 69.89 58.76 57.74 55.60 50.71 36.99 53.68 51.08 60.71 58.22 1764.41 44 Nov-08 237949.025 41.10 46.18 69.80 58.16 57.74 55.00 50.71 38.01 53.77 50.73 60.38 56.94 1754.46 47 Dic-08 244163.631 40.96 45.68 68.37 59.00 57.17 55.14 49.46 37.32 52.68 51.09 60.49 58.31 3175.17 32 Ene-09 251639.681 40.53 45.78 69.78 59.47 59.96 56.18 50.97 37.38 53.16 49.45 60.21 58.56 1820.24 35 Feb-09 257010.033 41.60 45.16 71.24 59.75 58.05 56.33 50.55 37.35 52.36 49.59 61.47 56.50 1918.72 38 Mar-09 261383.87 42.55 45.53 70.50 60.17 57.74 55.84 50.49 37.61 54.38 49.54 61.45 68.69 2612.42 33 Abr-09 264540.306 42.23 45.20 70.46 60.19 57.64 56.01 49.98 38.36 53.56 50.59 60.68 66.36 1948.88 39 May-09 269733.957 41.97 45.01 69.11 60.40 58.62 55.92 51.61 37.57 53.56 49.58 61.06 65.17 1834.96 53 Jun-09 274538.008 41.64 45.24 70.20 59.92 58.22 56.24 50.44 37.56 52.74 50.02 61.17 64.68 1839.02 51 55 Jul-09 279012.407 41.87 44.07 69.26 59.09 57.94 56.98 49.87 36.44 53.75 45.41 60.11 62.26 3069.65 53 Ago-09 285328.804 41.83 44.64 70.38 59.35 58.28 56.24 47.43 32.50 53.55 44.25 60.66 57.21 1786.25 63 Set-09 287840.463 41.53 44.04 70.06 60.07 58.52 56.60 48.59 33.25 52.07 43.93 59.74 54.64 1808.63 61 Oct-09 291027.976 40.62 42.53 68.68 59.46 56.42 55.52 46.00 35.01 52.64 42.00 59.31 54.91 1816.81 66 Nov-09 297042.283 40.91 43.10 69.00 59.01 56.75 55.32 44.43 33.19 53.42 43.50 57.76 54.13 1806.57 67 Dic-09 302974.617 40.92 42.85 68.71 58.85 56.26 55.00 43.65 33.62 52.33 41.92 58.05 50.71 3269.46 69 Ene-10 306789.768 41.63 44.96 69.11 58.39 55.72 55.13 43.27 34.29 51.94 41.48 58.33 52.71 1874.29 72 Feb-10 314750.094 41.29 43.57 61.58 58.19 56.02 56.13 43.26 34.47 53.42 41.14 57.86 52.69 1975.71 72 Mar-10 320750.252 41.79 43.17 56.29 58.84 55.46 55.69 43.68 34.61 52.82 41.97 57.46 52.76 2690.00 71 Abr-10 324973.509 41.27 44.27 49.60 58.63 55.08 55.27 42.51 34.44 52.53 41.42 58.00 52.42 2006.75 74 May-10 327494.416 42.09 44.61 48.86 59.26 55.96 54.90 41.99 34.28 51.57 41.73 58.01 52.37 1889.46 71 Jun-10 330895.107 41.36 44.87 48.72 57.19 55.63 54.05 39.57 33.21 51.56 40.49 58.28 51.62 1893.63 75 Jul-10 332983.67 36.42 22.98 29.73 33.90 32.37 25.24 33.33 22.04 29.95 17.80 27.94 16.18 3160.82 71 Ago-10 340056.908 23.77 23.55 31.01 34.51 32.71 24.57 42.25 22.92 29.19 17.73 27.32 15.24 1839.30 71 Set-10 345305.235 23.20 22.48 31.39 40.31 33.62 24.46 32.51 22.21 29.34 17.67 26.96 14.01 1862.34 70 Oct-10 338697.854 22.62 22.31 30.11 33.70 32.94 24.09 30.17 23.18 28.98 18.15 27.53 13.63 1870.76 71 Nov-10 348621.147 21.56 22.77 31.25 32.54 33.74 23.40 34.76 23.05 28.84 17.70 26.83 13.77 1860.22 70 Dic-10 356053.593 21.40 21.48 28.77 32.63 34.17 23.92 39.52 22.48 29.32 17.50 26.48 13.99 3366.56 68 Ene-11 361937.531 23.19 24.16 32.63 38.78 33.23 24.38 32.68 22.67 31.67 17.68 26.96 13.46 1929.95 66 Feb-11 371470.016 22.43 22.07 31.22 37.66 34.05 24.77 47.18 22.93 30.34 17.88 27.40 15.13 2034.38 65 Mar-11 379481.507 22.52 21.61 31.98 35.69 34.41 25.57 24.88 22.81 29.29 17.99 27.32 13.84 2769.89 65 Abr-11 386217.292 22.10 26.94 31.42 34.12 34.46 25.32 26.20 23.50 27.29 17.94 26.34 13.93 2066.35 46 May-11 393620.074 22.52 23.63 30.08 33.57 34.09 26.05 29.32 22.52 26.57 18.34 26.04 14.52 1945.57 49 Jun-11 395771.718 23.26 21.97 31.19 34.39 34.28 25.32 27.32 22.28 27.97 19.08 26.33 15.67 1949.87 47 Jul-11 402527.61 22.29 21.36 31.41 33.79 33.47 25.32 25.63 21.39 31.61 18.43 26.05 15.18 3254.68 51 Ago-11 413411.046 22.07 26.21 31.98 40.76 33.73 24.93 25.87 22.04 30.69 18.05 26.37 15.66 1893.92 51 Set-11 419864.817 23.52 22.00 32.16 37.06 33.62 23.57 25.87 22.08 25.78 18.60 26.59 15.59 1917.65 53 56 Oct-11 425947.069 23.24 22.06 32.45 32.50 34.03 23.02 26.52 22.63 25.53 17.92 26.81 16.34 1926.32 58 Nov-11 437679.271 22.14 22.07 31.03 32.22 33.03 23.31 25.42 21.95 26.40 18.47 26.53 15.85 1915.46 58 Dic-11 444545.704 22.71 21.81 31.31 31.92 33.81 23.91 26.69 21.53 24.17 17.71 26.48 15.16 3466.54 56 Ene-12 450854.27 24.09 23.76 31.61 36.33 32.79 26.52 26.43 21.69 25.32 17.61 27.18 15.64 1987.27 57 Feb-12 463662.016 22.76 21.14 32.78 33.21 34.76 26.70 26.24 22.16 22.95 17.48 27.06 16.60 2094.80 60 Mar-12 471926.853 22.44 21.34 32.72 32.14 34.91 26.16 25.35 21.92 27.07 17.62 26.80 16.20 2852.15 64 Abr-12 478022.365 22.63 26.38 32.04 34.16 33.89 25.27 25.82 21.64 25.67 17.92 26.16 16.59 2127.71 65 May-12 487760.212 23.28 22.61 32.60 32.50 34.56 24.25 25.21 21.43 25.81 17.64 25.66 15.85 2003.35 60 Jun-12 492187.852 23.65 21.18 34.13 32.64 33.55 24.27 24.91 21.77 24.47 18.35 26.61 16.15 2007.77 57 Jul-12 497217.725 24.34 20.81 32.26 32.28 33.14 23.69 24.29 22.01 22.95 17.81 25.06 16.14 3351.34 56 Ago-12 508309.466 23.73 25.83 32.60 39.69 33.87 24.31 24.60 20.84 26.14 18.51 24.76 16.21 1950.17 59 Set-12 514162.022 25.13 20.68 32.30 32.12 34.02 24.89 24.88 21.81 24.79 17.83 24.94 16.20 1974.60 61 Oct-12 521011.165 24.48 20.73 33.73 31.02 32.74 23.76 25.67 22.23 23.76 18.48 25.32 16.18 1983.53 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29.82 29.00 45.55 30.33 29.53 26.46 45.15 46.56 42.49 20.90 29.73 71.60 2361.28 59 Set-18 944521.71 29.49 29.56 43.78 30.24 28.75 25.15 42.56 47.35 43.94 19.49 29.08 62.28 2339.29 55 Oct-18 957093.41 29.76 29.44 47.44 30.03 28.67 25.39 41.45 47.73 42.98 20.07 29.07 71.72 2302.15 52 Nov-18 971878.85 29.65 30.35 46.25 29.73 28.60 26.15 47.58 47.13 40.76 20.09 30.10 79.33 2318.54 55 Dic-18 978059.80 29.60 29.62 45.35 29.57 27.98 24.21 48.85 46.68 41.77 20.26 30.29 86.84 4120.45 58 Ene-19 987426.35 29.60 29.62 45.35 29.57 27.98 24.21 48.85 46.68 41.77 20.26 30.29 86.84 2411.18 58 Feb-19 994212.64 29.66 30.03 45.82 29.34 28.76 25.59 42.32 46.62 42.68 20.59 28.33 65.65 2523.88 58 Mar-19 1002515.52 30.04 30.40 42.76 29.64 28.46 26.08 47.92 46.58 43.75 21.25 29.37 65.93 3235.45 60 Abr-19 1006726.07 29.83 29.77 44.66 29.24 28.08 26.33 47.98 46.62 42.78 20.74 28.30 60.10 2472.87 56 May-19 1014562.70 29.21 29.90 45.00 29.33 27.07 26.39 44.41 47.88 42.59 20.41 29.42 17.34 2427.47 53 Jun-19 1022428.07 29.33 30.25 41.83 28.68 28.16 25.33 49.35 47.92 43.48 21.20 30.34 17.36 2475.35 50 Jul-19 1027169.32 29.60 29.89 44.52 28.62 28.13 25.98 43.73 46.58 42.35 20.79 30.07 16.93 3961.98 49 Ago-19 1040709.30 29.01 29.99 42.60 28.32 28.33 26.37 30.17 46.30 42.99 20.79 28.92 17.51 2364.13 45 Set-19 1057660.52 28.68 30.54 42.27 28.32 28.08 26.64 36.56 46.81 42.03 19.87 26.57 19.12 2372.09 47 Oct-19 1074600.99 28.75 29.84 40.98 28.03 28.24 27.15 40.70 45.14 42.94 20.38 27.68 19.90 2347.04 47 Nov-19 1094247.18 28.32 29.67 41.83 28.22 27.55 27.01 37.28 44.43 42.72 20.88 27.46 19.00 2360.87 50 Dic-19 1109999.97 28.43 29.62 45.70 27.67 27.69 25.26 41.74 44.67 43.13 20.88 27.10 18.59 4127.46 51 Ene-20 1131125.97 28.57 29.13 45.66 28.17 27.81 24.57 40.31 43.56 42.29 22.09 26.79 17.48 2430.93 53 Feb-20 1155412.33 28.77 30.27 43.55 28.01 27.77 27.49 39.51 44.07 42.65 21.82 27.54 16.97 2562.65 48 Mar-20 1147768.41 28.88 32.01 44.33 28.66 27.18 26.99 36.11 43.29 42.99 21.88 26.64 18.67 3277.08 22 Abr-20 1124951.28 22.19 32.07 61.73 26.79 18.45 24.11 22.28 27.24 35.41 16.38 21.18 14.04 2358.87 9 May-20 1102702.29 26.15 26.89 53.96 28.27 25.70 25.11 45.95 35.35 30.45 16.25 19.96 14.45 2160.34 14 Jun-20 1095320.51 27.25 23.84 44.62 27.53 26.93 23.80 38.31 37.66 29.26 16.57 21.43 14.46 2204.92 29 Jul-20 1096276.18 26.98 26.92 41.07 27.57 26.77 22.90 40.65 38.40 29.78 18.36 21.70 16.68 3798.28 35 Ago-20 1095320.41 27.60 28.17 43.14 27.72 27.52 24.68 48.34 38.90 32.10 22.43 22.99 17.08 2220.57 38 Set-20 1100758.19 27.86 28.82 40.62 25.97 27.82 26.65 43.29 39.41 32.29 19.28 24.30 18.11 2296.53 47 60 Oct-20 1138401.20 27.36 27.47 41.11 25.54 26.36 26.49 42.11 40.90 36.50 18.21 24.69 17.08 2268.01 50 Nov-20 1186310.17 27.12 28.18 40.38 25.23 26.80 23.41 37.28 41.94 37.14 18.57 23.88 19.67 2273.44 53 Dic-20 1228915.48 27.24 28.61 43.62 24.75 25.82 24.16 34.91 41.12 38.13 17.94 23.71 62.39 4107.53 50 Ene-21 1269924.49 27.85 30.81 42.89 26.05 26.54 25.95 36.47 41.13 38.50 19.73 22.86 20.11 2452.81 41 Feb-21 1292908.45 27.27 29.62 46.16 25.98 25.51 23.78 35.92 40.44 38.34 17.33 24.90 17.56 2561.15 44 Mar-21 1320690.98 27.47 30.19 43.57 25.92 25.71 24.17 37.69 39.84 38.35 17.65 25.07 19.15 3392.48 51 Abr-21 1348143.21 27.58 30.33 45.93 25.86 26.52 23.38 36.83 40.77 38.51 18.19 25.65 18.57 2640.59 40 May-21 1360694.29 27.92 30.00 43.51 26.35 30.23 22.55 35.79 39.83 40.29 20.07 26.03 18.53 2576.99 45 Jun-21 1367084.80 27.97 30.07 52.83 26.19 29.94 22.38 37.24 39.94 41.43 19.58 26.33 18.95 2590.83 39 Jul-21 1374190.10 27.79 30.32 53.28 26.24 28.83 21.59 36.57 38.83 42.08 20.28 26.19 18.91 4132.28 43 Ago-21 1385187.25 27.74 30.21 52.05 26.29 29.56 20.84 36.48 39.71 41.18 21.70 26.32 17.89 2418.73 34 Set-21 1399343.00 27.62 29.74 52.89 25.83 28.50 20.88 34.89 39.15 41.97 22.59 25.96 18.61 2487.24 35 Oct-21 1425287.78 26.97 29.62 51.10 25.11 28.39 19.92 33.13 39.40 41.75 21.49 25.78 17.64 2442.02 43 Nov-21 1452503.40 27.22 23.25 52.82 25.61 28.84 19.64 32.12 39.95 41.43 21.04 26.14 16.34 2549.96 40 Dic-21 1479698.66 27.25 23.75 51.93 25.26 29.47 20.28 34.41 40.22 43.28 22.24 25.44 16.98 4387.95 41 Ene-22 1504247.87 27.16 23.61 54.12 25.85 29.45 18.65 43.77 40.06 44.03 24.63 25.60 17.05 2558.53 44 Feb-22 1535356.06 27.34 23.05 55.46 25.88 27.63 19.03 33.26 40.44 42.19 23.76 25.95 16.27 2751.64 45 Mar-22 1566755.20 27.27 23.69 54.58 26.24 27.99 18.59 35.68 41.10 43.19 22.30 26.11 15.26 4187.93 39 Abr-22 1590740.46 27.23 23.36 54.04 25.91 29.32 17.11 35.19 41.63 43.06 21.95 26.85 17.16 2712.07 35 May-22 1632492.27 25.29 22.91 53.54 26.20 28.15 17.92 36.70 42.00 40.82 22.78 27.51 19.02 2674.79 36 Jun-22 1656396.32 28.12 23.16 54.73 26.11 28.85 18.89 36.24 42.72 41.77 23.20 27.82 18.50 2670.62 34 Jul-22 1672183.04 28.39 23.34 53.98 26.07 28.67 19.99 36.80 42.78 42.21 23.76 26.73 22.64 4331.84 34 Ago-22 1694236.59 27.92 23.75 53.90 26.35 28.68 20.26 35.63 42.91 40.62 24.59 27.21 22.34 2603.34 36 Set-22 1718284.71 28.37 23.87 53.82 26.51 29.23 19.46 39.09 43.00 39.69 23.05 27.38 22.69 2638.36 37 Oct-22 1743099.31 28.16 23.91 51.95 26.49 27.60 21.37 39.20 42.64 39.09 22.50 27.53 22.36 2566.15 36 Nov-22 1775818.20 25.65 25.07 51.15 27.18 28.86 22.64 41.47 42.83 40.14 22.41 27.20 20.93 2586.93 38 Dic-22 1800162.57 27.88 25.42 52.30 27.55 29.19 34.00 40.23 43.13 40.50 22.50 27.02 21.95 4595.34 42 LEYENDA: DCCCA Demanda de créditos consumo de Caja Arequipa (en miles de S/) - YN Renta (Ingreso promedio del sector formal privado nominal S/) E Expectativas de la economía peruana TICA Tasa de interés de créditos consumo de Caja Arequipa (%) ICA Tasa de interés de créditos consumo de Caja Ica (%) MAYNAS Tasa de interés de créditos consumo de Caja Maynas (%) PAITA Tasa de interés de créditos consumo de Caja Paita (%) PIURA Tasa de interés de créditos consumo de Caja Piura (%) SULLANA Tasa de interés de créditos consumo de Caja Sullana (%) TACNA Tasa de interés de créditos consumo de Caja Tacna (%) TRUJILLO Tasa de interés de créditos consumo de Caja Trujillo (%) LIMA Tasa de interés de créditos consumo de Caja Lima (%) FUENTE: DCCCA Superintendencia de Banca y Seguros del Perú (SBS) YN Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) E Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) TICA Superintendencia de Banca y Seguros del Perú (SBS) ICA Superintendencia de Banca y Seguros del Perú (SBS) MAYNAS Superintendencia de Banca y Seguros del Perú (SBS) PAITA Superintendencia de Banca y Seguros del Perú (SBS) PIURA Superintendencia de Banca y Seguros del Perú (SBS) SULLANA Superintendencia de Banca y Seguros del Perú (SBS) TACNA Superintendencia de Banca y Seguros del Perú (SBS) TRUJILLO Superintendencia de Banca y Seguros del Perú (SBS) LIMA Superintendencia de Banca y Seguros del Perú (SBS) 61 "Factores determinantes de la demanda de créditos consumo de Caja Arequipa del Perú, periodo 2008-2022" Línea de