Relación entre la concentración bancaria nacional y la evolución de sus tasas de interés crediticias, 2003 – 2024

Abstract

Este trabajo analiza la relación entre la concentración bancaria y la tasa de interés crediticia promedio, para el sistema de banca múltiple peruana 2003-2024. La investigación es aplicada, cuantitativa y sigue un muestreo discrecional. A través de diversas regresiones e índices de concentración, se concluye que la concentración influye, significativamente, pero de manera no lineal, en la evolución de la tasa crediticia. Se encontró que, en un primer periodo, el nivel de concentración suele aumentar (si bien ligeramente) la tasa de interés, para, posteriormente bajar su nivel e incidencia. En buena cuenta, mecanismos como la eficiencia del sistema explican esta situación, respaldando la hipótesis de eficiencia estructural. Además, se encontró relaciones significativamente esperadas, entre variables como los costes de fondeo (positivo), nivel de encaje (positivo), ratio de eficiencia (negativo), política monetaria (positivo), morosidad (positivo) y restricciones de capital global (positivo). Finalmente, se recomienda a los hacedores de política incentivar la eficiencia a través de canales con regulaciones menos exigentes o costosas, beneficiando principalmente a bancos más pequeños. Además de ampliar la investigación a los sub mercados crediticios, como los de consumo, microempresas, hipotecarios, etc. Dada la heterogeneidad de tasas crediticias dentro del sistema.

This study examines the relationship between banking concentration and the average lending interest rate in Peru’s multiple banking system over the period 2003–2024. The research is applied, quantitative, and based on discretionary sampling. Employing several regression models and concentration indices, the findings reveal that concentration significantly—but nonlinearly—affects the determination of lending rates. In the early years, higher concentration slightly increased these rates, whereas in later periods its effect diminished. This pattern is primarily attributed to efficiency mechanisms within the banking system, lending support to the efficientstructure hypothesis. Furthermore, the results indicate expected and statistically significant relationships with key financial variables: funding costs (positive), reserve requirements (positive), efficiency ratio (negative), monetary policy rate (positive), non-performing loans (positive), and global capital restrictions (positive). The study recommends that policymakers foster efficiency through less burdensome regulatory frameworks that encourage the growth of smaller banks. Future research should examine credit submarkets—such as consumer, microenterprise, and mortgage lending—given the heterogeneity of interest rates across the financial system.