Journal of Economic and Social Science Research | Vol. 06 | Num. 03 | Jul – Sep | 2026 pág. 211
Sistema Financiero como motor de desarrollo
económico: un análisis de concentración de mercado
The Financial System as a driver of economic development: an
analysis of market concentration
Castro-Viteri, Christian Andrés
1
Chango-Chango, Henry Fabián
2
https://orcid.org/0000-0003-0372-7849
https://orcid.org/0009-0002-0547-0039
christian.castro@itstena.edu.ec
henry.chango@itstena.edu.ec
Ecuador, Tena, Instituto Superior Tecnológico Tena.
Ecuador, Tena, Instituto Superior Tecnológico Tena
Núñez-Collantes, Darwin Fernando
3
Esparza-Paz, Franqui Fernando
4
https://orcid.org/0009-0005-9438-1493
https://orcid.org/0000-0001-5864-1597
darwinf.nunez@docentes.educacion.gob.ec
franqui.esparza@espoch.edu.ec
Ecuador, Quito, Instituto Superior Universitario
Policía Nacional.
Ecuador, Riobamba, Escuela Superior Politécnica de
Chimborazo.
Autor de correspondencia
1
DOI / URL: https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v6/n3/275
Resumen: La concentración del mercado financiero puede
incidir en la competencia, el acceso al crédito y el
desempeño de las entidades que canalizan el ahorro hacia
actividades productivas, especialmente en territorios donde
predominan las cooperativas de ahorro y crédito. El estudio
tuvo como objetivo analizar el nivel de concentración del
sistema financiero de la provincia de Napo y su relación con
la rentabilidad de las cooperativas del Sector Financiero
Popular y Solidario. Se aplicó un enfoque cuantitativo, con
alcance descriptivo, correlacional y explicativo, mediante
datos secundarios de la Superintendencia de Economía
Popular y Solidaria; se procesaron 573 registros en
RStudio, se calcularon indicadores de concentración y se
estimaron modelos de regresión lineal múltiple para el ROA
y el ROE, considerando tasa activa, morosidad, liquidez y
tamaño institucional. Los resultados mostraron que la tasa
activa no tuvo una relación significativa con el ROA, pero sí
una asociación positiva con el ROE; además, la morosidad
presentó un efecto negativo en ambos modelos y la liquidez
una relación positiva. Estos hallazgos evidencian que la
rentabilidad responde a múltiples factores internos y
financieros. Se concluye que el desempeño cooperativo no
depende exclusivamente de las tasas de interés, sino
también de la calidad de cartera, la liquidez y la gestión
institucional.
Palabras clave: Sistema financiero, concentración de
mercado, rentabilidad, cooperativas de ahorro y crédito,
tasa activa.
Research Article
Receptado: 07/Jun/2026
Aceptado: 05/Jul/2026
Publicado: 31/Jul/2026
Cita: Castro-Viteri, C. A., Chango-Chango, H.
F., Núñez-Collantes, D. F., & Esparza-Paz, F.
F. (2026). Sistema Financiero como motor de
desarrollo económico: un análisis de
concentración de mercado. Journal of
Economic and Social Science Research, 6(3),
211-
228. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v6/n3/
275
Journal of Economic and Social Science
Research (JESSR)
https://economicsocialresearch.com
jessr@editorialgrupo-aea.com
info@editoriagrupo-aea.com
Nota del editor: Editorial Grupo AEA se
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Internacional.
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Artículo Científico
Abstract:
Financial market concentration can affect competition, access to credit, and the
performance of institutions that channel savings into productive activities, especially in
areas where savings and credit cooperatives predominate. The objective of this study
was to analyze the level of concentration in the financial system of Napo Province and
its relationship to the profitability of cooperatives in the Popular and Solidarity Financial
Sector. A quantitative approach was applied, with descriptive, correlational, and
explanatory scope, using secondary data from the Superintendency of Popular and
Solidarity Economy; 573 records were processed in RStudio, concentration indicators
were calculated, and multiple linear regression models were estimated for ROA and
ROE, taking into account the lending rate, delinquency, liquidity, and institutional size.
The results showed that the lending rate did not have a significant relationship with
ROA but did have a positive association with ROE; furthermore, delinquency had a
negative effect in both models, while liquidity had a positive relationship. These
findings demonstrate that profitability is influenced by multiple internal and financial
factors. It is concluded that cooperative performance does not depend exclusively on
interest rates, but also on portfolio quality, liquidity, and institutional management.
Keywords: Financial system, market concentration, profitability, credit unions, lending
rate.
1. Introducción
El sistema financiero está compuesto por instituciones como bancos, financieras,
mutualistas, cooperativas de ahorro y crédito, entre otras, que actúan y operan bajo
una normativa específica, y cuyo papel principal es canalizar el ahorro desde las
personas o empresas que tienen excedentes o superávit en sus recursos financieros,
hacia los sectores que necesitan financiamiento para efectuar inversiones productivas,
en los distintos sectores económicos; se constituye por tanto en el impulsor de la
economía al transformar el recurso financiero ocioso en actividades productivas. El
Sistema Financiero es uno de los pilares fundamentales para el crecimiento de la
economía, debido a que las entidades financieras son las encargadas de la inyección
de capital mediante préstamos a las empresas o a las familias (Salas, 2025).
La investigación desarrollada por Romero (2020), orientada a examinar la evolución
de la concentración de los créditos otorgados por la banca privada en Ecuador, resalta
la relevancia del crédito bancario como una de las principales fuentes de
financiamiento para las empresas pertenecientes a los distintos sectores económicos,
el aparato productivo nacional y el crecimiento económico del país. El estudio busca
establecer el grado de concentración del crédito mediante la aplicación del Índice de
Herfindahl-Hirschman, así como identificar el destino de los préstamos bancarios de
acuerdo con los sectores económicos y su finalidad financiera. En este contexto, el
Journal of Economic and Social Science Research | Vol. 06 | Num. 03 | Jul – Sep | 2026 pág. 213
Artículo Científico
desempeño alcanzado por las instituciones financieras influirá directamente en las
condiciones de acceso al crédito y en los rendimientos obtenidos por los depositantes,
repercutiendo, en consecuencia, en los resultados generales de la economía.
En referencia a la temática, Oquendo (2020) menciona que en toda Latinoamérica
resalta una concentración en el sector bancario que incrementa paulatinamente, y esto
desencadena la preocupación por parte de la población ya que este crecimiento en la
concentración afecta a la competencia, el acceso al crédito y también al desarrollo
económico y social (p. 865). En cuanto al Ecuador, el sector bancario, después de
haber sido afectado por la crisis de 1999 y por el proceso de dolarización, han
experimentado variaciones en la estructura financiera que ha marcado con el pasar
de los años un camino consolidado mediante la regulación (Cárdenas, et al., 2021).
Cuando la concentración bancaria es acentuada puede ocasionar algunos efectos en
el mercado, entre estos están, comportamiento oclusivo que perjudica a los clientes
de los bancos y el control sobre el porcentaje de las tasas de interés manejadas al
momento de realizar una transacción financiera (Salas, 2025).
La investigación desarrollada por Páez (2021), en la Universidad Torcuato Di Tella de
Argentina, titulada “Concentración y Tasas de Interés en el Sistema Financiero
Ecuatoriano”, sostiene que el sistema financiero del Ecuador presenta niveles de
concentración que oscilan entre altos y moderados en sus distintos sectores, de
acuerdo con los indicadores HHI y 4M. Según la literatura examinada, este grado de
concentración no se encuentra necesariamente asociado con efectos desfavorables
para la economía; no obstante, puede contribuir al establecimiento de tasas de interés
elevadas, como ocurre en Ecuador, país que registra el segundo spread bancario más
alto de la región, incluso superior al promedio de América Latina y el Caribe. Por otra
parte, las investigaciones destinadas a explicar el ROA y el ROE de las cooperativas
de ahorro y crédito ecuatorianas, entre ellas las de Guallpa y Urbina (2021), Herrera-
Sánchez et al. (2024) y Oquendo (2020), han empleado procedimientos
metodológicos semejantes, sustentados principalmente en variables internas y de
gestión institucional.
Por su parte, el estudio desarrollado por Salas (2025), de la Universidad Técnica
Particular de Loja, Ecuador, titulado “Concentración y rentabilidad: Un análisis del
sistema financiero privado en Ecuador durante el periodo 2015-2023”, señala que la
concentración del mercado bancario, evaluada mediante indicadores como el Índice
de Herfindahl-Hirschman (IHH), el CR1, CR2 y CR3, presentó inicialmente una
tendencia hacia la desconcentración, seguida de una etapa de estabilización durante
los últimos años. A partir de estos resultados, se observa una evolución dinámica del
mercado, caracterizada en una primera fase por la reducción del predominio de un
número limitado de instituciones, lo que podría interpretarse como un fortalecimiento
de la competencia. No obstante, esta trayectoria posteriormente se estabiliza, lo cual
indica que el proceso de desconcentración no se mantiene de forma indefinida, sino
que tiende a alcanzar un punto de equilibrio.
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Artículo Científico
Respecto a lo anteriormente mencionado se puede analizar que, aunque el sistema
financiero ecuatoriano muestra una concentración significativa, esto no implica de
forma automática efectos negativos en la economía; sin embargo, dicha concentración
podría estar vinculada a costos financieros elevados, evidenciado por las altas tasas
de interés y spreads bancarios que afectan al país.
Asimismo, la investigación desarrollada por Romero (2020), titulada “Evaluación de la
concentración y competencia del sector bancario ecuatoriano en el periodo 2006-
2018”, aplicó diferentes índices a los bancos privados y públicos del Ecuador durante
dicho periodo. El estudio alcanzó satisfactoriamente su objetivo principal, orientado a
analizar la concentración del sistema bancario ecuatoriano y determinar la posible
existencia de poder de mercado. Los resultados evidenciaron que el sector bancario
no presenta una concentración significativa, puesto que el índice HHI registró valores
inferiores a 1500, mientras que el índice de dominancia mostró resultados entre 0 y 1,
confirmando la ausencia de concentración. De igual manera, el índice CR permitió
establecer que no se trata de un mercado concentrado; sin embargo, los cuatro
bancos privados de mayor tamaño, conjuntamente con los bancos públicos,
concentran más del 50 % de la participación, aunque las grandes entidades privadas
mantienen una presencia superior a la de las instituciones públicas.
También resulta relevante examinar la investigación de Ordóñez (2020), denominada
“El sistema financiero en Ecuador. Herramientas innovadoras y nuevos modelos de
negocio”, cuyos hallazgos identifican la colocación de créditos, las inversiones y la
administración de la cartera crediticia como las principales actividades de la banca
ecuatoriana, desarrolladas conforme a las directrices establecidas por la
Superintendencia de Bancos y Seguros. Además, el 100 % de las instituciones
consultadas reconoció la importancia de evaluar el desempeño y aplicar una
planificación estratégica para cumplir sus objetivos. En este sentido, el estudio
evidencia que la actividad bancaria del país se concentra principalmente en la
concesión de créditos, la realización de inversiones y la gestión de cartera, en
concordancia con la normativa regulatoria, y destaca el consenso institucional
respecto a la necesidad de evaluar los resultados y planificar estratégicamente para
alcanzar las metas propuestas.
Por su parte, Torres (2020), en el artículo “Concentración bancaria, competencia y
estabilidad financiera en Colombia”, sostiene que la estabilidad del sistema financiero
ha adquirido una importancia creciente dentro de los debates económicos, debido a
los posibles efectos negativos que su vulnerabilidad y las crisis financieras pueden
generar sobre el desempeño de la economía. En este ámbito, uno de los principales
temas de discusión se relaciona con la influencia que ejercen los niveles de
concentración y competencia sobre la estabilidad financiera. A partir de lo expuesto,
se reconoce que la solidez del sistema financiero constituye un elemento esencial para
favorecer un adecuado funcionamiento económico; por ello, comprender de qué
manera la concentración y la competencia inciden en su estabilidad resulta
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Artículo Científico
fundamental para formular políticas orientadas a reducir los riesgos y fortalecer el
funcionamiento del sistema financiero.
De todo lo manifestado, se desprende que el Sector Financiero Popular y Solidario
cumple un papel relevante en la intermediación financiera territorial, particularmente
en zonas donde las cooperativas de ahorro y crédito atienden a hogares,
microempresas y unidades productivas que no siempre acceden de manera directa a
la banca tradicional. En este contexto, la provincia de Napo constituye un espacio de
análisis pertinente para evaluar el comportamiento financiero de las cooperativas que
registran operaciones vinculadas al territorio. La temática central en la que basa la
investigación es demostrar como el nivel de concentración de mercado incide en el
sistema financiero de la provincia de Napo. Como análisis final, el objetivo principal de
este manuscrito es analizar desde el punto de vista económico el crecimiento y el nivel
de concentración de mercado del sistema financiero en la Provincia de Napo
(Ecuador).
2. Materiales y métodos
Enfoque: De acuerdo con los autores, “La investigación toma un enfoque cuantitativo
al momento de utilizar la recolección de datos para probar una hipótesis manteniendo
como base la medición numérica y el análisis estadístico, con la finalidad de establecer
tendencias del comportamiento y probar teóricas” (Hernández et al., 2014). A partir de
esta definición, el estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, puesto que se
recopiló información procedente de fuentes secundarias para efectuar un análisis
matemático de la concentración del mercado bancario en Ecuador. Para ello, se
emplearon procedimientos de inferencia estadística y se aplicó el Índice de
Concentración de Herfindahl-Hirschman.
Modalidad de la investigación
Bibliográfica o documental: Esta modalidad de estudio “Consiste en un análisis de la
información escrita sobre un tema determinado, con el propósito de establecer
relaciones, diferencias, etapas, posturas o estado actual del conocimiento respecto al
tema objeto de estudio” (Bernal, 2016, p. 146). En correspondencia con esta
definición, la investigación utilizó información proveniente de fuentes secundarias,
específicamente de publicaciones emitidas por organismos responsables de regular y
supervisar a las instituciones financieras, entre ellos la Superintendencia de Bancos,
la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria y el Banco Central del Ecuador.
Nivel de investigación
Investigación descriptiva: La finalidad de la “Investigación descriptiva es especificar
propiedades y características importantes de cualquier fenómeno que se analice,
describe tendencias de un grupo o población” (Hernández, Fernández, & Baptista,
2014). Sobre la base de este planteamiento, el estudio se consideró descriptivo,
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Artículo Científico
debido a que se orientó al análisis y caracterización de los principales elementos
relacionados con la concentración del mercado bancario en Ecuador.
Investigación correlacional
“Una investigación analítica o correlacional pretende conocer el grado de asociación
existente entre dos o más variables en particular” (Hernández, Fernández, & Baptista,
2014). En función de esta perspectiva, el estudio busca establecer el grado de relación
existente entre las variables concentración del mercado bancario y elasticidad de la
demanda, mediante la aplicación de un análisis econométrico.
Población y muestra
Para Lerma (2016), “La población es el conjunto de todos los elementos de la misma
especie que presentan una característica determinada o que corresponden a una
misma definición, y a cuyos elementos se le estudian sus características y relaciones”
(p. 52). En la presente investigación se consideró como población y muestra a las
instituciones financieras de la provincia de Napo, Ecuador. Esta decisión respondió a
que el análisis comprendió al sector financiero vinculado con dicho espacio geográfico,
por lo que se trabajó con la totalidad de la información disponible, correspondiente a
573 registros válidos.
Descripción detallada del tratamiento de la información
Los datos recopilados de la base de datos de las Entidades Reguladoras del Sistema
financiero del Ecuador se organizaron en una tabla de series anuales, esto debido a
que se pretendió hasta cierto punto esclarecer la evolución del sistema financiero.
El siguiente paso fue determinar la cuota de mercado, para esto se plantearon dos
fases.
La primera fase se consideraron todas las instituciones del sistema financiero que
ofrecen productos similares o idénticos, es decir, levantar información económica de
todo el sistema financiero de la Provincia de Napo (Bancos y Cooperativas de Ahorro
y Crédito). La cuota de mercado es el resultado de la división del valor registrado en
una determinada cuenta en un banco y el valor total del Sistema Financiero del
Ecuador de la misma cuenta en un período (año).
La segunda fase para el cálculo de la cuota de mercado consiste en considerar
solamente los datos únicamente registrados en el sector cooperativista, es decir, la
participación de mercado es resultado de la división del valor registrado en una
determinada cuenta y el valor total de la misma cuenta, pero solo del Sector financiero
de los periodos analizados.
Posteriormente se determinó la razón de concentración que consiste en sumar la
cuota de mercado de las empresas más relevantes en el sector financiero, utilizando
los datos tanto de la fase uno como de la fase dos se procedió a determinar las
evidencias. Estos resultados se usaron como guía para determinar la estructura que
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Artículo Científico
existe en el mercado estudiado, teniendo en cuenta que si el valor de esta sumatoria
se encuentra por encima de cincuenta por ciento se puede considerar un mercado
moderadamente concentrado y se sobrepasa el noventa por ciento se consideraría un
mercado altamente concentrado.
La recopilación de datos para los modelos econométricos se realizó en series anuales
tanto de la rentabilidad (ROE), como también de las tasas de interés de consumo y de
la cartera de consumo. Se determinó utilizar las tasas de interés y la cartera de crédito
de consumo ya que es la segunda cartera de créditos con mayor volumen después de
la cartera comercial.
Cálculo de la Concentración
Índice de Concentración Herfindahl Hirschman: Ruíz (2017) señala que la
construcción de estos índices ofrece una vía matemática alternativa para obtener los
índices de Hannah and Kay y, particularmente, el Índice de Herfindahl-Hirschman.
Este procedimiento se sustenta en nociones básicas de distancia, límites y espacios
de dimensión finita, diferenciándose de los enfoques convencionales que explican
dichos indicadores principalmente mediante conceptos económicos.
Desde el punto de vista económico, los diversos índices inducidos por normas
proporcionan información relevante sobre los niveles de concentración industrial o de
mercado. Asimismo, la estrecha relación que mantienen con los indicadores
tradicionales respalda la confiabilidad de su aplicación y facilita el análisis y la
comprensión de las dinámicas que caracterizan a los mercados desde la perspectiva
de la organización industrial.
Un elemento relevante en el diseño de los índices propuestos consiste en la
posibilidad de disminuir los costos asociados con la recopilación de información,
aspecto que representa un importante desafío en términos muestrales. Esto se debe
a que el índice inducido permite calcular la concentración del mercado únicamente a
partir del conocimiento de las cuotas de participación de las empresas dominantes,
contribuyendo así a reducir los costos generales del proceso de investigación.
Para dar cumplimiento al objetivo principal se procedió a calcular el índice de
Herfindahl e Hirschman, de la misma manera que con la cuota de mercado se
determina el IHH utilizando tanto los valores del total del Sistema Financiero, como
también los valores de la fase número dos, detallando las cuentas más relevantes del
sector financiero como lo son: cartera, activos, pasivos.
Cabe destacar que la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria ha utilizado
esta misma metodología del Índice de Herfindahl e Hirschman para estudiar los
diferenciales de tasas de interés dentro del Sector Financiero Popular y Solidario
(Larco, 2021), y que el Banco Central del Ecuador reporta periódicamente este índice
por segmento de crédito a nivel nacional (Banco Central del Ecuador, 2024).
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Artículo Científico
Tabla 1
Variables del modelo
Variable
Descripción
Rol en el modelo
Unidad
roa_pp
Rentabilidad sobre activos de la
cooperativa.
Dependiente en modelo
ROA
Puntos
porcentuales
roe_pp
Rentabilidad sobre patrimonio de
la cooperativa.
Dependiente en modelo
ROE
Puntos
porcentuales
tasa_activa_pp
Tasa activa aplicada o reportada
para operaciones crediticias.
Explicativa principal
Puntos
porcentuales
morosidad_pp
Indicador de deterioro de cartera o
cartera en riesgo.
Control
Puntos
porcentuales
liquidez_pp
Capacidad de la entidad para
cubrir obligaciones de corto plazo.
Control
Puntos
porcentuales
ln_cartera
Logaritmo natural de la cartera
bruta.
Control de tamaño
Logaritmo
ln_activos
Logaritmo natural de los activos
totales.
Control de tamaño
Logaritmo
ln_patrimonio
Logaritmo natural del patrimonio.
Control de tamaño
Logaritmo
Nota: (Autores, 2026).
Especificación econométrica
Se estimaron dos modelos de regresión lineal múltiple. La primera especificación
evalúa la rentabilidad sobre activos, mientras que la segunda analiza la rentabilidad
sobre patrimonio.
Las ecuaciones empleadas fueron las siguientes:
Modelo ROA: roa_pp = beta_0 + beta_1 tasa_activa_pp + beta_2 ln_activos + beta_3
ln_cartera + beta_4 morosidad_pp + beta_5 liquidez_pp + error
Modelo ROE: roe_pp = beta_0 + beta_1 tasa_activa_pp + beta_2 ln_patrimonio +
beta_3 ln_cartera + beta_4 morosidad_pp + beta_5 liquidez_pp + error
La interpretación se centró en el signo, la magnitud y la significancia estadística del
coeficiente asociado a la tasa activa. Adicionalmente, se consideró el comportamiento
de las variables de control, en particular la morosidad y la liquidez, debido a su relación
directa con la gestión de riesgo y la sostenibilidad operativa.
Resultados
3.1 Resultados de los modelos de regresión
Los modelos estimados presentan significancia global, lo que indica que el conjunto
de variables explicativas aporta información estadísticamente relevante para explicar
la rentabilidad. En el modelo ROA, el R cuadrado ajustado fue de 0,2431, mientras
que en el modelo ROE fue de 0,1791. Estos valores sugieren una capacidad
explicativa moderada-baja, consistente con la naturaleza heterogénea del desempeño
financiero cooperativo.
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Artículo Científico
Tabla 2
Resultados de los modelos de regresión por variable
Variable
Modelo ROA:
coeficiente
p-valor
Modelo ROE:
coeficiente
p-valor
Intercepto
0,704177
0,4671
-6,13655
0,39880
tasa_activa_pp
0,007704
0,7260
0,47231
0,01267*
ln_activos
-0,223611
0,7648
–
–
ln_patrimonio
–
–
6,03375
0,00589**
ln_cartera
0,242343
0,7540
-5,23852
0,01240*
morosidad_pp
-0,121253
<0,001***
-0,73345
<0,001***
liquidez_pp
0,009703
0,0128*
0,09437
0,00233**
Nota: * p < 0,05; ** p < 0,01; *** p < 0,001 (Autores, 2026).
Tabla 3
Resultados de los modelos de regresión por indicador
Indicador
Modelo ROA
Modelo ROE
Observaciones utilizadas
573
573
Error estándar residual
1,493
11,76
R cuadrado
0,2497
0,1862
R cuadrado ajustado
0,2431
0,1791
Estadístico F
37,75
25,95
p-valor global del modelo
< 2,2e-16
< 2,2e-16
Nota: Elaboración con resultados obtenidos en RStudio, 2025 (Autores, 2026).
En el modelo ROA, la tasa activa presenta un coeficiente positivo de baja magnitud y
no significativo estadísticamente. Este resultado implica que no existe evidencia
suficiente para sostener que las variaciones de la tasa activa expliquen el rendimiento
sobre activos de las cooperativas analizadas; en cambio, la morosidad presenta un
coeficiente negativo y altamente significativo, lo que muestra que el deterioro de la
cartera reduce el rendimiento sobre activos, así la liquidez registra una relación
positiva y significativa, aunque de menor magnitud.
En el modelo ROE, la tasa activa presenta un coeficiente positivo y significativo al 5
%. En términos económicos, un incremento de un punto porcentual en la tasa activa
se asocia, en promedio, con un aumento aproximado de 0,472 puntos porcentuales
en el ROE, manteniendo constantes las demás variables del modelo. Este resultado
sugiere que la rentabilidad patrimonial es más sensible que la rentabilidad sobre
activos a las condiciones de colocación crediticia. Se puede notar que la morosidad
mantiene un efecto negativo y significativo, mientras que la liquidez y el patrimonio
muestran efectos estadísticamente relevantes.
Journal of Economic and Social Science Research | Vol. 06 | Num. 03 | Jul – Sep | 2026 pág. 220
Artículo Científico
3.2 Análisis gráfico
Figura 1
Matriz de correlación entre variables financieras
Nota: Elaboración con base en información oficial de la SEPS, procesada en RStudio, 2025 (Autores,
2026).
La matriz de correlación permite observar la asociación lineal preliminar entre la tasa
activa, los indicadores de rentabilidad y las variables financieras de control. La
relación simple entre la tasa activa y los indicadores de rentabilidad es reducida, por
lo que las variaciones de la tasa de interés no explican por sí solas el comportamiento
de la rentabilidad en la muestra. En contraste, el ROA y el ROE registran una
correlación cercana a 0,95, evidenciando que ambos indicadores se desplazan en una
dirección similar, aunque se calculan sobre bases contables diferentes.
La morosidad presenta una relación negativa con los indicadores de rentabilidad, lo
que confirma que el deterioro de cartera tiende a afectar el resultado financiero de las
cooperativas. También se observan correlaciones muy elevadas entre las variables
de tamaño institucional, en especial cartera, activos y patrimonio. Esta condición
advierte la necesidad de interpretar con precaución los modelos que incorporan
simultáneamente variables de tamaño financiero, debido a la posible presencia de
multicolinealidad.
Figura 2
Relación entre tasa activa y ROA
Nota: Elaboración con base en información oficial de la SEPS, procesada en RStudio, 2025 (Autores,
2026).
Journal of Economic and Social Science Research | Vol. 06 | Num. 03 | Jul – Sep | 2026 pág. 221
Artículo Científico
El gráfico de dispersión entre la tasa activa y el ROA muestra una nube de puntos
amplia, sin una tendencia lineal claramente definida. La línea de ajuste presenta una
pendiente prácticamente horizontal, lo que sugiere que los cambios en la tasa activa
no se traducen en variaciones sistemáticas del rendimiento sobre activos. Este
resultado visual es consistente con el modelo econométrico, donde el coeficiente de
la tasa activa no fue estadísticamente significativo para explicar el ROA.
La presencia de observaciones con ROA negativo permite identificar períodos en los
que determinadas cooperativas registraron resultados financieros desfavorables.
Estos casos pueden estar asociados con pérdidas operativas, deterioro de cartera o
mayores provisiones. En consecuencia, el ROA parece depender más de la eficiencia
en el uso de activos, la calidad de la cartera y la administración del riesgo que de la
tasa activa considerada de forma aislada.
Figura 3
ROA observado frente a ROA estimado
Nota: Elaboración con base en información oficial de la SEPS, procesada en RStudio, 2025 (Autores,
2026).
El gráfico de ROA observado frente a ROA estimado permite evaluar la capacidad
predictiva del modelo. La línea diagonal representa el ajuste perfecto entre los valores
reales y los valores estimados. La dispersión de los puntos alrededor de esa línea
indica que el modelo captura parcialmente el comportamiento promedio del ROA, pero
presenta limitaciones para reproducir con exactitud los valores extremos,
especialmente en observaciones con rentabilidad negativa.
El R cuadrado ajustado de 0,2431 confirma que el modelo explica aproximadamente
una cuarta parte de la variabilidad del ROA. Aunque la especificación es significativa
en términos globales, su capacidad predictiva es moderada. Esto sugiere que existen
otros factores no incluidos en la estimación, como eficiencia operativa, estructura de
costos, provisiones, composición de cartera o diferencias de gestión institucional, que
también inciden sobre el rendimiento de los activos.
Journal of Economic and Social Science Research | Vol. 06 | Num. 03 | Jul – Sep | 2026 pág. 222
Artículo Científico
Figura 4
Relación entre tasa activa y ROE
Nota: Elaboración propia con base en información oficial de la SEPS, procesada en RStudio, 2025
(Autores, 2026).
El gráfico de dispersión entre tasa activa y ROE evidencia una variabilidad mayor que
la observada en el ROA. Esto es coherente con la naturaleza del ROE, dado que este
indicador se calcula sobre el patrimonio y puede amplificarse cuando las entidades
presentan patrimonios relativamente pequeños o resultados netos extremos. Aunque
la tendencia visual no es muy pronunciada, el modelo multivariado muestra que la tasa
activa mantiene una relación positiva y estadísticamente significativa con el ROE al
controlar por cartera, patrimonio, morosidad y liquidez.
Este comportamiento sugiere que la rentabilidad patrimonial puede ser más sensible
a las condiciones de colocación crediticia. En términos financieros, una mayor tasa
activa puede incrementar los ingresos por cartera colocada; sin embargo, dicho efecto
depende de la calidad de la cartera y de la capacidad de la entidad para administrar
el riesgo de crédito. La presencia de observaciones extremas negativas de ROE exige
interpretar el resultado con prudencia y dentro del marco del modelo econométrico.
Figura 5
ROE observado frente a ROE estimado
Nota: Elaboración propia con base en información oficial de la SEPS, procesada en RStudio, 2025
(Autores, 2026).
Journal of Economic and Social Science Research | Vol. 06 | Num. 03 | Jul – Sep | 2026 pág. 223
Artículo Científico
El gráfico de ROE observado frente a ROE estimado muestra que el modelo aproxima
el comportamiento promedio de la rentabilidad patrimonial, aunque no reproduce
completamente las variaciones extremas. Una parte importante de las observaciones
se concentra cerca de valores moderados de ROE, mientras que los valores muy
negativos o muy positivos presentan mayor dispersión respecto de la línea de ajuste
ideal.
El R cuadrado ajustado de 0,1791 evidencia una capacidad explicativa limitada, pero
el modelo es estadísticamente significativo en conjunto. Por tanto, las variables
incorporadas aportan información relevante para explicar el ROE, aunque no agotan
todos sus determinantes. La dispersión observada confirma que el desempeño
patrimonial de las cooperativas también depende de factores administrativos,
contables, territoriales y de gestión que no se encuentran completamente capturados
en la especificación estimada.
3. Discusión
Los resultados evidencian que la relación entre tasa activa y rentabilidad no es
uniforme para todos los indicadores financieros. Para el ROA, la tasa activa no resulta
estadísticamente significativa, lo que sugiere que el rendimiento sobre activos
responde en mayor medida a la eficiencia en el uso de recursos, el deterioro de cartera
y la capacidad de gestión operativa. En cambio, para el ROE, la tasa activa muestra
una relación positiva y significativa, indicando que la rentabilidad patrimonial puede
reaccionar con mayor sensibilidad a las condiciones de intermediación crediticia.
La morosidad constituye uno de los determinantes más consistentes de la rentabilidad,
pues su relación negativa y significativa en ambos modelos confirma que el riesgo
crediticio afecta el desempeño de las cooperativas. Este resultado es relevante para
el análisis del Sector Financiero Popular y Solidario, debido a que una cartera con
mayor deterioro reduce ingresos efectivos, eleva provisiones y presiona los resultados
institucionales.
La liquidez presenta una relación positiva y significativa en los dos modelos; aunque
su magnitud es menor en comparación con la morosidad, el resultado indica que la
disponibilidad de recursos líquidos puede contribuir a sostener el desempeño
financiero. No obstante, una liquidez excesiva también podría implicar recursos no
colocados productivamente; por ello, su interpretación debe realizarse considerando
la estrategia operativa de cada cooperativa.
La alta correlación entre cartera, activos y patrimonio revela que estas variables
capturan dimensiones similares del tamaño institucional, en consecuencia, los
resultados deben interpretarse con precaución y complementarse con pruebas de
multicolinealidad. Para futuras especificaciones, se recomienda estimar modelos
alternativos que incluyan una sola variable de tamaño o que incorporen efectos fijos
por entidad, a fin de controlar características institucionales no observadas.
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Estos resultados son coherentes con la evidencia más reciente acerca del sistema
bancario de Latinoamérica, en el que los indicadores de rentabilidad están
influenciados de manera distinta por la estructura y el poder de mercado (Cabanillas
& Rodríguez, 2023), así como con las investigaciones sobre los factores internos que
determinan la rentabilidad bancaria en Ecuador (Cantos, 2022).
En consecuencia, los resultados obtenidos por tres índices nos permiten evidenciar
que el sistema bancario ecuatoriano es de tipo oligopolio, y su aplicabilidad se justifica
en la existencia de entidades que controlan las actividades de cada institución,
deduciendo el comportamiento de estas como autoridades de defensa de la
competencia.
Los análisis efectuados y las evidencias obtenidas guardan relación con los hallazgos
del estudio de Quintiliani (2020), titulado “Análisis de la concentración bancaria y
financiamiento de las pequeñas y medianas empresas para Chile, Perú y Colombia”.
En los cuatro modelos aplicados al caso peruano, relacionados con el spread y la tasa
de interés, se utilizaron como variables independientes los indicadores HHI y Lerner.
Los resultados mostraron que la morosidad fue la variable con mayor significancia,
afectando principalmente a las microempresas, seguidas de las pequeñas, grandes y,
finalmente, medianas empresas. Este comportamiento contradice el supuesto de que
un mayor tamaño empresarial se relaciona necesariamente con una menor morosidad
y tasas de interés más bajas. En este sentido, la evidencia confirma que la morosidad
constituye un factor determinante en la evolución de las tasas de interés y los spreads
del sistema financiero peruano, particularmente en el segmento de las
microempresas. Esta situación cuestiona la lógica tradicional que vincula el tamaño
empresarial con menores niveles de riesgo y costos financieros, por lo que resulta
necesario revisar y ajustar los criterios de evaluación crediticia de acuerdo con las
características de cada segmento empresarial.
De manera similar, Guallpa (2022), en la investigación denominada “Determinantes
del desempeño financiero de las cooperativas de ahorro y crédito del Ecuador”,
planteó como objetivo analizar los factores que potencialmente influyen en la
rentabilidad de las cooperativas pertenecientes a los segmentos 1, 2 y 3 durante el
periodo 2010-2020. Para ello, se emplearon datos de panel desequilibrado y se aplicó
un modelo de efectos fijos. Los resultados destacan la influencia de las dimensiones
de gobernanza sobre el desempeño financiero de las cooperativas de ahorro y crédito,
evidenciando que un sistema de gobierno institucional adecuado puede fortalecer los
procesos de otorgamiento de créditos, así como el seguimiento, control y recuperación
de la cartera, contribuyendo de esta manera al mejoramiento de los niveles de
rentabilidad.
Así mismo, investigaciones recientes sobre concentración bancaria en otras naciones
de la región confirman patrones semejantes a los aquí discutidos; por ejemplo, Castro
y Pérez (2023) encuentran una elevada concentración de la banca múltiple mexicana
durante la pandemia por COVID-19, mientras que Guachamín et al., (2022)
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demuestran que existen diferencias relevantes de eficiencia bancaria entre Ecuador,
El Salvador y Panamá para el período 2007-2021.
En relación a los expuesto se puede manifestar que el análisis confirma que el sistema
bancario ecuatoriano no presenta una concentración de mercado significativa según
varios indicadores, aunque existe una participación predominante de algunos bancos
grandes. Esto sugiere que el mercado funciona bajo un esquema oligopólico, con
entidades reguladoras que supervisan y promueven la competencia entre las
instituciones financieras.
4. Conclusiones
El análisis econométrico permite concluir que la tasa activa no presenta una relación
estadísticamente significativa con el ROA de las cooperativas analizadas. Por tanto,
el rendimiento sobre activos no parece responder directamente a las variaciones de
la tasa activa, sino a factores internos vinculados con el uso eficiente de recursos, la
calidad de cartera y la gestión del riesgo.
En el caso del ROE, la tasa activa mantiene una relación positiva y significativa. Este
hallazgo sugiere que la rentabilidad patrimonial de las cooperativas puede
beneficiarse de mayores tasas activas, siempre que las entidades mantengan
adecuados niveles de gestión crediticia y control de morosidad. La interpretación
económica del resultado debe realizarse con cautela, debido a la dispersión de los
datos y la presencia de valores extremos.
La morosidad se confirma como una variable crítica para explicar la rentabilidad. Su
efecto negativo y significativo en ambos modelos evidencia que el deterioro de la
cartera tiene implicaciones directas sobre el desempeño financiero de las
cooperativas. En consecuencia, las políticas de seguimiento crediticio, provisiones,
recuperación de cartera y evaluación de riesgo son determinantes para la
sostenibilidad del sector.
En términos generales, la evidencia muestra que la rentabilidad de las cooperativas
de ahorro y crédito asociadas a la provincia de Napo no depende exclusivamente de
la tasa activa. El comportamiento financiero resulta de la interacción entre tasa de
colocación, morosidad, liquidez, tamaño institucional y condiciones propias de gestión.
Por ello, el análisis de rentabilidad debe abordarse desde una perspectiva
multivariable y no únicamente desde el comportamiento de las tasas de interés.
En base al rol primordial de la morosidad concuerda con lo que se reportó para las
cooperativas ecuatorianas de ahorro y crédito en el transcurso de la pandemia por
COVID19 (Almeida-Blacio et al., 2026; Castro & Valencia, 2022) y con un análisis
comparativo de las cooperativas más importantes del país usando el método CAMEL
(Guamán, 2022).
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Los estados financieros de las cooperativas de ahorro y crédito analizadas reflejan
información institucional agregada, por lo que no siempre es posible aislar
exclusivamente el desempeño financiero correspondiente a la provincia de Napo. En
consecuencia, la identificación territorial se basa en la presencia y operaciones
reportadas en la provincia, mientras que las variables financieras de balance
corresponden a la entidad en su conjunto.
La posible multicolinealidad entre variables de tamaño financiero, especialmente entre
cartera, activos y patrimonio, son variables se encuentran estrechamente
relacionadas, se recomienda realizar pruebas complementarias y estimar modelos
alternativos con especificaciones parsimoniosas. También se sugiere ampliar el
análisis a modelos de datos de panel con efectos fijos o aleatorios cuando se disponga
de una serie temporal suficientemente amplia.
La rentabilidad institucional refleja la capacidad de una entidad financiera para generar
resultados a partir de sus activos y patrimonio. En términos contables y financieros, el
ROA permite valorar la eficiencia en el uso de los activos, mientras que el ROE mide
el rendimiento generado sobre el patrimonio. Por su parte, la tasa activa representa
una variable central de la intermediación financiera, debido a que incide en los
ingresos derivados de la colocación crediticia. Sin embargo, su efecto sobre la
rentabilidad no es automático, ya que puede estar condicionado por la morosidad, la
liquidez, el tamaño institucional y la composición de la cartera.
El objetivo de este apartado es determinar la relación existente entre la tasa activa y
los indicadores de rentabilidad de las cooperativas de ahorro y crédito asociadas a la
provincia de Napo, mediante la aplicación de modelos econométricos. El análisis se
concentra en los indicadores ROA y ROE, dado que son medidas de rentabilidad
disponibles y comparables en la base trabajada. El ROI no se incorpora como variable
dependiente por no contar con una medición oficial homogénea dentro de la
información procesada.
Para futuras investigaciones, se recomienda incorporar variables adicionales como
eficiencia operativa, gastos administrativos, provisiones, captaciones, cobertura de
cartera y segmentación por tipo de crédito. Estas variables permitirían explicar con
mayor precisión las diferencias de rentabilidad entre cooperativas y mejorar la
capacidad predictiva de los modelos.
CONFLICTO DE INTERESES
“Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses”.
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