Indicadores de eficiencia relativa del proceso de gestión de crédito en un banco colombiano, mediante análisis envolvente de datos (DEA)
| Autor | Sandra Paola Sánchez Gooding - Gloria Isabel Rodríguez Lozano |
| Páginas | 13-41 |
14 . . -
Resumen El presente trabajo tiene como objetivo medir
la eficiencia relativa de las unidades que participan en el
proceso de gestión de crédito de un banco colombiano, me-
diante la utilización del análisis envolvente de datos (Data
Envelopment Analysis, DEA). Mediante un doble proceso
de optimización, esta metodología de programación lineal
avanzada genera un único índice de eficiencia relativa para
cada una de las unidades estudiadas, aunque es capaz de in-
cluir múltiples recursos y múltiples salidas.
En el banco objeto de estudio, las actividades de crédito
están organizadas en cinco bancas [unidades estratégicas
de negocio que se especializan en tipos de productos y/o
mercados objetivos; establecen sus propios planes tácticos;
tienen un presupuesto específico asignado y son autónomas
en la toma de decisiones comerciales y operacionales] de
la siguiente manera: banca personal [crédito de consumo y
libre inversión a personas]; banca agropecuaria [créditos
para actividades agrícolas pecuarias, forestales, acuícolas
y pesqueras]; banca de microfinanzas [para necesidades de
familias, microempresarios y personas de bajos ingresos];
banca empresarial [satisface necesidades de empresas] y banca
oficial [dirigida en general a las empresas del sector oficial].
A su vez, cada banca está dividida en ocho zonas geográfi-
cas: Antioquia, Bogotá, Cafetera, Costa, Occidente, Orien-
te, Santanderes y Sur, por lo cual, el objeto de estudio son
cuarenta unidades. Se pretende dar respuesta a los siguien-
tes interrogantes: ¿Qué bancas y zonas geográficas del ban-
co fueron eficientes y cuáles ineficientes en lo que respecta
al proceso de gestión de crédito durante 2013? ¿Cuál es
la medida de esta ineficiencia? El modelo DEA utilizado
es Variable Returns to Scale (VRS) orientado a salidas, con
cuatro entradas y dos salidas, trabajando diferentes tipos de
unidades. Los resultados indican que las bancas con mejor
desempeño son la agropecuaria y la oficial, y las zonas geo-
gráficas más eficientes son Sur y Cafetera. Adicionalmente,
la banca más ineficiente es la personal y la zona geográfica
con el peor desempeño es la Costa.
Palabras clave Análisis envolvente de datos, DEA;
eficiencia relativa; eficiencia bancaria
Código JEL G21
Relative Efficiency Indicators
of the Credit Man agement Process in
a Colombian Ban k by Means of Data
Envelopment Analysis (DEA)
Abstract The purpose of this work is to measure the
relative efficiency of the units that take part in the credit
management process in a Colombian bank by means of the
use of Data Envelopment Analysis (DEA). Using a double
optimization process, this advanced linear programming
methodology generates a single relative efficiency index for
each one of the units being studied, although it is capable
of including multiple resources and multiple outputs.
In the bank that was used as the object of this study, cre-
dit activities are organized in five banking groups [strate-
gic business units specialized on a type of o product and/
or target markets. These units stablish their tactical plans,
have a specific assigned budget, and have autonomy for the
making of commercial and operational decisions] as fo-
llows: personal banking [consumer credit and bank loans
to individuals]; agricultural banking [credits for farming,
livestock, forestry, aquaculture, and fishing activities];
microfinance banking [for the needs of families, micro-
entrepreneurs, and low income people]; corporate banking
[meeting the needs of companies]; and official banking
[aimed, in general terms, at the companies of the official
sector]. In turn, each banking group is divided in eight geo-
graphical areas: Antioquia, Bogota, Coffee region, Coastal
region, Western region, Santander departments region, and
South region, thus yielding forty units as the object of this
study. We aim to answer the following questions: Which
banking groups and geographical areas of the bank were
efficient and which were inefficient regarding the credit
management process during 2013? What is the amount of
this inefficiency? The DEA model used includes Variable
Returns to Scale (VRS) aimed on outputs, with four inputs
and two outputs, working different types of units. Results
indicate that the banking groups with the best performan-
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