Incertidumbre en la cartera vencida de Banorte en tarjetas de crédito y su efecto en el salario mínimo

Abstract

Uno de los sectores más afectados durante la pandemia fue el bancario, en particular, en los niveles de cartera vencida de las tarjetas de crédito. La intención de este trabajo es calcular la probabilidad con la cual podemos llegar a niveles de cartera vencida, adicional con base en la información de la CNBV se aplica una distribución gamma para detectar los niveles en el índice de cartera vencida en las tarjetas de crédito. Partiendo de dicha distribución los resultados muestran que con una probabilidad del 11%, el índice de cartera vencida regresaría a los niveles promedio que tenía antes de la pandemia, es decir un 6.3% que representan $2,593mdp de cartera vencida. Aunque, esta probabilidad aún es baja, conforme la colocación de créditos aumente y los créditos reestructurados disminuyan, esta probabilidad incrementará. Si bien este análisis puede servir como punto de partida para pronosticar el índice de cartera vencida, faltó considerar normas y políticas en los modelos de originación para tarjeta de crédito, estrategias de crecimiento en el sector bancario, entre otras, lo que podría llevar a una probabilidad precisa conforme el portafolio de tarjeta de crédito comience a madurar en épocas de no pandemia. Por otro lado, involucrando los salarios mínimos puede ser una buena estrategia para predecir o controlar el ICV, que si bien, el coeficiente de determinación no es cercano a 1, con base en el análisis desarrollado observamos que a mayor salario mínimo el ICV es menor.

One of the most affected sectors during the pandemic was banking, specifically, the levels of overdue credit card portfolios. The objective of this study is to calculate the probability of overdue levels on a credit card portfolio. In addition, based on CNBV's information, a gamma distribution is fitted to estimate the overdue percentages. The results show that with a probability of 11%, the overdue portfolio percentage might return to its average levels before the pandemic, that is, 6.3% which is equivalent to 2,593 million Mexican pesos. Although the likelihood is small, as the acquisition of credits grows and the number of restructured credits decreases, this probability will increase. This analysis is a starting point for forecasting the overdue portfolio percentage; however, we do not consider some factors such as the regulatory framework, internal policies in credit models, and growth strategies in the banking sector. All these factors could lead to a more precise probability as the credit card portfolio begins to mature in times of non-pandemic. On the other hand, involving minimum wages could be an adequate strategy to predict or control the overdue portfolio; though its coefficient of determination is not close to 1, the analysis developed shows that the higher the minimum wage is, the overdue portfolio decreases.