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El crédito al comercio creció en casi 4.400 millones de euros en el último año
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El crédito al comercio creció en casi 4.400 millones de euros en el último año

martes 04 de septiembre de 2018, 17:49h
La cartera de crédito a empresas pertenecientes al sector del comercio y las reparaciones ascendió a 75.000 millones de euros al cierre de 2017.
La cartera de créditos a empresas del sector Comercio y Reparaciones ha crecido un 6,2% en el último ejercicio, así se extrae del informe “Evolución del crédito a actividades productivas en España por sectores de actividad”, publicado por la consultora especialista en gestión del riesgo de crédito, AIS Group.

Así el total de la cartera pasó de 70.600 millones de euros en 2016 a algo más de 75.000 millones a finales de 2017. Se trata del mayor crecimiento de entre todos los subsectores empresariales del sector Servicios, tanto a nivel porcentual como en total de euros.

El crédito al comercio representa un 13% del total del crédito a empresas, que en el último ejercicio era aproximadamente de 590.000 millones de euros.

Pese a llevar tres años con una tasa de variación en positivo, el crecimiento de los años anteriores era apenas de unas décimas. 2017 es el primero con un ascenso verdaderamente destacable.

De hecho, el total del crédito a este sector todavía no ha alcanzado los niveles previos a la crisis, cuando se superaban los 85.000 millones de euros. Si consideramos la evolución en la última década, el balance es negativo, pues desde 2007, la cartera de crédito al comercio ha descendido un 9%.

Aun así, el Comercio es el sector que antes ha mostrado indicios de mejora. Su tasa de variación muestra un ligero crecimiento desde 2015. Sin embargo, salvo a Agricultura –que también comenzó su remontada en 2015-, el crédito a otras actividades productivas, no ha registrado crecimientos positivos hasta 2017. Es el caso de Transportes y Hostelería.

Gráfico 1 Tasa de variación del crédito a empresas por sectores de actividad (2017). Fuente: Elaboración propia en base a datos del Banco de España

En cuanto a la tasa de morosidad, la cartera de créditos a empresas del sector Comercio y Reparaciones todavía presentaba cifras ligeramente superiores al 10% en el último año (10,2%). No obstante, la trayectoria de este indicador es descendente desde que en diciembre de 2014 alcanzara el máximo del 15,3%.

Total crédito a

empresas del sector Comercio y Reparaciones

Tasa de Variación

Tasa de Mora

dic-07

82.396.885

16,2%

1,3%

dic-08

87.830.769

6,6%

2,8%

dic-09

81.104.872

-7,7%

5,2%

dic-10

80.202.892

-1,1%

5,8%

dic-11

79.575.599

-0,8%

7,2%

dic-12

76.455.908

-3,9%

10,8%

dic-13

71.928.286

-5,9%

15,1%

dic-14

70.416.294

-2,1%

15,3%

dic-15

70.435.029

0,0%

12,6%

dic-16

70.623.010

0,3%

11,2%

dic-17

75.017.923

6,2%

10,2%

La importancia de los datos en la gestión del riesgo de crédito

José Manuel Aguirre, economista y director comercial de AIS Group, afirma que “la evolución de la macroeconomía es el principal driver de la mejora o empeoramiento de la calidad del riesgo de las carteras de las entidades financieras. En el momento actual, normativas como IFRS9 provocan que las entidades estén muy preocupadas por la calidad de sus carteras, en función de los requerimientos de capital, por lo que las herramientas de seguimiento cobran una gran relevancia. Anticiparse lo máximo posible a potenciales situaciones de deterioro que acaben impactando en su nivel de provisiones y capital es una prioridad. Cuanto antes se pueda prever un empeoramiento de la situación de los deudores, más tiempo habrá para poder adoptar medidas de mitigación del riesgo asumido.

También es crítico poder simular una diversidad de escenarios macroeconómicos para predecir la evolución de las carteras en cada uno de ellos. Esto es lo que llamamos stress testing.”

Por otro lado, comenta Aguirre, ahora vivimos un momento de auge en la aplicación de nuevas técnicas de modelización en la gestión del riesgo. “Las entidades están implementando la inteligencia artificial y en particular las técnicas de machine learning en sus modelos de gestión del riesgo de crédito pues de este modo, su nivel de predicción es hasta un 50% más elevado, multiplicando así la eficacia y la eficiencia de la capacidad predictiva de los modelos. Y ese debe ser el camino a seguir para llevar a cabo un mejor control del riesgo, tanto en las operaciones con particulares como con empresas.”

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