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EL DESEMPEÑO FINANCIERO: UN ENFOQUE ECONOMÉTRICO DEL SECTOR
COOPERATIVISTA ECUATORIANO
FINANCIAL PERFORMANCE: AN ECONOMETRIC APPROACH TO THE
ECUADORIAN COOPERATIVE SECTOR
Jhonatan Guillermo Unuzungo Villa
1
Universidad Nacional de Loja
1
Jhonatan.unuzungo@unl.edu.ec
1
Jhonatan Guillermo Unuzungo Villa
1
https://orcid.org/0000-0002-1597-0048
Fecha de Recepción: 12-may-2023 Fecha de aceptación: 30-may-2023
Código Clasificación: C01, C51, G11, G31, P13
RESUMEN
El desempeño financiero es uno de los desafíos más codiciados por los gerentes. El rendimiento de las
empresas son fiel reflejo de su accionar y de las decisiones que se han tomado. La finalidad del presente
estudio es medir el desempeño financiero de las cooperativas de ahorro y crédito del Ecuador. La
investigación fue de tipo cuantitativo, correlacional, no experimental con predominio del método inductivo.
La data se extrajo de la Asociación de Bancos del Ecuador con periodicidad mensual, recopilándose un
total de 588 observaciones. Los principales hallazgos sugieren que los modelos son capaces de explicar un
85,87% de la variabilidad de la rentabilidad sobre el patrimonio y de 87,24% para la rentabilidad sobre los
activos. En consecuencia, se recomienda usar los modelos como herramientas de gestión para fundamentar
la toma de decisiones de las cooperativas a través del monitoreo constante de los indicadores estudiados.
PALABRAS CLAVES: Cooperativas de ahorro y crédito, Índices financieros; Econometría; Regresión
lineal; Rendimiento.
ABSTRACT
Financial performance is one of the most coveted challenges for managers. The performance of companies
is a true reflection of their actions and the decisions that have been made. The purpose of this study is to
measure the financial performance of credit unions in Ecuador. The research was quantitative, correlational,
non-experimental with a predominance of the inductive method. The data was extracted from the
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Association of Banks of Ecuador on a monthly basis, collecting a total of 588 observations. The main
findings suggest that the models are able to explain 85.87% of the variability of the return on equity and
87.24% for the return on assets. Consequently, it is recommended to use the models as management tools
to support cooperatives' decision making through constant monitoring of the indicators studied.
KEY WORDS: Credit unions; Econometrics; Financial ratios; Linear regression; Performance.
INTRODUCCIÓN
Una economía cambiante requiere que la sociedad evolucione y se adapte a sus nuevos
requerimientos y facetas, es así que Álvarez-Paccha, Ochoa-Herrera y Vallejo-Ramirez (2022), sugieren
que conocer a detalle los aspectos económicos financieros acarrea a una buena administración de los
recursos de una entidad. Esto se traduce en un mejor desempeño financiero que según Díaz, Maestre y Díaz
(2022), bien puede expresarse en términos de su rentabilidad. El análisis de la rentabilidad sobre el
patrimonio (ROE) y rentabilidad sobre los activos (ROA) resulta un punto clave que, estudiando la
productividad financiera, fundamenta la toma de decisiones para un manejo eficiente de las entidades
(León-Bermeo y Murillo-Párraga, 2021, p. 248).
Las cooperativas de ahorro y crédito (COACs) “son organizaciones formadas por personas
naturales o jurídicas que se unen voluntariamente con el objeto de realizar actividades de intermediación
financiera y de responsabilidad social con sus socios y, previa autorización de la Superintendencia, con
clientes o terceros” (Ley Orgánica de Economía Popular y Solidaria, 2011, art. 81). Las COACs al ser
entidades apegadas a principios como la equidad, responsabilidad social que pone al individuo como objeto
por encima del capital, son entidades que realizan actividades financieras sin ánimos de lucro. Para
Bombón-Orellana y Pacheco-Rodríquez (2021), “el cooperativismo nace con la finalidad de satisfacer las
necesidades y cooperación mutua” (p. 9).
La crisis vivida durante el 2020, sin duda tuvo efectos en el sistema financiero nacional e
internacional que aún se sienten sus séquelas en la economía. El desempeño financiero del sector financiero,
estuvo fuertemente marcado, pues para Enríquez Noble (2021), el PIB de Ecuador disminuyó en 0,9% lo
que incidió en la rentabilidad del sistema financiero que se situó en 0,47%, aunque hubo mejor solidez,
inclusive las utilidades en general cayeron en 59,2% (p. 25).
Por otra parte, “la incertidumbre causada por la pandemia del covid-19 …ocasionó volatilidad
inédita en el sistema financiero” (Noboa-García, Verdugo-Morales, Oñate-Paredes y Souza-Lima, 2022, p.
54). Los efectos de la pandemia inciden en la gestión empresarial de las entidades y cooperativas. Evaluar
el desempeño financiero es esencial para conocer los rendimientos y evaluar la gestión de las cooperativas.
Los indicadores financieros al mostrar la situación de la cooperativa permiten tomar decisiones sustentadas,
por ende, es necesario conocerlos y estudiarlos para que la administración centre esfuerzos en
monitorearlos.
Un buen desempeño financiero de las cooperativas de ahorro y crédito permite deducir que los
gerentes administran los recursos de manera eficiente, lo que se puede medir con el ROE o ROA como
medida de la eficiencia de los negocios (Luque González y Peñaherrera Melo, 2021). Pero el desempeño
va más allá de solo rentabilidad, por ejemplo, Yaguache-Maza y Hennings-Otoya (2021), en su estudio
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sobre gestión financiera de las cooperativas de ahorro y crédito del Ecuador, evidenciaron que también es
un factor de competitividad.
La gestión financiera es esencial dado que las entidades fijan su rumbo a través de un horizonte de
tiempo predeterminado, a la vez que se controla y se supervisa el flujo de los recursos financieros, por ello,
la gestión financiera es importante para que las empresas logren alcanzar un buen desempeño financiero
(Duque, Córdova, González y Aguirre, 2020). En tal sentido, en el ámbito de la gestión financiera, es
necesario que se adopten nuevos principios y técnicas de gestión (Aranda-Quispe, Canaza-Ordoñez y
Paredes-Monzoy, 2020), que permitan dirigir de manera adecuada a las empresas, apoyándose de la
información económica financiera que se produce con su diario accionar.
Huacchillo-Pardo (2020), concuerda que “las herramientas financieras… los indicadores
financieros … y en general la gestión financiera, incide en la toma de decisiones financieras” (p. 361). En
este caso, la modelación econométrica resulta ser una herramienta que, mediante evidencia científica, ayuda
a la toma de decisiones fundamentada en las variables que la definen. Para Guachamin, Llumiquinga y
Pérez (2022), “las técnicas econométricas son herramientas donde se puede evaluar factores financieros,
macroeconómicos y de gobernanza para establecer estrategias, generar medios de control y tomar
decisiones acertadas” (p. 145).
Por ello, el objetivo del presente estudio es medir el desempeño financiero de las cooperativas de
ahorro y crédito del Ecuador, periodo 2016-2022, desde un enfoque econométrico, donde se pretende
explicar el ROE y ROA del sector cooperativista a través de los indicadores de morosidad, liquidez, calidad
de activos, apalancamiento y solvencia. Esto responde en gran medida a la necesidad de generar modelos
de regresión capaces no solo de sustentar la toma de decisiones, sino también de permitir pronósticos del
desempeño financiero a través de la teoría econométrica.
Bajo estas premisas, la importancia de la presente investigación, es contribuir a la comunidad
científica y a los gerentes, con modelos de regresión lineal como herramientas de gestión y administración
de las cooperativas de ahorro y crédito, para que centren esfuerzos y recursos en el análisis de los índices
financieros que mayor contribuyen al aumento del desempeño como lo proponen Guallpa y Urbina-Poveda
(2021), puesto que los índices capturan datos del medio y los expresan en términos cuantitativos, lo que
facilita su tratamiento, análisis y comprensión.
Evidencias empíricas
El desempeño financiero, medido a través de indicadores, permite generar modelos cuya
interrelación explica variabilidades de la rentabilidad. En este contexto, evidencias empíricas, han aportado
grandes avances en materia de econometría financiera aplicada al sector financiero. Un ejemplo de esto, es
la investigación de Calahorrano, Chacón y Tulcanaza-Prieto (2021), quienes evaluaron la rentabilidad de
bancos grandes y medianos del Ecuador con modelo de regresión múltiple, donde los índices de morosidad
y liquidez con relación inversa, y la calidad de activos y apalancamiento con relación directa, resultaron ser
razones financieras explicativas del ROA y ROE con significancia estadística de 1,00%. (p. 235).
La investigación de Lovato (2022), centrado en las determinantes de la rentabilidad del sistema
financiero ecuatoriano; categorizado para bancos, cooperativas y mutualistas, mediante regresión lineal
múltiple, permite deducir que de entre otras variables de análisis; con respecto al ROE, el apalancamiento
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y la morosidad tienen relación inversa, sin embargo, el ROA pese de presentar la misma relación, la
morosidad resulta ser significativa; mientras que, para el apalancamiento no existe evidencia estadística
que demuestre relación (pp. 86-87).
Horobet, Radulescu, Belascu y Dita (2021), hallaron evidencias de que la morosidad incide
negativamente en la rentabilidad bancaria de los países de Europa Central y Oriental, resultados que se
asemejan a los determinados por Jreisat y Bawazir (2021), en los bancos de la región Medio Oriente y Norte
de África. Entonces, es evidente que la reciprocidad entre las variables sugiere que cuanto más bajos sean
los índices de morosidad mayores será la rentabilidad alcanzada por las entidades financieras o viceversa.
Administrar eficientemente los niveles de morosidad, no solo permitiría maximizar la rentabilidad, sino
que también es una medida de protección de los recursos financieros.
En este mismo orden, se determinó que el apalancamiento es uno de los indicadores más
estudiados, dado que para algunos autores como Aldás (2019), Calahorrano et al. (2021) y Nigussie (2021),
la relación del apalancamiento con respecto a la rentabilidad es positiva, es decir, a mayor apalancamiento
mayor rentabilidad, sin embargo, Lovato (2022), converge en que la relación es inversa, lo que se infiere
que mayores índices de apalancamiento, reducen la rentabilidad de las cooperativas.
Por su parte, Curtis, Antwi y Kofi (2013), durante una investigación a los bancos en Ghana,
determinaron que la rentabilidad tiene relación débil positiva con la liquidez, mientras que Abbas, Iqbal y
Aziz (2019), en su investigación sobre el capital bancario, liquidez bancaria y riesgo de crédito, concluyeron
que la liquidez presenta relación inversa con la rentabilidad de los bancos estadunidenses, pero positiva en
los bancos de Asia. No obstante, Dewi y Abundatu (2021), determinaron que la liquidez incide
negativamente en la rentabilidad de las cooperativas de ahorro y crédito de Klungkung Regency, Indonesia,
lo que también se alinea a lo evidenciado por Al-Harbi (2020), en los bancos Islámicos.
La solvencia se define como “la capacidad de hacer frente a sus obligaciones en posibles supuestos
de exigibilidad, aportando su patrimonio para tal fin, es decir, que el patrimonio sea capaz de cubrir las
deudas de la entidad cuando así se requiera” (Carillo y Gómez, 2019, p. 57), por ende, actúa como
mecanismo de defensa de las entidades financieras para suplir demanda de fondos de larga duración, es
decir, cubrirlos hasta el punto de usar su patrimonio. Su incidencia con la rentabilidad está directamente
relacionada (Marinkovic, 2011, p. 92).
Por otra parte, el estudio de la solvencia y rentabilidad del sector bancario en Venezuela de Alastre
(2014), determina que no hay correlación positiva entre las variables de estudio, al mismo tiempo, sugiere
que dicha relación podría explicarse por el nivel de desarrollo de la banca local o por el valor económico
agregado negativo para el sector (p. 7). Desde un panorama extremo Dahiyat (2016) y Peláez y Villacís
(2022), hallaron que el indicador de solvencia no es estadísticamente significativo para explicar el
desempeño financiero medido por el ROE, mientras que para Dewi y Abundatu (2021), este indicador es
estadísticamente significativo para explicar la rentabilidad, pero con relación inversa.
METODOLOGÍA
La presente investigación fue cuantitativa y correlacional basado en la teoría de la regresión lineal
múltiple y en la metodología econométrica propuesta por Iglesias y Fernández (2022). La población, objeto
de estudio, estuvo comprendida por las cooperativas de ahorro y crédito del Ecuador. Tuvo un marco
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temporal de estudio de 7 años comprendidos desde enero 2016 a diciembre 2022. La base de datos se
estructuró con información que reposa en la Asociación de Bancos del Ecuador (ASOBANCA), con un
total de 588 observaciones con periodicidad mensual, por ende, la investigación fue de tipo no experimental.
Asimismo, predominantemente se empleó el método inductivo para la interpretación y análisis de los
diferentes datos que se fueron extrayendo.
La data recolectada se introdujo en el software estadístico Gretl. Primero se estudió los principales
estadísticos de las variables seleccionadas, seguidamente, se interpretó la matriz de correlación de Pearson
tomando el índice de 0,80 propuesto Kennedy (2003) citado en Uverlan (2015), como base para dictaminar
la existencia de correlación alta (entre las variables independientes), y con ello, deducir la existencia de
multicolinealidad de las variables regresoras.
Para efectos del presente estudio, se considera los indicadores de rentabilidad sobre los activos
(ROA) y rentabilidad sobre el patrimonio (ROE) como variables independientes que miden el desempeño
financiero, tal y como lo sustentan (Calahorrano et al., 2021; Guallpa y Urbina-Poveda, 2021; Jara,
Sánchez, Bucaram y García, 2018; y Jara, Arias y Rodríguez, 2011) mientras que la morosidad, liquidez,
calidad de activos, apalancamiento y solvencia fueron las variables regresoras según se muestra en la Tabla
1. Finalmente, se hizo el análisis de la varianza de los modelos (ANOVA). En la presente investigación la
interpretación de la significancia estadística de las variables para con los modelos fue a través del p-value
con 5,00% de significancia.
Modelo de regresión lineal múltiple
�
�
�
�
�
�
�
=
0
+
1
1
+
2
2
+
3
_
3
+
4
4
+
5
5
+
(1)
Donde;
�
�
�
�
�
�
�
: Es la variable dependiente, ROE o ROA.
0
: Representa la constante de la regresión lineal.
1…5
: Son los coeficientes de regresión de las variables independientes.
: Representa al error estocástico
Definición de las variables seleccionadas
Tabla 1. Variables seleccionadas
Variables
Nombre
Etiqueta
Dependientes
Rendimiento sobre los activos
Rendimiento sobre el patrimonio
Independientes
Morosidad
Liquidez
Calidad de activos
_
Apalancamiento
Solvencia
Sol
Nota: la Tabla 1, simplifica las variables seleccionadas para el presente estudio.
RESULTADOS
La medición del desempeño financiero con base en la rentabilidad, ha permitido destacar que los
indicadores financieros de liquidez, morosidad, calidad de activos, apalancamiento y solvencia en su
conjunto aportan a explicar la variabilidad del ROE o ROA de las cooperativas de ahorro y crédito del
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Ecuador, inclusive se determinó una alta bondad de ajuste de las variables. En ese sentido, a lo largo de la
presente sección, se presentan los resultados más destacables que se determinaron.
Tabla 2. Estadísticos principales de las variables de estudio
Variable
Media
Mediana
D. T.
Mín.
Máx.
Roe
0,0727
0,0683
0,0253
0,0350
0,1290
Roa
0,0104
0,0103
0,0039
0,0043
0,0188
Mor
0,0501
0,0448
0,0135
0,0350
0,0866
Apal
0,1390
0,1410
0,0094
0,1210
0,1560
Liq
0,2540
0,2530
0,0319
0,1910
0,3040
Sol
0,1790
0,1780
0,0097
0,1600
0,2010
Cal_Act
1,1300
1,1300
0,0158
1,0900
1,1500
Nota: la Tabla 2, se obtuvo del procesamiento de las variables en Gretl.
El análisis de los principales datos estadísticos presentados en la Tabla 2, permitió destacar a
breves rasgos que las cooperativas de ahorro y crédito del Ecuador, durante el periodo de estudio, tuvieron
en promedio 7,27% de ROE y 1,04% de ROA, asimismo, se divisa que la morosidad se mantuvo
aproximadamente en un 5,00%. Con base a la desviación típica, se denota que la liquidez y la rentabilidad
sobre el patrimonio presentan los datos más dispersos con respecto a la media con 0,0039 y 0,0253
respectivamente, mientras que el ROA con 0,0039 y el apalancamiento con 0,0094 tuvieron menor
dispersión. Otro dato que sobresale es que la media y mediana del indicador de calidad de activo convergen
en el mismo punto de 1,13; lo que demuestra que los datos por encima y por debajo de la media están
perfectamente distribuidos.
Tabla 3. Matriz de correlación de Pearson
Mor
Apal
Liq
Cal_Act
Sol
1,0000
0,5366 0,1984 0,0299
0,7315
Mor
1,0000 -0,2280 0,6731
0,7203
Apal
1,0000 -0,5527
0,3542
Liq
1,0000
0,3552
Cal_Act
1,0000
Sol
Nota: la Tabla 3, se obtuvo del procesamiento de las variables en Gretl.
La matriz de correlación de Pearson, presentada en la Tabla 3, permitió evaluar la correlación
existente y determinar posibles casos de multicolinealidad entras las variables dependientes, en tal sentido,
se ha evidenciado que no existe correlación alta entre las diferentes variables, sin embargo, a modo de
interpretación, se denota que la morosidad con respecto a la calidad de activos y solvencia presentan la
correlación más baja y alta respectivamente. Con el análisis de la matriz de correlación se converge en que
las variables regresoras carecen del problema de multicolinealidad dado que los coeficientes de correlación
no superan al 0,80 propuesto por Kennedy (2003) como se citó en Uverlan (2015).
Tabla 4. Modelos de regresión estimados
Rendimiento sobre los
activos (ROA)
Rendimiento sobre el
patrimonio (ROE)
Coeficiente
Valor p
Coeficiente
Valor p
Const - 0,1009 <0,0001 *** -0,6845 <0,0001 ***
Mor
- 0,0435
0,0626 *
-0,3400
0,0345 **
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Liq -0,0962 <0,0001 *** -0,6272 <0,0001 ***
Apal -0,1206 0,0011 *** -1,0237 <0,0001 ***
Cal_Act 0,0968 <0,0001 *** 0,7044 <0,0001 ***
Sol 0,2534 <0,0001 *** 1,5683 <0,0001 ***
R-
cuadrado
R-cuadrado
corregido
R-
cuadrado
R-cuadrado
corregido
88,01 % 87,24 % 86,72 % 85,87 %
Nota: la Tabla 4, se obtuvo del procesamiento de las variables en Gretl.
En la Tabla 4, se presenta los modelos de regresión estimados, donde, se evidencia que la constante
de regresión, la morosidad, el apalancamiento y la liquidez; todas con relación inversa, y la calidad de
activos y solvencia; con relación directa, son variables explicativas de la variabilidad del ROE con al menos
el 5,00% de significancia. Situación semejante sucede con la regresión de variable dependiente ROA, solo
que en este caso no se halló evidencia estadística de al menos 5,00% para la variable morosidad, de ahí, las
demás variables muestran alto nivel de significancia, además, las relaciones con respecto a la variable
dependiente son las mismas a las determinadas con el ROE.
La interpretación de los signos que acompañan a los coeficientes, sugiere que para una mayor
rentabilidad tanto ROE como ROA, los índices de morosidad, apalancamiento y liquidez deberían bajar, es
decir, la recuperación de cartera debe ser eficiente a fin de que los capitales prestados se retribuyan en
tiempo y forma pactada para que puedan ser recolados, por su parte, con la liquidez se espera que los
recursos que son captados con costo sean productivos y dejen de ser solo efectivo, de ahí que a menor
liquidez mayor rentabilidad. Para efectos de interpretación del apalancamiento, se concluye que la relación
inversa considera que a medida que la entidad tiene mayor nivel de apalancamiento, mayores serán los
costos financieros lo que disminuye la rentabilidad.
Por el contrario, una excelente calidad de activos incide significativamente en la actividad
comercial, dado que se evidenciaría capacidad de las entidades para administrar sus activos, al igual que,
buenos índices de solvencia generan confianza en los socios para con las cooperativas, al reflejar la
disponibilidad de recursos financieros para enfrentar la demanda de los socios, lo que permitiría que la
entidad maximice su rentabilidad. El coeficiente de correlación ajustado muestra que para el ROE las
variables regresoras explican el 85,87% de su variabilidad mientras que para el ROA dicha explicación
asciende al 87,24%, es así que, las variables muestran mayor ajuste en la modelación con variable
dependiente ROA que con el ROE, dado que el poder de explicación es mayor en 1,37%.
Tabla 5. Análisis de varianza para los modelos de regresión (ANOVA)
Modelo
Suma de
cuadrados
gl
Media
cuadrática
F p-value
ROE
Regresión
0,046
5
0,009
101,880
0,000
Residuo
0,007
78
0,000
Total
0,053
83
ROA
Regresión
0,001
5
0,000
114,549
0,000
Residuo
0,000
78
0,000
Total
0,001
83
Nota: la Tabla 5, se obtuvo del procesamiento de las variables en Gretl.
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El análisis de la varianza presentado en la Tabla 5, permite deducir que las variables
independientes son capaces de predecir los modelos de regresión tanto para el ROE como ROA de variable
dependiente. La toma de decisión se sustenta con el p-value menor al nivel de significancia inferior de
5,00%. En este contexto, es evidente que los modelos albergan veracidad científica, para ser herramientas
para la toma de decisiones apoyada de la morosidad, liquidez, calidad de activos, apalancamiento y
solvencia como aspectos económicos financieros de las cooperativas de ahorro y crédito.
DISCUSIÓN
Los resultados determinados convergen en que los modelos de regresión lineal tienen alto poder
explicativo, evidenciado con el coeficiente de determinación, que resultan superior a lo evidenciado por
Calahorrano et al. (2021). Cabe mencionar que, para el contraste se considera el coeficiente de
determinación ajustado con el fin de mitigar el ingreso de una variable en los modelos estructurados en el
presente estudio con respecto a los contrastados. En este sentido, se deduce que los modelos tienen alto
poder de explicación, por lo que pueden ser herramientas para el control y toma de decisiones (Guachamin
et al., 2022, p 145).
La morosidad ha demostrado que tiene incidencia inversa respecto a la rentabilidad, ya sea medido
a través del ROE como del ROA, es decir, a medida que la morosidad se incrementa, la rentabilidad tiende
a decrecer, aunque, solo fue significante para explicar al ROE. Evidencias similares a los de Calahorrano
et al. (2021), Horobet et al. (2021), Lovato (2022), Jreisat y Bawazir (2021) y Peláez y Villacís (2022),
aunque para estos autores, la morosidad si presenta significancia estadística para explicar al ROE y ROA.
La liquidez, un punto clave para las entidades financieras, sobre todo porque es la responsable de
cubrir la demanda de fondos de los usuarios o socios; no mantiene buena relación con la rentabilidad dado
que, si con altos niveles de liquidez, la rentabilidad es menor, esto es, porque se tienen fondos líquidos que
no están invertidos o colocados en crédito para que generen réditos. Relación que se ha determinado en el
presente estudio y resulta similares a los de Al-Harbi (2020), Calahorrano et al. (2021) y Dewi y Abundatu
(2021), a la vez que permite rechazar los hallazgos de una relación positiva débil de Curtis et al. (2013), y
se refuerza lo hallado por Jara et al. (2018). Asimismo, los hallazgos se alinean al comportamiento de los
bancos estadounidenses y se opone a lo sucedido en Asia, según lo evidenciado por Abbas et al. (2019).
El apalancamiento que mide el grado del uso de la deuda como fuente de recursos para invertirlos
y generar rendimientos, resulta controversial, esto es, porque para Aldás (2019), Calahorrano et al. (2021),
Niguissie (2021) y Jara et al. (2018), el indicador tiene relación directa con la rentabilidad, esto es cuando
los bancos tienen mayor grado de apalancamiento mayor será la rentabilidad, no obstante en la presente
investigación se determinó que la relación es inversa como lo evidenciado por Lovato (2022), en este caso,
se asume que a mayor apalancamiento menor rentabilidad, lo que podría asociarse al gasto que genera la
captación de fondos que generalmente son mejor pagados en el sector cooperativo.
La calidad de activos es un indicador que muestra relación positiva con la rentabilidad, en este
estudio, al igual que el de Calahorrano et al. (2021), con significancia de hasta 1,00% para ambos modelos.
Finalmente, en el caso de la solvencia la relación evidenciada fue directa, lo que siguiere que a medida que
se incrementa, la rentabilidad también lo hace, lo que concuerda con Alastre (2014) y Marinkovic (2011),
se contradice significativamente a lo determinado por Dewi y Abundatu (2021) y Dahiyat (2016), mientras
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que refuta a Peláez y Villacís (2022), quienes determinaron relación inversa, aunque sin significancia
estadística.
CONCLUSIONES
La gestión financiera es un pilar fundamental que permite a corto y largo plazo a los
administradores manejar eficientemente los recursos financieros, con el fin de aprovechar oportunidades
de inversión y financiamiento de tal manera, que la rentabilidad se maximice sin afectar a los socios. La
modelación econométrica como herramienta de gestión es útil a la hora de tomar decisiones afianzados en
datos cuantitativos. Los indicadores financieros de morosidad, liquidez, calidad de activos, apalancamiento
y solvencia demostraron ser variables explicativas de la rentabilidad de las cooperativas de ahorro y crédito,
por lo que, un monitoreo constante y eficiente de los índices ayudaría a que la rentabilidad se incremente.
Entender el comportamiento y accionar de las entidades financieras resulta importante para que se
logre una toma de decisiones acertada. La captura del entorno empresarial, a través de los indicadores
financieros, permite evaluar diversos aspectos de las organizaciones, como, por ejemplo: la calidad de los
activos, la morosidad, liquidez, apalancamiento y solvencia. En la vida real, las interrelaciones de estos
indicadores son difíciles de determinar, no obstante, la modelación econométrica permite evidenciarlas y
estudiarlas hasta el punto de conocer cómo están relacionadas con la rentabilidad y qué se puede hacer
desde la administración para que se incremente la productividad.
Las diversas evidencias, así como los resultados determinados, permiten generar regresiones
capaces de explicar la rentabilidad. Las cooperativas de ahorro y crédito, al realizar intermediación y usar
fondo de sus socios, deben ser capaces de preservar su prestigio y posicionamiento de mercado, dado que
los diversos riesgos están latentes, y el futuro es incierto. Manejar la información económica financiera, a
fin de transformarlas en sustento para la toma de decisiones, resulta crucial en un mundo cada vez más
cambiante, donde los diferentes participantes de mercado están más informados y la crisis financiera de
hace dos décadas aún perduran en la memoria de muchos ecuatorianos.
Por último, un correcto uso de los modelos de regresión como herramientas financieras, por parte
de los gerentes de las cooperativas de ahorro y crédito, permite sustentar la toma decisiones con información
propias del sector financiero, basados en la teoría econométrica. Experiencias pasadas incitan para que, hoy
en día, las cooperativas sean más asertivas en sus acciones, dado que no solo deben ser competitivas, sino
también sostenibles financieramente, para mantenerse en el mercado.
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