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Sandra Paola Sánchez Gooding, Gloria Isabel Rodríguez Lozano
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, mediante 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 paracada una de las unidades estudiadas, aunque es capaz de incluir 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/omercados 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 geográficas: Antioquia, Bogotá, Cafetera, Costa, Occidente, Oriente, Santanderes y Sur, por lo cual, el objeto de estudio son cuarenta unidades. Se pretende dar respuesta a los siguientes interrogantes: ¿Qué bancas y zonas geográficas del banco 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 geográficas 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.
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 doublé optimization process, this advanced linear programmingmethodology 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, credit activities are organized in five banking groups [strategic 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 follows: 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, microentrepreneurs, and low income people]; corporate banking[meeting the needs of companies]; and official banking [aimed, in general terms, at the companies of the oficial sector]. In turn, each banking group is divided in eight geographical 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 performance are the agricultural and official, and the most efficient geographical areas are the South and Coffee regions. Additionally,the most inefficient banking group is personal banking and the geographical region with the worst performance was the Coastal region.
O presente trabalho objetiva medir a eficiencia relativa das unidades envolvidas no processo de gestão de crédito de um banco colombiano, mediante utilização da análise envoltória de dados (Data Envelopment Analysis, DEA). Mediante um duplo processo de otimização, esta metodologia de programação linear avançada gera um índice único de eficiência relativa para cada uma das unidades estudadas, ainda que capaz de incluir vários recursos e varias saídas. No banco objeto de estudo, as atividades de crédito são organizadas em cinco bancas [unidades estratégicas de negócio especializadas em tipos de produto e/ou mercados-alvo; estabelecem seus próprios planos tácticos; tem orçamento específico assignado e são autónomas na tomada de decisões comerciais e operacionais] como a seguir: banca pessoal [crédito de consumo e livre investimento para pessoas]; banca agropecuária [créditos para atividades agrícolas pecuárias, florestais, aquícolas e pesqueiras]; banca de microfinanças [para necessidades de famílias, microempresários e pessoal de baixa renda]; banca empresarial [satisfaz necessidades de empresas] e banca oficial [dirigida em geral às empresas do setor oficial]. Por sua vez, cada banca está dividida em oito zonas geográficas: Antioquia, Bogotá, Cafetera, Costa, Occidente, Oriente, Santanderes e Sur, pelo qual, o objeto de estudo são quarenta unidades. Visa-se dar resposta para as seguintes questões: Quais bancas e zonas geográficas do banco foram eficientes e quais não no que diz respeito do processo de gestão de crédito durante 2013? Qual a medida de tal ineficiência? O modelo DEA utilizado foi Variable Returns to Scale (VRS) orientado a saídas, com quatro entradas e duas saídas, trabalhando diferentes tipos de unidades. Os resultados apontam que as bancas com melhor desempenho são agropecuária e oficial, e as zonas geográficas mais eficientes são Sur e Cafetera. Além disso, a banca mais ineficiente é a pessoal e a zona geográfica com o pior desempenho foi a Costa.
