Zurita - BBVA (2014) Análisis de La Concentración y Competencia en El Sector Bancario - IndConcentraciónAnexo

Documento de Trabajo, Nº 14/23
Madrid, septiembre de 2014
Análisis de la concentración y
competencia en el sector
bancario
Jaime Zurita
14/23 Documento de Trabajo
septiembre.2014
Análisis de la concentración y competencia en el sector bancario

Jaime Zurita
Septiembre de 2014
Resumen
La crisis ha fomentado la consolidación y concentración de muchos sectores financieros, alimentando el
debate sobre los efectos de una mayor concentración sobre el nivel de competencia y la estabilidad del
sistema financiero. No obstante, las conclusiones de la literatura sobre este tema no permite soportan que
exista una relación directa entre concentración y poder de mercado en los sistemas bancarios. Múltiples
estudios tratan de contrastar la existencia de esta relación en sistemas bancarios completos, o realizando
una simple distinción entre bancos grande y pequeños. Estos estudios no encuentran una relación directa
entre concentración y poder de mercado, excepto en el caso de países desarrollados y bancos muy
grandes. La conclusión principal es que la mayor o menor concentración de un mercado es una variable a
tener en cuenta a la hora de estudiar la competencia de un sistema financiero, pero hay muchas otras
variables que afectan directamente a la actividad de las entidades y el nivel de competencia de los sistemas
bancarios, entre las que hay que mencionar la herencia histórica política de cada país, la contestabilidad del
mercado, el entorno institucional y regulatorio y el ciclo económico, entre otras.
Palabras clave: concentración, competencia, consolidación, Panzar-Rosse
JEL: G21, L11, L13, L21
2 / 32 www.bbvaresearch.com
Documento de Trabajo
septiembre.2014
Resumen ejecutivo
La crisis ha potenciado la concentración bancaria
A pesar de que la presencia de entidades sistémicas representa un problema potencial, la crisis ha alentado
la consolidación y concentración de muchos sectores financieros, alimentando el debate sobre los efectos
de una mayor concentración sobre el nivel de competencia y la estabilidad del sistema financiero. El estudio
del grado de concentración y competencia en el sector bancario tiene importantes implicaciones pues los
bancos movilizan, gestionan e invierten una parte sustancial del ahorro privado de las economías.
El sector español se ha consolidado intensamente, aumentando su concentración

En cuanto a la concentración del sector bancario español desde 2007, podemos concluir que: 1) el número
de entidades se va reduciendo desde 2009, especialmente en el subsector de cajas de ahorros, categoría
que prácticamente ha desaparecido en los últimos cuatro años. La creación de SIPs en 2010 y el traspaso
de activos a Sareb en 2012 contribuyen a incrementar la concentración; 2) la concentración del sector va
aumentando desde 2007 de manera continua; 3) a pesar de ello, el grado de concentración es muy bajo,
correspondiente a un sistema bancario competitivo; y 4) no hay una entidad dominante en el sector. En
cuanto a la estabilidad del sector, ha pasado un periodo muy convulso reflejo de la crisis financiera y el
proceso de reforma. La inestabilidad del sector va aumentando durante la crisis y el número de entidades se
reduce notablemente. La rotación de entidades es muy alta desde 2010.
No se puede concluir categóricamente que exista una relación directa entre

concentración y poder de mercado
El estudio de los efectos de la concentración sobre la competencia ha sido abordado desde varios puntos
de vista. Inicialmente el paradigma Estructura-Conducta-Resultado y la hipótesis de eficiencia analizan,
respectivamente, si un mercado concentrado genera colusión entre los principales bancos, lo que conduce a
la obtención de mayores beneficios, o si es la mejor eficiencia de los principales actores la que genera sus
mejores resultados y aumento de cuota de mercado. Estos análisis iniciales no proporcionan una
explicación completa de la competencia en el mercado a partir de su estructura. Posteriormente, el modelo
de Panzar y Rosse trata de calcular más formalmente el nivel de competencia del mercado y determinar la
estructura competitiva del mismo mediante la obtención de un indicador que proporciona una medida
continua y creciente del grado de competencia existente en un mercado.
Los primeros estudios empíricos basados en este modelo muestran que los sistemas bancarios presentan
típicamente una estructura de competencia monopolística, de modo que el análisis de los factores que
determinan el grado de competencia (imperfecta) en el sector bancario es clave. Así, al considerar los
efectos de la consolidación sobre la competencia del sector Bikker, Spierdijk y Finnie (2006b) introduciendo
en su modelo el tamaño de las entidades dividiéndolas en deciles, no simplemente separándolas entre
grandes y pequeñas, y distinguiendo entre países desarrollados y emergentes, concluyen que el grado de
competencia es menor en países desarrollados y bancos muy grandes, lo que sugiere que la consolidación
de entidades grandes lleva a un menor grado de competencia entre estas entidades de mayor tamaño,
conclusión que no se mantiene para segmentos de bancos de menor tamaño y sectores bancarios de
países no desarrollados.
Posteriormente, un estudio elaborado en 2007 por los mismos autores analiza el impacto de múltiples
variables sobre el grado de competencia de los sistemas bancarios de 76 países, y concluye que 1) el grado
de concentración no tiene un impacto significativo sobre el nivel de competencia; 2) sí lo tiene la
contestabilidad del mercado; 3) también son importantes variables como la calidad del entorno institucional,
la herencia histórica política de los países, así como la fase del ciclo económico.
septiembre.2014
1 Importancia de la concentración en la industria bancaria

El sector bancario moviliza, gestiona e invierte una parte sustancial del ahorro privado de las economías, de
modo que el comportamiento de las entidades tiene una repercusión notable en cuestiones esenciales para
el desarrollo económico como la asignación de capital, el crecimiento de las empresas y su capacidad para
acometer proyectos de inversión. En consecuencia, el estudio de las fuerzas que determinan el grado de
concentración y competencia en el sector bancario tiene importantes implicaciones de política económica.
Durante la crisis financiera se ha dedicado una notable atención a estudiar los riesgos que determinadas
entidades sistémicas, demasiado grandes para sus mercados de origen (“too big to fail”), suponían para la
estabilidad de los sistemas bancarios nacionales, así como a analizar las implicaciones de riesgo moral
asociadas al problema anterior, pues las autoridades nacionales han demostrado estar dispuestas a
rescatarlas llegado el momento con fondos públicos, mientras que entidades más pequeñas no recibían el
mismo trato. Esta diferencia facilitaba que las entidades más grandes estuvieran dispuestas a asumir
riesgos más elevados por la posibilidad cierta de ser rescatadas. Gran parte de la regulación bancaria
desarrollada durante los últimos años ha ido encaminada a atajar estas cuestiones.
No obstante, a pesar de reconocer que la presencia de entidades sistémicas representa un problema

potencial de difícil solución, la crisis ha provocado intensos procesos de consolidación en los sectores
financieros afectados que han aumentado su grado de concentración. La ola de fusiones y operaciones
corporativas que hemos vivido durante los últimos años en varios países (España ha sido uno de los más
activos), alimenta el debate sobre los efectos de la mayor concentración del mercado sobre el nivel de
competencia en la industria bancaria, especialmente en mercados minoristas locales, a la vez que el mayor
tamaño de determinados bancos domésticos genera preocupación sobre la futura estabilidad del sistema
financiero.
Para evaluar las implicaciones de estos cambios es necesario medir el impacto de la consolidación en la
industria bancaria sobre la estructura del mercado y el comportamiento de las entidades. Un primer objetivo
de esta nota es facilitar una visión de conjunto de las herramientas proporcionadas por la literatura para
medir el grado de concentración y estabilidad en la industria.
septiembre.2014
2 Indicadores de concentración y estabilidad de mercado

La importancia de los ratios de concentración y estabilidad emana de su capacidad para capturar con
sencillez las características estructurales del mercado, que posteriormente son empleados en los
modelos que tratan de explicar el nivel de competencia de la industria como consecuencia de la
estructura del mercado. Además, los ratios de concentración pueden reflejar la entrada o salida de
entidades al mercado, o fusiones entre las entidades ya establecidas. Esta característica, por ejemplo,
se emplea en la legislación anti-trust en EE.UU.
El concepto de concentración de mercado ha recibido un extenso tratamiento en la literatura financiera. A
pesar de los diferentes enfoques empleados para su medición existe un acuerdo generalizado en torno a los
ingredientes esenciales de cualquier indicador de concentración: el número de entidades y el tamaño de las
mismas. A partir de estos dos componentes la literatura económica analiza diversos indicadores de
concentración que, en general, presentan la siguiente forma:
Donde si es la cuota de mercado del banco i-ésimo, wi es la ponderación asignada a la cuota de mercado de
cada entidad en el indicador, y N es el número de entidades del mercado.
Como se puede observar en el anexo, analizamos numerosos indicadores de concentración, cada uno con
su particular sistema de pesos o ponderaciones y su estructura e interpretación. Los sistemas de
ponderación de los ratios determinan su sensibilidad a cambios en la cola de la distribución del tamaño de
las entidades, al otorgar más o menos importancia a las entidades más pequeñas. En general hay cuatro
tipos de sistemas de ponderación:
1. Pesos unitarios se asignan a las cuotas de mercado de un número determinado de entidades ordenadas
de mayor a menor, y cero a los restantes bancos del mercado. Esto sucede en el ratio de las “k” mayores
entidades del mercado.
2. La ponderación de cada banco es su propia cuota de mercado, de modo que una ponderación mayor se
asigna a las entidades más grandes de la industria. Es el caso del índice Herfindahl-Hirschman.
3. El número/posición que ocupa cada banco en el ranking de las entidades del mercado ordenadas de
mayor a menos (o al revés) es usado como ponderación. Ejemplo de este sistema de ponderación es el
índice de Rosenbluth y Hall-Tideman.
4. Cada cuota de mercado se pondera por el negativo de su logaritmo. Este formato asigna más
importancia a las entidades más pequeñas de la industria. Un ejemplo es el índice de Entropía.
Por otro lado, de acuerdo con estudios realizados por varios autores (Hannah y Kay, Curry y George, Hall y
Tideman), los indicadores del grado de concentración de mercado deben cumplir una serie de criterios para
transmitir una información relevante:
 Debe ser fácil de calcular e interpretar.

 Debe ser posible calcular el indicador a partir de una sola variable.
 El indicador debe estar acotado entre 0 y 1 para facilitar su comparabilidad e interpretación.
 Debe ser independiente del tamaño absoluto del mercado analizado.
septiembre.2014
 Las combinaciones empresariales (fusiones o adquisiciones) y las operaciones de escisión deben tener
efecto en la medida de concentración.
 Si la variable empleada para calcular el grado de concentración del mercado se multiplica por una
constante, el valor del indicador debe verse afectado en la misma proporción.
 Si todas las empresas del mercado tienen el mismo tamaño el indicador de concentración debe ser una
función decreciente del número de empresas y tender a 1/n (“n” es el número de empresas del mercado).
 Dado un número de empresas, el incremento de la cuota de mercado de una firma debe implicar un
aumento del indicador de concentración.
 La entrada al mercado de nuevas empresas pequeñas (con un tamaño inferior a la media) debe
reflejarse en una reducción de la concentración del mercado. La salida de firmas pequeñas debe
incrementar la concentración.
 La entrada de firmas grandes (mayores a la media) debe incrementar la concentración del mercado, y su
salida debe reducirla.
 El peso de una empresa en el indicador de concentración debe coincidir con su participación en el

mercado.
 Factores aleatorios que entorpezcan el crecimiento de las empresas de un mercado deben aumentar el
grado de concentración.
 Cualquier cambio de marca al azar por parte de los consumidores debe reducir el nivel de concentración.
Adicionalmente, las medidas de concentración pueden ser discretas o acumulativas.
Las medidas discretas de concentración se corresponden con el valor de un punto concreto arbitrario de la
curva de concentración. El ejemplo más claro es el ratio que mide el peso de las “k” mayores entidades del
mercado, siendo “k” un número elegido arbitrariamente. Las medidas discretas tienen como principales
ventajas su sencillez, interpretación inmediata y facilidad de cálculo. Los partidarios de estas medidas
discretas de concentración argumentan que el comportamiento de un mercado está dominado por un
número reducido de entidades de mayor tamaño, no por la totalidad de entidades del mercado, la mayor
parte de las cuales son demasiado pequeñas para tener impacto. Por tanto, el cálculo de medidas de
concentración a partir de la totalidad de entidades de la industria será innecesariamente complejo y las
ventajas obtenidas con el cálculo detallado sólo producirán ganancias marginales en la información
proporcionada por el indicador de concentración. Por su parte, los críticos de estas medidas sostienen que
el mercado está compuesto por todas las entidades que operan en él y que los indicadores discretos
ignoran los cambios estructurales que ocurren en aquellos segmentos del mercado ignorados por el
indicador, es decir, no consideran que las decisiones competitivas de entidades pequeñas puedan forzar a
los bancos más grandes a modificar su comportamiento.
Las medidas acumulativas de concentración, por su parte, tratan de explicar el nivel de concentración de la
totalidad del mercado tomando en consideración todas las entidades que operan en él. El ejemplo más
conocido es el índice de Herfindahl-Hirschman, pero prácticamente todos los demás índices de
concentración recogidos en el anexo responden a este formato. Estos índices recogen todos los cambios
estructurales que tienen lugar en todos los segmentos del mercado.
En el anexo 1 presentamos resumidamente los principales ratios de concentración de mercado, su método

de cálculo y la interpretación de sus resultados.
En la práctica, con las únicas excepciones del ratio de las “k” mayores entidades del mercado y el índice de
Herfindahl-Hirschman, los ratios de concentración incluidos en el anexo 1 se han aplicado muy pocas veces
septiembre.2014
en la literatura especializada. Estos dos ratios son utilizados habitualmente como aproximaciones de la
estructura del mercado en determinados enfoques para medir la competencia de la industria.
Adicionalmente, el índice de Herfindahl-Hirschman se usa como medida estándar en la legislación bancaria
estadounidense para evaluar el impacto de las fusiones o adquisiciones en la concentración y estructura de
la industria bancaria en la región afectada por la operación.
Por último, hay que tener en cuenta que los diferentes indicadores de concentración pueden mostrar
resultados muy divergentes debido a las diferencias en los sistemas de ponderación de las cuotas de
mercado utilizados, que como ya se ha comentado reflejan diferentes pesos asignados a las entidades más
grandes o más pequeñas del mercado.
Análisis de la concentración del sector bancario español

En el caso del sector bancario español calculamos los indicadores de concentración del mercado que se
detallan en el anexo 1 durante el periodo de crisis financiera, tomando como punto de partida el año 2007,
anterior a la quiebra de Lehman Brothers. Los resultados del cálculo de los indicadores se recogen en la
tabla 1. Los cálculos se han realizado a partir del volumen de crédito del balance público de bancos
domésticos, filiales y sucursales de entidades extranjeras que operan en España, y cajas de ahorros en el
periodo 2007-marzo de 2014, a partir de información proporcionada por el Banco de España, la AEB, la
CECA y las entidades particulares en sus páginas web.
Tabla 1
Evolución de los indicadores de concentración del sector bancario español, 2007-2014
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Mar-14
Inverso al número de entidades 0,0064 0,0060 0,0060 0,0071 0,0073 0,0076 0,0079 0,0085
Peso de las "k" primeras entidades
CR1 - Entidad líder del mercado 12,1% 11,7% 11,9% 13,3% 13,2% 15,6% 15,9% 15,7%
CR2 21,8% 21,7% 22,1% 25,7% 25,0% 30,3% 29,7% 30,1%
CR3 28,9% 28,8% 29,1% 36,8% 36,5% 40,2% 42,6% 43,1%
CR5 40,6% 41,0% 41,6% 49,7% 49,0% 55,8% 61,2% 62,1%
CR10 60,4% 60,2% 60,5% 68,6% 67,1% 76,7% 81,6% 83,7%
Índice Herfindahl-Hirschman 478,5 477,6 486,7 660,9 645,8 810,0 910,6 940,7
Herfindahl-Hirschman normalizado 0,0417 0,0420 0,0429 0,0594 0,0577 0,0739 0,0838 0,0863
Índice de Rosenbluth, Hall & Tideman 0,0035 0,0033 0,0033 0,0038 0,0039 0,0040 0,0041 0,0045
Índice de Entropía 3,6031 3,6098 3,5940 3,1753 3,1882 2,9566 2,7956 2,7325
Índice de Entropía normalizado 0,7126 0,7053 0,7022 0,6416 0,6480 0,6065 0,5771 0,5738
Índice de dominancia 0,1607 0,1573 0,1593 0,1722 0,1713 0,1925 0,1778 0,1747
Índice de dominancia de Kwoka 0,0017 0,0016 0,0017 0,0026 0,0032 0,0036 0,0038 0,0039
Índice de dominancia de Stenbacka 48,8% 49,1% 49,2% 49,6% 49,3% 49,5% 49,0% 49,4%
Índice de Linda
m=2 0,0018 0,0015 0,0015 0,0026 0,0027 0,0037 0,0039 0,0046
m=3 0,0026 0,0023 0,0023 0,0041 0,0042 0,0057 0,0063 0,0075
m=5 0,0043 0,0038 0,0039 0,0071 0,0074 0,0100 0,0119 0,0143
m = 10 0,0087 0,0077 0,0079 0,0149 0,0152 0,0234 0,0308 0,0388
Índice de Concentración de Horvath 0,2130 0,2091 0,2121 0,2581 0,2547 0,3088 0,3298 0,3335
Fuente: BBVA Research
septiembre.2014
Las principales conclusiones generales que podemos obtener de la evolución de los indicadores son las
siguientes:
 El número de entidades se va reduciendo desde 2009. En el anexo 2 se puede ver una tabla resumen de
los principales procesos de consolidación en el sector bancario español desde 2009 que permite hacerse
una idea de la intensidad de la consolidación del sector, especialmente importante en el subsector de
cajas de ahorros, categoría que prácticamente ha desaparecido en los últimos cuatro años al haberse
transformado la gran mayoría de ellas en bancos comerciales.
 La concentración, medida por cualquiera de los indicadores, va aumentando desde 2007, reflejando la
consolidación del sector.
 No obstante, el grado de concentración es muy bajo de acuerdo también con prácticamente todos los
indicadores analizados, correspondiente a un sistema bancario desconcentrado y competitivo.
Analizando los indicadores con más detalle se observan varios aspectos destacables:
 En cuanto a los indicadores basados en la cuota de mercado de las “k” principales entidades:
‒ La cuota de mercado de la entidad más grande del mercado va creciendo. El inicio de los procesos
de consolidación de cajas en SIPs en 2010 y el traspaso de activos a Sareb por parte de las
entidades que recibieron ayudas públicas en diciembre de 2012 y febrero de 2013 tienen impacto en
esta evolución.
‒ No hay una entidad dominante en el sector bancario español, y es destacable que la primera entidad
por cuota de mercado va cambiando durante el periodo analizado (BBVA entre 2007 y 2011 y
Caixabank desde 2012. Bankia es la primera entidad brevemente en 2010 tras la formación del SIP).
‒ Lo mismo sucede con la segunda entidad por tamaño. El indicador de concentración de estas dos
primeras entidades se incrementa en 10 puntos porcentuales desde 2007, especialmente a partir de
2010. Bankia aparece entre las dos primeras entidades en 2010 y 2011, y desciende con el traspaso
a Sareb.
‒ El aumento de la concentración se observa más claramente con las cuotas acumuladas de las 5 y 10
primeras entidades (CR5 y CR10), que crecen 21,5 y 23,3 puntos porcentuales respectivamente
desde 2007. La creación del SIP de Bankia en 2010, la integración de Banesto en la Red Santander
en 2013, Banco Pastor en Banco Popular y la CAM en Banco Sabadell en 2012 explican gran parte
del incremento de la concentración mostrado por estos indicadores.
 Por otro lado, la evolución del índice de Herfindahl-Hirschman muestra dos aspectos destacables:
‒ Por un lado, su evolución durante todo el periodo indica que la concentración va aumentando de
forma continua a un ritmo elevado (su valor se duplica entre 2007 y 2014).
‒ Por otro, el valor del índice es muy bajo, manteniéndose holgadamente por debajo de 1.500, lo que
indica un mercado desconcentrado (el valor de este índice alcanza un máximo de 10.000 en situación
de monopolio).
 El índice de Rosenbluth, Hall y Tideman también muestra un aumento de la concentración de la

industria, pero mucho más moderado que el apuntado por otros indicadores, ya que este índice, a
diferencia del anterior, da más importancia a las entidades más pequeñas del mercado, que no explican
la mayor parte de la consolidación del sector, como los procesos ya comentados. Además, el valor del
índice, de nuevo, es muy bajo, apuntando a un mercado desconcentrado con elevada competencia entre
las entidades.
septiembre.2014
 Los indicadores de entropía muestran una tendencia decreciente, consistente con un aumento del
grado de concentración del sector. Estos indicadores son medidas inversas del grado de concentración.
Tratan de medir la incertidumbre que tiene una entidad cualquiera de la industria para retener a un
cliente al azar. Esta incertidumbre aumenta (el indicador tendrá un número mayor) si la concentración de
la industria se reduce, es decir, se acerca relativamente a un modelo de competencia perfecta. Por tanto,
la disminución del índice indica un incremento de la concentración.
‒ La magnitud de la reducción (un 20% de acuerdo con el índice de entropía normalizado) es relevante
pero no significativamente alto, y el valor de este indicador (entre 0 –monopolio- y 1 –competencia
perfecta-) se sitúa cerca del 0,6 en 2014, lo que indica una situación de suficiente competencia en el
mercado.
 En cuanto a los indicadores de dominancia analizados:
‒ El primero mide la contribución de cada banco a la concentración de la industria medida a través del
índice de Herfindahl-Hirschman. Su valor (entre 0 y 1) aumenta cuando las entidades no dominantes
son más pequeñas, indicando una mayor capacidad de las entidades más grandes para ejercer
dominio sobre las restantes. El nivel del indicador, por debajo de 0,20 todos los años, muestra un
mercado en el que las entidades grandes no tienen poder sobre las pequeñas, y por tanto el grado de
concentración es bajo.
‒ El índice de dominancia de Kwoka mide la dispersión de tamaño de las entidades del mercado.
Cuando la desigualdad en tamaño entre las principales entidades y las restantes aumenta el poder de
mercado de las primeras se incrementa. Aunque el indicador muestra un crecimiento notable desde
2010 el valor del índice muestra un sistema bancario con muy poco poder de dominio sobre las
entidades pequeñas.
‒ El índice de Stenbacka trata de calcular un umbral a partir del cual la entidad líder podría disfrutar de
poder de mercado. En el sector bancario español este umbral sería una cuota de mercado cercana al
50%, por lo que podemos concluir que ninguna entidad individual domina el sector en España. Una
interpretación menos estricta del índice indicaría el número de entidades necesario para ejercer poder
de mercado de forma conjunta mediante acuerdos de colusión. Desde este punto de vista, mientras
en 2007 era necesario alcanzar un acuerdo entre las 7 primeras entidades, en 2014 la consolidación
de la industria ha reducido ese número a 4. En cualquier caso, no parece haber ningún acuerdo
colusivo en el sector en el momento actual y la competencia entre las principales entidades es
intensa.
 El índice de Remo Linda separa al mercado en dos grupos de entidades y mide la relación entre la
cuota de mercado promedio de los dos grupos. El índice, por tanto, mide la desigualdad de tamaño en
las entidades del mercado, pero agrupándolas en dos grupos. En el análisis se ha calculado el índice
separando las dos, tres, cinco y diez primeras entidades del resto. Como se observa en el anexo, un
valor inferior a 0,20 indica un mercado desconcentrado.
‒ Los cuatro índices calculados muestran un incremento notable de la dispersión entre los dos grupos
de entidades.
‒ En cada año, a medida que vamos incluyendo entidades en el grupo principal el valor del índice
aumenta, indicando una mayor dispersión promedio entre entidades grandes y pequeñas.
‒ En todos los casos el valor del índice es muy bajo, indicativo de un mercado desconcentrado.
 Finalmente, el indicador de concentración industrial de Horvath trata de proporcionar una medida de
la dispersión del tamaño de las entidades de la industria. Un valor creciente indica una situación de
septiembre.2014
mayor poder de mercado en la que las entidades más grandes dominan a las más pequeñas. Vemos que
el indicador en España va creciendo, indicativo de una creciente posición de fuerza de las principales
entidades, registrándose incrementos significativos en los años 2010, 2012 y 2013, en los que se
producen los procesos de concentración más importantes en el sector.
En definitiva, de acuerdo con los datos anteriores, aunque la concentración en el sector bancario español ha
ido en aumento desde 2007, especialmente desde el inicio de la ola de fusiones y operaciones corporativas
en 2010, el grado de concentración es muy bajo y los indicadores analizados muestran un sistema bancario
desconcentrado en el que no hay ninguna entidad dominante.
Evolución de la estabilidad del sistema: notable impacto de

la reforma del sector
Además de la concentración analizamos los principales indicadores de estabilidad en el sector bancario
español, de acuerdo con los índices detallados en la tabla 2 del anexo 1. Los resultados del análisis
realizado para el sector bancario español, a partir de los mismos datos utilizados para el anterior análisis de
concentración, se recogen en la tabla 2. De acuerdo con el análisis realizado:
 En términos generales se observa un incremento de la inestabilidad del sector a medida que la crisis
avanza. Los años 2010, 2012 y 2013 son especialmente convulsos.
 Desde 2008 al primer trimestre de 2014, 47 entidades han entrado en el mercado (15 de ellas en 2008),
mientras que 87 lo han abandonado, por lo que el número de entidades se ha reducido en 40 bancos (51
desde 2009).
 Sólo en 2008 el número de entidades que entran al mercado supera al número de entidades que salen.
Desde entonces el número de bancos se va reduciendo de forma continua. Destacan los años 2010 con
34 entidades que salen y el primer trimestre de 2014, con 8 entidades que han abandonado el mercado
en sólo tres meses.
 La tasa bruta de salida muestra que en 2010 un 20% de las entidades que operaban en el mercado
salieron del mismo, fundamentalmente por las “fusiones frías” o SIPs que se crearon ese año. Entre las
entidades que desaparecieron destacan 35 cajas de ahorros que se unieron para formar Unnim, CEISS,
Catalunya Caixa, Banca Cívica, Unicaja, Caixabank, BMN, Bankia, NCG Banco, BBK y Caja3.
‒ Sin contar las “entidades cabecera” de estos SIPs (en los casos de Unicaja, Caixabank y BBK fueron
compras) las operaciones de concentración de 2010 afectaron a entidades que gestionaban 315bn €
en crédito OSR.
‒ En 2012 y 2013 las entidades que fueron absorbidas por otras ya existentes sumaban 162bn € y 88bn
€, respectivamente de crédito OSR. En 2012 las entidades afectadas más significativas fueron CAM,
Banca Cívica, Banco Pastor, las cajas vascas y Unnim. En 2013 destaca la integración de Banesto en
la Red Santander y las adquisiciones de Banco de Valencia, Banco Gallego y Caja3.
 El índice de rotación del mercado fue muy alto en estos años, indicando una elevada inestabilidad.
Destaca 2010, año en que un 29% de las entidades o eran nuevas o habían salido del mercado.
 El sector ha reducido sistemáticamente su capacidad instalada desde 2009.
septiembre.2014
Tabla 2
Evolución de los indicadores de estabilidad del sector bancario español, 2008-2014
2008 2009 2010 2011 2012 2013 mar-14
Índice de inestabilidad 0,0175 0,0210 0,2897 0,0430 0,1501 0,1018 0,0272
Número de entradas al mercado 15 7 7 7 8 3 0
Tasa bruta de entrada 9,55% 4,19% 4,19% 4,96% 5,84% 2,29% 0,00%
Número de salidas del mercado 4 7 34 12 14 8 8
Tasa bruta de salida 2,55% 4,19% 20,36% 8,51% 10,22% 6,11% 6,30%
Tasa neta de entrada 7,01% 0,00% -16,17% -3,55% -4,38% -3,82% -6,30%
Índice de rotación del mercado 11,38% 8,38% 29,08% 13,87% 16,79% 8,66% 6,84%
Tamaño entrantes vs establecidas 1,22% 10,34% 9,76% 1,20% 6,69% 0,08% n.s.
Índice de sucursalización dinámica +554 -1.634 -1.240 -3.056 -1.955 -4.424 -291
En definitiva, la estabilidad de la industria ha pasado un periodo de gran convulsión, reflejo de la crisis

financiera y el proceso de reforma del sector bancario español. Como vimos al analizar la concentración, la
inestabilidad va creciendo durante la crisis y el número de entidades se va reduciendo.
septiembre.2014
3 Análisis de la competencia en el sector bancario:

relaciones con la concentración de la industria
El paso siguiente al estudio de la concentración y estabilidad del sector es el análisis del impacto que la
mayor o menor concentración tiene sobre la competencia entre las entidades de la industria. Los estudios
sobre el nivel de competencia se dividen en dos grupos fundamentales: enfoques estructurales y enfoques
no estructurales.
La visión estructural de la competencia en el mercado abarca el paradigma Estructura-Conducta-Resultado

(ECR) y la hipótesis de eficiencia de las entidades del mercado. Estos dos enfoques analizan,
respectivamente, si un mercado altamente concentrado genera comportamientos colusivos entre los
principales bancos de la industria, lo que, a su vez, conduce a mayores beneficios, o si es la mejor eficiencia
de los principales actores la que genera sus mejores ingresos y resultados.
Por su parte, el enfoque no estructural para medir la competencia del mercado se desarrolla mediante los
modelos de Iwata, Bresnahan-Lau y Panzar-Rosse. Estos estudios surgen como respuesta a deficiencias
teóricas y empíricas detectadas en los desarrollos del enfoque estructural y examinan la competencia entre
los bancos y el uso de la posición de poder de mercado por parte de las entidades líderes. Estos modelos
no consideran la concentración del mercado en sus análisis.
Medidas estructurales de la competencia del mercado

Como hemos dicho, el Paradigma ECR y la hipótesis de eficiencia son los dos principales mecanismos
empleados para determinar el nivel de competencia del mercado y el impacto de la concentración en la
competencia.
En su formulación inicial, el Paradigma ECR explica el comportamiento de la industria como resultado de
una estructura de mercado dada exógenamente, que depende de condiciones básicas de demanda y oferta
y que determina la conducta de las entidades que operan en el mercado.
En este sentido, se asume que un mayor grado de concentración facilita comportamientos colusivos entre
las principales entidades y conduce a un menor nivel de competencia en el mercado. En definitiva, el
Paradigma ECR considera que la estructura del mercado influye en la conducta de las empresas que
operan en él al determinar su capacidad para maximizar el beneficio, la interacción entre empresas rivales y
el comportamiento de la industria. Es decir, sostiene que la estructura del mercado determina la conducta
de las empresas y ésta, a su vez, el resultado que obtienen, siendo esta línea de causalidad unidireccional.
De acuerdo con el paradigma, las empresas tienen como objeto restringir el output e incrementar los precios
a través del ejercicio de poder de mercado o de la colusión con otras empresas. El beneficio resultante de
esta conducta viene dado por la diferencia entre el precio de mercado, artificialmente alto, y los costes de
las entidades. Desde el punto de vista del bienestar, los resultados superiores a los normales reflejan una
conducta optimizadora de las empresas a costa de los consumidores.
El paradigma da gran importancia a la relación entre el tamaño de las empresas y los resultados obtenidos,
pues las grandes empresas controlan porciones sustanciales del mercado y por ello tienen mayores
oportunidades e incentivos para involucrarse en prácticas monopolísticas o colusivas. Además, la colusión
afecta al tamaño de las empresas al reducir la competencia y estancar la estructura existente. La motivación
para la expansión de las empresas es aumentar su grado de monopolio o, alternativamente, impedir que
otras empresas alcancen posiciones de monopolio. De esta manera, la integración vertical es vista como
una forma de extender el poder de monopolio a otras industrias relacionadas. De la misma forma, la
septiembre.2014
publicidad y la diferenciación de productos son consideradas acciones que tienen por objeto introducir
barreras de entrada e incrementar el poder de mercado.
Este enfoque considera que el grado de concentración de una industria es un buen indicador del poder de
mercado y, por consiguiente, de sus efectos indeseables para el bienestar económico. Las medidas usadas
habitualmente son el ratio que mide la cuota de mercado de las “k” principales entidades del mercado y el
índice Herfindahl-Hirschman. De hallarse una relación causal, existirían claras implicaciones para la política
de competencia, pero no se ha encontrado evidencia concluyente entre el grado de concentración de un
mercado y la tasa promedio de rentabilidad en la industria.
Esta línea de pensamiento ha recibido múltiples críticas, especialmente en referencia a la dirección única de
causalidad entre la estructura del mercado, la conducta de las entidades y los resultados obtenidos.
Por su parte, la hipótesis de eficiencia, desarrollada por Demsetz y Peltzman, critica la línea de
razonamiento del Paradigma ECR y ofrece una explicación alternativa sobre la relación entre la estructura
del mercado y los resultados obtenidos por las entidades.
La hipótesis considera que si una entidad logra un nivel de eficiencia operativa superior a la de sus rivales
(es decir, su estructura de costes es más eficiente) su comportamiento tendente a maximizar los beneficios
conducirá a una ganancia de cuota de mercado a costa de sus competidores porque podrá reducir los
precios hasta niveles que sus rivales no pueden llegar. La estructura del mercado es, por tanto, determinada
endógenamente por los resultados de las entidades, de tal forma que la concentración del mercado es un
resultado de la mayor eficiencia de los bancos dominantes.
Los intentos por contrastar empíricamente la competencia del mercado a partir de estos enfoques
estructurales se pueden dividir en dos grupos en función de la variable empleada como medida de los
resultados de las entidades:
 Por un lado, diversos estudios han empleado el precio de determinados productos o servicios como
medida de los resultados de los bancos.
 Por otro, la rentabilidad de las entidades ha sido utilizada en varios estudios como medida de sus
resultados.
El primer grupo emplea como vara de medida el precio de algunos productos o servicios (tipo de interés
medio de los créditos o depósitos, coste medio de determinados servicios bancarios, o el tipo de interés de
un producto específico, como los créditos a empresas). El uso del precio de algún producto bancario exige,
no obstante, una correcta definición del mercado (a partir de un determinado producto, lo que habitualmente
no es posible en el sector bancario), e ignora el hecho de que las entidades de mayor tamaño presentes en
diferentes negocios y zonas geográficas subsidian algunas actividades dentro de su grupo consolidado. En
consecuencia, el uso de precios como medida del comportamiento de los bancos puede conducir a
conclusiones incorrectas cuando se aplican a los resultados obtenidos por las entidades en el mercado.
Por su parte, el uso de medidas de rentabilidad para medir el resultado de las entidades, además de una
mayor facilidad de cálculo y acceso a los datos necesarios, tiene la ventaja de resumir las ganancias y
pérdidas de los diferentes productos de una entidad bancaria en un único dato. No obstante, en relación con
la hipótesis de eficiencia, existe la posibilidad (difícil de medir) de que el ejercicio de poder de mercado por
parte de la entidad dominante conduzca a un relajamiento en los estándares de eficiencia operativa, de
modo que la rentabilidad de esta entidad dominante se resentirá una vez alcanzada la posición de dominio,
es decir, poder de mercado y beneficios no tienen por qué estar siempre directamente correlacionados.
En definitiva, estas medidas estructurales de competencia industrial proporcionan explicaciones incompletas

de la competencia pues no consideran otras cuestiones que tienen un impacto relevante en el
septiembre.2014
comportamiento de las entidades y los resultados que pueden obtener, entre las que destacan la regulación
de los mercados financieros y la contestabilidad de los mercados.
Medidas no estructurales de competencia

Posteriormente a estas primeras aportaciones, los estudios sobre la competencia en el sector bancario han
evolucionado sustancialmente. Frente a los problemas detectados en los enfoques estructurales se
desarrollaron tres modelos no estructurales sobre comportamiento competitivo en el mercado en el marco
de la Nueva Teoría Empírica de la Organización Industrial. Estos modelos, que evalúan el nivel de
competencia y enfatizan el análisis de la conducta competitiva de las entidades con independencia de la
estructura del mercado, se deben a Iwata (1974), Bresnahan y Lau (1982), y Panzar y Rosse (1987). Los
tres modelos comparten como característica principal que miden el grado de competencia estimando la
desviación del nivel de precios respecto de su nivel de competencia perfecta.
Mientras que los modelos de Iwata y Bresnahan-Lau han tenido muy poca aplicación práctica debido a su
mayor exigencia de datos de las entidades, el modelo de Panzar-Rosse ha tenido una amplia aceptación en
la comunidad académica.
El modelo de Panzar-Rosse y desarrollos posteriores
Panzar y Rosse desarrollaron un modelo para calcular el nivel de competencia de un mercado y determinar
la estructura competitiva del mismo: competencia perfecta, competencia monopolística, oligopolio o
monopolio. El modelo permite obtener un indicador, denominado estadístico-H, que bajo ciertas condiciones
puede ser interpretado como una medida continua y creciente del grado de competencia existente en un
mercado concreto en un momento del tiempo dado.
La metodología empleada por Panzar y Rosse (P-R) parte de la premisa fundamental de asumir que la
respuesta de las entidades ante variaciones en los precios de los factores de producción (inputs) será
diferente dependiendo del entorno competitivo del mercado en que operan. En otras palabras, en el modelo
de P-R el grado de competencia en el mercado se mide a través del efecto que tienen los cambios en los
precios de los inputs sobre el volumen de ingresos de las entidades en situación de equilibrio.
A partir de un banco genérico i, el modelo supone que la doble condición de equilibrio en el mercado se
mantiene, tanto a nivel de industria, como a nivel de cada entidad del mercado.
Así, en el mercado, el equilibrio se obtiene cuando el beneficio es cero, es decir, cuando los ingresos son
iguales a los costes y no hay beneficios extraordinarios:
Donde Ri(·) y Ci(·) son las funciones de ingresos y costes del banco i, yi es la producción de la entidad i; Wi
R
es el vector de precios de los K factores productivos o inputs del banco i, Wi=(W1i,…,Wki); Zi es un vector
C
de variables exógenas que impactan en los ingresos de la entidad i; y Zi es un vector de variables
exógenas que modifican los costes de la entidad i.
A nivel de entidad, la condición de equilibrio exige que los ingresos marginales de la entidad i sean iguales a
sus costes marginales:
A partir de estas condiciones iniciales, y sin entrar en el desarrollo matemático del modelo, la medida de
competencia en el mercado propuesta por P-R, el estadístico-H, es igual a la elasticidad de los ingresos
totales de las entidades del mercado ante cambios en los precios de los K factores productivos:
septiembre.2014
De acuerdo con P-R, el estadístico-H sintetiza en una única cifra el nivel general de competencia en el
mercado considerado, pues mide el comportamiento estratégico de las entidades a partir de la capacidad
que tienen para trasladar las variaciones de precio de los factores a los precios finales de su producción y la
cantidad de output que ofrecen. El valor que puede tomar el estadístico-H va desde menos infinito a 1:
 Un valor negativo de H indica la existencia de monopolio u oligopolio colusivo. En ambos casos un

incremento de los precios de los factores productivos aumenta los costes marginales de las entidades,
reduce el volumen de producción de equilibrio y, finalmente, reduce los ingresos totales.
 Un valor de H entre 0 y 1 indica la existencia de competencia monopolística.
 Si H es igual a 1 el mercado opera en competencia perfecta. En esta situación un incremento en el
precio de los factores provoca una variación equiproporcional en los ingresos de todas las entidades sin
distorsionar el volumen de producción de equilibrio de ninguna entidad concreta. Panzar y Rosse
concluyen que un mercado perfectamente contestable también daría como resultado un H=1. En este
caso la existencia de un elevado nivel de competencia es posible en entornos de alta concentración bajo
condiciones muy restrictivas: libertad total de entrada y salida del mercado, es decir, ausencia de
barreras de entrada económicas o legales, salida del mercado sin costes y elevada elasticidad precio en
la demanda del mercado. Si estas condiciones se cumplen, la amenaza de entrada de potenciales
competidores es suficiente para forzar a las entidades existentes a aplicar políticas de precios similares a
las que habría en situación de competencia perfecta.
Algunas de las características del modelo de P-R han generado críticas. Por un lado, es un modelo estático
que mide el grado de competencia en un momento concreto del tiempo, por lo que Panzar y Rosse
consideran que los resultados del ejercicio deben calcularse partiendo de observaciones de las entidades
en situación de equilibrio a largo plazo. La dificultad práctica para estimar los ingresos y costes de equilibrio
a largo plazo para todas las entidades del mercado es una crítica significativa a este modelo. Además, la
constatación en la realidad de que en los mercados bancarios se producen entradas y salidas de entidades,
lleva a considerar que la situación en la práctica no es de equilibrio a largo plazo.
Por otro lado, el modelo de P-R se aplica exclusivamente a entidades productoras de un único “output” o
producto, de forma que los bancos son considerados productores de servicios de intermediación financiera
obtenidos mediante el uso de factores de producción (trabajo, capital físico y capital financiero). No
obstante, para determinar el nivel de competencia en un mercado sería necesario considerar la totalidad de
actividades desarrolladas por las entidades de la industria. En este sentido, hay que decir que generalmente
no hay datos disponibles para aplicar el modelo a cada segmento del mercado (uno de los problemas por
los que los modelos de Iwata y Bresnahan-Lau no han sido utilizados en la práctica, pues son
excesivamente exigentes en cuanto a los datos necesarios para su cálculo).
Por último, el modelo de P-R exige que las funciones de costes de todas las entidades sean homogéneas, y
que la elasticidad-precio de la demanda del mercado sea mayor que uno. Estas hipótesis, especialmente la
primera, no tienen por qué darse en la práctica.
En general, el modelo de P-R es considerado una herramienta valiosa para medir las condiciones de
competencia en un mercado, a pesar de las deficiencias comentadas. Dado que los ingresos y costes de las
entidades son normalmente conocidos en un sistema bancario, los datos necesarios para los cálculos están
disponibles en condiciones normales, lo que explica por qué este modelo ha sido más rápidamente
aceptado que otros.
septiembre.2014
El modelo de P-R ha sido empleado para medir el grado de competencia en el sector bancario en varios
trabajos desde su introducción. La tabla 3 recoge los primeros resultados:
Tabla 3
Aplicación empírica del modelo de Panzar-Rosse en la industria bancaria
Análisis Periodo Países analizados Resultados
Shaffer, 1982 1979 Nueva York Competencia monopolística
Nathan and Neave, 1989 1982-84 Canadá 1982: Comp. perfecta; 1983-84: Comp. monopolística
Lloyd-Williams et al., 1991 1986-88 Japón Monopolio / Oligopolio colusivo
Francia, Alemania, Italia, España y
Molyneux et al., 1994 1986-89 Monopolio: Italia; Comp. monopolística: el resto
Reino Unido
Vesala, 195 1985-92 Finlandia Competencia monopolística
Molyneux et al., 1996 1986-88 Japón Monopolio
Coccorese, 1998 1988-96 Italia Competencia monopolística
Rime, 1999 1897-94 Suiza Competencia monopolística
Bikker y Groeneveld,
1989-96 15 países UE Competencia monopolística
2000
Bancos grandes: comp. monopolística en todos los
De Bandt y Davis, 2000 1992-96 Francia, Alemania e Italia casos; bancos pequeños: comp. monopolística en
Italia, monopolio en Francia y Alemania
OCDE, 2000 1988-98 23 países OCDE Competencia monopolística
Posteriormente, dos estudios más completos tratan de explicar el grado de competencia en el sector
bancario aplicando el modelo de P-R a un mayor número de países. Por un lado, Claessens y Laeven
(2004) realizan un análisis sobre 50 países desarrollados y emergentes durante el periodo 1994-2001. De
acuerdo con los resultados obtenidos para el estadístico-H, la competencia monopolística es la forma de
mercado que mejor describe los sistemas bancarios considerados.
Por su parte, Bikker, Spierdijk y Finnie (2006a) aplican el modelo P-R para obtener valores de H en 101
países emergentes y desarrollados de los cinco continentes durante el periodo 1986-2004, tomando datos
de más de 25.000 bancos durante ese periodo. De acuerdo con este estudio, el promedio de H para los 101
países analizados es de 0,50, pero con notables variaciones por países:
 Por continentes, los valores obtenidos son: 0,55 para Canadá, México y EE.UU; 0,61 en Latinoamérica;
0,48 en Europa; 0,54 en África; 0,34 en Oriente Medio; 0,49 en Asia y 0,49 en Oceanía.
 Aproximadamente un 30% de los sistemas bancarios presentan un valor de H que se corresponde con
situación de monopolio u oligopolio colusivo (H igual a cero o negativo), o están cerca de esos niveles.
Formalmente, la hipótesis de monopolio no se puede rechazar en 29 países. Finlandia, Malta, Portugal,
Islandia y Chipre presentan un valor negativo de H. Indonesia, Hong-Kong, Austria, Polonia, Italia, Israel,
Hungría, Marruecos, Luxemburgo, Brasil, Singapur, Dinamarca y Turquía, entre otros, tienen valores de
H cercanos a cero.
 Un tercio de los países tienen valores de H que se corresponden con entornos de competencia perfecta
o se aproximan a este nivel (H=1). Concretamente, la hipótesis de competencia perfecta no se puede
rechazar en 39 países analizados. En este grupo están Irlanda, España, Chile, Sudáfrica, Suiza y
Holanda, entre otros.
 Al mismo tiempo, el estudio sólo pudo rechazar la hipótesis de competencia monopolística en un país.
El estudio, por tanto, divide la muestra de 101 países en tres grupos claramente identificados, con bajo,
medio y alto nivel de competencia. Hay que mencionar que este estudio se refiere al grado de competencia
septiembre.2014
en mercados nacionales, no segmentos o mercados locales, en los que el nivel de competencia podría ser
significativamente diferente del calculado a nivel nacional.
En definitiva, la conclusión que podemos sacar de estos dos extensos estudios sobre la competencia en el
mercado bancario es que parece claro que en la mayoría de casos el entorno competitivo en el sector
bancario no está determinado por competencia perfecta, sino que determinados factores obstaculizan la
competencia entre las entidades de la industria, uno de los cuales es la tendencia de la industria bancaria a
la consolidación.
Efectos de la consolidación de la industria

Uno de los cambios más destacados en la industria bancaria durante las últimas décadas, especialmente
destacable en muchos países durante la reciente crisis financiera, es la tendencia generalizada a la
consolidación en los mercados bancarios. Este hecho se refleja en una drástica caída en el número de
entidades en casi todos los países, aumento de la concentración bancaria e incremento de la cuota de
mercado conjunta de las principales entidades bancarias, tanto en términos absolutos como en relación con
las entidades más pequeñas en sus mercados.
Este cambio en la estructura de los sistemas bancarios plantea la pregunta de cómo y hasta qué punto el
grado de competencia se ve afectado los el crecimiento de las principales entidades del mercado. En este
sentido, Bikker, Spierdijk y Finnie (2006b), partiendo de los datos empleados para su trabajo inicial sobre
101 países, analizan la posible relación existente entre tamaño y poder de mercado. Amplían su estudio
introduciendo en su modelo P-R directamente el tamaño de las entidades en cada país, divididas en
deciles por tamaño, no sólo separando entre entidades grandes y pequeñas.
El análisis muestra que en 42 de los 101 países el grado de competencia desciende significativamente a
medida que se incrementa el tamaño de las entidades, incluyendo todos los principales países
desarrollados, que representan un 85% de los bancos incluidos en la muestra. En los demás casos, el valor
del estadístico-H se mantiene razonablemente constante a medida que el tamaño de las entidades va
aumentando, o bien el número de observaciones es demasiado pequeño para obtener resultados
concluyentes.
Concretamente, el valor promedio de H correspondiente a las entidades más grandes (percentil del 90%) es de
0,42, mientras que el valor promedio de H para las entidades más pequeñas (10% más pequeñas) es de 0,68.
Formalmente, en este estudio la hipótesis de monopolio o cártel colusivo en el grupo de bancos grandes
sólo puede ser rechazada en 32 países, confirmando que las entidades bancarias de mayor tamaño
operan más frecuentemente en condiciones de menor competencia que las entidades más
pequeñas. Por su parte, la hipótesis de competencia perfecta se rechaza en menor medida en el caso de
bancos pequeños, lo que confirma el resultado de que los bancos pequeños operan en un entorno más
competitivo en la mayoría de los casos.
Por tanto, este estudio parece confirmar la existencia de una relación positiva entre tamaño y poder de
mercado. No obstante, hay que subrayar que, de acuerdo con el análisis, sólo en países desarrollados en
el percentil más alto por tamaño se observa una disminución del nivel de competencia respecto de
grupos de entidades más pequeñas. El estudio no observa la existencia de esta relación en conjuntos de
bancos de menor tamaño ni en sectores bancarios de países no desarrollados.
Estos autores sugieren dos posibles explicaciones para sus conclusiones:
 Las entidades más grandes están en mejor posición para alcanzar acuerdos colusivos con otras
entidades, o bien las entidades más pequeñas operan como seguidores en el mercado, lo que
conduce a una situación parecida. Además, los bancos más grandes pueden beneficiarse de una
septiembre.2014
reputación más asentada y reconocida. Por otro lado, las entidades de mayor tamaño previsiblemente
son más exitosas en la introducción de nuevos productos y servicios al disfrutar de economías de
escala en el desarrollo de producto, lo que les permite explotar su posición de domin io, como sucede
habitualmente en sectores en los que la estructura de mercado es competencia monopolística. Esto
implica que las entidades más pequeñas afrontan mayores barreras de entrada cuando intentan
acceder a un segmento o mercado concreto.
 Los bancos grandes tienden a operar simultáneamente en diferentes productos y mercados (mayorista y
retail) y áreas geográficas (más internacionales que locales). Los mercados mayoristas se caracterizan
por la existencia de productos diseñados específicamente para cada cliente y transacción, de forma que
sólo unos pocos bancos de gran tamaño pueden operar en ellos, lo que les otorga un mayor grado de
poder de mercado.
La reciente tendencia observada hacia la consolidación de los mercados bancarios, junto con la visi ón
soportada por este último estudio de que los bancos de mayor tamaño gozan de un mayor poder de
mercado en determinados países, justifica la necesidad de potenciar la regulación antimonopolio en los
mercados afectados.
En cualquier caso, aunque las conclusiones de este estudio son interesantes y se han obtenido a partir
de una base de datos muy amplia, detallada y segmentada, creemos que hay que hacer varias
matizaciones:
 Las características de la competencia entre las entidades más grandes no permite sacar conclusiones
sobre la competencia del mercado en su conjunto.
 El estudio segmenta las entidades de cada país exclusivamente por tamaño, probablemente por la
dificultad para obtener datos de todas las entidades del sector sobre otros criterios de segmentación. Así,
una segmentación por tipo de producto, segmento de clientes o tipo de entidad (minorista vs banco de
inversión) podrían enriquecer el análisis. La segmentación por tamaño puede no ser relevante para sacar
conclusiones sobre la competencia en el sector.
 En este sentido, la actividad principal de las entidades (minorista vs banco e inversión) puede hacer que
estas entidades ni siquiera compitan entre sí, independientemente de su tamaño.
En definitiva, se observa que el entorno competitivo del sector bancario está caracterizado generalmente
por la existencia de factores que conducen a una situación de competencia imperfecta. En este sentido,
parece importante analizar estos factores determinantes del grado de competencia en el sector bancario.
Análisis de los factores determinantes de la competencia en

la industria
De nuevo Bikker, Spierdijk y Finnie, basándose en sus trabajos anteriores, publican un estudio en 2007
sobre bancos de 76 países en el periodo 1995-2004, en el que analizan varios determinantes potenciales de
la competencia en el sector bancario. Estas variables son aquéllas que la literatura económica tradicional
consideraba esenciales a la hora de medir la competencia y han sido empleados en uno o varios estudios
empíricos sobre competencia en la industria bancaria. Agrupan los factores en cinco grupos:
1. Estructura del mercado: tradicionalmente considerado el determinante principal de la competencia.
‒ Indicadores de concentración: consideran el ratio de concentración de las 5 primeras entidades (CR5)

y el índice de Herfindahl-Hirschman (HHI).
septiembre.2014
‒ Número de bancos en la industria: al considerar también el número de bancos se añade una

dimensión adicional al grado de concentración de la industria pues CR5 y HHI consideran
fundamentalmente la dispersión de cuotas de mercado de las entidades.
‒ Propiedad extranjera de las entidades: calculado como el porcentaje de activos bancarios en bancos
que son propiedad de extranjeros en más de un 50%. Trata de medir que los bancos extranjeros
pueden comportarse de manera diferente que los domésticos.
2. Contestabilidad: existe, o parece existir, una relación directa entre las barreras de entrada y salida y la
competencia en la industria.
‒ Restricciones a la actividad: se incluye una variable que trata de medir la capacidad de las entidades
para realizar actividades de seguros, suscripción y cobertura de emisiones (underwriting), y
actividades relacionadas con el mercado inmobiliario, así como la autorización regulatoria para
adquirir participaciones en sociedades no financieras. Un valor alto de la variable indica la existencia
de restricciones.
‒ Restricciones a la inversión extranjera: igualmente se incluye una variable que mide la dificultad para
que inversores extranjeros participen en bancos domésticos.
3. Factores internos a la industria: incluye la existencia de factores que incrementan o reducen la presión
competitiva en las entidades desde otros sectores o mercados.
‒ Mercados de capitales: medido como la relación entre la capitalización del mercado bursátil
doméstico y el PIB.
‒ Entidades aseguradoras: medido como la relación entre el importe anual de primas de seguros de
vida y el PIB. Es una proxy del grado de competencia que puede venir desde el sector financiero no
bancario, asumiendo que la demanda de primas de seguro de vida no sólo refleja la demanda de este
producto, sino la demanda de productos financieros más sofisticados.
4. Variables institucionales: trata de medir diferencias institucionales entre países.
‒ Índice de derechos de propiedad: incluye diez magnitudes relacionadas con los derechos de
propiedad. Un valor bajo del índice implica que los derechos de propiedad están bien protegidos.
‒ Índice de regulación del mercado: un valor alto del índice implica que la regulación de las inversiones
es más estricta y es más difícil crear empresas.
‒ Índice de libertad bancaria: un valor alto indica menor libertad en el mercado bancario.
‒ Factores específicos a la UE no capturados por las anteriores variables: una variable dummy para
considerar cuestiones específicas de 15 países UE.
‒ Factores específicos de sistemas de economía socialista: variable dummy aplicable en países con
tradición socialista (países de Europa central y oriental que formaron parte del Pacto de Varsovia y la
Unión Soviética). Tiene en cuenta que el comportamiento de los bancos de estos países puede estar
afectado por condicionantes económicos o institucionales heredados del pasado.
5. Variables macroeconómicas:
‒ PIB per cápita: usado como proxy del desarrollo económico y financiero.
‒ Crecimiento del PIB real: proxy del ciclo económico. La respuesta de los bancos a las dinámicas del
ciclo pueden afectar al valor de H.
‒ Inflación: medida a través del deflactor del PIB.
septiembre.2014
Los resultados del análisis del efecto de estas variables sobre la competencia bancaria en los 76 países
incluidos en el estudio cuestionan la creencia tradicional de la literatura sobre concentración y competencia,
pues muestran que el grado de concentración de la industria bancaria no tiene un impacto
significativo sobre el nivel de competencia. Tradicionalmente se consideraba que la concentración del
mercado deteriora la competencia, mientras que interpretaciones más modernas y dinámicas sostienen que
una mayor competencia conduciría a las entidades a consolidarse, de forma que la existencia de entidades
competitivas resultaría en una industria bancaria concentrada. Ninguna de estas dos interpretaciones se
sostiene con los resultados del estudio, que muestra que no hay una relación empírica significativa entre la
concentración del mercado y el nivel de competencia.
De acuerdo con este estudio, tampoco parece haber una relación directa entre el nivel de competencia
del mercado y una mayor propiedad extranjera de las entidades. En términos generales, ninguna de las
variables consideradas sobre estructura del mercado explica significativamente el nivel de competencia en
la industria.
Por su parte, el estudio muestra que las variables de contestabilidad del mercado sí juegan un papel
determinante en la explicación de la competencia del mercado. Cuanto mayor sea el atractivo del
entorno inversor o empresarial de un país para inversores externos, mayor es el grado de competencia en el
sector bancario ya que la amenaza de entrada de nuevos competidores al mercado incrementa la presión
competitiva de las entidades presentes en el mismo. El impacto de la variable que mide las restricciones a la
actividad es mayor cuando se consideran exclusivamente entidades grandes, es decir, aquellas que tienen
medios y capacidad para dedicar recursos a otras actividades financieras no bancarias y que
probablemente reaccionan más rápido a oportunidades en estos segmentos del mercado que entidades
más pequeñas.
De acuerdo con el estudio, ninguna de las variables internas a la industria parece tener capacidad
explicativa significativa, pero el entorno institucional del país es un determinante fundamental del nivel
de competencia en la industria. La existencia de un entorno regulatorio fuerte, especialmente en
cuestiones anti-trust, mejora el entorno competitivo notablemente. Por otro lado, la competencia parece
ser mucho más débil en países con herencia histórica socialista, es decir, Europa central y oriental.
Aparentemente, la transición hacia economías de mercado no se ha completado, al menos en cuanto al
grado de competencia en el mercado bancario.
Finalmente, acuerdos colusivos en la fijación de mark-ups en el mercado bancario parecen ser comunes en
fases alcistas del ciclo y van en paralelo al crecimiento del PIB. En épocas de crecimiento los niveles de
competencia se relajan.
En conjunto, el estudio de Bikker, Spierdijk y Finnie (2007) estima que el pasado socialista de un país es el
factor principal de todos los analizados a la hora de determinar la competencia en el sector bancario,
seguido por la existencia de restricciones a la inversión financiera y el índice de regulación del mercado. Las
recomendaciones que se derivan del estudio son claras:
 Mayor regulación antimonopolio para eliminar barreras a la competencia.
 Eliminar obstáculos a la inversión exterior.
 Reducir o eliminar las restricciones a realizar actividades no puramente bancarias.
Por último, los autores reconocen que el desarrollo de productos bancarios nuevos, más sofisticados, podría
resultar en una disminución de la competencia en el mercado debido a su naturaleza más opaca y la
necesidad de contar con especialistas en ellos. Si esto fuera así sería necesaria más regulación financiera.
septiembre.2014
4 Conclusión
En definitiva, como hemos visto, diferentes estudios llegan a diferentes conclusiones relativas a los
efectos de la concentración sobre la competencia, lo que implica que la relación no está clara ni es
fácilmente contrastable.
Así, varios estudios que tratan de contrastar la existencia de esta relación en sistemas bancarios completos,
o realizando una simple distinción entre bancos grande y pequeños, concluyen que no hay una relación
directa entre más concentración y más poder de mercado. Por su parte, otro estudio centrado en el análisis
de los efectos de la consolidación en el sector concluye que en el caso de países desarrollados y bancos
muy grandes el grado de competencia es menor al aumentar la concentración, lo que sugiere que la
consolidación de entidades grandes lleva a un menor grado de competencia entre estas entidades de mayor
tamaño. No obstante, esta conclusión no se sostiene en grupos de entidades de menor tamaño y mercados
bancarios de países no desarrollados.
Probablemente la conclusión que debemos sacar de estos estudios es que la mayor o menor concentración
de un mercado es una variable a tener en cuenta a la hora de estudiar la competencia de un sistema
financiero, y que afecta de forma diferente al nivel de competencia de la industria dependiendo del tamaño
de las entidades que estemos analizando, pero que además de la concentración del mercado hay muchas
otras variables que afectan directamente a la actividad de las entidades y el nivel de competencia de los
sistemas bancarios, entre las que hay que mencionar la herencia histórica política de cada país, la
contestabilidad del mercado, el entorno institucional y regulatorio y el ciclo económico, entre otras.
septiembre.2014
5 Anexos
1. Indicadores de concentración y estabilidad de mercado
Tabla 1 Anexo 1
Indicadores de concentración de la industria
Indicador Cálculo Interpretación
R será igual a 1 en caso de monopolio, y tenderá a 0 a medida
1
𝑅= que aumenta el número de empresas.
Inverso del número de 𝑁 Aunque este indicador no aporta información sobre el tamaño
entidades relativo o absoluto de las empresas del mercado, su
N es el número de entidades en el crecimiento o decrecimiento durante un periodo de tiempo
mercado indica la entrada o salida de empresas en el mercado.
𝑘 Una de las medidas de concentración más usadas en la

práctica
𝐶𝑘 = ∑ 𝑆𝑖 Este indicador proporciona de forma simple y sencilla de
𝑖=1 entender la cuota de mercado de las k principales entidades
Peso de las "k" del mercado.
mayores entidades
Si es la cuota de mercado de la i-ésima El indicador concede igual ponderación a las k entidades más
entidad grandes, pero no tiene en cuenta las (n-k) entidades restantes.
k es el número elegido de las principales No hay una regla establecida sobre cuál debe ser el valor de k,
entidades del mercado por lo que la decisión es arbitraria
La medida de concentración más conocida y usada. Muchas

veces sirve de benchmark para evaluar otros indicadores de
concentración.
𝑁 Captura datos del total de entidades del mercado al ser igual a
la suma de los cuadrados de las cuotas de mercado de todas
𝐻𝐻𝐼 = ∑ 𝑆2𝑖 las entidades. En este sentido, HHI da más peso a los bancos
𝑖=1 más grandes.
Índice Herfindahl-
Hirschman HHI toma un valor máximo de 10.000 para un monopolio. De
acuerdo con el US Department of Justice y The Federal Trade
Si es la cuota de mercado de la i-ésima Commission la concentración del mercado varía dependiendo
entidad de los siguientes niveles:
N es el número de entidades del mercado - Menor de 100: Mercado muy competitivo.
- Entre 100 y 1.500: Mercado desconcentrado
- Entre 1.500 y 2.500: Mercado concentrado.
‒ Más de 2.500: Mercado altamente concentrado
1
𝐻𝐻𝐼 − HN toma un valor 0 cuando la concentración es mínima
Índice Herfindahl-
𝐻𝑁 = 𝑁 (cuando el número de entidades en el mercado es muy
Hirschman 1
1− grande) y de 1 cuando la concentración es máxima
normalizado 𝑁 (monopolio)
N es el número de entidades del mercado
1
𝑅𝐻𝑇 =
(2 ∗ ∑𝑁
𝑖=1 𝑖𝑆 𝑖 ) −1
Si es la cuota de mercado de la entidad Al igual que HHI, este índice incluye todas las entidades de la
que ocupa la posición i-ésima entre todas industria y tiene en cuenta el tamaño relativo de cada una al
las entidades del mercado, ordenadas de ordenarlas de mayor a menor.
mayor a menor. No obstante, a diferencia del HHI, el índice RHT asigna una
Índice de Rosenbluth / i es el rango de la entidad i-esima en la importancia mayor a las entidades pequeñas de la industria, no
Hall y Tideman industria. a las grandes.
N es el número de entidades del mercado. El valor mínimo que puede tener el índice RHT es 1/n (cercano
a 0) cuando el número de entidades en la industria es muy alto
Otra forma de calcular el índice, a partir del y la concentración es muy baja, y el valor máximo es 1, en
Índice de Gini (G): situación de monopolio.
1
𝑅𝐻𝑇 =
𝑁(1 − 𝐺)
septiembre.2014
Tabla 1 Anexo 1
Indicadores de concentración de la industria (cont.)

El índice e Entropía se calcula como el sumatorio de las cuotas
𝑁 de mercado de todas las entidades multiplicadas por sus
1
𝐸 = ∑ 𝑆𝑖 ∗ 𝑙𝑛 respectivos logaritmos.
𝑆𝑖 Es una medida inversa de concentración. Hace referencia al
𝑖=1
ó grado de incertidumbre que afronta una entidad cualquiera de
𝑁 la industria para mantener un cliente al azar.
Índice de Entropía Esta incertidumbre aumenta si la concentración de la industria
𝐸 = − ∑ 𝑆𝑖 ∗ 𝑙𝑛⁡(𝑆𝑖) cae, y por tanto E será un número mayor.
𝑖=1 El valor de E será 0 si hay monopolio (incertidumbre
N es el número de entidades del mercado inexistente y grado de concentración máximo), y será igual a
ln(N) cuando hay N entidades de igual tamaño e igual poder de
Si es la cuota de mercado de la i-ésima mercado (incertidumbre máxima y grado de concentración
entidad mínimo)
En este caso, EN tomará un valor de 0 si hay monopolio
𝐸 (incertidumbre mínima y grado de concentración máximo) y de
𝐸𝑁 =
Índice de Entropía 𝐿𝑛(𝑁) 1 cuando hay N empresas de igual tamaño en el mercado, y la
normalizado incertidumbre es máxima.
Cuanto mayor es el nivel de entropía mayor será la
N es el número de entidades del mercado incertidumbre de conservar un cliente en la industria
𝑁
𝐼𝐷 = ∑ ℎ2𝑖 El Indicador de Dominancia mide la concentración del mercado

𝑖=1 a partir de la contribución de cada entidad al índice HHI. Es
decir, a partir de la contribución relativa de cada banco a la
Donde: concentración de la industria capturada a través del índice HH.
Índice de El valor del ID estará entre 0 y 1 en mercados o industrias
Dominancia 𝑆2𝑖 atomizadas o concentradas, respectivamente.
ℎ𝑖 =
𝐻𝐻𝐼 El ID alcanza un valor más alto cuanto más pequeñas sean las
N es el número de entidades del mercado entidades no dominantes, indicando una mayor capacidad de
Si es la cuota de mercado de la i-ésima la entidad dominante para ejercer dominio sobre las restantes
entidad entidades. El máximo se alcanzaría en situación de monopolio.
HHI es el índice de Herfindahl-Hirschman
𝑁−1 Las cuotas de mercado deben estar ordenadas de mayor a

menor.
𝐾 = ∑(𝑆𝑖 − 𝑆𝑖
+ 1) 2 El Índice de Kwoka se centra en la uniformidad o dispersión del
Índice de 𝑖=1 tamaño de las empresas del mercado.
Dominancia de Si es la cuota de mercado de la i-ésima Cuando la desigualdad entre el tamaño de las entidades de la
Kwoka entidad; Si+1 es la cuota de mercado de la industria se incrementa el dominio de los principales bancos
entidad inmediatamente siguiente en aumenta y, consecuentemente, el valor del índice crece.
tamaño. El valor de K estará entre 0 y 1, siendo 1 el valor
N es el número de entidades del mercado correspondiente a un monopolio.
g puede incluir parámetros como la existencia de potenciales

compradores en la industria, la intensidad de la regulación,
1
𝑆𝐷 = [1 − 𝛾(𝑆12 − 𝑆22)] presencia de derechos de propiedad, barreras a la entrada,
2 entre otros.
Índice de Se trata de calcular un umbral, SD, para su comparación con la
Dominancia de cuota de mercado de la entidad más grande.
Stenbacka S1 y S2 son las cuotas de mercado de las Este indicador trata de determinar cuándo una entidad podría
dos entidades más grandes de la industria dominar el mercado. Se parte de la cuota de mercado de las
g es un factor que trata de medir la dos entidades más grandes y se calcula un umbral a partir del
competencia en la industria cual la entidad líder posiblemente disfrutaría de una posición
de dominio
Fuente: BBVA Research a partir de MPRA (Munich Personal RePEc Archive)
septiembre.2014
Tabla 1 Anexo 1
Indicadores de concentración de la industria (cont.)
𝑁−1 L está diseñado para identificar la presencia de monopolios y

1 ̅̅̅̅̅
𝑋𝑚 la concentración de los mismos.
𝐿= ∑
𝑁(𝑁 − 1) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅
𝑋 Mide la desigualdad entre las cuotas de mercado de las
𝑚=1 𝑁 − 𝑚 entidades, pero agrupadas en dos gupos en función de su
tamaño.
Índice de Linda Xm es la cuota de mercado promedio de ‒ L menor que 0,20: Mercado desconcentrado
las m primeras entidades de la industria ‒ L entre 0,20 y 0,50: Mercado moderadamente concentrado
XN-m es la cuota de mercado promedio de ‒ L entre 0,50 y 1: Existe un desequilibrio que podría afectar
las N-m restantes entidades de la a la competencia del mercado
industria. ‒ - L mayor que 1: Mercado muy concentrado con posiciones
N es el número de entidades del mercado de dominio
𝑁
1
𝐻𝐾(𝛼) = ∑(𝑆𝑖𝛼 )𝛼−1
𝑖=1 HK será 1 en situación de monopolio, y tiende a 1/N en caso
de N empresas iguales en el mercado.
Si es la cuota de mercado de la i-ésima No hay directrices concretas en cuanto al valor del parámetro
Índice de Hannah & entidad α. Mediante este parámetro se decide el peso que se asigna a
Kay las entidades más grandesde la industris frente a las
N es el número de entidades del mercado pequeñas. Cuanto mayor sea el parámetro α mayor será la
α es cualquier número real estrictamente importancia de las entidades grandes en relación con las
mayor que 0 y distinto de 1. Refleja la pequeñas, y un valor bajo del parámetro dará más importancia
ponderación que se otorga a las distintas a las entidades pequeñas de la industria.
entidades en función de su cuota de
mercado.
Si α=2, HK será igual a HHI
𝑁 CCI trata de medir la dispersión entre las entidades del

𝐶𝐶𝐼 = 𝑆1 + ∑ 𝑆𝑖2(2 − 𝑆𝑖) mercado y la magnitud absoluta de la dispersión.
1=2 Se calcula como la suma de la cuota de mercado de la entidad
Índice de
líder y el sumatorio de los cuadrados de las cuotas de
concentración
mercado de las demás entidades ponderadas por un
industrial
S1 es la cuota de mercado de la entidad multiplicador que refleja el tamaño relativo del resto del
comprensivo de
más grande de la industria mercado.
Horvath
Si es la cuota de mercado de la i-esima CCI será igual a 1 en caso de monopolio, y su valor será más
entidad de la industria. alto que la cuota de mercado de la entidad líder en caso
contrario
𝑁 + 1 − 2 ∑𝑁
𝑖=1 𝑖𝑆𝑖
𝐺=
𝑁
Otra forma de calcular G:
1
𝐺 =1− G toma valores entre 0 y 1.
𝑁 ∗ 𝑅𝐻𝑇
Coeficiente de Gini Si G es próximo a 0 la concentración en la industria es baja y
la competencia elevada. Si G se aproxima a 1 la concentración
Si es la cuota de mercado de la i-ésima es elevada y la competencia en el mercado baja.
entidad
RHT es el índice de Rosenbluth, Hall y
Tideman.
septiembre.2014
Tabla 2 Anexo 1
Indicadores de estabilidad de la industria
Puede tomar valores entre 0 y 1.
𝑁 Será 0 cuando la inestabilidad de la industria sea mínima
1
𝐼 = ∑|𝑆𝑖2 𝑆𝑖1| (máxima estabilidad), es decir, cuando todas las entidades
2 − mantienen su cuota de mercado. Será 1 cuando todas las
Índice de 𝑖=1 entidades presentes en el momento inicial hayan abandonado
inestabilidad o N es el número de entidades en el mercado el mercado en el momento 2
volatilidad También explica el grado de competencia de la industria. Si I=0
Si1 y Si2 son las cuotas de mercado de la todas las entidades mantuvieron constante su posición
entidad i-ésima en los periodos 1 y 2 competitiva y, por tanto, el nivel de competencia es muy bajo.
respectivamente Si I=1 el nivel de inestabilidad es máximo y el grado de
competencia es muy elevado.
El indicador tiene la siguiente interpretación (muy vinculada a
la etapa del ciclo de vida del la industria):
- TBN = 0: No ha habido ingreso de empresas en el
𝑁𝐸𝑡 mercado.
𝑇𝐵𝑁𝑡 =
𝑁𝑡 1 - TBN tiende a 0: La entrada de nuevas entidades al
− mercado es reducida
Tasa bruta de - TBN tiende a 1: El número de entidades nuevas es similar
entrada al número total de empresas existentes el periodo anterior.
NEt es el número de empresas que entran en
la industria en el periodo t - TBN > 1: El número de firmas que entran en el mercado es
superior al número de firmas establecidas en la industria en el
Nt-1 es el número de empresas existentes en
periodo anterior. Industria muy dinámica con elevada
la industria en el periodo anterior
volatilidad.
Este indicador no considera el número de entidades que
pudieran haberse destruido en el periodo t
Interpretación similar a la del caso anterior (muy vinculada a la
etapa del ciclo de vida del la industria):
𝑁𝑆𝑡
𝑇𝐵𝑆𝑡 = ‒ TBS = 0: No ha habido salidas de empresas en el periodo
𝑁𝑡 1 t.
− ‒ TBS tiende a 0: La salida de entidades es reducida
Tasa bruta de ‒ TBS tiende a 1: El número de entidades que salen del
salida mercado es similar al número total de empresas existentes
NSt es el número de empresas que salen de
la industria en el periodo t el periodo anterior.
‒ TBS > 1: El número de firmas que salen del mercado es
Nt-1 es el número de empresas existentes en superior al número de firmas establecidas en la industria
la industria en el periodo anterior en el periodo anterior. Industria muy dinámica con elevada
volatilidad.
El indicador se interpreta como un porcentaje:
‒ TNE = 0: No ha habido cambios en el número de empresas
de la inductria. El número de entradas es igual que el
𝑇𝑁𝐸𝑡 = 𝑇𝐵𝐸𝑡 − 𝑇𝐵𝑆𝑡 número de salidas.
Tasa neta de ó: ‒ TNE > 0: La TBE es mayor que la TBS. Indicativo de un
𝑁𝐸𝑡 𝑁𝑆𝑡
entrada 𝑇𝑁𝐸𝑡 = ( − ) *100 sector dinámico que atrae nuevos competidores
𝑁𝑡 1 𝑁𝑡 1 ‒ TNE < 0: La TBE es menor que la TBS. Sector poco
− −
atractivo
Cuanto más alto sea el valor del indicador (en términos
absolutos) mayor será la inestabilidad de la industria
𝑁𝐸𝑡 + 𝑁𝑆𝑡
𝐼𝑅𝑡 =
𝑁𝑡
Si IR tiende a 0 el grado de rotación de la industria es bajo. Si
Índice de rotación NEt es el númer de entidades que entran en
tiende a 1 el grado de rotación de la industria es alto, lo que
del mercado la industria
implicaría un mayor nivel de inestabilidad
NSt es el número de empresas que salen de
la industria
Nt es el número de empresas existentes en
la industria
septiembre.2014
Tabla 2 Anexo 1
Indicadores de estabilidad de la industria (cont.)
Cálculo Interpretación
𝐿𝐸𝑡
𝑁𝐸𝑡
𝑇𝑀𝑅𝑡 = 𝐿𝑡−𝐿𝐸𝑡
𝑁𝑡−𝑁𝐸𝑡 Este indicador fue propuesto inicialmente con
el número de empleados como medida del
tamaño de las entidades, pro puede replicarse
fácilmente usando otras variables como el
LEt es el número de empleados de las tamaño de balance o el volumen de crédito
Tamaño de las entidades que empresas entrantes
Este indicador calcula el tamaño relativo de
entran vs establecidas
las entidades que entran en la industria en
NEt es el número de empresas que entran en relación con el de las ya establecidas
la industria en el periodo t Cuanto más alto sea el valor del indicador,
Lt es el número de trabajadores de las más grande será el tamaño relativo de las
entidades de la industria entidades que entran al mercado
Nt es el número de empresas existentes en la
industria
Muestra la diferencia absoluta entre el número

de sucuirsales/oficinas y el número de
entidades en un periodo
𝑆𝑑𝑡 = (𝐵𝑡 − 𝐵𝑡 1) Si Sd=0 podría estar indicando un
−
− (𝑁𝑡 − 𝑁𝑡 ) estancamiento en la capacidad instalada en
−1 un mercado, aunque puede recoger un
Índice de sucursalización comportamiento de creación/destrucción de
dinámica locales y entidades de la misma magnitud
(Bt-Bt-1) es la variación del número de
sucursales/oficinas entre los periodos t y t-1 Si Sd>0 se crean más sucursales que nuevas
entidades
(Nt-Nt-1) es la variación del número de
entidades entre los periodos t y t-1 Si Sd<0 se cierran sucursales en la industria,
o el crecimiento de las entidades de la
industria se concentra fuera del mercado
seleccionado
septiembre.2014
2. Principales operaciones de concentración 2009-2014

Tabla 1 Anexo 2
Orden cronológico de las principales operaciones de concentración en España 2009-2014
Fecha Entidades afectadas Entidad resultante
Cajastur
nov-09 Cajastur
CCM
Caixa Sabadell
mar-10 Caixa Terrassa Unnim
Caixa Manlleu
Caja España
mar-10 Banco CEISS
Caja Duero
Caixa Cataluña
mar-10 Caixa Tarragona Catalunya Caixa
Caixa Manresa
Caja Navarra
abr-10 General de Canarias Banca Cívica
Caja de Burgos
Caja de Jaén
may-10 Unicaja
Unicaja
Caixa Gerona
may-10 Caixabank
Caixabank
Caja Murcia
Caixa Penedés
jun-10 BMN
Sa Nostra
Caja Granada
Cajamadrid
Bancaja
Caja Ávila
jun-10 Caja Segovia BFA-Bankia
Caja Rioja
Caixa Laietana
Insular de Canarias
Caixa Galicia
jun-10 NCG Banco
Caixanova
Cajasur
jul-10 BBK
BBK
CAI
jul-10 Caja Círculo Burgos Caja3
Caja Badajoz
Cajasol
dic-10 Banca Cívica
Caja Guadalajara
Cajastur
abr-11 Caja Cantabria Liberbank
Caja Extremadura
CAM
dic-11 Banco Sabadell
Banco Sabadell
BBK
ene-12 Kutxa Kutxabank
VITAL
Banco Pastor
feb-12 Banco Popular
Banco Popular
Unnim
mar-12 BBVA
BBVA
Banca Cívica
may-12 Caixabank
Caixabank
Banco de Valencia
nov-12 Caixabank
Caixabank
Banco Gallego
abr-13 Banco Sabadell
Sabadell
Banesto
may-13 Banco Santander
Banco Santander
Caja3
jul-13 Ibercaja
Ibercaja
NCG Banco
dic-13 Banesco
Banesco
Banco CEISS Unicaja
mar-14
Unicaja
Fuente: BBVA Research a partir de Banco de España, AEB, CECA e información de las entidades
septiembre.2014
Referencias
Berger, A., Demirgüç-Kunt, A., Levine, R., Haubrich, J. (2003). Bank concentration and competition: an
evolution in the making. Journal of Money, Credit and Banking, Vol. 36, No. 3, Part 2. The Federal Reserve
Bank of Cleveland. May 2003.
Bikker, J., Haaf, K. (2000). Measures of competition and concentration in the banking industry: a review of
the literature. Research Series Supervision No. 27, De Nederlandsche Bank. September 2000.
Bikker, J., Spierdijk, L., Finnie, P. (2006a). Misspecification in the Panzar-Rosse model: assessing
competition in the banking industry. DNB Working Paper No. 114. De Nederlandsche Bank.
Bikker, J., Spierdijk, L., Finnie, P. (2006b). The impact of bank size on market power. DNB Working Paper
No. 120. De Nederlandsche Bank.
Bikker, J., Spierdijk, L., Finnie, P. (2007). Market structure, contestability and institutional environment: the
determionants of banking competition. DNB Working Paper No. 156. De Nederlandsche Bank.
Bikker, J., Spierdijk, L. (2009a). Measuring and explaining competition in the financial sector. Tjalling C.
Koopmans Institute Discussion Paper Series, Vol. 9, Utrecht School of Economics, Utrecht University, pp. 1-35.
Bikker, J., Shaffer, S., Spierdijk, L. (2009b). Assessing competition with the Panzar-Rosse model: the role of
scale, costs and equilibrium. DNB Working Papr No. 225, De Nederlandsche Bank. October 2009.
Calabrese, R., Porro, F. (2012). Single-name concentration risk in credit portfolios: a comparison of
concentartion índices. UCD Geary Institute Discussion Paper Series, WP2012/14. May 2012.
Carbó, S. Rodríguez, F. (2014). Reestructuración bancaria, concentración y calidad de los préstamos en

España. Estudios de la Fundación, Serie Economía y Sociedad, FUNCAS. 2014.
Claessens, S., Laeven, L. (2004). What drives bank competition? Some international evidence. Journal of
Money, Credit and Banking, 36, pp. 563-584.
Curry, B., George, K. (1983). Industrial concentration: a survey. Journal of Industrial Economics, 31(3), pp. 203-255.
Gutiérrez de Rozas, L. (2007). Testing for competition in the Spanish banking industry: the Panzar-Rosse
approach revisited. Documento de Trabajo nº 0726 (2007), Banco de España.
Hall, M., Tideman, N. (1967). Measures of concentration. Journal of the American Statistical Association,
62(317), pp. 162-168.
Hannah, L., Kay, J. (1977). Concentration in modern industry: theory, measurement and the UK experience.
London, McMillan.
Koutsomanoli-Fillipaki, N., Staikouras, C.. (2006). Competition and Concentration in the New European
Banking Landscape. Athens University of Economics and Business. May 2006.
Lis-Gutiérrez, L-P (2013). Market concentration and market stability measures. An application for Excel.
MPRA Paper No. 47.615. June 2013.
Lyons, B., Zhu, M. (2012). Concentration, Regulation and Competition in European Banking. ESRC Centre
for Competition Policy, University of East Anglia. February 2012.
Maudos, J. (2014). Impacto de la reestructuración del sector bancario español sobre la concentración y la
competencia. Estudios de la Fundación, Serie Economía y Sociedad, FUNCAS. 2014.
Competition, Concentration and Stability in the Banking Sector, (2010). Directorate for Financial and
Enterprise Affairs, OECD. September 2010.
septiembre.2014
Documentos de Trabajo
2014
14/23 Jaime Zurita: Análisis de la concentración y competencia en el sector bancario.
14/22 Ángel de la Fuente: La financiación de las comunidades autónomas de régimen común en 2012.
14/21 Leonardo Villar, David Forero: Escenarios de vulnerabilidad fiscal para la economía colombiana.
14/20 David Tuesta: La economía informal y las restricciones que impone sobre las cotizaciones al régimen
de pensiones en América Latina.
14/19 David Tuesta: The informal economy and the constraints that it imposes on pension contributions in
Latin America.
14/18 Santiago Fernández de Lis, María Abascal, Tatiana Alonso, Wojciech Golecki: A banking union
for Europe: making virtue of necessity.
14/17 Angel de la Fuente: Las finanzas autonómicas en 2013 y entre 2003 y 2013.
14/16 Alicia Garcia-Herrero, Sumedh Deorukhkar: What explains India’s surge in outward direct
investment?
14/15 Ximena Peña, Carmen Hoyo, David Tuesta: Determinants of financial inclusion in Mexico based on
the 2012 National Financial Inclusion Survey (ENIF).
14/14 Ximena Peña, Carmen Hoyo, David Tuesta: Determinantes de la inclusión financiera en México a
partir de la ENIF 2012.
14/13 Mónica Correa-López, Rafael Doménech: Does anti-competitive service sector regulation harm
exporters? Evidence from manufacturing firms in Spain.
14/12 Jaime Zurita: La reforma del sector bancario español hasta la recuperación de los flujos de crédito.
14/11 Alicia García-Herrero, Enestor Dos Santos, Pablo Urbiola, Marcos Dal Bianco, Fernando Soto,
Mauricio Hernandez, Arnulfo Rodríguez, Rosario Sánchez, Erikson Castro: Competitiveness in the
Latin American manufacturing sector: trends and determinants.
14/10 Alicia García-Herrero, Enestor Dos Santos, Pablo Urbiola, Marcos Dal Bianco, Fernando Soto,
Mauricio Hernandez, Arnulfo Rodríguez, Rosario Sánchez, Erikson Castro: Competitividad del sector
manufacturero en América Latina: un análisis de las tendencias y determinantes recientes.
14/09 Noelia Cámara, Ximena Peña, David Tuesta: Factors that Matter for Financial Inclusion: Evidence
from Peru.
14/08 Javier Alonso, Carmen Hoyo & David Tuesta: A model for the pension system in Mexico: diagnosis
and recommendations.
14/07 Javier Alonso, Carmen Hoyo & David Tuesta: Un modelo para el sistema de pensiones en México:
diagnóstico y recomendaciones.
14/06 Rodolfo Méndez-Marcano & José Pineda: Fiscal Sustainability and Economic Growth in Bolivia.
14/05 Rodolfo Méndez-Marcano: Technology, Employment, and the Oil-Countries’ Business Cycle.
14/04 Santiago Fernández de Lis, María Claudia Llanes, Carlos López- Moctezuma, Juan Carlos Rojas
& David Tuesta: Financial inclusion and the role of mobile banking in Colombia: developments and
potential.
14/03 Rafael Doménech: Pensiones, bienestar y crecimiento económico.
septiembre.2014
14/02 Angel de la Fuente & José E. Boscá: Gasto educativo por regiones y niveles en 2010.
14/01 Santiago Fernández de Lis, María Claudia Llanes, Carlos López- Moctezuma, Juan Carlos Rojas
& David Tuesta. Inclusión financiera y el papel de la banca móvil en Colombia: desarrollos y
potencialidades.
2013
13/38 Jonas E. Arias, Juan F. Rubio-Ramírez & Daniel F. Waggoner: Inference Based on SVARs
Identied with Sign and Zero Restrictions: Theory and Applications
13/37 Carmen Hoyo Martínez, Ximena Peña Hidalgo & David Tuesta: Demand factors that influence
financial inclusion in Mexico: analysis of the barriers based on the ENIF survey.
13/36 Carmen Hoyo Martínez, Ximena Peña Hidalgo & David Tuesta. Factores de demanda que influyen
en la Inclusión Financiera en México: Análisis de las barreras a partir de la ENIF.
13/35 Carmen Hoyo & David Tuesta. Financing retirement with real estate assets: an analysis of Mexico
13/34 Carmen Hoyo & David Tuesta. Financiando la jubilación con activos inmobiliarios: un análisis de
caso para México.
13/33 Santiago Fernández de Lis & Ana Rubio: Tendencias a medio plazo en la banca española.
13/32 Ángel de la Fuente: La evolución de la financiación de las comunidades autónomas de régimen

común, 2002-2011.
13/31 Noelia Cámara, Ximena Peña, David Tuesta: Determinantes de la inclusión financiera en Perú.
13/30 Ángel de la Fuente: La financiación de las comunidades autónomas de régimen común en 2011.
13/29 Sara G. Castellanos & Jesús G. Garza-García: Competition and Efficiency in the Mexican Banking
Sector.
13/28 Jorge Sicilia, Santiago Fernández de Lis & Ana Rubio: Banking Union: integrating components and
complementary measures.
13/27 Ángel de la Fuente & Rafael Doménech: Cross-country data on the quantity of schooling: a selective
survey and some quality measures.
13/26 Jorge Sicilia, Santiago Fernández de Lis &Ana Rubio: Unión Bancaria: elementos integrantes y
medidas complementarias.
13/25 Javier Alonso, Santiago Fernández de Lis, Carlos López-Moctezuma, Rosario Sánchez & David
Tuesta: The potential of mobile banking in Peru as a mechanism for financial inclusion.
13/24 Javier Alonso, Santiago Fernández de Lis, Carlos López-Moctezuma, Rosario Sánchez & David
Tuesta: Potencial de la banca móvil en Perú como mecanismo de inclusión financiera.
13/23 Javier Alonso, Tatiana Alonso, Santiago Fernández de Lis, Cristina Rohde &David Tuesta:
Tendencias regulatorias financieras globales y retos para las Pensiones y Seguros.
13/22 María Abascal, Tatiana Alonso & Sergio Mayordomo: Fragmentation in European Financial
Markets: Measures, Determinants, and Policy Solutions.
13/21 Javier Alonso, Tatiana Alonso, Santiago Fernández de Lis, Cristina Rohde & David Tuesta:
Global Financial Regulatory Trends and Challenges for Insurance & Pensions.
septiembre.2014
13/20 Javier Alonso, Santiago Fernández de Lis, Carmen Hoyo, Carlos López-Moctezuma & David
Tuesta: Mobile banking in Mexico as a mechanism for financial inclusion: recent developments and a closer
look into the potential market.
13/19 Javier Alonso, Santiago Fernández de Lis, Carmen Hoyo, Carlos López-Moctezuma & David
Tuesta: La banca móvil en México como mecanismo de inclusión financiera: desarrollos recientes y
aproximación al mercado potencial.
13/18 Alicia Garcia-Herrero & Le Xia: China’s RMB Bilateral Swap Agreements: What explains the choice
of countries?
13/17 Santiago Fernández de Lis, Saifeddine Chaibi, Jose Félix Izquierdo, Félix Lores, Ana Rubio &
Jaime Zurita: Some international trends in the regulation of mortgage markets: implications for Spain.
13/16 Ángel de la Fuente: Las finanzas autonómicas en boom y en crisis (2003-12).
13/15 Javier Alonso & David Tuesta, Diego Torres, Begoña Villamide: Projections of dynamic
generational tables and longevity risk in Chile.
13/14 Maximo Camacho, Marcos Dal Bianco & Jaime Martínez-Martín: Short-Run Forecasting of
Argentine GDP Growth.
13/13 Alicia Garcia Herrero & Fielding Chen: Euro-area banks’ cross-border lending in the wake of the
sovereign crisis.
13/12 Javier Alonso & David Tuesta, Diego Torres, Begoña Villamide: Proyecciones de tablas
generacionales dinámicas y riesgo de longevidad en Chile.
13/11 Javier Alonso, María Lamuedra & David Tuesta: Potentiality of reverse mortgages to supplement
pension: the case of Chile.
13/10 Ángel de la Fuente: La evolución de la financiación de las comunidades autónomas de régimen

común, 2002-2010.
13/09 Javier Alonso, María Lamuedra & David Tuesta: Potencialidad del desarrollo de hipotecas inversas:
el caso de Chile.
13/08 Santiago Fernández de Lis, Adriana Haring, Gloria Sorensen, David Tuesta, Alfonso Ugarte:
Banking penetration in Uruguay.
13/07 Hugo Perea, David Tuesta & Alfonso Ugarte: Credit and Savings in Peru.
13/06 K.C. Fung, Alicia Garcia-Herrero, Mario Nigrinis: Latin American Commodity Export Concentration:
Is There a China Effect?
13/05 Matt Ferchen, Alicia Garcia-Herrero & Mario Nigrinis: Evaluating Latin America’s Commodity
Dependence on China.
13/04 Santiago Fernández de Lis, Adriana Haring, Gloria Sorensen, David Tuesta, Alfonso Ugarte:
Lineamientos para impulsar el proceso de profundización bancaria en Uruguay.
13/03 Ángel de la Fuente: El sistema de financiación regional: la liquidación de 2010 y algunas reflexiones
sobre la reciente reforma.
13/02 Ángel de la Fuente: A mixed splicing procedure for economic time series.
13/01 Hugo Perea, David Tuesta &Alfonso Ugarte: Lineamientos para impulsar el Crédito y el Ahorro.
Perú.
septiembre.2014
Consulte aquí el listado de Documentos de trabajo publicados entre 2009 y 2014
Consulte aquí el listado de Documentos de Trabajo publicados:
En español e inglés
Los análisis, las opiniones y las conclusiones contenidas en este informe corresponden a los autores del
mismo y no necesariamente al Grupo BBVA.
Podrá acceder a las publicaciones de BBVA Research a través de la siguiente web: http://www.bbvaresearch.com
Interesados dirigirse a:
BBVA Research
Paseo Castellana, 81 – 7º planta
28046 Madrid (España)
Tel.: +34 91 374 60 00 y +34 91 537 70 00
Fax: +34 91 374 30 25
bbvaresearch@bbva.com
www.bbvaresearch.com

Zurita - BBVA (2014) Análisis de La Concentración y Competencia en El Sector Bancario - IndConcentraciónAnexo

Cargado por

Copyright:

Formatos disponibles

Zurita - BBVA (2014) Análisis de La Concentración y Competencia en El Sector Bancario - IndConcentraciónAnexo

Cargado por

Información del documento

Descripción original:

Título original

Derechos de autor

Formatos disponibles

Compartir este documento

Compartir o incrustar documentos

Opciones para compartir

¿Le pareció útil este documento?

¿Este contenido es inapropiado?

Copyright:

Formatos disponibles

Zurita - BBVA (2014) Análisis de La Concentración y Competencia en El Sector Bancario - IndConcentraciónAnexo

Cargado por

Copyright:

Formatos disponibles

Documento de Trabajo, Nº 14/23

Madrid, septiembre de 2014

Análisis de la concentración y competencia en el sector bancario

Palabras clave: concentración, competencia, consolidación, Panzar-Rosse

JEL: G21, L11, L13, L21

El sector español se ha consolidado intensamente, aumentando su concentración

No se puede concluir categóricamente que exista una relación directa entre

1 Importancia de la concentración en la industria bancaria

No obstante, a pesar de reconocer que la presencia de entidades sistémicas representa un problema

2 Indicadores de concentración y estabilidad de mercado

 Debe ser fácil de calcular e interpretar.

 El indicador debe estar acotado entre 0 y 1 para facilitar su comparabilidad e interpretación.

 Debe ser independiente del tamaño absoluto del mercado analizado.

 El peso de una empresa en el indicador de concentración debe coincidir con su participación en el

Adicionalmente, las medidas de concentración pueden ser discretas o acumulativas.

En el anexo 1 presentamos resumidamente los principales ratios de concentración de mercado, su método

Análisis de la concentración del sector bancario español

 El índice de Rosenbluth, Hall y Tideman también muestra un aumento de la concentración de la

Evolución de la estabilidad del sistema: notable impacto de

 El sector ha reducido sistemáticamente su capacidad instalada desde 2009.

En definitiva, la estabilidad de la industria ha pasado un periodo de gran convulsión, reflejo de la crisis

3 Análisis de la competencia en el sector bancario:

La visión estructural de la competencia en el mercado abarca el paradigma Estructura-Conducta-Resultado

Medidas estructurales de la competencia del mercado

En definitiva, estas medidas estructurales de competencia industrial proporcionan explicaciones incompletas

Medidas no estructurales de competencia

 Un valor negativo de H indica la existencia de monopolio u oligopolio colusivo. En ambos casos un

Efectos de la consolidación de la industria

Análisis de los factores determinantes de la competencia en

1. Estructura del mercado: tradicionalmente considerado el determinante principal de la competencia.

‒ Indicadores de concentración: consideran el ratio de concentración de las 5 primeras entidades (CR5)

‒ Número de bancos en la industria: al considerar también el número de bancos se añade una

4. Variables institucionales: trata de medir diferencias institucionales entre países.

‒ Inflación: medida a través del deflactor del PIB.

 Eliminar obstáculos a la inversión exterior.

 Reducir o eliminar las restricciones a realizar actividades no puramente bancarias.

𝑘 Una de las medidas de concentración más usadas en la

La medida de concentración más conocida y usada. Muchas

Fuente: BBVA Research

Indicador Cálculo Interpretación

𝐼𝐷 = ∑ ℎ2𝑖 El Indicador de Dominancia mide la concentración del mercado

𝑁−1 Las cuotas de mercado deben estar ordenadas de mayor a

g puede incluir parámetros como la existencia de potenciales

Fuente: BBVA Research a partir de MPRA (Munich Personal RePEc Archive)

Indicador Cálculo Interpretación

𝑁−1 L está diseñado para identificar la presencia de monopolios y

𝑁 CCI trata de medir la dispersión entre las entidades del

Fuente: BBVA Research a partir de MPRA (Munich Personal RePEc Archive)

Muestra la diferencia absoluta entre el número

Fuente: BBVA Research a partir de MPRA (Munich Personal RePEc Archive)

2. Principales operaciones de concentración 2009-2014

Carbó, S. Rodríguez, F. (2014). Reestructuración bancaria, concentración y calidad de los préstamos en

14/03 Rafael Doménech: Pensiones, bienestar y crecimiento económico.

13/32 Ángel de la Fuente: La evolución de la financiación de las comunidades autónomas de régimen

13/16 Ángel de la Fuente: Las finanzas autonómicas en boom y en crisis (2003-12).

13/10 Ángel de la Fuente: La evolución de la financiación de las comunidades autónomas de régimen

Consulte aquí el listado de Documentos de trabajo publicados entre 2009 y 2014

Consulte aquí el listado de Documentos de Trabajo publicados: