4. Resultados

A partir del planteamiento estadístico de las hipótesis, donde se identificaron los procedimientos estadísticos para procesar la información y corroborarlas o refutarlas, se desarrollaron los procedimientos de la correlación de Pearson y Regresión Lineal Múltiple, cuyos resultados se presentan a continuación:

Descripción del procedimiento

Se midió la asociación entre las dos variables cuantitativas continuas (tasas de interés y tipo de cumplimiento en el pago de los créditos durante los ejercicios 2004, 2005 y 2006) se desarrolló el procedimiento estadístico la correlación de Pearson. Los resultados se muestran en la Tabla número 4.

Interpretación

En la Tabla No. 4 se muestra la correlación de Pearson entre las variables TI2004 (tasa de interés 2004), TI2005 (tasa de interés 2005) y TI2006 (tasa de interés 2006), que son las tasas de interés que fueron cobradas por las dispersoras de crédito e intermediarios financieros rurales atendidos por la Agencia Córdoba de la Financiera Rural a los productores de la zona centro del Estado de Veracruz en los ejercicios mencionados. Así mismo se describe la correlación con las variables TC01 (tipo de cumplimiento 2004), TC02 (tipo de cumplimiento 2005) y TC03 (tipo de cumplimiento 2006) que representan cómo calificaron los productores de la zona centro del Estado de Veracruz su cumplimiento en el pago de sus adeudos.

El análisis de resultados se hace tomando como referencia, primeramente, la asociación existente entre las tasas de interés, enseguida, se contrastan los resultados de la tasa de interés con tipo de cumplimiento y para terminar, se elabora el análisis entre los tipos de cumplimiento.

Por lo que respecta a las tasas de interés, el coeficiente de correlación más elevado es el .911, que corresponde a la asociación de la variable TI2005 con la variable TI2006, seguido por el coeficiente .723 obtenido para las variables TI2004 y la TI2005, y el de .659 para las variables TI2004 con la TI2006. Estos resultados significan que la asociación entre las variables tasas de interés analizadas es positiva y van desde buena (.659) hasta muy buena (.911).

Así mismo, se observa que en la asociación entre tasas de interés y tipos de cumplimiento, el coeficiente de correlación mayor es el .661, que corresponde a la variable TI2004 con la variable TC01, seguido por el coeficiente .439 obtenido para las variables TI2005 y la TC02, y el de .326 para las variables TI2004 con la TC02. Estos resultados muestran que la asociación entre las variables tasas de interés y tipo de cumplimiento descritas es positiva y van desde regular (.326) hasta buena (.661).

Finalmente, la relación entre los tipos de cumplimiento es regular ya que se observa que el coeficiente de correlación mayor fue de .490, que corresponde a la asociación de la variable TC01 con la variable TC02.

Por lo que respecta a la significancia de los coeficientes descritos, se observó que considerando un nivel de confianza de 95% todos resultaron significativos.

Los niveles de significancia observados (p value) de todos los coeficientes son cero o casi cero, por lo que se afirma que el nivel de asociación entre todas las variables es significativo.

Con base en estos resultados, se concluye que hay suficientes elementos en la muestra para rechazar la hipótesis nula, por lo que se acepta la hipótesis de trabajo, es decir, que la Financiera Rural ha manejado bajas tasas de interés en los instrumentos de crédito ofertados a los intermediarios financieros rurales y dispersoras de crédito que le garantizan el cumplimiento del pago del crédito de acuerdo a sus reglas de operación.

A continuación se muestran los resultados que se obtuvieron de la regresión lineal múltiple para probar la hipótesis dos (H2)

Descripción del procedimiento

Dado que se trata de identificar la causalidad, entre la variable dependiente Y = número de beneficiarios y dos variables independientes X1 = monto colocado y X2 = ciclo, según la fórmula siguiente:

y = a+ b1x1+b2x2+ E

La regresión se corrió con un nivel de significancia del .05, y se consideró como una prueba de dos colas.

Se utilizó el procedimiento estadístico de regresión múltiple con el método Backward. Se hicieron las corridas y se obtuvieron los resultados que se muestran en la Tabla No. 5.

Tabla No. 5 Resultados del procedimiento estadístico (H2)

Fuente: Elaboración propia. SPSS. V13

Interpretación

Al sustituir los valores que se dan en la tabla, la ecuación del modelo de regresión, queda de la siguiente manera:

y = 100011.3 - 49.877x1 + .0000418x2

Los resultados reflejan que la constante de la ecuación de regresión es de 100011.3 que representa el número de beneficiarios cuando las variables independientes (ciclo y monto) son cero. De los coeficientes de beta para las variables independientes, se puede apreciar que el coeficiente de -49.877 de la variable X1 = ciclo, se puede apreciar que mantiene una relación negativa con la variable criterio; es decir, que por cada unidad de cambio en la variable ciclo, los beneficiarios disminuyen en casi 50 beneficiarios. En el caso de la variable predictora, X2 = monto colocado, la cual presenta un coeficiente de .0000418, este determina una relación positiva pero poco relevante con la variable criterio; es decir, que por cada peso que se incrementa el monto colocado, los beneficiarios se incrementan en .0000418.

Como se puede observar, en la sexta columna (Sig.) de la Tabla No. 6, los niveles de significancia observados (p value) de todos los coeficientes son cero o casi cero, por lo que se afirma que ambas variables independientes son significativas al nivel de confianza del 95%.

Con base en estos resultados, se concluye que hay suficientes elementos en la muestra para rechazar la hipótesis nula, por lo que se acepta la hipótesis de trabajo, es decir, que las figuras de los intermediarios financieros rurales y dispersoras de crédito han influido en la eficiencia de la Financiera Rural para colocar-recuperar recursos.

Los resultados del procedimiento estadístico para probar la hipótesis número tres se presentan a continuación

Descripción del procedimiento estadístico (H3)

Al llevar a cabo el levantamiento de la información de campo, se constató que la partida de capacitación durante el periodo en estudio de la presente investigación (desde la fecha de creación de la Financiera hasta el 2006), sólo fue ejercida en el año de 2006, por lo que no hay elementos suficientes que permitan comprobar si la capacitación influye en la minimización de los costos de operación, mientras que en ese mismo periodo, los costos de operación (sueldos y salarios del personal de la Financiera) presentaron un comportamiento constante.

En conclusión no existen suficientes elementos que permitan corroborar la presente hipótesis.

Se presentan a continuación los resultados del procedimiento estadístico para probar la hipótesis cuatro

Descripción del procedimiento

Dado que se trata de identificar la causalidad, entre la variable dependiente, Y = número de beneficiarios y tres variables independientes que son X1= ciclo, X2= sujeto y X3=monto colocado, según la fórmula siguiente:

y = a+ b1x1+b2x2+ b3x3+ E

La regresión se corrió con un nivel de significancia del .05, y se consideró como una prueba de dos colas.

Se corrió la regresión lineal múltiple con el método Backward. Se hicieron las corridas y se obtuvo el resultado que se muestra en la Tabla No. 6.

Tabla No. 6 Resultados del procedimiento estadístico (H4)

Fuente: Elaboración propia. SPSS. V13

Interpretación

Al sustituir los valores que se dan en la tabla en la ecuación del modelo de regresión queda de la siguiente manera:

y = 87890.295 – 43.802x1- 12.464 x2 +.0000394x3

Los resultados reflejan que la constante de la ecuación de regresión es de 87890.295 que representa el número de beneficiarios cuando las variables independientes (ciclo, sujeto y monto) son cero. Además, se puede apreciar que el coeficiente de -43.802 de la variable X1 = ciclo, determina una relación negativa con la variable criterio, es decir que por año transcurrido, los beneficiarios disminuyen en casi 44 beneficiarios permaneciendo las demás variables constantes. En el caso de la variable independiente X2 = sujeto, (dispersora o intermediario financiero) la cual presenta un coeficiente de -12.464, presenta una relación negativa con la variable dependiente, es decir que por cada dispersora que se incrementa, los beneficiarios disminuyen en 12, ya que una nueva dispersora, representa un incremento en la oferta, por lo que los beneficiarios, tienen más opciones para decidir y pueden optar por cambiar de dispersora. Por lo que respecta a la variable predictora X3 = monto colocado, la cual presenta un coeficiente de .0000394, se puede apreciar que mantiene una relación positiva pero poco significativa con la variable criterio, es decir que por cada unidad de cambio en el monto colocado los beneficiarios se incrementan en .0000394.

Como se puede observar en la sexta columna (Sig.) de la Tabla No. 6, los niveles de significancia observados (p value) de todos los coeficientes son cero o casi cero, por lo que se afirma que las tres variables independientes son significativas con el nivel de confianza del 95%.

Con base en estos resultados, se concluye que hay suficientes elementos en la muestra, para rechazar la hipótesis nula, por lo que se acepta la hipótesis de trabajo; es decir, que los intermediarios financieros rurales y dispersoras de crédito que han solicitado el apoyo y capacitación de la Financiera Rural ha sido con la finalidad de incrementar su eficiencia para colocar-recuperar recursos.