LOS NUEVOS FOCOS ROJOS DEL CRÉDITO, la vulnerabilidad regional que se esconde detrás de los promedios

Artículo publicado en la edición 245 de la revista Microfinanzas 

https://statuscomunicaciones.pe/microfinanzas/M245.pdf

Mientras el sistema financiero peruano reporta cifras saludables a nivel agregado, un análisis territorial detallado del especialista Leobell Amacifuén revela una realidad más compleja: regiones enteras concentran carteras deterioradas y millones de pequeños deudores que no aparecen en los titulares.

El mapa del riesgo que nadie mira

• Cuando el Banco Central de Reserva del Perú o la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS) publican sus reportes mensuales, los titulares suelen celebrar la estabilidad: el crédito crece, la morosidad está controlada, el sistema es sólido. 

• Esa narrativa no es falsa, pero sí incompleta. Detrás del promedio nacional se esconden geografías en problemas que solo se vuelven visibles cuando alguien decide mirar el mapa con más atención. 

• Eso es precisamente lo que hizo Leobell Amacifuén Macedo, economista especialista en microfinanzas, cuyo reciente análisis de cartera al 31 de enero de 2026 desnuda las vulnerabilidades regionales del sistema financiero peruano. El estudio combina datos de morosidad y tamaño de cartera por región para construir un índice de vulnerabilidad territorial, una herramienta que va más allá de los reportes tradicionales organizados por tipo de entidad.

• Los números de partida son elocuentes. A enero de 2026, el sistema financiero peruano —que incluye banca múltiple, empresas financieras, cajas municipales, cajas rurales, empresas de crédito, Banco de la Nación y Agrobanco— registra más de S/ 442 mil millones en créditos directos. 

• Una cifra récord que convive con focos de riesgo silenciosos en regiones que pocas veces aparecen en los análisis macroeconómicos.

“Observar solo el dato agregado de morosidad puede llevar a subestimar problemas localizados que, ante un shock económico o climático, se traducen en aumentos rápidos de cartera vencida en ciertas regiones”

Tres millones y medio de razones para preocuparse

• Para entender por qué el análisis regional importa, hay que entender primero quiénes son los deudores del sistema financiero peruano. Los datos de la SBS a enero de 2026 revelan una estructura que desafía la intuición.

• En términos de saldo (es decir, el monto total de los créditos), el sistema está dominado por los grandes jugadores: los créditos corporativos —los que se otorgan a las grandes corporaciones del país— representan el 26.4% del total, mientras que los créditos a grandes empresas suman otro 8.3%. En conjunto, estos dos segmentos concentran más de un tercio de la cartera nacional. Sin embargo, el número de deudores que los sostiene es ínfimo: apenas 2,000 deudores corporativos y 4,780 de grandes empresas en todo el país.

• El contraste con los segmentos de micro y pequeñas empresas (MYPE) es abismal. Las pequeñas empresas —negocios formales o semiformales con ventas anuales que no superan los S/ 1.7 millones— agrupan a 1,055,094 deudores, lo que equivale al 11.3% de todos los clientes del sistema.

• Las microempresas, con ventas aún menores, suman 2,512,318 deudores adicionales, el 27% del universo total. Juntas, las MYPE representan alrededor del 38% de todos los deudores del sistema financiero peruano, aunque su participación en el saldo total apenas llega al 20.6%.

• Este desequilibrio tiene una implicancia directa en el análisis de riesgo: 3.5 millones de pequeños deudores con flujos de caja inestables, mayor informalidad y escasa capacidad de absorber shocks son una fuente de riesgo sistémico que no se aprecia en los montos, sino en los territorios donde viven y trabajan.

El índice que reveló las zonas de peligro

• Para identificar dónde se concentra el verdadero riesgo, Amacifuén construyó un índice de vulnerabilidad regional que combina dos dimensiones: la tasa de morosidad de cada región (es decir, qué porcentaje de los créditos no se está pagando) y el peso que esa región tiene dentro de la cartera nacional (cuánto dinero representan sus créditos del total del país).

• La lógica es sencilla pero poderosa: una región puede tener morosidad alta pero poca participación en la cartera nacional, y su impacto sobre el sistema sería limitado. Pero si una región combina morosidad elevada con un peso significativo en el total de créditos, el riesgo se multiplica. El índice, que va de 0 a 100, captura precisamente esa combinación de fragilidad y relevancia sistémica. Muestran diferencias regionales que el análisis tradicional —centrado en indicadores nacionales o por tipo de institución— simplemente no captura.

Los cinco focos rojos: Loreto encabeza una lista incómoda

• El ranking es inequívoco. Las cinco regiones con mayor vulnerabilidad crediticia al inicio de 2026 son Loreto, Áncash, Tumbes, San Martín y Amazonas. Todas ellas combinan morosidades muy por encima del promedio nacional con una presencia no marginal en la cartera del sistema.

• Loreto ocupa el primer lugar con una tasa de morosidad de 7.55%, la más alta del país y que casi duplica el promedio nacional. Su índice de vulnerabilidad de 50.3 puntos lo convierte en el territorio de mayor riesgo crediticio del sistema. La región amazónica enfrenta un contexto estructural difícil: brechas severas de infraestructura, alta informalidad económica, dependencia de actividades extractivas y comercio local, y una exposición permanente a shocks climáticos. En ese entorno, cualquier deterioro adicional de los ingresos de los hogares se traslada rápidamente a impagos.

“En un contexto de brechas en infraestructura y servicios, un deterioro adicional de los ingresos de los hogares puede traducirse rápidamente en un aumento de la cartera vencida”

• San Martín y Amazonas, que figuran en el cuarto y quinto lugar respectivamente, comparten con Loreto una economía basada en pequeñas unidades productivas, alto comercio informal y vulnerabilidad ante eventos climáticos como inundaciones y sequías. La agricultura familiar, el comercio de abarrotes y los pequeños negocios de servicios son la base económica de estas regiones, y también la base de sus carteras crediticias. Cuando esa economía se contrae —por una mala cosecha, un fenómeno de El Niño o una contracción del consumo— la morosidad escala velozmente.

• Áncash y Tumbes, las dos regiones costeras del Top 5, añaden un matiz importante: los focos de riesgo no son exclusivos de la Amazonía. Áncash, con su economía minera y pesquera, y Tumbes, con su fuerte dependencia del turismo y la agricultura, presentan morosidades de 6.81% y 6.82% respectivamente, niveles que superan ampliamente el promedio del sistema. Su presencia en los primeros puestos del ranking revela que la vulnerabilidad financiera es un fenómeno transversal que atraviesa la costa, la sierra y la selva peruanas.

Lima: el gigante que no puede fallar

• Un caso especial en el análisis es el de Lima. La capital aparece en el séptimo lugar del índice de vulnerabilidad, no por tener una morosidad alta —de hecho, su tasa de 2.92% es la más baja del ranking— sino por su aplastante peso en la cartera nacional.

• Lima concentra S/ 318,218 millones en créditos, el 72.1% de toda la cartera del sistema financiero peruano. Esta hiperdependencia de la capital hace que cualquier deterioro —incluso pequeño— en la calidad de cartera limeña tenga efectos inmediatos y significativos sobre la estabilidad del sistema en su conjunto.

• La alta participación de Lima también refleja una realidad estructural del país: la concentración económica en la capital es tan pronunciada que la descentralización financiera, aunque avanza, sigue siendo insuficiente para distribuir equitativamente los riesgos del sistema. Detrás de Lima aparecen Lambayeque (S/ 8,338 millones, morosidad 6.11%) y Piura (S/ 9,660 millones, morosidad 6.07%), dos regiones norteñas con alta actividad agropecuaria y comercial que ya muestran señales de alerta.

Las entidades más expuestas: cajas municipales en la primera línea

• El análisis de Amacifuén también revela qué tipos de instituciones financieras tienen mayor exposición a los segmentos y territorios más vulnerables. Las cajas municipales de ahorro y crédito son las instituciones con mayor presencia en los segmentos MYPE fuera de Lima: concentran S/ 25,824 millones en créditos a pequeñas empresas —el 31.7% del total nacional en ese segmento— y S/ 4,221 millones en microempresas.

• Esta exposición no es necesariamente un problema en sí misma; es precisamente la misión de las cajas municipales atender a los segmentos que la banca tradicional ignora. El riesgo emerge cuando esa exposición se concentra en regiones con alta morosidad y sin mecanismos adecuados de gestión de riesgo territorial.

• La banca múltiple, por su parte, domina en términos de saldo en casi todos los segmentos, pero su exposición al riesgo MYPE es relativamente menor en términos porcentuales. En créditos a microempresas, por ejemplo, la banca múltiple tiene S/ 3,958 millones frente a los S/ 4,221 millones de las cajas municipales, a pesar de que la banca maneja más de doce veces el volumen total de créditos.

• Las empresas financieras y las cajas rurales de ahorro y crédito completan el panorama de instituciones especializadas en MYPE. Las primeras tienen S/ 2,989 millones en pequeñas empresas y las cajas rurales S/ 673 millones, con niveles de exposición menores pero en algunos casos concentrados en las mismas regiones de alta morosidad.

“El riesgo sistémico no se entiende solo mirando el tamaño de los créditos, sino también quiénes son los deudores y en qué territorios se concentran”

Lo que el regulador debería ver

• El análisis de Amacifuén tiene implicancias directas para la supervisión financiera. El enfoque tradicional de la SBS, centrado en el análisis por tipo de institución y por calificación de cartera agregada, puede no ser suficiente para detectar a tiempo la acumulación de riesgo en territorios específicos.

• Un enfoque de supervisión que incorpore la dimensión geográfica permitiría identificar, por ejemplo, cuántas instituciones tienen exposición simultánea en las mismas regiones de alta morosidad, generando una concentración de riesgo que no se refleja en los indicadores individuales de cada entidad. Si cinco cajas municipales tienen cartera significativa en Loreto y San Martín al mismo tiempo, un shock regional puede deteriorar los balances de todas ellas en paralelo.Según cifras de la SBS, la tasa de morosidad del sistema financiero peruano se ubicó en 3.94% a enero de 2026 a nivel nacional. 

• Pero ese promedio oculta que en cinco regiones —Loreto, Áncash, Tumbes, San Martín y Amazonas— la morosidad supera el 6.5%, más del doble del promedio.Para las propias instituciones microfinancieras, el análisis territorial debería traducirse en ajustes concretos en sus modelos de originación de crédito. Revisar los criterios de aprobación en regiones de alto riesgo, refinar los modelos de evaluación del cliente incorporando variables regionales, ajustar las provisiones (reservas que los bancos y financieras deben constituir para cubrir posibles pérdidas) y fortalecer los programas de acompañamiento a deudores MYPE en territorios vulnerables son medidas que el especialista considera imprescindibles.

Microfinanzas: motor de inclusión o canal de fragilidad

• Hay una paradoja en el corazón de las microfinanzas peruanas. El sector ha sido celebrado, con razón, como un motor de inclusión financiera: gracias a las cajas municipales y las instituciones especializadas, millones de peruanos en provincias han podido acceder al crédito por primera vez, financiar sus negocios y mejorar su calidad de vida. Perú es reconocido internacionalmente como uno de los países con el entorno más favorable para las microfinanzas.

• Pero esa misma expansión del crédito hacia territorios y segmentos anteriormente excluidos crea una base de deudores particularmente sensible a los shocks. Un agricultor de San Martín que pidió un crédito para comprar insumos no tiene las mismas herramientas para enfrentar una sequía o una caída de precios que una empresa mediana con acceso a líneas de crédito rotativas y tesorería profesional.

• El debate de fondo es cómo hacer que el crédito llegue a los territorios más vulnerables sin convertirse en un factor adicional de fragilidad. 

• Amacifuén es claro al respecto: el crecimiento del crédito sin desarrollo productivo paralelo puede resultar contraproducente.

• Esto implica que la política pública no puede limitarse a supervisar los indicadores financieros. Programas de mejora de productividad, acceso a seguros agrícolas para productores rurales, mecanismos de protección frente a eventos climáticos —especialmente relevantes dado el impacto recurrente del fenómeno de El Niño en la costa y la sierra peruanas— y fortalecimiento de capacidades financieras de los deudores MYPE son condiciones necesarias para que el crédito sea sostenible.

Señales de alerta en el horizonte

• Según Amacifuén llega en un momento en que el sistema financiero peruano enfrenta varios vientos en contra. La economía peruana, aunque recuperada del impacto de las protestas sociales de 2022-2023, sigue siendo dependiente de la inversión minera y del consumo privado, ambos sujetos a volatilidad. La informalidad laboral, que según el INEI supera el 70% a nivel nacional, sigue siendo la principal limitante para la capacidad de pago de millones de deudores MYPE.

• A ello se suma la exposición climática. El Perú es uno de los países más vulnerables del mundo al cambio climático, y los eventos extremos —inundaciones, sequías, heladas— afectan de manera desproporcionada precisamente a las regiones con mayor vulnerabilidad crediticia:la Amazonía, el norte costero y las zonas altoandinas. La superposición de riesgo crediticio y riesgo climático en los mismos territorios es una combinación que no aparece en los modelos tradicionales de riesgo financiero.

• Por otro lado, el crecimiento del crédito de consumo —que con S/ 104,212 millones representa el 23.6% de la cartera total y 6,806,181 deudores— merece atención particular. Si bien la morosidad de este segmento no es la más alta del sistema, su base de deudores es la más numerosa y su exposición a una contracción del empleo informal sería inmediata.

• El análisis territorial deofrece, en ese contexto, una herramienta de alerta temprana. Identificar hoy dónde se acumula el riesgo permite actuar antes de que un shock externo —una sequía, una caída de precios de exportación, una desaceleración del consumo— transforme la vulnerabilidad latente en una crisis abierta.

NOTA METODOLÓGICA

• El presente análisis está basado en el estudio elaborado por Leobell Amacifuén Macedo, economista especialista en el sector microfinanciero. Los datos estadísticos provienen del Anexo N° 10 (Depósitos, Colocaciones y Personal por Oficina) de la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS) del Perú, con cifras al 31 de enero de 2026. El índice de vulnerabilidad regional fue construido combinando la tasa de morosidad total por región y la participación porcentual de cada región en la cartera nacional, normalizados en una escala de 0 a 100. Las cifras de cartera están expresadas en miles de soles. Los datos adicionales sobre informalidad corresponden al Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI).

El termómetro que faltaba

• Los indicadores nacionales del sistema financiero peruano son, en términos generales, positivos. El crédito crece, la morosidad promedio se mantiene en niveles manejables y las entidades financieras reportan adecuados niveles de solvencia.

• Pero los promedios, por definición, esconden las colas de la distribución: los casos extremos, las regiones en problemas, los deudores más frágiles.

• El índice de vulnerabilidad regional construido por Leobell Amacifuén Macedo es, en ese sentido, el termómetro que faltaba: una herramienta que mide la temperatura no del promedio, sino de los puntos calientes del sistema. Loreto, Áncash, Tumbes, San Martín y Amazonas son hoy esos puntos calientes. 

• Regiones donde la coincidencia de morosidad elevada, carteras significativas y una base masiva de pequeños deudores crea un cóctel de vulnerabilidad que merece atención urgente de los reguladores, las instituciones financieras y los diseñadores de política pública.

• Ignorarlos sería, como sugiere el propio análisis, confundir el mapa con el territorio. Y en economía, como en geografía, esa confusión tiene consecuencias.

“Lima concentra S/ 318,218 millones en créditos, el 72.1% de toda la cartera del sistema financiero peruano”

“Solo si el desarrollo productivo acompaña el crecimiento del crédito, las microfinanzas podrán consolidarse como motor de inclusión y no como un canal adicional de fragilidad en los territorios más expuestos del país”