Universo de entidades · todas las que dejan medir una tasa
El Central de Deudores tiene ~600 entidades y 60,9 millones de registros deudor×entidad. Este informe ampliado recorre el censo completo y se queda con las entidades con evidencia sustantiva: más de deudores que estuvieron en situación 2 o superior en alguno de los 24 meses del corte, y al menos deudores con secuencia coherente medida por el criterio V2. La pregunta ya no es “¿qué cobra Mercado Libre?” sino “¿cómo se distribuye el recargo sobre la mora en todo el sistema?”.
Cómo leer esta página
Universo de entidades = toda entidad del Central de Deudores (corte 2026-09, 24 meses de historia) que pasa dos filtros duraderos: tamaño —más de 13.370 deudores con situación crediticia 2 o superior (pre-atraso, difícil, muy difícil, irrecuperable o fraudulenta) en al menos un mes de la ventana— y evidencia medible —al menos 420 deudores con una corrida V2 aceptada: ≥3 meses consecutivos sin mejora de situación, saldo creciendo en todos los pares y tasa implícita coherente (dispersión relativa ≤ 0,30).
Con menos de eso, la mediana de la entidad es ruido o no existe: el criterio es estricto a propósito y sacrifica cobertura. La tasa que se muestra es la TEM medida sobre las secuencias coherentes, no sobre toda la mora de la entidad: es el recargo observable en el saldo contable certificado, en el subconjunto donde ese recargo es medible sin ambigüedad. La cobertura (qué fracción de los deudores sit≥2 termina medida) se publica entidad por entidad para que el lector vea dónde la muestra habla por toda la cartera y dónde por una parte.
Con decenas de entidades, las comparaciones 1 vs 1 se vuelven triviales de “ganar” por azar y los rankings exactos entre entidades vecinas no son estables: por eso la página organiza el sistema en clusters por nivel de tasa, muestra el scatter tasa×tamaño y aísla outliers con criterio estadístico (Tukey sobre log10 de las medianas) más diagnóstico de calidad de datos. Las comparaciones de a dos con intervalo de confianza se quedan donde tienen sentido: el caso de estudio de cinco grupos.
Del censo al universo medible
Tasa típica contra tamaño de la cartera problemática
Cada punto es una entidad seleccionada. X: deudores con sit ≥2 en algún mes (escala log). Y: TEM mediana de las deudas V2 coherentes (escala log). Tamaño: cantidad de deudas medidas. Color: cluster de tasa. Los anillos oscuros marcan los cinco grupos del análisis detallado. La lectura interesante es la ausencia de correlación entre tamaño y tasa: hay entidades chicas caras y entidades enormes baratas.
Forma de cada cartera medida (% de deudas por banda de TEM)
Apilado: ■ bajo <2% · ■ medio 2–10% · ■ penal 10–50% · ■ extremo ≥50%, ordenadas por mediana. Una barra casi amarilla = pricing homogéneo; dos tramos duros en los extremos con poco medio = dos regímenes conviviendo (el patrón que en el análisis de 5 grupos solo mostraba Mercado Libre).
Clusters de entidades
Outliers: tasas sospechosamente altas
Cómo leer un outlier de este tipo
Una mediana extrema en el Central puede ser (a) recargo real capitalizado, (b) mezcla de productos de ticket chico con seguros y cargos accesorios capitalizados en el saldo “calle”, o (c) ruido de granularidad sobre saldos mínimos. Los datos que discrimina cada caso están a la vista en la tabla: n (confianza), monto mediano (ticket típico), % penal y bimodalía (un solo régimen vs dos). Ningún outlier aquí tiene n chico ni montos de centavos: la señal es dura. Aun así, “medimos capitalización observable, no contrato” (§Limitaciones en Método).
Por qué no publicamos comparaciones de a dos entre estas entidades
Con pares posibles de entidades, un tercio de las comparaciones “significativas” lo serían por azar si se miran sin corrección (el problema de las comparaciones múltiples: con α=0,05 la tasa de falsos positivos se acumula ≈ 1 − 0,95#pares). Además, las medianas de entidades con n de pocos cientos tienen IC95% anchos: el orden exacto entre vecinas no es información estable. Lo que sí es robusto y por eso se muestra: (1) la posición de cada entidad dentro de la distribución completa (scatter), (2) los clusters (diferencias entre grupos de entidades, no entre entidades individuales), y (3) los outliers contra el cercado de Tukey. Para comparaciones 1 vs 1 con IC bootstrap de la diferencia existe el caso de estudio de cinco grupos (tabla completa en Método), donde el número de pares es 10 y cada par tiene sentido sustantivo.
Todas las entidades del universo · clic en encabezados para ordenar
| Entidad | Deudores sit≥2 | V2 coherentes | TEM med. | TEA med. | P25–P75 TEM | % penal | Monto med. | TEM real | Cluster |
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Dónde quedan los cinco grupos dentro del universo
Ranking por TEM mediana sobre las entidades seleccionadas. El análisis detallado por grupo (distribuciones, sensibilidad al umbral, coincidencias entre deudores) sigue en cada página de grupo.