BCRA · M&A Screening

No constituye recomendación de inversión ni análisis M&A profesional. Esta sección hace screening cuantitativo basado en datos contables del BCRA. Las decisiones reales requieren due diligence, valor de mercado (no contable), condiciones regulatorias, estructura accionaria, tecnología, y aspectos cualitativos no incluidos en este dataset. Los datos contables pueden diferir significativamente del valor justo de mercado, especialmente en bancos cooperativos, públicos provinciales y entidades sin oferta pública.

Excluir públicos y cooperativos

#	Banco	Tipo	Score	Activo	Share	ROE	Eficiencia	Crecim. YoY	Capital ocioso	Concentr.	Criterios
1	Banco Ejemplo A 00xxx · CABA	Privado nac.	87	0,32 bn	0,11%	-2,4%	82,3%	-18%	+8,2 pp	74%	tamaño ROE efic crec cap conc liq
2	Banco Ejemplo B 00xxx · GBA	Privado nac.	81	0,68 bn	0,22%	3,1%	76,8%	-4%	+5,4 pp	62%	tamaño ROE efic crec conc cap liq
3	Banco Ejemplo C 00xxx · Interior	Coop.	74	1,12 bn	0,37%	5,8%	72,1%	-12%	+3,1 pp	58%	ROE efic crec tamaño cap
… 20 bancos más con score > 50 al activar histórico de 12 meses ...

Metodología de cálculo. El motor consume ma_scores.json, generado por ma_screening.py a partir de los últimos 20 snapshots mensuales. El score se construye por normalización de percentil sobre criterios homogéneos: rentabilidad, eficiencia operativa, capital regulatorio, crecimiento de participación de mercado, calidad de cartera y tamaño relativo.

#	Banco	Tipo	Score	Activo	ROE	Eficiencia	Capital (C1)	Cap. de pago	Crecim. YoY	Diversific.	Criterios
1	Banco Ejemplo X 00xxx · Top 5	Privado nac.	91	24,5 bn	28,4%	42,1%	18,2%	~ 8,5 bn	+34%	HHI 0,18	tamaño ROE efic cap crec divers
2	Banco Ejemplo Y 00xxx · Top 10	Privado ext.	84	14,8 bn	22,1%	48,3%	16,7%	~ 4,2 bn	+22%	HHI 0,21	tamaño ROE efic cap crec divers
… 6 bancos más cumpliendo perfil de buyer …

Capacidad de pago estimada = exceso de capital sobre mínimo regulatorio × factor de uso prudencial. Es un proxy débil — el comprador real puede emitir deuda, ampliar capital, o usar acciones como pago. No representa "cash disponible".

Pares de bancos con tamaño compatible (ratio 0,3-1,5x) y complementariedad alta. Ordenados por score combinado.

# Banco A Banco B Score Combinado Lógica

Banco Ejemplo P

2,1 bn · CABA · hipotecarios

Banco Ejemplo Q

1,8 bn · Interior · consumo

3,9 bn · top 8

Geo complementario · productos no superpuestos · ratio 1,17x

Banco Ejemplo R

1,4 bn · GBA · CC/CA fuerte

Banco Ejemplo S

1,1 bn · Interior · prestamista

2,5 bn · top 12

Fondeo complementario · LTD A=38% B=89% · ratio 1,27x

Banco Ejemplo T

0,9 bn · NOA

Banco Ejemplo U

0,7 bn · NEA

1,6 bn · top 18

Geo complementaria regional · tamaño compatible · escala

… 11 pares más con score > 50 …

Score de fusión combina: complementariedad geográfica (peso 25%), complementariedad de productos (25%), complementariedad de fondeo (20%), compatibilidad de tamaño (15%), escala combinada resultante (10%), bajo overlap competitivo (5%).

Filtros automáticos: excluye pares donde uno tiene público y el otro privado (no fusionables por estructura), excluye pares con ratio de tamaño > 1,5x (es adquisición no fusión, ver tab Buyers/Targets).

Metodología del scoring

Los scores se calculan a partir de los datos del BCRA acumulados a lo largo de un período de 12-24 meses. Cada criterio aporta puntos según su peso configurado, con valores normalizados por percentil del sistema (un banco en el percentil 90 de "ROE bajo" obtiene mayor score que uno en el percentil 60).

Criterios para Targets (candidatos a ser adquiridos)

Criterio	Indicador	Lógica	Peso default
Tamaño insuficiente	Activo / total sistema	< 1% del sistema = pleno score	15%
Rentabilidad pobre	R1 (ROE) últimos 12 meses	ROE < inflación = pleno score; histórico baja el ruido	20%
Eficiencia mala	E1 (gastos / ingresos)	E1 > 70% = pleno score	15%
Crecimiento bajo	Δ% activo YoY (real, ajustado por inflación)	< 0% real = pleno score	15%
Capital ocioso	C1 - mínimo regulatorio	Mucho exceso indica capital atrapado sin rendimiento	10%
Concentración cartera	HHI sobre tipos de préstamos	> 60% en un solo tipo = frágil	15%
Liquidez ociosa	LTD (préstamos / depósitos)	LTD < 40% sugiere que no sabe colocar fondos	10%

Criterios para Buyers (candidatos a comprar)

Criterio	Indicador	Lógica	Peso default
Tamaño suficiente	Activo / total sistema	Top 10	15%
Capital fuerte	C1 promedio 12 meses	> 15% sostenido	20%
ROE alto	R1 últimos 12 meses	> 15% real	20%
Eficiencia buena	E1	< 50%	15%
Crecimiento robusto	Δ% activo YoY real	> +10% real	15%
Diversificación	1 - HHI tipos de préstamos	Cartera balanceada	15%

Criterios para Fusiones

Criterio	Cálculo	Peso default
Complementariedad geográfica	Distancia Jaccard sobre share por jurisdicción	25%
Complementariedad productos	Distancia Jaccard sobre share por tipo de préstamo	25%
Complementariedad fondeo	\|LTD_A − LTD_B\| relativo	20%
Compatibilidad tamaño	Ratio activos en [0,3 — 1,5]	15%
Escala combinada	Sube de tier (no top → top 10)	10%
Bajo overlap competitivo	1 − coeficiente de superposición	5%

Limitaciones del análisis

Sin valor de mercado: los datos del BCRA son contables (PN libro). No reflejan valor justo en transacción real. Bancos cotizantes (GGAL, BBAR, BMA, SUPV) tienen P/B observable; la mayoría no.

Sin datos de fondeo desagregado: dos bancos con LTD similar pueden tener composición de depósitos muy distinta (atomizado vs corporativo concentrado). El segundo es más frágil.

Sin estructura accionaria: entidades cooperativas, públicas provinciales, o con accionistas no-vendedores aparecen rankeadas pero no son operables. El filtro "Excluir públicos y cooperativos" mitiga parcialmente.

Sin marco regulatorio dinámico: BCRA, AFIP y Defensa de la Competencia tienen veto. Una fusión que reduce competencia regional puede ser frenada aunque el score sea alto.

Sin tecnología ni costos de integración: dos bancos con sistemas legacy incompatibles cuestan años y plata de integrar. Los ratios contables no lo capturan.

Sesgo del último mes: con menos de 12 snapshots cargados, los scores son extremadamente ruidosos. La vista mostrará un disclaimer adicional advirtiéndolo.

Variables propuestas para enriquecer el motor

El motor actual usa solo lo que se calcula del dataset BCRA contable. Hay varias variables externas o derivadas que mejorarían la calidad del scoring (en orden estimado de impacto):

Distribución geográfica real de cartera. Hoy usamos provincia del HQ como proxy débil. Tu dump local de Distrib/ tiene depósitos por jurisdicción — integrarlo daría overlap geográfico real para fusiones.
Estructura accionaria (CNV). Bancos con accionista mayoritario público o cooperativo no son operables aunque scoreen alto. Hoy filtramos por nombre/grupo institucional — un dataset CNV daría precisión.
Valor de mercado de bancos cotizantes (GGAL, BBAR, BMA, SUPV). P/B real vs PN libro cambia fuertemente la valuación — el motor hoy usa PN contable.
Composición del fondeo (mayorista vs minorista, CC vs PF). Dos bancos con LTD igual pueden tener riesgos de fondeo muy distintos. Distrib/Depósitos por tipo ya está en tu dump.
Mora 30/60/90 (vintage de cartera). Refina A9 (cartera irregular). El BCRA publica esto en otros datasets que no estamos consumiendo.
Volatilidad histórica del ROE. Bancos con ROE estable son targets más sólidos que bancos con ROE alto pero errático. Calculable directamente del histórico de R1.
Crecimiento de empleados YoY (ya está en el dataset). Proxy de inversión vs desinversión silenciosa.
Concentración de depósitos (top-N depositantes). No está en el dataset BCRA general; requeriría requerimiento específico.
Penetración digital (% transacciones por canal). Variable cualitativa importante para post-merger integration. No publicado.
SAR (Sistema de Alerta Temprana del BCRA). Solvencia regulatoria categórica. No accessible públicamente.
Histórico de M&A real argentino (HSBC→Galicia 2024, BBVA Francés→BBVA, etc.). Permitiría backtesting del motor: ¿hubiera identificado los targets ex-ante?
Beta a tasa BADLAR / Política monetaria. Sensibilidad del margen a cambios de tasa BCRA. Calculable con el histórico que ya tenés.

Decímelo y los implementamos. Las primeras 3 (geográfico real, accionaria, valor de mercado) son las que más changearían el ranking actual.