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Observatorio de tasas · Crédito de consumo y ordinario

Tasa de usura.

Seguimiento de la tasa certificada por la Superintendencia Financiera y proyección del próximo mes a partir de 107 millones de desembolsos del Formato 414.

Ver todos los proyectosCómo se construyó
El problema
La SFC certifica la tasa de usura cada mes; hasta esa publicación, el área financiera no sabía hacia dónde se movía el techo de sus tasas.
Qué permite
Proyectar la usura antes de la publicación oficial y anticipar su efecto en los ingresos atados a ese techo, como los de tarjetas de crédito.
Impacto
Error promedio de 2 pb frente a la tasa oficial de la SFC

  • Usura vigente · oct 2026

    28,59%

    TIBC 19,06 % · −65 pb frente al mes anterior

  • Proyección vs. publicada · oct 2026

    −0,8pb

    proyectada 28,58 % · publicada 28,59 %

  • Base TIBC · oct 2026

    $ 36,1bill.

    04/09 – 25/09 · 18,4 mill. de créditos

Evolución

Evolución de la usura

+423pb

De octubre 2025 a octubre 2026

Por vigencia mensual · % E.A.

25,0 %27,5 %30,0 %oct 25feb 26jun 26oct 2628,59 %Publicada28,58 %Proyectada

Base de la TIBC por semana

$ 9,7bill.

Semana del 25/09/2026

Productos de la metodología SFC · miles de millones de $

2.5005.0007.500sep 25ene 26may 26sep 265.507Comercial ordinario4.205Consumo

Tasa ponderada de la base

18,69%

Semana del 25/09/2026 · ambos tipos, sin ajuste

Sin ajuste del modelo, por tipo de crédito · % E.A.

15 %20 %25 %sep 25ene 26may 26sep 2623,52 %Consumo15,00 %Comercial ordinario

Cómo el modelo reproduce la tasa oficial.

Los datos abiertos no coinciden exactamente con la tasa certificada. Un modelo de optimización ajusta el peso de cada categoría hasta reproducir la historia publicada; esos mismos factores proyectan el mes siguiente.

La historia, reproducida

13 de 13meses

reproducidos con error menor a 0,01 pb

TIBC publicada, sin ajuste y con el modelo · % E.A.

16 %18 %20 %oct 25feb 26jun 26oct 2619,06 %Publicada19,0600 %Modelo18,97 %Sin ajuste

Ajuste por dimensión

8,6%

Producto es la dimensión que más se ajusta

Cambio medio de peso, ponderado por monto · %

  • Producto8,6 %
  • Tipo de crédito6,3 %
  • Plazo3,2 %
  • Tipo de tasa2,8 %
  • Rango de monto0,6 %
  • Entidad0,5 %

Factores por producto

+14,5%

Libranza otros · el mayor cambio de peso

Las 15 categorías con más monto · cambio de peso %

  • Libranza otros+14,5 %
  • Empresarial en pesos+11,0 %
  • Factoring+9,5 %
  • Oficial o Gobierno+7,9 %
  • Vehículo+7,4 %
  • Tarjeta de crédito para ingresos superiores a 2 SMMLV+5,5 %
  • Leasing financiero - financiación inmuebles diferente de habitacional+4,7 %
  • Leasing financiero - financiación maquinaria y equipo+3,9 %
  • Comerciales con recursos provenientes de redescuento+1,3 %
  • Tarjeta de crédito para ingresos hasta 2 SMMLV+1,1 %
  • Financiero e institucional−0,4 %
  • Leasing financiero - otros−0,6 %
  • Leasing financiero - financiación vehículos−0,6 %
  • Crédito rotativo−7,7 %
  • Libre inversión−12,0 %

Cómo se construyó.

Un pipeline en Python convierte los CSV masivos de la Superintendencia en un lago de datos Parquet incremental, calibra el modelo contra los comunicados oficiales y publica esta vista.

  • Datos

    107mill.

    registros semanales del Formato 414

  • Almacenamiento

    24 → 0,7GB

    de CSV a Parquet columnar y particionado

  • Historia

    222semanas

    de cortes en el lago de datos

  • Modelo

    134factores

    calibrados contra la TIBC oficial

  • Python
  • DuckDB
  • Parquet
  • NumPy · SciPy
  • Plotly
  • Streamlit
  • pytest