Un análisis independiente realizado por Mati Fernández sobre datos de la Central de Deudores del Banco Central muestra cómo se distribuye la morosidad en el sistema financiero. Los bancos concentran la mayor parte del dinero adeudado, mientras que las fintech y entidades no bancarias reúnen a una mayor cantidad de personas con atrasos.

La morosidad volvió a mostrar un fuerte impacto sobre los hogares argentinos. Según un análisis elaborado por el analista Mati Fernández a partir de los microdatos de la Central de Deudores del Banco Central correspondientes a junio de 2026, 5,86 millones de personas físicas registraban deudas atrasadas.

La cifra representa el 27,1% de los deudores relevados, mientras que el dinero en situación de mora equivale al 15,5% del monto total adeudado.

El trabajo también utiliza información de los últimos 24 meses y cruza los datos con el padrón de ARCA para analizar la evolución y composición del endeudamiento.

La mayor parte del dinero en mora está concentrada

Uno de los principales datos que surge del análisis es la diferencia entre la cantidad de personas endeudadas y el volumen de dinero involucrado.

El 17% de las personas con atrasos debe menos de $100.000 y casi el 40% tiene deudas inferiores a $400.000.

En el extremo contrario, el 14,5% de los morosos con mayores obligaciones concentra el 73% del monto total en mora.

Esto muestra que una gran cantidad de personas registra deudas relativamente pequeñas, mientras que la mayor parte del dinero impago está concentrada en un grupo mucho más reducido de deudores.

Los bancos concentran el mayor volumen

Los bancos tradicionales concentran alrededor del 65% del dinero en mora.

Dentro de ese universo, las entidades privadas explican aproximadamente el 45% del monto total y el 27% de las personas morosas. La mediana de deuda atrasada en este segmento alcanza los $1.458.000.

Los bancos públicos, por su parte, representan cerca del 20% del volumen de dinero en mora.

La distribución cambia cuando el indicador que se observa es la cantidad de personas.

Mercado Pago reúne muchos morosos, pero por montos menores

El análisis muestra un comportamiento diferente en el caso de Mercado Libre/Mercado Pago.

La compañía concentra alrededor del 19% de las personas con deudas atrasadas, pero representa apenas el 2,9% del monto total en mora.

La mediana de la deuda atrasada se ubica en torno a los $116.000.

Según Fernández, esta diferencia puede explicarse por la expansión de la inclusión financiera y por el otorgamiento de créditos de montos relativamente bajos. Por ese motivo, el analista considera que la empresa no aparece como el principal factor detrás del volumen total de dinero impago.

El crédito rápido no bancario, otro foco de morosidad

El segmento denominado “crédito rápido no bancario”, que incluye empresas como Credicuotas, Moni, Waynicoin y Mins, reúne al 22,6% de las personas en mora y el 7,7% del monto total.

La mediana de deuda atrasada ronda los $500.000, mientras que la tasa promedio de mora alcanza el 52%, con niveles todavía mayores en algunas entidades.

A esto se suma el peso de las tarjetas no bancarias, casas de electrodomésticos y supermercados, que en conjunto concentran aproximadamente el 35% de las personas con atrasos y el 14% del dinero adeudado.

Además, el estudio señala que el 17,8% de los morosos ya figura en carteras de recupero.

Los jóvenes, entre los grupos más afectados

Uno de los datos que más atención genera está relacionado con los argentinos de entre 18 y 25 años.

Según el análisis, la cantidad de deudores en esa franja etaria aumentó un 38%, mientras que la tasa de mora pasó del 24,7% al 40,8%.

La mediana de deuda atrasada entre los jóvenes alcanza los $282.000.

El dato refleja un fuerte deterioro en la capacidad de cumplimiento de las obligaciones financieras dentro de un segmento que en los últimos años tuvo una creciente incorporación al sistema de crédito.

La mayoría tiene deudas con pocos acreedores

Otro aspecto destacado del informe es que el endeudamiento no aparece distribuido entre una gran cantidad de entidades.

El 50% de los deudores mantiene obligaciones con una sola entidad y el 90% con un máximo de tres.

De acuerdo con Fernández, el análisis no permite establecer una correlación directa y clara entre los niveles de mora y variables como pobreza o desempleo.

En cambio, identifica una mayor relación con el peso de los créditos otorgados por entidades no bancarias y con el deterioro del poder adquisitivo.

Menos personas ingresan al sistema de deudores

El estudio también detecta un cambio en el flujo de nuevos deudores.

Las entradas mensuales al sistema descendieron desde aproximadamente 840.000 personas hasta 542.000, mientras que las salidas de personas que regularizan su situación se mantuvieron relativamente estables, en torno a las 450.000 mensuales.

El dato podría marcar un menor ingreso de nuevos usuarios al crédito, en un contexto en el que los hogares enfrentan mayores dificultades para sostener el nivel de endeudamiento.

El costo impositivo del crédito

Fernández también puso el foco sobre la carga impositiva que recae sobre el financiamiento.

Entre los componentes mencionados aparecen el IVA sobre intereses, Ingresos Brutos, impuesto al cheque, sellos y tasas municipales.

Según distintas estimaciones citadas en el análisis, el peso de estos impuestos podría representar entre una cuarta parte y más del 40% del costo financiero, dependiendo del tipo de crédito y la jurisdicción.

Qué propone el análisis

Como conclusión, Fernández plantea que el deterioro de la mora respondería a una combinación de factores: expansión del crédito, pérdida del poder adquisitivo y políticas de riesgo más laxas en algunos segmentos no bancarios.

Entre las alternativas que propone aparecen mayores controles sobre los créditos rápidos y las tarjetas no bancarias, una reducción de los impuestos que encarecen el financiamiento y un seguimiento especial del endeudamiento entre los jóvenes.

El autor aclara que se trata de un análisis independiente realizado sobre datos primarios, por lo que los cruces pueden contener errores y los resultados deben interpretarse teniendo en cuenta esa salvedad.