Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ucc.edu.co/handle/ucc/4238
Exportar a:
Title: Diseño de un modelo de regresión logística scoring de otorgamiento para determinar la probabilidad de incumplimiento de futuros deudores en el pago de sus obligaciones, en la cooperativa financiera de Antioquia.
Author: Restrepo Ruíz, Viviana Andrea
Issue Date: 30-Mar-2006
Advisor / Validator: Ospina, Francisco
Poveda Vásquez, Efraín Alberto
Keywords: Cooperativa financiera de Antioquia
Análisis de riesgo
Pago de obligaciones
Deudores
Scoring de otorgamiento
Regresión logística
Cooperativas financieras
Abstract: La creación de este modelo de regresión logística “scoring de otorgamiento”, nació de una necesidad sentida por la Cooperativa Financiera de Antioquia, CFA, frente a la falta de predecir desde el momento de la solicitud del crédito la probabilidad de que un deudor sea moroso o incumpla con sus compromisos de pago, mejorar los tiempos de respuesta en el proceso de crédito, mejorar la calidad de cartera y tener un efectivo control del riesgo crediticio. Posteriormente, se evaluó el proceso interno de análisis, verificación y otorgamiento de crédito y se identificó mediante entrevistas a los funcionarios de la Cooperativa qué políticas de otorgamiento aplican para la aprobación o rechazo de un crédito, la documentación exigida al cliente y las variables mas influyentes en la determinación del resultado del crédito. Paralelamente, se identificó mediante trabajos o libros escritos sobre el tema, la técnica que permitiera construir una score que fuera estadísticamente válida. Para desarrollar el modelo de regresión logística, se realiza una preparación de la información antes de ser utilizada, es decir, todos los datos de la muestra deben ser un reflejo de la información de las solicitudes de crédito en el momento en que fueron recibidas; definir qué es un cliente bueno y malo para la Cooperativa dada su experiencia y el riesgo que desea asumir, para lo cual la entidad define el cliente malo (default o fallido) como aquel que ha alcanzado en el pago de su obligación una altura de mora de 90 días o tres cuotas vencidas. Definida la mora y de acuerdo a sus características socioeconómicas, el modelo de scoring determina la probabilidad de que en el futuro incumpla con sus pagos. El método produce, a partir de las probabilidades obtenidas, un “score” (puntaje), que la Cooperativa va a usar para establecer rangos de riesgos de sus solicitudes de crédito. En el modelo de scoring un puntaje entre 999 y 700 indica un riesgo bajo, el cliente es clasificado como Bueno y se aprobará automáticamente la solicitud; entre 699 y 400 indica un riesgo medio, en este caso se analiza la solicitud de crédito de la forma tradicional, es decir, el analista o auxiliar deben evaluar con más detalle, pues, indica que existe alguna debilidad o no cumple con el total de exigencias de la Cooperativa; finalmente un puntaje entre 399 y 100 se rechazan de una vez porque se consideran de riesgo alto y son los clientes que están por fuera del mercado objetivo de la entidad. Con base en los resultados obtenidos en las etapas anteriores, se validó el modelo con diez y nueve créditos (19) analizados por el área de crédito, para asegurar que una vez la Cooperativa coloque este desarrollo en el sistema central se tome decisiones acertadas; los resultados fueron muy satisfactorios dado que el 80% de los créditos aprobados por el modelo, también fueron aprobados por el área de crédito de la entidad. Con el propósito de validar la capacidad predictiva del modelo, se realizaron varias pruebas que evalúan no sólo la eficiencia para discriminar entre fallidos y no fallidos, sino también la precisión en la estimación de las probabilidades de fallido, de tal manera que no se subestime el riesgo asociado a una obligación en ningún momento. Las pruebas fueron: Hosmer-Lemeshow, Prueba Z de Kolmogorov-Smirnov (KS), Curva ROC y adicionalmente, se calculó el índice de estabilidad de la población (PSI), el cual se utiliza para asegurar que la población esté bien distribuida entre buenos y malos clientes. Finalmente, con los aportes efectuados por los entrevistados, se puede afirmar que el 88% está de acuerdo en que la Cooperativa Financiera de Antioquia, CFA, obtendrá grandes beneficios con la adopción del modelo de regresión logística scoring de otorgamiento, no solo porque puede determinar la probabilidad de incumplimiento de futuros deudores en el pago de sus obligaciones, sino porque cuantifica el riesgo, permite reducir las pérdidas en cartera irrecuperable, disminuye el índice de morosidad de la misma, la documentación requerida es menor y reduce notablemente el tiempo empleado en el proceso de análisis de crédito.
Table Of Contents: Introducción. -- 1. Descripción del problema. -- 2. Delimitación. -- 2.1 Espacial. -- 2.2 Temporal. -- 3. Justificación. -- 4. Objetivos. -- 4.1 Objetivo general. -- 4.2 Objetivos específicos. -- 5. Marco teórico. -- 5.1 Antecedentes históricos. -- 5.1.1 Reseña histórica de la temática. -- 5.1.2 Reseña histórica de la cooperativa. -- 5.2 Bases teóricas. -- 6. Hipótesis. -- 7. Variables. -- 8. Metodología general del trabajo. -- 8.1 Tipo de investigación. -- 8.2 Métodos de investigación. -- 8.3 Fuentes y técnicas de recolección de información. -- 8.3.1 Fuentes primarias. -- 8.3.2 Fuentes secundarias. -- 9. Población y muestra. -- 9.1 Población. -- 9.2 Muestra. -- 9.2.1 Tipo de muestreo. -- 10. Aspectos administrativos. -- 10.1 Talento humano. -- 10.2 Recursos técnicos. -- 10.3 Recursos institucionales. -- 10.4 Recursos financieros. -- 10.5 Cronograma de actividades. -- 11. Diseño de análisis. -- Segunda parte Diseño de un modelo de regresión logística “Scoring de otorgamiento”, para determinar la probabilidad de incumplimiento de futuros deudores en el pago de sus obligaciones, en la cooperativa financiera de Antioquia. -- 12. Diagnóstico sobre el estado actual de la forma Como se determina la evaluación de la probabilidad de incumplimiento de los deudores en el pago de sus obligaciones (proceso de crédito). -- 12.1 Proceso interno de análisis, verificación y otorgamiento de crédito. -- 12.1.1 Proceso interno de análisis. -- 12.1.2 Proceso de verificación. -- 12.1.3 Proceso de otorgamiento del crédito. -- 12.2 Obtención de información mediante entrevistas con el comité de crédito, jefe de crédito y analistas de crédito. -- 12.3 Identificar las variables más influyentes en la determinación del resultado del crédito. -- 12.4 Análisis general de la información obtenida. -- 13. Evaluación de los créditos actuales y futuros de acuerdo a una metodología estadística que permita dar una calificación de riesgo a los posibles usuarios del crédito. -- 13.1 Organización de datos que pueden aportar al análisis de riesgo. -- 13.1.1 Selección inicial de variables. -- 13.1.2 Ventana de aplicación. -- 13.2 Análisis estadístico. -- 13.2.1 Desviación. -- 13.2.2 Análisis de variables cuantitativas. -- 13.2.2.1 Resumen de las variables cuantitativas disponibles según cortes de mes. -- 13.3 Variables determinantes. -- 13.3.1 Matriz de correlación para las variables cuantitativas. -- 13.3.2 Análisis de componentes principales. -- 13.3.2.1. Medida de adecuación muestral de kaiser-meyer-olkin (kmo) y prueba de esfericidad de barlett. -- 13.3.3 Matriz de correlación para las variables cualitativas o categóricas. -- 13.3.4 Análisis de componentes principales para variables categóricas. -- 13.3.4.1. Medida de adecuación muestral de kaiser-meyer-olkin (kmo) y prueba de esfericidad de barlett. -- 13.4 Escogencia de modelo. -- 13.4.1 Modelo de regresión logística. -- 13.4.2 Estadísticos. -- 13.4.3 Métodos. -- 13.4.4 Pruebas ómnibus sobre los coeficientes del modelo diseñado. -- 13.5 Resultados de buenos créditos, proporción de buenos y malos. -- 13.5.1 Prueba de hosmer-lemeshow. -- 13.5.2 Resumen del modelo logístico. -- 13.6 Probabilidad de incumplimiento del crédito. -- 13.6.1 Prueba z de kolmogorov-smirnov (ks). -- 13.6.2 Área bajo la curva roc. -- 1.3.7 Establecimiento de puntajes de corte para las categorías de aprobados, zona gris y rechazados. -- 14. Elaboración del modelo de regresión logística “Scoring de otorgamiento”, para un mejor y efectivo análisis de crédito. -- 14.1 Monitoreo y ajustes de calibración a los resultados clasificado erróneamente. -- 14.2 Simulación del modelo con los ajustes realizados. -- 14.2.1 Índice de estabilidad de la población – psi. -- 15. Conclusiones. -- 16. Recomendaciones. -- Bibliografía. -- Anexo a. formato de encuesta. --
Program: Contaduría Pública
Headquarters: Medellín
Publisher: Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ciencias Económicas, Administrativas y Contables, Contaduría Pública, Medellín y Envigado
Type: Trabajos de grado - Pregrado
Citation: Restrepo Ruíz, V. A. (2006). Diseño de un modelo de regresión logística scoring de otorgamiento para determinar la probabilidad de incumplimiento de futuros deudores en el pago de sus obligaciones, en la cooperativa financiera de Antioquia. (Tesis no publicada). Universidad Cooperativa de Colombia. Medellín,Colombia
Appears in Collections:Contaduría Pública

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2006_diseno_modelo_regresion.pdf3.76 MBAdobe PDFView/Open Request a copy


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.