miércoles, 13 de mayo de 2009

Credit Scoring

El credit scoring es una herramienta que usa principalmente la estadística para medir el riesgo crediticio de aquellas personas o empresas que solicitan un préstamo. Consiste en estimar las probabilidades de default y ordenar a los deudores o potenciales prestatarios según su riesgo de incumplimiento esperado.
Este mecanismo permite reducir el riesgo del negocio, así como aprovechar las oportunidades de ganacia y prestar mejores servicios a los clientes. Aunque es usado generalmente por las entidades bancarias, puede ser de gran utilidad para cualquier otro tipo de empresa que participe en contratos de deudas (como compras de activos financieros).
La elaboración de un credit scoring debe contemplar los sisuientes factores de riesgo:
1) Factores externos: Independientes de las actividades del prestatario, pero ligadas a su entorno. Entre estos se ubican la situación económica, movimientos en los mercados de activos, variaciones en el mercado de divisas, etc.
2) Factores Internos: Que contemplan el comportamiento histórico del prestatario (préstamos obtenidos anteriormente y cumplimiento de dichos préstamos en las condiciones y plazos acordados), así como sus características propias.
Estas características dependen del tipo de deudor en estudio:
Personas: género,edad, estado civil, número de personas que dependen económicamente de él, actividad a la que se dedica, nivel de ingresos y gastos, nivel de estudios entre otros.
Empresa: Sector al que pertenece, tipo de actividad que realiza, organización interna, nùmero de empleados que posee, etc.
La metodología usada para construir el credit scoring puede variar según el modelo ecómétrico escogido por los encargados de realizar el estudio, que dependerá de las conclusiones que se quieren obtener y de las variables con información disponible. En lineas gerenales el procedimiento es el siguiente:
1) Se implementan mecanismos para recopilar información oportuna, fiale y fidedigna, tanto interna como externa al potencial prestatario, que posteriormente se ordena y clasifica.
2) Se introducen los datos al modelo seleccionado y se obtienen los resultados, que luego permiten determinar los componentes del riesgo (probabilidad de impagos, proabilidad de recuperación en caso de impago, etc.).
3) Se observan y analizan los componentes del riesgo, se procede a la toma de desición.
4) Finalmente se evalúan de forma periódica los resultados y habrán modificaciones de variables si es necesario, para incluir aquellos cambios provocados por los factores de riesgo.
Su gran numéro de ventajas entre las que destacan: efectividad, fácil manejo y entendimiento, oportunidad de incluir la exigencias de Basilea II y confiabilidad, la ha convertido en una de las herramientas más usadas en la gestión del riesgo.

2 comentarios:

  1. Marianna,

    Me gusto mucho tu sitio, quería hacer una pregunta ?. Si se tiene que un modelo de Credit Scoring no está discriminando de buena manera a los clientes buenos y malos, debemos pensar en ver la posibilidad de sacar algunas variables e incluir otras que puedan aportar más, o que sean más influyentes. Esto lo puedo hacer usando Regresión Logística y analisis discriminte, no es así ?....Por último, que base de datos ( o base de clientes ) debo usar, es decir, una base que incluya clientes con solicitus de Creditos aprobados solamente, o solicitudes aprobadas y rechazadas, o debo seleccionar una muestra a partir de la poblacion de clientes que yo administro por ejemplo..... espero tu respuesta ?

    Saludos.
    Davincci

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  2. muy buena info.
    pero el tema con estas cosas son siempre los mismos: que factores de riesgo tomo y en que me baso para decir la ponderacion de cada uno!

    algo que aportar al respecto??? gracias

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