Modelo Para Predecir La Probabilidad De Incumplimiento De Pago En Una Entidad Financiera

I. RESUMEN

En este trabajo se presentan los resultados de un estudio realizado en una entidad financiera con el fin de construir dos modelos para predecir la probabilidad de incumplimiento de pago en las tarjetas de crédito: el primero de iniciación, con el que se controla el primer ciclo de crédito, el de otorgamiento. El segundo tipo de modelo es el de comportamiento, con el que se controla el proceso durante la maduración. Todo ello a partir de una serie de factores que influyen en el comportamiento de pago de los clientes. Para el primer modelo se considera el modelo de regresión logística, apropiado para predecir una variable categórica dicotómica. Esta situación es muy común en la investigación psicológica, en la medición del riesgo crediticio y en otras disciplinas de las ciencias sociales. Este modelo tiene ventajas sobre el análisis discriminante al no requerir supuestos como el de normalidad o de homocedasticidad, que en muchos casos son difíciles de cumplir. Por otro lado, la regresión logística tiene semejanzas con la regresión múltiple: cuenta con contrastes estadísticos, puede incorporar efectos no lineales y permite realizar diversos diagnósticos. En la actualidad este método es ampliamente utilizado tanto en estudios observacionales como de encuesta y experimentales.

Para el segundo modelo se usan árboles de decisión , método no paramétrico que no requiere supuestos distribucionales. Su principio básico es generar particiones recursivas por reglas de clasificación hasta llegar a una clasificación final, tal que es posible identificar perfiles en los que la proporción de clientes malos es muy alta (o baja) y de esta forma asignar su probabilidad. Dentro de las diferentes metodologías la que se usará en este estudio es el Chaid exhaustivo.

II. INTRODUCCIÓN

El Sistema Financiero está constituido por el conjunto de empresas que debidamente autorizadas operan en la intermediación financiera bajo la supervisión de la Superintendencia de Banca y Seguros.

La Entidad Financiera opera como intermediaria, pues su actividad habitual consiste en la captación de fondos, bajo cualquier modalidad y su colocación en forma de créditos.

La incertidumbre que caracteriza el entorno económico actual al que deben enfrentarse las empresas en el desarrollo de su actividad ha convertido el riesgo en un elemento esencial que han de descubrir, analizar y valorar de forma adecuada.

En el caso de las entidades financieras, el riesgo de crédito (riesgo de incobrabilidad); que es el riesgo que el deudor de un contrato financiero (cliente) no cumpla con las condiciones del contrato; es el típico y el que puede provocar mayores pérdidas potenciales.

El objetivo de toda entidad financiera es tener controlado el riesgo de incobrabilidad de los diferentes productos y/o tarjetas que ofrecen a los clientes. Para cumplir tal finalidad los directivos involucrados en la toma de decisiones deben ser eficientes y necesitan contar con información actual y exacta que les ayude a identificar claramente las debilidades y fortalezas de los clientes a los cuales se dirigen.

La Entidad Financiera con el fin de impulsar la colocación de las Tarjetas de Crédito, establece convenios con diversos establecimientos para el uso exclusivo de las mismas.

Las Tarjetas de Crédito evaluadas representan actualmente el 35% de las colocaciones de la cartera total de esta entidad, lo cual hace necesario el establecimiento de pautas y estrategias para el debido control del riesgo.

Para esto se ha seleccionado un conjunto de variables que son recogidas de la evaluación del cliente que usa la Tarjeta de Crédito, así como también variables propias del comportamiento del cliente después de otorgada dicha tarjeta, de modo tal que se pueda determinar cuáles son las que aportan mayor precisión a la determinación del comportamiento de pago, ya sea desde su período de iniciación como en su periodo de maduración.

III. EL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN

3.1. Fundamentación del Problema de Investigación

Si se centra en el riesgo de crédito, las técnicas y modelos utilizados en su gestión han seguido una evolución acorde con la exigencia, cada vez mayor, de los gestores empresariales demandantes de herramientas para la toma de decisiones en la asunción de riesgos.

Aunque en sus inicios los modelos de valoración del riesgo de crédito eran de corte univariante, contemplando el riesgo crediticio en función de una sola variable, o de considerar varias, analizando cada una por separado, el hecho de que la asunción de riesgos dependa de múltiples factores, provocó que las técnicas evolucionaran hacia modelos de tipo multivariante. Dentro de éstos, se distingue, en primer lugar, aquéllos de carácter subjetivo, basados en el criterio y juicio de analistas expertos, quienes utilizan sus conocimientos y experiencias acumuladas a través de años de trabajo para evaluar el riesgo de crédito y tomar decisiones al respecto. Con el fin de superar los inconvenientes que tales modelos presentan, en cuanto a la subjetividad de las decisiones, se desarrollaron después modelos objetivos de evaluación, basados en métodos estadísticos, que consiguen que distintos analistas, a partir de idénticos elementos o factores, lleguen a las mismas decisiones.

3.2. Formulación del Problema de Investigación

El utilizar un modelo adecuado que describa el comportamiento de pago de un cliente que accedió a una tarjeta de crédito en una entidad financiera, permite destacar los siguientes aspectos a saber:

• ¿Cuáles son las variables de la solicitud del crédito que ayudan a predecir la probabilidad de que con un período prudencial de maduración de la cartera de 6 meses, el cliente no pague la cuota de la tarjeta?

• ¿Cuáles son las variables del cliente dentro de la entidad que ayudan a identificar perfiles en los que la proporción de clientes que no pagan la tarjeta es muy alta (o baja)?

3.3. Objetivos de la Investigación

3.3.1. Objetivos Generales

• Determinar un modelo de regresión logística que permita predecir la probabilidad de incumplimiento del cliente que accedió a la tarjeta de crédito.

• Determinar perfiles mediante árboles de decisión con el método chaid exhaustivo, que permita identificar grupos en la que la proporción de clientes que no pagan la tarjeta es muy alta o baja.

3.3.2. Objetivos Específicos

• Determinar qué variables de la solicitud del crédito ayudan a predecir la probabilidad de que con un período prudencial de maduración de la cartera de 6 meses, el cliente no pague la cuota de la tarjeta.

• Determinar qué variables del

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