Aplicación de la regresión logística para la clasificación de clientes con crédito consumo del sector Magisterial

Abstract

El objetivo fundamental de la presente investigación fue diseñar un modelo de CreditScoring para calcular el riesgo de crédito de un solicitante al ser evaluado en una Entidad Financiera que se dedica al otorgamiento de créditos consumo no revolvente a docentes que pertenecen al Sector Magisterial. Se plantea la hipótesis de que la probabilidad de incumplimiento de pago de un solicitante en el futuro está determinada por sus antecedentes crediticios en el sistema bancario como son el monto de deuda, número de entidades, calificación crediticia y datos socios demográficos. En la presente investigación, el modelo de creditscoring emplea específicamente la regresión logística como modelo estadístico el cual permite calcular la probabilidad de incumplimiento de pago que tiene un cliente sabiendo previamente los valores de las variables independientes. Entre las ventajas que tiene la aplicación del modelo de regresión logística tenemos que no exige la normalidad de la distribución de las variables. En este trabajo se busca conocer además que variables están más correlacionadas con la probabilidad de incumplimiento de pago del cliente del Sector Magisterial.