Regresión logística: una aplicación a la calificación y gestión de riesgo de crédito.

Abstract

Las aplicaciones de las técnicas estadísticas son imprescindibles en todas las investigaciones científicas, en particular, las entidades financieras utilizan herramientas de evaluación al momento de conceder una prestación con la finalidad de minimizar el Riesgo de Crédito asumido al otorgar nuevos productos y servicios; en este ámbito la Calificación de Crédito (Credit Scoring) aparece como una metodología con sustento estadístico con el fin de cuantificar la calidad-riesgo de una operación de un cliente y este se obtiene mediante la ponderación de características observables como lo son los datos socioeconómicos, datos operativos, datos de negocio, datos de comportamiento financiero de la misma entidad o de recursos externos. En la estimación de la calificación de crédito frecuentemente se utilizan modelos estadísticos basados en Regresión Logística, el la cual la probabilidad obtenida es de suma importancia y permite hacer una predicción del riesgo de la operación financiera y además ordenar de manera eficiente una cartera de créditos en función de la propensión al riesgo. En el presente Informe de Suficiencia Profesional se busca implementar un sistema basado en herramientas de Calificación de Crédito enfocados en diferentes momentos de evaluación a lo largo del ciclo continuo del crédito, obteniendo una solución lo suficientemente robusta para poder cuantificar una cartera de clientes en base a su propensión de incumplimiento de pago, ya sea a mediante de Calificaciones de Admisión de Créditos y/o Seguimiento del mismo.

Palabras Clave: Regresión Logística, Calificación de Crédito, Credit Scoring, Riesgo de Crédito, Probabilidad de Mora.