Implementación de un modelo de regresión logística aplicado a las recuperaciones para optimizar la gestión de cobranzas de los clientes con créditos castigados de una entidad bancaria

Abstract

El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar un modelo de pronóstico que permita identificar las características de los clientes que tienen un mejor perfil de pagadores de créditos castigados en base a su comportamiento de pago histórico de un año de análisis y esto se realizó mediante el análisis de variables socio demográficas, financieras e internas de la entidad bancaria, el modelo desarrollado asignará un puntaje a todos los clientes y en base a su puntuación se identificará de manera cuantitativa a los clientes más recuperables en este tipo de cartera. La metodología que se empleó gracias a sus bondades y ventajas fue la técnica de la regresión logística, con la utilización de este método se pudo concluir que las variables que más diferencian a los clientes buenos de los malos son: deuda total, antigüedad del préstamo, cuotas pagadas, tipo de gracia, subregión, paralelos y tipo de gestión, así mismo se realizaron las validaciones correspondientes del modelo resultante que permiten afirmar que el modelo es bue 1no y ayudará a contribuir en la recuperación de los pagos de los créditos castigados que se encuentran asignados al área de cobranzas. El uso de este modelo permitirá priorizar la gestión de cobranzas de los créditos castigados optimizando los recursos con los que dispone en la actualidad y de esta manera maximizar las recuperaciones para beneficio de la entidad bancaria.