Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/20.500.14076/7554
Título : Metodología para la construcción de modelos de clasificación que apoyen a la gestión cuantitativa del riesgo de crédito
Autor : Meza Meza, Breyson Jhon
Asesor : Velarde Carpio, Manuel Helarf
Palabras clave : Riesgo de crédito;Bancos y banca;Gestión de proyecto
Fecha de publicación : 2013
Editorial : Universidad Nacional de Ingeniería
Resumen : El presente documento pretende definir un marco metodológico que aporte a la gestión del riesgo de crédito desde un enfoque cuantitativo a través del uso de modelos de calificación o también llamados modelos de score. Para ello se detallan los recursos, procesos y técnicas usadas en la construcción, implementación y seguimiento de estas herramientas analíticas. Se pretende robustecer metodológicamente la producción del clásico estudio econométrico, con tópicos de ingeniería como la gestión de proyectos y la propia ingeniería del software, ambos como mucha madurez en sus rubros, para obtener un esquema sistémico de gestión de modelos, viable para el negocio. El uso de scores en la gestión del riesgo, sobre todo en el mundo minorista es un estándar en la banca y una exigencia del regulador. El Banco de Crédito, tomo la decisión de adoptar estas buenas prácticas, y creó la unidad orgánica, que asumiría la responsabilidad del desarrollo, implementación y seguimiento de los modelos, al cual llamarón "Servicio de Modelamiento y Metodologías para la Gestión del Riesgo”. A la par también se creó la unidad de “Validación Interna”, quien asumiría la responsabilidad de certificación de los procesos asociados a los modelos. A lo largo del ciclo de vida de los modelos, es necesario que cada actividad asociada a los mismos ya sean proyectos u operaciones, tengan una estructura de trabajo ordenada que permita tener disponible los entregables, parciales y finales, en forma oportuna y con la calidad requerida. Para ello. en el presente informe, se plantea un marco de gestión de requerimientos y procesos de aseguramiento de calidad. Todo esto, además de asegurar el buen cumplimiento de la responsabilidad asignada, trasciende a los requerimientos de las unidades de Validación Interna y Auditoria del Banco y la Superintendencia de Banca y Seguros, quien también tiene un rol supervisor sobre las actividades asociadas a la gestión del riesgo. Dentro del desarrollo de los modelos, los análisis estadísticos que la metodología plantea son los estándares de la industria, se detalla su importancia, entradas, salidas y la interpretación de sus resultados. Los proyectos de modelamiento comienzan como un requerimiento del negocio bajo la perspectiva de riesgos. Después de debatir la iniciativa en el comité de riesgos, se inicia el requerimiento, aprobándose el acta de constitución del proyecto. La gestión del proyecto se realiza conforme al plan del mismo, en el que básicamente se gestiona, el tiempo, la calidad, el riesgo y los recursos. Por la parte del desarrollo se han identificado 3 faces, datamining, análisis estadístico e integración a la gestión. El datamining comprende la extracción y tratamiento de datos, en el análisis estadístico se aplican algoritmos para poder segmentar y seleccionar las variables y construir el modelo. Finalmente, en la integración a la gestión se definen y evalúan los puntos de corte del escore para tomar las decisiones (aprobar o denegar). Una vez el modelo desarrollado, comienzan los proyectos de implementación a la operatividad del Banco, para que puedan ser usados a los largos del ciclo crediticio (Pre aprobación, Aprobación, Gestión y Recupero). Para esto se construyen flujos de información automatizados, usando herramientas informáticas desarrolladas en el Banco o acoplando soluciones externas como FIGO Capstone Decisión Accelerator o Fair Isaac's TRIAD System. Mientras un modelo está en producción, es necesario hacer continuamente un diagnóstico del mismo, para poder detectar su deterioro y formular iniciativas que permitan repotenciarlas (calibrarlos y/o regresionarlos con otros modelos) o desarrollar nuevos modelos para su reemplazo. De cara a la gestión de capital, que toda entidad financiera de trabajar eficientemente por el bien propio y mandato del regulador, los modelos juegan un papel importante ya que son inputs para esta gestión, es por ello que dentro de este informe se contempla procesos que le dan viabilidad a esta entrega de información a unidades especializadas en el cálculo de Capital Económico, a este proceso lo llamamos cálculo de parámetros de riesgos.
URI : http://hdl.handle.net/20.500.14076/7554
Derechos: info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
Aparece en las colecciones: Ingeniería de Sistemas

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