Modelo de valoración de carteras morosas de créditos bajo modelos de crecimientos poblacionales

Abstract

La presente Tesis propone una metodología nueva para la valoración de carteras morosas NPL. Así se trata de responder a la pregunta: ¿Cuánto cuesta o cuanto podemos pagar por un crédito que no se pagó oportunamente, que conocemos el género, el lugar donde reside y la edad del cliente que es una persona natural? Para responder a esta pregunta, se ha analizado el concepto de la mora para comprenderla como tal, se ha revisado como es que las empresas financieras tratan estos temas, es decir que hacen y que herramientas emplean en su afán por contener la mora, que día a día crece y no se puede contener o disminuir. El impacto de las moras en el sistema financiero obliga a revisar la oferta y demanda por estos activos improductivos. Responder a esta pregunta, también nos obliga a analizar una cartera y no al cliente, ya que es imposible hacerlo porque cada cartera contiene miles de clientes; a tener un conocimiento claro de que variables la caracterizan; y buscar que modelos de valorización son usados hoy en día, para proyectar los recaudos. Dado las imperfecciones y debilidades de los modelos actuales, esta Tesis demuestra que es perfectamente aplicable modelos de crecimientos poblacionales para la valoración de carteras NPL. Para poder aplicar esta teoría, se realizó un paralelismo entre la aplicación de estas en crecimientos de bosques, cardúmenes o engorde de animales vs las carteras morosas NPL. Esto solo fue posible, a la recolección cuidadosa del comportamiento de pago de más de 42 mil clientes durante más de 8 años de carteras NPL similares, que debidamente procesadas, nos permitió encontrar para segmentos de cartera diferenciados funciones matemáticas que explican las curvas del comportamiento de pago. Finalmente, nuestro resultado, fue haber encontrado familias de funciones no lineales, que sumadas explican con toda la rigurosidad matemática, el comportamiento probable de pago, que ajustado al expertise del valuador, permite estimar el valor de una cartera NPL. Con satisfacción, puedo concluir que este modelo de valoración basado en modelos de crecimiento poblacional es perfectamente válido, sólido y comprobable con las técnicas financieras.

This thesis proposes a new methodology for the estimation of not performing loan portfolio NPL. This is to answer the question: ¿How much would cost or how much we can pay by a credit that was not paid in a timely? Do we know the gender, the place where the customer lives and the age of the customer who is a natural person? To answer this question, the concept of default has been analyzed it as such, it has been reviewed how financial companies deal with these issues that is, what they do an what tools they use in theirs efforts to contain the default, Which grow day by day and cannot contained or decrease. The impact of the default in the financial system requires or forces to review the supply and demand for these unproductive assets. Answer at that question also forces us to analyze a portfolio rather than a customer, since it is impossible to do so because each portfolio contains thousands of customers; to have a clear knowledge of which variables characterize it; and look for which model of valuation are used today, to project the collections. Given the imperfections and weaknesses of the current models, this thesis demonstrates that it is perfectly applicable models of population growth for the valuation of NPL portfolios. In order to apply this theory, a parallel was made between the application of these in the growth of forests, shoals, or fattening of the animals vs not performing loans NPL. This only was possible, to the careful collection of the payment behavior of more than 42 thousand customers for more than 8 years of similar NPL portfolios, which properly processed; allowing us to finded mathematics functions that explain this behavior curve of payments for different segments of the NPL portfolio. Finally, our outcome was to have found families of non-linear curves, which coupled explain with all the mathematical rigor, the probable behavior of payment, which adjusted to valuer´s expertise, allow us to estimate the value of an NPL portfolio. With satisfaction, I can conclude that this model of vatuation based on population growth models is perfectly valid, solid and verifiable with financial techniques.