Desarrollo de una herramienta para el otorgamiento y análisis de crédito utilizando el. modelo econométrico LOGIT para analizar la línea de libre inversión de Comfenalco Santander
En este trabajo se estima la probabilidad de que un cliente incurra en morosidad, entendida esta como atraso en el pago, utilizando el modelo Econométrico Logit y aplicando el análisis a la línea de crédito de libre inversión de Comfenalco Santander. Para el desarrollado teórico se tuvo en cuenta la...
- Autores:
-
Zambrano Pérez, Iván Alejandro
Cruz Méndez, Belkys Rocío
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2006
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/18570
- Palabra clave:
- Financial engineering
Financial analysis
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Probability
Provision
Credit policy
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Análisis financiero
Gestión financiera
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En este trabajo se estima la probabilidad de que un cliente incurra en morosidad, entendida esta como atraso en el pago, utilizando el modelo Econométrico Logit y aplicando el análisis a la línea de crédito de libre inversión de Comfenalco Santander. Para el desarrollado teórico se tuvo en cuenta la normatividad utilizada en el SARC por la Superintendencia Financiera, así como documentos sobre riesgo de crédito tal como el Acuerdo de Basilea entre otros. Esto se realiza ya que la entidad debe evaluar la probabilidad de que el cliente pague o no. Ante esta situación, de elección binaria, es necesario hacer uso de modelos dicotómicos que permitan evaluar la probabilidad asociada a cada alternativa de decisión. Es de gran ayuda utilizar un modelo que, de acuerdo a lo ocurrido con otros préstamos, con diferentes estratos económicos, diferentes salarios, diferentes niveles de escolaridad, entre otros, permita calcular la probabilidad de que el cliente cancele el préstamo, y con base en los resultados tomar una decisión después de una reflexión más profunda, de manera que se calcule la provisión necesaria para cubrir eventualidades de morosidad. Con base en lo anteriormente expuesto se ha desarrollado una herramienta que además de efectuar el cálculo de la probabilidad de impago por cada Cliente, recoge y guarda la información de la base de datos utilizada con el fin de mantener actualizado el monto a provisionar por la cartera expuesta. |
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Para el desarrollado teórico se tuvo en cuenta la normatividad utilizada en el SARC por la Superintendencia Financiera, así como documentos sobre riesgo de crédito tal como el Acuerdo de Basilea entre otros. Esto se realiza ya que la entidad debe evaluar la probabilidad de que el cliente pague o no. Ante esta situación, de elección binaria, es necesario hacer uso de modelos dicotómicos que permitan evaluar la probabilidad asociada a cada alternativa de decisión. Es de gran ayuda utilizar un modelo que, de acuerdo a lo ocurrido con otros préstamos, con diferentes estratos económicos, diferentes salarios, diferentes niveles de escolaridad, entre otros, permita calcular la probabilidad de que el cliente cancele el préstamo, y con base en los resultados tomar una decisión después de una reflexión más profunda, de manera que se calcule la provisión necesaria para cubrir eventualidades de morosidad. Con base en lo anteriormente expuesto se ha desarrollado una herramienta que además de efectuar el cálculo de la probabilidad de impago por cada Cliente, recoge y guarda la información de la base de datos utilizada con el fin de mantener actualizado el monto a provisionar por la cartera expuesta.INTRODUCCIÓN 1. RIESGO DE CRÉDITO 2. LINEAS DE CRÉDITO 2.1 CREDITOS COMERCIALES 2.2 CREDITOS DE CONSUMO 2.3 CREDITO DE VIVIENDA 2.3.1 MICROCRÉDITO 3. PROCESO DE CRÉDITO 3.1 ETAPA DE OTORGAMIENTO 3.2 ETAPA DE SEGUIMIENTO Y CONTROL 3.3 ETAPA DE RECUPERACIÓN 4. DESARROLLO DEL MODELO 4.1 VARIABLES DEL MODELO 4.1.1 VARIABLE DEPENDIENTE O EXPLICADA 4.1.1.1 RIESGO DE INCUMPLIMIENTO O DEFAULT 4.1.2 VARIABLES INDEPENDIENTES O EXPLICATIVAS 4.1.2.1 VALOR DEL. CRÉDITO (X1) 4.1.2.2 VALOR DE LA CUOTA (X2) 4.1.2.3 PLAZO (X3) 4.1.2.4 INGRESOS DEUDOR (X4) 5. PRUEBAS DEL MODELO 6. SCORING 7. SUGERENCIAS PARA LA REVALUACIÓN DE POLITICAS DE CRÉDITO CONCLUSIONES BIBLIOGRAFÍA ANEXOSPregradoIn this paper, the probability that a client incurs in arrears is estimated, understood as late payment, using the Logit Econometric model and applying the analysis to Comfenalco's free investment line of credit. Santander. For the theoretical development, the regulations used in the SARC by the Financial Superintendency were taken into account, as well as documents on credit risk such as the Basel Agreement, among others. This is done because the entity must assess the probability that the customer will pay or not. Given this situation, of binary choice, it is necessary to use dichotomous models that allow evaluating the probability associated with each decision alternative. It is very helpful to use a model that, according to what happened with other loans, with different economic strata, different salaries, different levels of schooling, among others, makes it possible to calculate the probability that the client cancels the loan, and based on the results make a decision after further reflection, so that Calculate the provision necessary to cover eventual delinquencies. Based on the above, a tool has been developed that, in addition to calculating the probability of default for each Client, collects and saves the information from the database used in order to keep the amount to be provisioned for the portfolio updated. exposed.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Desarrollo de una herramienta para el otorgamiento y análisis de crédito utilizando el. modelo econométrico LOGIT para analizar la línea de libre inversión de Comfenalco SantanderDevelopment of a tool for the granting and analysis of credit using the LOGIT econometric model to analyze the free investment line of Comfenalco SantanderIngeniero financieroUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad Economía y NegociosPregrado Ingeniería Financierainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPFinancial engineeringFinancial analysisFinancial managenmentBinary choiceDichotomous modelsProbabilityProvisionCredit policyCredit systemsBank systemAnálisis financieroGestión financieraIngeniería financieraPolítica crediticiaSistemas de créditoSistema bancarioElección binariaModelos dicotómicosProbabilidadProvisiónAragonés, José Ramón y Carlos Blanco. VALOR EN RIESGO. Aplicación a 1 BID 8 Grupo Santander. GESTION DE RIESGOS FINANCIEROS (Un Enfoque Práctico par Países Latinoamericanos)Aragonés, José Ramón y Carlos Blanco. VALOR EN RIESGO. Aplicación a 1 BID 8 Grupo Santander. GESTION DE RIESGOS FINANCIEROS (Un Enfoque Práctico par Países Latinoamericanos)De Lara Haro, Alfonso. Medición y Control de riesgos Financieros. Editorial. Editorial Limusa S.A. 2002.Elisondo, Alan Coord Ed. 2003: Medición Integral del riesgo de crédito. Editorial Limusa.Gestión Empresarial. Ediciones Pirámide. Madrid 2000.Greene, William H. Análisis Econométrico. Prentice Hall. Madrid 1999.Gujarati Damodar N. Econometría. Cuarta Edición. Mc Graw Hill. Bogota 1997.Jorion, Philippe. Valor en riesgo. El nuevo paradigma para el control de riesgos con derivados. Edición Limusa 2002.Montgomery, Douglas C, Elizabeth A. Peck 8. G. Geoffrey Vining. Introducción al análisis de regresión lineal. Tercera Edición. 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