Identificación, medición y seguimiento del riesgo de crédito estudiantil de la Cooperativa Counisangil Ltda
En el sector financiero existen diversas formas de evaluar la viabilidad de un crédito, esto depende de la entidad. En el sector solidario aún las cooperativas no han implementado otras opciones que existen para la identificación, medición y control de los riesgos crediticios, ya que existen herrami...
- Autores:
-
Mantilla Ramírez, Rosemary
Duarte Gómez, Ronald Alexander
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/14621
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/14621
- Palabra clave:
- Financial engineering
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En el sector financiero existen diversas formas de evaluar la viabilidad de un crédito, esto depende de la entidad. En el sector solidario aún las cooperativas no han implementado otras opciones que existen para la identificación, medición y control de los riesgos crediticios, ya que existen herramientas tecnológicas o modelos estadísticos que permiten mostrar resultados y soluciones más confiables y exactas. La investigación realizada dentro del marco de este proyecto se fundamenta en brindar a la entidad una opción para la evaluación de los créditos estudiantiles que sea más útil y verídica que ayude al analista de crédito pero no que no lo reemplace. Por tal motivo se puede observar que al desarrollar un modelo econométrico como es el Logit complementado con el software Gretl que tiene un gran beneficio y utilidad para la aplicación de estos modelos. Adicional se implementó una herramienta (Scoring) con java que permite ayudarle al analista de crédito para el otorgamiento de dichos créditos. Con respecto al análisis de cartera que se hizo se puede notar el uso acertado de las diferentes variables que se usaron para el desarrollo del modelo, y que a su vez se encontró el modelo óptimo de las variables significativas con su respectiva probabilidad. |
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Macías Villalba, Gloria Inésc687d25c-1560-42e9-af06-aba79b6d6429Mantilla Ramírez, Rosemary5ea72a12-6908-47db-b8d4-868f5e49a1a5Duarte Gómez, Ronald Alexandera261241a-0e21-4495-939f-2a99b17c7703Macías Villalba, Gloria Inés [0000290980]Macías Villalba, Gloria Inés [XmXMLUAAAAJ]Macías Villalba, Gloria Inés [0000-0001-5897-181X]Macías Villalba, Gloria Inés [Gloria-Macias-Villalba]San Gil (Santander, Colombia)2016UNAB Campus Bucaramanga2021-10-11T21:44:01Z2021-10-11T21:44:01Z2016http://hdl.handle.net/20.500.12749/14621instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABrepourl:https://repository.unab.edu.coEn el sector financiero existen diversas formas de evaluar la viabilidad de un crédito, esto depende de la entidad. En el sector solidario aún las cooperativas no han implementado otras opciones que existen para la identificación, medición y control de los riesgos crediticios, ya que existen herramientas tecnológicas o modelos estadísticos que permiten mostrar resultados y soluciones más confiables y exactas. La investigación realizada dentro del marco de este proyecto se fundamenta en brindar a la entidad una opción para la evaluación de los créditos estudiantiles que sea más útil y verídica que ayude al analista de crédito pero no que no lo reemplace. Por tal motivo se puede observar que al desarrollar un modelo econométrico como es el Logit complementado con el software Gretl que tiene un gran beneficio y utilidad para la aplicación de estos modelos. Adicional se implementó una herramienta (Scoring) con java que permite ayudarle al analista de crédito para el otorgamiento de dichos créditos. Con respecto al análisis de cartera que se hizo se puede notar el uso acertado de las diferentes variables que se usaron para el desarrollo del modelo, y que a su vez se encontró el modelo óptimo de las variables significativas con su respectiva probabilidad.Fundación Universitaria San Gil UNISANGILTabla de Contenidos INTRODUCCION 1 1. DESCRIPCION DE LA ENTIDAD 3 1.1 RAZON SOCIAL Y NATURALEZA 3 1.2 MISION 3 1.3 VISION 3 1.4 DOMICILIO 3 1.5 RESPONSABILIDAD 4 1.6 OBJETO SOCIAL Y ACUERDO COOPERATIVO 4 1.7 ACTIVIDADES, SERVICIOS Y OPERACIONES AUTORIZADAS 4 1.8 INVERSIONES AUTORIZADAS A COUNISANGIL LTDA 5 1.9 PRINCIPIOS 6 1.10 ASOCIADOS 6 1.10.1 Personas naturales 6 1.10.2 Personas jurídicas 7 2. CREDITO 9 2.1 OBJETIVO GENERAL DE CREDITO 9 2.2 OBJETIVOS ESPECIFICOS DE CREDITO 9 3. LINEAS DE CREDITO 11 3.1 CREDIESTUDIO 11 3.1.1Beneficiarios 11 3.1.2 Cupo de crédito 11 3.1.3 Montos Mínimos y Máximos 11 3.1.4 Plazo 11 3.1.5 Tasa de Interés 12 3.1.6 Reciprocidad 12 3.1.7 Amortización 12 3.1.8 Tipo de cuotas 13 3.2 CREDITO DE LIBRE INVERSIÓN 14 3.2.1 Beneficiarios 14 3.2.2 Cupo de crédito 14 3.2.3 Montos mínimos y máximos 14 3.2.4 Plazo 14 3.2.5 Tasa de interés 14 3.2.6 Reciprocidad 14 3.2.7 Formas de Amortización 14 CAPITULO I 4. METODOLOGÍA DE IMPLEMENTACIÓN DEL MAPA DE RIESGO 16 4.1 PRESENTACIÓN 16 4.2 PASOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE LOS RIESGOS. 16 4.3 PROCESOS 17 4.4 DESCRIPCIÓN DE CADA PROCESO 18 4.4.1 Planeación 18 4.4.2 Atención de quejas o reclamos contra la entidad 18 4.4.3 Jurídico 18 4.4.4 Atención de consultas, peticiones y solicitudes de información 18 4.4.5 Gestión de talento humano 18 4.4.6 Gestión financiera 18 4.4.7 Gestión contractual 18 4.4.8 Gestión de documento 19 4.4.9 Gestión de recursos físicos 19 4.4.10 Gestión de tecnología 19 4.4.11 Control interno 19 4.5 IDENTIFICACIÓN DE RIESGO POR PROCESOS Y TIPIFICACIÓN 20 4.6 ANÁLISIS DEL RIESGO 25 4.6.1 Probabilidad: la posibilidad de ocurrencia del riesgo 25 4.6.2 Impacto 25 4.7 ESCALAS PARA IMPLEMENTARSE EL ANÁLISIS DE LOS RIESGOS. 25 4.7.1 Análisis cualitativo 25 4.7.2 Análisis cuantitativo 26 4.8 PRIORIZACIÓN DE LOS RIESGOS 26 4.9 IMPACTO 27 4.10 DETERMINACIÓN DEL NIVEL DEL RIESGO 31 4.11 EVALUACIÓN DEL RIESGO 31 4.11.1 Riesgo inaceptable 31 4.11.2 Riesgo aceptable 31 4.12 MANEJO DEL RIESGO 32 4.12.1 Evitar el riesgo 32 4.12.2 Reducir el riesgo 32 4.12.3 Dispersar y atomizar el riesgo 33 4.12.4 Transferir el riesgo 33 4.12.5 Asumir el riesgo 33 4.13 PLAN DE MANEJO DE RIESGOS. 33 4.14 ELABORACIÓN DEL MAPA DE RIESGOS 34 4.15 MONITOREO 36 4.16 AUTOEVALUACIÓN 38 4.17 CONCEPTOS BÁSICOS 38 4.17.1 Análisis del riesgo 38 4.17.2 Consecuencia 38 4.17.3 Control 39 4.17.4 Enfoque basado en procesos 39 4.17.5 Evaluación del riesgo 39 4.17.6 Exposición al riesgo 39 4.17.7 Macro proceso 39 4.17.8 Mapas de riesgos 39 4.17.9 Plan de contingencia 39 4.17.10 Plan de Manejo de Riesgos 39 4.17.11 Técnicas para manejar el riesgo 40 4.17.12 Valoración del riesgo 40 4.17.13 Riesgo de Tecnología 40 CAPITULO II 5 APLICACIÓN DE MODELO…………………………………………………...…………41 5.1 MODELO LOGIT………………………………………………………………………...41 5.2 APLICACIÓN DEL MODELO LOGIT………………………………………………….48 CAPITULO III 6. ANALISIS ECONOMETRICO 60 6.1 REALIZACIÓN DEL MODELO EN GRETI.....……………………………………..62 6.2 PORCENTAJE DE CORRECTOS SEGÚN GRETL………………………………….64 6.3 PORCENTAJE DE CORRECTOS POR LA SUBMUESTRA………….……...…….66 7. MODELO LOGIT PARA CRÉDITO ESTUDIANTIL……………………………..…….69 7.1. PASO 1 INGRESO AL PROGRAMA……………………………....……..………..69 7.2 PASO 2. SELECCIÓN…………......………………………………………...……….70 7.3 PASO 3. INFORMACIÓN DEL CLIENTE….…….....……………………………...71 7.4 PASO 4. BASE DE DATOS ………………......………………….………………….71 CAPITULO IV 8. COMPORTAMIENTO CARTERA DE ESTUDIO COOPERATIVA COUNISANGIL 73 8.2 VARIABLES DE CARTERA COUNISANGIL 73 8.3 ANALISIS DE LAS VARIABLES DE COUNISANGIL 81 9. ESTRATEGIAS DE SEGUIMIENTO Y CONTROL PARA LA CARTERA DE CRÉDITO ESTUDIANTIL DE LA COOPERATIVA………………………………………….86 CONCLUSIONES 88 BIBLIOGRAFÍA 90PregradoIn the financial sector there are several ways to assess the feasibility of a loan, depending on the credit policies of the financial entity. In the financial solidarity sector, unions or cooperatives still have not implemented their own options for the identification, measurement and control of risks for the loans they offer, as there are several technological tools or statistical models available that provide more reliable and accurate solutions. The research conducted within the framework of this project offers an option to the financial entity that allows the evaluation of student loans in a more useful and accurate way which helps the person making the credit analysis to reach a decision but it will not replace him. Therefore it can be observed that in developing an econometric model such as Logit, supplemented with the Gretl software which has great benefit and is very useful for the application of these models. Additionally, a tool using Java, which can help the credit analysis for granting such credits, was implemented. With respect to the account receivables portfolio analysis that was done by us, we can notice the correct use of the different variables that were used to develop this model, and that in turn, the optimal model of the main variables with their respective probability was developed.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_abf2Identificación, medición y seguimiento del riesgo de crédito estudiantil de la Cooperativa Counisangil LtdaIdentification, measurement and monitoring of student credit risk of the counisangil Ltda cooperativeIngeniero financieroUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad Economía y NegociosPregrado Ingeniería Financierainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPFinancial engineeringFinancial analysisFinancial managenmentRiskCreditLogitGretlScoringInvestigationEducative creditRisk capitalCooperativesAnálisis financieroIngeniería financieraGestión financieraInvestigaciónCrédito educativoCapital de riesgoCooperativasRiesgoCréditoLogitGretlPuntuaciónCooperativa Universitaria de San Gil “Counisangil”: Misión y Visión, ¿Quiénes Somos?, Estatutos, Principios, Reglamentos (2016). 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