Modelo de cálculo de la probabilidad de recuperación de la cartera castigada en la agencia de Financiera Comultrasan en San Gil

La expresión “castigar la cartera” se refiere a una provisión de cartera, un procedimiento contable que reconoce en el gasto la cartera que se considera imposible de recuperar. Al realizar ventas a crédito o créditos financieros si el cliente no paga, la empresa puede considerar que nunca pagará y p...

Full description

Autores:
Méndez Anaya, Wilmer Ariel
Galvis Jurado, Mario Alexander
Ardila Medina, German Alberto
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/14690
Palabra clave:
Financial engineering
Financial analysis
Financial managenment
Investigation
Portfolio provision
Credit
Cost effectiveness
Indicators
Customers
Accounts receivable
Financial statements
Análisis financiero
Ingeniería financiera
Gestión financiera
Investigación
Cuentas por cobrar
Estados financieros
Provisión de cartera
Crédito
Rentabilidad
Indicadores
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description La expresión “castigar la cartera” se refiere a una provisión de cartera, un procedimiento contable que reconoce en el gasto la cartera que se considera imposible de recuperar. Al realizar ventas a crédito o créditos financieros si el cliente no paga, la empresa puede considerar que nunca pagará y procede a “castigar” esa cartera contra el gasto, es decir, la pérdida de esa cartera pasa a ser un gasto para la empresa. Cada cierto tiempo las empresas analizan su cartera (cuentas por cobrar a clientes), la identifican y clasifican según el tiempo transcurrido desde cuando el cliente debió pagar. Para castigar la cartera hay dos métodos reconocidos por la ley colombiana: provisión general y provisión individual. La cartera castigada en una entidad financiera es muy importante porque impacta en los excedentes o rentabilidad o indicadores como el ROA, con costos de manejo que no se cuantifican y no se tiene certeza si se puede obtener una recuperación total o parcial. El proyecto de investigación Modelo de cálculo de la probabilidad de recuperación de la cartera castigada en la en la agencia de Financiera Comultrasan en San Gil considera que se puede evaluar el comportamiento de los clientes en esta condición, con la base de datos de esta oficina que contiene información de los clientes con cartera castigada en un horizonte de cinco años. Con esta información se pretende evaluar la probabilidad de recuperación de dicha cartera, utilizando un modelo de cálculo que permita además pronosticar que clientes nuevos ingresados a la entidad, pueden ser de bajo o alto riesgo para llegar a esta condición. Cabe destacar que los factores que determinan el riesgo en instituciones financieras son factores internos, que dependen de cada empresa tales como volumen, políticas y mezcla de créditos y factores externos como inflación, depreciación monetaria, desastres, entre otros que comprometan la capacidad de pago de los prestatarios.
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Al realizar ventas a crédito o créditos financieros si el cliente no paga, la empresa puede considerar que nunca pagará y procede a “castigar” esa cartera contra el gasto, es decir, la pérdida de esa cartera pasa a ser un gasto para la empresa. Cada cierto tiempo las empresas analizan su cartera (cuentas por cobrar a clientes), la identifican y clasifican según el tiempo transcurrido desde cuando el cliente debió pagar. Para castigar la cartera hay dos métodos reconocidos por la ley colombiana: provisión general y provisión individual. La cartera castigada en una entidad financiera es muy importante porque impacta en los excedentes o rentabilidad o indicadores como el ROA, con costos de manejo que no se cuantifican y no se tiene certeza si se puede obtener una recuperación total o parcial. El proyecto de investigación Modelo de cálculo de la probabilidad de recuperación de la cartera castigada en la en la agencia de Financiera Comultrasan en San Gil considera que se puede evaluar el comportamiento de los clientes en esta condición, con la base de datos de esta oficina que contiene información de los clientes con cartera castigada en un horizonte de cinco años. Con esta información se pretende evaluar la probabilidad de recuperación de dicha cartera, utilizando un modelo de cálculo que permita además pronosticar que clientes nuevos ingresados a la entidad, pueden ser de bajo o alto riesgo para llegar a esta condición. Cabe destacar que los factores que determinan el riesgo en instituciones financieras son factores internos, que dependen de cada empresa tales como volumen, políticas y mezcla de créditos y factores externos como inflación, depreciación monetaria, desastres, entre otros que comprometan la capacidad de pago de los prestatarios.Fundación Universitaria San Gil UNISANGILIntroducción 9 Objetivos 10 Objetivo General 10 Objetivos Específicos 10 Situación Problemática 10 Capitulo Uno 11 Análisis del Comportamiento de la Cartera Castigada 11 Política de Otorgamiento de Crédito 12 Líneas de Crédito de La Cooperativa 13 Condiciones Financieras 15 Tasas de Interés 16 Sistema de Amortización 16 Límites de Cuantía 16 Medios de Pago 17 Destinos de Crédito 17 Provisión Inicial 18 Efecto de Garantías sobre Provisione 19 Efecto de Garantías sobre Provisiones Hipotecarias 19 Descripción de La Base de Datos 2018 19 Análisis de Variables Por Clasificación 23 Análisis Por Clasificación De Cartera 27 Capitulo Dos 31 Modelo de medición de probabilidad de recuperación de la cartera castigada en la Agencia Financiera Comultrasan San Gil 31 Modelo Logit 31 El Modelo Logit Dicotómico 33 Presenta las siguientes características principales 33 Un Modelo Logit De Respuesta Múltiple 34 Logit Multinomial 34 Logit ordinal 34 Forma del Modelo 34 Capitulo Tres 38 Probabilidad de Recuperación de la Cartera Castigada con un Modelo de Cálculo. 38 Análisis Descriptivo 38 Guia para la Modelacion del Aplicativo Gretl 46 Análisis de Modelización con el Aplicativo Gretl 48 Análisis de Modelización con el Aplicativo Gretl 49 Análisis Modelación Inicial 50 Análisis Modelación Intermedia. 51 Análisis Modelación Final 52 Validación Global del Modelo 53 Validación Individual 54 Porcentaje De Correctos 55 Validación Con Submuestra 56 Clasificación de Los Clientes por Probabilidad de Recuperación de Acuerdo a los Resultados del Modelo 57 Conclusiones 60 Sugerencias 62 Bibliografía 63PregradoThe expression “write off the portfolio” refers to a portfolio provision, an accounting procedure that recognizes in the expense the portfolio that is considered impossible to recover. When making sales on credit or financial credits if the client does not pay, the company may consider that it will never pay and proceeds to “punish” that portfolio against the expense, that is, the loss of that portfolio becomes an expense for the company. From time to time, companies analyze their portfolio (accounts receivable from customers), identify it and classify it according to the time that has elapsed since the customer had to pay. To punish the portfolio there are two methods recognized by Colombian law: general provision and individual provision. The written-off portfolio in a financial institution is very important because it impacts on surpluses or profitability or indicators such as ROA, with management costs that are not quantified and there is no certainty if a total or partial recovery can be obtained. The research project Model for calculating the probability of recovery of the punished portfolio in the Financiera Comultrasan agency in San Gil considers that the behavior of clients in this condition can be evaluated, with the database of this office that It contains information on clients with a written-off portfolio over a five-year horizon. This information is intended to evaluate the probability of recovery of said portfolio, using a calculation model that also allows forecasting that new customers entering the entity may be low or high risk to reach this condition. It should be noted that the factors that determine risk in financial institutions are internal factors, which depend on each company, such as volume, policies and credit mix, and external factors such as inflation, currency depreciation, disasters, among others that compromise the ability to pay borrowers.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_abf2Modelo de cálculo de la probabilidad de recuperación de la cartera castigada en la agencia de Financiera Comultrasan en San GilCalculation model of the probability of recovery of the punished portfolio in the Financial Agency Comultrasan in San GilIngeniero 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 managenmentInvestigationPortfolio provisionCreditCost effectivenessIndicatorsCustomersAccounts receivableFinancial statementsAnálisis financieroIngeniería financieraGestión financieraInvestigaciónCuentas por cobrarEstados financierosProvisión de carteraCréditoRentabilidadIndicadoresClientesAltman et al. Medición Integral del Riesgo de Crédito, Limusa. Centuria: 658.88 - A342m Base de datos real otorgada por la entidad financieraCámara, M. Estimación de probabilidades de incumplimiento utilizando información de mercado. Universidad de Chile, Chile. 2016.Circular Básica Contable y Financiera de Supersolidaria N° 004 de 2008Económico para una cartera de Consumo de una entidad financiera Colombiana. Universidad EAFIT. Colombia, 2016.Económico para una cartera de Consumo de una entidad financiera Colombiana. Universidad EAFIT. Colombia, 2016. El modelo Logit una alternativa para medir probabilidad de permanencia estudiantil, Llanos Díaz Laura Rosa, Mosquera Caicedo Viardin, Universidad Nacional De Colombia, Facultad De Administración junio 2006, Recuperado de http://bdigital.unal.edu.co/1038/1/laurarosallanodiaz.2006.pdfHenao, R. Scoring de Seguimiento para el cálculo de Pérdidas Esperadas y Capital http://www.supersolidaria.gov.co/es/normativa/circular-basica-contable-y-financiera (ultimo acceso septiembre 20 de 2019).https://www.financieracomultrasan.com.co/es/acerca-de-nosotros (último acceso: 26 de abril de 2019).Macías Villalba et al. Medición del Riesgo Operacional: Una aproximación teórica y práctica. Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB.Maestría en Evaluación de Proyecto -ITBA-UCEMA-Daniel Lema, Recuperado de https://ucema.edu.ar/posgrado/maestria-en-evaluacion-de-proyectos; recuperado de: https://form.ucema.com.ar/maestria-en-evaluacion-de- proyectos/?gclid=Cj0KCQiAk7TuBRDQARIsAMRrfUbUKXzpTwDPkAYJ424Z8z6bgcOn s47vwa9wB_Rv_FCsPLsKqX8MupMaAlMlEALw_wcBValencia, V., Zambrano, J. Cálculo de la Probabilidad de Default para una cartera de créditos Vehiculares. Universidad Superior del Litoral Pacífico. Ecuador, 2015.LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14690/5/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD55open accessORIGINAL2019_Tesis_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdf2019_Tesis_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdfTesisapplication/pdf2183509https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14690/1/2019_Tesis_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdf471d2cebed81aee4f95f6965df593537MD51open access2019_Articulo_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdf2019_Articulo_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdfArtículoapplication/pdf654094https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14690/2/2019_Articulo_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdf7f50d53cfdb73cb4a7fce77903af4e07MD52open access2019_Presentacion_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdf2019_Presentacion_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdfPresentaciónapplication/pdf1420564https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14690/3/2019_Presentacion_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdf704042a6b8911c241842e3be1b96f20fMD53open access2019_Anexos_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.zip2019_Anexos_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.zipAnexosapplication/octet-stream28836796https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14690/4/2019_Anexos_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.zipc1511e60c4cc073eddfaa022b2d45145MD54open accessTHUMBNAIL2019_Tesis_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdf.jpg2019_Tesis_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4971https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14690/6/2019_Tesis_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdf.jpg8896649ff874936d3740e62fbb7936e0MD56open access2019_Articulo_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdf.jpg2019_Articulo_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9573https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14690/7/2019_Articulo_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdf.jpg94d4c10ec3edb447a8f3e858d9548f61MD57open access2019_Presentacion_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdf.jpg2019_Presentacion_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg13528https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14690/8/2019_Presentacion_Galvis_Jurado_Mario_Alexander.pdf.jpg8e8233ab476930bacfdd92f10b47a6cfMD58open access20.500.12749/14690oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/146902023-12-14 20:12:25.762open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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