Modelo financiero para riesgo de crédito de vehículo del banco Davivienda S.A.
El objetivo del proyecto es crear un nuevo modelo de riesgo de crédito que se fundamente en la estadística y la econometría, que dependiendo de las variables determinadas se pueda analizar si una persona podría asumir una deuda con el Banco Davivienda. Todos los resultados que puede arrojar un model...
- Autores:
-
Vergel Esteban, Silvia Juliana
Rueda Pimiento, Laura Rocio
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2006
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/14092
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/14092
- Palabra clave:
- Financial engineering
Financial analysis
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Credit
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El objetivo del proyecto es crear un nuevo modelo de riesgo de crédito que se fundamente en la estadística y la econometría, que dependiendo de las variables determinadas se pueda analizar si una persona podría asumir una deuda con el Banco Davivienda. Todos los resultados que puede arrojar un modelo como el que se pretende realizar lograrán evitar cartera que en ocasiones no se puede recuperar debido a que los clientes por una o por otra razón no lograron asumir sus deudas y obligaciones, El modelo busca calcular las probabilidades de incumplimiento utilizando la información de un cierto conjunto de variables que caracterizan a los individuos sujetos de crédito. Al realizar el desarrollo del proyecto se efectuaron análisis estadísticos para determinar las variables a utilizar en modelo óptimo, sin descartar ninguna variable que perjudicara la predicción del modelo. Para saber cual seria el modelo óptimo se tomaron varias muestras, para realizar diferentes pruebas de sensibilización y así tomar la mejor decisión para la comparación de dicho modelo con el que existe actualmente en Banco. Se pudo determinar que se lograron los objetivos propuestos ya que el modelo escogido clasifico los clientes morosos de los no moros con mayor precisión que el actual en el Banco. |
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DE LARA HARO, Alfonso. Medición y control de riesgos financieros (incluye riesgo de mercado y de crédito). 3er Edición. México: Editorial Limusa, Noriega Editores. ELISONDO, Alan. Gestión Integral del riesgo de crédito. México: Editorial Limusa, 2003. HERNANDEZ SAMPIERI, Roberto y Otros. Metodología de la Investigación. Editorial Mc Graw Hill. Tercera Edición. GUJARATI, Domodar. Econometria. México: Editorial: Mc Graw Hill. http://www.uam.es/personal_pdi/economicas/eva/pdf/logit.htm http://www.asobancaria.com/upload/docs/docPub1633_2.pdf http://www.gestiopolis.com/recursos3/docs/fin/reisban.htm http://www.garp.com/library/Meets/ProfSoleyBASILEA.pdf http://www.microfinance.com/Castellano/Documentos/Scoring_Ventajas_Desventajas.pdf Información suministrada por el Banco Davivienda. |
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Todos los resultados que puede arrojar un modelo como el que se pretende realizar lograrán evitar cartera que en ocasiones no se puede recuperar debido a que los clientes por una o por otra razón no lograron asumir sus deudas y obligaciones, El modelo busca calcular las probabilidades de incumplimiento utilizando la información de un cierto conjunto de variables que caracterizan a los individuos sujetos de crédito. Al realizar el desarrollo del proyecto se efectuaron análisis estadísticos para determinar las variables a utilizar en modelo óptimo, sin descartar ninguna variable que perjudicara la predicción del modelo. Para saber cual seria el modelo óptimo se tomaron varias muestras, para realizar diferentes pruebas de sensibilización y así tomar la mejor decisión para la comparación de dicho modelo con el que existe actualmente en Banco. Se pudo determinar que se lograron los objetivos propuestos ya que el modelo escogido clasifico los clientes morosos de los no moros con mayor precisión que el actual en el Banco.LISTA DE FIGURAS VIII LISTA DE TABLAS IX INTRODUCCIÓN 1 1. OBJETIVOS 3 1.1 Objetivo General 3 1.2 Objetivos Específicos 3 2. BANCO DAVIVIENDA 4 2.1 GENERALIDADES 4 2.1.1 Imagen Corporativa 4 2.1.2 Misión 4 2.1.3 Origen 5 2.1.4 Inicio de Operaciones 5 2.1.5 Conversión en Banco Comercial 6 2.1.6 Grupo Bolívar 6 2.2 LINEAS DE CRÉDITO 7 2.2.1 Crédito de Vehículo 7 2.2.2 Crédito Hipotecario 8 2.2.3 Crédito de Consumo 9 3. COMPOSICIÓN Y COMPORTAMIENTO DE CARTERA VEHÍCULO 12 3.1 Clasificacion De Clientes Según Incumplimiento 14 4. FÓRMULA PERFIL Y CUPO – EVALUACIÓN DE CRÉDITO DE VEHÍCULO SCORING ACTUAL 15 4.1 CUANTITATIVAS: 15 4.2 CUALITATIVIAS: 17 5 DESARROLLO DEL MODELO 19 5.1 DESCRIPCION DE VARIABLES 19 5.2 ANALISIS DE LAS VARIABLES 20 5.2.1 Variables Cuantitativas 20 5.2.1.1 Valor del crédito: 20 5.2.1.2 Plazo: 21 5.2.1.3 Ingresos: 22 5.2.1.4 Egresos: 23 5.2.1.5 Activos: 24 5.2.1.6 Cuota: 25 5.2.1.7 Valor del vehiculo: 26 5.2.2 Variables Cualitativas 27 5.2.2.1 Sexo: 27 5.2.2.2 Estado civil: 28 5.2.2.3 Empleado/Independiente: 28 5.3 MODELO PROBIT O LOGIT 28 5.3.1 Selección de variables 31 5.4 ANALISIS DE RESULTADOS 33 5.4.1 Resultados A priori 33 5.4.2 MODELO PROBIT 35 5.4.2.1 Modelo 1 35 5.4.2.2 Modelo 2 37 5.4.2.3 Modelo 3 45 5.4.3 MODELO LOGIT 46 5.4.3.1 Modelo 1 46 5.4.3.2 Modelo 2 48 5.4.3.3 Modelo 3 58 6 INTERPRETACION DE LOS ESTIMADOS 60 6.1 Probit: 60 6.2 Logit: 62 7 SCORING 66 7.1 ANALISIS DE SCORING MEJORADO 67 8 CONCLUSIONES 69 9 BIBLIOGRAFIA 71PregradoThe objective of the project is to create a new model of credit risk that is based on the statistic and the Econometry that depending on the certain variables can be analyzed if a person could assume a debt with the Davivienda Bank. All the results that can throw a model like which it is tried to make will manage to avoid portfolio that sometimes cannot be recovered because the clients by one or another reason did not manage to assume their debts and obligations, the model looks for to calculate the breach probabilities using the information of a certain set of variables that the subject individuals of credit characterize. When making the development of the project statistical analyses took place to determine the variables to use in optimal model, without discarding no variable that harmed the prediction of the model. In order to know as the optimal model serious several samples were taken, to make different tests from sensibilización and thus to make the best decision for the comparison from this model with which it exists at the moment in Bank. It was possible to be determined that the proposed objectives were obtained since the selected model I more accurately classify the weak clients of the nonMoors who the present one in the Bank.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaModelo financiero para riesgo de crédito de vehículo del banco Davivienda S.A.Financial model for vehicle credit risk of Banco Davivienda S.A.Ingeniero 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 managenmentInvestigationModelCreditVariablesScoringRisksAnálisis financieroGestión financieraIngeniería financieraInvestigaciónModeloCréditoVariablesScoringRiesgos DE LARA HARO, Alfonso. Medición y control de riesgos financieros (incluye riesgo de mercado y de crédito). 3er Edición. México: Editorial Limusa, Noriega Editores. ELISONDO, Alan. Gestión Integral del riesgo de crédito. México: Editorial Limusa, 2003. HERNANDEZ SAMPIERI, Roberto y Otros. Metodología de la Investigación. Editorial Mc Graw Hill. Tercera Edición. GUJARATI, Domodar. Econometria. México: Editorial: Mc Graw Hill. http://www.uam.es/personal_pdi/economicas/eva/pdf/logit.htm http://www.asobancaria.com/upload/docs/docPub1633_2.pdf http://www.gestiopolis.com/recursos3/docs/fin/reisban.htm http://www.garp.com/library/Meets/ProfSoleyBASILEA.pdf http://www.microfinance.com/Castellano/Documentos/Scoring_Ventajas_Desventajas.pdf Información suministrada por el Banco Davivienda.ORIGINAL2006_Tesis_Vergel_Esteban_Silvia_Juliana.pdf2006_Tesis_Vergel_Esteban_Silvia_Juliana.pdfTesisapplication/pdf515823https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14092/1/2006_Tesis_Vergel_Esteban_Silvia_Juliana.pdf6b7ac0fcc603b74049bfb951c74db46fMD51open access2006_Presentacion_Vergel_Esteban_Silvia_Juliana.pdf2006_Presentacion_Vergel_Esteban_Silvia_Juliana.pdfPresentaciónapplication/pdf503827https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14092/2/2006_Presentacion_Vergel_Esteban_Silvia_Juliana.pdf9353ceffa264ebd4cc0c0379699b5ea7MD52open access2006_Anexos_Vergel_Esteban_Silvia_Juliana.zip2006_Anexos_Vergel_Esteban_Silvia_Juliana.zipAnexosapplication/octet-stream720785https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14092/3/2006_Anexos_Vergel_Esteban_Silvia_Juliana.zip6efcdd1b27c4bf06d889f320802ad52cMD53open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14092/4/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD54open accessTHUMBNAIL2006_Tesis_Vergel_Esteban_Silvia_Juliana.pdf.jpg2006_Tesis_Vergel_Esteban_Silvia_Juliana.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4821https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14092/5/2006_Tesis_Vergel_Esteban_Silvia_Juliana.pdf.jpga54d80e4aec6a556525ea056fe5e87deMD55open access2006_Presentacion_Vergel_Esteban_Silvia_Juliana.pdf.jpg2006_Presentacion_Vergel_Esteban_Silvia_Juliana.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg12227https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14092/6/2006_Presentacion_Vergel_Esteban_Silvia_Juliana.pdf.jpgf8bd41a2a5ea335e786d02e145746caaMD56open access20.500.12749/14092oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/140922023-12-14 20:48:23.13open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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 |