Modelo Scoring de Comportamiento de Cartera de Crédito para una Empresa de Servicios Públicos Domiciliarios
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Resumen en español
En este estudio se analizan variables de comportamiento de créditos otorgados por una empresa de servicios públicos domiciliarios para la instalación de red de gas y el pago del medidor a usuarios. La empresa desea realizar un scoring de comportamiento de crédito para evaluar la posibilidad de refinanciar las deudas vencidas de los usuarios actuales permitiendo mejorar los indicadores de morosidad de cartera los cuales presentan un nivel de deterioro alto para tomar decisiones administrativas frente a tiempos de financiación, tasas de interés, monto a financiar y otorgamiento de nuevos créditos. Se realiza una regresión logística o logit para determinar las variables de comportamiento que son significativas estadísticamente al 95% de confianza y se logra establecer que las variables de números de refinanciaciones y número de veces en mora son las que más impactan el scoring y por tanto la probabilidad de impago del usuario; es decir, a mayor número de refinanciaciones y/o mayor número de veces que ha estado en mora mayor o igual a un mes, entonces mayor será la probabilidad que el usuario no pague sus obligaciones y por lo tanto no es posible otorgar facilidades o refinanciaciones o nuevos créditos a este usuario. Las variables exógenas como tasa de desempleo y tasa de inflación no presentan un alto impacto en el comportamiento de crédito del usuario, en efecto se logra establecer que la tasa de inflación no presenta significancia estadística en el modelo propuesto.
Resumen en ingles
In this study, are analyzed variables of behavior of credits granted by a domiciliary public services company for the installation of the gas network and the payment of the meter to users. The company wishes to perform a credit behavior scoring to evaluate the possibility of refinancing the overdue debts of current users, allowing to improve the client portfolio defaulting indicators, which present a level of deterioration high to apply administrative decisions versus financing times, rates of interest, amount to finance and granting of new credits. Is done a logistic regression o logit to determine the behavioral variables that are statistically significant at 95% confidence and it is achieve to establish that the variables of numbers of refinancing and number of times in arrears are the that most impact the scoring and therefore the probability of default by the user; that is, the greater the number of refinancing and / or the greater number of times it has been in arrears greater than or equal to one month, then the greater the probability that the user will not pay their obligations and therefore it is not possible to grant facilities or refinancing or new credits to this user. The exogenous variables such as unemployment rate and inflation rate do not have a high impact on the user´s credit behavior, in fact it is possible to establish that the inflation rate does not present statistical significance in the proposed model.