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¿El credit scoring tradicional es útil en el caso de Créditos a Empresas? - CREDITUM Creditos Inmediatos para Empresas
¿El credit scoring tradicional es útil en el caso de Créditos a Empresas?

¿El credit scoring tradicional es útil en el caso de Créditos a Empresas?

El credit scoring es el método que utilizan principalmente las entidades financieras para determinar la elegibilidad crediticia de los potenciales clientes. Un credit score es una expresión numérica producto del análisis de los resultados del método seleccionado.

Un objetivo importante del credit scoring es discriminar a los clientes de acuerdo a su estatus moratorio, es decir al número de días que han transcurrido desde que comenzaron a incumplir sus obligaciones de pago. Si dicho estatus se clasifica en periodos de incumplimiento, conviene conocer la probabilidad de que un cliente pase de un periodo de incumplimiento a otro. En estos modelos los clientes pasan entre periodos con cierta probabilidad estimada, también se estiman cuántos días de impago el acreedor puede considerar como permisible para que un cliente se considere “bueno” y dependiendo su evolución se convierta en “malo”. Calcular la probabilidad de que el saldo materia del crédito se convierta en pérdida es muy relevante. Este comportamiento de pasar de un estatus a otro a través del tiempo se modela como un proceso estocástico o de variables aleatorias en tiempo discreto, en particular se suelen usar las llamadas “Cadenas de Markov” que son procesos de variables aleatorias que tienen la particularidad de que para cualquier lapso de tiempo la probabilidad de que un cliente pase de un periodo de incumplimiento a otro solo depende del estado actual del proceso, no de su historia.

Otro método utilizado comúnmente es la “Regresión Logística”, la capacidad predictiva de este método se da comparando el grupo de pertenencia observado, es decir, el grupo de clientes seleccionados como “buenos” con base en ciertas características, comparándolo con el que pronostica el modelo. Este método debe ser capaz de discriminar ambos grupos separándolos según sus características. Esta clasificación la realiza una función de distribución que separa los “buenos” de los “malos” clientes, la separación la define un punto de corte preestablecido en el rango de cero a uno.

El mejor modelo es aquel que tenga una capacidad predictiva alta relativamente, la estimación de los parámetros sea precisa y sea eficiente respecto al uso mínimo de variables explicativas. Es importante mencionar que en la industria del crédito al consumo donde la información transaccional de los clientes es basta, estos modelos son útiles y recomendados, sin embargo, para créditos empresariales no es determinante si no es complementado con un conocimiento que proporcione un contexto a la situación financiera particular del acreditado ya que es muy difícil hacer una clasificación de empresas con base en un reducido número de variables que puedan identificar el comportamiento financiero de la empresa y por la falta de datos históricos de la mayoría de las empresas que requieren financiamiento en etapas tempranas de su desarrollo.


MF Siul Henryk Rodríguez.
Especialista en Finanzas Corporativas.
Contacto: Siulhrd@gmail.com

Publicado en 28/12/2016 Buro de Crédito 0 1112

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