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Las entidades financieras están expuestas a riesgos, entre la que se destaca el riesgo de crédito. El analista de créditos recurre a un sistema de análisis crediticio de método ponderado, basado en factores económicos del solicitante. El objetivo de la investigación fue determinar otros índices que pudieran revelar la capacidad de pago del cliente, basados en técnicas estadísticas para predecir la mora máxima. La muestra estuvo conformada por 454 créditos concedidos por la Cooperativa 26 de Abril Ltda. La mora máxima se consideró como variable de recuento, basada en la distribución de Poisson. Los resultados arrojaron un R² = 0,13 para el modelo simple y 0,49 para el modelo con interacción de segundo orden, aunque no resultaron adecuados para predecir la mora máxima, se aprecia que existen otros factores relacionados con la capacidad de pago. Se sugiere acceder a mayores y mejores fuentes de información para contar con una base interna de datos que permitan alcanzar mejores niveles en la seguridad de la predicción. Financial institutions are exposed to risks, among which credit risk is highlighted. The credit analyst applies a system of weighted-method credit analysis, based on the economic factors of the applicant. The objective of this research was to determine other indexes that might reveal the client's paying capability, based on statistical techniques to predict the maximum arrears. The sample consisted of 454 loans granted by the Cooperative 26 de Abril Ltda. The maximum delay was considered as a count variable, based on the Poisson distribution. The results showed an R² = 0,13 for the simple model and 0,49 for the model with interaction of the second order, though not suitable for predicting the maximum overdue, made visible other factors related to payment capability. It is suggested to access more and better sources of information to have an internal database that achieve better levels in the safety of the prediction. |
