Modelo de Credit Scoring para una entidad de Banca Comercial

Problema propuesto por Accenture

Profesores coordinadores del problema:

Ignacio Villanueva (Universidad Complutense de Madrid)

Estela Luna (Accenture)

Presentación del problema:

Modelo de Credit Scoring para una entidad de Banca Comercial

Credit Scoring es una aproximación sistemática al proceso de concesión de riesgo en el sector de Banca Comercial. Credit Scoring sustituye el método tradicional de admisión de operaciones basado en impresiones personales para productos financieros como hipotecas, préstamos o tarjetas de crédito. Este sistema permite al banco cuantificar el riesgo potencial de realizar incumplimiento de cada cliente y usar esta información para predecir el comportamiento crediticio de los futuros prestatarios.

Esquema del trabajo a realizar:

1) Análisis de datos

2) Análisis unifactorial

Se realizará estadística descriptiva sobre las variables involucradas (edad, patrimonio, ingresos, estado civil, etc) en el modelo. Se estudiará la media, mediana, desviación típica, curtosis, asimetría, máximo, mínimo, percentil 95 y percentil 5.

3) Análisis multifactorial

Se obtendrá la correlación de cada variable respecto la mora. Se rechazarán aquellas variables con una alta correlación con la mora por ser poco explicativas.

Se realiza el test Chi-Cuadrado para conocer la independencia de cada variable respecto de la mora. El estadístico de contraste es:

4) Realización del modelo

Analizamos modelos lineales y no lineales de probabilidad y seleccionamos el modelo logit para nuestro modelo. El modelo logit es:

5) Análisis del rendimiento del modelo

Estudiamos el número de aciertos del modelo. Obtenemos porcentaje de morosos acertados y de no morosos no acertados.

6) Validación del modelo

Obtenemos el estadístico Powerstat y RAR con un intervalo de confianza

7) Calibración del modelo

Se cuantifican los clientes que han entrado en mora, determinando una tasa de morosidad anual (TMA). El propósito del calibrado es el de modelizar a través de una fórmula dicha TMA observada.

Donde A, B y C deben ser estimados minimizando el error cuadrático medio.

Realizamos el test de Hosmer-Lemeshow para saber si la fórmula ajusta con la TMA observada. Para ello realizamos el contraste siguiente:

§ Ho= mal ajuste

§ H1= buen ajuste

§ Estadístico de contraste: , donde

Oi=nº de morosos

Ni=número de individuos en el bloque i

= probabilidad media de incumplimiento en el bloque i.

8)Análisis de negocio. Con los resultados del modelo se ayuda a la entidad financiera a decidir sus políticas de negocio de tal manera que se cubran los objetivos regulatorios y comerciales. Este punto ayuda a dar consistencia a todos los demás puntos desarrollados al darles una finalidad.