Metodologías para Riesgo de Crédito

Presentación del tema: "Metodologías para Riesgo de Crédito"— Transcripción de la presentación:

1 Metodologías para Riesgo de Crédito
Septiembre 2017

2 Riesgo de crédito

3 Scoring en riesgo de crédito
Muchas veces es más importante el entendimiento de modelo más que su complejidad y exactitud… por eso son muy populares las tablas de puntuación o scorecard.

4 Mejoramiento Análisis y Filtro por Correlaciones

5 Metodología de Selección
Dado un set de variables es posible obtener mediante técnicas estadísticas una Matriz de Correlación. La metodología propuesta utiliza dicha matriz e incorpora el indicador de poder predictivo de cada variables information value (IV).

6 Metodología de Selección
El siguiente paso es ordenar las variables por IV, de mayor a menor poder predictivo. Luego se identifican las correlaciones sobre (positivo, en valor absoluto). .

7 Metodología de Selección
Posteriormente se eliminan una a una las variables que están correlacionadas con la de mayor poder predictivo. Luego tomamos la segunda variable de mayor poder predictivo que no haya sido eliminada y se repite el proceso de descarte de variables. Este es un proceso iterativo que finaliza cuando no existen variables correlacionada que sobrepasan el limite antes definido.

8 Preguntas ¿Cuál es la mejor medida para calcular la correlación para este tipo de variables? ¿Cuál es la mejor forma de determinar el parámetro más adecuado ? ¿Existe una mejor manera de filtrar las variables?

9 Beta Scoring para PDI

10 Pérdida Dado Incumplimiento
Uno de los parámetros importantes en el riesgo de crédito es la Pérdida Dado Incumplimiento (PDI) o Loss Given Default (LGD).

11 Distribución de la PDI La distribución usual de la pérdida dado incumplimiento es usualmente de la siguiente forma: Al estimar esta variable mediante regresión logística, no se logra el mejor ajuste. Hay autores que sugieren ajustar un modelo asumiendo que la PDI se distribuye según una función Beta.

12 Combinación-Interacción de Variables

13 Interacción entre variables
Al tramificar variables de forma separada, el resultado final se obtiene de la combinación de estas tramificaciones. Al tomar una variable tramificada como referencia, las combinaciones de las demás variables podrían ser distintas por cada tramo de la primera variable. ¿Existe alguna forma de encontrar una combinación óptima? ¿Cómo determinar las mejores combinaciones en un set de variables?