Modelo de scoring para el otorgamiento de crédito a personas naturales

Patiño Pérez, Héctor Alejandro | 2021

RESUMEN: La calidad de los créditos de consumo y de vivienda (hipotecarios) en Colombia ha permanecido en rangos constantes desde el 2017 demostrando que las entidades crediticias presentan ineficiencias en sus modelos de calificación crediticia, ya sea en la recolección de información de las personas o en los métodos estadísticos que se utilizan actualmente, por lo que su asignación de capital para estos productos no son los mejores. Estos modelos de crédito si bien son útiles, no logran desempeñarse de la mejor manera, afectando así tanto a las entidades de crédito como a los posibles clientes. Con la propuesta planteada se busca que las entidades financieras asignen correctamente el capital, teniendo en cuenta el mayor número de criterios y su importancia en los modelos de evaluación de cartera, y de esta forma maximicen sus beneficios, reduzcan sus reservas de capital e incluyan a personas a que accedan a los créditos luego de realizar la solicitud de estos. El estudio se realizará utilizando una base de datos (ficticia o real), analizando la característica de los clientes y definirlos como criterios para los modelos estadísticos a utilizar, adicionalmente, se estudiará la implementación de variables macroeconómicas a los modelos estadísticos propuestos. Finalmente, se realizará una comparación según unas métricas de desempeño de los modelos de machine learning utilizados para el estudio del otorgamiento de créditos, seleccionando el mejor de estos y realizando las respectivas conclusiones.