Modelos de clasificación de clientes bancarizados de los niveles socioeconómicos C y D

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2019

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Redes Sociales




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Resumen

El objetivo de la presente investigación es desarrollar tres modelos de clasificación de deudores a fin de determinar la probabilidad de incumplimiento asociada a los créditos “retail” solicitados a instituciones microfinancieras. Los modelos utilizados son: una función logística binaria, árbol de decisión y redes neuronales artificiales. Asimismo, la presente investigación busca determinar las variables relevantes para determinar probabilidad de incumplimiento, identificar el nivel de ajuste y discrimancia en cada modelo a través del análisis de la Curva de ROC, estadístico Kolmogorov-Smirnov y coeficiente de GINI. Por último, se busca conocer las principales fortalezas y debilidades de cada modelo. Los resultados muestran que el modelo de redes neuronales artificiales presenta mejor nivel de ajuste y discrimancia en comparación con los otros dos modelos. Adicionalmente, se ha encontrado que las variables más relevantes provienen del historial crediticio del cliente. Finalmente, los modelos de función logística binaria y árbol de decisión también muestran un buen nivel de ajuste y discrimancia, por lo cual soportar una decisión de clasificación de clientes considerando la complementariedad de dichos modelos resulta optima, ya que dichos modelos consideran adicionalmente otras variables provenientes del historial crediticio y otras de tipo demográficas relevantes para la toma de decisiones.

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Palabras clave

Gestión financiera, Nivel de vida, Indicadores económicos, Indicadores sociales, Clasificación, Clientes, Instituciones financieras, Microfinanzas

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