Desarrollo de un modelo de comportamiento de pago para estimar el riesgo de crédito en microempresarios

Abstract

El presente trabajo propone una metodología interna para el desarrollo de un modelo de comportamiento de pago, basado en puntaje, que permita a una institución de inclusión financiera, facilitadora de microcréditos productivos sin captación de ahorros, estimar el riesgo de crédito de su cartera de clientes, cumpliendo los requisitos especificados en el Anexo N°1 del Compendio de Normas Contables de la Superintendencia de Bancos e Instituciones Financieras (SBIF). Las etapas para la creación del modelo y manejo de la base de datos se ajustan a las fases del proceso CRISP-DM de minería de datos. Como resultado se encuentra un modelo de clasificación basado en regresión logística, estimada bajo el supuesto de independencia de las observaciones con el método de máxima verosimilitud, el que permite mejorar la toma de decisiones de renovación de créditos de la institución en un 34% por sobre discriminación aleatoria, basándose en los resultados del área bajo la curva ROC (también conocido como parámetro AUC), que muestra la proporción de casos verdaderos positivos versus falsos positivos para cada punto de corte del modelo. A partir de los resultados de la scorecard de comportamiento se encontró que, por ejemplo, los clientes más jóvenes son más riesgosos que los adultos mayores, los clientes nuevos son más riesgosos que los antiguos y, que clientes que al cierre de mes han pagado más de la mitad de las cuotas del crédito son menos riesgosos que quienes aún no lo hacen. Así también, se identificaron segmentos accionables de alto riesgo de incumplimiento, a los que la empresa sí o sí debería realizar un seguimiento exhaustivo: cartera de créditos reprogramados, créditos con 30 días de mora o más y créditos con menos de 4 cuotas pagadas a la fecha de observación. Por otro lado, también se identificaron segmentos que representan una buena oportunidad de renovación como, por ejemplo, créditos que tienen un porcentaje de pago acumulado de más del 41% del total pactado a la fecha de observación. Adicionalmente, a partir de la tasa de rechazo de buenos y malos clientes para cada punto de corte del score, se encontró que para 625 puntos el costo promedio por renovación es relativamente bajo ($56.883), y permite filtrar el 62,7% del total de malos pagadores, y que clientes con puntos sobre este valor pueden representan una oportunidad de pre-aprobación de créditos. En conclusión, como resultado de este trabajo se encuentra que las exigencias que se aplican a instituciones bancarias chilenas para el desarrollo de modelos de comportamiento de pago, también pueden ser aplicadas a instituciones de inclusión financiera, obteniéndose resultados que contribuirían a mejorar la capacidad de estas entidades para discriminar entre buenos y malos pagadores, y reduciendo a su vez los costos por renovar créditos a individuos que con alta probabilidad caerán en incumplimiento. Así, se esperaría que expandir la regulación a este tipo de agentes sea algo considerable de evaluar para garantizar el crecimiento y estabilidad financiera del segmento microempresarial.