Desarrollo de un modelo de predicción de fuga de saldos de cuentas corrientes en un banco del país

Abstract

El objetivo del trabajo es realizar un modelo de predicción de fuga de saldos de cuentas corrientes en un banco del país, comprender qué variables afectan al comportamiento de estos y cuantificar la capacidad predictiva del modelo. Esto traerá como resultado la capacidad de proyectar los saldos de cuentas corrientes de los clientes del banco, ayudando a la gestión diaria de la mesa de dinero y al cumplimiento normativo asociado a la liquidez. Existe todo un contexto de incertidumbre local y mundial, con una pandemia afectando a la economía, altos niveles de inflación y tasas históricamente altas, lo cual impacta en el comportamiento del saldo en cuentas corrientes y saldos vistas. La realización de este trabajo se justifica en la necesidad de poder proyectar y anticiparse a fugas que puedan impactar a la liquidez del banco, lo cual se vuelve clave en periodos de alta inestabilidad financiera y escasa holgura en los límites de riesgo internos y normativos. La metodología aplicada está relacionada con los modelos ARIMA y sus derivados de tal forma de identificar las variables intrínsecas y variables externas, para obtener una predicción lo más ajustada a la serie real de saldos posible. También se realiza un análisis estadístico a la data, con la finalidad de dar robustez a los resultados obtenidos, los cuales pasan por una serie de tests que validen el comportamiento resultante y justifiquen la elección de los parámetros utilizados. La validación de los resultados se realiza sobre la serie de datos que no se utiliza para modelar, de tal forma de contrastar empíricamente contra los mismos datos fuera de muestra. Los resultados más relevantes de este trabajo son que no todos los segmentos de clientes responden de la misma manera a las variables externas, los cuales incluso algunos tienen peor performance al incluir variables exógenas. Además, el impacto que tienen algunas variables no fue el esperado a priori. A modo de trabajo futuro, se vuelve muy relevante extender el horizonte de tiempo en el que se desarrolla esta memoria; incluir variables específicas a los clientes y evaluar distintos modelos de predicción al propuesto en este trabajo.