Especialización en Estadística

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https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/9272

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Browsing Especialización en Estadística by Subject "a collection scoring is designed by calculating the probability of default distributed in percentiles or "score distribution" that give an expected risk to finally design a differential collection strategy."

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    Diseño de un framework de clasificación supervisada para mejorar la gestión de cobranza de los asociados de la cartera microfinanzas de una cooperativa financiera
    (Universidad Industrial de Santander, 2016) Granda Rodriguez, Oscar Anibal; Niño Hernandez, Juan Manuel; Lamos Diaz, Henry
    La cartera de microcréditos registra los mayores niveles de riesgo para las entidades financieras en comparación con otras unidades de negocio, son créditos para clientes con bajos ingresos, patrimonio limitado y no ofrecen garantías que respalden la operación contractual. Cuando estos incumplen o retrasa los pagos, requieren de mayores herramientas de cobranza. La mayoría de los clientes de microcréditos pagan su obligación presentando unos pocos días de retraso, pese a eso la intensidad del cobro es elevada ocasionando disguste en el prestatario, afectando relaciones comerciales futuras y generando excesos de cargas operativas para la entidad, disminuyendo la efectividad en las estrategias de cobranza y limitando la asignación de recursos. Este trabajo mejora la estrategia de cobranza de la cartera microfinanzas de una cooperativa financiera usando herramientas estadísticas. Parte de una base de asociados (clientes) con información histórica de variables sociodemográficas, financiera, otorgamiento y comportamiento crediticio, para explicar la probabilidad de que un cliente incurra en incumplimiento. El proceso para determinar el mejoramiento en la estrategia de cobranza genera el diseño de un framework abarcando diez pasos. Inicialmente la selección de una cartera objetivo, en este caso la unidad de negocios microfinanzas, define un marco histórico, obtiene las variables explicativas y depura la información, posteriormente calcula el default o incumplimiento dado que no existe un criterio único para definir qué cliente es bueno y cuál malo; luego analiza las variables mediante estadísticos descriptivos, aplica herramientas estadísticas de árboles de clasificación, análisis discriminante y regresión logística utilizando el software SPSS, selecciona el modelo que mejor explique los datos usando pruebas diagnósticas. Posteriormente, se diseña un scoring de cobranza mediante el cálculo de la probabilidad de incumplimiento distribuida en perce permite otorgar un puntaje o calificación asociada al riesgo esperado. Finalmente diseña una estrategia de cobro diferencial.