Modelo GAMLSS–BEINF para la recuperación de créditos de consumo respaldados por garantías

Abstract

Este estudio desarrolla un modelo predictivo basado en la distribución Beta Inflada en Ceros y Unos (BEINF) dentro del marco GAMLSS para analizar la recuperación de créditos de consumo siniestrados respaldados por garantías. El análisis abarca 11.031 operaciones crediticias durante 2013-2023, periodo en el cual la variable de recuperación exhibe una estructura compleja caracterizada por inflación en los extremos: 55,9% de casos sin recuperación (R=0), 14,3% con recuperación completa (R=1) y 29,8% con recuperación parcial. Esta particular estructura distribucional justifica la aplicación de la metodología BEINF, que permite modelar simultáneamente la probabilidad de los extremos y la conducta de la recuperación intermedia. El modelo especifica cuatro componentes distribucionales para capturar mecanismos distintos de recuperación: μ (media de recuperación parcial), σ (dispersión), ν (probabilidad de pérdida total) y τ (probabilidad de recuperación completa). La selección de variables se realiza mediante procedimientos stepwise independientes para cada parámetro, identificando factores predictivos relevantes. De esta manera, se proporciona una herramienta predictiva robusta que mejora la toma de decisiones estratégicas y la eficiencia operativa de la gestión de cobranzas. El modelo aporta una metodología para la recuperación de cartera dado que identifica que el primer abono constituye un punto de quiebre crítico en la trayectoria de recuperación, permitiendo priorizar estrategias de contacto temprano y negociación inicial. Las implicaciones operacionales sugieren focalizar recursos en los primeros meses post-siniestro, reconociendo que la recuperación es un fenómeno multidimensional que demanda intervenciones específicas según el escenario de cada operación.