Browsing by Author "SOTO BADILLA, JORGE LUIS"
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Thesis PROPUESTA DE UN MODELO DE APPLICANT SCORING BASADO EN REGRESIÓN LOGÍSTICA(Universidad Técnica Federico Santa María, 2014) SOTO BADILLA, JORGE LUIS; SOTO BADILLA, JORGE LUIS; Universidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Departamento de Industrias; GRAFFIGNA BORDIGONI, JUAN ERNESTO; KRISTJANPOLLER RODRÍGUEZ, WERNER DAVIDEl desarrollo de un modelo de Credit Scoring para la cartera de consumo del Banco Consorcio, es un tema pendiente desde su inicio de actividad como tal en 2009, donde este tiempo han utilizado lo que se denomina modelos expertos, debido a la poca información histórica con la que contaban, los cuales son modelos genéricos construidos por empresas expertas en servicios de información para la toma de decisiones, utilizando información provenientes de otros países. Es así como en el presente trabajo se desarrolla en un modelo de Applicant Scoring (puntaje de originación) basado en información externa e interna para seleccionar a qué cliente se le concede un crédito de consumo, este criterio se lleva a cabo por medio de una puntuación obtenida mediante el modelo. Para construir el modelo se utilizó una base de datos de 24394 operaciones de venta, que van desde los períodos de Enero de 2006 a Marzo de 2013, pero con una actualización de pagos hasta Septiembre de 2013, se utilizó el método de árboles de decisiones en conjunto con la regresión logísticas, el primero a modo de un análisis exploratorio y el segundo para concretar el modelo. Un punto crucial a considerar fue seleccionar que tipo de mora (mora +30, mora +60 y mora + 90) o combinación de ésta permite encontrar una clasificación ad hoc de los clientes, teniendo en cuenta que la calidad de los resultados del modelo depende exclusivamente de eso. Además tener indicadores como K-S, Gini y Curva de ROC dentro del rango de aceptación de las políticas internas del Banco significó que los resultados del modelo arrojen una cobertura total con respecto a la realidad. Finalmente, se realiza un Scorecard para exponer los puntuaciones que se asignan a cada de una de la categorías de las variables que ingresaron al modelo, junto con recomendar cual debiera ser el punto de corte que debieran tener en una siguiente actualización de sus políticas internas de riesgo.
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