Credit Scoring

El credit scoring o puntaje de crédito es una metodología comúnmente usada por las entidades financieras para medir el riesgo asociado al otorgamiento de créditos. Tienen una dimensión individual, ya que se enfocan en el riesgo de incumplimiento del individuo o empresa, independientemente de lo que ocurra con el resto de la cartera de préstamos.

Ésta consiste en la implementación de modelos estadísticos y econométricos que tratan de pronosticar el comportamiento de un cliente potencial, teniendo como referencia una serie de variables que caracterizan al cliente, además de la revisión de su historia crediticia.

Estos modelos recogen una gran variedad de datos, los cuales reciben una puntuación que permite clasificarlos para que sirvan como herramienta en la toma de decisiones por parte de los prestamistas.

Adicionalmente, se basan en el principio que el comportamiento futuro está en función de la experiencia pasada, es decir, se construyen en base a experiencias previas con clientes a los cuales el banco les ha otorgado en el pasado algún préstamo. Los nuevos clientes con características similares a los viejos clientes clasificados como "buenos" o "malos" clientes, reciben igual calificación de riesgo.

Sin embargo, las decisiones del prestamista también estarán determinadas por las variaciones impredecibles en la economía, la evolución del mercado financiero, la infraestructura del prestamista, la actitud hacia el crédito por parte de los prestatarios y la tecnología.

En las diversas aplicaciones de modelos de credit scoring, el tipo de variables utilizadas varía significativamente según se trate de modelos para la cartera retail (individuos y PyMEs), donde generalmente se usan variables socioeconómicas o datos básicos del emprendimiento productivo, o de grandes empresas (corporates) donde se utilizan variables extraídas de los estados contables, información cualitativa acerca de la dirección, el sector económico, proyecciones del flujo de fondos…

Debido a que los bancos operan en distintos ambientes cada uno tiene sus pro­pias políticas y procedimientos, entonces los modelos de Credit Scoring deben reflejar estas individualidades. El análisis, el diseño, la implementación y el control del Cre­dit Scoring deben hacerse en forma individual. Aunque no existen modelos de Credit Scoring universales, hay dos aspectos comu­nes:

· Primero, usualmente la información de los solicitantes de nuevos créditos incluye características tales como: ingreso anual, situación conyugal, edad, otros créditos, situación de la vivienda, situación de trabajo, entre otros.

· Segundo, estos modelos son predictivos; es decir, "miran" el futuro a partir de datos históricos, pero las distribuciones de los datos cambian en el tiempo y en consecuencia también cambian las escalas de riesgo.

Riesgo de Mercado: El riesgo de mercado es la pérdida potencial en el valor de los activos financieros debido a movimientos adversos en los factores que determinan su precio, también conocidos como factores de riesgo; por ejemplo: las tasas de interés o el tipo de cambio .

Actualmente, la medida más aceptada de riesgo es la que se conoce como el "Valor en Riesgo”. El VaR intenta dar una idea sobre la pérdida en que se puede incurrir en un cierto periodo de tiempo pero, al ser inciertas las pérdidas y ganancias, es necesario asociar probabilidades a las diferentes pérdidas potenciales.





Cálculo del VaR

Básicamente el VaR se puede calcular mediante dos metodologías:

1. Metodología paramétrica. Basada en las varianzas y covarianzas de los rendimientos de los precios de los activos.

2. Metodología de simulación, que se subdivide en:

a. Simulación histórica. En función de los rendimientos históricos de los precios de los activos.

b. Simulación de MonteCarlo. En función de la simulación de rendimientos mediante números aleatorios.


Cuadro Comparativo: Métodos para medir el VaR de Mercado