Modelo de Previsiones

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Desarrollo de Modelo de Provisiones, PE

Prevenir caidas de carteras.

Abordar un alto número de operaciones.

Evaluar el desempeño de los modelos.

Usuarios como personas naturales o de empresas de tamaño pequeño.

Modelos de Evaluación Grupal

Pertinentes para abordar un alto número de operaciones cuyos montos individuales son bajos y se trate de personas naturales o de empresas de tamaño pequeño.

Modelo General de Pérdida Esperada

  • PD: Probabilidad de que una operación presente default (cartera vencida) durante un año de seguimiento
  • LGD: Tasa de Recuperación por devolución desde cartera vencida
  • EAD: Exposición al momento del default (100%)

LGD

  • LGD: 100% – % Recuperación
  • Deuda Total: Deuda al inicio del estudio (mes de caída a cartera vencida).
  • Saldo de la deuda al mes X del estudio
  • Diferencia entre deuda Total y Saldo Vigente
  • Ventana temporal: Stock de operaciones mensuales potenciales de seguimiento en periodo a definir.
  • Registro de incumplimiento y luego se registra el saldo vigente de la deuda en el mes X de seguimiento correspondiente.
  • Ejemplo de mes X de seguimiento, en periodo de 12 meses: Si una operación en un stock presenta mora 4, el seguimiento será de 8 meses (12-4=8)

Finalmente la tasa de recuperación esta dada por:

Evaluación en tiempo real para el colocamiento de sus productos




Consideraciones

  • Cuando el saldo vigente en el estado X es 0, significa que el deudor pagó la totalidad de la deuda, PDI=0%
  • Si el deudor tiene saldo vigente en el estado X igual ó mayor al monto inicial, significa que el deudor no ha pagado nada de la deuda y por lo tanto su recuperación es 0%. Es decir, su PDI=100%.
  • Ventana temporal: Stock de operaciones mensuales potenciales de seguimiento a 12 meses.
  • Operaciones con estado de morosidad <= a 3 meses (mes pivote)
  • ¿Cual es la probabilidad de que una operación caiga en default (cartera vencida) durante 1 año de seguimiento?
  • Regresión Logística Binaria

Método Foward

  • El método Forward comienza con el modelo más sencillo y agrega nuevos predictores al modelo en la medida que el test de diferencia de devianza lo indique.
  • El método de selección Forward es similar al realizado en selección de modelos de regresión lineal, reemplazando los test F por test de diferencia de devianzas.
  • Permite evaluar el desempeño de los modelos.
  • Evaluación de la bondad, discriminación y estabilidad de un sistema de medición de riesgo (modelo), contrastándolo con datos históricos diferentes a los utilizados en la generación de dicho sistema de medición.
  • La validación del modelo se realizará con un stock de colocaciones distinto a los incorporados en el modelo

Modelo de Backtest

Modelo De PrevisionesVersión Classic
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[2] Contrato de mantenimiento y operaciones por un año.
[3] Desarrollo lenguaje Java.

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