Viabilidad Proyecto Tarjetas De Prepago Septiembre 2015

Introducción

Una de las necesidades más importantes de las instituciones crediticias es tener criterios confiables para determinar a quienes deben otorgar el crédito y en qué medida hacerlo. En este sentido, es importante medir el riesgo que se corre cuando se otorga un crédito y es de sumo interés para las empresas reducir lo más posible este riesgo cuando se adquieren nuevos clientes con loque se reducirá la pérdida económica debida a una mala decisión.
Según Enrique Castillo Sánchez Mejorada presidente de la Asociación de Bancos de México uno de los principales instrumentos de crédito son las tarjetas de
crédito, en el país existen aproximadamente 40 millones de tarjetas de crédito, de
las cuales 26.5 millones son emitidas por bancos y el resto por otro tipo de establecimientos,como las cadenas comerciales. A pesar del gran número de tarjetas
emitidas, alrededor del 60 % de los mexicanos no poseen una tarjeta de crédito,
esto hace a México un mercado potencial para este producto. Se considera que
la economía de una persona es sana cuando dedica menos del 35 % del ingreso al
pago de sus deudas, por lo que si alguien requiere más del 35 % de sus ingresos
para el pago dedeudas de tarjetas, esa persona tiene un factor de gran peso que
seguramente la llevará a dejar de pagar [ver González (2008)].
Igualmente, Castillo, indica que la cifra de cartera vencida en tarjetas de crédito,
es ahora equivalente a 9.9 % del total prestado y va en aumento, esta cifra indica
el enorme problema que es para las instituciones de crédito aprobar un préstamo a
personas que no van apagarles. En este sentido es importante medir el riesgo que
se corre cuando se otorga un crédito y es de sumo interes para las empresas lograr
minimizar este riesgo [ver González (2008)].
El scoring experto o estadístico es una herramienta que sirve para discriminar los buenos prospectos de los malos prospectos. Se trata de una metodología
que pronostica el riesgo futuro por el incumplimiento de pagosen una ventana
de tiempo determinada. Se basa en el análisis de dos tipos de datos referente a
los clientes. Datos demográfico como pueden ser edad, sexo, ingresos, situación
laboral, y datos de buró de crédito que pueden ser el número de tarjetas de crédito
en mora, su historial crediticio y su comportamiento en cuanto a la morosidad de
pagos.
El modelo para discriminar a los buenos clientesgeneralmente consiste en una
fórmula con parámetro desconocido que se pueden estimar con los datos de la institución objetivo; es decir, basándose en la experiencia propia; sin embargo, también
puede construirse con información de otras instituciones; es decir con experiencia externa. Podremos entonces estimar la probabilidad de que el préstamo, si se desembolsara se clasifique como \malo" o \bueno"de acuerdo a la decisión de del prestamista. A partir de las probabilidades se genera un puntaje (score) que se le asocia a las variables predictivas para indicar un nivel de riesgo. El
método asocia el mismo riesgo a clientes con la mismas características (variables),
y su utilización reduce el tiempo para determinar si se concede un préstamo, ya
que una vez implementado en el sistema de lainstitución, es instantáneo en comparación con el tiempo en días que le llevaría a un analista de créditos tomar la decisión.
El modelo scoring da un marco para la decisión para el otorgamiento o
rechazo de la solicitud de créditos. Esto permite tener mayor objetividad en el
proceso de evaluación del riesgo de crédito. Aunque el modelo no determina con
exactitud el comportamiento de un cliente enparticular, debe poder estimar el
comportamiento promedio de individuos que cumplen características similares. Si
esto se satisface puede ser considerado un buen modelo. La eficiencia del método
depende de factores como la actualización de los datos, la representación significativa de \buenos" y \malos" clientes; el examen y ajuste periódico del modelo para
incorporar los cambios del contexto...